標籤彙整: 網絡統合分析工作坊

2025 / 12 / 8

11 月 86 篇!校友 PubMed + SCI 成果發表 (2025/11)

 

 

 

 

Original article x 60

 

原創論文連續三個月維持在 50 篇以上,8 月(53 篇)、9 月(75 篇)、10 月(86 篇)平均每天至少都有一位學員發表!

 

 

臨床研究文章佔原創 62%、統合類文章佔 18%。

 

臨床研究的適用性廣,不論是醫學生、住院醫師,還是一路升上主治醫師、準備專科考試或研究所,論文發表早已不是「加分選項」,而是必備條件。老師給資料,根據資料跑出統計,並寫出一篇登上 PubMed 的論文,想學會這樣的技能嗎?請參考《醫學論文與寫作工作坊》。缺少資料必須單兵作戰,可參考《統合分析工作坊》、《網絡統合分析工作坊》。

 

本月文體分布如下:

 

  • Clinical x37
  • Meta-analysis x8
  • Network meta-analysis x3
  • Basic x8
  • NHIRD x4

 

  • Letter x13
  • Case report x6
  • Review x2
  • Image x2
  • Perspectives x1
  • Technical note x2

 

 

臨床論文「從投出到接受」最快只要 28 天

 

  1. 本月 original article 分類中,總計「臨床」、「meta-analysis」、「network meta-analysis」最快被接受(從 received 到 accepted)天數,「臨床」最快為 28 天,「統合分析」為 70 天,「網絡統合分析」為 63 天。總體來看,中位數為 118 天,表示這三類有一半的文章從投出到被接受,少於或等於 118 天。
  2. Impact factor 區間 9-40.4。平均值 4.04、標準差 4.39。超過 5 分以上的有 15 篇。

 

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2025 / 9 / 23

審閱者不讓我的統合算 original article

 

 

 

 

 

問:校長,我寫好了統合分析,投稿到國際期刊,雖然兩個審閱者給不錯的評價,意見也好回覆,期刊社給我 revision,但其中一個 reviewer 2 認為 systematic review and meta-analysis 不是 original article,審閱意見很不友善,用 review 文章的要求從頭刁到尾。

 

但是因為我真的需要這篇 original 升等,如果改成 review 格式又很奇怪,請問怎麼辦?

 

答:(蔡依橙)

 

先說結論,這問題不大,會解決的,我分析給你聽。

 

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2025 / 7 / 8

課後三個月,成功發表我的第一篇網絡統合分析論文!

 

作者:萬芳醫院 麻醉科 賴文儀 醫師

相關文章:[快訊] 賴文儀醫師團隊,關於植物來源小細胞外囊泡在敗血症治療上的潛力之網絡統合分析,獲 Pharmacological Research 刊登!

 

 

 

 

在住院醫師訓練的階段,我曾經參與過傳統統合分析的研究,從那時開始就對證據統整的研究方法產生了濃厚興趣。不過,對於進一步的「網絡統合分析(Network Meta-Analysis, NMA)」,雖然有所耳聞,也理解它的價值,但一直沒有機會真正學習或操作過。

 

因此當我得知新思惟開設了 NMA 的一日工作坊,內心相當澎湃,心想著終於有機會補上那塊一直空著的拼圖。除了想更深入了解 NMA 的統計方法,更抱持著一個具體的目標:想要在課堂上直接用自己手邊的資料,跑出圖表、做出分析,讓理論與實作真正結合!

 

 

除了必修內容教學,老師也很熱心地給予我個人建議。

 

課程一開始,老師循序漸進地講解 NMA 的基本概念、模型建構,到目前國際上的發展趨勢與共識等等,教學相當深入淺出,原本難以理解的東西,聽完馬上能懂。包括如何透過網絡圖呈現整體比較架構、如何處理間接比較與模型的假設邏輯、網絡統合分析跟傳統統合分析之間的差異,還有「那個網絡圖」是怎麼畫出來的。

 

最讓我印象深刻的是,老師以團隊最近成功發表的 NMA 論文,作為課堂上的示範案例,演繹如何從主題發想到實際進行,這對我來說充滿啟發,許多想法一擁而上。實作時間更帶著我們一步步操作,畫出 network plot、forest plot 等圖表。比起只是閱讀文獻裡華麗圖表的敬畏感,這樣的過程讓我產生信心,讓我第一次感受到,自己原來可以做出這樣的圖!

 

更令我感激的是,老師不吝給予學生鼓勵與指導,在完成課堂指定練習後,我嘗試將自己的研究資料帶入程式中,進行初步分析與製圖,趁著中場休息時,我拿著自己資料跑出來的圖表與分析結果向蔡校長請教,校長非常細心地指出我研究設計與文獻搜尋上可以改進的地方,這樣的即時指導對我大有幫助。

 

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2025 / 7 / 4

[快訊] 賴文儀醫師團隊,關於植物來源小細胞外囊泡在敗血症治療上的潛力之網絡統合分析,獲 Pharmacological Research 刊登!

 

 

 

 

文章介紹

 

敗血症是一種威脅生命的嚴重疾病,會引起全身性發炎反應和多重器官功能障礙。最近醫學界發現,從植物萃取出來的小細胞外囊泡(sEVs)具有抗氧化、抗發炎和調節免疫系統的特性,可能成為治療敗血症的新希望。

 

為了找出哪種植物來源的小細胞外囊泡最有效果,研究團隊進行了一項網絡統合分析研究。團隊分析了 13 項研究,這些研究評估了 10 種不同植物來源的小細胞外囊泡在模擬敗血症環境下的治療效果。研究主要觀察這些囊泡能否降低發炎因子濃度和減少活性氧化物質(ROS)的產生,同時也檢視了核因子紅血球衍生因子 2 – 相關因子 2(Nrf2)的表現和細胞存活率。

 

研究結果顯示,生薑來源的小細胞外囊泡效果最為顯著。它們能夠大幅降低促發炎的細胞激素,包括白細胞介素 6 和腫瘤壞死因子 α,同時增加抗發炎的白細胞介素 10,並有效抑制活性氧化物質的產生。此外,生薑來源的囊泡還能提升 Nrf2 的表現,改善細胞存活率,這表示它們在抗氧化防禦和保護細胞方面扮演重要角色。

 

總結來說,無論是在實驗室的細胞實驗還是動物實驗中,生薑來源的小細胞外囊泡都是最有效的植物來源治療選擇,能夠有效減緩敗血症引起的發炎反應和氧化傷害。這項發現為未來開發敗血症的天然療法提供了重要的科學依據。

 

 

恭喜賴醫師!

 

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

 

 

醫學論文 / 網絡統合分析

 

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2025 / 5 / 28

【長期心得】堅持與方法比天賦更重要,改變了人生的一堂課。

 

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。

 

 

架構清晰的教學、容易上手的統計!

 

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。

 

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2025 / 5 / 22

問:課程網站說,課堂上用來跑網絡統合分析的軟體不用錢,免費的軟體有什麼限制嗎?我的電腦是 Mac 系統也可以跑嗎?

 

 

 

 

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:

 

  1. 貼程式碼,複製貼上時出錯。想自己調整一下程式,結果搞壞掉了。
  2. 使用不同的理論派別作 NMA,我們預計教的是頻率學派,但也有人用貝式學派。貝式學派的作法,先驗值跟模擬次數不同,都會導致數據有些微不同。(所以我們選用頻率學派)

 

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。

 

 

 

活動內容