在医学研究的世界里，准确、完整地报告研究成果至关重要。它就像搭建高楼大厦的基石，只有这块基石稳固，后续的研究才能在此基础上不断发展，推动医学进步。然而，目前医学研究报告的现状却不容乐观。虽然大多数有声誉的医学期刊都认可并鼓励使用报告指南，但作者们在实际撰写研究报告时，却面临着诸多难题。一方面，他们常常难以找到适合自己研究类型和主题的报告指南；另一方面，即便找到了，也不知道如何有效地运用这些指南来完善自己的文章。比如，一些作者可能在浩瀚的指南海洋中迷失方向，花费大量时间却仍无法确定哪一个指南才是最契合自己研究的；还有些作者虽然知道有指南可用，但面对复杂的指南内容，却不知从何下手，导致文章中关键信息缺失或报告不完整。
为了攻克这些难题，英国 EQUATOR Centre 的研究人员开展了一项名为 GoodReports 随机试验（GRReaT）的研究。该研究成果发表在《BMC Medical Research Methodology》上，为医学研究报告领域带来了新的思考。
研究人员采用了一系列技术方法来开展这项研究。在研究设计上，进行了两组平行 1:1 随机试验。参与者为撰写健康相关研究文章初期的主要作者，涵盖多种研究设计类型。通过随机化分组，干预组收到包含报告指南项目、解释和示例链接的文章模板，对照组则收到报告指南推荐和一般性报告建议。研究过程中，使用 REDCap 创建数据收集表来评估主要结局 —— 报告完整性，由两位共同研究者独立评估并录入数据。同时，利用 Oxford’s JISC 在线调查工具收集基线和随访数据。
研究结果主要体现在以下几个方面：
- 招募情况：在 2021 年 6 月 8 日至 2022 年 12 月 31 日期间，共有 181 人完成同意书，130 人完成基线调查并被随机分组，但招募人数仅达到目标样本量的 63%。在提交完整手稿以供评估的 41 人中，有 4 人因各种原因被排除，最终 37 份手稿（干预组 18 份，对照组 19 份）纳入主要结局分析，这意味着高达 72% 的 dropout rate，远高于预期的 30%12。
- 主要结局分析：分析包括将部分报告项目视为未报告（原始分析）和视为已报告（敏感性分析）两种情况。在原始分析中，干预组手稿标题、方法和结果部分完全和部分报告项目的平均比例为 0.57（标准差 0.18），对照组为 0.50（标准差 0.17），两组平均差异为 0.069（95% CI -0.046 至 0.184；p=0.231 ）。在敏感性分析中，干预组平均比例为 0.75（标准差 0.15），对照组为 0.71（标准差 0.11），平均差异为 0.036（95% CI -0.127 至 0.055；p=0.423 ）。两种分析均显示两组报告完整性无显著差异34。
- 随访调查：向 37 名手稿被评估并收到反馈报告的参与者发送匿名随访调查，仅 19 人完成。干预组自我报告使用推荐报告指南的比例为 56%（10/18），对照组为 42%（8/19）。所有在提交手稿前收到反馈报告的受访者（18/19）均表示对手稿进行了修改，但由于完成调查人数较少，未进行统计分析5。
研究结论和讨论部分具有重要意义。研究发现，由于 dropout rate 高于预期，未达到招募目标，且两组差异无统计学意义，因此没有证据表明为作者提供包含报告指南项目的定制文章模板能提高报告完整性。不过，该研究也有诸多亮点。它在真实生活情境下开展，若样本量充足且 dropout rate 低，结果将更具普遍性。同时，证明了测试该干预措施在随机试验中的可行性，且 GoodReports 网站具备进一步扩展的潜力。但研究也存在局限性，如未招募到足够样本量、dropout rate 高、结局评估者可能存在分配线索、难以达成评估共识以及未测量反馈后的结果等。
总的来说，这项研究为医学研究报告领域敲响了警钟，揭示了当前在使用报告指南方面存在的重重障碍。要想提高健康研究报告的质量，需要投入更多努力和资源，让报告指南更易获取、更便于使用。同时，研究社区需要共同努力，推动系统性变革，从研究的构思、规划到报告和传播结果的各个阶段，所有利益相关者都应积极参与，为改善医学研究报告质量贡献力量。
