2026年4月19日 星期日
[推薦序] 經方大師婁紹昆講傷寒-國立陽明交通大學中醫學系張清貿副教授
2025年11月9日 星期日
[AIDDES 傳承與創新:醫學隨想] 作學問的態度..........《真.三國無雙.起源》皇甫嵩
[AIDDES 傳承與創新:醫學隨想] 作學問的態度..........《真.三國無雙.起源》皇甫嵩
https://tcmcmc.blogspot.com/2025/11/HUANGPUHAO.html
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今天看到同事分享一件趣事:
她小學生的孩子突然問她:「《針灸甲乙經》是誰寫的?」
同事說還好自己有唸書,立刻答出——皇甫謐。
但下一句馬上變成無奈說:
「奇怪耶,他到底去哪裡學到這種完全用不到的知識?」😅
⠀
這句話讓我想了一下。
所謂「無用的知識」,
很多時候,其實是好奇心最純粹的起點。
2025年10月19日 星期日
[書籍導讀] 《內傷學說講記:李東垣內傷學說的臨床構建》-高建中
今天翻到一本很有意思的書,想跟大家簡單介紹一下,《內傷學說講記:李東垣內傷學說的臨床構建》。這本書由高建忠教授撰寫,屬於「中醫師承學堂」系列之一。整本書以講學的方式呈現,語氣親切、層次分明,彷彿老師在台上講課,讀者在台下隨著問題一步步思考、理解。
我特別喜歡它的講述方式,和我上課時的節奏非常接近:一層一層漸進,一次解決一個問題,再接續下一個問題。每個章節都是一個臨床與理論的交會點,從問題出發、以方藥落腳,讓「經典」不只是被背誦的知識,而是能被臨床思辨重新喚醒的智慧。
我之所以會用這樣的方式帶學生,也是在延續我的博士班指導教授張恒鴻教授帶我們走的路:從研究到論文,從論文到臨床,最後落到實踐,步步相扣、循序漸進。先把問題說清楚,再選對方法;先做出可重現的結果,再寫成可被同行檢驗的論文;把證據帶回病房與門診,轉成可操作的處置流程與衛教;最後用臨床回饋修正研究問題,形成下一輪更聚焦的探索。在教學門診,我也會要求學生照這個節奏:先界定病因、病機、病位與方證,再用病例驗證辨證要點,課後可以把決策流程改進看診SOP,未來就可以建立追蹤資料庫。這樣的訓練不靠灌輸,而是讓學生親手走完「問題→方法→證據→決策→回饋」的閉環,學會把經典與臨床真正接起來。
這一章〈第三講:從四君子湯到補中益氣湯〉是全書《內傷學說講記》中最具承先啟後意義的一章,作者高建忠在此以李東垣(李杲)的臨床思辨為主線,講述「補中益氣湯」的形成脈絡與理論根基,並揭示從張元素、劉完素到李東垣一脈的學術演進。
一、章節主題概述
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補中益氣湯的歷史淵源與演變
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李東垣如何從「脾胃為後天之本」推演出補中益氣湯
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臨床上氣虛下陷、清陽不升的治法核心
二、重點內容導讀
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小建中湯:偏於補虛緩急
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小柴胡湯:偏於和解升降
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補中益氣湯:補而兼升,為「內傷脾胃虛陷」之要方
臨床辨證時須區分「單純氣虛」與「中氣下陷」,若僅氣虛無陷,用四君子湯即可;若氣虛兼陷,須用補中益氣湯。
三、章節重點整理表
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主題 |
核心觀點 |
臨床啟示 |
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病機基礎 |
內傷脾胃 →
氣虛下陷 |
百病由中氣不足起 |
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方藥演進 |
四君子湯 →
補中益氣湯 |
補氣中寓升提 |
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治法理論 |
補中有升、升中有補 |
氣升則陽舉、陰自降 |
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臨床應用 |
勞倦傷脾、久病下陷 |
提升中氣、固護臟腑 |
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理論延伸 |
補中益氣湯 → 調中益氣湯 |
東垣學派思想演化的標誌 |
四、導讀總結
2025年7月10日 星期四
[AIDDES 傳承與創新:醫學隨想] 臨床決策支援系統 CDSS在學術醫院的真實效益-從隨機試驗到臨床整合的省思-張清貿科主任
[AIDDES 傳承與創新:醫學隨想] 臨床決策支援系統 CDSS在學術醫院的真實效益-從隨機試驗到臨床整合的省思-張清貿科主任
https://tcmcmc.blogspot.com/2025/07/aiddes-cdss.html
https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2830127
Dijk SW, Wollny C, Barkhausen J, Jansen O, Mildenberger P, Halfmann MC, Stroeder J, Rizopoulos D, Hunink MGM, Kroencke T. Evaluation of a Clinical Decision Support System for Imaging Requests: A Cluster Randomized Clinical Trial. JAMA. 2025 Apr 8;333(14):1212-1221. doi: 10.1001/jama.2024.27853. PMID: 39928308; PMCID: PMC11811869.
為什麼這篇研究重要?研究背景與動機
在醫療體系日益複雜與醫療資源有限的背景下,「臨床決策支援系統」(Clinical Decision Support Systems, CDSS)被視為提升醫療品質、減少過度檢查與不當用藥的重要工具。儘管過去多數研究集中於門診或初級照護場域,CDSS 在高壓、高複雜度的學術醫院環境中是否能實際改善臨床決策行為,仍缺乏大型隨機試驗的驗證。
本研究的獨特之處,在於聚焦「影像學檢查是否適當」這一具體、可操作的臨床行為,並將 CDSS 直接嵌入電子病歷與醫囑系統中,觀察其是否能即時改善醫師的影像檢查決策,填補學術醫院中相關實證的缺口。
研究核心目標旨在評估:
嵌入式 CDSS 能否顯著降低學術醫院中不適當的影像學檢查請求比例。
研究方法簡述
本研究為一項 多中心、開放標籤、群集隨機臨床試驗,於荷蘭 11 所學術醫院進行。以「部門」為隨機化單位,分配至介入組(CDSS 開啟)與對照組(CDSS 關閉),並透過病歷系統自動記錄超過 20,000 筆影像請求紀錄。
CDSS 根據國家級影像適應性指引,針對每筆請求提供即時建議(建議進行/建議不要進行/視情況而定),但並不強制限制醫師的決策。主要評估指標為「不適當影像請求比例」,依據獨立審查者回顧標準進行分類。
研究結果
- 總計納入 17,261 筆影像請求,其中介入組 7206 筆、對照組 10,055 筆;
- 不適當影像請求比例在介入組與對照組間分別為:6.4%(461/7206) vs. 5.2%(518/10,055),差異無統計顯著性(P = 0.69);
- 次組分析顯示 CT 的不當請求比 X-ray 更高,但 CDSS 並未在任何影像類型中顯著改善不當比例;
- CDSS 的建議中,有高達 93.6% 被分類為「appropriate」,僅少數被建議避免。
最有利的結論與臨床啟示
CDSS 在學術醫院實務操作中,未能顯著降低不適當影像檢查比例。
本研究顯示,儘管 CDSS 系統設計符合專業指引並已嵌入醫囑流程,但若缺乏醫師的主動參與與信任,即使技術成熟也難以產生實質影響。該研究強調:CDSS 的設計與成效不僅是技術問題,更牽涉到臨床文化、使用行為與資訊疲勞(alert fatigue)等因素,未來若無法提升使用率與信任度,CDSS 的潛力將難以充分發揮。
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https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2835395
Wu PH, Ho YY, Chang CM. Clinical Decision Support System for Imaging Requests. JAMA. 2025 Jun 16. doi: 10.1001/jama.2025.5282. Epub ahead of print. PMID: 40522646.
我們自體免疫暨乾眼症客觀量測實驗室(AIDDES Lab)最近的成果,我與國立陽明交通大學傳統醫藥研究所碩士班吳品萱同學及何懿祐同學(同時就讀於馬偕醫學系)共同撰寫的 Letter to the Editor:《Clinical Decision Support System for Imaging Requests》已正式發表於 JAMA!
本 LETTER 針對 Dijk 等人發表於 JAMA 的一項大型群集隨機試驗提出評論。該研究探討在學術醫院中導入 Clinical Decision Support System(CDSS),是否能降低不適當的影像學檢查申請。儘管研究顯示介入組與對照組的不當影像請求比例相近(6.4% [461/7206] vs. 5.2% [518/10,055],P = .69),未達統計顯著,我們指出原文並未深入分析 CDSS 低效背後的潛在原因。
我們在 LETTER 中從四個層面提出批判與建議,包括:
- 系統使用率未揭露:文中未提供醫師實際點擊、查看或採納建議的使用資料。
- 醫師對系統的信任度:缺乏對醫師接受度與信任程度的調查與分析。
- 影像類型未區分分析:未區分 CT、MRI、X-ray 等不同影像項目在 CDSS 介入下的可能差異。
- 警示疲勞與使用者介面:未討論過度提醒可能導致醫師忽略建議的「警示疲勞(alert fatigue)」現象。
我們進一步指出,CDSS 的低效可能與系統設計無法充分涵蓋臨床情境、醫師使用意願低落、以及操作介面不友善等因素有關。未來研究應納入 CDSS 實際使用率資料、結合問卷探索醫師使用經驗與信任度,並進行影像類型的次組分析。為提升系統效能,我們也建議導入可解釋人工智慧(Explainable AI, XAI)與層級式警示設計,以減輕資訊過載、提升決策透明度,增進臨床接受度。
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https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2835394
Dijk SW, Kroencke T. Clinical Decision Support System for Imaging Requests-Reply. JAMA. 2025 Jun 16. doi: 10.1001/jama.2025.5285. Epub ahead of print. PMID: 40522643.
作者在 JAMA 的回覆中,對我們所撰寫的 LETTER 表示感謝,並針對我們提出的關鍵批評點進行了具體回應,說明如下:
關於 CDSS 的實際使用率與互動情形:
作者說明本研究的 CDSS 是整合於電腦化影像申請系統中,所有介入組部門在決策支援期間的請求皆有接收到 CDSS 的建議。在 Figure 2 所呈現的 9532 筆 session 中,共有 316 筆影像請求在 CDSS 回饋後被修改(其中 43 筆分數提升、52 筆分數下降、211 筆為同一類別內改動),反映一定程度的互動,但比例仍相對偏低
關於影像學檢查的次組分析:
雖然原始文章主體著重整體 CDSS 成效,但作者補充指出,確實進行了不同影像模態(MRI、CT、X-ray、ultrasound)的 subgroup analysis。結果顯示各模態間介入效果的差異皆未達統計顯著性(例如 MRI:−1.90%, 99% CI −7.92 to 4.13;CT:1.91%, CI −3.53 to 4.38),呼應我們對於分項探討的建議
針對 CDSS 是否為 AI 系統的說明:
作者澄清本研究使用的 iGuide 並非 AI 系統,而是依據歐洲放射學會 (ESR) 所制定的明確指引與準則建構,並非深度學習模型,也非「黑盒子」式的 AI 工具,因此建議使用 XAI(可解釋人工智慧)的意見並不完全適用於本研究的系統背景
關於 CDSS 實用性的潛在障礙:
作者也認同我們提出的觀點,即醫師使用率不高可能源自介面設計、額外工作負擔、或與系統建議產生分歧等因素。他們支持未來研究應進一步探討如何改善 CDSS 的設計與導入流程,以促進臨床決策的採納與信任
整體而言,作者回應肯定我們的觀察,並提供補充數據與澄清,特別針對使用頻率與模態分析進行說明,也誠懇回應我們對於信任度與設計優化的關切,展現良好的學術對話精神。
結語
總結來說,這一系列針對 JAMA 發表之臨床決策支援系統(CDSS)研究的評論與回應,體現了 AIDDES Lab 致力於推動臨床 AI 應用與實證評估的學術參與精神。我們的 LETTER 強調:單靠技術導入並不足以保證臨床成效,醫師參與度、信任建立、介面設計與警示機制等因素,才是影響 CDSS 成敗的關鍵。很高興我們的建議獲得作者回應與補充說明,特別是針對次組分析與實際使用數據的揭露,促成一次有深度的學術對話。未來,我們期望持續以批判性思維參與國際論述,推動醫學決策輔助系統從「工具導入」走向「臨床整合」,實現科技與醫療決策真正的融合與優化。
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2025年7月9日 星期三
[論文發表] 2025 JAMA Letter發表《Clinical Decision Support System for Imaging Requests》
https://tcmcmc.blogspot.com/2025/07/2025-jama-letterclinical-decision.html
https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2835395
Wu PH, Ho YY, Chang CM. Clinical Decision Support System for Imaging Requests. JAMA. 2025 Jun 16. doi: 10.1001/jama.2025.5282. Epub ahead of print. PMID: 40522646.
很高興與大家分享,我們自體免疫暨乾眼症客觀量測實驗室(AIDDES Lab)最近的成果,我與國立陽明交通大學傳統醫藥研究所碩士班吳品萱同學及何懿祐同學(同時就讀於馬偕醫學系)共同撰寫的 Letter to the Editor《Clinical Decision Support System for Imaging Requests》已正式發表於 JAMA!
這封 LETTER 是我們針對 Dijk et al. 於 JAMA 發表之研究的一篇評論,該研究評估臨床決策支援系統(Clinical Decision Support Systems, CDSS)在學術醫院環境中是否能減少不適當的影像檢查請求。該試驗結果顯示介入組與對照組的不適當影像請求比例相近(6.4% vs. 5.2%,P = 0.69),並未達到統計顯著。
我們在這封 LETTER 中指出,CDSS 的低效可能與臨床情境適用性不足、醫師對系統信任度不高,以及實際使用率低落有關;然而這些關鍵機制並未在原始研究中深入探討。我們建議未來研究應納入系統使用率資料、分影像類型進行次組分析,並結合問卷了解醫師對 CDSS 的接受程度與使用經驗。此外,我們也提出「警示疲勞」與「可解釋人工智慧(XAI)」的概念,作為優化未來 CDSS 設計與應用的方向。
這封 LETTER 不僅展現我們對臨床 AI 系統應用的觀察,也希望透過批判性討論,讓科技工具真正融入臨床決策流程。學術對話的價值,不在於發表長篇論文,而在於透過思辨與互動,一步步推進醫學知識的邊界!
https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2830127
Dijk SW, Wollny C, Barkhausen J, Jansen O, Mildenberger P, Halfmann MC, Stroeder J, Rizopoulos D, Hunink MGM, Kroencke T. Evaluation of a Clinical Decision Support System for Imaging Requests: A Cluster Randomized Clinical Trial. JAMA. 2025 Apr 8;333(14):1212-1221. doi: 10.1001/jama.2024.27853. PMID: 39928308; PMCID: PMC11811869.
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2025年5月24日 星期六
[論文發表] 2025 Lancet Correspondence發表《Iscalimab 600 mg: justified or excessive?》
https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(25)00356-3/fulltext
Ho YY, Lin HC, Lien CM, Wang MJ, Chang CM. Iscalimab 600 mg: justified or excessive? Lancet. 2025 May 3;405(10489):1578. doi: 10.1016/S0140-6736(25)00356-3IF: 98.4 Q1 . PMID: 40318875IF: 98.4 Q1 .
很高興與大家分享,我們AIDDES Lab最近的成果,我跟國立陽明交通大學傳統醫藥研究所碩士班何懿祐同學(同時也就讀於馬偕醫學系),林虹均醫師、連建閔獸醫師與王明仁醫師撰寫的 Correspondence 《Iscalimab 600 mg: justified or excessive?》 已正式發表於 The Lancet!
這封Correspondence是我們針對 Fisher et al. 發表於 The Lancet 的 TWINSS 研究所撰寫的回應,聚焦於 iscalimab 劑量選擇與臨床適用性的討論。我們提出幾點觀察,包括 150 mg 與 600 mg 療效相近但安全性略有差異,以及症狀改善在部分族群中未達統計顯著。作為長期關注 Sjögren's syndrome 的臨床研究者,我們希望藉由這封 LETTER 提出一些補充觀點,與國際社群一同思考未來試驗設計的方向。
這篇本文研究非常不容易,是近年來在Sjögren's syndrome 領域少見的大型雙族群隨機對照試驗,並發表在頂尖期刊上。我關注Sjögren's syndrome多年,長期以來兢兢業業追蹤世界最新進展,看到這樣的研究成果也感到相當振奮與珍惜。能夠針對這樣的重要研究提出一些看法與建議,並透過Correspondence與國際團隊同步對話、參與討論,而且也獲得原作者團隊的正向回應,我認為是一種與國際學術脈動接軌的重要歷程。希望這樣的交流能促進未來Sjögren's syndrome 臨床試驗的設計更為嚴謹與精準,真正造福患者。
https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(24)01211-X/abstract
Fisher BA, Mariette X, Papas A, Grader-Beck T, Bootsma H, Ng WF, van Daele PLA, Finzel S, Noaiseh G, Elgueta S, Hermann J, McCoy SS, Akpek E, Bookman A, Sopala M, Montecchi-Palmer M, Luo WL, Scheurer C, Hueber W; TWINSS study group. Safety and efficacy of subcutaneous iscalimab (CFZ533) in two distinct populations of patients with Sjögren's disease (TWINSS): week 24 results of a randomised, double-blind, placebo-controlled, phase 2b dose-ranging study. Lancet. 2024 Aug 10;404(10452):540-553. doi: 10.1016/S0140-6736(24)01211-X. Epub 2024 Jul 31. PMID: 39096929.
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2025年2月23日 星期日
[AIDDES 傳承與創新:醫學隨想] FRAX 工具在癌症患者中的適用性—從研究結果到臨床應用的挑戰-張清貿科主任
FRAX 工具在癌症患者中的適用性——從研究結果到臨床應用的挑戰
https://tcmcmc.blogspot.com/2025/02/AIDDESJAMAONCOLOGY.html
https://jamanetwork.com/journals/jamaoncology/article-abstract/2824314
Ye C, Leslie WD, Al-Azazi S, Yan L, Lix LM, Czaykowski P, McCloskey EV, Johansson H, Harvey NC, Kanis JA, Singh H. Fracture Risk Prediction Using the Fracture Risk Assessment Tool in Individuals With Cancer. JAMA Oncol. 2024 Nov 1;10(11):1554-1560. doi: 10.1001/jamaoncol.2024.4318. PMID: 39361310; PMCID: PMC11450576.
骨折風險評估在癌症患者中至關重要,因為許多癌症治療(如化療、類固醇、內分泌治療)可能會加速骨質流失,進而增加骨折風險。然而,現有的骨折風險評估工具,如 FRAX(Fracture Risk Assessment Tool),主要是針對一般族群設計的,對於癌症患者的適用性仍不明確。JAMA Oncology 近期發表的一項研究探討了 FRAX 在癌症患者中的預測效能,特別是在考慮骨密度(BMD)後,其對主要骨折與髖骨骨折風險預測的影響。
FRAX 在癌症患者中的預測效能:數據背後的發現
該研究對癌症患者進行了 FRAX 預測風險與實際發生骨折的對比分析,並評估了當 BMD 納入計算時,預測結果是否更為準確。研究結果顯示:
- 當不考慮 BMD 時,FRAX 仍能提供一定程度的風險評估,但在癌症患者中的適用性略顯不足。
- 當納入 BMD 後,FRAX 的預測能力顯著提升,顯示 BMD 是影響骨折風險的重要因素之一。
- 校準分析(Calibration Analysis):
- 主要骨折(MOFs):校準斜率為 1.03,表示 FRAX 的預測與真實骨折風險接近。
- 髖骨骨折(Hip fractures):校準斜率為 0.97,雖然與實際風險較為吻合,但在高風險族群中仍可能存在一定的預測偏差。
雖然這些結果表明 FRAX 在癌症患者中的應用具有一定潛力,但研究也顯示,該工具可能無法完全適用於所有癌症族群,特別是在 性別、年齡與治療影響等因素 未被充分考慮的情況下。
https://jamanetwork.com/journals/jamaoncology/article-abstract/2830548
Lien CM, Wang MJ, Chang CM. Improving the Clinical Utility of FRAX in Patients With Cancer-The Need for More Detailed Analysis. JAMA Oncol. 2025 Feb 20. doi: 10.1001/jamaoncol.2024.7009IF: 22.5 Q1 . Epub ahead of print. PMID: 39976931.
補充研究盲點與臨床應用挑戰—— LETTER 討論重點
在閱讀這篇研究後,我跟研究生連建閔、王明仁發現其中有幾個值得進一步討論的重要點,因此撰寫了一封 LETTER 來補充這些觀察,並提出未來研究應改進的方向。雖然該研究為臨床決策提供了有價值的數據,但仍有幾個關鍵影響因素未被納入分析,這些因素可能進一步解釋為何 FRAX 在癌症患者中的適用性仍存挑戰。
1. 更年期後雌激素缺乏對骨折風險的影響
這篇研究的 受試者大多為女性,但未深入探討 更年期後雌激素缺乏 如何影響骨折風險。在臨床上,停經後女性因雌激素下降,骨質流失加速,導致骨折風險顯著上升,尤其是髖骨骨折。此外,許多乳癌患者接受的內分泌治療(如芳香酶抑制劑) 會進一步降低雌激素水平,使骨質疏鬆情況加劇。如果這些因素沒有被納入 FRAX 的風險評估模型,可能會導致風險預測產生偏差,使部分高風險患者的骨折風險被低估,進而影響臨床決策。
2. FRAX 校準斜率的偏差與高風險族群的低估
研究報告 FRAX 校準斜率在 MOFs 為 1.03、髖骨骨折為 0.97,整體預測結果看似合理,但當仔細檢視 Figure B 和 Figure D 時,會發現部分數據點偏離最佳擬合線,特別是在高風險族群中。這可能意味著:
- 高風險患者的骨折風險被低估,可能使臨床醫師錯誤地認為該患者的骨折風險較低,進而影響預防與治療決策。
- FRAX 的預測精準度可能受限,特別是在骨折風險較高的癌症族群中。如果未能有效校正這種偏差,可能會影響 FRAX 在這類患者中的實際應用價值。
3. 建議進行性別與更年期狀態的分層分析
目前這項研究 未提供性別與更年期狀態的分層數據,但這可能是影響骨折風險的重要因素之一。例如:
- 男性與女性的骨折風險機制不同,因為男性的骨質流失模式與女性不同,雖然男性的骨折風險整體較低,但某些癌症類型(如前列腺癌)因治療可能導致骨折風險顯著增加。
- 更年期狀態可能影響 FRAX 的適用性,因為雌激素缺乏在不同年齡段的影響可能有所不同,對於高風險患者的影響更為顯著。
透過 更細緻的分層分析,可以讓臨床醫師更準確地辨識 高風險族群,進一步優化骨折預防策略,確保癌症患者獲得更精準的骨折風險評估與適當的臨床護理。這將有助於 提升 FRAX 在癌症患者中的適用性,並使其在臨床決策中發揮更大作用。
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2025年2月22日 星期六
[論文發表] 2025 JAMA Oncology Letter發表《Improving the Clinical Utility of FRAX in Patients With Cancer-The Need for More Detailed Analysis》
[論文發表] 2025 JAMA Oncology Letter發表《Improving the Clinical Utility of FRAX in Patients With Cancer-The Need for More Detailed Analysis》
https://tcmcmc.blogspot.com/2025/02/JAMAOncologyLetter.html
https://jamanetwork.com/journals/jamaoncology/article-abstract/2830548
Lien CM, Wang MJ, Chang CM. Improving the Clinical Utility of FRAX in Patients With Cancer-The Need for More Detailed Analysis. JAMA Oncol. 2025 Feb 20. doi: 10.1001/jamaoncol.2024.7009IF: 22.5 Q1 . Epub ahead of print. PMID: 39976931.
很高興與大家分享,我跟國立陽明交通大學博士班連建閔獸醫師與王明仁醫師撰寫的 Letter to the Editor 《Improving the Clinical Utility of FRAX in Patients With Cancer-The Need for More Detailed Analysis》 已正式發表於 JAMA Oncology!💡✨
這封 LETTER 是我們對 Ye et al. 研究的一篇評論,該研究探討了 FRAX(Fracture Risk Assessment Tool) 在癌症患者中的適用性,特別是當骨密度(BMD)納入計算後,其對主要骨折和髖骨骨折風險預測的影響。我們在文章中指出了一些潛在的影響因素,如 更年期後雌激素缺乏對骨折風險的影響、FRAX 校準偏差在高風險族群中的潛在影響,以及性別與更年期狀態對風險評估的影響,並建議未來研究應進一步進行性別分層分析,以提升 FRAX 在不同癌症族群中的臨床適用性。
https://jamanetwork.com/journals/jamaoncology/article-abstract/2824314
Ye C, Leslie WD, Al-Azazi S, Yan L, Lix LM, Czaykowski P, McCloskey EV, Johansson H, Harvey NC, Kanis JA, Singh H. Fracture Risk Prediction Using the Fracture Risk Assessment Tool in Individuals With Cancer. JAMA Oncol. 2024 Nov 1;10(11):1554-1560. doi: 10.1001/jamaoncol.2024.4318. PMID: 39361310; PMCID: PMC11450576.
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