#世界大戰般的瘟疫
2019年的秋冬,中國武漢出現多人發燒、咳嗽的感冒症狀,可沒隔幾天,當地醫生就發現這場病症和以往相當不同,病患在很短的時間內肺部浸潤,如淹水之人失去性命,更絕望的是,當地的醫生、護理師也發現自己有了相同的症狀。
此時,其他國家仍好夢方酣,幾個月後,世人才驚覺這是一場徹底影響世界生活的瘟疫,除了生離死別之外,還有各種謠言訊息,傷害得更深的是人與人之間的信任關係。
這是一場戰爭,對疾病的戰爭、對國家資源的戰爭、更是挑戰人性的戰爭,像是世界大戰來襲。若把貿易戰視為「寧靜的」第三次世界大戰(將全球接近三分之一的人口及超過七成的GDP都捲入),這次疫情可以說是第四次世界大戰。
各類防疫物資,口罩、隔離設備,就是戰略物資,其中最被世人抱以厚望的就是疫苗。目前疫苗在世界各國都是稀缺物資,像是歐盟下訂AZ疫苗,也遭遇遲交狀況,COVAX的疫苗計劃,也因為全球疫苗生產短缺而延宕。
#那為什麼美國能夠這麼快速呢?
那就要提到「曲速行動OWS:Operation Warp Speed 」,疫苗被美國視為『國民健康戰略物資』,所以他們無所不用其極地狠擲大錢。
包含疾病控制與預防中心(CDC)、食品藥品管理局(FDA)、美國國立衛生研究院和生物醫學高級研究與開發中心管理局(BARDA)、國防部、農業部、能源部和退伍軍人事務部等政府部門,以及私人企業都加入這個計劃。
#在台灣應該會被罵翻的花錢法
美國是「不惜成本國產」的代表,付出上百億美元注資Operation Warp Speed,直接投資AZ、JJ、Moderna、Novavax、Merck-IAVI、Sanofi-GSK六家疫苗廠,另外提前採購Pfizer-BNT,再這些疫苗尚在初期臨床試驗,就都簽訂了大量採購合約,迄今還有投資一些疫苗廠是做不出疫苗的,投資可觀經費在潛力疫苗廠,但有可能研發不成功,最後無法讓國人施打,是美國認為合理的支出。
其中,光玻璃瓶,美國就砸了 2.04億美元到康寧以加強產能,設立新廠、擴大舊廠、聘用員工並提升製造設備等!其中5,700萬美元運用於提高疫苗用的玻璃瓶產量。光是做瓶子的廠商就給這麼多錢,在台灣應該會被炮到翻,可能會被安個圖利的罪名,像是宇昌案一樣的慘烈。
附註:為何玻璃瓶很重要?
或許有人會對玻璃是重要戰略資源感到意外,但用於瓶裝疫苗的是硼矽酸鹽玻璃,需要特別的技術。可高度耐受溫度變化、化學穩定性高,盡可能減少藥瓶的潛在污染壓力。
這個曲速計畫,美國引用了《國防生產法》,這個法賦予美國總統權力,可基於國安或其他理由,對美國企業施壓關鍵材料或產品的產量,或者是限制某些產品或材料、技術的出口,可要求美國企業必須先履行與政府的合約。所以印度也抱怨過這個限制,讓他們的的疫苗產量少了很多,因為很多疫苗周邊材料,能出口到印度的量根本不夠。
#也很敢砸錢不用怕被抹黑攻擊的英國
同時間,相對來講買價比較便宜的是初期重壓在AZ的英國,此外英國也跟Sanofi-GSK下單大量疫苗,迄今正進行臨床試驗,而英國今年也買了1.9億劑的法國Valneva疫苗,該疫苗現在才要開始做三期,而且是用免疫橋接的方式而非傳統保護力方式設計三期。不論是堅持打AZ或投資試驗中疫苗,恐怕在台灣都會被某些人罵死。
#相較之下法國就慢很多
有一說是,法國沒有跟上先前新創、小企業的製藥生態變化。
像是專攻mRNA平台的莫德納、Oxford-AZ都是小而美的模式,源頭是大學實驗室,可能再與小型公司合作,最後量產時跟大藥廠合作。這可以追溯到1970年代美國學院資本主義的興起,以及《拜杜法案》對美國的影響,讓智慧財產權給原始發明的大學研究機構,促進其管理智財權與商業化,但成品必須在境內製造生產。不過這說來就話長了,下次再聊這一塊。
也因此,武漢肺炎疫苗最早上市是輝瑞,雖然莫德納最早開始做,但也因為其小而美的型態,吃虧在他必須找人合作代工,所以比輝瑞問世的速度略慢一點點。
那法國除了缺乏這類新創小企業的靈活性,法國經濟分析委員會也分析過自己國內生技,主要缺乏公共資金,也沒有美國的風險文化,在沒問世成功之前,很難有天使來投資你。莫德納在成功把產品問世前,就囊括募集到可觀的投資額,這在法國是難以想像的。
看到這裡,有沒有覺得有點既視感呢?
但不曉得法國會不會也有台灣宇昌案一樣的痛苦歷史。
再回到前面因為疫苗周邊被各國看得緊緊的,因此產能都非常辛苦,基本上就要拿到好疫苗又要撿便宜,就得排隊慢慢等疫苗廠做好,或等疫苗產量增加/新一代疫苗做出來,轉變為買方市場就會降價了。
而台灣本來想走美國策略,但通常會被要求「一定要便宜」、「公開談判秘密」、「為什麼不進口中國貨」,同時又不斷抹黑AZ疫苗的狀況下,再加上中國千方阻攔台灣採購疫苗,現在雖然暫時不會進口便宜但效果較不好的中國疫苗,卻只好妥協於等待。
疫苗廠商生不出貨來,不只是台灣很辛苦。在泰國生活的網友Sammy Yang指出:『泰國在去年10月下訂大批AZ疫苗,結果到今年6月初,到貨卻不到12萬劑。』並說:『疫苗短缺問題已經長達半年多,開口要買的疫苗支票周周喊月月開。再說一次,目前在泰國的疫苗只有科興和難產AZ,其他都如同浮雲一樣,更不用提當初BNT要進泰國被千方百計地阻擋。台灣有日本美國陸續相送,泰國只有中國好棒棒送一堆科興。』(附註:美日目前都有捐泰國,除了AZ、科興,還有國藥和美國捐的輝瑞,但泰國人仍對於泰國政府政府不斷添購科興,以及疫苗的到貨率多有抱怨)
疫苗是戰略物資,世界各國都緊握產能,有能力的拼命要做國產開發,只有少數親密友邦會願意提供,例如英國起初不惜得罪歐盟各國也要獨佔AZ產能,敵國當然會利用這個民眾焦慮的時刻,「攻擊你有的,吹捧你沒有的疫苗」操弄民心、撕裂社會。
#五月疫情的啟示
五月疫情的啟示:沒人願意投資醫療,cost down 精神遇到反噬。讓我想到,去年疫情緩和的時候,辦公室處理的是「自費醫材天花板」的問題,或「防疫補助」發太慢的問題。疫情來的時候醫界是抗疫英雄,沒疫情的時候就是總額管理的小螺絲釘,應該要共體時艱不要讓大家負擔太重。
有人說,疫苗多貴都要買,我們早該買多一點。台灣確實從去年底到今年初訂了一定數量的進口疫苗,但疫苗廠出貨給台灣的速度很慢。想要他們早出貨可以,在研發中先定,而且要加錢。像以色列在極早期就同意以2倍以上價格取得輝瑞疫苗(未公佈價格,據各方報導猜測應為兩倍以上)。但那時疫情平穩時,台灣很難以這樣的價格通過採購。麻煩的事更在後面,若到了疫苗準備成熟期後,此時下命令說一個月內要採買怎樣的大數量,要保證何時要到貨,這些保證通常就只是漂亮欺哄的話語。
今天還有報導指稱:
『日前,輝瑞藥廠首席病毒疫苗科學家多米澤(Phil Dormitzer)脫口說出,以色列是輝瑞疫苗的「某種實驗室」,引發軒然大波。』讓以色列衛生部趕緊出面發言滅火。
當然更不能想像,如果在台灣這樣採購,會引起多大的反對聲浪與風波。
#閒置設備的壓力
有人說,檢驗能量不足,這點我也深深有感,特別是沒利用這一年買齊高通量PCR。
但在醫院工作的同仁告訴我,如果疫情結束這些高通量儀器閒著,保管單位就會被懲處,除非撥給研究單位,但這時又會爭執是誰買的為什麼給別人用的問題。
有人說,專責病房準備不夠,但疫情來得又快又急,如果我們平常就有備用床,並降低醫療人力負擔,醫院根本不堪營運負荷,而健保也當然不會付錢給你。
在這波疫情中,我們看到PCR的量能確實擴張了3~5倍以上,專責病房的床數也起來了,血氧機、HFNC、單株抗體,突然都變成大家朗朗上口一定要買到的東西。一個月做到這樣,我知道背後有多少人不眠不休的努力。
但疫情控制下來後,希望明年不要忘記救命要錢,培養人才要錢,厚植醫療實力要錢,開發台灣生技也要錢。但我預期,到時多花一毛還是會有人喊著送監察院、投資未來的科學家會先送檢調,這就是過去這十年台灣的血淚史。
我在國防外交委員會一年多了,除了國防以外,最常關心的話題之一其實就是健康,這兩者都是對於未知未來的投資,當你用不到的時候,好處毫無感覺;但當你要用的時候,就太慢了,然後才來後悔。
台灣是一個特殊的國家,在旁邊有飛彈、有病毒,有各種你想像不到的東西隨時蠢蠢欲動。要保島保命,我們都要知道,承平時刻就得多做一步,且要團結同心。
醫學檢驗生物技術科是什麼 在 蔡依橙的閱讀筆記 Facebook 的最讚貼文
💥 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
醫學檢驗生物技術科是什麼 在 新思惟國際 Facebook 的最讚貼文
💥 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
醫學檢驗生物技術科是什麼 在 醫事檢驗科 :: 台南公廁地圖 的推薦與評價
全國唯一專科學校;培育術德兼備之臨床醫學檢驗與衛生保健檢查技術人才,取得醫檢師證照後,可自行開設醫事檢驗所或於國內相關醫療機構任職醫檢工作,或可從事生物 . ... <看更多>
醫學檢驗生物技術科是什麼 在 國立成功大學醫學檢驗生物技術學系系學會| Tainan - Facebook 的推薦與評價
國立成功大學醫學檢驗生物技術學系系學會, 台南市。 760 個讚· 1 人正在談論這個。各位好!我們是國立成功大學醫技系系學會~會不定時更新系上活動資訊哦. ... <看更多>