早上大家才剛安裝完統計軟體 MedCalc,到了中午開始實作時,已經有了一些基本概念,再加上老師們的引導,下午 2 點時大家都成功製作出了各種統計圖表,甚至包括 ROC curve 與 survival analysis。
現在,讓我們一起看看大家的作品中還有哪些細節可以改善,並頒發兩份特別出色的獎項!
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本課程以發表為導向、實戰作核心,提供最佳的助力,無論是資深研究者,或者新進初學者,都能搬開研究路上的大石,突破學術困境。讓各位學術起飛更為順遂,是我們持續努力的目標!
感謝各位給籌備團隊的匿名回饋,各項分數都在 4.82 以上,單堂分數最高達到 4.91 分,謝謝大家的肯定。
這次報名的同學們,有以下特色:
關於內科系的研究課程,歡迎參考我們的《醫學論文與寫作工作坊》,從統計內容到講師,都是針對內科領域所打造,入門稿件寫作與準備要訣、內科論文常用的 5 種統計法,一樣會讓你親手畫出數據圖、投稿期刊選擇策略、研究計畫申請、甚至連寫論文的時間規劃安排,通通都有。
對統合分析,或者個案報告、技術發表、文獻回顧等不同文體有興趣的朋友,我們也有相應的課程喔!主題不同,一樣高品質、一樣好口碑、一樣充實內容!
來到工作坊上課,不但不會感到無聊疲累,還覺得內容易懂好吸收,好多學員參加論文課程,也對講師上課簡報感到驚喜,為什麼新思惟的簡報跟演講可以如此清楚有效的傳遞知識呢?如果你想知道好簡報的秘訣,歡迎參考以下兩種工作坊。
關於課後在寫作過程中遇到的問題,專屬於新思惟工作坊校友的線上 Office Hour,開辦囉!
上過研究課程的歡迎來問研究,上過簡報課程的可詢問簡報問題,上過統合分析課程的歡迎提出統合卡關的地方,上過個人品牌的可問個人品牌。生涯發展問題則不限工作坊課程都可以問。
以下是參加者們的匿名手寫回饋,每一份鼓勵,都是我們前進的動力;每一條建議,也將出現在我們的檢討會議,研究如何改進。
謝謝您,我們會繼續努力!
本研究建立一個 6 個月的機器學習預測模型,用於預測第二型糖尿病成人患者,初始估計腎小球過濾率(eGFR)≥ 60 mL/min/1.73 m2 的急進性腎臟疾病風險和對腎臟科的轉診需求。
徐佳鈿醫師團隊從電子病歷中提取患者和醫療特徵,並將病例分為訓練 / 驗證和測試數據集,根據三種演算法 logistic regression、random forest、extreme gradient boosting (XGBoost) 開發和驗證模型。團隊還使用軟投票分類器(soft voting classifier)的集成方法來分類轉診組。
結果發現 XGBoost 模型在轉診組中具有更高的準確性和相對較高的精度,但 logistic regression 與 random forest 模型具有更高的召回率。集成投票分類器在準確性、AUROC 和轉診組中的召回率方面相對較高,優於其他三種模型。團隊還發現更明確的目標定義可以提高模型的性能。
機器學習類的論文,標準做法就是像這樣,分成訓練跟驗證,並且試著去建立一個模型,預測一件之前並不好預測的事情。作習慣臨床研究的人,比較熟悉 logistic regression,但機器學習因為可用的參數變化更為複雜,往往能輕易超越 regression 所能到達的境界。
恭喜徐醫師!
早產兒視網膜病變(ROP)是全球兒童失明的主要原因之一,主要是血管增生過度造成。過去學界焦點多集中在血管生成途徑上,但本篇文獻回顧也希望指出炎症反應對 ROP 病因的重要性。
吳柏毅醫師團隊詳細介紹了與 ROP 致病過程相關的細胞激素,並說明了它們的特點和作用。
回顧並整理後發現,調節缺氧誘導因子、補充胰島素樣生長因子、促紅細胞生成素及其衍生物、多不飽和脂肪酸、抑制分泌顆粒 III 等治療方法可以抑制失調的視網膜血管生成。近年來,腸道微生物群、非編碼 RNA 和基因治療等,這些新興治療方法也可以用於治療 ROP。
在閱讀一個新領域時,若能在搜尋與理解文獻時,順道寫成 narrative review,並由團隊資深長輩指導脈絡與洞見,對團隊的發表資歷也是很不錯的貢獻,也讓醫學界讀者有更好的資料能入門,利人利己!
恭喜吳醫師!
問:校長好,我是之前上過研究課程的校友,正在寫一篇關於某疾病的論文,收集近 10 年所有這種疾病的資料,包括:手術或藥物治療,或兩者都做,發病症狀、治療後併發症、治癒、追蹤時間、疾病分期等。
資料收集完畢了,但不知該選擇 MedCalc 的哪一個統計方法來呈現,例如接受手術的病人就沒有治癒時間,做完手術後也有人復發,藥物治療的很多沒辦法根治,這兩類不知道怎麼帶入統計比較?
答:(蔡依橙)
你的問題並不是統計方法本身,而是你沒有自己想回答的問題,也就是假說。