標籤彙整: MetaInsight

2025 / 3 / 13

在運動科學領域,NMA 就是學術新大陸!

 

作者:國立體育大學 運動科學研究所 許靖胤 研究生

 

 

 

 

在 2025 年,我決定不再讓自己陷入內耗,停止想太多、做太少的循環,專注於行動。

 

幾年前,我開始關注新思惟的粉專,但作為學生的收入微薄,尚無法負擔課程的費用。直到接下研究計畫後,我才有能力開始存錢,並規劃來上課。也感謝新思惟提供 0 利率分期的選項,讓小資族的經濟壓力減輕不少。

 

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2025 / 3 / 13

沒老師、沒資源,博士畢業後的研究怎麼繼續?

 

作者:中華民國檢測驗證協會 林盈秀 專案經理

 

 

 

 

研究所畢業後,無資源很難單兵作戰?

 

博士班畢業後,如何在沒有指導教授、研究團隊及倫理審查委員會(IRB)等學術資源的情況下,持續進行研究並維持學術產出,成為我面臨的一大挑戰。

 

在學術生態中,博士生大多依賴導師的指導與研究機構的資源來完成論文發表,但畢業後這些支持減少,研究的獨立性與資源獲取的困難性便浮現出來。因此,我開始思考如何在有限的條件下,尋找適合個人發展的學術工具與方法。

 

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2025 / 3 / 10

2025 / 3 / 8(六)「網絡統合分析製圖大賽」得獎作品:龔毅老師、王慧菁教授

 

 

 

 

除了醫療界的同仁以外,這次也有許多非醫療領域的同學前來參加,而且第一次學習就能快速上手。日後將能夠把這個新的研究法帶到自己的領域,做進一步的發揮。

 

網絡統合分析是一個相對新的研究法,所以如果在你的領域裡做的人不多的話,這就是絕佳的機會。如果你是最早開始做的一群人,將能引領潮流,成為這個領域的先驅者,打出自己的一片天!

 

如果想在自己的學術領域開拓新的產線,為自己的學術生涯再創高峰,歡迎來報名上課!

 

以下是同學們上課第一天中午就能完成的作品,我們首先會針對一些能夠建議的細節給予說明,接著一起欣賞兩位得獎同學的精采作品。

 

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2025 / 1 / 17

最困擾的「設定主題範圍」,一堂課就解決了!

 

作者:台北慈濟醫院 一般科 林昱誠 醫師

 

 

 

 

有幸參加了《網路統合分析工作坊》,這段學習經歷讓我對如何訂定研究主題範圍、NMA 背後的邏輯與意義有了更深入的理解,也使我對文獻回顧與回應的技巧有了更清晰的認識。

 

在蔡校長和雷醫師的指導下,不僅學到了理論知識,還在實際操作中獲得了許多實用的技能,對未來的論文撰寫和研究,都有極大的幫助。

 

 

協助新手寫出第一篇的關鍵:可行性

 

這次課程的一個亮點是,讓我理解到如何合理地訂定研究主題範圍。在過去的經驗中,我經常困惑於主題範圍的拿捏,有時範圍太大,研究重點不明;有時範圍過小,又難以深入的分析。

 

透過課程中的實例講解,終於理解如何根據研究目的精準界定範圍,選擇適合的文獻進行整合,從而讓研究變得更具深度與聚焦。

 

這是過去我嘗試自己閱讀或聽醫院提供的演講時,很缺乏的一部分。當然,理論上很多主題都可以做,但初學者能做的、能上手的、能真正開始寫出一篇的,範圍就比較有限,校長很清楚的把可行性放在第一位,協助新手能有效開始,是很正確的策略!

 

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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?」

 

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2025 / 1 / 17

忙碌醫師寫論文,不能沒有語音輸入與 AI 自動生成。

 

作者:羅東聖母醫院 職業醫學科 何振銘 醫師

 

 

 

 

先寫在前面,「熟習語音輸入與 ChatGPT 自動生成很重要!」

 

整個醫療界的功能面向可分為,服務、教學、研究,三個方面。身為一輩子第一線作苦工的急重症科醫師,即使總能確保自己餓不死。但卻也只是一份發不了財的待遇。

 

而在這樣內捲的環境中,除了臨床工作以外,還有一項常莫名加上的工作,研究與發表。因為,「公示原則」一直是我們這行生存的重要指標之一。如果我們的成果與心得無法透過論文讓外界知曉,就很難說明我們的專業價值。僅只讀書,吸收最新知識技能,並消化回饋教學(Intern、PGY、Resident、NP、Patient…),已經遠無法滿足工作崗位的要求。

 

 

挑戰的第一步:突破心理關卡

 

每當面對論文發表的需求,內心的第一個反應總是:「這些研究真有必要嗎?」事實上,許多大型研究,例如跨國、跨中心、多年的隨機對照實驗,確實是資源充沛的產物,但這樣高規格的實驗模式,對於資源有限的醫師們而言,卻有如一座高不可攀的山峰。

 

就如同網站上所說的:「我只是想要發表而已!」

 

而任何事情,都是有成本的,包括勞力、時間、費用。寫論文也是有必須付出的成本,除了刷卡付費,假日起早上課以外,「調整心態、歸零學習」,心靈上的成本付出,更是困難!

 

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