#免收案免IRB的統合分析,#您也想過要學卻不得其門而入嗎?
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想自學 meta-analysis,然而相關的書,隨便買都厚厚一大本,光是 fixed-effect model 就一大章,都還沒講到 random-effects model 就想投降,更別說,後面還有 heterogeneity、subgroup analysis、publication bias 等。
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但是,這就像我們去買汽車的教科書,光引擎原理就一大章,還沒講到缸內直噴、渦輪增壓、油電混合就投降,更別說後面的傳動系統、主被動安全、自動駕駛。想開車上路,真有需要了解這麼多嗎?
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事實上,難的是懂「汽車原理」,如果只想學會「開車」,並不難。難的是懂「meta-analysis 公式與理論」,如果只想學會「發表 meta-analysis 文章」,並不難。
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#是要認識整片森林,#還是採一朵香菇就好?
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從「學問」的角度去看,那可是一片森林,人家「寫教科書」的,自然應該全部涵蓋。但我們在這浩瀚森林中,不過是個「採香菇」的,你只要知道在哪裡可以找到香菇、應該怎麼採、如何避免採到毒菇,然後順利的把香菇帶到市場上賣,就行。
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延續這樣的概念,如果我們反過來,不從 meta-analysis 的理論與公式教,而從「剛開始發表 meta-analysis」所需要知道的統計項開始教呢?
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就像教了油門、煞車、方向燈之後,讓你先上路,在安全的環境逐漸熟悉。駕輕就熟之後,有了自信,你想學任何汽車的原理甚至改裝,自然水到渠成。
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#課程中只教您必學數值,#學會了,#就能用!
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這堂課,我們不講複雜理論,只講實際應用的重要概念。減少混亂,化繁為簡。雖說是「簡」,但在寫作、投稿、審閱過程中,重要的眉角,依然將以最實用的角度,與您分享。
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🎯 克服經費與資源稀少的困境,帶您踏入統合分析的領域。
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☑ 統合分析研究規劃技巧
☑ 正確拆解論文架構
☑ 必學的重要專有名詞
☑ 互動實作:完成一套 Meta-analysis 圖表
☑ 以發表為導向的搜尋文獻
☑ Meta-analysis 圖表優化重點
☑ 給初學者的起步建議
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🔸 11/7(日)統合分析工作坊 #全新梯次
➠ https://meta-analysis.innovarad.tw/event/
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🗣️ 學員回饋
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「原本以為艱澀難懂,一定會打瞌睡,卻意外絕無冷場。張凱閔醫師擷取 meta-analysis 重點中的重點,深入淺出的介紹一定要會的專有名詞,讓我不會被龐雜的統計名詞大海淹沒!」
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「因為是統合分析的初學者,在準備過程中主要還是以類別變項為主,這次課程聽到很多資料(包括連續變項)的處理方法,像是標準差和標準誤的概念和處理,只要有 sample size 和 p-value 就可以跑統計,以及嘗試向作者要 raw data,這些都有助於我對於未來統合分析的題材有更多選擇。」
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👨🏫 講者陣容
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#張凱閔,知名復健醫學與超音波學者,台大流病與預防醫學博士,SCI 論文超過 190 篇,並有 25 篇以上為 meta-analysis,探討臨床常見議題。
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#曾秉濤,專業精神科醫師,擅長從臨床工作找到發表議題,並組成研究團隊,SCI 論文超過 85 篇,並有 70 篇以上為 meta-analysis。
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#蔡依橙,專業課程開發與整合者,能迅速理解學門架構,並以初學者能理解的方式,建構學習流程。生涯被 SCI 期刊接受的圖表,已超過 500 張,熟悉學術審閱過程與要求。
同時也有30部Youtube影片,追蹤數超過22萬的網紅megumi sakaue,也在其Youtube影片中提到,スポンサー企業 / Sponsored CORSAIR:https://www.corsair.com/ elgato [オススメキャプチャーボード]:http://e.lga.to/megumi --------------------------------------------------...
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#免收案免IRB的統合分析,#您也想過要學卻不得其門而入嗎?
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想自學 meta-analysis,然而相關的書,隨便買都厚厚一大本,光是 fixed-effect model 就一大章,都還沒講到 random-effects model 就想投降,更別說,後面還有 heterogeneity、subgroup analysis、publication bias 等。
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但是,這就像我們去買汽車的教科書,光引擎原理就一大章,還沒講到缸內直噴、渦輪增壓、油電混合就投降,更別說後面的傳動系統、主被動安全、自動駕駛。想開車上路,真有需要了解這麼多嗎?
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從「學問」的角度去看,那可是一片森林,人家「寫教科書」的,自然應該全部涵蓋。但我們在這浩瀚森林中,不過是個「採香菇」的,你只要知道在哪裡可以找到香菇、應該怎麼採、如何避免採到毒菇,然後順利的把香菇帶到市場上賣,就行。
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「原本以為艱澀難懂,一定會打瞌睡,卻意外絕無冷場。張凱閔醫師擷取 meta-analysis 重點中的重點,深入淺出的介紹一定要會的專有名詞,讓我不會被龐雜的統計名詞大海淹沒!」
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#曾秉濤,專業精神科醫師,擅長從臨床工作找到發表議題,並組成研究團隊,SCI 論文超過 85 篇,並有 70 篇以上為 meta-analysis。
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#蔡依橙,專業課程開發與整合者,能迅速理解學門架構,並以初學者能理解的方式,建構學習流程。生涯被 SCI 期刊接受的圖表,已超過 500 張,熟悉學術審閱過程與要求。
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#F代碼的襲擊 #成為一位憂鬱症患者
#過來人的真實紀錄 #心態的調適
F321,一個像數學公式般的代碼蓋在紙上。這是中度憂鬱症的代碼。病名代碼由F開頭,搞得好像我的人生學分得到F一樣。該死。咒罵著「F***!」的我走出了精神科大門。
就診之前,我煩惱了很長一段時間,一拖再拖,拖到再也不能拖了才不情不願地,用我的腳親自踏上前往醫院之路。因為我實在是太害怕了。
「滴哩哩哩,滴哩哩哩!」早上七點刺耳的鬧鐘聲響起,整晚大失眠的我根本不需要鬧鐘好不好。「啊,好不想上班,不對,是好害怕上班。直接……消失在這塊土地上怎麼樣?這樣會輕鬆一點吧?」極端的想法叩叩地敲打我的心房,我小聲嘟囔,怕被人聽到我的真實心聲。
「這樣下去真的會完蛋。」
自從我踏進職場以來,我不是沒有過辛苦的時期。人怎麼可能沒有討厭上班的時候,我偶爾甚至還想辭職轉行,或是移民海外,不過這次不一樣。這種極端的想法,是史無前例的,我覺得自己正面對一個「強敵」。
我在外出採訪的時候,看到公司來電會被嚇到;我要非常努力專注,才能寫出一篇短短三行的報導;交稿的時候總是忐忑不安,「一定會罵我,說我寫得很爛吧。」;我擔心漏接上司的抱怨電話,十秒就確認一次有沒有未接來電或是工作相關訊息。
不僅如此,我的自信心也跌到了谷底,過去即使再辛苦,我也從未喪失自信,如今我卻覺得自己無比渺小。每次向上司呈交報告,明明沒做錯什麼心情卻無比沮喪,就像搭超高速電梯幾秒內墜落到地下一百樓,或者說是像落水的人不停吃水。我被前所未有的心情嚴重衝擊,既恐慌又恐懼,所以腦中時時做好面對最壞情況的打算。
我覺得再這樣下去真的會完蛋,於是開始上網搜尋精神科相關資訊。資訊是找到了,可是一想到就醫,我就覺得茫然。我憑感覺隨便挑了一家醫院,調整好呼吸節奏後撥出醫院電話。等待電話接通的時候,我的心臟撲通亂跳,就像剛進公司的新人打電話給上司一樣,超緊張。
在這四天內,「去」和「不去」兩種念頭在我腦海中交戰不休。我試圖自欺欺人,告訴自己症狀好了很多,不去醫院好像也沒關係,但不安感總是毫不留情地衝擊我的心。
#今天去精神科
就診的日子到來,我的鞋底就像被膠帶黏住一樣,無法輕易邁出腳步。要被送往屠宰場的畜牲們也是這種心情嗎?我感到無比淒涼,但我明明還沒被確診,也許我根本沒事。
「我瘋了嗎?」
「一定要去醫院嗎?」
「乾脆回家吧?」
十分鐘的步行路程,十分鐘的心亂如麻。我到了醫院,發現這裡和我想像中的不一樣。我原本以為醫院裡會坐滿一大堆眼神渙散的患者,現在看來,只有「看起來很正常」的患者。患者年齡層滿廣的,且有男有女。
「金正源先生,請進!」終於輪我進診間,主治醫生是一個看起來和我差不多年紀的男人。
「今天為什麼會來這裡?」問題短歸短,但是很難回答。「我為什麼會來?我想知道自己有沒有瘋。」我超想這樣回答,終究開不了口。毫無顧忌地向素昧平生的人吐露心聲,不是我的一貫風格,如果可以,我甚至想掉頭走人,不過我又能如何?人都到這裡了。
我花了十五分鐘大概描述了自己的近況,一邊講一邊突然莫名「哽咽」起來。我非常感謝用真摯眼神誠心誠意傾聽我說話的醫生。雖說「因為是工作,不得不在患者身上放心思」,不過我的感謝與醫生的誠意無關,單是專心聽我說話這件事,就夠讓我感動了。
通過檢查和分析諮商結果,醫生確定我罹患中度憂鬱症──介於輕鬱症和重鬱症之間。
#精神科的藥
「我開抗憂鬱劑和抗不安劑給你,先服用一陣子看看。」
就診的第一天,我本來抱著僥倖的心態,打算接受心理諮商就好,不吃藥。不過醫生以溫柔卻不失堅定的態度開藥給我,沒人愛吃藥,再說,更沒人會愛吃「精神科的藥」吧。
「接受藥物治療之後,等狀態好起來,我們就正式開始心理諮商,你現在這種狀態,就算做了諮商也沒有多大效果。」
醫生把人的身體、心理和想法三者之間的關係畫在白紙上,認真說明了好一陣子。
「我……要吃多久的藥?」
「抗憂鬱劑起碼要吃六個月以上,抗不安劑視情況而定,會慢慢地減輕藥量。」
醫生對數百名、數千名患者都說過一樣的話,就像是一個教書教了幾十年,把書本背得滾瓜爛熟的老師一樣,一口氣解釋了為什麼不能一次大幅減藥的原因。這是由於如果藥吃到一半,病情有了好轉就馬上大幅減藥,有可能會復發,他也不忘告訴我藥物的副作用。
「抗憂鬱劑和抗不安劑不一樣,不會立刻見效,至少要吃兩三個禮拜才行。下次我會稍微增加藥量。」
結束看診的我走出診間等候,沒過多久,護士就叫了我的名字,給了我處方箋。
「我真的變成精神科患者了。」
拿完藥走出醫院的我雙腳瞬間發軟。我靠在走廊牆上,稍微喘了口氣,實在沒力氣搭公車回家,於是叫了計程車。在車上,我兩手緊抓藥袋,打給了妻子。
「老婆,醫生說我是憂鬱症。」從此我和憂鬱症展開了非自願同居生活。
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📖 本文摘自《那一天,憂鬱症找上了我》,作者金正源的第一本書,就是關於自己親身體驗的憂鬱症。高中時期決心成為改變世界的記者,如今領悟到連改變自己都很難。閱讀更多: https://reurl.cc/vg3Ajk
梯度公式 在 megumi sakaue Youtube 的最佳解答
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(ラルシェ創立者の本(ラルシェコミュニティ、障害を持つ人を仲間と呼んで活動))
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梯度公式 在 閱讀文章- 精華區TY_Research - 批踢踢實業坊 的美食出口停車場
大氣的水平運動 , 在高氣壓裡面的 水平方向因氣壓梯度不同造成的 梯度風公式
V = r * W * sin Q - 開根號(Y)
Y= ( r * r * W * W * sin Q * sin Q ) - r / D * ( A )
______________________________________________________________
V : 因為氣壓梯度不同造成的梯度風風速 |
Q : 所求該地 的地球緯度 (0~90度) |
r : 曲率半徑 (km) 因為柯氏力關係,風會偏向 |
假設等壓線為圓形分布, 那曲率半徑就是高壓中心到該地的距離 |
|
W: 是地球自轉角速度, W = 7.292 * 10^-5 /sec |
|
D 為 空氣平均密度 = 1.293 kg/m^3 |
|
A = - &P/&n |
A為 垂直於等壓線方向上單位距離內 之 兩地的氣壓差 |
A 的單位取 百帕/km |
(如: 緯度22度和緯度25度之間距離為 3緯距 , 1緯距 = 111 km) |
---------------------------------------------------------------
如果是低壓區內 水平梯度風速
V = - r * W * sin Q + 開根號(Y)
Y= ( r * r * W * W * sin Q * sin Q ) + r / D * ( A )
=================================================
書上說明: 比較高壓公式 和 低壓公式 發現 根號裡面 (Y項)
在低壓區 公式中 Y 可以無窮增大
但是在高壓區 公式中 的 Y 是有限制的
因為 Y一定大於零 , 所以 A 必須限制 不能太大
也就是 高壓區裡面 單位距離的兩地氣壓差 不能太大
因此 高壓區裡面 等壓線比較疏 , 風速比較小
==================================================
如果是颱風, 可以推算 颱風暴風圈內 任一處的風力 公式如下
Vg = - f * r + 開根號(Z)
Z= ( 1/2 * f * f * r * r ) + r / D * ( A )
Vg : 距離颱風中心 r 公里的梯度風
f : 柯氏力參數 = 2 * W * sinQ , Q是該地的地球緯度(0~90度)
r : 徑向距離, 也就是颱風中心點 到該地 的距離
A為 垂直於等壓線方向上單位距離內 之 兩地的氣壓差 ( 百帕/km )
※ 編輯: ss8930 來自: 123.192.157.98 (07/22 16:52)
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