作者：中華民國檢測驗證協會林盈秀專案經理

研究所畢業後，無資源很難單兵作戰？

博士班畢業後，如何在沒有指導教授、研究團隊及倫理審查委員會（IRB）等學術資源的情況下，持續進行研究並維持學術產出，成為我面臨的一大挑戰。

在學術生態中，博士生大多依賴導師的指導與研究機構的資源來完成論文發表，但畢業後這些支持減少，研究的獨立性與資源獲取的困難性便浮現出來。因此，我開始思考如何在有限的條件下，尋找適合個人發展的學術工具與方法。

網絡統合分析可能是研究的新藍海？

偶然間，我在網路上看到了新思惟國際舉辦的《網絡統合分析工作坊》（Network Meta-Analysis Workshop）課程介紹，認為這可能是一個很好的機會來學習新的統計分析技術，並應用於未來的研究中。

然而，當我嘗試自行搜尋相關文獻與學習資源時，卻發現網絡統合分析涉及的概念較為複雜，且多數教學資料偏向數學推導與公式推理，對於非統計背景的研究者來說，理解起來較為困難。

考量到自身時間有限，希望能透過系統化的學習來快速掌握這項技術，因此決定報名研究課程，希望能在專家的帶領下，快速入門並掌握應用技巧。

課程一開始，蔡校長先以簡單易懂的方式，解釋傳統統合（Meta-Analysis, MA）與網絡統合（Network Meta-Analysis, NMA）之間的差異。透過生活化的案例，清楚說明這兩種分析方法在研究設計與應用上的不同，使學員能夠快速建立基礎概念。

接著，蔡校長以自身經驗分享如何在 PubMed 上有效搜尋並篩選適合的研究主題，毫不藏私地傳授關鍵技巧。他詳細講解如何使用布林運算子（AND、OR、NOT）來精確縮小或擴展搜尋範圍。

此外，他也強調關鍵字選擇的重要性，並分享如何根據研究目的調整搜尋策略，以確保獲取最相關的文獻。過程中，他還展示了實際操作案例，說明如何有效框出一個初學者能完成的範圍，避免過度貪心導致停滯不前。

這些技巧不僅提升了我們對 PubMed 的應用能力，也為後續研究提供了更清晰的方向，使我們能夠精準地找到適合進行網絡統合分析的研究文獻。

課程的統計上使用 MetaInsight，與 STATA 和 R 相比，MetaInsight 具有更直觀的操作介面，使用門檻較低，並能迅速生成高品質、適合發表的圖表，這讓我在學習過程中充滿信心與成就感。

掌握 MetaInsight 的應用後，不僅能夠顯著提升數據分析的效率，也讓研究結果的呈現更為清晰易讀。這項工具易操作、好上手，讓我們能夠將重點聚焦於如何提出高品質的臨床問題，使研究構思得以突破限制，開拓更廣闊的發展空間。

在學術研究中，往往無法獲得所有干預措施的直接比較試驗，導致證據不足的問題；如今，透過網絡統合分析，我能夠透過間接證據進行推論，使研究結果更具參考價值，這對於學術發表與政策建議都具有實質幫助。

博士畢業後，學術資源有限，如何在沒有導師指導的情況下進行研究，是我一直以來的困擾。本課程提供了完整的學習框架與實作經驗，使我能夠獨立完成網絡統合分析，並進一步應用於自己的研究領域，確保學術產出的持續性。