讓許多第一次接觸網絡統合分析的同學，能夠在短短一個中午的時間內，完整製作出一套足以投稿至 SCI 期刊的等級圖片，這是一項非常了不起的成就。同學們也都表示感到十分有成就感。
這次大家所上傳的作品整體表現相當不錯，可改進的細節不多。以下就讓我們一起來看看幾點老師特別想提醒的建議，以及兩位得獎同學的精彩作品。
這張圖片四周的空白留得太多，如果直接裁切，可能會導致解析度不足。
另外，如果您仔細觀察中央文字周圍，會發現出現了一些雜訊，這顯示在存檔時所選擇的影像品質設定偏低。建議同學回頭檢查一下自己的存檔過程，看看是否有可以優化的地方。
常見的原因之一，是儲存圖片時選擇了 JPG 格式，導致壓縮後產生失真。建議可以改用 PNG 或高品質的 TIFF 等格式來保存圖檔，以保留最佳畫質。
在標題的部分，第二行的縮排建議稍作微調，讓文字與第一行的英文字能夠對齊，看起來更整齊。
另外，目前標題、表格與下方附註的字體不一致，建議統一選取後指定為 Calibri 字體，以提升整體的專業感與視覺一致性。
以下是兩位得獎同學的精彩作品，一起來看看他們的表現吧。
問：校長好，我為了要升主治醫師，整理了一篇 original 投稿，但目前挑戰了約 8 分與 6 分的傳統知名期刊，都被退稿。退稿的理由，都是說我的研究新穎性足夠，但個案數太少，雖然 p 值顯著，但 power 太低。請問我該照退稿建議，再收幾年的個案，讓研究的人數多兩倍，還是該繼續往低分期刊投就好？但登在低分期刊會不會沒人看見，沒辦法發揮影響力？
答：（蔡依橙）
同學好，這個問題的關鍵，是「要升主治醫師」這個前提，所以我會建議，以現有的狀況，快點找願意收的期刊刊登就好。OA 也可以考慮。以下說明為什麼這麼建議的理由。
作者：起飛中的 PGY
去年六月，我還是一位剛從醫學院畢業，正要踏入臨床工作的 PGY 1，當時對研究寫作處於懵懂階段，在同學的推薦之下參加了新思惟的《網絡統合分析工作坊》。本來只是抱著嘗試的心情參加，沒想到這次經驗徹底改變了我的人生軌跡，也為我打開了研究領域的大門。
當時參加工作坊的原因很單純，就是身邊的同學都說非常實用，加上自己對研究寫作的興趣逐漸萌芽，便抱著姑且一試的心態報名了。
沒想到，這一試竟然驚為天人。課程緊湊但絕不馬虎，短短一天內，老師便將繁複的網絡統合分析步驟精煉地講解清楚，每一頁簡報都是精髓，細節在於講師豐富的經驗。搭配著條理分明的手冊，實作內容清晰易懂，跟著步驟一步步操作，即使是初次接觸軟體的我，也能順利完成統計圖表。
當天最讓我印象深刻的是，老師與助教在實作時間即時的親切指導。我們在實作過程中難免遇到困惑與卡關，每當舉手提出問題，老師總能迅速而精準地幫我們解惑，這種即時回饋的互動方式，不只提升學習效率，也讓我更有效率地掌握分析與製圖技巧。
答：（蔡依橙）
是的，軟體不用錢，Mac 可以跑！
我們將使用的是 MetaInsight 這個網站，它是基於統計軟體 R 所做的網頁工具，我們不需要自己安裝 R 以及相關的套件，也不需要自己寫程式。
MetaInsight 比 Stata 好上手非常多，而且是免費、免下載就能用的。課堂上我們也會教大家，親手做出足以刊登在 SCI 期刊等級的圖片。
MetaInsight 是基於 R 的，而不管是 Stata 或 R，只要使用同樣的公式去寫程式碼，理論上結果應該會一樣。不過，實際上還是有些狀況可能會導致結果不同。可能的狀況有：
這些狀況都不用擔心，使用 MetaInsight 就是方便，而且背後的計算是一群英國統計學高手在維護，我們只要說明用什麼軟體計算，並報告最後的數值，重點是我們如何解釋其臨床意義，這樣就行。
實際上是怎麼讓大家在課堂上用 MetaInsight 進行統計實作，歡迎參考互動實作時間的介紹。只要你會用筆電、使用過文書編輯軟體，就可以來學。我們的課程與互動實作內容，醫療與非醫療背景的初學者都能吸收，並且順利完成全套圖表。
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。
