作者：國軍 802 高雄總醫院 藥學部 向維新 藥師
只有一天，真的有效嗎？
其實近來一直從身邊的醫療相關朋友聽到新思惟的名號，詢問有上過的人幾乎一致推薦，廣獲好評。但我心裡還是不禁還是抱著一絲懷疑，畢竟課程費用並不便宜，且查看課程表只有短短一天，是否真的有傳說中那樣的神奇效果？
自己摸索耗費大把時間，還是做不出來。
直到最近因為接觸了 meta-analysis，發現這類型的學術文章存在著一種既定的模式，似乎只要換個主題就能產出另外一篇 SCI。但經過深入研究後，卻感到並沒有想像中的容易。
爲什麼別人的文章可以經過篩選後，就十分順利地留下適合分析的文獻數量，而我的 flow chart 要不是數量太少難以進行分析，不然就是剩下太多，卻不知如何進一步聚焦。尤其在好不容易讀完全部搜到的文章後，卻發現這個主題恐怕做不出來，浪費了大把的時間與精力，實在是令人相當沮喪。
僅僅一天，就解決了之前的困惑。
在幾次努力皆以失敗告終後，我決定試試看新思惟的課程。經過一天密集的課程訓練，我覺得這筆錢花的相當值得，果然許多訣竅還是得靠有經驗的專業提點，才不會浪費時間在摸索及碰壁上，許多之前苦惱許久的地方在老師的一語道破後覺得茅塞頓開。
七段課程，每一堂都值得推薦。
以下紀錄每堂課覺得有收穫的地方及心得：
- 研究規劃技巧（張醫師）：在比較療效時，要注意雖然是同一主題，不同文獻對於改善效果的呈現方式可能不同，也就是效應值的方向性，可能有正向敘述或反向敘述，要轉換為同一方向才能比較。
- 拆解論文架構（曾醫師）：meta-analysis 文章的每個段落，其實都存在著一些應該要被提到的重點，以及如何按照順序一步步揭露，讓 reviewer 在有限的審稿時間，一眼就能快速抓到重點，還有哪些是應該要避免出現的無關內容，避免失焦。
- 那些重要的專有名詞（張醫師）：在分析篩選後文獻的 data 時，必須注意標準差及標準誤的不同，以免計算出不合常理的結果。另外，類別變項及連續變項在 forest plot 如何呈現，如何透過淺顯易懂的例子詮釋 fixed effects model 及 random effects model 等等，相較於 Google 到的知識過於片段及艱澀，張醫師深入淺出的講解讓我對 meta 常出現的關鍵字，有基本及實用的認知印象。
- 互動實作：不得不說，透過本堂實作課的教材編寫非常詳細，在教材的帶領下很快完成 CMA 軟體每一個步驟，並產出精美的圖表，且 CMA 還保有了許多可供微調的參數，讓使用者能夠依照所需產製出客製化的圖表，擁有相當大的彈性空間。
- 搜尋文獻（曾醫師）：這堂課對於初學者來說幫助相當大，透過曾醫師的經驗分享，讓我知道在蒐集文獻時如何透過增減關鍵字，讓搜尋結果能夠達到一個「合適」的文章數量範圍，進而讓後段的分析更有效率及成功率更高。
- 圖表優化重點（蔡校長）：蔡校長以自身作為多家期刊 reviewer 的經驗分享，來強調圖表的易讀性對於一篇文章是否能被期刊所接受刊登，其實佔了相當程度的重要性，以及要如何打造出符合學術文章慣例同時兼備閱讀友善的表格，甚至連數字型態的資料應靠右或靠左對齊，這些細節都能一一解釋說明。
- 給初學者的建議（張醫師）：最後這堂課總共五個建議，可以感覺到每個都是歷經投稿無數次後，累積歸納出的沙場血淚經驗談，能夠讓初學者在一開始便少走很多冤枉路，更快速達到第一篇投稿成功的目標。
總結來說，上完課後雖然覺得躊躇滿志，但我知道很多困難及窒礙，是在實際執行時才會一一浮現。不過相信透過慢慢咀嚼消化課堂所學，對於解決問題一定能起到很大幫助。
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