#免收案免IRB的統合分析,#您也想過要學卻不得其門而入嗎?
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想自學 meta-analysis,然而相關的書,隨便買都厚厚一大本,光是 fixed-effect model 就一大章,都還沒講到 random-effects model 就想投降,更別說,後面還有 heterogeneity、subgroup analysis、publication bias 等。
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但是,這就像我們去買汽車的教科書,光引擎原理就一大章,還沒講到缸內直噴、渦輪增壓、油電混合就投降,更別說後面的傳動系統、主被動安全、自動駕駛。想開車上路,真有需要了解這麼多嗎?
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事實上,難的是懂「汽車原理」,如果只想學會「開車」,並不難。難的是懂「meta-analysis 公式與理論」,如果只想學會「發表 meta-analysis 文章」,並不難。
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#是要認識整片森林,#還是採一朵香菇就好?
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從「學問」的角度去看,那可是一片森林,人家「寫教科書」的,自然應該全部涵蓋。但我們在這浩瀚森林中,不過是個「採香菇」的,你只要知道在哪裡可以找到香菇、應該怎麼採、如何避免採到毒菇,然後順利的把香菇帶到市場上賣,就行。
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延續這樣的概念,如果我們反過來,不從 meta-analysis 的理論與公式教,而從「剛開始發表 meta-analysis」所需要知道的統計項開始教呢?
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就像教了油門、煞車、方向燈之後,讓你先上路,在安全的環境逐漸熟悉。駕輕就熟之後,有了自信,你想學任何汽車的原理甚至改裝,自然水到渠成。
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#課程中只教您必學數值,#學會了,#就能用!
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這堂課,我們不講複雜理論,只講實際應用的重要概念。減少混亂,化繁為簡。雖說是「簡」,但在寫作、投稿、審閱過程中,重要的眉角,依然將以最實用的角度,與您分享。
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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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🔸 11/7(日)統合分析工作坊 #全新梯次
➠ https://meta-analysis.innovarad.tw/event/
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🗣️ 學員回饋
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「原本以為艱澀難懂,一定會打瞌睡,卻意外絕無冷場。張凱閔醫師擷取 meta-analysis 重點中的重點,深入淺出的介紹一定要會的專有名詞,讓我不會被龐雜的統計名詞大海淹沒!」
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「因為是統合分析的初學者,在準備過程中主要還是以類別變項為主,這次課程聽到很多資料(包括連續變項)的處理方法,像是標準差和標準誤的概念和處理,只要有 sample size 和 p-value 就可以跑統計,以及嘗試向作者要 raw data,這些都有助於我對於未來統合分析的題材有更多選擇。」
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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。
同時也有3部Youtube影片,追蹤數超過7萬的網紅投資嗨什麼,也在其Youtube影片中提到,投資朋友常問 0050ETF 跟那個商品配在一起才能達到資產配置的效果呢?定存、股票、債券 這三種大家較為熟悉的投資工具,怎麼配置才會有最高的獲利呢?真的有零風險的投資組合嗎? 每個人期望的報酬都不一樣,報酬可以隨個人喜好調整嗎?有没有一個方法,可以滿足每個人對報酬的期待呢? 答案就在這集的影片....
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標準差怎麼看 在 新思惟國際 Facebook 的精選貼文
#免收案免IRB的統合分析,#您也想過要學卻不得其門而入嗎?
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標準差怎麼看 在 Facebook 的最佳解答
<腎臟異常小品文 - 多囊腎>
繼續我們的腎臟系列~
➡️圖文版請看:
https://drjessicakang.blogspot.com/2021/09/blog-post_7.html
除了腎臟水腫、雙套輸尿管,再來我們會看到的胎兒腎臟疾病,就是 #多囊腎。
這個中文名詞其實很容易混淆,因為以英文病名來說,根據是否跟遺傳相關? 水泡的大小? 產前超音波型態? 各自有不同的診斷。
這三種分別是
1️⃣ Multicystic dysplastic kidney #腎多囊性發育不良
2️⃣ Autosomal dominant polycystic kidney disease (ADPKD) #體染色體顯性多囊性腎臟病
3️⃣ Autosomal recessive polycystic kidney disease (ARPKD) #體染色體隱性多囊性腎臟病
---
🔎腎多囊性發育不良
Multicystic dysplastic kidney
✔️非遺傳性腎臟病 (有非常非常少見的家族性案例)
✔️大多數影響單側腎臟,常見在左側 (若影響雙側腎臟,通常會因為羊水過少等原因導致無法順利成長)
✔️發生率: 1/2500-1/4000
✔️相關疾病: 膀胱輸尿管逆流、腎盂輸尿管接口狹窄、少部分可能合併食道閉鎖或先天性心臟病
✔️預後: 單側預後佳❤️,雙側無法存活
✏️產前超音波型態
1. 腎臟出現很多水泡,大小不一
2. 水泡之間無連接,各自獨立
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🔎體染色體顯性多囊性腎臟病
Autosomal dominant polycystic kidney disease (ADPKD)
✔️PKD1(16p,佔85%,較嚴重)和PKD2(4q,佔15%,症狀較輕)基因變異所致,屬於顯性遺傳,因此要詢問家族病史
✔️盛行率: 1/400-1/1000
✔️成人型,發病時間約40歲左右,但是腎臟變化有可能之前就開始出現。往後症狀有可能出現高血壓、腎臟發炎、腎臟功能變差需洗腎等情形,不過每個人惡化的速度不一
✏️產前超音波型態
1. 腎臟稍微變大(大約1.5-2個標準差),並且看起來比較亮(echogenic kidney)
2. 羊水量正常
3. 水泡較少見
4. 建議可詢問孕婦的家族病史,並超音波檢查孕婦本人的腎臟
---
🔎體染色體隱性多囊性腎臟病
Autosomal recessive polycystic kidney disease (ARPKD)
✔️與PKHD1(6p12.3-p12.2)基因異常相關
✔️盛行率: 1/10000-40000
✔️新生兒時期會因肺部發育不良而死亡;若撐過新生兒時期長大,往後一樣會遭遇高血壓、腎臟功能變差、肝臟出現問題(肝纖維化、肝臟腫大)
✏️產前超音波型態
1. 胎兒時期腎臟變很大 (4-6個標準差),且看起來比較亮(echogenic kidney)
2. 羊水量減少 (Potter sequence: 肺部發育不良,四肢受限)
3. 較常見有小水泡
🔎🔎醫療專業區:
提一下PKHD1基因診斷的困難,在於這個基因很大,約500kb,預估含有至少86個exon,突變形式非常多(到目前被報出來的方式約為750種,以Exon 3的missense mutation(c. 107C>T; p.Thr36Me)較為常見),因此目前多使用NGS的方式來診斷。
---
看到這裡可能會有的問題:
🧐既然ARPKD和ADPKD都會變大且變亮,那兩者要怎麼區分?
✔️通常ARPKD的腎臟會變得更大! (剛剛有提約4-6個標準差)
✔️ARPKD看起來亮成一片,分不清calyces和cortex;而ADPKD的corticomedullary differenciation是有的
以上提供給大家參考囉~
#產前超音波
#多囊腎胎兒診斷
#ARPKD
#ADPKD
#MulticysticDysplasticKidney
#CysticDysplasia
標準差怎麼看 在 投資嗨什麼 Youtube 的最佳貼文
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標準差怎麼看 在 自由女神邱沁宜 Youtube 的最讚貼文
美中貿易戰雖然暫時達成了一項協議
市場為之歡騰
但是初一十五不一樣的川普大叔
不知道哪天心情又不好了
市場可能又要興起一波大的波瀾
想避險?投資等級債券是最合適的
但是怎麼兼顧獲利呢?
買基金買到全世界的朱岳中老師
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信用評等AAA不一定是最佳投資策率?
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標準差怎麼看 在 Ms.Selena Youtube 的精選貼文
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因此會選擇利用不同的投資組合來投資
但是真的每個人都適合這樣做嗎?
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大家好:
有一段論文的敘述如下:
"
我們常會忽略描述統計的重要性,而直接做推論統計的分析,但實際上描述統計的結果可
提供很多有關問卷內容的訊息,因此當在分析資料初期,我們不可忘記需先做描述統計的
分析(姚開屏,1996b),以了解各題目的特性。例如:用李克氏 5點量尺 (回答 ”5”
為完全不符合,回答 ”1” 為完全符合)的題目為「我最近對藥物或毒品產生依賴」,假
設所有受試者回答此題的平均分數為4.88,標準差為0.26,這表示所有的受測者幾乎傾向
回答完全不符合,且分佈很集中,這表示此題目的性質很難反映出受測者對藥物或毒品有
無依賴的情形。從上述例子來看,描述統計的資料可以作為選題或刪題的初步指標。"
資料來源:
姚開屏、陳坤虎 (1998):如何編製一份問卷—以「健康相關生活品質」問卷為例。職能
治療學會雜誌,16,1-24[特稿]。
請問
1.為什麼標準差為0.26,代表受測者回答分佈很集中呢?
2.標準差多少算集中? 多少算分散?
3.為什麼受測者傾向回答完全不符合,且分佈很集中,就振示此題目很難反映出受測者對藥
物或毒品有無依賴的情形呢?
知道的大大可以回答一下好嗎
謝謝
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