research-in-cancer-center：區域癌症中心臨床研究的主題不可知工作流框架

Sat, 28 Mar 2026 00:00:00 +0000

# Introduction（引言）

區域癌症中心積累的病人資料常具備獨特價值：在地化的治療模式、特殊族群、與大型醫學中心不同的轉介路徑。然而樣本量通常介於 100 至 1000 之間，既不足以支持頻率主義對複雜模型的需求，又超過案例報告的尺度。如何在此「中等規模」研究中嚴謹進行因果推論並產出可發表結果，是區域癌症中心研究者的共同挑戰。本框架以主題不可知（topic-agnostic）為設計目標，提供一套可復用的工作流。

# Methods（方法）

框架以 R 為主要分析語言，方法上以三個支柱構成：（1）有向無環圖（DAG）做因果結構顯式化，幫助研究者明確假設並選擇合理的調整變項；（2）貝氏方法處理小樣本下的不確定性，並能整合先前研究作為先驗；（3）多重敏感性分析（包含未測量混淆 E-value、不同先驗、不同插補方法）以檢驗結論穩健性。

整體流程設計為「樣板化」：每個新研究只需替換主題、變項與資料路徑，框架其餘部分（DAG 模板、貝氏模型、敏感性分析）皆可重複使用。Quarto 文件作為呈現層，使分析報告可直接演進為投稿稿件。

# Results（結果）

採用本框架進行研究時，可將原本零散的分析步驟整合為連貫流程，並大幅提升研究品質的一致性。對於資源有限的區域癌症中心，這提供「即便沒有大資料，也能做出嚴謹研究」的具體路徑。框架同時可作為研究教學素材，培養新進研究者對因果思維的熟悉度。

# Discussion（討論）

本專案展現了「方法論基礎建設化」的價值：將最佳實踐固化為可被反覆使用的工作流。其貢獻在於降低小型研究機構參與嚴謹臨床研究的門檻。限制方面，貝氏方法的執行需要研究者具備一定統計基礎；DAG 的繪製仍依賴領域專家對因果關係的判斷。未來可加入更多疾病領域的範例，並結合 LLM 自動建議調整變項與敏感性分析項目。

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