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| 此圖轉載於醫勞盟於中時電子報 |
忙都忙到爆肝了，哪有閒工寫論文？！
很多年輕的住院醫師，尤其是
說到寫論文大家都會說，我根本沒錢
以上這些疑難雜症，當然每個專科有每個專科的解法，但是不諱言的對年輕醫師來說，先從Dry lab開始是比較不需資源的入門，目前很多人嘗試開始健保資料庫的分析與寫作就是一例（可見新思惟國際開設的健保資料庫課程），但是因為對外科醫師來說可供分析的因子太少，在此我簡單介紹一下Meta-analysis統合分析，以及對外科醫師的適用性。
實證醫學層層疊，給你捷徑直攻頂
以目前實證醫學Evidence base的角度來說，越高層級表示可以直接應用在病人身上，最低層級為玩玩細胞或老鼠（沒有冒犯之意，我本身也是開的老鼠比人多），其次是醫師個人意見或評論（通常是該專業領域的大頭才有人理你），再來就是最多住院醫師或年輕主治醫師一開始選擇入手的案例報告與分析，不過這常常受限於"老師給你，你才能要"的醫學倫理，甚至是醫學禿鷹的見獵欣喜才有的極罕見案例或併發症，著實來源有限。
更上去的層級就不是住院醫師可以主導的，例如有實驗組對照組的Case control study或是長期追蹤的Cohort study，甚至是雙盲隨機分布的Randomized controlled trial (RCT)，通常要一個醫學中心科部主任或是大老才有一呼百應的團隊群策群力來完成，以筆者目前是
至於系統性文獻回顧(Systemic review)以及統合分析(Meta-analysis)居於證據醫學的金字塔頂端，是不是大家就別笑想了呢？！結果剛好相反，對年輕人來說只要你肯學懂得方法，對於沒有資源的你其實是提供一條讓你直接攻頂的捷徑，讓你寫的文章可以攻上高影響力期刊且直接對臨床醫療有幫助。
層層過濾取精華，現有文獻秤輕重
有（嘗試）寫過醫學論文的人都知道，文獻回顧站了有重要的一席之地，常常審稿者(Reviewer)會看
所以就有人發展出Systemic review，是使用一定的搜尋策略（關鍵字、所有資料庫、納入排除規範）來篩選出要討論的文獻進行評論，好處是支持你的不支持你的都放上來了，不會有遺漏隱瞞的道德風險，因此比較有閱讀的價值，但是最大問題是公說公有理、婆說婆有理，評論到最後也沒個結論
所以擅長統計的學者就在Systemic review的篩選規則規範下，將選出的文章利用統計的方法（病人數、平均值、標準差等）來得出一個結論，就像是將這些文獻放在天平上秤金秤兩的使其高下立判，所得到的結論（如某藥物或治療對某疾病是否有效）直接可以用在病人身上，其結果也容易讓人理解且遵循。
講了那麼多，到底對我有什麼好處？！
第一個簡單講就是入門門檻較低，不需要
再來當然是因為他是實證醫學的最高級，所以真的投稿出去只要這個主題沒有人做過，探討的也算重要的問題（找的到文獻來統合分析也不算太冷門），再加上你的研究方法還算嚴謹，投出去被接受的機會不會太低，被citation引用的機率很比較高。此外對於自己或是團隊來說，也可以用實證的觀點來改進現行的醫療準則，現做現用無時差！
最後也是最重要的是，可以作為個人研究學術生涯的第一桶金，除了可以重新檢視
當臨床一些主題已經都做的差不多時，或許有人會感嘆dry lab無法持續聚焦研究核心，此時不仿將此方法拿來回顧基礎研究的文獻（沒錯！就是細胞或動物的論文），首先是基礎研究的分組一定會有對照組和實驗組，且在設計上一定是RCT，大多數評估方法都是科學且可信的，因此會有更多夠資格拿來做meta-analysis的文獻。
此外如果你是每年年底要拼科技部計畫要申請經費來做研究請助理
統合分析非萬能，諸多限制宜銘記
最大的缺點即為會有出版性偏差，也就是所有的研究都是報喜不報憂，就像現在新聞非腥羶色不報一樣，好像全台灣都沒有人做好事了，那麼分析起來也就容易會有偏頗（實際上有方法可以檢視publication bias）。另外如果不是對照性研究（有實驗組和對照組），那麼因為缺乏比較，無法去評估孰優孰劣，所以如果是一些明顯違反醫療倫理的議題就無法研究（如得了AIDS給藥和不給藥是否有差的研究）。另外如果缺乏原始資料（只給平均值）或是評估方法（有人用超音波、有人用電腦斷層、有人用照片）不統一也很難進行分析。
