論文投稿生存指南:連指導教授都會看走眼的詐騙期刊。

 

 

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問:校長好,現在詐騙期刊多,是不是指導老師建議我投稿的,應該就沒問題。我的老師列出以下三本,要我投稿,可以幫我看看嗎?

 

答:(蔡依橙)

 

啊,同學,你列的這三本我都幫你看了,全部都是詐騙期刊啊!這幾本剛好都有幾個特色:

 

  1. 網頁聲稱自己有 impact factor,甚至還有說明跟 teaching 計算方式。但都是騙人的,你去 JCR 搜尋,這三本完全沒有分數,也沒有被 JCR 收錄觀察。

 

  1. 網頁都想要裝成正式期刊的樣子,但很容易就漏餡了,畫面上甚至有私訊的按鈕,而且你進入網頁沒幾秒,他還會跳通知跟音效,主動問你是不是有稿件要投稿。不管是傳統期刊還是有頭有臉的 OA 期刊,我還沒看過這樣搞的。這比網路賣家還積極,不覺得就是詐騙嗎?傳統跟 OA 期刊現在都不缺稿,但詐騙期刊缺「你」。

 

  1. 詐騙期刊很喜歡假裝自己在美國,他們可能會去申請 .us 的網域,或者列出美國的電話跟住址。但你只要拿那個地址去 Google 一下,看一下街景,就會發現詭異之處。有的是看起來一點都不像出版社,而像民宅。有的是根本拿別人的地址亂寫,Google 結果沒有什麼出版社相關的記錄。

 

  1. 沒有寫刊登費,但卻特別提到,「撤回稿件」要錢!這是典型的詐騙期刊,因為很多人投稿後,跟別人聊天時才發現自己被騙,於是這類詐騙期刊就提供了「投降輸一半」的方案,付現金贖回稿件。

 

指導老師可能忙於學術,不見得對於學術市場跟現在的詐騙行徑很瞭解,你來 Office Hour 問是對的。我們會根據你的需求,給予適當的期刊建議,也會建議你可以怎麼委婉的跟老師說,並改變投稿策略。

 

如果老師問你是怎麼知道這些的,你就說是自己上網搜尋的就好。不用特別提到我唷。

 

 

最新梯次

 

 

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問:論文寫作,需要專精在一個主題,做成系列,不要有興趣的都寫嗎?

 

 

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是這樣的,感謝校長,上次 Office Hour 問的那兩篇,都已經投稿出去,也被接受了,目前等刊出。我想問的是,因為這兩篇都是我專科裡有興趣的主題,但的確方向有些不同。

 

有長官跟我說,日後寫文章要專注在一個主題上,深入鑽研,然後投稿到高 impact factor 會比較好。你覺得我應該要改變找題目的策略嗎?

 

答:(蔡依橙)

 

首先恭喜同學,能在幾個月內持續努力,而且被兩本 SCI 期刊都接受,雖然你擔心分數大概就只有一點多,但我看都是你領域的專業期刊,PubMed 也都找得到,我覺得很好,沒有問題。也很高興 Office Hour 能幫上你。

 

因為你才剛起步,這兩篇是很好的開始,而且你提到,這個過程的成就感,以及把想寫的主題寫出來,都讓你很開心。我認為,你還是可以用這樣的模式繼續,寫有興趣的,只要有 PubMed 有 SCI 分數就好,直到你也許某天覺得煩了,篇數也夠了,想進一步升級,也有特定喜歡的領域想深入鑽研,到時再改變策略即可。

 

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12 月 79 篇!校友 PubMed + SCI 成果發表 (2025/12)

 

 

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原創論文連續三個月維持在 60 篇以上,9 月(75 篇)、10 月(86 篇)、11 月(60 篇)平均每天至少都有兩位學員發表!

 

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[快訊] 吳靖農醫師團隊,關於紅血球體積偏大作為下咽癌患者併發續發性食道癌風險因子之研究,獲 Therapeutic Advances in Medical Oncology 刊登!

 

 

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文章介紹

 

針對下咽癌(HPC)患者而言,若能在早期辨識出哪些人未來容易產生「異時性第二原發食道癌(MSPEC)」,對於調整追蹤計畫與提升存活率至關重要。雖然醫學界已知「平均紅血球容積(MCV)」是食道癌的生物標記,但關於下咽癌患者的 MCV 數值是否能預測之後發生的食道癌,過去尚未有深入探討。

 

這項研究的目的,即是為了評估 MCV 數值對於下咽癌患者發生食道癌的預測價值。研究團隊利用長庚研究數據庫,進行了一項橫跨 19 年(2001 年 1 月至 2019 年 12 月)的追蹤研究。

 

研究方法是從 2009 位下咽癌患者中,找出 114 位後來又確診食道癌的病人,並與 1895 位未患食道癌的病人進行對比。為了確保研究的準確性,團隊採用了傾向分數匹配法(Propensity Score-matched Analysis),以 1 比 3 的比例排除其他臨床特徵的干擾,最終針對 96 位食道癌患者與 288 位對照組成員進行分析。

 

研究結果顯示,MCV 數值的高低與罹患食道癌的風險呈現明顯的正相關。具體數據指出,當 MCV 介於 95 至 100fL 之間時,患者產生食道癌的勝算比(Odds Ratio)是正常人的 2.37 倍;若 MCV 達到 100fL 以上,風險更直接飆升至 4.84 倍(95 % 信賴區間為 2.62 – 8.95)。

 

這種關聯在年輕患者以及癌症分期較晚的族群中尤為顯著。從原始數據來看,MCV 小於 95fL 的患者,發生食道癌的比例僅約 2.9 %;但 MCV 大於等於 100fL 的患者,比例則大幅提高到 11.5 %。

 

研究結論指出,下咽癌患者在確診時若觀察到紅血球體積偏大(Macrocytosis),即代表其未來發生食道癌的風險顯著增加。這項發現強調了對這類高風險病患進行更密集、更嚴謹監控的必要性。

 

 

恭喜吳醫師!

 

ChatGPT vs Claude 哪個才是你寫論文的最佳搭檔?來看看講師的建議

 

 

論文寫作 / 臨床研究

 

 

期刊介紹

 

Therapeutic Advances in Medical Oncology 創刊於 1983 年,2024 年的 impact factor 為 4.2,在 Oncology 領域為 Q2(89/328) 期刊。

 

 

吳靖農醫師與新思惟

 

 

 

論文寫作 / 臨床研究

 

 

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[快訊] 翁騰崧藥師團隊,關於乳癌標靶新藥 T-DXd 在不同 HER2 表現程度下的療效與安全性之統合分析,獲 Journal of Chemotherapy 刊登!

 

 

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文章介紹

 

乳癌是全球最常見的癌症,其中約 20% 的病例涉及 HER2 過度表現。隨著新型藥物 Trastuzumab deruxtecan(T-DXd)的問世改善了臨床結果。翁騰崧藥師團隊想釐清新型藥物 Trastuzumab deruxtecan(T-DXd)在不同 HER2 表現程度下,其療效與安全性是否保持一致,以幫助臨床醫師精準選擇最適合的治療方案。

 

翁藥師團隊進行系統性回顧與統合分析,納入 4 項隨機對照試驗,共 2,555 位乳癌病人,比較 T-DXd 與醫師選擇的標準治療或化療。主要觀察指標包括癌症惡化前存活時間(PFS)與整體存活時間(OS),並同時分析肺部、心臟、血液及腸胃道等副作用發生情形。

 

整體結果顯示,使用 T-DXd 的病人,不論在 PFS 或 OS 上,都明顯優於對照治療,而且這樣的療效在 HER2 高表現與 HER2 低表現病人中皆一致成立。不過,在安全性方面,T-DXd 會增加間質性肺病、心臟收縮功能下降、貧血、噁心、嘔吐、食慾下降與掉髮等副作用的風險,但白血球低下與腹瀉的發生率與傳統治療相近。

 

翁藥師團隊認為,這項統合分析證實了 T-DXd 無論在 HER2 高表現或低表現的乳癌患者中,都能提供顯著的生存優勢。然而,由於肺部與心臟副作用風險,也不容忽視。臨床使用時必須加強追蹤與早期處理,才能在延長存活與用藥安全之間,做出最適合病人的治療決策。

 

 

恭喜翁藥師!

 

AI 都幫我生好搜尋式了,為什麼丟進 PubMed,還是一片茫然?」當你把 AI 生成的搜尋式丟進 PubMed,真正該看的第一件事,其實不是內容,而是數量本身在告訴你什麼。什麼時候該縮減、什麼時候該放寬?哪些狀況代表搜尋策略其實方向是對的,只是還需要調整?一起來看看講師怎麼拆解。

 

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不只是研究做得好,還要懂投稿背後的現實。

 

作者:科羅拉多大學 醫學院 感染科 邱家佑 醫師

相關文章:[快訊] 邱家佑醫師團隊,關於美國成人實體器官移植,病患麻疹、腮腺炎與德國麻疹的抗體與感染情形之研究,獲 Transplantation 刊登!

 

 

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這一篇的靈感,來自於 2024 年夏天我對於美國指引規定的疑問。依照現行建議,成人實質器官移植的病人並無法施打減毒活性疫苗(例如麻疹、腮腺炎與德國麻疹疫苗),主要是擔心活性疫苗可能造成免疫低下者感染。

 

然而,這個規定讓我產生了質疑,因為在美國、歐洲與日本,早已在特定限制條件下,允許兒童實質器官移植病人施打麻疹、腮腺炎與德國麻疹疫苗;此外,像是愛滋病患者或骨髓移植後的病人,在符合一定條件時,也同樣可以接種這類疫苗。因此,我開始思考,是否能檢視成人麻疹、腮腺炎與德國麻疹的免疫情況,以及是否真的有人在移植後發生相關感染。

 

 

需要克服的質疑是,為什麼不選最大的資料庫!

 

這一篇研究是使用 TriNetX 大數據,分析近 10 年來的實質器官移植病人。不過,其實以 TriNetX 來分析器官移植病人,並不是一個理想的方法,原因在於美國已有國家等級的資料庫:United Network for Organ Sharing/Organ Procurement and Transplantation Network(UNOS/OPTN)。因此,進行移植資料庫研究時,多數研究者都會使用 UNOS/OPTN。若選擇使用其他非主流資料庫進行分析,就必須能清楚回答:這個問題為什麼是 UNOS/OPTN 無法回答的。

 

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