有些人論文看得快,有些人卻很慢。#你是哪一種
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有些人能整理數十篇既有文獻與亞洲現況,制訂 guideline,有些人卻連論文都看不完。
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有些人能整理數百篇文獻,一年發表 10 篇 meta-analysis,但有些人卻連一個主題都讀不完。
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因為,論文是作品,得讀沒錯。
但更重要的,是你帶著怎樣的「目的」去讀這些作品。
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要晨會報告,讀的重點是,與科內臨床工作相關的細節,以及從文字中看出不同醫院的資源與文化不同。要整理 guideline,論文閱讀重點是各篇的 indication、outcome 與普遍的適用性。要發表 meta-analysis,重點當然就是研究設計、評估量表與該文章的特殊意義。甚至,同是實證,要做 EBM 競賽,與要發表 meta-analysis,所閱讀的重點,也有所不同。
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缺乏這種「目的」感,看 paper 只好逐字逐句、鉅細靡遺的讀,自然速度就慢,而且 #連重點都抓不太到,更別說本來想完成的成果,品質不佳,甚至半途而廢。
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這堂課,曾秉濤醫師將與你分享,如果帶著「我要發表 meta-analysis」的目的,論文該是 #怎麼找、#怎麼瀏覽、#怎麼篩選,以及最後挑出來的精華,又該 #如何精讀?
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#用對方法,發表不卡。一起向曾醫師學,「我是怎麼搜尋文獻的:以發表為導向」。
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🎯 克服經費與資源稀少的困境,帶您踏入統合分析的領域。
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☑ 統合分析研究規劃技巧
☑ 正確拆解論文架構
☑ 必學的重要專有名詞
☑ 互動實作:完成一套 Meta-analysis 圖表
☑ 以發表為導向的搜尋文獻
☑ Meta-analysis 圖表優化重點
☑ 給初學者的起步建議
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➠ https://meta-analysis.innovarad.tw/event/
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👨🏫 講者陣容
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#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,SCI 論文超過 190 篇,並有 25 篇以上為 meta-analysis,探討臨床常見議題。
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#曾秉濤,專業精神科醫師,擅長從臨床工作找到發表議題,並組成研究團隊,SCI 論文超過 85 篇,並有 70 篇以上為 meta-analysis。
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#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。
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🗣️ 學員回饋
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「由於我只是 PGY,很擔心報名後,會聽不懂而浪費錢,結果發現,我的擔心是多餘的!整堂課深入淺出,講師們都把重點講得清楚明白,連新手都可以輕鬆聽懂!包含了如何擬定主題、如何收集文章、如何把題目設定好,使得查詢到的文章量是合適的、如何用軟體分析數據、統合分析的重要觀念、表格要如何呈現才會美觀,一整天下來,資訊和知識的密度極高,完全值回票價!」
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「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。」
同時也有61部Youtube影片,追蹤數超過3萬的網紅孫在陽,也在其Youtube影片中提到,「孫在陽」直播-致理科大-外貿數據應用分析 中華民國貿易順差還是逆差,讓我們來看近十年進出口的比較與分析。大數據分析中的數據清理,關乎於大數據分析成敗關鍵。轉置、樞紐、文字清理、數字清理、日期清理等,遺漏值、異常值、雜訊等數據清理。讓數據不是垃圾,就必需做好數據清理。 孫在陽老師主講,teacher...
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統計圖表製作軟體 在 新思惟國際 Facebook 的精選貼文
【🙋♂️ 學員提問】#統合分析工作坊
如何從無到有完成一篇統合分析文章並成功投稿,其步驟、流程、障礙為何,以及該如何克服?
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👨🏫 從無到有,完成一篇 meta analysis 的論文,整個完整的步驟包含:
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1. 找尋適合的題目
2. 適當文獻的搜尋與整理
3. 萃取結果變數
4. 製作圖表(quality assessment table、forest plot、funnel plot 等)
5. 按部就班開始撰寫
6. 尋找適當的投稿期刊
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初學者也可寫出一篇很好的 meta analysis ,只要 #臨床意義足夠,論文被接受的機會就很高。
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Meta analysis 過程並不複雜,常見困難包含:資料萃取,不知道哪些才是有用的資料;統計相關用語不熟悉,文獻搜尋時不知道關鍵字如何設定;進行研究的途中,已經有類似的論文發表時該如何轉彎,將自己的研究成功發表。因此,如何避免走冤枉路,建議可以多聽有經驗的作者分享。
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至於如何克服,實際上仍需要自己多嘗試,熟能生巧,重複這樣的過程,才知道如何避免重蹈覆轍。不過就算準備充足,面對不同類型的研究,仍會面臨很多挑戰,即使看似走了冤枉路,也可能是將來下一篇成功的助力。
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「正如課程所言,新思惟不浪費大家在假日特意前來進修的寶貴時間,從進行 meta-analysis 在真實世界可能面臨哪些困難與歧視談起,再擴及研究題目的發想與設定、搜尋文獻與取得原始資料的眉角、複習統計概念、破除常見迷思。更重要且難得的是動手實作,這樣的教學法對我而言,正可幫助我克服對於軟體操作的恐懼!」
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「自學 meta-analysis 中過程頻頻受挫,自然而然就和操作困難劃上等號,而新思惟就像是衝刺班,透過老師們循循善誘佐以活潑生活化的舉例,過往的統計難題瞬間茅塞頓開。課程內容更是提綱挈領,完整闡述一篇文獻如何產出,從主題發想、搜索文獻、段落撰寫順序及撰寫細節,學習到很多技巧,超級受用!」
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👨🏫 講者陣容
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#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,SCI 論文超過 190 篇,並有 25 篇以上為 meta-analysis,探討臨床常見議題。
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#曾秉濤,專業精神科醫師,擅長從臨床工作找到發表議題,並組成研究團隊,SCI 論文超過 85 篇,並有 70 篇以上為 meta-analysis。
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#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。
統計圖表製作軟體 在 新思惟國際 Facebook 的最佳解答
│ 很多時候研究主題,就是這些很 #吸引人的問題,與 #強烈的好奇心 開始的,這是個很不錯的例子。 │
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【快訊 🎉 蔡尚聞醫師團隊,關於洗腎與腎移植患者接受全關節置換術之預後統合分析,獲 EFORT Open Reviews 刊登!】
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📝 文章介紹
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末期腎病變的患者,接受髖關節或膝關節的置換手術後,手術部位併發症較高,人工關節感染機會也較多,不過,末期腎病變患者一般會接受洗腎治療,但也有部分人最終會接受腎臟移植,蔡醫師團隊對於這兩種人的手術預後究竟有沒有差異,很有興趣,於是有此研究。
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收入了 22 篇文獻共 9384 位患者後,共有 8921 位洗腎、463 位腎臟移植者,手術後整體死亡率,在腎移植患者中略高於洗腎患者(15.8% vs 13.8%),整體手術部位併發症也是(3.6% vs 3.3%)。關於人工關節感染,洗腎患者則略高於腎移植患者(4.0% vs 3.7%)。
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使用多變項迴歸分析,確認各種因素的影響後,會發現其實使用洗腎或腎移植,並不是顯著的預後決定因子。
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這是個蠻有意思的研究,腎臟不好,會造成關節手術的風險,那如果之後把腎移植進去呢?風險會降低嗎?至少以本篇研究來看並沒有,雖然也可能是因為腎移植患者通常經歷過一陣子的洗腎,且移植後的照護也同時合併許多藥物,但無論如何,接受腎臟移植,並不會讓預後神奇的逆轉。
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📝 期刊介紹
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EFORT Open Reviews 創刊於 2016 年,2020 年 impact factor 為 4.618,在 Orthopedics 領域排名為 Q1(12/82) 期刊。
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🗣️ 學員回饋
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「這種 #以成果為導向 的學習方式貫穿了整天課程,在這樣的學習架構底下,每堂課都只教必學的重點:繁雜的統計觀念,只聚焦在發表文章必備的部分;統計軟體當然選 CP 值最高的。也因為有這樣的課程安排,讓我能在短短的一天之內,迅速消除對統合分析的恐懼,也對統合分析的架構及寫作有較全面的理解。」
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「新思惟的一天課程學習,教會我們從題目、寫作及分析技巧、文章架構及排版,到繪圖及美化圖表,製作出賞心悅目、令人不忍拒絕的圖表,教會我們如何 #快速踏入寫作的旅程中,告訴我們 meta-analysis 文章並不難,難的是你不願意開始,只要開始你就有機會拚出一篇自己的 SCI。」
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孫在陽老師主講,[email protected]
範例、講義下載:https://goo.gl/ytzRxT
時間軸
00:00 外貿數據應用分析課程簡介
06:20 什麼是大數據
06:48 大數據分析與統計分析的差別
10:35 範例下載
29:15 Power BI是什麼?
32:41 Power BI如何下載
35:11 安裝Power BI軟體
38:32 Power BI視窗元件介紹
45:45 數據清理-樞紐資料行
01:03:53 建立貨品主分類、貨品子分類
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「孫在陽」直播-長榮大學-視覺化分析-1.資料清理的視覺化分析
大數據分析-統計分析從資料取得,資料清理到視覺化分析。如何做大數據分析?
孫在陽老師主講,[email protected]
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時間軸
00:00:00 視覺化分析課程簡介
00:05:15 數據科學
00:12:02 解壓縮範例檔案
00:18:50 Power BI是什麼?
00:24:20 開啟Power BI軟體
00:27:50 取得資料
00:37:35 資料清理
00:46:46 日期的資料清理
00:56:46 文字的資料清理-產品類別
01:41:26 數值的資料清理-銷售額
02:16:15 認識大數據分析
02:23:44 建立分類-高獲利、一般獲利、負獲利
02:35:40 儲存檔案
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