作者：林允柔 同學
知道前方有路卻不知道要怎麼走下去
這已經是我第二次參加新思惟的工作坊，前一次上的是傳統的統合分析（MA），那時候正好遇上論文卡關，整個人處在一種「知道前方有路卻不知道要怎麼走下去」的迷茫裡，而那堂課給了我很大的安定感，像是有人伸手把我從混亂裡拉起來。
也因為有過那樣的經驗，這次報名網絡統合分析時，心情反而沒那麼焦慮，更多的是一種「想再往前推自己一點」的期待，帶著已經完成一篇 MA 研究的底氣，以及對統合分析流程更熟悉的踏實感。
2025 / 12 / 4
標籤彙整: Office Hour
2025 / 12 / 4
終於上到傳說中的 NMA，起步必勝法都在厚實的手冊裡。
作者：柳營奇美醫院 藥劑部 翁騰崧 藥師
排除萬難的課前準備與雲端危機
看著校長從 2023 年底開的 NMA，心中一直想去上，因為這個技能可以解決我目前 MA 上碰到的問題。
無奈中間核准函一直下不來，直到最近終於拿到核准函可以去上課了，心中無比開心。在準備上課的同時發現我的 Dropbox 居然要爆了，本來以為只是刪除檔案就可以解決，但不清楚它雲端的運作，中間忙了兩三天，終於在上課前把空間的問題先解決。
同時也把 NMA 課程中所有日期的「差點得獎」全部看過，並且寫下重點準備在互動實作上傳前再確認，前置工作也完成了。
2025 / 12 / 4
非醫療背景，從跨領域的猶豫到滿載而歸的一天。
作者：台灣師大 劉宛蓁 研究生
學員好像都是醫療背景？我會不會聽不懂。
首先，很慶幸自己有機緣在網路上看到新思惟的課程。由於與本身專業領域差異較大，加上費用考量，曾擔心無法負擔。
經過深思熟慮，抱著學習新技能以提升自我的心態，才決定報名。初次報名時因不可抗力因素錯過，且面臨無法全額退費的壓力，這對學生身份的我而言是一大負擔。
最終轉班至台中場次，行前一度掙扎該退費還是前往，深怕不虛此行。到了現場，發現周遭學員多為醫師，讓我倍感壓力，甚至懷疑是否走錯了地方。但轉念一想，既然來了就該好好學習，即使聽不懂，能認識不同領域的優秀人才也是一種收穫。
2025 / 12 / 4
2025 / 11 / 29（六）課程照片記錄
你是否也曾被這些問題困擾到卡關：「到底什麼樣的題目才有機會發表？」、「現在才開始做 NMA，會不會太遲了？」
在 AI 協作的時代，找題目、寫論文不該再是你研究路上的瓶頸。我們將《網絡統合分析工作坊》打造成一條最高效的論文產線，不只教你技術，更教你如何精準選題，讓接下來的研究之路順暢無比。
「曾經以為學習是一件辛苦的事，但在這裡，學習變成一種快樂！」
「最有收穫的，就是學會如何利用 AI 搜索文章並選定題目。多花點心思在篩選題目，真的能幫忙接下來的研究順暢！」
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。
2025 / 12 / 1
2025 / 11 / 29（六）滿意度分析 與 手寫回饋
我們的目標很簡單：不只要讓你「學會」，更要讓你「發出去」！
為了讓初學者也能輕鬆上手，我們耗時兩年打磨這堂《網絡統合分析工作坊》。我們把複雜的流程，從選題、跑統計到寫作發表，全部「化繁為簡」，變成一套好上手的攻略。
覺得寫論文一定要有大團隊或很多資源嗎？打破這個迷思吧！只要你有一台筆電，即使單打獨鬥，也能產出高品質的 SCI 論文。你的專業，值得被世界看見。
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，全部分數為 4.8 分！
根據統計，本次學員組成如下：
- 僅 40% 學員課前已有發表經驗（以第一作者、共同第一、通訊作者等主要作者序計）。軟體免費、Mac / Windows 都操作、不用 IRB、免收案的優勢，作為開拓新的學術產線相當合適；即使是無經驗者，也能透過我們的教學掌握寫作核心，邁向起步。課後三個月，就能成功發表第一篇網絡統合分析論文！
- 新朋友人數占 50%。除了感謝老朋友繼續選擇新思惟，也有越來越多的新朋友願意給我們機會，並在手寫回饋給予大量好評。統合分析 / 網絡統合分析的適用性很廣，入手相對容易，醫療或非醫療領域，都能找到主題！只要你選擇的主題，是有個介入，然後會改變一個結果，那就可以做統合分析（MA）或網絡統合分析（NMA）。
- 學員最年輕為 29 歲，年齡最長者為 50 歲。課程專為 Network Meta-Analysis 初學者量身規劃，內容易懂好吸收，無論你在生涯中的哪一個階段，隨時都能加入。我們的課程一直強調可行性，可行性的意思就是，完完全全以能夠寫出第一篇為目標。
- 本次的學員組成：主治醫師、住院醫師、醫學生、藥師、流病領域博士生、體育領域研究生等。網絡統合分析研究法能廣泛應用，不論是哪種專業背景，只要問對問題、用對方式，中醫師、藥師、護理師、放射師、營養師、物理治療師，各個領域都有校友成功發表！
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。
- 臨床研究與發表工作坊 / 外科系
- 醫學論文與寫作工作坊 / 內科系
- 個案報告、技術發表與文獻回顧工作坊
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。
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，網路個人品牌課程可以幫助你！
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。
2025 / 11 / 10
[快訊] 古小千醫師團隊，關於兒童原發性膀胱輸尿管逆流治療方式比較之網絡統合分析，獲 Journal of Pediatric Surgery 刊登！
文章介紹
兒童的「原發性膀胱輸尿管逆流」（VUR）有好幾種治療方式，到底哪一種的效果最好、最安全，目前還沒有一個很明確的排名。古小千醫師團隊想透過網絡統合分析，比較一下各種 VUR 治療方式，看看它們的效果和安全性哪個比較好。
研究中評估的治療方式包括：傳統手術（Lich-Gregoir、Politano-Leadbetter、Cohen）、內視鏡治療（Dx/HA、Macroplastiques、PPC），以及預防性抗生素治療。
研究團隊依照 PRISMA 指引，搜尋了 PubMed、Embase 和 Cochrane 圖書館等大型醫學資料庫，時間範圍是從這些資料庫建立以來，一直到 2024 年 10 月 31 日。
篩選標準是只納入那些針對 VUR 寶寶和兒童所做的「隨機對照試驗」。主要觀察的指標是「治療成功率」，其次是「復發率」和「併發症率」。研究人員撈出這些數據後，使用 MetaInsight 軟體進行分析，並採用「網絡統合分析」的統計模型，來比較不同治療方式的效果。
最後共納入 10 篇符合標準的隨機對照試驗，包含了 1179 位病人。
在「治療成功率」的排名上，從高到低依序是：Lich-Gregoir、Politano-Leadbetter、Macroplastique、Cohen、PPC、Dx/HA、對照組，最後是抗生素組。不過，統計顯示，排名前六名（從 Lich-Gregoir 到 Dx/HA）的治療方式，彼此之間的成功率其實沒有明顯差別。
但值得注意的是，排名前兩名的手術（Lich-Gregoir 和 Politano-Leadbetter）的成功率，確實「明顯高於」對照組和只用抗生素的組別。
至於「復發率」和「併發症率」，大部分的治療方式之間也沒有明顯差別。唯一的例外是，採用 Politano-Leadbetter 手術的病人，發生併發症的機率比較高。這個統計結果，也更新了過去大家認為「手術比較不容易復發」的舊觀念。
這是學界第一篇，針對這麼多種小兒 VUR 治療方式進行比較的「網絡統合分析」研究。
總結來說，傳統手術和內視鏡治療的「成功率」是差不多。不過，Politano-Leadbetter 這種手術技術，確實伴隨著比較多的併發症風險。這些新的研究結果，可以提供給醫生們在臨床治療時，作為最新的參考依據。
恭喜古醫師！
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。