STROBE विधि लेखक
STROBE-अनुरूप ड्राफ्ट तैयार करता है
STROBE विधि लेखक
STROBE-अनुरूप ड्राफ्ट तैयार करता है
सामग्री की झलक
विवरण
आपके क्रॉस-सेक्शनल, कोहोर्ट या केस-कंट्रोल अध्ययन डिज़ाइन के आधार पर, प्रतिभागियों के चयन की विधि, चर, नमूना आकार के औचित्य और सांख्यिकीय विधियाँ दर्ज करने पर यह STROBE (Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology) चेकलिस्ट के सभी 22 बिंदुओं का अप्रत्यक्ष रूप से संदर्भ देते हुए Methods और Results का पूरा ड्राफ्ट तैयार करता है। अंत में यह एक मैपिंग तालिका भी देता है, जिसमें दिखाया जाता है कि कौन-सा अनुच्छेद STROBE के किस बिंदु से संबंधित है—इससे जर्नल के “कृपया STROBE चेकलिस्ट पूरी करें” अनुरोध का उत्तर देना आसान हो जाता है। यह कारणात्मक भाषा से बचता है (अवलोकनात्मक अध्ययनों में “कारण बनता है” के बजाय “संबंधित है” का प्रयोग करता है) और पक्षपात/भ्रमकारी कारकों के स्रोतों पर स्पष्ट रूप से चर्चा करता है। यह महामारी विज्ञान, सार्वजनिक स्वास्थ्य और क्लिनिकल शोध में काम करने वाले शिक्षाविदों के लिए उपयुक्त है।
द्वारा अनुशंसित
Shuting@YouMind
हमें यह कौशल क्यों पसंद है
कच्चे अवलोकनात्मक अध्ययन विवरणों को प्रकाशन-तैयार Methods और Results मसौदे में बदलता है, साथ ही STROBE मैपिंग, पक्षपात, भ्रमकारी कारक और प्रतिभागी प्रवाह को स्पष्ट रूप से संबोधित करता है।
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अनुसंधानSTROBE/CONSORT लेखन
आपके अध्ययन डिज़ाइन के अनुसार उपयुक्त रिपोर्टिंग मानक का पालन करते हुए Methods + Results अनुभाग तैयार करता है (अवलोकनात्मक अध्ययनों के लिए STROBE और रैंडमाइज़्ड नियंत्रित परीक्षणों के लिए CONSORT); फिर बिना कुछ छिपाए जाँचता है कि कौन-से चेकलिस्ट आइटम गायब हैं या कमज़ोर ढंग से रिपोर्ट किए गए हैं, और उन्हें पूरा करने का तरीका सुझाता है। यह किनके लिए है: जर्नल में सबमिशन से पहले रिपोर्टिंग की मजबूती सुनिश्चित करने वाले शोधकर्ताओं और थीसिस लिखने वाले स्नातक छात्रों के लिए।
अनुसंधानमेटा-विश्लेषण रिपोर्ट लेखक
आपके मेटा-विश्लेषण आँकड़ों (संयुक्त प्रभाव-आकार, I², Q, tau² और प्रकाशन-पक्षपात संकेतक) से PRISMA 2020 और Cochrane Handbook के अनुरूप Methods + Results + Limitations का पूरा पाठ तैयार करता है। I² मान की कभी गलत व्याख्या नहीं करता, जिसमें "विचरण का प्रतिशत" वाला संदर्भ भी शामिल है; बढ़ा-चढ़ाकर कही गई कारणात्मक भाषा से बचता है और "साक्ष्य से यह सिद्ध होता है कि" के बजाय "निष्कर्ष ... के अनुरूप हैं" जैसी सावधान भाषा का उपयोग करता है। अंत में, यह समीक्षक द्वारा पूछे जा सकने वाले कम-से-कम 3 प्रश्न और उनके उत्तर के लिए बचाव-वाक्य भी देता है। इसके लिए उपयुक्त: वे शोधकर्ता जो जर्नल में जमा करने से पहले अपने मेटा-विश्लेषण शोध-पत्र के Methods अनुभाग को मजबूत करना चाहते हैं। यह क्या नहीं करता: यह कच्चे डेटा से सांख्यिकीय गणनाएँ नहीं करता (आपके पास पहले से R/RevMan/CMA का आउटपुट होना चाहिए)—यह केवल आपके परिणामों को शैक्षणिक पाठ में बदलता और उनकी व्याख्या करता है।
अनुसंधानCONSORT 2010 रिपोर्ट लेखक
आपके रैंडमाइज़्ड नियंत्रित परीक्षण (RCT) के डेटा—रैंडमाइज़ेशन विधि, ब्लाइंडिंग स्थिति, पावर विश्लेषण, CONSORT फ़्लो संख्या (स्क्रीन किए गए/रैंडमाइज़ किए गए/आवंटित/विश्लेषित), और ITT/PP विश्लेषण पद्धति—से यह CONSORT 2010 के सभी 25 आइटम के अनुरूप Abstract + Methods + Results का पूरा ड्राफ्ट तैयार करता है। यह ITT/PP को कभी आपस में नहीं मिलाता और फ़्लो डायग्राम की संख्याओं की संगति जाँचता है (रैंडमाइज़ किए गए ≥ आवंटित ≥ फ़ॉलो-अप किए गए ≥ विश्लेषित)। यह जर्नल समीक्षकों द्वारा अक्सर उठाई जाने वाली कम से कम 4 आपत्तियों की पहले से पहचान भी करता है (जैसे, "ITT विश्लेषण की रिपोर्ट क्यों नहीं की गई", "क्या ब्लाइंडिंग की सफलता जाँची गई थी", "क्या परिणाम बदले गए थे") और प्रत्येक के लिए बचाव का एक वाक्य सुझाता है। यह चिकित्सा, नर्सिंग और फ़ार्मेसी में RCT करने वाले क्लिनिकल शोधकर्ताओं के लिए बनाया गया है, जो जर्नल में सबमिशन से पहले पद्धतिगत मजबूती चाहते हैं। यह क्या नहीं करता: यह सांख्यिकीय विश्लेषण या डेटा तैयार नहीं करता—यह केवल आपके पास पहले से मौजूद परिणामों को CONSORT-मानक रिपोर्ट में बदलता है।
जानकारी
- संस्करण
- v2
- आखिरी अपडेट
- रन क्रेडिट
- उपयोग के अनुसार
- मॉडल
- स्वचालित
