Как извлечь данные для систематического обзора | Пошаговое руководство по систематическому обзору...

Как извлечь данные для систематического обзора (не сойдя с ума) Вы отобрали исследования. Вы проделали сложную работу по отбору. И теперь вы смотрите на набор статей и думаете: Что именно я должен извлечь из всего этого? Потому что именно в этот момент ваш обзор меняется. От отбора исследований — к их реальному пониманию. И если вы еще не знакомы — Я доктор Ди, специалист в области общественного здравоохранения и ученый. И на этом канале я разбираю исследовательские концепции, чтобы вы могли четко их понимать — и уверенно применять в своей работе. Давайте упростим. Извлечение данных — это процесс систематического сбора ключевой информации из каждого включенного исследования. Не всего. Только того, что вам нужно, чтобы ответить на ваш исследовательский вопрос. И именно здесь многие студенты допускают ошибку. Они либо извлекают слишком много — и оказываются перегружены. Или слишком мало — и не могут завершить свой синтез. Итак, цель — точность. Вы извлекаете данные, которые напрямую связаны с вашим вопросом PICOTS. Давайте разберем, как это выглядит на практике. Как минимум, большинство систематических обзоров извлекают четыре типа информации. Первый — Характеристики исследования Это включает в себя такие вещи, как: Автор Год Страна Дизайн исследования Почему это важно: Потому что это помогает понять контекст доказательств. Второй — Подробная информация о популяции Кто был исследован? Возрастная группа Размер выборки Ключевые характеристики Это напрямую связано с вашей «P» в PICOTS. Третий — Вмешательство и компаратор Что именно было сделано? И с чем сравнивалось? Здесь вам нужно быть конкретным. Не просто «обучение» или «программа» — А какого рода? Как долго? Кем проводилось? Четвертый — Результаты и итоги Что измерялось? И каковы были результаты? Это самая важная часть. Потому что именно это вы позже будете обобщать. А теперь начинается самое интересное. Вы не просто извлекаете то, что говорится в исследовании. Вы извлекаете это таким образом, чтобы обеспечить возможность сравнения между исследованиями. Ваша цель — не обобщить каждую статью. А объединить их. И это работает только в том случае, если ваши данные структурированы последовательно. Например, если одно исследование сообщает об «улучшении самочувствия», а другое — о «снижении баллов по шкале PHQ-9», вам нужно зафиксировать это таким образом, чтобы вы могли сравнить или сгруппировать их. Вот почему важна ваша форма извлечения данных. Прежде чем начать извлечение, вы должны определить: Какие поля вы будете извлекать, Как они будут записываться, И насколько подробными они должны быть. Потому что изменение подхода в середине процесса — создает несогласованность. Теперь поговорим о распространённой ловушке. Копирование и вставка. Кажется эффективным. Но создаёт проблемы. Потому что необработанный текст сложно сравнивать. Сложно анализировать. И легко неправильно истолковать позже. Вместо этого — вам нужны структурированные записи. Ясные. Краткие. Сопоставимые. Теперь — если вы уже делали это раньше — вы знаете, что этот этап может быстро стать запутанным. Множество статей. Разные форматы. Разные результаты. Поэтому, чтобы упростить этот процесс — я создал шаблон для извлечения данных. Он поможет вам: Что извлекать Как структурировать данные И как обеспечить согласованность данных в разных исследованиях Это та же структура, которую я использую в преподавании — и она разработана для того, чтобы сделать ваш переход к синтезу намного более плавным. Вы найдёте ссылку ниже. И если вы работаете над систематическим обзором шаг за шагом — обязательно подпишитесь. Потому что в следующем эпизоде… мы возьмём ваши извлеченные данные… и перейдём к синтезу. Где вы перестаёте описывать исследования… и начинаете отвечать на свой вопрос. Прежде чем мы закончим… три ошибки, которых следует избегать. Первая… Извлечение всего подряд. Больше данных не означает лучшего анализа. Вторая… Непоследовательность. Запись похожей информации разными способами. Третья… Несвязывание извлечения данных с вашим исследовательским вопросом. Если данные не помогают ответить на ваш вопрос… вероятно, они вам не нужны. Итак, вот главный вывод: Извлечение данных — это не сбор информации. Это подготовка структурированных доказательств… для синтеза. При правильном подходе… синтез становится понятным. При неправильном подходе… синтез становится практически невозможным. В следующем эпизоде… мы всё объединим. И покажем вам, как превратить ваши извлеченные данные… в связный, обоснованный синтез. Итак, когда будете готовы — перейдите сразу к следующему эпизоду, и давайте закончим составление вашего обзора. (Систематический обзор, извлечение данных, пошаговое руководство по систематическому обзору, этапы систематического обзора)