Devo registrarmi su PROSPERO prima di iniziare la ricerca?

Sì — la registrazione PROSPERO deve essere completata PRIMA di avviare le ricerche nei database. La registrazione retrospettiva non è accettata.

L'IA ha detto che la meta-analisi 'non è raccomandata'. Cosa faccio?

Significa che gli studi previsti sono probabilmente troppo eterogenei per essere combinati. Segui le linee guida SWiM per la sintesi narrativa. Non forzare una meta-analisi con design incompatibili.

Ho davvero bisogno di un bibliotecario medico?

Fortemente raccomandato. I bibliotecari medici sono specialisti nella costruzione di strategie di ricerca. Una strategia mal costruita può perdere studi critici.

Quanti studi servono per una meta-analisi?

Nessun minimo fisso, ma almeno 3-5 consigliati. Con meno di 5 studi, la sintesi narrativa è generalmente preferibile.

Devo includere la letteratura grigia?

Sì — ometterla introduce bias di pubblicazione. Includi ClinicalTrials.gov, WHO ICTRP e atti di conferenze. Conduci un'analisi di sensibilità escludendola.

Quanto è affidabile l'output dell'AI? Devo verificare tutto prima di utilizzarlo?

Sì — verifica sempre prima di usare. I modelli AI possono generare citazioni, statistiche o affermazioni metodologiche plausibili ma errate ("allucinazioni"). Questo prompt include regole che istruiscono l'AI a contrassegnare i riferimenti incerti come [needs verification] o [not verified via PubMed], ma l'AI non contrassegna sempre tutte le affermazioni incerte. Prima di citare qualsiasi articolo menzionato dall'AI: (1) cerca su PubMed per confermare che esiste; (2) leggi l'abstract per verificare; (3) non citare mai un articolo che non hai esaminato personalmente. Tratta l'output dell'AI come punto di partenza, non risposta definitiva.

Pianificatore di revisione sistematica e meta-analisi -- medPrompt

Guida d'uso

Inserisci la domanda PICO e l'ambito della revisione.
Fai clic su AI Run e riceverai direttamente nella chat un protocollo completo di revisione sistematica.
Esamina ogni componente e chiedi, se necessario, affinamenti alla strategia di ricerca, ai criteri di inclusione o agli strumenti per il rischio di bias.

Assistente di Ricerca Medica

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Cosa fa questo strumento

Un generatore di protocolli per revisioni sistematiche e meta-analisi pronto per PROSPERO, progettato per i ricercatori clinici. Fornisca la sua domanda di ricerca, gli elementi PICO, i tipi di studio, i database e se è prevista una meta-analisi — l'IA genera un protocollo completo e pronto per la sottomissione che copre la formalizzazione PICO/PICOS, la costruzione di stringhe di ricerca per ogni database, la tabella dei criteri di inclusione/esclusione, il piano del diagramma di flusso PRISMA, la selezione dello strumento di valutazione del rischio di bias e la verifica preliminare dell'eterogeneità.

Componenti del protocollo

Il protocollo generato copre tutte le sezioni richieste per la registrazione PROSPERO e la maggior parte delle riviste: domanda PICO/PICOS strutturata, stringhe di ricerca booleane ottimizzate per PubMed/MEDLINE, Embase e CENTRAL, tabella completa dei criteri di inclusione/esclusione con giustificazione, piano del diagramma di flusso conforme a PRISMA 2020, selezione dello strumento di rischio di bias appropriato (RoB 2 per RCT, ROBINS-I per studi non randomizzati, QUADAS-2 per studi diagnostici, Newcastle-Ottawa per studi osservazionali, SYRCLE per studi animali) e modulo di estrazione dati predefinito.

Valutazione della fattibilità della meta-analisi

Prima di impegnarsi in una sintesi quantitativa, l'IA valuta se gli studi pianificati sono sufficientemente simili per la sintesi statistica. Verifiche chiave: eterogeneità clinica, eterogeneità metodologica, eterogeneità statistica (range I² previsto). In caso di alta eterogeneità, l'IA raccomanda una sintesi narrativa secondo le linee guida SWiM.

Guida alla selezione dello strumento di rischio di bias

Scegliere lo strumento sbagliato è un errore comune che i revisori segnalano immediatamente. L'IA seleziona in base al tipo di studio: RoB 2 per RCT paralleli e crossover; ROBINS-I per studi comparativi non randomizzati; QUADAS-2 per accuratezza diagnostica; Newcastle-Ottawa per coorti e caso-controllo; SYRCLE per studi animali.

Guardia della portata

Una portata troppo ampia è una delle ragioni più comuni per cui le revisioni sistematiche non vengono mai completate o vengono rifiutate. L'IA controlla i segnali di espansione della portata e fornisce raccomandazioni specifiche e attuabili prima che si investa settimane di lavoro.

Limitazioni e raccomandazioni

L'IA genera un modello di protocollo basato sugli input; non esegue ricerche nelle banche dati né il recupero degli articoli. Per revisioni complesse o ad alto impatto, si raccomanda vivamente il coinvolgimento di un bibliotecario medico per la revisione tra pari della strategia di ricerca e un secondo screener indipendente per la selezione degli studi.

FAQ