quarto on 林協霆醫師

roche-vabysmo-rwe-workshop：眼科 RWE 工作坊以 Quarto Book 重現 TENAYA／LUCERNE 試驗

Mon, 04 May 2026 00:00:00 +0000

# Introduction（引言）

真實世界證據（Real-World Evidence, RWE）已成為法規機構、藥廠與臨床研究者共同關注的方法學議題。對於眼科醫師而言，要從零理解混合線性模型（Mixed Model Repeated Measures, MMRM）與 Cochran–Mantel–Haenszel（CMH）等統計方法並不容易。本工作坊以 Roche 之 Vabysmo（faricimab）關鍵試驗 TENAYA／LUCERNE 為教學案例，引導學員「重現論文已發表結果」，藉此建立對方法論的具體理解。

# Methods（方法）

教材以 Quarto Book 形式呈現，每一章對應工作坊的一個學習目標：閱讀試驗設計、整理 case report form 對應的資料結構、執行 MMRM 對視力（BCVA）等連續變項的長期分析、以及以 CMH 處理不同分層的反應率比較。所有程式碼以 R 撰寫，並提供與原試驗統計分析計畫一致的呼叫範例，使學員能將輸出與已發表論文比對。

工作坊的設計重點在於可重現性：每章皆附資料前處理腳本、分析腳本與結果輸出。當學員完成全部章節，便等同於以開源工具重現一份完整的試驗統計分析報告，從而建立日後處理 RWE 的方法論信心。

# Results（結果）

教材已能讓眼科醫師在半天時間內完成 TENAYA／LUCERNE 主要終點之分析，並理解 MMRM 與 CMH 在處理重複測量與分層比較上的差異。Quarto Book 的形式同時兼具線上閱讀、PDF 列印與互動執行的便利性，使工作坊後仍可作為長期參考。

# Discussion（討論）

本專案展示了「以重現代替講授」的醫學統計教學思路：與其抽象解釋公式，不如直接讓學員操作現實試驗的資料以建立直觀。限制方面，工作坊使用模擬資料以避免機密性問題，與真實 RWE 仍有差距；CMH 與 MMRM 之外的 RWE 方法（如 IPTW、PSM）尚未涵蓋。未來可擴充為跨疾病領域的 RWE 教學系列。

# 連結

GitHub：htlin222/roche-vabysmo-rwe-workshop
主要語言：HTML（Quarto）
最後更新：2026-05-04

bestseller：A5 非小說書籍模板，整合 Quarto、Typst、APA CSL 與 CrossRef 驗證

Sun, 19 Apr 2026 00:00:00 +0000

# Introduction（引言）

學術書籍的自助出版近年因 Quarto 與 Typst 等開源工具而再度普及，但繁體中文排版仍面臨字型、版心、跨頁標題與引用驗證等多重挑戰。商業排版軟體門檻高，傳統 LaTeX 模板對非工程背景作者並不友善。本專案提供 A5 非小說書籍模板，整合現代學術寫作所需的引文管理（APA CSL）、引文核驗（CrossRef）與排版細節（交替頁碼、運行頁眉、Genryu Mincho 字型），讓作者得以專注於內容。

# Methods（方法）

模板以 Quarto 為作者層的撰稿介面，使用 Markdown 與 YAML metadata 寫作；底層渲染使用 Typst（取代 LaTeX）以獲得更現代的排版品質與更短的編譯時間。引文格式採用 APA 7th 的 CSL 樣式，並透過 CrossRef API 對每筆 DOI 進行驗證，避免幻覺引用。字型選用 Genryu Mincho（源流明朝體）以兼顧中日漢字呈現品質。

排版細節包含：交替頁碼以區分左右頁、運行頁眉顯示章名與書名、目錄與索引自動生成、以及完整的封面與版權頁範本。整體設計遵循「模板即規範」原則，作者只需替換內容即可獲得專業書籍輸出。

# Results（結果）

模板可被研究者、醫師或專業作者直接使用，作為自助出版繁體中文非小說書籍的起點。其輸出品質可達商業出版水準，且具備版本控制、可被同儕審閱、可全自動編譯等優勢。對於希望將個人筆記、講義或專欄結集成書的作者而言，本專案大幅降低出版門檻。

# Discussion（討論）

本專案展現了「學術書寫工具鏈現代化」的方向：以 Quarto + Typst + CSL + CrossRef 取代傳統 LaTeX + BibTeX 的工作流，兼顧速度、品質與引文可信度。限制方面，Typst 生態仍在快速演化，部分高度客製需求可能尚無解；CrossRef 並非所有引用源皆有資料。未來可整合 PubMed 補充驗證，並提供互動式封面設計工具。

# 連結

GitHub：htlin222/bestseller
主要語言：TeX
最後更新：2026-04-19

causal-tut：以 Quarto Reveal.js 製作因果推論教學簡報

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

# Introduction（引言）

因果推論已成為當代臨床研究的核心方法學，但對於僅接受過傳統生統訓練的醫師而言，從相關性過渡到因果的觀念門檻不低。本專案提供一份針對臨床研究者設計的因果推論教學簡報，涵蓋有向無環圖（DAG）、傾向分數方法與目標最大概似估計（TMLE）三大主題，目標是在一個工作坊內讓學員建立可遷移的因果思考骨架。

# Methods（方法）

簡報以 Quarto 與 Reveal.js 製作，並以 R 為主要程式碼示範。每個主題皆遵循「概念 → 範例 → 程式 → 練習」四段結構：概念建立直覺、範例提供具體情境、程式以 R 演示分析、練習由學員自行嘗試。簡報中嵌入互動式圖表（DAG、平衡性圖、效應分布），降低靜態圖無法呈現的理解阻礙。

設計重點在於「最少數學、最多直覺」：避免引入學員不熟悉的符號，改以圖示與比喻；當必要時，公式以「告訴你能看到什麼」而非「告訴你如何推導」的方式呈現。簡報源碼公開，便於後續其他教師基於此再製。

# Results（結果）

簡報已被作為工作坊主要教材使用，學員回饋顯示能在較短時間內掌握 DAG 思考、傾向分數的核心邏輯與 TMLE 的應用情境。Quarto Reveal.js 的形式同時支援線上閱讀、線下投影與 PDF 輸出，極大化教材的觸及範圍。

# Discussion（討論）

本專案展現了「將前沿方法學轉譯為臨床醫師語言」的教學努力。其貢獻在於降低因果推論的進入門檻，使更多臨床研究者能在自身研究中採用合理方法。限制方面，工作坊的時間限制使主題無法完全展開，仍須搭配進階閱讀；簡報中的範例為虛構情境，學員仍需自行將觀念遷移至真實研究。未來可擴展為完整課程系列，並結合 TMLE-explain 動畫提供影音輔助。

# 連結

GitHub：htlin222/causal-tut
主要語言：R
最後更新：2026-03-28