动物实验作为连接基础研究与临床应用的关键环节，其研究质量与转化效率至关重要。近年来，尽管动物 实验在操作规程与伦理规范上已取得长足的进步，但其结局评价指标体系的标准化制定却相对滞后，具体表现为同 类研究间评价指标选择的高度异质性、实验方法学报告的不完整和结果解读标准的差异，这已成为制约生物医学研 究质量与证据整合的关键瓶颈，严重削弱了研究结果的可比性与证据综合。为解决此问题，本文系统性地引入临床研究领域的成熟方法学工具——核心指标集（core outcome set， COS），深入探讨了COS在动物实验领域的构建策略与应用潜力。 鉴于动物实验的高度多样性，COS的构建应采取 “聚焦关键领域、 分步试点、逐步推广”的策略，优先为研究体量大、转化需求迫切且拥有公认模型的特定疾病领域研制专属的COS。
本文详细阐述了一套包含“系统文献检索、方法学审评、专家共识”的多源整合构建路径，并探讨了借助AI技术提升构建效率的可行性。 构建与推广针对特定动物实验领域的COS，并非旨在限制科学探索，而是倡导形成 “核心指标+推荐指标+探索性指标”的分层级评价新范式，这不仅能通过规范化手段提升研究质量、 践行 “3R”原则，更能加速高质量证据的累积，为高级别证据体系提供坚实基础，从而促进基础研究成果向临床实践的高效转化，为相关学科的科学发展提供关键的方法学支撑。
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