作者：蔡依橙
ChatGPT 還是目前的文字之王，只是他的幻想真的比較嚴重，而且個性太順從，使命必達，很少會說你是錯的。我通常用來寫內文，在正確的知識框架下，生出我想寫的內容。
Perplexity 雖然基於網頁搜尋，但你如果仔細去檢查過他附的連結，會發現所引用的網頁跟他提出的論點不見得有關。也就是說，他雖然基於網頁，但依然會有 AI 幻想。
2025 / 6 / 26
2025 / 6 / 24
選對時間點，讓統合分析更有說服力！
問：做統合分析收集 trials 時，發現不同的 trials 收集 outcome 的時間五花八門，有的收介入完的 0、1、2、3 個月，有的收介入完的 0、3、6、12 個月。請問我該收哪一個？
答：（蔡依橙）
通常都是收介入後那次，也就是你說的時間點 0 個月。
其實同學這樣整理一下，就會發現他們的共同點正是「介入完的那個時間」，這個時間點是最多研究會有的。沒有靈感的時候，像這樣整理一下資料，跳開來用更大的視野去觀察，就會發現新的線索。
2025 / 6 / 24
AI 持續在進化，使用者也要跟著進化！
作者：蔡依橙
這個端午連假，我也在寫論文。
最近因為 ChatGPT 又更聰明了一些，連我這種寫了 60+ 篇 SCI 的人，寫作流程都有很大的改變。大概半年前，我是口述中文，用 Word 聽寫功能，然後手打字修一下內容，成為中英文夾雜的草稿後，請 ChatGPT 改成英文。
一開始其實翻譯偶爾會錯，但幾個月後翻譯幾乎不會出錯。就看一次，確認是自己的意思，是可以壓上自己名字的內容，就能用。但現在，我是真的把他當一個很懂英文又積極的助理。
2025 / 6 / 13
Preliminary study 投稿一直被退？你可能忽略了這三個關鍵！
問：校長好，團隊預計做一個稍大型的研究約 60 人，我們想把初步的 11 人先做發表，之後的主論文就能引用這篇。不過目前的 11 人小規模結果，投稿一直不順利，該怎麼辦？
答：（蔡依橙）這是典型的 preliminary study 作法。如果想要順利的話，要考量以下幾點。
一般來說，審閱者一定會質疑，為什麼你個案數這麼少就跑來發表，畢竟 11 個案例，即使 p 值有意義，power 一定不太理想。
所以，通常 preliminary study 會被接受，有幾個重要關鍵：
2025 / 6 / 13
PGY 沒老師、沒資源，要怎麼在學術界活下來？
答：（蔡依橙）
積極的幾位 PGY，進度飛快！
最近這幾個月的 Office Hour，有五位 PGY 很常來。
他們從上完課，有了概念並操作第一次後，認真的照我們的建議去做，然後找題目。
遇到困難就來問，所問的問題，從「令人有點擔心」到「其實同學雖然沒信心，但其實自己的直覺都是對的」，也就是真的從零基礎，逐漸走到懂得學術圈語言跟文化的狀況。
他們是怎麼辦到的？
其中三位已經完成論文投出，另外兩位也快了。
所完成的，有傳統統合分析，也有網絡統合分析。
跟我們設定課程時規劃的一樣，這兩個課程都很適合初學者。
2025 / 6 / 12
初學者也能上手！從理論到實戰，這是我理解 NMA 最清楚的一次！
作者：打怪中的 NMA 新手
初探 NMA：多組療法也能一網打盡
課程一開始，蔡校長率先為我們說明 Network Meta-Analysis（NMA）的基本原理。這是一種能同時比較多項治療策略的統計方式，即使這些療法未曾在同一臨床試驗中被直接對照，也能透過間接的方式進行比較。
相較於傳統的 Meta-Analysis 是比較兩種處理手法，NMA 藉由建立治療間的「網絡」，讓研究者得以全面評估各種療法的相對效益與排序，提供完整的臨床建議。
在教學過程中，蔡校長依序拆解 NMA 操作流程，從文獻納入標準、建立網絡，到使用「線上統計工具」建立統計分析。每一個步驟雖然都具有挑戰性，但講解清楚、配圖明確，使這堂課成為研究初學者極容易入門的選項之一。