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香港留学生如何撰写系统的文献综述?

发布时间:2023-03-29 14:55

系统性的文献综述是对所有关于一个精心设计的具体问题的现有研究的总结、分析和评价。简单地说,它是一项研究的研究。香港留学生如何撰写系统的文献综述?香港留学生如何撰写系统的文献综述?

一、系统性文献综述用在哪里?

系统性文献综述可以在各种情况下使用,但在临床或医疗环境中经常被依赖。

医学专家通过阅读系统性文献综述来保持他们领域的最新进展,而资助机构有时也需要系统性文献综述来确保在某一领域的进一步研究是有理由的。它们甚至可以被用作制定临床实践指南的出发点。

二、系统性文献综述有哪些类型?

经典的系统文献综述可以采取不同的方法:

1.疗效回顾评估医疗干预或治疗达到其预期效果的程度。它们是最常见的系统文献综述类型。

2.经验性(定性)回顾分析了文化或社会背景下的人类经验。它们可以用来从以人为本的角度评估干预的有效性。

3.成本/经济评估审查着眼于一项干预措施或程序的成本影响,以评估实施该措施所需的资源。

4.专家意见/政策回顾是基于专家的叙述或政策。它们经常被用来补充,或在没有定量数据的情况下。

5.方法学系统回顾可以用来分析设计、进行或审查研究的任何方法学问题。

三、如何撰写系统的文献综述

撰写系统性文献综述可能感觉是一项压倒性的工作。毕竟,它们往往需要6至18个月才能完成。但是,与任何文件一样,我们可以将它们分解为应该包括的部分。下面我们准备了一份关于如何撰写系统文献综述的分步指南。

1.决定你的团队

在进行系统的文献综述时,你应该采用多个审稿人,以减少偏见和加强分析。至少两个人是一个很好的经验法则,如果需要的话,第三个人可以作为折衷者。

你可能还需要与一名图书管理员合作,以帮助搜索、文献筛选、统计师分析数据,以及相关的主题专家。

2.拟定你的问题

界定你的可回答问题。然后问自己,"是否已经有人就我的问题写过系统的文献综述?"如果是这样,你的问题可能就不需要了。图书馆员可以帮助你回答这个问题。

你应该制定一个 "精心设计的临床问题"--这是产生一个好的搜索问题的过程。要做到这一点,可以通过PICO来进行:

患者或人群或问题/疾病--问题是关于谁或什么的?是否有关于他们的因素(如年龄、种族)可能与你试图回答的问题有关?

·干预--你考虑对哪种主要干预或治疗进行评估?

·对比--你考虑的是另一种干预或治疗吗?你的系统性文献综述不一定要包含对比,但你要在这个阶段规定,无论如何。

·结果--你想衡量或实现什么?你要做的工作的广泛目标是什么?

3.规划你的研究方案

现在你需要一个详细的策略,说明你将如何搜索和评估与你的问题有关的研究。

你的系统性文献综述的协议应该包括:

·你项目的目标

·你将使用的具体方法和程序

·各项研究的资格标准

·你计划如何从各个研究中提取数据

·你将进行哪些分析?

关于如何系统地制定你的方案的完整指南,请看PRISMA检查表。PRISMA的设计主要是为了改善系统文献回顾和荟萃分析的报告。

4.搜索文献

在撰写系统性文献综述时,你的目标是找到与你的问题有关的所有相关研究,所以你需要彻底搜索。

这时,你的图书管理员会再次派上用场。他们应该能够帮助你制定一个详细的搜索策略,并指出你的主题的所有最佳数据库。

检索时要考虑的地方是电子科学数据库(最受欢迎的是PubMed、MEDLINE和Embase)、受控临床试验登记册、非英语文献、已发表试验的原始数据、主要资料中列出的参考文献,以及该领域专家已知的未发表的资料。

但不要错过 "灰色文献 "来源--那些在通常学术出版环境之外的来源。它们包括非同行评议的期刊、制药业文件、会议记录、制药公司网站和内部报告。灰色文献来源更有可能包含负面的结论,所以你可以通过包括它们来提高你研究结果的可靠性。

你应该记录一些细节,比如:

·你所搜索的数据库以及它们所涵盖的年份

·你首次进行搜索的日期,以及它们的更新时间

·你使用了哪些策略,包括搜索术语

·获得的结果的数量

5. 筛选文献

这应该由你的两位审稿人进行,使用你的研究方案中记录的标准。筛选工作分两个阶段进行:

预先筛选所有的标题和摘要,并选择那些合适的标题和摘要。

筛选所选研究的全文文章

确保评审员记录他们排除了哪些研究,并说明理由。

6.评估研究的质量

你的评审员应该评估你所选择的全文文章的方法学质量。做一个与你的研究方案密切相关的评估清单,包括一个一致的评分系统,每个研究的质量计算,以及敏感性分析。

你要想出的问题种类有:

参与者是否真的被随机分配到他们的小组?

各组在预后因素方面是否相似?

研究的结论会不会受到偏见的影响?

7.提取数据

为了透明和可复制性,数据提取的每一步都必须被记录下来。创建一个数据提取表,让你的评审员从合格的研究中提取数据。

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