2025 / 6 / 24

選對時間點，讓統合分析更有說服力！

 

 

 

 

問：做統合分析收集 trials 時，發現不同的 trials 收集 outcome 的時間五花八門，有的收介入完的 0、1、2、3 個月，有的收介入完的 0、3、6、12 個月。請問我該收哪一個？

 

答：（蔡依橙）

 

通常都是收介入後那次，也就是你說的時間點 0 個月。

 

其實同學這樣整理一下，就會發現他們的共同點正是「介入完的那個時間」，這個時間點是最多研究會有的。沒有靈感的時候，像這樣整理一下資料，跳開來用更大的視野去觀察，就會發現新的線索。

 

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2025 / 6 / 24

AI 持續在進化，使用者也要跟著進化！

 

 

 

 

 

作者：蔡依橙

 

這個端午連假，我也在寫論文。

 

最近因為 ChatGPT 又更聰明了一些，連我這種寫了 60+ 篇 SCI 的人，寫作流程都有很大的改變。大概半年前，我是口述中文，用 Word 聽寫功能，然後手打字修一下內容，成為中英文夾雜的草稿後，請 ChatGPT 改成英文。

 

一開始其實翻譯偶爾會錯，但幾個月後翻譯幾乎不會出錯。就看一次，確認是自己的意思，是可以壓上自己名字的內容，就能用。但現在，我是真的把他當一個很懂英文又積極的助理。

 

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2025 / 6 / 13

Preliminary study 投稿一直被退？你可能忽略了這三個關鍵！

 
 

 

 

 

問：校長好，團隊預計做一個稍大型的研究約 60 人，我們想把初步的 11 人先做發表，之後的主論文就能引用這篇。不過目前的 11 人小規模結果，投稿一直不順利，該怎麼辦？

 

答：（蔡依橙）這是典型的 preliminary study 作法。如果想要順利的話，要考量以下幾點。

 

一般來說，審閱者一定會質疑，為什麼你個案數這麼少就跑來發表，畢竟 11 個案例，即使 p 值有意義，power 一定不太理想。

 

所以，通常 preliminary study 會被接受，有幾個重要關鍵：

 

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2025 / 6 / 13

PGY 沒老師、沒資源，要怎麼在學術界活下來？

 

 

 

 

 

答：（蔡依橙）

 

積極的幾位 PGY，進度飛快！

 

最近這幾個月的 Office Hour，有五位 PGY 很常來。

 

他們從上完課，有了概念並操作第一次後，認真的照我們的建議去做，然後找題目。

 

遇到困難就來問，所問的問題，從「令人有點擔心」到「其實同學雖然沒信心，但其實自己的直覺都是對的」，也就是真的從零基礎，逐漸走到懂得學術圈語言跟文化的狀況。

 

 

他們是怎麼辦到的？

 

其中三位已經完成論文投出，另外兩位也快了。

 

所完成的，有傳統統合分析，也有網絡統合分析。

 

跟我們設定課程時規劃的一樣，這兩個課程都很適合初學者。

 

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2025 / 6 / 5

問：整理了一篇論文，高分期刊都退稿，說我的研究新穎性足夠，但個案數太少。該往低分期刊投嗎？會不會沒人看見，沒辦法發揮影響力？

 

 

 


 

 

問：校長好，我為了要升主治醫師，整理了一篇 original 投稿，但目前挑戰了約 8 分與 6 分的傳統知名期刊，都被退稿。退稿的理由，都是說我的研究新穎性足夠，但個案數太少，雖然 p 值顯著，但 power 太低。請問我該照退稿建議，再收幾年的個案，讓研究的人數多兩倍，還是該繼續往低分期刊投就好？但登在低分期刊會不會沒人看見，沒辦法發揮影響力？

 

答：（蔡依橙）

 

同學好，這個問題的關鍵，是「要升主治醫師」這個前提，所以我會建議，以現有的狀況，快點找願意收的期刊刊登就好。OA 也可以考慮。以下說明為什麼這麼建議的理由。

 

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2025 / 5 / 19

Lancet 讀者投書爭議有感 / 用 AI 該注意的事

 

 

 

 

 

作者：蔡依橙

 

最近熱議的那篇 Lancet 讀者投書，整個過程實在很令人感慨。

 

跟學術比較不相關的討論，我這邊就跳過了。我能理解，剛起步的研究者，希望自己名字登上頂尖期刊的心情。但這個案例剛好可以說明，刊登出來白紙黑字後，是會被全世界檢驗的，包括自己的本國同行，大家連 supplementary materials 都會去看。

 

 

AI 的建議用法與注意事項

 

這讓我想到的是，最近有越來越多的新手同學開始使用 AI 工具，包括萃取資料、文獻引用等等，簡單下個指令都能瞬間噴出大量文字與資料，但我個人對這些進階的應用領域比較保守。

 

我認為，目前 AI 工具最可靠的是翻譯，但即使是翻譯，之後我一定會全文自己仔細看過。偶爾還是會有錯，而那些錯通常來自於給 AI 的中文就已經不精確。這個領域的可靠度，可以到 99％ 左右。

 

但直接請 AI 去做文獻引用，這個正確率雖然最近有提升，但大概就是從全部亂講，到四成亂講的程度。也就是 60％ 左右的準確性。

 

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2025 / 5 / 14

問：新增 subgroup 分析與找到遺漏資料，有機會發表 updated meta-analysis 嗎？

 

 

 

 

 

 

問：最近想做一個 updated meta-analysis，如果跟之前發表的文章相比，新增了 subgroup 分析，以及之前那篇統合，提到某篇 trial 他找不到資料，但我們找到了，這樣有機會發表嗎？

 

答：（蔡依橙）

 

可以的。

 

 

更新資料有價值，就有機會！

 

如果這個 subgroup 分析得出的訊息很有意思，而且你資料更完整，呈現出來的解讀也有所不同，就有刊登的機會。

 

不過，一般來說，updated meta-analysis 最好是在篇數上有 50％ 的增加。如果前一篇統合了 6 個 trials，你這次因為年份較晚，又多了 3 篇新 trials，總共有 9 個，會比較容易被接受。這樣即使分析出來結果是一樣的臨床意義，也比較容易被接受。

 

意思就是說，之前統合六篇說藥物有效，你這次九篇也是有效。或者之前統合六篇說無效，你這次統合九篇還是無效。光是因為篇數更多、資訊更新，就有機會被刊登。因為你的新統合，增加了趨勢確認、篇數跟可信度。

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2025 / 5 / 6

專業的醫學論文，到底有誰會讀？

 

 

 

 

 

答：（蔡依橙）

 

獲得別人的認可，是人類與生俱來的重要需求。

 

一位醫學生透過老師介紹來問我：「當個臨床技術很好的醫師，做了許多研究登上 PubMed，但這些專業的醫學論文，到底有誰會讀？是不是乾脆自己成立一個 YouTube 頻道，還更有宣傳效果，訂閱數跟觀看數都更多，偶爾還能接業配。」

 

很榮幸同學信任，能提出這樣直接的問題。我也就自己的經驗跟看法作回覆。

 

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2025 / 4 / 11

問：如何讓文章不要被秒退，讓期刊社願意多考慮一下？

 

 

 

 

 

答：（蔡依橙）

 

如果你的文章經常被秒退的話，通常是一些顯而易見的地方出了問題。這些顯而易見的部分包括了：稿件整體排版、標題與摘要的專業度、圖表本身是不是已經把故事說完。

 

 

稿件整體排版

 

如果打開你的稿件，看起來就是混亂，字體、縮排、標題頁都不夠乾淨簡潔，或者做了很多酷炫但非學術稿件業內的設計，通常就是直接退稿回家。

 

主要的原因是，現在的期刊接受率常常低於兩成，只要你的稿件看起來像那 80% 的一般人，就是直接請回家。雜誌社會禮貌的說一堆漂亮的客氣話，卻連一個明確的建議都不肯給你。

 

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2025 / 3 / 24

問：審閱意見怎麼看？帶你親自讀一段

 

 

 

 

 

答：（蔡依橙）這是 Office Hour 時，同學問我的，內容稍做調整顧及隱私。

 

他自己試著找了一個題目，做了病歷調閱與統計，投稿後被 reject，問我接下來該怎麼辦？要不要照審閱者的意見修改後，再投同一本期刊？

 

「The authors conclusions are noteworthy, but low study numbers prevents the potential for generalizability of results, and while a retrospective chart review is an elegant way of investigating potential risk factors, it does little to meaningfully influence our current management of these lesions.」

 

我們先請 ChatGPT 翻譯成中文，大家比較好理解。

 

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