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在 stratification產品中有10篇Facebook貼文，粉絲數超過6萬的網紅Dr Mohd Daud Bakar - Shariah Minds - Minda Syariah，也在其Facebook貼文中提到， *ARTIFICIAL INTELLIGENCE: THE FUTURE FOR DIABETES CARE* Artificial intelligence (AI) is a fast-growing field and its applications to diabetes, a glob...
同時也有10000部Youtube影片，追蹤數超過2,910的網紅コバにゃんチャンネル，也在其Youtube影片中提到，...
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stratification 在 ⓩⓚ①ⓝ Joined Jun²°¹⁴ Instagram 的精選貼文
2021-09-03 02:13:44
#traffic #stratification at #morning #rushhour 🚅🏃🏽♂️🏃🏾🏃🏻♀️🚃 #mondaymorning #peakhour #timelapse #streets_vision #streeteverywhere #citytraveler#st...
stratification 在 DATO SRI G GNANA RAJA Instagram 的最讚貼文
2021-07-10 14:42:53
When i was a little boy, one day i asked my mother when we were walking, "Mommy, why are you holding an umbrella over me?” “Raja, this is to protect y...
stratification 在 JnB Select? 春裝新款持續上新? Instagram 的精選貼文
2020-07-16 14:32:54
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stratification 在 コバにゃんチャンネル Youtube 的精選貼文
2021-10-01 05:19:08![post-title]()
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stratification 在 大象中醫 Youtube 的精選貼文
2021-10-01 05:10:45![post-title]()
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stratification 在 大象中醫 Youtube 的最讚貼文
2021-10-01 05:09:56![post-title]()
stratification 在 Dr Mohd Daud Bakar - Shariah Minds - Minda Syariah Facebook 的最佳解答
*ARTIFICIAL INTELLIGENCE: THE FUTURE FOR DIABETES CARE*
Artificial intelligence (AI) is a fast-growing field and its applications to diabetes, a global pandemic, can reform the approach to diagnosis and management of this chronic condition, especially in Malaysia.
*Key Questions:*
1. How should healthcare providers and specialists deal with the expected surge in cases?
2. How can AI and IoT play a role in preventive and personalised healthcare roadmap for individuals, especially those disadvantaged groups?
3. What are the use cases / case studies for deployment of innovative technology to curtail the spread of diabetes?
Find out how via selected case studies : AI innovations can help deal with case-based reasoning, machine learning, deep learning, and neural networks - that subsequently enable predictive population risk stratification, automated retinal screening, enhanced decision making, and self-management.
Join this first ever programme in Malaysia as the speakers bring together the data aspects of dialysis treatment and how this can potentially curtail the surge of diabetes in Malaysia.
*Register here :*
https://myfinb.com/future-of-healthcare
Thank you and we look forward to having you at the webinar.
MDB
Chairman of MyFInB
stratification 在 Dr 文科生 Facebook 的最佳解答
《如果沒有一定的科學訓練，你真的會被這種偽科學技巧誤導》
灼見名家出了一篇新聞稿，內有顧小培的回應，內裡有不少常見的偽科學技巧，今日我們來一起分析
我逐點回應顧小培的逐點回應（詳情請看圖及reference）
1. #從未打算盡論證責任
其實講完又講，到今日你有證據支持mRNA疫苗會導致「甲基轉移酶」的產生和肺纖維化的副作用了沒有？
如果mRNA疫苗會導致所謂的
“「甲基轉移酶」，將肺的成纖維細胞EGFR的接受體拉在一起，使之分泌會令肺纖維化的膠原蛋白，之後便導致肺衰竭，病人便容易因此死亡。”
為何第一、二、三期臨床試驗都無相關數據？就算你打算詭辯去講這種「副作用」需時幾年才出現的話，如此significant的”mechanism”為何至今都未有被發現或發表？
你的論點是mRNA疫苗會導致多重器官纖維化，那麻煩你提出相關的證據，或起碼證明你個proposed mechanism is reasonably achievable
2. #試圖轉移視線
一開始講到全世界藥廠、醫生和科學家不敢製作滅活疫苗，但被踢爆其實不少藥廠和大學都在研發，只是需時良久時，就轉移視線講話覺得科興很厲害。
所以藥廠學者和大學是敢還是不敢？講3000加侖病毒洩漏再要封鎖大廈的風險到底想帶出什麼論點？
*又，滅活疫苗有多年研究的歷史，不少病毒疫苗都是滅活形式製作，並非所謂的「藥廠很怕」
3. #突然講Pharmacokinetic
首先我很想知道到底顧小培有沒有認真分析藥廠公開的研究報告，一開始話肺部沒有IgG，被踢爆其實肺部有IgG後就轉移視線講pharmacokinetic叫人證明有幾多IgG去到肺部防止感染，
當我們將同樣準則套用在顧小培熱情地賣的「四寶」時，便會發現他從來無證明過四寶於人類的pharmacokinetic, pharmacodynamic, bioavailability 數據、有效劑量、中毒劑量、安全性、副作用、治病或防感染的效果、安慰劑對照的數據等等。
正如之前文章我都有講，不少有效預防或減輕呼吸道感染的疫苗都是IgG疫苗，例如流感和肺炎鏈球菌。根本不存在必須IgA疫苗才有效的理論。
4. #突然講研究methodology & stratification
有趣的是顧小培在反駁Dr Sid的論點時突然提出疫苗需有高質的臨床研究和設計準則。又舉例說要stratify受試者的生活起居飲食習慣，沒有嚴格控制生活習慣的研究測試結果很粗糙。的確我們要critically appraise臨床研究的methodology，但你appraise人地份報告總得substantiate你的論點吧，一句「我覺得好粗糙」就當論證完，萬能key嗎？
顧小培又以日本人食較多澱粉質而美國人則多吃蛋白質，要將受試者分開一層一層才能有具意義的數據。這本質上沒有錯，所以不少藥物研發時都會於不用國家進行（Multicentre trial）再比較不同國家、種族、年齡、性別和其他有可能相關的背景資料，再從統計學裡計算數據，證明是否對不同的群體都有效。
不過我希望顧小培標準可以一致，當你要求臨床研究要stratification時（其實人地有做stratification），你熱情地向民眾推廣的「四寶」建基於的研究大多是體外實驗室進行（In Vitro），只有小部分有用老鼠進行，而研究規模亦屬小型，未見有大型臨床研究。
而我不知道由幾時開始人類跟老鼠的種族、飲食習慣、年齡、生活習慣等等有相似的地方，可以比較或stratify？
到底老鼠食幾多澱粉或蛋白質、起居飲食生活習慣有幾相似，老鼠要不要返學返工，會不會做家務做gym做yoga和去酒店staycation？
人類跟老鼠的分別竟然不及日本人跟美國人的分別，此等論述實在令我讚嘆不已。
How does this logic even work?
5. #電腦生成模擬是病毒研究的里程碑並不代表臨床上有作用
的確，電腦生成模擬是研究重要的一環，但不代表現階段臨床上有作用。千千萬萬個從電腦模擬中得出的「可能性」或「原理」現實裡過不到臨床試驗的這一關。即使電腦模擬顯示一個結果，如果現實中沒有實際治病或改善疾病的效果也是徒然。
是的，你自己都識講研究藥物是一步一步得來的，點解你的「Docking」理論可以跳過所有步驟，言之鑿鑿去講你熱情地賣的那些只有preclinical和實驗室體外及老鼠研究的「四寶」有防感染甚至治癌防癌的效果？
————————————
最後，我想再重申，你的學歷、在哪裡做過、有什麼專利並不會令錯的論述變成對的。你對病人或其他人的醫療諮詢並不符合我們對具質素的醫療諮詢的要求。
打不打疫苗是一個informed consent & decision但information必須準確，想先觀察再決定打還是不打是很合理的選擇。
你可以同大家講mRNA疫苗是新型疫苗，長遠效果或安全性仍未完全了解，呼籲大家謹慎考慮再決定。但我不會跟大家講一些似是而非的mRNA疫苗可令多重器官纖維化等無醫學實證的說話。
同時我亦不會去跟病人推廣一些只有preclinical跟小型老鼠實驗的結果的「保健品」再包裝成有病醫病無病強身防感染的聖物。
完全錯誤和荒謬的人不危險，因為很容易就會被世人看穿。
這種有科學知識，但故意夾雜一些正確和一些不正確知識和概念的人，是最危險亦是最容易令普羅大眾誤信。
一個具質素的諮詢必要條件是病人要被fully informed有關治療的證據、風險和成效、治療或不治療的風險、其他可行的選擇及其證據。
我倒想知道顧小培諮詢病人時有無fully inform病人「四寶」的證據是建基於實驗室和老鼠，無大型人類臨床試驗支持？定還是講一兩句「有論文有文獻支持」就當盡了論證責任？
#慎防偽科學
#似是而非的論述最危險
stratification 在 國家衛生研究院-論壇 Facebook 的最佳貼文
➥ 新冠肺炎全球大流行至今，不但為世界各國醫療照護帶來嚴重衝擊，也對各國經濟造成嚴重損失，尤其對經濟弱勢族群造成巨大的影響讓生活陷入困境。
因此，針對是否復工此民眾高度關注的議題，有建立一套合用的復工指引的需要性；有鑑於此，Larochelle博士針對是否復工提出一套諮詢的指引。
首先，以職業性質與感染新冠肺炎病毒面向，分成低、中、高風險三組，再依感染新冠後致死率方面，分成低、中、高風險三組，根據不同風險程度，對是否復工提出不同建議方案。首先， 對於低染病低致死率組，建議復工後於工作場域需做好個人防護設備及勤洗手，並要求外出時需全程配戴口罩等。
對於中度染病風險的工作，但感染後高致死率組或高度染病風險的工作但感染後中等致死率組，若非必要不建議復工。
對於高染病風險的工作並感染後高致死率組，不建議復工。
除此之外，也建議政府當局應有紓困相關的配套措施，並對復工後的工作場域提出明確具體的職場相關安全指南規範。( 財團法人國家衛生研究院 蔡慧如博士摘要整理，完整文章，詳：http://forum.nhri.org.tw/covid19/virus/j_translate/j1922/)
📋 The New England Journal of Medicine - 2020-05-26
“Is It Safe for Me to Go to Work?” Risk Stratification for Workers during the Covid-19 Pandemic
■ Author：Marc R. Larochelle
■ Link：https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMp2013413
〈 國家衛生研究院-論壇 〉
➥ COVID-19學術資源-轉譯文章 - 2020/08/25
衛生福利部
疾病管制署 - 1922防疫達人
疾病管制署