【🙋♂️ 學員提問】#醫學論文與寫作工作坊
問：如何將大量的數據以簡明的圖表呈現，並清楚表達成果？以及製圖技巧？
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答：（蔡依橙）
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建議應該 #反過來問：「我的文章需要有哪幾張圖表，才能讓人光看這些，就懂我的研究作了些什麼？」
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所以，大量數據不需要呈現，就像你收集了兩組，各 1000 人的存活資料，我們不需要去畫一個具有 2000 筆資料的表格，而是需要一張 Kaplan-Meier survival curve，用兩條線以及一個 p 值，去說明「意義」。
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以大型研究來說，通常圖表的準備是這樣的：
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1⃣. 研究收案流程圖，包括總人數、排除條件與數目、分組、失聯或退出、最後收案數目。
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2⃣. 基本資料比較 (demographic data)，確認這兩組在各種非實驗變項（或稱控制變項），沒有差異，是可以比較的，這樣之後的比較才會有意義。
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3⃣. 各種分組後，end points 的比較，通常會很多張。可以用 Kaplan-Meier survival curve、forest plot或表格來表現，就看用哪個最能表達出重要的研究成果。
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（參考圖片請見原始連結） 臨床收案流程圖，可用 PowerPoint 或 Visio 繪製。（Tsai IC, et al. European Radiology 2009）
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至於製圖技巧，這正是我們要用一堂課程與互動實作，總計超過三小時，來讓各位學習並實作的題目啊！
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【吳爵宏】連續兩篇 original article 於頂尖期刊 Radiology 刊登，並獲邀與雜誌主編連線訪問，錄製 Video Podcast，向全世界讀者介紹研究成果，發表超過 60 篇 SCI 論文。
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【蔡依橙】SCI 文章超過 60 篇，聚焦在自己的專業核心、投稿命中率高達八成、標竿論文引用超過 100 次的策略型研究者。曾指導多位醫師發表 SCI 論文，並登上國際舞台。
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