從論文發表到個人品牌,專業全面升級的關鍵就在這!

 

作者:成大醫院 影像醫學部 王博 醫師

相關文章:[快訊] 王博醫師團隊,關於術前磁振血管造影對於難治型肌肉骨骼疼痛之經動脈栓塞治療加值效益之研究,獲 Frontiers in Medicine 刊登!

 

 

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在快速變化的醫學領域中,持續學習和專業成長是每位醫療工作者不可或缺的部分。然而,我發現自己在某些關鍵技能上仍有不足,尤其是在研究和發表方面。因此,我決定積極參加多個由新思惟主辦的專業工作坊,這些經驗不僅幫助我提升關於「疼痛治療」的個人品牌,也為我的研究成果奠定堅實的基礎。

 

 

三個研究工作坊,拓展了我的學術之路。

 

首先,我參加了《臨床研究與發表工作坊》以及《醫學論文與寫作工作坊》,這兩次課程深入探討了臨床研究的設計、數據收集及分析方法,以及如何有效地撰寫和發表學術文章。

 

課程內容涵蓋了從論文架構到期刊投稿的各個方面,讓我能夠將自己的研究成果轉化為學術文章,並順利發表於國際期刊上。這些技能不僅增強我的研究能力,也提升我在學術界的聲譽。

 

在這些課程中,我特別受益於講師提供的實用建議,例如:如何選擇合適的期刊、如何進行文獻回顧,以及如何撰寫引言和討論部分。這些技巧使我在撰寫論文時更加自信,也讓我能夠更清楚地表達自己的研究觀點。

 

除了自身關於「微細動脈栓塞止痛術(TAME)」的原創論文發表完外,也能帶領住院醫師學弟妹發表 TAME 相關的個案報告以及技術報告,讓他們拿到升主治醫師的門票。

 

由於兩個研究工作坊令我收穫良多,接著我又參加了《統合分析工作坊》的課程,想進一步了解數據整合和分析的重要性。未來如有機會,計劃與同儕一起合作發表統合分析論文,增加自己的研究產線。

 

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發表於 20190901 (日) 第十五梯次, 共享榮耀 | 已標籤 , , , , , , , , , | 從論文發表到個人品牌,專業全面升級的關鍵就在這! 已關閉迴響。

[快訊] 王博醫師團隊,關於術前磁振血管造影對於難治型肌肉骨骼疼痛之經動脈栓塞治療加值效益之研究,獲 Frontiers in Medicine 刊登!

 

 

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文章介紹

 

「經動脈微栓塞治療」(TAME)是一種微創手術,專門用來治療慢性肌肉骨骼疾病。不過在進行這種治療之前,必須先找出病灶處的血管分布情況,是個不小的挑戰。

 

雖然 MRI 是診斷骨骼肌肉疾病最常用的工具,但一般的掃描並不包含血管造影。王博醫師團隊特別採用了一種叫做「動態顯影磁振血管造影」(DCE-MRA)的新技術,這種掃描方式不但可以看到病灶部位的血管增生情況,還能清楚顯示周邊的血管分布。

 

研究團隊總共觀察了 6 位病人,他們分別有不同的疼痛問題,包括肩膀關節沾黏、斜方肌痛、網球肘合併高爾夫球肘、膝關節退化、截骨手術後的頑固性膝關節痛,以及足底筋膜炎。每位病人在接受 TAME 治療前,都先進行了 DCE-MRA 掃描。

 

透過 DCE-MRA,臨床上成功地在所有病人的病灶處觀察到血管增生的情況,也能清楚掌握周邊血管的分布狀況。這些影像資訊和後續手術時的血管攝影結果完全吻合。而所有病人在接受 TAME 治療後,疼痛都獲得明顯改善,而且沒有任何併發症。

 

統計顯示,病人的疼痛指數有顯著下降。其中有 2 位病人在治療 6 個月後再次接受 DCE-MRA 檢查,發現血管增生的情況確實大幅改善。

 

這項研究證實,DCE-MRA 掃描對於 TAME 治療的術前評估非常有幫助。它不但能幫助醫師清楚了解病灶的血管分布,還能避免手術風險,讓治療效果更好。

 

 

恭喜王醫師!

 

收到 major revision,要改還是不改?會不會花力氣改了之後還是被退稿?來看看講師的建議:

 

 

 

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[快訊] 許智維醫師團隊,關於魯拉西酮用於雙極性鬱期患者的療效與耐受性之系統性回顧與劑量反應統合分析,獲 BMJ Mental Health 刊登!

 

 

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文章介紹

 

許醫師團隊研究探討了魯拉西酮(Lurasidone)在治療雙極性鬱期患者的最佳劑量,並深入分析其在療效、耐受性以及代謝與內分泌方面的表現。這篇研究回顧了截至 2024 年 8 月的相關文獻,整理了 5 項隨機對照試驗的數據,這些試驗總共涵蓋了 2032 名患者,治療時間平均為 6 週。

 

結果顯示,每日 40 至 60 毫克的魯拉西酮劑量,對於改善患者的憂鬱症狀、焦慮情緒、整體臨床狀況以及生活功能有明顯效果。尤其是每日 50 毫克的劑量在減輕憂鬱症狀方面表現突出,患者的情緒穩定性和生活品質皆有顯著提升。不過當劑量超過 50 毫克時,副作用風險開始增加,例如胃腸不適或嗜睡現象更為常見,但值得注意的是,劑量的升高並沒有導致患者出現更多的躁狂發作或自殺行為,中途停藥的情況也沒有明顯增加。

 

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發表於 20170618 (日) 第十梯次, 共享榮耀 | 已標籤 , , , , , , , , , | [快訊] 許智維醫師團隊,關於魯拉西酮用於雙極性鬱期患者的療效與耐受性之系統性回顧與劑量反應統合分析,獲 BMJ Mental Health 刊登! 已關閉迴響。

問:期刊也有歧視鏈,新手想起步怎麼投?

 

 

 

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答:(蔡依橙)

 

 

期刊歧視鏈,OA 在下層?

 

臺灣這幾年掀起一波針對 OA 期刊的歧視,尤其是 MDPI 跟 Frontiers,我經常講,這兩家其實在 OA 期刊裡面算是很好的。有很多名氣更小,操作上爭議更多的 OA 出版社,甚至是傳統出版社。這是另一個故事,我們改天再聊。

 

資深的老師、成就很高的學者們會認為,高分的傳統期刊才是優質標的,低分的看不上眼,OA 的就算高分,他們也覺得不入流,甚至認為學生去登那些,有損學術形象。

 

但作為新手,你最重要的是盡快讓自己的履歷有文章列表。「有」永遠比「沒有」好。

 

所以,就算你登 MDPI 或 Frontiers 作為起步,根本就沒什麼好丟臉的。說老實話,有在投稿的人都知道,這兩家現在很不好投,連教授級的都常被退得七葷八素。

 

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[快訊] 黃國揚醫師團隊,運用人工智慧模型提升拔管成功率之研究,獲 Frontiers in Computational Neuroscience 刊登!

 

 

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文章介紹

 

重症病房有許多病人需要插管接上呼吸器來維持生命,但拔管過早,可能讓病人無法順利呼吸,需再次插管,大幅增加死亡風險;若拔管過晚,則會拖延病人的康復,甚至引發感染等併發症。

 

黃國揚醫師團隊嘗試運用人工智慧(AI)技術分析病人狀況,幫助醫療團隊準確判斷拔管的時機。他們蒐集 2015 年到 2020 年,289 名台灣病患的呼吸數據,並將這些數據輸入人工智慧系統進行分析,測試了三種深度學習模型:RNN(循環神經網路)、LSTM(長短期記憶模型)、GRU(門控循環單元模型)。

 

研究結果顯示,GRU 模型結合 Tanh 的啟動函數,在所有測試中表現最佳,尤其是在每 30 秒平均化數據下,模型能更好地捕捉病患的狀態變化,準確率達到 94.44%。相較於其他人工智慧模型,GRU 模型運算速度更快且效能穩定,更適合應用在臨床實際環境中。

 

有了人工智慧輔助的拔管預測方法,醫療團隊能更有信心決定何時拔管,減少不必要的失敗風險,讓病患與家屬更安心。

 

 

恭喜黃醫師!

 

想依照老師的建議,用更好的文稿編排方式呈現自己的論文,但期刊偏偏又有一大堆規定,到底該不該遵循呢?在這支影片中,吳爵宏醫師會分享自己實際投稿的經驗,徹底解答你的疑慮。

 

 

 

 

臨床研究 / 論文寫作

 

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發表於 20140705 (六) 第一梯次, 共享榮耀 | 已標籤 , , , , , , | [快訊] 黃國揚醫師團隊,運用人工智慧模型提升拔管成功率之研究,獲 Frontiers in Computational Neuroscience 刊登! 已關閉迴響。