
感謝各位朋友的支持,2025 / 11 / 29(六)《網絡統合分析工作坊》現已額滿。
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問:校長好,我跟 AI 說我想做統合的主題,然後他問我預計用哪些學術搜尋引擎,我告知後,接著 AI 就把每個不同的搜尋引擎該用什麼搜尋式都給我,PubMed 這邊的就會用 MeSH,其他的搜尋引擎也有很多屬於該引擎的獨特搜尋方式。這樣是不是可以直接用?
答:(蔡依橙)
關於做統合的搜尋方式,流派各有不同。
你說的這種方法雖然也可以,但審閱者很容易會問:「你在每個學術搜尋引擎,都使用不同的搜尋關鍵字跟搜尋策略,你怎麼能確保這樣的搜尋是一致的?」
所以,我個人傾向一個通用搜尋式,直接丟到我們預計使用的搜尋引擎裡就好,不管是 PubMed、Google Scholar、Web of Science 還是其他你也用的搜尋引擎,我都往搜尋框裡丟同一組搜尋式。


答:(蔡依橙)
我認為 AI 讓能力的貧富差距變大,而不是變小。
你可能會認為,AI 工具讓初學者們能夠更快速的完成很多事情,不懂的事情,以前要搜尋很久,現在問一下 ChatGPT 或者 Google 的 AI 模式就有初步方向,很快就能理解以前要地毯閱讀很久的內容。


問:老師好,我寫好一篇統合,去投稿,結果期刊說我的文章跟某篇文章的相似性太高而退稿。我看了一下,發現那就是我之前申請刊登 PROSPERO 上的 protocol,請問這怎麼辦?
答:(蔡依橙)
這是最近一年常發生的狀況,問題在於各大期刊社與各學校醫院買的那個知名比對軟體,他就是粗暴比對,很討厭。像你這個跟自己當初上傳的 protocol 相似性過高之外,還有統合作乳癌的,他說題目跟另一篇肺癌的很類似!明明主題就完全不一樣。
解決方法有二。


答:(蔡依橙)
Major revision,基本上就是「考慮給你過」了,在這個階段作任何事情,最好都不要去點「激怒值」。
使用 AI 自動生成回覆,因為他不知道你的論文在寫什麼,也不知道你將採取什麼策略,生出來的內容會非常通順,但極為空洞。你問大學老師就知道,學生交來這種報告,是激怒值很高的。(內心 OS:所以你現在是瞧不起我嗎?你用 AI 亂噴的東西,我要花自己的時間/人生去閱讀?)


兒童的「原發性膀胱輸尿管逆流」(VUR)有好幾種治療方式,到底哪一種的效果最好、最安全,目前還沒有一個很明確的排名。古小千醫師團隊想透過網絡統合分析,比較一下各種 VUR 治療方式,看看它們的效果和安全性哪個比較好。
研究中評估的治療方式包括:傳統手術(Lich-Gregoir、Politano-Leadbetter、Cohen)、內視鏡治療(Dx/HA、Macroplastiques、PPC),以及預防性抗生素治療。
研究團隊依照 PRISMA 指引,搜尋了 PubMed、Embase 和 Cochrane 圖書館等大型醫學資料庫,時間範圍是從這些資料庫建立以來,一直到 2024 年 10 月 31 日。
篩選標準是只納入那些針對 VUR 寶寶和兒童所做的「隨機對照試驗」。主要觀察的指標是「治療成功率」,其次是「復發率」和「併發症率」。研究人員撈出這些數據後,使用 MetaInsight 軟體進行分析,並採用「網絡統合分析」的統計模型,來比較不同治療方式的效果。
最後共納入 10 篇符合標準的隨機對照試驗,包含了 1179 位病人。
在「治療成功率」的排名上,從高到低依序是:Lich-Gregoir、Politano-Leadbetter、Macroplastique、Cohen、PPC、Dx/HA、對照組,最後是抗生素組。不過,統計顯示,排名前六名(從 Lich-Gregoir 到 Dx/HA)的治療方式,彼此之間的成功率其實沒有明顯差別。
但值得注意的是,排名前兩名的手術(Lich-Gregoir 和 Politano-Leadbetter)的成功率,確實「明顯高於」對照組和只用抗生素的組別。
至於「復發率」和「併發症率」,大部分的治療方式之間也沒有明顯差別。唯一的例外是,採用 Politano-Leadbetter 手術的病人,發生併發症的機率比較高。這個統計結果,也更新了過去大家認為「手術比較不容易復發」的舊觀念。
這是學界第一篇,針對這麼多種小兒 VUR 治療方式進行比較的「網絡統合分析」研究。
總結來說,傳統手術和內視鏡治療的「成功率」是差不多。不過,Politano-Leadbetter 這種手術技術,確實伴隨著比較多的併發症風險。這些新的研究結果,可以提供給醫生們在臨床治療時,作為最新的參考依據。
恭喜古醫師!
網絡統合分析通常需要收錄多少文章?每種治療最少要幾篇文獻才能分析?怎麼評估收納的文章數足夠?來看看講師的建議。