為什麼研究起步者要先弄懂傳統統合與網絡統合的差別？因為只有辨識清楚兩者的題目結構，你在 PubMed 出海捕魚時，才不會找錯題目，日後懂得傳統統合後，也能同時撈出兩倍研究機會。初學者避免走冤枉路，進階者則能把能做的題目池瞬間擴大一倍。
這堂課會用白話把網絡統合分析說清楚，不靠公式，而是真正解釋它適合回答哪些問題、背後的邏輯是什麼，並和傳統統合分析放在一起比較。
以 SCI 論文寫作需求的流程來說，兩種統合分析相似之處甚少，直接當成不同研究法看待比較務實。他們在不同研究情境中扮演不同角色，了解之後，你會自然知道一個題目應該走哪一條路。
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。
問身邊會寫論文的人，大多數都會坦白承認：有 AI 之後，生產力真的變高，稿子生得更快，心理壓力也小很多。但同樣的工具，在某些人手上卻會讓文章直接出包——最嚴重的，就是被學術期刊撤下。
而且，撤稿並不是把文章悄悄下架，而是永遠掛在網站上，頁面上蓋著巨大的 Retracted 浮水印，有時編輯部還會另外發聲明。別以為「撤稿」是抹去痕跡，實際上更像是被釘在醫學史的公告欄上，永久存在。
因此，這堂課不是單純告訴你「用 AI 寫更快」，而是教你如何在 AI 的高速與風險之間取得最佳平衡。我們會示範一套經過反覆驗證、能兼顧個人化、正確性與效率的全文寫作流程，並在每個環節中清楚劃分 AI 的三種使用情境：安全且能大幅加速的、容易出小錯但能快速修正的，以及絕對不能交給 AI 的高風險部分。只要誤用，就可能讓你的第一篇論文以出包開局。
照著這個流程做，你就能在題目確定、統計圖表到位後，用非常高的效率生出全文雛形，並確保品質不會因為 AI 而失控。
問：謝謝校長，上次那篇統合分析後來刊登了，感謝！只是，教研部登錄並張貼到佈告欄後，有長輩特別來跟我說，統合分析是沒有用的東西，只是電腦操作一下，整合既有文獻，美其名是實證醫學的頂端，但沒有什麼原創貢獻，希望我多進實驗室跟臨床研究。你覺得我該去嗎？
答：（蔡依橙）
這個論點牽涉到比較多的價值判斷，同學你都覺得想來問我，表示你對其脈絡跟論述也有懷疑。
首先，我先回答你要不要去老師的實驗室，或者跟他做臨床研究的問題。
原創論文連續三個月維持在 50 篇以上，8 月（53 篇）、9 月（75 篇）、10 月（86 篇）平均每天至少都有一位學員發表！
臨床研究的適用性廣，不論是醫學生、住院醫師，還是一路升上主治醫師、準備專科考試或研究所，論文發表早已不是「加分選項」，而是必備條件。老師給資料，根據資料跑出統計，並寫出一篇登上 PubMed 的論文，想學會這樣的技能嗎？請參考《醫學論文與寫作工作坊》。缺少資料必須單兵作戰，可參考《統合分析工作坊》、《網絡統合分析工作坊》。
本月文體分布如下：
作者：林允柔 同學
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。