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這兩本書分別來自雅典文化 和人民軍醫出版社所出版 。
臺北醫學大學 臨床醫學研究所應用實證醫學碩士在職專班 侯文萱所指導 吳率璠的 按摩、穴位按壓和反射治療改善癌症病人的睡眠品質：系統性文獻回顧與網絡統合分析 （2021），提出面積單位英文縮寫關鍵因素是什麼，來自於徒手治療、按摩、睡眠品質、癌症、穴位按壓、反射治療。
而第二篇論文國立臺灣大學 公共衛生碩士學位學程 張淑惠所指導 許淑嫻的 以台北市到院前心肺停止資料建構終止心肺復甦術規則 （2019），提出因為有 到院前心肺停止、終止心肺復甦術規則的重點而找出了 面積單位英文縮寫的解答。
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單字急救包(附mp3)
為了解決面積單位英文縮寫 的問題，作者陳久娟 這樣論述：
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按摩、穴位按壓和反射治療改善癌症病人的睡眠品質：系統性文獻回顧與網絡統合分析
為了解決面積單位英文縮寫 的問題，作者吳率璠 這樣論述：
研究動機： 世界衛生組織（World Health Organization）下屬的國際癌症研究機構（International Agency for Research on Cancer）所做的全球癌症資料庫估計，2020 年全球新增一千九百三十萬癌症案例，而這些癌症病人卻有約三分之一到一半以上都被診斷有失眠症。癌症病人的睡眠困擾對於病情與恢復健康的影響甚大，他們的失眠原因是多面向的，因此無法單靠來藥物治療。徒手治療（manual therapy）中的按摩、穴位按壓和反射治療是最常見、被普遍運用於促進睡眠，能夠改善疼痛、放鬆身心，對於改善睡眠困擾有實質上的幫助，此外還有操作的方便性、
病人的接受度高，以及介入不受限於特定場所等優點。研究目的： 本研究透過系統性文獻回顧和網路統合分析了解按摩、耳穴和穴位按壓以及反射治療對癌症病人睡眠的介入效果排名與臨床價值。研究方法：本研究設計為隨機對照試驗（Randomized Control Trial, RCT）的系統性文獻回顧與網絡統合分析，納入的參與者為癌症病人，介入為按摩、耳穴按壓、穴位按壓和反射治療，對照設為控制組、常規照護、按摩、耳穴按壓、穴位按壓或反射治療，並選擇匹茲堡睡眠品質量表（Pittsburgh Sleep Quality Index, PSQI）作結果測量之分析。搜尋的資料庫為PubMed、Embase、CI
NAHL、華藝線上、中國知網和萬方數據，並不限語言且有包含灰色文獻。文獻的評讀工具為Revised Cochrane risk-of-bias tool for randomized trials（ RoB 2），網絡統合分析的軟體以R語言的netmeta套件為主，並使用對網絡統合分析的信心評估工具（Confidence in Network Meta-Analysis, CINeMA）做信心分級（Confidence rating）。研究結果： 共納入36篇文獻中英文隨機對照試驗進行系統性文獻回顧，其中33篇進行網絡統合分析，樣本數共2618，包含8種網狀節點：按摩治療（massage
, MASS）、耳穴按壓（auricular acupressure, AURI）、穴位按壓（acupressure, ACUP）、耳穴+穴位按壓（auricular acupressure + acupressure, AURI+ACUP）、反射治療（reflexology, REFL）、常規照護（usual care, TAU）、安慰劑（placebo, PLAC）和控制組（control group, CONT）參與比較，其中癌症種類、病人年齡、介入區域和時間的分布甚廣。最頻繁被選用的耳穴為耳神門（Shenmen）、皮質下（Subcortex）和肝（Liver），最常用的穴位是合谷（LI
4）、三陰交（SP6）和內關（PC6）。不良事件（Adverse event）為少數且輕微。 網絡統合分析的結果顯示符合條件的文獻因為介入對象、區域、時間、頻率的多樣性呈現組內的高異質性（I2= 95.3%），組間的比較顯示沒有不一致性（Q= 1.68, p-value= 0.1945）。大部分的偏差由隨機分派過程、盲性和介入與測量時間的不明確所導致。以對照組作為比較基準之下，其餘介入效果皆有顯著差異，以P-score由高至低的排名為耳穴+穴位按壓（MD=-8.85, 95% CI=-13.13 to -4.57）、按摩治療（MD=-7.07, 95% CI=-10.71 to -3.
42）、反射治療（MD=-6.97, 95% CI=-8.69 to -5.24）、耳穴按壓（MD=-6.22, 95% CI=-9.23 to -3.21）、穴位按壓（MD=-5.87, 95% CI=-8.98 to -2.76）、安慰劑（MD=-3.78, 95% CI=-7.19 to -0.38）和常規照護（MD=-3.55, 95% CI=-6.52 to -0.58）。比較校正型漏斗圖（‘comparison-adjusted’ funnel plot）顯示在耳穴按壓與常規照護的比較有出版偏差，並經敏感性分析發現移除離群值之後會些微降低異質性（I2= 93.7%）。 信心分
級（Confidence rating）的分析結果，在介入比較對照為高（High）的是按摩治療（比較控制組與常規照護）、反射療法（比較常規照護）。中（Moderate）的是耳穴合併穴位按壓（比較安慰劑、控制組與常規照護）、反射療法（比較控制組）、耳穴按壓（比較控制組與常規照護）和穴位按壓（比較控制組）。不同治療間的相互比較之信心分級（Confidence rating）為中（Moderate）的有耳穴按壓（P-score=0.61）比較穴位按壓（P-score=0.52）。結論： 按摩、反射治療、耳穴按壓及穴位按壓這些徒手治療在搭配常規照護的施作之下，對於促進癌症病人之睡眠品質都有顯著的
效果，而且與控制組相比的信心分級也皆為高到中等，不良事件為輕微且少數。日後的研究建議發展多語言的操作教學、標準化的治療方式和探討最佳的施行時間與強度，期待這些徒手治療能夠普遍成為改善癌症病人睡眠品質的輔助療法，並作為訂定臨床指引的參考。
實用麻醉手冊（第6版）
為了解決面積單位英文縮寫 的問題，作者孫增勤（主編） 這樣論述：
孫增勤主編的《實用麻醉手冊(第6版)(精)》在前5版的基礎上修訂而成，共16章。前4章重點介紹麻醉基礎知識，包括麻醉科的組織與設備，麻醉管理，麻醉生理學、藥理學基礎和麻醉前准備等；第5～10章詳細介紹了各種麻醉方法，各專科手術麻醉、特殊患者手術麻醉方法，麻醉監測，麻醉輸液和並發症防治等；后6章分別介紹了重症搶救與復蘇，麻醉治療，疼痛治療，重症監護及麻醉常用藥物等。本版從內容到編排形式均做了較大調整充實，比第5版內容更新穎，編排更合理，反映了當前麻醉學的最新進展及作者近50年的經驗積累。本書適合麻醉專業人員和手術科室醫師閱讀參考，也可作為醫學院校麻醉系專業的參考教材。孫增勤，
男，1940年10月25日出生，陝西省三原縣籍，副主任醫師。中華醫學會會員、中華醫學會疼痛學會會員。曾任中華醫學會麻醉學會甘肅分會副主委，空軍麻醉專業委員會副主委等。大學本科，1966年西安交通大學醫學院醫療專業畢業。1967年從事臨床醫療。1968年特招入伍，1971年從外科醫師轉為麻醉科醫師。1983—1998年任解放軍473醫院(國內首批三甲醫院)麻醉科主任。2000年至今任佛山市第一人民醫院(三甲醫院)及佛山夢露醫學整形美容醫院副主任醫師。20世紀70年代初籌組解放軍473醫院麻醉科。師從國內著名麻醉專家田貴祥、靳冰教授，專業水平提高快，專科發展步子大。在設備條件艱苦、人員缺少及工作極
其困難的環境下，開展新業務、新技術40余項。1993年麻醉科在全院率先達到三甲醫院的標准。1993年出席巴黎第七屆國際疼痛大會，作學術報告。1996年出席紐約國際麻醉大會，交流學術論文，在國際講台上率先為麻醉專業爭取到發言席位。從事臨床麻醉專業40余年來，對麻醉基礎理論、臨床應用、疼痛治療和復蘇搶救等方面，積累了豐富的經驗。曾主編《實用麻醉手冊(1、2、3、4、5版)》《實用麻醉技巧》《麻醉失誤與防范(1、2版)》《新編麻醉藥物實用手冊》《微創外科手術與麻醉》《醫學美容整形麻醉》和《健康面對面、抗老與防衰(1、2版)》等專着10余部。發表學術論文40余篇，榮獲國家、軍隊科學技術進步3等獎等共8
項。
以台北市到院前心肺停止資料建構終止心肺復甦術規則
為了解決面積單位英文縮寫 的問題，作者許淑嫻 這樣論述：
研究目的到院前心肺停止病人 (out of hospital cardiac arrest, OHCA)的存活率很低，西方國家使用終止心肺復甦術規則（termination of resuscitation, TOR），以減少不必要的運輸並重新分配有限的醫療資源。目前國際上之終止心肺復甦術規則尚未於台灣施行，且其預測台灣到院前心肺停止病人死亡的表現無法達到無效醫療定義。故此藉此回顧性研究建立適合台北市之終止心肺復甦術規則。研究方法本研究資料來自於2013/1/1-2017/12/31之台北市到院前心肺停止病例登記冊，目的為建立模型以預測到院前心肺停止患者其預後，主要結果為出院死亡，次要結果為
出院之不良神經學預後。資料進行單變量分析，找出與主要結果及次要結果相關且具統計意義之自變項。資料進行一次拆分，隨機抽取2/3的資料作為推導組，1/3資料作為驗證組。以推導組資料進行多變量迴歸分析，建構迴歸模型，並利用ROC曲線下面積（area under the curve, AUC），由多個模型中選取最佳模型，並使用驗證組資料對最佳迴歸模型進行驗證。研究結果結果顯示，不論依變項為以出院死亡，或依變項為出院不良神經學預後，其最佳迴歸模型為同一個，最佳迴歸模型之自變項包含目擊倒下、到院前電擊、到院前恢復自發性心跳。對出院死亡之預測其推導組之PPV (positive predict value)
為97.65 (95%CI: 97.13-98.17)，AUC為0.73 (95%CI: 0.71-0.74)；於驗證組之PPV為97.37 (95%CI: 96.59-98.14)；其AUC為0.72 (95%CI: 0.69-0.74)，在推導組或驗證組，其PPV皆