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Methodological Quality Analysis of Systematic Review/Meta-analysis Published in Chinese Science Citation Database Journals
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摘要:目的 评价中国科学引文数据库(Chinese Science Citation Database，CSCD)收录期刊2020年发表的系统评价/Meta分析(systematic review/meta analysis，SR/MA)文献的方法学质量，旨在为我国研究人员制作SR/MA提供建议，为编辑和审稿专家审阅SR/MA提供参考。方法 以CSCD收录的中华医学会杂志社系列期刊为样本形成期刊列表。4名研究人员两两分组独立进行手动检索，纳入期刊发表于2020年的SR/MA文献，1名研究人员在中国知网进行补充检索。研究人员两两分组对纳入的研究进行独立筛选和信息提取，使用AMSTAR 2(A Measurement Tool to Assess Systematic Reviews 2，AMSTAR 2)评价工具进行方法学质量评价并对评价结果进行统计学分析。结果 共79本中华医学会杂志社系列期刊被CSCD收录，其中46本期刊在2020年发表SR/MA文献，按照纳入和排除标准进行筛选，共纳入126篇SR/MA文献。AMSTAR 2评价结果显示，SR/MA文献的平均得分为(10.38±1.91)分；9个条目的符合/部分符合比例在70%以上；SR/MA至少符合/部分符合5个AMSTAR 2条目，最多符合/部分符合12个条目；关键条目未调整前超过90%的SR/MA可信度分级为“极低”，结合国内实际情况调整关键条目后，分别有约40%的SR/MA可信度分级为“中”和“低”；分层分析结果显示，是否使用GRADE分级、是否遵循PRISMA声明、作者数量是否＞5、发表语种是否不同、纳入研究类型是否包括随机对照试验和是否报告资金资助均不是SR/MA方法学质量的影响因素。结论 CSCD收录期刊2020年发表的SR/MA文献方法学质量仍有待提高，未来应重点关注SR/MA的注册、检索、纳入和排除标准及资金资助等问题，以切实提高SR/MA的方法学质量。
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关键词:
- 中国科学引文数据库期刊 /
- 系统评价 /
- Meta分析 /
- 方法学质量
Abstract:Objective To evaluate the methodological quality of systematic review/meta analysis (SR/MA) published in Chinese Science Citation Database (CSCD) journals in 2020, with the aim of providing suggestions for researchers in China to develop SR/MA and reference for editors and reviewers to review SR/MA.Methods The list of journals was formed with a sample of journals published by the Chinese Medical Association Publishing House and included in CSCD. Four researchers working in pairs conducted independently manual searches on the official websites of the journals to include SR/MA published in 2020, and one researcher conducted a supplementary search on China National Knowledge Infrastructure. After identifying the included literature, the researchers worked in pairs to extract information independently, evaluated methodological quality by using AMSTAR 2(A Measurement Tool to Assess Systematic Reviews 2) and performed statistical analysis of the results.Results A total of 79 journals from the Chinese Medical Association Publishing House were included in CSCD, 46 of which published SR/MA in 2020, and 126 SR/MA were included for analysis after screening according to inclusion and exclusion criteria. AMSTAR 2 evaluation results showed that the average score of SR/MA was 10.38±1.91. The scored proportion of 9 items was more than 70%. SR/MA met partially/met a minimum of 5 AMSTAR 2 items and a maximum of 12 items. Before the key items were adjusted, over 90% of SR/MA's credibility rating was critically low. After adjusting the key items according to the actual Chinese situation, about 40% of SR/MA's credibility rating was medium and low, respectively. The results of the stratified analysis showed that the use of GRADE, adherence to the PRISMA statement, the number of authors greater than 5, the language of publication, the type of included studies including RCTs, and the reporting of funding were not factors that influenced the methodological quality of SR/MA.Conclusions The methodological quality of SR/MA published in CSCD journals in 2020 need to improve. Attention should be paid to the registration, retrieval, inclusion and exclusion criteria of SR/MA as well as financial support, so as to effectively improve the quality of SR/MA. -
证据合成(evidence synthesis)，又称证据综合，即使用系统、明确的方法对现有研究进行合成，其能够提高研究结论的可靠性和准确性，为临床实践指南、患者辅助决策及政策简报提供证据基础[1]。在医学领域，系统评价作为经典的证据合成方法，主要关注医疗干预的有效性和安全性问题[2]。为进一步满足不同研究者和决策者的需求，衍生出多种遵循系统评价方法学和命名原则的证据合成方法[3]。随着证据合成方法的种类逐渐增多，越来越多的证据合成研究不断发表，证据合成方法在不同学科和领域的应用也逐渐得以重视。然而，由于方法间存在相似或共有特征，不同证据合成方法在应用中极易混淆。本文将对证据合成方法的现状、分类、定义、特点，以及应用中存在的问题进行梳理，并在此基础上提出思考与建议。
1. 证据合成方法的现状
证据合成理念在200年前即已产生，但无论其方法还是数量，近30年间才得以快速发展[4-5]。笔者以最经典的证据合成方法“系统评价”为检索词(“systematic review”[Publication Type])在PubMed数据库进行初步检索，截至2022年12月31日，其文献数量累计20余万篇，呈逐年上升趋势。证据合成方法的不断发展，不仅助力相关组织的建立和期刊的创办，且进一步促进了证据合成在国内外的传播和应用。自1993年起，国际上先后建立了Cochrane协作网(Cochrane Collaboration)、国际卫生技术评估机构协作网(International Network of Agencies for Health Technology Assessment，INAHTA)、Campbell协作网(Campbell Collaboration)、国际指南协作网(Guidelines International Network，GIN)、研究合成方法协会(Society for Research Synthesis Methodology，SRSM)和证据合成国际网络(Evidence Synthesis Interna-tional，ESI)等组织[6]。此外，研究合成方法协会与乔安娜布里格斯研究所(Joanna Briggs Institute，JBI)创办了证据合成的专业期刊Research Synthesis Methods和JBI Evidence Synthesis，致力于发表证据合成相关研究，鼓励广大研究人员改进和创新证据合成方法。与此同时，国际上还创办了诸多发表不同领域系统评价的专业期刊，如Cochrane Database of Systematic Reviews、Campbell Systematic Reviews、JBI Database of Systematic Reviews and Implementation Reports及Systematic Reviews等，致力于发表高质量的系统评价和系统评价计划书。关于证据合成领域的重要事件，详见表 1。
表 1 证据合成领域的重要事件年份 重要事件 1753 Lind首次提出研究合成在减少偏倚中的重要性[5] 1904 Karl最早使用Meta分析对接种伤寒疫苗与死亡率的相关性进行分析[7] 1972 Cochrane发表《疗效与效益：健康服务中的随想》，提出应对随机对照试验进行系统评价[8] 1976 Glass正式提出Meta分析的概念及其统计分析方法[9] 1977 Glass和Smith最早在社会科学领域使用Meta分析[10] 1992 Chalmers在英国牛津成立首个Cochrane中心 1993 Cochrane协作网在英国牛津正式成立，旨在为临床治疗实践和医疗卫生决策提供科学依据 1999 Moher等最早提出QUOROM(Quality of Reporting of Meta-analyses)声明，旨在提高随机对照试验Meta分析的报告质量[11] 2000 Campbell协作网在宾西法尼亚大学正式成立，旨在为非医学领域提供系统评价证据 2004 GRADE工作组在BMJ发表《如何针对研究合成的结论进行分级》的方法学文章[12] 2009 Moher等更新了QUOROM声明，并将其更名为PRISMA(Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses)[13] 2010 Research Synthesis Methods创刊，是国际上首本关于研究合成方法的学术杂志 2011 英国国家健康研究所(National Institute for Health Research)下设的评价和传播中心(Centre for Reviews and Dissemination)建立PROSPERO注册平台，为全球系统评价提供免费注册 2011 美国医学科学院将系统评价写入指南新定义[14] 2012 Systematic Review创刊，是国际上首本专门发表系统评价及其研究方法的学术杂志 2020 证据合成国际网络发布立场声明，提出证据合成国际网络的9项核心原则和5个主要目标[6] 2. 证据合成方法的分类
目前，证据合成方法的分类形式多种多样，暂无统一的分类方法[15-17]。笔者整理了当前证据合成方法的主要分类形式，以供研究人员参考。
2.1 根据研究目的分类
根据研究目的可将证据合成方法分为描述性(describe)方法、检验性(test)方法、扩展性(extend)方法和批判性(critique)方法[15]。描述性方法主要涉及相关文献的总结，包括叙事综合(narrative synthesis)、元总结(meta-summary)、元叙事(meta-narrative)和概况性评价(scoping review)等。检验性方法关注假设检验，包括Meta分析(meta-analysis)、贝叶斯Meta分析(bayesian meta-analysis)、现实主义评价(realist review)等。扩展性方法主要关注理论的建立，包括元民族志(meta-ethnography)、主题综合(thematic synthesis)、批判性解释综合(critical interpretive synthesis)和框架综合(framework synthesis)等。批判性方法主要关注文献与既定标准的比较，包括批判性评价(critical review)。
2.2 根据数据处理方法分类
根据数据处理方法可将证据合成方法分为汇集性合成(integrative synthesis)方法和解释性合成(interpretive synthesis)方法[16]。汇集性合成方法涉及数据的合并与汇总，包括系统评价(systematic review)、Meta分析、快速评价(rapid review)、概况性评价、主题综合和框架综合等。解释性合成方法关注概念整合及理论发展，包括元民族志、扎根理论(grounded theory)和批判性解释综合等。
2.3 根据纳入数据类型分类
根据纳入数据类型可将证据合成方法分为定量合成(quantitative synthesis)方法、定性合成(qualitative synthesis)方法和混合合成(mixed synthesis)方法[17]。其中定量合成方法关注定量数据的合成，包括Meta分析和最佳证据综合(best evidence synthesis)等。定性合成方法关注定性研究或理论合成，包括扎根理论、Meta研究(meta-study)、元民族志和主题综合等。混合合成方法倾向于定性与定量数据合成，包括系统评价、概况性评价、叙事综合和综合评价(integrative review)等。
3. 代表性的证据合成方法
笔者检索证据合成方法的相关研究，同时参考健康系统证据(Health System Evidence)、社会系统证据(Social System Evidence)等数据库收录的证据合成研究类型，遴选并整理了10个具有代表性的证据合成方法(表 2)，其中以系统评价最为典型。值得注意的是，一部分证据合成方法与系统评价具有相似的制作流程，而另一部分证据合成方法则倾向于理论建立和发展，与前者存在较大差异。
表 2 证据合成方法及其与系统评价的区别和联系证据合成方法 其他术语 定义 特征及其与系统评价的区别和联系 系统评价 (systematic review) 系统综述 通过系统检索某一主题的所有相关研究，按照纳排标准进行文献筛选，对纳入研究进行严格的偏倚风险和证据质量评价，并对各研究结果进行定量合成或定性客观评价，以对拟解决的问题进行系统总结的方法[18] 相较于其他证据合成方法，系统评价在方法学上更具透明性、可重复性、系统性和可更新性，但在其制作的各步骤中均可能产生偏倚，如检索文献不全导致抽样偏倚、文献筛选出现选择偏倚等[19] 快速评价 (rapid review) 快速综述、快速评估 通过加速或简化系统评价的制作流程，以在短时间内为决策者作出紧急决策提供信息[20-21] 虽然快速评价与系统评价在制作流程上存在相似之处，但其制作周期更短，决策者常将其用于突发事件或需快速作出反应的决策中[22]。简化检索策略、限制灰色文献数量、仅提取关键变量，以及进行简单的质量评价等均可缩短快速评价的制作时间，但易增加偏倚风险，如限制检索时间导致发表偏倚、限制质量评价导致研究结果可信度降低等[23] 概况性评价 (scoping review) 范围综述、范围审查、概况性综述 通过系统检索初步评估文献的潜在规模和范围的方法[24]，倾向于关注研究的广度而非深度 与系统评价相似，概况性评价同样遵循系统的检索流程，但二者关注的研究目的不同。系统评价倾向于解决具体的研究问题，而概况性评价主要用于识别特定领域的证据类型、确定文献的关键概念或定义、识别研究差距，为系统评价提供依据等[24]。由于通常不对文献的方法学质量进行评价，其结果易存在偏倚，因此不建议用于政策制定[23] 证据地图 (evidence map/mapping review/systematic map) 证据图谱、证据图 通过对相关领域现有证据进行系统检索，以确定研究空白和未来研究需求，并以表格或图形直观呈现结果的方法[25]，有助于判断是否进一步开展系统评价 相较于系统评价，证据地图侧重于呈现某个领域研究的整体情况，而不进行深入分析。证据地图仅对纳入研究进行描述性分析，易导致结果过度简化，掩盖研究与结果间的异质性。由于其通常不对纳入研究进行质量评价，研究结论的可靠性较差[23] 系统评价再评价 (overview of review) 伞型评价、元评价 通过全面收集拟解决问题的多个相关系统评价进行综合研究的方法[26] 有助于解决多个系统评价结果或结论不一致的问题，可为决策者和使用者提供更为集中的高质量证据，但其结论可靠性受纳入研究质量的影响 动态系统评价 (living syste-matic review) / 通过定期更新以实时纳入最新相关研究的系统评价[27]，对提高结果的准确性、时效性与适用性发挥重要作用 相较于传统系统评价，动态系统评价的可持续性更新将带来额外的工作量，需要稳定的团队进行持续性制作。更新系统评价可能涉及数据的重新分析，易增加Ⅰ类错误(即假阳性错误)的发生风险[28]。其主要特点在于保证系统评价结果的时效性、准确性和临床适用性 元民族志 (meta-ethnography) Meta民族志、元人种学、元人种志 通过对比分析原始研究的核心概念以产生新知识、新理解和新发现的解释性方法[29] 与系统评价注重检索的全面性不同，元民族志采用目的性抽样进行资料收集，直至达到理论饱和。作为定性研究证据合成的常用方法，元民族志的特点在于不局限于既定框架，可根据纳入研究的主题进行合成，对发展理论体系、理论框架和高阶模型具有重要意义[30] 主题综合 (thematic synthesis) 主题合成、主题集成 是一种基于主题分析合成原始研究的解释性方法[31]。主题综合涉及三个阶段：第一阶段是对单个研究结果逐行自由编码；第二阶段是应用自由编码构建“描述性主题”；第三阶段是形成“分析性主题”[31] 相较于系统评价，主题综合更能反映定性研究结果的主题观点。主题综合结合了扎根理论和元民族志的方法，主要取决于研究人员的经验和理论知识，易受研究人员的主观影响，但也更易被理解和接受，在定性研究证据合成中较为常用 框架综合 (framework synthesis) 框架合成、框架集成 采用预先建立的框架提取和合成结果的高度结构化方法，其中预先框架由背景材料和团队讨论形成[32] 与系统评价及其他证据合成方法不同，框架综合采用预先建立的框架提取和合成结果，其在很大程度上是一种演绎方法。该方法最初仅用于定性研究，但有学者认为此方法适用于所有研究类型[33] 扎根理论 (grounded theory) / 通过系统收集、分析与归纳相关研究以产生更高层次理论的方法[34]，包括三种流派，分别为原始扎根理论、程序化扎根理论和建构型扎根理论[35] 与系统评价相对线性的过程不同，扎根理论需不断迭代和深入，对数据进行反复分析和解释。扎根理论能够从经验数据中建构新的概念和理论，而非仅对其进行描述[35]。比较是贯穿扎根理论整个研究过程的分析思路，其中常数比较法最为常见[36]。在扎根理论编码过程中，研究人员需警惕资料过度切割与碎片化，导致无法产生更高层次的理论 /：无其他术语 4. 证据合成方法应用中存在的问题与挑战
虽然证据合成方法在诸多领域均有应用，但仍存在如下问题与挑战：(1)证据合成方法术语不统一。目前国际上尚无统一的证据合成方法术语，针对同一方法存在不同表述[37]，如“证据地图”同时被称为“evidence map”“mapping review”及“systematic map”等；国内在使用相关术语时也存在翻译不一致的情况，如“meta-ethnography”被译为“元民族志”“Meta民族志”“元人种学”及“元人种志”等，术语不统一在一定程度上影响了学科间的合作与交流。(2)方法学指导手册不完善。尽管目前国际上已发布了一系列指导手册，如Cochrane协作网编制的干预性系统评价手册和诊断性系统评价手册[20, 38]，Sandelowski等[39]编制的《定性研究合成手册》, JBI编制的《证据合成手册》[40]，以及Jeffrey等[41]编制的《研究合成与Meta分析手册(第三版)》等，但大部分证据合成方法目前尚无指导手册，其应用的科学性、严谨性难以保证。(3)证据合成研究报告不规范。研究显示，近一半的证据合成研究未在标题、摘要或正文中说明其研究类型[42]，存在报告不充分、报告质量普遍较低等问题，给政策制定者与利益相关者理解和使用证据合成研究带来阻碍。(4)证据合成方法使用存在混淆。Paré等[42]通过文献计量学分析发现，74%的证据合成研究描述的使用方法与实际的应用方法并不一致，方法使用存在混淆，其研究结果的科学性和准确性难以保证，为决策者应用证据合成研究带来较大挑战。
5. 未来应用证据合成方法的思考与建议
随着证据合成研究数量的逐渐增多，其被下载和引用的频率远高于已发表的其他研究类型[43]。而证据合成方法的规范应用，对提高证据合成研究结论的科学性、适用性和可及性发挥积极作用。为促进证据合成方法在我国的应用与发展，笔者提出以下思考与建议：
第一，遵循术语标准，统一国内术语。术语的规范化与标准化对促进证据合成方法的合理应用与研发具有重要作用。目前我国已制定《术语工作原则与方法》[44]等标准对术语不统一现象进行规范。建议国内相关机构遵循术语标准对不同证据合成方法的概念进行严格定义与区分，规范中文翻译的准确性和统一性，减少同义或多义现象，为学科建设与跨学科合作奠定基础。
第二，遵循方法学规范，咨询方法学专家。指导手册是规范证据合成方法应用的重要途径，可为研究人员及读者提供参考。研究人员在应用证据合成方法时需加强学习，严格遵循方法学规范，确保证据合成方法应用的正确性。对于尚无指导手册的其他证据合成方法，可咨询相应的方法学专家，论证研究的可行性与合理性。
第三，遵循报告规范，提高报告质量。通过检索EQUATOR(Enhancing the QUAlity and Transparency Of health Research)网站(https://www.equator-network.org/)，笔者发现目前系统评价和Meta分析、系统评价再评价、网状Meta分析、概况性评价、元民族志、元叙事、现实主义综合等诸多证据合成方法已有相应的报告规范(表 3)。研究人员需严格遵循现有报告规范，提高证据合成研究的透明度和结论的可信度。同时，对于尚无报告规范的其他证据合成方法，研究人员应积极探索和研发，推动报告规范在我国的应用与发展。
表 3 证据合成方法研究报告规范汇总序号 报告规范 发表年份 条目数量
(个)适用研究类型 适用范围 1 PRISMA 2009[45] 2009 27 系统评价和Meta分析 全文 2 PRISMA-Equity[46] 2012 27 公平性系统评价和Meta分析 全文 3 PRISMA-Abstracts[47] 2013 12 系统评价和Meta分析 摘要 4 PRISMA-NMA[48] 2015 27 网状Meta分析 全文 5 PRISMA-IPD[49] 2015 27 单个病例数据系统评价和Meta分析 全文 6 PRISMA-P[50] 2015 17 系统评价和Meta分析计划书 全文 7 PRISMA-Harms[51] 2016 27 系统评价和Meta分析 危害/不良反应/安全性数据 8 PRISMA-CI[52] 2017 33 复杂干预系统评价和Meta分析 全文 9 PRISMA-ScR[53] 2018 22 概况性评价 全文 10 PRISMA-DTA[54] 2018 27 诊断准确性试验系统评价和Meta分析 全文 11 PRISMA-A[55] 2019 27 针灸系统评价和Meta分析 全文 12 PRISMA-M[56] 2020 27 艾灸系统评价和Meta分析 全文 13 PRISMA-CHM[57] 2020 24 中草药系统评价和Meta分析 全文 14 PRISMA 2020[58] 2021 27 系统评价和Meta分析 全文 15 PRISMA-S[59] 2021 16 系统评价和Meta分析 方法 16 PRISMA-DTA for Abstracts[60] 2021 12 诊断准确性试验系统评价和Meta分析 摘要 17 PRISMA-EcoEvo[61] 2021 27 生态学和进化生物学系统评价和Meta分析 全文 18 PRISMA-ATCM[62] 2022 27 中医药领域动物实验系统评价和Meta分析 全文 19 RAMESES: meta-narrative reviews[63] 2013 20 元叙事 全文 20 RAMESES: realist syntheses[64] 2013 19 现实主义综合 全文 21 ENTREQ[65] 2012 21 定性合成研究 方法/讨论 22 PRIO-harms[66] 2018 27 系统评价再评价 危害/不良反应/安全性数据/全文 23 eMERGe[67] 2019 19 元民族志 全文 24 SwiM[68] 2020 9 无Meta分析的系统评价 方法/结果/讨论 25 PRIOR[69] 2022 27 系统评价再评价 全文 PRISMA：系统评价和Meta分析的优先报告条目；PRISMA-Equity：公平性系统评价和Meta分析的优先报告条目；PRISMA-NMA：网状Meta分析的优先报告条目；PRISMA-Abstracts：系统评价和Meta分析摘要的优先报告条目；PRISMA-IPD：单个病例数据系统评价和Meta分析的优先报告条目；PRISMA-P：系统评价和Meta分析研究计划书的优先报告条目；PRISMA-Harms：PRISMA危害报告清单：改进系统评价中危害的报告；PRISMA-CI：复杂干预系统评价和Meta分析报告规范；PRISMA-ScR：概况性评价的优先报告条目；PRISMA-DTA：诊断准确性试验系统评价和Meta分析的优先报告条目；PRISMA-A：针灸系统评价和Meta分析的优先报告条目；PRISMA-M：艾灸系统评价和Meta分析报告规范；PRISMA-CHM：中草药系统评价和Meta分析报告规范；PRISMA-S：系统评价和Meta分析文献检索的优先报告条目；PRISMA-DTA for Abstracts：诊断准确性试验系统评价和Meta分析摘要的优先报告条目；PRISMA-EcoEvo：生态学和进化生物学系统评价和Meta分析的优选报告条目；PRISMA-ATCM：中医药领域动物实验系统评价报告规范；RAMESES: meta-narrative reviews：元叙事报告规范；RAMESES：realist syntheses：现实主义综合报告规范；ENTREQ：提高定性合成研究报告透明度声明；PRIO-harms：系统评价再评价危害报告清单；eMERGe：元民族志报告规范；SwiM：无Meta分析的系统评价报告规范；PRIOR：系统评价再评价的优先报告条目 第四，构建决策树模型，选择合适方法。目前已发表的部分证据合成研究存在方法使用混淆的问题，可能对研究结论的可靠性和准确性产生影响[42]。国际上有学者依据证据合成方法的优/劣势构建了决策树模型以辅助研究者选择恰当的方法[70]，但考虑因素与可选择的方法相对较少。Cook等[70-72]提出选择证据合成方法需考虑的7个因素，其中研究问题、研究目的和目标人群是优先考虑因素，同时还需考虑方法认识论、数据类型、时间限制与财务限制等。因此，建议国内学者综合考虑现有因素，构建更为完善的决策树模型，为研究人员选择合适的证据合成方法提供参考。
6. 小结
证据合成是提高研究证据可信度的重要途径，也是证据生态系统中连接证据生产与证据转化的桥梁，对于推动证据从生产到评价、应用的可持续循环发挥至关重要作用。然而，随着证据合成方法种类及研究数量的迅速增加，方法的误用与滥用问题也愈发凸显，亟需更多的研究者共同努力，积极探索证据合成方法的科学应用路径，为政策制定者及使用者提供证据基础。
志谢: 感谢北京大学公共卫生学院詹思延教授在本文成稿过程中给予的指导和建议。作者贡献：刘辉、苏仁凤负责数据提取、数据整理、统计分析和论文初稿撰写；铁锐、卢梦颖、张豪、孙浩楠负责数据提取；石安娅、姚媛媛、周奇、王子君、赵俊贤、赵思雅、杨克虎负责数据核查、论文修订；刘兴荣、陈耀龙负责研究指导、论文修订和经费支持。利益冲突：所有作者均声明不存在利益冲突 -
表 1 126篇SR/MA的基本特征[n(%)]
基本特征 数值 关注疾病* 肿瘤 24(19.0) 某些感染性疾病或寄生虫病 18(14.3) 损伤、中毒或外因的某些其他后果 11(8.7) 发表语种 中文 110(87.3) 英文 16(12.7) 作者数量(人) ≤5 67(53.2) 6~10 55(43.7) 11~20 4(3.2) 资金资助 报告 79(62.7) 未报告 47(37.3) 利益冲突 报告 113(89.7) 未报告 13(10.3) 纳入研究类型 有RCT 78(61.9) 无RCT 39(31.0) 不明确 9(7.1) 偏倚风险评估工具 使用 111(88.1) 未使用 15(11.9) GRADE分级 使用 5(4.0) 未使用 121(96.0) PRISMA声明 遵循 8(6.3) 未遵循 118(93.7) *依据国际疾病分类第十一次修订本进行疾病分类，仅呈现前3位，因此总数不等于126；SR/MA: 系统评价/Meta分析；RCT：随机对照试验；GRADE：证据推荐分级的评估、制订与评价；PRISMA：系统评价和Meta分析优先报告条目 
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表 2 126篇SR/MA的AMSTAR 2评价结果[n(%)]
条目编号 条目内容 符合 部分符合 不符合 1 系统评价的研究问题和纳入标准是否基于PICO构建 123(97.6) - 3(2.4) 2 制作系统评价前是否制订前期研究方案；制作中若有修订，报告修订的细节* 11(8.7) 0(0) 115(91.3) 3 研究设计的选择依据是否给予解释 0(0) - 126(100) 4 是否使用了全面的检索策略* 0(0) 124(98.4) 2(1.6) 5 研究筛选是否具有可重复性 77(61.1) - 49(38.9) 6 数据提取是否具有可重复性 97(77.0) - 29(23.0) 7 是否提供排除研究的清单以及排除理由* 0(0) 0(0) 126(100) 8 是否描述纳入研究的详细基本信息 46(36.5) 80(63.5) 0(0) 9 纳入研究的偏倚风险评估方法是否合理* 110(87.3) 1(0.8) 15(11.9) 10 是否报告系统评价纳入研究的资金资助信息 0(0) - 126(100) 11 如果执行Meta分析，结果合成的统计学分析方法是否合适*# 117(92.9) - 9(7.1) 12 如果执行Meta分析，是否评价单个研究偏倚风险对Meta分析结果的影响# 47(37.3) - 79(62.7) 13 在解释和讨论系统评价结果时是否考虑了单个研究的偏倚风险* 79(62.7) - 47(37.3) 14 是否对存在的异质性进行满意的解释和讨论 100(79.4) - 26(20.6) 15 如果进行定量合并，是否充分调查了存在发表偏倚的可能性，并讨论发表偏倚对结果的影响*# 90(71.4) - 36(28.6) 16 是否报告潜在的利益冲突来源，包括目前系统评价获得的资金资助情况 120(95.2) - 6(4.8) *关键条目；#9篇文献未进行Meta分析，将评价结果归类为“不符合”；-：不适用；SR/MA：同表 1
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