作者：雙和醫院小兒科黃琮聖醫師

兒科 IRB 審查困難

對於兒科醫師而言，由於研究對象的限制（兒童為特殊族群），在研究計畫 IRB 的審查裡是沒有所謂的簡易審查可言的。因此健保資料庫的研究在兒科領域來說，就變成一個相對好入手的選擇。

去年下學期，我有個機會可以選修大學所開的「大型資料庫資料分析課程」，使用的 data mining 與統計軟體為 SAS。這真是一套極其專業且功能強大的統計軟體，但是它的優點也正是它的缺點所在。

因 SAS 太難學而放棄使用健保資料庫

首先，因為它是專業軟體，所以購置成本驚人，非個人可以負擔。其二，安裝過程並不 user friendly，常常需要安裝多次才能成功。其三，功能太強大了，介面較龐雜，雖然網路上有許多範例語法可以參考，對於新手還是不容易上手使用。

老師根據實際上常用到的資料搜索情境，分享了許多技巧，但大約到學期中後段，我發現已經跟不上進度了。也就因為 SAS 不好學，讓我漸漸地放棄使用健保資料庫來從事研究的念頭。

後來在新思惟國際的網站上，看到各位先進們分享的心得之後，我就被這個課程吸引了。因此決定等新一輪的課程出來就去報名參加課程。所幸持續關注新思惟國際開課資訊，真的讓我等到了。蔡校長一公布，當天早上我就拉著同事一起報名成功。

在達人們的指導下，上課當天果然讓我獲益良多啊。陳育群醫師及吳昭慶醫師以實際的健保資料庫論文當範例，一步一步地指導大家從零開始，一氣呵成產生一篇健保資料庫論文。讓我了解如何挑選適當的題目、如何購買適合的資料檔、及如何寫作健保資料庫論文並投到適合的期刊。

感謝新思惟國際特別很用心地挑選了以 MySQL 為主體，以 Navicat 為介面的 data mining 方式，再加上特別針對醫學研究的統計軟體 MedCalc 來組成健保資料庫研究的鐵三角，既經濟又好用，很適合初學者使用。讓我這種學過 SAS 之後再來學的人很想說一句：我回不去了。

在學校生統老師的眼中，發生率不高的疾病其實是沒有太大的研究價值的，可偏偏兒科有些疾病的發生率還真的頗低。陳育群醫師給了我相反的看法，讓我眼睛為之一亮。他認為有辦法從如此龐大的資料中撈出這些發生率低的疾病並分析才是賣點啊！給了我很大的鼓勵，又重新點燃我從事健保資料庫研究的念頭。

此外，看著台上達人們精美的簡報，聽著達人們分享論文寫作與投稿的訣竅，仿佛我也同時在上《簡報架構與視覺設計工作坊》、《臨床研究與發表工作坊》，實在是超值啊！

最後，再次感謝新思惟國際團隊很用心地舉辦這次《健保資料庫工作坊》，在「半天」的時間裡濃縮了整整「半年」一學期的課程精華，真正的度日如年，讓我對健保資料庫重新產生了許多的想法，期待之後有成果與大家分享。