新的領域，會不會聽不懂？

新的領域的東西，會不會聽不懂？

不過隨著緊湊的上課講解，我似乎懂了一些 NMA 的內涵。報名後，主辦單位真的很貼心 email 上課前的檔案，還有上課前的提問，都已經整理好了，對於第一次接觸新的統計的東西的我，有一種安心感，星期日搭高鐵時途中，也對自己鼓勵。

蔡校長在課程開始前的引言，讓我了解統合分析和網絡統合分析的不同，有許多論述還在形成共識，這堂課不僅讓我了解「如何做 NMA」，更重要的是「什麼題目適合做」、「資料要如何準備」、「怎麼做出臨床有價值又能說服人的結果」。

課程點出 NMA 的關鍵價值

蔡校長以他實作多項統合分析的經驗，點出 NMA 的關鍵價值：當臨床問題牽涉多個處置選項時，且缺乏完整比較時，NMA 是唯一可以「合理排序」所有方案的方式。

舉例來說：治療痛風的藥物有 A、B、C、D 種，但臨床研究僅做了 A vs B、B vs C、A vs D，NMA 就能透過這些「已有的部分比較」，推論 C 與 D 哪一種效果更好。

這樣的比較方式，並非僅止於學術，而是實際解決臨床醫師與團隊常遇到的問題：「在 A、B、C 都有人在用的情況下，到底哪一種最好？」蔡校長提醒大家重點在於研究設計的一致性、介入與控制，以及資料的完整與可比性。

透過課程手冊 step-by-step 的引導，逐漸熟悉軟體操作，建立新的 csv、執行 network plot、forest plot 等。林林總總應該有 15 個圖以上，我深深的感覺有模板檔案真的很重要，可以套用到未來的研究。

課程手冊將步驟寫得很清楚，一個一個範例說明資料輸入邏輯與格式，一個研究團隊中有「資料處理專才」真的很重要。

網絡統合分析正好補上證據的「空白區塊」，我們透過直接與間接比較的統計推論，分析多個介入方式之間的相對效果與排序，並輔以視覺化圖表呈現，使研究結果更具有臨床說服力。

這堂課，不只是學會一個統計方法，更是一次觀念的轉向。我們需要更有系統地整合證據，更有策略地說明結論。NMA 所代表的，不只是多比較結果，而是提供臨床決策者「排序型」的資訊，這對未來醫療與護理的實證化路徑具有深遠意義。