標籤彙整: 蔡校長

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 / 6 / 13

Preliminary study 投稿一直被退?你可能忽略了這三個關鍵!

 
 

 

 

 

問:校長好,團隊預計做一個稍大型的研究約 60 人,我們想把初步的 11 人先做發表,之後的主論文就能引用這篇。不過目前的 11 人小規模結果,投稿一直不順利,該怎麼辦?

 

答:(蔡依橙)這是典型的 preliminary study 作法。如果想要順利的話,要考量以下幾點。

 

一般來說,審閱者一定會質疑,為什麼你個案數這麼少就跑來發表,畢竟 11 個案例,即使 p 值有意義,power 一定不太理想。

 

所以,通常 preliminary study 會被接受,有幾個重要關鍵:

 

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2024 / 11 / 15

掌握越多工具,越能在諸多資料裡找到主題發表。

 

作者:中國醫藥大學附設醫院 教學部 賴奕彰 醫師

 

 

 

 

報名網絡統合分析課程之前,我不斷自問:在這個研究方法多樣且各具特色的時代,為什麼我需要學習這門技術?是什麼樣的需求,使網絡統合分析成為我研究路上不可或缺的一部分?

 

 

越來越多的研究,我們需要網絡統合進行更深入的比較。

 

臨床試驗好比是一個個離散的點,傳統統合分析則像是將這些點串聯成線,而網絡統合分析更進一步,將這些點和線構築成一張網,形塑出一個立體的面向,從而讓我們能夠在多種治療方式中建立起效果的排序和比較。

 

隨著醫學技術和新藥開發的快速發展,疾病的治療方法早已不再侷限於單一途徑,基礎研究的推進更催生出許多嶄新的療法。在這種多元治療選擇並存的情境下,臨床醫師和研究者該如何判斷?如何比較、評估在特定情境中最適合患者的治療方式?

 

在我看來,研究方法並無絕對的優劣之分,而是各有長處,宛如「八仙過海,各顯神通」。網絡統合分析,恰恰回應了這樣的時代需求,為我們提供了一個能夠兼顧不同研究成果、整合不同療法比較的工具。

 

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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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