作者：林口長庚紀念醫院 林翊庭 醫師
身為 PGY，臨床歷練尚淺，也沒有研究所或博士班那種扎實的研究背景。我知道自己想申請的科別很看重研究，但面對身邊同學陸續發表、自己卻成果不多，心裡很急，卻不知道從哪裡開始。
2025 / 10 / 23
標籤彙整：統合分析
2025 / 10 / 23
研究不再卡關！AI + 統合分析，一天掌握研究效率的關鍵。
作者：小港醫院（高醫經營）骨科 吳元祿 醫師
升主治後才懂，升等需要的不只是臨床的努力。
升上主治醫師後，隨著臨床與研究工作的壓力增加，深刻體會到學術發表與升等之間的重要關聯。
為了提升在論文撰寫與統合分析上的能力，我參加由新思惟團隊舉辦的《統合分析工作坊》。課程不僅針對統合分析的理論與實作進行深入講解，更把 AI 應用在研究寫作中，論文寫作似乎更平易近人了。
2025 / 10 / 20
2025 / 10 / 19（日）滿意度分析 與 手寫回饋
感謝各位給籌備團隊的匿名回饋，課程滿意度分數皆獲得 4.80 分以上，謝謝大家給予肯定與建議。
根據統計，本次學員組成如下：
- 有發表經驗的同學占 33%。課程設計相當友善，進階者或初學者都能有效吸收，對於 meta-analysis 感興趣並願意挑戰者持續增加，越早瞭解，越能把握先機！統合分析好上手的特性，也能讓為了興趣、所屬單位的壓力、或僅僅只為試試手腳做研究的人，可以快速進入研究領域。
- 主治醫師佔 33%。對於想對自身領域，快速深入研究，並且做出比較的研究者而言，meta-analysis 不需要 IRB、只要上網搜尋文獻資料庫就能寫出來的優勢，課程解決許多人面對資料不知如何動筆的困擾。對於沒資源的年輕醫師來說是一條學術活路；資深醫師也開始加入論文產線中，提高論文產出。
- 醫學生、PGY 到研究醫師佔 33%。現在的學術趨勢是，帶著學術成績應徵住院醫師的 PGY，更有機會選擇自己想要的環境。課程協助許多醫學生、年輕醫師在繁忙訓練之餘學會學術寫作技能，把握機會拚出 SCI 和升等。
- 本次組成相當多元，醫療 / 非醫療相關，就佔了 34%，有：呼吸治療師、護理學系助理教授、財政稅務系講師、運動科學系教授、國小教務主任等。只要你選擇的主題是有個介入、會改變一個結果，那就可以做統合分析或網絡統合分析。我們的課程設計讓各領域專業人士都能有收穫，非醫學背景的大學老師、社會人文領域的博士生、大學非醫療背景的醫院秘書都推薦，課後也成功發表 SCI 論文！只要找對方向，要成功發表，甚至量產論文，真的不困難！
- 學員最年輕為 24 歲，最長者為 50 歲。課程為 meta-analysis 初學者量身規劃，內容易懂好吸收，無論你是想破蛋的完全新手，或是想提高論文量產的資深老手，現在正是把握 meta-analysis 的好時機！
- 首次參加新思惟活動的新朋友佔 73%。作為業界最面向初學者的課程，根據團隊統計，統合分析類論文已超過 600 篇，顯示越來越多新朋友逐漸熟悉統合分析寫作，論文量產連發！
感謝大家課後的匿名手寫回饋，內容非常精彩，包括對課程的評價以及學會使用軟體時的心情，顯示不管是研究初心者或是資深研究者，都能在工作坊中有豐富的收穫，很榮幸新思惟的課程能給您前所未有的突破和啟發！
除了統合分析，想要無資源起步，現在又多一個選擇囉！網絡統合分析，讓你工具更多、產線更多。
對於內科系研究、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。
- 臨床研究與發表工作坊 / 外科系
- 醫學論文與寫作工作坊 / 內科系
- 個案報告、技術發表與文獻回顧工作坊
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，網路個人品牌課程可以幫助你！
所有工作坊，都有售後服務喔！詳細辦法，請參考 Office Hour 頁面說明。
最新活動
2025 / 10 / 20
2025 / 10 / 19（日）「統合分析製圖大賽」得獎作品：蔡賢龍醫師、李威成醫師
這幾年，統合分析成為對新進研究者非常友善的領域。在本身專業研究之外，能夠多開闢一條統合分析的產線，對於分散風險以及維持產量，都有相當大的效益。對於尚未能夠獨立掌握資源的起步者來說，這也是累積自己在學術界能見度的好工具。
因此這次課程，吸引了來自各行各業、年齡層多元的同學參與，從教育界、醫療界到工程界都有。如何讓所有人都能聽懂，是我們努力的目標。很高興看到同學們在中午的互動實作時間，就能完成所有作品，真正親手做了一次統合分析，並且完成了 SCI 期刊投稿所需的整套圖表。
以下，我們將一起欣賞同學們的作品，並針對細節提出一些建議，最後也會介紹兩位得獎同學的精彩作品。
那些還能建議的細節
同學選擇使用十字而非原廠預設的方形，這其實有些可惜。原廠設定的中心方形，其面積大小能夠反映在本次統合分析中的相對權重；若改用十字，雖然中心點更為精準，但卻會失去比例的視覺直觀印象。建議大家還是採用我們推薦的設定，效果會更理想。
分組分析處理得不錯，不過右邊的相對權重欄位消失了，實在有些可惜。建議可以補上這個欄位，讓整體資料呈現更完整。
原廠的漏斗圖，出圖沒有問題，不過左右兩側留下的空白有點多，尤其是右邊。建議可以簡單裁切一下，處理掉多餘的空間，這樣就會非常棒了。
統合迴歸分析，圖片做得很好，如果能夠精確的控制 XY 軸小數點的位數，就會更棒。
通常同學們到了第二次輸入類別變項資料進行統合分析時，容易開始有些恍神。這主要是因為大家第一次學習時全神貫注，到了後面注意力容易分散。這個問題可以透過課後練習五次來改善，隨著細節越來越熟悉，逐漸形成肌肉記憶，對細節的注意也會更加完整，減少疏漏。
以這張圖來說，下方標籤左右的位置應該互換，其他部分則沒有問題。
同樣是類別變項的練習，這邊 Z-Value 欄位記得去掉，下方的標籤記得左右互換。
最下方的標籤方向正確了，但 Z-Value 忘了去掉，右邊的相對權重也不見了。在這張類別變項中，我們連續舉例了三張圖。人類的注意力極限在第一次學習時差不多就是這樣。同學們記得回家要多加練習，讓自己更熟悉整個操作。如此一來，未來在處理自己的數據時，也能夠做得這麼好。
以下，我們一起來看看兩位得獎同學的精采作品。
2025 / 10 / 9
[快訊] 黃暉凱醫師團隊，關於 SGLT2 抑制劑與 GLP-1 受體促效劑對第二型糖尿病患者罹患巴金森氏症風險影響之統合分析統，獲 Diabetes Research and Clinical Practice 刊登。
文章介紹
黃暉凱醫師團隊想了解第二型糖尿病患者使用不同降血糖藥物，會不會影響得到巴金森氏症的機率。研究團隊特別關注三種藥物：SGLT2 抑制劑、GLP-1 受體促效劑、DPP4 抑制劑。
團隊利用美國 TriNetX 研究網絡的真實世界資料，收集了 2015 年到 2022 年間，年齡 50 歲以上、患有第二型糖尿病並開始使用這三種藥物的病人資料。
為了讓比較更公平，團隊使用了傾向分數配對的方法，確保各組病人的背景條件相似。研究主要想看的結果就是這些病人後來有沒有被診斷出巴金森氏症。
研究總共納入了將近 30 萬名病人的資料。在 SGLT2 抑制劑與 DPP4 抑制劑的比較中有 93872 人；GLP-1 受體促效劑與 DPP4 抑制劑的比較中有 110366 人；SGLT2 抑制劑與 GLP-1 受體促效劑的比較中有 95838 人。
結果發現，使用 SGLT2 抑制劑的病人得到巴金森氏症的風險明顯比較低。跟使用 DPP4 抑制劑的病人相比，風險降低了 20%（風險比值為 0.80），跟使用 GLP-1 受體促效劑的病人相比，同樣也降低了 20%。
但是 GLP-1 受體促效劑跟 DPP4 抑制劑相比，在預防巴金森氏症方面就沒有明顯差異了。研究團隊還整合分析了其他相關研究，結果也支持 SGLT2 抑制劑能降低巴金森氏症風險的發現。
總結來說，這項研究顯示對於第二型糖尿病患者而言，使用 SGLT2 抑制劑可能比使用 DPP4 抑制劑或 GLP-1 受體促效劑，更能降低罹患巴金森氏症的風險。
恭喜黃醫師！
無對照組的小樣本研究，可以做統合或網絡統合嗎？來看看講師的建議。
2025 / 9 / 26
像我這樣「還沒成功」的人，也能重新找回學習的信心。
作者：國立清華大學 清華學院學士班 常善媚 助理教授
從挫折到重啟的統合分析學習之路
博班剛畢業時，我曾經滿懷期待地想挑戰自己，嘗試與夥伴合作完成一篇系統性文獻回顧。然而，因為缺乏經驗，我們都不知道該如何精準選題與掌握研究方向。
那段日子裡，我投入了大量的時間閱讀與整理，甚至覺得自己完成了一個龐大的作品。
沒想到最後卻發現，所挑選的主題正好落在兩個學術領域之間的灰色地帶，無論是臨床界或研究方法領域都不太關心這個議題。尷尬的位置讓論文難以找到合適的讀者與投稿期刊。
更殘酷的是，系統性文獻回顧和統合分析的特性是需要跟時間賽跑的，當投了幾本期刊來回幾個月甚至一年就過去，原本蒐集的文獻逐漸「過期」，需要重新更新，等於要再付出同樣的努力重新整理與分析。
這種時間壓力，最後讓這論文在時間的流逝中愈來越失去競爭力，最後胎死腹中。
這是一次深刻的血淚經驗，也讓我在之後幾年，都只敢做真實資料的研究與分析。