Wie man ein systematisches Review-Protokoll schreibt

Ein systematisches Review-Protokoll ist ein vorab festgelegter Plan, der geschrieben wird, bevor das Review durchgeführt wird. Es ist die Grundlage rigoroser, transparenter, reproduzierbarer Forschung. Das Protokoll zuerst zu schreiben: - Verhindert "Outcome-Switching" (Änderung Ihrer Forschungsfrage nach dem Sehen der Ergebnisse) - Zwingt Sie dazu, Ihre Methoden durchzudenken, bevor Sie auf potenzielle Verzerrungen stoßen - Ermöglicht die Peer-Überprüfung Ihrer Methoden, bevor Sie wochenlange Arbeit investieren - Schafft Verantwortlichkeit, wenn es in Datenbanken wie PROSPERO registriert wird Ohne ein Protokoll sind systematische Reviews anfällig für dieselben Verzerrungen, die sie überwinden sollen.

Jedes systematische Review beginnt mit einer gut strukturierten klinischen Frage mithilfe des PICO-Frameworks: - **P**opulation: Wen studieren Sie? (z. B. Erwachsene mit Typ-2-Diabetes) - **I**ntervention: Welche Behandlung oder Exposition? (z. B. Metformin) - **C**omparator (Vergleich): Womit vergleichen Sie? (z. B. Placebo oder anderes Medikament) - **O**utcome (Ergebnis): Was messen Sie? (z. B. HbA1c-Reduktion nach 6 Monaten) Eine gut formulierte PICO-Frage könnte lauten: "Bei Erwachsenen mit Typ-2-Diabetes (P), reduziert Metformin (I) im Vergleich zu Placebo (C) den HbA1c um ≥1% nach 6 Monaten (O)?" Ihr PICO bestimmt alles andere — Ihre Suchstrategie, Ein- und Ausschlusskriterien und das Datenextraktionsformular.

Legen Sie vorab genau fest, welche Studien Sie einschließen und ausschließen werden: **Einschließen:** - Studientypen (z. B. nur RCTs oder auch Kohortenstudien) - Populationsmerkmale (Altersbereich, Diagnose, Setting) - Mindest-Nachbeobachtungsdauer - Berichtete Ergebnisse - Sprachbeschränkungen (falls vorhanden) **Ausschließen:** - Fallberichte und Leitartikel - Studien unterhalb einer Mindest-Stichprobengröße - Studien mit hohem Biasrisiko (definieren Sie, wie Sie dies beurteilen werden) - Doppelpublikationen Seien Sie so spezifisch wie möglich. Vage Kriterien führen zu inkonsistenten Screening-Entscheidungen.

Ein umfassendes systematisches Review durchsucht mehrere Datenbanken: - **PubMed/MEDLINE**: Unverzichtbar für biomedizinische Themen - **Embase**: Besonders für europäische klinische Studien - **Cochrane Central Register**: Randomisierte Studien - **CINAHL**: Pflege und verwandte Gesundheitsberufe - **ClinicalTrials.gov**: Unveröffentlichte oder laufende Studien (reduziert Publikationsbias) Entwickeln Sie für jede Datenbank eine Suchzeichenfolge mithilfe von: - MeSH-Begriffen (kontrolliertes Vokabular) UND Freitext-Schlüsselwörtern - Booleschen Operatoren (UND, ODER, NICHT) - Trunkierung (*) und Platzhaltern Dokumentieren Sie Ihre genaue Suchzeichenfolge — sie muss reproduzierbar sein. Tools wie MetaLens AI können bei der anfänglichen Prüfung helfen, bevor Sie sich zu einer vollständigen Suche verpflichten.

Bevor Sie mit der Datenextraktion beginnen, entwerfen Sie Ihr Extraktionsformular. Für jede eingeschlossene Studie zeichnen Sie typischerweise auf: - Studien-ID, Autor, Jahr, Land - Studiendesign und Nachbeobachtung - Populationsmerkmale (Stichprobengröße, Alter, Geschlecht, Ausgangsschweregrad) - Interventionsdetails (Dosis, Dauer, Vergleich) - Ergebnisdaten (Mittelwerte, SDs, Ereignisraten, Effektschätzungen, KIs, p-Werte) - Biasrisikobewertung Pilotieren Sie Ihr Formular an 2-3 Studien vor der vollständigen Extraktion. Zwei Gutachter, die unabhängig extrahieren mit Schlichtung, reduzieren Fehler.

Die Vorregistrierung Ihres Protokolls erhöht Transparenz und Glaubwürdigkeit: - **PROSPERO** (prospero.york.ac.uk): Das am häufigsten verwendete Register für systematische Reviews - **Open Science Framework** (osf.io): Geeignet für jeden Forschungstyp - **Cochrane**: Bei Durchführung eines Cochrane-Reviews Die Registrierung gibt Ihnen einen datumgestempelten Nachweis, der zeigt, dass Ihre Methoden festgelegt wurden, bevor Sie die Daten gesehen haben. Die meisten hochrangigen Zeitschriften erwarten oder verlangen jetzt eine Registrierung für systematische Reviews. Nach der Registrierung müssen alle Abweichungen von Ihrem Protokoll in Ihrem Artikel berichtet und begründet werden.

KI-Tools wie MetaLens AI sind für die Erkundungsphase wertvoll — bevor Sie Ihr formelles Protokoll schreiben: - Scannen Sie schnell die vorhandene Literatur, um zu beurteilen, ob ein systematischer Review gerechtfertigt ist - Identifizieren Sie die wichtigsten Artikel und Zeitschriften in Ihrem Bereich - Verstehen Sie den aktuellen Stand der Evidenz und wahrscheinliche Effektgrößen - Verfeinern Sie Ihre PICO-Frage basierend auf dem, was tatsächlich untersucht wurde KI-Tools ersetzen jedoch keinen formellen systematischen Review. Sie arbeiten mit Abstracts, können relevante Studien übersehen und können keine formellen Biasrisikobewertungen durchführen. Verwenden Sie sie, um Ihre Protokollentwicklung zu informieren und zu beschleunigen, nicht um sie zu ersetzen.