關於 醫事機構定義 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

行政院宣布第七類人員，如雙北外送員、保母、國道客運司機、貨運司機等，造冊後於7月1日配送疫苗施打。

由於細節未說明清楚，民眾的疑問很多，到處打電話問不到答案，所以我也接到許多詢問，「我符合資格嗎？」、「要怎麼配合造冊？」

例如有幼兒園人員問我，幼兒園人員是指幼兒園裡的老師？還是所有人員，如行政職、廚工、娃娃車司機？名單要送哪個單位?

還有機車貨物運送人員問，外送員有包括 #快遞 嗎？

也有餐廳負責人問，餐廳有專屬的外送員，是否屬於疫苗施打對象？

#這邊先把我問到的資訊提供給大家：

第七類施打對象是由中央負責造冊，中央部會會直接發文給地方相關單位(例如教育部給教育局)，或與企業聯繫造冊。

例如 #幼兒園，教育局已從全國教保資訊網中撈資料，園方教職員工名單都在上面，教職員工包含園長、教師、教保員、職員、廚工、司機等人員，園方不用再另外提供名單。

此外，交通部負責特許貨運業、物流業，造册由公路總局負責，會請企業工會提供名册。例如美食外送員部分，會請ubereat及foodpanda提供名單。

但問題來了，#外送員 的定義何在？是單指熊貓跟ubereat外送員，還是擴大到一般餐廳自聘的外送員？當然我認為應該包括餐廳的自聘外送員，一來因為性質相同，而且可以照顧現在生意受影響的餐廳。

還有國道客運司機可打疫苗，#雙北公車司機 卻不行。現在新北市交通局，只能預先將雙北公車司機名單造冊，提供給交通部，等交通部宣布施打時機

另外，幼兒園人員可以，那補習班跟安親班人員呢？一樣都會接觸到小朋友。

這也可以看出，造冊施打雖然立意良好，但這樣的作法根本掛一漏萬，許多性質相同的人沒在名單中。

行政院想端大菜，菜單出爐前，都不和在前線做菜的地方政府溝通，討論這道菜的特色在哪，要加多少鹽跟多少糖。

資訊那麼混亂，台灣明明就有世界稱霸的健保系統，政府大可以善加利用這些系統，依據疫苗分配原則，將需接種的個人與醫事機構配對，如此一來民眾不會搞混，也能減少人事成本。

有民眾質疑，之前中央叫大家下載健保快易通，說之後注射疫苗方便，結果下載後，發現這系統至今沒在運作，怎麼不用這個app自行查詢有無資格注射或通知，一點都不便民！IT大臣呢？

#八百回合經濟談
〔#誰的命更有價值？ #經濟學看誰先打疫苗〕

各個工會爭取被列入優先接種、有錢的人可以飛去美國打疫苗，你也在想「我什麼時候能等到疫苗」嗎？

接續著上週，八百想繼續討論的是，到底經濟學家怎麼看「疫苗施打順序」？

▌首先，經濟與公衛的考量不同

既然政府管制了疫苗市場、疫苗數量又有限，誰應該先施打疫苗就成了一大難題。

公衛學家透過模型推算來控制疫情、拯救生命。

而之前提到過，以經濟學來說，政策要能極大化社會福祉（請看 #疫苗管制必要嗎），必須考量疫苗保護力與阻止傳播力之間的效益差別，代表著公衛角度的最優解，不一定等於經濟角度的最優解。

且我們可以明顯發現，由於各國的人口結構、文化、經濟命脈不同，所以選擇與優先排序也會不同。

在疫苗分配上，或許經濟學的成本效益分析能有所貢獻，尤其考量到疫苗與呼吸器不同。

（疫苗分配不是選擇救誰的性命，即使還沒辦法馬上打疫苗的人，也可以繼續居家防疫，且居家快篩的擴大使用也能降低 R 值。）

接下來，讓我們來看看，為什麼有些「群體」應該優先施打疫苗？

▌ 風險工作者與長照機構

一般來說，醫事與工作人員以及長照機構的照護者與居民都會在優先順序上，美國部分州更將最優先接種對象限制在「從事新冠相關醫療照護」的人員。

一來，讓這兩群體施打都能協助保證防疫量能穩定、尤其第一線防疫人員創造醫療量能，進而增進社會效益。

在台灣，長照機構住民與照護者排在第 3 順位序；然而，以英國與紐約州為例，因為療養機關多、且群聚感染率與死亡率極高，長照機構人員與住民都是第一順位施打對象。

二來，英國預防接種委員會（JCVI）則強調醫療人員應該優先施打、因為此工作讓他們個人高度暴露在染疫的風險中。

然而，若純粹以此說法，考量就成了「職業風險」 — 醫療人員的私人利益，必須思考其他與醫療量能無關，卻也有高染疫風險的職業別（如超市店員等）也該優先施打嗎？

如果以美國為例，其一大困境就是近 8 成的人口按定義都是重點工作者（essential workers），而加州就將超市、餐飲與農業相關勞工都列在第二順位。

▌ 長者該比勞動人口先打疫苗嗎？

另外一個經常被討論的焦點，是長者是否應該優先打疫苗。

我們假設一個簡化的情境：長者跟勞動人口其中一個群體在 7 月前能接種疫苗、另一個群體必須等到 12 月。

而疫苗並非此時防疫的唯一解，居家隔離與居家快篩普及都能有效降低 R 值。

在此情況下，問題並非「誰應該得到疫苗」而是「誰應該先得到能讓他安全地外出、而不需要繼續居家隔離防疫的物資？」

以公衛而言，讓長者優先施打的出發點是保護最脆弱的族群。

倫理考量外，支持長者先打疫苗也可維持醫療量能，減少重症造成的醫療體系負擔，讓醫療體系能支撐到 12 月。

然而， John Cochrane 等經濟學家則指出許多勞動人口應該先得到疫苗。以成本效益分析來說，包含兩個主要層面。

📌 首先是經濟層面：這些人口是否無法遠距工作？這些產業能間接創造多少工作（就業乘數效應）？

台灣的中小企業數位化程度不足、而 30-50 歲的人口又是主力消費族群，要能恢復經濟與人民的生活品質，讓青壯年人口能盡快回去工作顯得十分重要。

以南韓為例，雖然早已展開年邁人口的施打，但近期疾病管理廳（KDCA）官員也表示在考慮讓晶片等關鍵產業員工優先施打新型疫苗，以避免生產遭受疫情衝擊。

📌 其次則是傳染給他人的可能性：勞動模式是否需要與許多人接觸？

根據香港與以色列的實證研究，新冠的傳染鏈符合帕雷托法則（又譯 80/20 法則），約 10-20% 的受感染者導致了 80% 的傳播感染個案。

這顯示了減少超級傳播者（Super-spreader）的必要性，也有模型顯示先施打重點工作者可以更快降低確診數。

若想維持經濟，勞工就必須出門上班、搭乘大眾運輸、跑外送與物流、甚至在餐廳駐唱，但其中某些勞動模式可能有超級傳播的風險。

相較之下，已經退休的長者沒有必要外出原因、進行居家隔離的成本較低，把疫苗先給勞動人口的分配就可能達到更好的經濟效益。

以印尼為例，因為其人口結構年輕又對勞力密集產業高度依賴，就優先讓勞動人口施打疫苗。

美國許多州讓部分產業的勞工優先施打也有同樣的出發點。

▌ 能妥善排序基於「保護」的優先順序嗎？

如果台灣採用公衛的考量要優先保護最脆弱的族群，那除了年長者外，是否有其他高重症率的人口也該優先施打？

美國 CDC 就公告具特定狀況的人有高重症風險，其中包含：糖尿病、癌症、氣喘、HIV、過重（BMI>25）、懷孕、吸菸、藥物濫用失常等數項。

帶有這些症狀的人，許多甚至是每日必須外出上班的勞動人口。

這成為美國各州在規劃優先順序時的參照標準，比如慢性病患者都會出現在優先施打名單裡，而麻州甚至細分到「帶有至少 2 個以上症狀的年長者」才是最優先者。

基於衛福部 6/20 的順序修改，除了孕婦被新加入第 6 順位外，其他 64 歲下的高風險疾病患者是被安排在第 9 順位。

然而，資源的稀缺性代表如慢性病等標準的訂定都可能給人動機造假來插隊打疫苗。

當管制必須考量這些問題，標準就容易限制在可觀察訊息（如年齡），直接影響到分配疫苗的配置效率。

另外，因為資源不對等，研究發現如街友、低教育程度與中低收入戶（教育程度/薪資水平與健康狀況/平均壽命有正相關）等族群也有較高的重症機率與傳染力。

另外，因為資源不對等，研究發現如街友、低教育程度與中低收入戶（教育程度/薪資水平與健康狀況/平均壽命有正相關）等族群也有較高的重症機率與傳染力。

▌ 小結

以上我們討論了經濟學對政府規範施打順序的觀點，學者們也以模型來驗證。

政府管制分配其實難以辨認最適合先打的人，標準模糊、關說等也都會造成資源錯配。

優先順序的研擬已經成實證研究的命題，所幸各國的選擇不同，未來我們才能比較哪一套更好！⁡

在死神面前，有一些人比你我更加脆弱
　
疫苗開打以來的這段期間，特權插隊、順序一再調整、類別定義模糊的亂象層出不窮，誰應該先打？誰應該後打？挑動了許多人的敏感神經。
　
該怎麼處理攸關生命安全的疫苗施打順序？#保護在死神面前最脆弱的同胞？我有一些想法跟大家分享。
　
首先，到上週五為止(6/11)，COVID-19在台灣已經造成385人死亡，65歲以上的老人就有306人，占了全部死亡數的八成(79.5%)。65~74歲的確診死亡率是6.62%，75歲以上的確診死亡率，更是高達20.12%。
　
毫無疑問，疫苗應該 #優先施打高死亡率的年齡層以及 #醫療衛生工作者，這個原則，在WHO的指引表述的相當清楚。
　
2020年9月14日WHO 發布的「世衛組織免疫戰略諮詢專家组『用於分配 2019 冠狀病毒病（COVID-19）疫苗和確定疫苗接種優先次序的價值觀框架』」（ https://reurl.cc/noZvKd ）中列了幾個原則，在人類福祉的原則中，第一項就是「减少 COVID-19 大流行造成的死亡和疾病負擔」。
　
據中研院民族學研究所研究員劉紹華於端傳媒一文：「劉紹華：當我們討論『誰先打疫苗』時，必須先正視結構性暴力」（ https://reurl.cc/vqmzOe ）：「依據首要設定目標「#減少死亡與疾病負擔」，疫苗施打的優先族群無疑即是「死亡或重病」高風險者，如老人和感染風險最高的第一線醫療人員。」
　
再看2020年10月20日WHO發布的「世衛組織免疫戰略諮詢專家組在供應有限背景下優先使用COVID-19疫苗路線圖」（ https://reurl.cc/vqke9L ），也在社區傳播的環境下，將「傳播風險高至極高的衛生工作者」和「基於年齡的風險界定的老年人」，列在第一階段（疫苗供給有限，供應總人口1-10%）的優先施打者。而在疫苗供應量達總人口11-20%時，則進一步納入其他老年人、因身體或社會因素重症和死亡風險明顯較高的群體、參與接種的衛生工作者等類型。
　
在已經進入社區傳播的區域，不論是英國、日本、南韓，根據不同的在地參數所推算出的模型，高齡者、高齡者的照顧者、醫療衛生工作者都是在最優先的幾個順位。
　
那台灣的優先施打順位呢，可說是獨步全球。
　
除了醫護、急救人員（救護、消防、警察）、照護機構及人員，還有許多群體，排在年長者的前面。
　
指揮中心(6/9)最新公布的順位， 直接畫重點，#75歲以上長者，排序第6。
　
第一類：醫事人員
沒問題，很明確。
　
第二類：中央及地方政府防疫人員
　
昨天指揮中心說，第二類下已造冊人數，已經達到16.2萬人。在這之中，「維持防疫體系運作之中央及地方政府重要官員」到底包含哪些機關？各有多少人？那些層級以上才算是「重要官員」，至今外界一無所知。
　
今天副指揮官陳宗彥說，中央重要官員3300多人，包括總統府、中央部會、指揮中心第一線防疫工作人員，地方重要官員4100多人。
　
第三類：高接觸風險第一線接觸人員。包含國籍航空機組員、防疫車隊駕駛、防疫旅館、港埠作業等第一線工作人員。
　
第四類：因特殊情形必要出國者
　
第五類：機構、社福照顧系統之人員及其受照顧者及洗腎者。
　
多在各國最優先順位的照顧者，竟然排到了第五類。更不要說，有沒有包含占台灣家庭照護者六成數量的家事移工，猶未可知。
　
第六類：75歲以上長者。
　
第七類：維持國家安全及社會機能正常運作者。
　
這些排序屢經調整，原理原則為何？有沒有模型評估？不清楚。
　
為什麼65歲至74歲的長者不見了？為什麼重大傷病及罕見疾病不見了？沒有解釋。
　
特定人員順位往前不是不行，但一定有明確原因、具體範圍、清楚造冊，特別是屢屢引起爭議的第二類，否則如何以昭公信？
　
誠如林達檢察官所言（ https://reurl.cc/yEm9Ml ） ：「中央所訂優先類別看似明確，實則充滿灰色地帶，加上造冊程序闕漏，等於倉門洞開。前面優先類別若持續「放寬定義」，不斷「自我膨脹」，不同行業階層相互嫉妒仇視，老年優先施打年齡持續「調高」，如此不公，恐將造成民間嚴重撕裂，未來要如何重新團結？」
　
每一個國家的疫苗優先施打順序，有其社會疫情狀況與本地的背景。但是萬變不離其宗，原理原則要清楚，分類造冊要明確。
　
請指揮中心在擬定疫苗整體政策時，千萬別忘了疫苗對 #轉重症群死亡 的保護效用，盡快將脆弱的長者族群順位上移，特別是75歲以上的長者，優先保護讓生命脆弱性高的國民。
　
畢竟在死神面前，他們比我們更脆弱。

在政府提高薪資待遇與加強專業形象宣導的情況之下，居家照服員的平均月薪在去年12月底達到3.8萬元，去年投入居家照服的人力約有6500人，#比往年高出4倍，且在年資未滿一年的新進照服員中，有20%具有大學以上的學歷，可見政府推廣照服員的策略相當成功有效👏👏
　　
然而，長照人力的缺口不只照服員和社工，還有廣大的護理人員、物理治療師與職能治療師‼在政府直接加薪的鼓勵之下，#有些照服員的薪水居然高於進入門檻較高的護理師，讓許多受到長時間訓練、擁有專業執照的護理師感到相當受挫與打擊，甚至說出「乾脆轉任照服員」的喪氣話......
　　
💥💥面對有問題的長照人力薪資架構，薛瑞元次長竟然回說，護理人員轉任照服員也是一種人力流動的方式⁉這樣很好⁉ 我聽到的當下超傻眼🙄🙄 這簡直是專業的浪費！專業護理所學和生活照顧根本完全不一樣！政府在補助進入門檻低的照服員後，是不是也應該關愛一下我們辛苦又低薪的護理人員？也給我們的專業人力一點誘因？而不是一派輕鬆地回說「這樣很好」🙄🙄🙄
　　
昨天我才出席南港郵局節餘空間設置綜合式長照機構的簽署合作意向書儀式記者會，#再一次提出要讓護理人員開辦與經營社區式護理機構，針對門診以上、在宅未滿的社區長照個案，提供免費的諮詢服務，並藉由聚集長輩成為日常串門子的地方，發揮預防保健的功能，實現在地老化。
　　
根據行政院回覆我的總質詢書面答覆，#行政院也很贊同讓護理回歸社區，活化不在職的護理人力，還請衛福部盡快修改《護理機構設置標準》，將「社區」也加入分類，並請醫事司與照護司再討論醫療輔助行為的詳細定義，到底哪些行為需要醫囑、哪些不需要？在長照需求逐漸增加的情況之下，若是護理人員能在社區式護理機構執行換藥、抽痰等長照個案時常需要的護理措施，相信絕對可以幫醫院減輕非常多的負擔。
　　
此外，物理治療師與職能治療師在長照的人力缺口也急需補足，在現階段，#大部分長照工作單位的勞動條件都比醫院差，許多治療師都是選擇在醫院就職，就算有些治療師有心想在晚上兼職做居家復健，也常常因為薪資低和時間成本過高而感到力不從心。
　　
📌為此我今天向衛福部提出物理治療師第九條修正動議，希望能將「物理治療師執業以一處為限，並應在所在地主管機關核准登記之醫療機構、物理治療所或其他經主管機關認可得聘請物理治療師之機構為之」中的醫療機構更改成醫事機構，讓物理治療師也能登記在居家護理所，並請衛福部研議改善長照工作單位的勞動條件，以確實補足長照人力。
　　
💥提案💥
　　
✔請長照司於一個月內提出在現有的長照據點或創新服務模式中，導入社區式護理機構服務的相關規劃。
　　
✔請照護司於一個月內提出增設社區式護理機構與護理業務中「輔助醫療行為」的修法規畫。
　　
✔請長照司偕同健保署於兩個月內研議社區式護理機構的相關給付機制。
　　
#質詢
#長照人力
#護理人員
#職能治療師
#物理治療師
#社區式護理機構

Excel在大數據上的應用(進階函數與VBA)(105/5/20)

上課影音內容：
01_開場簡報說明
02_大數據課程理念與應用範例
03_範例1_GOOGLE試算表複選資料切割說明
04_範例2_樂透彩中獎機率統計函數說明
05_範例2與範例5_股市當日行情表說明
06_範例5_股市當日行情表(錄製巨集&新增工作表&刪除工作表)
07_範例5_股市當日行情表(增加下載功能)
08_範例5_股市當日行情表(增加進度顯示功能)
09_範例4_台北市實價登錄說明
10_建立Power View

完整連結：
https://www.youtube.com/playlist?list=PLgzs-Q3byiYPsxtU9N_n81087ggNwggyK

Big Data海量資料的分析概說：
Big Data資料加值應用與相關範例
如何取得Big Data的方式？
 開放資料範例
 內政部實價登錄、YAHOO股市資料
GOOGLE表單
 範例：GOOGLE試算表複選結果資料切割
如何處理與統計分析Big Data？
 EXCLE統計函數
 範例：黑名單篩選、樂透彩中獎機率
 樞紐分析表
 範例：銷貨系統分析
 開放資料加值應用實例
 範例：實價登錄、用EXCEL一鍵批次下載股市資料
 EXCLE VBA(與R語言比較)
 PowerPivot增益集
 海量資料的分析工具-PowerPivot實作演練
 視覺化數位儀表與報表–PowerView資料地圖實作

與大數據課程的經驗
超過20年的程式設計與教學經驗(VBA、VB.NET、ASP.NET、JAVA、ANDROID、PHP等)
台北市公務人員訓練處:Big Data資料加值應用
新北市勞工大學：EXCEL VBA大數據自動化進階
東吳大學進修推廣部：EXCEL VBA 與資料庫雲端設計(初階與進階)
自強工業基金會：從Excel函數到VBA雲端巨量資料庫應用班
多年的實務與教學經驗所累積的課程範例，最短時間學會處理大數據，以提高效率，正確決策。

Big Data海量資料的分析概說：
根據維基百科：
大數據（英語：Big data或Megadata），或稱巨量資料、海量資料、大資料
指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過人工，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的形式的資訊。
可用來察覺商業趨勢、判定研究品質、避免疾病擴散、打擊犯罪或測定即時交通路況等；這樣的用途正是大型資料集盛行的原因

維基百科定義
在一份2001年的研究與相關的演講中，麥塔集團（META Group，現為高德納）分析員道格·萊尼（Doug Laney）指出資料增長的挑戰和機遇有三個方向：
量（Volume，資料大小）
速（Velocity，資料輸入輸出的速度）
多變（Variety，多樣性），合稱「3V」或「3Vs」
另外，有機構在3V之外定義第4個V：真實性（Veracity）
大數據必須藉由計算機對資料進行統計、比對、解析方能得出客觀結果。
美國在2012年就開始著手大數據，歐巴馬更在同年投入2億美金在大數據的開發中，更強調大數據會是之後的未來石油。

巨量資料應用的成功案例
Google – 流感趨勢預測
Google發現，某些搜尋關鍵字有助於追蹤流感疫情發展，彙總搜尋資料，提供近乎即時的全球流感疫情趨勢預測
Google曾在美國的九個地區做了測試，發現此技術比聯邦疾病控制和預防中心提前7到14天準確預測了流感爆發
阿里巴巴將消費者數據轉化為企業獲利，小額貸款無需抵押和擔保，直接實現了網路數據的價值。截至2013年，阿里小貸累計獲貸客戶數64.2萬家，累計放款1,722億元人民幣
電視新聞與巨量資料結合，2014年春運(36億人次)，百度利用巨量分析觀察大陸過年時人類的遷移行為，並以易懂的視覺化呈現在人們眼前

吳老師 105/2/15

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Excel在大數據上的應用(進階函數與VBA)(105/5/20)

上課影音內容：
01_開場簡報說明
02_大數據課程理念與應用範例
03_範例1_GOOGLE試算表複選資料切割說明
04_範例2_樂透彩中獎機率統計函數說明
05_範例2與範例5_股市當日行情表說明
06_範例5_股市當日行情表(錄製巨集&新增工作表&刪除工作表)
07_範例5_股市當日行情表(增加下載功能)
08_範例5_股市當日行情表(增加進度顯示功能)
09_範例4_台北市實價登錄說明
10_建立Power View

完整連結：
https://www.youtube.com/playlist?list=PLgzs-Q3byiYPsxtU9N_n81087ggNwggyK

Big Data海量資料的分析概說：
Big Data資料加值應用與相關範例
如何取得Big Data的方式？
 開放資料範例
 內政部實價登錄、YAHOO股市資料
GOOGLE表單
 範例：GOOGLE試算表複選結果資料切割
如何處理與統計分析Big Data？
 EXCLE統計函數
 範例：黑名單篩選、樂透彩中獎機率
 樞紐分析表
 範例：銷貨系統分析
 開放資料加值應用實例
 範例：實價登錄、用EXCEL一鍵批次下載股市資料
 EXCLE VBA(與R語言比較)
 PowerPivot增益集
 海量資料的分析工具-PowerPivot實作演練
 視覺化數位儀表與報表–PowerView資料地圖實作

與大數據課程的經驗
超過20年的程式設計與教學經驗(VBA、VB.NET、ASP.NET、JAVA、ANDROID、PHP等)
台北市公務人員訓練處:Big Data資料加值應用
新北市勞工大學：EXCEL VBA大數據自動化進階
東吳大學進修推廣部：EXCEL VBA 與資料庫雲端設計(初階與進階)
自強工業基金會：從Excel函數到VBA雲端巨量資料庫應用班
多年的實務與教學經驗所累積的課程範例，最短時間學會處理大數據，以提高效率，正確決策。

Big Data海量資料的分析概說：
根據維基百科：
大數據（英語：Big data或Megadata），或稱巨量資料、海量資料、大資料
指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過人工，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的形式的資訊。
可用來察覺商業趨勢、判定研究品質、避免疾病擴散、打擊犯罪或測定即時交通路況等；這樣的用途正是大型資料集盛行的原因

維基百科定義
在一份2001年的研究與相關的演講中，麥塔集團（META Group，現為高德納）分析員道格·萊尼（Doug Laney）指出資料增長的挑戰和機遇有三個方向：
量（Volume，資料大小）
速（Velocity，資料輸入輸出的速度）
多變（Variety，多樣性），合稱「3V」或「3Vs」
另外，有機構在3V之外定義第4個V：真實性（Veracity）
大數據必須藉由計算機對資料進行統計、比對、解析方能得出客觀結果。
美國在2012年就開始著手大數據，歐巴馬更在同年投入2億美金在大數據的開發中，更強調大數據會是之後的未來石油。

巨量資料應用的成功案例
Google – 流感趨勢預測
Google發現，某些搜尋關鍵字有助於追蹤流感疫情發展，彙總搜尋資料，提供近乎即時的全球流感疫情趨勢預測
Google曾在美國的九個地區做了測試，發現此技術比聯邦疾病控制和預防中心提前7到14天準確預測了流感爆發
阿里巴巴將消費者數據轉化為企業獲利，小額貸款無需抵押和擔保，直接實現了網路數據的價值。截至2013年，阿里小貸累計獲貸客戶數64.2萬家，累計放款1,722億元人民幣
電視新聞與巨量資料結合，2014年春運(36億人次)，百度利用巨量分析觀察大陸過年時人類的遷移行為，並以易懂的視覺化呈現在人們眼前

吳老師 105/2/15

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