什麼是呼吸道融合病毒呼吸道融合病毒 (RSV) 是一種常見病毒，會導致呼吸道感染。幾乎所有孩童在兩歲前都會感染 RSV。 雖然 RSV 感染通常會引起輕微、類似感冒的症狀，但它也可能導致嚴重的疾病，尤其是嬰兒、老年人和免疫系統較弱的人。以下是 RSV 病毒的一些特性：自然免疫力不完全：自然感染 RSV 並不能提供完全的免疫力，因此人們在一生中可能會多次感染。融合蛋白(F)的作用：RSV F 蛋白對於病毒進入宿主細胞至關重要。F 蛋白有兩種形式：融合前 (pre-F) 和融合後 (post-F)。Pre-F 構型會引起高效價的中和抗體，因此成為疫苗和單株抗體的目標。病毒適應性：RSV 可以發生突變，導致出現對治療產生抗藥性的病毒株。 ...

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什麼是失眠根據統計，每 5 個成年人，就有 1 個可能受失眠所苦，不管是不好入睡、睡到一半醒來，睡眠時間縮短，都讓心情、體力，甚至健康出現問題。曾經有人開玩笑的說，任何症狀跟疾病，要是問阿罵怎麼辦？阿罵都說＂去睡覺＂。睡眠衛生的重要性失眠不是只有靠藥物，睡眠衛生 (sleep hygiene) 也是需要注意的環節，這些你可能都踩雷： 1. 睡前滑手機，把IG貼文全部滑一次。2. 吃飯以外的時間都躺平在床上 (上班很累，這一定要)。3. 睡前看了刺激的影片 (我是說演唱會，或是扣人心弦的宮鬥劇)。助眠藥物 (安眠藥) 有哪些傳統上，如果尋求醫療協助，醫師可能會處方一些藥物，這些藥物統稱為安眠藥 (或是助眠劑)，但傳統的安眠藥有許多缺點，例如可能擔心依賴性或成癮性，甚至停藥之後，害怕睡不好，更不用說夢遊或是其他比較少見但可能很危險的事情。不會成癮，不用擔心依賴性的新選擇DORA (dual orexin receptor antagonists)是一類作用在食慾素 (orexin)受體的藥物，他可以藉由調控覺醒(awake)作用影響睡眠。在臨床試驗中，可以縮短入睡所需時間(睡得著)，減少睡著後醒來的狀況，而且不用擔心依賴性/成癮性問題，且不像作用在MT1/MT2退黑激素受體藥物需要擔心的重大藥物交互作用。有趣的是，研究者們針對安全性，特別看了服藥後隔日對駕駛能力的影響，發現這類藥物比起其他安眠藥，不會顯著影響SDLP (亂七八糟開車)。除了數羊，你還有更好的選擇，提醒，處方藥物都要經過專科醫師評估、處方才能使用喔。 資料來源1. Lancet. 2022:400:1047-60. 2. Sleep Adv. 2021 Jul 3;2(1):zpab010. 3. DailyMed - Ramelteon ...

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常常看到臨床藥師在解答這個問題，120-kg 的重症病人，Vancomycin 要怎麼給？換成 Daptomycin 會不會更好？這個問題真的不容易，因為用在肥胖 (obesity) 病人的證據並不多，而且每種抗生素的藥物動力學特性都不一樣，即使是同一類抗生素，研究結果也可能不同。簡單說：很複雜，且沒有通則 (common rules)。根據發表在 Pharmacotherapy 期刊的一篇綜述論文，作者們整理了截至 2022 年的相關文獻，希望幫大家省一點時間，而我們引用這一篇文章，再幫大家省更多時間。肥胖與正常體重病人的藥物動力學差異(1) 因為體重增加，脂肪與肌肉重量增加，原則上影響到的是藥物的分佈體積 (volume of distribution)，但並非線性的，且藥物的分佈型態受到很多因素影響，包括脂溶性、穿透組織的能力、分子大小等。這邊必須提到校正體重 (adjusted BW) 的概念，相較於整體體重 (total BW)，校正體重比較常用於不會進入脂肪組織的藥物，相對的，如果會進入脂肪組織，一般會使用整體體重計算劑量。(2) 體重增加也可能影響器官重量，進而影響清除率 (clearance)。(3) 清除率及分佈體積可以決定半衰期 (half-life)，也就是藥物濃度降低一半所需要的時間。好了，上完藥物動力學，肥胖的病人，因為同時影響了分佈體積、清除率，所以決定達到相同血漿濃度的劑量，會變得更複雜。肥胖重症病人可考慮延長輸注時間穩定血中濃度根據這一篇文獻的建議，我們先把抗生素分成兩類，第一類是需要因為肥胖而改變劑量的藥物，第二類則是不需要的。在表格中，這一篇文獻提供了確切建議，但有特別提到針對肥胖重症病人，因為通常需要較高的血漿濃度對付高抗藥性細菌，所以可以考慮延長輸注時間降低藥物濃度波動。確切輸注時間建議，於表格中都有標註出來，建議機構還是要有統一的做法，避免臨床上可能發生的給藥錯誤 (每個人做法不一樣衍生的問題)。表格中我們也根據原始文獻建議特定藥品要以校正體重計算劑量，例如 Daptomycin，如果用在 MSSA 引起的血液感染，甚至是心內膜炎，如果使用 6 mg/kg 的劑量，遇到 TBW 為 150-kg，IBW = 85-kg 的極端個案，BW adj = IBW + 0.4 x (TBW - IBW) = 111-kg。則可能用到 666 mg (計算值)，臨床上可能四捨五入到 650 mg 的劑量 (提供參考)。我們也測試了 ChatGPT...

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肝硬化 (Cirrhosis，念成希洛希斯) 是一種嚴重的肝臟疾病，其特徵是正常肝臟組織被纖維組織取代，導致肝功能受損。這種病變是由於長期的肝炎 (hepatitis) 或長期酗酒引起的。在這篇文章中，我們將探討肝硬化的成因、機轉，以及其併發症的治療策略。肝硬化的成因與機轉肝硬化的主要成因包括長期的酗酒、慢性肝炎 (特別是B型、C型肝炎)、非酒精性脂肪性肝病 (NAFLD) 和自體免疫性肝臟疾病。這些因素會導致肝細胞的損傷和死亡，隨後引發炎症和纖維化。纖維化是肝硬化的早期階段，此時肝細胞被纖維組織所取代。隨著時間的推移，纖維組織會形成疤痕，導致肝硬化。肝硬化的併發症與治療策略肝硬化的併發症包括肝門 (發音要正確) 靜脈高壓、腹水、肝性腦病變(HE)、肝腎症候群(HRS)等等。每一項併發症都是殺手級人物，以下我們將針對這些併發症的治療策略進行詳細的討論。肝門靜脈高壓 (portal hypertension)門靜脈高壓是肝硬化最常見的併發症之一。非選擇性β抑制劑 (non-selective beta-blockets) 可以透過減少腸血流來降低肝門靜脈壓力。Carvedilol 由於其α阻斷作用，也可以降低肝內阻力。根據Baveno VII共識聲明建議，對於有食道靜脈曲張或出血紀錄的病人，建議使用β抑制劑，可以考慮使用 Carvedilol (12.5 mg/day）降低壓力。腹水 (ascites)腹水是肝硬化的另一個常見併發症。在一項比較了 Spironolactone 加上 Loop 利尿劑的隨機分派研究中，合併治療使腹水解除的比例更高 (76%比上56%)，且低血鉀症的發生率更低 (4%對比18%)。肝性腦病變 (hepatic encephalopahthy)肝性腦病變是肝硬化的一種嚴重併發症。在臨床上明顯的肝性腦病變 (等級≥2) 的病人應該接受靜脈補液及 lactulose 治療(這是一種強力緩瀉劑)，開始劑量為60 mL，然後每1到2小時服用20 mL，目標維持每天2到3次軟便，藉由排便將造成肝性腦病變的有毒物質排出。肝腎症候群 (hepatorenal syndrome)肝腎症候群的最佳治療包括用靜脈注射白蛋白 (albumin) 及增加平均動脈壓與腎臟灌流量，在一項收納300名受試者的隨機對照試驗中，與安慰劑相比，Terlipressin 顯著改善了腎功能恢復機率(39%比上18%)，在一項統合分析中，持續輸注 (0.5-3 mg/hr)的 Norepinephrine 與 Terlipressin 相比，逆轉腎臟損傷的機率為50%。 以上是肝硬化的主要成因、機轉和併發症的治療策略。這是一個非常艱難的疾病，治療的方式也很有限，保護肝臟，定期檢查，避免發生這些併發症，可能是比較好的做法。 ...

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ChatGPT 是最近非常熱門的「工具」，根據 ChatGPT 自己的說法，它是一個：ChatGPT 是一個由 OpenAI 訓練的語言模型。它可以進行自然語言理解和生成，用於對話系統、語音助理、文本生成等應用。我們嘗試用 ChatGPT 撰寫一篇系統性綜論 (systematic review, SR)。ChatGPT 可以正確寫出緒論與引言。根據目前的 ChatGPT 使用方式，你只要先註冊 (也可以透過 Google 認證)，登入後，就傳訊息給他吧 (中英文都可以)，我們假設要撰寫一個「使用皮質類固醇，治療喉嚨痛」的系統性綜論。資料來源：Corticosteroids for treatment of sore throat: systematic review and meta-analysis of randomised trials.我們嘗試詢問 ChatGPT 幾個撰寫引言相關的問題，例如：「喉嚨痛 (sore throat) 常見嗎？常見的病因有哪些？」或是「醫生通常如何治療喉嚨痛的？」這些比較概略性，比較容易在網路上找到資料的普遍性問題，ChatGPT 都可以快速且「看似合理」的回答，且撰寫出來的文本，蠻像人類「一般會寫的文字」。除此之外，我們也試著詢問它知不知道皮質類固醇的作用機轉，跟用於治療喉嚨痛是否有相關研究？ChatGPT 可以正確寫出皮質類固醇抗發炎的機轉，雖然比較簡單一些，沒有到藥理學 (pharmacology) 的境界，例如抑制什麼蛋白合成或是哪些次級訊息傳遞物質？當然也可能是因為我們問的問題太一般了。ChatGPT 可以正確擬出 PubMed 檢索關鍵字。這一點倒是讓我們蠻驚訝的，我們試著詢問 ChatGPT「如何在 PubMed 利用關鍵字檢索皮質類固醇用於治療喉嚨痛的隨機分派研究？」它可以回傳正確的關鍵字、包括運用布林邏輯 (Boolean operators) 檢索，也提醒我們可以應用一些篩選器 (filter) 來提高檢索效率 (貼心)。在檢索部分的運作，超乎我們的期待。ChatGPT 知道什麼是 Cochrane RoB 工具，但不能幫我們評。看過 ChatGPT 擬定的檢索關鍵字後，我們信心大振，試著「請它」提供一些有關研究品質評估的文本，它也知道「Cochrane...

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美國腸胃道醫學會 (ACG) 與加拿大腸胃道協會 (CAG) 針對使用抗凝血藥物/抗血小板藥物時，發生腸胃道出血，發佈了2022 年最新指引，我們趕快來看遇到這些棘手的狀況，到底怎麼辦比較好？之前才有醫師跟我抱怨過，藥袋上的「副作用說明」，病人看了「都不敢吃藥」了，這真是一門藝術啊，雖然藥師最常講的一句話「副作用發生，因人而異，不是寫在上面的都會發生，發生了也不一定是這些藥物引起的」(寓意深遠)。尤其當這些藥物是用來預防「看不到的東西」，例如預防心血管事件，這種有發生才知道有，沒發生都不知道其實快發生的問題，我們擔心「看得到的副作用」的焦慮，就會遠大於「看不到的效果」。抗凝血藥物或抗血小板藥物就是最好的例子，這些藥物平時還算安全，但不小心發生了什麼事情，可能都是大事情。ACG 與 CAG 在 2022 年發佈了抗凝血藥物/抗血小板藥物相關腸胃道出血的處置建議，我們來看一些可能跟我們想像中不太一樣的事情。一但發生比較嚴重的出血，且得知病人有在服用特定藥物，所有醫療人員第一個想的可能是有沒有解毒劑 (antidote)？在抗凝血藥物的領域，他其實不是解毒劑，而是反轉劑 (reversal agent)，顧名思義，反轉抗凝血藥物的作用，因此也可能增加栓塞風險。在指引中，因為 FFP 的效果非常有限，所以建議除非危及生命或 INR 明顯超標，不然不建議常規使用 FFP 逆轉抗凝血藥物效果。Idarucizumab (Praxbind) 是 Dabigatran 的專一性反轉劑，是一種單株抗體 (等於貴)，很久以前我們也介紹過。參考資料：新型抗凝血藥品 Dabigatran (Pradaxa) 解毒劑 Idarucizumab (Praxbind)指引同樣建議，如果病人已經獲得妥善照顧 (例如已經住院且觀察中)，除非是危及生命且過去 24 小時內曾經使用 Dabigatran，不然不建議常規使用 Praxbind。4因子PCC (2 7 9 10 四種凝血因子，在台灣是 Beriplex)，也是類似建議。比較初乎意料的，對使用 warfarin 且發生出血事件的病人，醫療人員總是把 Vitamin K1 當作第一線治療 (因為隨手可得，且價格低廉)。但在指引中，同樣建議除非 INR 明顯超標，不然不建議只要有用 warfarin 就盲打 Vit K1 的做法。抗血小板藥物，不論是 aspirin 或是 P2Y12 抑制劑 (例如 clopidogrel、prasugrel 等)，都沒有專一性逆轉劑，腦筋動得快的人就想到那我可不可以放大絕，輸注血小板...

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網絡統合分析，也有人稱為網路統合分析 (network meta-analysis, NMA)，是過去十年興起的一種統合分析 (meta-analysis) 方法，我們研發了不用寫程式碼 (no-code)、不用安裝任何統計軟體，只要上傳資料檔，就可以一鍵得到發表期刊所需要的圖表，叫做 ShinyNMA。這個工具是根據 R Shiny 套件編程的，利用 R netmeta 套件，進行概率論的網絡統合分析，可以得到排名表 (league table)、與共同比較者比較的森林圖 (forest plot)、網絡圖 (network plot)，以及類似 SUCRA 的排名熱點圖 (ranking heatmap)。資料格式可以是二項式 (binary)、連續式 (continuous)、甚至是時間相關變項，例如危險比值 (hazard ratio, HR)。使用方式非常簡單，只要上傳資料檔案 (請儲存為 csv 格式)，系統會自動檢覈你的資料格式是否正確，然後選擇你想要的模式、是否需要預測區間 (prediction interval)，就可以得到你想要的結果。ShinyNMA 產出的圖表基本上是根據 PRISMA 2020 的要求，符合用於報告 (reporting) 系統性綜論的標準格式。資料來源：The PRISMA 2020 statement: an updated guideline for reporting systematic reviews.ShinyNMA 網址：https://jerryljw.shinyapps.io/ShinyNMA_/歡迎非商業使用，如要應用於學術研究，請以下列文字引用：Wei-Ming Huang, Shen-Hua Lin, Jen-Wei, Liu. ShinyNMA. August...

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