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在信息爆炸的时代，对数据的二次加工显得尤为重要。那么多健康类的App和网站，或多或少都在做信息二次加工的事情。在临床科研中，meta分析则是最符合当今时代节奏的，相信所有医生都对其有所了解，想要通过meta分析发表文章，指导临床行为。Meta分析就是对已发表的他人文献进行二次加工，并根据经验和分析标准对数据进行定性和定量的合成，在不做实验的情况下得出质量很高的科学结论。本期，小编通过解读一篇文章，来给大家介绍下如何才能做一篇高质量的meta分析。这篇文章于2004年发表在JAMA上，是关于维生素D和跌倒之间关系的一项研究。原文如下：Bischoff-Ferrari, HA al “Effect of vitamin D on falls: a meta-analysis”JAMA (2004)Meta分析总体可分为三个阶段：选题和立题阶段、施行阶段、分析结果和报告阶段。第一阶段：选题和立题第一步：确定评价问题的创新性和必要性（务必搜索已发表或正在进行的系统评价，以避免重复工作）搜索常用的数据库，包括：Medline、EMBASE等；Cochrane 数据库整合了Cochrane Database of Systematic Reviews，Database of Abstracts of Reviews of Effectiveness (DARE)，Health Technology Assessment Database。在例文中，作者阐述了做这篇meta的原因如下：1）老年人中跌倒频发，后果严重；2）维生素D可能有效，但是之前的各RCT结果不明确；3）之前没有做过系统评价。如何衡量meta分析文章的质量呢？可以从以下几个角度入手： 所评价的问题是否明确，比如研究人群、干预（暴露因素）、比较组、结果和研究设计（PICOS）？ 搜索战略是否合适？有没有任何语言限制、发布状态限制、或出版日期限制？ 在试验选择中是否采取了预防性措施以尽量减少偏差和错误？ 评估标准是否适当？ 在数据提取过程中是否采取了预防性措施减少偏差和错误？ 所选试验是否有足够的细节？ 数据整合方法是否恰当？各文献间差异性是否评估？ 作者的结论和结果是否匹配？ 这个评价是否是最新的？只有知己知彼，才能创作出高质量的meta分析的文章。第二步：制定评价方案先确定方法。这对降低偏倚风险非常重要（比如：不能通过结果挑选文献等）。在进行meta分析过程中，常规需要经历以下步骤，且每一步都要有明确的方法：－锁定评价问题－纳入/排除标准－文献检索策略－对检索到的研究进行选择－数据提取－质量评估－数据整合－计划传播锁定评价问题已经在第一点中提及，接下去会对每一步进行分析，考虑到步骤间的交叉，所以在顺序和分点上有所改变。小编也推荐参看******* 2015年11月20日的文章“在这里，学会最全的PICOS原则”。例文根据PICOS原则，可以归纳如下： 所探究的问题是：维生素D是否可以阻止老年人跌倒？ 研究人群：老年人； 干预／暴露因素：维生素D； 结果：摔倒在地； 研究设计：仅包括之前发表的各RCT。第二阶段：施行阶段第一步：文献检索在制定文献检索策略时，总体的要求就是查全和查准。需要考虑如下几个方面： 圈定搜索数据库（外文有：MEDLINE、the Cochrane library、医学文摘、TOXLINE、OVID、EMBASE、ISI Web of Science、EBSCO等；国内有：维普全文VIP、CNKI、万方数据库） 确定语言类型：包括所有英语和非英语的文献； 明确需要包含的研究类型：仅包含RCT，还是病例对照试验，队列研究等。 明确暴露因素/治疗方法 筛选关键词：这将直接影响文献检索的准确性和敏感性，也关系到指定检索策略。- 关键词需要根据研究问题本身来确定；- 对于每一个关键词尽量包含所有可能的表述形式；- 可以尝试几种关键词组合以搜最合适的文献。 检索获取摘要和全文：其中联系专家是一种很好的方式，不仅可以获取全文，甚至可以询问文献中的细节帮助后续使用文献。建议搜索文献引用名单，可以增加文献搜索的全面性。在例文中，作者搜索了所有英语和非英语的文章，包括：Medline、Cochrane对照试验注册、Embase、专家、搜索文献引用名单、在美国骨骼和矿物质研究协会中的摘要。在搜索的过程中，主要使用的医学关键词包括“vitamin D” OR “vitD”， “falls” OR “accidental falls”、“human”等。第二步：根据纳入/排除标准完成文献选择总体来说，首先在计划书中需要描述纳入/排除标准，且这些标准不应该是看了搜索的文献后制定的，而是应从评价问题出发直接得出。在文献筛选过程中，首先，需要由两位研究者独立通过对文献的题目和摘要进行初筛，初筛后的文献通过阅读全文进行二次筛选，然后交叉核对筛选结果，如果有分歧则通过共同讨论决定是否纳入，必要时可有第三位研究者协助解决。如果文中信息不全或信息不清楚，与原始研究作者联系获取信息。在筛选过程中，需要记录你每个步骤的选择和排除原因。至于被排除的文章，则需要在灵敏度分析中进行分析。如例文，在这个文献中，已提前确定了纳入和排除标准，包括：仅包含RCT研究，参加人群平均年龄≥60岁，排除酗酒人群、健康不稳定人群等，而所排除的研究在灵敏度分析中进行了分析。下面的这个流程表描述了整个meta分析纳入和排除的过程，这个流程表在meta分析中一般都是必要的。第三步：资料选择和提取资料提取是从符合纳入要求的文献中摘录用于系统评价的数据信息，所提取信息必须是可靠、有效、无偏的。总体来说，在进行数据提取时必须使用数据提取表对每个研究进行数据提取，时刻记住所评价的问题以及以后的分析。有时可能需要主观决定提取的信息，所以必须由2人独立进行，核查过程中遇到不同之处应该通过讨论解决。对于无法获取必要信息的文献，则应予以排除。从提取的数据角度，需要提取相关研究的特点、结果和质量数据。下表给出了常需要提取的一些数据类型，非常适合各位看官收藏下来在需要时进行查看。一般信息 文献研究特点进行数据提取的研究员数据提取日期文献识别特点- 各文献特有编号- 第一作者- 文章标题- 引用- 出版物类型、名称、发表年限- 国家- 资金来源 宗旨/目标研究设计纳入和排除标准分组数样本量招募过程（如：随机方法、盲法）随机干预的单位（如：个人还是一组人，或者左右眼）研究场所研究对象的基本特点 干预措施／暴露因素研究对象在研究开始的特点，包括：年龄、性别、种族、社会经济状况、疾病特点、并发症、诊断标准、疾病分期、病例来源等；各对比组的研究对象数量或平均特点（记录下是入组人数还是可行人数或者随机人数）干预措施进行的环境对干预／暴露因素／或者对照组的描述（如：剂量、应用方法、干预时间、执行者、干预方法、理论依据等）对co-intervention/co-exposure的描述健康结局或结果（outcomes）分析或评估单位所用统计方法对每一个提前确定要研究的结果o 是否在文中有报道o 研究中对该结果的定义o 对该结果的测量工具和方法o 随访的时长以及测量对于所有干预／暴露组以及对照组o 每组开始参加者人数（enrolled）o 每组在分析中包括的参加者o 每组退出者，排除，lost to FU 人数o 总结结果数据> 二分法：时间和／或参加者人数> 连续：平均值和SD在研究中所用方法（如：intention to treat, per protocol）研究方法结果（如：odds ratio，risk ratio, confidential interval, p-value，mean difference，CI）如果计划做亚组分析，则需要对每一组都提取以上信息其他结果及任何与结果相关的详细信息花费使用的资源不良反应事件在最后加入“备注”一栏，可以用于输入不能填入其他栏的信息拿例文说，就有如下图对目标文章所提取的数据进行了总结：第四步：纳入研究的质量评价和特征描述完成数据提取后，就需要对所选择的文献进行质量评估。常常通过评价一个研究在设计、实施和分析中防止和减少系统误差（偏倚）和随机误差的程度，来评价其研究质量，并以此为依据在敏感性分析、亚组分析中给以不同的权重。评估的角度有很多，常需要包含以下领域条目：研究设计是否与研究目的相匹配偏倚风险结果选择统计问题报告方式干预／暴露测量下面，陈列一下常用的文献质量评价工具： 随机对照试验的质量评价工具：Cochrane风险偏倚评估工具（最常用）、PEDro量表、Delphi清单、CASP清单、Jadad量表、Chalmers量表、CONSORT声明（不专用，但可以用）。 观察性研究的质量评价工具：（1）NOS量表（最常用）：病例对照研究和队列研究；（2）CASP清单：病例对照研究和队列研究；（3）JBI标准：横断面研究；经验总结、案例分析及专家意见；（4）AHRQ；（5）Combie横断面研究评价工具；（6）STROBE声明；（7）STREGA声明。 非随机对照实验性研究的质量评价工具：MINORS条目、Reisch评价工具、TREND声明。 诊断性研究：QUADAS工具、CASP清单、STARD声明。 动物试验：STAIR清单、CAMARADES清单、ARRIV指南。在该例文中，共有三名作者独立进行数据提取，使用已经设计好的数据领域，包括研究质量指数，评估了以下方法：随机方法、随机分配、双盲等。此外，还做了灵敏度分析。第五步：数据整合系统评价过程中，对上述数据进行定量统计合并的流行病学方法称为Meta分析(Meta analysis)。Meta意思是more comprehensive，即更加全面综合。对数据的整合分为描述性整合和定量整合：对于描述性整合，应考虑：• 建立干预/暴露因素是如何导致结果的假说，包括原因和适用人群；• 初步综合纳入的研究，以文本形式或者制表和／或图形显示；• 探讨各研究内或各研究间的关系；• 评估证据的稳定性；• 评估meta分析的重要性。对于定量整合，则可以： 提高了统计检验的power和精度； 统计结合各研究结果给出一个“平均”干预效果的合并估计值，改进对作用效应的估计； 评价结果一致性，解决单个研究间的矛盾; 解决以往单个研究未明确的新问题。那么如何进行meta分析呢？a．异质性检验（齐性检验）由于纳入文献存在临床异质性、方法学异质性和统计学异质性，所以在对结果数据进行统计合并之前，首先应该进行异质性检验，保证现有的各独立研究间的结果的不同仅仅是由于抽样误差造成的。否则，就要进入亚组分析，或取消合并。异质性评估（Heterogeneity assessment）异质性：除抽样误差外的不同性Chi-square test for interaction (Q = x2 statistic, df =degrees of freedom)也可以比较各亚组的点估计是否相同若同时如何I2<50%和P≥1时，纳入文献被认为是同质的，采用固定效应模型（fixed effect model）分析；反之说明研究间存在实际异质性，需要查找一致性的来源，之后采用随机效应模型（random effect model）。如果存在较大的临床异质性，那将无法进行meta分析，只能进行描述性整合。在JAMA这篇文章中，用Q值来评估异质性。当p值小于1时，存在显著异质性。此外，在forest plots中所有研究的95%置信区间相互之间重叠可支持不存在异质性。b．统计合并效应量（加权合并，计算效应尺度及95％的置信区间）并进行统计推断通常在考虑采用哪些效应指标（effect size）时需要考虑结局指标的类型，通常两组间比较时，如果是连续性变量用加权均数差（weighted mean difference, WMD）、标准化均数差值（standardized mean differences, SMD）表示效应大小；二分类变量则用率差（rate difference, RD）、比数比（odds ratio, OR）、相对危险度（relative risk, RR）、相对危险度降低值（relative risk reduction, RRR）等来表示效应的大小。c．图示单个试验的结果和合并后的结果－森林图（Forrest plot）分别展示了纳入的每一篇文献的结果和合并后的结果。－Meta-regression (Goodman et al, 2009)d．敏感性分析：用来评估meta分析结果的稳定性1）按研究质量评价标准从纳入文献中去除尚有争议的研究、排除低质量的研究、早期研究、根据研究结果的分布去掉extreme10%其他已知因素不同的研究；2）采用不同统计方法/模型；3）根据样本量大小进行分层分析；4）改变纳入／排除标准时，重新对同一资料进行分析时，如果观察到合并指标点估计和区间估计的变化存在较大差异，则说明meta分析的结果不稳定。比如，当排除一篇低质量文献时，合并指标变化很大，说明该文献对合并指标敏感。敏感性分析是必要的，无论是采用不同的统计模型或进行亚组分析，都可以帮助我们找到可能的偏倚来源，更加正确的理解获得的结论。e．通过“失安全数”的计算或采用“倒漏斗图”对入选文献进行潜在的发表偏倚（publication bias）的评估。可以用stata软件进行Begg test和 Egger test以及funnel plot进行评估。第三阶段：报告和分析结果第一步：报告和建议• 总结主要结果• 判断结果的有效性• 判断结果概括性• 确定进一步研究的意义• 确定临床实践和公共卫生的意义根据Centre for Reviews and Dissemination（CRD）指南，meta分析报告的结构一般包括以下内容：• 标题• 内容列表• 缩写/术语表• 内容提要或结构式摘要- 背景- 目标- 方法（数据来源、研究的选择、数据提取，质量评估、数据合成）- 结果- 结论• 正文- 背景/介绍- 研究问题- 研究方法o 确定研究o 研究选择（纳入/排除标准，方法）o 数据提取o 质量评估o 数据整合- 结果o 纳入和排除研究的详细信息o 研究结果o 次要分析（例如：异质性、灵敏度）- 讨论o 主要发现的讨论o 评价的优点和弱点o 结果的意义> 评价中证据的长处和短处> 影响的方向和力度> 结果的实用性o 启示- 结论o 实践/策略／政策／未来影响• 致谢• 资金来源• 利益冲突• 参考文献• 附录第二步：应用到实践让研究更易理解推广到临床实践：诊断、预后、预防、治疗风险评估- 评估一般或特定的因果关系- 与其他种类的数据使用证据权重分析（例如：毒理学、模式-的动作）- 限制法规附Meta分析常所使用的软件： 付费软件：CMA（ComprehensiveMeta Analysis）、Meta Win、EasyEA； 免费软件：RevMan(Review Manager)、Meta-Disc、EpiMeta、R； 通用统计软件中有Metaanalysis的程序：STATA、SAS、NCSS、WinBUGS。
步骤如下： 依次点击导航栏中的Studies and references、References to studies前面的小钥匙，在跳出的Included studie中右键，点击Add Study；< 按照例子写出纳入研究的作者和年份，点击Finish。其他研究同理添加；br> 或者点击Next，在跳出的界面中选择相应的选项（Data Source 选择相应的数据来源，对质量评价图的制作不受影响），在最后的界面中点击Add another study in the same section添加新的纳入研究，然后点击Contine，直至所有的纳入研究添加完毕，点击Finish；然后依次点击导航栏中的Tables、Characteristics of included studies、纳入文献名称前面的小钥匙，选择Risk of bias table。 在右侧的展示栏中，点击下拉箭头，选择相对应的meta分析质量评价结果，在support for judgement中输入判断的理由，需注意的是，不清楚的判断理由不可以空白，否则质量评价图无法显示；依次输入所有的纳入文献质量评价结果；点击导航栏中的Figures，右键单击选择Add Figure，在跳出的界面中选择相对应的质量评价图，常见的选择Risk of bias summary；<8。双击显示的质量评价图，在跳出的界面中点击保存按钮，然后选择存储位置和图片格式，eps为投稿常用的矢量图合适，png为可查看的图片格式；br>质量评价图制作完毕。当然，如果你嫌麻烦的话或者不是纳入随机对照试验，可以将条目与纳入研究制作成质量评价表呈现。
评价一篇小论文的质量，要从论点论据及论证这三方面去评价，论点是否鲜明，论据是否充分，论证过程是否合理。都达到了就是一篇比较好的小论文。
个人感觉，应该有诚信度(即论文有没有抄袭)、研究成果展示情况、以及相关数据图表的完善程度等吧。
评判的标准就是不要有抄袭，查重率一定要低，以及有创新性和内容丰富。
据学术堂了解,论文质量共分五个评判标准: 一、优(90分以上): 1、在写毕业论文时态度认真,遵守各项纪律,表现出色 2、能在规定时间内独自完成论文,拥有较强的综合分析问题和解决问题的能力 3、论文中的立论正确,且理论分析透彻,解决问题的方法适当结论也正确,并有一定创新性,有较高的学术或实用价值 4、论文的结构严谨,格式规范工整,条理清楚且逻辑性强 5、资料齐全,实验或计算的结论准确可靠 6、论文答辩时,能够简明且能流畅正确地阐述论文的主要内容,能够准确深入的回答主要问题,有很好的语言表达能力 二、良(80-89分): 1、在写毕业论文时态度认真,比较努力能遵守各项纪律,表现良好 2、能在规定时间内独自完成论文,具有一定的综合分析问题和解决问题的能力 3、论文中的立论正确,且理论分析得当,解决问题的方法比较正确且能实用 4、论文的结构严谨,格式规范工整,条理较为清楚 5、相关资料搜集的较为齐全,实验或计算的结论准确可靠 6、在论文答辩时,能够简明和正确的阐述论文的主要内容,能够准确地回答主要问题,有较好的语言表达能力 三、中(70-79): 1、在写毕业论文时态度比较认真且较为努力,能遵守各项纪律,表现一般 2、能在规定时间内独自完成论文,综合分析问题和解决问题的能力一般 3、论文中的立论正确,理论分析无原则性错误,解决问题方案比较实用,结论正确 4、论文的观点正确语句通顺,格式规范书写比较工整,条理也较为清楚 5、资料收集的得当,实验或计算结论基本准确 6、在论文答辩时,能够阐述论文的主要内容,能够比较正确地回答主要问题 四、及格(60-69): 1、在写毕业论文时,能基本遵守各项纪律,表现一般 2、能够在指导教师的指导下,按时和全面地完成毕业论文 3、论文中的立论正确、理论分析无原则性错误,解决问题方案有一定的参考价值,结论基本正确 4、论文中使用的概念基本正确,条理比较清楚,格式符合规定 5、资料收集的得当,实验或计算结论基本准确 6、在论文答辩时能够阐述出主要内容,经答辩教师提醒后能够回答主要问题 五、不及及格(59分以下,同时具备备以下三条或三条以上者): 1、在写毕业论文时,态度不认真,有违反相关纪律的行为 2、有指导教师的指导时,还不能按时和全面地完成毕业论文 3、对于论文当中的理论分析部分有原则性错误,或结论不正确 4、论文写作格式不规范,文观点不正确 5、相关资料不齐全,计算的结论不准确 6、在进行论文答辩时,阐述的论文主要内容不正确,经过答辩教师的提醒后仍不能正确地回答各种问题
2019年9月27-28日，由中卫护理信息管理研究院主办，首都医科大学附属北京天坛医院协办的“护士长管理能力提升培训班（北京站）”圆满落幕。来自全国100余名护士管理者参与此次培训，以下是会议详细议程。精品翡翠平安扣现在只要5800广告开幕致辞首都医科大学附属北京天坛医院护理部主任 蔡卫新首都医科大学附属北京天坛医院护理部主任蔡卫新首先致辞。她向各位专家及来自全国各地的学员表示热烈欢迎，并就中卫护理信息管理研究院主办的《护士长管理能力提升班》在北京天坛医院开班表示欢迎，希望大家通过此次培训转变管理思维，共同推动护理事业美好发展！河南宏力医院副院长 杨磊中卫护研院专家、河南宏力医院副院长杨磊对全体学员的到来表示热烈欢迎，同时介绍了中卫护研院概况以及近年发展所取得的成绩，并对召开此次培训班的目的意义进行了阐述。他希望全体学员能够在为期两天的培训中交流新思路、分享新方法、取得新收获，并预祝本次培训班取得圆满成功！专题讲座『高效品质管理必备的三把刷子』北京大学公共卫生学院院长助理 简伟研北京大学公共卫生学院院长助理简伟研从“品”“质”的字面讲起，“品”要符合自己的预期、客户的需求和行业的标准；“质”要“斤斤计较”，体现价值的衡量。简老师提出，护理管理人员在进行品质管理的时候要掌握好三把刷子，分别是护理常规/操作规范，质控数据和信息，处理信息的能力。抓好护理常规/操作规范是做正确的事情；抓好质控数据与信息和处理信息的能力则是正确的做事，只有这样才能有效保证科学的质量管理。『质量工具的应用暨质量改善案例分析』中卫护研院研究员 吴志军吴老师从质量管理工具出发，重点对常见7种质量管理工具进行了详细介绍，包括查检表、控制图、柏拉图、鱼骨图、散点图、直方图和甘特图。吴老师从“何时使用”、“如何做”、“案例分析”来介绍以上QC手法，使大家对QC手法有了更深刻的认识，并着重强调QC手法的内涵。同时他用一个质量改善案例帮助大家更好的理解质量改善的整个流程。『优质护理内涵与护理模式』河南宏力医院副院长 杨磊杨磊院长从优质护理服务的内涵讲起，阐述了优质护理服务应该是整体责任制护理，同时要保证好科学护理管理及良好的护士执业环境。其次，杨院介绍了当前主流的临床护理模式，如功能制护理模式，小组责任制护理模式，全责任制护理模式，个案护理模式，整体责任制护理模式，技术混合责任制护理等。『加快循证证据转化，提升临床护理水准』中卫护研院研究员 穆楠中卫护理信息管理研究院穆楠老师指出循证护理越来越成为我国护理领域关注的热点，但目前循证护理与循证护理实践之间依然存在巨大的鸿沟，需要在护理领域加快循证证据的转化。穆老师详细阐述了文献检索的步骤，并介绍了国内外的相关循证数据库。穆老师介绍传统的循证检索步骤繁琐、评价步骤有困难、且消耗大量时间与精力，为了降低护理人员获得最佳证据的时间和成本，她所在的中卫护研院构建了临床护理知识库，以方便护理人员及时掌握最新最佳的证据。为了让大家掌握基础的循证方法，穆老师在沙盘演练的时候带着各位学员一步一步检索各类循证数据库。『智慧护理信息系统助力护理管理』河南宏力医院副院长 杨磊杨磊院长从我国护理信息化的现状讲起，讲述了推行责任制整体护理的方法与路径需要培训-知识库-系统三方配合。他指出，通过知识库+信息系统可以在临床护理、人力管理、质量管理、护理科研、护理培训等方面发挥巨大的作用。然后他通过实例演示了基于知识库的智慧护理信息系统，全流程基于护理程序，全程点选操作，并实现了护理决策支持，自动记录全流程的每个环节，智能生成各类评估表单，护理记录以及各类护理管理图表，让我们对未来的临床护理与护理管理充满了期待。『基于全面质量管理改善的绩效考核体系重建』首都医科大学附属北京友谊医院护理部主任 骆金铠首都医科大学附属北京友谊医院护理部骆金铠主任结合自己医院的实际情况详细讲述了友谊医院在护士绩效管理探索与变革上的宝贵经验。她们将绩效管理相关的指标重新拆解、梳理、重建，尽量保证指标的具体、客观、公开与透明，在实施阶段，对每个指标均进行了详细任务拆解。同时她们通过构建质量管理委员会，调整质控人员、借助信息系统助力绩效管理。『护理工作负荷的测量与应用』北京大学公共卫生学院沈宇驰北京大学公共卫生学院沈宇驰老师详细介绍了护理工作量测量的方法。他指出护理工作量测量是合理配置护理人力的基础，给大家讲解了目前常用的几种测量方法，如基于床位数、病人分类、工作时长、相对值法。他着重讲述了利用相对值方法测量护理工作量，相对值法指从操作时间、体力付出、脑力付出、医疗风险四个角度综合衡量护理操作的总负荷，使大家对护理工作量测量在护理人力配置中的作用有了深刻的认识和体会。『情绪管理：领导者的必修课』北京大学公共卫生学院院长助理简伟研简伟研老师从情绪的产生机制出发，探讨了压抑情绪与发泄情绪的好坏。他指出情绪没有优劣，只有恰当与否，情绪管理重点是把非理性倾向“拨回”理性轨道，同时积极思维应对“负向”刺激，从而达到随心所欲而不逾矩的效果。投稿邮箱：来稿请附上以下内容：作者工作单位、真实姓名、联系方式（微信号、电话）等。来稿经审核推送后会支付一定稿酬。首赞+1平台声明
循证护理的产生背景1991年加拿大学者Guyatt最先使用循证医学（Evigence-based medicine,EBM)这一术语，1992年加拿大Lsackett等对循证医学的概念进行了整理和完善，其核心思想是审慎地、明确地、明智地应用当代最佳证据，对个体病人医疗做出决策。在英国流行病学家Cochrane的努力下，1993年英国成立了Cochrane协作网，对医学文献进行系统评价。目前已发展了包括中国在内的13个国家；加拿大国家健康论坛（National Forum on Health）积极倡导创建一种用实证来决策的文化．目前，循证医学已发展为循证卫生保健（Evidence-based healthcare），不仅在医疗领域，而且在护理、公共卫生领域也发展了依据实证来决策的新理念。循证医学的产生既发扬了西方自然科学实验与理性的传统，又体现了现代医学对患者个人价值观和期待的重视。循证护理（Evigence-based nursing，EBN)是受循证医学的影响而产生的护理观念、在过去的几十年，护理学科发生了巨大的变化、如开展以病人为中心的整体护理。用批判性思维寻求最佳护理行为，实施全面护理质量改进程序、以最低的成本提供最优质的服务等。同时。有关临床实践和健康服务的护理研究论文显著增多，加之护士掌握了计算机文献检索方法，这些变化极大促进了循证护理的发展。近几年来循证护理观念在护理领域逐渐兴起。
循证护理是护理人员在计划护理活动过程中，审慎地、明确地、明智地将科研结论与临床经验、患者愿望相结合，获取证据，作为临床护理决策依据的过程。也是循证医学和循证保健必不可少的环节。寻找临床实践中的问题，并将其特定化、结构化。根据所提出的问题进行相关文献的系统综述，以寻找来源于研究的外部证据。对科研证据的有效性和推广性进行审慎评审；将所获得的科研证据与临床专门知识和经验、病人需求相结合，即将科研证据转化为临床证据，并根据临床证据作出符合病人需求的护理计划；实施该护理计划，并通过自评、同行评议、评审等方式监测临床证据的实施效果。循证护理，即以有价值的、可信的科学研究结果为证据。提出问题，寻找实证，用实证，一对病人实施最佳的护理。它包含了3个要素：（1）可利用的最适宜的护理研究依据；（2）护理人员的个人技能和临床经验；（3）病人的实际情况、价值观和愿望。这3个要素必须有机地结合起来，树立以研究指导实践、以研究带动实践的观念，护理学科才能进步。同时，专业护理人员的经验积累也是护理实践不可缺少的财富。整体护理的中心理念就是要以病人为中心，从病人的实际情况出发，这同样也是循证护理的基本出发点，如果只注重统一化的所谓最佳行为。就会忽视个体化的护理。
什么叫循证医学?还有数据库？！证医学(Evidence Based Medicine，EBM)是遵循科学证据的临床医学。它提倡将临床医师个人的临床实践和经验与客观的科学研究证据结合起来，将最正确的诊断、最安全有效的治疗和最精确的预后估计服务于每位具体患者。 循证医学不同于传统医学。传统医学是以经验医学为主，即根据非实验性的临床经验、临床资料和对疾病基础知识的理解来诊治病人。循证医学并非要取代临床技能、临床经验、临床资料和医学专业知识，它只是强调任何医疗决策应建立在最佳科学研究证据基础上。 近年来随着循证医学的迅速发展，网络资源越来越丰富。由Cochrane协作网创建的Cochrane Library已成为获取循证医学资源的重要数据库，其高质量的系统综述被誉为提供科学证据的最佳来源。由于计算机、现代通讯技术和生物医学信息学的飞速发展，许多著名的生物医学数据库，如：MEDLINE、EMBASE、BIOSIS、SCI、中国生物医学数据库等纷纷由光盘转向网络，使广大医学专业人员可在网上进行全面、无偏倚的文献检索，进而获取有关某一临床具体问题的摘要，但是文摘的内容并不能完全满足循证医学系统综述的信息需求。目前网络期刊的大量涌现，已促使信息服务机构和出版商开始提供从关键词查询-文摘-原文的一体化服务，为医学专业人员在网上直接获取原文提供了机会，其中不乏有提供循证医学资源的著名全文库数据库OVID、中国最大的全文库中国期刊网等。此外，随着循证医学的兴起，其网站也日趋完善，几乎囊括了循证医学的各个方面：系统综述数据库、临床实践指南数据库、循证医学期刊、Meta-分析软件、循证医学教学资源和导航等，其中许多资源可免费获取，一些已成为临床医生查阅循证医学资源的重要网站。
PICO是基于循证医学（EBM）理论的一种将信息格式化的检索方式。为participants, interventions, comparisons, outcomes的缩写。拓展资料PICO将每个问题分为四个部分：participants（ 对象）；interventions（干预）；comparisons（对照）；outcomes（预后）；最早以前只有PICO，后来才加了个S，不同规范对PICOS的内涵解释略有出入，但总的来说，其目的只有一个，就是通过PICOS这几个维度，把“临床问题”这个不容易被定位的问题，用标准化的方法表述出来。也只有这样才能够进行进一步工作。用PICOS构建临床问题：情景一：某消化科接待的一个HP感染患者，常规抗HP治疗两周后，患者复查呼气试验还是阳性，到底要不要继续治疗呢？是一个认真、有责任心、具备循证医学素养的高水平医生，所以他想到了要找找看有没有好的证据。那么问题来了，检索文献的时候从何开始呢？答案当然是PICOS。他要确定如下几个要素：P：HP感染常规治疗2周无效的患者；I：继续进行抗HP治疗；C：停止治疗/变更治疗；O：HP感染转阴；S：Meta分析/RCT/队列。拆分之后，他就可以去寻找证据了，当然下一步还要进行证据评价之后在使用相应的证据。情景二：目前关于强迫症患者是否需要在药物治疗的基础上联合认知行为治疗存在分歧，同时存在支持用或不用联合治疗的证据（黄芳芳，李占江等，2013）。一批有理想有抱负的医生希望通过自己的努力，以Meta分析的形式综合现有研究结果。那么问题来了，我们应该怎么确定题目并筛选文献呢？同样是PICOS：P：被明确诊断为强迫症的成年患者；I：认知行为治疗联合药物治疗；C：单纯药物治疗；O：耶鲁一布朗强迫量表改善；S：RCT。然后就可以拟定题目并开始系统综述的设计了。参考资料：百度百科 PICO（循证医学文献检索格式）
医学文献质量高低评价的核心标准有首先是临床实用性，第二医学思想的跨时代影响力，第三具有极具开创性的创新性。
循证医学不同于传统医学。传统医学是以经验医学为主，即根据非实验性的临床经验、临床资料和对疾病基础知识的理解来诊治病人。循证医学并非要取代临床技能、临床经验、临床资料和医学专业知识，它只是强调任何医疗决策应建立在最佳科学研究证据基础上。 系统评价是对新开发的或改建的系统。根据预定的系统目标，用系统分析的方法，从技术、经济、社会、生态等方面对系统设计的各种方案进行评审和选择，以确定最优或次优或满意的系统方案。由于各个国家社会制度、资源条件、经济发展状况、教育水平和民族传统等各不相同，所以没有统一的系统评价模式。评价项目、评价标准和评价方法也不尽相同。
很多院校要求不太相同 我们有固定的格式，要把每一部分都写到 一、选题背景及意义 二、国内外研究动态 （一）国内外发展的历史及现状 （二）前沿发展情况 相关领域现阶段已有主要研究理论、观点、技术、方法述评 引出自己研究的内容 三、论文研究的基本框架和内容 （一）论文提纲及各部分内容间的逻辑关系 （二）拟采用的研究方法与手段 四、预计创新点或有见解的工作 五、论文完成的计划与进度安排 六、参考文献 要按照估计标准格式书写，标注到论文里。 五、基本要求 阅读文献资料的总份数一般不少于 20 篇。其中外文文献不少于 5 篇，要提供 5 篇与论文密切相 关的核心参考文献全文。 一般应在 4000 字以上。 应条理清楚，文字通顺。