作者：努力想有發表的 PGY

這次參加的新思惟《網絡統合分工作坊》，對於身為學術投稿初學者的我而言，是場內容極為受用，非常豐富的學習體驗。

蔡校長在開場傳授網絡統合分析（NMA）的基本概念，並比較了和傳統統合分析的差異，接著分享如何找到合適的研究主題、撰寫 NMA 論文的實際步驟，以及投稿時常見的審稿意見與回覆技巧。

這些寶貴的內容，為我日後研究提供了可以做為參考的經驗，也讓我更清楚了解到網絡統合在臨床研究上的應用與價值。

前進拓荒，寫出自己的網絡統合分析。

傳統的統合分析（MA）主要是針對某項治療與對照組進行比較，且多數情況下依循一定的規範和方法；而網絡統合分析則是將多種治療進行比對的研究方法，在分析設計上有更大的自由度，但也要求研究者具備更高的主動性和嚴謹的自我審視。

蔡校長將 MA 比作逐漸成形的「西部小鎮」——規範相對簡單且較容易依循；NMA 則如同尚未開拓的「荒原」，需要研究者自己建立規範並進行辯護。這樣的比喻很生動地表達了 NMA 的靈活與挑戰性，也讓我更明白做 NMA 需要具備的獨立思考與判斷的能力。

而 NMA 的模型主要分為直接比較（direct comparison）和間接比較（indirect comparison），若僅存在兩種治療之間的 RCT，適用直接比較；而沒有直接比較的 RCT，則可透過 NMA 進行間接比較。

老師強調了 inconsistency test 的重要性，若間接與直接比較的結果差異過大，會破壞 transitivity 假設，使 NMA 的有效性受到質疑。因此，檢查不一致性並通過 inconsistency test，是進行 NMA 研究中至關重要的一步。

可行性很重要，節省試錯的精力。

蔡校長更進一步分享如何判斷研究的可行性，幫助我們在正式動筆寫論文前，能夠省下試錯的時間心力。針對如何選擇題目並進行範圍的界定，老師建議初學者可以使用 PubMed 進行文獻搜尋，再透過其他文獻資料庫如 Embase、Web of Science 等來擴大搜尋範圍，並適度調整搜尋方向，以確保找到最相關的文獻。

而要如何提升文獻搜尋的準確性，校長分享自身的流程，利用 EndNote 等管理工具，記錄文獻的年份、impact factor 及受試者族群，以便後續進行篩選和分析。而對於未能在搜尋引擎找到的文獻，要怎麼呈現在論文中，我也在課堂中詢講師，講師建議可以標記為 other source，以擴大搜索的全面性。

在文獻評讀方面，蔡校長建議初學者不需要過度依賴複雜的 GRADE 系統評級，而是選擇較簡單的 RoB2（Risk of Bias 2）或 Newcastle-Ottawa Scale 等評估工具，這樣可以更有效率地判斷文獻品質，尤其是對於小規模的研究更為合適。

好用的軟體跟具體的策略，讓寫論文變簡單。

在撰寫 NMA 文章方面，老師提供了許多實用的建議。首先在統計分析上，課程推薦使用 MetaInsight，是團隊嘗試後認為市面上最好用的軟體，除了具有免付費的優勢外，在統計做圖和分析上有相當高的靈活性和諸多功能。

方法的部分，老師則建議可適當利用 AI 工具如 ChatGPT，來進行文字修飾，並透過同義詞字典如 Thesaurus 去降低文章相似度。Introduction 部分應保持簡潔，不要過於討論研究細節，而應重點說明研究的背景和重要性，吸引讀者的興趣。

Methods 的部分老師提醒要使用 PICO 框架，來清晰地定義研究的目標、納入和排除標準，這樣才能確保選取的文獻符合研究的需求，並減少文獻重複的風險。這些實用的建議讓我了解到如何提高文章的品質，避免冗長或無關的文字內容。

發表的最後一哩路：審閱意見回覆要訣

老師在課程最後詳細的講解，關於 NMA 投稿常見的審稿意見，並分享了多種回覆技巧，包括如何具體回答審稿人對數據一致性和不確定性的疑問，以及如何在審稿過程中保持冷靜、理性回覆。讓我學到如何以科學的態度回應審稿人的疑問，並在數據解釋上保持客觀，讓研究的結果更具說服力。

新思惟的《網絡統合分析工作坊》為我打下了堅實基礎，這是一場全方位的學習之旅，除了掌握核心觀念，系統化的瞭解 NMA，更激發了我對這項方法的濃厚興趣，希望未來我能撰寫出高品質的學術論文，為學術研究貢獻一份力量！

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