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2021 / 4 / 21

[快訊] 曾秉濤醫師團隊，關於停經後睡眠障礙各種治療之網絡統合分析，獲 Sleep Medicine Reviews 刊登！

 

 

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文章介紹

 

停經後的睡眠障礙，到底應該用哪種賀爾蒙治療，還是用哪種安眠藥協助，仍有爭議。曾秉濤醫師團隊，預計將這個領域的相關研究，一併統合起來，指出效果與服藥遵從性比較好的選擇。

 

總計收入 43 篇隨機對照研究，並有 25 種治療，包括 32271 位女性受試者。結果發現 melatonin-fluoxetine 對睡眠障礙比安慰劑有效。對於有明顯心血管症狀的停經患者，gabapentine、口服聯合賀爾蒙治療、bazedoxifene-conjugated estrogens 等均比對照組有效。放棄治療的比例，在使用藥物介入與對照組的患者，並沒有顯著差異。不過使用 eszopiclone 與口服賀爾蒙治療的患者，因為副作用而中止治療的機率較大。

 

整體來說，對於停經後的睡眠障礙，尤其有心血管症狀者，合併 estrogen 與 progestrone 治療是有效的，而安眠藥在這種狀況似乎並無顯著效果。

 

臨床上若有一個狀況，是同時可以用很多治療方式介入，但卻不確定哪個最理想時，使用網絡統合分析，找出可能的方向，是不錯的策略，以數據指出方向，以及待解的疑惑，對於後續的研究設計將會有很大的幫忙。

 

 

恭喜曾醫師！

 

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2021 / 4 / 21

2021 / 4 / 17（六）課程照片記錄

 

 

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看 meta-analysis 的論文，想學著寫，卻不知道重點在哪裡？一篇 meta-analysis，最重要的數值是哪些，內行人在意什麼，怎麼算出這些數據？搜尋文獻時，如何最有效率，完成以發表為導向的評估？

 

「來之前有先試著思考要做的題目，但面對寫作的茫茫大海，還是會覺得不踏實。這次課程的解析，讓自己有點譜了。」

 

人人會說大道理，但遭遇的種種困難該如何克服，就不是每個人都知道了。課中，講師們用超過 300 篇 SCI 發表經驗，從「收集資料」、「歸納論文故事」、「跑統計軟體」到「呈現最有說服力的圖組」，細部拆解完成一篇 meta-analysis 的核心重點，帶你跳過一連串的試誤學習，走一條最短、最快的而且已經有人成功的捷徑。

 

走在捷徑上，你會發現，其實 meta-analysis 並不難，只要破除寫論文的心魔，避開常犯的錯誤，就能大大提升被 accept 的機會。

 

「感謝新思惟團隊能注意到許多學員學習上的小細節，並給予非常有效率的引導。」

 

新思惟推出的研究課程，一路走來協助許多校友突破寫作困境，邁入學術起飛，至今累計發表 SCI 已經超過 2300 篇！除了有校友在單一月份發表 3 篇 meta-analysis 論文，更有在住院醫師階段，產出 4 篇 IF > 5 的 meta-analysis 論文。可見掌握這個好工具之後，論文發表真的是指日可待！

 

「容易入門的軟體，搭配深入淺出的教學說明，帶來高效率的學習成效。」

 

以下，一起回顧當天熱情學習的照片記錄。

 

 

最新活動

 

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2021 / 4 / 19

2021 / 4 / 17（六）滿意度分析 與 手寫回饋

 

 

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匿名問卷統計，所有學員給籌備團隊的滿意度，全部分數皆高於 4.72 分，最高達 4.88 分，非常感謝大家給予支持與肯定。

 

根據統計，本次學員組成如下：

 

  • 新朋友佔 58%，感謝大家口耳相傳，讓更多新朋友願意來嘗試我們的高品質課程，而老朋友也繼續選擇新思惟。
  • 主治醫師佔 58%，住院醫師佔 19%，越來越多年輕醫師，願意在繁忙訓練的同時，盡早奠定研究基礎、學會寫作技能，讓自己往後的醫學職涯，邁向更好的發展。
  • 非醫療相關有 5%，醫療相關 8%，學員組成包含：藥師、護理師、博士後研究員、助理教授、研究助理。寫 meta-analysis 最大的好處，就是不需要 IRB，還免收案，非常適合「資源缺乏」又需要「單兵作戰」的研究者！
  • 參加學員中，僅有 50% 已有 PubMed 第一或通訊作者文章。近年來，不論是進階者或初學者，對於 meta-analysis 感興趣並願意挑戰者持續增加，越早瞭解，越能把握先機。

 

講師們都曾是研究新手，一路不停摸索、試錯，在研究路上靠自己成長。如今，我們整合了講師經驗，歸納出最高效益的系統性做法，將 meta-analysis 的論文一一拆解，從規劃、架構、專有名詞，到圖表優化，搭配互動實作，最終實際在自己的電腦上跑出可以投稿的 Figures 與 Tables，希望讓你實際體驗，其實 meta-analysis 並不難！

 

感謝大家課後的匿名手寫回饋，內容非常精彩，包括對課程的評價以及學會使用軟體時的心情，顯示不管是研究初心者或是資深研究者，都能在工作坊中有豐富的收穫，很榮幸新思惟的課程能給您前所未有的突破和啟發！

 

以下是參加者的手寫回饋，每一份鼓勵，都是讓我們前進的動力；每一條建議，也將出現在我們的檢討會議，繼續努力！

 

謝謝！

 

 

最新活動

 

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2021 / 4 / 19

2021 / 4 / 17（六）「統合分析製圖大賽」得獎作品：陳致穎醫師、盧昂醫師

 

 

 

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這梯次的同學，雖然都是初學者，但都有著強烈的動機想要學會。互動實作時間，幾乎都能做到最後的表格，上傳作品的同學也相當多。最後在評比的時候，還煩惱了一下，畢竟優秀的作品頗多。

 

以下，我們先來看看那些差點得獎的小細節。然後一起欣賞陳致穎醫師、盧昂醫師的得獎作品。

 

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2021 / 4 / 1

[快訊] 黃暉凱醫師團隊，關於 COVID-19 患者，BMI 與死亡率成 J 型關聯的統合分析，以致編者信形式，獲 Diabetes, Obesity & Metabolism 刊登！

 

 

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文章介紹

 

在 COVID-19 疫情肆虐後，臨床工作者很快地發現，同樣染病的患者，BMI 過高的人，死亡率似乎偏高，隨後的許多臨床研究，也證明了這件事。

 

不過，BMI 偏低的人呢？死亡率會升高嗎？還是更低？如果想找出死亡率最低的 BMI 族群，其數值落在哪裡呢？這是黃暉凱醫師與其團隊，想要知道的。

 

篩選了 7443 篇文章後，發現 4455 篇有重複族群，2393 篇無關，567 篇研究沒有需要的體重與死亡率資訊，最後鎖定 28 篇共 112682 患者，進入劑量反應統合分析。使用非線性模式分析後，發現死亡率與 BMI 呈現 J 型關係，也就是體重過高會增加死亡率，但其實體重過輕也會，而死亡率的最低點，出現在 BMI 約 27 左右。也就是 BMI 25-30 的所謂過重區間。（過重的朋友們，不用忙著減肥啦！哈哈！）

 

這個發現，與過去對 BMI 與全原因總死亡率的分析類似，BMI 25-30 傳統所謂的過重區間，也是全原因總死亡率最低的一群。

 

當全世界大量發表 COVID-19 的臨床經驗與研究時，迅速想到一個切入點，並作統計整合，提出洞見，是很不錯的研究策略。為了搶快發表，也避免夜長夢多，使用致編者信形式投稿，也是相當不錯的決定。

 

這是因為致編者信一般屬於 editorial materials，並不列入 JCR impact factor 計算公式中，決策上也不需要走入完整審稿流程，主編自己看一看，最多找個人幫確認細節，就可以接受並刊出。

 

唯一的缺點，就是在升等認定時，很可能因為放在 letter to the editor，導致分數無法以 original article 方式計算。但學術上的影響力並不會有差異，一樣會出現在 PubMed 上，一樣看得到全文，一樣可以引用。

 

 

恭喜黃醫師！

 

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