Investigating a framework to prioritize sources for updating the evidence base informing cancer symptom triage and management knowledge tools: a secondary data analysis
这项针对四份泛加拿大肿瘤症状分诊与远程支持（COSTaRS）实践指南的二次数据分析表明，一种侧重于手工检索产生多份高质量临床实践指南机构的优先级框架，可以在不损害癌症症状管理知识工具完整性的情况下，显著简化证据更新流程。
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当一个人被诊断出患有癌症时，其旅程往往涉及管理一系列复杂的身体症状，从恶心、疲劳到疼痛和皮肤变化。对于护士和医生来说，决定如何应对这些症状需要最新、可靠的信息。为了提供帮助，研究人员创建了“知识工具”——本质上是可靠的指南，将最新的医学研究综合成清晰的日常实践建议。这些指南告诉医务工作者，哪些症状轻微到可以在家中管理，而哪些症状需要立即送往医院。然而，保持这些指南的更新是一项巨大的工程。医学界产生新研究的速度惊人，而维护这些指南的人必须不断在成千上万份新报告中进行搜索，以找到那些真正改变他们认知的内容。如果他们错过了一个关键更新，患者可能会遭受痛苦；如果他们花太多时间搜索，指南在发布前就会变得过时。挑战在于寻找一种既能保持准确性，又不会淹没在数据海洋中的方法。
加拿大的一支研究团队致力于解决这个问题，他们通过检查如何更新自己的指南集（即 COSTaRS 实践指南）来进行研究。这些工具在全国范围内被使用，旨在帮助护士通过电话对癌症症状进行分诊，帮助患者决定是留在家里还是去急诊室。该团队想要了解，他们是否可以在不丢失任何重要信息的情况下，使更新这些指南的过程更加高效。他们重点研究了四种特定症状：腹泻、便秘、疲劳和口腔溃疡。在最近的一次更新中，团队不得不筛选海量的文档。他们发现，需要筛选的引文数量从前几年的几百篇增长到了 2024 年的 17,000 多篇。这种数据的爆炸式增长主要归因于发表的“系统评价”（systematic reviews）的快速增加，这类研究通过结合许多其他研究的结果来寻找明确的答案。
为了测试一种更快速的方法，研究人员仔细检查了他们用于更新这四份指南的 5 9 份新增及现有来源。他们将这些来源分为两大类：临床实践指南（由专家组制定的全面建议）和系统评价。随后，团队应用了一套严格的规则，看看如果忽略大规模的数据库搜索，而只专注于特定的、高质量的来源，是否也能得出相同的结论。他们提出了三个简单的问题：能否完全跳过数据库搜索？能否忽略那些仅产生一份指南的组织，而只关注那些产生多份指南的组织？以及能否忽略那些未达到一定质量标准的指南？
结果显示，该团队本可以节省大量时间，且不会遗漏任何关键证据。他们发现，他们在数据库搜索中发现的系统评价并没有提供任何在临床实践指南中未包含的新信息。事实上，在系统评价中发现的每一条新建议都已存在于指南文档中。此外，团队发现他们完全可以跳过电子数据库的搜索。通过直接访问已知创建这些指南的组织的网站，他们就能找到几乎所有的必要信息。那些仅在数据库搜索中发现的文档，要么质量较低，要么是可以通过人工查找得到的重复内容。
当研究人员应用他们的新型优先级框架时，他们意识到他们可以从来源列表中删除所有的 21 份系统评价和 7 份特定指南。这将使他们需要审查的文档集变得更小、更易于管理。他们唯一会遗漏的是三个非常具体的项目：关于使用针灸治疗便秘的建议、关于在腹泻患者中检查口腔溃疡的建议，以及一种针对特定类型口腔感染的特定药物。这三项内容在浩如烟海的数据中只是微小的例外。研究表明，对于这四种症状，最有效的方法是停止搜索庞大的电子数据库，转而专注于人工检索那些持续产生高质量指南的知名组织的网站。
这种方法表明，医学界可以减少“研究浪费”，即当时间和资源被耗费在搜索实际上并未增加新价值的信息上时所产生的现象。通过信任已建立的指南制定者的严谨工作，并跳过冗余的系统评价，该团队证明了在付出极少精力的前提下，保持这些救命指南的实时更新是可能的。虽然这种方法在他们测试的四种症状上表现完美，但研究人员指出，对于变化迅速的领域（例如新的癌症免疫疗法），可能需要进行调整，因为那里的格局变化太快，无法依赖既定的模式。不过目前来看，这项研究为使医疗知识工具的维护更具可持续性提供了一条清晰的路径，确保护士和患者能够继续获得最好的护理，而不受无法完成的搜索任务之累。
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