观察性研究荟萃分析投稿，MOOSE清单重点查什么？

把多项队列研究的相对风险合并起来，论文名称可以是“系统综述与荟萃分析”，但它面对的偏倚来源与随机试验综述不同。观察性研究中的暴露测量、混杂控制和选择人群差异，可能在合并后仍然存在。MOOSE 是针对流行病学观察性研究荟萃分析的报告清单；JAMA 的作者说明也明确要求这类稿件提交 MOOSE 清单。

先把暴露、结局和设计说具体

论文不能只写“研究生活方式与疾病的关联”。需要交代暴露怎样界定、结局如何测量、纳入的是队列还是病例对照研究，以及目标人群有哪些限制。例如比较夜班工作与心血管事件，某项研究把每月一次夜班算暴露，另一项只纳入长期轮班者；把两者直接合并，平均效应的含义就会变得模糊。方法部分应先规定可接受的暴露定义和结果指标，结果段再报告实际研究的差异。

检索策略也要能回溯。MOOSE 原始清单涵盖背景、检索、方法、结果、讨论和结论。投稿前保存检索平台、时间范围、关键词或检索式，并记录手工追溯与排除决定。若只纳入英文文献，需要说明这个选择及可能影响。查到的研究不等于最后被分析的研究，筛选流程和最终表格的人数、研究数要相互一致。

合并前先核对可比性和混杂处理

观察性研究即使结果指标名字相同，也可能使用不同的混杂调整集。某项报告粗略风险比，另一项调整了年龄、吸烟与职业，第三项又调整了可能位于因果路径上的变量，数字并非天然可合。提取表应记录每项研究的设计、暴露和结局定义、效应量及调整变量；选择哪一组估计用于合并，应在方法中给出规则，而不是看到结果后挑最接近预期的数值。

例如研究者发现调整后的效应弱于粗略效应，不能用“调整过度”一句话跳过。应看各原研究测量了哪些变量、调整时间顺序是否合理、未测量混杂还可能在哪里。敏感性分析可以检验不同选取规则是否改变结论，但不能把敏感性分析当成消除所有偏倚的证明。若研究间差异很大，解释差异的来源比只报告一个异质性统计量更重要。

结论要回到证据的观察性属性

MOOSE 强调讨论偏倚、替代解释、结论能推广到哪里，以及研究支持的下一步问题。稿件可以报告某暴露与结局存在稳定关联，却不应只因合并样本巨大就写成干预该暴露必然改变结局。发表偏倚或小研究效应若做了评估，应说明方法与局限；没法可靠评估时，也要诚实交代。

提交时按目标期刊当期格式填写 MOOSE 页码，并核对是否另要求 PRISMA 流程或其他附件。两个清单服务的检查重点不同，不能在其中一张表里打勾就以为所有工作完成。最后让团队中未参与提取的人沿稿件重建一次：为什么纳入这些研究、选用了哪些效应量、哪些差异被合并、最终结论还受什么限制。重建不出来的地方，就是稿件最该补的地方。