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長庚大學 企業管理研究所博士班 林詩偉所指導 李秀蘭的 末期腎臟病之長期資料分析 （2021），提出x s min bc th t hng 關鍵因素是什麼，來自於長期資料分析、慢性腎臟病、末期腎臟疾病、血液透析、隨機截取模型。
而第二篇論文國立臺灣大學 環境與職業健康科學研究所 吳章甫所指導 吳宗鋼的 綠色通勤族之交通空氣污染暴露評估 （2021），提出因為有 細懸浮微粒、苯－甲－二甲苯混合物、自行車、電動機車、路徑網路、土地利用迴歸模式、隨機森林的重點而找出了 x s min bc th t hng 的解答。
末期腎臟病之長期資料分析
為了解決x s min bc th t hng 的問題，作者李秀蘭 這樣論述：
目錄中文摘要........i英文摘要...............ii第一章 緒論 11.1背景 11.2研究目的 31.3研究流程 31.4研究限制 41.5名詞解釋 5第二章 文獻回顧 72.1慢性腎臟病 72.1.1慢性腎臟病定義及相關危險因子 72.1.2 慢性腎臟病診斷及篩檢 92.1.3慢性腎臟病之臨床照護 102.2末期腎臟疾病 112.2.1末期腎臟疾病定義及相關惡化因子 112.2.2末期腎臟疾病之臨床照護 122.3慢性腎臟疾病對病人的影響與醫療資源耗用 142.4隨機
截距模型 142.5麥內瑪檢定 152.6長期資料分析在臨床醫療研究上之概念與應用 16第三章 研究方法 173.1研究材料與資料 173.2 研究倫理聲明 173.3資料描述 183.3.1伴隨相關共病症解釋變量與時間之關係 183.3.2末期腎臟疾病病人血液透析前後住院狀況的變化 223.4 資料分析方法 243.4.1 隨機截距模型 243.4.2麥內瑪檢定 25第四章 研究結果 264.1伴隨相關共病症解釋變量與時間之間的關係 264.1.1研究資料描述 264.1.2研究結果
304.2末期腎臟疾病病人血液透析前後住院狀況的變化 344.2.1研究資料描述 344.2.2研究結果 36第五章 研究結論與未來研究方向 435.1研究討論 435.1.1伴隨相關共病症解釋變量與時間之關係 435.1.2末期腎臟疾病病人血液透析前後住院狀況的變化 465.2研究結論 495.2.1伴隨相關共病症解釋變量與時間之關係 495.2.2末期腎臟疾病病人血液透析前後住院狀況的變化 495.3 管理面建議 505.4未來研究方向 51參考文獻 53附錄1血液檢查（HBC、HCT、MCV、Platel
et、WBC）隨時間變動解釋變項之估計結果 67附錄2生化檢查（ALT、AST、Albumin、Alkaline、Total Protein、Total Bilirubin）隨時間變動解釋變項之估計結果 68附錄3生化檢查（Creatinine、K、Na、Uric Acid、Ca）隨時間變動解釋變項之估計結果 69附錄4分組分析:疾病別=第二型（非胰島素依賴型，成人型）糖尿病 70附錄5分組分析:疾病別=本態性高血壓 71附錄6分組分析:疾病別=貧血 72附錄7分組分析:疾病別=自體的冠狀動脈粥樣硬化 73附錄8分組分析:疾病別=泌尿道感染 74
附錄9分組分析:疾病別=胃潰瘍，未提及出血、穿孔或阻塞 75附錄10分組分析:疾病別=肺炎 76附錄11分組分析:疾病別=回流性食道炎 77附錄12分組分析:疾病別=十二指腸潰瘍，未提及出血或穿孔與阻塞 78附錄13分組分析:疾病別=高血鉀症 79附錄14分組分析:疾病別=菌血症 80附錄15人體研究倫理委員會通過證明函 81附錄16人體研究倫理委員會通過證明函 82圖目錄圖1：研究流程圖 4圖2：收案流程圖（伴隨相關共病症解釋變量與時間之關係） 19圖3：每5年時間區間模式 20圖4：收案流程圖（末期腎臟疾病病人血液透析前後
住院狀況的變化） 23表目錄表1：根據腎臟腎絲球濾過率判斷慢性腎臟病的疾病分期 8表2：影響慢性腎臟病之危險因子 9表3：本研究的基本人口統計數據特徵的分佈 27表4：本研究的性別敏感性之次群體分析 28表5：本研究的年齡敏感性之次群體分析 29表6：為本研究的基本人口統計數據特徵的分佈 35表7：血液透析前後的住院ICD-9-CM狀態變動 38表8：年齡與11個ICD-9-CM代碼的關係 40
綠色通勤族之交通空氣污染暴露評估
為了解決x s min bc th t hng 的問題，作者吳宗鋼 這樣論述：
苯（benzene）、甲苯（toluene）、二甲苯（ethylbenzene）與鄰間對二甲苯（xylenes）這類合稱為BTEX的揮發性有機污染物和細懸浮微粒（PM2.5）為常見的交通空氣污染物（traffic-related air pollutant, TRAP），為了降低車輛排放，許多人們開始選擇成為綠色通勤族—透過騎乘腳踏車或電動機車來通勤。儘管如此，這些通勤族也因為接近路上的車輛排放源，而較其他通勤族（如轎車駕駛、捷運通勤族）有較高的空氣污染物（TRAP）濃度暴露量。為進行綠色通勤族的暴露評估，政府的空品測站或是低階微型感測器的監測方式不失為一種方法。但因為空品測站的密度與位置或
是低階感測器的量測精準度與架設位置的不確定性，使得兩者的量測值代表性受到限制。因此，在本研究中，使用直接量測的方式評估綠色通勤族的暴露。此外，亦以現場的量測結果為基礎進行暴露濃度模式的建立，模擬與評估最低暴露濃度路徑與最短通勤路徑的暴露濃度差異。本研究分成三階段的實驗。在第一階段，於自行車道架設固定式監測儀器設備以監測污染物暴露濃度，並藉由監測值結合模式分析以鑑別影響暴露濃度的環境因子與各類車輛種類的貢獻程度。在監測儀器方面，PM2.5以連續監測儀器，而BTEX則以近連續監測儀器進行暴露濃度評估。在第二階段，則是在規定的騎乘路線上，藉由綠色通勤族所攜帶監測設備，以移動監測的方式評估個人暴露，且
評估與鑑別影響暴露濃度的環境因子與各類車輛種類的貢獻程度。此階段亦使用連續監測儀器進行PM2.5的暴露濃度評估，BTEX因儀器技術的限制，只能使用時間累積式的方法來評估。資料分析方面，第一與第二階段皆以廣義線性回歸模式（generalized linear model），包含混合模式（mixed-effect model）評估影響暴露濃度的環境因子與各類車輛種類的貢獻程度。而在第二階段，亦使用健康衝擊模式（Health Impact Modelling, HIM）的方式評估自行車與電動機車通勤族的全因死亡率（All-cause mortality, ACM）風險差異。在第三階段，於亞洲三城市（
台北、大阪與首爾）藉由自行車騎士配戴PM2.5低階採樣器，以移動監測的方式評估個人暴露濃度。以個人暴露濃度為基礎，結合路徑上之土地利用特性以及機械學習演算法中的隨機森林演算法（Random Forest），建立城市PM2.5濃度分布推估模式。並以空間交叉驗證（Spatial cross-validation）方法驗證模式表現，避免模式評估過程因為空間自相關性（Sptail Autocorrelation, SAC）的狀況而有過度優化模式表現的假象。最後，以QGIS（Quantum geographic information system）之的最短路徑工具（shortest path）模擬最低
暴露濃度路徑與最短通勤路徑，並評估兩種路徑的暴露濃度差異。實驗結果顯示，主要影響綠色通勤族的交通污染物濃度暴露的因子與來源多數與交通有關，如路徑的種類、通勤的時間點、通勤工具、與交通有關的土地利用特徵、車輛數（如機車）。另外，BTEX與PM2.5的暴露濃度相比，有較高的空間變異特性。因此，BTEX可以成為評估都市土地利用規劃差異的空氣品質指標物。而第二階段的模式分析結果也顯示，透過替代通勤路徑可以有效降低空氣污染物的暴露濃度。在第二階段，HIM的結果顯示，自行車通勤族可因通勤的時間點、通勤的時間在替代通勤路徑，降低全因死亡率（ACM）的風險。在第三階段，在完成建立暴露濃度地圖後，透過模擬路徑的
比較，所有的低暴露濃度路徑的累積暴露濃度都比最短路徑的暴露濃度低。儘管有些路徑比較的結果顯示暴露濃度差異百分比不大，但每天通勤的暴露差異量，透過每日的積累，長遠來看是有其效益之存在。總結來說，避開交通量大或是有許多交通相關的土地利用特徵的路徑或時間，是可以有效降低通勤所累積的暴露濃度。而騎乘腳踏車所帶來的效益，除了降低暴露濃度外，透過騎車這項運動所產生的健康效益，有機會可以克服暴露於空氣污染物所帶來的風險。對於政策推行者，可以考慮建立以空氣污染物暴露濃度為基礎的路徑規劃的平台，供綠色通勤族使用。