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國立中正大學 資訊管理學系碩士在職專班 林育秀所指導 蕭琇憶的 運用機器學習技術建構呼吸器依賴病人死亡風險預測模型 （2021），提出paresis醫學中文關鍵因素是什麼，來自於長期呼吸器依賴病人、機器學習、死亡。

而第二篇論文臺北醫學大學 長期照護碩士學位學程 侯文萱所指導 陳致融的 比較Fugl-Meyer電腦適性測驗與Fugl-Meyer機器學習測驗之心理計量 （2021），提出因為有 中風、動作評估、心理計量驗證、效度、信度、反應性、電腦適性測驗、機器學習的重點而找出了 paresis醫學中文的解答。

最後網站3rd edition - 國際頭痛疾病分類第三版中文版則補充：三十年來，ICHD 已成為頭痛醫學. 領域的診斷聖經。除將頭痛這群最難分類的複雜疾患. 變成最具明確分類優勢的神經系統疾病，更廣為頭痛.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了paresis醫學中文，大家也想知道這些：

運用機器學習技術建構呼吸器依賴病人死亡風險預測模型

為了解決paresis醫學中文的問題，作者蕭琇憶 這樣論述：

背景：長期呼吸器依賴（prolonged mechanical ventilation [PMV]）病人，隨著使用呼吸器時間愈久，脫離呼吸器的機率愈低，死亡風險相對愈高。國內許多研究致力於探討急性重症病人院內存活率、照護方式及影響預後相關因素，仍缺少對疾病治療後，無法脫離呼吸器之PMV病人，可能影響死亡之相關危險因子進行討論。本研究目的是藉由機器學習技術建構呼吸器依賴病人死亡風險預測模型。方法：研究以雲嘉地區之某一區域教學醫院的亞急性呼吸照護中心病人（respiratory care center [RCC]）為收案標準，以醫院電子病歷及醫療資訊系統資料庫收集，自2009年4月-2019年1

2月資料，共1,649人納入本研究。採用SAS 9.4進行描述性統計、雙變項及多變項邏輯斯迴歸分析，探討自變項與依變項間之相關性。機器學習部分，將資料集分80%訓練集、20%驗證集，以五種機器學習演算法（類神經網路、決策樹、支持向量機、邏輯斯迴歸及隨機森林）建置PMV病人死亡風險預測模型，以10折交叉驗證法進行預測模型的效能準確性評估，及重要特徵選取，使用SAS EM 5.1及Weka 3.8.5進行分析。結果：研究結果顯示，於多變項分析模型中以完整模型（full model）及向前選取法模型（forward model）為最佳模型，篩選出有顯著相關變項，包含入RCC時的呼吸器使用天數（OR=

1.017, 95% CI=1.000-1.035, p=0.049）、肺部癌症（OR=3.962, 95% CI=2.122-7.398, p=0.019）、其他癌症（OR=2.349, 95% CI=1.509-3.655, p=0.0005）、急性生理和慢性健康評分（OR=1.058, 95% CI=1.018-1.100, p=0.004）、血小板檢驗值（OR=1.538, 95% CI=1.119-2.114, p=0.046）、多形核白血球檢驗值（OR=1.240, 95% CI=0.086-1.909, p=0.033）、血中尿素氮檢驗值（OR=2.014, 95% CI=1.3

41-3.024, p=0.001）、肌酸酐檢驗值（OR=1.532, 95% CI=1.085-2.162, p=0.002）、白蛋白檢驗值（OR=2.167, 95% CI=0.986-4.761, p=0.049）、血紅素檢驗值（OR=2.058, 95% CI=1.067-3.971, p=0.031）、是否接受氣切（OR=0.161, 95% CI=0.086-0.301, p=

比較Fugl-Meyer電腦適性測驗與Fugl-Meyer機器學習測驗之心理計量

為了解決paresis醫學中文的問題，作者陳致融 這樣論述：

背景：Fugl-Meyer動作量表(FM)是目前最廣泛使用且完整的中風動作評估工具之一，但其題目多達50題且施測時間長，容易造成評估者與受測者負擔，Fugl-Meyer電腦適性測驗(CAT-FM )與Fugl-Meyer機器學習測驗(FM-ML)提高評估效率，改善評估者與受測者負擔的問題，但兩者的心理計量未得到充分驗證。目的:以FM的UE/LE part(及為FM-UE/LE)為黃金標準，驗證與比較CAT-FM與FM-ML之心理計量、效率。方法：於台北某區域教學醫院招募20歲以上亞急性期與慢性期中風病人個別進行2次評估，使用的評估工具包含Fugl-Meyer動作量表、CAT-FM與FM-ML

，驗證與比較CAT-FM、FM-ML之同時效度、再測信度、反應性與效率。結果: CAT-FM與FM-ML在前測與後測都有良好同時效度(r=0.83-0.92，p < 0.001；r=0.90-0.97，p < 0.001)。FM-UE/LE、CAT-FM與FM-ML具有良好再測信度(ICC=0.97-0.99；ICC= 0.92-0.97；ICC= 0.98-0.99)。在團體層級反應性，FM-UE/LE具有中度到高度反應性(SRM=0.63-0.90)，CAT-FM具有中度反應性(SRM=0.53-0.59)，FM-ML具有低度到中度反應性(SRM=0.46-0.70)。在個別層級反應性，總

面向為顯著改善組中FM-UE/LE較CAT-FM、FM-ML好(顯著改善人數比:FM-UE/LE =41.93%；CAT-FM =12.90%；FM-ML=12.90%)。在效率方面，FM-UE/LE平均評估時918.12秒，題數為50題；CAT-FM平均評估時間144.91秒，評估題數約4題；FM-ML平均評估時間413.11秒，題數為10題。結論:本研究發現CAT-FM與FM-ML具有良好同時效度、再測信度、中度團體層級反應性與的評估工具，且所需的評估時間、題數較少，可提供研究人員或是臨床醫事人員快速、精確且便利的中風病人動作評估工具的選擇。本研究比較的心理計量共有五項(同時效度、再測信度

、團體層級反應性與個別層級反應性、效率)，其中CAT-FM心理計量較FM-ML好的有兩項，分別為團體層級反應性與效率；FM-ML心理計量較CAT-FM好的有三項，分別為同時效度、再測信度與個別層級反應性。CAT-FM適合偵測團體層級病人動作改變與快速評估的選擇，FM-ML適合重複評估與偵測個別層級病人動作改變。預期結果與貢獻：本研究希望透過比較CAT-FM與FM-ML之心理計量、效率，提供研究人員、臨床人員及潛在使用者更多選擇的資訊與參考表準，亦可提供高效率、精準且具備良好心理計量的評估工具以利推廣到中風病人動作評估的普及與正確。

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