Cara melakukan scoping review:gambarlah petanya, jangan kejar jawabannya

Systematic review mengajukan pertanyaan yang menuntut jawaban: "Apakah intervensi ini efektif?" Scoping review bertanya tentang sebaran, bukan efek: "Riset apa saja yang ada di area ini, seberapa banyak, dan dalam bentuk apa?"

Hasil akhirnya pun berbeda. Yang pertama menghasilkan kesimpulan gabungan; yang kedua menghasilkan peta — gambaran terorganisasi tentang jenis studi, populasi, metode, dan rentang waktu di suatu bidang, termasuk wilayah yang masih kosong (kesenjangan riset).

Scoping review memakai kerangka PCC, bukan PICO.

P (Population/populasi), C (Concept: apa yang diteliti), dan C (Context: latar, lokasi, atau situasinya). Yang mencolok adalah tidak adanya Comparison — karena ini memang bukan tinjauan yang membandingkan efek. Contoh rumusannya: "Riset tentang telerehabilitasi (Concept) pada lansia (Population) di lingkungan rumah (Context)."

Kalau pencarian systematic review menyempit ke satu pertanyaan spesifik, pencarian scoping review justru sengaja dibuat lebar. Biasanya ia mencakup studi kuantitatif, kualitatif, dan laporan praktik tanpa pembatasan desain.

Jangan takut menjaring terlalu banyak; takutlah meninggalkan lubang di peta. Itulah filosofi pencariannya. Jumlah hasil pencarian pasti besar, jadi rencanakan beban skrining Anda sejak awal.

Menebar jaring lebar bukan berarti bekerja tanpa kriteria. Kriteria inklusi dan eksklusi yang diturunkan dari PCC ditetapkan lebih dulu, dan skrining dijalankan dengan disiplin pencatatan yang sama seperti systematic review.

Kerangka pelaporannya pun tersedia: ekstensi PRISMA untuk scoping review (PRISMA-ScR). Untuk detail pelaksanaan dan pelaporan, ikuti PRISMA-ScR, persyaratan tempat tujuan publikasi Anda, dan arahan pembimbing Anda.

Setelah studi terpilih, kegiatan utamanya bukan penilaian kritis yang mendalam, melainkan proses yang disebut charting. Dari setiap sumber, Anda mengekstrak penulis, tahun, negara, populasi, desain studi, cara konsep dioperasionalkan, dan temuan utama ke dalam tabel, memakai kolom-kolom yang sudah Anda definisikan sebelumnya.

Perlu dicatat, penilaian risk of bias biasanya tidak diwajibkan dalam scoping review — tujuannya memahami sebaran riset, bukan menilai mutunya. Meski begitu, kebijakan bisa berbeda menurut tujuan dan tempat publikasi, jadi pastikan dengan tim Anda.

Setelah chart selesai, mundurlah selangkah dan pandangi petanya. Populasi atau latar mana yang paling banyak diteliti? Desain apa yang mendominasi? Bagaimana bidang ini bergeser dari waktu ke waktu?

Temuan paling berharga adalah kesenjangan. "Untuk populasi ini hanya ada studi kualitatif." "Dalam konteks ini tidak ada publikasi selama sepuluh tahun terakhir." Menamai kesenjangan riset adalah tongkat estafet yang diserahkan scoping review kepada studi berikutnya — yang bisa jadi adalah studi Anda sendiri.

Karena scoping review melibatkan referensi dalam jumlah besar, ia justru sangat cocok dibantu AI. Membaca cepat abstrak, menyusun draf kolom chart, mengusulkan kandidat klasifikasi — semuanya menghemat waktu secara nyata.

Namun prinsipnya sama seperti tinjauan mana pun: apa pun yang masuk ke chart diverifikasi terhadap PDF asli, dan setiap salah baca AI dikoreksi dengan tangan sendiri. Kolom yang bersifat interpretatif seperti "cara konsep dioperasionalkan" tidak akan pernah bisa diputuskan dari ringkasan saja.

Di Paperfy, setiap paper yang terkumpul mendapat satu halaman yang memuat ringkasan AI, gambar, tabel, dan PDF aslinya. Saat meninjau paper untuk charting, Anda bisa menambahkan catatan klasifikasi langsung ke ringkasan yang dapat diedit — "P: lansia / Concept: telerehabilitasi / Context: berbasis rumah / Desain: kualitatif" — sehingga bahan peta Anda terkumpul di halaman paper itu sendiri.

Ketika sedang menulis dan perlu bertanya, "Apa dasar klasifikasi ini?", teks aslinya ada di halaman yang sama. Anda mendapat keluasan yang dituntut peta tanpa kehilangan jalan kembali ke bukti Anda.