這次上課的同學們動機很強，一早報到的時候，就有相當多人提早到現場，開始閱讀跟準備。上課過程非常投入，互動實作時間也全力學習。在整天的課程中，連講師與助教們都覺得很有成就感。
特別的是，這梯次的同學們對於自己作品投注的心力相當多，最後其實有 4 位同學進入決選圈，使得評審老師需要非常認真的看許多一般不會看的細節，才有辦法決定最後的得獎名單。表示本班同學真的是動機強大、高手雲集。
以下，一起來看看那些差點得獎的作品，我們還能給的一些建議，以及最後兩位得獎同學的精采作品。
那些差點得獎的作品
這張看起來相當不錯，只是會覺得好像少了什麼東西？沒錯，就是最右邊的相對權重 relative weight 欄位被拿掉了，建議同學簡單補上即可。這個相對權重，其實是蠻常被閱讀的部分，因為大家都想知道究竟是哪幾篇文章對整體統合的結論出力最多。雖然這個數字在圖示區的中央方塊也能認知到，但圖示畢竟沒有數字來的精確，尤其是 random-effects model 的權重差異並不會到非常巨大，只看正方形大小，並不容易有效地了解比例與差異。
這張也是右邊的權重忘了補上，記得加上即可。
通常分析到後面的時候，會稍微喪失對欄位一致性的掌控力。譬如說在這邊，Z-Value 就忘了刪除。這個問題要解決的話，就是在出完整套圖之後，我們作者本人要用鳥瞰的形式，快速瀏覽所有的圖片，並且專門針對這些細節再去檢查一次，就能注意到。即使是相當有經驗的作者，出圖這個過程，重複做個三四次都是很常見的。
在圖示區同學忘了做灰階變化，所以使得整個畫面全部都是純黑色的線條，看起來非常肅殺，有點像是監牢的感覺。
這張做得相當不錯，而這位同學的作品就是進入決選圈而差一點點就能得獎的。他唯一比較可惜的，就是在下方刻度數字與最下方的標籤文字大小差異較多，建議稍微調整一下，讓文字尺寸一樣，就 100 分了。
這張也是進入決選圈的同學的作品，其他的圖片都非常不錯，這張唯一可惜的，就是左右邊留下的空白略多，其實事後做個裁切就可以。不過我們還是建議同學們，在一開始出圖的時候，就藉由尺寸控制去做好調整，因為這樣子輸出之後的畫素會是最高的，任何事後的裁切都會損失部分的畫素。
這張也是 Z-Value 忘了去掉，除此之外，左下角的 Meta Analysis 字樣也可以刪除。
不明原因，部分同學的電腦出 meta-regression 的時候，會出現藍色字樣。記得把它全部改成黑色哦！
這張沒有太大的問題，但小數點的部分如果能夠照範例的方法調整就更好了。因為 daily dose 在各個論文都是給整數，甚至個位數其實都是零，所以特別寫上小數點一位的刻度是有點奇怪的。
大家可以看到，以上的建議都是很細微的地方，表示同學們的水準真的是不錯，我們不需要再就明顯的錯誤做提示，而是開始能夠提醒各位許許多多很細微的細節。這些東西並不是所有的審閱者都會注意到，但我們總是希望稿件投出後，如果剛好遇到仔細的審閱者，也能夠安然通過他的火眼金睛檢查而得到較高的評價，進而被接受。
以下來看看兩位得獎同學的作品吧！
鄭仲廷醫師
鄭仲廷醫師的作品，沒有什麼明顯問題，你可以看到這張圖，他的相對權重欄位是有的，最下方的數字跟文字大小也很接近，四邊留下的空白區也相當一致，就是完成度很高的圖片。
敏感性分析這張也沒有明顯的問題，當然如果最下方的文字可以稍微大一點，跟數字大小稍微 match，會更棒。
次族群分析，連續兩張都相當穩定，你可以看到在四邊留下的空白，還有排版，都是一致的，非常棒。
迴歸分析有記得把顏色都調正確，小數點也都有整理過，畫面就是乾淨漂亮。
這張漏斗圖，原廠出圖的時候通常是右邊會留下太多的空白，同學有裁切處理過，很棒。
最後的副作用類別變項分析也沒有問題，下方的標籤有處理好，讓有副作用的 CoQ10 放在右邊。
恭喜鄭醫師！
何文佑醫師
何文佑醫師的作品，也是相當完美，這張沒有什麼進一步要建議的。值得注意的是，何醫師在上課的時候非常投入，所詢問的許多問題都相當精確，表示他的確有在思考怎麼做統合分析，也真的嘗試過，有些問題是真的去做的人才會遇到的。除了上課可以問之外，日後這類問題，也可以多利用 Office hour 來討論哦！
敏感性分析的圖很棒，沒什麼問題。
次族群分析，整體構圖非常穩定，四邊留下的空間一致，看起來就是很棒的套圖。
迴歸分析圖的顏色以及小數點都有注意到，四邊的空白緩衝區也都一致，很棒！
漏斗圖的邊緣有經過裁切，非常穩定。
最後副作用的類別變項分析也沒有什麼問題，下方的文字方向以及大小都處理得非常好。
恭喜何醫師！
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