作者：清大 醫工所 林幸瑩 助理教授

參加 2/15 這天的 《統合分析工作坊》，讓我對統合分析的概念、方法和應用有了更深入的理解，也真正體會到這項技術在各類研究中的價值與影響力。

原本對統合分析的印象只是「複雜的統計方法」，但這次的學習讓我發現，它其實是研究者手中強而有力的工具，除了具有免收案、免 IRB 的優勢，更重要的是，能幫助我們從紛繁的數據中找到清晰的趨勢，甚至調整臨床決策。

過往讀文獻產生的疑惑，原來可以靠統合分析解開。

Meta-Analysis 是一種透過整合多個相關研究結果，來得出更具代表性與穩定性結論的統計方法。老師強調，當單一研究的結果分散或存在異質性時，統合分析可以幫助我們得出更有說服力的結論。

這讓我想到，以前閱讀文獻時，常常會遇到不同研究給出相反的結果，總讓人困惑到底該相信哪一個？這時，統合分析就像是一座橋樑，將這些分歧的研究串聯起來，幫助我們更精準地解讀整體趨勢，提供更可靠的科學依據。

統合分析的基本原則和重要細節都有教

課程上老師詳細講解了撰寫統合分析論文的步驟，讓我們一步步掌握這項技術的精髓。首先是文獻的搜集與篩選，這是統合分析的第一步，研究者需要根據特定的納入標準，篩選出相關的研究文獻，原來在前期文獻篩選的工作環節，就已經決定了整個研究的品質。

接著是數據的萃取，這個階段需要從選定的文獻中提取關鍵數據，包括研究的基本資訊（如研究設計、樣本量、測量工具等）及效果量。之後進入效應計算與整合，這是統合分析的核心，通過計算每個研究的效應量，並根據樣本大小等因素加權，最終得出整體療效並進行比較。

由於不同研究之間的設計與樣本可能有所不同，異質性是影響統合分析結果的重要因素。教授詳細講解了如何利用統計方法檢測異質性，並通過 subgroup analysis 找出影響結果的潛在因素。異質性並非不好，它能夠幫助讓我們更深入探討數據背後的故事。在這之後，我們學習了敏感性分析與 publication bias，這些方法能幫助我們檢測是否有某些研究對整體結論產生過大影響，並使用 Egger’s test 評估 publication bias。

在互動實作時間，我們使用 Comprehensive Meta-Analysis（CMA）來進行統合分析，這是經過新思惟親自實驗諸多軟體所挑選出來的，確實很好操作。從數據輸入到結果輸出，完整體驗了整個統計流程。當我自己跑出第一張統合分析圖時，內心冒出了成就感：原來期刊上的專業圖表，我也能做出來！

統合分析能夠成為廣泛運用的工具

當然，統合分析並不是萬無一失的，它仍然有許多需要謹慎處理的地方。例如，不同研究之間的設計可能有所差異，如果納入的研究品質不佳，分析結果的可信度也會大打折扣。此外，異質性過高可能會影響結果的穩定性，因此需要透過 subgroup analysis 或迴歸分析來評估潛在影響因素。而 publication bias 則是難以完全消除的問題，因為較正向的研究結果更容易被發表，這可能導致統合分析的結果存在偏差。

統合分析是一項非常有前景且可以應用於其他研究領域的分析技術，例如外泌體作為治療藥物載體的療效分析、精準醫療、公共衛生政策等。透過這次的統合分析課程，不只讓我學到了概念與核心知識，也讓我實際掌握統計軟體，做出多張統合分析圖。期待將學到的知識及統合分析技術，應用於未來的研究及發表成果中。

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