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This section in the review report should include details of the types of data extracted from the included studies. Standardized data extraction tools allow the extraction of the same types of data across the included studies and are required for JBI systematic reviews. The protocol should detail what data the reviewers plan to extract from the included studies and the data extraction tool should be appended to the protocol.

The data extracted should include specific details about the participants, exposure of interest and outcomes of significance to the review question. Irrespective of the focus of the systematic review, additional data should be extracted, such as study methods, covariates and the sample size for each study included in the review. The methods of collection of exposure and outcome data (i.e. number of cigarettes or ppm of asbestos fibres or dust), which commonly include questionnaires, registries or interviews should also be stated.

Relative risk and other measures of association should be extracted, preferably those adjusted for the maximum number of covariates. Unadjusted results should be included only where no other data is provided. Epidemiological studies investigating the same association between an exposure and disease/condition provide different effect measures that may be too dissimilar to combine, which presents a challenge when combining studies in a meta-analysis. Each different study may report different measures of association, or estimates of effect, which most commonly include relative risks (RR), odds ratios (OR), hazard ratios (HR), standardized incidence ratios (SIR) or a standardized mortality ratios (SMR). An absolute risk reflects the observed or calculated probability of an outcome (disease) in a population exposed to a specific risk factor. A relative risk, which is the most common metric of risk, is simply the ratio of absolute risk in the group exposed to the risk factor of interest, to the absolute risk in a group (control) that is not exposed to the risk factor. An OR uses the odds of developing a disease in both groups to calculate a relative measure between two groups rather than the risk.

Where an absolute risk of the exposed group is presented relative to available existing data for a population group, this is referred to as a standardized ratio. Depending on whether incidence or mortality data is used will depend on whether the SIR or SMR is reported. Standardized mortality ratio refers to the ratio of observed and expected mortality, based on the age-sex-calendar period specific rates. Usually SMR greater than 1 implies higher than expected deaths and SMR less than 1 implies lower than expected deaths. Standardized incidence ratio is the ratio of the observed number of cases to the expected number of cases, based on the age-sex specific rates. A range of corrections, transformations and assumptions can be used to account for difference in the different types of data presented. 

The following details are suggested at a minimum for extraction. 

Study details
Author – this is an alphabetic or character code which is usually the first few characters of the primary study author's name. This serves as an easy way to identify the study in the bibliography
Year – the year of publication
Journal – the journal in which the article was published

Study method/characteristics
Study design – briefly describing the type of study design. For e.g. if it is a cohort study or a cross-sectional study.
Setting – may refer to hospital or community. May also refer to rural/urban etc.
Participants – includes age, sex, country/location, sample size, diagnosis and other relevant characteristics
Recruitment procedures utilized
Follow-up or study duration – any details on the duration of the study or follow-up of the participants
Exposure(s) of interest (Independent variable) – type, frequency, intensity, duration

Dependent variable (outcome) 
Outcomes – the primary outcome measured and where relevant includes associated secondary outcomes.
Outcome measurements – describe the scales or tools used to measure the outcomes, e.g. a standardized pain scale to measure pain.

Data analysis methods including statistical technique (e.g. regression), adjustment for confounding factors, etc.
Study results
Appropriate measures for effect size such as:

• Risk ratio

• Relative risk ratio

• Odds ratio

P value & 95% Confidence Intervals

Reviewer commentsEsta sección del informe de revisión debe incluir detalles de los tipos de datos extraídos de los estudios incluidos. Las herramientas estandarizadas de extracción de datos permiten la extracción de los mismos tipos de datos en todos los estudios incluidos y son necesarias para las revisiones sistemáticas del JBI. El protocolo debe detallar qué datos planean extraer los revisores de los estudios incluidos y la herramienta de extracción de datos debe adjuntarse al protocolo.

Los datos extraídos deben incluir detalles específicos sobre los participantes, la exposición de interés y los resultados de importancia para la pregunta de la revisión. Independientemente del enfoque de la revisión sistemática, deben extraerse datos adicionales, como los métodos de estudio, las covariables y el tamaño de la muestra de cada estudio incluido en la revisión. También deben indicarse los métodos de recogida de datos de exposición y resultados (es decir, número de cigarrillos o ppm de fibras o polvo de amianto), que suelen incluir cuestionarios, registros o entrevistas.

Deben extraerse el riesgo relativo y otras medidas de asociación, preferiblemente las ajustadas para el máximo número de covariables. Los resultados no ajustados solo deben incluirse cuando no se faciliten otros datos. Los estudios epidemiológicos que investigan la misma asociación entre una exposición y una enfermedad/afección proporcionan diferentes medidas de efecto que pueden ser demasiado disímiles para combinarlas, lo que supone un reto a la hora de combinar estudios en un metaanálisis. Cada estudio puede proporcionar diferentes medidas de asociación, o estimaciones del efecto, que suelen incluir riesgos relativos (RR), razones de probabilidades (OR), razones de riesgo (HR), razones de incidencia estandarizadas (SIR) o razones de mortalidad estandarizadas (SMR). Un riesgo absoluto refleja la probabilidad observada o calculada de un resultado (enfermedad) en una población expuesta a un factor de riesgo específico. El riesgo relativo, que es la medida de riesgo más común, es simplemente la relación entre el riesgo absoluto en el grupo expuesto al factor de riesgo de interés y el riesgo absoluto en un grupo (control) que no está expuesto al factor de riesgo. Una OR utiliza las probabilidades de desarrollar una enfermedad en ambos grupos para calcular una medida relativa entre dos grupos en lugar del riesgo.

Cuando se presenta un riesgo absoluto del grupo expuesto en relación con los datos disponibles existentes para un grupo de población, se habla de razón estandarizada. Dependiendo de si se utilizan datos de incidencia o de mortalidad, se indicará la razón SIR o SMR. La razón de mortalidad estandarizada se refiere a la relación entre la mortalidad observada y la esperada, basada en las tasas específicas por edad, sexo y periodo civil. Normalmente, una SMR superior a 1 implica más muertes de las esperadas y una SMR inferior a 1 implica menos muertes de las esperadas. La razón de incidencia estandarizada es la relación entre el número de casos observados y el número de casos esperados, basada en las tasas específicas por edad y sexo. Se puede utilizar una serie de correcciones, transformaciones e hipótesis para tener en cuenta las diferencias entre los distintos tipos de datos presentados.

Se sugieren como mínimo los siguientes detalles para la extracción.

Detalles del estudio

Autor: se trata de un código alfabético o de caracteres que suelen ser los primeros caracteres del nombre del autor principal del estudio. Sirve para identificar fácilmente el estudio en la bibliografía.

Año: el año de publicación.

Revista: la revista en la que se publicó el artículo.

Método/características del estudio

Diseño del estudio: describir brevemente el tipo de diseño del estudio. Por ejemplo, si se trata de un estudio de cohortes o de un estudio transversal­.

Entorno: puede referirse al hospital o a la comunidad. También puede referirse a rural/urbano, etc.

Participantes: incluye edad, sexo, país/localización, tamaño de la muestra, diagnóstico y otras características relevantes.

Procedimientos de reclutamiento utilizados.

Seguimiento o duración del estudio: cualquier detalle sobre la duración del estudio o el seguimiento de los participantes.

Exposición(es) de interés (variable independiente): tipo, frecuencia, intensidad, duración.

Variable dependiente (resultado)

Resultados: el resultado primario medido y, cuando proceda, los resultados secundarios asociados.

Medición de resultados: describir las escalas o herramientas utilizadas para medir los resultados. Por ejemplo, una escala estandarizada para medir el dolor.

Métodos de análisis de datos, incluida la técnica estadística (por ejemplo, regresión), ajuste para factores confundentes, etc.

Resultados del estudio

Medidas apropiadas para el tamaño del efecto como:

• Razón de riesgos

• Razón de riesgo relativo

• Razón de probabilidades

Valor P e intervalos de confianza del 95 %

Comentarios de los revisores