How to Use AI for a PRISMA-Compliant Systematic Review

O analiză sistematică obișnuia să ia o echipă de trei cercetători șase până la nouă luni. Gâtul de sticlă nu era citirea, ci screeningul. Douăsprezece mii de rezumate extrase de la PubMed, Embase, Scopus și Cochrane, fiecare având nevoie de doi recenzori independenți pentru a decide includerea sau excluderea în funcție de criteriile pre-înregistrate. Timpul matematica a condus carierele în jurul ei.

AI a schimbat matematica. Modelele de limbă modernă pot analiza rezumate în câteva secunde, pot extrage caracteristicile studiului din PDF-uri cu text integral în câteva minute și pot rezuma în câteva ore sute de lucrări. Folosită cu atenție, AI reduce faza de screening a unei revizuiri de la luni la săptămâni. Folosit cu neglijență, produce un document nereproductibil, neconform, care nu reușește evaluarea inter pares.

Acest ghid prezintă unde AI ajută în mod legitim într-o revizuire conformă cu PRISMA, unde nu ar trebui să facă treaba, cerințele de raportare care vin odată cu utilizarea AI și un flux de lucru pas cu pas care satisface PRISMA 2020 și extensia PRISMA-trAIce.

Ce necesită de fapt PRISMA (reîmprospătare rapidă)

PRISMA 2020 este lista de verificare standard de raportare pentru revizuiri sistematice. Acesta guvernează modul în care descrii ceea ce ai făcut, nu cum faci asta. Piesele relevante pentru utilizarea AI sunt:

Raportarea strategiei de căutare. Documentați fiecare bază de date căutată, fiecare șir de căutare utilizat, fiecare dată la care au fost efectuate căutările. Reproductibilitatea este standardul - un alt cercetător ar trebui să poată relua căutarea și să obțină aceleași rezultate.

Raportare de screening. Documentați câte înregistrări au fost verificate, de câți evaluatori independenți, câte dezacorduri au fost rezolvate și câte au fost excluse în fiecare etapă. Diagrama de flux clasică PRISMA trăiește aici.

Raportare privind extragerea datelor. Documentați ce date au fost extrase, de către cine și cum au fost rezolvate dezacordurile.

Evaluarea riscului de părtinire. Documentați instrumentul utilizat (Cochrane RoB 2, ROBINS-I etc.) și cine l-a efectuat.

Se raportează orice abateri. Orice lucru care nu a mers conform protocolului preînregistrat trebuie raportat, cu raționament.

Extensia PRISMA-trAIce (publicată în 2024, actualizată în 2025) adaugă cerințe de raportare specifice AI peste PRISMA 2020. Versiunea scurtă: oriunde a fost utilizată IA în evaluare, raportați instrumentul, versiunea, solicitările și modul în care a fost efectuată verificarea umană.

Where AI legitimately helps

Acestea sunt utilizări în care AI accelerează munca fără a schimba ceea ce este revizuirea.

Detecția duplicatelor. Înregistrările extrase din mai multe baze de date sunt adesea duplicate. Managerii tradiționali de referință (Zotero, EndNote, Covidence) fac acest lucru bine. AI este exagerat aici - continuați să utilizați instrumentele standard.

Titlul inițial și examinarea rezumatelor. AI poate nota fiecare rezumat în funcție de criteriile dvs. de includere și le poate clasifica sau pre-clasifica. Doi evaluatori umani mai trebuie să ia decizia finală de includere/excludere, dar preclasificarea AI reduce timpul uman în mod substanțial. Aceasta este utilizarea AI cu cea mai mare valoare în majoritatea recenziilor.

Recuperare și triare a textului integral. AI poate extrage metadate ale publicației, poate identifica dacă un text complet se potrivește cu afirmațiile rezumatului (ocazional nu) și poate semnala lucrări care par a fi rezumate ale conferinței, errate sau publicații duplicate sub diferite titluri.

Extragerea datelor din lucrări structurate. Tabelele cu caracteristicile pacientului, dozele, mărimea efectului — AI le poate extrage din PDF-uri cu text integral într-o foaie de extracție a datelor structurate, pe care doi examinatori umani o verifică apoi. Timpul de verificare este mult mai mic decât extragerea manuală completă.

Suport pentru sinteză și scriere. Elaborarea descrierii procedurii de screening a secțiunii de metode, redactarea textului diagramei de flux PRISMA, rezumarea tabelului cu caracteristicile studiilor incluse — AI ajută la scriere fără a schimba substanța revizuirii.

Traducerea surselor non-engleze. Dacă recenzia dvs. include lucrări non-engleze, traducerea AI a devenit suficient de fiabilă pentru a sprijini includerea acestor surse. Documentați instrumentul utilizat în metode.

Where AI should NOT do the work

Aceste utilizări depășesc limita în luarea deciziilor de fond pe care trebuie să le facă recenzorii umani.

Deciziile finale de includere/excludere. PRISMA necesită doi evaluatori umani independenți pentru includere/excludere. AI poate pre-clasifica, clasa și suprafață candidații, dar decizia obligatorie trebuie să fie umană. Acest lucru nu este negociabil pentru conformitate.

Evaluarea riscului de părtinire. Instrumentele RoB necesită judecată cu privire la proiectarea studiului, orbire, uzură și raportare. AI poate rezuma ceea ce spune lucrarea despre fiecare domeniu, dar evaluarea părtinirii în sine trebuie să fie umană.

Evaluarea calității și gradul de evidență (GRADE). Aceeași logică. AI rezumă; rata oamenilor.

Interpretarea eterogenității. Dacă diferențele dintre rezultatele studiului reflectă eterogenitatea clinică, eterogenitatea metodologică sau șansa este o chemare de judecată care necesită expertiză clinică și metodologică.

Sinteza finală și concluziile. Sinteza narativă, discuția despre punctele forte și limitările, implicațiile clinice - acestea sunt contribuțiile echipei de revizuire. AI poate redacta limbajul inițial, dar judecățile de fond sunt ale tale.

Detecția conținutului fabricat sau fabricat de hârtie. În mod ironic, detectarea AI a studiilor fabricate rămâne nesigură. Ochii umani asupra hârtiilor suspecte, plus instrumente precum Problematic Paper Screener, sunt standardul actual.

The reporting requirements

Dacă utilizați AI oriunde în recenzie, PRISMA-trAIce vă solicită să o raportați. Structura care satisface majoritatea revistelor:

În secțiunea metode, subsecțiunea procedurii de screening:

Screeningul rezumatelor a fost realizat printr-un proces în două etape. Inițial
clasificarea a fost efectuată folosind [Tool Name, version, accesat via
API/web la date] cu următorul șablon de prompt: „[prompt exact]”.
Clasificarea a fost folosită pentru a prioritiza rezumatele pentru revizuirea umană.
Toate rezumatele, indiferent de clasificarea inițială, au fost apoi analizate
independent de doi recenzori ([inițialele autorului]) folosind [Covidence /
Rayyan / alt instrument], cu dezacordurile rezolvate prin discuție sau prin
un al treilea evaluator ([inițialele autorului]) când nu s-a ajuns la un consens.

Într-un exercițiu de calibrare efectuat pe [număr] rezumate înainte de
screening-ul principal, clasificarea AI a fost de acord cu consensul uman
decizie în [procent]% din cazuri. AI nu a fost folosit pentru final
decizii de includere sau excludere.

În secțiunea metode, subsecțiunea extragerea datelor:

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.

Într-o subsecțiune dedicată „Utilizarea IA” (uneori necesară separat):

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:

Recunoașteți limitările legate de AI: potențiala părtinire sistematică în preclasificare, încrederea pe instrumentele AI ale căror funcționare internă nu sunt transparente și imposibilitatea de a reproduce pe deplin comportamentul AI în versiunile modelului.

The workflow we recommend

A sequence that satisfies PRISMA-trAIce and uses AI's strengths.

Pasul 1: Pre-înregistrați protocolul. Înainte de orice utilizare a AI, înregistrați recenzia (PROSPERO pentru recenzii medicale; OSF pentru alții). Protocolul specifică criteriile de includere, strategia de căutare, metoda de screening, planul de extracție și abordarea de sinteză. Specificați în protocol unde va fi folosit AI și cum. Preînregistrarea care menționează AI este mult mai puternică decât dezvăluirea post-hoc.

Pasul 2: Rulați exercițiul de calibrare. Alegeți 100-200 de rezumate din căutarea dvs. Puneți doi evaluatori umani să le analizeze în mod independent. Rulați screeningul AI pe același set cu solicitarea planificată. Calculează valorile acordului (kappa lui Cohen, acord procentual). Dacă acordul AI este sub 0,7 kappa sau 80% cu decizia umană de consens, rafinați promptul sau reconsiderați utilizarea AI.

Pasul 3: rulați trecerea principală de screening AI. Cu un prompt calibrat, ecranați întregul corpus abstract. Rezultat: o listă clasată sau clasificată. Evaluatorii umani văd acest clasament, dar iau propriile decizii independente.

Pasul 4: screening independent de doi recenzori. Fiecare rezumat primește în continuare doi recenzori umani. Clasificarea AI este metadate, nu un vot. Dezacorduri rezolvate prin discuție sau un al treilea evaluator.

Pasul 5: Screening text complet cu asistență AI. AI poate semnala excluderi evidente în etapa de text integral (limbă greșită, numai rezumate, lucrări retrase). Oamenii iau deciziile finale.

Pasul 6: Extragerea datelor cu asistență și verificare AI. AI extrage valorile candidatului; doi recenzenți umani verifică față de sursă. Jurnalul de verificare în sine devine o dovadă a conformității.

Pasul 7: Risc de părtinire — numai pentru oameni. Fără IA în acest pas.

Pasul 8: Sinteză — scriere condusă de oameni, asistată de inteligență artificială. Oamenii interpretează. AI ajută la rezumarea studiilor pentru tabelul cu studii incluse, la redactarea secțiunii de metode și la lustruirea prozei. Interpretarea de fond rămâne umană.

Pasul 9: Dezvăluiți cuprinzător. Secțiunea Metode raportează utilizarea AI așa cum este descris mai sus. O [Declarație de dezvăluire a utilizării AI] (/blog/ai-disclosure-statement-manuscript) completă apare în prima pagină sau în mulțumiri. Instrucțiunile complete folosite sunt prezentate într-o anexă.

Pasul 10: Audit înainte de publicare. Înainte de trimitere, un al doilea membru al echipei auditează pașii susținuți de IA pentru a verifica caracterul complet al documentației. Solicitările lipsă, numerele de versiune lipsă sau procentele de verificare lipsă sunt declanșatorii obișnuiți de respingere.

Common pitfalls

Caracteristicile studiului halucinate. AI extrage uneori date care nu sunt în lucrarea sursă — intervale de încredere care nu există, dimensiuni ale eșantioanelor care nu se potrivesc, detalii de intervenție fabricate din context. Verificarea împotriva sursei este singura apărare. Dacă echipa ta nu verifică fiecare valoare extrasă, vei publica erori.

Derivare promptă de-a lungul recenziei. O revizuire rapidă și rafinată la jumătatea examinării schimbă comportamentul AI asupra articolelor deja ecranate. Dacă modificați solicitarea, documentați de ce și reevaluați elementele afectate.

Încredere excesivă pe clasificarea AI. Unele echipe au delegat efectiv deciziile de includere către AI, tratând clasificarea acesteia ca fiind autoritară. PRISMA necesită decizii umane. Intrarea AI este în regulă; Deciziile AI nu sunt.

Uitând să documentăm abaterile. Trebuie raportat orice diferă de protocolul preînregistrat. Dacă utilizarea AI a evoluat în timpul revizuirii, documentați evoluția. Modificările ascunse ale procesului sunt semnalate la evaluarea inter pares.

Versiuni de instrumente inconsecvente. Actualizarea modelelor AI. DeepSeek V3 care a analizat rezumatele în ianuarie nu este identică cu versiunea disponibilă în iunie. Documentați versiunea și intervalul de date ale fiecărui instrument AI utilizat.

Precizia traducerii presupusă, neverificată. Traducerea AI este bună, dar nu perfectă, mai ales pentru conținutul clinic sau tehnic. Dacă sunt incluse surse non-engleze, documentați cine a verificat traducerile.

See the Full AI Summarizer

Summarize papers, extract study characteristics, and draft synthesis text. Free tier includes every feature.

Frequently asked questions

Q: Can I include AI-screened abstracts in my PRISMA flow diagram?

Da, dar cu atribuții specifice. Diagrama standard PRISMA 2020 are câmpuri pentru înregistrările identificate, înregistrările verificate, înregistrările evaluate pentru eligibilitate și înregistrările incluse. Dacă AI a fost folosită în screening, adăugați o notă la diagramă sau la titlul acesteia: „Clasificarea inițială susținută de AI a fost folosită pentru a clasifica rezumatele; toate rezumatele au primit screening uman independent de către doi recenzori”. Unele reviste solicită acum o diagramă de flux mai detaliată, care să dezvăluie pașii sprijiniți de AI și pașii doar pentru oameni. Extensia PRISMA-trAIce oferă șabloane pentru aceasta.

Î: Cum citez instrumentele AI utilizate în revizuirea mea sistematică?

Citați modelul cu versiunea și data accesului. Format standard: „[Numele modelului], versiunea [X.Y], accesat [interval de date] prin [terminal API/interfață web] (dezvoltator: [Companie]). URL: [link către documentație, dacă este disponibilă]”. Unele reviste necesită o citare mai detaliată, inclusiv parametrii API exacti utilizați. Verificați instrucțiunile revistei pentru autori. Convențiile de citare a instrumentelor AI sunt încă în evoluție – atunci când aveți îndoieli, includeți mai multe detalii decât mai puține.

Î: Care este diferența dintre PRISMA 2020 și PRISMA-trAIce?

PRISMA 2020 este lista de verificare standard de raportare pentru revizuiri sistematice, actualizată de la versiunea din 2009. PRISMA-trAIce (publicat în 2024) este o extensie care adaugă cerințe de raportare pentru pașii acceptați de AI în procesul de revizuire. Majoritatea revistelor necesită acum ambele: PRISMA 2020 pentru raportarea generală, PRISMA-trAIce pentru orice pași acceptați de AI. Lista de verificare a urmei are 12 articole care acoperă documentația instrumentului, raportarea promptă, valorile de calibrare și procedurile de verificare umană. Dacă utilizați AI oriunde într-o revizuire sistematică, adresați-vă PRISMA-trAIce în secțiunea de metode. Pentru un ghid mai larg de flux de lucru care îl completează pe acesta, consultați Utilizarea AI pentru a accelera revizuirea literaturii.

Î: Folosirea inteligenței artificiale în examinarea mea sistematică va reduce șansele mele de acceptare?

Din experiența noastră, utilizarea de AI, atunci când este declarată și documentată corespunzător, nu reduce ratele de acceptare și, de multe ori, accelerează evaluarea (metodele sunt mai clare și mai ușor de susținut). Ceea ce reduce acceptarea este utilizarea de AI nedeclarată, utilizarea de AI care înlocuiește judecata umană cerută sau limitările legate de AI care nu sunt recunoscute. Editorii și recenzenții la care ajunge semnalul răspund cu rigoare și transparență, nu cu evitarea AI. O revizuire sistematică care utilizează AI pentru screening, descrie utilizarea în detaliu, include indicatori de calibrare și recunoaște limitările este tratată ca o revizuire modernă metodologic — nu ca una compromisă.