問題的答案無所不包論文書籍站
國立政治大學 俄羅斯研究所 洪美蘭所指導 卓泠安的 俄羅斯與中國「一帶一盟」合作之研究（2015-2019年） （2020），提出AE101 TRD關鍵因素是什麼，來自於一帶一盟、歐亞經濟聯盟、區域經濟整合、莫斯科─喀山高鐵、中華人民共和國與歐亞經濟聯盟經貿合作協定。
而第二篇論文臺北醫學大學 藥學系(碩博士班) 吳姿樺所指導 洪瑜均的 憂鬱症病患用藥時序型態之視覺化分析 （2016），提出因為有 憂鬱症、難治型憂鬱症、病歷回顧、視覺化分析、EventFlow的重點而找出了 AE101 TRD的解答。
俄羅斯與中國「一帶一盟」合作之研究（2015-2019年）
為了解決AE101 TRD 的問題，作者卓泠安 這樣論述：
中俄2015年簽屬《關於絲綢之路經濟帶建設與歐亞經濟聯盟建設對接合作聯合聲明》開啟俄羅斯、白羅斯、哈薩克、亞美尼亞、吉爾吉斯等歐亞經濟聯盟成員國與中國5+1的「一帶一盟」雙邊合作。本研究目的聚焦於探討俄羅斯與中國「一帶一盟」合作對俄羅斯以及對整體國際經濟環境所造成的效應。藉由具體分析「一帶一盟」現有最主要的成果 - 《中華人民共和國與歐亞經濟聯盟經貿合作協定》，以及俄羅斯與中國「一帶一盟」合作中現況問題項目 - 「莫斯科─喀山」高鐵建設後發現，透過雙邊經貿合作協定的落實，消除貿易壁壘讓俄羅斯不但收穫三種貿易效果，助益俄國經濟與世界接軌，且在與中國密切合作中也獲得技術及研發資金、提升俄羅斯
對外經貿合作的談判籌碼，最終也有助於達成普欽推動的「大歐亞夥伴關係」。 有關「一帶一盟」對於國際經濟環境的影響，從分析「一帶一盟」合作對歐盟國家、中亞國家、東協十國及後續加入形成「區域全面經濟夥伴協定」的日、韓、紐、澳等亞太國家，甚至遠在太平洋東側的美國之影響發現，「一帶一盟」合作確實能夠影響區域乃至全球的經濟思潮。但是，從分析高鐵建設項目中發現，俄羅斯經濟二元化導致資金不足的問題，以及該國對與中國合作建設跨境交通基礎設施的態度，皆衍生出「一帶一盟」未來合作可能須面對的許多問題。
憂鬱症病患用藥時序型態之視覺化分析
為了解決AE101 TRD 的問題，作者洪瑜均 這樣論述：
憂鬱症 (major depressive disorder, MDD) 治療在臨床上仍有三分之一的病人無法達到有效緩解，且未達理想治療反應的憂鬱症，容易有再發或是復發的情形。然而，目前針對難治型憂鬱症 (treatment-resistant depression, TRD) 的藥物治療之準則仍未有定論。故本研究的目的為藉由以病歷回顧之分析方式，搭配視覺化分析工具來統合分析病患的處方用藥型態與趨勢。研究方法：首先，建立用藥時序之視覺化分析方法，運用程式輔助數據預處理病歷上所收錄來自臺北市醫學中心精神科門診就診之憂鬱症病患診斷及用藥資料，分別利用接收者操作特徵曲線 (Receiver Ope
rating Characteristic Curve, ROC curve) 分析、Pearson''s chi-squared test進行難治型憂鬱症評量方法 (Treatment Resistance to Antidepressants Evaluation Scale for Unipolar Depression, TRADES-UD) 於TRD病患之判斷及驗證，並依結果條件將病患分成四群:包含好治且有治療反應 (ER)；好治但未達治療反應 (EN)；難治但有治療反應 (DR)；難治且未達治療反應 (DN)；再搭配EventFlow電腦軟體來將憂鬱症病患用藥時序之紀錄以圖形的方式
呈現，進行後續用藥之視覺化分析。研究結果：本研究共收錄97位憂鬱症病患並追蹤其診斷為MDD後兩年之病歷紀錄，78.4%為女性；平均年齡為52.9 ± 13.2歲；平均發病年齡為44.4 ± 13.5歲；在確診為MDD兩年後，有接受BDI-II評量者其平均分數為17.0 ± 14.5 (n = 82)。藉由ROC分析比較得知TRADES-UD評量分數4.5分搭配在確診為MDD第12.5個月開始無須換藥，較能準確預測病患之難治與否（AUROC = 0.702）。整體來說，於MDD確診之後，醫師開立的第一個藥物以SSRI藥理類別人數最多 (n = 47)，當中最常使用的藥物為Sertraline (
n = 16; S)；有80.0%使用Paroxetine、76.9%使用Fluoxetine的病患為有治療反應之族群 (ER, DR)。開立的第一個藥物為SNRI藥理類別有30人，當中最常使用的藥物為Venlafaxine (n = 22; V)；有60.0%使用Duloxetine的病患為有治療反應之族群 (ER, DR)。此外，有70.0%使用Fluvoxamine、44.8%使用Sertraline、41.4%使用Venlafaxine的病患為DN族群。結論：運用程式輔助數據預處理，可讓本研究資料處理更為便捷，亦可將人工錯誤率降至最低。所利用之TRADES-UD評量，經統計預測憂鬱症之
難治與否之病患分群結果，近六成與兩年後之BDI-II評量結果相符。利用之視覺化軟體工具於MDD病患病歷回顧分析得知：S/V分別為兩藥理類別第一個開立的藥物且仍有近四成曾服用該藥物的MDD病患屬於難治且未達治療反應者；未來可應用於快速洞察病患用藥之型態，以利訂定難治型憂鬱症的藥物治療用藥時序準則。