接受或退稿?統計圖表與排版,超重要!

 

 

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Reviewer 通常開始看文章的前 5 分鐘,就已經大致決定一篇文章他要給機會 revision 還是要退稿 reject。

 

這讓你覺得很訝異嗎?如果你問過許多很積極在回饋學術社群幫忙審稿的人,就知道這樣的數字,可能還是高估的。

 

 

願意幫審閱的學者們,是在做社會服務。

 

為什麼會這樣呢?因為絕大多數的審閱,都是無償的回饋社群,只有少數的出版社還提供日後投稿的出版費抵用券,但絕大多數的期刊都沒有提供任何的實質回饋,所以幫忙審閱的這些學者們,是真的在做社會服務。他們願意幫忙,但也希望能夠快一點做完。

 

目前的傳統學會期刊,如果有個兩三分的,接受率就已經在 20% 以下了。也就是說,他收到任何一篇文章要審的時候,有八成的機會,這篇文章是被退稿的,只有兩成的機會有可能考慮接受。

 

所以,審閱者一開始一定是先找到一些蛛絲馬跡,篩選出稿件品質不到 80 百分位的,然後找幾個理由寫一寫,就把它退掉,只有剩下的那最強 20 百分位被考慮的,他才會認真地讀一下內文,並給予一些讓稿件變得更好的改進建議。

 

 

如何避免圖表與排版看起來外行?

 

審閱開始 5 分鐘內就被放棄的那 80% 的論文是怎麼回事呢?通常是稿件排版看起來犯了很多初學者錯誤,以及圖表看起來就是學術界的外行人。學術上有點成績並且願意回饋的審閱者們都知道,如果連圖表都做不好、排版都搞不定的話,稿件本身有嚴肅科學內容的可能性是非常低的。

 

同樣的科學內容,光只是呈現的方法不一樣,最後得到的審查結果就會不一樣。你可能會抗議「這不科學」,是的,這真的不科學,但卻很真實。

 

這很像我們應徵工作,接受面試時,你的衣著、你的談吐、你的履歷、你的臨場反應,都不是你這個人的全部。但現實世界就是根據這些資訊,快速的去評估是否要錄用。

 

為了協助各位度過困境,這堂課我們將從文獻分析、視覺心理、閱讀行為的角度,直接回答「我該怎麼準備我的稿件排版與圖表設計,才能最大化被接受的機率?」這個困難的問題。

 

你總要先通過第一關,讓人家把我們的稿件放進會考慮的 20% 那堆裡,才有機會讓自己的科學內容被仔細審視。這堂課就是要教你,想辦法至少讓自己長得像那前 20% 的好稿件,得到公平審閱的機會。

 

 

 

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活動內容

 

 

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正確使用 AI:輔助論文撰寫,不犯愚蠢錯誤!

 

 

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錯有千百種,最好寫法只一種。

 

作為資深的論文指導者,每年看著許多新手的稿件,深感錯誤的方法有千百種,但實際上,最好的寫法只有一種。與其我們去指出一千種錯誤,不如直接告訴你最好的寫法,從照做開始。這堂課,就是要與你分享「最好的寫法」。

 

這個「最好的寫法」,是陳一銘醫師與蔡依橙醫師,以合計超過三百篇的投稿經驗,以及數百篇的國際期刊審閱經驗,歸納而成。清楚簡潔,更重要的是,非常容易遵循。

 

有人說,寫論文要靠「靈感」,這其實是錯的。經由我們的架構歸納,即使沒有靈感,你都能一段一段的完成您的文章。由有經驗的人,教你如何把工作切細,並逐步完成。讓你不用得在清心寡欲、齋戒沐浴後才能動筆,讓你即使利用零碎時間一段一段的寫,也不會偏離主題。

 

 

AI 不會幫你思考,你的想法才是最重要的價值!

 

在學術寫作上最重要的是,你要知道自己「想寫什麼」。英文不夠好、用詞不優美、文法怕犯錯,這些都沒有關係。後面這些技術性的東西 AI 可以幫你搞定,而且免費版的就可以。

 

但你要知道自己想寫什麼,四大段落、十六小段該寫什麼、又不該寫什麼?以及常見的錯誤是什麼?這些都避開之後,不管你寫的是中文或中英文夾雜的初稿,AI 都可以幫你處理成流暢的的英文。你有明確的內容、有專業上的細節,AI 會是你的好工具。

 

然而,最近越來越多的大學老師在抱怨,學生們雖然廣泛使用各種 AI 工具來做報告,雖然交報告速度變快了,但敷衍到令人生氣的報告卻更多。

 

 

AI 怎麼用,才不會惹怒老師和 reviewer?

 

對於學有專精的大學老師,或者是醫學期刊的審閱者來說,使用 AI 生成出來的文字內容是很容易辨認的。當他們意識到這是 AI 生成的內容後,會感到敷衍、沒誠意,就不會有很好的印象,甚至會退回要求重寫。如果你今天在學術論文寫作上不當使用 AI 來寫作,就會反覆得到 reject 的結果,浪費掉自己半年一年以上的時間。

 

因為 ChatGPT 或是其他大型語言模型,是由全人類公開的知識去訓練的,所以當他面對專精領域的細節時,由於訓練資料不足,會選擇使用浮泛的語言混過去,讓他生出來的東西,看起來像一篇有模有樣的報告,但內容並不專業,不是胡扯就是亂聊,文字流暢但沒有重點,甚至有誤。

 

因為學生或投稿初學者,沒有能力去鑑別浮泛亂講跟專業論述,所以會把這樣的東西交出去。但老師與專業學術從業者,一看就知道這個很糟糕。

 

AI 工具大量出現的時代,人類最核心且無法取代的價值,就是知道自己「想」寫什麼、知道自己「該」做什麼。除了學術寫作的核心之外,如何正確使用 AI 工具來輔助寫作,也是這堂課的重點之一喔!

 

 

 

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活動內容

 

 

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今天學什麼:協助你知識吸收更有效率的介紹

 

 

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課程開辦至今已經超過十年,這十年來,國際學術界也持續的在變化,我們也不斷的在每個梯次間做各種適應調整,協助所有來到這裡上課的新同學,能以最快速度,讓自己的學術生涯起飛!

 

 

先讀一遍地圖再出發

 

面對一整天的學習之前,如果能夠用五分鐘時間,先理解整天課程的設計架構,為什麼這樣設計?這樣設計對吸收為什麼有效?以及它們彼此之間的連貫性與相關性,對於最終的學習成效會有很大的幫助。

 

尤其是我們今天要進入的是一個非常大的領域,學術寫作發表大家都略有聽說,但要能夠突破既有的困境,就需要用新且有效的課程設計。

 

 

寫出一篇屬於自己的論文,核心關鍵是什麼?

 

我們都能理解,大家在晨會或者研究所或者醫院學校的學術演講中,或多或少都聽過關於學術寫作的各種面向,但要能夠把這些技術串起來,並且真正寫出一篇屬於自己的論文,那個「核心」還是要我們自己去想辦法長出來的。

 

今天的課程,就是要協助各位長出這個核心。有了最核心的能力,包括:統計製圖、稿件排版、四大段落寫作,你就能迎接各種挑戰。不管是自己找題目來寫,還是指導老師給你的資料,都能從資料開始,探勘、統計、製圖,然後生出一份初稿。

 

 

老師只給資料,自己就能跑統計找出顯著發現!

 

互動實作的統計主題,我們打造了一個讓人能身歷其境的實作主題,協助大家更好理解,做臨床研究時,該收集哪些數據,才能經由簡單的分析,就看出不同的意義。

 

各位不只會做到怎麼操作統計軟體,我們還帶入了如何探勘資料、思考主題與切入點,還有數據視覺化的概念。讓你不管遇到怎樣的資料庫,都有能力跟著自己的好奇心,去找找看有什麼有趣的細節,值得自己來寫。

 

當天上課學會,日後就能應用,祝各位成功學術起飛!

 

 

 

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活動內容

 

 

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指導教授提供方向與資源,我從可行性出發找到研究賣點。

 

作者:科羅拉多大學 醫學院 感染科 邱家佑 醫師

相關文章:[快訊] 邱家佑醫師團隊,關於真菌誘發的血噬性淋巴組織細胞增生症之文獻回顧,獲 Journal of Fungi 刊登!

 

 

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學術會議的偶遇,從指導教授那裡抓住合作機會。

 

2024 年 9 月,我去參加黴菌雙年會的會議,遇到了在 MD Anderson 指導我發表過兩篇論文、專門做黴菌感染的教授。跟他打招呼的時候,他主動告訴我,他現在腦中有一個 review article 的點子,如果我有興趣,會議結束後 email 給他。於是我跟他聯絡,他告訴我這個主題,讓我思考可行性。

 

MD Anderson 文獻查詢的圖書館專員,在我提供關鍵字之後,一天就給我文獻的 Excel 檔案,共有 2000 多篇,我剛開始排查就發現 2022 年已經有人發表了噬血症候群(Hemophagocytic lymphohistiocytosis; HLH)在 HIV 的病人身上,雖然那一篇研究並不是專門針對黴菌,但是 subgroup analysis 裡面已經有列出黴菌感染誘發的病人。

 

 

反向思考,找到研究賣點。

 

我跟指導教授 email 討論,既然人家做過 HIV 的族群,那我就反過來做另外一半 non-HIV 的族群,所以又讓文獻查詢的圖書館專員在排除 HIV 之後重新給一次文獻,共有 1000 多篇。我花了一個月的時間,最後從 98 篇文章找出 116 個病人做討論。

 

我分析這 116 個病人的特性,包含:HLH 的診斷與治療、黴菌感染的診斷與治療,還有他們的預後。因為有 1000 多篇文獻,所以還加碼製作了幾個表格,分別是 HLH 被黴菌感染誘發的比例在 HIV 和 non-HIV 族群,還有整理文獻上根據不同誘發因子引起 HLH 的預後。雖然這些加碼的圖表並沒有直接反映在這篇文章的標題上,但是我相信這篇文章對於這個領域算是一個很好的回顧。

 

當初如果沒有指導教授給我這個題目,以我自己的臨床經驗跟敏銳度,是絕對不可能想出這個主題。在指導教授給予的資源下,我也不用自己收集文獻,而且重點是 MD Anderson 文獻查詢專員回覆的時間很快,像是我 9 月要資料,花了 3 個月寫完,然後 12 月又要求搜尋這 3 個月內的文獻以免有疏漏,都是在一天內得到回覆。

 

這一篇的投稿相對順利,因為關於黴菌感染的雜誌沒有很多,一開始就投 MDPI 旗下的 Journal of Fungi,在審閱三週之後,兩個審閱者都給予 minor revision,簡單回覆之後就能刊出。

 

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[快訊] 邱家佑醫師團隊,關於真菌誘發的血噬性淋巴組織細胞增生症之文獻回顧,獲 Journal of Fungi 刊登!

 

 

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文章介紹

 

邱家佑醫師團隊深入探討了非 HIV 患者中,因侵襲性真菌感染所引發的吞噬性淋巴組織細胞增生症(血噬症候群)。研究團隊徹底蒐集截至 2024 年 12 月的相關醫學文獻,發現這類病例的發生頻率約為 9% 。

 

在 16 篇研究文獻中,共記錄 116 例可分析的臨床案例。其中超過半數(53%)發生在免疫功能低下的患者身上。這些侵襲性真菌感染多半已擴散到全身(76%),其中以組織漿菌最為常見(佔 51%)。值得注意的是,大多數病例中(78%),真菌感染與血噬症候群幾乎同時被診斷出來。

 

在這些病例中,患者的 30 天存活率為 64%。值得一提的是,這些病例在患者特徵、治療策略以及最終治療結果等方面存在相當大的差異性。

 

整體而言,這項研究提醒醫療從業人員,對於免疫功能較弱的患者,應特別警戒侵襲性真菌感染可能引發的血噬症候群,並及早進行診斷與治療。

 

 

恭喜邱醫師!

 

Review article 的論文結構和 original article 一樣嗎?寫作上有什麼要注意的地方?來看看講師的建議

 

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[快訊] 黃暉凱醫師團隊,研究 SGLT2i 與第二型糖尿病患者腎結石風險之統合分析,獲 Diabetes Research and Clinical Practice 刊登。

 

 

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文章介紹

 

腎結石是一種常見的泌尿系統疾病,會導致劇烈疼痛,甚至影響腎功能,而糖尿病患者的腎結石風險又比一般人更高。因此,黃醫師團隊希望了解新型降血糖藥物(SGLT2i),否能降低糖尿病患者罹患腎結石的風險。

 

黃醫師團隊利用 TriNetX 研究資料庫,篩選出 2015 年至 2023 年間,罹患第二型糖尿病且開始使用 SGLT2i 的成年病人,並將他們與使用其他糖尿病藥物(DPP-4 抑制劑與 GLP-1 受體促效劑)的患者進行比較。研究涵蓋約 50 萬名患者,並進行長達五年的追蹤,以評估新診斷出的腎結石發生率。

 

結果發現,與 DPP4 抑制劑使用者相比,服用 SGLT2i 的病人,罹患腎結石的風險降低了14%;與 GLP-1 受體促效劑使用者相比,風險則降低了10%。

 

統合分析的結果,也支持 SGLT2i 能降低腎結石風險的結論,顯示 SGLT2i 可能不僅能幫助控制血糖,還能減少腎結石的發生。

 

黃醫師團隊認為,這項研究的發現,對於需要選擇糖尿病治療藥物的醫師與患者來說,是一項重要的參考資訊。SGLT2i 或許能在控制血糖的同時,額外降低腎結石風險,提供雙重好處。

 

不過,研究仍有其限制,例如無法確保所有患者都確實按時服藥,且仍需進一步的臨床試驗來確認其機制與長期影響。未來若能有更多針對腎結石預防的研究,將有助於醫療決策與患者健康管理。

 

 

恭喜黃醫師!

 

收集到的資料很多,「我要寫成一篇超大的論文,還是我要切一小段切一小段?」這是很多研究者,在漫長的研究人生中,總會遇到的困擾。怎麼讓文章呈現的相對精彩,點擊連結看看講師怎麼說!

 

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