答：（蔡依橙）
我能理解，多數的同學開始接觸研究跟論文，是因為有「生存」方面的需求。不管是要準備應徵、考專科或者升主治醫師。又或者決定在體系內奮鬥，於是必須達到要求的篇數跟分數，持續升等、取得計畫以營運團隊等。
如果今天撇除這些外在的要求，「做研究、寫論文」本身到底有沒有實質的意義呢？
有的，而且這個意義很強大，同時也是為什麼整個體系一開始會去要求大家要有論文的原因。
醫學是一種應用科學，所以……
2025 / 2 / 11
標籤彙整: 新思惟
2025 / 1 / 17
NMA 太好用了吧！研究產出要加速，真的可以靠他！
作者：清大 醫工所 林幸瑩 助理教授
2025/1/12 參加了 Network Meta-Analysis（NMA）網絡統合分析工作坊，本來想法很簡單，是想看是否能用此工具找 biomarker 就報名了，隨後進一步了解 NMA 是對於特定疾病或想探討的醫學問題，分析數篇研究論文，更重要的一點是，網絡統合分析是基於目前研究資料庫中，已有的研究分析結果，來進行比較分析。
整堂課理論與實踐交錯進行，讓人時而思緒飛揚，時而專注屏息。特別是當我逐步掌握 NMA 的操作步驟，腦中忍不住浮現無數研究構想，心中暗自感嘆：「這個工具也太強大了吧！」
MA 與 NMA 的差別
課程一開始，講師先介紹了 Network Meta-Analysis 的概念。NMA 是一種能夠比較多個治療方法（即使這些治療方法，在實際的臨床試驗中沒有直接比較過）的一種統計方法。
傳統的 Meta-Analysis 通常是作為比較兩個治療方法的效果，而 NMA 則是通過建立一個治療方法之間的「網絡」，進行間接比較。簡單來說，NMA 允許我們在有多種治療選項的情況下，對它們進行綜合比較和排序。
講師逐步拆解如何構建 NMA 網絡，從研究論文的篩選數量到異質性的處理，再到利用線上統計軟體進行建模，所有的步驟看似複雜，但在講師的講解下卻變得條理分明。當講師展示如何製作圖表與建構論文故事時，我不禁心想：「這不就是為了讓研究更有說服力，而量身打造的工具嗎？」
2024 / 12 / 27
收穫已經多到無法用文字表述，5 年前就該來了！
2024 / 12 / 24
為什麼他們自掏腰包花錢進修？你要先擁有實力，然後才會被看見。
作者：蔡依橙
最近似乎報名統合分析 / 網絡統合分析課程的人變多，這是為什麼？
我們電子報中的連結，除了最後的教學資源分享外，被點擊最多的，都是傳統統合與網絡統合的課程連結。
這牽涉到整個研究生態系的現況，也就是說，臨床研究跟統合分析起步，所需要的基礎環境跟機會不同。
臨床研究跟統合分析都是很好的研究工具，兩種都學起來更好，但對初學者，事情卻稍微有點不一樣。
無資源者做臨床研究的限制
如果一個完全沒有經驗的人，想要開始做臨床研究，他就必須「靠行」，拜託一個老師讓自己加入團隊。
因為，如果你想做臨床研究，即使只是查病歷來做回溯分析，也需要有一個經過訓練並擁有送審 IRB 資格的主治醫師負責填好所有表格並送簡審。
2024 / 11 / 15
自己摸索百嘗挫折，在新思惟有完整且具體的教學。
作者：阮呂真 中醫師
11 月 9 日，我參加了新思惟的《網絡統合分析工作坊》，這堂課對於像我這樣缺乏資源的人來說，無疑是一個很務實的機會。
網絡統合分析是目前還很新穎的研究方法，市面上學習資源也不多，新思惟團隊深知這點，設計了非常實用且清晰的課程，不只讓我們理解 NMA（網絡統合分析）的基本概念，更提供了具體的操作方法，從選題到發表的完整流程都盡力幫助我們學習，課程目標是希望協助大家發表自己的 NMA 論文，這對我來說相當具有吸引力。
研究所老師希望能有發表，卻沒有告訴我該怎麼做。
在參加這次的課程之前，我的學習經驗多半來自於在研究所的摸索，老師們往往對學術研究抱有崇高理想，期待我們能在學術領域有所成就，然而在具體操作上，卻缺乏實際且明確的指導，很多時候只能靠自己摸索，嘗試自行理解如何將理論轉化為實際的研究產出。這樣的過程常常伴隨著挫折感，因為缺乏具體方法而無法推進，讓研究進展停滯不前。
相較之下，新思惟的工作坊給了我完全不同的體驗。講師的每一個教學環節，都緊扣著如何產出具發表潛力的成果，從選題、文獻搜尋、數據分析，到圖表製作和論文撰寫，所有步驟都有直接且實用的指導。
2024 / 10 / 14
問：論文投稿四個月了還在 under review，該寫信去問嗎？什麼時候寫？要怎麼寫？
答：（蔡依橙）
首先要請同學先做點功課，了解這本期刊的審閱期大概是多久？做法有二。
第一，是上他的網站，看是不是有公布最近的審閱速度資訊。
第二，是下載最近這一期的期刊中，所刊登的論文 PDF。在這些 PDF 裡面找找看，有沒有作者投稿時間跟被接受時間的資訊，如果有的話，也不要只用一篇就決定，最好能夠尋找三篇或五篇，然後平均一下。
之所以要整理這些資訊，是因為等一下要寫信的時候，你要有些客觀數據。