作者：高雄醫學大學 學士後醫學系 張聲浩 同學
參加新思惟《網絡統合分析工作坊》是一次具高度價值的學習經驗。
過去判讀文獻時，常感傳統統合分析在評估「多種治療方式間的相對優劣」上有其侷限。
透過本次課程，我對 NMA 的研究架構、統計邏輯及臨床價值有了更具系統性的理解；特別是在缺乏 head-to-head trial，如何藉由整合直接與間接證據，提供具參考價值的療效排序，這對臨床決策與指引制定至關重要。
課程首先釐清了當前醫學研究對 NMA 的需求。隨著治療選項多元化，僅靠兩兩比較的傳統模型已不足以應對實務現況。NMA 透過 network 勾勒出更完整的療效圖像，但其核心仍建立在一致性與可轉換性之上。
許多 NMA 研究者常面臨「主題是否有發表價值」的疑惑。
在 AI 輔助研究的新時代，撰寫論文不應是漫長的折磨。《網絡統合分析工作坊》將研究流程系統化，除了傳授核心技術，不需要寫程式就能使用軟體跑出圖表之外，更聚焦於如何精準切入具潛力的題目，幫你掃除研究路上的障礙，穩定產出高品質的 SCI 論文！
「在短時間的課程中，了解 NMA 的架構，以及 AI 時代論文的靈感與運用，收穫良多。」
「作為完全沒有頭緒、沒有 paper 經驗的 clerk 而言，今天所學已經非常充實，尤其是找題目的環節，終於了解過去自己的停滯不前的原因。」
不論你是醫療、公共衛生、心理、營養、教育等各類背景，「網絡統合分析（NMA）」這個文體，都非常適合你，不需要 IRB、不必有程式背景，也能在課後立即展開自己的研究，踏出穩健的第一步，快速擁有屬於自己的第一篇 NMA 論文。
對於想加速論文發表、提升研究邏輯能力，或希望在忙碌之餘打造學術產能的人來說，「網絡統合分析」非常適合趁早進場。多數學員在課後即著手撰寫第一篇 NMA 論文，甚至搭配《統合分析工作坊》雙軌進行，成功提升研究量能，快速走進發表之路。
對內科系研究、外科系研究、個案報告等文體，以及想要走向國際有興趣的，我們也有相對應的課程。主題不同，內容一樣豐富優質，一樣都有大量校友產出成績。
自己的臨床做得很好，研究也發展不錯，但網路上的存在感卻形同透明？期待在這個時代生存得更好，讓自己的專業和成績被看見，網路個人品牌可以幫助你！
覺得新思惟課程，都特別好吸收，為什麼簡報跟演講可以做到這樣呢？關於簡報設計，歡迎參考我們的兩種簡報工作坊。
課後卡關不用再怕無人能問，新思惟推出全新服務，每週一次蔡校長的 Office hour，提供課程校友線上諮詢，陪著學員走完成功發表的最後一哩路！
以下，一起回顧當天熱情學習的照片記錄。
想發 SCI 論文，卻卡在沒團隊、沒資源？
你的專業不該被埋沒！《網絡統合分析工作坊》耗時兩年打磨，將複雜的選題、統計與寫作「化繁為簡」，轉化為新手也能輕鬆上手的實戰攻略。
我們打破「寫論文需要大團隊」的迷思，證明：只要一台筆電，即使單兵作戰，也能產出高品質研究。我們的目標很簡單：不只要讓你「學會」，更要讓你順利「發出去」，一篇接著一篇！
非常感謝大家給予支持與肯定，課後學員給予的課程滿意度，全部分數皆高於 4.85 分！
根據統計，本次學員組成如下：
感謝大家課後的匿名手寫回饋，內容非常精彩，包括對課程的評價以及學會使用軟體時的心情，顯示不管是研究初心者或是資深研究者，都能在工作坊中有豐富的收穫，很榮幸新思惟的課程能給您前所未有的突破和啟發！
除了《網絡統合分析工作坊》，可以評估多種治療對一個疾病的效果，對治療排序。另外如果是想評估一種治療對一個疾病的療效，對多篇研究做統合，開班已經超過 50 梯次的《統合分析工作坊》，你一定不能錯過。
對於內科系研究、外科系研究、個案報告等文體，以及想要走向國際有興趣的，我們也有相對應的課程。主題不同，內容一樣豐富優質，一樣都有大量校友產出成績。
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所有工作坊，都有售後服務喔！詳細辦法，請參考 Office Hour 頁面說明。
網絡統合分析，最困難、最容易卡關、也是最決定成敗的，不是跑模型，也不是寫討論，而是「找題目」。
許多人在 PubMed 前徘徊許久，會用搜尋框、概念也略懂，但就是找不到能做、能寫、能發表的題目。因此，我們設計了這堂課，把找題目、訂範圍到可行性評估整合成一套系統性的流程，並在新版課程中加入 AI 工具的正確使用方式，讓起步者更快找到方向，也避免踩雷。
在整個 NMA 寫作流程中，有一段是 AI 完全幫不上忙的，就是「統計與作圖」。
因為這裡沒有現成答案可以抄，必須由你親手整理數據、輸入正確格式、選擇合適的模型與參數，理解哪些輸出是關鍵、哪些選項其實多餘，還要避免被統計軟體「看起來很厲害」的功能誤導。軟體各自有自己的脾氣，按錯一次就可能卡在錯誤訊息裡，如果沒有實際操作經驗，很容易不是算錯，就是看錯。
而且，統計圖表最後要以什麼格式、什麼解析度輸出，才能同時符合大多數期刊的要求，又不讓 reviewer 在閱讀時感到痛苦？太模糊、標示混亂、顏色或字體處理不當，常會讓人產生「這篇稿子不太可靠」的直覺印象。統計本身沒錯，但圖表品質不佳，一樣可能在審稿初期就被刷掉。這些「品味」與「標準」，不是用說的就會，而是要親手做過，才會變成身體記得的東西。
新思惟網絡統合分析工作坊的一大特色，就是不只帶你看別人的圖，而是帶你「做完一整套自己的 NMA 圖表」。指定論文裡面出現的每一張圖，我們都會在課堂上帶你親手完成。從資料整理、輸入統計軟體、選擇正確輸出，到如何轉成適合投稿的圖檔格式與解析度，都有清楚示範與說明。你不是在看老師示範，而是拿著自己的電腦，做出真正可以放進論文裡的作品。
論文投稿出去，最常見的結果就是 revision 或 reject。真正厲害的團隊，拿到 revision 的那一刻，其實心裡大概就知道「這篇八成都能過了」。但現實卻是，有些人 revision 幾乎都能成功，有些人 revision 失敗的機率卻超過一半，改到後來還是被拒。為什麼會有這麼兩極化的差別？
關鍵在於：revision 該是一個有策略的過程，而不是逐條回覆文字的技術題。這個策略，AI 看不懂，也模仿不來，更別說你幾乎沒有機會看到那些高手團隊是怎麼寫 revision 信的。所以這堂課，我們想把這一段平常「看不到」的內幕，完整分享給你。