標籤彙整: PubMed

2025 / 12 / 22

有 PGY 或醫學生會來找我要寫論文,該怎麼區分哪個學生值得花時間帶?

 

 

 

 

 

問:連續發表論文登在醫院的榮譽榜後,開始有 PGY 甚至醫學生會來找我要寫論文。但我發現,有的人要了題目都沒進度;有的拿了圖表後,一直說他在讀文獻但一段也寫不出來;有的給了資料,但也不會統計,做出來的圖表實在不太能用。到底該怎麼區分,哪個學生值得花時間帶,哪個學生一開始就不要給題目免得浪費掉?

 

答:(蔡依橙)

 

 

方法一,多次小規模測試。

 

學生當然都希望你給一個他們能寫 original article 的題目,但「希望」寫出跟「能」寫出,還是有相當大的差距。你從來上我們的課,到之後 Office Hour 問了幾次,然後實際刊出,這條路你剛走過,應該很能理解。

 

所以,日後你可以準備一些 case report 或 case series 的主題,或者 letter to editor 的主題,有學生來的話,就先用這些小題目給他們。這個過程,你可以觀察很多,包括:你給了資源後他們的處理速度與回覆、你跟這學生的互動狀況是否理想、你們的溝通是否順暢等等。

 

有的老師也會在 case report 之後,準備一個 review 的題目,試試看學生回顧文獻、掌握文獻、學術寫作的狀況。

 

順利完成了幾個小型專案,有了互動默契,也比較方便直接問他是否具備有處理 original article 資料的能力,再升級到一起合作 original,成功率會比較高。

 

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2025 / 12 / 22

2025 / 12 / 21(日)「網絡統合分析製圖大賽」得獎作品:鄒宜良醫師、張聲浩同學

 

 

 

 

從對 NMA 一點都不了解,到能夠親手做出 SCI 期刊可以接受的圖片,就只是一個中午的時間而已,大家都表現的很好,也很高興各位同學都能在短時間內學會。

 

在這堂課,有許多不同領域的朋友們來一同學習,包括教育界、體育界、護理界等等。很高興大家都能理解,並且開始上手 NMA。

 

以下就大家所上傳的內容做一些回饋,並且一起欣賞兩位得獎同學的精采作品。

 

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2025 / 12 / 17

課程設計概念:AI 時代的新手起步

 

 

 

 

從恐懼到自信:校友上課後的轉變

 

新思惟國際的網絡統合分析工作坊開班以來,雖然只有兩年,但校友已發表 68 篇 SCI,最多單人四篇,並持續增加中!在這兩年的校友投稿經驗中,平均 75.3 天被接受,最快為 24 天。

 

成功陪伴起步者踏入 NMA 的這段旅程中,我們看過許多人原本對 NMA 充滿恐懼,原以為需要複雜統計或程式能力,結果發現按照流程也能順利完成第一篇 NMA。這種從不安到自信的轉變,是這門課最迷人的地方。

 

上課同學大致分成兩類:一種是第一次做研究,直接以 NMA 作為起點,如古小千醫師趙偉丞物理治療師;另一種則先上過傳統統合分析,再跨入 NMA,如林龍暉物理治療師。兩種背景都很多人成功成功,甚至多數人最後兩門課都會上,因為上過課就會發現,我們的課程不會花時間炫耀學問,也不會講虛無飄渺的東西,而是真的帶你從 0 到 1,認識成功發表所需要的每個要素。

 

 

 

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2025 / 12 / 17

誰都能懂的 NMA 入門 + 與傳統統合的核心差異

 

 

 

 

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。

 

 

 

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2025 / 12 / 17

找題目、訂範圍、可行性確認。如何正確用 AI 起步?

 

 

 

 

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。

 

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2025 / 12 / 17

NMA 全文寫作:用 AI 加速但務必避開 AI 出包!

 

 

 

 

AI 時代的寫作已經完全不同了

 

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。

 

 

 

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