[爆卦]生涯規劃定義是什麼?優點缺點精華區懶人包

雖然這篇生涯規劃定義鄉民發文沒有被收入到精華區:在生涯規劃定義這個話題中,我們另外找到其它相關的精選爆讚文章

在 生涯規劃定義產品中有107篇Facebook貼文,粉絲數超過1萬的網紅張璽醫師-小兒神經,也在其Facebook貼文中提到, 前天上午參加了北醫附醫主辦的全人關懷-實踐工作訪研習,感觸良多,在這與大家分享一點小感想,讓大家在中秋連假享受月光美景時也思考一下生命和活著的意義。 當年還在日本習醫時,教授常常反覆告訴我們醫學裡唯二“絕對”的事- 1. 醫學沒有百分之百絕對。 2. 唯一的絕對就是,每一個人生下來都會面臨死亡 ...

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生涯規劃定義 在 B&D Lab / 設計系·大學生 Instagram 的最佳解答

2021-09-16 10:22:18

【Eps.48 來去荷蘭唸設計!「比起作品完整度,國外教授更在意你的設計思路」】 ft. 荷蘭海牙皇家藝術學院學生 Rising&Erco 剛好在即將面對畢業製作的這個暑假,有幸邀請到兩位學長姐們來節目分享自己在荷蘭的經驗。暑假期間參加了教育部的菁英培訓計畫讓我對國外的教學方式有了更進一步的想像,...

生涯規劃定義 在 懶人維妮 Instagram 的最讚貼文

2021-09-10 19:00:08

今天這篇文章就來和大家聊聊關於「通貨膨脹」 通貨膨漲其實沒有你想像中的可怕💵 ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ 通貨膨漲是什麼呢🤔 大部分人對於通貨膨漲的印象 應該就是直接聯想到物價上漲 使得購買東西變得越來越貴! ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ 但事實上人們購買力變低有兩種可能 ①鈔票印太多,造成貨幣價值降低(...

生涯規劃定義 在 懶人維妮 Instagram 的最讚貼文

2021-08-18 08:35:48

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  • 生涯規劃定義 在 張璽醫師-小兒神經 Facebook 的最佳貼文

    2021-09-21 14:05:41
    有 165 人按讚

    前天上午參加了北醫附醫主辦的全人關懷-實踐工作訪研習,感觸良多,在這與大家分享一點小感想,讓大家在中秋連假享受月光美景時也思考一下生命和活著的意義。

    當年還在日本習醫時,教授常常反覆告訴我們醫學裡唯二“絕對”的事-
    1. 醫學沒有百分之百絕對。
    2. 唯一的絕對就是,每一個人生下來都會面臨死亡

    傳統上醫學院所受的教育往往是如何醫治病人,關於死亡這件“必然”的事,反倒接觸的機會不多,甚至有一種“病人的死亡等於醫師的失敗”的感覺,雖然知道“絕對”會發生,但是一直沒有好好學習如何應對。

    兒科與其他科不同的是,在執行醫療過程當中,大部分的醫療決策與病情解釋的對象,不是病患本身,而是家屬---病患的父母親。理所當然的也會面臨當病童到了已需要面對緩和醫療或不積極急救的情況。這樣的情境讓我不禁在課堂上,回想起自己在日本接受訓練時的種種情景。

    自2010年返台,時間飛快,今年已邁入第十一年了。雖然我現在是一名小兒神經科醫師,但是2001年剛自醫學院畢業的我,嚮往是成為一位新生兒科醫師。因此我在日本十年的醫師生涯中接觸且參與了不少早產兒的治療。日本的早產兒醫療可說是相當先進(依照我的老師的說法,日本人手這麼靈巧,這麼會做模型,非常適合做早產兒醫療…這樣好像早產兒醫師都是愛公仔的宅宅),而當時日本全國1000g的新生兒存活率高達8成,換句話說不管是在東京,大阪等大都市或是像我曾經被外派到,人口可能10萬不到的日本海港口小城 舞鶴市,即便是1000g的早產兒,10人裡面也8人能夠能存活。因此在日本服務的那幾年,我們團隊也常常成功的救活500g甚至是400g以下的寶寶。但是無論怎麼順利,該遇到的還是會來的,實習醫師第一個秋天,負責了一位28周,出生體重800g的單胞胎男孩,出生第一週期間,順利的度過了肺部及心臟等問題,進入了第2周。當時我們醫院的規定是,負責醫師在病童拔管前需全天留院執行第一線照護。因此當時應該是連續住在醫院的第10天左右,心想應該在撐一下,兩三天後就可以回家了。但是事情往往不如人意,就當開始討論何時拔管的那幾天,突然血壓變低、末梢循環變差,身體出現浮腫,檢查電解值後判定是腎上腺功能的問題,因此給予類固醇治療。隨著血壓上升,開始排尿後浮腫也逐步改善,當晚十二點於大夜交班時叮嚀主護理師,目標血壓不超過70mmHg,注意尿量後,我就進去值班室休息。大概凌晨五點左右被大夜護理師叫醒,說血中氧氣含量頻繁的掉至危險範圍。起床一看,小朋友膚色蒼白,活力差,當下立即抽血並立即執行腦部超音波,一放上超音波探頭立刻發現是腦部出血,且是大範圍出血。一向溫和不太罵人的我也忍不住對著大夜護理師說“怎麼顧的,搞什麼啊”。當下護理師早已淚流滿面,頻頻向我說對不起。當時的我應該是氣到神智不清了,回了一句“不要向我說對不起,你應該是向他的父母親道歉”。待當時的新生兒加護病房主任來了之後,我們向家屬說明當晚所發生的事情,並解釋目前情況相當不穩定且就算救起來預後也預期相當不好。說明完後的第二天,家屬回覆決定不採取積極治療。聽了家屬的回覆,我個人覺得應該還有機會,家屬不應該就這麼放棄治療。但是主任告訴我,生命的價值有時不在長短,即使短暫,共處的美好記憶卻是可以永恆活在人的心中。千萬不要將自己定義之醫療成功,單純地建立在病人的生存上。如果有能力,沒有父母不全力愛自己的小孩。也沒有一位父母願意讓自己的小孩比自己更早走,反而有更多的家長會將小孩子生病過世的責任加附在自己的身上。因此我們必須了解,有時做這樣的決定對家屬來說是有多麽困難。當下主任也與我分享兒科死亡宣告的技巧以及兒科如何讓小朋友與家長告別的方式。讓我印象深刻的是,若是當下已執行復甦式一段時間,感覺回不來時,一般來說,家長往往無法當下告知醫師停止急救,因為喊停止等於宣告死亡,這對家長來說是難以承擔之重。因此可向家長說明「小朋友已經很努力了,再加油下去對小朋友來說真的太累了,是否讓他好好休息」。另外,最後一定要讓爸爸媽媽抱小朋友,讓一家人能有好好獨處的時間。因為有一些早產兒出生後就住進保溫箱,爸爸媽媽從來沒有抱過自己小朋友。第一次抱他可能也是最後一次抱他,所以抱小朋友時盡可能的把身上的管路都拔掉,監控系統也盡量拿掉,並且轉靜音。醫療團隊則在護理站看螢幕確認心跳等生命徵象。聽完主任的說明後隔天,那位28週的小朋友的生命力也慢慢轉弱,因此我們也急忙的聯絡了家屬來與小朋友做最後的會面。這是我第一次送走我負責的小朋友,也帶給我很大的衝擊。當螢幕顯示心跳逐漸轉慢、停止。主任帶我進去,向家長宣告及確認死亡時間,當下真的有一種非常不真實的感覺,3天前才在規劃是否拔管,而現在這個瞬間我卻在宣告他生命的結束。而讓我印象更深刻的是,當我們團隊送小朋友離開加護病房時,爸爸媽媽轉身像我們深深的一鞠躬並向我們說“謝謝你們的照顧”,老實說當下家長對我們道謝,真的非常意外,就如同主任說的,生命的意義也許不在於時間的長短,而每一個全力燃燒的生命,即使短暫,也可以是永恆的。就如同我,“他”應該也一直活在他父母親的心裡。

    小朋友走了不就後,那位主護理師也離職了,一年後某個機會,她回到單位,善良的她還是向我反省,也許那天她再多注意一點,可能會有不一樣的結果。是否會有不一樣的結果,我不確定,只能說是我們團隊,尤其是身為主責醫師的我實力不夠,為了不讓同樣的事情發生,我們只能檢討,繼續向前走,如同當時的主任說的,我們沒有時間悲傷,因為還有小朋友在等著我們救。所幸那位護理師後來也回到她的家鄉,在京都隔壁的福井縣再度繼續新生兒醫療服務。醫護團隊對病患全心的投入,其實自己也還是需要心靈的依靠,尤其是努力結果不如預期時,精神的支援更不可少。covid-19疫情爆發以來,一些疫情嚴重的國家也發現醫護人員面臨生死交關的場景,心靈的安定對於醫護是多麽的重要,許多一線醫療人員因為無法承擔他人生命的心理壓力而造成許多憾事,台灣日前也發生過,因此北醫附醫也開始關注照護員工們的心靈健康。這不僅是照顧員工,同時也間接地增加醫療品質,給病患及家屬更好的醫療照護。

  • 生涯規劃定義 在 蔡依橙的閱讀筆記 Facebook 的最佳解答

    2021-09-02 14:40:59
    有 438 人按讚

    💥 20 個 #常見的統計錯誤,你犯過,或是犯了卻不知道嗎?⠀

    MedCalc 的作者 Frank,在 Facebook 分享了一篇跟統計相關的文章,叫做「生物醫學研究文章中,連你都可以發現的 20 個統計錯誤」,很有意思。(連結請見原始貼文)

    我(蔡依橙)認真看完後,覺得蠻不錯的,於是把這 20 個統計錯誤的標題翻成中文,協助大家節省時間,如果剛好有興趣的,可再針對該部分去閱讀原文。接著,分享一些我看完之後的想法。


    1. 數值報告時,提供了不必要的精確。例如 60 公斤體重,硬要寫成 60.18 公斤。

    2. 將連續變項分組,變成次序變項,但沒有說明為什麼這樣分。像是 CRP 不以數值去統計,而分成低、中、高三組,卻沒說明為什麼這樣分。

    3. 配對資料,只報告各組平均,卻沒報告其改變。也就是只報告治療前血壓、治療後血壓,卻沒報告有多少人上升、多少人下降、平均下降多少。

    4. 描述性統計的誤用,尤其該用 median (interquartile range) 的,硬是用成 mean +- SD。

    5. 使用 standard error of the mean (SEM) 描述量測的精確度,而非 95% CI。

    6. 只報告 p 值,卻沒提到差值以及臨床意義。

    7. 誤用統計方式。尤其常見的是混淆有母數跟無母數統計方法。

    8. 使用線性迴歸,卻沒有先確定資料之間是真的有線性關係。

    9. 沒有使用全部的資料,然後又沒把去掉的資料「為什麼被去掉」說清楚。

    10. 多組比較的 p 值校正問題。

    11. 在隨機分組研究時,過於詳盡地比較了兩組受試者的基本資料,像是性別比例、年齡、體重、血壓等等,而且資料好得太奇怪。

    12. 報告檢驗數值時,沒有定義 normal 與 abnormal。

    13. 計算 sensitivity 與 specificity 時,沒有說明一些介在灰色地帶的檢查結果,如何呈現與去除。

    14. 使用圖片與表格,只是為了儲存數據,而非以協助讀者理解為出發點。

    15. 畫出來的數據圖,視覺主觀上給人的印象,竟然跟數據本身不同。

    16. 在報告數據與解讀時,搞不清楚 units of observation 是什麼,例如心臟病的觀察研究,在 1000 個患者中有 18 位心臟病發,那 units of observation 就是 18。但如果這個研究是以診斷正確率為主,那 sample size 就是 1000。

    17. 把不顯著的統計,或 low power,解讀成 negative,而非 inconclusive。

    18. 分不清楚解釋性研究與實務性研究,前者為 explanatory / efficacy / laboratory,後者為 pragmatic / effectiveness / real world。嘗試兩種混著做,結果兩邊都做不好。

    19. 沒有用臨床能理解的方式來報告最終結果。

    20. 把統計的顯著性,當成臨床的重要性。例如:癌症用新藥治療,統計上很顯著的好,但追蹤了五年,患者只延長了七天的壽命。這就是統計有顯著,但臨床意義不大的例子。


    🗨 我(蔡依橙)的一些想法

    由統計專業人的角度,來看生物醫學發表,是很有警惕意義的,能讓準備發表的朋友,仔細看看自己是不是也犯了相關的錯誤。

    但另一個角度看,作者也提到,這些錯誤在幾乎一半的生物醫學論文上反覆出現!這就代表,其實生物醫學論文要刊登,並不代表我們什麼錯都不能犯,相反地,這 20 個錯誤裡頭,有些就算犯了,也還是能被刊登。

    以我們自己發表,以及過去協助同學的經驗來說,我會認為 2、7、10、14、15,是初學者也 #必須理解並避開的,其他的則是發表起步了之後,陸陸續續去注意,在往更高分期刊挑戰時,逐漸進步就行。

    實務上,3 分以下的醫學期刊,幾乎沒有專門的統計查核,你只要能通過「一般同行」的統計知識審查就行。也就是說,我是一個放射科醫師,剛開始起步,投稿到放射科 3 分以下期刊,文章中的統計,只要「#一般有在做研究的放射科醫師」覺得可以就行,不見得要到「統計專家看過並挑不出毛病」。

    對於初學者如何起步,實務的協助,新思惟規劃了各種類型的研究課程,歡迎有興趣的朋友可以參考。目前正在開放報名中的,有以下三場工作坊,歡迎您瞭解各課程的課綱後,評估挑選最符合您需求的內容,前來上課,讓我們協助您成功起步。

    🟠 2021 / 11 / 7(日)統合分析工作坊
    無經費、資源少也能發表,不用 IRB 且免收案的好選擇。
    https://meta-analysis.innovarad.tw/event/

    🔵 2021 / 10 / 17(日)臨床研究與發表工作坊
    全新改款!跟著國際學者走,讓你寫作投稿都上手。
    https://clip2014.innovarad.tw/event/

    🟢 2021 / 10 / 16(六)個案報告、技術發表與文獻回顧工作坊
    把臨床上的各種想法,在 PubMed 化作專業生涯上的里程碑。
    https://casereport.innovarad.tw/event/
    ⠀ ⠀
    不只是說說而已,我們會舉實例,說明其意義、如何避開,在互動實作過程,實際由各位在自己的電腦上操作,從數據到軟體,從統計到繪圖,一次搞定,並避開常見錯誤,是真正以 #初學者起步 為核心的規劃。


    二十個常見的統計錯誤,與實務寫作時的考量。
    🔗 原始貼文 │ https://bit.ly/2WESphu

  • 生涯規劃定義 在 新思惟國際 Facebook 的最佳貼文

    2021-09-01 11:01:16
    有 143 人按讚

    💥 20 個 #常見的統計錯誤,你犯過,或是犯了卻不知道嗎?⠀

    MedCalc 的作者 Frank,在 Facebook 分享了一篇跟統計相關的文章,叫做「生物醫學研究文章中,連你都可以發現的 20 個統計錯誤」,很有意思。(連結請見原始貼文)

    我(蔡依橙)認真看完後,覺得蠻不錯的,於是把這 20 個統計錯誤的標題翻成中文,協助大家節省時間,如果剛好有興趣的,可再針對該部分去閱讀原文。接著,分享一些我看完之後的想法。


    1. 數值報告時,提供了不必要的精確。例如 60 公斤體重,硬要寫成 60.18 公斤。

    2. 將連續變項分組,變成次序變項,但沒有說明為什麼這樣分。像是 CRP 不以數值去統計,而分成低、中、高三組,卻沒說明為什麼這樣分。

    3. 配對資料,只報告各組平均,卻沒報告其改變。也就是只報告治療前血壓、治療後血壓,卻沒報告有多少人上升、多少人下降、平均下降多少。

    4. 描述性統計的誤用,尤其該用 median (interquartile range) 的,硬是用成 mean +- SD。

    5. 使用 standard error of the mean (SEM) 描述量測的精確度,而非 95% CI。

    6. 只報告 p 值,卻沒提到差值以及臨床意義。

    7. 誤用統計方式。尤其常見的是混淆有母數跟無母數統計方法。

    8. 使用線性迴歸,卻沒有先確定資料之間是真的有線性關係。

    9. 沒有使用全部的資料,然後又沒把去掉的資料「為什麼被去掉」說清楚。

    10. 多組比較的 p 值校正問題。

    11. 在隨機分組研究時,過於詳盡地比較了兩組受試者的基本資料,像是性別比例、年齡、體重、血壓等等,而且資料好得太奇怪。

    12. 報告檢驗數值時,沒有定義 normal 與 abnormal。

    13. 計算 sensitivity 與 specificity 時,沒有說明一些介在灰色地帶的檢查結果,如何呈現與去除。

    14. 使用圖片與表格,只是為了儲存數據,而非以協助讀者理解為出發點。

    15. 畫出來的數據圖,視覺主觀上給人的印象,竟然跟數據本身不同。

    16. 在報告數據與解讀時,搞不清楚 units of observation 是什麼,例如心臟病的觀察研究,在 1000 個患者中有 18 位心臟病發,那 units of observation 就是 18。但如果這個研究是以診斷正確率為主,那 sample size 就是 1000。

    17. 把不顯著的統計,或 low power,解讀成 negative,而非 inconclusive。

    18. 分不清楚解釋性研究與實務性研究,前者為 explanatory / efficacy / laboratory,後者為 pragmatic / effectiveness / real world。嘗試兩種混著做,結果兩邊都做不好。

    19. 沒有用臨床能理解的方式來報告最終結果。

    20. 把統計的顯著性,當成臨床的重要性。例如:癌症用新藥治療,統計上很顯著的好,但追蹤了五年,患者只延長了七天的壽命。這就是統計有顯著,但臨床意義不大的例子。


    🗨 我(蔡依橙)的一些想法

    由統計專業人的角度,來看生物醫學發表,是很有警惕意義的,能讓準備發表的朋友,仔細看看自己是不是也犯了相關的錯誤。

    但另一個角度看,作者也提到,這些錯誤在幾乎一半的生物醫學論文上反覆出現!這就代表,其實生物醫學論文要刊登,並不代表我們什麼錯都不能犯,相反地,這 20 個錯誤裡頭,有些就算犯了,也還是能被刊登。

    以我們自己發表,以及過去協助同學的經驗來說,我會認為 2、7、10、14、15,是初學者也 #必須理解並避開的,其他的則是發表起步了之後,陸陸續續去注意,在往更高分期刊挑戰時,逐漸進步就行。

    實務上,3 分以下的醫學期刊,幾乎沒有專門的統計查核,你只要能通過「一般同行」的統計知識審查就行。也就是說,我是一個放射科醫師,剛開始起步,投稿到放射科 3 分以下期刊,文章中的統計,只要「#一般有在做研究的放射科醫師」覺得可以就行,不見得要到「統計專家看過並挑不出毛病」。

    對於初學者如何起步,實務的協助,新思惟規劃了各種類型的研究課程,歡迎有興趣的朋友可以參考。目前正在開放報名中的,有以下三場工作坊,歡迎您瞭解各課程的課綱後,評估挑選最符合您需求的內容,前來上課,讓我們協助您成功起步。

    🟠 2021 / 11 / 7(日)統合分析工作坊
    無經費、資源少也能發表,不用 IRB 且免收案的好選擇。
    https://meta-analysis.innovarad.tw/event/

    🔵 2021 / 10 / 17(日)臨床研究與發表工作坊
    全新改款!跟著國際學者走,讓你寫作投稿都上手。
    https://clip2014.innovarad.tw/event/

    🟢 2021 / 10 / 16(六)個案報告、技術發表與文獻回顧工作坊
    把臨床上的各種想法,在 PubMed 化作專業生涯上的里程碑。
    https://casereport.innovarad.tw/event/
    ⠀ ⠀
    不只是說說而已,我們會舉實例,說明其意義、如何避開,在互動實作過程,實際由各位在自己的電腦上操作,從數據到軟體,從統計到繪圖,一次搞定,並避開常見錯誤,是真正以 #初學者起步 為核心的規劃。


    二十個常見的統計錯誤,與實務寫作時的考量。
    🔗 原始貼文 │ https://bit.ly/2WESphu

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