Meta-analysis_20210313_0276
2021 / 9 / 15

想不到解決辦法,先退一步,自然會發現出路。

 

作者:元景耳鼻喉科神經科診所 曾秉濤 醫師

相關文章:[快訊] 曾秉濤醫師團隊,關於經顱直接電流刺激以增強手術技術學習之統合分析,獲 Brain Sciences 刊登!

 

 

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嶄新題目的宿命:能收錄的文章太少

 

就像我在另外一篇心得中提到的,這個題目真的非常新穎且大多數人不會想到,目前能夠找到的 RCTs 也非常稀少,更不用說後續的回顧性研究(review article)或統合分析(meta-analysis),因此我們很有機會完成這個題目的第一篇統合分析。

 

然而,正是因為題目太過新穎,所以現在能夠找到的 RCTs 非常稀少,我們為了讓收錄文章的總數比較好看,試著將各種相異的研究統合在一起,這些研究的異質性的確也很高,無論是電流的刺激方式、刺激位置、手術技術的評分方式,或是接受的外科訓練方式,都大相逕庭,在這樣的情況之下,完成的統合分析自然異質性就會很高了(無論是統計上的異質性或實質上的異質性)。

 

 

能克服的 vs 不能克服的

 

前面提到的這些「異質性」的來源,有些是可以輕易用統計的方式去克服,例如「手術技術的評分方式」,我們可以用標準化(standardized)的方式去做處理;而有些則是可以用分組的方式去做分類探討,例如「電流刺激的位置」,在我們的研究中,就將這些不同的刺激位置做分類,然後個別做分組分析(subgroup analysis),藉此增加更多的討論議題。

 

但是,有一些東西則是無法用統計或研究方法去克服,其中最經典也最困難的東西就是審稿者的這句話:「今天你用刺激性(excitatory)或抑制性(inhibitory)的方式作用在完全不同的大腦位置,得到的結果竟然都會讓開刀技術上升,到底是什麼原理造成的?」。

 

 

切勿過度解釋結果

 

有上過新思惟《統合分析工作坊》的同學應該都知道,我們很強調「統合分析不能過度解釋背後的原理」,因此審稿者前述的那個問題,就是一個無法直接用統計或研究方法克服的問題,因為過度解釋我們的統合分析結果,就會變成另一個把柄:你過度詮釋你的統計結果了。

 

那麼我們該如何克服這個問題呢?很簡單,去找找其他人的臨床研究,看看有沒有人提出什麼理論來解釋!

 

還好,有一個學者在其他疾病的研究中,也有注意到這個現象(也就是「為什麼完全不同的刺激方式和刺激位置,能夠產生類似的結果」),因此在那位學者的研究以及後來的回顧性文獻中,提出一個很重要的概念「神經雜訊(neural noise)」。

 

也就是說我們的局部電流刺激,並非僅僅影響局部大腦功能,而會透過大腦神經網絡(neural connective network)將這個局部刺激的效果傳遞到大腦其他地方,而大腦最後的整體活性狀況(overall brain activity)則會是這類研究最終看到的「刺激」結果。

 

透過這個理論,我們順利地回應了審稿者的疑問,也同時將我們整個研究的發現融會貫通,整體邏輯就會完全連貫了!

 

 

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