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2019 / 8 / 19

2019 / 10 / 19（六）活動內容

 

統合分析工作坊

Systematic review and meta-analysis workshop

 

2019 年 10 月 19 日（六）9:00a – 4:30p

台北捷運公館站旁 集思台大會議中心 尼采廳

 

 

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我們都曾是資源稀少的研究新手，竭盡所能想盡快闖出自己的成績。

 

新思惟提供給新手一份「好的模板」，讓研究者避開最困難的摸索階段，把所有精力投入在內容與研究中。

 

所謂「好的模板」，就像是經過「精心調教」的好車，讓任何新手都能無後顧之憂的輕鬆上路，而熟練的駕駛，也能自己改裝變出新花樣，擁有專屬的風格。每個人，都可以獨一無二。

 

統合分析工作坊，是針對初心者所需，量身規劃系統化的課程，從研究規劃起步到資料產出後的優化，用一天的時間，將經過「精心調教過」的 meta-analysis 所需工具交給你。

 

課程品質保證，讓初學者也能親手畫出投稿等級的圖表！

 

 

 

 

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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？如果能在自己的電腦，畫出漂亮的 meta-analysis 圖表就好了！

 

新思惟，知道你需要什麼。面向新手、協助起步的高品質工作坊，讓你的能力拼圖，加上重要的一大塊！

 

 

時間：2019 年 10 月 19 日（六）9:00a – 4:30p

地點：台北捷運公館站旁 集思台大會議中心 尼采廳

 

 

線上報名

 

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2019 / 8 / 15

用普通的價格，給你 hands-on 的課程，以及飽滿的內容，而且還中文教學。

 

作者：樹林品橙牙醫診所 陳宇江 牙醫師

 

 

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這堂課本身的「價值」，絕對不是「價錢」可以衡量的。因為知識是「無價」的。

 

 

用你最熟悉的母語，只講精華，不拖泥帶水。

 

如果有人願意免費教你，你想學的東西，那絕對是上輩子修來的福氣。上輩子沒有福氣也沒關係，至少有一個地方，有一群人願意傾囊相授，教你沒人說過的統合分析，用你最熟悉的母語、只講精華、不拖泥帶水，讓珍貴的假日時光有超高的學習效率，完全不浪費。

 

想起上課時，曾秉濤醫師說過的一句話：「能用錢解決的事情都不是問題」，很感謝有「新思惟」這樣的一個上課地方。

 

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2019 / 8 / 15

「這樣下去不行」，所以我來上課了！

 

作者：花蓮慈濟醫院 耳鼻喉科 林廉捷 醫師

 

 

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什麼時候該上論文課程？校長給了一個這樣的答案！

 

睽違五年再度報名新思惟的課程，內心還是一樣的興奮。還記得第一次是上《醫學簡報與電子壁報工作坊》，在課後有請教校長，什麼時候該報名發表論文方面的課程，當時，校長的回應是：「跌倒過，徬徨過，上課會更有感！所以等到壓力出現，你覺得，這樣下去不行的時候，再來不遲 XD」

 

其實還是覺得，現在來上這堂課，有點遲了，因為同儕們都已經是國際學者、新思惟的助教 XD，而我現在卻是個還在新手村的新手，我想，此時就是那個「這樣下去不行」的時候了。

 

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2019 / 8 / 15

統合分析，老少咸宜，量產論文路上的好伙伴！

 

作者：台中榮總 眼科部 程羽嬿 醫師

 

 

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新思惟是老朋友了，好久不見。

 

 

多點幾項技能，讓人生更有趣！

 

統合分析課很久以前就想要報名了，只是時間一直對不上。這次，雖然有一篇論文 revision deadline 的壓力，還是排除萬難去上課。

 

一進教室，真的是覺得很不好意思，因為根據目測，我是最老的學生。（嗚……怎麼會這樣，幾年前去上新思惟的課，我的年齡大約是全班平均數，怎麼才沒幾年，我變最老？）新思惟的工作人員好像也跟以前的組成略有不同了，不過還好，校長還是同一位。蔡校長有來聊幾句話，讓我沒那麼緊張了。

 

至於，為什麼來學 meta-analysis 呢？因為臨床研究的論文寫多了也會膩，想換換口味寫寫不同的文章類型。

 

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2019 / 8 / 15

想快速學會一項技能，你選擇自學還是上課呢？

 

作者：成功大學 醫學資訊所 楊仁 研究生

 

 

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覺得很棒！面向新手，把大量經驗壓縮進一日的課程， 大概很難比這工作坊做得更好了吧。

 

 

自學能力重要，但如果需要快速學會這項技能呢？

 

接觸資工後，常常遇到被迫自己摸索的情境：被丟個 Cookbook 打發 / 被酸不會自己找答案 / 在社群提問回答水準參差不齊 / 授課老師來亂的。在這些情況下，總是會想：啊，要是有個工作坊，那該有多好。我也知道自學能力很重要，但我現在有技能須快速提升的迫切需求啊！

 

當然，也會聽到花錢當盤子云云。就學習方來看，覺得是個人價值問題，省下的時間和心力，對自己來説非常寶貴；從主辦方來看，難以想像，全明星講師助教群和流暢至此的流程，想必需要耗費極大的成本。

 

講師在最後提醒：「上完課不代表就會寫文章了」。個人覺得十分中肯，而且這本來就不是對 7 小時課程的合理期待。比如對 random effect model / Hedges’ g 和 Cohen’s d 的差異 / Egger’s test 數學原理解釋都是教我們基礎且實用的，並且點到為止。

 

剛好因爲最近在研究機器學習，拿著重新念過的統計來看，這樣的拿捏恰到好處：有些東西再深入探究，需要學會的時間，就非線性飆升，但實用度卻不一定等比成長。回家整理筆記的時數不下於課堂時間，也讓我再次驚訝於上課内容的壓縮率。拿開車來比喻，工作坊雖然不是百分百的自動駕駛，但卻是 7 小時不間斷的 GPS + 氮氣加速系統，快速且有目標的前進。

 

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