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group by多個欄位的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦甘長春寫的 MySQL資料庫管理實戰 可以從中找到所需的評價。
臺北醫學大學 醫務管理學系碩士在職專班 簡文山所指導 邱彥蓁的 以人工神經網路(ANN)分析心臟衰竭再住院的危險因子 （2021），提出group by多個欄位關鍵因素是什麼，來自於心臟衰竭、再住院、人工神經網路、模型預測。
而第二篇論文國立陽明交通大學 衛生福利研究所 李玉春所指導 陳千如的 2017年門診部分負擔調整對糖尿病患有效醫療服務利用之影響 （2021），提出因為有 全民健康保險、部分負擔政策、糖尿病、有效醫療服務、糖尿病照護的重點而找出了 group by多個欄位的解答。
MySQL資料庫管理實戰
為了解決group by多個欄位 的問題，作者甘長春 這樣論述：
《MySQL資料庫管理實戰》詳細介紹了MySQL資料庫管理從入門到實戰在內的所有知識。《MySQL資料庫管理實戰》共分為18章，主要介紹了MySQL資料庫的系統管理與基本操作，MySQL資料庫的流程式控制制及函數、日期時間處理、分組統計、多表聯合操作，以及MySQL資料庫的內部工作原理、存儲引擎、事務處理、存儲程序開發、備份恢復、性能優化等內容。 《MySQL資料庫管理實戰》步驟詳細，示例豐富，以實戰為主，講解直擊MySQL資料庫的本質，特別適合有志於從事資料庫開發與設計的入門級讀者閱讀。本書還可以供開設了資料庫課程的高等院校的師生閱讀，以及作為相關IT培訓機構的參考圖書
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以人工神經網路(ANN)分析心臟衰竭再住院的危險因子
為了解決group by多個欄位 的問題，作者邱彥蓁 這樣論述：
研究目的：以人工神經網路及統計運算方法預測人口學特徵與疾病因子對於心臟衰竭再住院的影響程度。研究方法：本研究以次級資料進行分析，運用北部某醫學大學臨床研究資料庫資料，採人工神經網路(Artificial Neural Network, ANN)演算法來預測心臟衰竭住院病患再住院的危險因子，本研究個案之基本人口學特徵為年齡、性別、BMI；疾病因子為高血壓、高血脂、冠狀動脈疾病、心肌梗塞、糖尿病、慢性阻塞性肺病、慢性腎臟病。研究資料區間自2010年01月01日至2020年12月31日，總樣本數為3,256筆，以R軟體進行隨機分組，分為75%訓練組(N=2,442)及25%測試組(N=814)，透
過輸入變項之不同，進行各模組間比較。每項模組訓練以十折交叉驗證進行試驗，取其準確度最佳之結果作為評估心臟衰竭再住院模型之標準。最後針對選擇出的最佳模組，呈現各變項在神經網路模型中的相對重要程度。研究結果：經各項模組比較後發現，納入所有變項之模組表現最佳，測試組之敏感度為94.49%、準確度為80.96%，以及ROC曲線下面積為85.96%，其表示各項危險因子納入模型中對於預測結果皆有幫助。最後，依據此結果進行變項重要性評估，結果發現，慢性腎臟病為影響心臟衰竭再住院最重要的危險因子，比例為19.86%，糖尿病則次之(11.78%)，冠狀動脈疾病位居第三(10.82%)。影響較小則為BMI(6.0
3%)及高血壓(6.27%)。結論：依據本研究結果，納入所有危險因子之模組表現最佳，亦表示各項危險因子對於心臟衰竭再住院患者皆有其影響性。目前國內多數醫療器材廠商較難取得疾病患者原始資料，來輔助產品之優化，期望可透過本研究實際的預測結果，將各項危險因子之影響程度提供醫療器材廠商增強儀器訓練及模型校正，達到產品最佳化之精準預測能力。
2017年門診部分負擔調整對糖尿病患有效醫療服務利用之影響
為了解決group by多個欄位 的問題，作者陳千如 這樣論述：
中文摘要研究背景及目的為了減少道德危害風險，我國全民健康保險有部分負擔之設計。為配合分級醫療政策之推動，在歷經多次部分負擔調整後，2017 年 4 月 15 日門診部分負擔的調整與過往不同，調漲未經轉診至醫學中心就醫者，並調降經轉診至區域醫院及醫學中心就醫者。過去有關部分負擔的研究大多在探討部分負擔對醫療利用及費用之影響，只有少數探討其對醫療服務有效性之影響。糖尿病是一種高發生率、高盛行率、多元照顧的慢性疾病，若能早期診斷並透過適當的糖尿病照護管理可控制血糖、可降低其併發症風險和延長壽命。本研究目的在探討 2017 年新制部分負擔政策對糖尿病患有效醫療服務的影響。研究設計本研究以Donabe
dian之SPO模式及Andersen的第三代健康服務利用行為模式作為理論架構，採取類實驗設計（quasi-experiment study）中的事前事後控制組比較研究法(pre-post with-without comparison)。使用全民健保資料庫的資料，以2017年4月15日部分負擔政策的介入作為切點，比較實施前後1年對有效醫療服務利用的變化，介入組為至醫學中心及區域醫院就診之保險對象；對照組為至地區醫院及基層診所就診之保險對象，以1:1傾向分數(propensity score)配對基線時病患特性之性別、年齡、疾病嚴重度、共病等四項，以減少兩組的選樣誤差。有效醫療服務係參考美國國
家品質確保委員會委員會(NCQA)發展的健康照護有效性指標的資料庫(HEDIS)中，以完整的糖尿病照護 (Comprehensive Diabetes Care,簡稱 CDC)指標進行評估。為配合全民健保論質之付之規定，以醫療過程指標為主，並計算糖化血色素、總膽固醇及低密度膽固醇、眼底檢查及微量白蛋白檢驗等檢驗以及其過程品質綜合指數。再以廣義估計方程式 (Generalized Estimating Equation, GEE)分析差異中的差異法(Difference in difference, DID）之政策效應。 研究結果研究結果發現，在控制其他影響因素後，進行GEE分析發現部分負擔對醫
療過程指標中的糖化血色素、總膽固醇及低密度膽固醇檢驗等項目無顯著影響；但眼底檢查及微量白蛋白檢驗兩項檢查在新制部分負擔之介入後有顯著減少之趨勢；糖尿病患之過程品質綜合指數則顯著增加。研究結論及建議本研究結果發現，部分負擔政策之實施對糖尿病患之常規執行的糖化血色素、總膽固醇檢驗以及低密度膽固醇檢驗無顯著影響；但對需轉診的眼底檢查及微量白蛋白檢驗則顯著減少。建議政府制定或調整部分負擔政策時，應考量慢性病患照護之需要，並定期監測慢性病患之有效醫療服務利用情形，以避免因政策而影響到特定族群使用有效醫療服務之權益。