在真實世界數據的研究中，我們不一定總能擁有龐大且完美的獨立對照組。當面臨資料受限、罕見案例，或是容易受到時間變動干擾挑戰的情境時，該如何破局？
這次的工作坊將帶領大家跳脫傳統世代研究的框架，針對「自我對照」與「時間序列」等進階設計，精準擊破實務上的樣本限制！
💡 課程精華：2天完備實戰力
我們深知「學習因果推論時，只懂理論容易在跑資料時卡關，而只學操作又常因不懂資料結構與統計假設導致推論錯誤」，因此特別設計了「觀念邏輯扎根 + 軟體操作實戰」的雙軌模式

隨著真實世界證據 (real-world evidence) 在臨床與法規決策中的角色日益受到重視，研究模式也正逐漸轉變。開放科學 (Open Science)、研究透明化 (transparency) 與共同資料模型 (Common Data Model, CDM) 不再是彼此獨立的概念，而是相互連結，共同提升了真實世界證據在全球研究與應用上的影響力。

We were honored to welcome Professor Yu-Han Chiu for a half-day research discussion. The session brought together our team members to exchange ideas on ongoing projects related to vaccine research, drug safety, assisted reproductive technology, and causal inference methodology. Through Professor Chiu’s insightful feedback and active discussion, we gained valuable perspectives that further refined our research and explored future directions.

共享資料 x 開放科學 x 跨國轉移是真實世界數據願景還是幻想?

在真實世界數據（RWD）的研究領域中，如何跨越「相關性」轉向精準的「因果推論」，一直是研究者面臨的核心挑戰 。
為了幫助研究夥伴打破瓶頸，此次特別北上開設本次課程，並且工作坊由國立成功大學群體健康數據中心主任 賴嘉鎮教授親自領軍 ，帶領資深統計分析師團隊， 手把手教您運用國際頂尖的研究設計解決臨床實務問題 。

在真實世界數據（RWD）的研究領域中，如何跨越「相關性」轉向精準的「因果推論」，一直是研究者面臨的核心挑戰 。
為了幫助研究夥伴打破瓶頸，本次工作坊由國立成功大學群體健康數據中心主任 賴嘉鎮教授親自領軍 ，帶領資深統計分析師團隊，手把手教您運用國際頂尖的研究設計解決臨床實務問題 。

This study examined whether the use of benzodiazepine during pregnancy, compared with nonuse, is associated with different risks of preterm birth and small for gestational age, while considering the risks of abortion and stillbirth?