PRISMA-সঙ্গতিপূর্ণ সিস্টেমেটিক রিভিউতে কীভাবে AI ব্যবহার করবেন

একটি পদ্ধতিগত পর্যালোচনা তিন গবেষকের একটি দলকে ছয় থেকে নয় মাস সময় নেয়। বাধা পড়া ছিল না - এটা স্ক্রীনিং ছিল. PubMed, Embase, Scopus এবং Cochrane থেকে বারো হাজার অ্যাবস্ট্রাক্ট টেনে আনা হয়েছে, প্রতিটিতে প্রাক-নিবন্ধিত মানদণ্ডের বিপরীতে অন্তর্ভুক্ত বা বাদ দেওয়ার সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য দুইজন স্বাধীন পর্যালোচকের প্রয়োজন। সময়ের গণিত তার চারপাশে কেরিয়ার চালিত.

এআই সেই গণিত পরিবর্তন করেছে। আধুনিক ভাষার মডেলগুলি সেকেন্ডের মধ্যে বিমূর্তগুলি স্ক্রীন করতে পারে, মিনিটের মধ্যে পূর্ণ-পাঠ্য পিডিএফ থেকে অধ্যয়নের বৈশিষ্ট্যগুলি বের করতে পারে এবং ঘন্টার মধ্যে শত শত কাগজ জুড়ে সারসংক্ষেপ করতে পারে। সাবধানে ব্যবহার করা হলে, AI কয়েক মাস থেকে সপ্তাহে পর্যালোচনার স্ক্রীনিং পর্বকে কেটে দেয়। অসতর্কভাবে ব্যবহার করা হলে, এটি একটি অ-পুনরুত্পাদনযোগ্য, অ-সঙ্গত নথি তৈরি করে যা পিয়ার পর্যালোচনা ব্যর্থ হয়।

এই নির্দেশিকাটি যেখানে AI বৈধভাবে একটি PRISMA-সম্মত পর্যালোচনায় সাহায্য করে, যেখানে এটি কাজ করা উচিত নয়, AI ব্যবহারের সাথে রিপোর্ট করার প্রয়োজনীয়তা এবং একটি ধাপে ধাপে ওয়ার্কফ্লো যা PRISMA 2020 এবং PRISMA-trAIce এক্সটেনশনকে সন্তুষ্ট করে।

PRISMA এর আসলে কি প্রয়োজন (দ্রুত রিফ্রেশার)

PRISMA 2020 হল পদ্ধতিগত পর্যালোচনার জন্য স্ট্যান্ডার্ড রিপোর্টিং চেকলিস্ট। আপনি কী করেছেন তা আপনি কীভাবে বর্ণনা করেন তা নিয়ন্ত্রণ করে, আপনি কীভাবে করেন তা নয়। এআই ব্যবহারের জন্য প্রাসঙ্গিক টুকরা হল:

অনুসন্ধান কৌশল প্রতিবেদন। অনুসন্ধান করা প্রতিটি ডাটাবেস, ব্যবহৃত প্রতিটি অনুসন্ধান স্ট্রিং, অনুসন্ধান চালানোর প্রতিটি তারিখ নথিভুক্ত করুন। প্রজননযোগ্যতা হল মানক, অন্য একজন গবেষক আপনার অনুসন্ধান পুনরায় চালাতে এবং একই ফলাফল পেতে সক্ষম হওয়া উচিত।

স্ক্রিনিং রিপোর্টিং। নথিভুক্ত করুন কতগুলি রেকর্ড স্ক্রীন করা হয়েছিল, কতজন স্বাধীন পর্যালোচক দ্বারা, কীভাবে মতবিরোধের সমাধান করা হয়েছিল এবং প্রতিটি পর্যায়ে কতজনকে বাদ দেওয়া হয়েছিল। ক্লাসিক PRISMA ফ্লো ডায়াগ্রাম এখানে বাস করে।

ডেটা এক্সট্রাকশন রিপোর্টিং। ডকুমেন্ট করুন কি ডাটা বের করা হয়েছে, কার দ্বারা এবং কিভাবে মতবিরোধের সমাধান করা হয়েছে।

পক্ষপাত মূল্যায়নের ঝুঁকি। ব্যবহৃত টুলটি নথিভুক্ত করুন (কোক্রেন RoB 2, ROBINS-I, ইত্যাদি) এবং কে এটি সম্পাদন করেছে।

কোনও বিচ্যুতির প্রতিবেদন করা। যেকোন কিছু যা প্রাক-নিবন্ধিত প্রোটোকল অনুযায়ী চলে না, তা অবশ্যই যুক্তি সহ রিপোর্ট করতে হবে।

PRISMA-trAIce এক্সটেনশন (প্রকাশিত 2024, আপডেট 2025) PRISMA 2020-এর উপরে এআই-নির্দিষ্ট রিপোর্টিং প্রয়োজনীয়তা যোগ করে। সংক্ষিপ্ত সংস্করণ: পর্যালোচনাতে যেকোন জায়গায় AI ব্যবহার করা হয়েছে, আপনি টুল, সংস্করণ, প্রম্পট এবং কীভাবে মানব যাচাই করা হয়েছে তা রিপোর্ট করুন।

Where AI legitimately helps

এগুলি এমন ব্যবহার যেখানে AI রিভিউ কি পরিবর্তন না করে কাজকে ত্বরান্বিত করে।

ডুপ্লিকেট শনাক্তকরণ। একাধিক ডাটাবেস থেকে তোলা রেকর্ড প্রায়ই নকল হয়। প্রথাগত রেফারেন্স ম্যানেজাররা (জোটেরো, এন্ডনোট, কোভিডেন্স) এই জরিমানা করে। AI এখানে ওভারকিল - স্ট্যান্ডার্ড টুল ব্যবহার করতে থাকুন।

প্রাথমিক শিরোনাম এবং বিমূর্ত স্ক্রীনিং। AI আপনার অন্তর্ভুক্তির মানদণ্ডের বিপরীতে প্রতিটি বিমূর্ত স্কোর করতে পারে এবং তাদের র‌্যাঙ্ক বা প্রাক-শ্রেণীবদ্ধ করতে পারে। দুজন মানব পর্যালোচককে এখনও চূড়ান্ত অন্তর্ভুক্ত/বাদ দেওয়ার সিদ্ধান্ত নিতে হবে, কিন্তু AI প্রাক-শ্রেণীবিভাগ মানুষের সময়কে উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করে। বেশিরভাগ রিভিউতে এটি সর্বোচ্চ-মূল্যের AI ব্যবহার।

সম্পূর্ণ-পাঠ্য পুনরুদ্ধার এবং ট্রায়াজ। AI প্রকাশনার মেটাডেটা বের করতে পারে, একটি সম্পূর্ণ পাঠ্য বিমূর্তের দাবির সাথে মেলে কিনা তা সনাক্ত করতে পারে (মাঝে মাঝে সেগুলি হয় না), এবং ফ্ল্যাগ পেপারগুলি যা কনফারেন্স অ্যাবস্ট্রাক্ট, ত্রুটি, বা বিভিন্ন শিরোনামের ডুপ্লিকেট প্রকাশনা বলে মনে হয়।

গঠিত কাগজপত্র থেকে ডেটা নিষ্কাশন। রোগীর বৈশিষ্ট্য, ডোজ, প্রভাবের আকারের সারণী, AI এগুলিকে পূর্ণ-টেক্সট PDF থেকে একটি কাঠামোগত ডেটা নিষ্কাশন শীটে বের করতে পারে, যা দুইজন মানব পর্যালোচক তারপর যাচাই করে। যাচাইকরণের সময় সম্পূর্ণ ম্যানুয়াল নিষ্কাশনের চেয়ে অনেক কম।

সংশ্লেষণ এবং লেখার সমর্থন। পদ্ধতি বিভাগের স্ক্রীনিং পদ্ধতির বিবরণের খসড়া তৈরি করা, PRISMA ফ্লো ডায়াগ্রাম পাঠ্যের খসড়া তৈরি করা, অধ্যয়নের সারণীর বৈশিষ্ট্যগুলির সংক্ষিপ্তসার, AI পর্যালোচনার উপাদান পরিবর্তন না করে লেখার ক্ষেত্রে সাহায্য করে।

অ-ইংরেজি উত্সের অনুবাদ। যদি আপনার পর্যালোচনাতে অ-ইংরেজি কাগজপত্র অন্তর্ভুক্ত থাকে, তবে এআই অনুবাদ এই উত্সগুলির অন্তর্ভুক্তি সমর্থন করার জন্য যথেষ্ট নির্ভরযোগ্য হয়ে উঠেছে। পদ্ধতিতে ব্যবহৃত টুলটি নথিভুক্ত করুন।

কোন ক্ষেত্রে AI-এর দ্বারা কাজ করানো উচিত নয়

এই ব্যবহারগুলি সারগর্ভ সিদ্ধান্ত গ্রহণে লাইন অতিক্রম করে যা মানব পর্যালোচনাকারীদের অবশ্যই করতে হবে।

চূড়ান্ত অন্তর্ভুক্ত/বর্জনের সিদ্ধান্ত। PRISMA অন্তর্ভুক্ত/বর্জনের জন্য দুইজন স্বাধীন মানব পর্যালোচক প্রয়োজন। AI প্রাক-শ্রেণীবদ্ধ করতে পারে, র‌্যাঙ্ক করতে পারে এবং প্রার্থীদের সারফেস করতে পারে, তবে বাধ্যতামূলক সিদ্ধান্তটি অবশ্যই মানবিক হতে হবে। এটি সম্মতির জন্য আলোচনার অযোগ্য।

পক্ষপাত মূল্যায়নের ঝুঁকি। RoB টুলগুলির জন্য অধ্যয়নের নকশা, অন্ধকরণ, অ্যাট্রিশন এবং রিপোর্টিং সম্পর্কে বিচার প্রয়োজন। AI প্রতিটি ডোমেন সম্পর্কে কাগজ যা বলে তা সংক্ষিপ্ত করতে পারে, তবে পক্ষপাতের রেটিংটি অবশ্যই মানবিক হতে হবে।

গুণমান মূল্যায়ন এবং প্রমাণের গ্রেড (গ্রেড)। একই যুক্তি। AI সারসংক্ষেপ; মানুষের হার।

বৈচিত্র্যের ব্যাখ্যা। অধ্যয়নের ফলাফলের মধ্যে পার্থক্য ক্লিনিকাল ভিন্নতা, পদ্ধতিগত ভিন্নতা, বা সুযোগ প্রতিফলিত করে কিনা তা একটি বিচার কল যার জন্য ক্লিনিকাল এবং পদ্ধতিগত দক্ষতা প্রয়োজন।

চূড়ান্ত সংশ্লেষণ এবং উপসংহার। বর্ণনামূলক সংশ্লেষণ, শক্তি এবং সীমাবদ্ধতার আলোচনা, ক্লিনিকাল প্রভাব, এইগুলি পর্যালোচনা দলের অবদান। এআই প্রাথমিক ভাষার খসড়া তৈরি করতে পারে, তবে মূল বিচার আপনার।

**বানোয়াট বা কাগজ-কল সামগ্রীর সনাক্তকরণ। সন্দেহজনক কাগজপত্রের উপর মানুষের চোখ, প্লাস প্রবলেম্যাটিক পেপার স্ক্রিনারের মতো টুলগুলি বর্তমান মান।

The reporting requirements

আপনি যদি পর্যালোচনার কোথাও AI ব্যবহার করেন, তাহলে PRISMA-trAIce আপনাকে রিপোর্ট করতে হবে। কাঠামো যা বেশিরভাগ জার্নালকে সন্তুষ্ট করে:

পদ্ধতি বিভাগে, স্ক্রীনিং পদ্ধতির উপধারা:

``টেক্সট বিমূর্ত স্ক্রীনিং একটি দুই-পর্যায়ের প্রক্রিয়া ব্যবহার করে পরিচালিত হয়েছিল। প্রাথমিক শ্রেণীবিভাগ করা হয়েছিল [টুল নাম, সংস্করণ, এর মাধ্যমে অ্যাক্সেস করা API/web on dates] নিম্নলিখিত প্রম্পট টেমপ্লেট সহ: "[সঠিক প্রম্পট]"। শ্রেণিবিন্যাসটি মানুষের পর্যালোচনার জন্য বিমূর্তকে অগ্রাধিকার দিতে ব্যবহৃত হয়েছিল। প্রাথমিক শ্রেণীবিভাগ নির্বিশেষে সমস্ত বিমূর্ততা তারপর স্ক্রীন করা হয়েছিল স্বাধীনভাবে দুই পর্যালোচক ([লেখকের আদ্যক্ষর]) দ্বারা [কোভিডেন্স / রায়ান/অন্যান্য টুল], আলোচনার মাধ্যমে বা দ্বারা সমাধানের মতবিরোধ সহ তৃতীয় পর্যালোচক ([লেখকের আদ্যক্ষর]) যখন ঐকমত্য পৌঁছানো যায়নি।

একটি ক্রমাঙ্কন ব্যায়াম আগে [সংখ্যা] বিমূর্ত উপর পরিচালিত প্রধান স্ক্রীনিং, এআই শ্রেণীবিভাগ সর্বসম্মত মানুষের সাথে একমত [শতাংশ]% ক্ষেত্রে সিদ্ধান্ত। ফাইনালের জন্য AI ব্যবহার করা হয়নি অন্তর্ভুক্তি বা বর্জনের সিদ্ধান্ত।

**পদ্ধতি বিভাগে, ডেটা নিষ্কাশন উপধারা:**

```text
Data extraction was performed using a structured form (Appendix [X]).
Extraction of [specific data types, e.g., patient characteristics,
intervention details, outcome measurements] was supported by [Tool
Name, version], which extracted candidate values from full-text PDFs.
All extracted values were verified against the source PDFs by two
reviewers ([author initials]). Discrepancies between AI-extracted
values and source documents were corrected against the source in
[percentage]% of cases. The verified data informed the final
synthesis.

একটি নিবেদিত "এআই ব্যবহার" উপধারায় (কখনও কখনও আলাদাভাবে প্রয়োজন):

The following AI tools were used in this review: [list each tool,
version, date range, and specific role]. No AI tool was used for
risk of bias assessment, quality grading, interpretation of
heterogeneity, or synthesis of conclusions. All AI-supported steps
were verified by [number] human reviewers as described above. The
prompts used are provided in Appendix [Y].

In the limitations section:

এআই-সম্পর্কিত সীমাবদ্ধতাগুলি স্বীকার করুন: প্রাক-শ্রেণীবিভাগে সম্ভাব্য পদ্ধতিগত পক্ষপাত, AI সরঞ্জামগুলির উপর নির্ভরতা যার অভ্যন্তরীণ কাজগুলি স্বচ্ছ নয়, এবং মডেল সংস্করণ জুড়ে AI আচরণ সম্পূর্ণরূপে পুনরুত্পাদন করার অসম্ভবতা।

The workflow we recommend

একটি ক্রম যা PRISMA-trAIce কে সন্তুষ্ট করে এবং AI এর শক্তি ব্যবহার করে।

ধাপ 1: প্রোটোকলটি প্রাক-নিবন্ধন করুন। যেকোন AI ব্যবহারের আগে, পর্যালোচনাটি নিবন্ধন করুন (চিকিৎসা পর্যালোচনার জন্য PROSPERO; অন্যদের জন্য OSF)। প্রোটোকল অন্তর্ভুক্তির মানদণ্ড, অনুসন্ধান কৌশল, স্ক্রীনিং পদ্ধতি, নিষ্কাশন পরিকল্পনা এবং সংশ্লেষণ পদ্ধতি নির্দিষ্ট করে। প্রোটোকলের মধ্যে উল্লেখ করুন যে AI কোথায় এবং কিভাবে ব্যবহার করা হবে। প্রাক-নিবন্ধন যা AI উল্লেখ করে পোস্ট-হক প্রকাশের চেয়ে অনেক বেশি শক্তিশালী।

ধাপ 2: ক্রমাঙ্কন অনুশীলন চালান। আপনার অনুসন্ধান থেকে 100-200টি বিমূর্ত বাছুন। দুইজন মানব পর্যালোচককে তাদের স্বাধীনভাবে স্ক্রিন করতে বলুন। আপনার পরিকল্পিত প্রম্পটের সাথে একই সেটে এআই স্ক্রিনিং চালান। চুক্তির মেট্রিক্স গণনা করুন (কোহেনের কাপ্পা, শতাংশ চুক্তি)। যদি AI চুক্তি 0.7 কাপ্পা বা 80% এর নিচে হয় সর্বসম্মত মানুষের সিদ্ধান্তের সাথে, প্রম্পটটি পরিমার্জন করুন বা AI ব্যবহার পুনর্বিবেচনা করুন।

**ধাপ 3: প্রধান AI স্ক্রীনিং পাস চালান। ** একটি ক্যালিব্রেটেড প্রম্পটের সাথে, সম্পূর্ণ বিমূর্ত কর্পাস স্ক্রিন করুন। আউটপুট: একটি র‌্যাঙ্ক করা বা শ্রেণীবদ্ধ তালিকা। মানব পর্যালোচকরা এই র‌্যাঙ্কিং দেখেন কিন্তু তাদের নিজস্ব সিদ্ধান্ত নেন।

**পদক্ষেপ 4: দুই-পর্যালোচক স্বাধীন স্ক্রীনিং। ** প্রতিটি বিমূর্ত এখনও দুটি মানব পর্যালোচক পায়। AI শ্রেণীবিভাগ হল মেটাডেটা, ভোট নয়। মতবিরোধ আলোচনা বা তৃতীয় পর্যালোচক দ্বারা সমাধান করা হয়েছে।

**ধাপ 5: AI সহায়তায় পূর্ণ-পাঠ্য স্ক্রীনিং। ** AI পূর্ণ-পাঠ্য পর্যায়ে সুস্পষ্ট বর্জন ফ্ল্যাগ করতে পারে (ভুল ভাষা, শুধুমাত্র বিমূর্ত, প্রত্যাহার করা কাগজপত্র)। মানুষই চূড়ান্ত সিদ্ধান্ত নেয়।

**ধাপ 6: এআই সহায়তা এবং যাচাইকরণের সাথে ডেটা নিষ্কাশন। ** এআই প্রার্থীর মান বের করে; দুই মানব পর্যালোচক উৎসের বিরুদ্ধে যাচাই করেন। যাচাইকরণ লগ নিজেই সম্মতির প্রমাণ হয়ে যায়।

পদক্ষেপ 7: পক্ষপাতের ঝুঁকি, শুধুমাত্র মানুষের। এই ধাপে কোনো AI নেই।

ধাপ 8: সংশ্লেষণ, মানুষের নেতৃত্বে, এআই-সহায়তা লেখা। মানুষ ব্যাখ্যা করে। AI সাহায্য করে অন্তর্ভুক্ত-অধ্যয়ন টেবিলের জন্য অধ্যয়নের সারসংক্ষেপ, পদ্ধতি বিভাগের খসড়া তৈরি করা এবং গদ্য তৈরি করা। সারবস্তু ব্যাখ্যা মানব থাকে.

**ধাপ 9: ব্যাপকভাবে প্রকাশ করুন। ** পদ্ধতি বিভাগ উপরে বর্ণিত হিসাবে AI ব্যবহার প্রতিবেদন করে। একটি সম্পূর্ণ AI-ব্যবহার প্রকাশের বিবৃতি সামনের বিষয় বা স্বীকৃতিতে উপস্থিত হয়। ব্যবহৃত সম্পূর্ণ প্রম্পট একটি পরিশিষ্টে যায়।

ধাপ 10: প্রাক-প্রকাশনার অডিট। জমা দেওয়ার আগে, একজন দ্বিতীয় দলের সদস্য ডকুমেন্টেশন সম্পূর্ণতার জন্য AI-সমর্থিত পদক্ষেপগুলি অডিট করে। অনুপস্থিত প্রম্পট, অনুপস্থিত সংস্করণ নম্বর, বা অনুপস্থিত যাচাইকরণ শতাংশ হল সাধারণ প্রত্যাখ্যান ট্রিগার।

Common pitfalls

হ্যালুসিনেটেড অধ্যয়নের বৈশিষ্ট্য। এআই কখনও কখনও এমন ডেটা বের করে যা উৎস কাগজে নেই, আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান যা বিদ্যমান নেই, নমুনার আকার যা মেলে না, হস্তক্ষেপের বিবরণ প্রসঙ্গ থেকে তৈরি। উৎসের বিরুদ্ধে যাচাইই একমাত্র প্রতিরক্ষা। যদি আপনার দল প্রতিটি নিষ্কাশিত মান যাচাই না করে, তাহলে আপনি ত্রুটি প্রকাশ করতে যাচ্ছেন।

পর্যালোচনা জুড়ে প্রম্পট ড্রিফ্ট। একটি প্রম্পট পরিমার্জিত মধ্য-পর্যালোচনা ইতিমধ্যে স্ক্রীন করা আইটেমগুলিতে AI এর আচরণকে পরিবর্তন করে। আপনি প্রম্পট পরিবর্তন করলে, কেন ডকুমেন্ট করুন এবং প্রভাবিত আইটেম পুনরায় স্ক্রীন করুন।

এআই শ্রেণীবিভাগের উপর অত্যধিক নির্ভরতা। কিছু দল কার্যকরভাবে AI এর শ্রেণীবিভাগকে প্রামাণিক হিসাবে বিবেচনা করে অন্তর্ভুক্তির সিদ্ধান্ত অর্পণ করেছে। PRISMA এর জন্য মানুষের সিদ্ধান্ত প্রয়োজন। এআই ইনপুট ঠিক আছে; এআই সিদ্ধান্ত নয়।

ডকুমেন্ট বিচ্যুতি ভুলে যাওয়া। প্রাক-নিবন্ধিত প্রোটোকল থেকে আলাদা যেকোন কিছুর রিপোর্ট করতে হবে। পর্যালোচনার সময় যদি AI ব্যবহার বিবর্তিত হয়, তাহলে বিবর্তন নথিভুক্ত করুন। লুকানো প্রক্রিয়া পরিবর্তন সহকর্মী পর্যালোচনাতে পতাকাঙ্কিত করা হয়।

অসংলগ্ন টুল সংস্করণ। এআই মডেল আপডেট। DeepSeek V3 যেটি জানুয়ারীতে অ্যাবস্ট্রাক্ট স্ক্রীন করেছে তা জুনে উপলব্ধ সংস্করণের সাথে অভিন্ন নয়৷ ব্যবহৃত প্রতিটি AI টুলের সংস্করণ এবং তারিখ পরিসীমা নথিভুক্ত করুন।

অনুবাদের নির্ভুলতা অনুমান করা হয়েছে, যাচাই করা হয়নি। AI অনুবাদ ভাল কিন্তু নিখুঁত নয়, বিশেষ করে ক্লিনিকাল বা প্রযুক্তিগত বিষয়বস্তুর জন্য। যদি অ-ইংরেজি উত্স অন্তর্ভুক্ত করা হয়, তাহলে নথিভুক্ত করুন যারা অনুবাদগুলি যাচাই করেছে৷

Frequently asked questions

প্রশ্ন: আমি কি আমার PRISMA ফ্লো ডায়াগ্রামে এআই-স্ক্রিনযুক্ত বিমূর্ত অন্তর্ভুক্ত করতে পারি?

হ্যাঁ, কিন্তু নির্দিষ্ট অ্যাট্রিবিউশন সহ। স্ট্যান্ডার্ড PRISMA 2020 ফ্লো ডায়াগ্রামে চিহ্নিত রেকর্ডের জন্য ক্ষেত্র রয়েছে, রেকর্ডগুলি স্ক্রীন করা হয়েছে, যোগ্যতার জন্য মূল্যায়ন করা রেকর্ডগুলি এবং রেকর্ডগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে৷ যদি স্ক্রীনিংয়ে AI ব্যবহার করা হয়, তাহলে ডায়াগ্রামে বা এর ক্যাপশনে একটি নোট যোগ করুন: "প্রাথমিক AI-সমর্থিত শ্রেণীবিন্যাস অ্যাবস্ট্রাক্ট র‍্যাঙ্ক করার জন্য ব্যবহার করা হয়েছিল; সমস্ত বিমূর্ত দুটি পর্যালোচক দ্বারা স্বাধীন মানব স্ক্রীনিং পেয়েছে।" কিছু জার্নাল এখন আরও বিস্তারিত ফ্লো ডায়াগ্রামের জন্য অনুরোধ করে যা AI-সমর্থিত এবং শুধুমাত্র মানুষের জন্য পদক্ষেপগুলিকে ভেঙে দেয়। PRISMA-trAIce এক্সটেনশন এর জন্য টেমপ্লেট প্রদান করে।

প্রশ্ন: আমি কীভাবে আমার পদ্ধতিগত পর্যালোচনাতে ব্যবহৃত AI সরঞ্জামগুলিকে উদ্ধৃত করব?

মডেলটিকে এর সংস্করণ এবং অ্যাক্সেসের তারিখ সহ উল্লেখ করুন। স্ট্যান্ডার্ড ফরম্যাট: "[মডেল নাম], সংস্করণ [X.Y], [API এন্ডপয়েন্ট / ওয়েব ইন্টারফেস] (ডেভেলপার: [কোম্পানী]) এর মাধ্যমে [তারিখের পরিসর] অ্যাক্সেস করা হয়েছে। URL: [উপলভ্য থাকলে ডকুমেন্টেশনের লিঙ্ক]।" কিছু জার্নালে ব্যবহৃত সঠিক API প্যারামিটার সহ আরও বিস্তারিত উদ্ধৃতি প্রয়োজন। লেখকদের জন্য জার্নালের নির্দেশাবলী দেখুন। এআই টুল উদ্ধৃতি কনভেনশনগুলি এখনও বিকশিত হচ্ছে - যখন সন্দেহ হয়, কম না করে আরও বিশদ অন্তর্ভুক্ত করুন।

প্রশ্ন: PRISMA 2020 এবং PRISMA-trAIce এর মধ্যে পার্থক্য কী?

PRISMA 2020 হল পদ্ধতিগত পর্যালোচনার জন্য স্ট্যান্ডার্ড রিপোর্টিং চেকলিস্ট, 2009 সংস্করণ থেকে আপডেট করা হয়েছে। PRISMA-trAIce (প্রকাশিত 2024) হল একটি এক্সটেনশন যা পর্যালোচনা প্রক্রিয়ায় AI-সমর্থিত পদক্ষেপগুলির জন্য প্রতিবেদনের প্রয়োজনীয়তা যোগ করে। বেশিরভাগ জার্নালে এখন উভয়েরই প্রয়োজন: সাধারণ প্রতিবেদনের জন্য PRISMA 2020, PRISMA-trAIce যেকোনো AI-সমর্থিত পদক্ষেপের জন্য। ট্রেস চেকলিস্টে টুল ডকুমেন্টেশন, প্রম্পট রিপোর্টিং, ক্রমাঙ্কন মেট্রিক্স, এবং মানুষের যাচাইকরণ পদ্ধতি কভার করে 12টি আইটেম রয়েছে। আপনি যদি একটি পদ্ধতিগত পর্যালোচনায় কোথাও AI ব্যবহার করেন, তাহলে আপনার পদ্ধতি বিভাগে ঠিকানা PRISMA-trAIce। একটি বৃহত্তর ওয়ার্কফ্লো গাইডের জন্য যা এটিকে পরিপূরক করে, দেখুন এআই ব্যবহার করে আপনার সাহিত্য পর্যালোচনার গতি বাড়াতে।

প্রশ্ন: আমার পদ্ধতিগত পর্যালোচনাতে AI ব্যবহার করলে আমার গ্রহণযোগ্যতার সম্ভাবনা কমে যাবে?

আমাদের অভিজ্ঞতায়, প্রকাশ করা এবং সঠিকভাবে নথিভুক্ত AI ব্যবহার গ্রহণযোগ্যতার হার হ্রাস করে না এবং প্রায়শই পর্যালোচনার গতি বাড়ায় (পদ্ধতিগুলি আরও পরিষ্কার এবং আরও সুরক্ষাযোগ্য)। যা গ্রহণযোগ্যতা হ্রাস করে তা হল অপ্রকাশিত এআই ব্যবহার, এআই ব্যবহার যা প্রয়োজনীয় মানুষের বিচারের বিকল্প করে, বা এআই-সম্পর্কিত সীমাবদ্ধতা যা স্বীকার করা হয় না। সিগন্যাল সম্পাদক এবং পর্যালোচকরা কঠোরতা এবং স্বচ্ছতার প্রতিক্রিয়া জানায়, এআই থেকে বিরত থাকা নয়। একটি পদ্ধতিগত পর্যালোচনা যা স্ক্রীনিংয়ের জন্য AI ব্যবহার করে, বিস্তারিতভাবে ব্যবহারের প্রতিবেদন করে, ক্রমাঙ্কন মেট্রিক্স অন্তর্ভুক্ত করে এবং সীমাবদ্ধতাগুলিকে একটি পদ্ধতিগতভাবে আধুনিক পর্যালোচনা হিসাবে বিবেচনা করা হয় - একটি আপস করা নয়।