Murat Sakal
Classificador de Bloom
Classifica os seus resultados de aprendizagem segundo os níveis da taxonomia de Bloom, corrige verbos não mensuráveis (como «saber» e «compreender») e sugere um método de avaliação adequado para cada resultado. Faz a classificação com base na verdadeira exigência cognitiva do resultado, e não no significado superficial do verbo. Adequado para: docentes envolvidos na conceção curricular e de unidades curriculares, e comissões de desenvolvimento curricular.
Banco GIFT + Auditoria Bloom
Gera um banco de perguntas completo em formato GIFT, a partir do tema e dos seus resultados de aprendizagem, com perguntas de escolha múltipla, verdadeiro/falso, correspondência, resposta curta e preenchimento de espaços. Etiqueta o nível da taxonomia de Bloom de cada pergunta e, se houver uma concentração predominante nos níveis inferiores (Recordar/Compreender), comunica-o claramente e sugere perguntas adicionais que avaliem competências de pensamento de nível superior. Adequado para responsáveis pela avaliação e coordenadores de departamento que pretendam verificar a qualidade de um banco de perguntas para exames.
Planos de Aula Semanais
Gera um plano de aula semanal estruturado a partir do tema e da duração da aula que indicar, incluindo objetivos de aprendizagem mensuráveis, redigidos com verbos da taxonomia de Bloom, um fluxo da aula com cronograma e uma sugestão de elemento de avaliação. Associa sempre os objetivos de aprendizagem às atividades. Adequado para: docentes universitários e formadores que criam cursos ou programas de formação.
Banco de perguntas GIFT
Gera, a partir do tema e do conteúdo fornecidos, um banco de perguntas de escolha múltipla em formato GIFT, pronto a carregar diretamente no ecrã "Banco de perguntas > Importar" do Moodle. Assinala a opção correta, cria distratores plausíveis relacionados com o tema e evita erros de sintaxe GIFT. Adequado para: docentes que lecionam no Moodle e coordenadores pedagógicos que preparam bancos de perguntas para testes.
Relatório Estatístico
Produz uma secção completa de Resultados a partir dos resultados das suas estatísticas descritivas e inferenciais (incluindo testes de pressupostos). Se detetar uma violação da normalidade ou da homogeneidade das variâncias, recomenda o teste alternativo não paramétrico, em vez de a ocultar. Identifica também antecipadamente pelo menos 4 objeções que os revisores de revistas científicas costumam colocar (por exemplo, «testes de pressupostos não apresentados», «tamanho do efeito não indicado», «não foi aplicada qualquer correção para comparações múltiplas») e fornece uma frase de resposta para cada uma. Para quem se destina: investigadores que trabalham com métodos quantitativos e pretendem garantir rigor no relato estatístico antes da submissão a uma revista científica.
Redator de Testes entre Grupos
Produz um texto de Resultados em conformidade com a APA 7 e pronto para manuscrito, a partir dos resultados dos seus testes t, ANOVA ou qui-quadrado. Utiliza o formato correto de apresentação dos resultados estatísticos (t(df)=..., p=..., d=...) e interpreta o tamanho do efeito com base nos critérios de Cohen. Lembra-o de indicar um método de correção para comparações múltiplas quando são comparados três ou mais grupos. Para quem se destina: investigadores e estudantes de pós-graduação que realizam estudos experimentais ou comparativos.
Redator de estatística descritiva
Converte os resultados de estatística descritiva do utilizador (média±DP ou mediana(IIQ), n(%)) num parágrafo académico sobre as "Características dos participantes", pronto a inserir num manuscrito, além de uma tabela formatada da Tabela 1. Seleciona a estatística descritiva correta (média±DP vs. mediana(IIQ)) com base no estado de normalidade e nunca mistura as duas. Para quem é: estudantes de pós-graduação e académicos que realizam investigação quantitativa e querem redigir a secção "Participantes" do manuscrito de forma rápida e correta.
Relatório Estatístico e Defesa
Gera uma secção de Resultados completa a partir dos seus resultados de estatística descritiva e inferencial, incluindo testes de pressupostos. Se detetar violações da normalidade ou da homogeneidade das variâncias, recomenda um teste alternativo não paramétrico, sem ocultar essas violações. Além disso, identifica antecipadamente pelo menos 4 objeções frequentemente levantadas por revisores de revistas (por exemplo, «os testes de pressupostos não foram comunicados», «o tamanho do efeito não foi indicado» e «não foi aplicada uma correção para comparações múltiplas») e apresenta uma frase de resposta para cada uma. Adequado para: investigadores que trabalham com métodos de investigação quantitativos e procuram garantir a robustez do relato estatístico antes de submeter um artigo a uma revista.
Redator de Testes de Grupos
Gera um texto de Resultados, pronto para um artigo e em conformidade com a APA 7, a partir dos resultados dos seus testes t, ANOVA ou qui-quadrado. Utiliza o formato correto de apresentação de resultados estatísticos (t(df)=..., p=..., d=...) e interpreta a dimensão do efeito segundo os critérios de Cohen. Quando são comparados três ou mais grupos, relembra que deve ser indicada a correção para comparações múltiplas. Indicado para investigadores e estudantes de pós-graduação que realizam estudos experimentais ou comparativos.
Estatística Descritiva
Converte os resultados estatísticos descritivos do utilizador (média±DP ou mediana(IIQ), n(%)) num parágrafo académico de «Características dos participantes», pronto a inserir no artigo, e numa tabela no formato da Tabela 1. Seleciona a estatística descritiva adequada de acordo com a normalidade (média±DP vs mediana(IIQ)) e nunca as mistura. Adequado para estudantes de pós-graduação e académicos que realizam investigação quantitativa e pretendem redigir de forma rápida e rigorosa a secção «Participantes» do artigo.
Entropy-TOPSIS-ML + Objeções
Produz um relatório completo de Métodos + Resultados a partir dos resultados da sua ponderação por entropia + ordenação TOPSIS + classificador de ML (XGBoost, Random Forest, Logistic Regression, etc.). Classifica corretamente a interpretação da AUC (critérios de Hosmer & Lemeshow) e, quando a diferença de desempenho entre treino e teste é grande, indica explicitamente o risco de sobreajuste. Também identifica antecipadamente pelo menos 4 objeções frequentemente levantadas por revisores de revistas (por exemplo, "como foi tratado o desequilíbrio entre classes" e "não foi utilizado um conjunto de validação externo") e sugere uma frase de resposta para cada uma. Adequado para: investigadores que trabalham em informática médica, previsão de risco clínico ou metodologia híbrida MCDM-ML e que pretendem reforçar a robustez metodológica antes da submissão a uma revista.
Redator de Análise TOPSIS
Gera um texto completo, pronto a integrar num manuscrito, para as secções de Métodos e Resultados, com base nos resultados da sua análise TOPSIS (matriz de decisão normalizada, distâncias às soluções ideais positiva e negativa e coeficientes de proximidade). Fornece uma tabela de classificação e interpreta em que critérios as melhores e piores alternativas se destacaram ou ficaram aquém. Adequado para investigadores que trabalham em problemas de classificação multicritério, como a seleção de fornecedores, a comparação de produtos ou serviços e o apoio à decisão clínica.
Redator de Ponderação AHP
Converte os resultados da matriz de comparação por pares AHP (Analytic Hierarchy Process) do utilizador — incluindo os pesos dos critérios e o rácio de consistência — numa secção académica de «Ponderação dos Critérios», pronta a inserir num manuscrito. Se o rácio de consistência (CR) exceder 0,10, indica-o claramente, sem o ocultar. Adequado para investigadores que utilizam métodos MCDM, como TOPSIS/VIKOR, e determinam os pesos dos critérios com AHP, bem como para estudantes de pós-graduação.
Entropia-TOPSIS-ML + Revisores
Produz um relatório completo de Métodos + Resultados a partir dos seus resultados de ponderação pela entropia + ordenação TOPSIS + classificadores de ML (XGBoost, Random Forest, Regressão Logística, etc.). Interpreta corretamente a AUC (critérios de Hosmer & Lemeshow) e assinala claramente o risco de sobreajustamento (overfitting) quando a diferença entre o desempenho de treino e de teste é elevada. Além disso, identifica antecipadamente pelo menos 4 objeções frequentemente levantadas por revisores de revistas (por exemplo, «Como foi tratada a desproporção entre classes?» e «Não foi utilizado um conjunto de validação externa?») e apresenta uma frase de resposta para cada uma. Adequado para investigadores que trabalham em informática da saúde, previsão de risco clínico ou metodologias híbridas MCDA-ML, e para quem procura robustez metodológica antes da submissão a uma revista.
Redator de Relatórios TOPSIS
Produz um texto completo de Método + Resultados, pronto para artigo, a partir dos resultados da análise TOPSIS (matriz de decisão normalizada, distâncias à solução ideal positiva/negativa e coeficientes de proximidade). Apresenta uma tabela de ordenação e interpreta em que critérios a melhor e a pior alternativa se destacam. Adequado para investigadores que trabalham com problemas de ordenação multicritério, como seleção de fornecedores, comparação de produtos/serviços e apoio à decisão clínica.
Redator de Pesos AHP
Converte os resultados da matriz de comparação par a par do AHP (Processo de Hierarquia Analítica) do utilizador — pesos dos critérios e rácio de consistência — numa secção académica de «Ponderação de Critérios», adequada para inserção direta num artigo. Se o rácio de consistência (CR) exceder 0,10, indica-o claramente, sem o ocultar. Adequado para investigadores e estudantes de pós-graduação que trabalham com métodos multicritério de apoio à decisão, como TOPSIS/VIKOR, e determinam os pesos dos critérios através do AHP.
PLS-SEM + Objeções
Produz um relatório completo do Modelo de Medição + Modelo Estrutural a partir dos resultados da sua análise PLS-SEM (cargas externas, CR/AVE, validade discriminante HTMT, coeficientes de caminho, R²/f²/Q², SRMR). Aplica corretamente o limiar HTMT e a interpretação de R² (critérios de Cohen/Chin), evitando linguagem causal. Também identifica antecipadamente pelo menos 4 objeções frequentemente levantadas por revisores de revistas (por exemplo, «porquê PLS em vez de CB-SEM?» e «não foi reportado qualquer controlo de CMB») e sugere uma frase de resposta para cada uma. Adequado para investigadores das ciências empresariais e sociais que utilizam PLS-SEM na modelação de equações estruturais e pretendem reforçar a robustez metodológica antes da submissão a uma revista.
Validade e Fiabilidade
Gera um texto completo, pronto para um manuscrito, para as secções de Métodos + Resultados, a partir dos resultados da sua análise EFA ou CFA (KMO, teste de Bartlett, saturações fatoriais, índices de ajustamento, alfa de Cronbach/CR/AVE). Classifica corretamente os limiares dos índices de ajustamento (CFI/TLI≥.90, RMSEA≤.08, etc.) e comunica problemas de validade, como AVE<0.50, sem os ocultar. Adequado para: académicos e estudantes de pós-graduação que realizam estudos de desenvolvimento ou adaptação de escalas.
Redator do Alfa de Cronbach
Converte as estatísticas de fiabilidade que introduz (alfa de Cronbach, número de itens e subescalas) num parágrafo académico de «Análise da Fiabilidade», pronto a inserir diretamente no seu manuscrito. Fornece uma tabela de aceitabilidade por subescala e, se detetar um alfa baixo (<.60), declara-o abertamente em vez de o ocultar. Adequado para: estudantes de pós-graduação e investigadores que utilizam escalas e querem redigir a secção de métodos de forma rápida e correta.
Motor de Relatório PLS-SEM
Gera um relatório completo do Modelo de Medição + Modelo Estrutural a partir dos seus resultados de análise PLS-SEM (cargas externas, CR/AVE, validade discriminante HTMT, coeficientes de caminho, R²/f²/Q², SRMR). Aplica corretamente o limiar HTMT e a interpretação de R² (critérios de Cohen/Chin), evitando linguagem de causalidade. Além disso, identifica antecipadamente pelo menos 4 objeções frequentemente levantadas por revisores de revistas (por exemplo, "por que escolher PLS em vez de CB-SEM" e "não foi realizado o controlo do CMB") e fornece uma frase de defesa para cada uma. Indicado para: investigadores de gestão e ciências sociais que utilizam modelação de equações estruturais com PLS-SEM e procuram robustez metodológica antes da submissão a uma revista.
Relatório de validade e fiabilidade
Gera um texto completo, pronto para integrar num artigo, com as secções de Métodos e Resultados a partir dos resultados das suas análises EFA ou CFA (KMO, teste de Bartlett, cargas fatoriais, índices de ajustamento, alfa de Cronbach/CR/AVE). Classifica corretamente os valores-limite dos índices de ajustamento (CFI/TLI≥.90, RMSEA≤.08, entre outros) e comunica sem ocultar problemas de validade, como AVE<0.50. Adequado para académicos e estudantes de pós-graduação que desenvolvem ou adaptam escalas.
Redator de Alfa de Cronbach
Transforma as estatísticas de fiabilidade introduzidas pelo utilizador (alfa de Cronbach, número de itens e subdimensões) num parágrafo académico de «Análise de Fiabilidade», pronto a adicionar diretamente a um artigo. Apresenta uma tabela de aceitabilidade por subdimensão e, se detetar um alfa baixo (<.60), assinala-o claramente, sem o ocultar. Adequado para: estudantes de pós-graduação e investigadores que utilizam escalas e pretendem redigir de forma rápida e rigorosa a secção de metodologia de uma tese ou artigo.
Redator de Relatório CONSORT
Com base nos dados do seu ensaio clínico aleatorizado (ECA) — método de aleatorização, estado do mascaramento, análise de poder, números do fluxo CONSORT (avaliados/aleatorizados/alocados/analisados), abordagem de análise ITT/PP — produz um rascunho completo do Resumo + Métodos + Resultados, em conformidade com os 25 itens do CONSORT 2010. Nunca confunde ITT/PP; verifica a consistência dos números do diagrama de fluxo (aleatorizados ≥ alocados ≥ com seguimento concluído ≥ analisados). Também identifica antecipadamente pelo menos 4 objeções que os revisores de revistas científicas levantam frequentemente (por exemplo, «por que não foi apresentada uma análise ITT?», «foi testado o sucesso do mascaramento?», «houve alteração dos desfechos?») e sugere uma frase de resposta para cada uma. Destina-se a investigadores clínicos das áreas da medicina, enfermagem e farmácia que realizam ECA e querem garantir a robustez metodológica antes da submissão a uma revista científica. O que não faz: não realiza análises estatísticas nem gera dados — apenas converte resultados que já tem num relatório segundo a norma CONSORT.
Redator de Métodos STROBE
Com base no desenho do seu estudo transversal, de coorte ou caso-controlo, quando introduz o método de seleção dos participantes, as variáveis, a fundamentação do tamanho da amostra e os métodos estatísticos, produz um rascunho completo das secções de Métodos e Resultados, com referência implícita a todos os 22 itens da lista de verificação STROBE (Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology). Também fornece, no final, uma tabela de correspondência que mostra qual o parágrafo correspondente a cada item STROBE — pronta para responder ao pedido de uma revista para «preencher a lista de verificação STROBE». Evita linguagem causal (usa «está associado a» em vez de «causa» em estudos observacionais) e aborda explicitamente as fontes de viés/confusão. Adequado para académicos que trabalham em epidemiologia, saúde pública e investigação clínica.
Assistente de Dados em Falta
Quando introduz o tamanho da amostra, a proporção/o padrão de dados em falta (MCAR/MAR/MNAR), o método utilizado para lidar com dados em falta (eliminação por casos completos, imputação múltipla, etc.) e o método de deteção de outliers (Z-score, IQR, Mahalanobis), esta ferramenta produz um parágrafo académico que pode ser inserido diretamente na secção "Data Pre-processing" do seu manuscrito. Se existir uma contradição metodológica entre o método escolhido e o padrão de dados em falta (por exemplo, utilizar a eliminação por casos completos num padrão MNAR), esta é indicada explicitamente. Adequado para: estudantes de pós-graduação e investigadores que realizam análises de dados de inquéritos ou clínicos e querem redigir a secção de pré-processamento de dados de forma rápida e correta.
Auditoria de Dados de Escalas
Esta competência audita sistematicamente os dados brutos de um inquérito recolhidos no âmbito de um estudo de desenvolvimento de uma escala, avaliando dados omissos, observações atípicas, respostas descuidadas (straightlining, longstring, random responding), distribuições problemáticas ao nível dos itens e os pré-requisitos de fiabilidade e de fatorabilidade. Não produz os resultados finais de EFA/CFA; apresenta uma decisão baseada em evidências de «go/no-go» sobre a preparação dos dados para as fases de análise seguintes, bem como uma proposta de divisão estratificada da amostra (EFA/CFA split). Todos os cálculos são realizados através da execução efetiva de código (Python: pandas, scipy, factor_analyzer, pingouin); não são gerados números hipotéticos.
Redator de Meta-análise
Produz um texto completo de Métodos + Resultados + Limitações, em conformidade com o PRISMA 2020 e o Cochrane Handbook, a partir das suas estatísticas de meta-análise (tamanho do efeito combinado, I², Q, tau² e indicadores de viés de publicação). Nunca interpreta incorretamente o valor de I², incluindo a formulação como «percentagem da variância», e evita linguagem causal excessiva, usando formulações cautelosas como «os resultados são consistentes com...» em vez de «as evidências demonstram que». No final, apresenta também pelo menos 3 perguntas que um revisor poderá fazer, acompanhadas de frases para as responder. Adequado para: investigadores que estão a redigir um artigo de meta-análise e pretendem reforçar a secção de métodos antes da submissão a uma revista. O que não faz: não efetua cálculos estatísticos a partir de dados brutos (já deve ter os resultados do R/RevMan/CMA) — apenas converte e interpreta os seus resultados num texto académico.
Redator bibliométrico
Converte os números brutos obtidos a partir dos resultados do VOSviewer ou do Biblioshiny (Bibliometrix/R) — frequências de palavras-chave, clusters de redes de citações, tendência anual de publicações e distribuição por país/instituição/revista — em texto académico interpretado e pronto para publicação. Usa um tom académico que descreve a direção da investigação, em vez de repetir números brutos, e evita afirmações causais especulativas. Adequado para: investigadores que estão a escrever uma tese ou artigo e precisam de uma secção de análise bibliométrica, mas têm dificuldade em converter dados brutos em linguagem académica. Utilização: cole diretamente a sua lista de clusters/palavras-chave do VOSviewer ou a tabela-resumo do Biblioshiny; a skill atribui nomes temáticos e interpreta os clusters de palavras-chave, além de avaliar a rede de citações e o padrão de colaboração entre países.
Redator de Fluxograma PRISMA
Gera o texto de um fluxograma compatível com o PRISMA 2020 e um parágrafo de protocolo para investigadores que realizam revisões sistemáticas. Ao introduzir as contagens da triagem nas bases de dados (identificação → triagem → elegibilidade → incluídos), verifica a consistência dos números e produz um texto que responde de forma fundamentada à pergunta do revisor: «porque é que o seu fluxograma perde tantos registos?». Também converte os seus critérios de inclusão/exclusão numa tabela em formato PICO/PECO. Adequado para: estudantes de pós-graduação, académicos e verificações prévias por editores de revistas de artigos de revisão sistemática/meta-análise. Se detetar uma inconsistência numérica (por exemplo, incluídos > elegibilidade), indica-o explicitamente em vez de corrigir os dados silenciosamente.
Redator de Relatório CONSORT
Gera, a partir dos dados do seu ensaio clínico aleatorizado e controlado (RCT) — método de aleatorização, estado do mascaramento, análise de poder, números do fluxo CONSORT (screened/randomized/allocated/analyzed) e abordagem analítica ITT/PP — um rascunho completo de Resumo + Métodos + Resultados, em conformidade com os 25 itens do CONSORT 2010. Nunca confunde ITT/PP e verifica a consistência dos números do diagrama de fluxo (randomized ≥ allocated ≥ followed-up ≥ analyzed). Além disso, identifica antecipadamente pelo menos 4 objeções frequentemente levantadas pelos revisores de revistas (como «por que não foi apresentada a análise ITT», «a eficácia do mascaramento foi testada?» e «houve alteração do desfecho?») e sugere uma frase de resposta para cada uma. Foi concebido para investigadores clínicos e académicos que realizam RCT nas áreas da medicina, enfermagem ou farmácia e procuram robustez metodológica antes da submissão a uma revista.
Auditoria prévia de escalas
"É acionada quando é necessário auditar, quanto à qualidade psicométrica, dados brutos de desenvolvimento de escalas (Excel/CSV) recolhidos por uma empresa profissional de inquéritos, antes de avançar para a EFA/CFA ou para análises finais de fiabilidade. Avalia de forma abrangente os dados em falta, os outliers, as respostas descuidadas, o viés de resposta, a qualidade dos itens e a adequação da amostra, produzindo uma decisão Go/No-Go; não altera os dados, apresentando apenas um relatório de diagnóstico/auditoria."
Redator do Método STROBE
Produz um rascunho completo dos Métodos e Resultados, com referência implícita aos 22 itens da checklist STROBE (Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology), com base no desenho do seu estudo — transversal, de coorte ou caso-controlo — e nas informações que fornecer sobre o método de seleção dos participantes, as variáveis, a justificação do tamanho da amostra e os métodos estatísticos. No final, apresenta também uma tabela de correspondência que indica que parágrafo responde a cada item da STROBE — uma resposta pronta ao pedido «preencha a checklist STROBE» durante a submissão a uma revista. Evita linguagem causal (por se tratar de um estudo observacional, usa «está associado a» em vez de «causa») e discute explicitamente as fontes de viés e de confundimento. É adequado para académicos que trabalham em epidemiologia, saúde pública e investigação clínica.
Assistente: Dados e Outliers
Ao introduzir o tamanho da amostra, a taxa e o padrão de dados em falta (MCAR/MAR/MNAR), o método utilizado para lidar com os dados em falta (eliminação por casos completos, imputação múltipla, etc.) e o método de deteção de outliers (pontuação Z, IQR, Mahalanobis), gera um parágrafo académico que pode ser diretamente incluído na secção "Pré-processamento dos Dados" do seu artigo. Se existir uma incompatibilidade metodológica entre o método escolhido e o padrão de dados em falta (por exemplo, utilizar a eliminação por casos completos num padrão MNAR), essa incompatibilidade é claramente assinalada. É adequado para estudantes de pós-graduação e investigadores que analisam dados de inquéritos ou clínicos e pretendem redigir de forma rápida e rigorosa a secção de pré-processamento dos dados.
Relatório de Meta-análise
Produz um texto completo de Métodos + Resultados + Limitações, em conformidade com o PRISMA 2020 e o manual Cochrane, a partir das suas estatísticas de meta-análise (tamanho do efeito combinado, I², Q, tau² e indicadores de viés de publicação). Nunca interpreta incorretamente o valor de I² (incluindo a percentagem de variância explicada) e evita uma linguagem causal exagerada, utilizando expressões cautelosas como «os resultados são consistentes com...» em vez de «as evidências mostram que...». No final, apresenta também pelo menos 3 perguntas possíveis que um revisor poderá fazer, juntamente com frases de defesa. É adequado para investigadores que estejam a redigir um artigo de meta-análise e que pretendam reforçar a secção de métodos antes da submissão a uma revista. O que não faz: não calcula estatísticas a partir de dados brutos (é necessário já ter calculado os resultados no R/RevMan/CMA); apenas transforma os resultados em texto académico e os interpreta.
Redator Bibliométrico
Transforma os números brutos obtidos do VOSviewer ou do Biblioshiny (Bibliometrix/R) — frequências de palavras-chave, clusters de redes de citações, tendências anuais de publicação e distribuição por país, instituição ou revista — num texto interpretado, pronto para uma publicação académica. Em vez de repetir os números, utiliza um tom académico para explicar a evolução da literatura e evita afirmações causais especulativas. É adequado para investigadores que estejam a escrever uma tese ou artigo e precisem de preparar uma secção de análise bibliométrica, mas tenham dificuldade em converter dados brutos em linguagem académica. Utilização: cole diretamente a lista de clusters/palavras-chave exportada do VOSviewer ou a tabela-resumo do Biblioshiny; a skill atribui nomes temáticos aos clusters e interpreta-os, avaliando a rede de citações e os padrões de colaboração entre países.
Gerador de Fluxograma PRISMA
Gera, para investigadores que realizam revisões sistemáticas, o texto do fluxograma e um parágrafo metodológico em conformidade com a checklist PRISMA 2020. Quando introduz os números das pesquisas nas bases de dados (identification → screening → eligibility → included), verifica a consistência dos valores e produz um texto fundamentado para responder à pergunta do revisor: «Porque é que o vosso fluxograma apresenta tantas perdas?». Também transforma os seus critérios de inclusão/exclusão numa tabela no formato PICO/PECO. Esta ferramenta é adequada para estudantes de pós-graduação e académicos que redigem revisões sistemáticas/meta-análises, bem como para uma pré-verificação por editores de revistas. Se detetar uma inconsistência numérica (por exemplo, included > eligibility), assinala-a claramente e não a corrige silenciosamente.