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Approfondimenti

TERA: la traduzione della stringa

Per rendere la ricerca bibliografica più efficiente e riproducibile, esistono strumenti che aiutano a costruire e adattare le stringhe di ricerca tra diversi database. TERA (Text Mining for Evidence Retrieval) supporta l’identificazione di termini rilevanti e sinonimi a partire da un quesito clinico, facilitando la costruzione di query più complete.

👉 TERA - strumenti

Polyglot Search Translator, invece, consente di tradurre automaticamente una stringa di ricerca (ad esempio da PubMed) in formati compatibili con altri database come Embase, Scopus o Web of Science, riducendo errori e tempi di adattamento.

Questi strumenti sono particolarmente utili nelle revisioni sistematiche, dove è fondamentale garantire una ricerca esaustiva e documentabile su più fonti.

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Tabella di estrazione: cosa serve per scriverla

La tabella di estrazione è lo strumento con cui i dati degli studi inclusi vengono organizzati in modo strutturato e confrontabile. Alcuni campi sono essenziali e dovrebbero essere sempre presenti: autore e anno, disegno di studio, popolazione, esposizione/intervento, outcome e risultati principali. Altri campi vengono definiti in base alla domanda di ricerca e agli obiettivi dello studio (es. follow-up, setting, fattori di confondimento, metodi statistici).

Nelle revisioni sistematiche, la tabella serve principalmente a descrivere e confrontare qualitativamente gli studi inclusi. Nelle meta-analisi, invece, diventa anche la base quantitativa per il pooling dei risultati, includendo misure di effetto (RR, OR, HR) e indicatori di variabilità (IC, deviazioni standard). La scelta dei dati da estrarre deve quindi essere guidata da ciò che sarà effettivamente utilizzato nell’analisi.

Esempio pratico semplificato

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