Q：研究統計結果與預期相反，需要在結論中加以解釋嗎？
「因為大家現在的作法都接近，有很多東西都有所謂的治療指引，guideline，其實作法都大同小異，理論上應該不會出現這種臨床因子完全顛倒過來的，理論上這種比較不會。所以我會建議如果遇到這種狀況，可能回去看一下 raw data，是不是 coding 有亂掉。
那如果確定沒有問題，要怎麼解釋，就要看你對這個疾病的瞭解多少。譬如最近，我跟麻醉科他們在做健保資料庫，分析台灣肺癌的發生率，他們分析出來的結果，prevalence 跟 incidence，都是東部比較高，但是明明東部的 PM2.5 很低啊，為什麼它會比較高？我就說，會不會是他們的吸菸人口比例比較高？戒菸的活動在那邊不明顯，那 low dose CT screening 比例也很低，會不會是這個樣子？因為比 PM2.5 比起來，吸菸應該更嚴重。
後來他們去調國健署的 data，是，東部那邊是吸菸率台灣最高，所以變成你要去看說，如果你的 data 這樣收沒問題，它一定有原因，但是可能必須你要一個一個去找，是不是真的有什麼不一樣？因為算是比較重大的歧異啦，先從最可能出錯的地方先去挑，挑到最後如果真的有問題的話，我們再來想說怎麼回這個問題，還是說他裡面真的有什麼樣的故事，我們不知道，如果說真的有，那恭喜你，就中大獎，因為這顛覆大家的想法。」
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【吳昭慶】
神經外科頂尖期刊 Journal of Neurosurgery: Spine 之核心編輯成員。從素人狀態起步，歷經 author / reviewer / speaker / editor，用研究與發表，讓世界知道自己的技術與專業。
【吳青陽】
從別人眼中的小手術 port A 開始，逐步登上外科第一名期刊 Annals of Surgery，發表多項獨到研究與專利，並有肺癌手術系列研究。用 PubMed 的足跡，榮耀自己胸腔外科醫師的身份！
【蔡依橙】
原創論文被引用破百次，領導制訂亞洲心臟電腦斷層 guideline 後，希望協助每個想在國際舞台發光的年輕朋友，於是辭職創業，全心投入課程規劃，協助大量傑出校友，活出更好的人生。
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年輕的臨床研究者，起步究竟需要什麼？我們年輕過、我們起步過、我們從什麼都沒有的狀況開始過，所以我們知道。從稿件送出，經過 editor / reviewer / revision 三關，究竟如何趨吉避凶；不講高深理論，直接從應用切入介紹統計，並實際讓你在自己的電腦上完成；初學者應該如何集中資源，避開常見誤區，我們給你務實建議。
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