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。

最新活動