作者：基隆長庚 精神科 陳建鴻 醫師
身邊不少上過新思惟工作坊的朋友，許多都大推新思惟課程，不管是簡報課程、論文寫作、部落格與個人品牌。一直以來都想說，meta-analysis 這麼難的內容，應該是我最無緣的課程，但卻在開始要進行臨床研究，蒐集文獻的過程中想到，這些文獻是不是能寫成一篇 meta-analysis？
可能現在 Facebook 進步到不只監聽，還可以讀腦波，所以不斷跳出新思惟《統合分析工作坊》的廣告，以及學員的上課回饋，讓我不禁好奇，上了一天課真的能就知道怎麼寫嗎？就在猶豫的過程中，不知不覺已經錯過了三次報名機會，有一天腦筋不知道是接錯還是接對了，便心一狠按下報名鍵、下標 Windows 電腦、刷卡付錢，一氣呵成。
作者：匿名
這次參加《統合分析工作坊》的最大理由、最吸引我的，莫過於「不用 IRB，一個人在家就能寫出可投稿 SCI 的論文」。IRB 真的很繁瑣、費時費力，且臨床論文也不容易想到好的研究設計，收集病人 data 更是耗時耗力。
當年的我，錯過了健保資料庫的黃金時代。現在只能眼睜睜看著健保資料庫的大門關上。如今要做健保資料庫，除非有團隊、找統計老師合作，否則就要自己學會 SAS 或 R（而且還要特地請假去加值中心跑）。因此，現在的我，更要好好把握統合分析的黃金黎明。
作者：雲林基督教醫院 心臟科 丁革新 醫師
這是我第二次參加新思惟國際的課程，雖然臨床業務繁忙，有幸能擠出時間參與這 meta-analysis 工作坊。在經過一整天密集課程的激盪，發現同行學員有些是箇中老手，而大家無不聚精會神、努力去汲取知識，為求滿載而歸，因此更加強我學習的動力與決心。
首堂課，蔡校長即點出 meta-analysis 幾乎不需要 IRB，因此對於研究資源稍嫌不足的醫師來說，無疑是一個契機。
停經後的睡眠障礙，到底應該用哪種賀爾蒙治療，還是用哪種安眠藥協助，仍有爭議。曾秉濤醫師團隊，預計將這個領域的相關研究，一併統合起來，指出效果與服藥遵從性比較好的選擇。
總計收入 43 篇隨機對照研究，並有 25 種治療，包括 32271 位女性受試者。結果發現 melatonin-fluoxetine 對睡眠障礙比安慰劑有效。對於有明顯心血管症狀的停經患者，gabapentine、口服聯合賀爾蒙治療、bazedoxifene-conjugated estrogens 等均比對照組有效。放棄治療的比例，在使用藥物介入與對照組的患者，並沒有顯著差異。不過使用 eszopiclone 與口服賀爾蒙治療的患者，因為副作用而中止治療的機率較大。
整體來說，對於停經後的睡眠障礙，尤其有心血管症狀者，合併 estrogen 與 progestrone 治療是有效的，而安眠藥在這種狀況似乎並無顯著效果。
臨床上若有一個狀況，是同時可以用很多治療方式介入，但卻不確定哪個最理想時，使用網絡統合分析，找出可能的方向，是不錯的策略，以數據指出方向，以及待解的疑惑，對於後續的研究設計將會有很大的幫忙。
恭喜曾醫師！
這梯次的同學，雖然都是初學者，但都有著強烈的動機想要學會。互動實作時間，幾乎都能做到最後的表格，上傳作品的同學也相當多。最後在評比的時候，還煩惱了一下，畢竟優秀的作品頗多。
以下，我們先來看看那些差點得獎的小細節。然後一起欣賞陳致穎醫師、盧昂醫師的得獎作品。
在 COVID-19 疫情肆虐後，臨床工作者很快地發現，同樣染病的患者，BMI 過高的人，死亡率似乎偏高，隨後的許多臨床研究，也證明了這件事。
不過，BMI 偏低的人呢？死亡率會升高嗎？還是更低？如果想找出死亡率最低的 BMI 族群，其數值落在哪裡呢？這是黃暉凱醫師與其團隊，想要知道的。
篩選了 7443 篇文章後，發現 4455 篇有重複族群，2393 篇無關，567 篇研究沒有需要的體重與死亡率資訊，最後鎖定 28 篇共 112682 患者，進入劑量反應統合分析。使用非線性模式分析後，發現死亡率與 BMI 呈現 J 型關係，也就是體重過高會增加死亡率，但其實體重過輕也會，而死亡率的最低點，出現在 BMI 約 27 左右。也就是 BMI 25-30 的所謂過重區間。（過重的朋友們，不用忙著減肥啦！哈哈！）
這個發現，與過去對 BMI 與全原因總死亡率的分析類似，BMI 25-30 傳統所謂的過重區間，也是全原因總死亡率最低的一群。
當全世界大量發表 COVID-19 的臨床經驗與研究時，迅速想到一個切入點，並作統計整合，提出洞見，是很不錯的研究策略。為了搶快發表，也避免夜長夢多，使用致編者信形式投稿，也是相當不錯的決定。
這是因為致編者信一般屬於 editorial materials，並不列入 JCR impact factor 計算公式中，決策上也不需要走入完整審稿流程，主編自己看一看，最多找個人幫確認細節，就可以接受並刊出。
唯一的缺點，就是在升等認定時，很可能因為放在 letter to the editor，導致分數無法以 original article 方式計算。但學術上的影響力並不會有差異，一樣會出現在 PubMed 上，一樣看得到全文，一樣可以引用。
恭喜黃醫師！