作者：林口長庚 神經外科 李丞騏 醫師
相關文章：[快訊] 李丞騏醫師團隊，關於內視鏡經鼻手術對鞍結節腦膜瘤視力預後之統合分析，獲 International Journal of Surgery 刊登！
在經歷約八個月左右的投稿歷程後，終於在今年（2026 年）一月份順利刊登於 International Journal of Surgery (IF=10.3) 期刊。文中探討經鼻內視鏡手術與傳統開顱手術在顱底蝶鞍結節腦膜瘤術後，視力恢復預後的統合分析結果。
這是一篇血淚之作，但並不是單指寫作過程，而是這篇論文的發想來自於自己切身之痛。起因於數年前處理一例類似病患，最後結果與自己預期方向不同，在事後討論過程中也想搜尋文獻來證實當時的處理並無可議。
文獻回顧後發現，雖已有單一機構回溯研究探討各別術式預後，或比較術式優缺點，但對於 visual outcome 的統合分析卻付之闕如。由於手中案例數有限，若僅累積臨床經驗，得出的結論恐與他處雷同。
鞍結節腦膜瘤（tuberculum sellae meningioma，TSM）是長在顱底中線的腫瘤，位置緊鄰視交叉與視神經，因此患者常以視力模糊或視野缺損為最初症狀，高達 80% 的患者在就診時已有視功能受損。手術切除是主要治療方式，而如何在盡量切乾淨腫瘤的同時，保住或改善視力，一直是神經外科醫師的首要目標。
研究團隊依照 PRISMA 準則，系統性搜尋 PubMed、EMBASE 及 Cochrane CENTRAL 三個資料庫，納入 2024 年 9 月以前發表、報告鞍結節腦膜瘤術後視力結果的研究，共收錄 32 篇回顧性研究。
其中，1174 名患者接受內視鏡經鼻手術（EEA），1199 名患者接受傳統顱內手術（TCA）。主要分析終點為 EEA 術後「視力改善或維持穩定」的比例，以及「視力改善」的比例；次要終點則比較兩種術式間的優劣。
統合分析結果顯示，EEA 術後「視力改善或穩定」的合併比例高達 0.93（95% CI：0.90–0.94），「單純視力改善」的比例為 0.77（95% CI：0.71–0.82）。與傳統顱內手術相比，EEA 達到視力改善或穩定的勝算比（OR）為 2.09（95% CI：1.41–3.08），達到視力改善的勝算比為 2.28（95% CI：1.77–2.93），顯示 EEA 在視力預後上具有明顯優勢。
敏感度分析及次族群分析均支持這項結果，且未偵測到顯著的發表偏差，說明 EEA 是鞍結節腦膜瘤患者維護視力的有效手術選項。
恭喜李醫師！
統合題目用 AI 幫忙找，需要寫入方法學裡面嗎？來看看講師的建議。
作者：台灣知識庫股份有限公司 投資部 方元宏 投資主管
在參加新思惟統合分析工作坊之前，我其實正處在一個重新思考研究方向的階段。過去我曾進行過 2 至 3 項問卷量表相關研究，對統計的基本概念其實是清楚的，但在實務操作上，曾經有過不太順利的經驗。那次研究投入了不少人力、時間與心力，卻沒有得到預期的結果，也讓我開始反思，是否有其他更適合自己的研究方式。
在 AI 時代，我們總以為有了人工智慧的輔助，寫論文就能像點擊按鈕一樣簡單。許多初學者滿懷期待地打開 AI 工具，試圖讓 AI 幫忙生出一篇統合分析，並直接拿來投稿。但現實往往事與願違，缺乏經驗的指引，AI 產出的內容常常讓人滿頭大汗。
這幾年來上課的同學，或者在 office hour 上詢問，也有許多具備深厚的學術背景的高手。但在面對不熟悉的統合分析領域，加上 AI 偶爾產生的「幻覺」與邏輯謬誤時，依然會感到不知所措。
AI 確實強大，但前提是你必須具備「辨識對錯」的專業判斷力。
《統合分析工作坊》正是為了協助你填補這個落差。我們不排斥 AI，反而教你如何真正「駕馭」它。課程中，我們會明確指出哪些文獻搜尋與資料萃取的步驟可以利用工具加速，而哪些 CMA 軟體的操作、異質性檢定、以及圖表結果的詮釋，必須仰賴你親自把關。我們的目標，是要讓你在課後，有自信的運用 AI，並且寫出你有信心可以拿出來的投稿的文章。
過去，許多醫師或研究者在嘗試寫論文時，最常犯的錯誤就是自己埋頭苦幹。面對茫茫的 PubMed 文獻海，不知道如何精準下關鍵字；好不容易抓了幾十篇 paper，卻不知道萃取哪些數據才能跑出有意義的 forest plot。
然而，閉門造車最大的成本，不是金錢，而是「時間與自信」。你可能花了半年摸索一套看似合理的流程，卻在投稿時被 reviewer 輕易點出致命的系統性盲點，最終遭到退稿。新思惟的課程精華，在於提供一套經過數千位學員驗證、成功發表的標準作業流程。
從最困難的「題目發想」開始，我們教你如何系統化地與 AI 協作，尋找有潛力的題目。接著，按部就班地進行文獻篩選、資料萃取、軟體實作。中午的互動時間，助教群可以隨時解答那些讓你卡關的軟體操作細節。這種有系統的學習，讓你穩步邁向完稿的終點。
課程中，講師從實際投稿的經驗出發，甚至從審閱者（reviewer）的角度，告訴你他們最在意什麼、最討厭看到什麼圖表格式。
當你了解了遊戲規則，知道每一張圖表在整篇文章中的定位，知道每一段討論該如何呼應你的統計結果，原本零散的知識點就會瞬間串聯起來。任督二脈一通，剩下的就是把自己的題目套入這個成功的框架中。
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