STROBE-Methodenautor
STROBE-konforme Entwürfe aus Studiendaten
Beschreibung
Auf Grundlage Ihres Studiendesigns – Querschnitts-, Kohorten- oder Fall-Kontroll-Studie – erstellt dieser Skill aus Angaben zur Auswahl der Teilnehmenden, zu Variablen, zur Begründung der Stichprobengröße und zu statistischen Methoden einen vollständigen Entwurf für den Methoden- und Ergebnisteil. Dabei werden alle 22 Punkte der STROBE-Checkliste (Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology) implizit berücksichtigt. Am Ende wird außerdem eine Zuordnungstabelle erstellt, die zeigt, welcher Absatz welchem STROBE-Punkt entspricht – bereit zur Beantwortung der Aufforderung einer Zeitschrift, die STROBE-Checkliste auszufüllen. Der Skill vermeidet kausale Formulierungen (verwendet bei Beobachtungsstudien „ist assoziiert mit“ statt „verursacht“) und erläutert ausdrücklich mögliche Verzerrungs- und Confounding-Quellen. Geeignet für Forschende und Fachleute aus Epidemiologie, öffentlicher Gesundheit und klinischer Forschung.
Ähnliche Fähigkeiten
Alle anzeigen
Meta-Analyse: Vollbericht
Erstellt einen vollständigen Text für Methoden, Ergebnisse und Limitationen gemäß PRISMA 2020 und dem Cochrane Handbook aus Ihren Statistiken zur Meta-Analyse (gepoolte Effektstärke, I², Q, tau² und Indikatoren für Publikationsbias). Der I²-Wert wird niemals falsch interpretiert, auch nicht im Sinne des „Anteils der Varianz“. Überzogene kausale Formulierungen werden vermieden, indem vorsichtige Formulierungen wie „Die Befunde stimmen mit … überein“ anstelle von „Die Evidenz zeigt, dass …“ verwendet werden. Am Ende werden außerdem mindestens 3 Fragen angeboten, die ein Reviewer stellen könnte, jeweils mit Formulierungen zur Beantwortung. Geeignet für: Forschende, die eine Meta-Analyse veröffentlichen und ihren Methodenteil vor der Einreichung bei einer Zeitschrift stärken möchten. Was es nicht tut: Es führt keine statistischen Berechnungen anhand von Rohdaten durch. Sie müssen Ihre R/RevMan/CMA-Ausgabe bereits erstellt haben – das Tool wandelt Ihre Ergebnisse lediglich in wissenschaftlichen Text um und interpretiert sie.
CONSORT-2010-Bericht
Aus Ihren Daten einer randomisierten kontrollierten Studie (RCT) – Randomisierungsmethode, Verblindungsstatus, Power-Analyse, CONSORT-Flusszahlen (gescreent/randomisiert/zugeteilt/analysiert) sowie ITT-/PP-Analyseansatz – erstellt es einen vollständigen Entwurf für Abstract, Methoden und Ergebnisse, der allen 25 Punkten von CONSORT 2010 entspricht. Es verwechselt ITT und PP nie und prüft die Konsistenz der Flussdiagrammzahlen (randomisiert ≥ zugeteilt ≥ nachbeobachtet ≥ analysiert). Außerdem identifiziert es vorab mindestens 4 Einwände, die Gutachter in Fachzeitschriften häufig vorbringen (z. B. „Warum wurde keine ITT-Analyse berichtet?“, „Wurde der Erfolg der Verblindung geprüft?“ oder „Wurden Endpunkte gewechselt?“), und schlägt für jeden eine Formulierung zur Entgegnung vor. Entwickelt für klinisch Forschende in Medizin, Pflege und Pharmazie, die vor der Einreichung bei einer Fachzeitschrift methodische Robustheit sicherstellen möchten. Was es nicht tut: Es führt keine statistischen Analysen durch und generiert keine Daten – es wandelt lediglich bereits vorliegende Ergebnisse in einen CONSORT-konformen Bericht um.
STROBE-Checklisten-Autor
Für Ihr Studiendesign – Querschnitt-, Kohorten- oder Fall-Kontroll-Studie – erstellt dieses Skill einen vollständigen Entwurf für Methoden und Ergebnisse, wenn Sie Angaben zur Auswahl der Teilnehmenden, zu den Variablen, zur Begründung der Stichprobengröße und zu den statistischen Methoden eingeben. Dabei werden die 22 Punkte der STROBE (Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology)-Checkliste implizit berücksichtigt. Am Ende wird außerdem eine Zuordnungstabelle angezeigt, aus der hervorgeht, welcher Absatz welchen STROBE-Punkt erfüllt – eine direkte Antwort auf die bei der Einreichung häufige Aufforderung, die „STROBE-Checkliste auszufüllen“. Das Skill vermeidet kausale Formulierungen: Da es sich um eine Beobachtungsstudie handelt, wird nicht „verursacht“, sondern „steht im Zusammenhang mit“ verwendet. Außerdem werden mögliche Quellen von Verzerrungen und Confounding ausdrücklich diskutiert. Geeignet für Forschende aus Epidemiologie, Public Health und klinischer Forschung.
STROBE-Methodenautor
STROBE-konforme Entwürfe aus Studiendaten
Beschreibung
Auf Grundlage Ihres Studiendesigns – Querschnitts-, Kohorten- oder Fall-Kontroll-Studie – erstellt dieser Skill aus Angaben zur Auswahl der Teilnehmenden, zu Variablen, zur Begründung der Stichprobengröße und zu statistischen Methoden einen vollständigen Entwurf für den Methoden- und Ergebnisteil. Dabei werden alle 22 Punkte der STROBE-Checkliste (Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology) implizit berücksichtigt. Am Ende wird außerdem eine Zuordnungstabelle erstellt, die zeigt, welcher Absatz welchem STROBE-Punkt entspricht – bereit zur Beantwortung der Aufforderung einer Zeitschrift, die STROBE-Checkliste auszufüllen. Der Skill vermeidet kausale Formulierungen (verwendet bei Beobachtungsstudien „ist assoziiert mit“ statt „verursacht“) und erläutert ausdrücklich mögliche Verzerrungs- und Confounding-Quellen. Geeignet für Forschende und Fachleute aus Epidemiologie, öffentlicher Gesundheit und klinischer Forschung.
Ähnliche Fähigkeiten
Alle anzeigenMeta-Analyse: Vollbericht
Erstellt einen vollständigen Text für Methoden, Ergebnisse und Limitationen gemäß PRISMA 2020 und dem Cochrane Handbook aus Ihren Statistiken zur Meta-Analyse (gepoolte Effektstärke, I², Q, tau² und Indikatoren für Publikationsbias). Der I²-Wert wird niemals falsch interpretiert, auch nicht im Sinne des „Anteils der Varianz“. Überzogene kausale Formulierungen werden vermieden, indem vorsichtige Formulierungen wie „Die Befunde stimmen mit … überein“ anstelle von „Die Evidenz zeigt, dass …“ verwendet werden. Am Ende werden außerdem mindestens 3 Fragen angeboten, die ein Reviewer stellen könnte, jeweils mit Formulierungen zur Beantwortung. Geeignet für: Forschende, die eine Meta-Analyse veröffentlichen und ihren Methodenteil vor der Einreichung bei einer Zeitschrift stärken möchten. Was es nicht tut: Es führt keine statistischen Berechnungen anhand von Rohdaten durch. Sie müssen Ihre R/RevMan/CMA-Ausgabe bereits erstellt haben – das Tool wandelt Ihre Ergebnisse lediglich in wissenschaftlichen Text um und interpretiert sie.
CONSORT-2010-Bericht
Aus Ihren Daten einer randomisierten kontrollierten Studie (RCT) – Randomisierungsmethode, Verblindungsstatus, Power-Analyse, CONSORT-Flusszahlen (gescreent/randomisiert/zugeteilt/analysiert) sowie ITT-/PP-Analyseansatz – erstellt es einen vollständigen Entwurf für Abstract, Methoden und Ergebnisse, der allen 25 Punkten von CONSORT 2010 entspricht. Es verwechselt ITT und PP nie und prüft die Konsistenz der Flussdiagrammzahlen (randomisiert ≥ zugeteilt ≥ nachbeobachtet ≥ analysiert). Außerdem identifiziert es vorab mindestens 4 Einwände, die Gutachter in Fachzeitschriften häufig vorbringen (z. B. „Warum wurde keine ITT-Analyse berichtet?“, „Wurde der Erfolg der Verblindung geprüft?“ oder „Wurden Endpunkte gewechselt?“), und schlägt für jeden eine Formulierung zur Entgegnung vor. Entwickelt für klinisch Forschende in Medizin, Pflege und Pharmazie, die vor der Einreichung bei einer Fachzeitschrift methodische Robustheit sicherstellen möchten. Was es nicht tut: Es führt keine statistischen Analysen durch und generiert keine Daten – es wandelt lediglich bereits vorliegende Ergebnisse in einen CONSORT-konformen Bericht um.
STROBE-Checklisten-Autor
Für Ihr Studiendesign – Querschnitt-, Kohorten- oder Fall-Kontroll-Studie – erstellt dieses Skill einen vollständigen Entwurf für Methoden und Ergebnisse, wenn Sie Angaben zur Auswahl der Teilnehmenden, zu den Variablen, zur Begründung der Stichprobengröße und zu den statistischen Methoden eingeben. Dabei werden die 22 Punkte der STROBE (Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology)-Checkliste implizit berücksichtigt. Am Ende wird außerdem eine Zuordnungstabelle angezeigt, aus der hervorgeht, welcher Absatz welchen STROBE-Punkt erfüllt – eine direkte Antwort auf die bei der Einreichung häufige Aufforderung, die „STROBE-Checkliste auszufüllen“. Das Skill vermeidet kausale Formulierungen: Da es sich um eine Beobachtungsstudie handelt, wird nicht „verursacht“, sondern „steht im Zusammenhang mit“ verwendet. Außerdem werden mögliche Quellen von Verzerrungen und Confounding ausdrücklich diskutiert. Geeignet für Forschende aus Epidemiologie, Public Health und klinischer Forschung.
Finde deine nächste Lieblingsfähigkeit
Entdecke weitere kuratierte KI-Fähigkeiten für Recherche, Kreativität und den Arbeitsalltag.