什么是好的系统综述方案？
可用的方案要有聚焦问题、明确纳入/排除标准，以及检索、筛选与合成方法。质量的检验是可操作：另一位审阅者应能按你的标准做出相近决策。
可编辑的工作流
从研究问题到可审阅的综述
每一步都保持可见，你可以随时调整范围或证据选择，重新生成。
- 1
输入研究主题并细化问题。
- 2
确认纳排标准与筛选意图。
- 3
按这些标准运行检索与筛选。
- 4
范围变化时随时回到方案修订。
适用场景
- 把模糊主题收成可回答的综述问题
- 写出筛选真正会用到的纳排标准
- 让方案决策与执行留在同一处
不能替代
- PROSPERO 注册或正式方案发表
- 完整 PRISMA-P 合规文档
本页上的产品事实
- 输入
- 主题
- 输出
- 在线标准
- 修订
- 同步
从宽泛起步，收成可回答的问题
筛选直接应用的纳排规则
方案变更传导到下游阶段
本页写明的边界
- 生成方案只是起点；正式综述仍需注册与治理。
- LitSynth 不产出 PRISMA-P 合规文档。
- 方案质量仍由研究者负责；AI 起草加速，不替你做决定。
证据决策始终可见
LitSynth 将 AI 视为审阅流程的辅助。你始终控制哪些论文进入证据集，哪些断言需要二次核实。
把宽主题收成聚焦综述问题。
写出驱动真实筛选决策的纳排标准。
修订方案后一致地重跑下游阶段。
导出描述“实际做了什么”的方法说明。
研究者常问的问题
能用于 PROSPERO 注册吗？
生成方案能帮你起草问题与标准，但 PROSPERO 注册与正式发表需要更多字段与治理。请把输出当作可继续打磨的工作草稿。
一定需要 PICO 吗？
临床问题用人群、干预、对照、结局来框定，会让检索与筛选更锋利。LitSynth 支持这样组织问题，也支持严格 PICO 不适用的范围综述与探索性综述。
筛选开始后改标准怎么办？
因为方案在在线工作流里，修订标准并重跑筛选能保持记录一致，而不是留下一份与实际操作不符的文档。