問：最近資料收集好，也做了圖表。根據上課教的，我把四大段落寫出來。雖然老師說主軸方向都可以，但英文寫作的部分，老師幾乎每句都有修。我覺得自己的英文太爛了，想請問校長建議哪一家英修，我想先修一次英文，再給老師看，比較有禮貌。
答：（蔡依橙）
因為英修貴則上萬，平價的也要幾千。一般我們是建議，作者們都覺得可以了之後，投稿前再英修即可。
至於平常寫作，你可以先寫中文，這時候專注在內容跟邏輯。等架構與初稿好了，再專心一句一句改成英文。
改成全英文之後，你可以搜尋 Grammerly 的網站，下載軟體來用，他會常駐在你的 MS-Word 裡，並給予初步的免費修改建議，先把人家免費的建議都先改好。如果你覺得很有幫助，也可以租用付費方案，一個月幾百元，就能解鎖進階建議。
有了 Grammerly，至少基礎文法錯誤會消失，可以修到讓共同作者們看得懂的狀態。進階建議也蠻好的，順道學會很多英文寫作的小技巧。
如果真的需要英修，上課滿三個月後，就可以分享長期心得，1500 字換 3000 元英修禮券。有持續在寫的話，不無小補！
（這篇問答是互動式的，有兩階段。這也是 Office Hour 的常見模式，如果校長覺得事有蹊蹺，會繼續詢問重點以釐清，精準解決同學的疑惑。）
問：校長好，想確認統合分析的一個問題。若有些文章是 paired t test 的結果，有些文章是 student t test 的結果，是可以一起統合嗎？還是要分 subgroups？
答：（蔡依橙）
這個問題有點怪，可能要請你進一步給我細節。
因為通常我們要比較的統計項，在不同的研究中，會用類似的統計法，像這樣用不同統計法的，我會擔心他們是不是並不應該被拿來一起統合。
例如：paired t test 是用在同一個病人手術前後的數值比較；Student’s t test 則是用在不同病人被分兩組後的數值比較。這兩種數值並不相同，其實不應該拿來統合的。
問：課後找到主題後，我的統合分析，總分析搞定了，正在切 subgroup。我想切左右側分別來看，但其中有一篇研究，其左右側沒有寫清楚，這篇可以直接去除，只做總分析，不放到 subgroup 分析嗎？還是乾脆不要用左右側來分析 subgroup？
答：（蔡依橙）
可以的，你可以去掉這篇，就說這篇 unspecified，所以不納入左右側分析。
方法學 Materials and Methods 那邊，記得說缺資料的你都會寫 Email 去要。之後結果 Results 說左右側 unspecified 而去除這篇，就表示你有問，但對方沒有回，你還是不知道究竟他們是研究左邊還右邊。
當然，如果你要直接避開左右側 subgroup 分析也可以，但如果你研究數也不少，只是少一篇，而這個左右側分析又很精彩，選擇保留可能對你的文章幫助比較大。
同學，你上課後到今天才三週，已經快做完分析了，真的是很快。加油加油，希望盡快聽到你的好消息。
之後 revision 如果遇到困難，還可以繼續來 Office Hour 問喔！
問：最近某期刊寄來一封邀請投稿信，吸引到我的好奇心，他說他們家 2023 年即將迎來 IF，我想知道，這個有辦法計算或預測嗎？如果期刊名有幫助的話，這本是 Gastroenterology Insights。
答：（蔡依橙）
這是個好問題，有點複雜，我們一個一個說明。
如果已經被收錄進 SCIE (Science Citation Index Expanded)，也已經有分數了，就可以使用 WOS (Web of Science) 系統，根據 impact factor 的公式，去預測明年的分數。越接近夏天公告分數的時候去查，會越準，猜個 ±0.5 的區間沒問題，但很難達到小數點完全一致。
你遇到的這個 Gastroenterology Insights，是雜誌本來沒分數，他們說 2023 年會有分數。我去查了一下，是這樣沒錯，這個案例所遇到的狀況，是今年獨有的。
問：校長好，學生時上過簡報課程，覺得幫助實在很大，報 case 或期刊都獲得好評。最近想開始起步論文，我看新思惟研究課程有不少種，我該怎麼選擇？我知道每一堂都有各自的特色，但如果要先選一堂開始的話，應該是哪一堂？
答：（蔡依橙）
要先上哪個幫助最大，完全取決於你的「微環境」。
我先定義一下你的狀況。同學打算從 PGY 開始寫論文，事實上，實習醫師、PGY、住院醫師的狀況是類似的。
實習醫師、PGY，你可能想去應徵某個科，例如復健科好了，但你目前沒有環境接受復健科的訓練，「臨床感」不夠。而住院醫師剛開始訓練，也還沒獨立，臨床感雖然有一點，但也不是到學術級的程度。
我們的研究課程目前有四個，分個案、臨床研究、統合分析三大類。要先上哪個幫助最大，完全取決於你的「微環境」，也就是你有什麼資源、有沒有可靠的老師。
請根據以下流程圖，快速找到適合自己起步的課程。
問：校長好，我課後找到適合的統合題目，也算出結果，但有個問題覺得很奇怪。下面兩張圖，一個是全部一起的統合，一個是分 subgroup 的統合，為什麼它們的 overall effects 不一樣？如果 reviewer 問我該怎麼辦？（為了避免同學的主題被拿去發表，圖片重新用指定論文做出類似的來說明。）
答：（蔡依橙）
沒錯，你發現了。這也正是為什麼，我們在上課的時候，如果做 subgroup，並不會再秀 overall 的原因。
因為 subgroup 的 overall 算法，跟一開始就把全部合在一起的算法不一樣，他是分組之後再合併，所以數據通常會差一些。