標籤彙整:統合分析

appraisal_2025
2025 / 8 / 27

文獻評讀:量表、實際示範、AI 能幫什麼

 

講者:蔡依橙

 

 

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文獻評讀,是多數初學者害怕的部分。害怕選錯量表、害怕給錯評級、害怕製表製圖不好看。現在有 AI,該怎麼用才能省時間,才不會出包?這堂課就是要來解決這個問題。

 

首先,我們根據自己的投稿經驗,以及這幾年的趨勢進展,直接告訴大家,幾十種量表,到底要怎麼選,並詳細說明理由,以及審閱者通常會看的細節。接著,示範實際上要怎麼使用量表、怎麼評估研究,並把裡頭幾個初學者不容易懂的專有名詞做個說明。可以用 AI 以及千萬不要用 AI 的部份,也會跟各位說。

 

有些量表過於簡化,初學者很喜歡選,但往往審閱者一看就退稿,簡單說個「作者群使用了過時且過於簡陋的量表」,就能理直氣壯地按下 reject。有些量表,原廠化簡為繁,給的資料過於複雜,令初學者卻步且眼花撩亂。上課時,我們會告訴你哪些量表已經過時,不要再用,也會告訴你複雜定義的量表其實沒有那麼困難,可以直指重點只看其中部分關鍵。

 

如果懂以上的技巧,文獻評讀在整個寫作過程中屬於相對簡單的部分,因為只要投入時間,一篇一篇看、一格一格評分,總會做完。

 

課程中我們會針對常見量表之一 Cochrane Risk of Bias 2 做說明。因為 Cochrane 在這方面的文件檔案相當多,軟體也不算好操作,做出來的圖表雖然顏色豐富,但閱讀不易,在設計元素上仍有改進空間。我們開發了整套對初學者友善的流程,以及製圖製表工具,讓事情變得簡單,歡迎一起來學!

 

總之,上完這堂課後,你將不再被文獻評讀卡關。如果真的還有疑惑,每週的 Office Hour 都歡迎你來問!

 

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2025 / 8 / 26

[快訊] 王韻婷醫師團隊,關於頭頸癌中白蛋白與鹼性磷酸酶比值的預後評估價值之統合分析,獲 Clinical and Experimental Otorhinolaryngology 刊登!

 

 

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文章介紹

 

王韻婷醫師團隊想要探討「白蛋白與鹼性磷酸酶比值」(Albumin-to-Alkaline Phosphatase Ratio,簡稱 AAPR)指標,在頭頸癌病人治療前,能不能用來預測病情與存活狀況。雖然過去有一些討論,但結論並不一致,因此研究團隊進行了統合分析,把現有文獻的數據整合起來做更全面的檢視。

 

他們搜尋了 EMBASE、Cochrane Library 和 PubMed 這三大醫學資料庫,直到 2024 年 7 月 30 日為止,共納入 8 篇研究,總共有 1737 位頭頸癌病人。

 

研究使用隨機效應模型來分析,結果發現:AAPR 值比較低的病人,存活狀況明顯比較差。不論是「整體存活率」(overall survival,HR = 2.08)、「無惡化存活率」(progression-free survival,HR = 2.00),還是「無病存活率」(disease-free survival,HR = 2.18),數據都顯示低 AAPR 的族群風險更高。

 

換句話說,如果治療前檢驗 AAPR 偏低,病人的預後可能會比較不好。

 

研究團隊也做了敏感性分析,確認結果相當穩定,也沒有發現明顯的發表偏差(publication bias)。整體來看,AAPR 這個指標檢驗便宜、取得容易,未來有機會成為臨床上有用的預後工具,幫助醫師在病人分級和治療決策上更精準。

 

不過,團隊也提醒,目前的證據雖然樂觀,但還需要更多進一步的臨床研究驗證,才能真正確立它的應用價值

 

 

恭喜王醫師!

 

避免異質性太高,一開始找文獻就要限縮同族群的嗎?來看看講師的建議

 

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2025 / 8 / 14

臨床心理領域,統合分析也有主題可以寫。

 

作者:林口長庚 兒童心智科 黃文怡 臨床心理師

 

 

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在父親節的隔天,我參加了由新思惟國際舉辦的《統合分析工作坊》。首先要感謝老公願意在假日一打二照顧孩子,讓我有機會外出進修。

 

雖然之前在研究歷程中接觸過文獻閱讀與數據整理,但對於如何系統性地從研究想法走到期刊發表,尤其是「統合分析」這種高度嚴謹的研究設計,我仍覺得相當陌生。

 

這次工作坊彷彿替我打開了一扇新窗,讓我看見統合分析在研究世界中的應用潛力,也在圖表製作與期刊策略選擇上,獲得了實際可行的工具。

 

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2025 / 8 / 14

拖了多年,這堂課讓我真正踏出寫論文的第一步。

 

作者:新光醫院 一般醫學科 魏子捷 醫師

 

 

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從觀望多年到決定報名

 

早在大五進醫院實習時,我就常在 Facebook 上看到新思惟的廣告,課程評價之高讓我印象深刻。那時我心想:要不要先找到老師帶我寫論文,卡住了再去上課?畢竟一次課要四萬多塊,好貴!是不是應該先自己研究清楚生物統計再去聽,才會有收穫?

 

就這樣,在臨床實習與國考的夾擊下,碌碌無為地過了兩年,既沒找到老師帶我寫論文,面對龐大的統計學也不知從何下手。直到不分科住院醫師第二年的開始,又一次看到統合分析工作坊的廣告,我心想:既然實習與工作都沒遇到機會,那就藉由報名課程,踏出第一步。

 

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2025 / 8 / 14

為什麼這堂統合分析,和以前上的完全不一樣?

 

作者:中國醫藥大學 護理系 張庭珊 助理教授

 

 

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第一次在 FB 看到這個工作坊,就覺得應該是一個很棒的課程,但確實有被價格驚嚇到,當時候我的心裡 OS:有需要上個統合分析花那麼多錢嗎?

 

過去就有參加過實證種子講師的訓練課程,偶爾學校也會辦統合分析的課程。到底這課程有那麼厲害,值得我花這個費用去學習嗎?

 

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