😔 考專科需要論文，學校沒教怎麼寫？
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整個醫學教育，論文寫作課僅存在特定醫院，且課程走到最後，還是以臨床導師教學為中心，並未有一堂化繁為簡的系統性教程，教育新生代的醫師學子們如何寫論文，大多是踏著老師的路子，看著學長姊的論文，一步步的茫然摸索，經過數年的鍛鍊，運氣好一點能成就一篇 SCI 的論文，運氣差一點就投在 non-SCI 的期刊。
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回顧整個學習過程，我覺得滿可惜的地方是花了很多時間在摸索上，當摸索完畢後，往往又有更多臨床的事務還有考試的壓力接踵而來，只能期待自己早點進場，早點開始摸索，方能避免這樣的疊加壓力，所以個人一直很期待有一堂課能夠標準化（SOP）這樣的論文寫作流程。 　
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▎免 IRB、免收案還能升等用，為什麼不學？　
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剛開始接觸統合分析和實證醫學時，不免帶有一些徬徨，過往的生物統計沒有學得頂好，SPSS 怎麼操作也忘得差不多，NNT 和 NNH 也是最近才搞懂，更遑論統合分析還有許多參數都不曾於在學期間學習過。
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平常僅是在 journal reading 時接觸到，輪到自己要寫時，卻遲遲下不了筆，要怎麼納入 / 排除 data、怎麼設定 primary / secondary endpoint、subgroup 分析要怎麼做等等問題一一浮現，讀別人的 paper 很簡單，自己寫一篇卻難如登天。
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但如今 IRB 送審的要求內容和嚴謹度與日俱增，衝著不用送 IRB、不用收案的兩點優勢報名了這堂課。殊不知在一開始，蔡校長便點出統合分析的具體好處，且能作為升等用的 original article，這麼亮眼的優勢，當然要趕快進場進修囉！　
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▎三個小時，手把手帶你完成統計圖表。
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每次來到工作坊，最期待的便是手把手教學，聽課講概念固然重要，但做不做得出來又是一回事。自己在家偷摸過 CMA 的操作，完全一頭霧水，哈哈，雖然已經是相對簡單的軟體，但沒有人教還真的不懂重點在哪裡。
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短短的三個小時，從 data 的填入，分析模型設計（random / fixed），開始到第一張森林圖的產出，即使是第一次跑統計的生手，也在不到半小時內便產出一張 forest plot，是很振奮人心的一件事！
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🚩 年輕研究者的起步首選 ＃好工具在手 ＃發表論文不難
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對於沒有資源的年輕研究者來說，meta-analysis 是起步的好領域。
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☑ 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。
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【 全新梯次 📣 統合分析工作坊 】
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如果你想靠自己，用電腦搜尋資料庫文獻，寫篇論文出來，meta-analysis 就是你做研究的首選；因為 meta-analysis 論文容易寫、容易發，非常適合「資源缺乏」又需要「單兵作戰」的研究者！
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Python前面竟還有必修課！
　
大部份人都不知道，其實我的碩士論文是跑SPSS量化問卷統計分析而來的，跑量化從數據挖出洞察，對專業人士並不是件難事，但對我這樣文組出身的人，當時每天早上8點到電腦教室報到，跑數據跑到下午四點。

資質駑鈍，沒有線上教學，對我來說只能土法煉鋼抱著書，也沒有人引導，該怎麼樣抓取最精準的數據，也不知道這些近千個數據如何統整最有效率。

還記得我的碩士論文，因為研究對象是兩岸的閱聽眾，也就是說我的樣本數是其他同學的兩倍，碩士論文收到300份，且都顯著的話，就能夠算有效樣本，而我在台灣與大陸兩岸花了幾萬元，收了1000份，留下7百多份有效樣本，最後進行分析。

因為是2種不同地區族群的生活、習慣、行為型態比較，因此在抓取、整理數據時，就花上了我好大一番功夫…

當時如果有線上課程能帶著我一步一步跑有多好呢？

不過，業界的數據當然和學術數據的實務有差別！
只是核心概念是相同的，其實數據就是讓我們可以更客觀的解決問題，並從中洞察培養觀點，因為我們在工作上也會常常花了超多時間間分析、甚至做了PPT準備匯報，最後關頭卻發現取數邏輯有問題，導致分析結論不可⽤…
國欣說.Rock Data　是我在深圳工作的好朋友，也是處理互聯網企業上億數據的數據分析師，當然他的數據洞察與實務，就相當國際化也很實用，能用一堂線上課程，就從這麼專業的人士身上學到技巧，豈不是太划算？

國欣說：「提到數據分析的必備程式語⾔，⼤多數⼈腦中出現的關鍵字通常是R或Python，⼤多R/Python的課程已，經提供好分析所需要的數據了，但在真實的⼯作環境中，公司的數據都放在數據倉庫中，我們必須透過，Hive語⾔到數倉中把數取出來。」我這才知道，原來Python前面還有必修課啊！

如果你是：
1.對於數據分析感興趣、想從事資料分析相關崗位的學⽣
2.初入商業分析、資料分析領域，但對hive還不太熟練的社會新鮮⼈
3.想掌握數據處理⼯具的產品經理
4.需要數據分析能⼒的市場⾏銷、產品營運⼈員

歡迎一起加入：http://hahow.in/cr/andyrockhive

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「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！
　
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☑ 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。
　
　
🔺 面向新手、協助起步，從 meta-analysis 最快！
🔺 2020 / 3 / 7（六）統合分析工作坊
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