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英檢初級閱讀 滿分速成攻略：合格必勝，考遍天下無敵手 (附MP3)

為了解決i heart you中文的問題，作者拉斯曼菲,張清芳 這樣論述：

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以疾病不確定感理論發展整合性心動健康網路照顧模式提升心房顫動病人因應策略之成效探討

為了解決i heart you中文的問題，作者謝慧玲 這樣論述：

正文目錄正文目錄『表』目錄 IV『圖』目錄 V『附錄』目錄 VII中文摘要 VIII英文摘要 X第一章 緒論 1 第一節 研究背景、動機及重要性 1 第二節 研究目的 7第二章 文獻查證 8 第一節 心房顫動疾病簡介 8 第二節 疾病不確定感理論 15 第三節 疾病不確定感相關研究 22 第四節 整合性健康網路照顧模式的發展及運用 31第三章 研究架構與假設 36 第一節 研究架構 36 第二節 研究假設 37 第三節 名詞界定 38第四章 研究方法與過程 43 第一節 研究設計 43 第二節 研究對象及場所 45 第三節 研究工具 46

第四節 研究工具之信效度檢定 52 第五節 研究過程 59 第六節 研究倫量 63 第七節 資料處理與統計分析 64第五章 研究結果 66 第一節 心房顫動病人的基本屬性68 第二節 心房顫動病人的症狀困擾、疾病知識、社會支持、疾病不確定感、因應策略及心理困擾之前後測情形 76 第三節 介入「整合性心動健康網路照顧模式」對於心房顫動病人症狀困擾、疾病知識、社會支持、疾病不確定感、因應策略及心理困擾之成效 85第六章 討論 107 第一節 心房顫動病人的基本屬性現況分析 108 第二節 介入「整合性心動健康網路照顧模式」對於改善心房顫動病人症狀困擾之成效 111

第三節 介入「整合性心動健康網路照顧模式」對於改善心房顫動病人疾病知識之成效 113 第四節 介入「整合性心動健康網路照顧模式」對於改善心房顫動病人社會支持之成效 115 第五節 介入「整合性心動健康網路照顧模式」對於改善心房顫動病人疾病不確定感之成效 117 第六節 介入「整合性心動健康網路照顧模式」對於改善心房顫動病人因應策略之成效 119 第七節 介入「整合性心動健康網路照顧模式」對於改善心房顫動病人心理困擾之成效 121 第八節 研究限制 124第七章 結論與建議 125 第一節 結論 125 第二節 建議 127參考文獻 129附錄 141『表』目錄表1. 資料處理

與分析 65表2. 心房顫動病人之人口基本屬性 70表3. 心房顫動病人的疾病特性 74表4. 心房顫動病人症狀困擾、疾病知識、社會支持、疾病不確定感、因應策略及心理困擾之前測與後測結果 83表5. 以 GEE 方法探討整合性心動健康網路照顧模式於心房顫動病人症狀困擾改變之成效 86表6. 以 GEE 方法探討整合性心動健康網路照顧模式於心房顫動病人疾病知識改變之成效 89表7. 以GEE方法探討整合性心動健康網路照顧模式於心房顫動病人社會支持改變之成效 92表8. 以GEE方法探討整合性心動健康網路照顧模式對於心房顫動病人疾病不確定感之改變成效 95表9. 以GEE方法探討整合性心動健康網路

照顧模式對於心房顫動病人因應策略改變之成效 98表10. 以GEE方法探討整合性心動健康網路照顧模式對於心房顫動病人心理困擾改變之成效 103『圖』目錄圖1. 不確定感理論架構 21圖2. 研究架構圖 36圖3. 研究設計 44圖4. 流程圖 67圖5. 兩組在第三版症狀頻率-嚴重程度評估量表之症狀頻率次量表平均分數於前測、後測第一個月、第三個月與第六個月的變化 87圖6. 兩組在心房顫動知識量表平均分數於前測、後測第一個月、第三個月與第六個月的變化 90圖7. 兩組在醫療社會支持量表平均分數於前測、後測第一個月、第三個月與第六個月的變化 93圖8. 兩組在中文版Mishel疾病不確定感量表平

均分數於前測、後測第一個月、第三個月與第六個月的變化 96圖9. 兩組在簡易因應量表之應對因應策略次量表平均分數於前測、後測第一個月、第三個月與第六個月的變化 99圖10. 兩組在簡易因應量表之迴避因應策略次量表平均分數於前測、後測第一個月、第三個月與第六個月的變化 100圖11. 兩組在醫院焦慮憂鬱量表平均分數於前測、後測第一個月、第三個月與第六個月的變化 104圖12. 兩組在醫院焦慮憂鬱量表之焦慮次量表平均分數於前測、後測第一個月、第三個月與第六個月的變化 105圖13. 兩組在醫院焦慮憂鬱量表之憂鬱次量表平均分數於前測、後測第一個月、第三個月與第六個月的變化 106『附錄』目錄附錄一

心房顫動病人基本屬性量表 附錄一附錄二 第三版症狀頻率-嚴重程度評估量表之症狀頻率次量表 附錄二附錄三 心房顫動知識量表 附錄三附錄四 醫療社會支持量表 附錄四附錄五 中文版Mishel疾病不確定感量表 附錄五附錄六 簡易因應量表 附錄六附錄七 醫院憂鬱焦慮量表 附錄七

綠之歌 -收集群風-（台日高度矚目．新銳台灣漫畫家高妍首部長篇作品，上下冊不分售）

為了解決i heart you中文的問題，作者高妍 這樣論述：

《挪威的森林》作者、小說家　村上春樹 HAPPY END鼓手、〈收集群風〉作詞人　松本隆 ──推薦── 「偶然相遇的命運之人，竟讓我的夢境實現； 偶然聽見的遠方之歌，竟把我帶向了世界──」 村上春樹指定繪製《棄貓》封面及內頁插畫，搖滾巨匠細野晴臣邀請參與紀錄片拍攝 台日高度矚目．新銳台灣漫畫家──高妍──首部長篇作品，台灣．日本同步發售 － ／第一次看到高妍的畫時，有某種強烈吸引我的東西，讓我無論如何都想使用看看她的畫作。於是，我請她在我的《棄貓》這本書當中，繪製了幾幅插畫作品。多虧如此，《棄貓》成了一本非常不錯的書。在高妍的畫裡，有為了讓故事拓展開來的、散發著自然空氣般的通道——

讓所見之人內心感到舒適，喚起某種令人懷念的共鳴。 ──村上春樹 ／吶、「細野」，倘若我們的歌曲透過異國少女的「耳機」，擁抱著纖細的「孤獨」。那會是件多「美妙」的事啊？ ──松本隆 － 一個在台灣北海岸小鎮成長的少女──綠，在考上大學後獨自一人來到台北生活。雖然接觸到許多過去難以企及的事物，卻也在生活中遭遇著挫折與孤獨，直到在Live House「海邊的卡夫卡」遇見了玩樂團的少年──簡南峻。透過音樂，南峻帶著綠找回自己生活的重心，以音樂拓展了她的世界，帶她遇見了許多美好的事物；而兩人間也日漸升起了一股幽微而純粹的情感。然而，南峻在音樂路上的課題，讓他們的世界出現了一道難以跨越的裂隙……

「這故事一定要畫成漫畫，只有漫畫才能表達我想說的東西。」 自大學起即以一年約兩冊的穩定節奏自費出版插畫作品集的高妍，在台日獨立出版界早已為人熟知，作品經常一推出旋即絕版，在二手市場上亦難尋。但在養成過程中深受漫畫影響的她，目標一直是成為一個能把故事說好的漫畫家。終於，在2018年，高妍將自己愛上日本搖滾巨匠細野晴臣的經歷，轉化繪製成32頁的短篇漫畫作品《綠之歌》自費出版。沒想到，這部作品意外輾轉流傳至日本，被細野晴臣曾組的樂團HAPPY END鼓手、作詞人松本隆發現，進而轉達給細野晴臣本人，書中的真摯情感，因而真的傳達到了他手中。2019年，細野晴臣來到台灣，更主動邀請高妍參與他的生涯紀錄片

《NO SMOKING》拍攝。 同年，高妍在日本逐漸打開知名度，不僅與香港漫畫家門小雷、韓國漫畫家Byun Young Geun在東京舉辦聯展，更獲得村上春樹青睞，受邀為其新作《棄貓》繪製封面及內頁插畫，引起轟動。當時年僅23歲的高妍，已然成為國際漫畫圈一個不容忽視的名字。 經過數年準備與醞釀，2021年5月，高妍受日本KADOKAWA角川集團轄下重要漫畫月刊《Comic Beam》之邀，開啟了長篇漫畫版《綠之歌》的連載。曾於同本雜誌連載的作者有森薰（《艾瑪》）、山崎麻里（《羅馬浴場》）、丸尾末廣（《芋虫》、《帕諾拉馬島綺譚》）、和山やま（《去唱卡拉OK吧！》、《為你著迷》）、十日草輔（《

國王排名》）等，足見此漫畫雜誌在當前日本的影響力。 在經過近一年的連載後，本作品終於集結為單行本，於2022年5月25日在台灣、日本同步出版；這個日子也是1973年細野晴臣於25歲所發行的首張個人專輯《HOSONO HOUSE》的發行紀念日，因而別具意義──2022年出版《綠之歌》的高妍，同樣是25歲。 台日單行本全書裝幀設計皆由高妍親自進行，台灣繁體中文版更由她大幅加筆、修改中文化，並附贈書中重要日文歌詞翻譯摺頁，亦由她本人翻譯、設計、註解，以期由內到外，完整傳達《綠之歌》這部作品的情感與氛圍。 「《綠之歌》不單純只是一封獻給細野晴臣的情書，而是獻給──為了愛勇敢地做不曾做過、也不曾想

像過的事──對某件事物懷抱熱情、溫柔，且心思細膩的我們的情書。我能把這些青澀、有一日終究會忘卻的情感，透過《綠之歌》記錄下來，感到十分滿足且幸福。」 將你我都可能在成長中遭遇的一切，彷彿「收集群風」一般，將極度深刻、一生難遇的際遇與情感，輕盈地以淡雅、細膩的筆觸線條繪製成冊。擁有跨越語言與國界的力量的這部作品，《綠之歌》的故事，也是你我的故事。

以監督式機器學習探討電子病歷中非結構化資料對早期預測中風後功能復原後果之價值

為了解決i heart you中文的問題，作者宋昇峯 這樣論述：

中風是導致成人殘障的重要原因，中風功能復原後果的精準預測，能協助病人及家屬及早準備後續照顧事宜，衛生政策制定者也能依此預測結果適切規劃人力與資源，以投入中風病人的急性後期與中長期照護。目前的中風功能復原後果預測模型皆是以結構化資料建立，甚至最新使用數據驅動方式發展的機器學習預測模型依然是以結構化資料為主。相對的，照顧病人所製作的大量敘述式病歷文字紀錄，即非結構化資料，反而甚少被使用。因此，本研究的目的，即是使用監督式機器學習來探討非結構化臨床文字紀錄於急性缺血性中風後之初期預測功能復原後果之應用價值。在6176位2007年10月至2019年12月間因急性缺血性中風住院之病人中，共3847位病

人符合本研究之收案/排除條件。我們使用自然語言處理，萃取出住院初期之醫師紀錄及放射報告中之臨床文字紀錄，並且實驗了不同文字模型與機器學習演算法之組合，來建構中風功能復原後果的預測模型。實驗發現使用醫師紀錄時，操作特徵曲線下面積為0.782至0.805，而使用放射報告時，曲線下面積為0.718至0.730。使用醫師紀錄時，最好的組合為詞頻-倒文件頻加上羅吉斯迴歸，而使用放射報告時，最好之組合為基于轉換器的雙向編碼器表示技術加上支持向量機。這些基於純文字的機器學習預測模型並無法勝過傳統的風險模型，這些傳統模型的曲線下面積為0.811至0.841。然而，不管是以曲線下面積、重分類淨改善指標、或整合式

區辨改善指標來評估，臨床文字紀錄中的資訊的確可以增強傳統風險模型的預測效能。本研究之結論為，電子病歷中的非結構化文字經過自然語言處理後，不僅可以成為另類預測中風功能復原後果的工具，更可以增強傳統風險模型的預測效能。透過演算法來自動擷取並整合分析結構化與非結構化資料，將能提供醫師更好的決策支援。