در تحقیقات، بررسی های سیستماتیک مانند ستاره های راهنما هستند که ما را به نتیجه گیری های مبتنی بر شواهد راهنمایی می کنند. کار با انبوهی از داده ها می تواند چالش برانگیز باشد، اما CHARMS (چک لیست ارزیابی انتقادی و استخراج داده برای بررسی های سیستماتیک مطالعات مدل های پیش بینی کننده) و PROBAST (ابزار ارزیابی ریسک سوگیری مدل پیش بینی) می تواند کمک کند.
استخراج داده ها مانند جمع آوری منابع برای یک سفر است، در حالی که ارزیابی سوگیری ها مانند ترسیم یک مسیر امن است. CHARMS به جمع‌آوری داده‌ها به طور موثر کمک می‌کند، مانند یک ملوان کاملاً آماده که آذوقه‌ها را جمع‌آوری می‌کند. در همین حال، PROBAST به عنوان یک مراقب عمل می کند و به شناسایی و جلوگیری از سوگیری هایی که می تواند ما را از مسیر خارج کند، کمک می کند. این چارچوب ها وظایف ما را ساده می کند و تحقیقات را روان تر می کند. [1]
استخراج داده ها و ارزیابی سوگیری در تحقیق: نقش ابزارهایی مانند CHARMS و PROBAST
در فرآیند بررسی سیستماتیک، استخراج داده ها به معنای جمع آوری اطلاعات مهم از مطالعات مختلف و سازماندهی واضح آنهاست. این ممکن است زمان زیادی را ببرد و خطاهایی رخ دهد، به خصوص زمانی که مطالعات زیادی برای بررسی وجود دارد. محققان اغلب برای جمع‌آوری داده‌ها از بازبینان مختلف به روشی یکسان و اطمینان از دقیق و کامل بودن آن به کمک نیاز دارند.
تجزیه و تحلیل سوگیری شامل بررسی اینکه آیا عواملی در مطالعات وجود دارد که می تواند نتایج را کمتر قابل اعتماد کند، انجام می شود. این مرحله برای تعیین قابل اعتماد بودن شواهد مهم است. این کار فشرده است زیرا نیاز به درک روش های تحقیق و آمار دارد.
برای آسان‌تر کردن این کارها، محققان ابزارهایی مانند CHARMS و PROBAST را توسعه داده‌اند. CHARMS به جمع‌آوری داده‌ها از مطالعات مدل‌سازی پیش‌بینی به روشی استاندارد کمک می‌کند، و PROBAST کمک می‌کند تا بررسی شود که آیا مدل‌های پیش‌بینی مغرضانه هستند یا خیر. این ابزارها مراحل روشنی را ارائه می دهند که باعث صرفه جویی در زمان می شود و اطمینان حاصل می کند که بررسی به خوبی انجام می شود. آنها به محققان کمک می کنند تا ثابت باشند و خطاها را کاهش دهند.
چگونه CHARMS فرآیند را ساده می کند و ثبات را بهبود می بخشد.
CHARMS یک رویکرد ساختاریافته برای استخراج داده ها ارائه می دهد و تضمین می کند که تمام اطلاعات مرتبط به طور مداوم ضبط می شوند. این به محققان کمک می کند تا داده ها را از مطالعات مدل سازی پیش بینی به روشی ساختاریافته جمع آوری کنند. دارای چک لیستی است که به حسابرسان کمک می کند تا چه اطلاعاتی را جمع آوری کنند. این چک لیست تضمین می کند که همه چیز مهم در نظر گرفته می شود و نتایج را قابل اعتمادتر می کند.
مزیت بزرگ CHARMS این است که همه ارزیاب ها از استانداردهای یکسانی پیروی می کنند. این امر تفاوت‌های بین بازبین‌ها را کاهش می‌دهد، که در بررسی‌های سیستماتیک که شامل افراد زیادی می‌شود، مهم است.
CHARMS همچنین انعطاف پذیر است و می تواند برای انواع مختلف مطالعه استفاده شود. محدود به یک زمینه نیست، بلکه برای سوالات مختلف پژوهشی مفید است.
CHARMS به استخراج داده ها کمک می کند و سوگیری را در مطالعات تخمین می زند. این شامل یک ویژگی تشخیص سوگیری است که شفافیت و مسئولیت پذیری را در فرآیند بررسی بهبود می بخشد. [3]
چگونه PROBAST ارزیابی سوگیری را ساده می کند و اعتبار را بهبود می بخشد.
PROBAST به محققان کمک می کند تا مطالعات مدل پیش بینی را برای سوگیری بررسی کنند. چهار حوزه مورد بررسی قرار می‌گیرند: چه کسی برای مطالعه انتخاب شد، چه عواملی پیش‌بینی شد، چه نتایجی اندازه‌گیری شد و چگونه تجزیه و تحلیل انجام شد. با بررسی سیستماتیک این حوزه‌ها، محققان می‌توانند سوگیری‌هایی را شناسایی کنند که بر اعتبار مدل پیش‌بینی تأثیر می‌گذارند.
نکته مهم در مورد PROBAST این است که محقق را در فرآیند ارزیابی راهنمایی می کند. برای هر منطقه سؤالات روشنی می پرسد و اطمینان حاصل می کند که به همه چیزهای مهم پرداخته شده است.
PROBAST همچنین به گزارش سوگیری به روشی استاندارد کمک می کند. این به محققان اجازه می دهد تا سطح سوگیری را در هر مطالعه کمی ارزیابی کنند و درک و اعتماد دیگران را به نتایج آسان تر می کند.
با استفاده از PROBAST، محققان می توانند سوگیری را به طور کامل بررسی کنند و ارزیابی های خود را قابل اعتمادتر کنند. این تضمین می‌کند که سوگیری نادیده گرفته نمی‌شود، و نتایج را قابل اعتمادتر می‌کند و تصمیم‌های مبتنی بر شواهد را ممکن می‌سازد. [2]
دستورالعمل های گام به گام برای اجرای CHARMS و PROBAST در بررسی های سیستماتیک
- CHARMS را بشناسید: CHARMS یک ابزار مفید برای ارزیابی انتقادی و استخراج داده ها در مطالعات مدل سازی پیش بینی است. این شامل یک چک لیست بررسی سیستماتیک برای اطمینان از ضبط دقیق اطلاعات ضروری است.
- درباره PROBAST بیشتر بیاموزید. PROBAST سوگیری مطالعه مدل های پیش بینی را با استفاده از سؤالات سیگنالینگ ارزیابی می کند. برای ارزیابی موثر کیفیت مطالعه، با حوزه ها آشنا شوید.
- CHARMS و PROBAST را سفارشی کنید: این ابزارها را با اهداف و سوالات بررسی خود تنظیم کنید. مطمئن شوید که تمام جنبه ها و سوگیری های مربوط به مطالعه خود را پوشش می دهید.
- یک فرم استخراج داده ایجاد کنید: یک فرم ساختاریافته بر اساس عناصر CHARMS ایجاد کنید تا به طور مداوم داده‌ها را از همه مطالعات وارد شده استخراج کنید. جزئیات مطالعه، دامنه های سوگیری و سایر اطلاعات مرتبط را اضافه کنید.
- ممتحنین خود را آموزش دهید: آموزش CHARMS و PROBAST برای ارزیابی های مداوم و دقیق مورد نیاز است.
- از CHARMS برای استخراج استفاده کنید: داده ها را از هر مطالعه با استفاده از فرم استخراج داده های سفارشی خود جمع آوری کنید. این روش ضبط تمام اطلاعات ضروری را تضمین می کند.
- از PROBAST برای تجزیه و تحلیل سوگیری استفاده کنید: از PROBAST برای ارزیابی سوگیری در مدل های پیش بینی کننده استفاده کنید. هر ناحیه و اعوجاج های احتمالی را با استفاده از سوالات سیگنال ارزیابی کنید.
- نتایج خود را مستند کنید: نتایج استخراج داده ها و ارزیابی سوگیری خود را با استفاده از CHARMS و PROBAST ثبت کنید. این مستندات برای فرآیند بررسی شما و هرگونه به روز رسانی آینده بسیار مهم است.
به طور خلاصه، ادغام CHARMS و PROBAST در بررسی های سیستماتیک راه حلی قدرتمند برای محققانی که به دنبال کارایی و دقت هستند ارائه می دهد. CHARMS استخراج داده‌ها را تضمین می‌کند، در حالی که PROBAST ارزیابی کامل سوگیری را امکان‌پذیر می‌کند و فرآیند بررسی را ساده می‌کند. با ساده‌سازی این وظایف حیاتی، محققان می‌توانند قابلیت اطمینان و شفافیت نتایج خود را بهبود بخشند و در نهایت تصمیم‌گیری مبتنی بر شواهد را در زمینه‌های مختلف پیش ببرند. CHARMS و PROBAST با رویکردهای ساختاریافته و چارچوب‌های جامع خود ابزارهای ارزشمندی برای ایجاد بررسی‌های سیستماتیک قوی هستند.
خدمات بررسی سیستماتیک قابل اعتماد را از Pubrica دریافت کنید! کارشناسان ما به طور کامل تحقیقات را جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل می‌کنند و نظرات روشنگری را ارائه می‌کنند که می‌توانید به آنها اعتماد کنید. اجازه دهید روند تأیید شما را ساده کنیم – همین امروز با ما تماس بگیرید!
ارجاع:
- Fernandez-Felix، BM، López-Alcalde، J.، Roqué، M.، Muriel، A.، & Zamora، J. (2023). CHARMS و PROBAST در نوک انگشتان شما: الگویی برای استخراج داده ها و ارزیابی خطر سوگیری در بررسی های سیستماتیک مدل های پیش بینی. روش تحقیق پزشکی BMC، 23 (1)، 1-8.
- Kuo, RY, Harrison, C., Curran, TA, Jones, B., Freethy, A., Cussons, D., … & Furniss, D. (2022). هوش مصنوعی در تشخیص شکستگی: بررسی سیستماتیک و متاآنالیز رادیولوژی، 304 (1)، 50-62.
- Kraft، SA، McMullen، C.، Lindberg، NM، Bui، D.، Shipman، K.، Anderson، K.، … و لی، SSJ (2020). ادغام بازخورد سهامداران در تحقیقات ژنومیک ترجمه: تجزیه و تحلیل قوم نگاری توسعه پروتکل مطالعه ژنتیک در پزشکی، 22(6)، 1094-1101
