文献分享会
摘要
背景介绍
在系统回顾中对多项随机对照试验（RCTs）进行综合分析，可以总结个别结果的影响，并提供关于干预措施有效性的
结果。筛选检索是很耗时的，而且没有一种方法能满足速度和准确性的主要要求。系统回顾的自动化是由加快为政策和临床决策提供当前最佳证据的必要性所驱动。
我们开发了Rayyan（http://rayyan.qcri.org），这是一个免费的网络和移动应用，通过半自动化的过程帮助加快对摘要和标题的初步筛选，同时结合了高度的可用性。在测试阶段，我们使用了两个已发表的Cochrane评论，其中包含的研究是人工选择的。他们的检索，有1030条记录和273条记录，被上传到Rayyan。使用这两篇综述测试了Rayyan的不同功能。我们还对Rayyan的用户进行了调查，并通过一个内置的功能收集反馈。
结果
Rayyan的试点测试集中在可用性、与手工方法相比的准确性以及预测功能的附加值。试用 "审查（273条记录）允许快速浏览Rayyan，以获得对可用性的早期评论。第二次审查（1030条记录）需要反复几次才能确定之前确定的11项试验。基于 "预测模型 "的 "建议 "和 "提示"，随着试验的进展超过五项所包括的研究而出现。推广后的用户体验和开发人员的反思性反应使得实时修改和改进成为可能。调查对象报告说，与其他工具相比，使用Rayyan时平均节省40%的时间，34%的受访者报告说节省了50%以上的时间。此外，约75%的受访者提到，筛选和标记研究以及合作审查是Rayyan的两个最重要的功能。
截至2016年11月，Rayyan用户超过2000人，来自60多个国家，进行了数百次审查，总引用次数超过160万。用户的反馈，主要是通过应用程序网站和最近的调查获得的，强调了搜索探索的便利性，节省的时间，以及分享和比较包括-排除决定的简单性。在用户的反馈中，该应用程序最强大的功能是其帮助筛选和合作的能力，以及它为用户节省的时间。
结论
Rayyan反应灵敏，使用直观，在减轻审评员负担方面有很大潜力。
背景介绍
随机对照试验（RCTs）在医学研究中起着举足轻重的作用，人们普遍认为它是取得结果的最佳途径，可以真正增加我们对治疗效果的认识。尽管对随机对照试验指导医疗决策的要求越来越高，但在系统回顾中对一个以上的RCT结果进行综合，可以总结其个别结果的效果，并对某一干预措施的有效性提供
结果。
系统回顾是对医学文献的总结，它使用明确的方法对特定主题的数据进行系统的搜索、批判性的评估和综合。对系统回顾的严格要求导致了对其进行的正式程序的发展。这个过程有明确的指定步骤，以确定主要研究和用于评估其方法学质量的方法，提取数据的方式，以及在综合和报告该数据时使用的统计技术[2]。在整个评审过程中，通过记录所有关于纳入或排除研究的决定来保证透明度和可重复性。
研究的识别：首要目标是确保对文献进行详尽的审查，尽可能全面地列出被认为与回答研究问题相关的已发表和未发表的主要研究。
通过检索符合条件的研究产生的引文数量将取决于各种因素，其中最重要的是涉及临床课题的一些固有方面。因此，一个长期广泛使用的临床干预措施可能有大量的研究作为支撑，在许多情况下，这些研究可能包含大量的研究，其中一些研究的历史可能超过20年。其他可能的促成因素包括临床医生、医疗政策制定者和媒体对该主题的比较 "兴趣"，甚至可能包括制药业的潜在 "既得 "利益。
尽管在某些情况下，为系统回顾而进行的初步试验检索可能会发现多达1000条引文，甚至可能超过1000条，但这部分取决于用于检索各个数据库的检索策略的灵敏度和特异性水平。虽然很难笼统地说，在一个平均的结果中可能会有多少研究的参考文献，但对于许多临床课题来说，至少100个不是一个不合理的数字。
识别潜在的合格研究： 进行系统回顾最耗费时间的方面之一是初步过滤或筛选来自检索的引文，特别是当这些引文数量达到几百甚至几千时。系统回顾作者使用各种电子或手工方法来完成这项任务，无论如何，必须由合作者进行双重检查，以确保所有可能符合条件的研究和需要进一步评估全文的研究都已被确定。此外，对纳入或排除研究的决定进行跟踪，并在PRISMA流程图中报告这些判断，是所有Cochrane综述的必修课，现在其他系统回顾也越来越多地采用这种方法，因为这已成为稿件发表的一个更广泛接受的前提条件。此外，综述作者对这些决定的全面记录确保了选择过程的透明度、清晰性和可追溯性，并最终加强了已完成的系统回顾的稳健性。
识别和选择研究可能具有挑战性，而且非常繁琐，综述作者采用了一些方法来促进这一过程。这可以通过手动方式进行，即通过使用不同颜色的文字标记在检索文件的打印稿中简单地 "突出 "它们，或者通过电子方式使用检索文件的电子版中的文字突出功能。其他方法包括使用EndNote或Reference Manager等软件，如果审稿人可以使用这些软件的话。没有一种方法可以令人满意地满足速度、准确性和使用简单性的所有主要要求，每种方法都有其优点、缺点和拥护者。
对系统回顾自动化的兴趣是由于需要加快为政策和临床决策提供当前的最佳证据，以及参与技术以允许综述作者将他们的注意力转移到他们最擅长的方面。越来越多的项目正在进行中，这些项目集中在系统回顾过程的各个环节的自动化，虽然已经开发了一些工具和软件，但到目前为止，还没有一个项目跨越综述生产的整个过程。
尽管开发者在工作流程中自动化和整合多个步骤所面临的挑战似乎是不可逾越的，但最近的技术进步已经帮助克服了其中的一些障碍。然而，不应该以牺牲速度为代价来牺牲准确性和效率，而应该在工具中建立灵活性，与个人用户定制的潜力相一致，以允许一系列用户创建和使用基于个人偏好的不同界面。自动化还应该针对几个关键领域，如探索加强用户界面和用户体验的方法，开发能确保足够工作流程支持的系统，以及促进机器学习和数据/文本挖掘的进一步发展。
系统回顾的自动化过程仍然存在一些额外的挑战，因为许多工具都是作为独立的软件独立开发的，通常与其他工具不兼容。在某些情况下，没有进行适当的可靠性和功能测试，一些工具不再由开发者维护，或者对普通用户来说过于昂贵。此外，目前可用的一些工具要求的技术水平超过了许多审稿人的水平，而且还涉及陡峭的学习曲线和复杂程度，如果不经常使用，可能需要重复学习/再学习阶段。所有这些挑战表明，现有的系统回顾自动化的情况是多么的不令人满意。Rayyan的开发者旨在解决这些挑战，提供一个综合的解决方案，通过直接与系统评审员合作，同时不断考虑到用户的反馈。
目标
Rayyan（http://rayyan.qcri.org）是专门为加快摘要和标题的初步筛选而开发的，采用的是半自动化的流程，但其明确的目标是将可用性水平与广大潜在用户的技能兼容。Rayyan应用程序的开发者最初的目标是试图规避审稿人在使用一些现有工具时所面临的一些复杂性和挑战。虽然我们的最终目标是支持整个系统回顾过程，但我们最初的重点是促进摘要/标题筛选和协作，以及围绕它们的其他支持功能。因此，开发的重点是创建一个内置的用户可定义的和部分可自定的界面，这将确保Rayyan在使用上非常直观，并对所有技能水平的用户都很友好。我们在此介绍一个关于Rayyan开发过程的特殊案例报告，这是一个用于快速探索和过滤搜索符合条件的系统回顾研究的应用程序。
方法
开发者认识到需要一个能够满足具有不同能力和技能的广大综述作者的要求的工具，特别是一个能够快速、可靠地探索和分享检索结果的工具，但在技术上又不显得繁琐。因此，与一位经验丰富的Cochrane系统回顾作者的合作被证明是开发过程中的关键，他曾与大量具有不同经验水平的合著者合作。
该应用程序在发布前进行了试点测试，随后来自全球各地具有不同技能水平和能力的广大用户进行了广泛的评估。用户经验的分享和开发人员对用户不断变化的 "愿望清单 "的反思性回应，使得修改和改进得以逐步和实时地进行，所有这些都被证明是Rayyan开发过程中一个非常有成效和有效的合作。
工作流程和用户体验
登录Rayyan后，用户会看到他们当前所有评论的仪表盘（图2）。他们可以创建一个新的评论或在现有的综述上工作。对于每篇综述，他们可以上传一个或多个通过搜索不同数据库获得的引文文件。Rayyan支持几种标准格式，例如RefMan RIS和EndNote。一开始，Rayyan通过提取不同的元数据来处理引文文件，例如标题、作者和计算其他的元数据，例如MeSH术语和文章的语言，针对引文文件中的每一篇文章或研究。然后，这些数据将填充到综述工作平台（图3）中的面，以帮助探索和过滤研究。MeSH术语以词云的形式呈现，使用户能够快速掌握研究中的主要议题。此外，用户可以根据两个预定义的关键词列表来过滤研究，这些关键词最有可能提示包括或排除一项研究。用户还可以通过删除和添加关键词来修改这两个列表，从而在标注和选择研究方面具有更大的灵活性。Rayyan以从EMBASE项目中获得的两个列表为种子，用于过滤RCTs。
用户也可以给他们的引文贴上标签，并定义他们个人的排除理由，这有利于分享和跟踪这些决定。引文可以通过相似度图（图4）进行探索，其中引文被表示为图中的节点，并根据它们在标题和摘要内容以及共同作者方面的相似程度（使用编辑距离）进行聚类。相似性阈值可以针对每个属性，即标题、摘要和作者，以及一个总体阈值进行独立调整。
转自：“一起学科研”微信公众号
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