新思惟提供兩大研究工具,學術生涯再創里程碑。

 

作者:高雄長庚醫院 精神科 許智維 醫師

相關文章:[快訊] 許智維醫師團隊,關於 Valproic Acid 治療躁鬱症之最佳濃度研究,獲 eClinicalMedicine 刊登!

 

 

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這篇論文是我近期研究的另一個里程碑,集結自己這幾年來一些重要的事情。

 

  • 研究方法,橫向整合。
  • 深度合作,提升技術。
  • 對國科會計畫有交代

 

 

橫向整合自己會的研究工具

 

自從上過新思惟《健保資料庫工作坊》、《統合分析工作坊》,我開始入門資料庫和統合分析的研究。因為健保資料庫對小規模團隊越來越不友善,所以自己目前的資料庫研究有所受限,不太容易完成太優質的研究;至於統合分析研究,因為認識到太厲害的前輩(曾秉濤醫師),所以也不太容易突破目前團隊的上限。

 

基於上述的理由,我開始想突破現有的框架,找一項屬於自己的獨特研究模式(差別化),初始我把腦筋動在資料庫跟統合分析的結合,看能不能有一加一大於二的效果。

 

第一篇研究是〈出生月與心理疾患關聯之健保資料庫與統合分析研究〉,但是結果如當時的心得所述,投稿過程蠻坎坷的。好在不氣餒陸續做許多嘗試,像是〈猝睡症與出生月份相關性之統合分析〉、〈雙極性疾患鋰濃度與復發風險之統合分析研究〉和這篇論文;花了一年多的時間,逐漸熟悉兩種研究工具的混成技巧,才能有這次的論文成果。(註:主要是合併兩種研究模式,該將結論偏向資料庫結果還是統合分析結果不好處理。另外還有字數通常都很長,該如何精簡字句也不容易。)

 

 

找前輩深度合作,提升研究技術。

 

這篇研究雖然已經是很成熟的資料庫和統合分析方法,但各自使用的方法學其實又進階不少。譬如:在資料庫方面新採用目標試驗模擬的方法,藉由醫院電子病歷去模仿臨床試驗的思維做研究設計,就是跟成功大學賴嘉鎮老師學習的方法;至於統合分析用到比較特別的資料萃取與整合方法,則是跟台灣大學杜裕康老師請益的技術。

 

如果有上過新思惟課程的同學,應該都聽過講師說過:「願意合作的前輩,其實比較希望你是有基礎再來互相成長。」

 

新思惟的課程大抵扮演這樣的角色,應該是目前初學者入門課程中,最快且有效率的選擇,也讓我有底氣能進階找到更厲害的師長,進一步學習與合作。

 

 

做出研究實績,國科會計畫才有下一次。

 

最後是自己在 2020 年初,申請一項國科會計畫,主題是「躁鬱症情緒穩定劑藥物血中濃度與療效」的相關調查,包括這篇論文,迄今完成 4+1 篇相關研究:〈使用機器學習預測血中鋰鹽濃度之研究〉、〈雙極性疾患鋰濃度與復發風險之統合分析研究〉、〈血中鋰鹽濃度對躁症與鬱症預防效果不同之劑量反應統合分析〉、〈Valproic Acid 治療躁鬱症之最佳濃度研究〉。從上面的題目應該看得出來,主要是以資料庫和統合分析這兩種方法,去回答未知的臨床問題。

 

我們都很想收案做臨床試驗,但現實是很殘酷的,對過去沒有研究經費可執行臨床試驗的我而言,提出國科會計畫通過的機率是零(0/2)。審查委員會很不客氣地說:「主持人過去沒有相關臨床試驗經驗,推測執行本計畫的能力不足,研究結果會不如預期。」

 

不過,由新思惟課程出發的兩大研究工具(資料庫和統合分析),至少讓我可以很理直氣壯條列出相關研究結果,可以完成當初自己在國科會計畫寫下的豪言壯志,更讓我還有下一個國科會計畫

 

 

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