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卫生体系研究的系统综述中应纳入类实验研究
关于卫生体系研究的系统综述通常仅限于将实证研究进行整合,而类实验研究( quasi-experimental studies)可以为推断因果关系提供强有力的支撑。近期,《卫生政策》杂志发表了题为“Inclusion of Quasi-Experimental Studies in Systematic Reviews of Health Systems Research”,讨论了在卫生体系研究的系统综述中纳入类实验研究的问题。该研究将类实验研究定义为采用外部变量估计因果关系影响大小的研究,而这些外部变量是研究者所不能控制的。研究设计分为三类--试验、类实验和非试验。根据与卫生体系研究相关的三个领域(流行病学、经济学和政治学)的实践综述,文章讨论了五个常用的符合类实验定义的研究设计:自然试验、工具变量分析、非连续性回归分析、间断性时间序列研究、以及差异研究(包括前后对照设计和倍差法),并发现教育、发展和环境三个非卫生领域中系统综述都涉及了类实验研究。而未来的工作重点就是在卫生体系研究者、决策者和相关机构之间达成共识,即系统综述中是否纳入类实验研究。
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系统综述与网状Meta分析的PRISMA扩展声明
PRISMA声明旨在提高系统综述和META分析报告的完整性,该声明已经广泛用于指导系统综述和META分析的报告和发表。原始的PRISMA声明是针对两种干预措施比较的传统的系统综述与META分析而制定的,然而,随着多种干预措施比较的系统综述的发展,实施和报告这一类系统综述面临较大挑战。此时,针对网状META分析的PRISMA扩展声明应运而生,旨在提高网状META分析系统综述的报告质量。PRISMA扩展声明是由专家们通过DELPHI调查、面对面讨论和共识大会而终确立的。PRISMA扩展声明是在原始PRISMA声明的报告清单的基础上经过修改,终确定了32个条目,每个条目均与网状META分析报告的内容直接相关。本文对网状META分析的PRISMA扩展声明进行了阐述,对报告清单各条目进行了举例说明,并详细说明了在原始PRISMA声明的基础上新增和修改各条目的理由。此外,PRISMA扩展声明强调了在网状META分析的实际操作中需要重点关注的信息。本文的目标读者包括网状META分析的作者与读者,以及期刊杂志的编辑与同行评审。
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QUADAS的制定:用于系统评价中评价诊断性研究质量的工具
背景 在以系统评价为基石的循证医学时代,需要有恰当的质量评价工具.对诊断性研究的评价目前尚缺乏系统开发且经过验证的评价工具.本研究的目的 是采用共识决策法整合经验证据和专家意见,制定在系统评价时用于评价原始诊断性研究质量的工具.方法 按照循证原则,我们在之前发表的3篇诊断性研究文献的综述的基础上,初选出一些条目形成列表,然后通过Delphi流程逐步调整列表,形成质量评价工具.参与Delphi流程的都是诊断性研究领域的专家.结果 共有9位诊断学领域的专家参与Delphi流程.经过4轮Delphi流程后,专家们对哪些条目应纳入评价工具达成共识,我们把这个评价工具命名为QUADAS.纳入条目从初的28个减少到14个,涵盖了疾病谱、金标准、疾病进展偏倚(disease progression bias)、证实偏倚(verification bias)、评价偏倚、临床评价偏倚、合并偏倚、试验的实施、病例退出以及不确定结果.QUADAS工具中的每个条目都配有评分细则.结论 本研究项目开发出了用于诊断性试验系统评价的循证质量评价工具.下一步工作是确定其适用性和有效性.
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制作和发表系统评价的伦理问题
1 引言医学证据基础或"文献"形成了临床选择和决策的基础,因此,生产(医学)证据的人有责任尽可能确保证据准确且无偏倚.由于发表文章既可用于评定个人和部门的产出能力又可用于遴选学术职位的候选人,因而这对发表文章的人获得公平信誉很重要.系统评价是研究的一种形式,应以一种负责任的态度来确保其完整性,避免因选择性发表引起的误导.
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知证卫生决策工具之七——查找系统评价
系统评价越来越成为决策的重要信息来源,尤其对评价方案效果更重要.相对于单个研究,系统评价对评价方案效果有很多优势,也被视为找准问题和为备选方案提供补充意见的重要信息来源.系统评价可从比较的角度看问题,也可描述一个方案町能产生的危害.系统评价有助于理解对同一问题个人或群体怎样实施、为什么要这样实施及利益相关者对此方案的看法和经验.但大量限制因素妨碍了系统评价在决策方面更广泛的应用.这些限制因素包括对系统评价价值缺乏认识和当试图检索系统评价时决策者使用的检索词与这些系统评价原作者标注的检索词不匹配.决策者检索的信息类型与系统评价原作者未明确标注该信息类型间不匹配成为突出问题.本文我们将提出三个问题用于指导全面查找系统评价,特别是对备选方案效果评价的系统评价.这些问题包括:①是否真正需要系统评价?②可以通过哪些数据库和检索策略找到相关的系统评价?③若无相关系统评价可获得哪些替代信息?