作者：中國醫藥大學附設醫院 皮膚科 蔡逸群 醫師

以前都是看別人整理過的資料

自從大六上了實證醫學的課，對文獻的搜尋和證據等級有初步了解，intern 和住院醫師時，也大膽地去參加兩次 EBM 競賽。

回歸核心，實證醫學是希望我們能使用現有最佳證據來治療病人，而統合雙盲隨機對照研究的 systematic review and meta-analysis 就是目前的最佳解。

以前的自己只能查資料，看別人整理後的東西，從來沒想過自己也來寫傳說中證據等級最高的 systematic review and meta-analysis。

用 CMA 跑出圖表超有成就感

直到去年《青年醫學研究論壇 2016》聽到張凱閔醫師和謝孟樵醫師，講到他們親身寫出研究論文的經驗，才知道原來這是辦得到的！所以後來看到統合分析工作坊開課，我立馬報名。

在閱讀課前指定論文時，一步一步寫下自己比較少接觸的名詞，Jadad score、Newcastle-Ottawa quality assessment scale、I ² test、funnel plot and Egger’s test，一個一個 Google。漸漸地，也越來越期待上課的日子。

在互動實作的時間，透過新思惟預先準備的 Excel 數據，按照步驟，真的就用 CMA 作出一張一張有模有樣的圖表，forest plot、subgroup analysis、funnel plot，雖然知道這只是個作業，因為重點是怎麼整理出可以拿來分析的變項、選什麼作 subgroup analysis 降低異質性，但能在兩點前親手完成作業上傳真的相當有成就感，似乎未來自己也能完成一篇統合分析。

細心教學拆解論文架構

張凱閔醫師一開始就教我們設定 primary outcome，要區分是連續或是類別變項，連續性變項要特別注意方向性；標準差 (SD) 是描述母體分布，而標準誤 (SE) 是描述取樣平均值的分布；odds ratio 和 risk ratio 是不同的比率變項；分析時選 fixed or random effect model 的不同，會影響權重。

I ² test 可以用來分析異質性，但我們必須利用自己的背景知識分組分析，或許就可以從無效的結果找到新發現，最後利用 Egger’s test 及 funnel plot 分析出版偏誤。

曾秉濤醫師很細膩地把整個流程為我們解說一次，method 要照格式來寫 database (keyword)、outcome (data extract)、statistics (software)。

Result 要特別說明為何排除，文 / 表 / 圖呈現；PHS 三大元素 (publication bias、 heterogeneity、subgroup meta-analysis)，小心過大的standardized MD，異常數據的來源可能是 SD 與 SE 分不清；pre-post correlation (0.5)，standardized by (Post score SD) 的設定；discussion 要整理記憶，論述和前人的不同，提出發現的現象，最後用兩句話總結重點，承先啟後，提出建議。

至於要怎麼開始，真是精彩絕倫，要先區分冷熱主題與 IF 目標，關鍵字 (K1) and (K2)，(K1 or A1) and (K2 or A2)，(K1) and (K2) and (A3)。A 的來源可以是 MeSH term、首頁最常關聯字，冷的主題要考慮合理工作量 50-200 就是個好機會，熱的主題 50-200 or >200 都是好機會，接著是標題 / 摘要 /關鍵字的 N-1 原則（N>4 重設），每留下 20 篇文章，可找到三篇可用。

Solo 文章可以自己分組比較，連續變項 mean / SD / sample size / p value 最重要 => standardized MD & Difference in means，類別變項 event rate / sample size 最重要 => Odds ratio & standardized MD。

上面很細碎地寫出很多投影片上的細節，但我覺得字字珠璣，都是兩位講師提示的重點，再寫一遍，希望能更加深印象，也希望未來能再寫一篇 meta-analysis 論文刊登心得。

最新活動