問：選舉期間有好多份民調，每一份說的都不太一樣。我該相信哪一份？還是應該合在一起看？
答：（蔡依橙）
這是孩子最近問我的問題。
我聽了覺得很有意思，因為統合分析這種研究方法當初會被發展出來，就是為了回答這種問題。
每一份民調，其實就像一篇研究。
依《公職人員選舉罷免法》第 53 條，選舉期間發布民調，必須同時載明負責調查單位、主持人、辦理時間、抽樣方式、母體數、樣本數、誤差值及經費來源。
這就像一篇研究必須寫清楚它的 Materials and Methods：誰做的、誰出錢、什麼時候做、怎麼抽樣、樣本多大、誤差多少，全部攤開來接受檢視。
做統合分析時，我們也會用文獻評讀的眼光去看每一份：抽樣方式有沒有問題？題目會不會引導？有沒有可能產生偏誤？這就是所謂的 risk of bias。
問：我的統合分析最後收了 9 篇進入分析，但 outcome 量表分成兩種，一種測「滿意度」（7 篇），一種測「品質」（2 篇）。因為篇數的關係，我打算把兩種合在一起看，直接在文中說明。或者會建議用分組分析來處理嗎？
答：（蔡依橙）
這個有幾種做法，但最重要的問題是要先思考：滿意度跟品質到底一不一樣？這兩個在概念上是差很多，還是其實相關性很高？
這牽涉到你對這個領域的熟悉度，因為有些領域會認為，滿意度跟品質根本不一樣。但有些領域則是滿意度跟品質其實非常高度相關。
「根本不一樣」的意思是，有些人的品質不好，但是滿意度很高；或者品質很好，但滿意度卻不高。如果我們覺得這種狀況其實很明顯，那麼直接專注在滿意度那 7 篇去做統合，會是比較乾淨的做法。
但如果你個人的直覺，加上文獻上也支持，品質跟滿意度基本上可以混用，那就兩個合在一起做統合分析，並用一個更上位的名詞把它們涵蓋起來。（例如 well-being）
問：我在做一個介入型主題的統合分析。從一百多篇文獻篩選到最後，能放進 CMA 的只剩這些：一種是「組間比較」，同一個疾病族群，一組有介入、一組沒介入，四篇；另一種是「組內比較」，同一個疾病族群比較介入前後，而且是拿介入後的數值去跟一般族群比，三篇；剩下四篇因為沒有完整的 mean 和 SD，只能做 narrative synthesis。總共十一篇。我想全部整合起來，讓故事更完整。這樣合理嗎？組間和組內可以合在一起分析嗎？（題目經模糊化處理，但保留精確概念。）
答：（蔡依橙）
先講一個關鍵：有對照組的「組間」研究，跟這種「組內前後測、再拿介入後去跟一般族群比」的研究，是沒辦法合在一起做統合的。
不只是統計上不建議，更根本的是，它們回答的臨床問題其實不一樣。
組間那幾篇問的是：「同一個疾病族群，有介入的，是不是真的比沒介入的好？」
組內那幾篇問的是：「這個疾病族群透過介入，介入後的表現能不能拉近跟一般族群之間的差距？」
你可能覺得，這兩個不都在講「介入有效」嗎？但在科學概念上，它們是兩件事。一個是證明介入本身有效，一個是證明介入能縮小疾病族群跟一般族群的落差。混在同一張森林圖裡，讀者會混亂，審閱者也會有疑慮。
問：正在起步統合分析，想請教一個文獻評讀的問題。我把 RCT 與 systematic review 的評讀標準匯入 AI 工具，再把要評讀的論文傳上去，請它依標準評讀。這樣操作合適嗎？會有什麼盲點？因為有些論文頁數真的很多，很難全部人工評讀，如果還要從 reference 回溯做二次搜尋，更是困難，所以想借 AI 的力量協助。
答：（蔡依橙）
可以這麼做。但在你把結果貼進表格之前，先知道它會給你什麼樣的東西。
我自己的經驗是，AI 跟我評的真的差很多，而且會偏嚴格，評出來通常是 some risk 跟 high risk 一堆。
這其實不難理解。文獻評讀本來就有主觀成分，每個人評起來本來就不會一樣，甚至你叫 AI 今天評跟明天評，它也不見得會給你一樣的結果。
所以比較實際的做法是：用 AI 先跑一輪，然後你自己看，覺得「這篇怎麼會 high risk、some risk 這麼多」的時候，就針對你懷疑的那幾項回去查原文。
這一步不能省。表格上掛的是你的名字，審閱者問到某一項為什麼這樣評，要答得出來的人是你。
問：我找的題目是比較不同術式的效果差異，這個主題應該還沒有人做過，但相關的比較性研究很少，湊到最後只有 5 篇，而且全部是 retrospective。我自己先做了森林圖，結果是顯著的（p = 0.018）。但接著遇到兩個問題：第一，敏感度分析發現拿掉其中一篇之後就不顯著了，信賴區間跨過中線一點（p = 0.07），discussion 該怎麼敘述比較恰當？第二，如果要做 subgroup analysis，因為篇數少，會變成 2:3 甚至 4:1 的狀況，這樣還適合做嗎？
答：（蔡依橙）
先講一個前提：只有 5 篇的統合分析，本來就是「初步方向」，不是定論。這不是你的問題，Cochrane 自己的統合分析，中位數也才 3 篇。審閱者看到 5 篇，心裡本來就不會期待一個很確定的答案，他們要看的是你有沒有誠實把不確定寫出來。
因為篇數少，拿掉最強的那一篇就變不顯著，這其實很常見。有人統計過 Cochrane 的統合分析，三分之一只要改動五個以下病人的結果就會翻盤，所以這不是失敗，是提醒你結論要寫得比 p = 0.018 看起來的更保守。
具體來說，discussion 盡量不要寫「趨勢接近顯著」。一般期刊可能還好，但如果遇到專業的統計審閱者，會很不喜歡這種寫法，因為有人算過，接近顯著的 p 值再加資料之後，並不見得真的就會往顯著邁進。
比較安全的寫法是描述事實：五篇的效果方向一致，合併結果顯著；拿掉某一篇後，效果估計值仍偏向有效，但信賴區間跨過無效線，代表目前證據的精確度受限於篇數，需要更多研究確認。這樣寫，你沒有多說，也沒有少說。
英文可以這樣寫：Although the pooled estimate favored [intervention], the leave-one-out sensitivity analysis showed that the effect was no longer statistically significant after excluding [Study], with the point estimate remaining in the same direction. Given the small number of included studies, these findings should be regarded as preliminary; larger comparative studies are needed to confirm the observed direction of effect.
問：看到您先前電子報提到，現在很多出版社把工作交給低成本外包商處理，剛好有感而發想請教您。
我有一篇 SCI 登在某大型出版社，要付兩千多美金的 APC。我付完之後，出版社可能因為時間差還沒收到款，就寄信叫我再付一次，我就傻傻地又刷了一次，結果刷了兩筆。
現在對方的員工跟我說會退款，但拖拖拉拉說要等六週。我很怕他們拖到最後沒有退款。我應該再等一等，還是想辦法聯絡更高層？
答：（蔡依橙）
這件事要很小心，收到的 email 來源要非常仔細檢查，因為這是常見的詐騙。
作者：蔡依橙
常被問到，「用 AI 來做研究，到底可不可以？」
現在工具很多，從問答型 AI，到能自己跑流程的 AI agent，也包括各種用 AI 打造查詢介面的資料庫工具，甚至網路上大量免費分享的 skills。這些東西，究竟能不能拿來當研究工具？
有人說「AI 會出包」，有人說「會出包那是你不會用」，有人說「你看我這樣很快就生出整篇」，也有人說「你那個拿去投稿會出事」。到底哪個對？
這幾個月，只要有人提過，我就去實際使用並感受。歸納起來，我建議一個不錯的思考架構。
任何 AI 工具，在使用之前，都該先針對「自己想完成的那件事」，思考一下以下四個等級，看看你需要多高的要求。這四個等級，由低而高分別是：可行、可控、可重現、可負責。
問：最近一篇 SCI Q1 被接受後，期刊社在 production 階段把部分圖表和內容說明刪掉了。我們 proof reading 時提出修正，但文章正式上線後，發現這些修正並沒有被正確更新，寫信給原本的窗口也沒人回應，直到打電話給出版社總部才開始有人處理。這種狀況，適合正式寫信給 editorial office，要求確認責任歸屬、並提供原本負責的 production 人員姓名嗎？未來投稿同一家出版社，可以要求迴避同一人嗎？
答：（蔡依橙）
這種狀況很常見，這幾年不少人都回報過類似經驗。
現在許多大型出版社的 production 流程大幅外包給少數幾家超大型供應商，通常是懂英文但人力超級便宜的國家，他們開出來的價格便宜到非常驚人。
這在討論區跟媒體也多有報導，proof 改六輪、整段文字被刪、代名詞被換成數字、必要的連接詞被移除、數學符號排版錯亂，最後出版版本仍留有未修正的錯誤，都有。
也有擔任期刊主編的人證實，proof 階段確實會冒出離奇又前後不一致的錯誤，而且連他都懷疑，供應商把校對工作丟給還不成熟的自動化系統，卻沒有讓人力充分把關。更關鍵的是，期刊編輯往往也沒有選擇供應商的自由，這是「出版集團」層級決定的事。
作者：蔡依橙
這次聊一下 AI 在研究上的應用，關於 harness engineering 韁繩工程。
這週末的開課，跟數十位同學們互動討論，感受到現在 AI 應用的百花齊放。
問：現在 AI 很厲害，他可以自己找文獻、自己萃取資料、自己寫程式跑統計、自己跑出圖表。然後再叫他寫全文，引用文獻，看起來人模人樣的，簽上自己跟朋友的名字，寫統合或者網絡統合，好像很容易。
答：（蔡依橙）
民主自由社會，你要這麼說，要這麼做，都是你的自由。但同學你既然會來問我，應該就是對我還有些信任，我真心勸你不要。
作者：蔡依橙
問：Title page 與 manuscript 要分開上傳嗎？規定的 Statements 很多，怎麼排才會好看？
答：（蔡依橙）先看投稿系統，他會告訴你要幾個檔案。
就算你搞錯，期刊那邊有行政人員，最多退回來請你重傳，不是世界末日。
我自己的習慣是分開準備。之後要合併，不過就是插入第一頁的事，一下子就能處理好。Statements 那些塞滿 title page 很正常，版面擠是對的。你排得已經很不錯，如果想省空間，可以考慮減少換行或改小字。
問：有一本期刊要求在 reference 之前再寫一次通訊作者的完整聯絡資訊，包含地址，這樣 title page 分開還有意義嗎？審閱者不就還是會知道作者是誰？
