2025 / 4 / 19(六)課程照片記錄

 

 

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「課程持續改款」,是代表什麼?

 

參加新思惟論文課程的學員,至今已累積發表超過 6000 篇 SCI 論文。

 

我們的課程,也不曾停下腳步。隨著學術環境不斷變化,無論是 AI 工具的興起,與老師團隊合作方式的調整,或是期刊審稿趨勢的轉變,新思惟都在每一次的課程中,重新盤點與修正,只為了讓學員帶回去的,不只是知識,而是真正「當下最有用」的寫作方法。

 

AI 協助論文寫作如何運用統計圖片怎麼呈現才不會踩紅線?講師的介紹,字字句句都講到心坎裡!」

 

很多人來上這堂課,是因為感到困惑:

 

  • 研究題目選好了,資料也蒐集了,但下一步該怎麼走?
  • 寫了摘要,卻不知道為什麼總是被老師改來改去。
  • 統計圖表畫出來了,但自己都不確定意義是什麼,更不用說讓 reviewer 看得懂。

 

找出自己需要加強和多練習的地方!感謝老師和工作人員的耐心陪伴與協助!

 

新思惟知道這些焦慮,因為每一位講師,也曾經是從這些階段走過來的人。也正因如此,課程從來不打高空的「教」,而是陪大家一段段拆解、一步步搭建,讓大家在課後回到家,可以真正感受到:「我知道該怎麼寫了。」

 

觀念清楚,直搗黃龍!

 

這堂課,我們從學術論文的四大段落、十六小段開始教起。不只是「該寫什麼」,更重要的是「為什麼這段要這樣寫」,讓大家在撰寫時,能有自己的邏輯與理由,寫出能說服自己、也能說服審閱者的論文。

 

除了論文架構,我們也安排了統計與圖表實作練習,從變項選擇、統計方法、圖表呈現,到如何讓讀者在三秒鐘內抓到重點——這些技巧,在現場實作,以及講師助教的協助下,讓學員不只聽得懂,也親手做得出來。

 

還有那些一直在學術路上讓大家非常困擾的問題:「該投哪一種期刊比較不容易被退?有時間壓力該怎麼選期刊?初稿要給老師看之前該先處理什麼細節?」這些,我們都在課堂上一一拆解說明。

 

更重要的,是這堂課不是「一次性」的學習,而是一個起點。課後還有校友專屬的 Office Hour,遇到問題可以回來問,可以持續優化自己的研究流程與論文內容,也能「新思惟之友」找到一群在這條路上一起前進的夥伴。

 

做什麼領域想成功,都有其限制與困難,如果你想產出自己的研究論文,我們在這協助!

 

2024 年新思惟研究課程之友,共 944 篇論文發表!論文破蛋 71 人,34 位為住院醫師、見實習醫師、醫學生,非醫療相關學員人數也逐年上升,資深校友甚至開始挑戰分數更高的期刊!成績證明,成功登上 PubMed 非難事,越早來上課越早見效。

 

關於外科系的研究課程,歡迎參考我們的《臨床研究與發表工作坊》,從統計內容到講師,都是針對外科領域所打造,有外科雜誌 editor 與 reviewer 角度分享、有限個案數相關的統計、survival analysis 統計製圖、如何有效回覆 reviewer 等不同主題。

 

 

對統合分析,或者個案報告、技術發表、文獻回顧等不同文體有興趣的朋友,我們也有相應的課程喔!主題不同,一樣高品質、一樣好口碑、一樣充實內容!

 

 

來到工作坊上課,不但不會感到無聊疲累,還覺得內容易懂好吸收,為什麼新思惟的簡報跟演講可以如此清楚有效的傳遞知識呢?如果你想知道好簡報的秘訣,歡迎參考以下兩種工作坊。

 

 

自己的臨床做得很好,研究也發展不錯,但網路上的存在感卻形同透明?期待在這個時代生存得更好,讓自己的專業和成績被看見,網路個人品牌可以幫助你!

 

 

關於課後在寫作過程中遇到的問題?別擔心,我們有專屬於新思惟工作坊校友的線上 Office Hour!課後應用遇到問題,想問問校長的意見嗎?歡迎你來。

 

 

期待未來您也能與我們分享,論文被接受那一刻的喜悅

 

一起來回味,活動當天的精彩時刻。

 

 

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發表於 20250419_第七十梯次課程記錄 | 已標籤 , , , , , , , , , , | 2025 / 4 / 19(六)課程照片記錄 已關閉迴響。

[快訊] 林舜穀醫師團隊開發深度學習模型自動監測針灸針插入情形之提升傳統針灸操作安全性研究,獲 BMC Complementary Medicine and Therapies 刊登!

 

 

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文章介紹

 

林醫師的研究團隊開發了一種智慧監測系統,可即時檢測針灸時的針具狀況,大幅提高病患安全,團隊利用最新的深度學習技術(YOLOv8 模型)訓練電腦識別皮膚下的針灸針,以防止針斷裂殘留在體內,造成感染、器官損傷或慢性疼痛等併發症。

 

研究使用了兩種圖像資料集進行訓練,包括 192 張來自公開資料庫的針灸照片,以及 73 張真實臨床針灸治療的現場照片。團隊先對這些圖像進行處理和標記,然後運用資料增強技術,產生更多樣化的訓練素材,最後透過五折交叉驗證來確保模型的表現穩定。

 

這套智慧系統在針灸針檢測上表現相當出色,平均精確度達 88%,召回率則是 82.9%。結果顯示,系統能可靠地識別出各種情境下的針灸針,無論醫療人員經驗或病患背景如何,都能提供一致的安全監測。

 

研究也特別指出,針灸雖是廣泛使用的傳統療法,但仍存在安全隱憂。台灣研究顯示,針灸相關感染的發生率為 每 10 萬次治療 64.4 例,以及神經損傷的發生率為每 1 萬次治療 5.76 例,尤其是糖尿病、慢性腎病等慢性病患者,風險更高。

 

團隊表示目前研究仍有侷限,包括樣本量較小(265 張圖像)及測試環境較為受控。未來研究仍需擴大資料庫,涵蓋更多樣化的病患族群、針具類型和插針技術,並開發能適應各種臨床環境的技術,才能進一步提升此系統在真實醫療現場的實用性。現階段而言,這套人工智慧系統能追蹤針具位置,尤其適用於醫療資源不足或缺乏豐富經驗醫師的地區,協助減輕醫療人員的認知負擔,讓他們能更專注於病患照護,而非不斷進行目視檢查。

 

 

恭喜林醫師!

 

有同學在上完課後,回家開始找資料寫題目,問到自己正在寫一篇關於某疾病的論文,資料收集完畢了,但不知道該用哪一種統計方法呈現。其實這個問題需要探究更核心的本質:你想回答的問題,一起來看看蔡校長的建議

 

 

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[快訊] 方楸淑護理師團隊,關於中文版護理照護品質量表的心理計量特性:雙因子探索性結構方程模型分析之研究,獲 BMC Nursing 刊登!

 

 

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文章介紹

 

護理人員在醫療團隊中扮演著不可或缺的角色。護理照護品質反映了護理師整合照護的能力以及在病患照顧上的整體表現,這也是臨床護理的核心目標。護理照護品質量表(Quality of Nursing Care, QNC)中文版是一個多維度的評估工具,用於護理照護品質的自我評估,在臨床實務上有重要意義。

 

這項研究在台灣南部三家醫院進行,研究使用的 QNC 中文版包含 25 個項目,透過 2022 年 7 月至 8 月間的線上問卷調查,共收集了 944 位護理師的資料(回覆率:65.42%)。研究團隊運用多種確認性因素分析(包括單維度、獨立群集模型、高階模型及雙因子模型)和第一階、高階及雙因子 ESEM 模型來評估 QNC 量表的因素結構,並進行模型比較以確定最佳的因素結構。

 

研究結果顯示,雙因子 ESEM 模型為 QNC 量表提供了最佳的契合度。此模型包括一個整體的護理照護品質因子和七個特定因子:病患滿意度、健康促進、併發症預防、健康福祉與自我照顧、功能性重新適應、護理照護組織,以及責任與嚴謹度。部分題項呈現顯著的交叉負荷,凸顯了此模型能夠捕捉護理照護品質的多維度特性。

 

雙因子 ESEM 模型為 QNC 中文版量表展現了最佳的模型契合度,提供了可靠且具解釋性的多維度護理照護品質表現。這個經過驗證的量表為臨床實務中評估護理照護品質,提供了一個有價值的工具。

 

對一般民眾來說,這項研究代表台灣護理界有了一個可靠的工具來自我評估護理照護的品質,這有助於提升整體醫療照護水準,讓病患得到更優質的護理服務。

 

 

恭喜方護理師!

 

剛開始寫論文沒有靈感,有什麼方法可以幫助寫作?來看看講師的建議

 

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[快訊] 丁嘉种老師團隊,關於治療 2-18 歲兒童異位性皮膚炎的生物製劑與小分子藥物療效比較之網絡統合分析,獲 Pediatric Allergy and Immunology 刊登!

 

 

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文章介紹

 

異位性皮膚炎(濕疹)通常在五歲前就會出現症狀,而且在不同年齡層的表現形式會有很大差異。最近用於治療兒童異位性皮膚炎的系統性藥物越來越多,但針對兒童族群的療效直接比較研究卻很少見。

 

丁嘉种老師團隊透過檢索 PubMed、Embase、Web of Science 和 Cochrane Library 等醫學資料庫,蒐集了截至 2024 年 3 月的相關研究。

 

在篩選了 900 篇文章後,最終納入了 8 個隨機對照試驗(總計 2636 名患者),這些研究對象為 2-18 歲患有中度至重度異位性皮膚炎的兒童,比較了杜匹盧單抗(dupilumab)、巴瑞替尼(baricitinib)、烏帕替尼(upadacitinib)和阿布西替尼(abrocitinib)與安慰劑加標準護理的療效差異。研究的主要評估指標是治療 12-16 週後的濕疹面積和嚴重度指數(EASI)分數。

 

研究結果顯示,烏帕替尼展現出最高的治療效果,無論是 30 mg 劑量,還是 15 mg 劑量。其他藥物如杜匹盧單抗(按體重劑量加類固醇;風險差異 0.43 [0.29, 0.57])、阿布西替尼(200 mg;風險差異 0.40 [0.29, 0.50];100 mg;風險差異 0.30 [0.20, 0.41])和巴瑞替尼(4 mg;風險差異 0.21 [0.06, 0.35])也都比安慰劑有顯著的療效。

 

這項研究為兒童異位性皮膚炎的系統性治療建立了一個療效排序,其中烏帕替尼表現最佳。不過,由於研究資料主要來自青少年患者,未來還需要更多針對年齡較小兒童的分層研究,以及長期安全性評估的重要性。

 

 

做網絡統合分析時,搜尋資料庫時需要設定時間範圍嗎?來看看講師的建議

 

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[快訊] 朱為民醫師團隊利用機器學習預測罹患第二型糖尿病風險之為期十年的台灣研究,獲 Diagnostics 刊登!

 

 

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文章介紹

 

糖尿病的盛行率在全球範圍內不斷增加,尤其是在太平洋島國。雖然機器學習模型和數據挖掘方法已被應用於糖尿病研究,但台灣尚未有研究利用機器學習模型來預測糖尿病的發生率。

 

朱醫師團隊想要預測糖尿病的發生,以提高民眾健康意識,促進生活方式改善,使醫療負擔能夠減輕。研究資料來自台中榮民總醫院臨床數據中心的電子健康記錄,共收集了 33 項指標用於模型建構。研究排除了已患糖尿病和資料不完整的個案,最終分析包含 6,687 名成年人。

 

團隊使用了三種不同的機器學習演算法:邏輯迴歸、隨機森林和極限梯度,來提升預測糖尿病發生的準確率。結果顯示,預測模型中最重要的五個因素是糖化血紅蛋白、空腹血糖、體重、游離甲狀腺素和三酸甘油脂。值得注意的是,隨機森林、邏輯迴歸和極限梯度提升的準確率分別達到 99%、99% 和 98%。

 

特別的是,游離甲狀腺素可能是預測糖尿病發生的重要特徵之一,這是首次使用機器學習模型預測糖尿病並證明甲狀腺荷爾蒙重要性的研究。和先前的機器學習模型研究相比,此研究不只識別了類似的預測糖尿病關鍵因素,還強調了先前被忽視的甲狀腺荷爾蒙的重要性。

 

研究結果顯示,透過一般健康檢查的數據,加上機器學習技術,便有機會提早發現哪些人屬於第二型糖尿病的高風險群。這不只幫助醫師能更早介入,也讓民眾能及早改變飲食、運動或生活習慣,進一步降低糖尿病的發生率,真正落實預防醫學的精神。

 

 

恭喜朱醫師!

 

有 revision 機會,最怕回覆之後卻成 reject?那可能是因為,你沒有用正確的回覆方法,厲害的研究者送出 reply 後,幾乎都會被 accept,95% 通過率很正常。如果在回覆策略上出了問題,錯過了被接受的機會,那是很可惜的。

 

 

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2025 / 4 / 19(六)課程滿意度 與 手寫回饋

 

 

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擁有學術寫作的基本能力,在進行個人研究,或是團隊合作上,都會是一大助力。新思惟致力於協助讓各位學員具備這樣的能力,在職涯發展上能更加順遂。

 

感謝各位給籌備團隊的匿名回饋,各項分數都在 4.86 以上,謝謝大家的肯定!

 

根據課前的統計分析,本次學員組成如下:

 

 

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