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This section of the protocol should detail what textual data is to be extracted and the tool that will be used for extracting that data. JBI reviewers are required to use the text and opinion data extraction tool which can be found in Appendix I. This template data extraction tool may be adapted by reviewers as required. Textual data extraction serves the same purpose across evidence types - as in the previous modules that considered quantitative, qualitative and economic evidence, extraction aims to facilitate the accurate retrieval of important data that can be identified from many papers and summarized into a single document. An extraction is a summary of the main details of the publication and should be conducted after carefully reading the publication. Textual data extraction incorporates several fields relating to the type of text, its authors and participants, then the content of the paper in the form of conclusions.

Textual data extraction involves transferring conclusions from the original publication using an approach agreed upon and standardized for the specific review. Thus, an agreed format is essential to minimize error, provide an historical record of decisions made about the data in terms of the review, and to become the data set for categorization and synthesis. Specifically, the reviewer is seeking to extract the conclusions drawn by the author or speaker and the argument that supports the conclusion. The supporting argument is usually a quotation from the source document and is cited by page number with the conclusion if using JBI SUMARI. Many text and opinion based reports do not report conclusions explicitly. It is for this reason that reviewers are required to read and re-read each paper closely to identify the conclusions to be generated into JBI SUMARI. Conclusions should be extracted as verbatim statements from the author. It is recommended that double textual data extraction is performed independently by two reviewers. This aims to reduce errors in textual data extraction, assisted by using a standardized extraction toolEsta sección del protocolo debe detallar qué datos textuales deben extraerse y la herramienta que se utilizará para extraer dichos datos. Los revisores del JBI deben utilizar la herramienta de extracción de datos de texto y de opinión que se encuentra en el Anexo I. Esta plantilla de herramienta de extracción de datos puede ser adaptada por los revisores según sea necesario. La extracción de datos textuales sirve al mismo propósito en todos los tipos de evidencia: al igual que en los módulos anteriores que consideraban la evidencia cuantitativa, cualitativa y económica, la extracción pretende facilitar la recuperación precisa de datos importantes que pueden ser identificados a partir de muchos artículos y resumidos en un único documento. Una extracción es un resumen de los principales detalles de la publicación y debe realizarse después de leer detenidamente la publicación. La extracción de datos textuales incorpora varios campos relativos al tipo de texto, sus autores y participantes y, luego, el contenido del artículo en forma de conclusiones.

La extracción de datos textuales implica transferir las conclusiones de la publicación original utilizando un enfoque acordado y estandarizado para la revisión específica. Así, un formato acordado es esencial para minimizar los errores, proporcionar un registro histórico de las decisiones tomadas sobre los datos en función de la revisión y convertirse en el conjunto de datos para la categorización y la síntesis. En concreto, el revisor trata de extraer las conclusiones extraídas por el autor o ponente y el argumento que sustenta la conclusión. El argumento de respaldo suele ser una cita del documento fuente y se cita por número de página con la conclusión si se utiliza el JBI SUMARI. Muchos informes basados en textos y opiniones no informan sus conclusiones de manera explícita. Por esta razón, los revisores deben leer y releer cada artículo detenidamente para identificar las conclusiones que deben ser generadas en el JBI SUMARI. Las conclusiones deben extraerse como declaraciones textuales del autor. Se recomienda que la doble extracción textual de los datos sea realizada de forma independiente por dos revisores. Esto tiene como objetivo reducir los errores en la extracción de datos textuales, con la ayuda de una herramienta de extracción estandarizada.