Sollte ich mich vor Beginn meiner Suche bei PROSPERO registrieren?

Ja — die PROSPERO-Registrierung muss VOR Beginn der Datenbanksuchen abgeschlossen sein. Retrospektive Registrierung (nach abgeschlossenen Suchen) wird nicht akzeptiert.

Die KI empfahl Meta-Analyse "nicht". Was tue ich?

Dies bedeutet, dass die geplanten Studien wahrscheinlich zu heterogen sind für eine statistische Zusammenfassung. Folgen Sie den SWiM-Leitlinien für narrative Synthese. Erzwingen Sie keine Meta-Analyse bei inkompatiblen Studiendesigns.

Brauche ich wirklich einen Medizinbibliothekar?

Dringend empfohlen. Medizinbibliothekare sind Spezialisten für Datenbanksuchen. Eine schlecht konstruierte Suchstrategie kann kritische Studien übersehen — der häufigste Ablehnungsgrund für systematische Reviews.

Wie viele Studien brauche ich für eine Meta-Analyse?

Kein festes Minimum, aber mindestens 3–5 empfohlen. Unter 5 Studien ist narrative Synthese meist vorzuziehen, da Konfidenzintervalle sehr breit werden.

Soll ich graue Literatur einschließen?

Ja — das Weglassen führt zu Publikationsbias. Schließen Sie ClinicalTrials.gov, WHO ICTRP und Konferenzberichte ein. Führen Sie eine Sensitivitätsanalyse ohne graue Literatur durch.

Wie zuverlässig ist die KI-Ausgabe? Muss ich alles vor der Nutzung verifizieren?

Ja — überprüfen Sie immer vor der Nutzung. KI-Modelle können plausibel klingende, aber falsche Zitate, Statistiken oder methodische Behauptungen erzeugen (bekannt als "Halluzinationen"). Dieser Prompt enthält Regeln, die die KI anweisen, unsichere Referenzen als [needs verification] oder [not verified via PubMed] zu markieren, aber die KI markiert nicht immer alle unsicheren Behauptungen. Bevor Sie eine von der KI genannte Quelle zitieren: (1) Suchen Sie auf PubMed, ob sie existiert und die Details korrekt sind; (2) lesen Sie das Abstract; (3) zitieren Sie niemals eine Quelle, die Sie nicht persönlich geprüft haben. Behandeln Sie die KI-Ausgabe als Ausgangspunkt, nicht als endgültige Antwort.

Systematisches Review & Meta-Analyse Planer -- medPrompt

Nutzungsleitfaden

Geben Sie Ihre PICO-Frage und den Umfang des Reviews ein.
Klicken Sie auf AI Run und erhalten Sie direkt im Chat ein vollstandiges Protokoll fur das systematische Review.
Prufen Sie jede Komponente und verlangen Sie bei Bedarf Verfeinerungen der Suchstrategie, Einschlusskriterien oder Risk-of-Bias-Tools.

Medizinischer Forschungsassistent

Variablen ausfüllen und direkt mit KI ausführen

Wiki

Was dieses Tool tut

Ein PROSPERO-fähiger Protokollgenerator für systematische Reviews und Meta-Analysen in der klinischen Forschung. Geben Sie Ihre Forschungsfrage, PICO-Elemente, Studientypen, Datenbanken und den Meta-Analyse-Plan ein — die KI erstellt ein vollständiges, einreichungsreifes Protokoll mit PICO/PICOS-Formalisierung, datenbankspezifischen Suchstrings, Einschluss-/Ausschlusskriterien-Tabelle, PRISMA-Flussplan, Auswahl des Risk-of-Bias-Tools und Heterogenitäts-Vorabcheck.

Bestandteile des Protokolls

Das generierte Protokoll deckt alle für die PROSPERO-Registrierung und die meisten Zeitschriften-Einreichungen erforderlichen Abschnitte ab: eine strukturierte PICO/PICOS-Frage, für PubMed/MEDLINE, Embase und CENTRAL optimierte Boolesche Suchstrings, eine vollständige Einschluss-/Ausschluss-Kriterientabelle mit Begründung, einen PRISMA 2020-konformen Flussdiagrammplan, Auswahl des geeigneten Risk-of-Bias-Tools (RoB 2 für RCTs, ROBINS-I für nicht-randomisierte Studien, QUADAS-2 für Diagnostikstudien, Newcastle-Ottawa für Beobachtungsstudien, SYRCLE für Tierstudien) sowie ein vorab definiertes Datenextraktionsformular.

Machbarkeitsbewertung für die Meta-Analyse

Vor der Entscheidung für eine quantitative Synthese prüft die KI, ob die geplanten Studien ausreichend ähnlich sind, um statistisch gepoolt zu werden. Wichtige Prüfpunkte: klinische Heterogenität (überschneiden sich Populationen, Interventionen und Endpunkte ausreichend?), methodologische Heterogenität (sind die Studiendesigns kompatibel?), statistische Heterogenität (erwarteter I²-Bereich). Bei hoher Heterogenität empfiehlt die KI eine narrative Synthese nach den SWiM-Leitlinien.

Auswahl des Risk-of-Bias-Tools

Die Wahl des falschen Tools ist ein häufiger Fehler, den Gutachter sofort beanstanden. Die KI wählt nach Studientyp: RoB 2 für parallele und Crossover-RCTs; ROBINS-I für nicht-randomisierte Vergleichsstudien; QUADAS-2 für diagnostische Genauigkeitsstudien; Newcastle-Ottawa-Skala für Kohorten- und Fall-Kontroll-Studien; SYRCLE für tierexperimentelle Studien.

Scope Guard

Zu breite Forschungsbereiche sind einer der häufigsten Gründe dafür, dass systematische Reviews nie abgeschlossen oder abgelehnt werden. Die KI prüft Ihr Protokoll auf Scope-Creep-Signale und gibt konkrete Empfehlungen, bevor Sie in die vollständige Suche investieren.

Einschränkungen und Empfehlungen

Die KI generiert ein Protokolltemplate — sie führt keine tatsächlichen Datenbanksuchen durch. Bei komplexen oder hochrangigen Reviews werden die Beteiligung eines medizinischen Bibliothekars für das Peer-Review der Suchstrategie und ein zweiter unabhängiger Screener dringend empfohlen, um Cochrane- und PRISMA-Standards zu erfüllen.

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