從 0 到 1 的各種方法
我們都曾經是研究新手，經歷過從 0 到 1 的過程。一個菜鳥，要想讓自己的名字，出現在學術期刊，最容易入門的方法，是 case report 或 letter to the editor。
不過，隨著各醫院與醫學會要求漸增，現在基本的要求，都變成得要 original article 才行。於是，臨床研究、健保資料庫研究、meta-analysis，就變成三種年輕研究者起步的主要流派。
但是，如果我們以住院醫師與年輕主治醫師來看：臨床研究 IRB 申請需要資格與時間，受試者同意書簽署需要科支持或請助理幫忙；健保資料庫研究雖然 IRB 相對容易通過，但國衛院光碟之路已斷，去加值中心則需要特別請假；meta-analysis，不需要經過 IRB，也能利用臨床之餘的零碎時間工作，自然成為越來越多人出道時的選擇。
選擇做 meta-analysis，阻力有哪些呢？分別是遭受歧視、統計不同、資源較少。
遭受歧視？
遭受歧視，是指許多長輩會認為，meta-analysis「只是整理別人的文章」，「不算是研究」，但這說法其實是站不住腳的，不管是 NEJM （這篇被引用 2000+ 次）、JAMA（這篇被引用 1000+ 次）、Lancet（這篇被引用 1700+ 次），都有許多 meta-analysis 刊登，且往往為一整個研究潮流做出重要的結論（如：HES 對 critically ill patients 究竟有益還是有害？），更別說風行全台的實證醫學潮流，其指標期刊 The Cochrane Database of Systematic Reviews，整本都是 meta-analysis。
這點初學者先不理會就好，存活才是第一要務。當然，你也可以在用 meta-analysis 站穩腳步、存活下來後，日後再拼臨床研究，讓自己的研究文體更多元。
統計不同？
統計不同，是指 meta-analysis 所需要的統計觀念與軟體，都與傳統的臨床研究不同。我們在學校或醫院，常聽到的是 mean±SD、independent t test 或 R2，但在 meta-analysis，常說的卻是 SMD、Egger’s test 以及 I2，在學習上，需要多花點心思。
資源較少？
資源較少，則是因為過去台灣不太流行 meta-analysis，相對來說，要找到臨床研究的老師，每個科多少都有幾位，要找到健保資料庫研究的老師，隨著近年台灣文章漸增，也能找到，但要找到熟悉 meta-analysis 文體，且又在你附近、願意教你的，那就非常困難。
統合分析工作坊，為你而生！
《統合分析工作坊》，就是根據「統計不同」與「資源較少」，所提出的 solution。
用新思惟一貫的高品質課程規劃，與高效率教學方法，加上廣獲好評的互動實作，以往的三大研究課程，已經帶出非常多學術起飛的校友（MEPA、CLIP、NHIRD）。
這次，我們花了一年時間，終於規劃出能達到「新思惟標準」的課程，集合優秀的講師與助教，克服「資源較少」，也用講授與實作，讓您不再害怕「統計不同」。
課程團隊有信心，雖然推出得比較晚，但這將會是在最短時間內，協助最多校友起步的新課程。歡迎與我們一起，從 0 到 1。
最新活動