系统评价的数据提取表是一种结构化电子表格，用于系统地记录每项纳入研究的关键信息，确保审查过程的一致性和减少偏倚。
从您的审查方案开始
在构建表格之前，请明确您的研究问题和PICO框架（人群、干预、比较、结局）。您的提取字段应直接映射到回答系统评价问题所需的要素。这可以防止范围蔓延，并保持数据收集的聚焦性。
应包含的基本列
每个数据提取表都应包含：
- 研究标识：第一作者、发表年份、DOI或PMID
- 研究设计：随机对照试验、队列研究、病例对照等
- 样本特征：人群规模、人口统计学特征、纳入/排除标准
- 干预或暴露：所测试或观察内容的详细描述
- 结局：主要和次要终点及其测量方法
- 结果：效应量、置信区间、p值
- 偏倚风险：使用Cochrane RoB 2或纽卡斯尔-渥太华量表等工具进行评估
根据需要添加学科特定字段。对于临床综述，包括剂量和不良事件。对于教育干预，记录教学时长和评估方法。
为双重提取设计
构建您的表格以容纳两名评审员的独立提取。为每位评审员的条目使用单独的列或颜色编码，并设置第三列用于共识或裁定。这种双重提取方法是最大限度减少提取错误和偏倚的金标准。
使用下拉菜单和数据验证
在Excel或Google Sheets中，为分类变量（研究设计、偏倚风险评级）设置下拉菜单以标准化响应。应用数据验证规则以防止关键字段中的拼写错误。这使下游分析更清晰，并减少编码错误。
在全面提取前进行试点测试
与您的完整评审团队对3-5篇论文进行试点提取。这可以及早揭示模糊字段、缺失类别和解释不一致性。完善您的表格，并创建详细的提取手册，定义每个字段并为边缘情况提供决策规则。
如果您正在管理数十篇论文，并需要快速核实各研究间的细节，WisPaper的Scholar QA可以帮助您同时针对多篇论文提出具体问题，每个答案都会准确显示信息来源的页码和段落——这对于对照原始文献核实提取数据非常有用。