😔 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!
🔹 好評加開|8/22(日)統合分析工作坊
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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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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
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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。
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