作者:林口長庚紀念醫院 林翊庭 醫師

身為 PGY,臨床歷練尚淺,也沒有研究所或博士班那種扎實的研究背景。我知道自己想申請的科別很看重研究,但面對身邊同學陸續發表、自己卻成果不多,心裡很急,卻不知道從哪裡開始。

作者:林口長庚紀念醫院 林翊庭 醫師

身為 PGY,臨床歷練尚淺,也沒有研究所或博士班那種扎實的研究背景。我知道自己想申請的科別很看重研究,但面對身邊同學陸續發表、自己卻成果不多,心裡很急,卻不知道從哪裡開始。

作者:小港醫院(高醫經營)骨科 吳元祿 醫師

升上主治醫師後,隨著臨床與研究工作的壓力增加,深刻體會到學術發表與升等之間的重要關聯。
為了提升在論文撰寫與統合分析上的能力,我參加由新思惟團隊舉辦的《統合分析工作坊》。課程不僅針對統合分析的理論與實作進行深入講解,更把 AI 應用在研究寫作中,論文寫作似乎更平易近人了。


對多數研究者或學生來說,「統合分析」好像是只有學術大老才能進行。但其實,它反而是最適合「資源有限」的初學者入門的研究類型。
不需要收案、不用申請 IRB,透過公開的文獻資料與合適的邏輯步驟,一樣可以完成具有高學術價值的論文。正是這個原因,《統合分析工作坊》才會這麼受到歡迎。
「在上課的過程,老師們每一步驟都有憑有據,甚至是最困難的題目發想,也可以透過工具讓新手自己探索挖寶,一邊上課,一邊已經在找題目了。」
許多人卡在第一步:不知道該研究什麼。這堂課不只教你找題目,還教你怎麼讓找題目變得科學化,快速尋找、快速篩選、快速確定這個主題能不能做。
在 AI 時代,找不到題目已經不是你需要煩惱的事,反而,需要擔心的,是題目這麼多,我該怎麼安排時間把這些主題都一一寫成文章。
很多人一邊聽課,一邊就已經打開 PubMed 開始搜尋,課程進行到一半,題目也確定了,回家就能開始動工。動作快一點的學員,課後一年發表三篇,快速打造自己的學術產線!
參加《統合分析工作坊》,你不需要有統計基礎,也不用看得懂 R 語言。我們從文獻篩選、資料萃取、分組邏輯,到結果解讀與圖表製作,完全不用碰程式碼。中午的實作使用 CMA 軟體,就能做出可投稿的高水準圖表。
我們都身處在 AI 時代,AI 工具確實能讓研究更有效率,但用錯地方,結果就可能變成災難。在《統合分析工作坊》中,講師們親自測試各種 AI 工具,並在課堂上示範:「哪些步驟可以靠 AI 加速」、「哪些部分一定要人工確認」。
比起自己摸索,我們幫你少走冤枉路。學習效率更高、品質更穩定,也更容易完成投稿。統合分析工作坊》就是這樣一堂,適合資源不多的你,正在起步的你,以及期待突破的你。
如果你的研究是教育領域,或是屬於很難找到對照組的領域,但有盛行率的資料,也可以寫出統合分析論文喔!
這幾年,課後成功發表的學員,包含了醫學生、中醫師、藥師、護理師、放射師、營養師、物理治療師!除了課程本身的用心規劃,新思惟更打造了論述基礎,課後能透過線上 Office Hour 獲得幫助,解決投稿與 reviewer 應對等疑難雜症。在長遠的學術路上,協助各位培養出可複製的成功發表模式,讓研究之路行之更快、更久,讓寫統合不再是難事。
對網絡統合分析、內科系研究、外科系研究、個案報告等文體,以及想要走向國際有興趣的,我們也有相對應的課程。主題不同,內容一樣豐富優質,一樣都有大量校友產出成績。
覺得新思惟課程,都特別好吸收,為什麼簡報跟演講可以做到這樣呢?關於簡報設計,歡迎參考我們的兩種簡報工作坊。
自己的臨床做得很好,研究也發展不錯,但網路上的存在感卻形同透明?期待在這個時代生存得更好,讓自己的專業和成績被看見,網路個人品牌可以幫助你!
課後卡關不用再怕無人能問,新思惟推出每週一次蔡校長的 Office hour,提供課程校友線上諮詢,陪著學員走完成功發表的最後一哩路!
以下,一起回顧當天熱情學習的照片記錄。


感謝各位給籌備團隊的匿名回饋,課程滿意度分數皆獲得 4.80 分以上,謝謝大家給予肯定與建議。
根據統計,本次學員組成如下:
感謝大家課後的匿名手寫回饋,內容非常精彩,包括對課程的評價以及學會使用軟體時的心情,顯示不管是研究初心者或是資深研究者,都能在工作坊中有豐富的收穫,很榮幸新思惟的課程能給您前所未有的突破和啟發!
除了統合分析,想要無資源起步,現在又多一個選擇囉!網絡統合分析,讓你工具更多、產線更多。
對於內科系研究、外科系研究、個案報告等文體,以及想要走向國際有興趣的,我們也有相對應的課程。主題不同,內容一樣豐富優質,一樣都有大量校友產出成績。
覺得新思惟課程,都特別好吸收,為什麼簡報跟演講可以做到這樣呢?關於簡報設計,歡迎參考我們的兩種簡報工作坊。
自己的臨床做得很好,研究也發展不錯,但網路上的存在感卻形同透明?期待在這個時代生存得更好,讓自己的專業和成績被看見,網路個人品牌課程可以幫助你!
所有工作坊,都有售後服務喔!詳細辦法,請參考 Office Hour 頁面說明。


這幾年,統合分析成為對新進研究者非常友善的領域。在本身專業研究之外,能夠多開闢一條統合分析的產線,對於分散風險以及維持產量,都有相當大的效益。對於尚未能夠獨立掌握資源的起步者來說,這也是累積自己在學術界能見度的好工具。
因此這次課程,吸引了來自各行各業、年齡層多元的同學參與,從教育界、醫療界到工程界都有。如何讓所有人都能聽懂,是我們努力的目標。很高興看到同學們在中午的互動實作時間,就能完成所有作品,真正親手做了一次統合分析,並且完成了 SCI 期刊投稿所需的整套圖表。
以下,我們將一起欣賞同學們的作品,並針對細節提出一些建議,最後也會介紹兩位得獎同學的精彩作品。

同學選擇使用十字而非原廠預設的方形,這其實有些可惜。原廠設定的中心方形,其面積大小能夠反映在本次統合分析中的相對權重;若改用十字,雖然中心點更為精準,但卻會失去比例的視覺直觀印象。建議大家還是採用我們推薦的設定,效果會更理想。

分組分析處理得不錯,不過右邊的相對權重欄位消失了,實在有些可惜。建議可以補上這個欄位,讓整體資料呈現更完整。

原廠的漏斗圖,出圖沒有問題,不過左右兩側留下的空白有點多,尤其是右邊。建議可以簡單裁切一下,處理掉多餘的空間,這樣就會非常棒了。

統合迴歸分析,圖片做得很好,如果能夠精確的控制 XY 軸小數點的位數,就會更棒。

通常同學們到了第二次輸入類別變項資料進行統合分析時,容易開始有些恍神。這主要是因為大家第一次學習時全神貫注,到了後面注意力容易分散。這個問題可以透過課後練習五次來改善,隨著細節越來越熟悉,逐漸形成肌肉記憶,對細節的注意也會更加完整,減少疏漏。
以這張圖來說,下方標籤左右的位置應該互換,其他部分則沒有問題。

同樣是類別變項的練習,這邊 Z-Value 欄位記得去掉,下方的標籤記得左右互換。

最下方的標籤方向正確了,但 Z-Value 忘了去掉,右邊的相對權重也不見了。在這張類別變項中,我們連續舉例了三張圖。人類的注意力極限在第一次學習時差不多就是這樣。同學們記得回家要多加練習,讓自己更熟悉整個操作。如此一來,未來在處理自己的數據時,也能夠做得這麼好。
以下,我們一起來看看兩位得獎同學的精采作品。
