在假新闻和人工智能创建的照片和视频充斥数字世界的时代，识别哪些是有效且确凿的证据(哪些不是)的能力变得越来越重要。这在医疗和保健相关学科(包括心理学)中尤其重要，因为这些领域的工作直接影响许多人的生活和福祉。学生和研究人员需要能够汇集和评估来自多个来源的数据和结果(综合证据)，以得出有效的、经过证实的结论，并用它们来指导他们的工作。

在本文中，我将讨论什么是证据合成，为什么应将其纳入本科课程和研究生培训，以及如何寻求和获得免费培训。

什么是证据综合?

证据综合被定义为系统地选择、总结和评估来自多个来源的数据的过程。它涉及从过去的研究中收集数据以得出结论，评估理论的支持或反驳，并确定在得出可靠结论之前需要解决的研究差距。证据综合在心理学、精神病学和医疗保健等领域的重要性显着增长。 系统评价和荟萃分析等研究实际上有助于帮助临床医生、政策制定者和研究人员为临床实践做出明智的决策和建议。例如，在英国，国家健康和护理卓越研究所 (NICE)的专家参考已发表的证据综合研究(或自行进行)，以制定健康和护理的临床指南和基于证据的建议。

我为什么应该学习证据合成?

有关证据综合的知识对学生和教育工作者都有好处。作为一名学生(包括本科生)，掌握证据综合可以显着提高你的学术形象。如果您拥有进行这些研究的专业知识，请在您的简历中突出显示。参加特定证据合成方法的培训计划还可以扩展您的知识并与未来出版物和项目的潜在合著者和合作者建立联系。

对于讲师来说，证据综合可以成为教学的一部分。考虑为硕士和博士生创建新的模块或研讨会，专门关注证据合成。根据我的经验，这些课程的需求量很大，表明学生对在大学学习这些技能有浓厚的兴趣。

如果您不是证据合成方面的专家，您仍然可以使用元分析、伞式评论或叙述性评论作为支持概念或理论的参考，将其整合到您的讲座中。这种方法将帮助学生理解证据综合的重要性，并鼓励他们在撰写论文和研究项目时参考这些类型的研究，最终提高他们工作的质量和价值。

如何进行证据综合——我需要什么?

证据合成可以通过使用系统或非系统方法来完成。当您系统地进行证据综合时(例如，当您进行系统综述而不是文献综述时)，您需要遵循精确的步骤(参见图 1)。

首先，制定研究问题(例如，感兴趣的人群、干预措施或结果是什么?)并准备方案。然后根据自己的学科从相关数据库中检索论文，并进行一一筛选。随后将进行数据提取或编码以及研究质量和偏倚风险的评估。所有这些步骤都要求您熟悉所选的研究领域和您正在使用的具体方法(我在本文的后面部分提供了有关证据合成免费培训机会的建议)。

综合数据以了解更大的情况并解决诸如以下问题：我发现了多少研究?它们的设计、样本/研究特征和主要发现是什么样的?大多数研究是支持还是反对我的假设?如果适用，通过荟萃分析或主题综合报告结果。最后，准备信息图表、简要摘要或视频，用简单的术语解释您的研究及其重要性。

证据合成可以在世界任何地方进行，并且具有成本效益。我居住在英国，但曾与来自意大利、西班牙、法国、巴西、美国、加拿大、马来西亚、新加坡和韩国的研究人员合作过。我建议与其他具有证据综合专业知识的学生或学者合作;他们将指导和指导您完成项目的各个阶段。您可以使用在线软件进行筛选(例如 Rayyan或 Covidence)或数据提取(Google Sheets)。访问某些论文的全文可能具有挑战性，特别是如果您不隶属于任何大学或研究中心，或者您的机构资源不足。与不同机构的工作人员建立联系、请求馆际互借或联系作者可以帮助克服这一障碍。