尊敬的编辑：
我们感谢K?yak等人（引用2026）提出的意见。由于这些评价研究的主题和资格标准各不相同，因此比较检索结果需要具体的背景信息。
我们的元分析需要人工智能生成的内容和人类撰写的内容，并进行研究内部的比较（参见Alani等人的工作：引用2026）。单臂评估可以提供关于作品质量的信息，但无法估算其实际表现；而人类的评估并不构成人类撰写的对照组。
我们在第3.1节中详细说明了资格标准、选择过程以及排除全文的理由。更重要的是，检索结果衡量的是检索到的文献数量，而非灵敏度；灵敏度指的是检索到的符合要求的文献所占的比例。虽然我们以PubMed为例介绍了检索策略，但提供完整的数据库特定语法说明将有助于他人进行重复实验。这些评价研究在研究范围、使用的数据库、数据收集日期以及对照组要求等方面存在差异，因此它们的检索结果不具备可比性。任何遗漏的情况都应依据我们原始评价报告（Alani等人：引用2026）中指定的对照组和结果资格标准进行评估。
最后，K?yak等人（引用2026谨慎的表述与我们在文章中提到的局限性是一致的（Alani等人：引用2026）。我们的分析指出证据基础较为薄弱，非随机设计占多数，且歧视估计的灵敏度受到单一研究的影响较大。此外，我们的评价还发现存在健康公平方面的问题：没有一篇纳入的研究报告涉及以公平为核心的内容、结构化的文化安全措施或偏见缓解流程。这些发现为我们在预防性实施框架中制定健康公平保障措施提供了依据。
利益冲突声明
ChatGPT 5.6（OpenAI）协助进行了语言编辑。作者们对最终版信件进行了审核，并承诺不存在利益冲突。
