Báo cáo Meta-analysis
Tạo báo cáo theo PRISMA từ số liệu
Báo cáo Meta-analysis
Tạo báo cáo theo PRISMA từ số liệu
Xem trước nội dung
Mô tả
Tạo văn bản đầy đủ gồm Phương pháp + Kết quả + Hạn chế từ các số liệu meta-analysis của bạn (kích thước hiệu ứng gộp, I², Q, tau² và các chỉ báo thiên lệch công bố), phù hợp với PRISMA 2020 và sổ tay Cochrane. Không bao giờ diễn giải sai giá trị I² (bao gồm cả phần trăm phương sai được giải thích), đồng thời tránh ngôn ngữ nhân quả cường điệu (sử dụng cách diễn đạt thận trọng như “các phát hiện phù hợp với...” thay vì “bằng chứng cho thấy rằng...”). Cuối cùng, công cụ cũng đưa ra ít nhất 3 câu hỏi tiềm năng mà phản biện có thể đặt ra cùng các câu trả lời bảo vệ. Phù hợp với: các nhà nghiên cứu đang viết bài meta-analysis và muốn củng cố phần phương pháp trước khi gửi tạp chí. Không thực hiện: công cụ không tính toán thống kê từ dữ liệu thô (bạn cần tính toán kết quả bằng R/RevMan/CMA trước), mà chỉ chuyển kết quả thành văn bản học thuật và diễn giải chúng.
Được đề xuất bởi
Shuting@YouMind
Vì sao chúng tôi đề xuất kỹ năng này
Chuyển số liệu phân tích gộp thô thành văn bản Phương pháp và Kết quả sẵn sàng xuất bản, tuân thủ PRISMA 2020 và Cochrane, đồng thời xử lý kỹ hạn chế và câu hỏi phản biện.
Phù hợp với
Phù hợp với các nhà nghiên cứu chuẩn bị bài meta-analysis và muốn củng cố nội dung báo cáo trước khi gửi bài.
Cách sử dụng Skill này
Cung cấp đầu vào
Cung cấp câu hỏi nghiên cứu, đặc điểm các nghiên cứu được đưa vào, kết quả meta-analysis, cùng các chỉ số về tính không đồng nhất và thiên lệch công bố.
Chạy Skill
Chuyển các kết quả được cung cấp thành ngôn ngữ báo cáo học thuật, thận trọng; không thực hiện tính toán thống kê.
Xem kết quả
Bạn nhận được văn bản gồm các phần Phương pháp, Kết quả và Hạn chế, cùng các câu hỏi tiềm năng của phản biện và câu trả lời bảo vệ.
Kỹ năng liên quan
Xem tất cả
Nghiên cứuTạo sơ đồ PRISMA 2020
Tạo nội dung sơ đồ và đoạn mô tả quy trình phù hợp với checklist PRISMA 2020 dành cho các nhà nghiên cứu thực hiện tổng quan hệ thống. Khi bạn nhập số liệu tìm kiếm trong cơ sở dữ liệu (identification → screening → eligibility → included), công cụ sẽ kiểm tra tính nhất quán của các số liệu và tạo nội dung có cơ sở để trả lời câu hỏi của phản biện: “Tại sao sơ đồ của bạn lại có nhiều trường hợp bị loại đến vậy?”. Ngoài ra, công cụ chuyển các tiêu chí đưa vào và loại trừ của bạn thành bảng theo định dạng PICO/PECO. Skill này phù hợp với nghiên cứu sinh và học giả viết tổng quan hệ thống/phân tích gộp, cũng như biên tập viên tạp chí thực hiện kiểm tra ban đầu. Nếu phát hiện số liệu không nhất quán (ví dụ: included > eligibility), công cụ sẽ nêu rõ và không tự ý sửa.
Nghiên cứuBáo cáo CONSORT 2010
Tạo bản thảo đầy đủ gồm Tóm tắt + Phương pháp + Kết quả từ dữ liệu thử nghiệm ngẫu nhiên có đối chứng (RCT) — phương pháp ngẫu nhiên hóa, tình trạng làm mù, phân tích lực thống kê, số liệu trong sơ đồ CONSORT (screened/randomized/allocated/analyzed), cách tiếp cận phân tích ITT/PP — phù hợp với 25 mục của CONSORT 2010. Không bao giờ nhầm lẫn giữa ITT và PP; đồng thời kiểm tra tính nhất quán của các số liệu trong sơ đồ dòng (randomized ≥ allocated ≥ followed-up ≥ analyzed). Ngoài ra, công cụ chủ động phát hiện ít nhất 4 phản biện mà các phản biện tạp chí thường nêu (chẳng hạn như "tại sao không báo cáo phân tích ITT", "đã kiểm tra hiệu quả của việc làm mù chưa", "có thay đổi tiêu chí đánh giá không") và đề xuất câu trả lời bảo vệ cho từng phản biện. Được thiết kế cho các nhà nghiên cứu lâm sàng và học giả thực hiện RCT trong lĩnh vực y khoa, điều dưỡng hoặc dược, những người muốn đảm bảo tính vững chắc về phương pháp trước khi gửi bài cho tạp chí.
Nghiên cứuBáo cáo PLS-SEM + Phản biện
Tạo báo cáo đầy đủ về Mô hình đo lường + Mô hình cấu trúc từ kết quả phân tích PLS-SEM của bạn (độ tải ngoài, CR/AVE, giá trị phân biệt HTMT, hệ số đường dẫn, R²/f²/Q², SRMR). Áp dụng đúng ngưỡng HTMT và cách diễn giải R² (theo tiêu chí Cohen/Chin), đồng thời tránh sử dụng ngôn ngữ nhân quả. Ngoài ra, công cụ dự đoán trước ít nhất 4 ý kiến phản biện thường được reviewer tạp chí đặt ra (ví dụ: "Tại sao chọn PLS thay vì CB-SEM", "Chưa kiểm định CMB") và cung cấp một câu trả lời bảo vệ cho từng ý kiến. Phù hợp với: các nhà nghiên cứu kinh doanh/khoa học xã hội sử dụng mô hình phương trình cấu trúc bằng PLS-SEM và những người muốn củng cố tính chặt chẽ của phương pháp trước khi gửi bài cho tạp chí.
Thông tin
- Phiên bản
- v2
- Cập nhật lần cuối
- Điểm tín dụng khi chạy
- Theo mức sử dụng
- Mô hình
- Tự động
- Trường hợp sử dụng
- Viết và nội dungNghiên cứu và phân tích
- Kết quả nhận được
- Báo cáoTài liệu
