5S模型-中文版

330研究、综述、摘要、总结、系统：循证卫生保健决策的“5S”信息服务演进Of Studies, Syntheses, Synopses, Summaries, and Systems: the “5S” Evolution of Information Services for Evidence-Based Health Care DecisionsR. Brian Haynes中国循证医学杂志, 2007, 7(5): 330-332.要成功开展循证卫生保健，很大程度上依赖于对当前疾病诊断、治疗、预防方面最佳证据的可及性，最好能够根据个体患者或人群的特征和所处环境，以及医疗卫生资源，制定相应的卫生保健措施。

尽管现有的信息资源远未尽善尽美，但过去十年间已取得了长足的进步，目前已有一系列出色的信息服务可用于多种卫生保健决策。

循证卫生保健的提供者和用户可通过最成熟的信息服务，为各自关心的问题找到当前最佳证据。

几年前笔者[1]提出了针对循证信息服务结构的“4S ”模型，将原始研究作为最基层，综述（即系统评价，如Cochrane 系统评价）作为次基层，然后是摘要（如循证期刊上对原始研究和综述的简要描述）；最成熟的服务是系统（如计算机决策支持系统，可根据个体患者的特征链接相关证据），置于“4S ”最顶层。

著名统计学家George Box 曾指出，“所有模型都是错误的，但有些有用”[2]，“4S ”模型也不例外。

从概念上讲，该模型对描述和指导循证信息服务的发展十分有用，但错就错在过于简化了这些服务与原始研究的关系。

本文主要有两个目的：其一，给“4S ”模型增加一层，即临床主题的证据总结，它涵盖了与某健康状况相关的所有治疗选择，正如Clinical Evidence 和PIER 中的内容；其二，探讨各层与临床决策的相关性，而这种相关性在模型中可能并不明显。

1 5S 模型扩展后的“5S ”模型如附图所示。

该模型增加了一层总结，位于摘要（单个研究或系统评价的简短描述）和系统（将个体患者信息与相关研究的最佳证据相结合的决策支持系统）之间。

总结整合了较低层次当前可得的最佳证据（尽量从综述即系统评价中筛选），针对某一具体疾病（如急性冠脉综合征，ACS ）提供有关其治疗选择的全面证据。

较低层次的证据——摘要、综述、原始研究，通常只评价治疗的一个方面（如治疗ACS 的某一具体药物或药物种类，如血管紧张素转化酶抑制剂），让决策者自己去整合，而对于原始研究，需要决策者自己去严格评价证据。

如果目前有主题总结，它会总结与某种健康状况各方面相关的摘要、综述或研究。

因此，现有的总结相对于单个摘要、综述或研究甚至它们的总和而言，都更具优势。

比总结汇总性更强的唯一资源便是系统，如电子病历，它根据个体患者的特征自动链接至当前与该患者具体情况相关的最佳证据，并提醒或告知医附图 卫生保健研究证据的结构——“5S ”模型关键词循证卫生保健；信息服务；循证实践作者单位加拿大安大略省汉密尔顿市McMaster 大学作者简介R. Brian Haynes ，加拿大McMaster 大学临床流行病学与生物统计学教授，ACP Journal Club 与Evidence Based Medicine 编辑，ACP Medicine 助理编辑，结构式摘要与循证卫生保健的倡导者。

331护人员治疗的关键所在。

这种计算机决策支持系统[3]，目前寥寥无几，现有系统也远未将最佳证据整合其中并及时更新。

但总结却能触手可及（如通过网络）且易于更新，它通过自动链接电子病历中个体患者的问题，因而至少提供了一种消极支持（passive support ，给决策者提供满意的工具，而并不改变他们现有的运行模式）。

2 使用注意事项“5S ”金字塔的任何一层所描述的证据，都需要使用者注意其潜在的汇总方法并确认这些方法的合理性。

每一层证据的生产、检索、筛选、分析，标准都应具体、明晰，并尽可能采用最高级别的证据标准。

例如，基于患者医护指南的系统应详述指南的来源，而指南应基于当前相关证据的系统评价。

总结应包含寻找最佳证据的整个检索过程细节，证据质量分级的评价过程应明确并可供核查，应提供所有推荐意见的主要参考文献，记录最近一次更新的日期，尽量及时更新，以确保重要的新证据不被遗漏。

摘要服务应定义对原始研究和综述文章的检索及评价程序，并定量报告证据。

例如，治疗研究的摘要和这些研究的综述应包括对照组和干预组的事件发生率、相对危险度降低率（RRR ），需要治疗的人数（NNT ）及95%可信区间。

3 去哪里寻找当前最佳证据？“5S ”模型是如何指导决策者快速而自信地去查找他们所需的证据呢？检索证据用于指导临床决策时，应首先从“5S ”的最高层开始。

如果您的电子病历系统已经整合了计算机决策支持系统，能够可靠地将病人的特征与当前的循证治疗指南相链接，那么您无需检索其它证据。

如果没有条件实现系统这一层（或系统并不能解决病人的问题），那么就应转向下一层总结，如Clinical Evidence(http://www.clinicalevidence com/ceweb/conditions/ index.jsp)或PIER (/index.html?jhp)。

若问题仍得不到解决，以下循证期刊的摘要或许能如您所愿：ACP Journal Club ()，Evidence-Based Medicine (/)，Evidence-Based Nursing (/)。

若问题还未得到解决，则再转向下一层系统评价：BMJUpdates + ()， the Cochrane Library (www3.interscience /cgi-bin/mrwhome/106568753/HOME?CRETRY=1&SRETRY=0/)，或PubMed Cl inical Queries (http: ///entrez/query/static/clinical html)。

当上述各层均不能解决问题时，就只有通过BMJUpdates +和ClinicalQueries 查找原始研究了。

如果您不熟悉针对某一具体临床问题采用哪种循证资源最好，或您知道您常用的资源无法解决手头的问题，则可借助“联合搜索引擎”，如TRIP()和SUMsearch (/)，它可同时检索多种资源，并根据证据来源组织检索结果。

但您使用这些工具时必须提高警惕，严格评价证据质量，因为检索结果的质量取决于其来源，而许多资源并未对证据进行严格评价。

4 资源及模型的局限性让我们回到George Box 关于模型都不可能完美的格言。

首先，您越往金字塔的上层走，资源就越匮乏。

因此，能够根据个体患者的特征准确链接当前最佳证据的计算机决策支持系统会越来越少，甚至这些最好的证据也只能解决极少部分的临床问题，常常仅适用于一种情况。

其次，循证总结的出版物越来越多，但所涉及的疾病种类可能只有寥寥几百种。

事实上，研究人员发现，即便只制作200~300个病种的总结成本都非常之高，这些成本无疑应加到用户身上，其结果导致了大量类似的低质量总结的泛滥（似乎“循证”的标签可贴到任何含有医学文献的地方，无论其多陈旧或不系统）。

第三，信息的加工整理需要时间，摘要性评论通常是在原始研究或综述文章发表数月后才提供。

Cochrane 协作网估计，总结现有的有关治疗的原始研究报告需要花费数年时间[4]，有关诊断、预后和病因的综述寥寥无几。

此外，即便评价的是相同的证据，其综述结果也可能出现分歧，该问题有时可通过查看原始研究得以解决，找出与您手头的临床问题最相关的原始研究。

虽然原始研究文献涵盖的临床问题范围更广，但即便决策者针对某一问题不辞劳苦的找出所有的原始研究，仍不能保证一定能找到自己满意的研究，也不能保证患者就一定没有其独一无二的特征，使得现有证据难以外推。

5 是时候改变您搜寻最佳证据的方法了吗？对比“5S ”和您以往搜寻循证信息的常用方法，332是否到了该调整检索策略的时候了？比如，当您惊奇的发现，在寻找当前最佳证据时，PubMed 处在“5S ”模型的最底层。

这样的提法是有一定目的的，过去几年中搜寻证据的方法在不断演进，如果您的检索策略能够与时俱进，那么检索将更加快捷，得出的结果也能更好地回答您的临床问题。

这里无意诋毁PubMed ，它仍然是检索研究和综述的重要数据库，正是这些研究和综述形成了上述所有其它专业数据库的基础。

如果您熟悉这些新资源，每当提出一个恰当的临床问题时，便从“5S ”金字塔的顶层开始搜寻，你一定会收获颇丰。

* * *致谢 感谢Scott Richardson ，Donna Ciliska 和Paul Glasziou 对本文提出的意见和建议。

利益冲突声明 Brian Haynes 与以下循证资源有直接或间接联系：ACP Journal Club （编辑)，Evidence-Based Medicine （合作编辑），Evidence-Base Nursing （协作编辑），BMJUpdates +（编辑），The Cochrane Library （评价员、前委员会成员和Cochrane 中心主任），Clinical Evidence （顾问），PIER （证据提供者），PubMed Clinical Queries （研发人员）。

本文将这些资源作为实例以阐明观点，或许还有其他更好的例子本文未能使用，特此说明。

参 考 文 献1Haynes RB. Of studies, syntheses, synopses, and systems: the “4S”evolution of services for finding current best evidence. ACP J Club , 2001, 134(2): A11-13.2 Box GE. Robustness in the strategy of scientific model building. In:Launer RL, Wilkinson GN, eds. Robustness in Statistics. New York: Academic Press; 1979.3 Garg AX, Adhikari NK, McDonald H, et al . Effects of computerizedclinical decision support systems on practitioner performance and patient outcomes: a systemic review. JAMA , 2005, 293: 1223-1238.4 Mallett S, Clarke M. How many Cochrane reviews are needed tocover existing evidence on the effects of health care interventions? ACP J Club , 2003, 139(1): A11.陈耀龙 译自Evidence-based Nursing , 2007, 10: 6-7.刁 骧 审校本文编辑：杜亮。