#第一篇統合分析論文登上PubMed
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「統合分析不用寫 IRB、不用找實驗組和對照組、沒有資源也行?有了之前的上課經驗後,我相信新思惟要把這個困難的東西搞定,不會有問題,於是卡就刷下去了~」
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「有看過統合分析文章的人,一定會對裡面的專有名詞、森林圖、漏斗圖等等,感到害怕,更別說裡面那些密密麻麻的統計,我看了心都累。因為那時候自己充其量只知道統合分析是文獻等級最高的,所以才決定報名。」
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🎊 恭喜 翁騰崧藥師團隊,關於瑞貝塔治療流感,是否優於其他同類藥劑的統合分析,獲 Medicina-Lithuania 刊登!
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▎年輕研究者的起步首選
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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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🎊【年度回顧】新思惟研究課程之友,2020 年共 689 篇論文發表!
🎊 2021 年 4 月新思惟校友總計 96 篇發表,其中 11 位是首篇論文發表!
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時代的窗口有時候就幾年而已,現在 meta-analysis 容易寫、容易發,也還被多數學校升等接受,能寫快點寫。不限研究資歷,沒有擋修問題,現在投資自己,下一個登上 PubMed 的是你!
🔹最新活動|8/22(日)統合分析工作坊
🔹立刻報名|https://meta-analysis.innovarad.tw/event/
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▌課後寫出 meta-analysis 的關鍵?
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我的答案是上完課回家練五遍後,要用 CMA 程式畫出圖表等等是 OK 的,但是能不能寫出來,主要取決於有沒有題目,以及寫作過程是否卡關。因為做 meta-analysis 需要閱讀大量的文獻並進行資訊整合,最後才能形成可解決臨床問題的文章。
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在此特別分享一下過來人的慘痛經驗,一開始搜尋時,一定要仔細記錄每個步驟流程,收錄跟排除的原因也都要很明確,不然開始寫的時候會需要重頭來一次,浪費時間!畢竟最珍貴的成本是我們的時間啊!
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▌一天工作坊,幫你省下摸索的時間!
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✓ 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。
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📣一日工作坊,幫你省下試誤的時間!
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同時也有10000部Youtube影片,追蹤數超過2,910的網紅コバにゃんチャンネル,也在其Youtube影片中提到,...
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😔 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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🔹 現在投資自己,將來 PubMed 有你!
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meta analysis森林圖 在 Facebook 的最佳貼文
🙅🏻♂️不用安裝軟體、🙃不用寫程式語言,打開瀏覽器就可以做網絡統合分析 (network meta-analysis):ShinyNMA 開放公測囉!
先說結論:請 Email 給我們👉🏻 shinyNMA@gmail.com 將提測試連結與問卷,不記名、歡迎來信。
網絡統合分析 (NMA) 是近年來流行的證據整合方法之一,從 WinBugs 到 STATA 到 R 都需要編寫一些程式碼,如果是付費軟體,還需要掏出口袋裡剩不多的錢錢。
難道都沒有其他方案嗎?
有的,我們利用 R 為基礎,替你省下很多工,進行 NMA 分析,只需要 1️⃣ 上傳資料 2️⃣ 沒了。
可以繪製網絡圖、森林圖、排名表 (league table)、排名熱點圖、漏斗圖等,還有許多開發中的功能。
感謝🙏🏻我們的團隊:Wei-ming 寫的程式碼、Debby NMA R 支援、Han 美術指導還有表情包 https://bit.ly/3x1NUdL。
meta analysis森林圖 在 台大杜裕康老師Network Meta-Analysis | Facebook 的推薦與評價
從它的第一和第三張森林圖可以看出來統合分析有一些小問題,大家可以試著找看看問題在哪裡! ... <看更多>