分類彙整: 學員提問

2025 / 5 / 22

問：課程網站說，課堂上用來跑網絡統合分析的軟體不用錢，免費的軟體有什麼限制嗎？我的電腦是 Mac 系統也可以跑嗎？

 

 

 

 

答：（蔡依橙）

 

是的，軟體不用錢，Mac 可以跑！

 

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。

 

MetaInsight 是基於 R 的，而不管是 Stata 或 R，只要使用同樣的公式去寫程式碼，理論上結果應該會一樣。不過，實際上還是有些狀況可能會導致結果不同。可能的狀況有：

 

  1. 貼程式碼，複製貼上時出錯。想自己調整一下程式，結果搞壞掉了。
  2. 使用不同的理論派別作 NMA，我們預計教的是頻率學派，但也有人用貝式學派。貝式學派的作法，先驗值跟模擬次數不同，都會導致數據有些微不同。（所以我們選用頻率學派）

 

這些狀況都不用擔心，使用 MetaInsight 就是方便，而且背後的計算是一群英國統計學高手在維護，我們只要說明用什麼軟體計算，並報告最後的數值，重點是我們如何解釋其臨床意義，這樣就行。

 

實際上是怎麼讓大家在課堂上用 MetaInsight 進行統計實作，歡迎參考互動實作時間的介紹。只要你會用筆電、使用過文書編輯軟體，就可以來學。我們的課程與互動實作內容，醫療與非醫療背景的初學者都能吸收，並且順利完成全套圖表。

 

 

 

活動內容

 

 

2025 / 5 / 14

問：新增 subgroup 分析與找到遺漏資料，有機會發表 updated meta-analysis 嗎？

 

 

 

 

 

 

問：最近想做一個 updated meta-analysis，如果跟之前發表的文章相比，新增了 subgroup 分析，以及之前那篇統合，提到某篇 trial 他找不到資料，但我們找到了，這樣有機會發表嗎？

 

答：（蔡依橙）

 

可以的。

 

 

更新資料有價值，就有機會！

 

如果這個 subgroup 分析得出的訊息很有意思，而且你資料更完整，呈現出來的解讀也有所不同，就有刊登的機會。

 

不過，一般來說，updated meta-analysis 最好是在篇數上有 50％ 的增加。如果前一篇統合了 6 個 trials，你這次因為年份較晚，又多了 3 篇新 trials，總共有 9 個，會比較容易被接受。這樣即使分析出來結果是一樣的臨床意義，也比較容易被接受。

 

意思就是說，之前統合六篇說藥物有效，你這次九篇也是有效。或者之前統合六篇說無效，你這次統合九篇還是無效。光是因為篇數更多、資訊更新，就有機會被刊登。因為你的新統合，增加了趨勢確認、篇數跟可信度。

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2025 / 5 / 6

問：專業的醫學論文，到底有誰會讀？

 

 

 

 

 

答：（蔡依橙）

 

獲得別人的認可，是人類與生俱來的重要需求。

 

一位醫學生透過老師介紹來問我：「當個臨床技術很好的醫師，做了許多研究登上 PubMed，但這些專業的醫學論文，到底有誰會讀？是不是乾脆自己成立一個 YouTube 頻道，還更有宣傳效果，訂閱數跟觀看數都更多，偶爾還能接業配。」

 

很榮幸同學信任，能提出這樣直接的問題。我也就自己的經驗跟看法作回覆。

 

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2025 / 3 / 21

問：審閱意見怎麼看？帶你親自讀一段

 

 

 

 

 

答：（蔡依橙）這是 Office Hour 時，同學問我的，內容稍做調整顧及隱私。

 

他自己試著找了一個題目，做了病歷調閱與統計，投稿後被 reject，問我接下來該怎麼辦？要不要照審閱者的意見修改後，再投同一本期刊？

 

「The authors conclusions are noteworthy, but low study numbers prevents the potential for generalizability of results, and while a retrospective chart review is an elegant way of investigating potential risk factors, it does little to meaningfully influence our current management of these lesions.」

 

我們先請 ChatGPT 翻譯成中文，大家比較好理解。

 

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2025 / 3 / 5

問：無對照組的小樣本研究，可以做統合或網絡統合嗎？

 

 

 

 

 

 

問：我想做統合的主題，因為很新，所以目前並沒有對照組研究。五篇相關研究，研究者都是收了少數幾個病人，給予新的治療，然後就報告療效。請問這種研究可以做傳統統合或者網絡統合嗎？

 

答：（蔡依橙）

 

首先，這種只有單一組，沒有對照組的實驗設計，叫做 single-arm study。如果五篇都是 single-arm study 的話，可以做傳統統合分析，「不能」做網絡統合分析。

 

其次，使用五篇 single-arm study 去做傳統統合分析，技術上沒問題，我們建議使用的 CMA 就能做。實務上就相當於把這五篇的總效果做報告。

 

不過，這一類的研究在投稿的時候，很常會遇到審閱者質疑：「你收的研究跟你做出來的統合都沒有對照組，我怎麼有辦法確定這個治療一定比較有效？說不定你給受試者傳統治療，或給予假治療（安慰劑效應），也能夠有同樣的療效。」

 

而這一類質疑的回覆，也有固定的做法，就是你可以從前面的五篇 single-arm 研究中，看看人家是怎麼回應這個問題的，去做參考。

 

之所以世界上會只出現 single-arm study 的臨床研究，一定有其原因。例如：他這個新治療處理的都是末期癌症，而且各種治療都試過一輪也都失敗了，有在做這個領域的人都知道，這種狀態的預期餘命大概只剩 1 個月，在這種狀況下，再去用一個之前失敗過的治療作為對照組是沒有道理的。所以，如果 single-arm study 作為可行性初探，有其意義。你的統合總結這五篇的初探，也很有意義。

 

又或者是，明明之前的研究者也應該可以做對照組研究，但他們就是選擇沒做。（有各種原因，常見的是商業考量，因為市場需要，所以他們做點研究比較有學問，但擔心做對照組研究會輸給傳統療法，所以做個 single-arm study 能開記者會能宣傳就好。但這種質疑跟考量通常不會寫在論文裡。）

 

這種狀況其實主要壓力也不在你身上，被審閱者質疑的時候，你只要說：「目前這個領域還在探索階段，而我們是就既有的研究去做統合，提出一個總結性的結論。而我們的統合分析結果顯示，雖有療效，但與傳統治療相比孰優孰劣依然未知，也確認了未來規劃對照組研究的必要。」這樣就可以。

 

實證類的研究就是這樣，我們是根據既有的文獻去做整理跟歸納。有什麼好題材我們就做什麼。當然，這些研究既有的限制，我們也會同樣繼承，這時，我們也能從前面的人是怎麼辯護這個限制，去找出一些回應審閱者的好策略。

 

 

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