系统评价/Meta 分析报告规范（PRISMA）旨在增加系统评价报告的透明度和提高系统评价的报告质量。PRISMA 2020 是对 PRISMA 2009 的更新和修订，其于 2021 年 3 月发表在 BMJ 杂志。本文对 PRISMA 2020 与 PRISMA 2009 条目进行对比分析并结合实例解读，旨在帮助国内学者更好地理解与应用最新版 PRISMA，以期提高系统评价的报告质量。
引用本文： 高亚, 刘明, 杨珂璐, 葛龙, 李伦, 李江, 孙凤, 杨智荣, 武珊珊, 董圣杰, 张天嵩, 肖月, 吴嘉瑞, 张俊华, 卞兆祥, 田金徽. 系统评价报告规范：PRISMA 2020 与 PRISMA 2009 的对比分析与实例解读. 中国循证医学杂志, 2021, 21(5): 606-616. doi: 10.7507/1672-2531.202104143 复制
系统评价是指针对具体医学问题，系统、全面收集相关研究，采用循证医学与临床流行病学严格评价文献的原则和方法，筛选出符合标准的研究，进行定量或定性合成，得出当前最佳的综合结论[1]。系统评价在医疗卫生领域发挥着重要作用，被越来越多地用于医学决策、指出未来研究方向、制定临床政策，并将最佳证据与临床实践相结合[2-4]。为提升系统评价的报告质量，系统评价/Meta 分析报告规范（the preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses，PRISMA）于 2009 年首次发布[5, 6]。PRISMA 2009 发布后迅速得到广泛认可，被国内外期刊广泛采用作为系统评价的报告规范。PRISMA 2009 也被改编和修订，衍生出许多不同的版本[7-9]，以适应不同类型系统评价的报告。过去十多年中，系统评价制作出现了许多创新，在方法和术语方面取得很大进展[10-12]。为了适应新的需求，Page 等对 PRIMSA 2009 进行了更新和修订，形成 PRISMA 2020 并于 2021 年 3 月在线发表在 BMJ[13, 14]。本文对 PRISMA 2020 和 PRISMA 2009 所有条目进行介绍和对比，并结合实例进行解读，旨在帮助研究人员更好地理解与应用该报告规范，以期为提高系统评价的报告质量提供帮助。
1 PRISMA 2020 报告规范概述
PRISMA 2020 报告规范分为标题、摘要、前言、方法、结果、讨论和其他信息 7 个部分，共包含 27 个条目（42 个次级条目）。PRISMA 2020 与 PRISMA 2009条目清单比较见表 1。PRIMSA 2020 摘要清单共 12 个条目，见表 2。
表1
PRISMA 2020 与 PRISMA 2009 条目清单比较表
表2
PRISMA 2020 摘要条目清单和例文解读[15]
2 PRISMA 2020 与 PRISMA 2009 报告规范条目的对比解读
本研究以 2021 年发表的一篇题为《Exercise for cancer cachexia in adults》[15]的 Cochrane 系统评价为例，在解读条目的基础上对例文进行分析，以促进对 PRISMA 2020 的理解与应用。
2.1 标题
条目 1：明确报告该研究为系统评价
解读：PRISMA 2009 要求明确报告标题为系统评价和/或 Meta 分析，而 PRISMA 2020 认为让读者知道研究是系统评价比知道在研究中进行了 Meta 分析更为重要，从而简化了该条目，建议作者报告标题为系统评价即可，不提倡将“系统评价”和“Meta 分析”两个词互相替代。
例文标题为“运动锻炼对成人癌症恶病质的效果”[15]，虽该标题未提及系统评价，但该研究为 Cochrane 系统评价，均可识别为系统评价，如非 Cochrane 系统评价则需在标题中明确说明为系统评价。
2.2 摘要
条目 2：见 PRISMA 2020 摘要清单（表 2），包括标题、目的、方法、结果、讨论、资金和注册。
解读：PRISMA 2009 要求在单个条目中报告所有相关信息。PRISMA 2020 提供了单独的摘要报告清单，增强了摘要报告信息的透明度。摘要应说明关键信息，如该系统评价的主要目的/问题、方法及结果，并且这些信息应该能帮助读者确定是否需要下载全文阅读。摘要中应呈现关键词以便检索，建议使用能够精确描述该系统评价主要问题的术语（如人群、干预措施、结局指标）。
例文摘要详细报告了目的、纳入标准、信息来源、纳入研究、结果合成、证据局限性、解释了结果（表 2），但在方法学部分未报告偏倚风险评估的方法和结果合成方法，有待进一步阐述。由于 Cochrane 系统评价有其固定的格式，资金支持相关内容虽未在摘要中报告，但在文中其他部分有详细说明。此外，Cochrane 系统评价都经过注册，有严谨的计划书，若为非 Cochrane 系统评价应在摘要中报告注册信息。
2.3 前言
条目 3：阐述已知背景下系统评价的理论基础
解读：该条目与 PRISMA 2009 相同。阐述理论基础时，应说明开展系统评价的意义及对现存理论的补充。
例文详细描述了研究主题、干预措施的情况及干预措施如何发挥作用，充分遵循了该条目要求。
条目 4：对系统评价的目的或问题进行清晰阐述
解读：PRISMA 2020 删除了对“参与者、干预、比较、结果和研究设计（PICOS）”的限定，使该条目适用于非 PICO 框架下的系统评价。对主要目的或问题清晰阐述，能帮助读者理解系统评价范围及使用的方法是否解决了主要研究问题。
例文研究目的为“探索运动锻炼和常规护理、无治疗、或活性对照相比对成人癌症恶病质的有效性、安全性和可接受性”[15]，清楚地阐述了研究的问题。
2.4 方法
条目 5：明确纳入和排除标准及如何将研究分组以进行合成
解读：与 PRISMA 2009 相比，PRISMA 2020 更加强调对研究总体范围的理解，只要详细描述纳入和排除标准即可，而不要求必须按照 PICOS 原则进行报告，此外 PRISMA 2020 增加了对研究分组的要求，且在合并结果时应对各干预措施、结局指标、研究对象的分组进行识别和定义[14]。
例文在纳入标准部分分别对纳入人群、干预措施、对照措施、主要结局指标、次要结局指标及结局指标的测量方法进行了详细说明，但缺乏如何将研究对象分组的详细信息。
条目 6：明确所有检索或查询的数据库、注册平台、网站、组织机构、参考文献清单或其他资料来源，以及每个资料来源最后检索的日期
解读：PRISMA 2020 要求报告的信息来源更加详细和全面，要求报告所有检索的数据库、注册平台、网站、组织机构、参考文献清单，以及每个资料来源最后检索的日期，以便读者审核系统评价的完整性，促进更新。
例文检索数据库包括 CENTRAL、MEDLINE、EMbase、DARE、HTA、Web of Science、LILACS、PEDro、Biosis Previews、PreMEDLINE、Open Grey，并提供了详细的检索时间。此外，检索了 ClinicalTrials.gov、International Clinical Trials Registry Platform（ICTRP）、MetaRegister of Controlled Trials（mRCT）、Pan African Clinical Trials、the EU Clinical Trials Register 等临床试验注册平台，还检索了 the Society on Sarcopenia、Cachexia and Wasting Disorders（SCWD）、the American Cancer Society; the British Association for Cancer Research（BACR）、the European Clinical Guidelines 等资源，手工查阅了纳入试验和相关研究的参考文献，检索数据库报告内容较为详细，但没有提供注册平台和其他资源的最后检索日期，仍需完善。
条目 7：呈现所有数据库、注册平台、网站的全部检索策略，包括所使用的过滤器和限定条件
解读：PRISMA 2009 要求至少提供一个数据库的检索方法和检索策略，而 PRISMA 2020 要求呈现所有数据库、注册平台、网站的全部检索策略，包括所使用的过滤器和限定条件，有利于读者评估检索的全面程度，增加了系统评价制作的透明度、可重复性，并且有利于其更新。更多关于检索的指南和示例可查阅 PRISMA-search[16]。
例文在附件中呈现了所有检索数据库的检索策略，已较为全面，但仍需提供注册平台的检索策略，以提高系统评价的透明度。
条目 8：明确筛选过程使用的方法，包括筛选的研究人员数量，是否独立筛选。如果适用，应详细说明过程中使用的自动化工具
解读：为增加筛选过程的透明度，PRISMA 2020 明确要求作者报告筛选的研究人员数量，是否独立筛选。如果适用，还要说明筛选过程中使用的自动化工具的详细信息。
例文报告了两位作者根据检索记录的标题和摘要进行独立筛选，对于潜在符合的研究进一步评估全文。对于缺失信息的研究联系作者以确认。两位作者通过讨论解决冲突[15]。作者详细记录了筛选符合纳入标准的文献的过程，有利于读者评价筛选过程是否存在错误。
条目 9：明确数据提取使用的方法，包括提取数据的研究人员数量，是否独立提取，任何向原文作者获取或确认资料的过程。如果适用，应详细说明过程中使用的自动化工具
解读：为增强数据收集过程中重要内容的报告清晰度，PRISMA 2020 强调了数据提取人员数量和是否独立提取，增加了自动化工具的要求。作者应报告从纳入文献中收集数据的方法，以便读者评估数据是否存在错误[17, 18]。
例文报告了两位作者独立从纳入研究中提取数据，使用在线提取表保存数据。两位作者通过讨论解决任何分歧。在“处理缺失数据部分”，作者说明通过邮件向原文作者获取缺失的资料，如果未得到回复，会在讨论部分说明。
条目 10：10a）列出并定义所有需要获取数据的结局指标。明确是否提取每个研究中与设定结局指标相符（如测量方法、时间点、分析方法）的所有结果，若不是，则应描述收集特定结果的方法；10b）列出并定义需要获取数据的所有其他变量（如参与者和干预措施的特征、资金来源）。描述针对缺失数据或模糊信息做出的任何假设
解读：PRISMA 2020 将该条目分为两个子条目，相对于 PRISMA 2009，PRISMA 2020 强调了结局指标的定义（主要包括明确结局相关事件和干预时间）及如何选择特定结局的方法。纳入研究可能报告符合该系统评价结局定义的多个结果。当研究使用不同的方法（如随机分组人群数据的方法、处理缺失数据的方法、处理混杂因素的方法）分析数据时，也可产生符合结局指标的多个结果[19]。研究人员可从每个研究中提取所有符合结局指标定义的结果，也可使用特定方法选择某一部分结果[20, 21]，作者应清楚报告相应的内容，以使读者判断这些方法是否合适及结果选择过程是否存在偏倚。作者还应报告和定义其他变量（如研究的特征、受试者特征、干预和对照的信息、分析结果和作者的利益冲突）。
例文详细报告了研究特征、受试者特征、干预措施等条目信息，并且定义了结局指标及结局指标的测量方法或工具。但对于某些结局指标，如生活质量，可能存在一个研究中报告多个工具测量的同一结果的可能，作者没有说明选用所有的结果还是选用常用工具的测量结果。
条目 11：明确描述用于评价纳入研究偏倚风险的方法，包括使用的评价工具，评价人员数量及评价人员否独立评价。如果适用，应详细说明过程中使用的自动化工具
解读：为增强报告偏倚风险评估过程中重要内容的清晰度，PRISMA 2020 强调了评价工具、评价人员数量及评价人员否独立评价。如果适用，还要说明评价过程中使用的自动化工具的详细信息。
例文报告了两位作者使用 Cochrane 偏倚风险评估工具独立评估每个研究的偏倚风险，通过讨论解决任何分歧。使用 Review Manager 5 软件制作纳入研究的偏倚风险表，按“高风险”、“风险不清楚”和“低风险”对每个条目进行评估，并对评估标准进行了说明，详细报告了该条目。
条目 12：说明每个结局数据合成或结果呈现时使用的效应指标（如相对危险度、均值差）
解读：PRISMA 2009 要求作者说明主要的合并效应指标，而 PRISMA 2020 要求作者报告每个结局数据合成或结果呈现时使用的效应指标，增加了效应指标报告的清晰度。为解释研究结果，研究者需要了解不同研究采用的效应指标。效应指标的选择可能会影响研究结果的解释及 Meta 分析的结果[22]。作者应合理选择和灵活运用不同的效应指标，以便合理解释结果。
例文中，对于二分类结局“遵守规定的锻炼计划”和“不良事件发生率”，计算相对危险度和 95%CI；对于连续性结局“去脂体重”、“疲劳和健康相关的生活质量”、“肌肉力量和肌肉耐力”和“极量和亚极量运动能力”，计算均值差和 95CI%。如果研究使用了不同的量表或计量单位不同，选择标准化均值差及其 95CI% 作为效应指标[15]。
条目 13：13a）描述确定每个数据合成中所纳入研究的方法［如将研究特征制成表格并与每个计划的数据合成组进行比较（条目 5）］；13b）描述数据合并前的预处理，如处理缺失数据、数据转换；13c）描述用于展示单个研究结果及综合结果图或表的方法；13d）描述用于结果合成的方法并说明选择相应方法的理由。如果进行了 Meta 分析，应描述用于探索统计学异质性的模型、方法及软件包；13e）描述探索研究结果间异质性的方法（如亚组分析、Meta 回归分析）；13f）描述评价合并结果稳定性所开展的敏感性分析
解读：PRISMA 2020 将数据合成分为 6 个子条目，每个子条目关注数据合成的一个步骤，增强了对合成方法报告的清晰度，促进读者理解数据合并前的预处理过程和确定不同研究是否足够相似以进行合成的过程，提供了更加透明的数据合成方法选择的原因和结果的合成过程，有利于评估系统评价结果的可靠性。
例文中，作者通过联系原文作者获取缺失数据，通过随机效应模型 Meta 分析合并研究数据，采用森林图呈现研究结果和评估异质性，还计划根据癌症的类型、恶病质等级、运动锻炼的类型、运动锻炼的强度、运动锻炼的持续时间等进行亚组分析并探索异质性来源，采用敏感性分析方法根据偏倚风险评估结果和缺失数据情况评估结果的可靠性[15]，对数据合成过程的报告较为详细。
条目 14：描述用于评价数据合成中缺失结果所致偏倚风险的评估方法（报告偏倚）
解读：PRISMA 2020 将该条目从“研究间的偏倚风险”重命名为“由缺失结果而导致的偏倚风险”，提高了该条目关注内容的清晰度。评估缺失结果所致偏倚风险的直接方法是将研究注册方案、计划书或计划的统计分析方法与研究报告提供的结果进行比较[14]。统计学方法（Egger’s、Bgger’s 检验）和图表法（如漏斗图）可用于评估观察到的数据是否存在发表偏倚。
例文计划使用漏斗图来评价纳入试验 10 个及以上的结局的发表偏倚。
条目 15：描述用于评价每个结局证据质量的方法
解读：此条目为 PRISMA 2020 新增条目，要求作者描述用于评估结局证据质量（或可信度）的方法。常见影响证据质量的因素包括效应量的精确度（或样本量）、研究结果间的一致性、研究设计的局限性和发表偏倚。目前，GRADE 是最为常用的评价证据质量的工具。
例文报告了两位作者使用 GRADE 独立评估每个结果的证据质量，GRADE 质量评价标准分为“极低”、“低”、“中”或“高”，并提供了具体评估标准。
2.5 结果
条目 16a：16a）描述检索和筛选过程的结果，从最初检索获取的文献数量到最终纳入研究的数量，最好提供流程图；16b）列出似乎符合纳入标准但被排除的研究并说明排除原因
解读：PRISMA 2020 将“研究选择”分为 2 个子条目，条目 16a 与原 PRISMA 2009 的条目 17 相似，但 PRISMA 2020 认为报告标题/摘要筛选阶段排除的原因不是必需的，删除了要求提供每个筛选步骤排除原因的描述。条目 16b 要求列出似乎符合纳入标准但被排除的研究并说明排除原因，至少应该列出一份清单，报告接近纳入标准但被排除的研究（如研究措施和人群符合但研究设计以及对照组不符合标准）。此外，列举出潜在符合纳入标准但无法获取全文或重要数据以判断是否符合纳入标准的研究也很重要。文章中也应清晰说明可能存在争议的排除情况。
例文清晰描述检索结果和筛选过程并结合流程图加以展示，列出了排除的研究及排除的原因。
条目 17：列出每个纳入研究并呈现其特征
解读：报告纳入研究的细节可帮助读者理解其特征，有助于理解系统评价的适用性。PRISMA 2020 对该条目进行了修改，不要求作者必须按照“PICOS 和随访时间”形式进行报告。
例文列出了每个纳入的研究并对其进行引用。此外，以表格的形式呈现了每个纳入研究的详细信息。
条目 18：呈现每个纳入研究偏倚风险评估的结果
解读：为确保该条目适用于使用了不同偏倚风险工具的系统评价（工具可用于评估整个研究、一个研究的特定结局或一个结局的特定结果），PRISMA 2020 删除了有关“结局水平偏倚风险评估”的描述。通常仅给出偏倚风险评估的总体情况是不够的，应以图或表的形式呈现每个研究、每个领域的偏倚风险评估结果。
例文以图和表的形式呈现每个研究、每个领域的偏倚风险评估结果，并对每个领域评估结果及原因进行了详细解释。
条目 19：针对所有结局指标，说明每个研究（a）每组的统计概述（如果可行）和（b）效应量及精度（如置信/可信区间），最好使用结构式表格或图形
解读：PRISMA 2020 增加了对每组统计分析的描述，根据组别展示统计学分析结果有助于评估其对关键问题的重要性。展示每个研究的数据有助于评价每个研究对结果的贡献，以及方便使用这些数据执行其他分析或更新系统评价。对于呈现每个研究的结果有不同的方法，如表格或森林图[11]。
例文以表和森林图的形式呈现了每个研究每个组别和对比的分析结果，并呈现了效应量及 95%CI，报告较为详细。
条目 20：20a 对于每个合并结果，说明其特征及研究间的偏倚风险；20b 呈现所有统计合成的结果。如果开展了 Meta 分析，呈现每个 Meta 分析的合并效应量、精度（如置信/可信区间）及异质性检验结果。如果是不同组的比较，需描述效应方向；20c 呈现研究间异质性可能来源探索的结果；20d 呈现敏感性分析的结果，以便评价合并结果的稳定性
解读：PRISMA 2020 该条目包括 4 个子条目，20a 要求系统评价报告每个结果对应研究的特征及每个研究的偏倚风险，有利于帮助读者理解每个综合结果的适用性和存在的偏倚风险，从而促进结果的解读；20b 与 PRISMA 2009 的条目 21 相似，但增加了描述对比组的效应方向的要求；20c 和 20d 替代了 PRISMA 2009 的条目 23，但强调了研究间异质性可能来源的探索。
例文以文字结合森林图的形式报告了每个 Meta 分析的合并效应量和 95%CI，也描述了结果的证据评价等级。作者虽没在结果部分报告敏感性分析的结果，但在方法学部分已说明由于纳入文章数量较少，无法按计划开展敏感性分析。如研究开展了敏感性分析，应在结果部分进行相应报告。由于例文的 Meta 分析均只包含 1 个原始研究，对不同研究间异质性来源的探索不适用。
条目 21：呈现每个合成结果中缺失结果所致偏倚风险评估的情况（报告偏倚）
解读：该条目与 PRISMA 2009 条目 22 相同，要求呈现每个综合结果中缺失结果所致偏倚风险评估（报告偏倚）的情况，以便读者评估其对系统评价结果可信度造成的潜在威胁。
例文中由于纳入 Meta 分析的研究均不超过 10 篇，未进行发表偏倚评价，故也未报告相关内容。
条目 22：呈现每个结局指标证据质量分级的评估结果
解读：此条目为 PRISMA 2020 新增条目，要求呈现每个结局指标证据质量分级的评估结果。
例文以 GREAD 结果总结表的形式呈现了每个结局证据质量评估的结果。
2.6 讨论
条目 23：23a 在其他证据基础上对结果进行解释；23b 讨论系统评价中纳入的证据的局限性；23c 讨论研究过程中的局限性；23d 讨论研究结果对实践、政策以及未来研究的意义
解读：PRISMA 2020 将 PRISMA 2009 讨论部分的 3 个条目重新划分为 4 个子条目，有利于增强讨论内容的清晰度。说明系统评价的结果与相关证据的关联，在已有证据的基础上解读，有助于读者理解研究的发现。作者可将自己的结果与其他相似系统评价的结果比较，探索出现不同结果的原因。讨论证据的完整性、适用性和不确定性有助于读者正确理解系统评价的发现。如作者承认符合纳入标准的研究很少或者研究中样本量很小导致对结果的不精确估计、纳入研究存在高偏倚风险和报告偏倚等。讨论系统评价过程中可避免或不可避免的限制可帮助读者理解系统评价结果的可信度。如说明只纳入了英文研究，检索了很小一部分数据库，仅有一个作者筛选或提取数据等。此外，作者还要阐明研究结果对实践、政策及未来研究的意义，要根据研究结果提出具有临床意义的实际建议，避免通用的建议。
例文对系统评价的发现、证据的质量和局限性、证据的完整性和适用性、研究过程中的局限性和与其他已有研究的差异分别进行了讨论，并提出研究结果对临床医生、癌症恶病质患者、政策制定者、干预措施资助者和未来研究的意义，讨论内容详细丰富。
2.7 其他信息
条目 24：24a 提供注册信息，包括注册名、注册号或者声明未进行注册；24b 提供计划书的获取途径或声明无计划书；24c 描述并解释对注册内容或计划书中信息的任何修改
解读：PRISMA 2009 将该条目作为方法学部分的第 1 个条目，为了便于读者理解，PRISMA 2020 将该条目移到“其他信息”部分，并分为 3 个亚条目。应陈述系统评价的注册网站（如 PROSPERO 和 Open Science Framework）、注册号或注册 DOI，以便在注册中心检索。如有计划书，还应提供计划书的获取方式（如链接）。这有利于读者判断哪些信息是预先计划的，哪些信息被最终报告，评估其中的偏差是否会引起偏倚风险[23]。如果作者未准备计划书或准备了但不愿公开，应该进行说明，防止读者花费时间寻找。此外，如系统评价由于各种原因对计划书内容进行了更改，应该公开修改细节，以增加报告透明性。
例文作者未报告注册和计划书的相关信息，但 Cochrane 系统评价在全文开展之前均会经过严格的注册过程，需要撰写计划书并发表在 Cochrane 图书馆中。作者在“计划书和全文的差异部分”详细说明了全文所进行的修改和与计划书中不一致的内容。
条目 25：描述系统评价的资金来源及资金支持者在系统评价过程中所起的作用，或声明无资金支持
解读：PRISMA 2020 要求作者报告系统评价的资金和非资金支持的来源以及资助者在研究中的作用，有利于读者评估不同类型的支持对系统评价过程和结果的影响。
例文报告无内部支持，外部支持来自英国国立卫生研究院，并声明系统评价的结果不代表支持机构的观点[15]。
条目 26：声明本系统评价作者的利益冲突
解读：此条目为 PRISMA 2020 新增条目，文章的作者可能与某些对文章结果感兴趣的组织或团体有合作关系（如作者可能为药品开发公司或在审核的设备提供咨询服务）[24]。这样的关系或活动是一种利益竞争（或利益冲突），会对系统评价的真实性和可信度产生不利影响。报告系统评价作者是否有任何利益冲突，有利于读者评估系统评价作者的利益冲突是否会影响研究过程和结果。
例文对系统评价作者是否有利益冲突进行了说明，对于可能有利益冲突的作者也报告了资助来源。
条目 27：报告以下哪些信息是公开的，并提供获取途径：数据提取表模板、纳入研究的数据、用于分析的数据、数据分析代码、系统评价中使用的其他资料
解读：此条目为 PRISMA 2020 新增条目。分享数据、分析代码及其他材料可能有助于重新利用这些数据、发现数据错误、重新生成报告以及理解分析方法[25, 26]。数据、分析代码及其他材料可放在文章的附件或补充材料中，也可上传到开放的公共文献库中，如 Open Science Framework 和 Dryad。如条件允许，应尽量公开较为详细的资料信息，但在某些特殊情况下，研究者无法自由共享资料，如研究团队是数据的托管人而非持有者，或受到法律、许可限制，作者也应在条款和法律的允许下，尽量共享资料。
例文作者未提供数据提取表模板、纳入研究的数据、用于分析的数据和数据分析代码等信息。
3 总结
与 PRISMA 2009 相比，PRISMA 2020 做出的显著变化包括：① 增加摘要报告清单；② 将“方案和注册”条目移到一个新的“其他信息”部分，并增加 1 个子条目，推荐作者描述对注册方案或计划书中内容的修改；③ 修改“检索”条目，要求呈现所有数据库、注册平台、网站的全部检索策略，而不是至少一个数据库；④ 修改“方法”部分中的“研究选择”和“资料提取”条目，以强调文献筛选和数据提取人员数量和是否独立筛选或提取，还增加了关于自动化工具的报告要求；⑤ 在“资料条目”中添加了 1 个子条目，建议作者报告如何定义结局及如何选择特定结局的方法；⑥ 将方法部分中的“结果合成”条目分成 6 个子条目，对数据合成的要求更加详细，增强了对合成方法报告内容的清晰度；⑦ 在结果部分的“研究选择”条目中增加了列出似乎符合纳入标准但被排除的研究并说明排除原因的要求；⑧ 在“方法”和“结果”部分增加新条目，建议作者报告每个结局证据质量分级的评估方法和结果；⑨ 增加了新的条目，要求作者声明任何相互竞争的利益和建议作者分享数据、分析代码及其他相关材料[13]。
PRISMA 2020 是在 PRISMA 2009 基础上经过严格的文献综述、专家咨询（德尔菲法）和共识会议等步骤修订而成的，其制定方法科学严谨，可信度高。PRISMA 2020 适用范围更广，主要适用于评估健康干预措施效果的系统评价，还适用于其他领域的干预性系统评价，一些条目也可用于非干预措施的系统评价；可用于开展了 Meta 分析的系统评价和没有数据合并的系统评价；不仅适用于原始系统评价、更新的系统评价，还可用于动态更新的系统评价[13]。因此，为提高系统评价方法和结果报告的透明度，生产更多高质量的系统评价，我们建议更多的国内期刊将 PRISMA 2020 报告规范纳入其稿约或作者须知，并在论文投稿时为作者提供 PRISMA 2020 清单核查表。系统评价作者应将 PRISMA 2020 作为系统评价报告的最低标准，严格按照该标准报告研究发现，以提升国内系统评价的报告质量。
系统评价是指针对具体医学问题，系统、全面收集相关研究，采用循证医学与临床流行病学严格评价文献的原则和方法，筛选出符合标准的研究，进行定量或定性合成，得出当前最佳的综合结论[1]。系统评价在医疗卫生领域发挥着重要作用，被越来越多地用于医学决策、指出未来研究方向、制定临床政策，并将最佳证据与临床实践相结合[2-4]。为提升系统评价的报告质量，系统评价/Meta 分析报告规范（the preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses，PRISMA）于 2009 年首次发布[5, 6]。PRISMA 2009 发布后迅速得到广泛认可，被国内外期刊广泛采用作为系统评价的报告规范。PRISMA 2009 也被改编和修订，衍生出许多不同的版本[7-9]，以适应不同类型系统评价的报告。过去十多年中，系统评价制作出现了许多创新，在方法和术语方面取得很大进展[10-12]。为了适应新的需求，Page 等对 PRIMSA 2009 进行了更新和修订，形成 PRISMA 2020 并于 2021 年 3 月在线发表在 BMJ[13, 14]。本文对 PRISMA 2020 和 PRISMA 2009 所有条目进行介绍和对比，并结合实例进行解读，旨在帮助研究人员更好地理解与应用该报告规范，以期为提高系统评价的报告质量提供帮助。
1 PRISMA 2020 报告规范概述
PRISMA 2020 报告规范分为标题、摘要、前言、方法、结果、讨论和其他信息 7 个部分，共包含 27 个条目（42 个次级条目）。PRISMA 2020 与 PRISMA 2009条目清单比较见表 1。PRIMSA 2020 摘要清单共 12 个条目，见表 2。
表1
PRISMA 2020 与 PRISMA 2009 条目清单比较表
表2
PRISMA 2020 摘要条目清单和例文解读[15]
2 PRISMA 2020 与 PRISMA 2009 报告规范条目的对比解读
本研究以 2021 年发表的一篇题为《Exercise for cancer cachexia in adults》[15]的 Cochrane 系统评价为例，在解读条目的基础上对例文进行分析，以促进对 PRISMA 2020 的理解与应用。
2.1 标题
条目 1：明确报告该研究为系统评价
解读：PRISMA 2009 要求明确报告标题为系统评价和/或 Meta 分析，而 PRISMA 2020 认为让读者知道研究是系统评价比知道在研究中进行了 Meta 分析更为重要，从而简化了该条目，建议作者报告标题为系统评价即可，不提倡将“系统评价”和“Meta 分析”两个词互相替代。
例文标题为“运动锻炼对成人癌症恶病质的效果”[15]，虽该标题未提及系统评价，但该研究为 Cochrane 系统评价，均可识别为系统评价，如非 Cochrane 系统评价则需在标题中明确说明为系统评价。
2.2 摘要
条目 2：见 PRISMA 2020 摘要清单（表 2），包括标题、目的、方法、结果、讨论、资金和注册。
解读：PRISMA 2009 要求在单个条目中报告所有相关信息。PRISMA 2020 提供了单独的摘要报告清单，增强了摘要报告信息的透明度。摘要应说明关键信息，如该系统评价的主要目的/问题、方法及结果，并且这些信息应该能帮助读者确定是否需要下载全文阅读。摘要中应呈现关键词以便检索，建议使用能够精确描述该系统评价主要问题的术语（如人群、干预措施、结局指标）。
例文摘要详细报告了目的、纳入标准、信息来源、纳入研究、结果合成、证据局限性、解释了结果（表 2），但在方法学部分未报告偏倚风险评估的方法和结果合成方法，有待进一步阐述。由于 Cochrane 系统评价有其固定的格式，资金支持相关内容虽未在摘要中报告，但在文中其他部分有详细说明。此外，Cochrane 系统评价都经过注册，有严谨的计划书，若为非 Cochrane 系统评价应在摘要中报告注册信息。
2.3 前言
条目 3：阐述已知背景下系统评价的理论基础
解读：该条目与 PRISMA 2009 相同。阐述理论基础时，应说明开展系统评价的意义及对现存理论的补充。
例文详细描述了研究主题、干预措施的情况及干预措施如何发挥作用，充分遵循了该条目要求。
条目 4：对系统评价的目的或问题进行清晰阐述
解读：PRISMA 2020 删除了对“参与者、干预、比较、结果和研究设计（PICOS）”的限定，使该条目适用于非 PICO 框架下的系统评价。对主要目的或问题清晰阐述，能帮助读者理解系统评价范围及使用的方法是否解决了主要研究问题。
例文研究目的为“探索运动锻炼和常规护理、无治疗、或活性对照相比对成人癌症恶病质的有效性、安全性和可接受性”[15]，清楚地阐述了研究的问题。
2.4 方法
条目 5：明确纳入和排除标准及如何将研究分组以进行合成
解读：与 PRISMA 2009 相比，PRISMA 2020 更加强调对研究总体范围的理解，只要详细描述纳入和排除标准即可，而不要求必须按照 PICOS 原则进行报告，此外 PRISMA 2020 增加了对研究分组的要求，且在合并结果时应对各干预措施、结局指标、研究对象的分组进行识别和定义[14]。
例文在纳入标准部分分别对纳入人群、干预措施、对照措施、主要结局指标、次要结局指标及结局指标的测量方法进行了详细说明，但缺乏如何将研究对象分组的详细信息。
条目 6：明确所有检索或查询的数据库、注册平台、网站、组织机构、参考文献清单或其他资料来源，以及每个资料来源最后检索的日期
解读：PRISMA 2020 要求报告的信息来源更加详细和全面，要求报告所有检索的数据库、注册平台、网站、组织机构、参考文献清单，以及每个资料来源最后检索的日期，以便读者审核系统评价的完整性，促进更新。
例文检索数据库包括 CENTRAL、MEDLINE、EMbase、DARE、HTA、Web of Science、LILACS、PEDro、Biosis Previews、PreMEDLINE、Open Grey，并提供了详细的检索时间。此外，检索了 ClinicalTrials.gov、International Clinical Trials Registry Platform（ICTRP）、MetaRegister of Controlled Trials（mRCT）、Pan African Clinical Trials、the EU Clinical Trials Register 等临床试验注册平台，还检索了 the Society on Sarcopenia、Cachexia and Wasting Disorders（SCWD）、the American Cancer Society; the British Association for Cancer Research（BACR）、the European Clinical Guidelines 等资源，手工查阅了纳入试验和相关研究的参考文献，检索数据库报告内容较为详细，但没有提供注册平台和其他资源的最后检索日期，仍需完善。
条目 7：呈现所有数据库、注册平台、网站的全部检索策略，包括所使用的过滤器和限定条件
解读：PRISMA 2009 要求至少提供一个数据库的检索方法和检索策略，而 PRISMA 2020 要求呈现所有数据库、注册平台、网站的全部检索策略，包括所使用的过滤器和限定条件，有利于读者评估检索的全面程度，增加了系统评价制作的透明度、可重复性，并且有利于其更新。更多关于检索的指南和示例可查阅 PRISMA-search[16]。
例文在附件中呈现了所有检索数据库的检索策略，已较为全面，但仍需提供注册平台的检索策略，以提高系统评价的透明度。
条目 8：明确筛选过程使用的方法，包括筛选的研究人员数量，是否独立筛选。如果适用，应详细说明过程中使用的自动化工具
解读：为增加筛选过程的透明度，PRISMA 2020 明确要求作者报告筛选的研究人员数量，是否独立筛选。如果适用，还要说明筛选过程中使用的自动化工具的详细信息。
例文报告了两位作者根据检索记录的标题和摘要进行独立筛选，对于潜在符合的研究进一步评估全文。对于缺失信息的研究联系作者以确认。两位作者通过讨论解决冲突[15]。作者详细记录了筛选符合纳入标准的文献的过程，有利于读者评价筛选过程是否存在错误。
条目 9：明确数据提取使用的方法，包括提取数据的研究人员数量，是否独立提取，任何向原文作者获取或确认资料的过程。如果适用，应详细说明过程中使用的自动化工具
解读：为增强数据收集过程中重要内容的报告清晰度，PRISMA 2020 强调了数据提取人员数量和是否独立提取，增加了自动化工具的要求。作者应报告从纳入文献中收集数据的方法，以便读者评估数据是否存在错误[17, 18]。
例文报告了两位作者独立从纳入研究中提取数据，使用在线提取表保存数据。两位作者通过讨论解决任何分歧。在“处理缺失数据部分”，作者说明通过邮件向原文作者获取缺失的资料，如果未得到回复，会在讨论部分说明。
条目 10：10a）列出并定义所有需要获取数据的结局指标。明确是否提取每个研究中与设定结局指标相符（如测量方法、时间点、分析方法）的所有结果，若不是，则应描述收集特定结果的方法；10b）列出并定义需要获取数据的所有其他变量（如参与者和干预措施的特征、资金来源）。描述针对缺失数据或模糊信息做出的任何假设
解读：PRISMA 2020 将该条目分为两个子条目，相对于 PRISMA 2009，PRISMA 2020 强调了结局指标的定义（主要包括明确结局相关事件和干预时间）及如何选择特定结局的方法。纳入研究可能报告符合该系统评价结局定义的多个结果。当研究使用不同的方法（如随机分组人群数据的方法、处理缺失数据的方法、处理混杂因素的方法）分析数据时，也可产生符合结局指标的多个结果[19]。研究人员可从每个研究中提取所有符合结局指标定义的结果，也可使用特定方法选择某一部分结果[20, 21]，作者应清楚报告相应的内容，以使读者判断这些方法是否合适及结果选择过程是否存在偏倚。作者还应报告和定义其他变量（如研究的特征、受试者特征、干预和对照的信息、分析结果和作者的利益冲突）。
例文详细报告了研究特征、受试者特征、干预措施等条目信息，并且定义了结局指标及结局指标的测量方法或工具。但对于某些结局指标，如生活质量，可能存在一个研究中报告多个工具测量的同一结果的可能，作者没有说明选用所有的结果还是选用常用工具的测量结果。
条目 11：明确描述用于评价纳入研究偏倚风险的方法，包括使用的评价工具，评价人员数量及评价人员否独立评价。如果适用，应详细说明过程中使用的自动化工具
解读：为增强报告偏倚风险评估过程中重要内容的清晰度，PRISMA 2020 强调了评价工具、评价人员数量及评价人员否独立评价。如果适用，还要说明评价过程中使用的自动化工具的详细信息。
例文报告了两位作者使用 Cochrane 偏倚风险评估工具独立评估每个研究的偏倚风险，通过讨论解决任何分歧。使用 Review Manager 5 软件制作纳入研究的偏倚风险表，按“高风险”、“风险不清楚”和“低风险”对每个条目进行评估，并对评估标准进行了说明，详细报告了该条目。
条目 12：说明每个结局数据合成或结果呈现时使用的效应指标（如相对危险度、均值差）
解读：PRISMA 2009 要求作者说明主要的合并效应指标，而 PRISMA 2020 要求作者报告每个结局数据合成或结果呈现时使用的效应指标，增加了效应指标报告的清晰度。为解释研究结果，研究者需要了解不同研究采用的效应指标。效应指标的选择可能会影响研究结果的解释及 Meta 分析的结果[22]。作者应合理选择和灵活运用不同的效应指标，以便合理解释结果。
例文中，对于二分类结局“遵守规定的锻炼计划”和“不良事件发生率”，计算相对危险度和 95%CI；对于连续性结局“去脂体重”、“疲劳和健康相关的生活质量”、“肌肉力量和肌肉耐力”和“极量和亚极量运动能力”，计算均值差和 95CI%。如果研究使用了不同的量表或计量单位不同，选择标准化均值差及其 95CI% 作为效应指标[15]。
条目 13：13a）描述确定每个数据合成中所纳入研究的方法［如将研究特征制成表格并与每个计划的数据合成组进行比较（条目 5）］；13b）描述数据合并前的预处理，如处理缺失数据、数据转换；13c）描述用于展示单个研究结果及综合结果图或表的方法；13d）描述用于结果合成的方法并说明选择相应方法的理由。如果进行了 Meta 分析，应描述用于探索统计学异质性的模型、方法及软件包；13e）描述探索研究结果间异质性的方法（如亚组分析、Meta 回归分析）；13f）描述评价合并结果稳定性所开展的敏感性分析
解读：PRISMA 2020 将数据合成分为 6 个子条目，每个子条目关注数据合成的一个步骤，增强了对合成方法报告的清晰度，促进读者理解数据合并前的预处理过程和确定不同研究是否足够相似以进行合成的过程，提供了更加透明的数据合成方法选择的原因和结果的合成过程，有利于评估系统评价结果的可靠性。
例文中，作者通过联系原文作者获取缺失数据，通过随机效应模型 Meta 分析合并研究数据，采用森林图呈现研究结果和评估异质性，还计划根据癌症的类型、恶病质等级、运动锻炼的类型、运动锻炼的强度、运动锻炼的持续时间等进行亚组分析并探索异质性来源，采用敏感性分析方法根据偏倚风险评估结果和缺失数据情况评估结果的可靠性[15]，对数据合成过程的报告较为详细。
条目 14：描述用于评价数据合成中缺失结果所致偏倚风险的评估方法（报告偏倚）
解读：PRISMA 2020 将该条目从“研究间的偏倚风险”重命名为“由缺失结果而导致的偏倚风险”，提高了该条目关注内容的清晰度。评估缺失结果所致偏倚风险的直接方法是将研究注册方案、计划书或计划的统计分析方法与研究报告提供的结果进行比较[14]。统计学方法（Egger’s、Bgger’s 检验）和图表法（如漏斗图）可用于评估观察到的数据是否存在发表偏倚。
例文计划使用漏斗图来评价纳入试验 10 个及以上的结局的发表偏倚。
条目 15：描述用于评价每个结局证据质量的方法
解读：此条目为 PRISMA 2020 新增条目，要求作者描述用于评估结局证据质量（或可信度）的方法。常见影响证据质量的因素包括效应量的精确度（或样本量）、研究结果间的一致性、研究设计的局限性和发表偏倚。目前，GRADE 是最为常用的评价证据质量的工具。
例文报告了两位作者使用 GRADE 独立评估每个结果的证据质量，GRADE 质量评价标准分为“极低”、“低”、“中”或“高”，并提供了具体评估标准。
2.5 结果
条目 16a：16a）描述检索和筛选过程的结果，从最初检索获取的文献数量到最终纳入研究的数量，最好提供流程图；16b）列出似乎符合纳入标准但被排除的研究并说明排除原因
解读：PRISMA 2020 将“研究选择”分为 2 个子条目，条目 16a 与原 PRISMA 2009 的条目 17 相似，但 PRISMA 2020 认为报告标题/摘要筛选阶段排除的原因不是必需的，删除了要求提供每个筛选步骤排除原因的描述。条目 16b 要求列出似乎符合纳入标准但被排除的研究并说明排除原因，至少应该列出一份清单，报告接近纳入标准但被排除的研究（如研究措施和人群符合但研究设计以及对照组不符合标准）。此外，列举出潜在符合纳入标准但无法获取全文或重要数据以判断是否符合纳入标准的研究也很重要。文章中也应清晰说明可能存在争议的排除情况。
例文清晰描述检索结果和筛选过程并结合流程图加以展示，列出了排除的研究及排除的原因。
条目 17：列出每个纳入研究并呈现其特征
解读：报告纳入研究的细节可帮助读者理解其特征，有助于理解系统评价的适用性。PRISMA 2020 对该条目进行了修改，不要求作者必须按照“PICOS 和随访时间”形式进行报告。
例文列出了每个纳入的研究并对其进行引用。此外，以表格的形式呈现了每个纳入研究的详细信息。
条目 18：呈现每个纳入研究偏倚风险评估的结果
解读：为确保该条目适用于使用了不同偏倚风险工具的系统评价（工具可用于评估整个研究、一个研究的特定结局或一个结局的特定结果），PRISMA 2020 删除了有关“结局水平偏倚风险评估”的描述。通常仅给出偏倚风险评估的总体情况是不够的，应以图或表的形式呈现每个研究、每个领域的偏倚风险评估结果。
例文以图和表的形式呈现每个研究、每个领域的偏倚风险评估结果，并对每个领域评估结果及原因进行了详细解释。
条目 19：针对所有结局指标，说明每个研究（a）每组的统计概述（如果可行）和（b）效应量及精度（如置信/可信区间），最好使用结构式表格或图形
解读：PRISMA 2020 增加了对每组统计分析的描述，根据组别展示统计学分析结果有助于评估其对关键问题的重要性。展示每个研究的数据有助于评价每个研究对结果的贡献，以及方便使用这些数据执行其他分析或更新系统评价。对于呈现每个研究的结果有不同的方法，如表格或森林图[11]。
例文以表和森林图的形式呈现了每个研究每个组别和对比的分析结果，并呈现了效应量及 95%CI，报告较为详细。
条目 20：20a 对于每个合并结果，说明其特征及研究间的偏倚风险；20b 呈现所有统计合成的结果。如果开展了 Meta 分析，呈现每个 Meta 分析的合并效应量、精度（如置信/可信区间）及异质性检验结果。如果是不同组的比较，需描述效应方向；20c 呈现研究间异质性可能来源探索的结果；20d 呈现敏感性分析的结果，以便评价合并结果的稳定性
解读：PRISMA 2020 该条目包括 4 个子条目，20a 要求系统评价报告每个结果对应研究的特征及每个研究的偏倚风险，有利于帮助读者理解每个综合结果的适用性和存在的偏倚风险，从而促进结果的解读；20b 与 PRISMA 2009 的条目 21 相似，但增加了描述对比组的效应方向的要求；20c 和 20d 替代了 PRISMA 2009 的条目 23，但强调了研究间异质性可能来源的探索。
例文以文字结合森林图的形式报告了每个 Meta 分析的合并效应量和 95%CI，也描述了结果的证据评价等级。作者虽没在结果部分报告敏感性分析的结果，但在方法学部分已说明由于纳入文章数量较少，无法按计划开展敏感性分析。如研究开展了敏感性分析，应在结果部分进行相应报告。由于例文的 Meta 分析均只包含 1 个原始研究，对不同研究间异质性来源的探索不适用。
条目 21：呈现每个合成结果中缺失结果所致偏倚风险评估的情况（报告偏倚）
解读：该条目与 PRISMA 2009 条目 22 相同，要求呈现每个综合结果中缺失结果所致偏倚风险评估（报告偏倚）的情况，以便读者评估其对系统评价结果可信度造成的潜在威胁。
例文中由于纳入 Meta 分析的研究均不超过 10 篇，未进行发表偏倚评价，故也未报告相关内容。
条目 22：呈现每个结局指标证据质量分级的评估结果
解读：此条目为 PRISMA 2020 新增条目，要求呈现每个结局指标证据质量分级的评估结果。
例文以 GREAD 结果总结表的形式呈现了每个结局证据质量评估的结果。
2.6 讨论
条目 23：23a 在其他证据基础上对结果进行解释；23b 讨论系统评价中纳入的证据的局限性；23c 讨论研究过程中的局限性；23d 讨论研究结果对实践、政策以及未来研究的意义
解读：PRISMA 2020 将 PRISMA 2009 讨论部分的 3 个条目重新划分为 4 个子条目，有利于增强讨论内容的清晰度。说明系统评价的结果与相关证据的关联，在已有证据的基础上解读，有助于读者理解研究的发现。作者可将自己的结果与其他相似系统评价的结果比较，探索出现不同结果的原因。讨论证据的完整性、适用性和不确定性有助于读者正确理解系统评价的发现。如作者承认符合纳入标准的研究很少或者研究中样本量很小导致对结果的不精确估计、纳入研究存在高偏倚风险和报告偏倚等。讨论系统评价过程中可避免或不可避免的限制可帮助读者理解系统评价结果的可信度。如说明只纳入了英文研究，检索了很小一部分数据库，仅有一个作者筛选或提取数据等。此外，作者还要阐明研究结果对实践、政策及未来研究的意义，要根据研究结果提出具有临床意义的实际建议，避免通用的建议。
例文对系统评价的发现、证据的质量和局限性、证据的完整性和适用性、研究过程中的局限性和与其他已有研究的差异分别进行了讨论，并提出研究结果对临床医生、癌症恶病质患者、政策制定者、干预措施资助者和未来研究的意义，讨论内容详细丰富。
2.7 其他信息
条目 24：24a 提供注册信息，包括注册名、注册号或者声明未进行注册；24b 提供计划书的获取途径或声明无计划书；24c 描述并解释对注册内容或计划书中信息的任何修改
解读：PRISMA 2009 将该条目作为方法学部分的第 1 个条目，为了便于读者理解，PRISMA 2020 将该条目移到“其他信息”部分，并分为 3 个亚条目。应陈述系统评价的注册网站（如 PROSPERO 和 Open Science Framework）、注册号或注册 DOI，以便在注册中心检索。如有计划书，还应提供计划书的获取方式（如链接）。这有利于读者判断哪些信息是预先计划的，哪些信息被最终报告，评估其中的偏差是否会引起偏倚风险[23]。如果作者未准备计划书或准备了但不愿公开，应该进行说明，防止读者花费时间寻找。此外，如系统评价由于各种原因对计划书内容进行了更改，应该公开修改细节，以增加报告透明性。
例文作者未报告注册和计划书的相关信息，但 Cochrane 系统评价在全文开展之前均会经过严格的注册过程，需要撰写计划书并发表在 Cochrane 图书馆中。作者在“计划书和全文的差异部分”详细说明了全文所进行的修改和与计划书中不一致的内容。
条目 25：描述系统评价的资金来源及资金支持者在系统评价过程中所起的作用，或声明无资金支持
解读：PRISMA 2020 要求作者报告系统评价的资金和非资金支持的来源以及资助者在研究中的作用，有利于读者评估不同类型的支持对系统评价过程和结果的影响。
例文报告无内部支持，外部支持来自英国国立卫生研究院，并声明系统评价的结果不代表支持机构的观点[15]。
条目 26：声明本系统评价作者的利益冲突
解读：此条目为 PRISMA 2020 新增条目，文章的作者可能与某些对文章结果感兴趣的组织或团体有合作关系（如作者可能为药品开发公司或在审核的设备提供咨询服务）[24]。这样的关系或活动是一种利益竞争（或利益冲突），会对系统评价的真实性和可信度产生不利影响。报告系统评价作者是否有任何利益冲突，有利于读者评估系统评价作者的利益冲突是否会影响研究过程和结果。
例文对系统评价作者是否有利益冲突进行了说明，对于可能有利益冲突的作者也报告了资助来源。
条目 27：报告以下哪些信息是公开的，并提供获取途径：数据提取表模板、纳入研究的数据、用于分析的数据、数据分析代码、系统评价中使用的其他资料
解读：此条目为 PRISMA 2020 新增条目。分享数据、分析代码及其他材料可能有助于重新利用这些数据、发现数据错误、重新生成报告以及理解分析方法[25, 26]。数据、分析代码及其他材料可放在文章的附件或补充材料中，也可上传到开放的公共文献库中，如 Open Science Framework 和 Dryad。如条件允许，应尽量公开较为详细的资料信息，但在某些特殊情况下，研究者无法自由共享资料，如研究团队是数据的托管人而非持有者，或受到法律、许可限制，作者也应在条款和法律的允许下，尽量共享资料。
例文作者未提供数据提取表模板、纳入研究的数据、用于分析的数据和数据分析代码等信息。
3 总结
与 PRISMA 2009 相比，PRISMA 2020 做出的显著变化包括：① 增加摘要报告清单；② 将“方案和注册”条目移到一个新的“其他信息”部分，并增加 1 个子条目，推荐作者描述对注册方案或计划书中内容的修改；③ 修改“检索”条目，要求呈现所有数据库、注册平台、网站的全部检索策略，而不是至少一个数据库；④ 修改“方法”部分中的“研究选择”和“资料提取”条目，以强调文献筛选和数据提取人员数量和是否独立筛选或提取，还增加了关于自动化工具的报告要求；⑤ 在“资料条目”中添加了 1 个子条目，建议作者报告如何定义结局及如何选择特定结局的方法；⑥ 将方法部分中的“结果合成”条目分成 6 个子条目，对数据合成的要求更加详细，增强了对合成方法报告内容的清晰度；⑦ 在结果部分的“研究选择”条目中增加了列出似乎符合纳入标准但被排除的研究并说明排除原因的要求；⑧ 在“方法”和“结果”部分增加新条目，建议作者报告每个结局证据质量分级的评估方法和结果；⑨ 增加了新的条目，要求作者声明任何相互竞争的利益和建议作者分享数据、分析代码及其他相关材料[13]。
PRISMA 2020 是在 PRISMA 2009 基础上经过严格的文献综述、专家咨询（德尔菲法）和共识会议等步骤修订而成的，其制定方法科学严谨，可信度高。PRISMA 2020 适用范围更广，主要适用于评估健康干预措施效果的系统评价，还适用于其他领域的干预性系统评价，一些条目也可用于非干预措施的系统评价；可用于开展了 Meta 分析的系统评价和没有数据合并的系统评价；不仅适用于原始系统评价、更新的系统评价，还可用于动态更新的系统评价[13]。因此，为提高系统评价方法和结果报告的透明度，生产更多高质量的系统评价，我们建议更多的国内期刊将 PRISMA 2020 报告规范纳入其稿约或作者须知，并在论文投稿时为作者提供 PRISMA 2020 清单核查表。系统评价作者应将 PRISMA 2020 作为系统评价报告的最低标准，严格按照该标准报告研究发现，以提升国内系统评价的报告质量。
