作者：蔡依橙
最近熱議的那篇 Lancet 讀者投書，整個過程實在很令人感慨。
跟學術比較不相關的討論，我這邊就跳過了。我能理解，剛起步的研究者，希望自己名字登上頂尖期刊的心情。但這個案例剛好可以說明，刊登出來白紙黑字後，是會被全世界檢驗的，包括自己的本國同行，大家連 supplementary materials 都會去看。
這讓我想到的是，最近有越來越多的新手同學開始使用 AI 工具，包括萃取資料、文獻引用等等，簡單下個指令都能瞬間噴出大量文字與資料，但我個人對這些進階的應用領域比較保守。
我認為，目前 AI 工具最可靠的是翻譯，但即使是翻譯，之後我一定會全文自己仔細看過。偶爾還是會有錯，而那些錯通常來自於給 AI 的中文就已經不精確。這個領域的可靠度，可以到 99％ 左右。
但直接請 AI 去做文獻引用，這個正確率雖然最近有提升，但大概就是從全部亂講，到四成亂講的程度。也就是 60％ 左右的準確性。
2025 年 7 月 20 日（日）9:00a – 4:40p
集思台中新烏日會議中心 台中高鐵站旁
蔡依橙醫師 / 雷偉德醫師 / 新思惟教學團隊
【📍大家敲碗的台中高鐵班，週日班來了！】
「我沒有 IRB、沒有收案經費、也不會寫程式，還能寫出一篇 SCI 嗎？」
答案是：可以，而且你比想像中更容易達成。
《網絡統合分析工作坊》專為研究初學者打造，幫助你用最簡單、最少的資源，完成一篇具有比較力的系統性研究，成功登上 PubMed。
✅ 免 IRB、免收案
✅ 免費軟體 MetaInsight，不限系統（Windows / Mac 均可）
✅ 免寫程式，統計操作全程教學
✅ 現場實作，講師指導，當天跑出分析圖表
這門課程，不是講觀念而已，而是要帶你：
🌐 不只醫學，社會科學也能運用！社會人文與社會科學領域，雖然與醫學背景不同，但若你的研究設計是「有介入 → 改變結果」，一樣可以做統合分析（MA）或網絡統合分析（NMA）。
舉幾個實際例子：
🧠 傳統統合分析 & 網絡統合分析，學會兩者，更能因應各種研究情境。若你是初學者，可從這門課開始，累積寫作與統計實作經驗，逐步擴充統合分析的技能圖譜；如果你已參加《統合分析工作坊》，這門課將讓你的研究視野更立體，能夠應對多重介入比較、治療排序建議等進階情境。
用一台筆電、一個週末，打開屬於你的研究之路，就從《網絡統合分析工作坊》開始。
同學常擔心自己是否能夠學會，只要您符合以下條件，就沒問題。
新思惟一貫的品質水準，對新手一樣友善。歡迎你來學！
2025 / 7 / 20（日）「網絡統合分析製圖大賽」得獎作品
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。
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。
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。