一起來回顧,上週日剛結束的《醫學論文與寫作工作坊》學員組成及課程回饋吧~
⠀
📝 首次參加新思惟活動的朋友比例 64%。
感謝大家口耳相傳,讓更多新朋友願意來嘗試我們的高品質課程,而老朋友也繼續選擇新思惟。
⠀
📝 年齡區間最年輕者為 24 歲,學員年齡最長者為 47 歲。
課程專為初學者量身規劃,內容易懂好吸收,無論年齡或資歷深淺,均能輕鬆上手。
⠀
📝 以PGY 到研究醫師(表示還在訓練中)為大宗,占 47%,其次則為主治醫師。
在臨床忙碌之餘,也要奠定研究基礎、學會寫作技能,對往後醫學職涯的發展相當有助益。
⠀
📝 無發表經驗的同學占 81%。
來到課堂的伙伴大多都是新手,希望能在機會來臨前做好準備。而根據 2020 年的校友成績統計,課後成功 #從零起步 的同學共 93 位,且其中 44 位為住院醫師或實見習醫師。
⠀
📝 感謝各位給籌備團隊的匿名回饋,各項分數都在 4.71 以上,單堂分數最高達到 4.94,謝謝大家的肯定。
⠀
新思惟的研究課程,協助諸多校友突破困境登上 PubMed,過往也有藥師、物理治療師等專業校友,獲得傑出榮耀,大學教授也覺得實用。另外有學員課後 revision 現學現用,論文成功刊登。
⠀
本次的手寫回饋內容依然非常精彩,多位朋友分享了課程讓人能快速搞懂論文架構,甚至輕鬆完成統計,並認為早該來上課的!很榮幸新思惟的課程,能給同學前所未有的突破。
⠀
🔸 懂你面臨的困境,為初學者量身打造的課程!
🔸 最新梯次|6/20(日)醫學論文與寫作工作坊
🔸 立刻報名|https://mepa2014.innovarad.tw/event/
⠀
✓ 新手入門須知,稿件寫作與準備要訣。
✓ 不再害怕統計,讓你親手畫出數據圖。
✓ 怎麼投才正確?擬定期刊選擇策略。
✓ 研究計畫申請:管道、重點、訣竅
✓ 還是寫不出來?過來人時間安排建議
⠀
【實際建議】
大道理人人會說,但應用時所遭遇的種種困難,該如何克服,就不是每個人都知道。內科陳一銘醫師,復健科吳爵宏醫師,放射科蔡依橙醫師,與你一樣的世代,超過 200 篇 SCI 發表經驗,給你最實用的建議。
⠀
【實作統計】
完全無經驗者也能上手,新思惟口碑互動實作時間,再次改款,讓您在樂趣中學會統計應用,並在「您自己的電腦」實際完成,製成可投稿數據圖。過程中有任何問題,資深助教隨時幫你!
⠀
【課後回饋】
運用上課學到的技術,完成回家功課,並由講師親自閱讀,並給予回饋,用多年指導住院醫師的經驗,建議您未來努力的方向。不只給你魚、給你釣竿,還指導您,該怎麼設計一支屬於你自己的釣竿。
同時也有5部Youtube影片,追蹤數超過10萬的網紅鄭淳予醫師 x 神經很有事,也在其Youtube影片中提到,#拯救臉歪 🔥🔥# 顏面神經失調 怎麼辦?臉歪嘴斜,我們能夠幫助自己加快復原的腳步嗎?神經很有事團隊不藏私!首度拋開偶像包袱!傳授 #臉部運動 秘笈!在家裡就可以自行完成,讓失調的顏面神經恢復健康的樣貌!GO~!! 🔜🔜 #分享給更多需要的人知道 🎬🎬這個影片想讓你了解: 🔸 眼睛無法完全閉上該...
「物理治療大學分數」的推薦目錄:
- 關於物理治療大學分數 在 新思惟國際 Facebook 的最佳貼文
- 關於物理治療大學分數 在 Facebook 的最佳貼文
- 關於物理治療大學分數 在 王文妤 物理治療師 • Amber physiotherapist Facebook 的最佳貼文
- 關於物理治療大學分數 在 鄭淳予醫師 x 神經很有事 Youtube 的最佳解答
- 關於物理治療大學分數 在 鄭淳予醫師 x 神經很有事 Youtube 的最讚貼文
- 關於物理治療大學分數 在 鄭淳予醫師 x 神經很有事 Youtube 的精選貼文
- 關於物理治療大學分數 在 看板Gossiping - Re: [問卦] 台大護理系跟護專的差別? 的評價
- 關於物理治療大學分數 在 網路上關於物理治療系分數-在PTT/MOBILE01/Dcard上的升學 ... 的評價
- 關於物理治療大學分數 在 網路上關於物理治療系分數-在PTT/MOBILE01/Dcard上的升學 ... 的評價
- 關於物理治療大學分數 在 網路上關於物理治療系分數-在PTT/MOBILE01/Dcard上的升學 ... 的評價
- 關於物理治療大學分數 在 物理治療系學測最低錄取分數的推薦與評價,DCARD 的評價
- 關於物理治療大學分數 在 物理治療學系分數 :: 全台大學開課課程資訊網 的評價
- 關於物理治療大學分數 在 研究所板 的評價
- 關於物理治療大學分數 在 [問卦] Dcard 熱議-醫牙憑什麼在台灣那麼爽- Gossiping板 的評價
物理治療大學分數 在 Facebook 的最佳貼文
「它將改變一切!」
DeepMind AI解決生物學50年來重大挑戰,破解蛋白質分子折疊問題。
本週振奮全球AI界的消息:Google旗下人工智能企業DeepMind發布了最新 AlphaFold成果,這是全球AI界無比振奮的重大科研突破。蛋白質存在於我們世界中的所有有機物體及奧妙人體中,全新的AlphaFold 算法揭秘了生物學界50年來試圖破解蛋白質分子折疊的難題,這項AI帶來的重大突破,將幫助科學家弄清某些困擾人們的疾病機制、加速找出新型流行病的具體原因(比如今年的全球新冠大流行),促進新藥設計、幫助農業增產、解析可有效降解廢棄物的嶄新成分、甚至探索為大氣減碳的全新解決方案。
我特別期待 AlphaFold 能為人類健康、環境生活推向更寬廣的可能性。在魔幻2020 最後一個月,這真是一個讓人懷抱希望的全新技術可能性,期待 AlphaFold之後締造更多 AI for Good 落地應用。
以下文章詳盡解釋了這項突破,內容經《機器之心》微信公眾號授權轉載。
▎生物學界最大的謎團之一,蛋白質折疊問題被 AI 破解了。
11 月 30 日,一條重磅消息引發了科技界所有人的關注:谷歌旗下人工智能技術公司 DeepMind 提出的深度學習算法「Alphafold」破解了出現五十年之久的蛋白質分子折疊問題。
最新一代算法 Alphafold 2,現在已經擁有了預測蛋白質 3D 折疊形狀的能力,這一複雜的過程對於人們理解生命形成的機制至關重要。
DeepMind 重大科研突破的消息一出即被《Nature》、《Science》等科學雜誌爭相報導,新成果也立刻獲得了桑達爾 · 皮查伊、伊隆 · 馬斯克等人的祝賀。
科學家們表示,Alphafold 的突破性研究成果將幫助科研人員弄清引發某些疾病的機制,並為設計藥物、農作物增產,以及可降解塑料的「超級酶」研發鋪平道路。
「這是該研究領域激動人心的一刻,」DeepMind 創始人、首席執行官德米斯 · 哈薩比斯說道。 「這些算法今天已經足夠成熟強大,足以被應用於真正具有挑戰性的科學問題上了。」
蛋白質對於生命至關重要,它們是由氨基酸鏈組成的大型複雜分子,其作用取決於自身獨特的 3D 結構。弄清蛋白質折疊成何種形狀被稱為「蛋白質折疊問題」。在過去 50 年裡,蛋白質折疊一直是生物學領域的重大挑戰。
DeepMind 的 AlphaFold 讓人類在這一問題上取得了重要突破。在今年的國際蛋白質結構預測競賽 CASP 中,DeepMind 開發的 AlphaFold 最新版本擊敗了其他選手,在準確性方面比肩人類實驗結果,被認為是蛋白質折疊問題的解決方案。這一突破證明了 AI 對於科學發現,尤其是基礎科學研究的影響。
在兩年一次的 CASP 競賽中,各組爭先預測蛋白質的 3D 結構。今年,AlphaFold 擊敗了所有其他小組,並在準確性方面與實驗結果相匹配。
對於不熟悉生物領域的人來說,CASP 的大名可能有些陌生——CASP 全稱 The Critical Assessment of protein Structure Prediction,旨在對蛋白質結構預測進行評估,被譽為蛋白質結構預測的奧林匹克競賽。 CASP 從 1994 年開始舉辦,每兩年一屆,目前正在進行的一屆是 11 月 30 日開始的 CASP14。
而 DeepMind 這一突破有什麼影響?
用哥倫比亞大學計算生物學家Mohammed AlQuraishi 在Nature 文章中的話來說,「可以說這將對蛋白質結構預測領域造成極大影響。我懷疑許多人會離開該領域,因為核心問題已經解決。這是一流的科學突破,是我一生中最重要的科學成果之一。」
▎蛋白質折疊問題
蛋白質的形狀與它的功能密切相關,而預測蛋白質結構對於理解其功能和工作原理至關重要。很多困擾全人類的重大問題(如尋找分解工業廢料的酶)基本上都與蛋白質及其扮演的角色有關。
多年以來,蛋白質結構一直是熱門的研究話題,研究者使用核磁共振、X 射線、冷凍電鏡等一系列實驗技術來檢測和確定蛋白質結構。但這些方法往往依賴大量試錯和昂貴的設備,每種結構的研究都要花數年時間。
1972 年,美國科學家 Christian Anfinsen 因「對核糖核酸酶的研究,特別是對其氨基酸序列與生物活性構象之間聯繫的研究」獲得諾貝爾化學獎。在頒獎禮上,他提出了一個著名的假設:從理論上來說,蛋白質的氨基酸序列應該可以完全決定其結構。這一假設引發了長達五十年的探索,即僅僅基於蛋白質的一維氨基酸序列計算出其三維結構。
但這一思路的挑戰在於,在形成三維結構之前,蛋白質的理論折疊方式是一個天文數字。 1969 年,Cyrus Levinthal 指出,如果使用蠻力計算的方式來枚舉一種蛋白質可能存在的構象,要花費的時間甚至比宇宙的年齡還要長。 Levinthal 估計,一種蛋白質大約存在 10^300 種可能構象。但在自然界中,蛋白質會自發折疊,有些只需幾毫秒,這被稱為 Levinthal 悖論。
CASP 14 比賽最新結果:AlphaFold 中位 GDT 高達 92.4
CASP 競賽由 John Moult 和 Krzysztof Fidelis 兩位教授於 1994 年創立,每兩年進行一次盲審,以促進蛋白質結構預測方面的新 SOTA 研究。
一直以來,CASP 選擇近期才經過實驗確定的蛋白質結構,作為參賽團隊測試其蛋白質結構預測方法的目標(有些結構即使在評估時仍然處於待確定狀態)。這些蛋白質結構不會事先公佈,參賽者也必須對其結構進行盲測,最後將預測結果與實驗數據進行對比。正是基於這種嚴苛的評估原則,CASP 一直被稱為預測技術評估方面的「黃金標準」。
CASP 衡量預測準確率的主要指標是 GDT(Global Distance Test),範圍從 0 到 100,可以理解為預測的氨基酸殘基在正確位置閾值距離內的百分比。 John Moult 教授表示,GDT 分數在 90 分左右,即可視為對人類實驗方法具備競爭力。
在剛剛公佈的第14 屆CASP 評估結果中,DeepMind 的最新AlphaFold 系統在所有預測目標中的中位GDT 達到92.4,意味其平均誤差大概為1.6 埃(Angstrom),相當於一個原子的寬度(或0.1納米)。即使在難度最高的自由建模類別中,AlphaFold 的中位 GDT 也達到了 87.0。
歷屆 CASP 競賽自由建模類別中預測準確率中位數的提升情況,度量指標為 BEST-OF-5 GDT。
CASP 競賽自由建模類別中的兩個目標蛋白質示例。 AlphaFold 能夠預測出高度準確的蛋白質結構。
這些令人振奮的結果開啟了生物學家使用計算結構預測作為科研主要工具的時代。 DeepMind 提出的方法對於某些重要的蛋白質類別尤其有用,例如膜蛋白(membrane protein)。膜蛋白很難結晶,因此很難通過實驗方法來確定其結構。
該計算工作代表了在蛋白質折疊這一具備 50 年曆史的生物學問題上的驚人進展,比該領域人士成功預測蛋白質折疊結構早了幾十年。我們將很興奮,它能從多個方面對生物學研究帶來基礎性改變。 ——Venki Ramakrishnan 教授(諾貝爾獎得主,英國皇家學會會長)
▎DeepMind 這樣解決蛋白質折疊問題
2018 年,DeepMind 團隊使用初始版 AlphaFold 參加 CASP13 比賽,取得了最高的準確率。之後,DeepMind 將 CASP13 方法和相關代碼一併發表在 Nature 上。而現在,DeepMind 團隊開發出新的深度學習架構,並使用該架構參加 CASP14 比賽,達到了空前的準確率水平。這些方法從生物學、物理學、機器學習,以及過去半個世紀眾多科學家在蛋白質折疊領域的工作中汲取靈感。
我們可以把蛋白質折疊看作一個「空間圖」,節點表示殘基(residue),邊則將殘基緊密連接起來。這個空間圖對於理解蛋白質內部的物理交互及其演化史至關重要。對於在 CASP14 比賽中使用的最新版 AlphaFold,DeepMind 團隊創建了一個基於注意力的神經網絡系統,並用端到端的方式進行訓練,以理解圖結構,同時基於其構建的隱式圖執行推理。該方法使用進化相關序列、多序列比對(MSA)和氨基酸殘基對的表示來細化該圖。
通過迭代這一過程,該系統能夠較強地預測蛋白質的底層物理結構,並在幾天內確定高度準確的結構。此外,AlphaFold 還能使用內部置信度度量指標判斷預測的每個蛋白質結構中哪一部分比較可靠。
DeepMind 團隊在公開數據上訓練這一系統,這些數據來自蛋白質結構數據庫(PDB)和包含未知結構蛋白質序列的大型數據庫,共包括約 170,000 個蛋白質結構。該系統使用約 128 個 TPUv3 內核(相當於 100-200 個 GPU)運行數週,與現今機器學習領域出現的大型 SOTA 模型相比,該系統所用算力相對較少。
此外,DeepMind 團隊透露,他們準備在適當的時候將這一 AlphaFold 新系統相關論文提交至同行評審期刊。
AlphaFold 主要神經網絡模型架構概覽。該模型基於進化相關的蛋白質序列和氨基酸殘基對運行,迭代地在二者的表示之間傳遞信息,從而生成蛋白質結構。
▎對現實世界的潛在影響
「讓 AI 突破幫助人們進一步理解基礎科學問題」,經過 4 年的研究攻關,現在 AlphaFold 正在逐步實現 DeepMind 初創時的願景,在藥物設計和環境可持續性等領域都產生了重要的影響。
馬克斯· 普朗克演化生物學研究所所長,CASP 評估員Andrei Lupas 教授表示:「AlphaFold 的精確模型讓我們解決了近十年來被困擾的蛋白質結構,重新啟動關於信號如何跨細胞膜傳輸的研究。 」
DeepMind 表示願與其他研究者合作,以進一步了解 AlphaFold 在未來幾年的潛力。除了作用於經過同行評審的論文以外,DeepMind 還在探索如何以最佳的可擴展方式為系統提供更廣泛的訪問可能。
同時,DeepMind 的研究者還研究了蛋白質結構預測如何幫助人們理解一些特殊的疾病。例如,通過幫助識別存在故障的蛋白質,並推斷其相互作用的方式,來理解一些疾病的原理。這些信息能夠讓藥物開發更加精確,從而補充現有的實驗方法,並更快找到更有希望的治療方法。
AlphaFold 是十分卓越的,它在預測結構蛋白質的速度和精度上有著驚人的表現。這一飛躍證明了計算方法對於生物學中的轉換研究,加速藥物研發過程都具有廣闊的前景。
同時許多證據也表明,蛋白質結構預測在未來的大流行應對上是有用的。今年早些時候,DeepMind 使用 AlphaFold 預測了包括 ORF3a 在內的幾種未知新冠病毒蛋白質結構。在 CASP14 中,AlphaFold 預測了另一種冠狀病毒蛋白質 ORF8 的結構。目前,實驗人員已經證實了 ORF3a 和 ORF8 的結構。儘管具有挑戰性,並且相關序列很少,但與實驗確定的結構相比,AlphaFold 在兩種預測上都獲得了較高的準確率。
除了加速對已知疾病的了解,AlphaFold 還具備很多令人興奮的技術潛力:探索數億個目前還沒有模型的數億蛋白質,以及未知生物的廣闊領域。由於 DNA 指定了構成蛋白質結構的氨基酸序列,基因組學革命使大規模閱讀自然界的蛋白質序列成為可能——在通用蛋白質數據庫(UniProt)中有 1.8 億個蛋白質序列。相比之下,考慮到從序列到結構所需的實驗工作,蛋白質數據庫(PDB)中只有大約 170000 個蛋白質結構。在未確定的蛋白質中可能有一些新的和未確定的功能——就像望遠鏡幫助人類更深入的觀察未知宇宙一樣,像 AlphaFold 這樣的技術可以幫助找到未確定的蛋白質結構。
▎開創新的可能
AlphaFold 是 DeepMind 迄今為止取得的最重要進展之一,但隨著後續科學研究的開展,依然有很多問題尚待解決。 DeepMind 預測的結構並非全部都是完美的。還有很多要學習的地方,包括多蛋白如何形成複合體,如何與 DNA、RNA 或者小分子交互,以及如何確定所有氨基酸側鏈的精確位置。此外,在與他方合作的過程中,還需要學習如何以最好的方式將這些科學發現應用在新藥開發以及環境管理方式等諸多方面。
對於所有致力於科學領域中計算和機器學習方法的人而言,像 AlphaFold 這樣的系統彰顯了 AI 作為基礎探索輔助工具的驚人潛力。正如 50 年前 Anfinsen 提出的遠超當時科研能力所及的挑戰一樣,這個世界依然有諸多未知的方面。
DeepMind 取得的這一進展令人們更加堅信,AI 將成為人類擴展科學知識邊界的最有用工具之一,同時也期待未來多年的艱苦工作能夠帶來更偉大的發現。
影片及原文,參考 DeepMind官方部落客 https://deepmind.com/blog/article/alphafold-a-solution-to-a-50-year-old-grand-challenge-in-biology
物理治療大學分數 在 王文妤 物理治療師 • Amber physiotherapist Facebook 的最佳貼文
🔎文獻等級怎麼看🔎(下次在教怎麽使用關鍵字)
哈囉各位看官大家好,我是魍魅物理治療師Amber~
大家都知道我很愛分享一些文獻來分享一些運動以及疾病的介紹,但有很多是我在臨床上也使用過以及也認為對病人有效果的。
👉🏻那今天要來教大家,找文獻的時候,怎麼去判斷這個文獻的等級(圖二為實證醫學金字塔)。
👉🏻而實證醫學主要三元素為:研究證據、臨床專業、病人價值觀。
👉🏻前一陣子很多人好像都會熱中討論到底念文獻對臨床上有什麼樣的幫助,以及明明文獻等級都很低(其實有很多都很高的),到底能幫助我們什麼?
1. 大家最常去找一些文獻的地方應該就是Pubmed吧,其實還有很多事可以搜尋的地方唷,像是:Medline、CINAHL、Cochrane...等,當然還有台灣的一些碩博論文系統可以去找尋想要的文獻資訊唷。
2. 再來我們找到之後,我們可以利用Pedro量表來看看這篇文獻的分數,來知道說,這篇文章的品質到底好不好,網路上查Pedro會有更詳細的網站來講解唷。(圖三)
3. 最後,可以再看看 Oxford Center of Evidence Based Medicine,來看看這篇文獻的等級。(圖四)
📍當然也能夠從有名的期刊下手來看文獻,那我們要怎麼知道期刊的好壞呢,我們可以看看期刊JCR的分數,從裡面找到Journal Ranking來看期刊的排名,你就可知道這本期刊的文獻的品質囉。(google有很多教學)
📍我們可以從這些步驟,找到一些文獻,來看看這些臨床治療的技術,到底我們要麼運用,以及運用在什麼族群上會比較適當。
📍有一些文獻也會把自己的level of evdience在摘要時已經有註明了,這當然可以參考。
✌🏻當然除了這些步驟之外,也要看這些文獻內容中的實驗設計以及統計跟最後討論的結果是不是有一些bias,來看看這篇文獻的結果是不是自己想要參考的。(考驗耐心能力了)
❤️❤️魍魅碎碎念:
我們大學所學的,很多都有實證醫學的證實,你不認同的實證醫學,那也要請你推翻我們所學過的東西以及目前你使用的技術手法。
很多時候,不是只有兩個對錯的選項,而是這些我們在追求的治療技術中,到底在有或沒有幫助當中,哪一個機率比較大,我們選擇機率最大的那個來幫助所有的人。
或許你可以說,物理因子的治療沒效,但事實上他可能可以當很多人的placebo,因為我們證實的“沒有”不是100%,你還是會遇到哪幾%的人,所以我們只能說物理因子的治療來說效果很差,幫助不到我們想要的族群。
🙋🏻♀️前一陣子有個病人跟我說,最近物理治療很流行,所以我們更要做一些推廣,讓大家更認識我們。
可以找一些骨盆底肌的文章,來看是不是重訓會漏尿。😌😌😌😌
或者找一些脊椎側彎的文章,去打臉某些醫生叫小孩不用運動說這個沒救了只能開刀的文獻。
還可以找一些文章跟病人說,你要做這些運動,最專業的正在告訴你。
㊗️最後祝大家能夠更精進自己,我們上的國際課程很重要,但你知道國際課程的老師們也是做了很多實驗以及發表了文章,才能夠在國際上立足。
💥台灣的物理治療師很厲害,這是Amber一個從澳洲回來的病人,在國外做了無數次的物理治療,對我們台灣物理治療的稱讚。
因此我們除了用的精,也要學得巧。
共勉之。
物理治療大學分數 在 鄭淳予醫師 x 神經很有事 Youtube 的最佳解答
#拯救臉歪 🔥🔥# 顏面神經失調 怎麼辦?臉歪嘴斜,我們能夠幫助自己加快復原的腳步嗎?神經很有事團隊不藏私!首度拋開偶像包袱!傳授 #臉部運動 秘笈!在家裡就可以自行完成,讓失調的顏面神經恢復健康的樣貌!GO~!! 🔜🔜 #分享給更多需要的人知道
🎬🎬這個影片想讓你了解:
🔸 眼睛無法完全閉上該如何是好?
🔸 臉部運動怎麼做?
🔸 顏面神經失調我可以做什麼?
🔸食物會助長發炎反應!?
#影片大綱
🔸臉部運動五招式
- 抬眉式:頭不動,僅抬眉及眼睛上看。
- 閉眼式:閉上患側眼,靠意志力持續練習。
- 一式:嘴角向兩外側拉開「一」嘴型。
- 嗚式:噘起嘴巴,越尖越好。
- 鼓氣式:鼓起臉頰。
🔸頻繁練習:早午晚至少各做一次,每個動作停10秒做15次,做完後用熱毛巾溫敷臉部。
🔸保護面部:避免頭部吹風,若騎車者可配戴口罩或圍巾。
🔸睡覺時可佩戴眼罩,勿用手直接揉眼。
🔸注意飲食:避免酒精、辛辣,及香蕉、青椒、甜椒等。
主講 :楊筱薇。汪俐彣
內容腳本 :楊筱薇。汪俐彣
導演:汪雅惠。賴宜婷
後製剪輯:汪俐彣。謝劭玟。 鄭淳予。 賴通䇇
腦朋友們集合!
.
🔸#1腦霧量表正式上線 評測你的大腦迷霧指數,檢測專注、記憶、思考理解力的表現!留言告訴我你的分數吧!量表連結:http://bit.ly/2xhju9Q
.
🔸#2腦霧自救書開始預購 9/21開始,就是今天,在各大通路網站正式預購,9/28正式發行,所有提升腦原力,關於睡眠、疼痛、情緒、飲食的調理重點,都收錄在書中!
三采官網: http://bit.ly/2xcGUNS
博客來: http://bit.ly/2x7pmU2
金石堂: http://bit.ly/2xbG2cV
誠品: http://bit.ly/2x9tW4l
讀冊: http://bit.ly/2NZJFw8
.
🔸#3腦霧說書直播即將展開 我會將腦霧自救書的重點在直播分享,每個星期四晚上九點半,連續五週,FB IG Youtube同步放送,有任何關於書內容的問題也可以在直播的時候隨時提出,一起討論!
.
腦朋友們準備好跟我一起展開腦霧擊退大作戰了嗎!一起做我的小尖兵!我們讓更多人認識腦霧!了解預防健忘失神和預防失智的有效方法!
**追蹤「神經很有事團隊」
🔹鄭淳予醫師:https://goo.gl/NSdFdL
🔹汪雅惠護理長:https://goo.gl/TkbTXg
🔹謝劭玟物理治療師:https://goo.gl/mzmcoe
🔹賴宜婷護理師:https://goo.gl/RM7gg9
🔹楊筱薇護理師:https://goo.gl/25KxZ9
🔹汪俐彣事務長:https://goo.gl/d22Aat
🔹賴通䇇視覺工程師:https://goo.gl/rXxuYe
.
#顏面神經失調 #顏面神經麻痺 #貝爾式麻痺 #臉歪嘴斜 #臉部運動 #天助自助者 #自主修復 #擠眉弄眼 #復健運動 #神經很有事 #鄭淳予醫師
#關於鄭淳予醫師
主治專長的項目有 : 頭痛 | 疼痛、暈眩、失眠、腦中風、肩腰背痠痛、神經痛、手足麻木無力、失眠、巴金森氏症、失智症、記憶力退化。
#國際頭痛年會講者-偏頭痛與腦心血管功能異常
#國際腦心血管疾病年會講者-腦靜脈逆流與循環功能分析
#現任
- 陽明大學腦科學研究所 博士
- Cheng's Neurological Clinic 主治醫師
- 台北榮總神經醫學中心 神經內科 兼任主治醫師
- 獲 2014 年國際神經血管疾病學會 年輕研究者獎
- 台灣神經科專科醫師
- 台灣神經重症加護專科醫師
- VidaOrange生活報橘 專欄作家
- ETNEWS健康雲 專欄作家
- 風傳媒 專欄作家
#經歷
台北榮總神經醫學中心 神經內科 主治醫師
振興醫療財團法人振興醫院 神經內科 中風中心 執行長
#腦霧 #你腦霧了嗎 #健忘失神 #健忘 #失神 #brainfog #神經很有事 #失眠 #淺眠 #睡不好 #頭痛 #偏頭痛 #頭昏 #頭暈 #頭痛治療 #疼痛 #慢性疼痛 #疼痛治療 #失智 #記憶力退化 #中風 #高血壓 #鄭淳予醫師 #神經科 #神經科醫師 #神經內科 #chunyuchengmd #neurologist #neurology #headache #migraine #pain #poorsleep #insomnia #dementia #dizziness #vertigo #stroke
物理治療大學分數 在 鄭淳予醫師 x 神經很有事 Youtube 的最讚貼文
#腦霧 #腦殘 #內鬨大PK 宜婷和雅惠互爆對方的迷糊處,今天就讓她們來PK誰是腦霧王!到底誰會勝出!最近生活中,你有做過甚麼荒唐事嗎? 一起來看看健忘失神的腦霧王是誰!🔜🔜 分享給更多需要的人知道 #腦霧小測驗 http://bit.ly/2xhju9Q
--------------------------------
🎬🎬這個影片想讓你了解:
🔸我們生活和腦霧的關係?!
🔸腦霧的客觀評量方法?
🔸腦霧測驗分數代表什麼意義!
🔸腦霧是大腦三原力的失調現象?
🔸誰是腦霧王?!
--------------------------------
#影片大綱
🔸腦霧PK大作戰
1.平時拿手熟練的事,需要花更多時間去完成,還不見得做的好。
2.覺得靜不下來或煩躁不安,無法集中精神做該做的事。
3.別人交代的事,轉頭就忘,或是,有件事要告訴某人,可是一看見他,就全忘了。
4.常常找不到經常需要使用的東西(手機、錢包、鑰匙…)。
5.和別人溝通時,無法精準表達意思,搞不清楚自己想說些什麼,也無法順利理解他人的意思。
6.生活或工作上,需要動腦思考時,想不出好點子,思緒緩慢、混沌,要做決定時,覺得困難。
7.覺得身體疲勞,怎麼睡都睡不飽,頭腦暈暈重重,很不清爽。
8.日常生活變得提不起勁,興致缺缺,要打起精神做該做的事,感覺很辛苦。
9.覺得身體不舒服,包含任何一項:頭痛、頭暈、視力模糊、耳鳴、腦鳴、頭脹,或頭重腳輕。
10.因為上述所提到的問題,已經造成您在工作上,或日常生活中,或和他人相處時的困擾。
.
🔸腦霧測驗結果大解析
•0-5 新鮮健康腦
•6-14 輕微腦霧
•15-22 明顯腦霧
•23-30 重度腦霧
.
🔸腦霧測驗的目的:檢測大腦三原力: 專注力、記憶力及思考理解力,和我們工作、生活、人際相處有密切相關,但好好改善是可回復的!
--------------------------------
TalkShow :賴宜婷。汪雅惠
內容腳本 :汪雅惠。賴宜婷
導演:汪俐彣。楊筱薇
後製剪輯:汪俐彣。謝劭玟。賴通䇇
--------------------------------
💚💚加入我的Line好友:https://goo.gl/nvvoZQ
『神經很有事』的YouTube ▶ https://goo.gl/xwNuU7
FB ▶ https://www.facebook.com/chunyuchengmd/
官網 ▶ http://www.chunyuchengmd.com/
Instagram ▶ https://goo.gl/ZMvbdu
.
有三個平台可以聽到我的音頻節目👇👇
🎧 SoundCloud 音頻 ▶ https://goo.gl/8Tigkr
🎧 喜馬拉雅FM音頻 ▶ https://goo.gl/uAf3ab
🎧 Apple Podcast音頻 ▶ https://goo.gl/sGiwZN
--------------------------------
**追蹤「神經很有事團隊」
🔹鄭淳予醫師:https://goo.gl/NSdFdL
🔹汪雅惠護理長:https://goo.gl/TkbTXg
🔹謝劭玟物理治療師:https://goo.gl/mzmcoe
🔹賴宜婷護理師:https://goo.gl/RM7gg9
🔹楊筱薇護理師:https://goo.gl/25KxZ9
🔹汪俐彣事務長:https://goo.gl/d22Aat
🔹賴通䇇視覺工程師:https://goo.gl/rXxuYe
.
#腦霧測驗 #大腦三原力 #專注力 #記憶力 #思考理解力 #生活 #工作 #人際相處 #腸胃飲食 #睡眠 #你腦霧了嗎 #神經很有事 #健忘失神 #腦當機 #鄭淳予醫師 #健忘 #失神
--------------------------------
#關於鄭淳予醫師
主治專長的項目有 : 頭痛 | 疼痛、暈眩、失眠、腦中風、肩腰背痠痛、神經痛、手足麻木無力、失眠、巴金森氏症、失智症、記憶力退化。
#國際頭痛年會講者-偏頭痛與腦心血管功能異常
#國際腦心血管疾病年會講者-腦靜脈逆流與循環功能分析
#現任
- 陽明大學腦科學研究所 博士
- Cheng's Neurological Clinic 主治醫師
- 台北榮總神經醫學中心 神經內科 兼任主治醫師
- 獲 2014 年國際神經血管疾病學會 年輕研究者獎
- 台灣神經科專科醫師
- 台灣神經重症加護專科醫師
- VidaOrange生活報橘 專欄作家
- ETNEWS健康雲 專欄作家
- 風傳媒 專欄作家
#經歷
台北榮總神經醫學中心 神經內科 主治醫師
振興醫療財團法人振興醫院 神經內科 中風中心 執行長
#腦霧 #你腦霧了嗎 #健忘失神 #健忘 #失神 #brainfog #神經很有事 #失眠 #淺眠 #睡不好 #頭痛 #偏頭痛 #頭昏 #頭暈 #頭痛治療 #疼痛 #慢性疼痛 #疼痛治療 #失智 #記憶力退化 #中風 #高血壓 #鄭淳予醫師 #神經科 #神經科醫師 #神經內科 #chunyuchengmd #neurologist #neurology #headache #migraine #pain #poorsleep #insomnia #dementia #dizziness #vertigo #stroke
物理治療大學分數 在 鄭淳予醫師 x 神經很有事 Youtube 的精選貼文
#腦霧 「鄭醫師!我的腦袋總是混混沌沌、暈暈重重的,明明一覺起來還是覺得累,大腦好不清爽,總是無法集中精神,我是不是失智了?」
.
「鄭醫師!如果有天我罹患失智,大腦開始萎縮,這個病目前無法逆轉,我該怎麼做,才能在還沒失智前,就開始做好大腦保護工作?」
.
「#失智」這個疾病在全球發生率節節攀升,但因為多半發生時,大腦已經產生病變,所以這幾乎是令人聞之色變的議題。
.
在我臨床執業生涯中,每每被病人問及這些問題,我就在思索:站在預防醫學的角度,我們是不是可以再試著往前一些,在青、壯、中年時,就將大腦重度使用的生活,做更好的日常調校;更早開始,就幫助大家理解「#大腦三原力 — #專注、#記憶、#思考理解力」的重要性,和腦原力失調後會產生的「#腦霧現象」(Brain Fog);並從最基本的日常做起,讓大腦三原力及時覺醒!
.
透過消除腦霧,提升工作、生活、人際關係的品質,也同時預防未來發生失智的可能!一舉數得!
--------------------------------
#腦霧量表小測驗 http://bit.ly/2xhju9Q
.
1.平時拿手熟練的事,需要花更多時間去完成,還不見得做的好。
2.覺得靜不下來或煩躁不安,無法集中精神做該做的事。
3.別人交代的事,轉頭就忘,或是,有件事要告訴某人,可是一看見他,就全忘了。
4.常常找不到經常需要使用的東西(手機、錢包、鑰匙…)。
5.和別人溝通時,無法精準表達意思,搞不清楚自己想說些什麼,也無法順利理解他人的意思。
6.生活或工作上,需要動腦思考時,想不出好點子,思緒緩慢、混沌,要做決定時,覺得困難。
7.覺得身體疲勞,怎麼睡都睡不飽,頭腦暈暈重重,很不清爽。
8.日常生活變得提不起勁,興致缺缺,要打起精神做該做的事,感覺很辛苦。
9.覺得身體不舒服,包含任何一項:頭痛、頭暈、視力模糊、耳鳴、腦鳴、頭脹,或頭重腳輕。
10.因為上述所提到的問題,已經造成您在工作上,或日常生活中,或和他人相處時的困擾。
.
🔸每題答案都有四等級,0:幾乎沒有, 1:有時候, 2:經常, 3:總是
🔸總分數在0至30分,分數越高表示腦霧越嚴重
--------------------------------
💚💚加入我的Line好友:https://goo.gl/nvvoZQ
『神經很有事』YouTube ▶ https://goo.gl/xwNuU7
FB ▶ https://www.facebook.com/chunyuchengmd/
官網 ▶ http://www.chunyuchengmd.com/
Instagram ▶ https://goo.gl/ZMvbdu
.
👇👇有三個平台可以聽到我的音頻節目
🎧 SoundCloud 音頻 ▶ https://goo.gl/8Tigkr
🎧 喜馬拉雅FM音頻 ▶ https://goo.gl/uAf3ab
🎧 Apple Podcast音頻 ▶ https://goo.gl/sGiwZN
--------------------------------
**追蹤「神經很有事團隊」
🔹鄭淳予醫師:https://goo.gl/NSdFdL
🔹汪雅惠護理長:https://goo.gl/TkbTXg
🔹謝劭玟物理治療師:https://goo.gl/mzmcoe
🔹賴宜婷護理師:https://goo.gl/RM7gg9
🔹楊筱薇護理師:https://goo.gl/25KxZ9
🔹汪俐彣事務長:https://goo.gl/d22Aat
🔹賴通䇇視覺工程師:https://goo.gl/rXxuYe
.
#你腦霧了嗎 #神經很有事 #健忘失神 #腦當機 #鄭淳予醫師 #健忘 #失神
--------------------------------
#關於鄭淳予醫師
主治專長的項目有 : 頭痛 | 疼痛、暈眩、失眠、腦中風、肩腰背痠痛、神經痛、手足麻木無力、失眠、巴金森氏症、失智症、記憶力退化。
#國際頭痛年會講者-偏頭痛與腦心血管功能異常
#國際腦心血管疾病年會講者-腦靜脈逆流與循環功能分析
#現任
- 陽明大學腦科學研究所 博士
- Cheng's Neurological Clinic 主治醫師
- 台北榮總神經醫學中心 神經內科 兼任主治醫師
- 獲 2014 年國際神經血管疾病學會 年輕研究者獎
- 台灣神經科專科醫師
- 台灣神經重症加護專科醫師
- VidaOrange生活報橘 專欄作家
- ETNEWS健康雲 專欄作家
- 風傳媒 專欄作家
#經歷
台北榮總神經醫學中心 神經內科 主治醫師
振興醫療財團法人振興醫院 神經內科 中風中心 執行長
#腦霧 #你腦霧了嗎 #健忘失神 #健忘 #失神 #brainfog #神經很有事 #失眠 #淺眠 #睡不好 #頭痛 #偏頭痛 #頭昏 #頭暈 #頭痛治療 #疼痛 #慢性疼痛 #疼痛治療 #失智 #記憶力退化 #中風 #高血壓 #鄭淳予醫師 #神經科 #神經科醫師 #神經內科 #chunyuchengmd #neurologist #neurology #headache #migraine #pain #poorsleep #insomnia #dementia #dizziness #vertigo #stroke
物理治療大學分數 在 網路上關於物理治療系分數-在PTT/MOBILE01/Dcard上的升學 ... 的推薦與評價
1111大學網特別彙整了學測、指考、統測的錄取分數資訊,以及招生名額、篩選倍率、採計加權,幫助想上中國醫藥大學物理治療學系的同學有個標準方向。透過學測、指考、統測 . ... <看更多>
物理治療大學分數 在 網路上關於物理治療系分數-在PTT/MOBILE01/Dcard上的升學 ... 的推薦與評價
1111大學網特別彙整了學測、指考、統測的錄取分數資訊,以及招生名額、篩選倍率、採計加權,幫助想上中國醫藥大學物理治療學系的同學有個標準方向。透過學測、指考、統測 . ... <看更多>
物理治療大學分數 在 看板Gossiping - Re: [問卦] 台大護理系跟護專的差別? 的推薦與評價
認真回一下
台大護理系跟護專的差別
就是起薪不同、技術純熟度不同的差別
我是長庚大學護理系畢業的
畢業剛進去長庚醫院時是單位歷來第一個大護畢業的
某次吃午餐時曾被學姊問過
「我覺得大學畢業好像也跟我沒差,你覺得呢?」
技職體系跟大學要求的能力不一樣
所以剛畢業時會很明顯看得出來技職體系出身的技術很純熟
當時兩位二技畢業的同梯同仁都有很豐富的實習經驗
相比之下我就花了比較長的時間上手
不過只要五專有補完二技
基本學歷相同、底薪就會相同
然後大護還有一個特色
畢業之後很多不是走臨床
就算一開始走臨床
也會有很大部分改轉學術
可能跟在大學時期累積的讀書態度有關
對於碩博學程有比較正向的看法
當然也有往學術路上走的技職體系護理師啦
我博班同學就有很優秀的長科大畢業生
高中同學裡也有台大護理、陽明護理、國防護理的同學
據我所知好像只剩國防的同學還在
不過他也已經轉麻醉科護理師
我也正在往轉職的路上努力
至於升遷的話
因為升遷要寫報告
照理說大護畢業比較會寫也比較愛寫報告
可能會比較容易升等
但在我們醫院時間一到就被趕著寫報告
所以也不存在這種情形 大家都很厲害XD
目前趨勢是護理長開始的層級在晉升時開始會看學歷
碩士畢業在升到N4以後 只要參加幹部訓練通過
滿1年就能考儲備護理長筆試
但大學畢業要滿2年才能考試
然後護理督導的話很多都有碩士學位
也就是說有碩士學位跟別人比起來會更有競爭力
然後有在原文的推文看到有版友提到台大情結
基本上台大、陽明、長庚、成大比較大的醫院都有自己的校友情節
台大畢業的比較容易進台大、陽明是北榮、以此類推
而且護理師有分級 (從N0到N4)
晉升資格由各院自行設定 N0-N2的晉升報告都是院內自審
一般來說因為N3跟N4報告是由護理學會審查的 所以N3-4的職級應該是全台灣通用
但台大只認台大的、長庚只認長庚的
意思就是你就算在長庚已經是N3 轉到台大也是要從N0開始做起
可是如果你從長庚帶著N3的職級離開 去到小醫院
大部分就可以從N3開始做起 不用從頭來過
我是覺得原po可能是想引戰
但因為我下小夜忙在職教育忙到6點半
現在整個睡不著
所以還是回覆一下
不知道有沒有回答到你的問題.....
※ 引述《ID1 (欸~)》之銘言:
: 護專,在大叔我那個年代的國中,
: 成績比較好的,就是念普通高中
: 成績比較沒這麼好的,就會選擇專科或
: 職業學校,護專就是其中一個選項,
: 那時候還是叫長庚護專、康寧護專的時代
: 台大護理系,應該是普通高中畢業考大學唸的
: 畢竟是還是台大的招牌,
: 錄取分數應該也還不會太差
: 那「台大護理系」跟「護專」畢業
: 同樣當上護理師,有什麼差別嗎?
: 是像「台大電機」跟「某某技術學院電機系」
: 的差別這樣?
: 大公司只會錄取好學校的,
: 技術學院履歷直接被踢掉
: 並且起薪不同、將來升遷的機會也不同
: 但是從新聞媒體聽起來,護理人員很缺人
: 那醫院應該是有人願意來工作就偷笑了吧
: 沒辦法像大公司只挑好學校的護理人員吧?
: 另外,"物理治療系"我也有相同的疑問
: 我在醫院看過成大物理治療系跟輔英科大
: 物理治療系的物理治療師
: 在醫院復健室做著相同的工作
: 就是拿熱敷包、貼電療貼片電療吸盤
: 、開電療、短波的機器
: 那「好大學的物理治療系」跟
: 「科大的物理治療系」的差別又是什麼?
--
★XiahJunsu 小姐,一起喝杯胡蘿蔔汁吧\( ̄︶ ̄)> [10/10/2008 13:45:02]
TO XiahJunsu: ......找死嗎?? = = [10/10/2008 13:45:34]
★HeroJejung 來嘛!一起喝杯胡蘿蔔汁吧\( ̄︶ ̄)> [10/10/2008 13:46:09]
TO HeroJejung: ..............想被掰脊椎嗎?? =.= [10/10/2008 13:46:23]
★UknowYunho 別這樣嘛!大家一起喝杯胡蘿蔔汁吧\( ̄︶ ̄)> [10/10/2008 13:51:17]
TO UknowYunho: ........................(崩潰) [10/10/2008 13:51:26]
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.137.198.139 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1697239157.A.DDD.html
... <看更多>