選對實驗設計才不會還沒開始就失敗！ 臨床試驗的實驗設計種類繁多．且決定了研究的對象、數據收集與分析方法，不恰當的實驗設計會讓實驗在開始前就種下重大問題，注定讓實驗無法有效地檢驗假說、回答研究問題。由於臨床試驗開始以後就很難更改設計，研究者必須了解不同實驗設計的優劣，以免實驗開始 (或結束了) 了才發現浪費了經費和時間，甚至根本無法發表論文。 實驗設計需考量什麼？ 實驗設計最重要的莫過於能有效地檢驗假說和回答研究問題，好達到最實際的研究成果：發表論文。除此之外仍有許多因素必須考量，諸如經費、人力、時間、臨床試驗受試者招募難易、可承受退出率和研究倫理等， 先搞懂常見術語 了解不同實驗設計優劣前必須先認識常見術語，以下羅列最常見的術語和不同實驗設計的優劣。 暴露 (exposure)：又稱為自變數 (independent variable)、預測變數 (predictor variable) 或解釋變數…
美國紐約：英論閣是全球編輯和出版支持服務的領導者，最近在COVID-19的背景下對研究教育的未來進行了一次全面的全球調查。這項廣泛的調查是一系列研究風險評估調查的第一部分，代表了數百萬學生和數千名教師的觀點。這項研究在2020年5月至6月期間進行的，為期8周。來自38個國家的108所大學參與了調查，橫跨歐洲、亞洲、南美洲、北美、中東、澳大利亞/大洋洲和非洲，是迄今為止對大學進行的最全面調查之一。 報告的主要亮點 大學適應＂新常態＂的主要方式之一是轉向線上學習，並強調於研究的寫作，而不是實地活動。根據調查，其中28%的大學順利過渡到了線上課堂，而15%的大學認為轉型很個複雜的過程。儘管大多數大學很快就適應了網路環境，但還有一些大學還尚未完成過渡。 即使在全球許多國家實施嚴格的封鎖措施期間，研究工作也沒有停止。然而有35%的受訪者稱他們研究成果數量有所下降，另外26%的受訪者表示研究成果數量沒有變化。這種結果並不意外，61%的大學都有研究人員針對當前發生的危機積極開展研究工作。大學更傾向於尋求更多的本地支持與合作而不是國際間的合作。在預算方面，超過35%的大學進行了削減，而26%的大學維持了標準預算。總體而言，54%的大學沒有大幅削減預算，這無疑是一個正面的發現。 值得注意的是，48%的大學已經為他們的研究人員建立了電子學習系統，而36%的大學還處於初期階段。超過半數（56%）的大學正在積極尋求創新的解決方案，以激發和發展研究人員的技能，其中大多數大學在建立這些電子學習平台時需要得到指導。儘管目前有36%的大學還沒有開始建立電子學習系統，但在未來幾個月裡，肯定需要幫助來確定合適的平台並完成設置。當談到基於人工智慧的解決方案時，41%的大學尚未探索這個選項，而大約25%的大學已經在廣泛使用這些解決方案。研究結果表明，近76%的大學尚未在其工作流程中廣泛應用人工智慧等技術解決方案。 本次調查的主要發現是，在2020年上半年大學研究教育發生了重大的＂典範轉移＂。大學將廣泛使用線上教室和電子學習系統，疫情對科研預算的不利影響顯而易見，總體不確定性上升，但是部分大學的轉型之路並不順暢。然而，這場前所未有的全球性事件帶來的一線希望是，從中長期來看，廣泛的變革可能會導致大學研究性教育的未來更加充滿活力和進步。 我們計畫進行更多此類研究風險評估調查，並為我們的讀者隨時提供最新動態。如需任何調查或其他合作查詢，請聯繫我們：academy@enago.com。 想閱讀完整的15頁報告，請訪問https://www.enago.com/academy/global_survey_report_2020.htm
醫學研究報告的手稿內容不完整或缺乏詳盡描述，可能會導至發表論文的延宕，以及讀者對該篇論文的偏差解讀與實驗再現性的問題。而且一份不確實的研究論文會造成無法挽回的負面影響、道德爭議和研究資金的浪費。因此，發表指南能產生導正作用。 在探討報告的研究貢獻之前，需要先輔以一些方法論和發表準則來確定這些研究的可靠性。鑑於這些持續變動的報告內容，在1990年代EQUATOR網路（Enhancing the QUAlity and Transparency Of health Research）開始為各種醫學研究設計製定了多種發表指南，藉由指導同儕審閱評估報告的清單，進行最小程度的修訂就可以順利發表論文。協助維持作者、讀者和審閱者三方面資訊的透明度和準確性。 六項現今最廣泛使用的醫學研究發表指南 在已公開發表的37項醫學研究發表指南中，其中有六種是目前最多人使用的： 適用於系統評估與巨量分析的PRISMA，著重於評估隨機試驗的報告； 綜合性臨床試驗報告的CONSORT希望防止不適當的臨床試驗結果； 流行病學觀察性研究使用的STROBE，適用於病例對照研究與跨區域研究； 流行病學觀察性研究的巨量分析採用MOOSE；…
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十年前，不少人還對AI短期間內在學術研究這項高度智能活動能否有助益抱持懷疑態度。近年來全世界的學術出版量都在成長，中國國家自然科學基金委員會（NSCF）近五年來每年收到的稿件量都以10%在成長，2019一整年收到的稿件高達22萬， NSCF大膽採用了AI協助審稿。 不僅審稿，AI在論文撰稿的學術寫作環節也能大顯身手；瑞典古騰堡大學的自駕車研究團隊光在自駕車演算法上搜尋就找到一萬筆參考資料，負責教授掐指一算，發現要好幾年才能讀完，於是求助於會分類文章的Iris.AI，就解決了這個棘手的問題。除了文章分類大師Iris，AI學術寫作文法工具Trinka、COVID-19研究加速工具CLARA、還有獎助諮詢專家Dimensions、AI智者Semantic Scholar、實驗數據專家SourceData等都是相當有潛力的AI助理。 其中，。學術論文的文法和用語要求遠比普通寫作更複雜，Trinka能偵測超過三千個複雜文法錯誤，而且還能建議學術寫作的文風及用詞。CLARA是一款由人工智慧驅動的免費的冠狀病毒研究和臨床試驗發現工具，全稱是COVID-19 Learning and Research Accelerator（COVID-19學習和研究加速工具），使用人工智慧從42,000+份研究論文和2289+份COVID-19臨床試驗中查找最相關的最新COVID-19研究和試驗資料。 Iris.AI則是文理通吃，能利用300-500字的摘要或是網路上可存取的URL將研究的參考資料依據小主題組織成圖像式分類地圖，能搜尋一億三千四百萬筆線上開放論文和圖書館線上公開資料。Iris能使用3種演算法，會將文章的用字頻率列入相關性的指標，比起只要出現在同一個句子中就可能被標記相關的其他AI不一樣。 還有許多AI研究助理正式進入學術這一行，比如Nature期刊大股東Holtzbrinck出版集團底下Digital Science這個科技公司所創的 Dimensions，使用獨特的搜尋語言（Dimensions Search Language），付費版本可以幫助搜尋研究獎助申請、分析獎助及專利資料。，目前已整合了超過四千萬筆資訊科學及生化科學的資料，這個知識庫還在不斷增長，計畫負責人說，終極目標是囊括所有的學術知識。還在發展階段的SourceData，正在技術人員的訓練下學習製造兩萬筆實驗資料的知識圖，相信它未來的能力不可限量。…
新冠疫情爆發後，各國許多臨床試驗被迫暫停或延後，其主要原因莫過於安全考量。因為許多參與試驗的病人免疫力弱，往返醫院被感染的風險格外地高。另外，由於醫療資源集中在對抗COVID疫情上，在接受治療後需要高度醫療照護的病人不適合在此時參與臨床試驗。疫情同時也會讓病人難以依從實驗計畫，不願意參與試驗，且增加中途退出的風險。 並非所有試驗都必暫停 雖然許多研究被迫暫停或延期，不少研究仍然能在疫情封鎖期間持續。各國疾管局與衛生主管機關都已提出指導方針，一方面要求計畫主持人優先考量病人福祉，同時放寬實驗計畫修改規定，幫助研究持續進行，以下為代表性的例子。 美國美國食品藥品管理局（FDA ）提出 若是為了保護病人避免感染新冠肺炎的風險，研究計畫修改可以先執行後上報。 試驗贊助方應在取得藥物安全性、藥效數據、病人追蹤以及藥物給予上，評估電話、視訊、快遞、改換地點以及其他可取代面對面接觸的方法之可行性。 因此各國已經有研究單位慢慢恢復臨床試驗，且配合主管機關政策實施新的管理策略。例如美國杜克大學五月就宣佈將恢復試驗，此後所有人員必須保持社交距離，全程必須戴口罩，不同臨床試驗時間必須錯開，各試驗間必須消毒環境，以及會有人不定期巡查。密西根大學則會根據風險與利益原則讓合適的臨床試驗恢復。 疫情下持續臨床試驗的原則和安全措施 就是否要讓受試者親自到醫院而論，研究者必須從病人族群、醫院管理以及實驗計畫三個方面考量，下面幾項為近期研究提出的主要考量點以及決定流程： 病人是否免疫力低下？ 是否有提高感染風險的共病症？ 是否為確診案例？ 是否已約好檢測時間？ 實驗計畫是否允許時間上的彈性？…
新冠病毒與人類世界的戰爭還僵持不下，不僅如WHO所說，人類已無法回到新冠病毒流行前的秩序，連學術界也正承受新冠病毒帶來的許多衝擊，自從COVID-19大流行以來，醫學研究出版界為了早日在理論層面提出解決之道，努力說服收費訂閱期刊將新冠病毒的醫學研究免費供閱，以加快資訊分享的速度。 但是近來醫學研究出現亂象，許多研究人員選擇在出版速度較快但實質學術影響力較低的預印論文平台上發表論文，缺乏充分審查機制的背景下，年初竟出現預印論文推論新冠肺炎病毒可能來自實驗室這樣的言論，雖然文章已因為可能違反科學倫理及發表規範遭撤下，但我們不禁要問，醫學研究的發表速度難道比正確性重要嗎？ 學界暫時還是肯定預印論文在快度傳播研究成果上的貢獻。至5月初的時候英文的新冠病毒肺炎醫學研究發表論文已經到達每週4000篇的速度，讓1月至5月初新冠病毒期刊論文發表總量到達23000篇，並朝著每20天增加一倍的速度增長。沒有任何研究人員能夠消化如此巨量的資訊，因此一些具指標性的學術單位正在嘗試為醫學研究人員有效篩選所需資訊，比如Johns Hopkins University 的彭博公衛學院就在建置經篩選過的新冠病毒論文資料庫。 其實，2020年初起，學界就嘗試建構一個大型新冠病毒醫學研究資訊寶庫，3月16日由於白宮科學與技術政策辦公室的主導下飛速進展，一個月後已經成為典藏59000筆醫學研究資料的大型資料庫，Google、Chan Zuckerberg Initiative等大型機構都投入人工智慧技術企圖發展出有效的搜尋系統；然而4月17日一篇預印論文指出，這個資料庫中60%的文章沒有使用coronavirus 或SARS-CoV-2等關鍵字，有4萬篇左右的文章並沒有提供全文，也就是無法達到資料探勘（Data Mining）的效果，可見在新冠病毒這個全新的題目上數大並非美。 如果想維持醫學研究論文的品質，千萬不要為了貪快而犯了下列違反發表規範的五種錯誤： （1）樣本數過小（Small Samples）：在短時間內無法採到具代表性的樣本數，就先以小樣本群的結果發表，最後醫學研究實驗結果其實不具代表性，參考價值低。 （2）多重比較（Multiple…
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我還在博士班的時候，與目前是研究人員，當時也在博士班的外子論及婚嫁時，就開始處理雙學術工作家庭的性別差異問題，所幸外子和我在家庭工作分配上都能夠完全分工合作，在孩子上幼兒園之後我們的家庭運作漸入佳境，但是我的女性同事和朋友未必這麼幸運，有人選擇不生小孩，有人則是為了孩子犧牲工作。 新冠病毒全球大流行以來，台灣幾乎沒有因為新冠病毒造成的停班停課，但是今年自三月開始全球性的停班停課或是在家上班及線上教學這股社會隔離（social distancing）的發展態勢直到6月初的現在才出現些許轉圜，而以美國為首的許多國家都已宣布本學期只有線上課程，甚至考慮2020年秋季也只有線上教學。在家工作不難，但是對家中有學齡兒童或更小的孩子的年輕父母親來說，孩子只能與自己一起待在家裡就是最可怕的夢魘，歷經這場惡夢的父母有許多都是學術研究人員，而女性研究人員在社會隔離的背景下可說正面臨著嚴重的性別差異。 自然期刊新聞網（News, Nature.com）5月20日的報導中說道，目前已有兩份最新研究資料談論社會隔離背景下學術工作者在出版量上呈現的性別差異現象，女性研究人員似乎有較高的家庭工作及育兒負擔，不僅2020年3月至4月在科學領域的預印本文章發表量有所消減，此時期的發表成長率低於男性研究員同時期的發表成長率，與2019年同時期的發表量比起來也有少無多。 其實，學術圈的性別差異一直都存在，相關研究指出，從事學術研究的女性在結婚及成為母親之後常無法平衡職業與家庭的比重，因此而需要轉成兼職甚至離職的女性學術工作者不在少數。許多國家或許有育嬰假的立法，但是個別機構或公司育嬰假的落實其實常因個案而異。女性也認同生理及社會所賦予的性別角色，往往主動承擔較多的育兒責任，在就業環境沒有其他支援的情況下，無法投入時間精力的育兒期女性研究人員平均發表數較少，獎助機會業較少，形成彷彿「當媽媽的懲罰（Penalty for Motherhood）」這樣的實質效果。 講性別差異不能不提美國現任大法官Ruth Bader Ginsburg，看過這個追求平權的劃時代行動就知道，改善學術圈的性別差異只能從我們自己做起。本文想提出兩個具體的作法： 其實婚後會面臨的性別差異的源頭就在家裡。女性研究人員如果感到性別差異造成的壓力，應該先與另一半詳談，冷靜分析家庭工作的分工，及如何合作育兒，雙方願意付出的時間和精力的底線在哪裡，備用方案為何，並給予半年到一年的耐心，形成能正向循環的家庭生活方案。 女性學術研究人員，尤其是自然學科專業，可以組成以研究領域或機構為單位的學術社群，可以參考Women in Science…
升學是人生最重要的考試，意味著幾年的辛勤努力終於告一段落。升學也是人生重要的轉捩點和分水嶺，標誌著另一個階段的開始。從學業和個人生活的角度來看，選擇大學和研究所專業也是將來選擇職業前景的關鍵一步。有時人們會說，選擇大於努力。選擇正確的職業會讓人生走地更順暢，希望所有學生能夠在仔細權衡所有利弊之後做這個決定。 根據統計，在所有的學科中，生命科學領域的專業很受學生喜歡。我們將從以下幾個原因進行分析。 什麼是生命科學？ 生命科學」實際上包括了許多學科，從研究植物的植物學到研究動物的動物學，從研究各種微生物的微生物學再到瞭解生物化學，生物系統內的化學反應等等。除了這些核心學科之外，生物物理學、海洋學、林業、遺傳學、免疫學等學科也被認為是生命科學的一部分。這些學科都是以研究為基礎的，任何希望進入生命科學領域的同學都應該具備對研究的愛好和好奇的心態。 生命科學領域的前景如何？ 在選擇高等教育的學科和專業以及將來的職業之前，我們需要問自己一個非常簡單的問題，「我喜歡做什麼？」不同人會有不同的答案，有些人的夢想是通過開發挽救生命的疫苗或藥物來改變世界，有些人則熱衷於進行品質控制以控制食品的品質、從而預防廣泛的疾病。還有一些人可能對通過技術上的突破推動社會進步有興趣。對所有這些人來說，從事生命科學事業是非常好的決定，現在這個時代是有史以來最好的時機，能為他們提供最好的工作機會。 通常我們只把醫學上的科學突破認為是生命科學的貢獻。事實並非如此，數百年來，生命科學領域的知識在其他領域也發揮著至關重要的作用，例如農業和食品科學。由於生命科學領域對新研究的不斷需求，社會對創新型人才提出了更高的要求，為從事生命科學的學生提供了大量的就業機會。 生命科學領域有哪些工作機會？ 生命科學涵蓋了幾十個領域，工作機會非常多。在生命科學領域，最常見的職業包括生物化學家、臨床研究助理、研究助理和微生物學家。其他鮮為人知但仍然重要的職業選擇包括生物醫學科學家、生物技術學家、計算生物學家、工業藥劑師和生物資訊學家。儘管生命科學的職業主要集中在醫學領域，但像計算生物學家這樣的工作可以橫跨多個領域，包括電腦科學和生態學。 醫療領域有什麼樣的工作機會？ 如果您想從事醫學領域的工作，生物醫學科學家可能是最好的選擇之一。他們的職責包括檢查組織樣本，協助和建議醫生診斷和治療病人。要成為一名生物醫學科學家，就需要在病理學、解剖學和生理學方面擁有廣泛的知識。其他醫學領域涉及的生命科學職業包括工業藥劑師和臨床研究助理。工業藥劑師負責開發安全、有效的藥物並將其投放市場。他們可能參與這個過程的任何階段，無論是研發、進行臨床試驗，還是有效地銷售藥物。臨床研究助理的職位描述與藥劑師的職位描述有些相似。 醫學領域之外的工作機會有哪些？ 如果您還沒有決定從事醫學、農業、生態學或電腦科學領域的工作，可以隨時選擇轉向生物技術、生物化學、計算生物學或微生物學。這些學科的專家負責管理民生中的複雜過程，如監測食品生產、解決環境問題、電腦科學、科學發現等。醫學領域之外的工作機會還是很多的。 希望這篇文章能幫助您做出最好的職業選擇！