2023 / 1 / 13

問：博士畢業後，雖然沒有跟指導教授正式合作， 但私底下寫計畫時，還是會跟指導教授討論， 未來投稿時，作者安排上，應該考慮到哪些？

 

 

 

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問：我自己博士畢業後，在醫院的研究案，雖然沒有跟指導教授正式合作，但私底下寫計畫的時候，還是會跟指導教授討論，畢竟擔心自己思考的不夠周延。未來投稿時，作者安排上，我應該考慮到哪些，才不會失禮呢？

 

答：（蔡依橙）

 

因為醫院研究案往往也會有多篇不同的產出，你可以根據個別論文主題，分開給貢獻。貢獻大的給共同通訊，貢獻普通的就中間作者即可。

 

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2023 / 1 / 13

問：一個大研究拆成兩篇，如何避免自我抄襲？

 

 

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問：我把研究的 3 個 outcome，拆成兩篇文章，寫第二篇文章的時候，註明此篇來自於一個大計劃下的子計畫，但研究設計是一樣的，在書寫的時候如何避免自我抄襲？

 

答：（蔡依橙）

 

避免自我抄襲，常用的有三大方法：長句子拆成兩句、倒裝句、同義詞辭典。總之，方法學那邊，每一句都多少改一點即可。想辦法減少一模一樣的句子。

 

長句子拆成兩句：天增歲月人增壽 → 天增歲月。人也增壽。

倒裝句：春滿乾坤福滿門 → 福滿門，春滿乾坤。

同義詞：However 就改 Nonetheless

 

同義詞辭典非常好用，各種動詞、副詞都丟進去換一個你覺得文意一致的即可。

 

 

 

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上課就送 Office Hour

 

 

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2023 / 1 / 13

問：期刊自己說他明年會有 Impact Factor， 要怎麼辨別是真是假？

 

 

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問：最近某期刊寄來一封邀請投稿信，吸引到我的好奇心，他說他們家 2023 年即將迎來 IF，我想知道，這個有辦法計算或預測嗎？如果期刊名有幫助的話，這本是 Gastroenterology Insights。

 

答：（蔡依橙）

 

這是個好問題，有點複雜，我們一個一個說明。

 

如果已經被收錄進 SCIE (Science Citation Index Expanded)，也已經有分數了，就可以使用 WOS (Web of Science) 系統，根據 impact factor 的公式，去預測明年的分數。越接近夏天公告分數的時候去查，會越準，猜個 ±0.5 的區間沒問題，但很難達到小數點完全一致。

 

你遇到的這個 Gastroenterology Insights，是雜誌本來沒分數，他們說 2023 年會有分數。我去查了一下，是這樣沒錯，這個案例所遇到的狀況，是今年獨有的。

 

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2023 / 1 / 13

問：最近想開始起步論文，我看新思惟研究課程有不少種，每一堂都有各自的特色，我該怎麼選擇？

 

 

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問：校長好，學生時上過簡報課程，覺得幫助實在很大，報 case 或期刊都獲得好評。最近想開始起步論文，我看新思惟研究課程有不少種，我該怎麼選擇？我知道每一堂都有各自的特色，但如果要先選一堂開始的話，應該是哪一堂？

 

答：（蔡依橙）

 

要先上哪個幫助最大，完全取決於你的「微環境」。

 

我先定義一下你的狀況。同學打算從 PGY 開始寫論文，事實上，實習醫師、PGY、住院醫師的狀況是類似的。

 

實習醫師、PGY，你可能想去應徵某個科，例如復健科好了，但你目前沒有環境接受復健科的訓練，「臨床感」不夠。而住院醫師剛開始訓練，也還沒獨立，臨床感雖然有一點，但也不是到學術級的程度。

 

我們的研究課程目前有四個，分個案、臨床研究、統合分析三大類。要先上哪個幫助最大，完全取決於你的「微環境」，也就是你有什麼資源、有沒有可靠的老師。

 

請根據以下流程圖，快速找到適合自己起步的課程。

 

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2023 / 1 / 13

突破論文卡關的瓶頸，發表數從 0 到 1。

 

作者：奇美醫院 內科部 林裕民 醫師

相關文章：[快訊] 林裕民醫師團隊，關於敗血性心肌病變與死亡相關性之統合分析，獲 Annals of Intensive Care 刊登！

 

 

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經過了一年多的奮戰，最後終於收到了期刊的回覆，內心百感交集。

 

會覺得辛苦嗎？是的，因為一開始選了比較冷門的題目，不管是在文章收錄或是資料整理都費了不少功夫，而起初統合的結果又沒有顯著的臨床意義。

 

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2023 / 1 / 12

[快訊] 林裕民醫師團隊，關於敗血性心肌病變與死亡相關性之統合分析，獲 Annals of Intensive Care 刊登！

 

 

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文章介紹

 

敗血症患者，如果又引發了敗血性心肌病變，多一個重要器官受影響，死亡率應該會上升很多吧？推論雖然如此，但實證時代，一切都要讓數字說話，林醫師團隊預計針對這個主題，做詳細的總結，並觀察其中的細節資訊。

 

共收入 20 篇研究、4410 位敗血症患者後，分析發現，敗血性心肌病變患者的整體住院死亡率並沒有顯著高於無心肌病變者！不過進一步的分組分析發現，如果住院超過 10 天者，則敗血性心肌病變患者的確有較高死亡率。另外，如果用一個月死亡率來算，敗血性心肌病變患者也真的在統計上有較高風險。

 

更進一步，作者發現，敗血性心肌病變患者，如果右心室功能異常，則一個月死亡率較高。但左心室功能異常者，卻沒有這樣的現象！因為一般測量心臟功能，常著重在左心室射出分率，這個發現很值得注意。

 

實證時代，一切都用數字說話，不能只停留在想當然耳的推論。藉由數字分析，除了回答整體趨勢，連各種細項都能做很好的切分，為未來的研究或臨床照護，提供清楚的方向！

 

因為很細膩的資料分組分析，得到很有意思的脈絡與結論，登上高分期刊，實至名歸。

 

 

恭喜林裕民醫師！

 

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