<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>實證醫學 on 陳柏威醫師 Po-Wei Chen, MD</title><link>https://drpwchen.com/categories/%E5%AF%A6%E8%AD%89%E9%86%AB%E5%AD%B8/</link><description>Recent content in 實證醫學 on 陳柏威醫師 Po-Wei Chen, MD</description><image><title>陳柏威醫師 Po-Wei Chen, MD</title><url>https://drpwchen.com/og-default.png</url><link>https://drpwchen.com/og-default.png</link></image><generator>Hugo</generator><language>zh-TW</language><lastBuildDate>Sun, 30 Jun 2024 13:31:27 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://drpwchen.com/categories/%E5%AF%A6%E8%AD%89%E9%86%AB%E5%AD%B8/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>[EBM] 當統計不顯著時，我該計算研究的檢力嗎？Misleading post-hoc power</title><link>https://drpwchen.com/posts/ebm-post-hoc-power-analysis/</link><pubDate>Fri, 11 Nov 2022 09:26:00 +0000</pubDate><guid>https://drpwchen.com/posts/ebm-post-hoc-power-analysis/</guid><description>統計不顯著時去計算 post-hoc power，其實是個誤導性的做法：它和 p-value 本就相互掛鉤，當 p &amp;gt; 0.05，post-hoc power 必然偏低，兩者根本是循環論證。更實用的替代方法是用 95% confidence interval 搭配 MCID 來判讀，這也與 2022 年最新 Cochrane GRADE guideline 一致。</description></item><item><title>&lt;系統性回顧工作坊&gt;課後收穫1: 診斷、預後、傷害型研究用PICO搜尋嗎</title><link>https://drpwchen.com/posts/systematic-review-workshop-1-pico/</link><pubDate>Thu, 13 Dec 2018 06:43:00 +0000</pubDate><guid>https://drpwchen.com/posts/systematic-review-workshop-1-pico/</guid><description>PICO 其實只適用於治療型研究,診斷型要改成 PIGO(加入 Gold standard)、傷害型用 PEO(倫理考量無法隨機分派)、預後型只需 PO。這是參加 Cochrane Singapore 的 Prof. Edwin Chan 工作坊最有收穫的一課,搞清楚研究類型再下關鍵字,搜尋才能精準。</description></item><item><title>&lt;系統性回顧工作坊&gt;課後收穫2：搜尋結果很少，就等於搜尋方式很好嗎</title><link>https://drpwchen.com/posts/systematic-review-workshop-2-search/</link><pubDate>Wed, 12 Dec 2018 11:55:00 +0000</pubDate><guid>https://drpwchen.com/posts/systematic-review-workshop-2-search/</guid><description>文獻搜尋結果只有5篇,不代表你搜得很準,反而可能漏掉很多重要的文章。搜尋結果太多時,用 title search、filter、NOT 縮小範圍;結果太少時,善用 MeSH term、similar article 或 free text 放寬條件。掌握敏感性與特異性的取捨,才能找到真正需要的文獻。</description></item></channel></rss>