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。

善用 AI：激盪靈感，但不能盲信

對毫無概念的初學者來說，AI 是非常好的靈感來源。當你什麼都不知道、甚至不知道該往哪個疾病或治療方向思考時，AI 可以在第一時間給你一個可參考的題目池，讓你快速建立題目地圖。然而，AI 的回答往往看似完整，實際卻有約兩成的資訊不可靠，如果完全相信 AI，很容易以為一切順利，但最終總會在這裡或那裡碰壁。這也是為什麼，即使 AI 時代，初學者光靠問 ChatGPT，還是很難搞懂 NMA 並自行起步。

因此，我們將介紹一套混合 ChatGPT 與 PubMed 的工作流程，讓靈感與證據互相校正。透過這樣的方式，學生能在短時間內快速縮小題目範圍，從「毫無頭緒」變成「有機會能做且能快速驗證」。

找到題目，並確認可行！

我們將找題目的步驟變得明確、可複製，每一階段都有清楚的確認點與下一步。有了這個流程，你在 PubMed 不再是漫無目的地輸入關鍵字，而是按照節奏推進。這套方法已協助許多學生在幾天內找到能做的題目，並且產生明確掌握感，「知道自己在做什麼」，降低焦慮、提升效率。

網絡統合分析有一項特別需要注意的特性，就是題目的範圍一定要先想清楚。如果只是模糊地鎖定某個疾病，卻沒有好好設限治療類型，很容易從藥物一路收到健康食品、行為治療、運動介入全部都進來，讓文獻數量變得巨大難以處理，也讓模型變得複雜、不穩定。

因此，在找到初步題目後，下一步不是立刻埋頭收文，而是進入範圍與可行性的快速檢查。我們會帶你用一套系統化的方式，粗略估計文獻量、治療選項與可能的網絡結構，在花大把時間收文與整理之前，就先回答一個關鍵問題：「這題值得我投入嗎？」

用真實範例示範：看得見整個思考過程

在課程中，我們會用指定論文寫作過程中的真實例子，包含當時與 AI 對話的紀錄、評估 AI 回答的方式（哪些是重點？哪些別理他？），PubMed 搜尋的截圖與關鍵決策的轉折，帶你一步步看清楚：在那些不確定的時刻，我們是怎麼判斷、怎麼調整題目與範圍，最後怎麼確認「好，這題可以做」。這是一般課程最少講、但實務上最常卡住的地方。

網絡統合分析的寫作流程中，真正決定成敗的，往往是一開始的題目選定與可行性評估。如果這一步沒做好，後面再認真收文、跑統計、寫全文，都有可能在混亂與疲倦中放棄。這堂課，就是希望在你投入大量時間之前，先幫你把最關鍵的基礎設計好，協助大家提高起步成功率，讓你的研究從第一步，就走在正確的道路上。

我要學網絡統合分析

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