作者:中國醫藥大學附設醫院 黃玉旻 醫師
這次的 Meta-analysis 課程對於初學者來說,是一次寶貴的學習經驗。僅僅一天,不僅對於系統性整理文獻與數據分析,有更清晰的認識,也更加認識到學術寫作的嚴謹性。
過去,我對於研究的概念還停留在閱讀單篇論文、理解其主要結論的層面,但這次課程讓我體會到,透過有系統地搜尋、篩選、分析與綜合資訊,可以減少了主觀偏見,提供更客觀、更可靠的證據。而這正是統合分析的主軸!
喜歡的主題,太冷門或太熱門都需要調整!
在學習過程中,我了解到選擇研究主題時,需要考量文獻的豐富度與適切性。過去,我可能會依照個人興趣來選擇題目,卻忽略了是否有足夠的研究基礎量來支撐分析。
然而,透過這堂課,我學會了如何評估研究領域的發展現況,如果選擇的題目過於冷門,可能會缺乏足夠的研究量來分析;但如果過於熱門,則可能已有大量系統性回顧與統合分析,使得研究價值降低。因此,確保選題的學術價值、尋找合適的切入點,如更新現有 Meta-analysis 或探討尚未充分研究的變數,都是提升研究影響力的重要策略。
在學術研究中,找到合適的文獻只是第一步,更重要的是,如何確保這些研究,具有足夠的品質與可信度。並非所有的研究結果都值得納入分析,而是需要謹慎評估其研究方法、樣本數據、結果報告等因素,才能確保最終結論的可靠性。
數據只是實證,重點是,寫作者的觀點!
透過今天的課程,也讓我更深入理解數據分析與結果解讀的重要性。
過去,我對數據的概念還停留在單純的數字比較、統計有沒有顯著性。但這次課程讓我意識到,解讀與分析遠不只是數據的堆積,而是需要深入理解其內在結構與差異。
當研究結果的異質性過高時,簡單地合併數據可能會導致誤導性的結論,因此,透過次群組分析或迴歸分析,來探討影響結果的潛在因素,是非常重要的。例如,不同劑量、治療時間或受試者條件是否影響最終結果,這些都需要透過嚴謹的數據分析來驗證。
此外,我也認識到數據圖表視覺化,在研究中的重要性。森林圖、敏感性分析該如何呈現,才能讓論文的故事更為完整。透過適當的圖表呈現數據,都可以讓研究結果更直觀,幫助讀者理解數據背後的意義。
面對大量數據,組合出一套無懈可擊的論述。
過去,我總覺得撰寫論文是一件困難的事情,尤其是面對大量的數據與文獻時,常常會覺得無從下手。然而,透過這次的學習,我發現只要掌握正確的方法,並且有清晰的邏輯,就能夠逐步完成一篇有價值的研究。
如何比較與過去文獻的異同,如何強調研究的獨特性,並且如何提出未來研究的建議。這些都是撰寫論文時非常關鍵的要素。
透過「專業」回覆,說服審稿者!
另一個讓我印象深刻的部分是,如何應對審稿者的批評。學術寫作並非一蹴而就,即使是經驗豐富的研究者,也需要面對審稿者的各種質疑與挑戰。透過講師的經驗與分享,也更懂得面對這些問題時,不需要感到挫折,而是應該以科學的態度來回應,例如補充數據解釋,或是明確指出研究的限制,讓論文更具說服力。
今天的學習,讓我對 Meta-analysis 有了更全面的認識,也讓我開始對學術寫作產生了信心。雖然目前我仍然是初學者,但這次的經驗讓我更加相信,只要一步步學習,並且持續練習,我也能夠完成一篇 Meta-analysis。我期待未來能夠將這些所學,應用到實際的研究中,並且透過不斷地進步,逐漸提升自己的學術能力。
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