問：要上班，也要學習臨床技能，怎麼可能有多出來的時間寫論文？
答：（蔡依橙）
這是個很有意思的問題，每次到了 PGY 應徵的季節，總會有部分同學有 SCI 發表，而另一些則沒有。
如果有論文的同學在網路上被討論，總有人認為，PGY 就是要好好學習各科的知識，如果去寫論文就是不務正業，沒有把自己的本分做好。（大谷批評者：指定打擊就好好打擊，去盜壘就是不務正業，沒有把自己的本分做好。還在想著要當投手，真是太糟了。）
許多 PGY 同輩也很好奇：「明明白天要上班、照顧病人、學習臨床知識，晚上如果又加班值班，時間根本不夠用。那些有論文的人是不是靠背景？或者是別人幫他寫的？」
上班加上學習，剩餘的時間並不多。但其實這個問題並非 PGY 專有，即使到了主治醫師甚至科主任也都是一樣的，他們要上班，開不完的各種會議，加上自己的門診跟手術時間，更別說還有不少人有家庭跟小孩要顧。但是……
問：PGY 決心要寫論文，也努力寫出來了，但應徵的時候，卻沒有成績可以列出來，可能是什麼原因？
答：（蔡依橙）
根據我 Office Hour 的經驗，這類遺憾可以歸納為「把寫完當成是終點，而不是刊出」。
我能理解，PGY 第一次寫完整篇全文，也準備好圖表，是很不容易，也有成就感的事。但這時候就放鬆的話，後面很容易出包。實際遇過的例子，歸納為下面幾種。
答：（蔡依橙）
網絡統合分析課程中，有堂「寫一篇 NMA 的 SCI：找題目、訂範圍、可行性確認。」就是要搞定這個問題。不只是你，其實即使是次專科的 VS，也不見得知道自己領域，哪些主題適合 NMA 去做。所以課程是以毫無頭緒的角度去設計，我們當初寫指定論文找題目的時候，也是如此，從打開 PubMed 開始，逐步摸索出能寫的題目。
需要注意的是，所謂很熱門很好的題目，規模都很大。而且。全世界一定有許多速度很快的團隊虎視眈眈，就算你跟他們看到同一個題目，你的速度沒有他們快，你寫的論述完整性還沒有他們好，往往寫到一半，就看到人家把完整的論述都寫出來。
初學者最適合的做法，還是在一個大約的領域中，像是眼科、復健科或皮膚科，或者心臟外科、泌尿科，這樣的大領域裡面，去 PubMed 直接搜尋可以寫的題目。
也就是說，我們會教大家，到特定的池塘裡面去撈，但不要滿腦子想著要撈到最大的魚，而是先撈到一條你能夠帶上來的，屬於你自己的魚。
答：（蔡依橙）這是許多同學擔心的問題，但其實並不需要的。
假設我做一個網絡統合分析，收九篇文章的話，這九篇我並沒有每個字都全部閱讀過。我會一定讀過的，是標題跟摘要，然後就會進去看看我所要的資訊，他的 outcome 量測方法、那些我想萃取的數值在哪裡。而在這個尋找的過程中，如果我有發現他收錄的族群或其他細節比較不一樣的，我也會做些筆記，但我並沒有地毯式地讀過所有的論文。
我會讀的比較詳細的，往往是一開始我在找新的題目時。為了進入這個領域，我會讀一些 review 類的文章，介紹這個領域的現況，讓我了解一些行內人才知道的事情。以這次的指定論文來說，我就是讀一些關於運動如何改善乳癌術後患者生活品質的相關 review，讓我知道在這個領域做研究的人，他們通常在想些什麼，用哪些關鍵字。
答：（蔡依橙）CMA 沒有辦法處理網絡統合分析的題目，它處理的是傳統統合分析，或者我們會叫做 pairwise meta-analysis，意思就是，它是 head to head 的，一個治療對上對照組，像是這樣的格式。
網絡統合分析想要回答的是，一個疾病有很多種治療方式，而這些治療方式的效果排序如何？哪些統計上有效？哪個最有效？雖然網絡統合分析跟傳統統合分析有一些主題選擇上，可能會有灰色重疊地帶，但大致上來說，如果我們是這個領域的研究者跟專家，這兩種研究方式的選擇，其重疊性其實不那麼多。
Stata 是非常強大的軟體，它能夠做的事情非常多，但缺點就是功能真的太多，所以我們必須自己寫程式，而且出問題的時候，要有能力去 debug。否則如果只是複製別人的程式來跑，會連出了問題，其實自己都不知道，也無法解決。
我們將使用的是 MetaInsight 這個網站，它是基於統計軟體 R 所做的網頁工具，我們不需要自己安裝 R 以及相關的套件，也不需要自己寫程式。MetaInsight 比 Stata 好上手非常多，而且是免費、免下載就能用的。課堂上我們也會教大家，親手做出足以刊登在 SCI 期刊等級的圖片。
答：（蔡依橙）初學者開始寫網絡統合分析，會建議大概在十篇左右的論文數量會比較適合。五、六篇也可以，但有時候你不容易做出很棒的 network model 來比較，如果你整個故事跟模型都可以建立得不錯，五、六篇也是可以開始。
至於每種治療至少要幾篇文獻？其實只要有一篇就可以了，當然你有兩篇、三篇以上，它能夠應對更廣泛的族群，說服力當然更好，但做實證類的研究就是這樣，並不是我們想要幾篇它就會有幾篇的，而是「現在有幾篇，我們只好分析幾篇」。
從這個角度出發，你今天所做的領域如果篇數很少，你能夠把它統合或者是網絡統合起來，它就比既有的知識再多推進一點點，即使我們所收錄的文獻，有些治療真的就只有一篇被比較過，但當我們把它網絡統合起來，說一個故事，說一些新的結果，也很棒。
要怎麼評估收錄的文章足夠？以初學者來說，建議在十篇上下，收錄十個 trial 左右，會是一個不錯的平衡，最低的話也最好有五、六篇。