問：我著手作統合分析，研究某個手術的併發症，這個手術有兩種作法，我預計做 subgroup 的分析。請問在 outcome 部份，我是不是用總併發症去做一個 forest plot，然後細分各種併發症（疼痛、出血、感染、再手術、mortality），又各做一個 forest plot？這樣規劃是對的嗎？
答：（蔡依橙）
這樣想的確是可以的，但實際上要根據你所擁有的資料，跟你想做的論述，去做優化。
總併發症到底要不要畫一張 forest plot，這個要看你預計說一個怎樣的故事。
假設，這兩種手術作法 A 和 B。A 併發症比較多，但都是傷口痛，病人會抱怨。B 的併發症少，但一發生就是 mortality，患者往生。那我們畫一張 forest plot + subgroup，去說 A 的併發症比較多，這樣合理嗎？是我們想要傳遞的訊息嗎？明明 mortality 就是很嚴重的問題，而傷口痛就是止痛可以解決的，如果只用「總併發症」這個分類去做，就可能會傳遞相反的意義。
作者：大村郭醫院 楊嘉欣 醫師
非常謝謝蔡校長、張教授，以及所有幕後工作人員！從看到課綱的那一刻起，我就對這堂課抱有高度期待，而實際上課後，更覺得課程設計比我想像中更貼近「真的在起步的人」會遇到的核心問題。這份貼心，是我覺得自己來對地方的最大原因😆。
很多時候，我們卡住的不是那些艱深繁複的統計模型，也不是複雜到需要高深數學才能理解的理論，反而是一些非常基礎、但卻一直不敢問出口，甚至覺得「這種問題是不是太笨了」的困惑。這門課最棒的地方，就在於它勇敢地、直接地處理了這些「隱形障礙」。
例如：研究到底該從哪一步開始？文獻回顧要怎麼做？主題怎麼想才可行？
統合分析，聽起來是研究高手才會做的事。但其實，《統合分析工作坊》就是為沒有資料、沒有團隊的新手設計的。
課程一開始，就從最困難的「題目發想」下手，手把手帶你從搜尋策略、題目篩選，一步步找到自己能寫的方向。
即使您身處一個全新的學術領域，或是不熟悉特定研究方法，也能透過課堂上提供的工具與方法，快速且精準地定位有學術價值、且具備可操作性的研究題目。上完一天的課程，學員們的回饋是：
「周圍有發 paper 的人，都有上過新思惟個課程打過底，果然一天 7.5 hr，居然讓我有種師父領進門，可以嘗試自己修行的成就感。」
課堂中，我們一步步示範從研究發想、文獻搜尋、CMA 統計製圖、統計結果詮釋、文獻評讀、寫作技巧，到審閱者怎麼回應，每一步都幫你設想好，常見卡關與 AI 補助工具，讓你回家就能「自己動手寫一篇」。
在當前的 AI 浪潮中，學術研究的效率正在被重新定義。新思惟的課程設計也與時俱進，講師親自驗證與整合了多種 AI 工具，將其無縫融入統合分析的各個環節，協助學員大幅壓縮研究時間。
從最初的文獻篩選、資料萃取、到後續的語言修飾，AI 都能發揮極大的輔助作用。我們在課堂上精準示範「AI 的正確用法」，哪些步驟可以交給 AI 加速完成，哪些關鍵的邏輯判斷與數據解讀，仍需仰賴自己進行把關，確保論文品質不因追求速度，而犧牲嚴謹性。
我們不只跟你說 AI 工具可以用，更教你如何「駕馭工具」，避開 AI 容易產生的邏輯錯誤與「雷區」。
統合分析最大的優勢，就是你不需要 IRB，不需要病歷，不需要龐大的研究團隊。只要電腦跟網路，就能寫出一篇有品質、有系統的論文。
這堂課已經幫助超過 600 位學員成功發表，從新手變研究人。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》就是這樣的一堂課，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。
問：校長好，我跟 AI 說我想做統合的主題，然後他問我預計用哪些學術搜尋引擎，我告知後，接著 AI 就把每個不同的搜尋引擎該用什麼搜尋式都給我，PubMed 這邊的就會用 MeSH，其他的搜尋引擎也有很多屬於該引擎的獨特搜尋方式。這樣是不是可以直接用？
答：（蔡依橙）
關於做統合的搜尋方式，流派各有不同。
你說的這種方法雖然也可以，但審閱者很容易會問：「你在每個學術搜尋引擎，都使用不同的搜尋關鍵字跟搜尋策略，你怎麼能確保這樣的搜尋是一致的？」
所以，我個人傾向一個通用搜尋式，直接丟到我們預計使用的搜尋引擎裡就好，不管是 PubMed、Google Scholar、Web of Science 還是其他你也用的搜尋引擎，我都往搜尋框裡丟同一組搜尋式。
問：老師好，我寫好一篇統合，去投稿，結果期刊說我的文章跟某篇文章的相似性太高而退稿。我看了一下，發現那就是我之前申請刊登 PROSPERO 上的 protocol，請問這怎麼辦？
答：（蔡依橙）
這是最近一年常發生的狀況，問題在於各大期刊社與各學校醫院買的那個知名比對軟體，他就是粗暴比對，很討厭。像你這個跟自己當初上傳的 protocol 相似性過高之外，還有統合作乳癌的，他說題目跟另一篇肺癌的很類似！明明主題就完全不一樣。
解決方法有二。
