Gem Wu
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醫療、公衛、經濟、政治,與一些影評藝評。

研究記事 (1) 我們永遠可以更加小心 You can never be too careful

在修資料的過程中,內心不斷地冒出一句話 “You can never be too careful.” 在早期還是學生時代,上面的師長學長姐還會幫忙除錯,現在自己獨立作業的比重上升,應該要好好地建出一套紮實穩健 (robust) 的檢核機制。

去年年底趕工季會報告,今年斷續地產出 EHA poster 的內容,感謝指導教授的不離不棄,爬著上岸報告完了。然而,最終還是要寫好投出才算數,便重新回去整理資料、改寫草稿。

回去細看 cohort 的內容,才發現有數個細項登錄不盡正確,實在讓人冷汗直流。重新檢視信件來往,發現會有這樣的出入可能出於幾個原因:

(1) 個案的順序被大幅改動過、變項增減順序也動過,在過程中可能導致 frameshift(還好大幅的移位目前還沒發生);

(2) 臨床數據往往有著連貫的變化,為了研究方便,我們橫斷式 (transection) 的取樣,取的時間點不一,數值就會有差;

(3) 我們在收集資料的過程中,也滾動式地討論、裁定分類、改動資料結構,在過程中,後面得出來的決定,在前面已經登記好的資料中,可能會出現違悖其後決定的狀況;

(4) 我眼殘 + 手殘。

我心虛地覺得最後一項機會最大。

是人就會犯錯,尤其在這麼繁瑣的資料處理當中,更容易錯上加錯。同個時段內反覆地檢視、用不同的途徑取得同一個變數、過一段時間後的重複確認,甚至需要另一個人來檢查,都可以盡量把錯誤降低。

基因在複製時都會出錯了,它們會有除錯的機制,當除錯機制失常 (e.g., BRCA),往往會是癌變的開始。

在修資料的過程中,內心不斷地冒出一句話 “You can never be too careful.” 這句我在臨床上已深深體悟到了,也常這樣提醒值班中、會診中、顧病人的自己。然而研究,在早期還是學生時代,上面的師長學長姐還會幫忙除錯,現在自己獨立作業的比重上升,應該要好好地建出一套紮實穩健 (robust) 的檢核機制。

在職涯的路上,我們終究會到一個領頭羊的狀態。如果沒有辦法好好地面對自身思考的缺憾、做事的失誤,團隊的人可能受制各種原因無法下情上達,此時最大的敵人,便是自滿的自己。

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