STROBE विधि ड्राफ्टर
अवलोकन डेटा से STROBE-अनुरूप ड्राफ्ट
विवरण
अपने क्रॉस-सेक्शनल, कोहोर्ट या केस-कंट्रोल अध्ययन डिज़ाइन के अनुसार प्रतिभागियों के चयन की विधि, चर, नमूना आकार का औचित्य और सांख्यिकीय विधियाँ दर्ज करें। यह Skill STROBE (Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology) चेकलिस्ट के 22 बिंदुओं का अंतर्निहित संदर्भ देते हुए Methods और Results का पूरा ड्राफ्ट तैयार करती है। अंत में, यह एक मैपिंग तालिका भी देती है, जिसमें दिखाया जाता है कि कौन-सा पैराग्राफ STROBE के किस बिंदु को पूरा करता है—इससे जर्नल सबमिशन के दौरान "STROBE checklist भरें" के अनुरोध का जवाब देने में मदद मिलती है। यह कारणात्मक भाषा से बचती है (क्योंकि अध्ययन अवलोकनात्मक है, इसलिए "कारण बनता है" के बजाय "से संबद्ध है" जैसे वाक्यांशों का उपयोग करती है) और पक्षपात तथा confounding के स्रोतों पर स्पष्ट रूप से चर्चा करती है। यह महामारी विज्ञान, सार्वजनिक स्वास्थ्य और नैदानिक अनुसंधान के क्षेत्रों में काम करने वाले अकादमिक शोधकर्ताओं के लिए उपयुक्त है।
संबंधित कौशल
सभी देखें
CONSORT 2010 रिपोर्ट लेखक
आपके रैंडमाइज़्ड नियंत्रित परीक्षण (RCT) डेटा—रैंडमाइज़ेशन विधि, ब्लाइंडिंग की स्थिति, पावर विश्लेषण, CONSORT प्रवाह के आँकड़े (screened/randomized/allocated/analyzed), और ITT/PP विश्लेषण दृष्टिकोण—से CONSORT 2010 के 25 मदों के अनुरूप सारांश + विधि + परिणामों का पूरा मसौदा तैयार करता है। ITT/PP के अंतर को कभी नहीं मिलाता और प्रवाह आरेख के आँकड़ों की संगति (randomized ≥ allocated ≥ followed-up ≥ analyzed) जाँचता है। साथ ही, जर्नल समीक्षकों द्वारा अक्सर उठाई जाने वाली कम से कम 4 आपत्तियों (जैसे "ITT विश्लेषण की रिपोर्ट क्यों नहीं की गई", "क्या ब्लाइंडिंग की सफलता का परीक्षण किया गया", "क्या outcome switching हुआ") को पहले से पहचानकर, प्रत्येक के लिए बचाव वाक्य सुझाता है। यह उन क्लिनिकल शोधकर्ताओं और चिकित्सा, नर्सिंग या फ़ार्मेसी के क्षेत्रों में RCT संचालित करने वाले अकादमिक विशेषज्ञों के लिए बनाया गया है, जो जर्नल में भेजने से पहले पद्धतिगत मजबूती सुनिश्चित करना चाहते हैं।
मेटा-विश्लेषण रिपोर्ट
PRISMA 2020 और Cochrane हैंडबुक के अनुरूप, आपके मेटा-विश्लेषण के आँकड़ों (संयुक्त प्रभाव आकार, I², Q, tau² और प्रकाशन पक्षपात के संकेतक) से एक संपूर्ण विधि + परिणाम + सीमाएँ पाठ तैयार करता है। I² मान की कभी गलत व्याख्या नहीं करता (प्रतिशत विचरण की व्याख्या सहित) और बढ़ा-चढ़ाकर कारणात्मक भाषा का उपयोग करने से बचता है—"साक्ष्य दर्शाते हैं कि" के बजाय "निष्कर्ष ... के अनुरूप हैं" जैसे सावधान वाक्यांशों का प्रयोग करता है। अंत में, समीक्षक द्वारा पूछे जा सकने वाले कम-से-कम 3 संभावित प्रश्न और उनके उत्तर के लिए बचाव-पंक्तियाँ भी प्रस्तुत करता है। इनके लिए उपयुक्त: मेटा-विश्लेषण लेख लिखने वाले और जर्नल में सबमिशन से पहले अपनी विधि अनुभाग को मजबूत करना चाहने वाले शोधकर्ता। यह क्या नहीं करता: कच्चे डेटा से सांख्यिकीय गणना नहीं करता (आपके पास R/RevMan/CMA के पहले से गणना किए गए आउटपुट होने चाहिए); यह केवल परिणामों को अकादमिक पाठ में बदलता और उनकी व्याख्या करता है।
PRISMA 2020 फ्लोचार्ट लेखक
सिस्टमेटिक रिव्यू करने वाले शोधकर्ताओं के लिए PRISMA 2020 checklist के अनुरूप फ्लोचार्ट टेक्स्ट और प्रोटोकॉल पैराग्राफ तैयार करता है। जब आप अपने डेटाबेस सर्च के आँकड़े (identification → screening → eligibility → included) दर्ज करते हैं, तो यह संख्याओं की संगति जाँचता है और समीक्षक के "आपके फ्लोचार्ट में इतने रिकॉर्ड क्यों छूट गए?" जैसे सवाल के लिए बचाव योग्य टेक्स्ट तैयार करता है। यह आपके inclusion/exclusion criteria को PICO/PECO फ़ॉर्मैट में एक तालिका में भी बदलता है। यह Skill इन लोगों के लिए उपयुक्त है: systematic review/meta-analysis लिखने वाले स्नातकोत्तर विद्यार्थी और अकादमिक शोधकर्ता, साथ ही जर्नल संपादकों के लिए प्रारंभिक जाँच। यदि यह कोई संख्यात्मक असंगति पहचानता है (जैसे included > eligibility), तो इसे स्पष्ट रूप से बताता है और चुपचाप ठीक नहीं करता।
STROBE विधि ड्राफ्टर
अवलोकन डेटा से STROBE-अनुरूप ड्राफ्ट
विवरण
अपने क्रॉस-सेक्शनल, कोहोर्ट या केस-कंट्रोल अध्ययन डिज़ाइन के अनुसार प्रतिभागियों के चयन की विधि, चर, नमूना आकार का औचित्य और सांख्यिकीय विधियाँ दर्ज करें। यह Skill STROBE (Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology) चेकलिस्ट के 22 बिंदुओं का अंतर्निहित संदर्भ देते हुए Methods और Results का पूरा ड्राफ्ट तैयार करती है। अंत में, यह एक मैपिंग तालिका भी देती है, जिसमें दिखाया जाता है कि कौन-सा पैराग्राफ STROBE के किस बिंदु को पूरा करता है—इससे जर्नल सबमिशन के दौरान "STROBE checklist भरें" के अनुरोध का जवाब देने में मदद मिलती है। यह कारणात्मक भाषा से बचती है (क्योंकि अध्ययन अवलोकनात्मक है, इसलिए "कारण बनता है" के बजाय "से संबद्ध है" जैसे वाक्यांशों का उपयोग करती है) और पक्षपात तथा confounding के स्रोतों पर स्पष्ट रूप से चर्चा करती है। यह महामारी विज्ञान, सार्वजनिक स्वास्थ्य और नैदानिक अनुसंधान के क्षेत्रों में काम करने वाले अकादमिक शोधकर्ताओं के लिए उपयुक्त है।
संबंधित कौशल
सभी देखेंCONSORT 2010 रिपोर्ट लेखक
आपके रैंडमाइज़्ड नियंत्रित परीक्षण (RCT) डेटा—रैंडमाइज़ेशन विधि, ब्लाइंडिंग की स्थिति, पावर विश्लेषण, CONSORT प्रवाह के आँकड़े (screened/randomized/allocated/analyzed), और ITT/PP विश्लेषण दृष्टिकोण—से CONSORT 2010 के 25 मदों के अनुरूप सारांश + विधि + परिणामों का पूरा मसौदा तैयार करता है। ITT/PP के अंतर को कभी नहीं मिलाता और प्रवाह आरेख के आँकड़ों की संगति (randomized ≥ allocated ≥ followed-up ≥ analyzed) जाँचता है। साथ ही, जर्नल समीक्षकों द्वारा अक्सर उठाई जाने वाली कम से कम 4 आपत्तियों (जैसे "ITT विश्लेषण की रिपोर्ट क्यों नहीं की गई", "क्या ब्लाइंडिंग की सफलता का परीक्षण किया गया", "क्या outcome switching हुआ") को पहले से पहचानकर, प्रत्येक के लिए बचाव वाक्य सुझाता है। यह उन क्लिनिकल शोधकर्ताओं और चिकित्सा, नर्सिंग या फ़ार्मेसी के क्षेत्रों में RCT संचालित करने वाले अकादमिक विशेषज्ञों के लिए बनाया गया है, जो जर्नल में भेजने से पहले पद्धतिगत मजबूती सुनिश्चित करना चाहते हैं।
मेटा-विश्लेषण रिपोर्ट
PRISMA 2020 और Cochrane हैंडबुक के अनुरूप, आपके मेटा-विश्लेषण के आँकड़ों (संयुक्त प्रभाव आकार, I², Q, tau² और प्रकाशन पक्षपात के संकेतक) से एक संपूर्ण विधि + परिणाम + सीमाएँ पाठ तैयार करता है। I² मान की कभी गलत व्याख्या नहीं करता (प्रतिशत विचरण की व्याख्या सहित) और बढ़ा-चढ़ाकर कारणात्मक भाषा का उपयोग करने से बचता है—"साक्ष्य दर्शाते हैं कि" के बजाय "निष्कर्ष ... के अनुरूप हैं" जैसे सावधान वाक्यांशों का प्रयोग करता है। अंत में, समीक्षक द्वारा पूछे जा सकने वाले कम-से-कम 3 संभावित प्रश्न और उनके उत्तर के लिए बचाव-पंक्तियाँ भी प्रस्तुत करता है। इनके लिए उपयुक्त: मेटा-विश्लेषण लेख लिखने वाले और जर्नल में सबमिशन से पहले अपनी विधि अनुभाग को मजबूत करना चाहने वाले शोधकर्ता। यह क्या नहीं करता: कच्चे डेटा से सांख्यिकीय गणना नहीं करता (आपके पास R/RevMan/CMA के पहले से गणना किए गए आउटपुट होने चाहिए); यह केवल परिणामों को अकादमिक पाठ में बदलता और उनकी व्याख्या करता है।
PRISMA 2020 फ्लोचार्ट लेखक
सिस्टमेटिक रिव्यू करने वाले शोधकर्ताओं के लिए PRISMA 2020 checklist के अनुरूप फ्लोचार्ट टेक्स्ट और प्रोटोकॉल पैराग्राफ तैयार करता है। जब आप अपने डेटाबेस सर्च के आँकड़े (identification → screening → eligibility → included) दर्ज करते हैं, तो यह संख्याओं की संगति जाँचता है और समीक्षक के "आपके फ्लोचार्ट में इतने रिकॉर्ड क्यों छूट गए?" जैसे सवाल के लिए बचाव योग्य टेक्स्ट तैयार करता है। यह आपके inclusion/exclusion criteria को PICO/PECO फ़ॉर्मैट में एक तालिका में भी बदलता है। यह Skill इन लोगों के लिए उपयुक्त है: systematic review/meta-analysis लिखने वाले स्नातकोत्तर विद्यार्थी और अकादमिक शोधकर्ता, साथ ही जर्नल संपादकों के लिए प्रारंभिक जाँच। यदि यह कोई संख्यात्मक असंगति पहचानता है (जैसे included > eligibility), तो इसे स्पष्ट रूप से बताता है और चुपचाप ठीक नहीं करता।
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