「針對臨床上起步不久的年輕醫師，除非與資歷豐富、病人很多的前輩或老師合作，但這樣的機會，也是可遇不可求。Meta-analysis 的論文，則是繞過了這樣的限制。」
　
▋ 既然可以搜尋到這麼多文獻，當然要好好運用。
　
以前在找 paper 評讀的時候，很喜歡找 review article 或是 meta-analysis 的文章，可以一次唸到許多相關論文，還可以對同一類型的議題，有比較完整且深入的了解。可是實際要踏入論文寫作的領域的時候，meta-analysis 反而是一個比較沒那麼熟悉的形式，甚至連如何下手都不知道。
　
新思惟這堂課，就給了我一個機會，可以去了解 meta-analysis 的論文的樣貌。
　
我們都希望可以發表一篇 RCT 的論文，或是有大量的病人資料可以做回溯性研究，但是針對臨床上起步不久的年輕醫師，除非與資歷豐富、病人很多的前輩或老師合作，但這樣的機會，也是可遇不可求。Meta-analysis 的論文，則是繞過了這樣的限制。
　
我們可以在自己的電腦前面，運用搜尋資料庫，來找到各式各樣的資料來源。網路時代，可以輕易地找到大量的資訊，欠缺的，反而是如何從中找到適當的題目，以及如何將它轉換成一篇有臨床意義的論文。只要能將這些資料，用適當的統計方式，做出有統計意義的結論，就能解答臨床上的問題。
　
　
▋ 用對軟體，讓研究更為輕鬆。
　
這次的統合分析工作坊，集合幾位對統合分析很熟悉的老師，藉由指定論文的實際例子，配合互動實作，讓我可以了解完成一篇 meta-analysis 所須經歷的過程。透過老師們的引導，也可以知道整篇論文從構思、搜尋文獻、文獻評讀、資料整理、統計運算、製作圖表到完成文章的脈絡。
　
在上課之前，雖然已經有一兩個可能的題目正在構思，也有試著開始初步的搜尋，不過總覺得像無頭蒼蠅一樣，東抓一點、西找一些，沒有一個整合性的方式。上完課，有針對心中的一些疑惑開始有些解答，接下來要做的，大概就是實際照這樣的步驟以及作法，去嘗試把心中的題目執行看看。
　
在互動實作的過程中，發現 CMA 這個軟體很貼近 meta-analysis 的需求。針對相對單純的資料，簡單的帶入，就能做出我們需要的統計結果以及圖表。雖然自己用過的統計軟體不多，也沒有那麼專精，但是相對之前在學校學過的 SPSS，CMA 的確在這個方面操作更加輕鬆。
　
　
🔺 減少卡關｜我要發表 meta-analysis！
🔺 立刻預約｜2020 / 3 / 7（六）統合分析工作坊
🔺 學術起飛｜https://meta-analysis.innovarad.tw/event/
　
　
🎯 寫統合分析，5 大優點，產論文不用唉聲嘆氣！
　
☑ 不需跑 IRB
☑ 不需花錢請助理蒐集檢體
☑ 不需要砸錢一次一次的進入加值中心
☑ 適合資源缺乏又需要單兵作戰的醫療相關人員
☑ 只要能組成研究團隊，還可擁有飛快的發表速度。
　
《統合分析工作坊》，是根據「統計不同」與「資源較少」，所提出的 solution。
　
用新思惟一貫的高品質課程規劃，與高效率教學方法，加上廣獲好評的互動實作，以往的三大研究課程，已經帶出非常多學術起飛的校友。
　
這次，我們規劃出能達到「新思惟標準」的課程，集合優秀的講師與助教，克服「資源較少」，也用講授與實作，讓您不再害怕「統計不同」。
　
　
▪ Meta-analysis 研究規劃技巧：以指定論文為例
▪ 拆解論文架構：照這樣做，最容易。
▪ 那些重要的專有名詞：Meta-analysis 重要數值
▪ 互動實作時間：完成一套 Meta-analysis 圖表
▪ 我是怎麼搜尋文獻的：以發表為導向
▪ Meta-analysis 圖表優化重點
▪ 給初學者的起步建議：減少卡關，邁向成功。
　
　
課程團隊有信心，這將會是在最短時間內，協助最多校友起步的領域。歡迎與我們一起，從 0 到 1。
　
　
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#蒐集統計技能就跟超商集點一樣
#為何選擇新思惟
#以下是我的挑選方式
　
▋ 與別人不同的上課目的：完成統計技能拼圖
　
研究所就讀期間，長時間使用 SPSS 分析病人檢體數據。遇上染色體等基因型演算法，得改用 SAS PROC HAPLOTYPE 計算。畢業時，已對 SPSS 操作很有信心，但 SAS 操作也僅止於特定程序。
　
由於上一間服務醫院曾提供統計諮詢工作，當時就告訴自已，一定要把統合分析技能學起來，補足我的統計專長拼圖。別人是以寫論文為目的來報名此課程，我是以完成統計專長拼圖為目的。（超商蒐集點數的感覺，集好集滿拼好拼滿的概念。）
　
　
▋ 為何選擇新思惟的《統合分析工作坊》
　
類似的工作坊，Google 後便可發現還真不少（有規模的至少有 4 個）。
　
個人認為，人有沒有專業，不是看證照有幾張；工作坊有沒有能力及效率傳達正確知識給學員，也不是看有沒有被 Cochrane 認證。只要有實力，就可迅速判斷上述的「有沒有」。
　
曾秉濤醫師，光 2016 年就發表 10 篇 meta-analysis 文章，這就是實力；2018 年 11 月，新思惟校友 PubMed 發表 50 篇，這就是工作坊有能力及效率傳達正確知識。如果你對統合分析有興趣、如果你只是想要有 SCI 期刊成績，不在意是否高分 IF，這堂課將是身為初學者的你，最好的捷徑與選擇。
　
1 年發表 10 篇文章，能力絕對不等同 1 年發表 1 篇文章。若能跟據講師提供的經驗，依樣畫葫蘆，絕對可少走許多冤枉路（例如，文章搜尋廣度及深度不足，導致統計一跑再跑）。
　
　
▋ 統合分析生手也不用擔心
　
張凱閔醫師將於課程中，以論文第一作者身份分享經驗，解說上課練習用論文其故事脈絡，並引領學員從臨床現場走進統合分析世界。
　
最後，再跟躊躇不前或需要再被人推一把的人說明，我試用過其它統合分析軟體，具有傳統生物統計專長，有發表過 SCI 期刊（最新的一篇），也知道教學原理（我大學是讀師範體系的學校，唸了 40 多學分的教育學程），新思惟這樣的課程設計及教學流程，絕對符合大部份初學者需求且也易學易懂（本人真誠相挺）。
　
　
🎯 講師群 SCI 超過 220 篇，並有超過 68 篇 meta-analysis。
　
｜張凱閔｜
知名復健醫學與超音波學者，台大流病與預防醫學博士，已發表超過 21 篇 meta-analysis 論文，探討臨床常見議題。
　
｜曾秉濤｜
專業精神科醫師，擅長從臨床工作找到發表議題，已發表超過 47 篇 meta-analysis 論文，並組成研究團隊。
　
｜蔡依橙｜
專業課程開發與整合者，能迅速理解學門架構，並以初學者能理解的方式，建構學習流程。生涯被 SCI 期刊接受的圖表，已超過 500 張，熟悉學術審閱過程與要求。
　
　
▋ 初學者真的可以嗎？我需要有怎樣的基本能力？
　
初學者真的可以，經過我們的拆解與教學，其實 meta-analysis 並不難。
　
你只要會用 Windows，懂得使用像 Word / Excel / PowerPoint 這樣的軟體，就足夠了。上課我們會把重要的觀念講給你懂，而互動實作就是理解流程，只要懂得電腦操作，能照著教學步驟，點擊正確的功能，就沒問題。
　
一些枝微末節的卡關，現場講師與助教，會全力協助您。請放心。
　
　
🍄 不必了解森林，採回你要的香菇就好。
　
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#課後成功被接受
#沈伯鍵醫師登上放射腫瘤界的頂尖期刊　
　
收到 major revision 的問題時，洋洋灑灑近 30 個，許多問題十分尖銳，讓我隔著紙面都能感受到 editor 及 reviewer 文字中的刀光劍影。
　
面對挑戰時，我突然覺得自己也應該加把勁多學一點東西，才能在師長以及團隊討論時言之有物，共同度過這一關。於是我把握機會，參加了最近一期的《臨床研究與發表工作坊》。　
　
　　
👉 你知道 editor 怎麼看文章嗎？
　
第一關吳昭慶醫師告訴我們，一篇文章送到 editor 手中，可能題目就決定這篇 paper 是否還有機會走到下一關。
　
而且同樣一個題目，不同的標題命名，給人的感覺完全不同。點出文章重點（疾病／治療／評估比較），避免多餘的形容詞及冗長繞口的敘述，才是好標題。其次就是結論，短短兩、三句話必須要精準表達出研究的發現及適用對象，才能讓人清楚感受到此研究的重要性。
　
　
👉 如何讓 reviewer 對你的研究感興趣？
　
吳青陽醫師介紹 abstract 的重要性，如何讓 reviewer 在三分鐘內決定要花時間看一下這篇研究，也是令人豁然開朗。
　
聽到這邊，我才發現投稿中的文章能走到 revision，我的老師從選題開始，就費了比我想像中更多的苦心，也在每次討論中避免我繞彎路。
　
幸好上了這堂課，省下我在未來的摸索時間。
　
　
👉 學會統計製圖，你可以更有效率。
　
之前我的統計主要是使用 SPSS 跑出來的，而在什麼時候需要用哪種統計，就是透過網路上的生統文章學習，逢山開路，遇水搭橋，遇到問題就餵狗（Google）。優點是印象特別深刻，缺點是常常見樹不見林，在錯誤的路上越走越遠。
　
新思惟的實作課程，一開始就有個表格介紹不同的資料型態對應的統計方法，光這個整理表，如果是自己搜尋資料就要弄很久了。另外，軟體操作上雖然是使用以前沒接觸過的 MedCalc，但在手冊中有鉅細靡遺的步驟，配合練習題介紹常見的統計實作，加上精美的範例圖，能讓我同時掌握分析和作圖的重點。
　
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如果你……
想知道 editor 怎麼分稿、reviewer 怎麼審稿、revision 怎麼回覆？想了解個案數少、不符合常態分佈的無母數檢定，並有 ROC curve 與 Kaplan-Meier survival curve？
　
㊙ 這堂課以初學者為核心，提供各位走到國際學術舞台上的重點。
　
🔹2019 / 9 / 1（日）臨床研究與發表工作坊
🔹無痛學習，最適合初學者的入門課程！
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