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关于 literature-review

literature-review 是一份关于叙述性、范围性、系统性等文献综述的指南,面向需要透明研究流程的研究者。内容涵盖问题构建、检索、筛选、质量评估、综合与报告。

主要功能

  1. 01综述类型与方法比较
  2. 02PICO/PICOS 问题构建
  3. 03数据库覆盖与检索规划
  4. 04文献筛选及纳入标准指导
  5. 05偏倚风险评估与报告

适用场景

  1. 01为研究问题选择综述类型
  2. 02规划可复现的数据库检索
  3. 03按一致标准筛选研究
  4. 04准备系统综述的综合与报告

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/jaechang-hits/sciagent-skills --skill literature-review

安装后在 Claude Code 中输入/literature-review确认已加载。

详细介绍

开展文献综述

概述

文献综述会针对明确的研究问题,系统地识别、评估并综合已发表的证据。综述方法涵盖从非正式的叙述性综述,到高度结构化且包含荟萃分析的系统综述。选择正确的综述类型、制定可复现的检索策略,并采用透明的纳入/排除标准,是决定综述能否获得信任并发表在高影响力期刊上的基础。本指南涵盖从提出问题到综合证据和撰写报告的完整工作流。

核心概念

1. 综述类型分类
综述类型定义适用场景所需时间
叙述性综述由专家选择并整理的综合评述;无方案;不遵循 PRISMA介绍某个主题;描述机制背景数天至数周
范围综述全面绘制证据全貌;遵循 PRISMA-ScR;不评估质量在决定开展系统综述前,了解现有证据数周至数月
系统综述穷尽式检索;预先制定方案(PROSPERO);评估质量;遵循 PRISMA以最高严谨度回答特定临床/科学问题数月至数年
荟萃分析系统综述 + 对效应估计进行定量汇总量化多项研究的合并效应量和异质性数月至数年
综述的综述对现有系统综述进行系统综述综合某个主题的多篇综述中的证据数月
快速综述采用限时方法的精简系统综述需及时作出的政策或临床决策数周

同行评审者的期望:生物医学领域的期刊要求系统综述和范围综述遵循 PRISMA 或 PRISMA-ScR 报告标准,并在 PROSPERO 预注册(仅限系统综述)。叙述性综述通常由编辑邀请撰写,而非未经邀请自行投稿。

2. 用于提出问题的 PICO / PICOS 框架

系统综述需要精确定义研究问题。PICO 框架将问题拆解为可检索、可操作化的组成部分:

组成部分含义示例(临床问题)
P人群年龄 ≥ 40 岁的 2 型糖尿病成人
I干预措施SGLT2 抑制剂(恩格列净、达格列净)
C对照措施安慰剂或标准治疗
O结局心血管死亡率、HbA1c、eGFR 下降
S研究设计(PICOS)仅限随机对照试验

对于基础科学问题,可采用 PECO(人群、暴露、对照、结局)或自定义框架。设计良好的 PICO 可直接对应各数据库的检索词。

3. 证据等级

不同的研究设计对因果效应提供的确定性各不相同。干预性问题的标准证据等级从高到低如下:

Systematic reviews and meta-analyses of RCTs (highest certainty)
    ↓
Individual randomized controlled trials (RCTs)
    ↓
Non-randomized controlled trials / quasi-experiments
    ↓
Prospective cohort studies
    ↓
Retrospective cohort / case-control studies
    ↓
Cross-sectional studies
    ↓
Case series and case reports
    ↓
Expert opinion / narrative review / editorials (lowest certainty)

对于诊断准确性、预后和病因学问题,证据等级有所不同。GRADE 框架(推荐分级、评估、制定与评价)从四个方面对证据质量进行正式评估:偏倚风险、不一致性、间接性和不精确性。

4. 数据库覆盖范围

没有任何单个数据库能覆盖全部文献。主要数据库及其覆盖范围如下:

数据库覆盖范围优势访问方式
PubMed / MEDLINE超过 3,500 万条生物医学记录;始于 1946 年免费;使用 MeSH 受控词表;精确度高免费
Embase超过 3,400 万条记录;侧重欧洲和药物;始于 1947 年药理学和欧洲期刊覆盖最佳订阅
Web of Science约 9,000 万条科学与人文学科记录引文分析;跨学科订阅
Scopus约 9,000 万条记录;覆盖面广最大的摘要数据库;非英语文献覆盖较好订阅
CINAHL护理学及相关健康领域护理学/PT/OT 研究覆盖最佳订阅
PsycINFO心理学和行为科学行为类文献覆盖深入订阅
Cochrane CENTRAL仅收录对照试验;经过整理RCT 精确度最高免费/订阅
ClinicalTrials.gov在美国注册的临床试验包含未发表/进行中的试验免费
灰色文献报告、论文、指南减少发表偏倚各不相同

系统综述至少应检索:PubMed + Embase + 一个领域专用数据库 + Cochrane CENTRAL(针对临床主题)。仅检索 PubMed 会偏向美国/英语出版物,并遗漏多达 30% 的相关试验。

决策框架

What is your literature review goal?
│
├── "Understand the topic background for my paper's Introduction"
│   └── → Narrative review: select key papers; no protocol needed
│
├── "Map what evidence exists before designing a study"
│   └── → Scoping review (PRISMA-ScR): comprehensive but no quality appraisal
│
├── "Answer a specific clinical or scientific question rigorously"
│   ├── Quantitative data poolable across studies?
│   │   ├── Yes → Systematic review + meta-analysis (PRISMA + PROSPERO)
│   │   └── No → Systematic review with narrative synthesis only
│   └── Time-constrained (policy deadline)?
│       └── → Rapid review (document scope limitations)
│
└── "Synthesize existing systematic reviews"
    └── → Umbrella review
综述类型是否需要预注册?是否进行质量评价?报告规范最少数据库数量
叙述性综述否否无正式规范作者自行选择
范围综述否(建议预注册)否PRISMA-ScR≥2 个主要数据库
系统综述是(PROSPERO)是(RoB 2、ROBINS-I 等)PRISMA 2020≥3 个数据库
Meta 分析是(PROSPERO)是PRISMA 2020≥3 个数据库
伞状综述建议预注册是(AMSTAR-2)PRISMA≥2 个数据库

最佳实践

  1. 在开始筛选前,在 PROSPERO 注册系统评价:筛选后再注册会增加结果报告偏倚的风险(选择性报告有利结果)。PROSPERO 注册免费,审批需要 2–3 天,而且大多数发表系统评价的高影响力期刊都要求注册。请附上方案草案,其中包含主要和次要结局、纳入标准及分析计划。

  2. 与医学图书馆员共同制定检索策略,然后对检索进行同行评审:系统评价的检索策略技术性很强,需要在敏感度(全面召回)和特异度(结果数量可控)之间取得平衡。大多数大学图书馆都提供免费的检索咨询。PRESS(电子检索策略同行评审)清单提供了一套结构化框架,供另一位图书馆员验证检索策略。

  3. 分两个阶段筛选,每个阶段至少由两名独立评审员参与:第 1 阶段(标题/摘要):两名评审员分别评估每条记录;意见不一致时,由第三名评审员裁决或通过共识解决。第 2 阶段(全文):采用相同流程。在任一阶段仅由一名评审员筛选,都不符合在同行评审期刊发表系统评价的要求。

  4. 在全面筛选前,用 50–100 条记录试测纳入标准:筛选完整的结果集之前,两名评审员分别筛选相同的 50–100 条记录,并计算评审者间一致性(Cohen's kappa)。Kappa < 0.6 表示纳入标准存在歧义,必须加以完善。在全面筛选后完善标准会引入偏倚。

  5. 使用包含预定义字段的结构化数据提取表:在阅读全文前,根据 PICO 要素和结局设计提取表。预定义字段可避免只提取有利数据。工具:Cochrane 的 RevMan、Covidence、Rayyan,或结构化的 Excel/Google Sheets 模板。

  6. 检索灰色文献和试验注册平台,以减少发表偏倚:结果为无效或负面的研究不太可能发表在同行评审期刊上(发表偏倚)。检索 ClinicalTrials.gov、WHO ICTRP、OpenGrey 和政府报告,可以获取未发表及正在进行的证据,这些证据可能会改变合并估计值。

  7. 按照 PRISMA 2020 报告,并附上 PRISMA 流程图:PRISMA 2020 清单包含 27 个条目,涵盖标题、摘要、引言、方法、结果、讨论及其他部分。流程图展示了各阶段识别、筛选、评估纳入资格和纳入的记录数量。大多数期刊要求将 PRISMA 清单作为补充材料提交。

常见误区

  1. 尚未确定纳入资格标准就开始检索:在定义纳入/排除标准之前运行数据库检索,会导致循环逻辑——研究者会在不知不觉中根据找到的论文调整标准。

    • 如何避免:在运行任何数据库检索之前,先编写并敲定纳入资格标准(包括 PICO、研究设计、语言、日期范围和出版物类型限制)。在 PROSPERO 注册以锁定方案。
  2. 只检索 PubMed,却称之为系统综述检索:PubMed 涵盖 MEDLINE,但会遗漏仅收录于 Embase、PsycINFO、CINAHL 或地区性数据库中的重要文献。只检索一个数据库不符合系统综述的全面性标准。

    • 如何避免:临床主题至少使用 3 个数据库;在 Methods 部分记录所有检索过的数据库、检索日期和检索式。
  3. 筛选期间更新检索结果,却未记录更新情况:文献持续发表;一些研究者会在筛选过程中运行更新检索并添加结果,却不予记录。这会使流程图失效,也让综述无法复现。

    • 如何避免:在开始筛选前确定数据库锁定日期。如需更新,应将其记录为单独检索,并注明其日期和结果数量。可考虑在投稿前立即进行一次最终“补充”检索。
  4. 筛选人员对纳入标准的应用不一致:如果没有试筛阶段,筛选人员 A 可能将“成人”理解为 ≥18 岁,而筛选人员 B 理解为 ≥21 岁;或者一位筛选人员纳入会议摘要,另一位则排除。

    • 如何避免:对 50–100 条记录进行试筛,计算 kappa 值,讨论每一处分歧以统一理解,并在全面筛选前用说明性示例更新纳入资格标准文件。
  5. 研究间异质性过高时仍进行 Meta 分析:合并人群、干预、结局或随访时长差异很大的研究估计值,会得到一个可能不适用于任何真实临床情境的误导性“平均值”。I² > 75% 通常表明统计异质性高得不可接受。

    • 如何避免:在 PROSPERO 方案中预先规定异质性阈值(例如,要求 I² < 50% 才进行合并)。异质性较高时,应报告叙述性综合并进行亚组分析,而不是给出单一合并估计值。
  6. 遗漏质量/偏倚风险评估:如果不评估研究质量,系统综述就无法判断证据的可信度。审稿人通常会拒绝那些汇总证据却不评估方法学严谨性的系统综述。

    • 如何避免:在筛选前选择合适的偏倚风险工具:RoB 2(随机试验)、ROBINS-I(非随机干预)、QUADAS-2(诊断准确性)、NOS(队列/病例对照研究)。对所有纳入的研究应用该工具,并在综合中纳入评估结果。
  7. 将讨论部分写成叙述性综述:完成严谨的系统综述后,作者有时会转而进行带有选择性和主观观点的讨论,忽略质量评估结果,并将所有证据视为同等可靠。

    • 如何避免:让每段讨论都以具体的证据质量评估为依据。使用 GRADE 表述:“中等确定性证据表明……”;“来自一项小型 RCT 的低确定性证据……”。区分证据所显示的内容与作者的看法。

工作流

  1. 问题构建与范围界定

    • 使用 PICO/PECS 框架定义研究问题
    • 进行初步检索(PubMed、Google Scholar),确认近期系统综述尚未涵盖该主题
    • 决定综述类型(系统综述、范围综述、叙述性综述)
    • 撰写方案;在 PROSPERO 注册(系统综述)
  2. 制定检索策略

    • 为每个 PICO 组成部分确定索引词(PubMed 使用 MeSH,Embase 使用 Emtree)和自由文本同义词
    • 在各组成部分内使用 OR 组合;使用 AND 组合各组成部分
    • 使用 PRESS 清单对检索策略进行同行评审
    • 在所有数据库中执行检索;记录日期、数据库和命中总数
  3. 去重与筛选

    • 将所有结果导入文献管理器或筛选工具(Rayyan、Covidence)
    • 删除重复项(自动和手动)
    • 阶段 1:由 ≥2 名独立审阅者筛选标题和摘要;解决意见分歧
    • 阶段 2:由 ≥2 名独立审阅者筛选全文;记录排除理由
    • 计算并报告评审者间一致性(Cohen's kappa)
  4. 数据提取与质量评估

    • 使用预先设计的结构化表格提取数据
    • 使用适当工具评估偏倚风险(RoB 2、ROBINS-I、QUADAS-2、NOS)
    • 如有需要,联系研究作者获取缺失数据
  5. 综合分析

    • 叙述性综合:列表呈现研究,描述研究模式,以定性方式探讨异质性
    • 元分析(如适用):计算合并效应估计值(OR、RR、MD、SMD)及其 95% CI;检验异质性(I²、Cochran Q);评估发表偏倚(漏斗图、Egger's 检验)
    • 使用 GRADE 评定证据确定性
  6. 报告与投稿

    • 按照 PRISMA 2020 清单撰写稿件
    • 绘制 PRISMA 流程图
    • 将 PRISMA 清单作为补充材料提交
    • 将检索策略、数据提取表和偏倚风险评估作为补充数据或存放在 OSF 知识库中共享

延伸阅读

相关技能

  • citation-management — 用于在综述前及综述过程中收集和整理检索结果的文献管理器
  • statistical-analysis — 用于元分析的统计方法(合并效应、异质性、森林图)
  • scientific-critical-thinking — 评估单项研究质量,并结合综述背景解读效应量

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