一、什麼是系統性文獻綜述？

系統性文獻綜述是一種高標準、結構嚴謹的文獻綜述方式。它旨在全面、客觀、可重複地收集、評估和綜合所有與一個明確界定的研究問題相關的高質量文獻。

它的核心特徵在於“系統性”，即整個過程像一項科學研究一樣，有預先設定的、透明的計劃和方法，以最大限度地減少偏差。

SLR的標準步驟通常包括：

  1. 提出明確的研究問題：通常使用PICO/PICOS/PCC/SPICE/EPICOT/SPIDER等框架來精確定義困難
  2. 制定詳細的檢索策略：明確説明在哪些數據庫（如PubMed, Web of Science, Scopus等）中進行了檢索，使用哪些關鍵詞及其組合，並附上完整的檢索式。
  3. 設定嚴格的文獻納入與排除標準：預先規定要納入的研究類型（如隨機對照試驗RCT）、研究對象、發表語言、發表時間、文獻類型（Article/Conference/Book/Gray literature）等。
  4. 系統性地篩選文獻：通常由兩位或以上的評審員獨立根據標準進行篩選（標題/摘要篩選、全文篩選），並對分歧進行討論消除，以保證客觀性。
  5. 嚴格的質量評價：使用標準化的質量評價程序（如 Cochrane Risk of Bias Tool）對納入研究的偏倚風險和方法學質量進行評估。
  6. 數據提取與綜合：啓用預先設計好的表格提取數據，然後對數據進行定性（描述性）綜合，倘若研究足夠同質，還會進行定量綜合，即Meta分析。
  7. 結果報告與解釋：清晰、透明地報告整個流程和發現，包括檢索到的文獻量、納入的研究、質量評價結果、綜合結果等。

二、SLR與其他常見綜述類型的區別

  1. 傳統（敍述性）文獻綜述
  • 特點：這是最常見但也最寬泛的綜述類型。作者通常不遵循嚴格的系統性方法，而是基於自己的知識和興趣，選擇性地回顧和討論某一領域的文獻。
  • 目的：獻出對一個領域的廣泛概述，介紹歷史發展、理論框架、當前現狀和未來方向。常用於學位論文的第二章或教科書中的章節。
  • 缺點：容易受作者個人觀點和選擇偏倚的影響，缺乏透明度和可重複性。
  1. 範圍綜述
  • 特點：它的方法與SLR極其相似，也遵循系統性的流程，但其核心目的不是回答一個具體的、需要證據質量評估的問題，而是“描繪”一個領域的研究範圍和規模。
  • 目的：探討一個領域已經做了哪些研究，識別關鍵概念、證據類型和研究空白。常用於為後續的SLR確定研究困難，或者在概念尚不明確、研究設計多樣的新興領域進行探索。
  • 與SLR的區別：通常不含有對納入研究的嚴格質量評價步驟。
  1. Meta分析
  • 需要強調的是：Meta分析不是一種獨立的綜述類型，而是一種統計技術。它通常是SLR的一個組成部分。
  • 特點：運用統計學方法對多個獨立但主題相似的研究結果進行定量合併，從而得出一個更具普適性的綜合結論（如合併後的效應量）。
  • 目的：增加統計功效，處理單個研究間的爭議，提供更精確的效應估計。
  1. Umbrella Review
  • 特點：又稱為“綜述的綜述”。
  • 目的：綜合針對同一健康問題但不同干預措施或不同結局的多個SLR的結論，從更宏觀的層面提供證據概覽。
  1. 批判性綜述
  • 特點：側重於對現有文獻進行深入的、批判性的分析和評價，強調理論貢獻、方法論優缺點，並指出矛盾和有爭議的地方。
  • 目的：推動理論發展，挑戰現有範式，通常出現在社會科學和人文領域。

* SLR與其他綜述類型的核心區別 (如下表)

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三、SLR的Research Question構建框架

①PICO / PICOS (及其變體)醫學和健康科學領域最經典、最常用的框架，尤其適用於干預性/療效研究。

P (Population/Patient)： 感興趣的患者或人羣。定義其關鍵特徵（如疾病、年齡、性別、病情嚴重程度）。
I (Intervention/Exposure)： 要評估的治療、干預措施或暴露因素。
C (Comparison/Control)： 用於比較的干預措施（如另一種治療、安慰劑、空白對照）。
O (Outcome)： 希望測量的結果（如死亡率、症狀改善、生活質量、副作用）。
S (Study design)： （可選但推薦）優先考慮的研究設計類型（如隨機對照試驗RCT）。

②PCC - 適用於範圍綜述(Scoping Review)和方法學綜述，範圍綜述旨在釐清關鍵概念和證據範圍，而非直接回答療效問題。

P (Population)： 目標人羣。
C (Concept)： 需要釐清的核心概念、定義或領域。
C (Context)： 研究所處的環境、背景或設置（如國家、文化、醫療系統）

③SPICE - 適用於服務評估、社會科學和政策研究，強調在特定背景下評估某項行動或服務。

S (Setting)： 環境或背景。
P (Perspective)： 相關用户、患者或利益相關者的觀點。
I (Intervention/Exposure)： 被評估的行動、項目或服務。
C (Comparison)： 與什麼進行比較（可選）。
E (Evaluation)： 評估的指標或結果。

④EPICOT - 適用於識別未來研究方向的綜述，常用於綜述的討論部分，提出研究建議。

E (Evidence)： 當前已有的證據。
P (Population)： 目標人羣。
I (Intervention)： 干預措施。
C (Comparison)： 對照。
O (Outcome)： 結果指標。
T (Time stamp)： 建議的時間框架和研究設計。

⑤SPIDER - 適用於定性研究或混合方式綜述，當綜述包含定性證據時，PICO不夠靈活，SPIDER更適用。

S (Sample)： 研究的參與者。
PI (Phenomenon of Interest)： 感興趣的現象、行為或經驗。
D (Design)： 研究設計（通常更寬泛，如定性研究、現象學研究）。
E (Evaluation)： 測量的結果（通常是主題、觀點、體驗，而非量化指標）。
R (Research type)： 研究類型（定性、定量或混合方法）

四、SLR必須有的“一表一圖”——文獻篩選流程

① 文獻篩選條件

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② 文獻篩選流程與數目統計

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五、SLR數據處理與分析

整個流程可以分為三個核心階段：1. 信息提取 -> 2. 數據分析與綜合 -> 3. 結果呈現與解釋

第一階段：數據提取——構建分析的基礎——系統性地從納入的文獻中捕獲信息

1. 設計並填寫標準化的數據提取表：

  • 目的：確保從每篇文獻中收集的信息是一致的、可比較的。
  • 內容（需根據您的研究問題定製）：
  • 文獻主要信息：作者、年份、標題、期刊、研究類型（RCT, 案例研究等）。
  • 以PICOS框架為例收集要素：
  • P：研究對象
  • I：干預措施或核心現象
  • C：對照措施或比較對象
  • O：結果指標
  • S：研究背景/環境
  • 研究方法學特徵：樣本量、隨訪時間、測量工具、數據分析辦法。
  • 關鍵發現/結果：包括主要的定量結果（如效應值、均值）和定性主題。
  • *注意記錄key findings中的conflicting, inconsistency, doubts和potential gaps

2. 進行預提取：

  • 由2-3名評審員獨立對少量（如5-10篇）文獻進行數據提取，然後比較結果，解決分歧，完善提取表的設計和定義，確保一致性。
第二階段：數據分析與綜合——您的挑戰核心

層次一：描述性分析——描繪“地圖”

  • 目的：整體把握所納入研究的特徵。
  • 內容：
  • 研究分佈：發表年份趨勢、國家/地區分佈、學科分佈。這直接對應了您提到的“emerging trends”。
  • 研究方法譜系：各種研究設計（如實驗、調查、質性研究）的比例。這揭示了領域的成熟度和主流範式。
  • 研究對象與情境：研究主要集中在哪些人羣、哪些環境中？這行幫忙識別“potential gaps”（例如，某個特定人羣被忽略了）。

層次二：主題綜合與內容分析——挖掘“模式與關係”

  • 目的：識別、分析和整合研究的具體內容。
  • 內容：
  • 定性研究：常用主題綜合。藉助反覆閲讀、編碼，將多個研究的發現歸納為一系列連貫的、有層次的主題。這些主題及其之間的關係即“patterns and relationships between various elements”。
  • 定量/混合研究：可以進行內容分析通過，對研究結果進行分類和計數。例如，能夠統計“影響用户採納的因素”被多少篇文獻提及，並排序。
  • 跨案例比較：將每項研究視為一個“案例”，系統比較不同案例間的異同，從而解釋為什麼在某些情況下會出現特定結果。

層次三：批判性評估——評估“證據強度”

  • 這是您提到且至關重要的部分，需要系統化執行。
  • 方法：
  1. 採用標準化工具：根據研究類型選擇相應的評估工具。
  • RCT：Cochrane偏倚風險評估設備。
  • 觀察性研究：NOS量表。
  • 質性研究：CASP清單。
  1. 評估維度：包括選擇偏倚、實施偏倚、測量偏倚、損耗偏倚等。
  2. 結果運用：
  • 敏感性分析：在元分析中，排除低質量研究，看結果是否穩健。
  • 為發現獻出背景：在綜合結果時，明確指出某個強有力的結論主要來自高質量研究，而某個不確定的結論可能源於方法學有缺陷的研究。這也有助於迴應的“key findings (conflicting, inconsistency, doubts)”——不一致的結果有時正是由於研究質量的巨大差異造成的。

層次四：解釋性綜合——回答“So What?”

  • 目的：超越簡單的總結，構建一個更高級別的解釋框架。
  • 內容：
  • 構建概念模型：基於前面的分析，提出一個能解釋各要素之間關係的模型。例如，“A通過B的中介作用影響C，而這個過程受到D的調節”。
  • 解釋矛盾對就是：主動探討為什麼研究會得出相互矛盾的結論？是人羣差異、干預劑量不同、還是測量工具不一？這“key findings (conflicting)”的深度挖掘。
  • 證據分級與結論強度：使用如GRADE等技巧，對每個主要發現的證據強度進行評級（高、中、低、極低）。這讓讀者一目瞭然地知道該對哪個結論抱有更多信心。

層次五：研究進展的綜合評述——綜合之綜合+提防燈下黑

  • 理論/概念框架的演變：領域內使用的核心理論是否發生了變化？是否有新的理論被提出？
  • 方法學的演進與反思：研究方式的嚴謹性是否在提高？是否存在普遍的方法論缺陷？
  • 劑量-反應關係：在干預研究中，不同“劑量”的干預是否導致不同的結果？
  • 未報告的結果：注意“發表偏倚”，那些不顯著或負面的結果可能沒有被髮表，但這本身就是一個重要的發現。