標籤彙整:張凱閔

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2019 / 10 / 24

新思惟,協助快速搞懂統合分析。

 

作者:匿名

 

 

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我從幾年前就一直在關注新思惟,在蔡校長提供住院醫師問答的「問校長」系列,更是在我剛進醫院頭幾年的迷茫時光中,通篇讀過。

 

這陣子,師長們開始要求住院醫師們寫論文,醫院裡更開設了大大小小的研究工作坊、論文寫作坊。然而上過一些課程,翻過 PubMed 上的論文,對於如何起筆還是一頭霧水。這時候,我看到了新思惟網頁上學長姐們的課程心得,想著希望自己上完課後,也能有一番突飛猛進的大改變。因此牙一咬,便報名了!

 

 

這次課程,是一場武林祕笈的快速傳授。

 

最令我驚豔的是曾醫師的「拆解論文架構」,課堂中直接清楚明白的點明 introduction、discussion 等,每一段該怎麼寫,甚至連評估品質的工具軟體,都直接大方提供。包括該收錄幾篇文章的 CP 值最高、什麼是最重要的重要:三大元素 PhD 等,曾醫師都在短時間內,以非常簡明且活潑的語調清楚闡釋。

 

再到張醫師的「專有名詞介紹」,張醫師同樣用非常短的時間,把那些我之前都傻傻分不清楚的專有名詞解釋清楚,甚至還有表格整理歸納。幾十分鐘後,那些之前怎麼看、怎麼相像的專有名詞,頓時變得鮮明起來,不再像是水中浮月,看得到撈不著。

 

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2019 / 8 / 14

2019 / 8 / 11(日)課程照片記錄

 

 

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想要入門 meta-analysis,光是統計不同、文獻搜尋繁瑣等諸多狀況,若靠自行摸索不僅費時費力,還未必能找出一條正確的道路。這門課,就是為研究初心者量身規劃,以系統化的學習,幫您省下試誤的時間。

 

跨到其他領域時就會想,啊!要是這個也有新思惟這種課就好了。像是因為軟體的一堆小 bug,甚至一些無關緊要的 unknown unknown 這類原因,浪費大把的時間和精神,會很想摔鍵盤,替我的鍵盤感謝新思惟!

 

2018 年新思惟校友的研究成績,meta-analysis 佔原創研究比例「從 2017 年的 5%,上升到 2018 年的 11%」,此研究方法不需要經過 IRB,也能利用臨床之餘的零碎時間工作,還被多數學校升等接受,綜觀上述條件,對於沒有資源的初學者而言,meta-analysis 確實是出道的好領域。

 

工作坊的課程規劃,破除一般對於統合分析遙不可及的迷思,以新思惟一貫的高品質課程內容,與高效率教學方法,加上兩小時能親手做出投稿等級專業圖表的互動實作,用最短的時間,讓初學者高效率學習。

 

三位講師將豐富實戰經驗化繁為簡,切中要領傳授給所有學員,對初學者的我十分容易吸收也獲益匪淺!非常感謝!

 

新思惟瞭解學員所需,想得到的、沒想到的,我們都在課堂上準備好了。課程協助新手克服困境,讓無資源者也能有成功起步的機會。

 

上完之後初學者都會覺得自己很可以的課程,朝向 meta-analysis 研究的偉大航道邁進!

 

以下,一起回顧當天熱情學習的照片記錄。

 

 

最新活動

 

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2019 / 5 / 9

小小 R1,來參加課程,能有收穫嗎?

 

作者:高醫附院 內科 黃峻洋 醫師

 

 

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以前都有耳聞 Google 等大公司,每年會固定拿一筆錢投資員工,讓他們嘗試新的 project。我照著這個思路,決定每年拿一筆錢當凱子 上一堂新思惟或其他成人教育課程。

 

而之所以選擇報名《統合分析工作坊》,是因為這真的是適合肥宅如我的論文寫作方式,感覺只要懂得在網路上努力搜尋與整理,就有機會產出論文。如果我能在住院醫師期間就能成功發表論文,或許對於未來的職涯發展,也有一定程度的幫助,按著這天真的想法,我把卡刷下去了!

 

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2019 / 5 / 9

互動實作,想馬上用自己的 data 跑出圖表!

 

作者:臺北榮總新竹分院 內科部 張智越 醫師

 

 

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繁忙的臨床工作,讓我無力再去思考。

 

從住院醫師開始,雖然師長們都有意願指導我們做研究,但是繁忙的臨床工作,讓我無力再去思考,每天拖著累垮的身體回到家只想好好休息。

 

唯有考專科時,報名資格要有一篇發表過的期刊,硬擠出了一篇有模有樣的案例報告投稿到非 SCI 的期刊,心理當時也是感動不已。雖然這段期間斷斷續續都有去上一些相關的研究討論工作坊,但始終有聽沒有懂,一直無法踏出研究的第一步。

 

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2019 / 5 / 9

在死板的醫學教育下,獨樹一格的工作坊。

 

作者:台中榮總 醫教部 史千岳 醫師

 

 

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從學生時代開始接觸實證醫學起,就對統合分析及系統回顧研究充滿了好奇,認為這種靠著別人的研究為基礎,就能夠構築起最高等級的實證醫學文獻,根本是種巫術(誤)。

 

然而,在只需要看懂並利用文獻的學生時代,很少去思考背後撰寫論文的方法跟困難。倘若一不小心著手想要去探究裡面眾多的海量名詞,一不小心就會陷入那些令人焦躁的生物統計知識,讓這個表面上似乎可以輕易上手的研究方式,多了幾道不能輕易跨越的障礙。

 

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