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个体预后与诊断多变量预测模型系统评价/Meta分析报告规范(TRIPOD-SRMA)解读
临床预测模型通常使用多个变量的组合来预测个体的健康结局,然而针对同一结局往往存在着多个预测模型,这增加了选择合适的模型用以指导临床实践的难度。近年来,使用系统评价/Meta分析评估和总结预测模型的研究越来越多,但它们对于关键信息的报告往往存在不足。为了提高预测模型系统评价/Meta分析的报告质量,2023年3月国外学者在BMJ发表了TRIPOD-SRMA报告规范。考虑到国内此类系统评价/Meta分析的数量正在快速增加,本文结合实例对该报告规范进行解读,旨在帮助国内学者更好地理解与应用TRIPODSRMA报告规范,以期帮助提高相关研究的整体质量。
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应用复杂系统模型进行公共卫生干预措施经济学评价指南的解读
为了响应卫生经济学建模者更多地应用合适的复杂系统模型去解决公共卫生领域的复杂挑战的需求,由40余位复杂系统模型和经济学评价领域的专家组成的国际团队制订、并于近期发布了应用复杂系统模型进行公共卫生干预措施经济学评价的指南。本文对该指南的制订过程和主要内容进行解读,以期为国内研究人员提供参考,最终提高我国公共卫生研究和服务的整体质量和改善国民的健康水平。
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中文期刊发表的预测模型系统评价文献调查与评价:方法学质量和报告质量
目的 评价中文期刊发表的预测模型系统评价文献的方法学质量和报告质量,为提高我国预测模型系统评价的整体质量提供依据。方法 计算机检索中国知网、万方数据知识服务平台、中国生物医学文献数据库和维普数据库,获取自建库至2023年7月20日发表的预测模型系统评价相关文献。由2名研究者独立筛选文献、提取资料后,采用AMSTAR(A Measurement Tool to Assess Systematic Reviews)和PRISMA 2020(Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses 2020)分别评价纳入的系统评价文献方法学质量和报告质量。结果 共纳入发表于2015—2023年的55篇系统评价文献,其中12篇为Meta分析,最常见的研究主题为心血管疾病、脑卒中和糖尿病。预测模型系统评价文献的方法学质量需改进的内容主要涉及AMSTAR的条目1、4、5、6和10,报告质量需提高的内容主要涉及PRISMA 2020的条目7、10a、12、13a-f、14、15、16a-b, 17、20b-d、21、22、23d、24a-c、25和26。纳入的系统评价文献方法学质量与报告质量具有中等程度的正相关性(r=0.58,P<0.001)。多重线性回归分析表明,较长的篇幅、近期发表和受到基金资助与更高的方法学质量相关(P<0.05);较长的篇幅、近期发表、发表为定性系统评价和受到基金资助与更高的报告质量相关,但更多的作者却与更低的报告质量相关(P<0.05)。结论 当前中文期刊发表的预测模型系统评价的方法学质量和报告质量整体较低,尚有待提高。
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偏头痛干预网状Meta分析的报告质量与方法学质量调查
目的 评价偏头痛干预网状Meta分析的报告质量和方法学质量。方法 计算机检索PubMed、Embase、Web of Science和CNKI数据库,搜集相关的网状Meta分析,检索时限均为建库至2022年3月4日。由两位作者独立筛选文献、提取资料,并采用Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses for Network meta-analysis(PRISMA-NMA)和A Measurement Tool to Assess Systematic Reviews 2(AMSTAR-2),分别评价纳入研究的报告质量和方法学质量。结果 共纳入发表于2016~2022年的18篇网状Meta分析。报告质量尚需提高的方面主要涉及PRISMA-NMA的条目5、11、S1、15、16、20、S5、22、23和24;方法学质量评价结果表明3篇(17%)整体方法学质量为低,其余15篇(83%)均为极低,需要改进方面主要包括AMSTAR-2的条目2、7、10、12、13和15。结论 偏头痛干预网状Meta分析的报告质量和方法学质量尚有待提高,建议在制作和报告网状Meta分析时应遵循和参考PRISMANMA清单和AMSTAR-2工具。
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营养学队列研究证据质量分级系统NutriGrade的解读
针对营养学研究个性化需求,Schwingshackl研究组制定了NutriGrade分级系统,独立评估营养学随机对照试验和队列研究的证据质量,旨在总结不同营养因素和结果的关联或影响,满足证据使用者的具体需要,其优势在于分类新颖、可量化性、独立性和针对性,且具较好的一致性、公平性、可靠性和可行性。相比于随机对照试验,开展前瞻性队列研究在营养领域可行性更高。队列研究的证据质量分级涉及8个条目:(1)偏倚风险、研究质量和研究局限性;(2)精确性;(3)异质性;(4)间接性;(5)发表偏倚;(6)资助偏倚;(7)效应量;(8)剂量-反应关系。综合上述各条目评价结果可将证据质量划分为高(8~10)、中(<8)、低(<6)和极低(<4)四个等级。本文旨在介绍Nutri Grade分级系统的基本原理、具体内容及应用方法,并列举实例,为相关研究者提供参考。
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社会和心理学干预随机对照试验的报告规范(2018)解读
随机对照试验(RCT)因其消除偏倚、平衡混杂因素、提高统计学检验的有效性等优点,被公认为是评价干预措施效果的金标准[1],逐渐推广到临床以外的社会和心理学研究领域。社会和心理学干预(SPI)旨在改善身体、心理健康和社会结局,相比临床干预类型复杂多样,并且干预间存在相互作用,结局指标也涉及多个层次(如个人、家庭和社区等)[2]。目前,对于SPI的RCT报告仍然采用RCT报告
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妊娠期钙补充预防先兆子痫的Meta分析
目的探讨妊娠期钙补充对先兆子痫(preeclampsia,PE)发生及相关母婴结局的影响。方法计算机检索The Cochrane Library、PubMed、EMbase、CBM、WanFang Data、VIP和CNKI数据库,搜集钙补充干预先兆子痫及相关母婴结局的随机对照试验(RCT),检索时限均从建库至2018年7月。由2名研究者独立筛选文献、提取资料并评价纳入研究的偏倚风险后,采用RevM an 5.3软件进行Meta分析。结果共纳入33个RCT,包括29 234例研究对象。Meta分析结果显示:与对照组相比,钙补充可有效预防先兆子痫[RR=0.48,95%CI(0.38,0.62),P0.005)。结论当前证据显示,钙补充能够预防先兆子痫及相关不良结局,改善母婴健康。受纳入研究数量和质量的限制,上述结论尚待更多高质量研究予以验证。
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系统评价再评价优先报告条目解读
系统评价常用于整合研究结果,被认为是高质量的研究证据。然而,当针对同一研究主题有多个系统评价存在时,临床医生在选择证据时常难以抉择。因此,20世纪末,有学者开始尝试对同类的多个系统评价进行再评价研究[3],系统评价再评价方法随即诞生。系统评价再评价研究是全面收集针对同一健康问题的病因、诊断、治疗和预后等方面的相关系统评价进行再评价的一种综合研究方法。
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营养学随机对照试验证据质量分级系统:NutriGrade解读
NutriGrade 证 据 质 量 分 级 系 统 针 对 营 养 学 研 究 证 据 所 基 于 的 随 机 对 照 试 验 ( r a n d o m i z e d c o n t r o l l e d t r i a l , R C T ) 和 队 列 研 究 分 别 建 立 了 不 同 的 证 据 质 量 分 级 方 法 。 应 用 于 随 机 对 照 试 验 的 N u t r i G r a d e 证 据 质 量 分 级 部 分 包 括 7 个 评 价 条 目 : ① 偏 倚 风 险 、 研 究 质 量 和 研 究 局 限 性 ( 3 分 ) ; ② 精 确 性 ( 1 分 ) ; ③ 异 质 性 ( 1 分 ) ; ④ 直 接 性 ( 1 分 ) ; ⑤ 发 表 偏 倚 ( 1 分 ) ; ⑥ 资 助 偏 倚 ( 1 分 ) ; ⑦ 研 究 设 计 ( 2 分 ) 。 依 据 评 分 标 准 分 别 对 评 价 条 目 计 分 , 最 终 将 各 条 目 的 评 分 结 果 汇 总 转 化 为 : 高 质 量 证 据 ( 8  1 0 分 ) 、 中 等 质 量 证 据 ( < 8 分 ) 、 低 质 量 证 据 ( < 6 分 ) 和 极 低 质 量 证 据 ( < 4 分 ) 四 个 证 据 质 量 等 级 。 本 文 系 统 解 读 该 部 分 N u t r i G r a d e 的 评 价 条 目 及 评 分 标 准 , 应 用 实 例 加 以 分 析 , 以 期 为 国 内 研 究 者 理 解 和 应 用 此 工 具 提 供 参 考
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社会和心理学干预随机对照试验的报告规范(2018)解读
随机对照试验(RCT)因其消除偏倚、平衡混杂因素、提高统计学检验的有效性等优点,被公认为是评价干预措施效果的金标准[1],逐渐推广到临床以外的社会和心理学研究领域。社会和心理学干预(SPI)旨在改善身体、心理健康和社会结局,相比临床干预类型复杂多样,并且干预间存在相互作用,结局指标也涉及多个层次(如个人、家庭和社区等)[2]。目前,对于SPI的RCT报告仍然采用RCT报告
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