作者：科技業 人力資源部 陳邦誠
新思惟的《統合分析工作坊》，就像是一場學術盛宴。身為一個專注於勞工關係研究的學者，我對這次課程充滿期待。畢竟，統合分析這種能夠系統性整理與分析既有研究成果的方法，對我的研究極具價值，我知道，這將會是一場相當燒腦的學習之旅。
課程一開始，蔡依橙校長和張凱閔醫師用清晰的邏輯架構，帶領我們進入統合分析的世界。老師說明了關於統合分析的價值，不只是簡單的數據彙整，而是一種能提升推論可靠性、發掘隱藏趨勢的強大工具，果真能有機會解決我在研究時經常面臨的困境。
接著，課程深入探討系統性文獻回顧與統合分析的關鍵步驟，從搜尋資料庫、設定納入與排除標準，到數據提取等。到了實際操作 CMA 軟體的階段，透過手冊的指引，將統合分析從書本上的理論，轉化為實際操作。
作者：清大 醫工所 林幸瑩 助理教授
參加 2/15 這天的 《統合分析工作坊》，讓我對統合分析的概念、方法和應用有了更深入的理解，也真正體會到這項技術在各類研究中的價值與影響力。
原本對統合分析的印象只是「複雜的統計方法」，但這次的學習讓我發現，它其實是研究者手中強而有力的工具，除了具有免收案、免 IRB 的優勢，更重要的是，能幫助我們從紛繁的數據中找到清晰的趨勢，甚至調整臨床決策。
Meta-Analysis 是一種透過整合多個相關研究結果，來得出更具代表性與穩定性結論的統計方法。老師強調，當單一研究的結果分散或存在異質性時，統合分析可以幫助我們得出更有說服力的結論。
這讓我想到，以前閱讀文獻時，常常會遇到不同研究給出相反的結果，總讓人困惑到底該相信哪一個？這時，統合分析就像是一座橋樑，將這些分歧的研究串聯起來，幫助我們更精準地解讀整體趨勢，提供更可靠的科學依據。
在老師的協助下，所有同學都能夠順利完成投稿需要的圖表。
這個過程中，大家都體會到，其實只要有適當的引導跟協助，事實上做出整套統合分析所需要的圖表，並沒有那麼困難。
所上傳的作品也都做得相當不錯，能夠提醒的部分並不是太多。以下稍微複習一下一些容易被初學者忘記的細節。並且一起欣賞兩位得獎同學的作品。
很高興看到同學們，在課程團隊的協助下，都能夠開始起步。期待看到各位日後的好成績。
把圖片做得好看，對於「文章被接受」是很重要的。如果你站在審閱者的角度，就能夠理解。
因為，連圖片都做不好的研究團隊，可能沒有太多的經驗，文章的品質相對也會比較差。而身經百戰的團隊，每一張圖都會仔細確認，並反覆調整到最佳狀態。
所以，如果你在做圖上投注心力，讓他看起來風格一致、相當整齊，且細節都處理好，就很容易得到人家的尊重，認真審查你的內容。
相對的，如果圖片的處理較為隨便，很可能在審閱者第一眼看到的時候，就已經決定退稿。接下來的時間，只是在找適當的理由。
以下，是一些針對同學們的作品，所作的進一步建議，以及兩位得獎同學的作品賞析。
這次的同學組成非常有意思，雖然大家都是初學者，但很明顯都多少做了一些基本功課，所以在聽課之後與互動實作時，所問出來的問題，都像是「真心想要往這個領域嘗試但遇到卡關」的朋友所提出的真實困境。
這樣的狀況是最理想的，因為開始讀了幾篇文章，發現許多不理解之處，來上課的時候，更能夠感受我們為初學者所設計的課程內容還有實作內容，是真正對大家有幫助的。
早上才剛安裝試用版軟體，甚至連介面都不知道該怎麼開始使用，經過一個中午，卻可以畫出 SCI 等級的圖表，而且不是一張，而是全套。那種對自己開始有信心而且知道自己獲得了重要能力的感覺，是非常好的。
同學在上課完成了第一次的統計製圖，能有圖片出來都已經是非常了不起的。接下來回家會練習五次，讓這整個流程更順，也能夠更瞻前顧後，把所有細節處理好。我們以下提供一些所觀察到的細節與建議，協助各位在練習的時候，能往完美製圖邁進，下次處理自己的稿件，就能做到讓審閱者沒得嫌！
這次上課的同學背景分布非常多元，共通點是統合分析的新手，背景則涵蓋了從醫學生、住院醫師、主治醫師、護理師到資管系副教授等等不同的領域。
做教學，要怎麼樣才能夠讓背景知識並不相同的一群人，都能夠實際上手，並開始應用，這就是對教學團隊的挑戰。很高興在互動實作時間結束之後，所有的同學都能夠做到最後一張圖，而且在助教跟講師的協助跟指導下，圖片都做得相當不錯。
以下是一些老師們看到的細節、建議跟補充，提供給各位同學參考。接著我們也會一起欣賞兩位得獎同學的作品。