標籤彙整: 網絡統合分析

2024 / 9 / 3

問:我是目前還沒找到老師帶的 PGY,尚未有臨床經驗,自己從文獻中找到題目寫網絡統合分析有可能嗎?

 

  

 

 

答:(蔡依橙)

 

網絡統合分析課程中,有堂「寫一篇 NMA 的 SCI:找題目、訂範圍、可行性確認。」就是要搞定這個問題。不只是你,其實即使是次專科的 VS,也不見得知道自己領域,哪些主題適合 NMA 去做。所以課程是以毫無頭緒的角度去設計,我們當初寫指定論文找題目的時候,也是如此,從打開 PubMed 開始,逐步摸索出能寫的題目。

 

需要注意的是,所謂很熱門很好的題目,規模都很大。而且。全世界一定有許多速度很快的團隊虎視眈眈,就算你跟他們看到同一個題目,你的速度沒有他們快,你寫的論述完整性還沒有他們好,往往寫到一半,就看到人家把完整的論述都寫出來。

 

初學者最適合的做法,還是在一個大約的領域中,像是眼科、復健科或皮膚科,或者心臟外科、泌尿科,這樣的大領域裡面,去 PubMed 直接搜尋可以寫的題目。

 

也就是說,我們會教大家,到特定的池塘裡面去撈,但不要滿腦子想著要撈到最大的魚,而是先撈到一條你能夠帶上來的,屬於你自己的魚。

 

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2024 / 8 / 13

問:寫 NMA 是不是要花費很多時間心力,詳細閱讀每篇收錄的文章?

 

 

 

 

答:(蔡依橙)這是許多同學擔心的問題,但其實並不需要的。

 

假設我做一個網絡統合分析,收九篇文章的話,這九篇我並沒有每個字都全部閱讀過。我會一定讀過的,是標題跟摘要,然後就會進去看看我所要的資訊,他的 outcome 量測方法、那些我想萃取的數值在哪裡。而在這個尋找的過程中,如果我有發現他收錄的族群或其他細節比較不一樣的,我也會做些筆記,但我並沒有地毯式地讀過所有的論文。

 

我會讀的比較詳細的,往往是一開始我在找新的題目時。為了進入這個領域,我會讀一些 review 類的文章,介紹這個領域的現況,讓我了解一些行內人才知道的事情。以這次的指定論文來說,我就是讀一些關於運動如何改善乳癌術後患者生活品質的相關 review,讓我知道在這個領域做研究的人,他們通常在想些什麼,用哪些關鍵字。

 

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2024 / 8 / 13

問:這堂網絡統合分析會用什麼統計軟體?是和統合分析一樣的 CMA 嗎?自己曾試用過 Stata,但是不好上手,圖片也較沒亮點。

 

 

 

 

答:(蔡依橙)CMA 沒有辦法處理網絡統合分析的題目,它處理的是傳統統合分析,或者我們會叫做 pairwise meta-analysis,意思就是,它是 head to head 的,一個治療對上對照組,像是這樣的格式。

 

網絡統合分析想要回答的是,一個疾病有很多種治療方式,而這些治療方式的效果排序如何?哪些統計上有效?哪個最有效?雖然網絡統合分析跟傳統統合分析有一些主題選擇上,可能會有灰色重疊地帶,但大致上來說,如果我們是這個領域的研究者跟專家,這兩種研究方式的選擇,其重疊性其實不那麼多。

 

Stata 是非常強大的軟體,它能夠做的事情非常多,但缺點就是功能真的太多,所以我們必須自己寫程式,而且出問題的時候,要有能力去 debug。否則如果只是複製別人的程式來跑,會連出了問題,其實自己都不知道,也無法解決。

 

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。

 

 

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2024 / 8 / 13

問: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?

 

 

 

 

答:(蔡依橙)初學者開始寫網絡統合分析,會建議大概在十篇左右的論文數量會比較適合。五、六篇也可以,但有時候你不容易做出很棒的 network model 來比較,如果你整個故事跟模型都可以建立得不錯,五、六篇也是可以開始。

 

至於每種治療至少要幾篇文獻?其實只要有一篇就可以了,當然你有兩篇、三篇以上,它能夠應對更廣泛的族群,說服力當然更好,但做實證類的研究就是這樣,並不是我們想要幾篇它就會有幾篇的,而是「現在有幾篇,我們只好分析幾篇」。

 

從這個角度出發,你今天所做的領域如果篇數很少,你能夠把它統合或者是網絡統合起來,它就比既有的知識再多推進一點點,即使我們所收錄的文獻,有些治療真的就只有一篇被比較過,但當我們把它網絡統合起來,說一個故事,說一些新的結果,也很棒。

 

要怎麼評估收錄的文章足夠?以初學者來說,建議在十篇上下,收錄十個 trial 左右,會是一個不錯的平衡,最低的話也最好有五、六篇。

 

 

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2024 / 8 / 13

問:想問如何有效率又系統性的整理文獻?如果三、五年前有類似文獻,如何將其結果與近期文獻統整?

 

 

 

 

答:(蔡依橙) 我個人使用 PubMed 與 EndNote 這兩個工具而已,其合用的威力已經相當巨大,用來寫統合分析跟網絡統合分析,沒什麼問題。課堂上會向大家分享,我是怎麼運用工具來整理文獻,加速後續的寫作流程。

 

過去的文獻跟近期的文獻統整,這就要看他們的治療種類的差別:如果都是同一種治療對上對照組,那使用傳統統合分析能夠做得很好;如果是三、四種不同的治療對上對照組或者是這三、四種不同治療之間相互比較的 trial 很多,而我們想要知道這三、四種治療到底哪一個最有效,那麼使用網絡統合分析是最適合的。

 

 

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2024 / 8 / 13

問:怎麼找到適合新手做的網絡統合分析主題?找題目通常會花多少時間?

 

 

 

 

答:(蔡依橙)這的確是一個非常複雜的問題,而且可能是網絡統合分析寫作過程中最重要的問題。所以,我們在課程中會用大概一堂半的時間,專門針對這個題目去做回答。

 

找題目,是最多人卡關的地方,卻也是最簡單的事情。你需要的工具只有 PubMed,但你如何不迷失、不挫折,很清楚知道自己在做什麼,有效率的轉換關鍵字並且評估出哪些主題值得你深究,這就不容易。

 

許多人不得其法,所以根本沒辦法開始,但對於有寫作經驗而且題目是自己找到的人來說,這整個過程可能只是 3 個小時或 6 個小時的事情而已。在選定題目上,往往就是一個晚上或兩個晚上,就能搞定。

 

 

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