課程緣起

▏動 機

• 靈活的統計方法：在醫學、公共衛生、教育和管理領域，研究者愈加依賴系統性文獻回顧與統合分析（Meta-analysis）綜合多個研究結果，以提供更為準確的影響因素或介入效果之估計。然而，傳統的統合分析只能在單一對照組間進行直接比較，在實際應用上，面臨諸多限制。
• 提供實務決策更具價值的參考：在實務中，常會遇到需要比較多個治療選項的情況，例如臨床上某一疾病有多種治療方案，而這些方案不一定在所有研究中都被直接比較。此時，傳統統合分析的局限性顯現出來，研究者們難以整合多個治療選項的證據，無法得出每個治療的相對效果。而網絡統合分析（Network Meta-analysis, NMA）允許同時分析多個治療方法，不僅可以使用直接比較的數據，還能透過間接比較來估計治療之間的效果差異，從而提供更全面的臨床證據。此外，更能分析治療的階層排序，提供實務上更有價值的決策參考。
• 零基礎入門：網絡統合分析（Network meta-analysis）相較於傳統的成對比較(pairwise comparison)統合分析概念與操作上更為繁複，因此，本司特地規劃零基礎都能學習的工作坊。同時教授無須寫程式的套裝軟體，以及需要進階客製化時，更為靈活便利的R語言進行分析。
• 全面性的系統化知識：多數學員學了網絡統合分析（Network meta-analysis）後，由於缺乏系統性理論知識之建立，因此，即使學了分析方法，卻仍無從下手。因此，本司特規畫第一天理論課程，提供關於網路統合分析的學理知識以及重要參考文獻。但不會有複雜深奧的統計公式，而是實際進行NMA研究時，需要了解的常規與常理。
• 降低學習障礙、加速研究進展：有鑑於ChatGPT在統合分析研究上的潛力，因此，本門課程將結合ChatGPT等AI工具降低NMA學習障礙，促進研究進度。

我衷心希望本門工作坊能真正幫助到你。不僅僅是教會你如何進行網絡統合分析（network meta-analysis），更希望能夠把我多年來所積累的經驗與思惟融入到工作坊中。因為學會統合分析並非我們的最終目標，它只是一個工具。而它真正的價值在於幫助我們更好地理解和處理複雜的臨床與實務現象。要掌握全局，僅僅依賴工具是不夠的，關鍵在於如何靈活運用背後的思路與方法論。而這也是我希望本次工作坊能夠帶給你的東西。

▏目 標 / 期 許

• 掌握網絡統合分析的理論與實務操作
• 具備獨自分析與解讀分析結果之能力
• 理解如何評價網絡統合分析證據品質
• 學會使用R語言以及套裝軟體作分析
• 學會結合ChatGPT等AI工具降本增效

課程核心特色

▏ 工作坊特色

1. 密集訓練：2天14小時密集培訓，短期內掌握進階統合分析法！
2. 從零開始：沒基礎也不擔心！
3. 一箭雙鵰：傳統統合分析 vs 網狀統合分析，該選哪個？本班都有！
4. Zero Code：輕鬆上手，無需程式設計；另有R語言能進行高階與擴展性分析！
5. 理論與實戰並重：避免只懂理論卻操作不會操作，或是只懂操作，卻無法與整篇研究進行連結！
6. 高品質工作坊：小班教學，專業講師，確保問題及時獲得解決！

備註事項：本工作坊可分拆不同天數報名。第一天為網絡統合分析(network meta-analysis)理論課，6小時，費用15,000元，第二天為網絡統合分析(network meta-analysis)實戰課，8小時，費用30,000元。同樣享有早鳥優惠，請自個別課程報名網頁報名。

▏ 😊工作坊優惠訊息😊

1.早鳥優惠(迄~12/31)：原價40,000元，早鳥期間85折，為34,000元。

2.三人同行再9折。3人同行請直接洽官方Line：@medatatw與專人聯繫。

3.公司正式會員85折。請直接洽官方Line：@medatatw與專人聯繫。

4.本公司之統合分析(包括：(網絡)統合分析課程含寫作課)舊學員可申請1,000元~3000元本系列工作坊抵用券(依據之前參與課程數量而定)，其餘課程舊學員可申請600元~1500元抵扣券(依據之前參與課程數量而定)。請直接洽官方Line：@medatatw與專人聯繫。

5.購買"零代碼，網路統合分析(Network meta-analysis)實戰課"可再申請本2天期(無拆分)工作坊之5,000元抵用券。請直接洽官方Line：@medatatw與專人聯繫。

工作坊課程內容規劃

▏第一天：理論課（6小時）

主題：網狀統合分析(network meta-analysis, NMA)的理論基礎與研究設計

1. NMA概述與基礎

• 為什麼進行網絡統合分析
  說明NMA的優勢，並討論其在醫學研究中之應用場景，如多重治療的比較。
• 網絡統合分析步驟。
• 頻率學派與貝葉斯學派

2. 研究設計與資料檢索

• 研究選題設計與問題定義
  解釋如何設計適當的研究問題並清楚定義問題，規劃合理設計研究計畫。
• 資料庫介紹與證據檢索
  涵蓋常見的醫學資料庫（如PubMed、Cochrane、Embase）之檢索策略，教學如何有效進行證據的檢索，篩選適合進行NMA分析的文獻。

3. 資料萃取與偏差風險評估

• 資料提取與變數處理
  如何從文獻中提取研究中的關鍵變數，並採用有效的數據處理方法來處理遺漏值，如標準差缺失時之估算方法。
• 高分範例：BMJ 案例研究
  剖析BMJ中的實例研究，解析如何在實際操作中處理數據，以及如何應用於實際研究中。
• 偏差風險評估與研究註冊
  介紹RCT與非RCT之偏倚風險的評估方法，並說明如何在相關平台上註冊研究，提升透明度和可信度。

4. 理論基礎與效果模型介紹

• 參數估計與效果模型介紹
  講解參數估計方法，並介紹固定效果模型與隨機果應模型之應用場景及其區別。以及，如何選擇模型？
• 異質性檢定與三大假設
  探討異質性的檢測方法，並介紹NMA中之三大核心假設。
• 如何選擇效果量與結果解讀
  說明如何選擇適當的效果量，並教授如何解讀結果。

5. 網狀統合分析之結果呈現與寫作技巧

• NMA結果的圖表解讀
  教學如何解讀常見的網狀圖、森林圖、聯賽圖，並展示如何應用這些圖表呈現分析結果。
• Introduction、Methods、Results和Discussion的寫作結構與重點
  系統講解如何撰寫NMA的不同部分，包括前言、方法、結果與討論部分。

▏第二天：實戰課（8小時）

主題：工具操作與網絡統合分析實戰

1. 無代碼軟體實戰操作

• 基礎操作與數據導入
  使用軟體進行網絡統合分析之操作，教學如何導入數據並設置分析流程，無需編寫程式。
• 實際案例演練：醫療介入比較分析
  使用真實數據集進行分析，展示效果量合併、結果生成與圖表呈現。

2. R 語言實戰演練

• R 語言基礎操作與套件安裝
  介紹如何安裝R語言需要之套件，並進行NMA數據導入與模型構建。
• 分析實戰：連續與分類變數分析
  進行連續變量、分類變量的NMA，並展示標準化平均差異（SMD）之計算與應用。

4. 網絡統合分析結果評估與可信度檢定

• 偏差風險、異質性與不一致性測試
  使用CINeMA進行網絡統合分析結果之證據等級評估，並檢測偏差風險、異質性與不一致性。
• 結果對比與得出結論
  比較NMA的結果，並得出可信的結論，學習如何評估和報告分析結果。

▏ 上課方式說明：

現場：報名者請於課程當天至匯東華統計顧問有限公司(806)高雄市前鎮區中山二路91號11樓之1上課。若有實體講義會於開課前四天使用郵局掛號寄出。

線上：會於上課前一天下午5：00傳送Google meet視訊連結。

補充教材與程式碼會於上課前一天下午5：00傳送檔案共享連結。

▏ 聯絡資訊：

☑️電話：07-9721586

☑️e-mail：medata12p@gmail.com

☑️官方Line：@medatatw

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