Javascript ist derzeit in Ihrem Browser deaktiviert.Mehrere Funktionen dieser Website funktionieren nicht, wenn Javascript deaktiviert ist.freier Zugang zu wissenschaftlicher und medizinischer ForschungVon der Einreichung bis zur ersten redaktionellen Entscheidung.Von der redaktionellen Abnahme bis zur Veröffentlichung.Der oben genannte Prozentsatz an Manuskripten wurde in den letzten 12 Monaten abgelehnt.Peer-reviewte wissenschaftliche und medizinische Open-Access-Zeitschriften.Dove Medical Press ist Mitglied des OAI.Massennachdrucke für die pharmazeutische Industrie.Wir bieten unseren Autoren echte Vorteile, einschließlich einer beschleunigten Bearbeitung von Papieren.Registrieren Sie Ihre spezifischen Daten und spezifischen Arzneimittel von Interesse und wir gleichen die von Ihnen bereitgestellten Informationen mit Artikeln aus unserer umfangreichen Datenbank ab und senden Ihnen umgehend PDF-Kopien per E-Mail zu.Zurück zu Zeitschriften » Klinische Epidemiologie » Band 14Autoren Chen Z, Luo J, Li S, Xu P, Zeng L, Yu Q, Zhang LVeröffentlicht am 4. August 2022, Band 2022:14, Seiten 925–935DOI https://doi.org/10.2147/CLEP.S367339Begutachtung durch einmaliges anonymes Peer-ReviewZur Veröffentlichung freigegebene Herausgeberin: Professorin Vera EhrensteinZhe Chen,1– 5,* Jiefeng Luo,1– 5,* Siyu Li,1– 4,6 Peipei Xu,1– 4,6 Linan Zeng,1– 4 Qin Yu,4,7 Lingli Zhang1– 4 1Abteilung für Pharmazie, West China Second University Hospital, Sichuan University, Chengdu, Volksrepublik China;2Evidence-Based Pharmacy Center, West China Second University Hospital, Sichuan University, Chengdu, Volksrepublik China;3NMPA Key Laboratory for Technical Research on Drug Products in Vitro and in Vivo Correlation, Chengdu, Volksrepublik China;4Key Laboratory of Birth Defects and Related Diseases of Women and Children, Sichuan University, Bildungsministerium, Chengdu, Volksrepublik China;5West China School of Pharmacy, Sichuan University, Chengdu, Volksrepublik China;6West China School of Medicine, Sichuan University, Chengdu, Volksrepublik China;7National Drug Clinical Trial Institute, West China Second University Hospital, Sichuan University, Chengdu, Volksrepublik China *Diese Autoren haben gleichermaßen zu dieser Arbeit beigetragen Korrespondenz: Lingli Zhang, E-Mail [email protected] Qin Yu, E-Mail [email protected] Zweck: The Die systematische Überprüfung zielt darauf ab, die Merkmale der lebenden systematischen Überprüfung (LSR) für die Coronavirus-Krankheit 2019 (COVID-19) zu analysieren und zusammenzufassen.Methoden: Sechs Datenbanken, darunter Medline, Excerpta Medica (Embase), Cochrane Library, China National Knowledge Infrastructure (CNKI), Wanfang Database und China Science, and Technology Journal Database (VIP), wurden als Quelle für grundlegende Informationen und Methoden der LSR durchsucht .Deskriptive Analysemethoden wurden verwendet, um die eingeschlossenen COVID-19-LSRs zu analysieren, und die Studienmerkmale von COVID-19-LSRs wurden weiter bewertet.Ergebnisse: Vierundsechzig COVID-19-LSRs wurden eingeschlossen.Neunundachtzig Komma ein Prozent der LSRs wurden in Zeitschriften des Science Citation Index (SCI) veröffentlicht, und 64,1 % Veröffentlichungen mit einem Impact Factor (IF) > 5 und 17,2 % mit einem IF > 15 unter den SCI-Zeitschriften.Die erste Einheit der veröffentlichten LSRs für COVID-19 kam aus 19 Ländern, mit dem größten Beitrag aus dem Vereinigten Königreich (17,2 %, 11/64).Vierzig Komma sechs Prozent der LSRs für COVID-19 standen im Zusammenhang mit therapeutischen Themen, die als die am stärksten betroffene Perspektive für LSRs für COVID-19 angesehen wurden.76,6 Prozent der LSRs konzentrierten sich auf die allgemeine Bevölkerung, weniger auf Kinder, schwangere Frauen und ältere Menschen.Die LSR für COVID-19 wurde jedoch im „lebenden“ Prozess als unvollständig gemeldet, einschließlich 40,6 % der Studien ohne Suchhäufigkeit, 79,7 % der Studien ohne Screeninghäufigkeit, 20,3 % der Studien ohne Aktualisierungshäufigkeit und 65,6 % der Studien ohne Zeitmessung oder Kriterien für den Übergang von LSR aus dem Lebensmodus.Schlussfolgerung: Obwohl Forscher in vielen Ländern LSRs auf COVID-19 angewendet haben, waren die meisten LSRs für COVID-19 unvollständig in der Berichterstattung über den „lebenden“ Prozess und weniger auf spezielle Bevölkerungsgruppen ausgerichtet.Dies könnte das Vertrauen von Gesundheitsdienstleistern und politischen Entscheidungsträgern in die Ergebnisse von COVID-19-LSR verringern und dadurch die Übertragung von Beweisen zu COVID-19-LSR in die klinische Praxis behindern.Es war notwendig, bevorzugte Berichtselemente für systematische Übersichtsarbeiten und Metaanalysen (PRISMA) explizit zu erlassen, um die Berichtsqualität von LSR zu verbessern und die laufenden Bemühungen der Therapeutikaforschung für spezielle Patienten mit COVID-19 zu unterstützen.Schlüsselwörter: lebende systematische Überprüfung, Coronavirus-Krankheit 2019, systematische Überprüfung, BerichtsqualitätDer Ausbruch der Coronavirus-Krankheit 2019 (COVID-19) im Dezember 2019 hat sich schnell auf 220 Länder und Regionen ausgebreitet und zu einer globalen Pandemie geführt.1 Nach den neuesten Daten der Weltgesundheitsorganisation (WHO) waren es über 562 Millionen Menschen diagnostiziert und über sechs Millionen Menschen sind bis zum 22. Juli 2022 an COVID-19 gestorben.2 Um mit der Epidemie und dem Schweregrad von COVID-19 fertig zu werden, haben viele Länder die Forschung zu Diagnosen, Impfungen und Therapeutika beschleunigt, was zu einem Anstieg der Zahl der klinischen Studien zu COVID-19 in kurzer Zeit.3,4 Vom 1. Januar 2020 bis zum 6. Mai 2020 wurden 1694 klinische Studien im Zusammenhang mit COVID-19 genehmigt und sind in fünf internationalen Registern für klinische Studien zu finden.5 Allerdings eine Studie vom British Medical Journal (BMJ) deutete an, dass die große Menge an Studien zu COVID-19 zu einer erhöhten Schwierigkeit führte, schnell und effektiv zu reagieren, um eine angemessene Krisenreaktionsstrategie auf das neuartige Coronavirus zu entwickeln, das auch enorme Auswirkungen hattewirkte sich auf die psychische Gesundheit von Mitarbeitern des Gesundheitswesens aufgrund von Arbeitsüberlastung und Erschöpfung im Rahmen der COVID-19-Pandemie aus.6Als Evidenz auf hohem Niveau in der evidenzbasierten Medizin fungiert ein systematischer Review (SR) als Brücke zwischen Forschungsergebnissen und klinischer Praxis und stellt eine Referenz für klinische Praktiker dar, um schnelle und genaue Entscheidungen zu treffen.7–9 Obwohl die Methodik von SR relativ ausgereift ist, ist sein Aktualisierungsmechanismus für die Veröffentlichung noch nicht ausgereift.10 Nach der Veröffentlichung der Literatur wurden nur wenige SRs innerhalb von zwei Jahren aktualisiert.11 Die meisten SRs versäumten es, neue Evidenz rechtzeitig einzubeziehen, was dazu führte, dass ihre Schlussfolgerungen von der tatsächlichen Wirkung von Interventionen abwichen. 10Um die verzögerte Aktualisierung der in SRs analysierten Veröffentlichungen zu lösen und die Auswirkungen von Interventionen auf COVID-19 genau widerzuspiegeln, schlugen Elliott et al. 2014 das Konzept einer lebenden systematischen Überprüfung (LSR) vor und definierten es als „systematische Überprüfung, die kontinuierlich durchgeführt wurde aktualisiert, wobei relevante neue Beweise aufgenommen werden, sobald sie verfügbar sind.“7,12 Elliott et al. schlugen vor, dass ein akzeptabler und angemessener LSR drei Kriterien erfüllen muss: (1) Die Überprüfungsfrage ist eine besondere Herausforderung, und ihre Lösung muss Prioritäten für die Entscheidung sein -Herstellung;(2) die vorhandenen Beweise sind unzureichend und unsicher, um die zu lösenden Fragen zu klären;(3) die aufkommenden Beweise werden sich wahrscheinlich auf die Schlussfolgerungen der LSR auswirken.7,12 Einige Studien zeigten jedoch, dass LSR unter der COVID-19-Pandemie mit einer veränderlichen epidemiologischen Landschaft und erheblicher klinischer Unsicherheit vor unerwarteten Herausforderungen und Schwierigkeiten stehen könnten.13,14Daher analysiert und fasst diese systematische Übersicht die Merkmale von LSRs für COVID-19 zusammen, um potenzielle Probleme zu identifizieren und Hinweise zur weiteren Verbesserung der Qualität von LSRs für COVID-19 zu geben.Diese Studie war eine systematische Übersichtsarbeit und wurde in Übereinstimmung mit den Richtlinien für bevorzugte Berichtselemente für systematische Übersichtsarbeiten und Metaanalysen (PRISMA) durchgeführt.15Sechs Datenbanken wurden systematisch durchsucht, darunter Medline, Excerpta Medica (Embase), Cochrane Library, China National Knowledge Infrastructure (CNKI), Wanfang Database und China Science and Technology Journal Database (VIP), Stand 16. Mai 2022. Die Suchstrategie lautete spezifisch für jede Datenbank und enthielt eine Kombination aus den medizinischen Schlagwörtern und Freitextbegriffen für „lebende systematische Überprüfung“ oder „lebende Systembewertung“ oder „lebende Systembewertung“ oder „lebende systematische Bewertung“ oder „lebende Metaanalyse“.Dieses Manuskript enthielt alle lebenden systematischen Übersichtsarbeiten zu COVID-19 und war nicht auf die Sprache beschränkt.Zwei Forscher überprüften die Studien unabhängig voneinander.Wenn zwei Forscher gegensätzliche Meinungen hatten, wurden Streitigkeiten vom dritten Forscher entschieden.Die EndNote™ X8-Software wurde von zwei Forschern für die Deduplizierung und das Back-to-Back-Screening verwendet.Die Informationsextraktionstabelle wurde im Voraus entworfen, und der Vortest wurde mit 10 % des enthaltenen LSR durchgeführt.Zwei Forscher extrahierten die Informationen des eingeschlossenen LSR Rücken an Rücken, und die extrahierten Ergebnisse wurden vom dritten Forscher verglichen.Die Informationsextraktionstabelle umfasste drei Teile: (1) allgemeine Merkmale: Titel, Autor, Erscheinungsjahr, Land, Institution, Name und Einflussfaktor der Zeitschrift, Thema, Population, Qualitätsbewertungsinstrument usw.;(2) LSP-Methodik: LSR-Typ, Registrierungsinformationen, Suchmethoden, Suchhäufigkeit, Datensynthesemethoden, Aktualisierungshäufigkeit usw.;(3) Übergang von LSR aus dem Lebensmodus: Zeit oder Kriterien für den Übergang von LSR aus dem Lebensmodus.Durchsuchte Datensätze wurden von EndNote™ (V.X9, Clarivate, Philadelphia, Pennsylvania, USA) verwaltet.Die statistische Analyse wurde mit MS Excel 2019 durchgeführt. Zur Darstellung der Ergebnisse wurden eine deskriptive Analyse und Tabellen verwendet.Binäre Variablen (z. B. Land der ersten Institution, Studienthemen und Studienpopulation) wurden in Häufigkeit und Prozentsatz angezeigt.Kontinuierliche Variablen (wie Impact Factor, Suchhäufigkeit, Screeninghäufigkeit, Aktualisierungshäufigkeit) wurden in Mittelwert, Standardabweichung und Spannweite angezeigt.Aufgrund der großen Heterogenität von LSR, die in diese Studie eingeschlossen wurde, sollte in dieser Studie keine Metaanalyse durchgeführt werden.Insgesamt wurden anfangs 1132 Studien eingeschlossen.Nach Ausschluss doppelter Studien blieben 1043 Studien übrig.Nach dem Lesen von Titel, Abstract und Volltext wurden 6416–79 Studien eingeschlossen.Eine Zusammenfassung des Studienauswahlverfahrens ist in Abbildung 1 dargestellt.Abbildung 1 Flussdiagramm des Screenings.Abbildung 1 Flussdiagramm des Screenings.Die meisten (89,1 %) LSRs wurden in SCI-Journalen veröffentlicht.16–21,23–44,46–51,53–57,59–69,73–79 Durchschnitt von 11,72 und einer Standardabweichung von 11,30.Der Impact Factor von 64,1 % der Studien war >5,16–20,23,26,27,30,32,33,36,37,39–44,46,47,49–51,54–57,60–64 ,67–69,73–76,79 der Impact Factor von 17,2 % der Studien war >15.16,17,23,42,43,51,62–64,74,76 LSRs wurden in Zeitschriften mit hohem Impact Factor veröffentlicht, was darauf hinwies COVID-19-bezogene Studien haben bei den Lesern viel Aufmerksamkeit erregt (Tabelle 1).Darüber hinaus wurden die enthaltenen LSRs in 19 Ländern und Regionen auf der ganzen Welt verteilt, darunter Länder mit hohem Einkommen, Länder mit oberem mittlerem Einkommen, Länder mit niedrigem mittlerem Einkommen und Länder mit niedrigem Einkommen.Tabelle 1 Grundlegende Informationen zu COVID-19 für LSRTabelle 1 Grundlegende Informationen zu COVID-19 für LSRDie Studienthemen umfassten alle Aspekte des Gesundheitswesens, einschließlich Prävalenz, klinische Manifestation, Ätiologie, Prävention, Diagnose, Behandlung und Prognose.Das am häufigsten untersuchte Thema (40,6 %) war die Behandlung von COVID-19.20,22,25,32,37,39,43,46,47,49,51,55,56,58,62–64,67–74, 79 Die am meisten untersuchte Population (76,6 %) waren allgemeine COVID-19-Patienten,18–23,26,27,29,31–34,36,37,39,42–44,46,47,49–65,67– 76,79, aber es gab weniger (6,3%) Studien zu schwangeren Frauen16,17,30,78 und Kindern28,30,77,78 mit COVID-19, sogar keine Studie zu älteren Menschen mit COVID-19.(Tabelle 1, Ergänzende Materialtabelle 1)In der Produktionsphase von LSR wurden die meisten LSR registriert16–22,25,26,28–33,35,37,39–42,45–62,65–67,69–73,76–79 (81,2 %) und schrieb das Protokoll16–35,37,39–43,45–67,69–73,76–79 (92,2 %) vor Beginn der Studie.Weniger als ein Drittel der LSRs durchsuchten die chinesische Datenbank16–18,23,25,34,35,43,46,48,57,62–64,70,79 (25 %) und weniger als die Hälfte der LSRs durchsuchten die Preprint-Datenbank16,20,21,23–26,28,37,39,40,43,45,46,48,51,53,57,62–64,67,68,73,76,77,79 ( 42,2 %) und zwei Drittel der LSRs durchsuchten 12 COVID-19-Datenbanken16,17,20–23,27,30,32,33,37–42,44–46,48,49,51,54–56, 58–64,67,69–77,79 (67,2 %) (Ergänzende Materialtabelle 2).Mehr als die Hälfte (51,6 %) der LSRs nutzten dieselbe Häufigkeit, um regelmäßig verschiedene Datenbanken zu durchsuchen,16–18,20,24–26,30,32,35–37,39,40,43–46,48,49,51 ,52,55,59,61,62,66–69,73,74,79 und die Häufigkeit der Suchen reichte von einmal täglich bis einmal alle sechs Monate, mit einem Durchschnitt von einmal alle 28 Tage, mit einer Standardabweichung von 42,68 (Ergänzende Materialtabelle 3).Neunundsiebzig Komma sieben Prozent der LSRs gaben keine Screening-Häufigkeit an.16–31,33–36,38,39,42–48,50,51,53–55,57–59,61–64,66,69– 72,74–79 Weniger als ein Drittel (19,5 %) der LSRs berücksichtigten die mögliche falsch-positive Wahrscheinlichkeit wiederholter Metaanalysen.23,42,46,48,56,63,64 Zu den Methoden der Datensynthese gehörten traditionelle Methoden Meta-Analyse-Methoden (80,5 %) und nicht-traditionelle Meta-Analyse-Methoden (19,5 %), die sich jeweils auf „die statistischen Methoden für die Meta-Analyse in den Cochrane-Richtlinien für systematische Reviews“ und „Verwendung von Meta-Analyse-Methoden zur Bereinigung“ bezogen häufige Aktualisierung, wie z. B. Bayes, sequentielle Testanalyse, sequentielle Metaanalyse, Shuster-Methode, Gesetz des iterierten Logarithmus2–4“.Nur 34,4 % der LSRs gaben Zeit oder Kriterien für den Übergang von LSR aus dem Lebensmodus an16,17,19,21–24,45,52,54–56,58,62–64,66,70–72,76 (Supplementary Material Table 4).Unter ihnen beträgt die Zeit bis zum Verlassen des „Lebens“-Modus ein bis zwei Jahre, die durchschnittliche Beendigungszeit beträgt 1,78 Jahre und die Standardabweichung beträgt 0,42.(Tabelle 2)Tabelle 2 Methodik der LSR für COVID-19Tabelle 2 Methodik der LSR für COVID-19In der Überprüfungs-, Veröffentlichungs- und Aktualisierungsphase von LSR hatte nur eine kleine Anzahl (7,8 %) der LSRs relativ stabile Peer-Reviewer.23,42,43,63,64 Alle LSRs präsentierten den Lesern die Ergebnisse über Zeitschriften.Aber es gab immer noch 23,4 % der LSRs, die die Ergebnisse auf einem bequemeren und schnelleren Weg (Website oder Software) zeigten.23,26,32,37,38,42,46,48,50,52,54,63,64 ,71,72 Vierunddreißig Komma 4 Prozent der LSRs wurden regelmäßig aktualisiert.16,18,19,21,23,26,27,31,35,37,45,50–52,54,56,62,64, 65,74,78 Die Aktualisierungshäufigkeit von LSRs reichte von wöchentlich bis jährlich, mit einem Durchschnitt alle 95 Tage, mit einer Standardabweichung von 80,51.Sechsundsiebzig Komma sechs Prozent der LSRs wurden nie aktualisiert (Tabelle 2, Ergänzende Materialtabellen 1 und 5).Darüber hinaus verwendete weniger als ein Fünftel (18,8 %) der LSRs Technologie im Produktionsprozess,22,23,27,37,45,56,58,64,70–72,76 und die meisten von ihnen (10,9%) im Suchprozess waren.22,37,45,58,70–72 (Tabelle 2)Diese Studie überprüfte systematisch 64 LSRs auf COVID-19 und analysierte die Eigenschaften von LSRs auf COVID-19.In der Zwischenzeit haben wir ungelöste Herausforderungen in LSRs gefunden, indem wir ihre grundlegenden Informationen und Methoden von LSRs zusammengefasst haben.Infolgedessen haben wir einige Vorschläge zur Verbesserung der Effizienz und Qualität von LSRs für COVID-19 im Hinblick auf diese Herausforderungen generiert.Bemerkenswert war, dass 18,8 % der LSRs für COVID-19 nicht im Voraus registriert wurden, was der Grund für das Vorhandensein teilweiser LSRs für COVID-19 sein könnte, die sich in ähnlichen Themen wiederholen.So wurden beispielsweise drei ähnliche LSRs zum klinischen Thema Remdesivir bei COVID-19 gefunden.20,71,74 Inzwischen sind auch drei ähnliche LSRs zum Thema Zelltherapie bei COVID-19 aufgetreten.47,58,63 Potenzial Gründe für die Replikation könnten sein, dass einige Autoren der Ansicht waren, dass die Veröffentlichung der Studie ohne Registrierung schneller sein könnte, insbesondere angesichts der Anforderung zahlreicher SRs-Anträge auf Registrierung im Rahmen der COVID-19-Pandemie.80 Obwohl die Registrierung die Veröffentlichung von LSRs verzögern könnte, um die Qualität zu verbessern LSRs und Reduzierung replizierter Veröffentlichungen wurde dennoch empfohlen, dass LSRs vor Beginn registriert werden sollten.81–83Brierley et al. fanden heraus, dass fast 37,5 % der COVID-19-Studien in der Preprint-Datenbank veröffentlicht wurden,84 aber nur 42,2 % der LSRs für COVID-19 suchten in der Preprint-Datenbank.Dies könnte auf Bedenken zurückzuführen sein, dass Preprints nicht so zuverlässig sind wie Peer-Review-Artikel85, und sich auf Preprints zu verlassen, um Schlussfolgerungen zu ziehen, könnte zu instabilen praktischen Ausdrücken in der klinischen Praxis führen.Die Studie von Brierley et al. zeigte jedoch, dass es keinen qualitativen Unterschied gab, nachdem die COVID-19-Preprints und die endgültig veröffentlichten Versionen nachverfolgt wurden.84 Daher angesichts des komplizierten und zeitaufwändigen Fortschritts der traditionellen Peer-Reviews, die veröffentlicht werden müssen, und der Dringlichkeit der COVID-19-Pandemie haben wir vorgeschlagen, dass LSRs für COVID-19 die Suche in Preprint-Datenbanken in Betracht ziehen, um die Möglichkeit zu eröffnen, zeitnah potenzielle Lösungen für klinische Herausforderungen durch COVID-19 bereitzustellen.Unter 38 LSRs für COVID-19 betrug die durchschnittliche Suchhäufigkeit 28 Tage, ähnlich der monatlichen Suchhäufigkeit, die von Cochrane Guidance und Lansky vorgeschlagen wurde.12,86 Die monatliche Suche war jedoch in den meisten Studien immer noch schwierig durchzuhalten.In Studien von Cochrane Guidance12 und Millard können 8 Stunden monatliche Suche zusammen mit der erhöhten Arbeitsbelastung bis zu 32 Stunden betragen.Angesichts des erhöhten Zeitaufwands für die Erforschung von COVID-19 wurde die Einrichtung einer umfassenden COVID-19-Datenbank bei der Entwicklung von LSRs immer wichtiger.7,12,87–89 die Epistemonikos-Datenbank und verwendete künstliche Intelligenz und Expertenmeinungen, integriert die Informationen und entlastet den Forscher von der hohen Arbeitsbelastung bei der Datensuche und -organisation.14,90 Die L·OVE COVID-19-Plattform zeichnete sich durch Echtzeit-Aktualisierung von COVID-19 aus Studien zeigten Pierre et al. und Butcher et al., dass die L·OVE COVID-19-Plattform eine sehr gute Sensitivität für die Identifizierung von Studien zur Bewertung von Interventionen für COVID-19 hatte.89,91 Um die Arbeitseffizienz zu verbessern, sollte LSR für COVID-19 eine umfassende Datenbank durchsuchen von COVID-19.Unter 20 LSRs für COVID-19 betrug die durchschnittliche Suchhäufigkeit 95 Tage, viel höher als die von Créquit et al.92 vorgeschlagene jährliche Aktualisierung, was darauf hinweist, dass Forschungsnachweise während der COVID-19-Pandemie schnell erstellt wurden.Häufige, vorzeitige Aktualisierungen könnten jedoch die Ressourcen des Forschungsteams erschöpfen und letztendlich zu einer Unterbrechung des LSR führen, was ein Problem darstellt, das insbesondere während der COVID-19-Pandemie noch verstärkt würde.14 Daher sollten LSRs eine angemessene Aktualisierungshäufigkeit aufweisen Kombination mit umfassender Forschung, die sich auf diese neu aufgetauchten Beweise konzentriert.Anschließend stellten wir fest, dass nur etwa ein Drittel der COVID-19-LSRs einen Zeitpunkt oder ein Kriterium für das Verlassen des Lebensmodus angab, und die verbleibenden COVID-19-LSRs haben diese Angelegenheit nicht gemeldet oder gar in Betracht gezogen.Es war zeitlich und finanziell nicht möglich, im Wohnmodus zu bleiben.Daher ist ein klarer Zeitpunkt oder ein klares Kriterium für das Verlassen des Lebensmodus genauso wichtig wie die Entscheidung, den Lebensmodus in einer LSR zu beginnen, insbesondere während der COVID-19-Pandemie, als es schwierig war, vorherzusagen, wann neue Beweise auftauchen würden.Zusammenfassend sollten die Autoren der LSR regelmäßig die interessierenden klinischen Themen, die Geschwindigkeit und Menge der neuen Evidenz und ihre eigenen Ressourcen überprüfen und dann die oben genannten Punkte kombinieren, um zu entscheiden, ob die LSR aus dem Lebensmodus überführt werden soll.In der Zwischenzeit haben wir nur 18,8 % der LSRs für COVID-19 gefunden, die Maschinenautomatisierung zur Steigerung der Produktivität verwendeten.Thomas et al. glaubten, dass Humanressourcen bei LSR knappe Ressourcen seien, sodass der Einsatz von Maschinenautomatisierung die Durchführbarkeit und Nachhaltigkeit von LSR verbessern könnte.Die Automatisierung könnte bei einigen LSR-Aufgaben hilfreich sein, darunter Suche, Berechtigungsbewertung, Datenextraktion oder -erfassung, Qualitätsbewertung und -synthese.Thomas et al. und Tercero-Hidalgo et al. erkannten jedoch auch, dass die vorhandene Automatisierungstechnologie nur für die frühen Phasen des LSR-Produktionsprozesses (dh Suche, Eignungsbewertung usw.) und die Automatisierungstechnologie in den späteren Phasen des LSR-Produktionsprozesses geeignet war Der LSR-Produktionsprozess erforderte noch weitere Forschung und Entwicklung.87,93 Daher schlagen wir vor, dass LSR mit automatisierten Techniken entwickelt werden sollte.Darüber hinaus wurde die schlechte Berichtsqualität der 64 LSRs für COVID-19, insbesondere des Teils der Methodik von LSR, beobachtet.Iannizzi et al. schlugen vor, dass die transparente und nachvollziehbare Meldung von Änderungen in LSR-Methoden unter der COVID-19-Pandemie zu einer Herausforderung wurde.14 Einer der Gründe für diese Herausforderung könnte sein, dass es derzeit keine Melderichtlinie für LSRs gibt.Obwohl die PRISMA-Erklärung im Jahr 2020 aktualisiert wurde, betonte sie, dass bei der Verwendung für LSRs einige zusätzliche Hindernisse angegangen werden müssen.94 Vier Schlüsselmodule, die in traditionellen SRs bewertet werden (Publikationsformat, Arbeitsprozesse, Verwaltung des Autorenteams und statistische Methoden),7 konnten in der PRISMA-2020-Erklärung für LSRs nicht bewertet werden.Daher verspricht der Evaluierungsprozess nach der PRISMA 2020-Stellungnahme nur die Berichtsqualität von LSR als traditionelle SR, nicht jedoch die Berichtsqualität einer „lebenden“ SR.Glücklicherweise wurde der Mangel der PRISMA 2020-Erklärung vom PRISMA-Team bemerkt.Das spezifische Protokoll von PRISMA für LSR wurde veröffentlicht, und es wird behauptet, dass PRISMA für LSR Teil der PRISMA-Erweiterung sein würde.9Im Gegensatz dazu gibt es in dieser Studie noch einige Einschränkungen.Erstens wurde die methodische Qualität und Berichtsqualität von LSR in dieser Studie nicht berücksichtigt.Obwohl die kürzlich aktualisierte Erklärung PRISMA 202094 behauptete, dass sie für LSR verwendet werden könnte, gab es noch einige zusätzliche Probleme.Darüber hinaus waren die allgemein verwendeten methodischen Qualitätsbewertungstools AMSTAR 2 und ROBIS nicht für LSR geeignet.95,96 Zweitens identifizierte diese Studie nicht die optimale Suchhäufigkeit, Aktualisierungshäufigkeit und geeignete technologische Voraussetzungen.In Zukunft könnten wir uns darauf konzentrieren, geeignete PRISMA für LSR zu entwickeln und eine geeignete Suchhäufigkeit, Aktualisierungshäufigkeit und mehr verfügbare technologische Möglichkeiten zu untersuchen, die die Qualität von LSR verbessern könnten.LSRs sind qualitativ hochwertige, aktuelle Online-Zusammenfassungen der Gesundheitsforschung, die aktualisiert werden, sobald neue Forschungsergebnisse verfügbar sind,7 und durch eine verbesserte Produktionseffizienz ermöglicht werden.Eine transparente Berichterstattung über methodische Änderungen zwischen Überprüfungsaktualisierungen ist unerlässlich.Und eine transparente Berichterstattung ist erforderlich, um Verzerrungen im Überprüfungsprozess zu vermeiden.Aber die meisten LSRs für COVID-19 waren unvollständig in der Berichterstattung über den „lebendigen“ Prozess.Dies könnte das Vertrauen von Gesundheitsdienstleistern und politischen Entscheidungsträgern in die Ergebnisse von COVID-19-LSR verringern und dadurch die Übertragung von Beweisen zu COVID-19-LSR in die klinische Praxis behindern.Die Ergebnisse dieser Arbeit liefern nicht nur eine beweiskräftige Grundlage für PRISMA für das LSR-Entwicklungsteam, sondern geben auch Empfehlungen für weitere Anwendungen von LSR unter COVID-19.Zhe Chen und Jiefeng Luo sind als Co-Erstautoren anzusehen.Die Autoren melden keine Interessenkonflikte in dieser Arbeit.1. CNN-Gesundheit.Verfolgung der weltweiten Verbreitung von Covid-19;2022. Verfügbar unter: https://edition.cnn.com/interactive/2020/health/coronavirus-maps-and-cases/.Abgerufen am 16. Mai 2022.2. Weltgesundheitsorganisation.WHO-Dashboard für die Coronavirus-Krankheit (COVID-19);2022. Verfügbar unter: https://covid19.who.int/.Abgerufen am 1. August 2022.3. Cai X, Fry CV, Wagner CS.Internationale Zusammenarbeit während der COVID-19-Krise: Entwicklungen im Herbst 2020.Szientometrie.2021;126(4):3683–3692.doi:10.1007/s11192-021-03873-74. Else H. Wie ein Strom von COVID-Wissenschaft die Veröffentlichung von Forschungsergebnissen veränderte – in sieben Diagrammen.Natur.2020;588(7839):553.doi:10.1038/d41586-020-03564-y5. Ramanan M., Stolz A., Rooplalsingh R., et al.Eine Bewertung der Qualität und Wirkung der globalen Forschungsreaktion auf die COVID-19-Pandemie.Med. J. Aust.2020;213(8):380–80.e1.doi:10.5694/mja2.507906. 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