標籤彙整:主治醫師

00_FB_20191019_radar
2019 / 10 / 21

2019 / 10 / 19(六)滿意度分析 與 手寫回饋

 

 

00_20191019_radar

 

 

匿名問卷統計,所有學員給籌備團隊的滿意度,全部分數皆高於 4.8 分,最高達 4.94 分,整體與平均分數再創新高,非常感謝大家給予支持與肯定。

 

根據統計,本次學員組成如下:

 

  • 主治醫師佔 48%,住院醫師佔 16%,診所醫師佔 2%。而護理背景相關佔 20%,更是此次學員亮點,如醫護專科講師、護理系助理教授、護理大學研究人員、國防醫學院教師。非醫療相關行業佔 14%,有實驗小學主任、大學助理教授、跨國企業專案經理等。
  • 新朋友佔近 6 成,比例較以往約 4 成來的高,感謝大家口耳相傳,讓更多新朋友願意來嘗試我們的高品質課程,而老朋友也繼續選擇新思惟。
  • 參加學員中,有 51% 已有 PubMed 第一或通訊作者文章,其中不乏寫作老手。近年來不論是進階者或初學者,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。

 

講師們都曾是研究新手,經歷過從 0 到 1 的過程。

 

但現在,我們已經度過了摸索期,整合過往經驗,將 meta-analysis 的論文一一拆解,從規劃、架構、專有名詞,到圖表優化,搭配互動實作,實際在自己的電腦上跑出可以投稿的 Figures 與 Tables!

 

希望讓你實際體驗,其實 meta-analysis 並不難。

 

感謝大家的匿名手寫回饋,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!

 

以下是參加者的手寫回饋,每一份鼓勵,都是讓我們前進的動力;每一條建議,也將出現在我們的檢討會議,繼續努力!

 

謝謝!

 

 

最新活動

 

閱讀更多 »

00_FB_20190811_radar
2019 / 8 / 12

2019 / 8 / 11(日)滿意度分析 與 手寫回饋

 

 

00_20190811_radar

 

 

匿名問卷統計,所有學員給籌備團隊的滿意度,全部分數皆高於 4.62 分,最高達 4.85 分,非常感謝大家給我們的支持與肯定。

 

根據統計,本次學員組成如下:

 

  • 主治醫師佔 46%,住院醫師佔 17%,診所醫師佔 2%。日本醫療廠商數據分析師、跨國製藥公司經理、國立研究機構助理研究員、醫療資訊所研究生、醫工所研究生、護理學校講師、藥劑師、護理師等,合計 35%。
  • 老朋友佔 54%,新朋友佔 46%,跟過往梯次相似,可見新思惟高品質的課程,深受老朋友肯定之餘,也持續吸引新朋友一同來更上層樓。
  • 參加學員中,有 53% 尚未有 PubMed 第一或通訊作者文章。來上課的人多為研究新手,且對 meta-analysis 仍然相當陌生。

 

講師們都曾是研究新手,經歷過從 0 到 1 的過程。

 

但現在,我們已經度過了摸索期,整合過往經驗,將 meta-analysis 的論文一一拆解,從規劃、架構、專有名詞,到圖表優化,搭配互動實作,實際在自己的電腦上跑出可以投稿的 Figures 與 Tables!

 

希望讓你實際體驗,其實 meta-analysis 並不難。

 

感謝大家的匿名手寫回饋,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!

 

以下是參加者的手寫回饋,每一份鼓勵,都是讓我們前進的動力;每一條建議,也將出現在我們的檢討會議,繼續努力!

 

謝謝!

 

 

最新活動

 

閱讀更多 »

00_FB_innovarad_TYChang_Meta-analysis_20180114_0322
2018 / 1 / 19

有些話,出了這個講堂是不能說的!

 

作者:成大醫院 張子彥 醫師

 

 

00_FB_innovarad_TYChang_Meta-analysis_20180114_0322

 

 

這是我第二次參加新思惟的課程。會有這次,是因為上次《健保資料庫工作坊》實在是太棒,所以一直讓我想找機會再來一次。

 

 

這兩項條件,統合分析很適合我!

 

會選擇參加《統合分析工作坊》,是因為 meta-analysis 的研究模式,很適合自己。首先,整個研究內容本質,都是單打獨鬥的過程,這件事我跟兩位講者都確認過,甚至合作還會拖垮進度,我非常同意。

 

這還暗示兩件事,第一,必須將自己練得很強,否則很難靠隊友上天堂,所以我選擇花錢上課來讓自己升級;第二,非常適合沒有研究助理資源的我來做研究。

 

自己曾經用 RevMan 寫過一篇 meta-analysis。整個過程之中最痛苦的事,就是怕被人搶先發表而使得自己的努力付諸流水,所以在審稿的過程中患得患失、痛苦萬分,發誓絕不再寫。但在動物實驗室打滾一年之後,複雜的人事、資源爭奪戰中,反而更令我心灰意冷。確定那不是我想要的東西後,下定決心從頭再來。

 

既然肯下決心,當然要做足功課。根據之前《健保資料庫工作坊》的經驗,我選擇新思惟的課程。

 

閱讀更多 »