作者：淡水馬偕 放射科 簡郁展 醫師

花時間找資料，但課前，還是對 NMA 霧煞煞。

這次參加新思惟舉辦的 NMA（Network Meta-Analysis，網路統合分析）課程，讓我收穫非常豐富。

在上課之前，我預習了網站上的說明，但對於網路統合分析還是只有一些模糊的概念，只知道它是統合分析（Meta-analysis）不同的一種研究方法，但對於實際分析流程、軟體操作以及結果判讀都不是很了解。

因此，我希望透過這門課程，建立完整的概念，並學會如何實際完成一篇網路統合分析。

讓我沒失去信心又容易吸收的教學方式

這次課程最大的特色，就是講師並非只有講授理論，而是採取一步一步示範與實作的教學方式。講師會先介紹每個分析步驟背後的原理，再帶著我們實際操作，每完成一個步驟後，再繼續進入下一個階段。這種教學方式讓我覺得非常容易吸收，也降低了學習統計方法時的挫折感。

課程一開始，講師先介紹網路統合分析的基本概念，包括什麼是直接比較（Direct comparison）、間接比較（Indirect comparison），以及網路統合分析如何結合不同研究之間的證據，進而比較多種治療方式的效果。

以前我只知道傳統統合分析只能比較兩種治療，但透過這門課，我了解到 NMA 最大的優勢，就是即使某兩種治療沒有直接比較的研究，也可以利用共同比較對象建立間接證據，進一步估計治療效果。這讓我對研究方法有了更深刻的理解。

森林圖到聯盟表，我終於看懂了！

接著講師開始帶領大家從一篇已發表的實際論文進行資料整理與分析。從資料格式建立、研究資料整理、輸入分析軟體，到建立網路圖、檢查資料一致性、進行統計分析，每一步都親自示範。

過程中如果有人遇到問題，講師也會立即停下來協助大家排除錯誤，助教講師一對一的指導。這讓我覺得整個學習過程非常有參與感，也比較不容易因為跟不上進度而失去信心。

我認為最有收穫的部分，是講師教我們如何閱讀分析結果。以前看到許多文獻中的 Forest plot、Network plot、League table 時，我常常不知道該如何解讀。透過講師的詳細說明，我慢慢了解每張圖所代表的意義，也知道哪些結果需要特別注意，例如一致性（consistency）以及偏倚風險等重要概念。

這些內容讓我知道，統計分析是需要理解每個分析結果背後所代表的科學意義。

課本沒教的發表經驗：AI 的優勢在哪？

此外，講師也分享許多實際發表論文時的經驗，包括資料整理技巧、研究設計時需要注意的細節，以及撰寫結果與討論的方法。這些經驗都是課本上比較少提到的內容，卻對未來真正進行研究非常有幫助。

尤其講師會提醒大家哪些地方容易犯錯、哪些分析結果不能過度解釋，還有要在什麼地方發揮 AI 的優勢，讓我了解到做好一篇網路統合分析，不只是會操作軟體，更重要的是具備正確的研究思維。

課程中，講師的教學態度也讓我印象深刻。雖然課程內容涉及不少統計知識，但講師會盡量用簡單易懂的方式解釋，遇到較困難的地方，也會重複說明並搭配實際案例，因此即使沒有非常深厚的統計背景，也能逐漸理解整個分析流程。此外，講師也鼓勵學員提出問題，並耐心回答每位同學的疑問，讓整個上課氣氛十分輕鬆且充滿互動。

課後還需要練習，但我知道哪個方向才是正確的路！

透過這次課程，我最大的收穫不只是學會如何操作 NMA 軟體，更重要的是建立了完整的分析流程觀念。我了解到，一篇好的網路統合分析需要從研究問題設定、文獻搜尋、資料萃取、品質評估，到最後的統計分析與結果解釋，每個步驟都環環相扣，缺一不可。只有每個環節都做好，最後得到的研究結果才具有可信度與學術價值。

當然，我也發現自己還有許多需要加強的地方。例如在統計概念、模型選擇以及結果判讀方面，仍需要多閱讀文獻與持續練習。網路統合分析是一項相當進階的研究方法，不可能只靠一次課程就完全精通，但這次課程讓我建立了良好的基礎，也讓我知道未來應該朝哪些方向繼續學習。

總結而言，我認為這次新思惟 NMA 網路統合分析課程，是一堂非常充實且實用的課程。講師採用理論與實作並重的教學方式，不僅讓我了解網路統合分析的基本原理，也真正學會如何一步一步完成分析流程。透過實際操作，我對 NMA 的理解比以前更加深入，也提升了自己未來閱讀文獻與進行研究的能力。

希望未來還有機會參加更進階的相關課程，持續精進自己的研究能力，並將這次所學運用在自己的研究工作中，相信對未來撰寫論文及從事實證醫學研究都會有很大的幫助。

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