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GA到GA4: 掌握網站數據分析新工具的技術原理與商業思維

為了解決ga追蹤碼的問題，作者張秉祖 這樣論述：

快速上手 GA 4，建立工具操作與商業經營的緊密連結！ 　　GA 4 與通用版 GA 的異與同 　　企業的導入策略與步驟 　　報表結構與數據判讀 　　「事件導向」的數據模型 　　手把手完成 GA 4 事件相關的設定 　　GTM 簡介 　　深入解析 utm 參數的應用 　　以 AI 為基礎的豪華版「探索」分析圖表 　　以數據分析支撐商業決策的實例探討 　　Google 分析 (GA) 雖然已是大部分企業的標準配備，但因為工具的複雜與善變，讓不少有多年經驗的使用者，仍然覺得難以親近。而新版 GA 4 問世，數據模型的跨代改變，複雜度遽增，更加深了大家的焦慮感。 　　但如果使用工具時，除

了操作，還能夠細究其技術邏輯，深入理解工具反映的商業概念，則會發現複雜、善變的背後，其實有一定的脈絡可循。 　　本書的設計，以技術架構為經，透過實作範例，完整執行 GA 4 事件設定與進階分析流程，讓負責操作的朋友，可以與通用版 GA 無縫接軌，快速上手；同時以商業策略為緯，詳細解釋了 GA 4 各種功能與報表，在商業情境中的具體意義與應用策略，讓無需動手的決策人員，也可以透過本書，具體瞭解 GA 4 到底在做什麼。  

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腎移植與腎移植術後使用mTOR免疫抑制劑與罹患全癌症與大腸直腸癌風險的相關性

為了解決ga追蹤碼的問題，作者楊安筠 這樣論述：

目前腎移植患者被認為可能有較高罹癌風險，其中可能造成因素為腎移植患者必須服用的免疫抑制劑。多數使用的免疫抑制劑中只有 mTOR 類藥物被許多研究推測有降低罹患癌症風險的可能性，但仍未獲得一致結論。臺灣自民國 71 年來，惡性腫瘤皆為十大死因之第一名，大腸直腸癌發生率與死亡率又長年高居所有癌症的前三名。因此，本研究目的係探討腎移植與發生大腸直腸癌或全癌症風險之相關性及探討腎移植患者服用 mTOR 免疫抑制劑與罹患大腸直腸癌及全癌症風險之相關性。本研究設計為回溯型世代追蹤研究，採用全民健保資料庫 2000 年承保抽樣歸人檔(LHID2000)為研究材料。研究對象為於2000 年 1 月

1 日至 2008年 12 月 31 日間，20 歲以上在保者出現腎移植診斷代碼(ICD-9-CM V42.0 與 996.81)之 4,886 位腎移植病患為暴露組，未出現腎移植診斷代碼者為非暴露組(共19,544位)。腎移植患者中有86 人服用 mTOR 免疫抑制劑者。所有研究對象皆追蹤至 2013 年 12 月 31 日。暴露組與非暴露組以年齡、性別、醫院權屬別及共病症(包括:糖尿病、高血壓、高血脂症、冠狀動脈心臟病、缺血性心臟病、腦血管疾病與慢性阻塞性肺疾病)計算傾向分數(propensity score)進行 1:4 配對。本研究利用 Fine-Gray 競爭風險存活分析(compe

ting risk survival analysis)，來估計腎移植及服用mTOR免疫抑制劑與罹患大腸直腸癌及全癌症風險之風險比(hazard ratios, HRs)與 95%信賴區間(confidence intervals, CIs)。結果顯示經校正年齡、性別、醫院權屬別及共病症傾向分數後，腎移植患者罹患全癌症及大腸直腸癌之HR分別為2.35 (95% CI=2.10-2.62)及1.02 (95% CI=0.64-1.64)。腎移植患者服用 mTOR 免疫抑制劑罹患全癌症及大腸直腸癌之HR分別為 10.01(95% CI=2.64-38.60)及1.81(95% CI=0.47-7.

00)。本研究結果顯示，腎移植及腎移植患者服用mTOR 免疫抑制劑、與提高全癌症發生風險有顯著相關。但腎移植及腎移植患者服用 mTOR 免疫抑制劑則與大腸直腸癌發生無顯著相關。因此，有待後續研究來驗證本研究結果以及探討針對腎移植患者服用 mTOR 免疫抑制劑之致病機制。