作者：林口長庚醫院 楊紹宇 醫師
在 clerk 階段時尚不明顯，但當我成為一名 PGY 後，逐漸發現身邊的同學與同事已開始投入論文寫作，讓我感受到不小的壓力，也意識到自己在統計方法與數據分析方面幾乎是一片空白。
AI 固然是個好工具（甚至是好老師），但也正因為問它任何事情都能得到答案，反而讓人更困惑該從何切入、如何真正將它派上用場。以上種種疑惑，大致就是我報名這次工作坊的動機。
第一堂課由陳一銘醫師層層剖析論文的整體架構，從 Introduction 到 Discussion，該有什麼、不該有什麼，以及哪些地方可以導入 AI 語言模型的使用，目標是在喝完一杯咖啡的時限內完成文章布局。
其中，我覺得極具參考價值的是，老師始終從 Reviewer 的觀點出發。這項洞見不只存在於第一節課，而是後續每位老師也都以這個角度貫穿整天的課程。
作者：三軍總醫院 松山分院 護理部 田伊伶 護理師
在繁忙的臨床護理工作中，我們每天面對無數的病患與照護案例，這些珍貴的臨床資料往往蘊含著提升照護品質的關鍵線索。
然而，每當試圖將這些臨床發現轉化為學術論文時，我總是因寫作架構不清及統計方法生疏而卡關。即便手中已有初步整理的資料，卻常在下筆時感到迷惘：究竟該如何從紛亂的數據中，梳理出一條清晰的邏輯軸線？
此外，對於統計軟體操作的不熟悉，常常需要不斷向他人求助，也耗費許多時間與心力，甚至懷疑自己寫的文章是否會有期刊願意採用。
因此，我參加了本次《醫學論文與寫作工作坊》，期許能透過系統性的學習，解決我對研究架構的盲點，並真正掌握一套能應用於臨床小型研究的統計工具，將手上的資料轉化為具備實證影響力的文章。
作者：匿名
本次參與的主題為《醫學論文與寫作工作坊》，目的在於學習研究方法與軟體應用。透過一整天的密集課程，分別從論文評析的結構化能力，以及 MedCalc 軟體使用方法的實務操作切入，協助學員建立完整且有邏輯的研究思考路徑。
課程規畫涵蓋研究方法的基本概念、統計分析的整體流程，包括段落架構、圖表規劃、期刊選擇、團隊合作的注意事項，以及統計軟體工具的實際操作步驟，系統性地介紹給學員。
本次課程讓我對統計軟體使用的幾個關鍵觀念，有更清楚的理解。首先，在學習統計方法的過程中，是否真正理解分析背後的邏輯十分重要。軟體本身只是工具，若未先釐清研究問題、資料型態與分析目的，即使成功產出結果，也未必具有實際意義。
透過實際操作，講師帶領學員先檢視資料結構、確認變項屬性，再選擇合適的統計方法，而非直接套用既有指令或範例。此外，反覆比對輸出結果的過程，也幫助學員逐步熟悉操作介面。同時也提醒，各種統計軟體與分析方法皆有其限制，必須理解其適用情境，才能妥善應用。
作者：高雄醫學大學 學士後醫學系 張聲浩 同學
參加新思惟國際的《醫學論文與寫作工作坊》，對我而言不僅是一場知識學習的課程，更是一段深刻體驗「經驗傳承」力量的旅程。醫學這條道路本就漫長而艱難，而在學術研究與論文寫作的世界裡，更是充滿看不見的門檻與挫折。
這次工作坊最珍貴之處，不只是學到寫作結構或投稿技巧，而是感受到一代前輩將自己累積多年的臨床歷練與研究智慧，毫不藏私地傳遞給後輩，彷彿在黑暗中點亮一盞又一盞明燈，指引我們更穩健地向前走。
講師們誠實呈現過去跌倒的痕跡，他們他們談到他們曾經走過的陷阱，常見的錯誤，以及在一次又一次的投稿過程中，到可複製的解決方式，協助我們走在最短的捷徑上。
也正是在《醫學論文與寫作工作坊》中，講師們具體拆解了審閱者真正關心的是什麼、哪些回應方式容易踩雷，以及如何把審稿意見轉化為修正方向，讓原本令人恐懼的 revision 過程，變成可以被理解與應對的流程。
作者：奇美醫療財團法人奇美醫院 陳乃菁 護理師
相關文章：[快訊] 陳乃菁護理師團隊，關於居家照護環境下促進壓傷癒合之最佳左旋精胺酸劑量之研究，獲 Frontiers in Public Health 刊登！
回頭望去，這幾年像是一段長長的山徑。沒有標示，也沒有清楚的路線。日子在忙碌裡奔走，卻又在某些不經意的時刻，被一盞燈、一句話靜靜照亮。如今回想，那些看似瑣碎的片刻，竟都成了支撐我向前的伏筆。
2022 年的冬天，我走進新思惟的《醫學論文與寫作工作坊》。那陣子正忙著準備隔年的出國進修，每天像被時間追趕似的，把無數代辦事項塞進有限的日程裡。
但我心裡知道，有些課，是值得用一口氣賭上自己未來的。
課堂裡，蔡依橙校長談「帶狀與塊狀時間」時，我忽然明白，寫作不是等待一個大好的時機，而是願意在日常的縫隙裡，慢慢放進一點自己的心。
作者：佳里奇美醫院 心臟科 林裕民 醫師
相關文章：[快訊] 林裕民醫師與吳政彥營養師團隊，關於心房顫動患者發生輕中度缺血性腦中風後，早期與晚期口服抗凝血藥物比較之研究，獲 Medicine 刊登！
這篇研究的起點，其實很臨床。我在病房與急診最常被問到的，就是輕中度缺血性腦中風合併心房顫動時，口服抗凝藥到底該「多早」開始。傳統經驗法則提供的是一個安全的區間，但面對真正的病人，我總覺得我們需要更具體的實證。所以我決定用 TriNetX 來回答一個看似簡單、其實充滿細節的問題。
這也是我在《醫學論文與寫作工作坊》中學到的重要觀念之一，好題目，往往來自臨床的不確定感，進而產生這篇研究的必要性。因為這些都是來自第一線的臨床經驗，貼近真實、也最具實用價值。
資料進來的第一課，就是尊重「時間」。以處方啟動日對齊 time-zero、處理 immortal time bias、設定 landmark，是我在設計時，最花心力也最有收穫的部分。
其次是「誰跟誰比」。如果只是把早啟動與晚啟動粗略對照，幾乎可以預期兩組在基線風險就不一樣。我花了很多時間在傾向分數配對與權重（特別把住院次數、急診使用、腦中風照護路徑等變項納入），而且不只看配對後的 SMD，也反覆檢查平衡後的臨床合理性。
