運用關鍵字搜尋技巧,確定獨一無二的投稿主題。

 

作者:邱家佑 醫師(Internal medicine resident, Department of Internal Medicine, Lincoln medical Center, NY, USA)

相關文章:[快訊] 邱家佑醫師團隊,對於艱難桿菌的 Vancomycin 治療劑量之統合分析,獲 Antibiotics 刊登!

 

 

Meta-analysis_20190505_0485

 

 

想好的題目都被別人寫過了

 

上《統合分析工作坊》之前,其實我心中已經想好兩個主題,希望上課完回去可以做。在上課的過程中很順利地依照老師的指導作出圖表,回家之後便開始依照老師上課中教的確立關鍵字,花了好幾個小時有計畫地搜尋,結果沒想到在我搜尋到一半的時候,發現我第一個主題已經被別人做出 meta-analysis,感覺我沒有辦法再從裡面分出 subgroup 去做。

 

沮喪地開始搜尋第二個題目,結果搜尋到一半,過了好幾好個小時,發現又被人做過了,這時候想說完蛋了,繳的學費都丟到水裡。秉持著我都已經花大錢上課,一定要做出一個東西出來的精神,想了第三個題目,也就是現在發表的這個。

 

 

資料很少,到底能不能發表?

 

結果這個題目搜尋下來,我成功收錄只有四篇,能夠 run data 的只有 primary end point 四篇、secondary end point 三篇,sample size 也異常的小,約莫 200 人左右。這時候就開始自我質疑,那麼小的東西到底能不能發表?

 

把東西做出來後,接下來就是要投稿到哪裡去?感染科有 impact factor 的雜誌其實不多。 於是我就在這個網站上面一個一個點進去參考,扣掉一些分數太高根本不用考慮,或是從來沒有收 meta-analysis 的雜誌,以及扣掉只做 HIV、viral、fungus、藥物動力學的雜誌,能夠收 meta-analysis 的雜誌其實不多。

 

 

回味跟 reviewer 的筆戰

 

第一輪我投到一家感染科雜誌,有專門收 meta-analysis 的 section,結果連 editor 那一關都過不了,直接被拒絕。然後我原封不動把稿件投到第二個雜誌,那個雜誌我個人很喜歡他們的內容跟風格。過了一個月,兩個 reviewer 洋洋灑灑寫了一堆,但是 editor 決定 reject。Reviewer A 的意見我完全看不懂我也就不管他,然後我依照 Reviewer B 的意見大改了一番,把我的稿件送到第三家雜誌。

 

在經過跟 reviewer 的一番筆戰,最後終於順利刊登,而且我也選擇 open reviewer comment,讓自己以後可以回味跟 reviewer 的筆戰。

 

我原本訂立了 primary end point 與 secondary end point,結果 primary end point 被 reviewer 挑戰,這一點我完全同意 reviewer 的意見,也無法辯駁跟自圓其說。於是我只做成 secondary end point,而把 primary end point 所遭遇到的問題變成 discussion,然後 primary end point 變成 appendix table 1。

 

我覺得新思惟的《統合分析工作坊》教怎麼做 meta-analysis,但是沒有實際教我們如何 do quality assessment 以及 PRISMA flow chart(雖然有提供範本跟意見,但是實際上運作還是有一些小技巧)。像我這樣一個初學者,第一次做 meta-analysis 在 method 會遇到很多困境寫不下去,或是寫下去之後被 reviewer 覺得你在亂寫一通.。

 

另外 CMA 這個軟體很好用,按照上課的講義回家一定做得出來,但是我發現新思惟校友最後很多發表 meta-analysis 都不是用 CMA,包含講師很多新的 publication 似乎也都不是用 CMA,不知道蔡校長有沒有統計有多少校友是用 CMA 發表。

 

另外發現 CMA 有一個頁面,裡面有一些更多運用可以給大家參考。

 

(橙編按:謝謝分享 CMA 延伸工具!

 

關於 CMA 的使用,講師、助教與校友們大多是使用 CMA 發表,這是最快也最對初學者友善的工具,請參考這篇秉濤在 Scientific Reports 的文章。這篇有免費全文,各位可以很容易地看到其 Figure 1 以及 Materials and Methods 裡頭提到的 Comprehensive Meta-Analysis software, version 3。

 

您所看到的,可能是秉濤與其他團隊合作更進階的 network 時,所使用的 Stata 工具,Stata 是很強大的統計軟體,但需要自行編寫程式碼,在起步上較為困難,目前我們還在思考,是否有可能開發這方向的課程。在這之前,CMA 仍是最好的選擇。

 

關於 quality assessment,因為多數的量表都有清楚的定義,考量到整個 meta-analysis 起步過程,有許多更重要且更容易造成同學卡關的關鍵必須先教,如果每個量表都介紹的話,會顯得過於冗長,所以這部分我們是在論文寫作部分提到,但保留給同學們自行閱讀評估。以上說明。

 

恭喜家佑成功發表!)

 

 

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