作者:台北榮總 復健部 王寧儀 醫師

只要你想前進,新思惟就會推你一把!
上《統合分析工作坊》之前,已經上過《醫學論文與寫作工作坊》及《健保資料庫工作坊》。新思惟就是有這種魔力,讓學員們願意一來再來。
想在寫 paper 的世界,開創出一片天地;想在實作操練中,更加熟練順手;想一再精進各項技能,讓自己在醫學的領域更上一層樓。

作者:台北榮總 復健部 王寧儀 醫師

上《統合分析工作坊》之前,已經上過《醫學論文與寫作工作坊》及《健保資料庫工作坊》。新思惟就是有這種魔力,讓學員們願意一來再來。
想在寫 paper 的世界,開創出一片天地;想在實作操練中,更加熟練順手;想一再精進各項技能,讓自己在醫學的領域更上一層樓。


本梯次,有不少藥師、護理師等醫療人員參與,也有電腦稍微比較不熟的朋友。在助教群的積極協助下,每位同學都能順利做出漂亮的投稿圖表!
上傳參賽的作品,品質都很高,所以花了些時間評選,差點來不及印獎狀。以下,說明各位同學已經很棒的作品,為什麼差一點點得獎,以及最終獲獎的楊昀儒醫師與翁騰崧藥師的作品,為什麼特別好?

Z-Value 為中間產物,p-Value 其實看有沒有過中線就知道,建議去掉。另外,有幾位同學,都是一開始兩張記得刪除 Z-Value 與 p-Value,但後兩張卻忘了刪,造成 internal inconsistency(內部不一致性),建議修正。

Study 與 summary 的黑色一致。在這位作者的其他張,其實他是有做灰階層次的,但這張忽略了,結果變成全黑。

數字的對齊建議盡量讓小數點對齊,但如果操作上有困難,這兩欄數字或可考慮置中,也比靠左來得好。

倒數第三行的 to 後方少了一個空格。最後一列為空行,建議刪除。

數字靠右的確不錯,但 SMD 一欄,靠右的話,會顯得左邊負空間太大。95% CI 一欄,因為有 to 在中間的關係,建議置中即可。靠右則會因為 to 的位置跑來跑去,顯得混亂。
這些圖片細節的鍛鍊,需要多操作、多練習、多研究才會好。剛好現在 CMA 正熱烈團購中,1/18(四)截止,有興趣的朋友,歡迎一起上車!

楊昀儒醫師上傳的,是純以灰階對決的作品中,細節注意得最好的,以這張優秀的 forest plot 來說,我並沒有進一步建議。

分組的 subgroup analysis,畫面處理得非常理想,顏色、文字、行距列距等常見的問題,在作品中都沒有!

Funnel plot 也一樣簡單精彩。可惜 X/Y 軸的數字略小,建議可以嘗試看看,是否能再做大一些。
非常不錯的作品,是灰階組的典範,恭喜楊昀儒醫師!

翁騰崧藥師的作品,一上傳就知道有備而來,他把過去的得獎作品都看過,知道做圖如果能做「一整套」,而且細節都處理好,得獎幾乎是確定的。
騰崧因為擔心自己是藥師訓練出身,並非醫師背景,在上課前很擔心吸收不良,但也因為這樣的擔心,讓他作了非常多的課前預習,除了看過所有得獎作品之外,收到課前通知之後,就嘗試開始處理數據,並試著做圖!
這張 PRISMA 雖然是用課程送給大家的範本去修改,但他的確作了不少改動,包括把 n 值放到前面,以及右下角的排除條款中,總數目的第一行置中。雖然這些改動不見得是最好的設計,但也表示他嘗試處理出自己的風格!
目前的作法,其缺點是,n 值數字靠左,這比較可惜,靠右對齊個位數會更好。總共排除 7 篇,也建議靠左,使他層級明顯比下頭的 4 / 2 / 1 說明更高些。
不過這些都是很細微的建議了,也並不是太顯著的問題。

Forest plot 的部分,他使用偏粉彩的顏色,是比我們範本更淺的橘色和灰色,可能騰崧年紀輕,依然有少女心 XD 這也很好。目前所選的顏色,並不至於太淡,算是剛好可以接受的程度。很棒。

分組的 subgroup analysis 也沒問題,畫面處理、文字大小、行距列距等,都很不錯。恰當!

Funnel plot 比較可惜了一點,除了同樣的 X/Y 軸數字偏小的問題之外,他選擇將圈圈填滿橘色,這動機是好,但填好之後,黑色框仍在,變成像是「漆彈」,皮脆心軟又好嚼。帶框的設計,與之前 forest plot 的 summary 符號設計明顯不同。建議乾脆讓橘色圓點擴大,把框給蓋過去也不錯。

更用心的是,他重新處理過表格,這張大表,他應該在課前就先準備了,因為早上一到教室時,他就跟我說了一個表格內的小錯誤,真的看得很仔細!XD

小表格的處理一樣很棒,我猜想他是用之前得獎者曾經使用的「白色負號」秘訣去處理對齊。這方法雖然可行,我個人並不是太建議,主要的原因是,日後被接受,如果 copy editor 複製你表格的內容重製的話,那個「看不見的負號」會被複製到,導致最終的文字有誤,一旦 proof reading 沒看到這麼細,印出來就百世流芳了 XD
建議還是乾脆直接全部置中,一點點的不對齊還能接受,這是範本的作法。如果真要非常對齊的話,就必須細分成三個欄位,分別填入兩組數值與中間的 to 才能達成了。
騰崧的作品非常完整、保留彩色、且實際操作過每個細節,需要再建議的也不多,得獎實至名歸。這樣程度的用心,reviewer 一定會看得到的!恭喜,也祝投稿順利!

作者:長庚科技大學 劉瓊玫 講師

剛剛看著 e-mail,覺得當初的決定是對的。
圖書館相關書籍,只要有 meta-analysis 的,我都看了,統合分析研習會參加了兩次,重要的概念我都知道,統計看 t test、q test, 看森林圖 forest plot、漏斗圖 funnel plot,我都知道,可是仍然抓不到要點,心想「新加坡、倫敦、紐約都有 meta-analysis 工作坊開課,距離最近的是新加坡,要不然乾脆機票訂了,去參加大師開課,不要再浪費時間了。」
還好,沒有貿然下決定。

作者:義大醫院 一般外科 陳建翰 醫師

從前,只知道 meta-analysis 的 evidence 很高,卻從不知道研究是怎麼跑出來的。
看 meta-analysis 文章,只知道看 forest plot 的 overall 有沒有跨過 1,其他的數字全都忽略不計!因為只要跨過 1,p value 大於 0.05,就統計上就沒有顯著差異。The end,寫作業去。
Meta-analysis,從以前到上課前,在我心目中的地位,就像許多的 journal 一樣,就只是報告上面的一篇 journal 而已。即便它的 evidence 再怎麼高,也只是參考文獻中的一行字、一篇文章。而 method 裡面寫得密密麻麻的統計分析方法,幾乎是直接跳過,因為根本看不懂,更不可能知道它是怎麼算出來的……
去年的《青年醫學研究論壇 2016》上,我看到張凱閔醫師分享「初學統合分析,最常卡關的 3 個地方。」的經驗,以及謝孟樵醫師的講題「既然做了 EBM,就順便寫篇論文吧!」。
看這兩位講者在台上分享,講的好像統合分析像家常便飯一樣,我想有了好工具,再加上對的尋找問題方法,看起來跟我常用的研究概念、方法好像沒啥差別,才開始對統合分析的研究寫作有一點點興趣。不過,只是興趣而已,就算知道軟體很簡單很好用,因為沒人帶你進門,根本不知道怎麼開始。

張凱閔醫師 / 蔡依橙醫師
2026 年 1 月 17 日(六)9:00a – 4:40p
集思台中新烏日會議中心 台中高鐵站旁

醫療 / 非醫療都適合 / 不需要寫程式
AI 時代的統合分析,讓你研究速度倍增!
看別人靠統合分析(Meta-analysis)一篇接一篇發,你是不是也很羨慕?但只要想到要搞懂那些統計軟體,就覺得頭痛、不敢開始?
以前確實很難,但現在有 AI 。新思惟把最複雜的流程都整理好,並教你如何使用 AI 幫你處理掉那些麻煩事,又不會出包。AI 時代,這真的沒那麼難,別再自己嚇自己,現在就是最好的起步機會。
不論你來自醫療、教育、心理、管理、運動科學,還是其他非醫療背景,只要研究題目中有介入與結果,就能用統合分析完成高品質論文。最關鍵的是,我們會直接告訴你:哪邊用 AI 可以飆速,哪邊絕對不能用、一定要自己來。 AI 雖然快,但也容易胡扯(Hallucination),我們會教你怎麼避開這些地雷,才不會為了省時間,結果反而讓論文出大包。
當臨床研究需要耗費數月時間與資源,Meta-analysis 讓你:
🚀 省去 IRB 及收案的漫長等待,立刻把想法化為結果產出。
⚡ 僅需數週,即可完成一篇優秀研究論文。
🔥 掌握現有文獻,隨時走在學術熱點上。
如果你是剛起步的研究者,還在煩惱如何突破學術困境,新思惟的《統合分析工作坊》正是為你量身打造!
📚 清晰易懂的課程架構:選題到投稿一氣呵成
🔎 文獻搜尋與評讀快速上手,不再迷失在資料海中
📊 數據分析與圖表製作簡單清晰:短時間內親手做出 SCI 圖表
💻 實戰導向:課後就能立刻找題目實際寫作
🧑 線上 Office Hour:解決實際操作中的所有疑惑
Meta-analysis 不僅快速提升你的學術產能,更能幫你踏進 SCI 大門!
過往參與這門課程的校友,不僅成功發表了論文,還有不少人在短時間內進入論文量產的階段。無論是醫學背景的專業人士,還是非醫學領域的學者,都能夠從中獲益。
《統合分析工作坊》,讓學術研究變得更簡單易行。對於那些缺乏資源但急需成績的研究者來說,這無疑是一條快速通關的捷徑。