Una extracción estructurada y organizada de datos es necesaria para una revisión sistemática o meta-análisis. Esto ayudará a evaluar la validez de los trabajos seleccionados y a facilitar su análisis, síntesis e interpretación. Poner los datos en tablas con el mismo formato facilita la comparación entre estudios. Además, el formato unificado facilita la transferencia de datos a otros programas.
Para qué:
Hay que tener en cuenta que para el meta-análisis hay que detectar los datos numéricos y si las cifras aportadas están incompletas habría que calcularlas a través de las gráficas y estadísticas disponibles. En la práctica, la extracción de datos, la revisión en profundidad y la evaluación de la calidad (evaluación del riesgo de parcialidad) se producen simultáneamente. No es raro que estudios con problemas metodológicos aporten también datos incoherentes, lo que se pone de manifiesto al extraer los datos.
Es conveniente recoger los datos extraídos de cada estudio al menos en un wordsheet o excel. En este trabajo participarán al menos dos investigadores.
A gusto del consumidor, se puede utilizar:
Es preferible desarrollar la hoja de trabajo o cuaderno de trabajo como parte del protocolo. Ahí deberían incluirse los conceptos fundamentales de la revisión que nos interesan. El desarrollo de un cuaderno de trabajo de datos al inicio del proceso ahorrará tiempo al llegar a este paso. El cuaderno de trabajo para la extracción de datos debe ser amplio y no habrá que volver a cada trabajo de investigación. Extraer únicamente datos relevantes para responder a la pregunta de revisión sistemática. El software Covidence puede utilizarse en la extracción de datos.
En las guías o estándares se indica cómo realizar correctamente la extracción de datos, y según el tipo de revisión y dónde se va a publicar, hay que seguir pautas concretas para la extracción de los datos.
