循证护理文献评价工具

循证护理的产生背景1991年加拿大学者Guyatt最先使用循证医学（Evigence-based medicine,EBM)这一术语，1992年加拿大Lsackett等对循证医学的概念进行了整理和完善，其核心思想是审慎地、明确地、明智地应用当代最佳证据，对个体病人医疗做出决策。在英国流行病学家Cochrane的努力下，1993年英国成立了Cochrane协作网，对医学文献进行系统评价。目前已发展了包括中国在内的13个国家；加拿大国家健康论坛（National Forum on Health）积极倡导创建一种用实证来决策的文化．目前，循证医学已发展为循证卫生保健（Evidence-based healthcare），不仅在医疗领域，而且在护理、公共卫生领域也发展了依据实证来决策的新理念。循证医学的产生既发扬了西方自然科学实验与理性的传统，又体现了现代医学对患者个人价值观和期待的重视。循证护理（Evigence-based nursing，EBN)是受循证医学的影响而产生的护理观念、在过去的几十年，护理学科发生了巨大的变化、如开展以病人为中心的整体护理。用批判性思维寻求最佳护理行为，实施全面护理质量改进程序、以最低的成本提供最优质的服务等。同时。有关临床实践和健康服务的护理研究论文显著增多，加之护士掌握了计算机文献检索方法，这些变化极大促进了循证护理的发展。近几年来循证护理观念在护理领域逐渐兴起。

文献筛选一般是先通过阅读文献和摘要进行初步筛选，缩小筛选范围，再将初筛纳入的文献进行全文阅读，筛出想要的文献。对于大量的文献筛选，传统方法一般是借助文献管理软件来实现的，比如endnote或者NoteExpress。我们可以通过将文献题录传输至文献管理软件中，在软件中阅读文献题目和摘要来进行文献纳入和排除操作。这种筛选本质上还是一种人工筛选，比较耗时耗力，假设一名研究者筛选一篇摘要需要30秒，那么他筛选1万篇文献就需要八十多个小时，即使他每天不吃不喝充分工作8小时，也要十几天才能筛完这1万篇文献。如果说时间比较紧，需要快速筛选文献，那么推荐使用EBM AI-Reviewer文献智能文献筛选系统，能够通过人工智能自动进行机器筛选，上万篇文献几秒钟就可以筛完，减少研究者工作量平均达85%以上，筛选准确率平均达95%以上。