12个步骤，教你检索注册的临床试验（上）

本文来自BMJ最新发表的一篇文章“Searching clinical trials registers: guide for systematic reviewers”[1]，通过12个步骤详细介绍了如何检索注册临床试验并进行研究筛选。

https://www.bmj.com/content/377/bmj-2021-068791

做系统评价和Meta分析时，最好还要检索尚未发表的研究，以综合所有可用证据和减少偏倚，而注册的临床试验正是其中的关键资源，本文为如何检索注册试验提供了指导。

世界卫生组织的注册网络中有17个注册中心，加上ClinicalTrials.gov（最大的临床试验注册平台），都被国际医学期刊编辑委员会（ICMJE）所认可。这18个注册中心为WHO的国际临床试验注册平台（ICTRP；https://trialsearch.who.int）提供数据，截止2021年10月31日，平台上已有70多万临床试验。

案例：针对儿童肥胖预防的TOPCHILD研究[2]是一项每年都会更新检索的系统评价和Meta分析，本文将该研究作为案例，列出详细步骤指导如何检索和筛选试验，本文先介绍前5个步骤。

Step1：定义研究问题

首先应使用PICOS框架来定义研究问题。TOPCHILD关注的主要研究问题是：与常规照护、无干预或注意控制训练相比，以父母或照护者为重点在孕期或婴儿期就开始的预防肥胖行为干预，对2岁时儿童的体重有什么影响？

人群（P）: 父母或照护者（包括孕妇），0-12个月的婴儿（基线期）。

干预（I）：针对父母或照护者的行为干预，主要目的是预防其子女发生肥胖。

对照（C）：常规照护、无干预或注意控制训练。

结局（O）：试验需采集至少一个与儿童体重相关的结局指标，例如BMI、超重或肥胖率、脂肪含量百分比等。

研究类型（S）：随机对照试验。

Step2：确定检索平台

有很多临床试验注册网站可以去检索，如何最大限度地检索相关研究且不造成过多负担，这是一个挑战。建议至少要检索ClinicalTrials.gov和WHO ICTRP。

虽然ICTRP包括了ClinicalTrials.gov的数据，但Cochrane规定要对两个平台分别检索。由于技术原因，ICTRP并不总是可以访问，可能也不是最新的数据，例如，2021年10月11日，ICTRP网站上显示最后一个ClinicalTrials.gov数据文件是在2021年7月5日导入的。

ICTRP汇总了18个注册中心的数据，在某些情况下，如果资源允许，可以单独在其中的某个注册中心进行检索。例如，关注药物试验的系统评价，研究者可以考虑检索CTIS，该数据库主要针对在欧盟进行的药物干预性临床试验。

对于有地域性差异的研究问题，除了ClinicalTrials.gov和ICTRP之外，还可以检索特定地区的注册中心。例如，如果感兴趣的主题是中医药，可以单独检索中国临床试验注册中心网站。

案例：对于TOPCHILD研究，可以在ClinicalTrials.gov和ICTRP上检索注册试验。所关注的干预措施是行为干预，搜索以药物干预为主的CTIS数据库就不合适；肥胖是一个全球性健康问题，在区域性平台上检索也没必要。

Step3：确定检索主题并提炼检索术语

可以从PICOS尤其是人群和干预措施中确认一或两个关键检索主题，针对每个检索主题，可以列出同义词或类似意思的术语。

思维导图对于检索PICO各要素有帮助。也可以参考类似主题的其他Meta分析的检索策略、医学主题词（MeSH）或其他研究使用的术语。ClinicalTrials.gov和ICTRP使用了统一医学术语系统可以进行同义词检索。例如，如果在ClinicalTrials.gov中搜索"obesity"一词，同义词 "obese"和 "adiposity"也会被自动检索到。

案例：针对上述儿童肥胖预防的案例，下表显示了检索主题以及同义词。

Step4：制定检索策略

这一步的目的在于尽可能多地找到相关试验，同时也要平衡精确性，以便后续筛选试验。检索策略可集中在Step3已确定的一个或两个关键主题上。

可以从基本检索开始，先重点检索单一主题，通常是P（人群）或I（干预措施）。使用布尔逻辑运算符"OR"将各种同义词和相关术语连起来，例如：" overweight OR obesity OR obese OR adiposity"。

如果检索到的结果数量太多，导致筛选太难，则应增加第二个主题，用布尔逻辑运算符"AND"来组合，例如：“(overweight OR obesity OR obese OR adiposity) AND (baby OR infant OR child OR toddler)”。

近期更新后的ICTRP，允许在基本检索中使用括号和布尔逻辑运算符，但是，较长的搜索字符串可能导致系统超时或出现错误，如果遇到这种问题，可以单独检索每个组合，例如“overweight AND baby”，然后是“overweight AND infant”。每次检索之后下载结果，合并后并删除重复的记录。

注意事项：

1、仅在特殊情况下使用筛选过滤器（filters）

大多数注册平台提供了过滤器（例如，按研究类型或参与者年龄筛选试验）。尽管过滤器是提高检索精度的有力工具，但建议仅在特殊情况下使用，如资源有限或只需进行粗略检索时。提出这一建议的理由是，过滤器要发挥最佳作用，依赖于注册平台中准确的数据分类，而对于注册试验来说，信息分类并不总是准确。

例如，在ClinicalTrials.gov上检索，测试过滤器中勾不勾选" Interventional Studies (Clinical Trials) "的情况，结果发现57项试验中有3项（5%）属于随机对照试验，但被错误地归类为观察性研究，如果用了过滤器，这3项试验就不会检索出来。

2、避免通过试验招募状态来过滤研究，因为这个字段可能不是最新的，有可能会错过符合条件的试验。

一些人可能通过将招募状态限定在"已完成（completed）"来检索试验，但应该避免这种做法。这种限制有可能遗漏一部分已经完成或已经公布结果的研究，注册平台上显示的招募状态很可能是过时或是不准确的。截至2021年12月23日，ClinicalTrials.gov上的399 046条记录中有46 406条（12%）的招募状态标记为"未知"。这一发现也强调了有必要针对性检索某试验是否已发表成果，无论其招募状态如何。

案例：针对上述儿童肥胖预防的案例，选择“overweight/obesity”作为主要检索的主题，不使用过滤器或做过多限制（如限制研究开始结束日期或招募状态），因为输出结果有太多无关试验，又增加了“child”这个检索主题来提高精确度。

下表显示了TOPCHILD研究在WHO ICTRP上的检索策略。

下面是TOPCHILD研究在ClinicalTrials.gov上的检索策略：

--Condition or disease: overweight OR obesity OR obese OR adiposity OR BMI OR weight gain

--Other terms: baby OR infant OR child OR paediatric OR pediatric OR toddler OR offspring

最后共得到了2756条记录。

Step5：删除重复试验

建议详细记录在所有注册平台上的检索情况，包括检索的准确日期，检索平台的名称，使用的是基础检索或高级检验，完整的检索式，以及从每个平台中检索得到的试验数量。

有很多方法可以导出并去重检索记录，取决于检索者常用的参考文献管理或筛选软件，例如Excel、Endnote、Refworks、Abstrackr、Mendeley、Covidence、DistillerSR、EPPI-Reviewer、Zotero和Rayyan。

例如，要将检索结果下载到Excel，可使用ICTRP和ClinicalTrials.gov的CSV或TSV选项。对于Endnote，可从ClinicalTrials.gov下载纯文本格式的结果，从ICTRP下载XML格式的结果，然后使用Endnote过滤器导入（https://endnote.com/downloads/filters/）。

请注意，注册试验的信息与Endnote字段的映射有些困难，因此许多信息只能导入到"Notes"字段或被忽略。Cochrane合作组织的首选软件Covidence，允许以EndNote XML格式导入，也与Zotero、Refworks、Mendeley或其他支持RIS、CSV或PubMed XML格式的工具兼容。

所有记录被导入软件后，需要识别和删除重复的记录。重复的记录定义为具有完全相同的注册号和标题。但是，有些研究人员会在两个注册平台上注册同一项研究，这样就会产生两个注册号，尽管都与同一项研究有关，但不认为是重复记录，因为可能包含不同的信息，尤其是其中一个可能比另一个更新快。这种情况下，两个记录都应该保留，但归到同一项研究。

文献检索中提供了很多关于删除重复数据的建议，但许多方法并不适用于注册试验，因为前者依赖的数据字段在注册平台中无法收集，例如，发表期刊、卷期或页码。建议在Excel中使用唯一的试验注册号来进行删除，可以使用"条件格式"功能，突出显示重复记录并做手动删除，或者在重复数量较多时使用"删除重复值"功能。

未完待续……

参考文献：

1. 1. BMJ. 2022;377:e068791.

2. 2. BMJ Open. 2022;12:e048166.