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Primary care vs prim的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和懶人包總整理
臺北醫學大學 國際醫學研究博士學位學程 林秋烽所指導 RAHMAT DANI SATRIA的 Hematological Changes and Immunopathology in Whole Blood Infection with Dengue Virus （2021），提出Primary care vs prim關鍵因素是什麼，來自於TNF-α、vacuolization、thrombophagocytosis、dengue infection、ex vivo。
而第二篇論文臺北醫學大學 應用流行病學碩士學位學程 羅偉成所指導 廖敏如的 利用多重死因與死亡前疾病診斷紀錄解構死因分群 （2021），提出因為有 死因統計、多重死因、自我組織圖、死因分群、共病結構的重點而找出了 Primary care vs prim的解答。
Hematological Changes and Immunopathology in Whole Blood Infection with Dengue Virus
為了解決Primary care vs prim 的問題，作者RAHMAT DANI SATRIA 這樣論述：
Dengue virus (DENV) infection risks severe systemic immune reactions in patients. The condition is marked by thrombocytopenia, macrophage activation syndrome, and hemophagocytosis in severe complications. To simulate acute infection and investigate the undefined mechanisms of DENV's capacity to ind
uce cytopathic effect and underlying the progression of thrombocytopenia, we demonstrated ex vivo whole blood DENV infection. After a single day of infection, whole blood cultures contain viral non-structural protein 1 (NS1) but no further viral replication. Significant vacuolization and thrombophag
ocytosis phenomenon was seen after DENV infection. Numerous changes were found in the immunological profile, including a significant decrease in CD14+ monocytes and CD11c+ dendritic cells and decreased platelet count in the DENV infection model. In addition, we discovered abnormal TNF-α production s
trongly associated with vacuolization and thrombophagocytosis in the DENV-inoculation groups. Neutralizing TNF-α considerably rescued DENV-induced such effects. This study showed that an increase in TNF-α titers is accompanied by cellular vacuolization and thrombophagocytosis followed by thrombocyto
peniaKeywordsTNF-α, vacuolization, thrombophagocytosis, dengue infection, ex vivo
利用多重死因與死亡前疾病診斷紀錄解構死因分群
為了解決Primary care vs prim 的問題，作者廖敏如 這樣論述：
研究背景死因統計為公衛研究主要參考的健康指標之一，其中死因排名結果更經常是政府制定衛生政策時優先次序的重要參考。目前官方死因統計是以原死因選取原則為主，然而原死因選取原則包含下列限制：忽視其他提及死因的重要性、易受到醫師填寫習慣的影響、以及無法良好反映共病間的關係。因此本篇研究目的嘗試利用疾病分群(disease clustering)方法解構死因資訊，而非以單一疾病方式呈現死因統計結果，從中量化不同共病結構，再進一步探討死因分群間的特性差異。研究材料與方法資料來源包含多重死因檔、全民健保處方及治療醫令明細檔，研究對象為臺灣2018年死亡的人，蒐集其多重死因及死亡前三個月的住院診斷紀錄，並以
全球疾病負擔(Global Burden of Disease Study, GBD)的疾病分類方式取代國際疾病分類標準(International Classification of Diseases, ICD-10)的疾病代碼，整理疾病分類後進行死因分群。本研究利用SOM作為死因分群的方法，此方法不需對資料有先驗知識，在分析大量數據時相較傳統分群方法更有效率，分群的過程中也能維持資料間的拓樸關係，並以視覺化的方式呈現分群的結果，更直觀地辨識死因分群，接續利用多元邏輯斯回歸模型，探討各分群相關人口學變項的特性差異。研究結果藉由SOM的方法依照死因、疾病的特性，從所有的診斷紀錄中區分出41個死
因分群，死亡的人以男性為多數 (58.44%)，平均死亡年齡為73.89歲，以已婚 (47.75%) 和居住在都市化程度第二級 (44.84%) 的人為多數。以不同的死因資訊 (UCOD / MCOD) 和不同的疾病分類方式 (ICD-10 / GBD) 所得到的死因排名相當不同。以GBD分類的多重死因排名最接近死因分群排名的結果。人數最多的死因群為糖尿病群 (9.25%)，年齡最高的死因群是阿茲海默症群 (84.87歲)，胰臟癌群以自然死亡的比例最高 (99.83%) ，其他白血病群在醫院死亡的比例最高 (72.01%)且死亡前三個月人均醫療支出最高 (584,162.94點)，乳癌群的人居
住在較高都市化的比例最多 (49.18%) 且此地區平均收入中位數也最高 (651,397 元)，慢性肝病群居住的區域醫療資源最為匱乏，平均每位醫師需要服務的人口數最多 (1,189 人/醫師)。糖尿病的共病結構較為複雜可歸納出八個共病模式，最常共同出現的疾病為糖尿病、慢性腎臟病及缺血性心臟病。我們進一步量化各共病結構得出有特定疾病的人被分到特定共病群的比例，此結果有利於探討共病間的關係並可提供未來政策上資源分配的參考。研究結論透過死因分群的方法，能彌補以原死因統計的缺陷，並可以推估帶有不同特性的人群，得到特定死因分群的風險，進一步發掘不同疾病背後的共病結構，且透過量化各共病結構的人口比例，能
更加理解現行共病的發展趨勢，未來在制定醫療政策時便可針對不同的疾病分群規劃更精準的預防措施。