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2016 / 11 / 25

課程設計概念

 

課程設計:蔡依橙 / 張凱閔

 

 

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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(MEPACLIPNHIRD)。

 

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。

 

 

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