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。

從寫作架構到統計實作，一步步拆解盲點。

講師以「寫作架構重組」、「圖文排版要點」、「選刊與投稿策略」三大主軸，層層說明寫作要點與實際案例。在寫作策略上，講師強調 Introduction 不應是流水帳式的背景堆疊，而應「由期望的研究結果直接破題」，清楚點出「為什麼需要這份研究」。

我們必須在短短一兩句內說明研究的重要性，強調未知領域或點出既有文獻的矛盾，以此勾住審閱者的目光，而非僅羅列住院天數或經濟效應等空泛數據。

MedCalc 居然這麼好用！

而課程中最核心、也最實用的環節，莫過於 MedCalc 統計軟體的實際操作與圖表製作。講師帶領我們從最基礎的資料檢視開始，反覆強調「在決定統計方法前，先做常態檢定」的重要性。針對研究中常見的小樣本（n < 30）特性，講師也詳細說明如何利用 MedCalc 快速執行 Mann-Whitney U test 或 Kruskal-Wallis 等無母數分析。實際操作後，我發現 MedCalc 的介面直觀、運算高效，大大降低了我面對複雜統計公式時的焦慮。

在進階分析方面，課程也涵蓋 Logistic Regression，教導我們計算 Odds Ratio（OR）與 95% 信賴區間，並建議先進行單變項篩選（p < 0.2），再進入多變項分析，建立一套標準化且可重複的分析流程。更重要的是，現代期刊高度重視圖表的直觀性與個體差異。在 MedCalc 的繪圖練習中，我學會捨棄單調的直方圖，改以更能呈現數據分佈細節的「盒鬚圖」與「點圖結合 Error bar」。特別是在小樣本數時，點圖能清楚呈現每位受試者的數值落點，不僅符合頂級期刊對透明度的要求，也讓原本枯燥的數據瞬間變得立體。

講師同時細心提醒多項排版細節，包括字體選擇、XY 軸最大值的設定、內在一致性的維持，以及絕對不可為了追求顯著性而調整邊條數值等研究倫理規範。此外，課程也與時俱進地探討 AI 在學術論文撰寫上的應用，示範如何運用語言模型進行文章潤飾或英文編修，成為寫作上的有力輔助。

面對統計與寫作，這次我不再害怕！

感謝新思惟國際精心籌辦此次工作坊，透過講師深入淺出的講解與 MedCalc 的實際操作，我不再將統計視為寫作的障礙。未來，我將嘗試應用此次所學的統計與繪圖技巧，重新分析過往的照護資料，期許能從小型 cohort study 開始，逐步撰寫出邏輯清楚、圖表精美的學術文章，並謹記選刊策略與尋求指導的建議，將研究成果真正回饋於臨床照護品質的提升。

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