我想用 AI 協助做系統性文獻回顧，從篩選到擷取都留下查得到的紀錄

我想用 AI 協助做系統性文獻回顧，從篩選到擷取都留下查得到的紀錄的流程

1. 把研究問題拆成 PICO，先寫好計畫書

   告訴 AI 你的研究問題，請它拆成 P（族群）、I（介入）、C（對照）、O（結果），並列出每一項的同義詞與 MeSH 詞，再寫成納入與排除條件草稿。這份草稿要和指導教授或共同作者逐條討論定案，最好在開始篩選前先登錄計畫書（例如 PROSPERO），之後才不會被質疑邊做邊改條件。

2. 在 Rayyan 雙人盲審篩選標題與摘要

   把各資料庫匯出的檔案匯入 Rayyan，先處理重複文獻，再開盲審讓兩位審查者各自標記納入、排除或不確定，排除時選好理由標籤。兩人都看完再解盲，衝突的篇數交給第三人或討論決定。AI 給的相關度排序可以拿來決定先看哪些，但每一篇的去留還是要人看過，不要讓工具代你排除。

3. 用 Elicit 先擷取研究特徵，再逐筆人工核對

   全文篩選後納入的研究，丟進 Elicit 依你定好的欄位擷取：研究設計、國家、樣本數、介入內容、追蹤時間、主要結果與效果量。把它當成第一位擷取者，由人當第二位逐筆對照原文表格核對，特別是數字、單位和組別，有出入一律以原文為準，並在試算表上註記修改。偏誤風險評估也照同樣原則，由人用 RoB 2 等工具判定。

4. 補引用鏈搜尋，依 PRISMA 記下每一步

   拿幾篇確定納入的關鍵研究丟進 ResearchRabbit，看它們引用和被引用的網絡，找出資料庫檢索漏掉的研究，同樣要過納入條件。從檢索、去重、標題摘要篩選、全文篩選到最終納入，每一步的篇數與排除理由都記在同一份紀錄表，再畫成 PRISMA 2020 流程圖。方法段也要寫明哪些步驟用了 AI、怎麼人工驗證。