旨在为健康研究中的决策者提供信息的结构化证据摘要：一项范围审查方案

《JBI Evidence Implementation》：Structured evidence summaries designed to inform decision-makers in health research: a scoping review protocol

该研究旨在系统梳理并描述用于临床及政策决策的结构化证据总结的内容与格式，重点关注基于动态系统综述（Living Evidence）的更新验证过程。方法遵循JBI指南及PRISMA-ScR框架，多源数据库检索（PubMed/Embase/Cochrane等），由双人独立筛选、提取并分析文献，探索不同结构化总结的格式、内容要素及验证方法，为制定标准化框架（LESS项目）提供依据。

　　在当今医疗决策日益复杂和快速变化的背景下，确保决策者能够及时、准确地获取最新的证据成为一项重要的挑战。随着健康科技评估（Health Technology Assessment, HTA）和系统性证据综合（Systematic Evidence Synthesis）的发展，人们逐渐意识到传统的静态证据综述已难以满足实际需求。因此，一种动态、持续更新的证据综合方法——“Living Evidence”（LE）应运而生，成为推动医疗决策科学化的重要工具。然而，尽管LE在提升证据时效性和适用性方面展现出巨大潜力，但其在实际应用中仍面临诸多挑战，尤其是在如何有效传达更新内容、确保信息结构化和易于理解等方面。

本研究旨在通过一项广泛的文献综述，探讨如何构建结构化的证据摘要（Structured Evidence Summaries, SES），以便更有效地支持临床和政策决策。该综述将聚焦于SES的开发、验证过程以及其在LE框架下的具体应用，分析不同组织、机构和研究团队在创建SES时所采用的策略和方法。同时，研究也将关注SES在不同应用场景中的表现，包括临床环境、公共卫生系统、健康科技评估机构以及政府或非政府政策制定组织等。通过系统地梳理现有文献，本研究希望揭示SES在结构、内容、格式及传播方式上的多样性，并评估其在实际决策过程中的效用。

在医疗决策领域，SES被广泛认为是连接复杂系统性综述与实际应用的重要桥梁。它们不仅简化了大量研究信息的呈现，还通过清晰的结构和关键信息的突出，使决策者能够快速把握核心结论。例如，SUPPORT Collaboration推出的SUPPORT Summary格式，专为政策制定者设计，将系统性综述的结果转化为易于理解的格式，已被多个Cochrane协作组采纳。此外，NICE（英国国家健康与护理卓越研究院）也推出了针对其指南的证据摘要，帮助医护人员和公众更好地理解证据，并促进共享决策的实现。这些实例表明，SES在提高信息可读性和实用性方面具有显著优势。

然而，尽管SES在多个领域得到了应用，但其在LE框架下的结构化和传播方式仍存在不足。当前的LE研究多采用动态更新机制，以确保证据的时效性。但在实际操作中，许多LE报告并未采用统一的格式或结构，导致信息传递的碎片化和不一致性。这种多样性虽然体现了不同组织对SES的个性化需求，但也带来了信息整合和应用上的困难。决策者在面对大量不同格式的LE报告时，难以迅速识别关键信息或评估其可信度，从而影响了政策制定和临床实践的效率。

为了应对这一挑战，本研究提出了一项系统性的探索，旨在识别和描述那些经过验证的结构化证据摘要。这些摘要不仅需要基于系统性综述或综述综述，还应具备明确的结构和内容，以便更好地服务于决策需求。此外，研究还将关注LE更新报告中新增的元素，这些元素可能包括对最新研究的整合、对不确定性因素的分析以及对证据等级的评估。通过这些分析，研究希望为未来的LE项目提供结构化的指导，以确保其能够更有效地支持医疗决策。

在方法上，本研究遵循JBI（Joanna Briggs Institute）对系统性综述的指导原则，并采用PRISMA-ScR（Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews）作为报告标准。研究团队将对PubMed、Embase、Cochrane Library等主要医学数据库进行系统检索，并扩展至专注于健康决策和HTA的网站和数据库，如Health Systems Evidence、Epistemonikos、NICE Evidence Search以及欧洲主要的HTA机构网站。为了确保研究的全面性，还将利用Google Scholar和JBI Evidence-Based Practice Database进行补充检索，以捕捉那些可能被忽略的文献。

文献筛选和数据提取将由两名研究人员独立完成，以减少偏倚并提高研究的可靠性。筛选过程中，首先会对所有检索到的文献进行初步评估，排除明显不符合标准的文献，如仅用于学术目的或仅在模拟环境中使用的摘要。对于符合初步标准的文献，将进一步进行全文评估，确保其内容和方法符合研究要求。在数据提取阶段，研究团队将设计一份详细的表格，用于收集SES的关键信息，包括结构特征、内容要素、目标用户、关键信息、图表、表格、多媒体材料、长度（以字数为单位）以及传播方式等。此外，对于涉及SES开发或验证过程的文献，还将提取更多细节，如开发流程、验证类型及实际应用效果等。

数据的分析和呈现将采用叙述性报告的方式，结合图表、概念图、流程图或表格等形式，以直观展示SES的结构、内容及传播策略。研究团队将定期召开会议，讨论数据提取和分析过程中的问题，确保对SES的理解和描述保持一致。对于某些无法提供足够方法学细节的文献，研究团队可能将其排除在最终分析之外，以保证研究的严谨性和准确性。

通过这项研究，我们期望能够揭示SES在结构化和传播方面的现状与挑战，为未来LE项目的标准化和优化提供参考。同时，研究还将探讨SES在不同健康环境中（如低收入和中等收入国家、文化或语言多样性地区）的应用情况，以评估其在不同背景下是否具有普遍适用性。此外，研究团队还计划通过专家德尔菲咨询（Delphi consultation）的方式，进一步完善SES的结构和内容，以满足决策者的真实需求。

SES的开发和验证是一个复杂且多维度的过程，涉及多个学科和领域的合作。在实际操作中，SES的创建通常需要结合系统性综述的严谨性和决策支持的实用性。例如，某些SES可能采用分级评估（如GRADE系统）来评估证据的可信度，而另一些则可能更注重对关键研究结果的总结和可视化。这种多样化的做法虽然能够适应不同决策需求，但也可能导致SES之间缺乏统一的标准，影响其在不同机构或组织间的互操作性和可比性。

因此，本研究不仅关注SES的当前实践，还试图探索其未来发展方向。例如，如何在保持系统性综述严谨性的同时，使SES更加用户友好？如何确保SES的更新过程透明且高效？如何通过多渠道传播，使SES能够迅速触达目标用户？这些问题的答案将有助于推动LE在医疗决策中的应用，使其能够更广泛地被采纳和利用。

此外，研究还将探讨SES在传播过程中可能遇到的障碍，如技术限制、资源分配不足以及用户接受度低等问题。在某些情况下，SES的传播可能受到信息获取渠道的限制，导致决策者难以及时获得最新的证据。为了解决这一问题，研究团队可能需要探索新的传播策略，如利用数字平台、社交媒体或移动应用等，以提高SES的可及性和传播效率。同时，研究还将关注SES在不同国家和地区的应用情况，分析其在不同健康体系中的适应性和效果。

SES的验证过程同样至关重要，它不仅关系到证据的准确性和可靠性，还影响到其在实际决策中的应用价值。验证方法可能包括专家评审、用户测试以及与实际决策案例的对比分析。通过这些方法，可以评估SES是否能够有效传达关键信息，是否符合目标用户的需求，以及是否能够在实际应用中产生积极影响。例如，某些SES可能经过严格的用户测试，以确保其内容清晰、易于理解，而另一些则可能通过专家评审来验证其科学性和实用性。

总之，本研究通过系统性的文献综述，旨在为SES的结构化和传播提供科学依据和实践指导。通过对现有SES的分析，研究团队希望揭示其在临床和政策决策中的实际应用价值，并为未来的LE项目提供改进方向。此外，研究还将关注SES在不同健康环境中的表现，以评估其适应性和有效性。通过这些探索，我们期望能够推动LE在医疗决策中的进一步发展，使其能够更广泛地服务于全球健康体系，提高决策的科学性和时效性。