2022年我国《循证护理》杂志发表的系统评价与Meta分析文献质量评价

曹 妍，王 妍，张建华，丁效英，寇丽红*

1.山西医学期刊社有限责任公司，山西 030001；
2.山西医科大学；
3.山西医科大学第一医院

系统评价和Meta分析(SR/MA)的目的是通过整理某一特定主题的所有相关可用证据，严格评价文献质量，筛选出符合质量标准的文献，最大限度地减少纳入文献偏倚，并对每篇纳入文献的研究结果进行定性或定量合成，从而得出可靠结论[1-2]。系统综述在医疗保健领域有重要的地位，在评估卫生干预措施的有效性时，系统评价和Meta分析处于“证据层次”的顶端[3]，为决策者找到最佳可用证据提供了现成而严格的解决方案。在过去20年中，为满足循证决策的需求而发表的系统综述数量明显增加。为了得出正确的结论，避免误导决策者，纳入文献需要满足一些关键的方法或条件，通常使用固定的文献质量评价量表进行筛查，包括方法学质量评估工具和报告质量评估工具[4]。目前，用于评价系统评价和Meta分析的方法学质量评价工具AMSTAR应用最为广泛，该量表具有良好效度和信度[5]。基于原始版本的AMSTAR，英国医学会期刊(BMJ)发表了AMSTAR-2[6-7]，主要用于随机对照试验(RCT)和非RCT的系统评价的方法学质量评估。故本研究通过AMSTAR-2量表对《循证护理》杂志发表的系统评价和Meta分析进行质量评价，并分析相关影响因素，初步探究《循证护理》杂志已发表系统评价和Meta分析的质量情况，促进护理领域系统评价和Meta分析更好地发展。

1.1 文献纳入和排除标准

1.1.1 纳入标准

《循证护理》杂志2022年发表的所有干预类RCT的系统评价或Meta分析。

1.1.2 排除标准

①单纯质量评价的文献；
②非干预类研究的系统评价和Meta分析文献；
③系统评价和Meta分析的摘要、计划书；
④网状Meta分析或系统评价再评价[8]；
⑤诊断性试验系统评价[8]。

1.2 文献检索

计算机检索万方数据库、中国知网、维普数据库、中国生物医学文献数据库。检索文种限中文，设置期刊-刊名为“循证护理”。检索时限为2022年1月1日—2022年12月31日。检索词包括：“系统评价”“Meta分析”“系统综述”“荟萃分析”。检索式：(期刊-刊名=“循证护理”)AND(“系统评价”OR“Meta分析”OR“系统综述”OR“荟萃分析”)。

1.3 资料提取

将题录导入NoteExpress软件，通过浏览题目和摘要剔除不相关文献，应用Excel软件建立文献信息数据库。提取内容包括第一作者姓名、作者数量、有无基金资助、作者单位性质等。由2名研究人员独立进行质量评价，并交叉核对结果，如果意见不统一，可通过讨论或交由第3名研究人员决定。AMSTAR-2声明有16个条目，按照每个条目要求的内容对纳入文献的方法学质量进行评价，每项研究的评价结果用分值表示[8-9]，对每个条目的结果进行赋值，“符合”赋1分，“部分符合”赋0.5分，“不符合”赋0分，计算每篇系统评价和Meta分析的得分情况。总分16分，总分≥9分为该文献的方法学质量较高。单个条目完整报告率>70%说明该条目报告较为完整，报告率<50%说明该条目报告率较低，需要改善。

1.4 统计学方法

采用SPSS 26.0软件进行统计学分析。计算AMSTAR声明评分和每个条目的报告情况。分类变量计算报告率及其95%置信区间(CI)；
对于连续变量计算均数与标准差，采用t检验比较两组间的差异，单因素方差分析比较多组均数间的差异。检验水准α=0.05。

2.1 文献检索结果及纳入文献的基本特征

初步检索到相关文献134篇。阅读文献标题和摘要后，剔除78篇。阅读全文后，纳入文献56篇。AMSTAR-2总分为8.5～12.0(10.47±0.80)分。其中有基金资助24篇(42.86%)，无基金资助32(57.14%)篇；
作者数量≤2人10篇(17.86%)，≥3人46篇(82.14%)；
作者单位数量为1个的29篇(51.79%)，≥2个的27篇(48.21%)；
作者单位仅为医院的13篇(23.21%)，仅为大学17篇(30.36%)，医院和大学合作的26篇(46.43%)。仅采用Cochrane Handbook 评价的有51篇(91.07%)，仅采用澳大利亚Joanna Briggs Institute(JBI)循证卫生保健中心相关评价工具评价的有4篇(7.14%)，Cochrane Handbook及Jadad量表评价均使用的有1篇(1.79%)。见表1。

表1 纳入文献的基本特征及AMSTAR-2评分(n=56)

(续表)

2.2 方法学质量评价结果

所有纳入评价的文献均未完全符合AMSTAR-2的16个条目要求。56篇文献均完整报告的有条目1“研究问题和纳入标准是否包括了PICO各要素”、条目3“系统评价作者在纳入文献时是否说明纳入研究的类型”、条目5“是否采用双人重复式文献选择”、条目11“做Meta分析时，系统评价作者是否采用了合适的统计方法合并研究结果”、条目14“系统评价作者是否对研究结果的任何异质性进行合理的解释和讨论”。报告程度≥50%的条目有条目6“是否采用双人重复式数据提取”[55篇(98.21%)]、条目7“系统评价作者是否提供了排除文献清单并说明其原因”[49篇(87.50%)]、条目9“系统评价作者是否采用合适工具评估每个纳入研究的偏倚风险”[41篇(73.21%)]、条目12“做Meta分析时，系统评价作者是否评估了每个纳入研究的偏倚风险对Meta分析结果或其他证据综合结果潜在的影响”[51篇(91.07%)]、条目15“如果系统评价作者进行定量合并，是否对发表偏倚(小样本研究偏倚)进行充分的调查，并讨论其对结果可能的影响”[31篇(55.36%)]、条目16“系统评价作者是否报告了所有潜在利益冲突的来源，包括所接受的任何用于制作系统评价的资助”[55篇(98.21%)]。见表2。

表2 纳入的系统评价和Meta分析方法学质量评价结果 单位：篇(%)

2.3 不同特征的纳入文献AMSTAR-2评分比较

根据作者数量、作者单位数量、有无基金资助和作者单位性质分类，纳入文献AMSTAR-2得分比较结果见表3。

表3 不同特征文献AMSTAR-2评分比较

系统评价和Meta分析是医学中指南制定的科学循证依据，是临床决策者的重要信息来源，正确的系统评价和Meta分析结论能为临床决策者提供有利的信息指导[10]。而不可靠的结论可能会误导决策者，导致一些错误的临床决定。本研究结果显示，作者数量、作者单位数量、有无基金资助和作者单位性质均非影响系统评价和Meta分析方法学质量的因素。该结果与刘辉等[11]的结论一致。总体表明，系统评价和Meta分析需要合作完成，且单位性质为医院和大学的文献数量多于单位性质仅为大学或医院的文献，说明在护理证据的寻找及研究方面与职业无关。

本研究对纳入的56篇系统评价和Meta分析进行质量统计评价。结果显示，所有系统评价和Meta分析能采用PICO原则，选择符合纳入排除标准的文献，从一定程度上降低异质性。文献对于背景的描述都较为详细，研究的立项依据较为充分。大部分系统评价和Meta分析文章未提及计划书信息或注册信息。进行注册的系统评价和Meta分析研究过程透明可视，研究计划书可科学指导完成系统评价和Meta分析写作，提高系统评价和Meta分析质量，降低系统评价和Meta分析制作过程中的实施偏倚和报告偏倚[12-13]；
此外，有利于同行信息互通，避免资源浪费。因此，提倡有条件者尽可能注册，公开创作过程。所有研究均仅列出所用的数据库以及用到的检索词，检索策略描述的不够具体，没有详细描述检索细节，无法评估其检索的全面性，为提高系统评价和Meta分析结果的准确性，建议尽可能选择多种检索方式以及多个数据库进行检索，并追溯参考文献、检索灰色文献等，从而最大限度地收集各种类型的文献，作者在投稿时提供潜在相关研究的文献清单，并标注出排除文献及排除理由，从而避免系统评价和Meta分析的结果发生偏差[14-16]。大部分研究可以做到双人筛选文献、双人提取数据，以保证研究的可重复性。87.50%(49/56)文献提供了纳入、排除的清单及排除理由；
73.21%(41/56)的系统评价和Meta分析采用正确的文献质量评估工具分析纳入研究的偏倚，其中Cochrane系统评价手册使用最多。众所周知商业资助的研究往往比独立资助的研究更有可能得出有利于赞助方产品的结论[17-18]。所以，在文献中说明研究过程中是否有资金来源和利益冲突有利于读者更好地判断研究结果的可靠性。大部分研究能采取正确的方式进行Meta分析，并评估研究偏倚风险及解释研究异质性，但仅少部分研究解释并讨论单个研究的偏倚风险对结果的影响，讨论发表偏倚对结果的影响。在现实文献发表中，一般阴性结果者较阳性结果的研究较难发表，受期刊编辑等各方面因素的影响[19-20]，阴性结果的研究在纳入文献时被忽略掉从而导致发表性偏倚产生。因此，应该在检索灰色文献和负面结果方面投入更多的精力[21]。在推进科学进步方面，阴性结果与阳性结果一样重要，提高对治疗效果的认识，促进医学发展。

通过质量评价，对《循证护理》杂志发表的系统评价和Meta分析类研究的方法学质量有了一定了解，但本研究还存在一些不足：近年来《循证护理》发表系统评价和Meta分析类文献数量较多，本研究在检索文献时仅纳入2022年已发表的关于干预类RCT的系统评价和Meta分析文献，可能存在选择偏倚；
此外，虽然本研究在数据提取时由2人分别进行，遇到分歧时通过讨论或向第3名研究人员咨询解决，然而在文献筛选和数据提取过程中仍无法排除存在的主观因素；
纳入研究的详细信息提取也不够全面。在今后的研究中应扩大纳入文献范围，增加纳入文献种类，分析更多的影响因素。

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