理解研究方法

什麼是系統性回顧?何時適用,以及如何進行

先判斷問題是否需要系統性回顧,再從研究報告追蹤證據,理解帶有限定條件的結論如何形成。

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先看簡答

系統性回顧針對明確問題,採用事先規劃、清楚說明的方法尋找、選擇、批判性評讀並統整相關研究。它記錄納入與排除標準及重要決定,讓讀者能評估結論如何形成。目的在於減少偏誤並呈現限制。統合分析是其中可選的統計環節,並非必要條件。

重點整理

  • 系統性取決於問題、方法及有紀錄的決定,而非引用了多少篇論文。

  • 依所需答案選擇方法:效果估計、證據地圖,或對某個主題的解釋。

  • 先明確界定可行的問題並建立證據鏈,了解工作需求後再選工具。

什麼使文獻回顧具有系統性?

系統性回顧以既有研究為研究對象。團隊先決定哪些研究能回答問題,再以有紀錄的方法尋找和評讀。Cochrane 導論介紹了如何盡量彙集符合條件的證據並減少偏誤。任何搜尋都不能保證找到全部相關研究。

假設兩個團隊都讀了相同的 50 篇文章。一個挑選支持自身論點的例子;另一個依預定標準篩選、記錄排除理由、評估限制,並採用明確方法統整發現。差別在於決定如何形成、能否接受檢視,而非參考文獻的長度。

證據鏈應連結每項結論與背後的研究。讀者需要了解研究為何符合條件、同一研究的多份報告如何關聯,以及擷取結果出自何處。保留紀錄讓判斷可以被檢視,但不表示每項決定都能機械化,也不保證其他團隊一定同意。

與一般回顧、範疇性回顧和統合分析有何不同?

「文獻回顧」是廣泛的名稱,可以指學位論文的討論、對領域的批判性梳理,也可以指使用系統方法的回顧。應看目的與方法,而不只看名稱。敘述性回顧能提出有價值的論證,無須宣稱代表所有符合條件的研究。

範疇回顧用於梳理證據的範圍、特徵或概念,有其獨立方法,並非品質較低的效果回顧,詳見 JBI 範疇回顧指引。統合分析則屬於另一層次:它是系統性回顧可能採用的統計技術,本身不完成搜尋或研究評讀。

依所需答案選擇方法
方法問題範例有用的產出重要區別

系統性回顧

符合條件的研究對某項具體訓練介入說明了什麼?

經過評讀的證據與方法明確的統整

可採用統合分析、其他統整方法,或兩者結合

範疇回顧

不同職業的數位訓練計畫是如何被研究的?

研究特徵、概念與缺口的地圖

梳理領域本身不會估計介入效果

敘述性或批判性文獻回顧

對專業學習的解釋如何演變?

有依據地梳理主題、論點與分歧

說明來源選取方式;沒有相應方法,不暗示已完整涵蓋證據

統合分析

足夠相容的數值估計合起來說明什麼?

在明確假設下的合併估計及其不確定性

這是一項統整技術,不是回顧的完整流程

系統性回顧要回答什麼問題?

從結果需要支持的決策出發。在虛構的訓練案例中,課程團隊想知道:某項具體計畫相較一般訓練,是否改變一年級學員在第 12 週的評量成績?他們需要差異估計與不確定性,也需要評讀支持證據。在結果影響選擇之前,應先界定族群、比較、結局、時間點及可納入的研究設計。

若問題改為「不同職業的數位訓練計畫是如何被研究的?」,所需產出就是族群、設計與主題的地圖,範疇回顧可能較適合。探討經驗、機制或實施的問題,可能需要質性或混合方法統整。不必將每個問題都放入介入效果框架。

啟動新回顧前,先找既有回顧與計畫書。新研究、情境改變或先前方法的限制,是否足以支持更新?標題不同本身不足以成為重複工作的理由。寫清楚誰會使用答案、還有什麼不確定,有助於決定範圍與所需專長。

沿著一個問題看完整篇回顧

針對訓練問題,計畫書應規定納入與排除標準、資訊來源、選擇、資料蒐集、評讀和統整方法。後續變更需記錄日期與理由。一項研究可能符合回顧的納入條件,卻無法為每項預定統整提供資料,Cochrane 納入標準指引說明了這項區別。

搜尋適合問題的來源,保留搜尋策略、日期與匯出紀錄。資料庫、登錄平台和引文搜尋都可能提供證據;搜尋引擎排名不是完整抽樣架構。資訊專業人員可協助設計,相關方法選擇見 Cochrane 搜尋指引。

下方虛構範例追蹤四份報告:研究 A 的登錄紀錄、主要論文、追蹤報告,以及研究 B 的一篇論文。它們代表兩項研究,不是四項獨立研究。應在蒐集結果前完成關聯,讓後續報告補充資訊而不重複計算參與者。

篩選後,定義擷取欄位,並用適合研究設計及目標結果的方法評讀證據。下表呈現此案例各階段留下的紀錄,並未提供實測訓練結果。這些紀錄也支持最終的 PRISMA 報告,其作用是說明實際完成的工作。

虛構範例

從研究報告到可追溯的結論

讓每項發現都能回溯至其來源。

先連結報告,再計算研究數量。 多份報告可能來自同一項研究。綜整證據與解讀結果時,應持續保留來源連結;統合分析並非必要。
虛構訓練回顧的構成
階段案例中的決定應保留的紀錄讀者可以檢查什麼

界定與規劃

比較具體計畫與一般訓練在第 12 週的結果

問題、納入與排除標準及註明日期的計畫書版本

是否在看到結果後改變問題

搜尋與選擇

將三份報告關聯至研究 A,一份關聯至研究 B

搜尋日誌、篩選決定及報告與研究對照表

各研究為何納入,以及四份報告為何只算兩項研究

擷取與評讀

記錄成績指標、時間點、來源位置及相關偏誤問題

資料定義、連結來源的擷取紀錄與評讀理由

證據是否對應預定結局

統整與解釋

依預定比較和追蹤時間對結果分組

統整方法、分組決定與限制

證據在哪些方面支持結論,哪些方面不足

一定要做統合分析嗎?

系統性回顧不一定要計算合併效果。研究回答的問題差異很大、結局不相容,或缺少可用估計及其不確定性時,合併可能不適當。決定應依問題與證據而定。若定量合併合理,統合分析介紹說明了選模型前應考量的事項。

在訓練案例中,課程結束後立即測量的成績,不能自動回答第 12 週的問題。應區分立即與較晚的結局,說明研究如何分組,以及用什麼方法比較結果。結構化呈現應在資料可用時列出實際估計、不確定性與限制;本教學案例沒有提供這些實測結果。

沒有合併值時,仍需要明確的統整方法。單純計算多少項研究達到統計顯著並不可靠,因為顯著性也受到精確度影響。Cochrane 其他統整方法指引介紹替代方式;較廣泛的證據統整指南協助將不同統整任務連結到可執行的工具流程。

怎樣判讀可信度?

讀者需要同時檢查納入研究與回顧過程。試驗可能有結局缺失,回顧也可能因限制搜尋或看過結果後再挑選結果,引入不同的問題。評讀研究不會自動涵蓋回顧的所有決定,Cochrane 偏誤章節說明了這項區別。

偏誤風險也不同於整體證據的確定性。確定性關注結論得到多少支持,包括相關的不一致、不精確、間接性與缺失證據。大樣本不是通用的品質分數。適當時應採用成熟框架,例如 Cochrane 證據確定性指引介紹的方法。

對課程團隊來說,即使短期估計很精確,也未必回答持續學習效果或其他學員族群的問題。應閱讀限制和最後搜尋日期,而不只看發表年份。以下四個問題有助於將評讀連結到實際決策。

  • 能否追蹤證據如何被尋找、選擇並關聯至個別研究?

  • 原始研究或回顧過程中的哪些限制可能影響結果?

  • 結論有多大不確定性?是否區分證據不足與證據顯示沒有重要效果?

  • 族群、情境、結局、追蹤及證據的新舊程度,是否符合我的用途?

先寫一頁可行性說明

實用的第一個里程碑,是議定問題及可行的回答途徑。起草完整計畫書前,可參考下方虛構案例寫一份簡短可行性說明。條目指出尚待完成的工作,不代表搜尋、評讀或回顧已經完成。

據此決定繼續、縮小問題、更新既有回顧,或尋求更多專長。接著擬定完整計畫書,並在少量但多樣的紀錄上試用容易產生歧義的標準。若軟體將協助篩選或擷取,下一步就是依這些需求評估系統性回顧工具。

虛構可行性說明:起點,而非完整計畫書
欄位範例內容下一步

研究問題

一年級學員的具體計畫與一般訓練比較;第 12 週評量

確認結局及時間點符合課程決策需要

預期用途

協助課程團隊判斷是否值得進一步考慮該計畫

議定回顧需要減少哪種不確定性

既有回顧與計畫書

尚未查核

尋找相關工作,評估更新是否更有價值

可能的證據與來源

比較訓練研究;來源仍待確認

與資訊專業人員討論資料庫、登錄平台及其他來源

專長與責任

領域、搜尋、回顧方法及統計決定都需指定負責人

確認現有技能與尚未解決的支援需求

首個里程碑

議定範圍並形成計畫書草稿

全面執行前試用標準及擷取欄位

常見問題

系統性回顧算原創研究嗎?

它使用明確程序,從既有研究產生統整,屬於研究工作。通常不蒐集新的參與者觀察資料,但部分回顧會取得個別參與者資料進行新分析。

需要多少篇論文?

沒有讓回顧成為「系統性」的統一最低篇數。問題與納入標準決定範圍。空回顧可以報告未找到符合條件的研究,但不能從不存在的資料估計效果。

系統性回顧與統合分析有何不同?

系統性回顧是尋找、選擇、評讀及統整證據的整體過程。統合分析是可能採用的一種統計方法;回顧也可以使用其他統整方法。

一個人能做系統性回顧嗎?

部分任務可由一人完成,但獨立查核與分歧處理機制是重要保障,也可能是適用方法或標準的要求。應如實報告人員安排及其限制。

寫計畫書前應做什麼?

釐清問題與預期用途,查看既有回顧,確認可能的證據來源,並評估團隊技能。簡短可行性說明有助於決定繼續、縮小範圍或尋求支援。

資料來源與延伸閱讀

請參閱原始資料,確認完整方法、適用範圍及最新版本。

  1. Cochrane:系統性回顧導論Cochrane
  2. 納入標準與研究分組Cochrane
  3. 搜尋與選擇研究Cochrane
  4. 偏差與利益衝突Cochrane
  5. 未採統合分析的綜整Cochrane
  6. 證據確定性與結果摘要表Cochrane
  7. JBI:範疇性回顧JBI
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