作者：高雄醫學大學 學士後醫學系 張聲浩 同學

多種治療方式間的相對優劣，到底要怎麼排序？

參加新思惟《網絡統合分析工作坊》是一次具高度價值的學習經驗。

過去判讀文獻時，常感傳統統合分析在評估「多種治療方式間的相對優劣」上有其侷限。

透過本次課程，我對 NMA 的研究架構、統計邏輯及臨床價值有了更具系統性的理解；特別是在缺乏 head-to-head trial，如何藉由整合直接與間接證據，提供具參考價值的療效排序，這對臨床決策與指引制定至關重要。

課程首先釐清了當前醫學研究對 NMA 的需求。隨著治療選項多元化，僅靠兩兩比較的傳統模型已不足以應對實務現況。NMA 透過 network 勾勒出更完整的療效圖像，但其核心仍建立在一致性與可轉換性之上。

出現「漂亮的統計」，可能是文獻數據有問題。

在分析層面，課程完整示範了從尋找主題、文獻篩選到資料轉化的實作流程。除了統計工具的應用與解讀外，最令我印象深刻的是關於「過度解讀」的警示。研究者在呈現數據時，若忽略了統計出現的異常好的數據、文獻品質與潛在偏差，最終產出的可能只是「漂亮的數字」而非「可靠的結論」。這種對數據的敬畏之心，是學術研究中不可或缺的態度。

寫作過程中常見的陷阱也有實例教學

課程中用 SCI 論文當作實例，體現了 NMA 如何在隨機對照研究未齊備時，提供一個相對公平且透明的比較平台。這讓我體認到，方法學並非冰冷的統計工具，而是臨床思維與科學證據間的橋樑。

此外，講師對常見陷阱以及投稿審稿細節的分享，也讓我意識到高品質的 NMA 需具備嚴謹的設計與負責任的解讀態度。

這場工作坊不僅深化了我對 NMA 的理解，更拓寬了證據整合的視野。未來在學術寫作或文獻批判時，我將能更敏銳地察覺研究品質，並思考如何運用此工具解決臨床上尚未被回答的關鍵問題。

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