Paperguide 上线系统综述功能:按 PRISMA 规范,1~2 天生成综述初稿<span class="wtr-time-wrap after-title"><span class="wtr-time-number">7</span> min read</span>

Paperguide推出了可按照 PRISMA 规范流程生成系统综述的“Systematic Review”功能!

它的设计是,只要跟着界面操作就能生成初稿。
系统综述的撰写通常需要多位研究者花上数周才能完成,而借助 Paperguide,快的话 1~2 天就能搞定。
不只是撰写,想要静下心来梳理先行研究的脉络时,它同样非常有效。

也就是说,在做先行研究调查时,“想读的综述就自己做一份出来”。
本文将详细解说 Paperguide 的最新功能“Systematic Review”!
本文要点
让你能按照 PRISMA 规范流程完成系统综述的功能
- 按照 PRISMA 规范流程生成
- 制定研究方案
- 设置文献筛选条件
- 数据提取
- 跟着界面走就能完成
- 研究方案 — 设定研究问题、筛选标准与提取字段
- 文献检索 — 从研究数据库检索文献,或导入参考文献
- 标题与摘要筛选 — 依据纳入标准筛选标题和摘要
- 全文筛选 — 依据全文标准筛选全文,确定纳入文献
- 数据提取 — 从纳入文献中提取结构化数据到证据表
- 报告生成 — 基于整合后的发现生成带引用的综述初稿
- 可享 20% OFF 的优惠码“ ACADEMIA20 ”
- 每月约 $7.20 起
详情请见
官方网站:Paperguide(https://paperguide.ai/)
Paperguide Systematic Review 的要点
Paperguide Systematic Review 的要点

- 按照 PRISMA 规范流程生成
- 制定研究方案
- 设置文献筛选条件
- 数据提取
- 跟着界面走就能完成
Paperguide 的 Systematic Review 最大的特点在于,“只要跟着界面操作,就能按照 PRISMA 规范流程生成一份正式的系统综述”。
PRISMA 到底是什么?
PRISMA(Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses)是实施与报告系统综述、荟萃分析时的“报告指南”。
目的
通过统一规范研究者完成系统综述后应该报告什么、如何报告,来提高综述的透明度与可重复性。读者和审稿人也更容易判断“这份综述是否按照规范流程完成”。
主要组成部分
- PRISMA 清单
把论文中应当包含的项目(现行版 PRISMA 2020 共 27 项)列成清单,涵盖标题、摘要、引言、方法、结果、讨论等。可以逐项核对“检索式是如何报告的”“排除标准是否明确写出”等要点,不会遗漏。 - PRISMA 流程图
用图示呈现从文献检索到最终纳入文献数量的整个过程,把逐步筛选的流程可视化:数据库检索命中数、去重后、标题与摘要筛选后、全文精读后,直到最终纳入的数量。
只要跟着下面这样的界面依次输入和确认,就能完成。

完成后的报告示例如下 👇
以往需要多位研究者花费数周的工作,快的话 1~2 天就能结束。可以说,它就是能把工作效率提升到这种程度的工具。
可是我没打算写系统综述啊
想必也有人这么想。不过无论是否打算撰写系统综述,在下面这些情况下它都非常有用!
- 问题已经明确,但现有综述缺失或已过时
- 如果“想读的综述世上并不存在”,那么自己动手做就很合理。
- 已经决定要在该领域深耕
- 值得投入 1~2 天。
- 想把申请书的研究背景写扎实
- 打好的底子可以直接沿用,也能体现覆盖的全面性。
反过来说,如果只是想大致了解,Paperguide 的文献综述功能就已经能给出足够全面的检索结果。
先来看看生成的报告

究竟会生成什么样的报告呢……
报告由以下部分构成。
- 标题与结论摘要:在报告开头用几行说明“最终结果如何”
- 摘要:全文的概要
- 方法:检索了哪些数据库、如何检索。实际使用的检索式也会原样列出
- PRISMA 流程图:找到多少篇、排除多少篇、最终纳入多少篇的流程图
- 纳入标准:把纳入与排除文献的条件,分成标题摘要阶段和全文阶段分别列出
- 数据提取项目:从每篇文献中提取了哪些内容(研究设计、样本量、国家、方法、结果数值等)
- 纳入文献一览表:把纳入的文献按上述项目每篇 1 行整理成表格。这是篇幅最长的部分
- 研究发现:把发现的内容按主题分类解说,每句话末尾都附有出处
- 结论:整体总结,以及今后需要什么样的研究
- 参考文献列表:APA 格式,附 DOI 链接

下面来看实际的报告。
实际的报告
开头部分 👇

PRISMA 流程图 👇

筛选时使用的纳入标准 👇

被 Systematic Review 选中的各项研究概要 👇

主要结局指标 👇

结论 👇

参考文献 👇

用视频看报告全文 👇
如今已经到了只要跟着界面操作,就能完成这样一份报告的时代
※当然,生成的只是初稿,并不能直接投稿。
Systematic Review 的流程
下面简单介绍 Systematic Review 的各个步骤。

只需跟着界面依次输入和做出选择
一共 6 个步骤 👇

设定研究问题、筛选标准与提取字段
从研究数据库检索文献,或导入参考文献
依据纳入标准筛选标题和摘要
依据全文标准进行筛选,确定纳入文献
从纳入文献中提取结构化数据到证据表
基于整合后的发现生成带引用的综述初稿
按照界面依次操作下去,就能一直走到报告完成!

Paperguide 还可以把默认语言设置成自己的语言,这一点也很贴心
首先要仔细地制定研究方案。
跟着界面依次填写吧。

Paperguide 的 Systematic Review 在制定研究方案这一步下了不少功夫,让它更有效率。

首先输入研究问题和补充背景。
这里是关键,请花时间打磨。
研究方案与其自己一个字一个字敲,不如先用通用 AI 整理成文更方便。

我喜欢用语音输入,把想综述的内容和条件对着 AI 一口气说出来,再让它整理成提示词
AI 会给出下面这些草稿,然后在此基础上修改。
- 纳入标准(哪些文献纳入、哪些排除)
- 提取项目(从每篇文献中提取什么)

内容会自动填入,你要做的是确认和修改。
标准的排列顺序是有讲究的。
系统会从上往下依次判定,第一个不符合的标准会被记录为“排除理由”。
把“研究人群”放在最上面,排除理由就会优先记为“研究人群”。

顺序可以拖动调整!
就这样,在综述正式开始之前就能把设置打磨到位!
从研究数据库检索文献,或者导入参考文献。
【要点】
- 可从 Zotero、Mendeley、Paperguide 文献库导入
- 开放获取的 PDF 自动获取,付费文献通过所属机构的代理访问
- 自动去重

系统会根据你刚才输入的研究问题自动挑选文献。
其他需要的文献,就从自己的文献库导入吧!
它会自动去除重复,整理成 1 个合集。
【要点】
筛选分为“标题与摘要”和“全文”2 个阶段
- 标题与摘要筛选
- 全文筛选
在系统综述中,先用标题和摘要粗筛,再只对留下来的文献读全文做判定,这样的 2 个阶段是标准做法。

PRISMA 流程图也是以这 2 个阶段为前提设计的。
Paperguide 从一开始就把它们拆成了独立的步骤,所以只要跟着界面的流程走,就自然成为符合 PRISMA 规范的操作。
首先是标题与摘要筛选。
系统会依据制定研究方案时设置的标准进行筛选。

结果 👇


【要点】
“标题与摘要”和“全文”的筛选,判定所依据的标准是不同的
摘要里没写、但读了全文才知道的内容,比如样本量的细节、统计方法、对照组的设置等,只有在全文筛选阶段才能判定。因此在设计上,除了纳入标准之外还另设了“全文标准”。

而排除理由最为重要的,正是这个阶段。
对于在全文筛选中被排除的文献,系统会明确写出为什么被排除。

从纳入文献中提取结构化数据到证据表。

提取项目在第 1 步的研究方案里已经定好,所以这一步只要执行就行。
- 文献信息(作者、出版年、国家、期刊)
- 研究设计
- 研究人群特征(样本量、年龄、性别、诊断标准等)
- 干预
- 对照
- 结局指标(定义、测量方法、测量时点)
- 效应量(均值与 SD、比值比、风险比等)
- 置信区间与离散度指标(SD/SE/95% CI 等)
等等
点击提取句旁边的编号,就能跳转到原文对应的位置。

确认完所有 PDF 的提取内容后,点击批准按钮。
接着几分钟内报告就完成了
由独立评审员执行(即将上线)

这里补充介绍一个今后计划新增的功能
PRISMA 2020 中,为了降低偏倚,有几个环节建议或要求由多位(通常 2 名以上)独立评审员来完成。Paperguide 也计划推出在以下步骤中支持独立评审员的机制。
文献筛选(标题与摘要,以及全文)
- 2 名评审员在互相看不到对方判定的情况下,独立地对同一份文献列表做判定。一致就确定,不一致则协商,仍无法解决时由第 3 位评审员裁定
数据提取
- 2 名评审员独立地从同一批文献中提取数据。将结果进行比对,若有不一致则协商,或由第 3 位评审员解决

目前框架已经搭好
步骤上方有“综述设置”(角色管理)和“成员”(邀请协作者)。
“多人独立筛选”模式,预计就是从这里邀请他人来使用。

看起来是通过下拉菜单来选择以下项目分别由谁执行。

※预计将在 Evidence 方案中提供
Paperguide 的价格方案
最后再来梳理一下 Paperguide 的费用。
Paperguide 提供 4 个付费方案。
- Free 套餐
- Plus 套餐
- 使用促销码后,价格低至每月 $7.20
- Pro 套餐
- 使用促销码后,价格低至每月 $23.20
- Evidence 套餐
- 使用促销码后,价格低至每月 $55.20
Paperguide 各价格方案的差异
如果要使用系统综述功能,只能选择付费方案。

我觉得先从 Plus 方案开始就可以了
如果觉得 AI 额度或可筛选的文献数量不够用,可以考虑 Pro 方案及以上。
另外,如果要正式撰写 Systematic Review,符合 PRISMA 规范的 2 人筛选(即将上线)预计仅在 Evidence 方案中提供。
| Free 套餐 | Plus 套餐 | Pro 套餐 | Evidence 套餐 | |
|---|---|---|---|---|
| 价格 | — | $7.20/月 起 | $23.20/月 起 | $55.20/月 起 |
| AI 额度 | 2,000/月 | 12,500/月 | 50,000/月 | 150,000/月 |
| 系统综述 | × | ○最多 1,000 篇 | ○最多 5,000 篇 | |
| AI 文献检索 | △有次数限制 | ○无限制 | ||
| 文献管理 | △有限制 | ○无限制 | ||
| 数据提取 | △最多 5 列·10 篇 | ○最多 50 列·100 篇 | ||
| 协作与团队管理 | × | ○ | ||
| 图表提取 | × | ○即将推出 | ||
| PRISMA 双人筛选 | × | ○即将推出 | ||
最后更新:2026年8月
付费方案的价格
可以选择年付或月付。同时也列出了面向学术用户的价格。
| 套餐 | 价格 | 月费(折扣前 → 折扣后) | 优惠码 |
|---|---|---|---|
| Plus 套餐 | 企业 | $17/月→$13.60/月 | ACADEMIA20 (20% OFF) |
| 学术 | $9/月→$7.20/月 | ||
| Pro 套餐 | 企业 | $39/月→$31.20/月 | |
| 学术 | $29/月→$23.20/月 | ||
| Evidence 套餐 | 企业 | $119/月→$95.20/月 | |
| 学术 | $69/月→$55.20/月 | ||
| Plus 套餐 | 企业 | $29/月→$23.20/月 | ACADEMIA20 (20% OFF) |
| 学术 | $15/月→$12/月 | ||
| Pro 套餐 | 企业 | $69/月→$55.20/月 | |
| 学术 | $49/月→$39.20/月 | ||
| Evidence 套餐 | 企业 | $199/月→$159.20/月 | |
| 学术 | $99/月→$79.20/月 |
查看注意事项(5)
- 显示金额为美元,按每个席位计算。
- “原价”为官网标示价格,折扣价为使用优惠码后的金额。
- 年付套餐以折合每月的金额显示。
- Enterprise 套餐的折扣(10 席以上·30~40%)需经由本站转介后提供。
- “学术”价格是在官网价格页面选择 “Academic” 后显示的价格。
具体价格请以官网信息为准。
最后更新:2026年8月
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支付完成后,付费方案的功能会立即开通。
Paperguide Systematic Review 做不到的事

这里生成的报告是初稿,并不能直接投稿。
下面也整理 3 点 Paperguide Systematic Review 目前做不到的事。
• 偏倚风险评估(如 RoB 2)
… 这一项即将上线
• GRADE(证据整体的分级)
… 尚不支持
• 荟萃分析的统计分析
… 需把证据表导出为 CSV,再用 R 或 RevMan 完成
Paperguide 能替你承担的是检索、筛选、提取和文稿整理。再往后就是你自己的工作了。
Paperguide“Systematic Review”总结
本文要点
让你能按照 PRISMA 规范流程完成系统综述的功能
- 按照 PRISMA 规范流程生成
- 制定研究方案
- 设置文献筛选条件
- 数据提取
- 跟着界面走就能完成
- 研究方案 — 设定研究问题、筛选标准与提取字段
- 文献检索 — 从研究数据库检索文献,或导入参考文献
- 标题与摘要筛选 — 依据纳入标准筛选标题和摘要
- 全文筛选 — 依据全文标准筛选全文,确定纳入文献
- 数据提取 — 从纳入文献中提取结构化数据到证据表
- 报告生成 — 基于整合后的发现生成带引用的综述初稿
- 可享 20% OFF 的优惠码“ ACADEMIA20 ”
- 每月约 $7.20 起
作为研究一体化工具,Paperguide 又更进了一步。

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从免费方案就可以开始使用。
详情请见
官方网站:Paperguide(https://paperguide.ai/)

