作者：玉里慈濟醫院 許志呈 醫師
從住院醫師時代開始，就開始想試著寫論文，但總是卡在沒有研究的資源。之前想做問卷調查，但總被卡在 IRB 過不去。統合分析，才是比較適合入門者的路，所有的資料都在網路上，而研究者要做的是，把別人的資料滙整成具有臨床意義的資訊。
以前在當住院醫師的時候，往往會被指派去蒐尋某一個主題的治療或診斷，在尋找和閱讀文獻的步驟，其實就跟 meta-analysis 是一樣的，然而在報告完後，檔案就被埋在硬碟裡面。如果早點來上這個課程，一定可以多發表很多文章。
作者：振興醫院 骨科部 劉俊良 醫師
過去還沒有接觸論文寫作，單純以為，只要有好的想法，就可以開始寫。但後來發現，才剛起步就問題重重，不管是資料取得方式、資料完整性、個案數多寡，以及繁瑣的 IRB 審核都是關卡。如果要做健保資料庫研究，資源的取得，也是一個難關。
至於統合分析，一開始的想法是：那不是最高證據等級的文章嗎？會不會太好高騖遠了？當時連想都不敢想。經過考慮後，我決定先回頭努力把一篇回溯性研究處理好，但準備文章投稿的階段，也開始思考，接下來要做什麼？
作者：亞東醫院 麻醉科 王姿文 醫師
從學生時期開始，meta-analysis 統合分析文章，一直是自己偏愛的期刊文章類別。
綜觀期刊上的各類文章，基礎研究和臨床有些距離，對臨床工作的直接助益較有限，因此閱讀起來比較沒勁；收案的各種臨床研究，看似有得到結論，但不同實驗方法的文章，常常眾說紛紜，乍看之下不知道該信哪個，更常在最後列舉各種限制與偏誤，並以「期待將來能有大型隨機對照試驗 (RCT)」這種未完待續為結語，看完有種客官請靜待下回分曉的煩躁；系統性回顧唸起來有條理很痛快，但在準備報告時，卻是要念最多相關文章，要不然報期刊時，是最容易被電爆 的文章類型；還是統合性分析對學生來說比較實際，清楚列舉各種研究的成果，並在最後提出結論，整體閱讀起來比較踏實（喂）。
張凱閔醫師 / 蔡依橙醫師
5 月 17 日（六）9:00a – 4:40p【台北班】
集思台大會議中心 台北捷運公館站旁
6 月 8 日（日）9:00a – 4:40p【台中高鐵班】
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，高品質統合論文，新思惟帶你克服障礙。
台中高鐵班，好評加開！
只要有 Meta-analysis 工具與技能在手，一個人在電腦前，快速搜尋文獻，迅速生成統計圖表，你也能輕鬆寫出 SCI 論文！
在 AI 流行的時代，為什麼不試試「學術界的 AI」工具？
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。
在學術寫作的道路上，新手研究者經常會遇到各種瓶頸。例如，如何選擇合適的研究主題？如何有效評讀大量文獻？如何製作國際期刊青睞的統計圖表？針對這些常見問題，我們都會提供精確的解答與範例，將每個難點化繁為簡，協助你在短時間內理解，並能快速起步。
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！
這個時代，你還不知道統合分析怎麼寫嗎？快來吧！一起用 meta-analysis，打破學術界的遊戲規則！
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。
我們都曾經是研究新手，經歷過從 0 到 1 的過程。一個菜鳥，要想讓自己的名字，出現在學術期刊，最容易入門的方法，是 case report 或 letter to the editor。
不過，隨著各醫院與醫學會要求漸增，現在基本的要求，都變成得要 original article 才行。於是，臨床研究、健保資料庫研究、meta-analysis，就變成三種年輕研究者起步的主要流派。
但是，如果我們以住院醫師與年輕主治醫師來看：臨床研究 IRB 申請需要資格與時間，受試者同意書簽署需要科支持或請助理幫忙；健保資料庫研究雖然 IRB 相對容易通過，但國衛院光碟之路已斷，去加值中心則需要特別請假；meta-analysis，不需要經過 IRB，也能利用臨床之餘的零碎時間工作，自然成為越來越多人出道時的選擇。
選擇做 meta-analysis，阻力有哪些呢？分別是遭受歧視、統計不同、資源較少。