State of play in individual participant data meta-analyses of randomised trials: Systematic review and consensus-based recommendations
这项系统评价与共识研究评估了 605 项随机试验个体参与者数据（IPD）元分析的现状与方法学实践，在识别透明度和数据利用方面持续存在的缺陷的同时，为提升未来研究质量和临床决策提供了专家建议。
原始论文采用 CC BY 4.0 许可（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 这是一篇未经同行评审的预印本的AI生成解释。这不是医疗建议。请勿根据此内容做出健康决定。 阅读完整免责声明
想象一下，医学研究就像一座巨大的图书馆，成千上万项独立的临床研究被存储在不同的书架上。通常情况下，当医生想要了解针对患者的最佳治疗方案时，他们会查看研究人员编写的“摘要卡”（聚合数据）。这些摘要卡会告诉你平均结果，但往往会忽略关于“究竟是谁”受益或受挫的微小细节。
个体参与者数据（IPD）荟萃分析就像是要求图书馆把每一项研究中的每一本原始笔记本都取出来，把它们全部放在一张巨大的桌子上，然后一起阅读每一页。这让研究人员能够看到全貌，而不仅仅是摘要。
这篇论文是一份关于研究人员目前在进行这种“大桌子”练习方面做得如何的“现状报告”。作者团队是一群来自世界各地的专家，他们通过以下三个主要步骤来了解现状：
1. 大局扫描（景观图景）
团队查看了 1991 年至 2024 年间发表的 605 项此类“大桌子”研究。
- 趋势： 把这想象成一部热门电视剧。在很长一段时间里，这类研究的数量逐年增长，并在 2019 年达到顶峰。但从那时起，数量趋于平稳（进入平台期），每年大约维持在 60 项新研究。它不再增长了，只是保持稳定。
- 主题： 大多数研究集中在心脏病和癌症领域。它们是医学界的“大片”。其他领域（如心理健康）虽然也有涉及，但频率较低。
- 地点： 大多数研究由欧洲、澳大利亚和美国的研究人员主导。这就像图书馆的员工主要来自少数几个国家，导致其他地区代表性不足。
2. 深度探查（近期体检）
随后，团队仔细研究了 100 项最新的研究（发表于 2022 年至 2024 年间），以观察这些研究的具体执行情况。他们发现了一份喜忧参半的成绩单：
好消息（情况正在好转）：
- 更好的清单： 大多数研究人员现在都在使用一份名为 PRISM-IPD 的标准清单，以确保不会遗漏步骤，就像飞行员使用起飞前检查单一样。
- 质量控制： 大多数研究现在都会检查原始实验是否执行正确（偏倚风险），而在过去，研究人员经常跳过这一步。
- 更公平的比较： 研究人员在进行公平比较方面做得越来越好，确保他们不会将“研究内”差异与“研究间”差异混淆（这是一个曾导致结果偏差的常见错误）。
坏消息（他们仍在跌跤的地方）：
- 秘密食谱： 只有约 三分之一 的研究在“开始烹饪”之前就公布了他们的“食谱”（方案）或“烹饪计划”（统计分析计划）。如果没有这个，很难知道他们是否在中间途改了食谱以获得更好的结果。
- 缺失的食材： 他们经常未能寻找“未发表”的研究（即已经完成但从未写成论文的试验）。这就像是在烤蛋糕时，却忽略了放在储藏室里、无人问津的食材。
- 浪费潜力： 尽管他们拥有所有的原始数据，但很少利用这些数据来检查原始数据是否可靠，或修复缺失的信息。这就像拥有一台高清晰度相机，却因为没有调整焦距而拍出了模糊的照片。
- 官僚主义： 从原始研究人员那里获取数据通常很慢，且充满了繁文缛节。专家表示，这个过程就像从一个需要填写三张表格、按个指纹并等待一周才能借书的图书馆里借书一样。
3. 专家圆桌会议（共识）
作者召集了 24 位顶尖专家（统计学家、医生和研究人员）举行研讨会，以达成如何解决这些问题的共识。他们提出了一套建议，可以总结如下：
给作者们（厨师）：
- 保持透明： 在开始之前，公布你的食谱和计划。
- 分享代码： 如果你使用了计算机程序来处理数据，请分享你的代码，以便他人核对你的计算过程。
- 广泛搜寻： 不要只看已发表的论文；要寻找未发表的试验，并尝试获取它们的数据。
- 利用数据： 使用原始数据来检查错误和缺失的部分，不要仅仅忽略它们。
给教师和方法论专家（图书管理员）：
- 建立工具箱： 创建一个易于使用的在线“工具箱”，包含模板和示例，这样研究人员就不必重复造轮子。
- 培训更多人： 培训更多的研究人员，特别是在这项工作较为罕见的国家。
- 更新规则： 现有的规则手册（PRISMA-IPD）有点陈旧了。它需要更新，以纳入现代要求，例如检查数据完整性和处理缺失数据。
总结
论文得出结论：虽然“大桌子”方法（IPD 荟萃分析）是寻找最佳医疗方案的强大工具，但目前它正处于被低估且有时执行不当的状态。专家们认为，如果研究人员变得更加透明，更开放地分享数据和计划，并且如果获取数据的过程变得不再那么官僚化，我们就能产生更高质量的证据，从而帮助医生和患者做出更好的决策。
简而言之： 我们拥有构建更好医学证据地图的工具，但我们需要停止隐藏我们的蓝图，开始寻找所有缺失的部分，并让每个人都能更容易地加入到这支建设队伍中。
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