系统评价与 Meta 分析看似流程清晰，真正开始写的时候，很多年轻作者都会卡在“到底哪些内容必须写？”、“审稿人为什么总说我 reporting 不规范？”这些关键点上。我们在以往的文章中曾详细介绍过PRISMA：
教你创建高质量的PRISMA流程图
这两篇文章非常受读者欢迎，我们就再写一篇，进一步补充PRISMA的了解。
我们在文中提到过，2021 年 BMJ 发布的 PRISMA 2020 指南与解释文件，你可以仔细研读下，只有这样，才真正理解：PRISMA 并不是一个“格式”，而是一个严谨的逻辑框架，它帮助你向读者和同行评审清晰展示证据链条是如何构建的、哪些步骤能确保研究透明、可复现且可信。
不过，不用被这大部头的文章吓到，今天我们就来拆解下这篇文章，以BMJ的要求为样例，让你直接掌握PRISMA的核心内容。
把“写作清单”变成项目管理板
不要等到写作阶段再对照 PRISMA 填表。项目启动当天就把 PRISMA 的 27 项当作工作包，把“检索策略”、“筛选记录”、“数据抽取模板”、“偏倚评估记录”和“汇总表（SoF）”五个文件夹建好（推荐使用 Git/OSF/机构驱动文件夹保证版本控制）。BMJ 明确指出，PRISMA 项目的许多细节应在协议中预先写明并公开注册（例如 PROSPERO），以便后续比对与透明。
在实践中，你在协议里至少要写清：关键 PICO、主要/次要结局、数据库与检索截止日、预设的亚组/敏感性分析、风险偏倚工具、证据确证方法（如 GRADE），这些在后续写作中会直接拷贝到方法段落。若日后发生偏离（例如检索策略有调整），把每次改动记录为修订并注明理由和日期；BMJ 要求报告任何偏离以便读者判断偏差来源。
把检索式当“可运行脚本”来保存
BMJ 要求在文章附录提供完整检索式与每个数据库的检索日期；实践上最简单也最可靠的方法是：在每个数据库执行检索后，把数据库界面产生的原始检索日志（包括检索式、检索返回数、检索日期）以文本或 PDF 存档，并把这些文件上传至 OSF 或机构仓库，然后在论文正文写明“检索已上传至：<链接>”。这样你既满足了 PRISMA 的可复现要求，也减少审稿时的往返。
在检索流程里同时标注“已用关键词/受限词（MeSH）/筛选限制（语言、日期）”的原因；若有自动化筛选或机器学习去重步骤，报告每一步被自动排除的数量与人工复核的数量（PRISMA 新版建议把自动化处理也透明化）。
文献筛选与记录
筛选阶段建议使用 Rayyan 或 Covidence，但关键不是工具，而是记录每一条被排除的理由。实际操作上，我建议：
- 标准化排除理由的短语（例如“设计不符；人群不符；无结果数据；全文无法获取”），并在 Excel 或数据库里为每条记录添加“排除理由”字段；
- 对关键的、可能有争议的排除，复制排除段落或截图入项目文件夹以备后查；
- 在最终论文，按 PRISMA 要求列出“可能符合但被排除的研究及原因”，这通常放在补充材料中。
风险偏倚与证据确证：把判断过程写进脚注
BMJ 要求不仅给出 RoB 评分，还要说明评估流程（谁做、是否盲审、争议如何解决）以及任何自动化工具的训练与性能说明。实操方法是：每个研究建立一页“评估日志”，列出判定证据的每一条证据依据（例如：盲法缺失—引用论文方法段落），最后附上来自两位评审的原始判定和分歧讨论记录。这样在论文中你可以把总结表（traffic-light 图）放主文，把评估日志放到公开仓库链接中，满足 PRISMA 的复现性要求。
关于证据确证（GRADE），BMJ 建议在 Summary of Findings 表里用脚注阐述降级/升级的理由——实践上把这些脚注与评估日志对应编号，这样审稿人或读者可直接追溯判定依据。
数据提取与合成
PRISMA 要求你报告合成中每个效应量的来源。不要只在表格写数字，实践中要在数据表格里为每个效应量列出“来源位置”（例如：Smith 2018, Table 2, p.5, row 3），或直接用超链接指向对应论文的段落或 OSF 上的截图/摘录。BMJ 示范的做法是把“来源精确到表/段落”的信息放在主数据表的注释中，这能让复现工作量降到最小。
合成时如果进行了多种敏感性分析或模型选取（固定/随机效应、continuity correction 等），务必把每个分析的 R/RevMan 脚本或代码上传，并在文中列出“每次分析的差异与选择理由”，否则审稿人会要求你再交代码。
结论与局限
PRISMA 强调讨论里要明确证据局限性与适用范围。写法要直接：把“可能影响结论的三个最重要因素”列为短段，每点都跟上证据或流程的直接证据（例如“小样本、I²>50%、高风险偏倚占比 > 40%”），并说明这些局限是否会改变临床/政策建议。BMJ 提醒：讨论不仅是总结，更是让读者判断“结果能用到哪儿去”。
最后一步
BMJ 要求报告哪些材料是公开的以及存放位置。实践上把数据、代码、检索式、评估日志上传到 OSF/figshare/机构仓库，并在论文末尾给出链接与访问说明，这一步对降低后审稿反驳最有效。
