雙磷酸鹽，是治療骨質酥鬆症的重要藥物，之前有研究觀察到，使用雙磷酸鹽治療的患者，似乎連血糖控制都會更好，糖尿病的發生也會少一些，但並非所有研究都有相同結果，於是黃醫師團隊想使用統合分析，來回答這個問題。
收入七篇研究，共 1233844 位受試者，分析後發現，整體來說，使用雙磷酸鹽治療的患者，糖尿病風險真的下降了。不過進一步分組分析，得知如果研究是觀察型的，是的確有差異，但如果只看隨機對照研究，則並沒有差別。
黃醫師團隊認為，因為證據等級較高，偏誤較少的隨機對照研究並不支持這樣的結論，之後建議用更為嚴謹大型的隨機對照研究確認，會更恰當。
這篇是個很好的例子，用單純的統合分析與分組分析，就說出一個有細節、有轉折、有指出未來方向的論述，很值得參考！
對於肺癌患者，若基因檢測發現有 EGFR 突變，則使用 EGFR-TKI 會取得不錯的效果，陳醫師團隊想整理一下既有的 EGFR-TKI 研究，看看療效差別，於是有此研究。
經收入六篇研究、662 位超過 65 歲患者後分析，發現 dacomitinib 與 osimertinib 的 PFS 不錯，但各種 EGFR-TKI 在整體存活率上並沒有差異。作者並根據文獻分析後總結，osimertinib 應該是對老年患者的建議首選。
恭喜陳醫師！
阿茲海默症患者的冷漠症狀，目前可用利他能來治療，但隨著新研究發表，李醫師團隊想進一步統合現有文獻，看看究竟是否有效。
統合了四篇隨機對照研究後，作者們發現，如果追蹤時間短，不同的量表會有不同的結果，例如用 NPI apathy subscale 評估時，早期沒有幫助，但六個月的時候卻有效。這顯示目前的研究可能追蹤期多數不夠，無法顯現出利他能對降低照護者負擔以及增進整體功能的效益。建議之後若設計隨機對照研究時，可將追蹤時間拉長。
統合分析的論述，並不一定只有「有效」或「無效」兩個結果，配合細節的觀察以及分組分析，還有對藥理學的理解，常常會發現很有意思的轉折。本文就是這樣的例子！
恭喜李醫師！
問：校長好，課後開始做自己的統合分析，收錄論文都已找到。規劃的 subgroup 分析，會分 A/B/C 三種藥物，而我收錄的文章中，有一篇文章同時有 A 跟 C 兩個 arm。
我本希望在 A 和 C 的統計時，都可以使用到這篇文章，所以輸入資料時，這篇文章我 key 了兩筆，治療則分別輸入 A 跟 C。可是進入統計時，CMA 發現這筆資料是重複的，就不能跑了。
請問如果遇到這樣的狀況，真的是可以同一篇文章出現兩次嗎？軟體上要怎麼操作？會不會有同一篇文獻使用太多影響結果的可能性？
答：（蔡依橙）
你的狀況，如果你 A 跟 C 都想要的話，要拆分對照組。請參考以下兩個連結去操作，這兩個連結也會是你之後在 materials and methods 說明萃取資料處，會用到的 reference。
作者：台北榮總 骨科部 謝承穎 醫師
這次的工作坊，是我參加的第三個新思惟工作坊，當然，新思惟有一如既往的品質保證。比起之前上過的課，《統合分析工作坊》從命名開始就沒在跟你演的。當頭棒喝的跟你說，來就是為了要完成一篇統合分析。
課程設計也忠實的呈現了命名的宗旨，從早上到下午，每堂課分別的說明了一個個不同階段的步驟，而這些步驟組合起來後就成了一篇統合分析。以課程的實用度來說肯定是最棒的，幾乎沒有打高空的觀念介紹，取而代之的是接地氣的技術分析。
尤其是講師們直接寫出一篇非熟悉領域的統合分析給你看，特別有說服力，直接打臉所有你可以找的藉口，殘忍的道出你寫不出來不是沒有能力，只是不夠努力。
統合分析工作坊，就是專為初學者所打造的！而且目標是，讓你不止發一篇，而是擁有可以連續發很多篇論文的能力！
最特別的是，講師們為了打造一個讓初學者能實際操作、運用的課程，嚴格的限制自己，站在初學者角度，發表兩篇約 6 分的 SCI！
站在初學者角度是什麼意思？限制又有哪些？
我們模擬的，就是 PGY、年輕住院醫師，剛開始接觸專業領域，臨床工作很忙碌，但又要什麼都自己來的狀態。
