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論研究, 撰寫論文與Bias (1)
文章出處
  蔡豐州醫師
日期&閱覽
 張貼日期:2010/8/28  閱覽次數:4458

                                     論研究, 撰寫論文與Bias (1)

作者: 蔡豐州醫師 (版權所有)

Thinking creatively is thinking critically!!
  
  回想我自己過去的研究或是寫論文的慘痛波折經歷, 簡直可以說是"瞎子摸象"來形容.
  很多醫師共同的經驗是, 同為臨床醫師的老師前輩丟給你一個題目, 然後沒什麼深刻討論, 就要你"生"出一篇臨床論文. 放牛吃草, 甚至光要牛奶, 卻要牛兒不吃草. 問老師, 十個有七八個, 自己也不太懂, 或是其實很懂, 卻因太忙沒空解釋, 或是講的人/聽的人都是一知半解, ..... 雖然在台灣, 臨床論文被老師要求投稿的"處女處男作"類型相對單純, 多是個案報告case report (過去阿扁的趙駙馬有一則不起眼的新聞, 就是當阿扁氣勢正旺的時候, 他寫了一篇骨科的case report, 當然不知道什麼原因, 居然被選為當年台大的年度最佳論文. 很多人看了這則新聞沒感覺, 真正這一行的人就了解, 這明顯是個笑話, 因為case report 就像是寫病歷一樣等級的論文, 雖然不是不重要, 但是也不至於成為最佳論文! 而是難道那一年台大沒有人才了嗎?), 再來就是探討開刀技術與結果 original article, 不管如何, 臨床論文多有固定的寫作模式, 現在事隔多年回頭想起來, 倒也不難, 只不過難在開頭, 難在自己摸索, 一路跌跌撞撞. 雖然我不是什麼大科學家, 或是多厲害, 我只想在大學與醫院教導學生, 分享研究經驗.

  在這裡寫下研究經驗的初衷, "純粹"不想讓年輕學生重蹈我的覆轍, 同時藉由網路有效率整理+更新自己的心得.

  講比較容易, 萬事起頭難!!

  看到一堆資料或是病歷, 千頭萬緒, 我保證大多數年輕醫師能寫得出來就不錯了, 我的第一篇就是. 大多費時甚久, 超久, "上面"每次問, 回答總是: [都是正在寫, 努力寫, 撥空寫], 但是, 就是"LADY卡卡", 第一篇論文小孩, 生很久, 甚至難產. 即使課堂上有教, 或是演講研討會有課程, 但是教授論文寫作多是"原則", "片斷或是支離破碎的", 沒有實戰指導, 往往真正上場仍舊不知所措, 荒腔走板. 2010年我在北醫看到一場針對實習醫師的演講, 標題是"如何做研究與論文寫作", 我深自覺得"終於"有人關心學生的研究能力, 值得肯定! 坊間也終於開始有如何寫英文論文的專書, 非常棒的工具書, 只不過缺點是, 作者多以通論來寫, 可能作者本身實戰經驗也不多(所以文中多以英文寫作的訣竅為主), 學生看了可能仍舊是千頭萬緒.

  論文寫作與研究 和 醫師的能力息息相關, 不會寫/不想寫論文的醫師, 說他有多利害, 我是不太相信, 大概也只是"自我感覺良好"的醫師.

  首先, 我誠懇建議, 要想寫論文, 得先喜歡閱讀論文, 文獻, 大量閱讀, 深入閱讀, 建立閱讀批判的能力. 包括我在內, 其實做研究之前, 至少先要會分辨哪一個是好論文, 會讀 (不是會翻譯), 會鑑賞, 會深入分析所讀論文的優缺點. 如此, 未來有一天自己要寫的時候, 才知道標準在哪裡, 避免"重蹈覆轍".
  [學學半], 古代"中庸"的智慧告訴我們, 教導別人自己也會進步, 我真的"被迫"進步了.  不會就大方承認,  錯了不必難為情, 改了就好, 春秋繁露: [君子不隱其短, 不知則問, 不能則學, 取之玉也.], 論語: [君子之過也, 如日月之食焉. 過也, 人皆見之; 更也, 人皆仰之.] ... 咬文嚼字的目的就是--- 從古至今, 正確的道理都是一樣的.
  當然, 真正重要的是, 科學研究的熱忱與初衷(當然你會說怎麼可能? 有點難), 而不是為了寫論文/升等/升職, "被迫"/"不是自願"的事難以為繼. 動機越強, 才會做得長久. 很多醫師因為不同的理由排斥做研究, 譬如: [做研究幹嘛? 論文都嘛是垃圾論文], [做研究又沒錢], [做研究的人醫術都嘛不好]....不然, 就是升教授的那一天, 實驗室關起來, 論文不寫了!!
  真的很難說服醫師, 畢竟已經有個舞台是臨床服務, 再加上大多數醫院其實並沒有"實質"支持醫師, 只出一張嘴教大家寫論文做研究, 要錢沒錢(經費), 要人沒人. 這些負面環境描述我就不再贅述!! 重點不是說服醫師做研究, 而是請願意做研究的人加強自己的動機, 心態, 甚至培養出"興趣", 不用人逼, 什麼都容易成功, 其他只是水到渠成, 時間早晚罷了.

  講再多也沒用, 我的小小經驗是開始 動筆/腦/按鍵/手, 比較實際!!

  我用研究的誤差當作主軸, 來分享論文的寫作經驗, 一般誤差分成下述幾種:

(1) Pretrial bias: 分成下述 a,b,c 三項, 再細述之 ---
  Biases /errors 誤差(乖離, 錯誤)是科學研究重要的議題!! 雖然誤差在所難免, 大小輕重而已, 但是如何減少誤差, 至少是"可以避免"的誤差, 最好在實驗或研究之前就經過完好的設計來減少, 可以提高自己研究的熱忱與對於科學的認知. 因此於我而言, 避免錯誤和做對事情同等重要, 因此這個議題簡直比研究本身還重要. 

a. flawed study design:

  寫論文, 不急, 一開始先想好設計!!
  一開始設計錯誤, 如何能得到好的研究?! 就像房子設計不良, 材料施工再好, 也蓋不出好房子, 甚至還蓋得不倫不類. 自己都看不下去, 住得也"心虛"! 這叫做 built-in bias, 先天不良, 後天一定失調.
  設計不嚴謹的研究, 不同的人作會導致截然不同的結論, 天差地別! 最有名的例子是荷爾蒙取代療法(hormone replacement therapy)的矛盾研究結論. 1998年之前, 許多不嚴謹的multiple observational studies 認為荷爾蒙取代療法可以減低停經後婦女的心臟疾病機率. 但是, 近年來經過嚴格設計的研究卻得到相反的結論, 就是荷爾蒙取代療法反而會增加心血管疾病機率. 俗話說: [飯可以亂吃, 話不可以亂說.] 更何況現在連飯都不能吃的情況下, 謹慎得到研究結果, 不僅事關自己的聲譽, 甚至也會影響其他人, 甚至人類的健康. 
  這個部分很重要, 我花較多篇幅涵蓋後續的子議題, 畢竟研究整體的觀念必須先掌握.
 
  首先, 研究設計決定定位如何 (retrospective or prospective, case-control, randomized controlled?...) , 就跟計劃旅行一樣, 目的地不知道, 連機票都買不成!!
  研究設計是大哉問, 牽涉層面甚廣. 不過簡單的說, 先問自己三個實際問題:
1. 要做什麼題目或問題?
2. 研究出來要把寫出來的論文投稿到哪個期刊?
3. 自己或環境可以支持這個研究到什麼地步?
4. 這個問題和自己之前的研究有否關聯性與邏輯一貫性?

  問兼具理想與務實的問題(Questions), 問題本身讓研究者自己也好奇, 有興趣, 動機強, 研究效率就快多了, 未來得到的成果才會有發自內心的滿足與成就感, 而不是別人的問題, 或是別人逼的 (用這套方法, 我2010年被接受與刊登的論文已經破10篇了, 完全自己寫的喔). 醫師作和臨床相關的臨床或基礎論文就是最佳典範!! 有的專論或是學校官方說法會說是要提出假說(hypothesis), 不過最新的科學哲學說法不是假說, 而是 問題 (可以參考第二單元: 論研究 (2) ). 問題的來源包括:
    自己每次開刀或治療都會遇到的瓶頸,
or 閱讀已知文獻裡互相矛盾的看法,
or 手術或治療後都會出現的併發症或問題,
or (開刀)技術可不可以更進步,
or 文獻裡熱門研究題目的缺點
or "退"一步模仿已知文獻"成功"模式(最快)
or 其他領域的相關啟發
or 突發奇想.......等等.
如此問題就可以很快出來, 研究的按鈕一"on", 要怎麼走下去就清楚多了, 這完全因研究者而異. 
 
  Step by step, 要預設立場很難, 科學就是簡化, 盡量讓事情本身處理起來務實可行!! 研究+寫論文真的讓人很煩, 很累, 每天醫師都要處理病患的大小事務, 如果不讓研究有效率, 簡單化SOP, 保證不到一年熱忱就退了, 先是每天找藉口拖延, 然後直接自我放棄.

  研究問題先有了, 免去無頭蒼蠅, 再來開始思考這個問題如何破解. 
  先找文獻對於這個問題或類似問題的看法 (運用線上許多資料庫, 找到相關參考文獻references, 可以有效率的搜集 pdf 檔存在電腦的資料夾, 用Endnote管理, 或者土法煉鋼管理也可以).  成為模仿犯!! 不要心理上先覺得煩, 難, 抗拒就做不下去了. 可以先模仿, 這並不丟人, 每個人都會經歷這個學步階段. 大文豪, 大畫家, 大科學家哪個沒有經過青澀階段. 過去文獻怎麼分析這個問題? 用什麼工具和方法? 再來就是我們手頭上有哪些方法或工具, 有的列出來, 沒有的, 看有沒有人會, 或找不找得到, 當然自己設計也可以(不過很難). 其他得注意的細節有
: 客觀條件可否配合? (病歷有記載嗎? 缺東缺西? 是紙本還是電腦紀錄? 追蹤有人做嗎? 有研究經費嗎? 自己熟練了解研究設定, 以及投稿的期刊嗎?等等) 
 
確認之後, 擬定這些開始進行的"心理"時間表, 不用真的劃時間表, 因為實務上"絕對"不會照表操課, 大家都很忙, 只要心裡頭常常記得做到哪裡, 不要忘記, 防止"菜涼掉"的消極態度(大多是心灰意冷). 
 
  如果要提高效率, 畢竟, 研究=論文, 所以做研究一啟動 ,就同時用電腦開始論文寫作, 以original article為例: 針對要投稿的期刊, 先上網查這個期刊的 Guide for authors, 也就是每種期刊都有其投稿規定, 不過大同小異, 譬如如說abstract不能超過250字, word的格式要 double space, 字體規定多是 times new roman, 字的大小12, ...等等.
  打開自己的電腦, 依照投稿規定的清單鍵入下述藍色標示單元:
Cover letter (word的格式, 如文末<註1> 參考範本所示)
Manuscript (word的格式, 主論文的內容可以參考 <註2>,  其包括下述單元:
Title page (這是主論文的首頁, 包括: Title (論文題目), author affliation(作者資料), short title (running head 有的論文要求短標題), keywords(關鍵字), corresponding author(通訊作者資料)),
Abstract (摘要),
Introduction (前言介紹),
Materials (Patients) and Methods (材料(患者)與方法),
Results (結果),
Discussion (討論),
(Acknowledgement 感謝),
References (參考文獻), 
Figure legend (圖的內文)
)
Table
Figures (一般是tiff檔, 300dpi, 長寬還有規定--以要投稿的期刊規定為主)
Author form (從期刊線上下載, 填寫後上傳. 這是關於作者讀完期刊的要求與規定後, 確定知道後, 最後還需畫押簽名)
Patient consent (如果涉及患者隱私, 如照片, 必須有患者的同意書, 一樣可以從期刊線上下載. 如果沒有使用患者照片, 就不必)
Supplementary files (如果您有主論文要求的主要資料以外的重要佐證資料, 可以上傳. 如 補充圖(supplementary figures, 外科技術的video等等. 這在文字與圖高度限制數量的高品質期刊很常見, 如science, nature.)

  撰寫重點是: 我們從小學作文的"起承轉合", 不要跳著亂寫!! 
 
  電腦打開, 不必按照順序寫, 因為我們不是文學泰斗, 不可能行雲流水, 一氣呵成. 不必在意英文菜不菜, 反正再厲害都得找英文修改, 因此直接寫就對了. 有空的時候, 挑選心裡有想法的部分寫入相對應的單元的位置即可, 這樣效率超高 (這有點像我這個網站的編寫模式, 利用後端, 可以無時無刻 update/revise)!! 然後隨著研究結果出爐, 再鍵入電腦相對應的單元, 再逐步修改因為研究結果出現後, 與過去鍵入內容邏輯不吻合的部份----邊寫邊改, 甚至邊寫邊做實驗研究!! 
 
  結果和我們預期的猜想結論不同, 沒關係, 科學就是出現令人驚訝的結果才爽, 老是符合自己的想法, 作研究其實就毫無樂趣, 出現驚喜才棒, 對於研究的 credit 反而是加分的. Novelty是科學研究重要的指標!!
  反覆修改之後, 先送到英文修改那裡, 把英文修流暢一點 (在我看來, 台灣再厲害的學者都會找英修, 畢竟論文可不能最後壞在英文不好上頭). 準備投稿(submission)時, 得按照期刊指示準備所有的部份 (清單: Cover letter, Manuscript, Table, Figures, Author form等等), 逐一確認之後, 上網註冊輸入上傳(upload)無誤即可. 
 
 

  直接寫比較快. 下述的細節可以遇到問題再仔細研究即可, 務實才會有效率, 不必所有招數都會才出招, 那麼永遠不必寫了, 因為保證不會有那麼一天. 更何況, 招數用看的? 別傻了!

  研究常見的細節:

1. 期刊的選擇?
  鐘鼎山林, 逐臭之夫, 喜好各有不同!!
  投稿到哪個期刊, 初學者可以和指導者討論, 畢竟有經驗的人會讓您事半功倍, 減少雲端線上投稿的辛勞. 我的初淺意見, 考量因素優先順序是:
a) 期刊一開始還是設定和自己題目較有關係的--- 領域天差地別, 被拒絕的機率就高, 投也是白投;
b) impact factor (IF) 較高的--- 每個領域都會有排名 (impact factor 指得是論文文章在科學領域期刊中被引用(Citations)的平均數目!! 當然IF越高, 排名越高) 當然不要自卑預設立場, 一定得投較低的期刊, 萬一"僥倖"被選中, 那麼不是賺到了嗎?! 千萬不要妄自菲薄. 甚至鹹魚大翻身都有, 作者我就有成功經驗, 投稿impact factor較低的拒絕, 後來改投較高的期刊居然很快被賞識---畢竟期刊倫文是人審的, 當然會有"人"的因素. 不過, 研究與論文寫久了, 建議對於期刊不要產生戀愛的感覺, 好像終身非它不投, 真的別這樣, 何苦"單戀"一支期刊, 多多嘗試才是符合科學精神與邏輯的正道 
c) 較快被刊登的--- 有些論文 submission 審稿兩個月, 發回 revision 修改後再兩個月, 接受(accept)後編輯又一兩個月. 您以為會刊登(publish)出來了嗎? 別傻了! 因為前面這個期刊被接受的論文已經累積太多, 所以排隊起來都得等一年以上. 更惡劣的是有的科學超沒品期刊 接受之後, 也不先發佈在網路上--- 也就是常見的[Epub ahead of print], 可以讓作者的心血在正式刊登前, 先有網路科學發表權. 有上述這種爛期刊嗎? 就是有, 很慚愧, 其中之一就是我的領域, 整形外科"最好"的期刊 Plast Reconstr Surg.--- 這個期刊要不是我領域的指標期刊, 真的是一個字, 唉, 投稿內容審稿也是標準奇特, 總編那個R開頭的醫師又喜歡自己投稿, 球員兼裁判, 每一期都有他, 誇張到看不下去. 
  有搞半天的, 那有沒有超容易接受的呢? 有, 當然有, 這個要"吃好道相報", 原則上, impact factor 越低, 接受率較容易, 不過這只是參考. 太容易也不是好事, 我遇過直接接受刊登我論文的, 心裡很不踏實, 雖然高興了一下, 不過雀躍之情很快消失, 這好像是被一個不怎麼樣的人稱讚一樣, 成就感很低. 不過, 不能得了便宜還賣乖, 很"補"就對了;
d)不需要額外收費的-- 有些期刊投稿收費(Journal pricing), 更誇張的還要你加入這個領域學會會員, 交會費. 很嘔的是, 交了半天錢, 填了線上半天的資料, 誤以為是"買路錢", 論文就會被接受. 沒想到, 也是很快退稿. 接受後還得交錢編輯, 彩色照片也收錢, 錢錢錢. 各位科學貧窮貴公子們, 還是精打細算, 投免錢的吧! 免得賠了夫人又折兵, 線上刷卡到國外的錢可是啞巴吃黃蓮, 投訴無門的;
e) 跨學門領域也可以--- 我剛開始投稿的時候, 直觀邏輯會投自己領域的期刊, 其實那是島國心態, 偏狹想法. 科學本來就是跨領域, 是後來人為分類, 因此不妨跳脫傳統思維, 嘗試從不同領域角度做研究與投稿;
f) 有認識的人在某期刊做編輯---恭喜您, 努力比不上命好或運好, 這就不言而喻囉!!
 
  上述是期刊選擇分析, 至於自我約束, 有下述情況:
a) 不要一稿多投. 這既做自我剽竊(plagiarism)會被發現,  只是遲早的問題. 根據Nature非正式統計, 目前每一種期刊退稿的論文中, 有23%是因為剽竊. 萬一都被接受了, 很容易在網路上被指認出來, 貽笑國際. 國際上許多頂尖期刊現在正在推廣威力強大的剽竊搜尋網路(如2008年推廣 iParadigms公司的CrossRef 強大軟體: iThenticate plagiarism software), 屆時剽竊或是自我剽竊的論文會無所遁形, 並大幅減少;
b) 不要自作聰明, 把"類似"結果投到不同期刊. 這是心懷不軌, 知道上述做法會被發現, 所以只是增刪一兩個圖, 內容大同小異// 或是某些段落相似//甚至題目也類似,...這樣終究還是會被眼尖的內行人發現, 何苦呢?
舉例而言: 最近有一群大陸醫師(Zeng YJ, Sun XP, Yang J, Wu WH, Xu XH, Yan YP. ) 用類似題目與內容投稿不同期刊, 這些人還以為"大風吹"把作者名字隨機前後移動就不會被發現嗎? 簡直瞎+笨到離譜, 匪夷所思!!(Clin Biomech (Bristol, Avon). 2003 Oct;18(8):760-4. Mechanical properties of nasal fascia and periosteum.// J Med Eng Technol. 2005 Jan-Feb;29(1):14-7. Biomechanics in augmentation rhinoplasty.//Aesthetic Plast Surg. 2002 Mar-Apr;26(2):85-8. Silicone implants in augmentation rhinoplasty.// Ann Plast Surg. 2002 Nov;49(5):495-9. Silicone implant in augmentation rhinoplasty.---看見沒, 更扯的是, 後面我用斜體字標起來的兩篇論文, 甚至投到不同期刊, 還用相同題目. 高度懷疑是同時投, 沒想到一起被接受).
c) 抄人家的更爛. 歷史上有許多著名案例, 壞的還是不要學.
d) 知道別人在做某研究, 借用觀念, 檢體, etc, 利用搶先發表優勢, 霸佔人家的成果. 著名案例可以參考 論研究(3) .

2. 研究問題提出來, 就會首先和論文的題目(Title)扯上關係. 題目必須在投稿(submission)之前, 反覆推敲再三. 題目取得不好, 就像作文題目"不吸引人", "牛頭不對馬嘴", 作文分數哪會高. 尤其初學者也可以看看期刊網站上的審稿者須知, 就可以知己知彼, 知道"裁判"的遊戲規則. 審稿標準之ㄧ, 就是原創性!! 許多人寫過, 沒有新鮮感, "看起來"不太重要, 已經有定論的論文題目, 一投稿的確有很高的機率被丟到資源回收筒. 科學也是避免不了人為主觀的因素, 只能減少罷了! 所以被很快拒絕(reject), 不要氣餒, 只能說這個期刊沒有緣份, 有眼不視泰山. 很快拒絕還好, 最爛的是拖了你兩三個月以上, 還得自己寫e-mail去催, 去虛心請教, 最後是很快回覆, 不過居然是拒絕, 心中不免三字經. 這類期刊有很多, 舉例有 Ann Plast Surg.,,,,etc.
  當然, 我們在讀論文的時候, 也可以藉由題目或是論文的關鍵字(keywords)來評估 此論文的論述, 結果, 討論是否文不對題. 好的論文要有一致性. 學生準備Presentation報告時, 可以有效率的逐一比對題目裡的關鍵字, 然後準備內容, 如此不至於冗長, "離題", 也可以精準掌握論文所要表達的主旨.

3. Abstract 摘要很重要. 您會說每個都嘛重要? 廢話. 不過, 摘要真的重要. 原因是現代人太忙, 沒時間看全論文, 因此只看摘要的人蠻多的(包括期刊編輯). 如果論文也有"以貌取人", 那麼 題目(Title) 和 摘要(Abstract) 絕對是論文的外貌!! 甚至, 君不見很多學生上Pubmed, Medline, Sciencedirect等線上資料庫找論文, 都先看摘要有沒有興趣, 不對眼, 就沒有下次囉. 
  每個期刊對於摘要都有限制字數, 所以我常常覺得怎麼把自己辛苦做出來的成果用很少的字交代清楚, 非常困難.
  因此, 廢話少寫 (譬如說, 摘要堶惜S把某個病的細節寫進去-- 已經知道的不用我們再討人厭的囉嗦!! 重複更不用說了 (譬如說, 開頭說要用什麼方法分析我們有興趣的議題, 摘要堛方法單元又把方法再寫一次--- 就像我的這一段繞口令一樣).

4.
 introduction (介紹)在論文的地方, 是屬於起承轉合媕Y"起"的部分. 介紹這個問題簡單的背景介紹之後, 就直接跳到為什麼要寫這一篇論文? 是過去怎樣如何, 所以我們要如何又如何? 然後我們要打算怎麼分析這個問題, 分析哪些事情. 不要落落長, 不要很急的把結論, 討論寫到這堥, 不要賣弄知識. 因為整篇論文字數有限制, 趕快把讀者, 編輯, 審稿者吸引住, 也就是這個問題如何重要!!

5. Materials and Methods:

method validation
是國際上認定必須注意的研究重點!!

5a. 首先如前面所說, 病患 (實驗)本身的挑選必須符合: 隨機 (randomisation). 當做控制對照組, 尤其是必須是不同動物, 千萬不要味了節省時間金錢, 在同一隻動物做control, 這樣會犯了typre II error. 再來是, 慎選實驗用的適合的model !! 如同, 林志玲是國際頂尖model, 無庸置疑. 但是, 拿林志玲這類人來分析樣貌, 便不太客觀, 因為她不代表普通人, 正常人, 大部分的人. 科學研究者的腦裡不能偏心, 必須挑選適合的研究對象或動物, 這些必須是和研究主體符合, 同時是普通的, 太優秀的, 太糟的, 明顯不適合.

5b. 臨床上評估或測量工具(assessment/measurement)有問題
  粗糙的論文, 往往利用"主觀"測量分層(subjective measures), 如 Baker grade I 到IV分類乳房莢膜孿縮, 疤痕嚴重度分類等等, 最荒謬的就是"滿意度", 很多論文都會簡單的在論文results婸: 手術結果患者都很滿意(satisfied), 我勒, 這是第四台購物台寫的論文嗎? 即使分層分類, 因為每個級別的差異的定義本身就有問題, 所以拿來分析, 就會產生常見的 interrater variability. 所以較佳的分類或評估工具最好是客觀, 分層(stratification)清楚, 已經接受過公評, 論文檢討過的工具. 
  科學避免不了數學, 多少而已. 牽涉比較, 怎麼能斷定孰優孰劣? 如何表達數據? 直接寫平均值就夠了嗎? .... 這些簡單問題表明了現代的醫師ㄧ定得會統計(statistics), 論文中一定要用統計表達的語言陳述結果, 並在討論中強化此分析所推論. 不過得避免錯誤的統計(shabby statistics), 誤用方法比沒有用統計更糟, 因為會讓菜鳥相信你的假結論. 
  馬克吐溫說: [There are lies, damn lies and statistics.] 仔細研究, 就會發現讀論文的時候得非常小心.
  統計首先得判斷資料本身的分布是否均勻, 很不幸的是大部分研究的資料卻不是均勻分布, 而是uneven distribution, 稱作 heteroscedasticity. 目前有一些統計方法可以檢測資料的分布, 然後做出較為正確的分析, 例如: 資料本身有下界(low bound, 也就是沒有零或比零小的數據), 這類資料可能是呈指數型態(scale exponentially), 或是右曲(right-skewed), 血壓或是細胞培養的數據都是, 因此數學得先將資料人工弄得均勻, 也就是log transform, 才能分析下去. 其他不均勻分布的模式又如何修正呢? 乾脆考慮使用不同的統計方法!! 比較兩個平均值時, Mann–Whitney U-test 或是 Welch版本的 t-test; 超過兩個平均值時, 可以考慮 Kruskal–Wallis analysis of variance on ranks. 再者, 有些研究會將baseline data 當作1, 其他和它來比, 用relative fold (level), 倍數或比率呈現, 這樣不是很理想, 因為它把baseline當作沒有 variability. 這樣的圖會誤導, 因此建議用 raw data 來表現baseline較佳
  總之, 諮詢統計專家就對了!!

5c. Data collection 的方法有很多, 例如問卷, 面談, 理學檢查, 實驗或影像資料數據, 病歷都得明確載明於研究設計的方法(materials and methods). 研究設計中的資料取得必須客觀!! 統計上對於資料取得技術產生的誤差稱為 data-snooping bias (misuse of data mining techniques). 例如: 外科手術是從病歷中的外科報告呢? 還是病歷堛歉rogression note? 差異頗大(因為病歷往往都是copy and paste), 最好是交叉比對以提高正確性. 蒐集資料往往牽涉到研究要分析哪些參數(parameters/variables), 所以研究設計一開始也得先想好, 不是不能修正, 而是如果每次忘東忘西, 可是會累到想要殺人的, 例如病歷1000本要重新調閱, 病人要重新回診,  實驗或檢查要重做, 加做等, 太恐怖了!!

5d. 觀察與觀測者必須注意客觀. 所以是否雙(blinding to the patient's exposure)? 是否同一個人? 是否和治療者不同人(independent or blinded examiner)? 觀察者是否需要訓練有素的專業人士?等, 才能減少interobserver variability 靠人評估的方法如果不做blinding, 這麼主觀的結果, 我看您寫出來的東西自己都不太相信.


6. 許多論文造假的情形很嚴重, 甚至非常離譜. 譬如說: a) 您怎麼知道論文裡寫的病患或是實驗數目是真的? 因此, randomized controlled trial根據國際規定, 一定得事先註冊(registry), 否則論文是不會被接受的. 2004年International Committee of Medical Journal Editors 集體通過一項協議共識: 認為所有randomized controlled trial都得事先在被認可的五處註冊位址註冊. 2007年更擴及prospective trials!! b) 圖表裡的standard deviation都非常小?  每個數據都一樣的小, 這就非常可疑. 尤其是某些本來誤差就應該不小的數據, 如mRNA. c) 不同數據出現數字多次重複. 這種機率很低, 大多是造假.

7. 不同分組的研究對象得先matching 患者的demographics, 如 年齡, 性別, risk factors (如BMI或抽菸). 這部分可以參考下述的confounding bias敘述.

8. 討論Discussion必須融會貫通整篇論文, 然後再深入分析結果. 大多數論文的討論, 包括我剛開始寫的論文, 常常沒有抓到自己結果(results)的重點, 有邏輯的分析, 以至於結果很棒, 但是討論卻很普通, 沒有思考的平鋪文章(boilerplate discussion). 乃至於, 自己不知道有多棒, 而漏東漏西.
  賣東西不知道賣點!!
  所以, 等登出來才扼腕, 忘了寫什麼-- 千金難買早知道. 討論的地方我常叫實習醫師多讀, 因為學生過去為了應付考試, 當然念教科書, 可是教科書不會把知識做逐一分析, 甚至不會將目前的問題有什麼具實以告, 只告訴學生結論. 這樣無法訓練獨立思考與邏輯分析的能力!! 許多好論文的討論部分兼具mini-review與邏輯分析過程, 往往讓你茅舍頓開, 打通任督二脈. 討論的寫法, 我的淺見是:
8.1 簡短重伸問題之後, 介紹過去或是傳統對於這個問題的看法或是處置, 這樣的看法有什麼優缺點, 然後衍生什麼問題, 當然寫的過程得引經據典(參考文獻).
8.2 接著, 把自己研究的結果和這個核心問題的關聯性闡述清楚, 條列較佳.
8.3 然後, 是否本研究真的有得出結果, 有哪幾條結果? 對於這個問題有何建設性看法?
8.4 再自我檢討提出此研究的限制(limitation), 也就是缺點.
8.5 總結(conclusion): 這樣的結果(可能好幾條), 對於未來有何展望, 將如何延伸研究.

9. references 參考文獻如我前所述, 先搜集妥當, 然後撰寫論文過程中, 按照author guide的規定模式, 放入文中, 不可以"全部"copy and paste. 參考文獻以已經publish的文章為主, 不要放還未發表的文章.
  我當然知道很多參考文獻, 作者不一定都完整讀過, 這,.. 當然讀過很好, 沒讀過也得符合規定就好, 畢竟沒人知道嘛! 你即使都讀過, 沒有按照規定, 被要求修改, 更嘔. 很多國際期刊的editors 或是reviewers從你文章的格式就可以知道你是否是投稿菜鳥, 然後reject. 例如: 某期刊規定論文參考文獻寫成 Tsai FC, Hsieh MS. XXXXXX. Plast Reconstr Surg. 2010;127:1037-47. 你就不能寫成 Feng Chou Tsai. xxxxxx. Plastic Reconstructive Surgery. 127:1037, 2010. 反之亦然. 另外, 投稿某一期刊, 必須"捧場"該期刊有無此題目的參考文獻, 該期刊的審稿者是否有相關論文, 當然該題目的經典論文更是不能不引用. 參考文獻放置入文章中的時候, 不可以違反格式, 也不可以對不準, 如: 有的期刊是 1-3 (suprascript格式), 有的是[1-3], 有的是(Tsai et al, 2000; Liao and  Choul, 2009.). 什麼, 這麼麻煩? 的確麻煩!! 現在資訊發達算你倒楣, "漏網之魚"會被虧: [沒有仔細認真找資料.] 畢竟, 我們不是愛因斯坦沒有網路的時代, 愛因斯坦的論文往往參考文獻只有一篇, 你學他? 那肯定會被退稿, 被笑沒知識也要看電視. 乖乖, 認份.

10. 圖(Figures)的呈現方式是門學問. 圖根本就是整篇論文的門面, 畢竟文字黑麻麻的, 哪裡有漂亮的圖吸引人. 圖的編排在規畫論文的時候, 有的研究者, 會以期刊要求的圖數目, 作為整篇論文結構的主軸!! 這在基礎論文較為常見, 我也常聽到大學的基礎研究老師相同的看法與做法. 研究者的腦中, 每一個圖敘述一個主題, 然後這個圖, 再分成幾個子圖敘述細節, 如 Figure 1 這個主題叫做xxx, 然後真正放入各個子圖來敘述如a, b, c.
目前論文的圖大致上有
a. 根據資料(raw data)描繪的圖,
b. 實際拍照的圖(如病患照片, 檢體照片, 螢光染色, 電子顯微鏡照片等等), 以及
c. 純繪畫出來的示意圖(schematic illustration).

  根據資料描繪的圖, 要把data的分布, 分析, 和我們想要表達的意義呈現出來. 我根據目前期刊的趨勢, 歸納出幾個重點: 能漂亮不能醜, 能彩色不要黑白, 能多點不要單一或平均, 能複雜不要簡單, 能多維(如3D)不要平面
只不過, 很遺憾的是, 必須告訴您, 如果圖要"科技炫", 得學會炫的軟體, 這是醫師比較沒有時間的. 還是按照手邊的資源, 盡量吧!! 畢竟科學重點還是內容 (自我安慰一下).
例如:

這是Nature期刊某論文的圖, 不同組dashed line顏色不同, 點也不同, 還有由上方的內嵌圖叫做inset. 圖的構思要有創意, 多看論文就可以參考別人的做法.

多數據點的呈現

 請人畫手繪圖做為schematic illustration, 通常可以夾在圖中當inset, 或是文末當作論文理論的總整理(如 biochemistry文章, 常做為signaling pathway釐清後的路徑圖), 或是review文章介紹觀念. 總之, 可以讓人清楚快速了解您的論點.

 需要流程圖(algorithm)時, 可以畫 (Visio軟體很棒, 推薦).

10a. 如果我們得到下述table的資料, 把 控制組, 藥物一, 藥物二 分成三組. 


可以畫成長條圖 (超常用):
但是最新流行的呈現方式是

可以把所有資料點呈現出來, 也就是額外知道研究個體的數目(n=?). 尤其當n很大的時候, 密密麻麻, 可以是讓讀者與審稿者覺得您很厲害, 很辛苦, 實驗或收集資料很多, 可以參考Nature, Science 等頂尖期刊皆是如此. 然後各組統計比較如果有意義, 則可以另外標示出來. 當然這是相對的優勢, 如果n不大, 就不必自曝其短, 乖乖用常用的長條圖表示就好.

10b.
baseline的呈現, 盡量不要用%. 這個我之前就敘述過

 這個圖沒有呈現各組的絕對值, 而是相對值(實驗數據除以控制數據). 這是假定在一開始的時候, 控制組變異是0, 控制組 (baseline)起始點和實驗組起始點"一同出發"---不好.

改成圖左的絕對值, 或是圖右的log transform圖都不錯, 兩組分開.

10c.
上述都是二維的圖, 按照組別分開.
也可以用下述兩種3D方式呈現, 見仁見智:

 這個呈現方式會讓圖較複雜, 較大, 所以得考量期刊圖的數目限制.

10d.

 這是Kaplain-Meier curve (K-M curve): 1958Edward L. Kaplan Paul Meier 發表針對觀察數據不完整, 如何處理時寫的一篇論文, 其所產生出來針對 time-to-event (時間和事件)的分析方法與圖. 也就是沿著時間觀察某幾個事件, 可以從圖上一目了然它的時間序變化 並比較這幾個事件的差別 (最常用的統計方法是log-rank test). 可以用 SPSS 或 SigmaPlot 來畫! 很常用於臨床, 譬如說癌症存活(cancer survival)分析曲線. 上圖每一段水平線代表在這段存活時間間隔多少比例的人存活, 垂直線呢? 沒有意義, 只是連連看用. 一段段, 把不連續, 不完整數據(譬如說每個患者追蹤的長度不一樣長)串在一起, 所以分析估計叫做step-wise estimate. 每一條水平線間隔逐漸累積(cumulative probability / cumulative survival rate) 到最上端就是1.
  人嘛, 有興趣的部分總是不同, 以癌症為例, 就有overall survival, disease-free survival, progression-free survival curve 等.


11. Authorship作者排名順序, 我放在最後論述. 為什麼? 因為作者"理論上"是按照貢獻(contribution)來決定排名, 所以直覺上不需要花腦筋"研究"才對. 寫論文與做研究的人放第一位, 其他人往後排, 提供研究病患材料或是指導或是老師級的, 通常放在通信作者(corresponding author), 好像不會有爭議. 但是, "有時候"實際上卻不是如此. 有的老師明明已經是教授了, "要吃又擱要ㄌㄧㄚˋ", 通殺第一作者與通信作者; 有的空降部隊插入作者群 (根本就不認識//有的只是提供錢//有的只是學術政治酬庸//親朋好友: 先生太太兒子女兒等等). 最惡劣的是, 老師完全沒告知, 整碗直接拿走, 連放你的名字都沒有( 這較少見). 客觀來說, 有的只是協助提供某種研究材料 (如抗體antibody), 分析 (如統計), 英文校稿,..等等, 不應該要求列入作者, 而是放入論文後面的Acknowledgement裡面.
  我的建議是: 要會作人--- 拾人牙慧, 報之湧泉, 至少絕對不能忘記人家, 要記得記上一筆. 未來, 才有未來的合作可能.
  作者排名之所以重要當然和教職晉升, 計畫申請有關, 越前面積分越高, 自然搶破頭.
  作者群就像政治的站臺, 一字排開就可以知道你的人脈, 資源, 子弟兵多不多 (科越大, 上面的醫師論文就會越多, 因為容易掛上去), 好不好相處, 交陪等等. 
  所以, 查一下某些人(前輩)他的學術底細, 簡直可以說是全才, 什麼科什麼領域都掛他的名字, 真是佩服他的好人緣 or 好手腕 or 好權力. 不然老師, 院長, 主任是幹假的?! 尤其是還可以都掛第一作者, 真是應該開班授徒, 失傳實在可惜, 我覺得那比自己寫論文不見得容易, 因為要別人把心血心甘情願掛你頭香, 哇, 真的"好師雷", 利害厲害. 
  我有自知之明, 沒那個ㄓㄞ ㄉㄧㄠ˙, 認份比較實際.
 
  寫到這裡, 抱歉, 我玷污了您天真 / 無邪的心靈, "大人"的世界有那麼骯髒複雜嗎? 是沒有. 如果認真做科學, 或許不必理會我苦口婆心的魔鬼細節, 但是 我在度抱歉 截至目前為止, 理想只在天上有. 

12. 英文修改是我們亞洲非英語母語國家的原罪, 幾乎每幾次投稿, 都會有一次編輯寫下類似下述我轉貼的評語:
Have the paper rewritten by a native English writer, not just a speaker, as the language is awkward, or use the Elsevier language polishing service.
你會說: 英文爛才會這樣! 我承認 .但是送了英修, 還是被虧, 真的賠了夫人又折兵.
我只是建議各位不要氣餒而已, 英修還是唯一的辦法. 英修收費差異很大, 當然因修改者而異, 也隨著修改時間限制要求有差, 越趕, 越貴.

b. selection bias:
  挑選(recruit and enroll)研究對象得定義嚴謹清楚(也就是inclusion and exclusion criteria)+ "容易"(easily accessible)取得"可靠"(reliable)資訊, 願意配合更是重要, 尤其是需要追蹤(follow up)的研究. 所以挑"好客人"!! 這樣才能避免產生後續的 confounding results, 尤其是randomized, controlled trials.  好客人指得是容易做研究, 而不是符合研究期待的人. 什麼意思? 做研究的人不能故意把結果不好或是不符合期待的人剔除, 只挑符合的人納入研究. 這在外科系臨床論文很常見, 譬如探討內視鏡隆乳手術和傳統隆乳手術的差別, 研究者因為預期內視鏡結果較佳 (這是邏輯必然? 否則寫這篇論文幹麻?), 因此挑選患者時, 會特別將內視鏡隆乳有筴膜攣縮, 發炎, 漏水等患者剔除一些, 如此結果分析起來自然會得到內視鏡隆乳較優的結論. 這類做法 通常在探討手術併發症(complications)的研究更容易"隱惡揚善", 為了突顯手術/某團隊/某醫師技術較佳而隱藏併發症比率. 但是愚蠢的造假便是說自己併發症是"零", 畢竟大家都是內行人, 說外科手術零併發症, 就未免造假的技術太差了! 
  再者, 分組不對等的研究設計 nonequivalent group designs, 就會產生selection bias, 這已經算是"原罪", 分組亂分, 就像水果亂分好壞, 這是上述設計已提到的. 年輕的學生看論文的時候, 從人性角度分析, 自然可以略為推敲出研究的真實性與可信度, 而非人云亦云的應用科學應聲蟲!!
  另外, 為了產生統計上有意義的結果, 往往用很多賤招, 如"濫竽充數"的人數與動物, 這叫做Leveraging results. 阿基米得說: [Give me a lever long enough and a fulcrum on which to place it, and I shall move the world.] 我可以改寫為: [給我足夠數量, 我可以產生統計上有意義的結果.]


c. channeling bias: 把病患(study cohort)分組得非常小心!! "人為"分組之後, 最好統計分析分組患者的一些資料是否差異太大. 簡單的說 如果要分析大力丸對於拔河成績的影響 如果分組把瘦弱體重輕的分 如果要分析"大力丸"對於拔河成績的影響, 如果分組把瘦弱體重輕的分一組, 體重壯碩的分一組, 那麼得到的結論就無法客觀讓人信服. 

(2) Bias during trial:

a. interviewer bias: 真正開始研究時, 介入研究的人員, 譬如說和病患作問卷或問問題的人, 如果早已知道研究設定的目標, 就很有可能誤導或是誘導患者的回答, 找資料的時候, 也會挑自己喜歡的"菜"來吃,.... 諸如此類的" 先入為主"誤差. 譬如, 如果我要作糖尿病和抽煙相關性的研究, 我問患者抽煙與否時, 如果患者說沒有, 研究者希望的研究結果當然是抽煙和糖尿病相關, 所以問題可能就會接著下去: [真的沒有? 一根都沒有? 年輕的時候沒有嗎?...] 要減少這個誤差, 建議interviewer必須事先對於研究的興趣, 沒有預設立場與利害關係!

b. chronology bias:
針對研究對象的研究期間, 時間設定如果有問題, 可能就會出現不同的結論. 例如探討手術技術方法的論文, 年代一久遠就會有現在技術進步與過去還在摸索的結果差別, 尤其是回朔性(retrospective)論文. 時間本身就是個變數, 這是研究的關鍵, 不容忽視, 應用科學常會忘記時間變項(time variable)!! 解決辦法當然是prospective cohort 或是randomized controlled trials.

c. recall bias:
請病人回憶發生過什麼事本身就是容易出現問題的誤差. 不同人, 不同年紀, 不同教育程度,...的人準確度都會有差別. 甚至回憶變項內容本身就是個問題, 這牽涉到前述研究設計問題, 有名的例子就是探討自閉症和施打疫苗之間的關係. 研究者如果問每個自閉症小孩有沒有施打過疫苗, 當然都會有, 因此跑統計的時候, 就會比其他變項更有統計相關性. 所以變項的設計本身必須是沒有人為介入的為佳, 畢竟施打疫苗是政府政策規範, 每個人都會作, 自然無法符合統計本身的隨機性.

d. transfer bias:
這指的是追蹤與否的誤差. 對於研究療效或是介入因子的影響研究, 倘若研究對象無法追蹤到足夠時間, 自然無法提供客觀的結果. 短期的時間追蹤也可以說是類似上述chronology bias, 提供的資訊不是不好, 就是真的代表短期, 對於手術/藥物提供的資訊不完整, 因為有些療效或是手術技術, 短期無法看出優缺點. 追蹤的確是苦差事, 無論是臨床或是基礎研究, 人數與年限超多超長的研究不僅令人讚嘆, 敬佩, 也令人羨慕, 這不是每個研究者都作得到的, 需要諸多因素配合(例如金錢, 唉!!). 提高患者願意回診追蹤的意願, 也可以著墨, 如提供較佳回診的動機 (如贈品, 小療程, 癌症復發檢測,...等等), 好的追蹤環境, 較具彈性的回診時段自由選擇, 彈性回診方式(如e-mail), 甚至醫師或是追蹤人員到府服務 (太偉大了, 為了做研究??)...等等.

e. performance bias: 技術的東西往往牽涉個體差異, 不同醫師, 不同實驗者, 不同測量者就是有差(technical variability). 外科醫師的技術往往天差地別, 所以探討技術建議一定得提是哪位醫師做的(論文常用的方法是, 譬如說是我蔡豐州做的, 就在論文註明F.C.T), 如此同行就可以參酌結果的意義. 如果是分析一群人或是不同醫療院所做的, 同一個人或同一個醫院建議分在同一組, 可以減少組內差異(variability within groups), 這個方法叫做 cluster stratification.

(3) Bias after trial:

a. citation bias:
引用論文當參考文獻通常是放在 introduction或是discussion, 用意當然是引經據典來支持研究, 無論從正面或是反面. 這邏輯上就很明顯, 人都會找對自己有利的, 誰會拿石頭砸自己的腳?! 只能技巧提升運用的高段來減少偏見, 也就是在論文的"討論"堭N正反面文獻技巧的分析, 強調科學的限制, 這樣一方面大公無私, 雖然會減損研究結論的權威, 另外一方面, 卻也少了一言堂, 反而更符合科學精神, 對於論文反而是加分的, 更貼近真實. 我們必須無時無刻提醒自己, [並沒有規定科學一定會有結果, 不一定會有意義]這個名言. 所以, 這依照人性幾乎難以避免, 我也不例外, 盡量囉.

b. confounding bias:
因為沒有考量要研究的因素之間, 其實存在會干擾衝突的變因導致的誤差, 尤其是探討exposure與outcome關聯性(association)的研究. 例如要探討喝咖啡與心臟病的關係, 卻沒有排除抽菸的因素 (因為這些患者如果有抽菸, 就會干擾分析出來的結果),...等. 所以再研究設計堿膍s對象分組的matching很重要, 至少針對患者demographics已辨認的confounders!! 至於unmeasured or unknown confounders 則只能靠 randomization + 大量的患者(large sample size) 來控制. 解決辦法還有: 如果 某confounder 無法在設計堶蝪, 乾脆"分開"分析(稱為stratified analysis); 已辨認的confounder還可以用統計解決, 如multivariable regression analysis.

c. internal & external validity:
研究需要經驗累積, 有了初步經驗, 逐一審視自己的bias, 然後改進. 首先我們要精進自己思考的能力, 邏輯上, 有下列常見的思考錯誤:
1. wrong a causal link 錯誤因果關係
2. false correlations 錯誤關聯
3. not meeting the necessary and sufficient conditions 不符合充要條件
4. false analogies 錯誤類比
5. tautology 贅述
6. deflection 轉移焦點
7. complicity 同盟
8. exclusion 排他 --- in-groups / out-groups
9. flawed argument 有瑕疵議論
10. unwarranted leaps (castle of cards) 跳耀式推論
11. sleight of hand 障眼法
12. emotional language 情緒性語言
13. misrepresentation 錯誤解讀, 扭曲事實
14. trivialization 貶抑對方
15. over-generalization 過度廣義化, 以偏概全
上述思考錯誤加上前述bias, 都可以在每次研究, 靜下心來, 反覆斟酌再三, 來提升研究的validity!!


<註1>: cover letter 範例---(下文加黑字體部份可以參考)

December 15, 2009

Dear Editors:

  Please find enclosed the article entitled “Analysis of nasal periosteum and nasofrontal suture with clinical implications for dorsal nasal augmentation". We hope that you will consider it for the publication as an original article in your journal.

  (這一段落都是強調您投稿論文的優勢與創新之處, 這樣人家才知道為什麼要選你或不選你) Augmentation rhinoplasty with subperiosteal placement of the nasal implant has for decades been a very popular aesthetic technique in Asia. Previous retrospective cohort studies about dorsal nasal augmentation focused almost entirely on the technical details and outcomes. To the best of our knowledge, very few studies focused on the anatomical and biomechanical basis of the subperiosteal technique. Our anatomical study showed that the periosteum and bone are bound together by Sharpey’s fibers about 1.3 +/-0.6 mm below the nasion that penetrate into the nasofrontal suture. Analysis of Poisson’s ratio indicated that the periosteum offered higher strength compared to the subcutaneous technique with the subperiosteal technique. We verified that subperiosteal placement of the nasal implant is a safe and stable procedure based on our experimental results and retrospective cohort studies of 1317 clinical cases. An alternative subperiosteal technique was also introduced for the aesthetic need of male patients with prominent superciliary arch of frontal bone.

  (這一段是告訴編輯們你沒有一稿多投, 無論是部分內容或是全部,  同時也按照期刊倫理規定投稿) The presented work has not been submitted elsewhere for publication, in whole or in part, and all of the authors have approved the enclosed manuscript. As the main author, I confirm that I have read and agreed to abide by the statement of ethical standards for manuscripts submitted to Plastic and Reconstructive Surgery(期刊名稱).

Thank you for your consideration.

Sincerely yours,

 

Feng-Chou Tsai, M.D.,

Division of Plastic Surgery,

Department of Surgery,
Center for Mathematical Biology,

Taipei Medical University Hospital,

Taipei Medical University,

252, Wu Hsing Street, Taipei, Taiwan. 110

Tel: 886-2-27372181, ext 3918

E-mail address: biopattern@gmail.com

< 註2 > Manuscript 參考範例
Title: Analysis of nasal periosteum and nasofrontal suture with clinical implications for dorsal nasal augmentation
Feng-Chou Tsai, M.D. 1
Chuh-Kai Liao, M.D. M.M.S. 2
Tsorng-Harn Fong, PhD 3
Jeng-Yee Lin, M.D. 1

1. Division of Plastic Surgery, Department of Surgery,
Center for Mathematical Biology,
Taipei Medical University Hospital, Taipei Medical University,
Taipei, Taiwan
e-mail= biopattern@gmail.com
2. Cardinal Tien Hospital, Department of Family and Community Medicine,
Fu Jen Catholic University, College of Medicine, Taipei, Taiwan
e-mail: m013089004@tmu.edu.tw
3. Department of Anatomy,
Taipei Medical University, Taipei, Taiwan
e-mail=thfong@tmu.edu.tw

Running head
: Analysis of nasal periosteum and nasofrontal suture for dorsal nasal augmentation

Keywords: periosteum; nasofrontal suture; augmentation rhinoplasty; silicone implant; saddle nose; Poisson’s ratio

Corresponding Author:
Feng-Chou Tsai, M.D.
Division of Plastic Surgery, Department of Surgery,
Center for Mathematical Biology,
Taipei Medical University Hospital
252, Wu Hsing Street
Taipei, Taiwan 110
E-mail: biopattern@gmail.com

 

Abstract

Introduction

Patients and Methods
 
Results
 
Discussion

Acknowledgement

References:
1. Wong JK. Aesthetic surgery in Asians. Curr Opin Otolaryngol Head Neck Surg. 2009;17:279-86.

Legends
Figure 1:
(a)



 


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