系統性回顧評讀指南：確保臨牀實務中證據的效性、影響力和適用性
引言
臨牀實務中，仰賴高品質的證據至關重要，而系統性回顧（SR）作為證據等級最高的研究類型，提供瞭解決臨牀問題的最佳證據。本文將深入探討 SR 評讀技巧，協助讀者評估文獻的效性（validity）、影響力（impact）和適用性（applicability）。
評讀 SR 的關鍵考量
1. 研究方法：嚴謹性和透明度
- 確定是否適宜將 SR 的結果合併為元分析，並注意潛在的異質性（Cochrane’s Q 檢定）。
- 瞭解統計分析方法，包括固定效應模型和隨機效應模型之間的區別。
3. 漏斗圖：評估發表偏誤
- 檢查漏斗圖的對稱性，注意不對稱性的存在，這可能表明發表偏誤。
- 採用迴歸檢定（如 Egger’s 檢定）評估發表性偏誤，並考慮其影響。
4. 影響力：元分析的廣泛性
- 評估納入研究的質量和數量，以及元分析的統計效力。
- 考慮特定人口、疾病或治療方案的適用性，並確定其是否具有廣泛的外推性。
5. 適用性：臨牀實務的相關性
- 評估研究結果在臨牀設定中的相關性，考慮實務中可能影響結果的其他因素。
- 確定結果的臨牀意義和實用性，並評估其在患者照護中的應用。
結論
通過遵循這些評讀技巧，讀者可以有效評估 SR 的品質，並明智地使用證據來解決臨牀問題。系統性回顧不僅提供最高品質的證據，也為持續的臨牀研究和實務改進奠定基礎。
表格 1：系統性回顧評讀要點
| 評讀要點 | 考量 |
|---|---|
| 研究方法 | 搜尋策略、納入研究評讀 |
| 結果合併 | 合併適宜性、異質性評估 |
| 漏斗圖 | 對稱性、發表偏誤評估 |
| 影響力 | 研究質量、統計效力、外推性 |
| 適用性 | 臨牀相關性、實務應用 |
如何看懂森林圖
理解森林圖對於評估健康相關研究結果至關重要。以下文章將提供逐步指南，説明如何有效地解讀森林圖。
步驟 1：辨識森林圖的組成要素
森林圖由以下元素組成：
| 元素 | 描述 |
|---|---|
| 點估計值 | 研究的個體風險評估 |
| 置信區間 | 風險估計值的不確定性範圍 |
| 整合結果 | 所有研究的合併風險估計值 |
| 異質性指標 | 測量研究結果之間的變異程度 |
| 出版偏差 | 評估結果受到選擇性發表的潛在影響 |
步驟 2：解讀點估計值和置信區間
森林圖中的點估計值表示研究的個體風險評估。該估計值可能是風險比、發生率比或其他風險測量。置信區間顯示了風險估計值的不確定性。如果置信區間不包括 1，則表示風險估計值在統計上與零顯著不同。
步驟 3：結合結果
整合結果代表了所有納入研究的合併風險估計值。它提供了整體風險估計值的概觀。整合結果的置信區間較窄，表明更高的統計強度和結果的準確性。
步驟 4：評估異質性
異質性指標衡量研究結果之間的變異程度。低異質性表明研究結果一致，而高異質性表明存在很大的可變性。高異質性可能會影響整合結果的可靠性。
步驟 5：判定出版偏差
刊物偏差會影響森林圖，如果選擇性地發表結果，可能會導致研究結果的過度估計。可以透過各種統計方法來評估出版偏差。
- 個別研究的點估計值是否顯著？
- 整合結果的置信區間是否狹窄？
- 異質性是否低？
- 是否存在出版偏差？
- 結果與既有知識或其他研究一致嗎？
通過仔細審查這些要素，研究人員和臨牀醫生可以有效地解釋森林圖並得出有關健康風險的可靠結論。