Meta-Analyse & Review
PRISMA-Berichte aus Meta-Analyse-Daten
Meta-Analyse & Review
PRISMA-Berichte aus Meta-Analyse-Daten
Einblicke
Beschreibung
Erstellt auf Grundlage Ihrer Meta-Analyse-Statistiken (gepoolte Effektstärke, I², Q, τ² und Kennzahlen zum Publikationsbias) einen vollständigen Text zu Methoden, Ergebnissen und Limitationen gemäß PRISMA 2020 und dem Cochrane-Handbuch. Der I²-Wert wird niemals falsch interpretiert, einschließlich des prozentualen Anteils der erklärten Varianz. Überzogene kausale Aussagen werden vermieden: Statt „Die Evidenz zeigt, dass …“ werden vorsichtige Formulierungen wie „Die Ergebnisse sind vereinbar mit …“ verwendet. Am Ende werden außerdem mindestens drei mögliche Fragen von Gutachtern und passende Antwortformulierungen vorgeschlagen. Geeignet für Forschende, die einen Meta-Analyseartikel verfassen und den Methodenteil vor der Einreichung bei einer Zeitschrift stärken möchten. Was dieses Skill nicht leistet: Es berechnet keine Statistiken aus Rohdaten. Ihre Ergebnisse aus R, RevMan oder CMA müssen bereits vorliegen. Das Skill überführt die Ergebnisse ausschließlich in einen akademischen Text und interpretiert sie.
Empfohlen von
Shuting@YouMind
Warum wir diese Fähigkeit empfehlen
Wandelt Meta-Analyse-Statistiken in PRISMA-2020- und Cochrane-konforme Texte um und berücksichtigt dabei sorgfältig Heterogenität, Bias, Kausalität, Limitationen und mögliche Gutachterfragen.
Geeignet für
Für Forschende, die einen Meta-Analyseartikel vorbereiten und den Berichtstext vor der Einreichung stärken möchten.
So nutzt du diesen Skill
Eingabe bereitstellen
Geben Sie die Forschungsfrage, Merkmale der eingeschlossenen Studien, Meta-Analyse-Ergebnisse sowie Kennzahlen zu Heterogenität und Publikationsbias an.
Skill ausführen
Wandelt die bereitgestellten Ergebnisse in eine akademische und vorsichtige Berichtssprache um; führt keine statistischen Berechnungen durch.
Ergebnis prüfen
Sie erhalten einen Text mit den Abschnitten Methoden, Ergebnisse und Limitationen sowie möglichen Fragen von Gutachtern und passenden Antworten.
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ForschungPRISMA-2020-Flussdiagramm
Erstellt für Forschende, die systematische Reviews durchführen, einen Flussdiagrammtext und einen Protokollabsatz gemäß der PRISMA-2020-Checkliste. Wenn Sie Ihre Datenbank-Screening-Zahlen (identification → screening → eligibility → included) eingeben, prüft das Skill die Konsistenz der Zahlen und erstellt einen begründbaren Text als Antwort auf die Frage eines Gutachters: „Warum gehen in Ihrem Flussdiagramm so viele Datensätze verloren?“ Außerdem wandelt es Ihre Ein- und Ausschlusskriterien in eine Tabelle im PICO/PECO-Format um. Dieses Skill eignet sich für Promovierende und andere Studierende, die systematische Reviews oder Meta-Analysen verfassen, sowie für Zeitschriftenredakteure zur Vorabprüfung. Erkennt es eine numerische Inkonsistenz (z. B. included > eligibility), weist es ausdrücklich darauf hin und korrigiert sie nicht stillschweigend.
ForschungCONSORT-2010-Bericht
Erstellt aus Ihren Daten randomisierter kontrollierter Studien (RCTs) – darunter Randomisierungsmethode, Verblindungsstatus, Power-Analyse, CONSORT-Flusszahlen (screened/randomized/allocated/analyzed) sowie der ITT-/PP-Analyseansatz – einen vollständigen Entwurf für Zusammenfassung, Methoden und Ergebnisse gemäß den 25 Punkten von CONSORT 2010. Verwechselt ITT und PP niemals und prüft die Konsistenz der Flussdiagrammzahlen (randomized ≥ allocated ≥ followed-up ≥ analyzed). Erkennt außerdem mindestens 4 Einwände, die Gutachter von Fachzeitschriften häufig vorbringen (z. B. „Warum wurde keine ITT-Analyse berichtet?“, „Wurde der Erfolg der Verblindung getestet?“ oder „Gab es ein Outcome-Switching?“), und schlägt für jeden eine Formulierung zur Begründung vor. Entwickelt für klinische Forschende sowie Akademikerinnen und Akademiker, die RCTs in Medizin, Pflege oder Pharmazie durchführen und vor der Einreichung bei einer Fachzeitschrift methodische Robustheit sicherstellen möchten.
ForschungPLS-SEM-Bericht & Einwände
Erstellt aus Ihren PLS-SEM-Analyseergebnissen (äußere Ladungen, CR/AVE, HTMT-diskriminante Validität, Pfadkoeffizienten, R²/f²/Q², SRMR) einen vollständigen Bericht zum Messmodell und Strukturmodell. Wendet den HTMT-Schwellenwert sowie die R²-Interpretation (nach Cohen/Chin) korrekt an und vermeidet Kausalsprache. Erkennt außerdem mindestens 4 häufige Einwände von Zeitschriftengutachtern im Voraus (z. B. „Warum wurde PLS statt CB-SEM gewählt?“ oder „Es wurde keine CMB-Kontrolle durchgeführt“) und liefert für jeden eine Formulierung zur Verteidigung. Geeignet für: Forschende aus Wirtschaft und Sozialwissenschaften, die Strukturgleichungsmodelle mit PLS-SEM durchführen und vor der Einreichung bei einer Zeitschrift methodische Robustheit sicherstellen möchten.
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