作者:嘉義基督教醫院 泌尿外科 柯旭承 醫師

當初會報名參加這次的《醫學論文與寫作工作坊》,是因為人生 SCI 論文數量終於破蛋,而希望撰寫的論文文體,不再限縮於個案報告,能朝向 original article 邁進。
課程一開始,由蔡校長對後續課程與內容進行簡介,讓學員大致了解今天能學習到各位講者寶貴的經驗。
作者:嘉義基督教醫院 泌尿外科 柯旭承 醫師

當初會報名參加這次的《醫學論文與寫作工作坊》,是因為人生 SCI 論文數量終於破蛋,而希望撰寫的論文文體,不再限縮於個案報告,能朝向 original article 邁進。
課程一開始,由蔡校長對後續課程與內容進行簡介,讓學員大致了解今天能學習到各位講者寶貴的經驗。

因升等或評鑑等現實需求,許多人都有發表壓力,然而想寫一篇 original article,有許多面向的技能需要學習。整理資料、論文寫作、跑出統計、製成圖表等,新手可能會認為,每一個技能都需要學到滿分,才能投稿發表。
事實上,只要每項能力都在及格以上,就有機會成功起步,如同新思惟饒富盛名的互動實作,同樣旨在只學必要統計,那些學術的、艱困的理論,我們暫時不用。也如同貫串新思惟所有課程的教學核心,我們只教上路必要學習的和必須避開的,幫助學員以最有效率的方式,直達成功之門。
「整體課程規劃很全面,對初學者而言很有幫助,應能有效減少自己茫然摸索的時間,每個講師都經驗豐富,講課內容深入淺出,私下拿自己正在研究的資料詢問,也很樂意給予建設性的意見,非常感謝!受益良多!」
新思惟萃取三位講師豐富的發表與教學經驗,從審閱者的觀點與邏輯,分享好的論文該如何撰寫、怎麼編排,同時點出初學者常犯錯誤,更傳授正確快速的使用統計法、實用的期刊挑選策略,以及研究計畫申請要訣,並在最後示範,如何安排忙碌臨床以外的時間,專注寫出論文,成功發表。
「很感謝蔡校長、吳醫師和陳醫師今日精彩的演講!互動實做的過程,讓我在製圖能力大幅上升,講師和助教也十分熱情解決遇到的每一個製圖問題。總體來說,今日工作坊很有挑戰性,但也讓人感到成長的快樂!」
「感謝新思惟引領新手 step by step 入門論文寫作,尤其在分析期刊選擇,以及最特別的研究計畫申請,真的是平常沒人分享的特殊 topic。再次感謝新思惟!」
對於資源稀少的研究者而言,懂得統計怎麼跑、數據圖表怎麼做、文章怎麼寫,擁有寫作基本功,不僅是為自己打下穩固基礎,未來無論是單打獨鬥做研究,或是靠行尋找團隊,都是難以取代的優勢。
2021 年新思惟研究課程校友成績創下歷史新高,全年發表共 984 篇!其中超過一百位校友是人生第一篇 SCI 論文發表,且接近半數為住院醫師或實習醫師。校友成績證明,成功登上 PubMed 非難事,越早來上課越早見效。
關於外科系的研究課程,歡迎參考我們的《臨床研究與發表工作坊》,從統計內容到講師,都是針對外科領域所打造,有外科雜誌 editor 與 reviewer 角度分享、有限個案數相關的統計、survival analysis 統計製圖、如何有效回覆 reviewer 等不同主題。
對統合分析,或者個案報告、技術發表、文獻回顧等不同文體有興趣的朋友,我們也有相應的課程喔!主題不同,一樣高品質、一樣好口碑、一樣充實內容!
以下,一起來回顧當天學習的過程吧!

阻塞性睡眠呼吸中止症,是近年的研究熱點,除了打鼾令人困擾之外,呼吸中止也可能造成全身各器官短期或長期的缺氧,進而對健康造成嚴重影響。近年發展了相當多種不同的治療方式,蔡明劭醫師團隊,整合多年經驗,將這些不同的治療方式做了整理與介紹,包括他們的目標、意義與長短期效果。
而蔡醫師團隊,特別強調鼻部氣道的重要性,因為鼻呼吸如果不夠順暢,睡覺時患者會改用口呼吸,因為張口呼吸,解剖構造彼此的關係改變,對於整體呼吸道的阻塞與周邊塌陷,會更加惡化。所以,不只是口腔至呼吸道的多層次手術很重要,鼻腔的手術也必須一併考量,以增加整體治療效果。
當我們自己的臨床經驗豐富,且對於評估、分類、治療患者有成熟的想法時,就可以寫成文獻回顧,對學術社群貢獻教學意義,也同時是自己的臨床能力技術展示,是很棒的寫作主題。
恭喜蔡醫師!

對於慢性 B 型肝炎治療,entecavir (ETV) 是重要的抗病毒藥物,若經費充足,則多用原廠藥物治療,但在專利期結束後,各種學名藥會陸續出現,在經濟狀況較為拮据的國家,則會以學名藥為主。雖然原廠藥跟學名藥,號稱的成分都一樣,但因為製程不同,以及部分關鍵細節不同,多數時候我們會隱約認為,學名藥或許藥效較差。許伯格對這個議題很有興趣,於是有此研究。
研究回顧了單一醫學中心的患者,鎖定未治療過的慢性 B 型肝炎患者,接受原廠 ETV 治療兩年以上,然後轉換到同劑量學名藥 ETV 六個月以上的資料,共 175 位患者,並追蹤其偵測不到病毒的比例、肝功能、腎功能等。
結果發現,從原廠 ETV 換到學名藥 ETV,不管是效果或者安全性,都沒有差異。考量到兩者的價差不小,這樣的實際臨床經驗,將能提供第一線醫師更精準的決策依據。
恭喜許醫師!

使用機器學習,分析手術前的各種資訊,可以得到還不錯的術後死亡率預測力,甚至比過去的傳統量表 ASAPS 來得好。陳醫師團隊好奇,如果增加了臨床上的病例文字,並用自然語言處理,是否能夠增加更多有效的資訊,得到更好的預測力?於是有此研究。
作者們使用了 2016 到 2020 年的電子健康記錄,首先用深度神經學習 DNN 去跑,並與傳統的量表比較。接著,再將臨床文字萃取的資訊,合併做深度神經學習,稱為 BERT-DNN。預測力指標,則以 AUROC 與 AUPRC 來比較。
結果發現,BERT-DNN 比起 DNN,有更好的 AUPRC。而 BERT-DNN 比起羅吉斯回歸與 ASAPS 量表有更好的 AUROC。總結來說,BERT-DNN 對於使用術前資料預測手術風險的能力相當不錯。
恭喜陳醫師!

隨著近年期刊趨勢的改變,我們在課程設計上也做了調整,目前教學的內容,是以傳統紙本期刊與新興 OA 電子期刊都可以投稿的方式設計。在灰階的基礎上,做出美感與層次。
隨著講師助教們的協助,同學們紛紛用自己的滑鼠、在自己的筆電上,完成了 SCI 論文等級的圖表,相當厲害。
以下我們一起看看,那些差點得獎的細節,以及最終得獎兩位同學的作品!