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社區為夥伴模式於社區健康評估之運用

有效的社區評估，可以找出有利或有害於社區健康的影響因素，進而整合相關資源，以延續社區健康。本文目的先行檢視現有的社區評估理論模式，比較各模式彼此之間概念異同與優缺點。之後，再以鶯歌區某里為例，運用社區為夥伴模式，實際走訪，並以訪談、文獻查證、觀察、調查法及儀器等進行資料收集，呈現人口核心、八大次系統、觀點。研究結果顯示某里地處偏僻，健康問題在於戶外積水容器過多，以及居民定期就醫與規律用藥之遵從性偏低。建議社區健康專業人員應針對社區個別性，考量社區資源、人口特性、環境、健康相關因素等，與居民討論、凝聚社區共識，分析其優缺點，有效整合且推動健康服務，達成社區永續經營之目的。

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臺灣醫院藥局調製藥品之初次調查及評估

根據臺灣臨床藥學會調查目前國內醫院藥局調製的品項資料，發現品項多達百餘項。自19世紀末國際製藥工業蓬勃發展，至今絕大部分的藥品已由製藥工廠依據藥品優良製造規範進行製造，藥師的調製應該僅限於無市售製劑可資替代，惟須滿足病人醫療需求下始得進行。此次我們從國內各醫院藥局回饋的調製品項資料中，選取有兩家醫院以上（含）回覆的品項共35項，由臨床專家及藥學專家進行評估，發現這些品項中，有些是臨床不可或缺，但無市售的品項可供使用，須要藥師進行調製；有部分則是已有市售品可以取代。希望藉由本研究結果的分享，讓大家重新審視目前所調製品項的合理性外，也冀望能提供醫院藥師在接獲特殊臨床調製需求時，如何確認藥局調製的必要性，一個思考的方向及遵循的參考。

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異硫氰酸烯丙酯誘發人類攝護腺癌細胞株自噬現象

異硫氰酸烯丙酯(allyl isothiocyanate, AITC)，富含於十字花科蔬菜，具化學預防(chemoprevention)及抗癌作用。本研究探討AITC造成攝護腺癌細胞死亡的機轉，發現AITC可以誘導攝護腺癌細胞株RVI及PC3產生細胞自噬，由微管相關蛋白1輕鏈3-II(microtubule-associated protein 1A/1 B-light chain 3-II, LC3-II)的表現量增加可以確證，其作用呈現時間依存性及劑量依存性。由於抑制細胞自噬可以降低癌細胞存活率並增加細胞凋亡，故屬於保護性細胞自噬。誘導細胞自噬相關的訊息傳遞路徑，包括AMPK(AMP-activated protein kinase)、ERK(extracellular signal-regulated kinases)、JNK(c-Jun N-terminal kinases)、p38 (P38 mitogen-activated protein kinases)，beclin-1以及mTOR(mammalian target ofrapamycin)。偵測其磷酸化蛋白質發現AMPK、JNK及beclin-1有活化的情形,分別將其抑制後，僅有beclin-1路徑表現出LC3-II表現量減少的情形。此乃表示是經由becline-1的路徑引起後續作用，這與BITC透過mTOR抑制路徑誘導細胞自噬不同。AITC會誘導攝護腺癌細胞產生氧自由基，此一反應不會受到細胞自噬抑制劑BafAl(bafilomycinAl)或細胞凋亡抑制劑Z-VAD-FMK(benzyloxycarbonyl-Val-Ala-Asp (OMe) fluoromethylketone)前處理的影響。本研究亦發現AITC對正常攝護腺上皮細胞(normal prostate epithelial cell)幾乎沒有傷害，不會產生氧自由基也不會誘導細胞自噬或細胞凋亡，因此在臨床應用方面，相對安全。

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大數據之醫療運用（上）

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醫療大數據及其應用

大數據(bigdata)意指數量龐大、更新快速、內容複雜，人工不易處理的資料。在醫療領域，數位資料從電子病歷、生物特徵、醫學影像、社群媒體等各種來源不斷湧現。從複雜、大量，而且充滿雜訊的資料裡分析出有價值的資訊，會遇到容量、時效性、多樣性、準確性等方面的挑戰，而雲端運算與機器學習等資訊科技有助於克服這些挑戰。目前海量醫療數據已經應用於就診建議、診斷支援、風險預測、資源管理、公共衛生、疾病預防等方面，讓醫療資源的運用更有效率，促進人類個體與群體的健康。

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大數據研究之機會與限制

近幾年「大數據」已成為臨床和公共衛生研究的熱門詞彙，不同領域的專家給予「大數據」的定義也有所不同，泛指「資料量的龐大」、「多樣的資料來源」和「非結構化」作為主要特色。本文聚焦在大數據最重要的核心：「連結多樣資料來源」而獲得有效推論並應用在臨床醫療與公共衛生。利用大數據作推論時要使用的觀察性資料研究方法是最重要的，從此來看，流行病學方法是大數據研究的基礎，龐大的資料量基本上可以減少推論的隨機誤差，卻不能將系統誤差加以控制，需透過合適的研究與分析方法才能達到正確的推論，否則「大數據」可能得到精確卻錯誤的結論，本文將以文獻中的例子進行說明，並對於使用健康資料的隱私和保密議題進行討論。

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醫療大數據：健保資料庫之臨床應用與研究

台灣「全民健康保險學術研究資料庫」是傲稱全世界的醫療大數據，它涵蓋了全台灣百分之99人長達17年的就診紀錄，資料經層層加密後成為一個國家級的世代研究資料庫，蘊藏豐富學術價值。台灣利用健保資料庫研究產出質與量逐年快速增加，到2015年底，已經在656種世界知名期刊中發表超過3000篇論文，而且刊登期刊影響指數愈來愈高，其資料公信力已經獲得國際學術界肯定，是一個值得挖掘的寶藏。健保資料庫應用正在逐漸增加中，如能克服大數據資料技術與研究上可能的誤差，無論臨床醫療、群體健康、基層照護、實證照護、醫療政策方面都可以獲得重要的進展。

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大數據於基因體學研究之應用

近二十年來隨著高通量基因體實驗技術快速發展，取得每個人的基因資訊所需之時間與經費已大幅下降，因而基因資訊已成為當今生物醫學研究及臨床照護上必須考量的重要因素。回顧基因體實驗術的發展歷史，微陣列及次世代定序技術為最重要的兩個標竿，因此，本文將先就實驗技術的基本原理進行介紹，進而說明在面對如此龐大的大數據基因體資料時可能遭遇的問題及分析方式，最終透過實際的研究案例說明大數據基因體資料的重要性及未來之應用方向。

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世界醫師會台北宣言：健康資料庫與生物資料庫之倫理考量

世界醫師會於2016年10月發佈「台北宣言：健康資料庫與生物資料庫之倫理考量」，其目的在於針對個別病患照顧之外，對於可辨識身份之人類資料與生物檢體，其蒐集、儲存與使用，配合既有的赫爾辛基宣言，提供額外之倫理原則作為指導。本宣言強調健康資料庫與生物資料庫之研究，能顯著提升人們對於健康與疾病之瞭解，並促進預防、診斷、治療等醫療措施之效益與品質，同時嘉惠個人與社會整體。其研究與相關活動，應以貢獻社會利益、促進公眾健康為目標，並同時強調對於個人尊嚴、自主隱私與守密之維護。而醫師負有特別的倫理與法律雙重義務，要保護病患所提供之資訊，符合赫爾辛基宣言所要求，獲得研究參與者自由且知情的同意。本文簡介台北宣言的發展、介紹全文，及其特別之意涵。

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運用品管圈手法降低急診病人部份凝血活酶時間(APTT)假性偏低之比率

偏低的APTT( Active partial thromboplastin time, 部份凝血活酶時間）在傳統上被認為是有問題的抽血技術所造成的假性數臄。然而，近年來有證據顯示偏低的APTT反而是反映了人體內為容易凝血的狀態，可能與增加栓塞機率和不良的心血管事件有關。過去文獻指出一般血凝實驗室APTT偏低的比率約為6%-9%，本研究統計個案醫院2014年1月至4月門診、病房和急診室APTT偏低的比例數據，分別為7.8%、8.3%和22.4%，經過探討急診室比率較高的原因是因為抽血流程問題造成，並非是因為容易凝血狀態之病人較多。透過文獻查證以及跨部門團隊合作運用品管圈手法制訂改善策略，採取措施包括：使用真空抽血設備、將APTT藍頭抽血管直立擺放、製作提醒小卡提示採血管要上下混合、制定抽血標準作業流程和在職教育訓練。最後，急診室APTT偏低比率有明顯的改善，由原本改善前的24.3%下降至15.9%。