「今天有一篇 meta-analysis,你的 key data 是沒有的,那你就要在心裡想:這篇要小心,他要放在比較後面的順位。」
Q:如何安排做統合分析的關鍵順序?例如設定篩選條件與聯繫原作者。
我在做 meta-analysis 的時候,我有個習慣,如果這篇 paper 的 key date 是沒有的,我一定會想方設法的把他排除,甚至不惜修改我前面的篩選條件,我也要把他排除。如果這個真的真的就是不能排除,那我會先在很前面的階段,就預設這個主題是做不出來的。
像我們做 meta-analysis 做習慣的人,我會一個時間裡面有很多主題在做,這個時候我就要知道,這一篇可能要把他擺在很後面的順位,如果運氣好,所有的重要 data 通通都有,那我最後做這個動作(聯繫原作者)的用意,只是完成我的寄信的動作。
那所以今天有一篇 meta-analysis,你的 key data 是沒有的,那你就要在心裡想:這篇要小心,他要放在比較後面的順位,我要把大部分的時間拿去先用在其他的 meta-analysis 上面。
這個時候是我們在安排平常工作的優先順序原則在這裡。
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Q:可以整理幾篇別人已經發表的統合分析論文,擷取數據後再去發表一篇有更大樣本數的論文嗎?原作者應該聯絡誰?
「以前有個節目叫料理東西軍,很講求的是去追求食材的最源頭,因為從食材的最源頭,你才能拿到最原始的東西,然後用這個東西來雕琢出你的料理。
我們做 meta-analysis 也是這樣,如果是拿別人 meta-analysis 的東西,然後進入我們 meta-analysis 之後,再根據人家的東西去寫,做我們的統計,這時候會有一個問題:你怎麼知道他輸入 data 的過程,有沒有輸入錯誤?
如果今天你有管道,有辦法去拿到原始 paper 的 data,最好還是從最源頭開始。因為,你永遠不知道前面的人,有沒有輸入錯誤。
我就曾經看到過前面的人,meta-analysis 用了錯誤的 data,得到錯誤的結論。然後呢?你不知道那是錯的,後面的人就跟著錯下去了。
所以最好的做法是從最源頭,你能夠從多源頭的地方,就拿到多源頭的 data 是最好的。如果你的名聲夠大,拿到原作者每一個個案的 raw data,你甚至還可以知道,原作者有沒有偷改 data,這樣子的結果會更精準。
當然通常是做不到啦,直接從 paper 找是最實在的啦。」
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