我讀《修補生命裂痕》:關於醫師的另一面。
一直以來都蠻喜歡看醫療劇的,雖然不是準時收看的迷婦,但一旦開始也是會認真追到底的類型,醫療劇的迷人就不用多說了,但最最牽動人心的,總是人性掙扎的部分。
然而,戲劇總歸是劇本,在幾集之內就能利用情境、對白、道具和整體氛圍告訴觀眾某個看似嚴厲的告誡、覺得任性...
我讀《修補生命裂痕》:關於醫師的另一面。
一直以來都蠻喜歡看醫療劇的,雖然不是準時收看的迷婦,但一旦開始也是會認真追到底的類型,醫療劇的迷人就不用多說了,但最最牽動人心的,總是人性掙扎的部分。
然而,戲劇總歸是劇本,在幾集之內就能利用情境、對白、道具和整體氛圍告訴觀眾某個看似嚴厲的告誡、覺得任性的舉措背後有什麼意義,而且這些都是經過計算的。但真正的醫療現場卻不是如此。
《修補生命裂痕》這本書是精神科醫師喬安娜·坎儂(Joanna Cannon)回顧自己在修完醫學院課程成為初級醫師(我沒理解錯誤的話應該就是台灣所稱的住院醫師)時期,在各個科別輾轉歷練自己的那段最血汗、最低階的醫師生涯。
在這本書裡,可以看見許多有趣的切入點,例如作者到了30歲才回頭唸醫學院,這種臺灣以為國外很普遍的現象,但其實在美國也並不這麼常見的狀況。
書中提到她在解剖課時遇上很大的障礙,而她在敘述自己如何克服解剖時,我發現雖然每個一開始無法面對解剖的醫師所產生的自我否定和懷疑都一樣大,但作者所處環境給予的支持和空間,感覺起來似乎大了一些,雖然很隱微,但我想跟亞洲還是不太一樣吧。
我也很喜歡這本書的章節安排,不是用科別、不完全按時序,而是按照她在這些經歷裡所習得的警惕和深刻的醫病經驗而來,一步一步鋪墊起作者為什麼選擇成為精神科專科醫師,然後呼應封面那句話「很多時候,拯救生命與恢復心跳無關。」
然而,我自己最有感覺的幾個章節,卻是〈用字遣詞〉、〈錯置的仁慈〉和〈玫瑰小屋〉這幾個章節,而這或許跟我前幾個月的經歷有關⋯⋯
去年11月,我在懷孕滿五個月的時候進行了胎兒高層次超音波,因為發現孩子的腦部發育異常,所以醫師緊急替我們轉診到教學醫院做進一步的確認,轉診過去的是妊娠異常的權威醫師,這位醫師以佛系仁心聞名,但在兩次仔細的確認之後,覺得孩子狀況不樂觀,於是再把我們轉診到他專攻母胎基因醫學的學生門診裡,並委託她幫我引產。
對父母而言,要親口說出,請你剝奪我孩子的生命,是一件非常非常非常艱難的事情,而我在那個診間裡卻遇見了更痛苦的事情。
那位懷孕的、戴著精品項鍊、提著精品手提包、妝容整齊的主治醫師,看了一疊報告之後開始告訴我們:小孩除了大腦異常之外,其他都很好耶,他的小腦很漂亮,你們要不要再考慮一下?這個異常的情況還不到很嚴重呀,為什麼S醫師沒有叫你們再觀察看看?是不是你們表現出很不想要小孩的感覺?還是你們先做羊水晶片檢查好了?才兩萬多塊很便宜,再給這個孩子一個機會吧?
後來她看著我的眼淚跟先生的徬徨,她分享了自己也曾引產的經驗,然後也哭了。
接著她舉出了很多例子,說明這樣的孩子其實可以在一出生就開刀幫他腦袋裡放個管子,長大之後再開刀一次就好了,這種完全忽視小孩因為先天重大疾病而不能保險的前提,以及小家庭育兒會因此有多大負擔的輕巧話語。
於是,在那個當下,對一個懷孕過程很辛苦、胎兒在24小時之前都還很正常,結果忽然發現小孩的腦部異常發育必須跟自己永別的媽媽來說,聽到這些話真的只有理智斷線。
做完羊水晶片之後,我們還為此再找另一位醫師看診,除了深怕自己誤判,也更想知道,是不是有醫師可以穩穩的接下我們的決定,如果女醫師不願意幫我們,那我得替自己找一個備案。只是,在做這個備案的思考時,我不知道自己的心可以破碎成什麼樣子,可以的話,我也希望自己是能不顧一切生下小孩的那個媽媽,而不是那對在找到備案的接手醫師後,一再道謝和哭泣的父母。
噢,事情還沒完,因為要看羊水晶片報告的關係,我們又回到那位女醫師的診間,然後她看著報告,用非常興奮的聲音告訴我們:你們的基因,非常完美!你們真的不考慮嗎?
然而小孩的腦性麻痺風險和腦部異常的機率並沒有減少,於是她告訴我:因為你們的基因非常完美,所以我沒辦法替你們的孩子施打心臟停止針,請你們到外院注射心臟停止針之後再來產房報到進行引產。
嗯,一直到那個時候,我除了心碎裂到無法直視鏡中的自己之外,還真心的理解了什麼叫語言的重量和不合宜的善意。
雖然,我還是能用理性分析這位社會位階不錯、共感性極強,又處於孕期所以荷爾蒙活躍的醫師為什麼會有這樣的反應,但我心裡還是有一道結痂,結痂下隱藏著的是我無能為力的傷心。
後來的後來,我在引產後一個月回診的時候,帶了另一本針對終止妊娠的心理照護書給那位女醫師,希望能帶給也曾引產的她,和往後她即將遇見的不得已必須中止懷孕的產婦們一些些安慰。
在診間裡她又哭了,因為她覺得我很勇敢。但我知道她跟我一樣勇敢,因為我們都很努力的在生命的裂縫了,走出一個新的可能性。
直到讀完這本書,我在作者的筆下稍稍理解了,身為醫師的徬徨,跟他們即使非常努力想要勒著舌頭,但在遇見無能為力的情況時,還是會不小心就把善意拖出來補足能力未及之處的人類慣性。畢竟,我們都只是人、有長處、有弱點、有缺陷,也有難以迴避的生活慣性。
於是,我似乎慢慢能釋懷,釋懷自己到現在還是偶爾會冒出來的傷心,也釋懷了那些醫師們在醫療現場的反應。
我想,每個人或多或少都機會進入醫療場域,在醫病面前,我們都先是個人,才是個醫生或病人,我們都值得被尊重,也都該尊重對面的那個人。
謝謝 @gobooks.tw
#蛇龜小姐在讀書 #地方媽媽在讀書 #修補生命裂痕
迴歸分析報告 在 Facebook 的最佳貼文
#大型重機已經開通 #白牌仍需努力
相信昨天已經有很多人看到了,公路總局發出公告確認9/30中午會 #開通大型重機行駛蘇花改,這條大家花了整整兩年多一起努力爭回來的權益著實得來不易
首先一定要先感謝前 #交通部長林佳龍,2019年初在這場會議中林佳龍明確指示南迴改先行試辦大型重機,雖然後續進程有點延誤但是一路走來總算是把部長當時的承諾全部履行,當時很多人不看好認為只是摸頭策略,但是我相信所有跟林佳龍部長面對面對談的夥伴都能親身感受到林佳龍部長的誠意,而林佳龍部長即使在卸任後也還是完成交接,將這個政策延續至現在的王國材部長,有沒有誠意,時間已經還給林佳龍部長一個公道
也謝謝王國材部長、公路總局局長、交管科的所有長官能夠真誠的面對現行體制以及政策上的問題,與所有用路人一起精進
再來就是前 #全促會理事長 寶哥以及 #前TMA車友協會理事長狂牛 這兩位從十幾年前就帶領著大家對政府展開抗爭跟協商的路權前輩,我想如果你的騎車資歷有超過十年以上的話,對這兩位前輩絕不陌生,我也很幸運的從狂牛那邊拿到兩本當初中華民國運輸學會做的台灣長隧道污染物的研究報告,才讓我對台灣長隧道的管理有更深的學理基礎可以跟政府對談
以及在2018年蘇花改開通當天就參與抗爭,一路以實際行動站在第一線跟著所有車友一起走完這條路的 #交通安全協會理事長 宏益、副理事長志學,權益先鋒 #米咖
而所有關心長隧道通車議題的車友,不管你們只是在網路上發聲、用實際行動硬闖還是在四場通車典禮有參與抗爭,你們都是我們繼續走在這條路上的堅強後盾,群眾運動、社會運動如果沒有群眾參與,那就永遠只是紙上談兵的空談,因此當蘇花改的通行權益回歸,最大的功臣就是關心這個議題、願意為這個議題發聲的你們
最後,更重要的 #白牌行駛長隧道的權益,請相信我們,大型重機的通行只不過是第一步,白牌仍是我們要繼續努力的目標,這條路我們會把它走完,就算要跪著走也是,我與志學打的 #行政訴訟 仍然還在上訴中
所有殷切盼望以白牌行駛安全回家的道路的車友,我們沒有放棄你們,讓我們一起朝這個目標努力吧!
同時感謝以下政治人物在這條路上提供的協助
孫博萮、時代力量黨團、邱顯智委員、葉毓蘭委員、賴香伶委員團隊、陳歐珀委員沒有你
#有沒有做事行動能證明
#圖二是我繳納的白牌通行蘇花改行政法院上訴繳費單
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火花羅的podcast『公路漂流』:
Apple Podcast:https://reurl.cc/g86pDL
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延伸閱讀:
圓山八掛陣機車上不去也下不來的結界
http://sparkmoto.piee.pw/3cfh8u
蘇花改通行機車敗訴,法官你有事嗎?
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揭露謊言!蘇花改長隧道最科學分析!
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台灣圓環一國五制,超越世界奇觀
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關渡奈何橋冤魂滿地!
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迴歸分析報告 在 蔡依橙的閱讀筆記 Facebook 的最佳貼文
💥 20 個 #常見的統計錯誤,你犯過,或是犯了卻不知道嗎?⠀
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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)
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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。
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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。
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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。
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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。
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4. 描述性統計的誤用,尤其該用 median (interquartile range) 的,硬是用成 mean +- SD。
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5. 使用 standard error of the mean (SEM) 描述量測的精確度,而非 95% CI。
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6. 只報告 p 值,卻沒提到差值以及臨床意義。
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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。
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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。
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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。
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10. 多組比較的 p 值校正問題。
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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。
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12. 報告檢驗數值時,沒有定義 normal 與 abnormal。
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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。
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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。
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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。
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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。
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17. 把不顯著的統計,或 low power,解讀成 negative,而非 inconclusive。
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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。
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19. 沒有用臨床能理解的方式來報告最終結果。
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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。
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🗨 我(蔡依橙)的一些想法
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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。
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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。
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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。
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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」。
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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。
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🟠 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/
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🔵 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/
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🟢 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/
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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。
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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
迴歸分析報告 在 新思惟國際 Facebook 的精選貼文
💥 20 個 #常見的統計錯誤,你犯過,或是犯了卻不知道嗎?⠀
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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)
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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。
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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。
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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。
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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。
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4. 描述性統計的誤用,尤其該用 median (interquartile range) 的,硬是用成 mean +- SD。
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5. 使用 standard error of the mean (SEM) 描述量測的精確度,而非 95% CI。
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6. 只報告 p 值,卻沒提到差值以及臨床意義。
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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。
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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。
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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。
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10. 多組比較的 p 值校正問題。
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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。
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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。
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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。
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17. 把不顯著的統計,或 low power,解讀成 negative,而非 inconclusive。
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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。
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19. 沒有用臨床能理解的方式來報告最終結果。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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」。
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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。
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🟠 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/
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🔵 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。
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🟢 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/
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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。
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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