DESCreview工具：系统化与非系统化综述质量评估的创新协作验证方案

针对非系统化综述（Scoping et al. reviews）缺乏标准化质量评估工具的问题，研究人员开发了DESCreview工具，通过九大领域评估和四级质量校准，结合协作验证流程，填补了公共卫生研究中此类综述的评估空白。其创新性在于简化评估流程并引入多学科协作验证，为提升综述可靠性提供了新方法。

　　

在公共卫生和职业健康研究中，系统化但非系统性的综述（如Scoping、Mapping、Rapid reviews等，统称Scoping et al. reviews）已成为探索新兴问题或梳理证据的重要工具。然而，这类综述的质量和偏倚风险长期缺乏标准化评估方法，导致其结论的可信度存疑。现有工具如AMSTAR-2仅适用于系统性综述，而Scoping et al. reviews因灵活性和目标差异无法直接套用。这一空白使得研究者难以判断此类综述的可靠性，进而影响后续研究决策。

为解决这一问题，由Angers大学医院、Rennes大学等机构的研究人员Alexis Descatha、Aurélie Mayet等团队开发了DESCreview工具（Design tool for Evaluating risk of bias/quality in Systematized and sCoping reviews）。该工具通过九大评估领域和四级质量校准，首次为非系统化综述提供了标准化评估框架，其研究成果发表于《Archives of Public Health》。

研究采用多阶段设计：首先构建包含三大类九项核心领域的评估框架（如文献筛选、分类、数据提取、利益冲突等），每项按质量与偏倚风险分为四级（从“极高质量/低偏倚”到“极低质量/高偏倚”）；其次提出协作验证流程，通过在线问卷收集跨学科用户反馈，并与AMSTAR-2进行对比验证；最后通过“校准”环节统一评估标准，确保工具适用性。

研究结果

1. 工具结构：DESCreview分为三部分：（A）通用领域（文献筛选、分类、数据提取等）；（B）可选领域（如预注册、偏倚风险评估）；（C）系统性综述专属领域（如Meta分析、证据强度GRADE）。
2. 评估标准：每领域通过具体指标量化，例如文献筛选需至少3个数据库、独立双人审核流程；Meta分析需报告统计模型（随机/固定效应）和异质性分析。
3. 协作验证：通过用户测试反馈优化工具，结果显示其能有效区分综述质量层级，且与AMSTAR-2在系统性综述领域具有一致性。

结论与意义
DESCreview的创新性体现在两方面：一是首次为非系统化综述提供结构化评估方案，填补方法学空白；二是通过协作验证机制提升工具的普适性和透明度。其四级校准体系（高、中、低、极低）可直观反映综述可靠性，尤其适用于职业健康、公共卫生等需快速证据支持的领域。局限性在于初期验证样本量有限，未来需扩大应用场景测试。这一工具为提升非系统化综述的严谨性提供了可行路径，推动循证医学研究的规范化发展。