Extração de dados com IA:rascunho pela máquina, números conferidos no original

A primeira tarefa não é ler — é desenhar a tabela. Decida as colunas primeiro.

Um conjunto padrão: autor, ano, país, desenho do estudo, participantes (número e características), intervenção ou exposição, comparação, desfecho e sua definição, resultado principal (tamanho de efeito e intervalo de confiança), período de seguimento, dados faltantes, limitações. Trabalhe de trás para frente a partir do que a sua pergunta de revisão exige, e fixe as colunas antes de abrir o primeiro artigo.

Com a tabela em mãos, não parta para o conjunto completo — teste primeiro com dois ou três artigos. É aí que aparecem as definições ambíguas de coluna e as diferenças de formato entre os artigos.

Revisar o desenho nesse ponto evita o desastre de refazer tudo depois. Se o trabalho é em equipe, use o piloto para padronizar as regras de preenchimento.

Com as colunas fixadas, a IA se torna poderosa. Peça a ela que "extraia estes itens neste formato" para cada artigo, e um rascunho da tabela de extração aparece em minutos.

Revisar e corrigir um rascunho não se parece em nada com preencher células em branco à mão. O papel da IA é o primeiro movimento que preenche as células — não a garantia do que está nelas. Segure essa distinção e você ganha velocidade e precisão ao mesmo tempo.

Ao revisar o rascunho, três aspectos de cada número merecem atenção especial.

Unidades (porcentagem ou contagem, meses ou anos). Denominador (a população por intenção de tratar, a população analisada ou apenas quem completou o estudo). Direção (o tamanho de efeito favorece o grupo de intervenção ou o grupo controle?). Os rascunhos de IA escorregam nesses três pontos com mais frequência, e qualquer um desses erros pode inverter a conclusão da sua revisão. Verifique sempre contra o texto original, suas figuras e tabelas e, quando necessário, os materiais suplementares.

Se os dados extraídos vão alimentar uma metanálise, suba a régua. Verifique se o tipo de tamanho de efeito, o ponto temporal e as definições da população de análise correspondem entre os estudos, e anote se os valores foram lidos de uma figura ou do texto.

Se os estudos podem ser combinados, e como os valores podem ser convertidos, são julgamentos estatísticos — na dúvida, consulte um estatístico, seu orientador ou sua equipe. Esse é um território que nem a IA nem este artigo podem cobrir por você.

Um hábito prático: em cada célula ou linha da tabela de extração, anote a localização da fonte — Tabela 2, p. 6, Suplemento.

A verificação e as conferências cruzadas da equipe deixam de exigir novas caçadas pelo mesmo artigo. Ao longo de dezenas de itens e dezenas de estudos, esse pequeno hábito soma dias de trabalho.

No Paperfy, o resumo por IA e as figuras e tabelas de cada artigo incluído dividem uma página com o PDF, o que torna muito mais rápido localizar "onde está no original" durante a extração.

Acrescente ao resumo o que você confirmou — "denominador é ITT, confirmado na Tabela 2" — e a base da sua extração fica na página do artigo, pronta para ser reaproveitada na revisão posterior e na avaliação de risco de viés.