Wat is een systematic review?

Een systematic review bestaat uit drie onderdelen:

  1. het methodologisch verzamelen van alle relevante studies die betrekking hebben op de onderzoeksvraag;
  2. het kritisch evalueren van alle verzamelde studies, hun gegevens en resultaten; en
  3. het kwalitatief samenvatten van de overkoepelende trends en belangrijkste bevindingen van de verzamelde gegevens.

Een gestructureerde en transparante aanpak is essentieel om zo veel mogelijk bias (vooroordeel/vertekening) te vermijdenen en om de studie reproduceerbaar te maken. Het goed uitvoeren van een systematic review is zeer arbeidsintensief en tijdrovend.

Naast systematic reviews bestaan er nog vele andere soorten reviews. Een mooi overzicht van 14 soorten reviews en hun kenmerken vind je in dit artikel.

Bij welke stappen kunnen we helpen?

Naast de drie grote onderdelen uit de definitie hierboven, kan je in het hele proces nog verschillende stappen onderscheiden:

Als bibliotheek kunnen we vooral in de beginfasen helpen bij alles wat te maken heeft met het verzamelen van literatuur, zoals:

  • de keuze van relevante databanken,
  • het opbouwen of nakijken van je zoeksyntax,
  • het gebruik van bibliografische software zoals Endnote,
  • het terugvinden van de volledige teksten van artikelen.​​

Via de Antwerp Doctoral School bieden we verschillende trainingssessies voor doctoraatssudenten aan over het geavanceerd gebruik van databanken en het opbouwen van een goede zoeksyntax voor systematic reviews. Daarnaast kan je als student of onderzoeker ook persoonlijke ondersteuning vragen.

Nuttige bronnen

Belangrijke handboeken en richtlijnen:

Tip! Bekijk zeker deze mooie webinar reeks van University of Illinois Chicago met sessies over verschillende aspecten en stappen van een systematic review (o.a. het opbouwen van een goede zoeksyntax): UIC Library Systematic Reviews Webinar Series.

Enkele tips

  • Zoek zo breed mogelijk. Stel vooraf geen beperking voor het aantal zoekresultaten vast. Is het aantal resultaten (na alle mogelijke toepasbare beperkingen) nog niet haalbaar, dan moet je je onderzoeksvraag mogelijk aanpassen.
  • Bevat de databank een thesaurus (gecontrolleerde woordenlijst voor onderwerpen, zoals MeSH of Emtree termen), neem dan alle relevante thesaurustermen op. Let op: elke databank gebruikt een unieke thesaurus.
  • Elke databank gebruikt ook andere syntax, dus je moet je initiële zoeksyntax vertalen naar die van de andere databanken. 
  • De losse zoektermen die je naast de thesaurustermen opneemt, moeten bij alle syntaxen voorkomen.
  • Gebruik geen filters van de databanken zelf. Deze zijn niet sensitief genoeg voor een systematic review. Gebruik in de plaats hedges, zoals die van het ISSG.
  • AI tools kunnen helpen bij verschillende aspecten van een systematic review, maar vertrouw er niet blindelings op.

In het voorbeeld hieronder vind je een zoeksyntax voor PubMed en een vertaling van deze zoeksyntax voor Web of Science, waarmee we zo breed mogelijk zoeken naar alle studies op mensen die te maken hebben met de mortaliteit van kunstmatig gezoete dranken:

Omdat Web of Science geen thesaurus heeft, bestaat de zoeksyntax enkel uit losse zoektermen. Deze worden in beide databanken beperkt tot de velden title, abstract en author keywords (syntax in het rood). Om de resultaten te beperken tot studies op mensen, gebruiken we een stukje syntax om resultaten die enkel over dieren gaan, uit te sluiten (syntax in het blauw).