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以臨床照護分類建置護理過程決策支援系統－以疼痛與失禁性皮膚炎為例

為了解決國家縮寫三碼roc的問題，作者方弘河 這樣論述：

護理人員碰到臨床上的狀況時，大多憑藉著本身經驗及專業知識做為制定決策的依據，加上護理人員常迫於時間壓力的情況下做出決策，導致難以準確估計決策的成效，做出最佳判斷。過去研究中已證實臨床上決策支援系統可以幫助護理人員進行診斷或治療上的決策，提升醫療服務之品質，且決策支援系統可以針對不同的病人，利用電腦知識庫或演算法推論，提供護理人員迅速且適當的建議。本研究依照臨床照護分類標準，針對急性疼痛、慢性疼痛、非特定性疼痛、失禁性皮膚炎四項護理診斷，實作護理過程之決策支援系統，包括病患評估子系統（評估）、護理計畫子系統（診斷、預期成果、計畫）與護理記錄子系統（評值）；系統驗證結果中急性疼痛、慢性疼痛、失禁

性皮膚炎的敏感度分別為79.41%、54.14%、95.31%，特異度為92.31%、100%、64.54%，11項建議的鑑定性特徵及導因中有8項總正確率達85%以上。

樣本數量對最大熵物種分布模式 (MaxEnt) 準確度之影響：以臺灣水青岡為例

為了解決國家縮寫三碼roc的問題，作者江鴻猷 這樣論述：

物種分布模式的準確度除了因物種、模式方法、解釋變數和研究尺度等因子而有所差異外，亦受到樣本數量的影響。本研究以40 m間距對臺灣水青岡 (Fagus hayatae) 分布區進行等距取樣，可獲取1~8,014個分布樣點，並選取8項環境預測變數，以MaxEnt為物種分布模式方法，用AUC (area under the receiver operating characters curve)、TSS (true skill statistic) 和Kappa評估MaxEnt成效，藉以比較不同樣本數量所建構之模式的差異。結果顯示隨著樣本數量增加，MaxEnt模式準確度也隨之增加，直至達到最大準確

度後趨於緩和，其原因為建構模式的環境變數估計值會隨樣本數量的增加而減少其不確定性；但根據AUC指標顯示，過量的樣本 (如2,008、8,014點) 會使模式準確度略為下降，另一方面本研究也顯示部分小樣本 (10點以下) 建構的模式亦表現良好，證實小樣本在特定的取樣條件下，仍可建立具有可信度的模式；本研究結果顯示，35~200個無空間偏差之物種出現點應是合宜的樣本數量。評估模式表現之3種指標並不一致，其中Kappa明顯受到普及率之影響，並不適用於評估樣本數量對物種分布模式之影響。由折刀分析法 (jackknife analysis) 和主成分分析 (principal component ana

lysis) 評估8個環境變數對模式的重要性之結果發現，年降水量、降水季節性、溫度季節性和溫量指數等4個環境變數對模式的貢獻度較高，證實熱量及水分因子對臺灣水青岡具有重要的影響性。棲地適宜度預測分布圖顯示，包含過去曾發現臺灣水青岡分布的部份地區，可能因競爭或氣候變遷，造成族群消失，或是該地族群過於稀少而未再發現，未來應進一步調查，以釐清臺灣水青岡的分布，或藉由氣象資料，探討環境變化，推斷臺灣水青岡分布減少之原因。