敗血症患者，如果又引發了敗血性心肌病變，多一個重要器官受影響，死亡率應該會上升很多吧？推論雖然如此，但實證時代，一切都要讓數字說話，林醫師團隊預計針對這個主題，做詳細的總結，並觀察其中的細節資訊。
共收入 20 篇研究、4410 位敗血症患者後，分析發現，敗血性心肌病變患者的整體住院死亡率並沒有顯著高於無心肌病變者！不過進一步的分組分析發現，如果住院超過 10 天者，則敗血性心肌病變患者的確有較高死亡率。另外，如果用一個月死亡率來算，敗血性心肌病變患者也真的在統計上有較高風險。
更進一步，作者發現，敗血性心肌病變患者，如果右心室功能異常，則一個月死亡率較高。但左心室功能異常者，卻沒有這樣的現象！因為一般測量心臟功能，常著重在左心室射出分率，這個發現很值得注意。
實證時代，一切都用數字說話，不能只停留在想當然耳的推論。藉由數字分析，除了回答整體趨勢，連各種細項都能做很好的切分，為未來的研究或臨床照護，提供清楚的方向！
因為很細膩的資料分組分析，得到很有意思的脈絡與結論，登上高分期刊，實至名歸。
恭喜林裕民醫師！
作者：奇美醫學中心 腎臟科 陳鋭溢 醫師
相關文章：[快訊] 陳鋭溢醫師團隊，關於急性腎臟病預後之統合分析，獲 eClinicalMedicine 刊登！
最近大家遇到我，都常跟我說：「統合分析刊登在 17 分的期刊，好厲害！」我都會說：「運氣……運氣啦！」
事實上，真的是運氣嗎？我自己心中還是清楚知道，這不只是運氣這麼簡單而已。
雙磷酸鹽，是治療骨質酥鬆症的重要藥物，之前有研究觀察到，使用雙磷酸鹽治療的患者，似乎連血糖控制都會更好，糖尿病的發生也會少一些，但並非所有研究都有相同結果，於是黃醫師團隊想使用統合分析，來回答這個問題。
收入七篇研究，共 1233844 位受試者，分析後發現，整體來說，使用雙磷酸鹽治療的患者，糖尿病風險真的下降了。不過進一步分組分析，得知如果研究是觀察型的，是的確有差異，但如果只看隨機對照研究，則並沒有差別。
黃醫師團隊認為，因為證據等級較高，偏誤較少的隨機對照研究並不支持這樣的結論，之後建議用更為嚴謹大型的隨機對照研究確認，會更恰當。
這篇是個很好的例子，用單純的統合分析與分組分析，就說出一個有細節、有轉折、有指出未來方向的論述，很值得參考！
對於肺癌患者，若基因檢測發現有 EGFR 突變，則使用 EGFR-TKI 會取得不錯的效果，陳醫師團隊想整理一下既有的 EGFR-TKI 研究，看看療效差別，於是有此研究。
經收入六篇研究、662 位超過 65 歲患者後分析，發現 dacomitinib 與 osimertinib 的 PFS 不錯，但各種 EGFR-TKI 在整體存活率上並沒有差異。作者並根據文獻分析後總結，osimertinib 應該是對老年患者的建議首選。
恭喜陳醫師！
阿茲海默症患者的冷漠症狀，目前可用利他能來治療，但隨著新研究發表，李醫師團隊想進一步統合現有文獻，看看究竟是否有效。
統合了四篇隨機對照研究後，作者們發現，如果追蹤時間短，不同的量表會有不同的結果，例如用 NPI apathy subscale 評估時，早期沒有幫助，但六個月的時候卻有效。這顯示目前的研究可能追蹤期多數不夠，無法顯現出利他能對降低照護者負擔以及增進整體功能的效益。建議之後若設計隨機對照研究時，可將追蹤時間拉長。
統合分析的論述，並不一定只有「有效」或「無效」兩個結果，配合細節的觀察以及分組分析，還有對藥理學的理解，常常會發現很有意思的轉折。本文就是這樣的例子！
恭喜李醫師！
筆名：知道要如何長大的自己
第一次接觸到新思惟是在 2014 年，醫院邀請蔡校長來分享醫學海報的製作，那是第一次見識到，原來不需要很大的組織，就可以把課程活動辦的實用而充滿細節，也知道公版 / 模板不一定是對的。