作者：台中慈濟醫院放射腫瘤科陳冠文主任

臨床研究文章難產，會讓你有莫名恐慌，而且症狀會不定期發作。發作之後，除了感到罪惡，也會有股衝動，想讓自己快點脫離文章難產的窘境。

這次報名《統合分析工作坊》，就是在這樣的間歇發作及衝動之下，按下綠界科技的刷卡鈕，當時的心裡念頭是：「看起來不用寫 IRB，也能進行研究」、「不用收病人資料，不需要使用醫院的資訊系統，在家裡就可以利用零碎的時間作研究」、「如果可以在一邊搜集資料、評讀文獻的過程中，就順便把文章完成那就太好了」……

修行在個人：面對懶惰的慣性

原本先找好 Coursera 的線上課程，打算好好在課前預習一番，然而，難改的惰性加上瑣事，吞噬了寶貴的時間，直到上課前一天才把 CMA 裝好，更不用說預習了，連延長 CMA 軟體使用的 unlock code e-mail，還是在上課當天在高鐵上收到的。

這些惰性，就是自己該面對的修行，所有你不想面對的現實、想逃避的壓力，最後會加倍回到你身上，逼得你不得不用更多的力氣去面對、去處理。

帶著心虛的準備進到教室，課程很快就開始了。

師父領進門：課程內容見真章

蔡校長一開場就說明了，統合分析的統計就像到森林裡採香菇，我們只要能安全地進到森林裡，採完香菇再安全出來就好，不必真的一定要知道森林的全貌，重點是要「會用」。

原來，跟搜集病人的臨床資料不同，meta-analysis 需要搜集的是每篇研究的「資料」及「數據」，並且針對不同的研究資料，做適當的轉換及整合，再用統計方法加以分析，藉此得出比原有研究更加明確的結論。

因此，每篇研究就像做臨床研究時的一個個病人。要仔細記錄的東西，從病人的資料，變成了研究的數據；而搜尋的對象，則從醫院的資訊系統，變成各大研究的資料庫。

兩位老師都以自己的切身之痛，來提醒我們要注意數據的處理，課程中舉例說明了標準差跟標準誤，以及 risk ratio 和 odds ratio 的不同，似乎在每個領域，會碰到的數據狀況也不盡相同。

在沒有針對自己領域實作練習的狀況下，對於自己能否把不同研究的數據統整在一起，心中還是充滿著不確定感。不過，課程說明已經很淺白了，心虛的學生要學好，還是要回家努力 Google 兼實作。

在專有名詞的震撼教育後，緊接而來的是跟著校長製作的「九陰真經」，進行互動實作。首先快速地把便當扒完，然後依著步驟一個一個鈕跟著按，精美的圖表很快就製作完成。這樣的練習，已經克服一大段「速率決定步驟」，減少了軟體的痛苦摸索期。

難以想像，整個團隊是花了多少心思，把流程優化到在兩個小時內，讓準備不充分的學員也能無痛完成圖表。校長、易澄醫師跟秉濤醫師的關心，也讓我受寵若驚。

關於數據的意義，因當時在緊迫的時間下，並沒有辦法作很仔細的思考，心裡也懷疑自己，剛剛那個數據表格，如果要我自己填，若不是複製貼上，我能不能把數據都填完整？之後，我能不能分辨什麼樣的研究，應該使用軟體裡的哪一個模組？

從實作中得到許多，但隨之而來的疑惑和不確定也一直沒少，所以，跟著校長的建議，老老實實地練五遍吧！當你試著去做，熟悉操作了，不安才會越來越少，或許才能針對研究內容，做進一步的思考。

扎扎實實地上了一天課程之後，得到許多收穫，感受到的衝擊也大。至少讓我明白，現在自己的程度跟知識、閱讀量還不夠多，離真正 meta-analysis 的文章產出也還有一段距離。

接下來，能不能吸收更多知識，讓機會來敲門，就是自己的事了。若還想學更多，提供以下管道作為分享：