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台灣抗憂鬱藥品使用與中風風險的關係

為了解決Windows 10 PE ISO的問題，作者吳律萱 這樣論述：

研究背景：1.抗憂鬱藥的不良反應：抗憂鬱藥被廣泛用於治療重度憂鬱症（major depressive disorder），雙極性疾病（bipolar disorder），焦慮症，情感障礙（affective disorder），或減輕神經性疼痛。但在抗憂鬱藥產生良好的療效的同時也會帶來許多副作用，最常見包括嗜睡、噁心、口乾、便秘、體重增加，和性功能障礙。近年來，一些發生率低但嚴重的藥物不良反應，如中風與腸胃道出血，也被提出討論。2.中風與抗憂鬱藥的研究：2014年一項meta-analysis研究報告顯示，使用SSRI的病人，其缺血性中風（OR, 1.48; 95％CI, 1.08-2.02

; I2 = 83.9％）和出血性中風（OR, 1.32; 95％CI, 1.02-1.71; I2 = 74.9％）的風險都會增加。但此項meta-analysis所納入的文章都非隨機對照研究，且文章之間的異質性（heterogeneity）很高。而自2014年後除了一項世代研究發現使用SSRI的病人其中風的比例較高（p 〈0.01）之外；其他研究則顯示使用抗憂鬱藥並不會顯著增加中風風險。因此，究竟使用抗憂鬱藥是否與中風風險相關，至今仍存在著爭議。3.先前研究的干擾因子與限制：過去的研究皆為世代研究或病例對照研究等非隨機觀察性研究中，如何處理干擾因子（confounding factors）

一直是重要的議題。由於過去大多數研究是比較暴露組與非暴露組的風險，使得兩組之間年齡、心血管疾病、糖尿病、中風病史、使用抗凝血劑，與吸煙和飲酒等的分佈也可能不同。這些問題都會造成研究結果的偏差。另外，超過半數的研究納入的是抗憂鬱藥的現行使用者（prevalent users），如果風險隨時間變化，可能會引起嚴重的偏差。另外也有超過三分之一的研究並未將曾經發生過中風的病人排除，也會導致這些研究所感興趣的結果「中風」的發生可能會受先前中風的影響。4.年齡重要嗎？大多數病人初次使用抗憂鬱藥都是在輕年或中年時期，但過去只有少數研究曾討論不同年齡的抗憂鬱藥使用者的中風風險，而在這之中，多數研究都將受試者限

制在患有重度憂鬱症的病人，或者僅針對使用SSRI的病人進行分析。在研究設計中限制了病人使用抗憂鬱藥的適應症或使用的抗憂鬱藥品種類，會導致這些研究存在著外推性（generalizability）的問題。再者，某些研究並未將使用抗憂鬱藥之前曾經中風的病人從研究中排除，使得這些研究的結果可能被高估。至今，年齡對於抗憂鬱藥使用和中風風險關係的影響仍未知，由於預期年輕人在中風後會比老年人有更長的存活時間，所以長期照護會形成醫療保健系統和照護人員（通常是家人）的巨大負擔，因此我們需要進一步的研究設計來闡明不同年齡的抗憂鬱藥使用者的中風風險。5.使用抗憂鬱藥後多久會發生中風？使用抗憂鬱藥後，通常需要至少4週

才能達到治療效果。然而，值得注意的是，藥物不良反應可能會在開始治療後的短時間內出現。過去只有一項研究報告指出，使用SSRI後中風的病人，約20％是發生在初始治療後的6個月內。先前的研究發現，病人在接受抗憂鬱藥治療後1至3週內，體內的血小板功能以及腦血流量會明顯的降低；然而對於使用抗憂鬱藥後多快會發生中風仍然未知。6.自我控制病例系列（self-controlled case-series, SCCS）研究設計：SCCS研究只納入有發生事件的病人，並針對病人個體內（within individual）藥品暴露與非暴露期間進行風險的比較，提供了另一種流行病學方法來評估暴露與結果之間的關聯。由於是病

人的自我比較，因此不會隨著時間推移而變動的潛在干擾因子，例如遺傳因子、性別、生活習慣、居住地、社會經濟地位、潛在疾病的嚴重性，甚至無法測量的干擾因子都可以被移除。7.傾向分數配對（propensity score matching, PSM）世代研究設計：傾向評分（propensity score）的概念是透過每個病人的可觀察變項來衡量特定個體接受治療的機率。PSM研究設計的主要目的是平衡治療組和未治療組中的干擾因子，因此可以更準確地估算治療效果。研究目的：首先我們使用臺灣全民健康保險研究資料庫（National Health Insurance Database, NHID）進行了SCCS研

究，以評估抗憂鬱藥使用與中風風險之間的關聯，然後進行了PSM世代研究，以驗證我們在SCCS研究中的發現。在此研究中，我們還描述了在不同年齡層和暴露時間下，抗憂鬱藥與中風風險之間的關係。研究方法：研究1 – SCCS研究1.設計與設置：此SCCS研究使用臺灣NHID，從2010年7月1日至2015年6月30日納入初次使用抗憂鬱藥治療的病人（≥18歲），且有因首次中風而住院的病人。2.抗憂鬱藥與中風的定義：初次使用抗憂鬱藥的定義為在NHID中有ATC代碼N06A之抗憂鬱藥處方記錄的病人，並排除在初次服用抗憂鬱藥前36個月內有使用抗憂鬱藥的病人。我們透過住院病人資料庫（inpatient datab

ase）中的主要或次要診斷為ICD-9-CM 430-434來確認病人發生中風事件，並排除首次中風前36個月內曾經有中風診斷的病人，和首次中風前30天內診斷為腦損傷的病人（ICD-9-CM：800-804，850-854）。3.暴露和風險期：風險期（risk period）定義為抗憂鬱藥治療開始到結束或改藥的期間，而基線期（baseline period）則為未接受抗憂鬱藥治療的時間。我們將研究的主要觀察期設置為自初次接受抗憂鬱藥治療之日起的180天內。4.統計分析：使用條件Poisson回歸計算發病率比率（Incidence rate ratios, IRRs），以估計相較於基線期，病人在風

險期發生第一次中風的風險。計算結果以95%的置信區間表示。5.分層分析：此SCCS研究會針對中風類型，性別，抗憂鬱藥類別，病人是否患有重度憂鬱症、失智症、或精神分裂進行分層分析。此外，我們也將病人分為三個年齡層進行分析，包括（1）18~44歲、（2）45~64歲和（3）≥65歲。最後，我們把風險期分為五個暴露期風險區間進行分析，包括（1）1~7天、（2）8~14天、（3）15~28天、（4）29~90天，和（5）91~180天。研究2 – PSM世代研究：1.設計與設置：此研究與SCCS研究同樣使用了臺灣NHID，納入從2010年7月1日至2015年6月30日，初次使用抗憂鬱藥的病人（≥18歲

）。首次開立抗憂鬱藥處方的日期則定義為指標日期（index date）。2.抗憂鬱藥與中風的定義：初次使用抗憂鬱藥的病人和中風的定義就如同SCCS研究中的定義。在此PSM世代研究中，我們排除指標日期前36個月內診斷為中風的病人，以及首次中風前30天內診斷為腦損傷的病人（ICD-9-CM：800-804，850-854）。本研究的觀察期（observation period）設定為從指標日期起算的180天時間內，且將在研究的觀察期內換用其他抗抑鬱藥、停用抗憂鬱藥、死亡，或中風的患者列為設限（censor）。3.統計分析：使用Cox比例風險回歸（Cox proportional hazards r

egression）模型分析抗憂鬱藥使用與中風風險之間的關係。此分析採用雙尾（two-sided）統計檢定，在0.05的顯著性水準下進行，統計結果以95%的置信區間呈現。4.分層分析：分層分析以及年齡層分析的變項與分組皆與SCCS研究相同。此外，此研究也採用SCCS研究對風險期的時間區分，將抗憂鬱藥的暴露時間分成五個暴露期風險區間，使用二項式廣義估計方程式（binomial generalized estimating equation）進行分析。研究結果：在SCCS研究中共納入了53,510名初次使用抗憂鬱藥的病人。其中超過一半（56.26%）是男性，平均年齡為69歲。我們發現在初次使用抗憂

鬱藥後的180天內中風風險會增加（IRRs, 1.18; 95% CI, 1.13-1.23），並且此風險在初次用藥後的7天內最高（IRRs, 3.91; 95% CI, 2.60-5.88）。在PSM世代研究中，納入了1,072,922名初次使用抗憂鬱藥的病人和1,072,922名匹配的未使用抗憂鬱藥者。在初次使用抗憂鬱藥的病人中，年輕人佔37.25%，成年人佔38.53%，老年人佔24.23%。我們發現使用抗憂鬱藥的中風風險是未使用者的3.01倍（95% CI, 2.79-3.24）。另外，初次使用抗憂鬱藥的年輕病人，其中風風險比未使用者高3.68倍（95% CI, 2.56-5.29），

而在成年人中則是3.08倍（95% CI, 2.65-3.58），然後在老年人是2.42倍（95% CI, 2.22-2.63）。在年輕人中與使用TCA相關的中風風險最高（HR, 4.14; 95％CI, 2.39-7.15）。 在成年人（HR, 4.14; 95％CI, 2.24-7.67）和老年人（HR, 2.90; 95％CI, 1.89-4.47）中，則是與使用SNRI相關的中風風險最高。而在暴露時間方面，與SCCS的結果相似，為初次使用抗憂鬱藥治療後7天內中風風險最高（OR, 3.91; 95% CI, 2.60-5.88）。研究結論：成人使用抗憂鬱藥會增加中風的風險，年齡越輕，風險

越高。在年輕人中建議避免選擇TCA做為首選藥物，至於在成年人和老年人則建議避免選擇SNRI做為首選藥物。另外，須注意初次接受抗憂鬱藥的一周內，發生中風的風險最高。本研究的結果在SCCS研究和傾向得分匹配世代研究中得到了一致的結論，為臨床治療的病人安全性提供了寶貴而重要的信息。

開放系統的建置、改善與技術接受及擴散

為了解決Windows 10 PE ISO的問題，作者蕭志榥 這樣論述：

本論文為針對開放系統，進行建置、改善與技術接受及擴散研究，論文共分為二部分。第一個部份，針對系統佈署的背景、重要性、研究缺口以及解決方案加以闡述。由於電腦的虛擬化以及容器化技術的出現，使得系統與應用程式在雲端運算中得以快速佈署。然而，不管虛擬化以及容器化技術，皆是基於實機環境上的作業系統以及應用程式已經佈署完成後，才得以提供對應的環境。因此，有效率的實機系統佈署在實務與研究上，均是重要的課題。然而現有的實機系統佈署解決方案，無法以同一架構與同一程式，提供此三個功能:(1)單機系統的備份還原；(2)單機多顆硬碟的佈署；(3)多機多硬碟的佈署功能。故本研究提出一個創新的架構，並對應開發出一套開放

原始碼軟體，解決前述的研究缺口。本研究主要研發出世界上第一個以開放原始碼軟體，同時提供上述三個功能之解決方案;同時為使本套軟體被使用者接受使用進而擴散，本研究採用科技接受整合模型（UTAUT）為基礎，以多準則決策方法(MCDM)進行檢測，了解使用者選擇接受佈署軟體時的重要決策因素。本論文第二部份是針對開放系統另一種形式-開放資料進行研究，以開放街圖(OpenStreetMap)為例，進行其創新擴散因素研究。由於開放街圖具開放、彈性、以及網頁界面等特性，使其適合成為教育上地圖工具的選擇。然而現有的文獻並沒有針對開放街圖創新擴散的因素加以研究，故本研究提出一個結合創新擴散理論(IDT)以及科技接受

模型(TAM)的分析架構，分析影響學生對於開放街圖的接受乃至持續使用的因素。研究結果除可作為開放街圖導入到教育應用上，後續也可將同樣的架構應用於系統佈署軟體的擴散研究。