Covidence是cochrane协作网推荐的一款用于在线文献筛选和质量评估的工具，可以帮助撰写cochrane系统综述的评论者简化制作过程，提高制作效率。Covidence主要有以下关键步骤，各步骤可独立进行：筛选文献、全文查看、偏倚风险评价、纳入研究数据的提取、导出数据至RevMan。Covidence主要有以下三大特点：I在线管理综述 manage your review online可在网上创建一个综述，邀请其他评论者进行合作。可独立进行引文的筛选。轻松解决文献筛选过程中的意见分歧。在线比较两次数据提取和方法学质量评估。
II注释PDF文档，自动填充偏倚风险表Annotate PDFs and auto populate risk of biastables.在PDF文档中突出选择的文字，并提供相应的评论。无需复制粘贴，可自动填充cochrane偏倚风险表。III可将结果与cochrane相整合Integrate Results with Cochrane.通过将数据从Covidence导入到RevMan中，简化了Cochrane系统综述的开展。可将单独的研究数据包括纳入和排除研究的特性、偏倚风险表直接导入到RevMan中。其他特点有：将所有数据储存在一处，方便与合作者分享数据。能定制数据提取表格。保持综述的不断更新。能进行更细致的质量评价针对文献的纳入排除、数据提取、质量评价，解决与合作者间的争议。Covidence已被cochrane选定用以支持作者进行标准的干预性cochrane系统评价。它在不断完善并被设计为一个更有效率的产品。一旦你通过Covidence完成数据提取，就可以将数据导出直接导入RevMan完成系统评价。Covidence现在针对所有用户免费，可登陆www.covidence.org访问，但该网站现在仍在修复完善，大概在2015年10月完成，一起期待该在线工具是否真的能给制作系统评价带来便利。喜欢本文吗？我们实用Meta分析的QQ群也建立了（Meta分析：）诚挚邀请您的加入。 谢谢阅读meta分析第一微信（实用meta分析：meta-show）阅读原文　
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不断完善与发展的Cochrane系统评价
李​ ​静​ ​李​幼​平​ ​四​川​大​学​华​西​医​院​中​国​循​证​医​学​中​心​ ​新​近​发​布​的​C​o​c​h​r​a​n​e​ ​手​册. ​和​R​e​v​M​a​n​ . ​进​一​
​步​完​善​了​C​o​c​h​r​a​n​e​ ​系​统​评​价​的​方​法​、​拓​展​了​新​领​域​和​新​主​题​,08​ ​年 ​月7​ ​～​ 0​ ​日​由​C​o​c​h​r​a​n​e​ ​协​作​网​的​方​法​组​代​表​、​各​C​o​c​h​r​a​n​e​ ​中​心​培​训​负​责​人​、​C​o​c​h​r​a​n​e​ ​评​价​小​组​代​表​等​在​剑​桥​召​开​的​培​训​策​略​研​讨​会​,​重​点​讨​论​了​如​何​在​协​作​网​内​推​行​新​系​统​评​价​方​法​的​策​略​。
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如何使用敏感性分析评价文献质量
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1.敏感性分析的含义：改变纳入标准（特别是尚有争议的研究）、排除低质量的研究、采用不同统计方法/模型分析同一资料等，观察合并指标（如OR,RR）的变化，如果排除某篇文献 对合并RR有明显影响，即认为该文献对合并RR敏感，反之则不敏感，如果文献之间来自同一总体，即不存在异质性，那么文献的敏感性就低，因而敏感性是衡量 文献质量（纳入和排除文献的证据）和异质性的重要指标。敏感性分析主要针对研究特征或类型如方法学质量，通过排除某些低质量的研究、或非盲法研究探讨对总效应的影响。（王吉耀第二版P76中）“排除某些低质量的研究，再评价，然后前后对比，探讨剔除的试验与该类研究特征或类型对总效应的影响”。（王家良第一版八年制P66、154）敏感性分析是从文献的质量上来归类，亚组分析主要从文献里分组病例特征分类。敏感性分析是排除低质量研究后的meta分析，或者纳入排除研究后的meta分析。亚组分析是根据纳入研究的病人特点适当的进行分层，过多的分层和过少的分层都是不好的。例 如在排除某个低质量研究后，重新估计合并效应量，并与未排除前的Meta分析结果进行比较，探讨该研究对合并效应量影响程度及结果稳健性。若排除后结果未 发生大的变化，说明敏感性低，结果较为稳健可信；相反，若排除后得到差别较大甚至截然相反结论，说明敏感性较高，结果的稳健性较低，在解释结果和下结论的 时候应非常慎重，提示存在与干预措施效果相关的、重要的、潜在的偏倚因素，需进一步明确争议的来源。2.衡量方法和措施其实常用的就是选择不同的统计模型或进行亚组分析，并探讨可能的偏倚来源，慎重下结论。亚组分析通常是指针对研究对象的某一特征如性别、年龄或疾病的亚型等进行的分析，以探讨这些因素对总效应的影响及影响程度。而敏感性分析主要针对研究特征或类型如方法学质量，通过排除某些低质量的研究、或非盲法的研究以探讨对总效应的影响。建议可以看参考王吉耀主编，科学出版社出版的《循证医学与临床实践》。敏感性分析只有纳入可能低质量文献时才作，请先保证纳入文献的质量！纳入文献的质量评价方法，如果是RCT，可选用JADAD评分。如果病因学研究，我认为使用敏感性分析是评价文献质量（前提是符合纳入标准）的较为可行的方法。敏感性分析是分析异质性的一种间接方法。有些系统评价在进行异质性检验时发现没有异质性，这时还需不需要作敏感性分析？我的看法是需要，因为我觉得异质性也是可以互相抵消的，有时候作出来没有异质性，但经过敏感性分析之后，结果就会有变化。（三）对入选文献进行偏倚估计发表偏倚（publication bias)评估（包括作漏斗图，和对漏斗图的对称性作检验）。可以用stata软件进行egger检验。人是活的，软件是死的，临床是相对的，统计学是绝对的。我们应当区分三个概念：一是：文献/试验质量，现在Cochrane协作网称之为“纳入研究偏倚风险”二是：文献报告质量，这实际上是一个写作表达水平的问题三是：文献所报道试验的试验质量，如试验设计等等而系统综述/系统评价尤其是Cochrane系统评价一直强调的是第一类的概念，即为纳入研究偏倚风险的评估，具体内容可在线阅读其官方网之系统评价作者手册5或安装RevMan 5版本后内包含的手册5内相关内容，我再怎么说也没有他们的权威或准确。95％CI的宽窄实质上反映了试验的精度高低，换言之，上下限的间隔较小、则其精度高，也即是意味着数值资料可靠性比较高，其结果可信度较高，反之则提示可能由于原始数据“丢失”，或样本数量较少所致。但可行区间较宽的试验未必不能纳入分析！其 实，在制作一片合格或高质量的系统评价包括定性与定量的过程中，在我以前的实践过程中，也走了不少弯路，甚至不少结果也是粗制滥造，制造垃圾。现在我最大 的体会就是，除了必须具备系统评价相关方法学的能力以外，关于专业背景与对临床试验设计、实施、结果的统计学分析等相关知识也是同等重要。系统评价的基础一直基于这样一个假设，就是关于某干预措施的RCT其试验设计、受试标准的设置与把握、试验实施、统计学分析等环节没有错误发生，即单个试验 其试验质量与结果统计学分析都是恰当合理的，而纳入系统评价中÷，重点评价其避免试验偏倚的努力程度或者偏倚风险的大小而已。四、总结：（一）结果的解释Meta- 分析结果除要考虑是否有统计学意义外，还应结合专业知识判断结果有无临床意义。若结果仅有统计学意义，但合并效应量小于最小的有临床意义的差值时，结果不 可取；若合并效应量有临床意义，但无统计学意义时，不能定论，需进一步收集资料。不能推荐没有Meta-分析证据支持的建议。在无肯定性结论时，应注意区 别两种情况，是证据不充分而不能定论，还是有证据表明确实无效。（二）结果的推论Meta-分析的结果的外部真实性如何？在推广应用时，应结合该Meta-分析的文献纳入/排除标准，考虑其样本的代表性如何，特别应注意研究对象特征及 生物学或文化变异、研究场所、干预措施及研究对象的依从性、有无辅助治疗等方面是否与自己的具体条件一致。 理想的Meta-分析应纳入当前所有相关的、高质量的同质研究，无发表性偏倚，并采用合适的模型和正确统计方法。（三）系统评价的完善与应用系统评价完成后,还需要在实际工作中不断完善,包括: ①接受临床实践的检验和临床医师的评价; ②接受成本效益评价; ③关注新出现的临床研究,要及时对系统评价进行重新评价。临床医师只有掌握了系统评价的方法,才能为本专业的各种临床问题提供证据,循证医学才能够顺利发展。
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