作者：雙和醫院 牙科部 王建鈞 醫師

偶然間看到 FB 上的廣告，我報名參加了這次的《統合分析工作坊》。這堂課徹底打破我過去對統合分析（Meta-analysis）高不可攀的印象。經過課堂上老師的指導才知道，只要按照步驟選題並搭配統計軟體，一個人就能從無到有生成一篇能投稿的論文，對年輕研究者來說，這確實是跨入國際期刊很好的起步方式。

用 PICO 加 AI，選題不再卡在關鍵字。

過去讓我遲遲無法動筆的最大原因，是「不知道該做什麼題目」。坐在 PubMed 或其他學術搜尋引擎前，常常因為找不到合適的關鍵字而卡關。

工作坊的第一堂課就直接解決了這個痛點。講師教我們如何把傳統的 PICO 框架與 AI 工具結合，透過系統化的篩選流程，確認一個主題有沒有發表潛力。

課程還教我們怎麼看待「已經有人發表過」的題目，這徹底顛覆了我的觀念：原來前人的文獻回顧不是死路，反而能成為挖掘 subgroup 分析與臨床意義的起點。

第一次親手做出八張能投稿的圖表

這場工作坊最重要的，莫過於「互動實作時間」。過去我曾試著自己讀統計書籍、下載 Comprehensive Meta-Analysis（CMA）等軟體自學，但往往在數據輸入的第一步，就因為格式與統計模型的選用而放棄。

工作坊提供的 Step-by-Step 實作講義做得很精美，對初學者非常友善。在講師與助教群的即時指導下，我第一次親自把數據輸入軟體，成功產出發表等級的八張核心圖表。

從森林圖（Forest plot）的解讀、固定效果模型（Fixed-effects model）與隨機效果模型（Random-effects model）的切換，到評估發表偏誤（Publication bias）的漏斗圖（Funnel plot）與敏感性分析，每一個步驟背後的統計意涵都解釋得很清楚。看著原本枯燥的數字在自己手中變成符合期刊規範的圖表，那種成就感實在難以言喻。

教科書不會寫，卻決定會不會被退稿的地雷。

除了軟體操作，工作坊也分享了許多在審閱過程中可能遇到的問題。初學者做統合分析，常常會陷入資料選取錯誤、異質性（Heterogeneity）過高卻不知如何處理，或是概念定義模糊的陷阱。

講師們站在資深審稿人的視角，一一點出論文寫作時必須避開的地雷。例如如何建立扎實的文獻檢索策略、如何在內文中合理交代篩選流程（PRISMA flow diagram），以及如何透過文獻品質評估（Quality assessment）增強論文的說服力。這些細節教科書上通常不會寫，卻是決定論文會不會被直接退稿的關鍵。

回顧這一整天高強度、高密度的學習，過去困擾我的那些寫論文問題，在老師們的教學與實作安排中一個個被破解。希望能帶著課堂上學到的東西，寫出並刊登第一篇屬於自己的統合分析論文。

最新活動