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AIEE

文件的回顧

Table of contents

  1. 文件的回顧
    1. Table of contents
    2. 背景
    3. PRISM
      1. PRISMA 的概述
      2. PRISMA 的優點
      3. PRISMA 的局限性
      4. PRISMA 的應用
      5. 結論

背景

  • The Prompt Report: A Systematic Survey of Prompting TechniquesSander Schulhoff2024
  • 產生人工智慧 (GenAI) 系統越來越多地部署在工業和研究環境的各個部分，開發人員和最終用戶透過使用提示或提示工程與這些系統進行互動。
  • 雖然提示是一個廣泛且經過深入研究的概念，但由於該領域的新生，存在著相互衝突的術語和對提示的構成的本體論理解很差。
  • 本文透過對提示技術進行分類並分析其使用，建立了對提示的結構化理解。
  • 我們提供了 33 個詞彙術語的綜合詞彙、58 種純文字提示技術的分類以及 40 種其他模式的技術。
  • 我們進一步對自然語言前綴提示的整個文獻進行了薈萃分析（meta-analysis）。

PRISM

  • PRISMA ** (系統性綜述與統合分析的偏好報告項目)** 是一套廣泛使用的指南，旨在提升系統性綜述（systematic reviews）和統合分析（meta-analyses）的報告質量。
  • PRISMA 最早於 2009 年推出，並於 2020 年進行更新（PRISMA 2020），提供了一份檢查清單和流程圖，幫助作者透明地報告為何及如何進行系統性綜述，以及得到的結果。以下是對 PRISMA 的簡介：

PRISMA 的概述

  1. 目的與目標：
    • PRISMA 的主要目的是通過提供標準化框架來幫助研究人員撰寫系統性綜述和統合分析。
    • 它增強了綜述的清晰度、透明度和重現性，從而支持基於證據的決策，特別是在醫療保健及其他領域。
  2. 主要組成部分：
    • PRISMA 檢查清單：這是一份包含 27 個項目的清單，涵蓋標題、摘要、引言、方法、結果、討論和資助等重要方面。每個項目確保包含必要的信息，有助於標準化報告。
    • PRISMA 流程圖：一個四階段流程圖（識別、篩選、合格、納入），用於記錄在綜述過程中被識別、納入和排除的研究數量，促進對研究選擇或排除的透明性。
  3. PRISMA 2020 的更新：
    • 2020 年的更新反映了系統性綜述方法學的進展，主要更新包括：
      • 擴展的檢查清單：檢查清單現在包括了新項目和修改，以反映當前的最佳實踐，例如數據庫檢索的詳細信息、數據管理和偏倚風險的評估。
      • 改進的流程圖：適應於更複雜的檢索，包括涉及灰色文獻的情況。
      • 針對新型綜述的指導：擴展為不僅適用於傳統系統性綜述，也涵蓋範圍綜述（scoping reviews）、定性證據綜述（qualitative evidence syntheses）等新興綜述類型。
      • 技術適應：建議使用自動化工具進行數據提取和偏倚評估，並在數字時代中管理系統性綜述。

PRISMA 的優點

  1. 標準化和透明化：
    • 通過提供統一的報告標準，PRISMA 有助於減少系統性綜述和統合分析中的偏倚，確保研究結果的穩健性和可重現性。
  2. 廣泛適用性：
    • PRISMA 適用於醫學以外的多個領域，包括心理學、教育學、社會科學，甚至非醫學科學研究。
  3. 用戶友好的資源：
    • PRISMA 提供了詳細的指導，包括解釋和說明文件，幫助用戶詳細理解每個檢查項目。這種以用戶為中心的方法增強了可用性。
  4. 促進全面報告：
    • 指南鼓勵作者全面報告綜述過程的各個方面，包括檢索策略、研究選擇標準和數據合成方法。這有助於讀者評估綜述結果的有效性和可靠性。

PRISMA 的局限性

  1. 對初學者的複雜性：
    • 雖然 PRISMA 旨在標準化報告，但其全面性對初學者來說可能顯得繁瑣。理解和實施所有檢查清單項目可能需要相當的努力和專業知識。
  2. 並非所有期刊均要求使用：
    • 並非所有期刊都要求遵循 PRISMA，這可能導致已發表的系統性綜述中報告質量的不一致。
  3. 方法學的不斷演進：
    • 系統性綜述的方法學不斷演變，雖然 PRISMA 2020 進行了重大更新，但仍需進一步更新，以應對該領域中的新挑戰和工具，如基於機器學習的文獻篩選。
  4. 對某些綜述類型的非特定性：
    • 雖然 PRISMA 2020 包含了其他類型綜述的擴展指導，但主要設計還是針對系統性綜述和統合分析。它可能無法完全滿足其他綜述類型的需求，如快速綜述或綜合性綜述。

PRISMA 的應用

  1. 醫療保健領域：
    • PRISMA 廣泛應用於醫療保健領域，用於進行系統性綜述和統合分析，這些綜述和分析為臨床指南和醫療政策提供依據。
  2. 學術研究：
    • 學術研究者使用 PRISMA 綜合現有研究，識別文獻中的空白，並開發新的研究問題或假設。
  3. 政策制定與指南制定：
    • 政策制定者使用按 PRISMA 指導撰寫的系統性綜述，基於全面和無偏倚的證據做出決策。
  4. 教育：
    • PRISMA 用於研究教育，教導學生有關系統性綜述的方法學及透明和可重現的研究實踐的重要性。

結論

PRISMA 是進行系統性綜述和統合分析的重要工具。它顯著提升了報告的質量和透明度，這對於跨多個領域的證據基礎實踐至關重要。儘管在應用上有些挑戰，特別是對初學者來說，其全面性和詳細指導使其成為研究社群不可或缺的資源。隨著系統性綜述方法學和技術的持續發展，PRISMA 的持續更新將是保持其相關性和實用性的關鍵。

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