Îmbunătățirea termenului de căutare se face în timp ce efectuați o căutare de încercare și căutați un alt termen relevant în cadrul fiecărui concept din hârtiile recuperate. Pentru a căuta un studiu clinic, putem folosi acești descriptori în PubMed: „studiu clinic” SAU „studii clinice ca subiect” SAU „studiu clinic”. După câteva runde de studiu și rafinarea termenului de căutare, formulăm termenul final de căutare pentru PubMed după cum urmează: (ebola SAU virusul ebola SAU boala virusului ebola SAU EVD) ȘI (vaccin SAU vaccinare SAU vaccinată SAU imunizare) ȘI („studiu clinic” SAU „studii clinice ca subiect” SAU „studiu clinic”). Deoarece studiul pentru acest subiect este limitat, nu includem termenul de rezultat (siguranță și imunogenitate) în termenul de căutare pentru a capta mai multe studii.

Căutați în baze de date, importați toate rezultatele într-o bibliotecă și exportați într-o foaie excel

Conform liniilor directoare AMSTAR, cel puțin două baze de date trebuie căutate în SR / MA, dar pe măsură ce creșteți numărul de baze de date căutate, obțineți un randament ridicat și rezultate mai precise și mai cuprinzătoare. Ordonarea bazelor de date depinde în principal de întrebările de revizuire; aflându-vă într-un studiu al studiilor clinice, vă veți baza mai ales pe Cochrane, mRCT sau pe platforma de înregistrare a studiilor clinice internaționale (ICTRP). Aici, vă propunem 12 baze de date (PubMed, Scopus, Web of Science, EMBASE, GHL, VHL, Cochrane, Google Scholar, Clinical trials.gov, mRCTs, POPLINE și SIGLE), care ajută la acoperirea aproape tuturor articolelor publicate în medicina tropicală și alte domenii legate de sănătate. Printre aceste baze de date, POPLINE se concentrează pe sănătatea reproducerii. Cercetătorii ar trebui să ia în considerare alegerea bazei de date relevante în funcție de subiectul cercetării. Unele baze de date nu acceptă utilizarea booleană sau a citatelor; în caz contrar, există unele baze de date care au un mod special de căutare. Prin urmare, trebuie să modificăm termenii de căutare inițiali pentru fiecare bază de date pentru a obține rezultate apreciate; prin urmare, ghidurile de manipulare pentru fiecare căutare în baza de date online sunt prezentate în fișierul suplimentar 5: Tabelul S2. Strategia de căutare detaliată pentru fiecare bază de date se găsește în fișierul suplimentar 5: Tabelul S3. Termenul de căutare pe care l-am creat în PubMed necesită personalizare pe baza unei caracteristici specifice a bazei de date. Un exemplu pentru căutarea avansată Google Scholar pentru subiectul nostru este următorul:

1. Cu toate cuvintele: virusul Ebola

   Cu cel puțin unul dintre cuvintele: vaccin vaccination vaccinated immunization

   Unde apar cuvintele mele: în titlul articolului

2. Cu toate cuvintele: EVD

   Cu cel puțin unul dintre cuvintele: vaccinare vaccinare imunizare vaccinată

   Unde apar cuvintele mele: în titlul articolului

În cele din urmă, toate înregistrările sunt colectate într-o singură bibliotecă Endnote pentru a șterge duplicatele și apoi pentru a le exporta într-o foaie Excel. Este obligatorie utilizarea funcției de eliminare a duplicării cu două opțiuni. Toate referințele care au (1) același titlu și autor și publicate în același an și (2) același titlu și autor și publicate în același jurnal vor fi șterse. Referințele rămase după acest pas ar trebui exportate într-un fișier Excel cu informații esențiale pentru screening. Acestea ar putea fi numele autorilor, anul publicării, jurnalul, DOI, linkul URL și rezumatul.

Scrierea și înregistrarea protocolului

Înregistrarea protocolului într-un stadiu incipient garantează transparența în cercetare procesează și protejează de problemele de duplicare. În plus, este considerat o dovadă documentată a planului de acțiune al echipei, întrebarea de cercetare, criteriile de eligibilitate, intervenția / expunerea, evaluarea calității și planul de pre-analiză. Se recomandă ca cercetătorii să o trimită investigatorului principal (PI) pentru a o revizui, apoi să o încarce pe site-urile de registru. Există multe site-uri de registre disponibile pentru SR / MA precum cele propuse de colaborările Cochrane și Campbell; cu toate acestea, vă recomandăm să înregistrați protocolul în PROSPERO, deoarece este mai ușor. Aspectul unui șablon de protocol, conform PROSPERO, poate fi găsit în fișierul suplimentar 5: fișierul S1.

Titlu și examinare abstractă

Deciziile de selectare a articolelor recuperate pentru evaluare ulterioară se bazează privind criteriile de eligibilitate, pentru a reduce la minimum șansa de a include articole nerelevante. Potrivit ghidului Cochrane, doi recenzori sunt necesari pentru a face acest pas, dar în ceea ce privește cercetătorii începători și juniori, acest lucru ar putea fi obositor; astfel, pe baza experienței noastre, propunem ca cel puțin trei recenzori să lucreze independent pentru a reduce șansele de eroare, în special în echipele cu un număr mare de autori pentru a adăuga mai mult control și pentru a asigura un comportament adecvat.În cea mai mare parte, calitatea cu trei recenzori ar fi mai bună decât doi, întrucât doi ar avea opinii diferite unul de celălalt, deci nu pot decide, în timp ce a treia opinie este crucială. Iată câteva exemple de analize sistematice pe care le-am efectuat în urma aceleiași strategii (de către un grup diferit de cercetători din grupul nostru de cercetare) și publicate cu succes și care conțin idei relevante pentru medicina tropicală și boală.

În la acest pas, duplicatele vor fi eliminate manual de fiecare dată când recenzorii le află. Atunci când există o îndoială cu privire la o decizie de articol, echipa ar trebui să fie mai degrabă inclusivă decât exclusivă, până când liderul principal sau PI ia o decizie după discuții și consens. Toate înregistrările excluse ar trebui să aibă motive de excludere.

Descărcarea și examinarea textului complet

Multe motoare de căutare oferă link-uri gratuite pentru accesarea articolelor full-text. În cazul în care nu este găsit, putem căuta în unele site-uri web de cercetare ca ResearchGate, care oferă o opțiune de solicitare directă de text complet de la autori. În plus, explorarea arhivelor revistelor dorite sau contactarea PI pentru a o achiziționa dacă este disponibilă. În mod similar, 2-3 recenzori lucrează independent pentru a decide cu privire la textele complete incluse în conformitate cu criteriile de eligibilitate, raportând motivele de excludere ale articolelor. În cazul în care s-a produs vreun dezacord, decizia finală trebuie luată prin discuție.

Căutare manuală

Trebuie să epuizați toate posibilitățile de reducere a prejudecății efectuând o căutare explicită manuală pentru recuperarea rapoartelor care ar fi putut fi eliminate din prima căutare. Aplicăm cinci metode pentru a face căutarea manuală: căutarea referințelor din studii / recenzii incluse, contactarea autorilor și a experților și examinarea articolelor conexe / articolelor citate în PubMed și Google Scholar.

Aici descriem trei metode consecutive pentru creșteți și rafinați randamentul căutării manuale: în primul rând, căutarea listelor de referință ale articolelor incluse; în al doilea rând, efectuarea a ceea ce este cunoscut sub numele de citare de urmărire în care recenzorii urmăresc toate articolele care citează fiecare dintre articolele incluse și acest lucru ar putea implica căutarea electronică a bazelor de date; și în al treilea rând, similar cu urmărirea citărilor, urmărim toate articolele „legate de” sau „similare”. Fiecare dintre metodele menționate mai sus poate fi realizată de 2-3 recenzori independenți, iar toate articolele relevante posibile trebuie să fie supuse unui control suplimentar împotriva criteriilor de includere, după ce au urmat aceleași înregistrări obținute din bazele de date electronice, adică titlul / rezumatul și testarea textului complet .

Propunem o revizuire independentă prin atribuirea fiecărui membru al echipelor a unei „etichete” și a unei metode distincte, pentru a compila toate rezultatele la final pentru compararea diferențelor și a discuțiilor și pentru a maximiza recuperarea și a minimiza În mod similar, numărul articolelor incluse trebuie specificat înainte de adăugarea la înregistrările generale incluse.

Extragerea datelor și evaluarea calității

Acest pas dă dreptul colectării datelor din texte dintr-o foaie Excel de extracție structurată, care a fost testată anterior pentru extracție folosind unele studii aleatorii. Vă recomandăm să extrageți atât date ajustate, cât și neajustate, deoarece oferă cel mai permis factor de confuzie pentru b Am folosit în analiză prin punerea în comun a acestora mai târziu. Procesul de extracție ar trebui să fie executat de 2-3 revizori independenți. În cea mai mare parte, foaia este clasificată în instrumentul de studiu și caracteristicile pacientului, rezultatele și instrumentul de evaluare a calității (QA).

Datele prezentate în grafice ar trebui extrase prin instrumente software, cum ar fi digitalizatorul graficului web. Majoritatea ecuațiilor care pot fi utilizate în extracție înainte de analiza și estimarea deviației standard (SD) de la alte variabile se găsesc în fișierul suplimentar 5: Fișierul S2 cu referințele lor ca Hozo și colab. , Xiang și colab. și Rijkom și colab. . O varietate de instrumente sunt disponibile pentru QA, în funcție de design: ROB-2 Instrument Cochrane pentru studii controlate randomizate, care este prezentat ca fișier suplimentar 1: Figura S1 și fișier suplimentar 2: Figura S2 — dintr-un articol publicat anterior de date—, Instrument NIH pentru studii observaționale și transversale, instrument ROBINS-I pentru studii non-randomizate, instrument QUADAS-2 pentru studii diagnostice, instrument QUIPS pentru studii prognostice, instrument CARE pentru rapoarte de caz și ToxRtool pentru studii in vivo și in vitro. Recomandăm ca 2-3 evaluatori să evalueze independent calitatea studiilor și să adauge la formularul de extragere a datelor înainte de includerea în analiză pentru a reduce riscul de părtinire. În instrumentul NIH pentru studii observaționale – cohortă și transversală – ca în acest caz EBOLA, pentru a evalua riscul de părtinire, recenzorii ar trebui să evalueze fiecare dintre cei 14 itemi în variabile dihotomice: da, nu sau nu se aplică. Un scor general este calculat prin adăugarea tuturor scorurilor itemilor ca da egal cu unul, în timp ce nu și NA egal cu zero.Se va acorda un scor pentru fiecare lucrare care să le clasifice ca fiind slabe, corecte sau bune studii efectuate, unde un scor de la 0-5 a fost considerat slab, 6-9 ca corect și 10-14 ca bun.

În exemplul de caz EBOLA de mai sus, autorii pot extrage următoarele informații: numele autorilor, țara pacienților, anul publicării, proiectarea studiului (raport de caz, studiu de cohortă sau studiu clinic sau RCT), dimensiunea eșantionului, punctul infectat de timp după infecția cu EBOLA, intervalul de urmărire după timpul de vaccinare, eficacitatea, siguranța, efectele adverse după vaccinări și foaia QA (fișier suplimentar 6: Date S1).

Verificarea datelor

Datorită erorilor umane și a prejudecății așteptate, vă recomandăm un pas de verificare a datelor, în care fiecare articol inclus este comparat cu omologul său dintr-o foaie de extracție prin fotografii de probă, pentru a detecta greșelile din date. Vă recomandăm să atribuiți articole 2-3 recenzori independenți, în mod ideal nu celor care au efectuat extragerea acestor articole. Când resursele sunt limitate, fiecărui recenzor i se atribuie un articol diferit de cel pe care l-a extras în etapa anterioară.

Analiza statistică

Anchetatorii folosesc metode diferite pentru combinarea și rezumarea rezultatelor studiilor incluse . Înainte de analiză, există un pas important numit curățarea datelor în foaia de extracție, în care analistul organizează datele foaiei de extracție într-o formă care poate fi citită de software-ul analitic. Analiza constă în 2 tipuri și anume analize calitative și cantitative. Analiza calitativă descrie în cea mai mare parte datele din studiile SR, în timp ce analiza cantitativă constă din două tipuri principale: MA și metaanaliza rețelei (NMA). Subgrupul, sensibilitatea, analizele cumulative și meta-regresia sunt adecvate pentru a testa dacă rezultatele sunt consistente sau nu și pentru a investiga efectul anumitor factori de confuzie asupra rezultatului și pentru a găsi cei mai buni predictori. Tendința de publicare ar trebui evaluată pentru a investiga prezența studiilor lipsă care pot afecta rezumatul.

Pentru a ilustra metaanaliza de bază, oferim date imaginare pentru întrebarea de cercetare despre siguranța vaccinului Ebola (în termeni de efecte adverse evenimente, 14 zile după injectare) și imunogenitate (anticorpii virusului Ebola cresc în titru mediu geometric, la 6 luni după injectare). Presupunând că, din căutarea și extragerea datelor, am decis să facem o analiză pentru a evalua siguranța și imunogenitatea vaccinului Ebola „A”. Alte vaccinuri Ebola nu au fost meta-analizate din cauza numărului limitat de studii (în schimb, acesta va fi inclus pentru revizuirea narativă) Datele imaginare pentru metaanaliza siguranței vaccinurilor pot fi accesate în fișierul suplimentar 7: Date S2. Pentru a face metaanaliza, putem folosi software gratuit, cum ar fi RevMan sau meta pachet R. În acest exemplu, vom folosi meta pachetului R. Tutorialul meta pachetului poate fi accesat prin tutorial pdf „Pachet general pentru metaanaliză”. Codurile R și ghidul său pentru meta-analiză efectuată pot fi găsite în fișierul suplimentar 5: fișierul S3.

Pentru analiză, presupunem că studiul este de natură heterogenă; prin urmare, alegem un model de efect aleatoriu. Am făcut o analiză privind siguranța vaccinului Ebola A. Din tabelul de date, putem vedea câteva evenimente adverse care au apărut după injectarea intramusculară a vaccinului A la subiectul studiului. Să presupunem că includem șase studii care îndeplinesc criteriile noastre de includere. Putem face o meta-analiză pentru fiecare dintre evenimentele adverse extrase din studii, de exemplu, artralgia, din rezultatele metaanalizei cu efect aleatoriu folosind pachetul R meta.

Din rezultatele prezentate în Fișier suplimentar 3: Figura S3, putem vedea că raportul de șanse (OR) al artralgiei este 1,06 (0,79; 1,42), valoarea p = 0,71, ceea ce înseamnă că nu există nicio asociere între injecția intramusculară a vaccinului Ebola A și artralgia, deoarece OR este aproape unul și, în plus, valoarea P este nesemnificativă, deoarece este > 0.05.

În meta-analiză, putem vizualiza și rezultă un teren forestier. Este prezentat în Fig. 3 un exemplu de parcela forestieră din analiza simulată.

Din parcela forestieră, putem vedea șase studii (de la A la F) și OR respectiv (OR 95%) . Caseta verde reprezintă dimensiunea efectului (în acest caz, SAU) al fiecărui studiu. Cu cât cutia este mai mare, studiul are o pondere mai mare (adică o dimensiune mai mare a eșantionului). Forma de diamant albastru reprezintă OR din cele șase studii. Putem vedea diamantul albastru traversând linia verticală OR = 1, ceea ce nu indică nicio semnificație pentru asociere, deoarece diamantul este aproape egalizat pe ambele părți. Putem confirma acest lucru și din intervalul de încredere de 95% care include unul și valoarea p > 0.05.

Pentru eterogenitate, vedem că I2 = 0%, ceea ce înseamnă că nu este detectată nicio eterogenitate; studiul este relativ omogen (este rar în studiul real). Pentru a evalua prejudecățile publicării legate de meta-analiza evenimentelor adverse ale artralgiei, putem utiliza funcția metabia din pachetul R meta (Fișier suplimentar 4: Figura S4) și vizualizarea folosind un grafic de pâlnie. Rezultatele părtinirii publicării sunt demonstrate în Fig. 4. Vedem că valoarea p asociată cu acest test este 0,74, indicând simetria graficului pâlniei. O putem confirma uitându-ne la graficul pâlniei.

Privind graficul pâlniei, numărul de studii din partea stângă și dreaptă a graficului pâlniei este același; prin urmare, graficul este simetric, indicând nici o distorsiune de publicare detectată.

Analiza sensibilității este o procedură utilizată pentru a descoperi modul în care diferite valori ale unei variabile independente vor influența semnificația unei anumite variabile dependente prin eliminarea unui studiu din MA . Dacă toate valorile p incluse în studiu sunt < 0,05, prin urmare, eliminarea oricărui studiu nu va schimba asocierea semnificativă. Se efectuează numai atunci când există o asociere semnificativă, deci dacă valoarea p a MA realizată este de 0,7 – mai mult de una – analiza sensibilității nu este necesară pentru acest exemplu de studiu de caz. Dacă există 2 studii cu valoarea p > 0,05, eliminarea oricăruia dintre cele două studii va duce la pierderea semnificației.

Verificarea dublă a datelor

Pentru o mai mare asigurare a calității rezultatelor, datele analizate ar trebui verificate din datele din textul complet prin fotografii de dovezi, pentru a permite o verificare evidentă a PI a studiului.

Scrierea manuscriselor, revizuirea și trimiterea la un jurnal

Scriere bazată pe patru secțiuni științifice: introducere, metode, rezultate și discuții, în principal cu o concluzie. Efectuarea unui tabel caracteristic pentru studiu și caracteristicile pacientului este un pas obligatoriu care poate fi găsit ca șablon în fișierul suplimentar 5: Tabelul S3.

După finalizarea scrierii manuscrisului, a tabelului de caracteristici și a diagramei PRISMA, echipa ar trebui să o trimită către PI pentru a o revizui bine și pentru a răspunde la comentariile sale și, în cele din urmă, să aleagă un jurnal adecvat pentru manuscris, care să se potrivească cu factorul de impact considerabil și câmpul de potrivire. Trebuie să fim atenți citind ghidul autorului revistelor înainte de a trimite manuscrisul.