作者：柳營奇美醫院 藥劑部 翁騰崧 藥師
相關文章：[快訊] 翁騰崧藥師團隊，關於低劑量 Venetoclax 合併抗黴菌藥物治療急性骨髓性白血病的療效與安全性之研究，獲 Oncology Letters 刊登！
在完成了先前關於 venetoclax 的統合分析（meta-analysis）後，我心中始終有個疑問：這些來自不同臨床試驗所整理出的結果，是否真的能夠貼近實際臨床中的治療成效與安全性表現？為了驗證這個問題，我決定更進一步從實際臨床端出發，進行回溯性資料分析，希望藉此了解 meta-analysis 所得出的結論是否能在真實世界資料中獲得呼應。
真實資料不是你想用就能用，IRB、倫理課、計畫書，一步都不能省。
然而，這樣的研究並不像 meta-analysis 那般可以完全倚賴已發表的文獻進行分析，它牽涉到實際病人的醫療紀錄，因此必須經過人類研究倫理審查委員會（IRB）的審查與核准才能展開。
這整個過程相對繁瑣，從撰寫計畫、提交審查、回應意見、修正內容，到通過 IRB，整整花了好幾週。同時也需修習人體試驗倫理課程並通過測驗，才能啟動資料蒐集。
一開始沒設計好，後面會非常慘。
其中最令人頭痛的部分，其實是在研究設計的最初階段。若研究目的或定義一開始就不夠明確，雖然中途或許還是能收集資料進行分析，但當最終要撰寫文章時，就會發現研究設計不夠嚴謹，甚至無法回應研究問題，導致整體研究方向必須重新調整。
這次我學會了，每一個決策都要有清楚紀錄，這不只是為了回顧，也是為了未來的「自我 debug」。
AI 可以幫忙，但關鍵還是你自己。
當研究設計確立後，接下來便是大量繁瑣的資料蒐集與篩選。雖然目前已有 AI 工具如 ChatGPT 可協助初步整理，但在涉及臨床個資的研究中，人工篩選仍不可或缺，這不僅是為了符合 IRB 的規範，更是確保數據正確無誤的關鍵。
資料蒐集過程中需逐筆查閱病歷與數值記錄，並謹慎輸入數據，否則統計分析時可能出現錯誤結果。為了提高資料準確性，我選擇每一筆資料都自行核對與確認，即使費時，也能確保研究品質。
用課堂所學的 MedCalc 與格式，讓結果脈絡更清晰。
在完成資料整理後，我依照課堂中所學的 MedCalc 工具與正確的統計方法進行分析，並逐步撰寫出文章的四大核心段落：Introduction、Materials and Methods、Results、以及Discussion。
撰寫完成後，我並未急於投稿，而是依照課堂所建議的文章格式與排版要求，進行全面性修正，讓整體內容邏輯更清晰、圖表更易理解，並提升整體文章的可讀性與投稿成功率。這樣做的最大優點，是能避免讓期刊編輯一看就失去興趣或直接退稿。
差異在哪裡？反思從這裡開始
值得一提的是，這次的實證研究我也特別回頭與先前的 meta-analysis 做比對，觀察兩者結果是否一致。
如果出現差異，我會進一步思考是哪些潛在變因導致結果不同，是否在 meta-analysis 時有遺漏某些臨床重要的異質性因子。這種從系統性文獻回顧再到臨床實證的互補驗證，不只強化整體研究架構，也讓我學會從更多角度看待自己的資料。
當不確定該怎麼回 reviewer 時，非常慶幸有 Office Hour。
在這個投稿與修正過程中，我也非常感謝校長開設的 office hour。
例如，該怎麼解讀 reviewer 背後的真正關切點？該怎麼判斷這間期刊是否值得繼續修正？這些原本可能讓我卡關的環節，都透過 office hour 得到快速釐清，節省了大量試錯時間。
好夥伴，讓論文站得更穩。
此外，我要特別感謝合作撰寫此篇文章的蕭聖諺醫師。在繁忙的臨床工作中，他仍願意抽空與我討論研究重點與文章亮點，讓我們得以釐清此篇文章應該聚焦的主軸，提升整體論文的深度與臨床貢獻。
有 AI，加速寫作；沒思考，一樣寫不出來。
最後，雖然這篇文章在投稿過程中與編輯來回溝通與修正多次，但在現今有 ChatGPT 等 AI 工具的輔助下，英文撰寫與語句修飾變得相對簡單，大幅提升了效率，也讓整體過程順利許多。
這是一場從系統性文獻到實際臨床資料的研究旅程，更是一段不斷學習與修正的經驗累積。最後這篇文章終於順利刊出，也期盼未來能有更多臨床資料支持 meta-analysis 的結果，進一步提升臨床決策的精準度。
論文寫作