论文 A 报告有益效果,论文 B 没有发现明确差异。很容易写成“现有研究结论不一致”,可它们也许根本没在回答同一个问题。
先把两项结果放到同一坐标里,再判断是否冲突。
对齐每项结果背后的问题
比较研究人群、干预或暴露、对照、结果指标和时间点,再加入研究设计、样本量、测量和分析。
短期实验室任务与一年现场研究估计的不是同一种效果;自我报告幸福感和临床症状即使都被称作“心理健康”,也不等价。
比较估计值,不要只看显著与否
一个“显著”、一个“不显著”,不能证明两项发现不同。要看效果方向、大小和不确定性。两项估计可能非常接近,只是其中一篇置信区间更宽。
在声称亚组差异前,检查是否存在正式交互或异质性检验。一篇没有找到证据,不自动等于发现了相反效果。
找出差异来自哪里
可以归为:
- 人群或场景
- 干预剂量或实施方式
- 结果定义
- 随访时间
- 研究设计或偏倚
- 统计精度
- 真正的理论冲突
于是综合可以写成:“短期、有人监督的研究出现收益,而长期无监督场景没有发现明确效果。”它比“结果很混乱”更有信息。
在 WisPaper 中对齐两篇论文
把两篇论文和接近的后续研究存进 My Library,通过 Library QA 提取对齐字段和准确数值,再到 WisPaper Search 寻找综述或直接检验疑似调节因素的研究。
最终判断前仍要回到原始表格。AI 比较适合暴露候选解释,论文报告的数据才决定解释是否成立。
常见问题
不一定。要比较效果估计和不确定性,或者查看对差异的直接检验。




