因為學術界的許多變化，選擇學習「網絡統合分析」跟「統合分析」起步的學員變多了，主要原因在於，這個領域是自己就能夠起步，可以不求人。其中網絡統合分析，甚至連統計軟體都不用花錢買。

即使是在發展自己臨床領域的獨立研究者，像是資深的主治醫師們，由於現在傳統期刊審查越來越久的趨勢，也必須增大產量、發展多個產線來應對，讓論文發表更多元，也更不會斷炊。

這次上課最特別的是，光在學的醫學生，就有五位來學，很有可能是因為他們也聽說了傳統期刊審閱期越來越久，不如把開始起步的時間提早，也讓投稿的自由度掌握在自己身上，比較能夠控制這些努力的成果最後出現在履歷上的時間，不會因為種種不好說的因素，導致應徵的時候，所有文章都還在審閱中，完全沒有拿得出手的成績。

網絡統合分析是新興領域，它的統計基礎雖然相當複雜，不過就如同汽車和手機一樣，我們是終端的應用者，對於內燃機如何運作、半導體原理如何，其實並不一定要了解得相當深入。先開始應用，改變自己的人生，之後如果有興趣再做深究，也是沒問題的。我們的課程就是以「讓同學能夠先開始發表」這樣的 endpoint 去做設計，而且很榮幸的，所有同學都能夠在上課當天，用自己的電腦，做出相當不錯的圖表。

以下就來看看同學們的作品，以及我們想要回饋的部分，還有兩位得獎同學的傑出套圖。

那些我們想要進一步提供建議的細節

這位同學在設定森林圖的時候，忘了把對照組設定到 5_Control，而是設定到最強的一組去了，導致所有其他的選項，都會有更差的效應值。記得選對對照組哦。

我們在出數據圖的時候，記得四邊留下的空白要簡潔而且一致。目前四邊都留下太多空白了，會導致這張圖片大概只有 1/5 的面積是有效資訊，很可惜之外，也會讓審閱者感到怪異，進而影響他對我們處理數據細膩度的信心。所以，在投稿前，記得要把圖片處理好唷。

這張是非戰之罪，主要是 MetaInsight 在最近這一次的網站改款時，在這張各種治療整理總結圖片中，自動設定的標題出錯了。標題中的括號裡頭應該是 with all studies，而非 with studies excluded，因為事實上我們並沒有排除任何的研究。這部分有幾位同學發現，他們直接就把標題給裁掉，用圖說來做彌補，這是蠻聰明的做法。

今天因為大概有 6 位同學的作品，都達到滿分，所以最後我們要選擇兩位得獎的時候，非常困難。最後脫穎而出的同學，就是他有注意到這一點，並且把上面的標題給砍掉，讓圖片不會呈現令人困惑的細節。

同學在處理表格跟標題的字體是不一樣的，你可以看到 Table 2 是 Arial，但是他的內文卻是 Times New Roman，這部分再請同學把它統一處理好囉。另外，在 Table 2 的部分，如果同學想要保留直線的表格線條，可以考慮把線條打淡，讓文字可以更凸顯。

這張同學在數字對齊時選擇靠左對齊，但建議是置中，或者是靠右，會比較好；另外在複數的表達上，他在 Excel 轉換的時候選到了括號這一項，有時候金融機構會使用括號來代表負數，但這樣子的表達法在學術論文是比較少見的，建議還是用負號會比較好。最上方的標題欄，其中比較長的項目，可以考慮用縮寫。參考一下我們的範例，就能處理得不錯囉。

以下來看看兩位得獎同學的傑出套圖！

李穎俐護理師

李穎俐護理師的作品，是最優秀決選圈的候選之一，各種細節都處理得蠻好的。脫穎而出的關鍵，就是網站改款後給出的錯誤標題，他有記得把它裁切掉。其他部分都很棒，像這張 network plot，沒有問題。

Primary outcome 與 secondary outcome 森林圖，沒有問題。

這兩張，就是他特別把上方電腦帶出的自動標題砍掉的地方。事實上，連最上面那一條橫線也可以順便裁掉唷。在這次的練習中，不少同學都非常細心，會瞻前顧後地看一下畫面中的所有細節，這是很棒的事情，表示大家並不怕煩，而且在大量的圖表處理過程中，還能夠保持敏銳度。這樣子的習慣跟態度非常適合做統合分析，畢竟在文獻整理過程中，有很多這樣的細節要注意。

就如同我們上課所講的，學術起步當然是不容易的，但是要在「很難」跟「很煩」中間選一個，其實「很煩」還是比較簡單的。而大家都能夠克服這些過程，不會感到不耐煩，是很棒的事情。

因為第一次敏感性分析圖片太多了，我就不特別放上來，那邊也沒有問題。第二次敏感性分析，也沒有問題，處理得很好。

可以看到同學把表格的線條做了淡化，非常成功。標題的縮排也做得很好。整體來說，就是完成度很高的表格，直接拿去投稿也沒問題喔。

兩張大表格都處理得很好，你可以看到作者有注意到對齊、該斜體的地方有斜體、簡化標題列項目、或者是分組的線條，通通都沒有問題。像這種表格，reviewer 來看的時候，他就不需要為了外觀上的一些細節感到苦惱，可以直接進去看裡面的數字，看他要的內容。對 reviewer 的體貼跟友善，也同時呈現出我們的專業，讓我們的審閱結果會往 accept 的方向更移動一些。

恭喜李督導！

林佳彥醫師

林佳彥醫師的作品，是得獎常勝軍，他最近幾次來上課，都會事先做好準備，看看之前得獎者的得獎原因，以及我們過去的評論。這次他除了把範圍內的內容通通做完之外，還加做了漏斗圖，漏斗圖在 network meta-analysis 屬於 optional 的，我們一樣有示範，但是如果你在論述上認為這個並不需要，或者是你其實手上並沒有 CMA 或 MedCalc 這些工具，選擇不做也是可以的。林醫師是選擇使用把漏斗圖補起來。

森林圖沒有問題，處理得非常好。

這兩張各種治療的總整理森林圖，雖然林醫師並沒有把上面錯誤的標題砍掉，但就如我們前面所說的，這是非戰之罪，是網站改款時候的小錯誤，之後再裁就可以。因為他在漏斗圖的用心，所以彌補了這個小小的缺憾，也加了更多分數上去。

第一次的敏感性分析，我們就抓一張代表的圖片，這部分他做得很好，沒有問題。

第二次的敏感性分析，也很好，沒有問題。

排序表格做得相當不錯，有淡化線條，標題也有做縮排，是很成熟的處理方法。

這裡 inconsistency test 的兩張表格做得相當好，注意看他的對齊，文字靠左、數字靠右，該斜體的也有斜體，線條也都淡化，更有效引導視覺到數字與文字本身。做得非常好。

最後的加分題，他也有把握住，這張是 CMA 做出來的漏斗圖，尤其是他有把四邊的邊界處理得蠻好，在 CMA 的基礎上又做了小幅度的修改跟優化。稍微還可以再建議的是，填顏色的時候，他對於個別 study 所填的顏色稍微深了一些，我個人會建議可以選用中等灰，也就是 50% 左右就可以了，這樣子會讓它跟總結的菱形更容易區分。

恭喜林醫師！

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