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Resumindo diretrizes de boas práticas para extração de dados para revisões sistemáticas e meta-análises

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A extração de dados é o processo de uma revisão sistemática que ocorre entre a identificação dos estudos elegíveis e a análise dos dados, seja uma síntese qualitativa ou uma síntese quantitativa envolvendo o agrupamento de dados em uma meta-análise. Os objetivos da extração de dados são obter informações sobre os estudos incluídos no que se refere às características de cada estudo e de sua população e, para síntese quantitativa, coletar os dados necessários à realização de uma meta-análise. Em revisões sistemáticas, as informações sobre os estudos incluídos também serão necessárias para realizar avaliações de risco de viés, mas esses dados não são o foco deste artigo.

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Seguir as boas práticas ao extrair dados ajudará a tornar o processo eficiente e reduzir o risco de erros e distorções. A falha em seguir as boas práticas corre o risco de basear a análise em dados de baixa qualidade e, portanto, fornecer insumos de baixa qualidade, o que resultará em resultados de baixa qualidade, com conclusões não confiáveis ​​e resultados de estudos inválidos. Em ciência da computação, isso é conhecido como ‘entra lixo, sai lixo’ ou ‘entra lixo, sai lixo’. Além disso, fornecer informações insuficientes sobre os estudos incluídos para que os leitores possam avaliar a generalização dos resultados de uma revisão sistemática irá prejudicar o valor da análise agrupada. Essas falhas farão com que sua revisão sistemática e meta-análise sejam menos úteis do que deveriam ser.

Algumas diretrizes para extração de dados são formais, incluindo aquelas descritas no Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions,1 o Cochrane Handbook for Diagnostic Test Accuracy Reviews,2 3 os itens de relatório preferidos para revisões sistemáticas e meta-análises (PRISMA), diretrizes de relatórios para revisões sistemáticas e seus protocolos4-7 e outras fontes,8 9, as diretrizes formais são complementadas com conselhos informais na forma de exemplos e vídeos sobre como evitar possíveis armadilhas e orientações sobre …

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