문학 증거 표 추출

실습 예제 마스크 및 호흡 감염에 대한 10 가지 평가

이 워크플로우는 10개의 종이를 정의한 세트로 시작되며 소스 링크된 증거 테이블과 불확실한 주의 사항이 종료됩니다. 그것은 공공 보건 문학 검토에 대한 추출을 보여줍니다. 공급된 세트는 교육 선택, 포괄적 인 검색 또는 완성 된 체계적인 검토입니다.

경계 소스 세트 준비

다운로드 10 종이 소스 목록. DOI, PMCID 및 원래 풀 텍스트 링크가 포함되어 있습니다. 커뮤니티, 가구 및 의료 재판. 명시된 액세스 조건 하에서 소스를 얻고 읽으십시오.

이 예제에서 사용되는 동일한 텍스트 입력을 위해 소스 준비 스크립트을 다운로드하고 로컬 작업 폴더에서 Python 3로 실행하십시오.

python3 prepare-mask-sources.py

스크립트는 10 유럽 PMC XML 레코드를 다운로드하고 소스 정체성을 유지하고, 섹션 헤드 및 테이블을 유지하고 mask-trials-fulltext.md을 만듭니다. 이 연구에 의욕을 하지 않고 실패를보고. 원본 전체 텍스트는 위키에 적색하지 않습니다. 다운로드가 실패한 경우, 설정을 완료하기 전에 소스 링크를 통해 종이를 얻습니다.

Open-Science 프로젝트에서 작업 모델을 선택하고 + → Attach files로 결과를 표시하십시오. 소스 목록은 10 가지 명백한 연구를 포함합니다. 텍스트 버전은 추출을 돕습니다; 레이아웃, 그림 또는 주변 테이블 구조에 대한 원본 기사로 돌아갑니다.

첨부 파일을 클릭하여 미리보기를 엽니다. 각 연구는 제목, DOI 및 원본 소스 링크로 시작되며, 섹션 텍스트 및 테이블에 따라 다릅니다. 소스 리스트와 함께 10개의 식별자를 일치합니다. 추가적인 연구로 반복된 단면도 headings를 조사하지 마십시오.

시험 당 한 줄에 대해 묻습니다.

Build an English evidence-extraction table for the ten randomized
trials on masks and respiratory infections in the attached source pack.
Read each study's methods, results and relevant tables.
Save mask-trials-evidence.csv with one row per trial: DOI, year,
setting, randomization unit, sample size, intervention, comparator,
primary outcome, reported main estimate with uncertainty, analysis
population, important limitation, and source section/table locator.
Preserve cluster design, adherence and intention-to-treat distinctions.
Do not substitute a subgroup or per-protocol result for the main result.
Save mask-trials-reading-notes.md explaining differences and missing evidence.
Do not pool these heterogeneous trials or give clinical recommendations.
Use only the supplied sources, write in English and do not delegate.

의도한 소스 읽기 요청을 허용한다. 에이전트는 10 가지 연구 섹션에 도달, 오히려 단지 첫 번째 추상 또는 유사한 제목의 종이를 사용 하 여 중복.

추출된 증거를 검토

응답 완료 후 CSV을 엽니 다. 소스 목록으로 10 DOI 값을 비교하면 각 종이의 결과 섹션 또는 테이블에 대한보고 된 견적 및 분석 인구를 확인하십시오.

이러한 구별에 대한 특정주의를 지불:

• 무작위의 단위: 마을, 가구, 텐트 또는 병원은 개별적으로 무작위로 참가자가 아닙니다.
• 제품 정보: symptomatic seroprevalence, 실험실 확인 감염 및 인플루엔자 같은 질병은 다른 종점입니다.
• **분석 **:는 고정된 비교에서 고정된 비교에서, 고착한 subgroup 결과에 근거를 두거나 초기 발명품 subgroup 결과를 분리해야 합니다.
• 불확실성: 신뢰구간과 결론이 불확실한 결과를 그대로 남기세요. 통계적으로 유의하지 않은 추정치를 효과가 없다는 증거로 바꾸지 마세요.

예시 증거 표 및 관련 상품을 사용하여 형식을 검사합니다. 이들은 검토를 위한 시작 물자입니다; 과학적 해석은 여전히 원본 소스, 연구 품질 및 질문에 응답 할 것입니다.

mask-trials-reading-notes.md 및 CSV을 엽니다. 이 런의 최종 테이블은 10 행 · 12 열이 있습니다. 미리보기를 확장하거나 긴 세포를 읽는 파일을 다운로드; truncated 세포는 소스 텍스트를 누락하지 않습니다. 노트는 10 가지 연구 식별을 유지하고 왜 그들의 결과와 인구가 자동으로 풀리지 않아 설명합니다.

행이 잘못되거나 불완전한 경우, 연구 및 정확한 소스 섹션/테이블을 이름, 모두 보기 파일에 대한 개정을 요청한 다음 다시 열 수 있습니다. 예를 들어, Cowling 2008의 임의화 된 가구 흐름을 분석 된 하위 세트에서 분리하십시오. prose 대답을 업데이트하지 않는 자체가 저장된 테이블을 업데이트하지 않습니다.

리뷰 계속하기

검토 된 테이블을 소스 및 추출 결정으로 저장하십시오. 공식 검토는 문서화 된 검색, 자격 기준, 심사, 중복 추출 및 bias의 적절한 평가를 필요로한다. 핵심 Reading-list 워크플로우 for source valid and 계정 관리 for the 결론이 더 가까운 검사를 필요로 할 때.