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2024 / 5 / 6

2024 / 5 / 5(日)「統合分析製圖大賽」得獎作品:蔡毓德醫師、鄧敬坤醫師

 

 

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早上才剛安裝軟體,甚至還沒打開過,真的能夠在中午的時候學會統合分析的統計跟製圖嗎?而且,不是只做一張森林圖,是把整篇 SCI 發表所需要的分組分析,甚至 meta-regression,以及 publication bias 分析,全部都搞定嗎?

 

擁有這樣疑惑的同學相當多,但到了中午開始做的時候,在適當的課程設計跟老師的引導下,所有同學都能夠完成整篇文章所需要的統計圖表。

 

這表示我們在協助新手起步上,的確下了很多功夫,也獲得一個梯次又一個梯次新進同學的肯定。

 

究竟最後是哪些同學會成功發表呢?我們開課這麼多年來,會發現最終成功的人不一定是一開始就做得很快很完美的人,而是那些決定在未來的每一個禮拜,都讓自己前進一點點的人,他們因為堅持,而走到了終點。

 

這些人在第一次上課的時候,有做得很快的,也有做得比較慢的;有做得很好的,也有速度普通的,但他們不放棄,耐挫折能力也比一般人高上一些,最重要的是,他「決定」要走完發表的這整個歷程。

 

我們的課程就是讓大家起步的第一步,能夠邁出得又快又穩。而且連後面的道路,都清楚的說明。在徬徨或覺得卡關的時候有提供 Office Hour,在每個禮拜都有能詢問的機會。我們的課程設計真的就是以讓各位能夠發表「第一篇自己的統合分析」去打造的。

 

以下我們來看看一些還能夠建議的小細節,以及兩位得獎同學的精采作品。

 

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2024 / 5 / 2

[快訊] 梁耕維醫師團隊,關於 PD-1 抑制劑治療對晚期或復發子宮癌患者存活率影響之統合分析,獲 Frontiers in Immunology 刊登!

 

 

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文章介紹

 

梁耕維醫師團隊想要研究 PD-1 抑制劑對子宮癌(包含子宮體癌和子宮頸癌)的影響。

 

團隊從 PubMed 和 Embase 數據庫中搜集了過去十年(截至 2023 年 8 月)所有與子宮癌相關的臨床研究,並從中選出五個 RCTs 和一個 cohort study 進行統合分析。

 

結果顯示,接受 PD-1 抑制劑治療的子宮癌患者(共 3452 人)的總存活率(OS)和無疾病進展生存率(PFS),均優於接受其他非 PD-1 抑制劑治療的患者。

 

在子宮頸癌、子宮內膜癌和使用 pembrolizumab 的子群體中,使用 PD-1 抑制劑的患者的 OS 均優於對照組。對於 CPS > 1 的晚期子宮頸癌患者,接受 PD-1 抑制劑治療可以顯著提高 OS。在 MMR 完好的子宮內膜癌患者中,接受 PD-1 抑制劑治療的患者的 OS,優於未接受 PD-1 抑制劑治療的患者,但在 MMR 缺陷的患者中,接受 PD-1 抑制劑治療的患者的 OS 更好。PD-1 抑制劑組的 3 級或以上不良事件的相對風險並未增加。

 

梁耕維醫師團隊透過統合分析證實,對於晚期或復發的子宮癌患者,使用 PD-1 抑制劑治療的存活率顯著優於使用其他非 PD-1 抑制劑的化療。

 

 

恭喜梁醫師!

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2024 / 4 / 25

主治醫師指導醫學生 / PGY 的三大建議原則

 

 

 

 

方向與可行性

 

要確定知道什麼是可行的,了解後續可能進度,口述告知該如何去做,由學生花時間去完成。如果指揮學生撞到死巷子,對彼此都是煎熬。

 

 

細節你要會,但不要幫他做。

 

你要會,是因為遇到困難細節時,才能畫龍點睛的幫忙一下。不要幫他做,是因為都做好了,花時間的是還是你,學生一樣沒學到。

 

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2024 / 4 / 23

問:統合分析如何運用在教育領域的研究?教育領域常見使用之資料庫為何?

 

 

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答:(蔡依橙)

 

最適合初學者寫成第一篇的統合分析主題,就是一個介入、一種指標。

 

您可以思考一下,在自己有興趣的主題裡面,有沒有哪一種學習成效的評估,使用一樣的量表或考卷做前測與後測,例如同樣的數學考卷。然後,學生被分成兩組,一組是使用先進科技輔助學習,例如說數位工具;另一組則是傳統的上課方式。像這種的研究,如果有很多人做,這些發表就能被統合起來,看看先進科技比起傳統上課方式,究竟有沒有更好?

 

這樣的研究架構,就跟我們兩篇指定論文的結構是一樣的。

 

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2024 / 4 / 18

不只是以「發表」為目標,還要教你「論文連發」!

 

作者:林口長庚 腎臟科 何文佑 醫師

 

 

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近年來身邊寫統合分析的同事越來越多,對於這種可以隨時發想、隨時搜尋、立即可做的論文寫作模式越感好奇。感謝台灣費森尤斯卡比主辦、新思惟團隊策劃的活動,讓我可以如願以償。

 

 

對新手友善的課程設計,課後還有  Office Hour 協助。

 

統合分析從無到有的過程,大致需要經五個步驟:題目發想、文獻搜尋與整理、數據萃取與轉換、統合分析製圖和論文寫作。

 

新思惟課程現場著重的主要是統合分析製圖和論文寫作這兩大塊;課後的反向工程練習則是補上數據萃取與轉換這一塊。雖然題目發想和文獻搜尋還是只能靠自己,但整體而言,已經將新手做統合分析中的困難要素移除了大半。

 

至少在出圖這一塊只要使用 CMA,就能完整製作出 forest plot、subgroup analysis、sensitivity analysis、meta-regression(這個 RevMan 好像無法)、funnel plot 等,應該可大致搞定初階的統合分析,就不用砸大錢去買 STATA 或從零開始學 R,對新手來說相對友善。

 

當然,上完課離順利發表論文還有一大段過程與諸多困難要克服,但最令人放心的是有無限量的售後服務,日後有問題都能上 Office Hour 詢問。以我在現場發問的經驗,深刻體會校長和張醫師在這個領域的深耕與經驗,肯定多數的問題都能得到解決。

 

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