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मेटा-विश्लेषण रिपोर्ट

मेटा-विश्लेषण रिपोर्ट

मेटा-विश्लेषण से PRISMA रिपोर्ट बनाएँ

बनाया गया
MMurat Sakal
इंस्टॉल किया
7
श्रेणीअनुसंधान
स्रोतYouMind

सामग्री की झलक

विवरण

PRISMA 2020 और Cochrane हैंडबुक के अनुरूप, आपके मेटा-विश्लेषण आँकड़ों (संयुक्त प्रभाव आकार, I², Q, tau² और प्रकाशन पूर्वाग्रह के संकेतक) से विधि + परिणाम + सीमाओं का एक पूर्ण पाठ तैयार करता है। I² मान की कभी गलत व्याख्या नहीं करता (जिसमें प्रतिशत विचरण की व्याख्या भी शामिल है) और अतिरंजित कारणात्मक भाषा से बचता है—“साक्ष्य दर्शाते हैं कि” के बजाय “निष्कर्ष ... के अनुरूप हैं” जैसे सावधान वाक्यांशों का उपयोग करता है। अंत में, समीक्षक द्वारा पूछे जा सकने वाले कम से कम 3 संभावित प्रश्न और उनके उत्तर देने के वाक्य भी प्रस्तुत करता है। यह इनके लिए उपयुक्त है: मेटा-विश्लेषण लेख लिखने वाले और जर्नल में सबमिशन से पहले 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 परिकलित आउटपुट पहले से होने चाहिए); यह केवल परिणामों को अकादमिक पाठ में बदलता और उनकी व्याख्या करता है।

संपादक की सिफ़ारिश
S

द्वारा अनुशंसित

Shuting@YouMind

हमें यह कौशल क्यों पसंद है

कच्चे मेटा-विश्लेषण आँकड़ों को PRISMA 2020 और Cochrane-अनुरूप, प्रकाशन-योग्य विधि व परिणाम पाठ में बदलता है। विषमता, पक्षपात, कारणात्मक भाषा, सीमाओं और समीक्षक प्रश्नों को सावधानी से शामिल करना इसे अलग बनाता है।

किनके लिए उपयोगी

मेटा-विश्लेषण लेख तैयार करने और सबमिशन से पहले रिपोर्टिंग पाठ को बेहतर बनाने वाले शोधकर्ताओं के लिए।

इस Skill का उपयोग कैसे करें

  1. अपना इनपुट दें

    शोध प्रश्न, शामिल अध्ययनों की विशेषताएँ, मेटा-विश्लेषण के परिणाम, विषमता और प्रकाशन पूर्वाग्रह के संकेतक दें।

  2. Skill चलाएँ

    दिए गए परिणामों को अकादमिक और सावधान रिपोर्टिंग भाषा में बदलता है; सांख्यिकीय गणना नहीं करता।

  3. परिणाम देखें

    आपको विधि, परिणाम और सीमाओं के अनुभागों वाला पाठ मिलेगा, जिसमें संभावित समीक्षक प्रश्न और उनके उत्तर के वाक्य भी शामिल होंगे।

संबंधित कौशल

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अनुसंधान

PRISMA 2020 फ़्लोचार्ट लेखक

सिस्टमेटिक रिव्यू करने वाले शोधकर्ताओं के लिए PRISMA 2020 चेकलिस्ट के अनुरूप फ़्लोचार्ट टेक्स्ट और प्रोटोकॉल अनुच्छेद तैयार करता है। जब आप अपने डेटाबेस खोज के आंकड़े (identification → screening → eligibility → included) दर्ज करते हैं, तो यह संख्याओं की संगति जाँचता है और समीक्षक के सवाल, "आपके फ़्लोचार्ट में इतने रिकॉर्ड क्यों छूट रहे हैं?", के जवाब में एक बचाव योग्य पाठ तैयार करता है। यह आपके शामिल करने और बाहर रखने के मानदंडों को PICO/PECO प्रारूप की तालिका में भी बदलता है। यह skill सिस्टमेटिक रिव्यू/मेटा-विश्लेषण लिखने वाले स्नातकोत्तर छात्रों, अकादमिकों और जर्नल संपादकों की पूर्व-जाँच के लिए उपयुक्त है। यदि यह कोई संख्यात्मक विसंगति पहचानता है (जैसे included > eligibility), तो उसे स्पष्ट रूप से बताता है और चुपचाप ठीक नहीं करता।

M
6निःशुल्क
अनुसंधान

CONSORT 2010 रिपोर्ट

आपके रैंडमाइज़्ड नियंत्रित परीक्षण (RCT) डेटा—रैंडमाइज़ेशन विधि, ब्लाइंडिंग की स्थिति, पावर विश्लेषण, CONSORT फ्लो संख्याएँ (screened/randomized/allocated/analyzed), और ITT/PP विश्लेषण दृष्टिकोण—से CONSORT 2010 के 25 आइटम के अनुरूप एक संपूर्ण सारांश + विधियाँ + परिणाम ड्राफ्ट तैयार करता है। यह ITT/PP के अंतर को कभी नहीं मिलाता और फ्लो डायग्राम की संख्याओं 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 रिपोर्ट क्यों नहीं किया गया", "क्या ब्लाइंडिंग की सफलता का परीक्षण किया गया", "क्या outcome switching हुआ") को पहले से पहचानकर, प्रत्येक के लिए बचाव संबंधी वाक्य सुझाता है। यह क्लिनिकल शोधकर्ताओं और चिकित्सा, नर्सिंग या फार्मेसी के क्षेत्र में RCT संचालित करने वाले उन शिक्षाविदों के लिए बनाया गया है जो जर्नल में सबमिशन से पहले पद्धतिगत मजबूती सुनिश्चित करना चाहते हैं।

M
1निःशुल्क
अनुसंधान

PLS-SEM रिपोर्ट व जवाब

आपके PLS-SEM विश्लेषण आउटपुट (बाहरी लोडिंग, CR/AVE, HTMT विभेदी वैधता, पथ गुणांक, R²/f²/Q², SRMR) से पूर्ण मापन मॉडल + संरचनात्मक मॉडल रिपोर्ट तैयार करता है। यह HTMT सीमा और R² की व्याख्या (Cohen/Chin मानदंड) सही ढंग से लागू करता है और कारणात्मक भाषा से बचता है। साथ ही, जर्नल समीक्षकों द्वारा अक्सर उठाई जाने वाली कम-से-कम 4 आपत्तियों (जैसे, "CB-SEM के बजाय PLS क्यों चुना गया" और "CMB नियंत्रण नहीं किया गया") की पहले से पहचान कर, प्रत्येक के लिए बचाव-वाक्य प्रस्तुत करता है। इनके लिए उपयुक्त: PLS-SEM से संरचनात्मक समीकरण मॉडलिंग करने वाले व्यवसाय/सामाजिक विज्ञान शोधकर्ता और जर्नल में सबमिशन से पहले पद्धति की मजबूती सुनिश्चित करने वाले लोग।

M
2निःशुल्क

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