PRISMA 2020流程圖怎麼做？系統性文獻回顧完整教學

每一篇系統性文獻回顧或統合分析，幾乎都少不了一張PRISMA流程圖。審稿人翻開稿件，往往第一眼就看它——方框裡的數字對不上，或漏掉某個階段，「大修」幾乎是板上釘釘的事。

然而，真正搞懂這張圖的邏輯並不簡單：哪一欄放資料庫檢索結果，哪一欄放其他來源？「納入記錄」和「取得報告」有什麼差別？全文排除為什麼一定要列出原因，而摘要篩選卻不用？本文把這些問題一次說清楚。

閱讀本文，你將掌握：

• PRISMA 2020的四個階段及各階段的含義
• 每個方框應填寫的具體數字與計算方式
• 資料庫檢索與其他來源的雙欄結構
• 最常見的審稿意見與避免方法
• 使用 SciDraw AI PRISMA流程圖產生器 快速製圖的完整流程

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PRISMA是什麼，為什麼流程圖這麼重要

PRISMA全名「系統性回顧與統合分析優先報告項目」（Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses）。2020年更新版（PRISMA 2020）在2009年版基礎上做了重要調整：明確區分文獻來源（資料庫、登錄庫、引文追蹤、其他途徑），並增加了「尋取全文」這個獨立步驟。

BMJ、The Lancet、JAMA、Cochrane系統性回顧資料庫，以及醫學、護理、心理學、教育學等領域的數百本期刊，均要求或強烈建議提交PRISMA 2020流程圖。流程圖邏輯不清、數字前後矛盾，是最常見的審稿修改意見之一。

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PRISMA 2020的四個核心階段

PRISMA 2020將文獻檢索與篩選過程分為四個依序遞進的階段，從最廣泛的檢索結果一路收窄至最終納入研究。

每個階段包含若干方框，顯示進入該階段的記錄數量，以及因各種原因被排除的數量。

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第一階段：識別

雙欄結構

PRISMA 2020的識別階段採用左右兩欄佈局：

• 左欄——資料庫與登錄庫：透過文獻資料庫（PubMed、Embase、Web of Science、Cochrane CENTRAL、PsycINFO、Scopus等）及臨床試驗登錄庫（ClinicalTrials.gov、WHO ICTRP等）檢索到的記錄。
• 右欄——其他來源：透過追蹤參考文獻（前向／後向引文追蹤）、聯繫作者、檢索灰色文獻或其他途徑取得的記錄。

如果你只做了資料庫檢索，可以省略右欄。如果同時使用了其他方法，兩欄都要填寫。

左欄——方框1：檢索記錄總數

這裡填寫的是去重之前的原始總數。例如PubMed檢索到1,243筆、Embase檢索到2,187筆，合計3,430筆——即使兩者存在大量重複，方框裡也應填3,430。

左欄——方框2：篩選前排除

每種原因單獨列出。「自動化工具」是指在人工篩選之前，用機器學習或規則演算法（如Rayyan的AI優先排序、Covidence去重引擎）剔除的記錄。

右欄——其他來源

按方法逐一列出，或合併為「其他來源」總數均可。

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第二階段：篩選

去重和自動化排除完成後，剩餘記錄進入人工篩選階段。

方框：篩選記錄數

人工查看題目和摘要的記錄總數，等於「識別記錄總數」減去「篩選前排除數」。

方框：排除記錄數

在題目／摘要階段未通過篩選的記錄總數。PRISMA 2020不要求在此列出具體原因，只需填寫總數即可。

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第三階段：納入資格評估（全文評估）

通過題目／摘要篩選的記錄，進入全文取得和詳細評估階段。

方框：尋取全文數

你試圖取得全文的記錄總數，通常等於上一步「未排除」的記錄數。

方框：未能取得全文數

由於付費牆、找不到作者聯繫方式、僅存在研討會摘要等原因未能取得的全文數量。

方框：納入資格評估數

實際閱讀並評估的全文數量。

方框：排除全文及原因

這是流程圖中最重要的排除方框。PRISMA 2020要求列出每一項排除原因及對應數量。常見原因包括：

• 研究對象不符合納入標準
• 介入措施／暴露因素不在範圍內
• 缺少對照組
• 未報告目標結局指標
• 研究設計不符合（如橫斷面研究而非隨機對照試驗）
• 重複發表（與已納入研究資料相同）
• 僅為研討會摘要、資料不完整

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第四階段：納入

方框：納入回顧的新研究數

通過全文評估、最終納入本次回顧的獨立研究數量。

方框：納入回顧的報告數

一項研究可能對應多篇報告（主要結果論文、次要結局論文、研究方案等）。需同時記錄「研究數」和「報告數」。

更新回顧中的既往研究

如果本次回顧是對既有回顧的更新，PRISMA 2020要求在「納入」階段底部用陰影區域展示從上一版本沿用的研究和報告數量。

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各方框數字核對總表

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數字自洽性檢查

數字前後不一致是審稿修改最常見原因之一。投稿前務必核對以下四條等式：

1. 識別→篩選：（資料庫記錄數）+（其他來源記錄數）−（篩選前排除數）= 篩選記錄數
2. 篩選→資格評估：篩選記錄數 − 摘要排除數 = 尋取報告數
3. 資格評估→納入：評估報告數 − 排除報告數 = 納入研究數
4. 報告 ≥ 研究：納入報告數 ≥ 納入研究數

每次修改任何數字後，都要重新過一遍這四條。

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常見錯誤與避免方法

第一個方框填的是去重後數字，而非原始檢索量。 識別階段的第一個方框必須是去重之前的總數，去重步驟在下方的「排除」方框裡單獨展示。

全文排除未列原因。 摘要排除可以只填總數，但全文排除必須逐條列出原因和數量，缺少任何一項都會被審稿人指出。

混淆「研究」和「報告」。 納入階段要分別報告研究數和報告數，不能只填一個。

做了灰色文獻或引文追蹤檢索，卻沒有展示右欄。 只要使用了資料庫以外的檢索方式，就必須填寫右欄，否則屬於偏誤報告遺漏。

沿用PRISMA 2009模板。 兩個版本外觀相似，但術語和結構有實質差異，大多數期刊現在要求2020版。不確定時，參照Page等人2021年發表在BMJ的PRISMA 2020聲明原文。

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圖表排版建議

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用SciDraw AI快速產生PRISMA流程圖

在Word或PowerPoint裡手動畫流程圖費時費力，每次更新一個數字就得重新調整方框和箭頭。

SciDraw AI的PRISMA流程圖產生器提供了更有效率的方法：將各階段的數字填入結構化表單後，系統自動產生符合規範的流程圖，支援添加或隱藏「其他來源」欄、編輯排除原因，以及匯出期刊所需的檔案格式。

如果你的研究方法部分還需要展示實驗流程、分析管線或多步驟操作流程，SciDraw AI的工作流程圖產生器同樣適用，可以快速製作清晰規範的方法學圖表。

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常見問題解答

一定要使用PRISMA官網提供的Word模板嗎？ 不是必要的。期刊只要求圖表內容符合PRISMA 2020規範，數字完整準確即可。用專業工具或向量軟體自行繪製都沒有問題，只要資訊齊全。

同一篇文獻在多個資料庫都檢索到，怎麼計算？ 每個資料庫的命中量單獨計入原始總數（這就是為什麼第一個方框裡的數字會大於實際不重複文獻數），然後在「重複記錄排除」步驟裡統一去除。第一個方框必須反映原始檢索結果，讓讀者能判斷資料庫之間的重疊程度。

不同結局指標需要分別畫流程圖嗎？ 通常不需要，一張流程圖涵蓋整個回顧。只有當你為截然不同的研究問題分別進行了獨立的系統檢索時，才考慮分別繪製，但這種情況比較少見。建議查閱目標期刊的投稿須知。

範疇性文獻回顧（Scoping Review）也用PRISMA流程圖嗎？ 範疇性文獻回顧使用PRISMA-ScR（PRISMA範疇性回顧延伸版），其流程圖結構與PRISMA 2020基本一致，本文介紹的方框邏輯同樣適用。

「自動化工具」具體指什麼？ 指在人工篩選之前使用機器學習或規則演算法對記錄進行過濾的軟體，例如Rayyan的AI優先排序、Covidence去重引擎、ASReview等。如果未使用此類工具，該行可省略。

期刊要求的是「文獻篩選流程圖」，和PRISMA流程圖是同一回事嗎？ 大多數情況下是同一回事。「研究流程圖」「文獻篩選流程圖」「PRISMA流程圖」通常都指同一張圖。如果期刊明確要求PRISMA 2020規範，按本文指南操作即可。