問:投稿後卻被審閱者以收案太少為由退稿,我可以直接轉投其他期刊嗎?

 

 

QA101

 

 

問:校長好,我最近完成並進入投稿階段的論文,是 20 人和 20 人比較的研究,嘗試投稿至 MDPI 約 5、6 分的期刊卻遭到退稿。審閱者認為個案數太少,應該要收到 100 個左右再來寫會比較理想,但照收案速度推算,想達到這個數字要耗時五年。請問我該考慮其他集團的雜誌,嘗試投往還是 MDPI 較低分的期刊?

 

答:(蔡依橙)

 

其實這樣的數目,在同學的這一行裡算是不錯,不算是頂尖,但至少也有中上。不過你今天一開始就嘗試 MDPI 高分期刊,他當然會用高分的期刊標準去要求你,這樣的退稿意見還算公平。

 

 

轉投期刊前,審閱者的意見要加以說明。

 

如果要轉投 3 分左右的期刊,我認為是蠻有機會的,但是在轉投之前我們要做一件事,就是必須看清楚這個 5 分期刊,審閱者給你的意見是什麼,並且嘗試做些回覆。

 

針對這個回覆,並不一定是你一定要做到收 100 例,而是要說明為什麼沒有辦法做到 100 例,以及雖然你沒有做 100 例,但目前的 20 幾例為什麼依然值得刊登,然後把這樣的簡短回覆意見,寫進 cover letter 裡面。

 

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[快訊] 許智維醫師團隊,關於 Zuranolone 治療憂鬱症的成效與安全性之統合分析,獲 eClinicalMedicine 刊登!

 

 

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文章介紹

 

近年來,全球憂鬱症患者數量逐漸攀升,抗憂鬱藥物也在治療中扮演著重要角色。然而,有許多患者對現有的抗憂鬱藥物反應不佳,影響到他們的生活品質和社交功能。為了應對這個趨勢,臨床急需更有效的治療方法。

 

Zuranolone 自 2017 年以來一直作為新型抗憂鬱藥物進行開發,近期的隨機對照試驗(RCTs)探討 Zuranolone 的治療成效,特別是針對產後憂鬱症的族群,顯示出這種藥物能在神經系統中發揮作用,可以改善憂鬱和焦慮症狀,同時也記錄一些副作用。

 

因現有研究尚未對 Zuranolone 的成效和安全性做統合,許智維醫師團隊透過系統性回顧,先檢視有關 Zuranolone 的相關研究,再進行統合分析。研究一共收錄七個隨機對照試驗,納入 1789 名患者;主要結果是改善憂鬱症狀,次要結果包含對憂鬱的反應和緩解率、焦慮症狀的改善、副作用等等。此外,還對一般憂鬱症、產後憂鬱症進行子群體分析,以及劑量反應的統合分析,來觀察劑量和成效之間的關係。

 

研究結果顯示,使用 Zuranolone 在治療憂鬱症方面表現良好,患者不僅減輕憂鬱症狀,增加反應率和緩解率,同時焦慮症狀也得到改善;但是,若使用超過 30 毫克的劑量,副作用也相應增加。考慮到治療效果和副作用,每日 30 毫克是較為適當的劑量。

 

許智維醫師團隊的研究以客觀的科學數據,驗證新型抗憂鬱藥物 Zuranolone 是能夠提高治療效果,並為那些現有治療方案反應不佳的患者提供了一個新的治療選擇。

 

 

恭喜許醫師!

 

在學術路上,回應審閱意見是發表前的必經過程。然而,有時候一不小心說錯話,可能成為拒稿的最後一根稻草。這支影片將帶你深入探討,為何在回覆審閱意見時「一定要」避免無禮用詞!

 

 

 

 

論文寫作 / 臨床研究 / 統合分析

 

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問:喜歡的主題、累積多年的資源,沒辦法登上 Q1 期刊,升等路上相對弱勢,怎麼辦?

 

 

QA100

 

 

問:我目前是助理教授,準備要升副教授,往教授邁進。喜歡做的主題,累積了很多年資源,但在這個領域,卻沒有辦法登上前 10% 或前 15% 的期刊,在升等上非常弱勢,該怎麼辦?

 

答:(蔡依橙)

 

我的建議是,到了這個階段,就不是你喜歡做什麼研究就做什麼研究的狀態了。因為前 10% 的頂尖期刊,它的本數有限,所收的文章有限,期刊雜誌社也需要為它的 Impact Factor 負責,所以他們在挑選的主題是非常有限的。

 

我建議同學可以先鎖定你要升等所需要登上的這些期刊,鎖定個幾本,把它過去一整年的目錄,也就是所謂的 table of contents 全部看完,你就會知道哪些主題是熱點主題,而哪些是在你的實驗室、手中有的資源,或是比較有興趣的領域,是你可以做的主題。

 

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[快訊] 許智維醫師團隊,使用機器學習預測病人血清中 VPA 濃度的研究,獲 Journal of Affective Disorders 刊登!

 

 

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文章介紹

 

許智維醫師團隊研究利用機器學習模型,從醫院的研究資料庫中,獲取了 2002 年至 2019 年的醫療記錄,建立模型去預測病人血清中 valproic acid(VPA:治療憂鬱症的常用藥物之一)的濃度。模型可以預測 VPA 濃度是否在治療有效範圍的(1–50 μg/ml 或 51–100 μg/ml),也可以估計出更精確的濃度數值(連續值預測)。

 

模型訓練是使用 5142 筆血液樣本,並在 644 筆獨立樣本上進行了測試。發現在二元分類結果方面達到了 0.80 – 0.86 的平均準確度,而在連續變數的預測準確度則介於 0.72 – 0.88 之間。

 

與較高血清 VPA 濃度相關的十大特徵包括:更高的最近一次 VPA 劑量和每日劑量、患有雙極性疾患或思覺失調症診斷、血清白蛋白、鈣離子、肌酸酐升高、血小板減少、白血球百分比較低、紅血球分布寬度變異係數百分比較低。

 

透過 12 項主要關鍵特徵(佔總特徵數的 10%)建立的簡化模型,其預測準確度與使用全部特徵的模型相近。這表示,模型如果在加上外部測試數據進行驗證,可能可以在醫院系統中,用較少參數實作。

 

許醫師團隊認為,機器學習模型是有潛力整合真實世界的數據並預測 VPA 濃度,在臨床中為減少對血清頻繁監測的需求,進而提升病人護理品質。

 

 

恭喜許醫師!

 

論文的標題要怎麼寫才能吸引審閱者的目光?如何判斷自己的論文可以投到幾分的期刊?來聽聽陳一銘醫師怎麼說。

 

 

 

 

 

論文寫作 / 臨床研究

 

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[快訊] 樊乃嘉醫師團隊,關於曝露於有釩、錳的環境中對年幼兒童肺功能的相關性研究,獲 Ecotoxicology and Environmental Safety 刊登!

 

 

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文章介紹

 

暴露在有金屬的環境中,對健康結果、呼吸健康等的相關性已有許多研究證實。但年幼兒童暴露於這樣的環境,對肺功能影響的研究仍然非常少。

 

樊乃嘉醫師團隊想要探討兒童暴露在有金屬的環境中,對肺功能的影響。共有 1488 名年齡 5 至 8 歲的兒童參與 LIGHTS(Longitudinal Investigation of Global Health in Taiwanese Schoolchildren),測量尿液樣本中的釩、錳、砷、鎳、鎘,並進行肺功能測試。

 

調整相關因素後,尿液中釩的濃度與用力呼氣肺活量(FVC)、用力呼氣 1 秒量(FEV1)、FEV1 / FVC 比、尖峰呼氣流速(PEF)和用力呼氣中段流量(FEF25–75)呈負相關。尿液中錳的濃度與 FVC、FEV1、PEF 和 FEF25–75 也呈負相關。

 

分層分析顯示,在煙草煙霧環境中暴露的兒童,尿液裡釩和錳的濃度與肺功能參數呈現負相關。然而,研究未發現尿液中砷、鎳和鎘的濃度與肺功能之間有顯著相關。

 

樊乃嘉醫師團隊的研究提供新的證據,顯示釩、錳與兒童的肺功能呈現負相關。兒童暴露在釩、錳的環境中對肺功能的影響非常顯著。

 

 

恭喜樊醫師!

 

投稿後,對於研究的資料不盡完美,revision 要怎麼應對,如何讀懂審閱者的要求?來看看講師的建議:

 

 

 

 

單變項的 p 值小於 0.2 也可以放到多變項嗎?這樣不會放寬標準太多嗎?來看看講師的建議:

 

 

 

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