Metodologi systematic review: apa bedanya dengantinjauan pustaka yang sekadar sangat teliti

Dalam tinjauan biasa, Anda bisa menyesuaikan pendekatan sambil membaca. Systematic review kebalikannya: pertanyaan, strategi pencarian, kriteria seleksi, dan metode penilaian ditetapkan di muka, dijalankan persis seperti direncanakan, dan seluruh prosesnya dicatat.

Mengapa? Karena jika kriteria diubah di tengah jalan, tinjauan Anda tak bisa lagi dibedakan dari tinjauan yang hanya menerima paper yang cocok dengan argumen Anda. Reprodusibilitas dan transparansi adalah napas format tinjauan ini.

Pertama, susun pertanyaan tinjauan Anda dengan PICO (population, intervention, comparison, outcome) — atau PECO (exposure) jika fokusnya studi observasional.

Biarkan ini kabur, dan setiap langkah berikutnya mewarisi ketidakkonsistenannya. Satu pertanyaan ini akan menjadi patokan bagi ratusan keputusan inklusi yang menyusul.

Dokumentasikan pertanyaan, strategi pencarian, kriteria inklusi dan eksklusi, serta metode penilaian sebagai protokol sebelum eksekusi. Di banyak bidang, registrasi prospektif pada registry direkomendasikan.

Perlu-tidaknya registrasi, dan dalam format apa, berbeda-beda menurut bidang dan jurnal tujuan — periksa pedomannya bersama pembimbing Anda dan jurnal tujuan.

Carilah di beberapa basis data sambil terus mencatat. Nama basis data, kueri pencarian, tanggal pencarian, dan jumlah temuan adalah angka-angka yang kelak Anda butuhkan untuk diagram alir PRISMA.

Hasil dari banyak basis data pasti tumpang-tindih, jadi gabungkan dan hilangkan duplikat pada tahap ini — dan catat jumlahnya.

Singkirkan paper yang jelas tidak memenuhi syarat berdasarkan judul dan abstrak; sisanya dinilai kelayakannya terhadap teks lengkap. Dokumentasikan alasan setiap eksklusi.

Mekanika praktis tahap ini dibahas rinci di artikel kami tentang metode skrining — untuk sekarang, cukup pahami posisinya dalam proses keseluruhan.

Dari studi yang terpilih, ekstrak item-item yang telah ditetapkan dalam format seragam (ekstraksi data) dan nilai seberapa besar kemungkinan hasil tiap studi terdistorsi bias (risk of bias).

Keduanya dikerjakan dari bagian Metode dan angka-angka di PDF asli — bukan dari ringkasan AI. Untuk detailnya, lihat artikel tentang ekstraksi data dan penilaian risk of bias.

Terakhir, sintesiskan hasilnya secara kualitatif atau kuantitatif (meta-analisis) dan laporkan mengikuti PRISMA. Diagram alirnya tak lain adalah angka-angka yang selama ini Anda catat, dirangkai menjadi satu.

Layak-tidaknya meta-analisis bergantung pada homogenitas studi dan konsistensi datanya — keputusan yang membutuhkan keahlian statistik atau tim Anda.

Di sepanjang proses panjang ini, AI dapat membantu pembacaan awal, klasifikasi kandidat, dan penyusunan draf. Namun keputusan final soal desain, inklusi, dan penilaian tetap pada manusia dan tim.

Begitu pula alat seperti Paperfy: peran yang pas adalah sebagai meja kerja tempat Anda mengelola banyak PDF satu paper per halaman, berpindah dari ringkasan AI kembali ke teks asli, dan menyimpan catatan penilaian. Fungsinya berbeda dari alat manajemen review khusus maupun pengelola sitasi — pakailah berdampingan dengan keduanya.