寇麗紅,鄭黎強(qiáng)，程金蓮，張建華，任　芬

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護(hù)理期刊中森林圖的質(zhì)量分析

寇麗紅,鄭黎強(qiáng)，程金蓮，張建華，任芬

隨著循證醫(yī)學(xué)的發(fā)展，循證護(hù)理(evidence-basednursing，EBN)也迅速發(fā)展起來，成為目前護(hù)理學(xué)科發(fā)展過程中受到護(hù)理人員關(guān)注的熱點(diǎn)領(lǐng)域。循證護(hù)理對(duì)提高護(hù)理實(shí)踐的科學(xué)性和有效性有積極意義；為臨床護(hù)理工作提供了有效的證據(jù)支持，進(jìn)而提供法律支持。從2001年《護(hù)理研究》刊登第1篇循證護(hù)理文章開始，近年來，循證護(hù)理文章發(fā)文量迅速增長。有學(xué)者對(duì)相關(guān)文章質(zhì)量進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)文章內(nèi)容以及報(bào)告質(zhì)量方面存在一些問題，如護(hù)理人員對(duì)文獻(xiàn)的異質(zhì)性和發(fā)表偏倚重視不夠，文章題目不規(guī)范、文獻(xiàn)檢索不全、文章結(jié)構(gòu)不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)萚1-5];但無對(duì)Meta分析的典型代表——森林圖的表達(dá)質(zhì)量分析。現(xiàn)通過對(duì)在護(hù)理類期刊中發(fā)表的有森林圖的文章進(jìn)行森林圖的分析，以期促進(jìn)森林圖的規(guī)范報(bào)告,從而真正反映出試驗(yàn)的研究水平,使循證護(hù)理在我國護(hù)理領(lǐng)域能更有效地實(shí)施。

1資料與方法

1.1文獻(xiàn)納入與排除標(biāo)準(zhǔn)

納入標(biāo)準(zhǔn)：發(fā)表于護(hù)理類期刊上的循證護(hù)理類文章,有全文,有森林圖。排除標(biāo)準(zhǔn)：作者為非護(hù)理人員。

1.2文獻(xiàn)檢索策略

我國護(hù)理類中文期刊共有22種，其中《循證護(hù)理》2015年創(chuàng)刊，只出版了1期，不在統(tǒng)計(jì)范圍內(nèi)，其他21種期刊在各個(gè)數(shù)據(jù)庫中均有收錄，因此只對(duì)萬方數(shù)據(jù)庫進(jìn)行文獻(xiàn)檢索。檢索時(shí)間為建庫至2015年5月5日。因循證護(hù)理類文章文題和關(guān)鍵詞存在不規(guī)范現(xiàn)象，為避免漏檢，所以以“Meta”為檢索詞進(jìn)行全文檢索；在結(jié)果中以“護(hù)理”和“護(hù)士”為檢索詞進(jìn)行期刊檢索。

1.3質(zhì)量控制

由兩人(參加過多次循證護(hù)理培訓(xùn))進(jìn)行森林圖的分析，對(duì)于不能肯定判斷或有異議的請(qǐng)教循證中心專業(yè)團(tuán)隊(duì)老師指導(dǎo)。

1.4統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

用Excel制表逐條錄入文獻(xiàn)，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)描述。

2結(jié)果

2.1文獻(xiàn)檢索結(jié)果

初檢365篇文獻(xiàn)中,通過閱讀題目和摘要，排除26篇與本研究無關(guān)文獻(xiàn),進(jìn)一步閱讀全文排除作者不是護(hù)理人員或文章內(nèi)容不屬于循證護(hù)理實(shí)踐范疇的18篇,排除77篇無森林圖的Meta分析文獻(xiàn),實(shí)際分析文獻(xiàn)244篇。檢索流程見圖1。

2.2文獻(xiàn)發(fā)表情況

有關(guān)Meta分析文獻(xiàn)321篇(包括文字描述的Meta分析),在各個(gè)期刊發(fā)表情況，見表1。

圖1　文獻(xiàn)檢索流程圖

2.3森林圖質(zhì)量

244篇論文中共776個(gè)森林圖，其中不規(guī)范的森林圖有258個(gè)(33.25%)。

2.3.1不同期刊刊登有森林圖論文情況(見表2)

2.3.2森林圖不規(guī)范情況

776個(gè)森林圖中有6個(gè)無組別標(biāo)注(RewMan軟件繪制)，有3個(gè)圖只有1篇文獻(xiàn)做Meta分析的森林圖，9個(gè)圖項(xiàng)目缺失嚴(yán)重，5個(gè)圖表達(dá)意思與文章語言描述不符；其余753個(gè)森林圖中計(jì)量資料316個(gè)(無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的35個(gè))，計(jì)數(shù)資料437個(gè)(無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的75個(gè))，其中不規(guī)范共235個(gè)，見表3。對(duì)組別標(biāo)注相反的森林圖進(jìn)一步分析，見表4。

表2　不同期刊刊登有森林圖論文情況

表3　森林圖不規(guī)范情況　個(gè)(%)

表4　組別標(biāo)注相反情況

3討論

Meta分析是應(yīng)用一種設(shè)計(jì)方案對(duì)以往研究進(jìn)行嚴(yán)格評(píng)價(jià)并對(duì)研究的結(jié)果采用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法進(jìn)行合并的科學(xué)研究過程,其定義為：定量的系統(tǒng)評(píng)價(jià)又稱為Meta分析，是采用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)兩個(gè)或以上的研究資料進(jìn)行綜合的過程。Meta分析常用的效應(yīng)測量指標(biāo)為：相對(duì)危險(xiǎn)度(relative risk，RR)、比值比(odds ratio，OR)、危險(xiǎn)差(risk difference，RD)、加權(quán)均數(shù)差(weighted mean difference，WMD)、標(biāo)準(zhǔn)化均數(shù)差(standardised mean difference，SMD)，其分析結(jié)果多用森林圖代表。在森林圖中，當(dāng)某個(gè)研究的效應(yīng)測量指標(biāo)值的95%CI橫線與無效豎線(橫坐標(biāo)刻度為1或0)相交時(shí)，表示試驗(yàn)組發(fā)生率與對(duì)照組發(fā)生率間的差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。當(dāng)總體效應(yīng)測量指標(biāo)值>1(或某研究效應(yīng)測量指標(biāo)值的95%CI上下限均>1)時(shí)，在森林圖中，某個(gè)研究的95%CI的橫線不與無效豎線相交，且該橫線落在無效線右側(cè)時(shí)，可認(rèn)為試驗(yàn)組某事件的發(fā)生率大于對(duì)照組的發(fā)生率，試驗(yàn)因素可增加某事件的發(fā)生率。當(dāng)總體效應(yīng)測量指標(biāo)值<1(或某研究效應(yīng)測量指標(biāo)值的95%CI下限均<1)時(shí)，在森林圖中，某個(gè)研究的95%CI的橫線不與無效豎線相交，且該橫線落在無效線左側(cè)時(shí)，可認(rèn)為試驗(yàn)組某事件的發(fā)生率小于對(duì)照組的發(fā)生率，試驗(yàn)因素可減少某事件的發(fā)生率無效[6-8]。

本研究之初是作者在閱讀有關(guān)護(hù)理類Meta分析文章時(shí)發(fā)現(xiàn)森林圖坐標(biāo)有標(biāo)注相反的較多，故萌發(fā)分析森林圖報(bào)告規(guī)范情況，所以在統(tǒng)計(jì)之初先排除了無組別標(biāo)注、1篇文章作Meta分析、項(xiàng)目缺失嚴(yán)重、文字描述與圖完全相反的森林圖。通過分析其他的森林圖,發(fā)現(xiàn)計(jì)數(shù)資料或計(jì)量資料中數(shù)值小為追求目標(biāo)的研究,森林圖基本無錯(cuò)誤。比如研究住院時(shí)間、住院費(fèi)用、并發(fā)癥發(fā)生率、護(hù)士差錯(cuò)發(fā)生率等。而數(shù)值大為研

究希望得到值時(shí),比如病人滿意度、生活質(zhì)量評(píng)分、醫(yī)院感染上報(bào)率、學(xué)習(xí)成績等這些指標(biāo)為研究值時(shí),不管是計(jì)量資料還是計(jì)數(shù)資料的森林圖多數(shù)存在錯(cuò)誤(見表4)。

3.1數(shù)值小為研究追求目標(biāo)值的森林圖

當(dāng)作者的研究項(xiàng)目為干預(yù)措施后希望住院時(shí)間縮短、住院費(fèi)用降低、并發(fā)癥發(fā)生率下降、術(shù)后排氣時(shí)間縮短等這些研究時(shí)，森林圖基本無組別標(biāo)注相反(見表4)，但是幾種不同護(hù)理措施的比較，就容易出現(xiàn)問題，如圖2。該篇文章闡述肝素鹽水封管在預(yù)防PICC血栓和堵管發(fā)生率方面優(yōu)于無菌生理鹽水封管，全文未交代圖中n/N是什么，但根據(jù)圖中意思能夠知道它是堵管或血栓發(fā)生例數(shù)/總例數(shù)，根據(jù)此圖，我們還能看出該研究合并效應(yīng)值落在無效線右側(cè)，即>1，可認(rèn)為試驗(yàn)組(即無菌生理鹽水組)堵管或血栓發(fā)生率大于對(duì)照組(即肝素鹽水組)堵管或血栓的發(fā)生率，但是該圖橫坐標(biāo)的組別標(biāo)反了。

圖2數(shù)值小為研究追求目標(biāo)值組別標(biāo)反的森林圖

3.2數(shù)值大為研究追求目標(biāo)的森林圖

在RevMan系統(tǒng)森林圖制作中，一般默認(rèn)的研究事件是“不利事件”，如發(fā)病、患病、死亡等，即系統(tǒng)默認(rèn)森林圖橫坐標(biāo)的左側(cè)為“favours treatment”，右側(cè)為“favours control”。只要其系統(tǒng)默認(rèn)某個(gè)研究的95%CI的橫線不與森林圖的無效線相交且落在無效線左側(cè)，可認(rèn)為實(shí)驗(yàn)組的實(shí)驗(yàn)因素會(huì)減少不利事件的發(fā)生，實(shí)驗(yàn)因素為有益因素(保護(hù)因素)，即實(shí)驗(yàn)因素有效[9]。也就是默認(rèn)森林圖中左側(cè)的為干預(yù)組，當(dāng)研究目的以數(shù)值大為追求目標(biāo)時(shí)，通常需要將森林圖橫坐標(biāo)組別左右調(diào)換。如研究干預(yù)措施對(duì)滿意度的影響、對(duì)護(hù)生操作或理論考試成績的影響、對(duì)病人生活質(zhì)量的影響等。本研究納入此類研究文獻(xiàn)的森林圖共196個(gè)，其中錯(cuò)誤標(biāo)注140個(gè)。如以圖2為例，若該圖表達(dá)的是兩組不同封管方法，未發(fā)生PICC堵管的例數(shù)情況，則左側(cè)上方兩組組別名稱互換，即為表達(dá)正確的森林圖。

3.3其他

①論文中圖表要求能簡明扼要地表達(dá)研究的內(nèi)容，但是，本研究資料中圖表項(xiàng)目缺失嚴(yán)重，如圖3，讀者根本不知道它在敘述什么(本研究中共9個(gè)此類圖)；②組別標(biāo)注不統(tǒng)一，讀者只能猜哪一個(gè)是試驗(yàn)組。再以圖2舉例說明，有些森林圖左側(cè)上方組別處標(biāo)注“treatment”和“control”(或中文組別名稱)，而右側(cè)下方組別處標(biāo)注中文組別名稱(或“favours treatment”和“favours control”),讀者只能根據(jù)圖中數(shù)值再去文章中找相關(guān)信息來確定哪個(gè)是試驗(yàn)組，若文章納入文獻(xiàn)資料介紹不全，讀者猜也無從下手。③Meta分析是對(duì)同一課題的多項(xiàng)研究結(jié)果的一致性進(jìn)行評(píng)價(jià)，有作者對(duì)1篇納入文獻(xiàn)進(jìn)行Meta分析(本研究中共3個(gè))，說明作者沒有理解什么是Meta分析。④有的森林圖中無合并效應(yīng)值。遇到此情況時(shí)，可將右下角的橫坐標(biāo)數(shù)值刻度減小，情況可能會(huì)有改善。⑤還有1篇文獻(xiàn)，其文字描述與其森林圖表達(dá)的意思相反，說明不是作者粗心，就是不理解森林圖的表達(dá)意義。

圖3項(xiàng)目缺失嚴(yán)重

4小結(jié)

一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的森林圖能夠直觀地看出研究文獻(xiàn)的95%CI以及文獻(xiàn)間的異質(zhì)性和試驗(yàn)組與對(duì)照組間的比較結(jié)果，但是，通過對(duì)本研究納入文獻(xiàn)的森林圖分析，發(fā)現(xiàn)森林圖報(bào)告多數(shù)存在圖表項(xiàng)目缺失或標(biāo)注錯(cuò)誤等現(xiàn)象，表明森林圖報(bào)告質(zhì)量較差，說明作者對(duì)此方面的知識(shí)欠缺，建議應(yīng)加強(qiáng)對(duì)護(hù)理人員森林圖報(bào)告規(guī)范的培訓(xùn)。

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(本文編輯王麗蘇琳)

Quality analysis of forest figure in nursing periodicals

Kou Lihong,Zheng Liqiang,Cheng Jinlian，et al

First Hospital of shanxi Medical University,Shanxi 030001 China

摘要：[目的]提高循證護(hù)理論文的報(bào)告質(zhì)量,進(jìn)一步規(guī)范Meta分析報(bào)告中的森林圖。[方法] 檢索萬方數(shù)據(jù)庫建庫至2015年5月護(hù)理期刊中發(fā)表的有森林圖的文章,由循證醫(yī)學(xué)培訓(xùn)合格的人員收集、整理資料并對(duì)森林圖進(jìn)行初步分析,由循證中心資深人員核對(duì)森林圖的分析情況。[結(jié)果]初檢得到文獻(xiàn)365篇,經(jīng)進(jìn)一步篩選最終得到文獻(xiàn)244篇,共有森林圖776個(gè),其中不規(guī)范的258個(gè)(33.25%)：組別標(biāo)注相反的148個(gè)(以數(shù)值大為追求目標(biāo)的圖最多，140個(gè)，占94.59%);1篇文獻(xiàn)做Meta分析的3個(gè)，項(xiàng)目缺失嚴(yán)重的9個(gè)，無合并效應(yīng)值的23個(gè)，組別標(biāo)注不統(tǒng)一64個(gè)。[結(jié)論]護(hù)理期刊中森林圖報(bào)告存在很多缺陷,質(zhì)量有待提高;建議加強(qiáng)對(duì)護(hù)理人員以及期刊編輯人員循證論文報(bào)告規(guī)范的培訓(xùn)。

關(guān)鍵詞：護(hù)理期刊;Meta分析;森林圖;規(guī)范

AbstractObjective:To improve the reporting quality of evidence-based nursing papers，further to standardize the forest figure of Meta analysis report.Methods:The literatures with forest graph were searched which were published in nursing periodicals in WangFang databases from database foundation to May in 2015.The data were collected and analyzed by the personnel who have got the evidence-based knowledge training qualification.The forest figure analysis was checked by senior personnel in evidence-based center.Results:A total of 365 published papers were gotten in the primary retrieval，further screening to get 244 papers in the end.There were altogether 776 forest figures，258 were non-standard: the most with category label instead (148)，in which mainly numerical goal figure more greatly (140);three with Meta analysis in a paper,nine with severe lack of project,23 without consolidation effect value,64 with unified category labels.Conclusion:The forest figure report in nursing periodicals had many defects and their quality need to be improved; it suggested that the evidence-based paper standard training should be strengthened for nursing personnel and periodical editors.

Key wordsnursing periodicals;Meta analysis; forest figure; specification

(收稿日期：2015-08-20)

作者簡介寇麗紅，本科，主管護(hù)師，單位：030001，山西醫(yī)科大學(xué)第一醫(yī)院；鄭黎強(qiáng)單位：110004，中國醫(yī)科大學(xué)附屬盛京醫(yī)院；程金蓮、張建華單位：030001，山西醫(yī)科大學(xué)第一醫(yī)院；任芬單位：030001，山西醫(yī)科大學(xué)。

中圖分類號(hào)：R47

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

doi:10.3969/j.issn.2095-8668.2015.03.003

文章編號(hào)：2095-8668(2015)03-0105-05