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Meta分析的检索策略

准备检索工作


在检索前,必须明确想要解决的临床问题是什么,可以借用经典的PICOS原则,P即patien/Population/Problem(对象),I即Intervention/Exposure (处置),C即Control/Comparison (if relevant),O即Outcome(结局),S即Study design (研究类型)。

 

还有一些其他问题,如ECLIPSE: health policy and management(卫生政策),SPICE: service evaluation(社科)(Setting, Perspective, Intervention, Comparison, Evaluation)等。

 

选择检索规范 

检索时,要尽量避免遗漏关键研究和减少偏倚,下表定义了检索时的四大类问题

 

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另外,诊断试验是目前Meta分析检索中的难题,还需要持续探索,存在的问题包括:

 

  • 诊断试验(diagnostic test accuracy, DTA)没有成熟的检索规范,PICO的方法,会遗漏部分研究。

  • 经测试现有的检索方法,敏感性(sensitivity)和精准度(precision)难以达到预期。

  • 现已发表的DTA有关的Meta分析,检索策略可重复性(reproducible)不高,影响研究质量。

 

制定检索策略


在制定检索策略时,PICO还是第一选择,下图展示了6个最相关的临床问题

 

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另外,要遵循主题词优先策略,例如MeSH、Emtree、DeCS等。


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最后,还有几个检索策略需要坚持,例如选词尽可能全覆盖,宁多勿少,联合多种检索策略,先简后繁等。

 

另外,近几年出现了一种新的检索理念,可使得检索结果尽量客观(以后会出专门课程讲解),具体步骤如下:

 

  • 生成测试集(generation of a test set)

  • 将测试集分为开发(development)和验证(validation)两部分

  • 从开发集数据中挖掘检索策略(text mining)

  • 在验证集中验证检索策略

  • 记录检索策略和结果

 

具体流程如下

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感兴趣的小伙伴推荐阅读以下书籍:

 

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Text Mining with R (tidytextmining.com)

 

联合多数据库

经过研究者测试,检索数据库至少要包括Embase、MEDLINE、Web of Science和谷歌Scholar

 

报告检索策略 

2020版的PRIMA(Meta分析报告规范)报告特别提到,要报告数据库名称或搜索引擎名称和检索限制条件。

 

举个例子

 

下面这篇文献报告了数据库名称、检索条目和结果


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通常我们也会在文献中看到检索的流程图,如下

 

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