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。

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。