临床工作中，我们经常会遇到各种问题。
当我们想用循证的方法去寻找答案时，第一步并不是马上打开数据库。
核心思考
先把来自临床的问题，转化成一个清楚、具体、可检索、可回答的循证问题。
结构化的循证问题，不仅帮助我们明确“到底要找什么”，也会影响后续纳入排除标准的制定和文献检索。
PICO 是最常见的问题构建框架之一，但护理研究的问题类型很多，并不是所有问题都适合套用 PICO。
不同类型的循证问题，应该怎么构建？
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［ 文献范例 ］
《运动干预对帕金森病冻结步态效果的Meta分析》（中国康复理论与实践, 2025）
从这个例子可以看到，PICO / PICOS 就是把干预效果问题拆成：研究谁、做什么、和什么比、看什么结果，以及需要时进一步限定纳入哪类研究设计
［ 文献范例 ］
《妊娠期高血压疾病危险因素的最佳证据总结》（广西医学, 2024）
PEO 常用于病因或风险因素问题，关注暴露或风险因素与结局之间的关联。
如果你想问的是“哪些因素与某个结局有关？”，PEO 通常更合适。
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要素拆解 ｜ 探究心理与情境
I (Interest)：感兴趣的现象 (Phenomenon of Interest)［ 文献范例 ］
《癌症患者及家属参与预立医疗照护计划体验质性研究的Meta整合》（中华护理杂志, 2020）
PICo 常用于质性研究系统评价，适合体验、感受、观点、态度和经历等问题。
这里的 I 不是 Intervention，而是 Phenomenon of Interest（感兴趣的现象）。它关注的不是“有没有效果”，而是研究对象如何体验、理解或经历某种现象。
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［ 文献范例 ］
《儿童缓和医疗公众科普实践的范围综述》（军事护理, 2025）
PCC 常用于范围综述，用来界定研究人群、核心概念和研究情境。
需要注意，PCC 不是为了机械凑齐三个要素，具体应根据综述目的和研究问题来确定。
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［ 文献范例 ］
《前列腺癌根治术后尿失禁风险预测模型的系统评价与meta分析》（海军军医大学学报, 2025）
预测模型研究不仅要明确“预测谁、预测什么”，还要考虑预测时间和模型准备在哪种场景使用。
对于预后预测模型，还需要明确预测起点和预测时间窗。Cochrane 现行预测模型系统评价方法学采用 PICOTS 来构建这类综述问题。
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要素拆解 ｜ 证据落地的关键支柱
P (Professional)：应用证据的专业人员T (Type of evidence)：证据类型［ 文献范例 ］
《PICC相关血流感染风险评估的最佳证据总结》（中华医院感染学杂志, 2026）
PIPOST 主要用于证据应用阶段，进一步明确目标人群、干预、专业人员、结局、应用场景和需要检索的证据类型。
与 PICO 相比，PIPOST 增加了专业人员、应用场景和证据类型等要素，更适合回答“谁在什么场景下，用什么证据解决什么问题”。
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这些框架看起来只是几个字母，但真正要记住的，不是缩写本身。
问题结构清楚了，后面的纳入排除标准和文献检索，才真正有了起点。
参考文献：
[1] 朱政, 胡雁, 邢唯杰, 等. 不同类型循证问题的构成[J]. 护士进修杂志, 2017, 32(21): 1991-1994. DOI:10.16821/j.cnki.hsjx.2017.21.025
[2] Joanna Briggs Institute. JBI Manual for Evidence Synthesis[EB/OL]. https://jbi-global.atlassian.net/wiki/spaces/MANUAL, 2025-2026.
[3] Cochrane. Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Prognosis Research and Prediction Models: Chapter 5. Formulating the review question using the PICOTS framework[EB/OL]. 2026.
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