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國立臺北護理健康大學 健康事業管理研究所 邱尚志所指導 游千嬋的 評估第二型糖尿病患者自我管理及家庭支持與併發症之發生風險 （2020），提出E17 LED關鍵因素是什麼，來自於糖尿病、自我管理、家庭支持。

而第二篇論文國立臺灣大學 臨床牙醫學研究所 林立德、王東美、李宗憲所指導 鄧智仁的 修正之 CIE 色差公式於臨床牙科比色應用 （2020），提出因為有 臨床牙科比色、數位比色機、修正後 CIE 色差公式、比色環境的重點而找出了 E17 LED的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了E17 LED，大家也想知道這些：

E17 LED進入發燒排行的影片

絶対誰にも言わないでください。


＜もくじ＞
0:00 魔理沙が隠し事してる件
0:52 私たちの秘密基地シリーズ
2:06 クローゼット紹介
3:10 今回用意した物
4:01 デスク組み立て
5:05 壁掛けライト
6:04 壁掛け用の便利アイテム
7:10 設置
9:08 いったん完成
10:23 まとめ。

■関連動画
【新デスク】新しいPCデスクが届いたのでこれからも頑張っていきたいです。
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【ロフト部屋】ロフト秘密基地！だらだらするためにPCデスクを作ります！
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HEKTAR ヘクタル
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RYET リーエト
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評估第二型糖尿病患者自我管理及家庭支持與併發症之發生風險

為了解決E17 LED的問題，作者游千嬋 這樣論述：

摘要目的:為了提升糖尿病患者對於糖尿病的自我管理，以降低長期糖尿病併發症之發生風險，因此我們針對第二型糖尿病患者進行自我照護行為的評估，並探討其自我管理與併發症之發生風險。方法:本研究將問卷資料及醫院資訊系統(HIS)之相關資料串連，並使用SAS 4.0中文版進行描述性統計，以次數、百分比描述人口學基本特性及問卷每題回答狀況；最大值、最小值、平均數及標準差描述問卷基本特性；而利用卡方檢定(chi-square test)及變異數分析（Analysis of variance，ANOVA）分析變項是否存在顯著差異，並以交叉表探討不同變項與併發症之間的關聯性，再使用SPSS 22.0版將家庭支持

問卷利用因素分析(Exploratory Factor Analysis, EFA)，分出其不同的面向；最後使用存活分析Cox proportional hazard model (Cox regression)分析各變項對於併發症發生時的風險。結果:本研究問卷發放期間為109年3月至6月，發放124份問卷，經過排除重複填答，共有119份問卷進入統計分析；受訪者中有約九成的受訪者與家人同住且曾經接受過衛教；使用三種(含)以上方法控制血糖的占63%(75位)；然而有62位(52.1%)的人有併發症的發生；從變項與併發症之發生風險間的關聯可知，家庭支持-情感面向與併發症之發生呈顯著的負向關係(p=

0.01)；生化數值中收縮壓與併發症之發生呈顯著正向關係(p=0.0264)，而低密度膽固醇則相反，呈現負向關係，且達統計顯著(p=0.0126)；在存活分析部分，隨著時間改變，罹患糖尿病平均年數越久、家庭支持-情感面向分數越高，發生併發症的風險越低，且達到統計顯著(p=0.0443, p=0.0154)，然而生化數值中的糖化血色素數值越高，隨著時間改變，發生併發症的風險也達到統計顯著增加(p=0.0480)。結論:由於研究的受限，無法由研究結果看出病患自我照護行為與併發症的發生風險有明顯的關係，但我們不能否認自我管理對於糖尿病控制的重要性，而家庭支持仍是影響其很大的因素，如何促進病患的自我照

護行為是我們未來需要注重的目標。關鍵字:糖尿病、自我管理、家庭支持、併發症、因素分析及存活分析

修正之 CIE 色差公式於臨床牙科比色應用

為了解決E17 LED的問題，作者鄧智仁 這樣論述：

在現代審美牙科蓬勃發展下，補綴治療中的成功要素之一，代表著補綴物與自然牙齒之間的顏色必須相當接近。因此，臨床比色的重要性水漲船高。由於人類辨識色彩的影響要素非常多，亦有心理與主觀的成分存在，因此以數字化方式呈現，可以降低誤差並便於傳遞訊息。顏色數字化除了可以標定顏色，還可以計算兩種顏色之間的差異程度。目前於牙科領域中主要使用的色差公式為 CIEL*a*b* (CIELAB 色彩空間)。然而此公式因為與人眼感之一致性不足已被證實有修正之必要性，在我們的實驗團隊中，汪芸如(2017)即曾推導並擬合出修正後之 CIE 色差公式。故本實驗目的在於找出修正前後的 CIE 色差公式應用上的差異，在標準光

源環境下，透過 25 位受試者目測觀察來驗證其結果。第一階段實驗室端，7 個 Vitapan 和 3 個 3-D Master 色片被選為目標色片，並藉由修正前後之公式分別選出色差最小色片與其比較，受試者以目測選出最接近色片。平均 51.8%選擇修正後公式之色片，無顯著差異(p=0.64)。但細究在修正前後公式色片的 ΔE 比值介於 0.8~1 之間時，勝率則提升到 57.4%，並有顯著差異(p=0.047)。性別與主眼差異則並未影響第一階段的實驗結果。第二階段臨床端，25 顆自然牙被選為目標牙齒。平均 57.8%選擇修正後公式之色片結果，無顯著差異(p=0.385)。但找出 ΔE 比值介於

0.8~1 之間時，勝率如預期提升到 80%，但因樣本數過少而無顯著差異(p=0.122)。整體比色機的選擇率，按照原本的公式色片結果是 42.4%，如果按照前面的條件下使用修正後 CIE 色差公式，選擇率將會提升至 51.2%。雖然沒有顯著差異(p=0.086)，但選擇率提升了 8.8%，較原本的結果比例增加 20.8%。最後問卷結果，平均 1.76/2 分贊同比色機有助於臨床比色速度，平均 1.24/2分贊同比色機有助於臨床比色準確度，專科與否與性別並未影響問卷結果。

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