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。
肺癌的早期診斷和精確分類對於病患的治療與存活率非常重要。目前，電腦斷層掃描是偵測肺癌早期的重要工具，因為它比傳統胸部 X 光更能發現早期病灶。隨著人工智慧技術的進步，特別是在醫學影像分析領域，展現了許多突破性的應用。
黃國揚醫師團隊進行這項研究的目的，是希望利用人工智慧（AI）中的深度學習物件偵測技術，來幫助醫師更早、更準確地診斷肺癌，尤其是透過電腦斷層（CT）影像分析，達到輔助判讀的目的。
黃醫師團隊使用的是一個公開的醫學影像資料庫「Lung-PET-CT-Dx」，透過訓練五種不同版本的 YOLO 模型（YOLOv5、v8、v9、v10 和 v11），比較它們在偵測肺癌病灶的能力，評估哪些模型在「定位腫瘤」和「判斷癌症類型」方面表現最好。
結論顯示，YOLOv8 在各項指標中表現最優秀，達到：
這代表模型在判斷肺癌是否存在及分類方面都相當準確，可以作為輔助醫師診斷的工具。
YOLOv8 的優勢在於其架構更佳、特徵擷取能力更強，且不需使用預設的框架（anchor-free），讓影像判讀更為靈活。
總結來說，黃醫師團隊認為，將 AI 深度學習模型應用在肺癌的早期偵測是可行的，未來有望成為臨床診斷上的有力幫手，協助醫師更快速、更準確地判斷病情，提高病患的存活率與生活品質。
恭喜黃醫師！
有同學問到，在臨床上遇到有興趣的題目，如何構築系統性的流程，能夠分階段逐步完成乃至發表？想要讓臨床研究「可行」，並想好每個環節怎麼處理，來看看蔡校長怎麼說！
近年來，「術後快速康復」（ERAS）治療方案在各種手術中的好處已經被廣泛證實，但對於食道癌手術的影響研究還不夠深入。張詒婷醫師團隊比較了接受食道切除手術的病人，使用和未使用 ERAS 方案的三年存活率差異。
研究團隊回顧分析了 2017 年 1 月到 2022 年 1 月間，124 位接受計劃性食道切除手術的病人資料。研究排除了有遠端轉移或同時患有下咽癌需要咽切除術的病人。2019 年 4 月之前的病人接受標準治療，而 2019 年 4 月之後的病人則採用 ERAS 治療方案。
研究使用多變項 Cox 迴歸分析來找出影響整體存活率的預後因子，並透過 Kaplan-Meier 存活分析和對數等級檢定來評估存活關聯性。
研究結果顯示，對照組有 58 位病人，ERAS 組有 66 位病人。在多變項分析中，ERAS 組的三年整體死亡率明顯較低。而晚期病理癌症分期和術前同步化放療是獨立的負向預後因子。
Kaplan-Meier 存活分析更清楚地顯示，ERAS 組的三年存活率明顯高於對照組。進一步的子群體分析發現，ERAS 方案對於術前白蛋白濃度低於 4 g/dl、晚期病理分期，以及年齡小於 65 歲的病人特別有益。
除了存活率的改善，ERAS 組的加護病房住院天數也明顯較短（平均減少 2.3 天），總住院天數也較短（平均減少 4.9 天），而術後併發症的發生率在兩組間則沒有明顯差異。
這項研究證實，ERAS 治療方案不僅能縮短食道癌手術病人的加護病房和住院時間，更是三年整體存活率的獨立正向預後因子。研究認為 ERAS 可能透過加速病人康復，讓病人能更好地接受和完成重要的術後腫瘤治療，進而間接改善長期存活率。不過，研究團隊建議需要更大規模的前瞻性研究來進一步驗證這個結論。
恭喜張醫師！
用比較高階的統計方法處理數據，能投到高分期刊嗎？MedCalc 可靠嗎？來看看講師的建議。
許智維醫師團隊想要比較新型的「抗類澱粉單株抗體（mABs）」和現行常用的「乙醯膽鹼酶抑制劑（AChEIs）」做直接比較，找出哪種藥更有效、風險更低，特別是針對不同基因型與病程階段的病人。
許醫師團隊從五個醫學資料庫中，挑選雙盲隨機對照試驗，研究對象是輕度認知障礙或輕度阿茲海默症的病人，而且治療時間至少要 6 個月以上。
研究發現，在效果方面，相較於不吃藥（安慰劑），只有「mABs」看起來有比較減緩一點點認知功能退步的速度。而「AChEIs」在這次分析中沒有看到明顯延緩退步的效果。
雖然新藥 mABs 比 AchEIs 在減緩認知退步上略好一些，不過，這些改善幅度尚未達到「臨床上有意義的差異門檻（MID）」，也就是說，雖然統計上有進步，但病人和家屬未必會明顯感受到。
安全性方面：除了 mABs 有潛在的「類澱粉蛋白相關成像異常」（ARIA）風險外，其他像是需要停藥、發生嚴重副作用或死亡的機率，兩類藥是差不多的。
關鍵風險：如果您帶有「ApoE4」這個基因，使用 mABs 發生腦部水腫（ARIA-E）的風險會大幅增加，尤其是帶兩個基因的同型合子，風險比沒帶基因的人高了五倍以上。這個風險跟藥物療效無關。
根據研究結果，許醫師團隊認為，mABs 確實比 AChEIs 能稍微延緩病情惡化。不過，mABs 的價格高昂、使用風險也較高，尤其對有 ApoE4 基因的患者，因此治療時需要非常謹慎地權衡這「有限的可能效益」與「明顯的潛在風險」，基因檢測的結果也變得非常重要。
恭喜許醫師！
為什麼一定要學統計才能寫論文？臨床上的觀察很重要，他是一個傾向、一個直覺。但如果想要細緻化，並用數字說服人，後面還有很多的工作要做。統計不只讓你的論點更強，甚至還能協助你把事情想得更清楚。
Tirzepatide 是一種同時作用於 GIP（葡萄糖依賴性胰島素促進多肽）和 GLP-1（類升糖素胜肽-1）受體的雙重激動劑藥物。過去的研究已經發現，這個藥物對於肥胖患者的新陳代謝和心血管狀況都有改善效果，不過對於「射出分率保留型心衰竭」（HFpEF）患者是否有幫助，目前還不太清楚。
所謂的射出分率保留型心衰竭，就是心臟的收縮功能看起來還算正常，但病人還是會有心衰竭的症狀。這種類型的心衰竭在臨床上相當常見，特別是在年紀比較大的患者身上。
為了瞭解 tirzepatide 對這類病人的效果，林裕民醫師與吳政彥營養師團隊利用 TriNetX 全球資料庫進行了一項大規模的回顧性研究。他們總共納入了 14154 名射出分率保留型心衰竭的患者，並且透過 1:1 的傾向分數配對方式來確保比較的公平性。
研究結果顯示，使用 tirzepatide 的患者在主要複合性結果方面（包括心衰竭惡化和各種原因導致的死亡）的風險明顯降低，風險比只有 0.52，也就是說風險降低了將近一半。除此之外，這個藥物還能減少重大心血管不良事件的發生（風險比 0.64），以及重大腎臟不良事件（風險比 0.44）。
更重要的是，研究人員進一步分析不同患者族群的資料，發現 tirzepatide 的好處在各個不同的患者群體中都是一致的。他們也用不同的分析方法來驗證結果的可靠性，證實了這些發現確實是穩健可信的。
這項研究的結果強烈支持 tirzepatide 在射出分率保留型心衰竭治療上的潛在臨床價值。不過，由於這是一項回顧性的觀察研究，研究團隊建議未來需要進行更嚴謹的隨機對照試驗，來進一步確認這個藥物對 HFpEF 患者的療效和安全性。
恭喜林醫師與吳營養師！
專業的醫學論文，到底有誰會讀？來看看講師的看法。
D-氨基酸氧化酶抑制劑（簡稱 DAOI）在治療思覺失調症和認知功能障礙方面，展現了潛在的治療效益，不過目前的研究結果並不一致。為了更清楚了解 DAOI 對思覺失調症症狀和認知功能的治療效果，張俊鴻醫師團隊進行了這項統合分析研究。
研究團隊透過 PubMed、Cochrane 系統性回顧資料庫，以及 Cochrane 中央臨床試驗註冊資料庫，搜尋所有評估 DAOI 治療思覺失調症的雙盲隨機對照試驗，並納入截至 2024 年 11 月發表的相關研究。研究對象都是被診斷為思覺失調症的患者，研究團隊使用隨機效應模型來分析 DAOI 的治療效果。
這項統合分析總共納入了 5 項臨床試驗，包含 530 名參與者。其中 4 項試驗使用苯甲酸鈉，1 項試驗使用 luvadaxistat。所有研究都採用正性與負性症狀量表（PANSS）來評估臨床症狀，其中 4 項研究同時評估認知功能。研究團隊比較患者在接受 DAOI 治療前後的臨床和認知改善情況。
分析結果顯示，DAOI 在改善思覺失調症症狀方面確實比對照組更有效。具體來說，DAOI 能顯著降低 PANSS 總分（標準化平均差異為 -0.270）、PANSS 正性症狀分數（標準化平均差異為 -0.399）、PANSS 負性症狀分數（標準化平均差異為 -0.171），以及 PANSS 一般精神病理分數（標準化平均差異為 -0.180）。
進一步的次群組分析發現，使用苯甲酸鈉的試驗顯示出特別顯著的治療效果。更令人鼓舞的是，DAOI 在改善認知功能方面也展現出明顯的療效（標準化平均差異為 0.359），而且研究發現女性參與者比例較高的試驗，治療效果似乎更好。
這項統合分析的結果顯示，DAOI 可能對改善思覺失調症患者的臨床症狀和認知功能都有幫助。不過研究團隊也提醒，未來還需要更多大規模的臨床試驗來進一步確認這些發現。這為思覺失調症的治療帶來了新的希望，特別是對於改善患者的認知功能方面。
恭喜張醫師！
找到統合分析的主題了，可是每篇論文的量表略有不同，要怎麼選？來看看講師的建議。
