►Extraction 1 - Data Extraction
►Extraction 2 - Data Extraction
►Covidence: initiation (S'inscrire à la formation des bibliothèques UdeS)
►Guide de l'Université de Montréal et capsules vidéos
►Guide de l'Université Laval
►Guide de l'Université d'Ottawa
Parfois nommée « salami slicing », la pratique de publier en plusieurs articles une même étude entraîne des difficultés dans les synthèses, car on ne veut pas dédoubler les mêmes données dans nos analyses.
(Image: Salame ticinese par Zacharie Grossen)
Pour regrouper des publications en une étude :
Selon le type d’extraction choisi, les options seront différentes.
Toutefois, autant pour l’extraction 1 que l’extraction 2, les grandes étapes d’exécution sont les mêmes:
Seule l'extraction 2 permet d'effectuer l'extraction des données avec un seul réviseur. Consultez ces pages pour plus d'information:
Le type d'extraction choisi dépend de votre méthodologie et de vos objectifs et on doit le spécifier dans les paramètres de la revue (Review settings).
Consultez la page How to decide when to use Extraction 1 vs Extraction 2 (Covidence) pour plus d'information (image ci-contre tirée de la page).
L'extraction 1 est conçue spécifiquement pour des revues systématiques d’interventions et recommandée par Cochrane. Le gabarit d’extraction est préconçu avec des champs par défaut obligatoires, mais on peut ajouter certains champs ou en ajuster. Le gabarit d’évaluation de la qualité par défaut est le Cochrane ROB1 ou un gabarit de domaines à créer soi-même.
L'extraction 2 est conçue spécifiquement pour d’autres types de revues (qualitative, examen de la portée [scoping],…). Les gabarits sont complètement personnalisables.
L’extraction 1 est conçue pour faciliter l’extraction des revues systématiques d’interventions ciblant principalement les ECRs.
Les gabarits d’extraction et d’évaluation de la qualité ont été conçus en fonction de cette méthodologie.
Consultez :
Dans ce type d'extraction, les rôles des réviseurs sont différents et définis dans les Teams settings, incluant les règles pour le consensus:
« “Consensus can be resolved by” lets you control who can complete consensus during data extraction. Along with this rule, a consensus reviewer also needs to be either the 1st Reviewer or the 2nd Reviewer for a study. »
Voir la page FAQ: What can the 1st and 2nd reviewers do when extracting data?
Une fois le gabarit d'extraction de données créé et publié, on peut colliger les données des études.
Voir:
Chaque champ doit contenir exactement la même information pour générer un consensus automatique. Une décision sera requise pour toute divergence ou pour tout champ vide.
On peut cliquer sur le champ que l'on veut conserver ou inscrire directement l'information désirée dans le champ de consensus.
À noter: les données d’effets/résultats (outcomes) oubliées seront encadrées en rouge et celles marquées comme étant absentes seront dans un champ grisé.
Voir: How to do comparison and consensus [Extraction 1] (source du .gif)
L’extraction 2 est conçue pour l’extraction des revues de divers types (qualitative, examen de la portée [scoping], etc.).
Les gabarits d’extraction et d’évaluation de la qualité sont beaucoup plus personnalisables.
Items pouvant être utilisés:
Consultez :
Il est possible d’intégrer des commentaires pour la personne qui effectue le consensus. Ces commentaires ne sont pas exportés.
Voir How to extract data [Extraction 2].
| Avantages | Limites |
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