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臨床研究，已經是每個醫學中心住院醫師不可或缺的技能，也是升等的必備條件，但很顯然的，不論是學校時期或是在醫院，都沒有人針對這塊來有系統的教學。
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🤔 報名時內心的小小聲音：一天真的可以嗎？
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在看了官網上眾多學長姐的心得文，看到校長反覆強調新手也一定可以的保證，抱著聽看看的忐忑心情，花了一筆不少的錢就報名了。其實心中難免會有疑慮：這樣一天的課真的值得嗎？對我的未來會有幫助嗎？
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😊 上完課，終於可以把論文打扮的人模人樣參加面試。
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再多的疑慮，都在當天煙消雲散。
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從最一開始陳一銘醫師的論文分段解析，直接把一篇長篇大論的文章拆解成一個個的小方塊，讓我們再也不會不知道何從下手，只要把磚頭都準備好了，剩下的就是組合起來讓它變成一棟房子。而緊接著的統計圖與文稿編排，更是我長期忽略的重點。每次都想說只要把主題想對、文章寫順就可以了，卻不知道審稿者這麼多的眉角，如果沒有上這堂課，就像雖然準備齊全，卻穿夾腳拖跟汗衫去面試一樣，再對答如流都一樣會落選（被退稿）。
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而中午開始的統計實際應用，更是整堂課程的重中之重。實際打開 MedCalc，按著助教的指示和紙本手冊的操作，竟然是如此的簡單，跟我想像的完全不同！本來跟天書一樣的軟體（也曾經實際看過學長姐眉頭深鎖地坐在統計中心不知下一步要按那裡），竟然能在我手中，做出一張張精美的圖表，這是我在來上課之前完全不敢想像的事情！而課前講的統計方法的選用，陳醫師生動活潑的比喻跟解釋，也讓我一掃心中的五里霧，對統計方法的選擇不再害怕。
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今天一整天的課程下來，我只能說，還好我有來，有報名到，讓我不再是自己蒙著眼睛瞎子摸象，能對一篇論文的產出更有通盤的想法。
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《#醫學論文與寫作工作坊》，開放報名！
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🚩快速拼出自己的 SCI，2021 最後一班。
➠ 全新梯次｜11 / 27（六）醫學論文與寫作工作坊
➠ 立即報名｜https://mepa2014.innovarad.tw/event/
➠ 將寫作到投稿的各項雜症，一次解決到位，突破從 0 到 1 的困境。

#課後登上PubMed　#IF超過5分
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➡️ 課前｜從 revision 看見自己的不足
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收到 major revision 的問題時，洋洋灑灑近 30 個，許多問題十分尖銳，讓我隔著紙面都能感受到 editor 及 reviewer 文字中的刀光劍影。我突然覺得自己也應該加把勁多學一點東西，才能在師長以及團隊討論時言之有物，共同度過這一關。於是我把握機會，參加了最近一期的《#臨床研究與發表工作坊》。
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➡️ 課後｜登上放射腫瘤界的頂尖期刊
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📣 恭喜 沈伯鍵醫師團隊，比較 TACE 與 SBRT 對肝癌的治療成效研究，獲 IJROBP 刊登！
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🔸 配合國家防疫政策，室內空間降載五成，名額有限，請把握機會！
#全新改款 ➠ 10/17（日）臨床研究與發表工作坊
#僅此一班 ➠ https://clip2014.innovarad.tw/event/
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🗣 國際級學者，課前就為你解惑。
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課前提問，每個人的問題都經由豐富國際發表經驗的主講者親自回答，且在課前就將所有人的問題與解答統整出來，讓大家即使從零開始，也能先吸收一些重點，上課時更能針對自己的需求去思考或提問。
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🗣 你知道 editor、reviewer，怎麼看文章嗎？
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點出文章重點（疾病／治療／評估比較），避免多餘的形容詞及冗長繞口的敘述，才是好標題。其次就是結論，短短兩、三句話必須要精準表達出研究的發現及適用對象，才能讓人清楚感受到此研究的重要性。
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🗣 學會統計製圖，你可以更有效率。　　
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新思惟的實作課程，一開始就有個表格介紹不同的資料型態對應的統計方法，光這個整理表，如果是自己搜尋資料就要弄很久了。
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雖然以前沒接觸過的 MedCalc，但在手冊中有鉅細靡遺的步驟，配合練習題介紹常見的統計實作，加上精美的範例圖，能讓我同時掌握分析和作圖的重點。
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👍 從寫作到投稿，專為初學者設計的課程！　
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#這堂課將與你分享　
☑️ 國際期刊如何審稿？第一眼就被喜歡的關鍵。
☑️ 臨床論文寫作，常見錯誤與如何避免。
☑️ 新手都能懂的統計：實作前的介紹
☑️ 讓 revision 幾乎全被 accept 的關鍵技巧
☑️ 在中小型醫院工作，論文起步的務實建議。
☑️ 研究主題怎麼找？研究資源如何累積？
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🚩 SCI 天天有，學術起步要趁早，錯過再等明年！
➠ https://clip2014.innovarad.tw/event/

💥 20 個 ＃常見的統計錯誤，你犯過，或是犯了卻不知道嗎？⠀
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MedCalc 的作者 Frank，在 Facebook 分享了一篇跟統計相關的文章，叫做「生物醫學研究文章中，連你都可以發現的 20 個統計錯誤」，很有意思。（連結請見原始貼文）
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我（蔡依橙）認真看完後，覺得蠻不錯的，於是把這 20 個統計錯誤的標題翻成中文，協助大家節省時間，如果剛好有興趣的，可再針對該部分去閱讀原文。接著，分享一些我看完之後的想法。
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1. 數值報告時，提供了不必要的精確。例如 60 公斤體重，硬要寫成 60.18 公斤。
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2. 將連續變項分組，變成次序變項，但沒有說明為什麼這樣分。像是 CRP 不以數值去統計，而分成低、中、高三組，卻沒說明為什麼這樣分。
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3. 配對資料，只報告各組平均，卻沒報告其改變。也就是只報告治療前血壓、治療後血壓，卻沒報告有多少人上升、多少人下降、平均下降多少。
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4. 描述性統計的誤用，尤其該用 median (interquartile range) 的，硬是用成 mean +- SD。
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5. 使用 standard error of the mean (SEM) 描述量測的精確度，而非 95% CI。
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6. 只報告 p 值，卻沒提到差值以及臨床意義。
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7. 誤用統計方式。尤其常見的是混淆有母數跟無母數統計方法。
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8. 使用線性迴歸，卻沒有先確定資料之間是真的有線性關係。
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9. 沒有使用全部的資料，然後又沒把去掉的資料「為什麼被去掉」說清楚。
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10. 多組比較的 p 值校正問題。
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11. 在隨機分組研究時，過於詳盡地比較了兩組受試者的基本資料，像是性別比例、年齡、體重、血壓等等，而且資料好得太奇怪。
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12. 報告檢驗數值時，沒有定義 normal 與 abnormal。
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13. 計算 sensitivity 與 specificity 時，沒有說明一些介在灰色地帶的檢查結果，如何呈現與去除。
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14. 使用圖片與表格，只是為了儲存數據，而非以協助讀者理解為出發點。
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15. 畫出來的數據圖，視覺主觀上給人的印象，竟然跟數據本身不同。
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16. 在報告數據與解讀時，搞不清楚 units of observation 是什麼，例如心臟病的觀察研究，在 1000 個患者中有 18 位心臟病發，那 units of observation 就是 18。但如果這個研究是以診斷正確率為主，那 sample size 就是 1000。
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17. 把不顯著的統計，或 low power，解讀成 negative，而非 inconclusive。
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18. 分不清楚解釋性研究與實務性研究，前者為 explanatory / efficacy / laboratory，後者為 pragmatic / effectiveness / real world。嘗試兩種混著做，結果兩邊都做不好。
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19. 沒有用臨床能理解的方式來報告最終結果。
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20. 把統計的顯著性，當成臨床的重要性。例如：癌症用新藥治療，統計上很顯著的好，但追蹤了五年，患者只延長了七天的壽命。這就是統計有顯著，但臨床意義不大的例子。
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🗨 我（蔡依橙）的一些想法
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由統計專業人的角度，來看生物醫學發表，是很有警惕意義的，能讓準備發表的朋友，仔細看看自己是不是也犯了相關的錯誤。
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但另一個角度看，作者也提到，這些錯誤在幾乎一半的生物醫學論文上反覆出現！這就代表，其實生物醫學論文要刊登，並不代表我們什麼錯都不能犯，相反地，這 20 個錯誤裡頭，有些就算犯了，也還是能被刊登。
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以我們自己發表，以及過去協助同學的經驗來說，我會認為 2、7、10、14、15，是初學者也 ＃必須理解並避開的，其他的則是發表起步了之後，陸陸續續去注意，在往更高分期刊挑戰時，逐漸進步就行。
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實務上，3 分以下的醫學期刊，幾乎沒有專門的統計查核，你只要能通過「一般同行」的統計知識審查就行。也就是說，我是一個放射科醫師，剛開始起步，投稿到放射科 3 分以下期刊，文章中的統計，只要「＃一般有在做研究的放射科醫師」覺得可以就行，不見得要到「統計專家看過並挑不出毛病」。
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對於初學者如何起步，實務的協助，新思惟規劃了各種類型的研究課程，歡迎有興趣的朋友可以參考。目前正在開放報名中的，有以下三場工作坊，歡迎您瞭解各課程的課綱後，評估挑選最符合您需求的內容，前來上課，讓我們協助您成功起步。
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🟠 2021 / 11 / 7（日）統合分析工作坊
無經費、資源少也能發表，不用 IRB 且免收案的好選擇。
https://meta-analysis.innovarad.tw/event/
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🔵 2021 / 10 / 17（日）臨床研究與發表工作坊
全新改款！跟著國際學者走，讓你寫作投稿都上手。
https://clip2014.innovarad.tw/event/
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🟢 2021 / 10 / 16（六）個案報告、技術發表與文獻回顧工作坊
把臨床上的各種想法，在 PubMed 化作專業生涯上的里程碑。
https://casereport.innovarad.tw/event/
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不只是說說而已，我們會舉實例，說明其意義、如何避開，在互動實作過程，實際由各位在自己的電腦上操作，從數據到軟體，從統計到繪圖，一次搞定，並避開常見錯誤，是真正以 ＃初學者起步 為核心的規劃。
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二十個常見的統計錯誤，與實務寫作時的考量。
🔗 原始貼文 │ https://bit.ly/2WESphu