#渾水爆料 政府做事一手軟,一手硬。林鄭這幾年的罪狀罄竹難書,送港人上絕路,一方面硬推國安法,另一方面懷柔搵防疫基金派錢。嘻嘻,今次就是說防疫基金嘅小內幕
林鄭基金會提到「保就業」計劃時,提已有百分之二十的企業申請,又指網上申請表格10分鐘就填完,貪功諉過,好大喜功,自己邀功沒有多謝政府或其它團隊
心水清的話,一睇道知道政府的「保就業」派錢計劃,無論團隊和概念,都是複製誠哥去年底的「十億元應急錢」
林鄭讀書第一,原來都要靠抄功課。佢手下陳茂波派錢派到2046年,上次除夕大抽獎全民死機,派錢派獎小小嘢都做唔到,唯有照抄
線人來料,政府宣布委聘羅兵咸永道出任「保就業」計劃代理人,背後拍著ESDLife建立網上申請平台,正正就是誠哥高效派錢時的系統和班底,也是李嘉誠基金會新聞稿提到要「多謝的團隊」這點記者朋友可以查證一下
線人講誠哥去年一有派錢這個想法,立刻聯絡了陳茂波,一廂情願希望出錢讓政府幫中小企,怎料等了14天,波叔的建議方案,把誠哥嚇倒,誠哥才決定自己派。
管理學有「Margin of Error」一説,即是喺統計學上容許一定程度嘅出錯的比例。消息話誠哥當時爽快地說:5%
換言之,派十億,當中可容許5000萬派錯
結果大家都知過程沒有什麼出錯,所有申請人極速收到錢,解咗燃眉之急,行政費亦少過一百萬元。
抄了外殼,沒有裡子。我們期待林鄭到時派錢會有幾大嘅失誤。
抄功課仲要自己邀功,貪功諉過,目中無人,這的確很像名校考第一,但又唔想知道自己出醜衰咗嘅作風。
香港今時今日,就係衰係呢一個婆娘手上
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統計學 第 十 章 解答 在 黃建榮醫師(黃建榮婦產科診所暨台北試管嬰兒中心Taipei IVF) Facebook 的最佳解答
Q: 胚胎著床前染色體檢測 (又稱PGS 、PGT-A、第三代試管嬰兒) 真的可以增加病人的懷孕率嗎?
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這十年來人工生殖科技有非常多方面的進步,其中一個很重要的就是PGS,我們可以藉由試管嬰兒的治療,取卵受精後把胚胎培養到第五天、或第六天,也就是囊胚期胚胎,利用胚胎切片的技術切取外胚層幾顆胚胎細胞,接著檢測這一些胚胎細胞的染色體是否正常。
理論上通過PGS檢查的胚胎的著床力應該是會提高的,但是這個概念這是不是正確的,必須經由嚴謹的醫學研究來作解答。
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2019年美國不孕症醫學會官方雜誌發表了一篇具有代表性的論文值得我們重視。
這個研究經由美國、歐洲、澳洲等10個以上在PGS領域上非常出名的不孕症中心共同進行。而這個研究共收集了661個年齡分布在25歲到40歲的病人。
這是一個隨機雙盲的研究,也就是病人依據抽籤的方式,分成兩種治療,一種是接受試管嬰PGS檢測胚胎染色體是否正常,並選擇一顆正常的囊胚植入;另外一組病人則是僅將胚胎養到第五天和第六天,發育成囊胚以後選擇一顆根據顯微鏡下觀察到最好型態的胚胎,並把他冰凍。
我們可以簡單的說,第一組病人是做PGS (第三代試管嬰兒),第二組病人則是接受傳統試管嬰兒的胚胎培養胚胎冰凍,以及冷凍胚胎解凍植入。
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這個研究主要的目的,主要是要了解第三代試管嬰兒或者PGS是否真的可以提高病人的懷孕率?
然而結果是否定的,這兩組病人的懷孕率相同。
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我們從Table 1.可以看出第一組330個接受PGS的病人,20週以上的懷孕人數有138個人,也就是41.8 % (OPR ITT, 138/330=41.8%);另外第二組331個接受傳統試管嬰兒治療的患者之中,有144個人懷孕也就是43.5 % (OPR ITT, 144/331=43.5%)。
我們也可以從另外一個角度來看一下植入週期懷孕率,也就是接受PGS治療的330個病人裡面,只有274個病人有胚胎可供植入,至於其他的病人大部分是胚胎切片後發現胚胎染色體異常,而無法植入。那麼有其中有137個人懷孕,也就是50%的懷孕率 (OPR per transfer, 137/274=50%)。而331個接受傳統試管嬰兒的治療病人中,313個人有胚胎可供植入,其中有143個人懷孕,也就是懷孕率是46 % (OPR per transfer , 143/313=46%)。嚴格的統計學去分析,這兩種治療方式的懷孕率是一樣的,並無顯著差異。
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倘若將病人的年紀切成兩組,也就是高齡(35-40歲),跟非高齡 ( 25-34歲)。
從Table 2. 我們可以看出在25歲到34歲這一組非高齡的病人中,有179個病人接受PGS的治療,另外177個病人接受傳統試管嬰兒囊胚植入治療,而他們的懷孕率也是相同的。換句話說25歲到34歲的婦女接受PGS的治療,似乎是多餘的。而且這些病人懷孕以後不管有沒有接受PGS的治療,流產率也都大約落在10%左右,因此PGS的治療似乎並沒有提高此年齡層病人的懷孕率。
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從Table 3. 我們可以看出35歲到40歲這組高齡的婦女之中,有151個人接受PGS治療,另外154個病人接受傳統試管嬰兒治療。在PGS的這一組有62個人懷孕,也就是41.1 % (OPR per ITT, 62/151=41.4%);而傳統試管嬰兒的這一組病人有54人懷孕,懷孕率為35.7% (OPR per ITT, 54/154=35.7%),從統計學的計算懷孕率是相似的。
但是倘若我們從有幾個病人可以接受胚胎植入的角度來看懷孕率那麼就有一點不同,PGS組的病人151個病人中有122個病人接受胚胎植入,因此122個病人裡面有62個懷孕懷孕率是50.8% (OPR per transfer, 62/122=50.8%)。接受傳統試管嬰兒治療的154個病人裡面145個病人接受了囊胚的植入,結果54個人懷孕懷孕率是37.2% (OPR per transfer, 54/145=37.2%),這在統計學上是低於接受PGS這一組病人50.8 %懷孕率的。
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這個結論是告訴我們年齡介於35歲到40歲的婦女,接受PGS治療的最大好處,也就是倘若有染色體正常的胚胎可供植入,那麼懷孕率會比傳統試管嬰兒高。
但是我們要思考的是為了得到正常染色體的胚胎,必須經過胚胎切片檢測這一道手續,因此我們可以看出有一部分的病人是沒有胚胎可供植入的。
因此倘若我們從接受治療病人的角度來看,以病人數來說也就是151個病人,那麼他的懷孕率跟傳統試管嬰兒是相同的。
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本文作者是推論胚胎切片的技術可能會傷害到某些染色體本來是正常的胚胎,我們將這一篇研究報告跟各位好朋友分享並不是反對PGS治療方式。
我個人的見解,倘若第一次接受試管嬰兒的治療,若為高齡,似乎從目前科學的研究看起來並沒有一定要接受胚胎切片的治療。
但是如果經過一到兩次以上療程的失敗都沒有成功、或者有兩次以上流產的病史。那麼PGS是可以慎重考慮,可以提高植入以後懷孕率的一個治療方法。
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醫學的進步日新月異,在這篇文章還沒有出來以前,大家對於PGS的定位還不是那麼的清楚,現在有了一個更清楚的方向,但是各位好朋友要了解可能半年一年以後又有新的研究出來,可能又有不同的結論。那麼我們隨時會日新月異跟上最新的醫療資訊配合,以最新的治療方式提供各位好朋友做最有效的治療。
統計學 第 十 章 解答 在 紀老師程式教學網 Facebook 的最佳解答
[書評] 完結篇大放送!第十本書書評+所有書籍建議閱讀順序+人工智慧領域學習途徑!八千字一次提供!
第十本書書評:「Python 機器學習」(博碩出版,2016)
https://episode.cc/read/cnchi/BookReview-AI/7
所有書籍「建議閱讀順序」
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「人工智慧領域學習途徑」
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「人工智慧相關書籍 書評」總目錄
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完結灑花!!! (* ̄▽ ̄)/‧☆*"`'*-.,_,.-*'`"*-.,_☆
首先感謝在我連載「人工智慧相關書籍 書評」十本之間,努力幫我打氣、按讚、轉發的朋友!你們是最棒的!感謝你們!
由於是十本書的最後一本,所以我想「除了書評,是否也能提供建議的閱讀順序呢?」於是有了「建議閱讀順序」這一篇(見上方連結)。閱讀順序中,我只列出3★ 以上的書籍,得分低於3★ 以下的,我就不建議各位閱讀了。
但寫完建議閱讀順序,又想著「真的看完這十本書的網友,就會人工智慧了嗎?」我心中的答案是否定的。對一個完全沒有人工智慧基礎的朋友,貿然從我推薦的第一本書開始看,如果沒有 Python 與統計的底子,絕對是「死在沙灘上」的。所以我又寫了一篇「人工智慧領域 學習途徑」的文章(見上方連結),告訴您人工智慧該先學什麼、再學什麼,而什麼又是不必學的。希望能節省大家摸索的時間。
用下班時間,花了四個晚上,終於把這三篇共八千多字的文章寫完了!在此誠心誠意奉上,希望能讓更多人投入人工智慧這個領域,讓台灣的人才繼續在世界發光!
話說終於把這第十本書的書評寫完了呢!連我自己都不敢相信,我可以在半年內唸完十本硬梆梆的人工智慧書籍!故事要從半年前說起。今年(2017)七月中,鑑於我已經自我厭惡買了一堆人工智慧的書沒看,加上科技業界都在討論人工智慧的主題,而我卻因為底子不夠好,一句話也插不上。所以心一狠,定下了「半年內看完十本書,並寫出書評」的計畫。現在全數完工,心裡的充實感,真的不是言語可以形容的。
其實看完這十本書,獲益最大的是我自己。我現在能心有余裕地看懂各種人工智慧專有名詞(什麼「奇點」啦、「召回率」啦...),也能對人工智慧各種演算法侃侃而談。不管你想談單純貝氏模型,還是隱藏式馬可夫模型我都能奉陪。對於類神經網路的什麼「卷積神經網路」啦、「深度學習」啦...其架構也大概了然於胸。最大的收穫,還是對於統計學裡的某些技術(如:貝氏定理、迴歸...),能有「喔!原來這個東西是這樣用啊!」的感覺。
對我而言,這半年不啻是一段脫胎換骨的轉變過程(雖然中間看不懂各種名詞、上網拼命 Google 時很痛苦啦...)。然後,我願意把自己當成墊腳石,用我的時間節省你的時間,讓您能比我用更短的時間脫胎換骨。
個人對於「人工智慧領域學習途徑」一文蠻自豪的!我把「為什麼統計在人工智慧裡那麼重要」,以及「貝氏定理為何扮演了機器學習裡,重要的基礎角色」,給出了答案。希望各位也會喜歡。
如果您覺得這篇文章不錯,還請各位不吝按讚、轉發分享喔!有任何想討論的主題,也可以留言在下方,我會盡快、盡力為您解答的。
最後祝福大家週末愉快!
PS: 若您對我發表書評的平台「艾比索」操作有困難的話,歡迎觀賞我幫各位錄製的「艾比索平台操作教學」:
「艾比索(Episode)平台:文章閱讀操作說明」
https://youtu.be/ldEnzZYgWr4
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