全文筛选怎么做：查的是摘要里没写的东西

全文筛选要回答的不是“这项研究有趣吗”“质量高吗”，而是：在全文层面，它是否符合预设的纳入标准？

质量评价——偏倚风险——是下一步的事。两件事混着做，每篇的时间直接翻倍，这一轮只盯资格核对。

这些论文之所以留到现在，正是因为单凭摘要定不了，所以要查的恰恰是摘要缺失的信息。典型的有这些：

研究对象的详细纳入/排除标准；干预或暴露的具体内容和持续时间；对照组的性质；结局的定义与测量时点；随访时长。这些信息全都写在Methods部分——去哪里读，从一开始就是定好的。

基本路线是：Methods里关于研究对象、干预、结局的描述 → Table 1（样本的实际特征）→ 主要结果的图表。

做资格核对时，引言和讨论通常可以整段跳过。没有从头读到尾，完全不必内疚。对这项任务来说，这才是正确的读法。

有两处最容易漏。其一，有些论文把结局定义和研究方案的细节只放在补充材料里。正文找不到时，先查补充材料，再下“未报告”的结论。

其二，同一研究的重复发表。同一队列产出多篇论文时，全部纳入会把同一批患者算两次。作者、机构、注册号或研究时段重叠时，要提高警惕。

这一阶段的排除要按原因写进PRISMA流程图——决定排除的那一刻，就写下一行对应标准的短注。

纳入的论文同样要留记录。记下每条标准在哪里得到确认（“Methods第4页，Table 1”），之后做数据提取和偏倚风险评价时就不用再找一遍同一段话。

逐篇开读之前，先用AI摘要把握研究全貌，能更准地瞄向Methods里该看的位置。

但绝不能拿摘要本身来判资格。这一步的意义就是核实被摘要压缩掉的信息——再用压缩得更狠的摘要当依据，等于自废武功。判定的依据永远是正文和图表。

把全文候选论文导入 Paperfy，AI摘要、图表和原始PDF在每篇一页上并排呈现。扫一眼摘要定位 → 核对Methods和图表 → 把判定和理由写进摘要——整个闭环在同一屏幕完成。

几个月后回来写论文、评偏倚风险时，论文还在原处，每一处核对痕迹都完好无损。