[Her skriver du inn tittel]

(Info erstatter siden med FHIs forside for rapporter før publisering)

Utgitt av Tittel	Folkehelseinstituttet Område for helsetjenester [Skriv tittel] Skal være beskrivende, men ikke for lang. Avslutt med kolon og type oversikt (f.eks. Konsekvenser av kvinnelig kjønnslemlestelse: systematisk oversikt)
English title	[Skriv engelsk tittel] Skal speile norsk tittel
Ansvarlig	Camilla Stoltenberg, direktør
Forfattere	Forfatterrekkefølge skal baseres på innsats. Se råd i admin.håndbok Fornavn Etternavn, prosjektleder, Fornavn Etternavn, Fornavn Etternavn, Fornavn Etternavn,
ISBN	[ISBN nummer] Prosjektleder ber om dette fra biblioteket@fhi.no. Oppgi sitering i henvendelsen til biblioteket.
Publikasjonstype	Systematisk oversikt
Antall sider	[xxx] ([xxx] inklusiv vedlegg)
Oppdragsgiver	[tekst]
Emneord(MeSH)	[Bibliotekaren skriver inn relevante engelsk MeSH termer]
Sitering	Etternavn fornavns initialer, forfatterne skilles med komma. F.eks. Børtnes KF, Müller AM. Tittel på rapport. [Tittel oversatt til engelsk i klammeparentes] −20xx. Oslo: Folkehelseinstituttet, 20xx.

Innhold

Innhold	3

Hovedbudskap	5

Sammendrag	6

Key messages	7

Executive summary (English)	8

Forord	9

Innledning	10

Beskrivelse av problemet	10

Beskrivelse av tiltaket	10

Hvorfor er det viktig å utføre denne kunnskapsoppsummeringen?	10

Mål og problemstilling	10

Metode	11

Prosjektplan	11

Inklusjonskriterier	11

Litteratursøk	12

Utvelging av studier	12

Vurdering av risiko for systematiske skjevheter	14

Uthenting av data	14

Analyser	14

Vurdering av tillit til resultatene	16

Andre vurderinger	17

Resultater	18

Resultater av litteratursøket og utvelgelse av studier	18

Beskrivelse av de inkluderte studiene	19

Risiko for systematiske skjevheter i de inkluderte studiene	20

Effekter av tiltak	20

Diskusjon	21

Hovedfunn	21

Er kunnskapsgrunnlaget dekkende og anvendelige?	21

Kan vi stole på kunnskapsgrunnlaget?	21

Styrker og svakheter ved denne systematiske oversikten	21

Overensstemmelse med andre litteraturoversikter og studier	21

Resultatenes betydning for praksis	21

Kunnskapshull	22

Konklusjon	23

Referanser	24

Vedlegg 1: Søkestrategi	25

Vedlegg 2: Detaljer om avansert bruk av maskinlæring	26

Vedlegg 3: Relevante ekskluderte studier lest i fulltekst	28

Vedlegg 4: Kjennetegn ved inkluderte studier og risiko for skjevheter	29

Vedlegg 5: Gradering av tillit til dokumentasjonen med GRADE	30

Hovedbudskap

[Skal være én side. Bruk Cambria 11, linjeavstand Flere 1,2 (gjelder all brødtekst i hele malen). Bruk enkelt språk. Gi superkort innledning med bakgrunn. Tydeliggjør problemstillingen. Angi kort hvilken type kunnskapsoppsummering dette er og fremgangsmåten. Beskriv funnene og gi en kulepunktliste over hovedfunnene.] [Tekst] [Tekst] [Tekst] [Avslutt med en konklusjon og ev. implikasjoner og behov for forskning.]	Tittel: [Tekst] --------------------------------- Hvem står bak denne publikasjonen? Folkehelseinstituttet, på oppdrag fra [sett inn] --------------------------------- Når ble litteratursøket avsluttet? [måned, år] --------------------------------- Fagfellevurdering: [Navn, stilling, institusjon]

Sammendrag

[Skal være maks. tre sider]

Innledning

[Tekst]

Hensikt

[Tekst]

Metode

[Tekst]

Resultater

[Tekst]

[Sett in SoF tabell med viktigste utfallene]

[Tiltak] sammenliknet med [sammenlikning] for [helseproblem]
Utfall	Forventete absolutte effekter (95% KI)	Relativ effekt (95% KI)	Ant. deltakere (studier)	Tillit til effektestimatet (GRADE)	Kommentarer
Risiko med [sammenlikning]	Risiko med [tiltak]
[Hovedutfall 1]	x per 1 000	x per 1 000 (y til z)	RR x,xx (y,yy til z,zz)	xxxx (x studier)	⨁⨁⨁◯ MIDDELS a,b,c
[Hovedutfall 2]	Gjennomsnitt x [enheter]	X [enheter] mer/mindre (y mer/mindre til z mer/mindre)	-	xxxx (x studier)	⨁⨁⨁◯ MIDDELS a,b,c
KI: konfidensintervall; RR: relativ risiko
Forklaringer:

Diskusjon

[Tekst]

Konklusjon

[Tekst]

Key messages

[Key messages skal speile norsk Hovedbudskap.] [Tekst] [Tekst] [Tekst]	Title: [Text] ---------------------------------- Publisher: The Norwegian Institute of Public Health conducted the review based on a commission from [insert] ---------------------------------- Updated: Last search for studies: [month, year]. ---------------------------------- Peer review: Navn, stilling, institusjon

Executive summary (English)

[Executive summary skal speile norsk Sammendrag.]

Introduction

[Text]

Objective

[Text]

Method

[Text]

Results

[Text]

[Insert SoF table with most important outcomes]

Discussion

[Text]

Conclusion

[Text]

Forord

Område for helsetjenester, Folkehelseinstituttet (FHI), fikk i [måned] 20xx i oppdrag av [navn på oppdragsgiver] å utføre [en systematisk kunnskapsoppsummering, eller, hurtigoversikt] om [problemstillingen]. Kunnskapsoppsummeringen er relevant for [sett inn hvem].

Område for helsetjenester, FHI, følger en felles framgangsmåte i arbeidet med kunnskapsoppsummeringer, dokumentert i håndboka «Slik oppsummerer vi forskning». Det

innebærer blant annet at vi kan bruke standardformuleringer når vi beskriver metode,

resultater og i diskusjon av funnene.

Finansiering [Gjelder eksternt finansierte oppdrag]

[Sett inn] finansierte oppsummeringen. [Sett inn] tydeliggjorde problemstillingen og inklusjonskriteriene, men hadde ingen rolle i utarbeidelsen av oppsummeringen.

Bidragsytere

Prosjektleder: xxx

Interne prosjektmedarbeidere ved FHI: xxx.

Takk til eksterne fagfeller [fornavn etternavn, institusjon] og intern fagfelle [fornavn etternavn] som har gjennomgått og gitt innspill til kunnskapsoppsummeringen. En stor takk også til kollega [fornavn etternavn] for bistand med [sett inn hva bidraget var].

Oppgitte interessekonflikter

Alle forfattere og fagfeller har fylt ut et skjema som kartlegger mulige interessekonflikter. Ingen oppgir interessekonflikter.

Folkehelseinstituttet tar det fulle ansvaret for innholdet i rapporten.

Kåre Birger Hagen fagdirektør	[Navn] avdelingsdirektør	[Navn] prosjektleder

Innledning

[Sett inn tekst og ev. ytterligere overskrifter etter behov iht. problemstillingen. Husk å bruke Cambria 11, linjeavstand Flere 1,2]

Beskrivelse av problemet

[Tekst]

Beskrivelse av tiltaket

[Tekst]

Hvorfor er det viktig å utføre denne kunnskapsoppsummeringen?

[Tekst]

Mål og problemstilling

[Tekst]

Metode

[Kanskje innledende avsnitt her. Bruk preteritum i hele kapitlet, f.eks.: «Vi utførte en systematisk kunnskapsoppsummering … Vi søkte i fire databaser…».] Vi fulgte anbefalinger fra Folkehelseinstituttets metodehåndbok «Slik oppsummerer vi forskning» (Ref1) og Cochrane Handbook (Ref2).

Prosjektplan

[Skriv om en prosjektplan fins, og hvor den fins (f.eks. webadresse), og ev. registreringsnummer. Hvis aktuelt, beskriv avvik/endringer fra prosjektplanen.]

Vi avklarte prosjektplanen med oppdragsgiver [sett inn] før vi utførte oppsummeringen.

Inklusjonskriterier

Vi hadde følgende inklusjonskriterier:

Populasjon
Intervensjon
Sammenligning
Utfall	[Spesifiser dersom noen av utfallsmålene var spesifikke for noen studiedesign]
Studiedesign
Publikasjonsår
Land/Kontekst
Språk
Annet

Eksklusjonskriterier

Vi ekskluderte følgende typer studier og publikasjoner:

Litteratursøk

Søk i databaser

Bibliotekar [Navn] utarbeidet en søkestrategi (vedlegg 1) i samarbeid med prosjektgruppen og utførte søkene. Bibliotekar [Navn] fagfellevurderte søkestrategien. Søket ble avsluttet i [måned 20xx] og inkluderte søk i følgende databaser:

[Database 1, (Plattform)]

[Database 2, (Plattform)]

[Database 3, (Plattform)]

…

…

[Beskriv kort søkets oppbygging, eksempler på søkeord, bruk av eventuelle filter for studiedesign, avgrensninger, eksport til EndNote og metode for dublettkontroll].

Søk i andre kilder

[Tekst]

[Beskriv ev. søk etter grå litteratur, pågående studier, kontakt med eksperter, gjennomgang av referanselister. Skriv ev. at dere ikke søkte i andre kilder, med begrunnelse. Beskriv hvem som utførte søkene, når de ble utført, hvilke kilder og søkemetoder som ble brukt]

Utvelging av studier

Prosjektmedarbeiderne ([Navn]) gjorde uavhengige vurderinger («screening») av titler og sammendrag fra litteratursøket opp mot inklusjonskriteriene. Studiene som vi ble enige om at var relevante innhentet vi i fulltekst og to prosjektmedarbeidere gjorde uavhengige vurderinger av disse. Vi piloterte inklusjonskriteriene på de x første studiene, for å sikre at prosjektmedarbeiderne hadde en felles forståelse for inklusjonskriteriene. Uenighet om vurderinger av titler/sammendrag og fulltekster løste vi ved diskusjon eller ved å konferere med en tredje prosjektmedarbeider ([Navn]).

Vi brukte maskinlæringsfunksjoner for å hjelpe oss med å vurdere titler og sammendrag mer effektivt. Enkelt sagt betyr maskinlæring at vi tar i bruk algoritmer som gjør at datamaskinen er i stand å lære fra og utvikle sin beslutningsstøtte basert på empiriske data.

[Fjern nedenfor tekst om maskinlæring som ikke passer. I beskrivelsene fins det flere alternative løsninger: fjern de som ikke passer. Beskriv ev. bistand eller veiledning i bruk av maskinlæring som bør nevnes.]

I arbeidet med å vurdere titler og sammendrag benyttet vi «priority screening» som er en rangeringsalgoritme i programvaren EPPI-Reviewer (Ref3, 4). Algoritmen læres opp av forskernes avgjørelser om inklusjon og eksklusjon av referanser på tittel- og sammendragsnivå. Referanser som algoritmen anså som mer relevante ble skjøvet frem i «køen». På denne måten fikk vi et raskere overblikk over hvor mange referanser som muligens traff inklusjonskriteriene enn om vi hadde lest referansene i tilfeldig rekkefølge. Ved en inklusjonsrate på ≤ x % av de siste x referanser lest / ved en tydelig utflating av inklusjonskurven i programvaren / etter x antall timer med screening uten å finne én relevant studie / etter å ha screenet x antall studier uten å finne en relevant studie, vurderte én prosjektmedarbeider de gjenstående referansene alene / stoppet vi å screene manuelt basert på antakelsen om at de resterende referansene høyst sannsynlig var irrelevante / beskriv ev. annen løsning som ble benyttet.

Litteratursøket resulterte i et stort antall referanser og vi brukte derfor «automatic text clustering» i programvaren EPPI-Reviewer til å identifisere åpenbart relevante eller irrelevante temaområder (Ref5). Denne maskinlæringsfunksjonen analyserer fordelingen og konteksten av ord, deler av ord eller termer i titler og sammendrag, og genererer grupper automatisk basert på fellestrekk i referanseteksten. Hver referanse kan tilordnes én eller flere grupper. Grupper med referanser vi anså som åpenbart irrelevante, ble gjennomgått av kun én prosjektmedarbeider / ble automatisk ekskludert uten av vi leste dem manuelt. For parameterne benyttet for clustering, se vedlegg 2.

For raskt å kunne identifisere referanser med randomisert kontrollert studiedesign (RCT) brukte vi «Cochrane RCT classifier» (Ref6). Classifieren er bygget, trent opp og validert på 280 000 helsefaglige referanser, som gjør at den med høy grad av sikkerhet klarer å skille mellom ønsket og ikke ønsket studiedesign innenfor dette fagfeltet. Vi ekskluderte studier klassifisert med 0-9% sannsynlighet for å være RCTer, uten å lese dem manuelt.

For raskt å kunne identifisere referanser med systematiske oversikter som studiedesign brukte vi eksisterende «systematic review» classifier i EPPI-Reviewer. Den er bygget, trent opp og validert på et stort antall helsefaglige referanser (Ref4), som gjør at den med høy grad av sikkerhet klarer å skille mellom ønsket og ikke ønsket studiedesign innenfor dette fagfeltet. Referanser som ble klassifisert som < [10] % sannsynlig å være systematiske oversikter ble gjennomgått av kun én prosjektmedarbeider / ble ekskludert uten å leses manuelt.

Videre bygget vi en «custom classifier». En «custom classifier» er en maskinlæringsfunksjon med en tilpasset modell for den gitte problemstillingen som kategoriserer referansene som relevant eller ikke relevant. «Custom classifier» modellen presenterer referansene i henhold til prosentvis sannsynlighet for relevans. Referanser som ble predikert til å ha (over/under) x % sannsynlighet for å møte inklusjonskriteriene ble gjennomgått av kun én prosjektmedarbeider / ble basert på prediksjoner for seleksjon vurdert uten at vi leste dem manuelt / beskriv annen metode. Vi trente modellen på x studier, testet den på x studier, og brukte deretter classifieren på x antall uleste referanser. For ytterligere detaljer om hvordan vi bygget, testet og implementerte classifieren, se vedlegg 2.

Vurdering av risiko for systematiske skjevheter

Vi vurderte risiko for systematiske skjevheter i de inkluderte studiene. For RCTer benyttet vi [Cochranes Risk of Bias v2 (Ref)]; for ikke-randomiserte kontrollerte studier benyttet vi [sett inn f.eks. Risk Of Bias In Non-randomized Studies of Interventions (ROBINS-I) (Ref Sterne et al 2016); ….].

[Beskriv hvorvidt vurderingene var på utfall- og/eller studienivå og ev. hvilke områder som inngår i de ulike verktøyene/vurderingene.]

[For å effektivisere vurderingen av risiko for systematiske skjevheter i RCTer brukte vi RobotReviewer (Ref7). Det er en maskinlæringsfunksjon tilgjengelig i EPPI-Reviewer og på egen nettside. RobotReviewer semi-automatiserer vurderingen av systematiske skjevheter ved å foreslå vurderinger for de første fire av de syv domenene i Cochrane Risk of Bias v1, samt viser tekstutdrag for å støtte beslutningene. I tillegg henter RobotReviewer ut tekstutdrag for å beskrive populasjon, tiltak, sammenligningsgruppe og utfall. [Én eller to] prosjektmedarbeider ([Navn] og [Navn]) gjorde vurderingene manuelt i Cochrane Risk of Bias v2 i tillegg. Uenighet om vurderingene løste vi ved [diskusjon / ved å konferere med en tredje prosjektmedarbeider ([Navn])].

Uthenting av data

Én medarbeider ([Navn]) hentet ut data fra de inkluderte studiene og en annen ([Navn]) kontrollerte dataene opp mot publikasjonen. Vi henter ut følgende data fra de inkluderte studiene: [bibliografiske data om publikasjonen, data om populasjon, data om intervensjon/tiltak/eksponering, data om sammenligning, data om utfallsmålene, data om kontekst, variabler som ble justert for i analysene, studienes modeller/forståelser av kausalitet, andre data].

Ved uenighet om uthentet data trakk vi inn en tredje prosjektmedarbeider ([Navn]) for å bidra til enighet. Vi brukte et pilotert datauthentingsskjema i det digitale verktøyet [navn på verktøy (Ref)].

Analyser

Vi sorterer studiene og resultatene iht. [sett inn]. [Beskriv ev. statistisk bistand eller veiledning i planlegging, implementering, eller fortolkning av analysene.]

For dikotome utfall, som [sett inn], beregnet vi relativ risiko (RR) med 95 % konfidensintervaller (KI). For kontinuerlige utfall målt med like målemetoder, som [sett inn], beregner vi gjennomsnittsforskjeller (mean difference; MD) med 95 % KI. For kontinuerlige utfall målt med ulike målemetoder, som [sett inn], beregner vi standardiserte gjennomsnittsforskjeller (standardised mean difference; SMD) med 95 % KI. SMD tilsvarer Hedges g, som ofte tolkes på følgende måte: liten effektstørrelse=0,2, medium effektstørrelse=0,5 og stor effektstørrelse=0,8.

Når det var mulig beregnet vi også RR, MD og SMD med 95 % KI for studier der forsker-ne ikke oppga disse selv. Vi beregnet effektestimater for relevante utfall rapportert i de inkluderte studiene, selv når det ikke var mulig å gjøre metaanalyser. Vi brukte relative effektestimater direkte fra de inkluderte studiene. I de tilfellene studiene rapporterte data på andre måter, som i figurer eller grafer, hentet vi ut tilgjengelig data og, hvis mulig, brukte standardmetoder for å imputere relative effektestimater som kunne metaanalyseres.

[Ev. beskriv andre effektestimater.]

Statistisk sett er justerte effektestimater å foretrekke fremfor ujusterte effektestimater (som f.eks. antall hendelser). Justeringer trengs for å håndtere både presisjon og systematisk skjevhet. [I RCTer inkluderer justering relatert til presisjon justering for baseline-verdier, clustering effekter (f.eks. hvis enheten av randomisering er forskjellig fra enheten brukt for å randomisere), og andre design-baserte justeringer (f.eks. justering for en variabel brukt i randomiseringsprosessen)]. [I ikke-randomiserte studier er justering relatert til systematisk skjevhet særlig viktig. Vi forventet at studiene målte et minimum av forvekslingsfaktorer: […][…][…]. Vi utførte subgruppeanalyser av studier som målte dette minimumet vs. de som ikke målte det [ev. også: grupperte studiene ytterligere ifølge de spesifikke forvekslingsfaktorene.]

Metaanalyser

For enkelte utfall var det mulig å sammenstille resultatene fra inkluderte studier i metaanalyser. Det vil si at studiene var tilstrekkelig homogene med tanke på studiedesign, deltakere, intervensjon, sammenlikning, utfallsmål, og forvekslingsfaktorer. Ettersom populasjoner, intervensjoner og utfall ikke var identiske i de inkluderte studiene brukte vi random effekt-modell i metaanalysene. Random effekt‐modellen tar utgangspunkt i at studiene har utvalg fra populasjoner som er ulike. Vi antar med andre ord at det ikke fins én sann effekt, men at studiene hver for seg kan vise litt ulik effekt, og at vi finner en gjennomsnittlig effekt. Som regel gir dette noe bredere konfidensintervaller sammenlignet med fixed effekt‐modellen. Når studiene oppga både justerte og ujusterte effektestimater, brukte vi de justerte estimatene. Vi utførte en [parvis metaanalyse / nettverks-metaanalyse /metaregresjon]. Vi lagde forestplots og regnet ut et samlete effektestimat for hver metaanalyse.

[Metaanalysen modellerer forskjellen mellom studiedesign [sett inn]. Vi tok hensyn til forskjeller i studiedesign ved å [gjøre subgruppeanalyser av studiedesign / inkludere design som en fixed-effekt i en metaregresjon / bruke en modell som tar hensyn til forventede forskjeller i heterogenitet mellom design].

Vi undersøkte mulige kilder til heterogenitet i studienes resultater ved å inspisere KI, beregne I2 og Chi2. [Beskriv ytterligere.] Vi utførte subgruppeanalyser av [studiedesign / risiko for skjevhet /sett inn og angi begrunnelse for subgruppeanalyser]. Vi lagde forestplots og regnet ut et samlete effektestimat for hver subgruppe.

Alle analyser og beregninger ble utført i programvaren Review Manager (Ref8).

Narrative analyser

For enkelte utfall var det ikke mulig å sammenstille resultatene fra inkluderte studier i metaanalyser. Vi analyserte derfor resultatene for disse utfallene narrativt. [Beskriv hvordan dere oppsummerte og presenterer effektestimater, f.eks. med forestplots uten «samlete effektestimat», i teksten, osv.]

Vurdering av tillit til resultatene

Med vurdering av tillit til resultatene mener vi en bedømmelse av i hvor stor grad vi kan stole på at forskningsresultatene viser ‘sannheten’ eller den ‘virkelige’ effekten av tiltakene vi undersøker. En annen måte å uttrykke det på er hvor godt dokumentert forskningsresultatene er. For å vurdere tillit til dokumentasjonen brukte vi GRADE-tilnærmingen (Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation) (Ref9) og det digitale verktøyet GRADEpro (Ref10). Grad av tillit er en kontinuerlig størrelse, men er av praktiske hensyn delt inn i fire kategorier: høy, middels, lav, svært lav. Kategoriene defineres slik:

Høy tillit	⨁⨁⨁⨁	Vi har stor tillit til at effektestimatet ligger nær den sanne effekten
Middels tillit	⨁⨁⨁◯	Vi har middels tillit til effektestimatet: effektestimatet ligger sannsynligvis (trolig) nær den sanne effekten, men effektestimatet kan også være vesentlig ulik den sanne effekten. Vi bruker uttrykket trolig for å uttrykke vår tillit til resultatet.
Lav tillit	⨁⨁◯◯	Vi har begrenset tillit til effektestimatet: den sanne effekten kan være vesentlig ulik effektestimatet. Vi bruker uttrykket muligens for å uttrykke vår tillit til resultatet.
Svært lav tillit	⨁◯◯◯	Vi har svært liten tillit til at effektestimatet ligger nær den sanne effekten. Vi bruker uttrykket uklart/usikkert for å uttrykke vår tillit til resultatet.

Vi brukte studiedesign som utgangspunkt og vurderte så fem kriterier for å komme fram til grad av tillit til dokumentasjonen: risiko for systematiske skjevheter (risk of bias), grad av konsistens/overensstemmelse mellom resultatene (consistency), sparsomme data/presisjon av data (precision), direkthet (directness) og formidlingsskjevhet (publication bias). Når man inkluderer observasjonsstudier er det også mulig å vurdere oppgradering av dokumentasjonen. Det gjøres ved å vurdere følgende tre kriterier: sterke eller veldig sterke assosiasjoner/sammenhenger mellom tiltak og utfall (det vil si at den beregnede effekten er så stor at det er usannsynlig at den skyldes tilfeldigheter), store eller veldig store dose-responseffekter, der alle sannsynlige forvekslingsfaktorer (confounders) ville ha bidratt til å redusere effektestimatet.

Vi vurderte tilliten til resultatene for følgende utfall: [utfall1], [utfall2], [utfall3], [utfall4], … og [utfall5].

To medarbeidere ([Navn] og ([Navn]) vurderte tilliten til resultatene sammen. Uenighet om vurderingene løste vi ved diskusjon eller ved å konferere med en tredje prosjektmedarbeider ([Navn]).

Flere beskrivelser av hvordan man bruker GRADE til å vurdere tilliten til resultatene fins i Guyatt og medarbeidere (Ref9) og www.gradeworkinggroup.org.

Andre vurderinger

Problemstillingen angikk [sett inn]. Siden det ikke var en del av oppdraget og følgelig heller ikke problemstillingen, vurderte vi ikke etiske eller økonomiske konsekvenser ved tiltaket. Vi vurderte heller ikke aspekter som aksept, likeverd, organisatoriske følger eller andre konsekvenser ved tiltaket. I en fremtidig beslutningsprosess vil det være viktig å vurdere slike aspekter og konsekvenser ved tiltaket samlet.

Resultater

Resultater av litteratursøket og utvelgelse av studier

Databasesøkene ga [xxx] treff før fjerning av dubletter (figur x). Etter fjerning av dubletter satt vi igjen med [xxx] referanser. Av disse ekskluderte vi [xxx] referanser som åpenbart ikke oppfylte inklusjonskriteriene våre. Vi fikk tak i og vurderte [xxx] publikasjoner i fulltekst, hvorav vi ekskluderte [xxx]. Blant de mest sentrale ekskluderte studiene var eksklusjonsårsaken [årsak 1] for [xx] studier, [årsak2] for [xx] studier, [årsak3] for [xx] studier, … og [årsak4] for [xx] studier (vedlegg 3). Vi inkluderte [xx] studier fordelt på [xx] publikasjoner [referanser].

Referanser vurdert (n = ) Referanser identifisert gjennom Databasesøk (n = ) Grålitteratursøk (n = ) Register (n = ) Referanser fjernet før screening: Duplikater (n = ) Markert som ekskluderbare av maskinlæringsfunksjon (n = ) Andre grunner (n = ) Referanser ekskludert
Av medarbeidere (n = ) Av maskinfunksjon (n = ) Fulltekster vurdert for inklusjon
(n = ) Fulltekster ekskludert Begrunnelse 1 (n = ) Begrunnelse 2 (n = ) Begrunnelse 3 (n = ) Inkluderte studier
(n = ) Inkludertg Fulltekster ikke funnet (n = ) Fulltekster forsøkt funnet (n = ) Utvelgelse Identifisering

Figur X: Flytdiagram over utvelgelse av studier

Beskrivelse av de inkluderte studiene

Vi inkluderte [xx] unike studier i denne oversikten, beskrevet i [xx] publikasjoner [(referanser til alle inkluderte publikasjoner)].

[Tekst]

Tabell 1: Beskrivelse av de inkluderte studiene (N=x)

Studie	[Tekst]	[Tekst]	[Tekst]	[Tekst]
Førsteforfatter år (referanse)	[Tekst]	[Tekst]	[Tekst]	[Tekst]

Risiko for systematiske skjevheter i de inkluderte studiene

[Oppsummer vurderingene av risiko for systematiske skjevheter i tekst og vis til tabell eller figur fra f.eks. RevMan. Sett inn tabell, f.eks. som tabell 2 eller figur.]

Tabell 2: Beskrivelse av risiko for systematiske skjevheter i de inkluderte studiene (N=x)

Studie	[Tekst]
Førsteforfatter år (referanse)	[Tekst]

Effekter av tiltak

[Organiser etter sammenligning og utfall. Spesifiser alle forhåndsdefinerte sammenlikninger og utfall dere ikke fant data på i studiene. For hvert utfall, oppgi resultat for hver gruppe og hver studie, og effektestimater og konfidensintervall for hver sammenlikning. Oppgi vurdering av tillit til resultatet (GRADE) for hvert effektestimat. Beskriv resultater for ev. andre analyser som er utført, for eksempel subgruppe- eller sensitivitetsanalyser.]

Diskusjon

Hovedfunn

[Gi en kortfattet oppsummering av de viktigste resultatene i oversikten, det vil si de som omfattes av hovedmålet beskrevet i innledningen.]

Er kunnskapsgrunnlaget dekkende og anvendelige?

[Gi en vurdering av i hvilken grad kunnskapsgrunnlaget i denne oversikten svarer på problemstillingene. Er de inkluderte studiene tilstrekkelige til å svare på alle problemstillingene, og inngår alle relevante typer deltakere, tiltak og utfall?]

Kan vi stole på kunnskapsgrunnlaget?

[Oppsummer de overveielsene som førte til ned- og ev. oppgraderinger av tilliten til resultatene i GRADE-prosessen.]

Styrker og svakheter ved denne systematiske oversikten

[Oppgi styrker og ev. beslutninger dere gjorde i prosessen som kan ha åpnet for skjevheter i kunnskapsgrunnlaget, og reflekter rundt disse.]

Overensstemmelse med andre litteraturoversikter og studier

[Beskriv i hvilken grad resultatene i denne oppsummeringen stemmer overens med, eller avviker fra, resultatene i andre lignende litteraturoversikter ev. primærstudier, som er redegjort for i innledningen.]

Resultatenes betydning for praksis

[Gi en overordnet tolkning av kunnskapsgrunnlaget slik at det kan informere beslutninger i helsetjenesten og hos myndigheter. Implikasjoner bør være så praktiske og utvetydige som mulig, støttes av kunnskapsgrunnlaget og ikke basert på tilleggsdata som ikke inngikk i dette kunnskapsgrunnlaget.]

Kunnskapshull

[Oppsummer hva denne systematiske oversikten hadde som hensikt å svare på, men ikke kunne gi sikre svar på, og gi anbefalinger om videre forskning.]

Konklusjon

[Tekst]

Referanser

Område for helsetjenester i Folkehelseinstituttet. Slik oppsummerer vi forskning. Håndbok for Folkehelseinstituttet. 4. reviderte utg. Oslo: Område for helsetjenester i Folkehelseinstituttet; 2018. Tilgjengelig fra:

Higgins JPT, Thomas J, Chandler J, Cumpston M, Li T, Page MJ, Welch VA (editors). Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions version 6.2 (updated February 2021).

Thomas J, Brunton J, Graziosi S. EPPI-Reviewer 4.0: software for research synthesis. 2010.

Thomas J GS, Brunton J, Ghouze Z, O'Driscoll P, Bond M EPPI-Reviewer: advanced software for systematic reviews, maps and evidence synthesis. EPPI-Centre, UCL Social Research Institute, University College London; 2020.https://eppi.ioe.ac.uk/cms/Default.aspx?tabid=2967

Muller, AE, Ames, HMR, Jardim, PSJ, Rose, CJ. Machine learning in systematic reviews: Comparing automated text clustering with Lingo3G and human researcher categorization in a rapid review. Res Syn Meth. 2021; 1- 13. doi:10.1002/jrsm.1541

Thomas, J., et al., Machine learning reduced workload with minimal risk of missing studies: development and evaluation of a randomized controlled trial classifier for Cochrane Reviews. Journal of Clinical Epidemiology, 2021. 133: p. 140-151.

Marshall, Iain J., Anna Noel-Storr, Joël Kuiper, James Thomas, and Byron C. Wallace. 2018. Machine Learning for Identifying Randomized Controlled Trials: An Evaluation and Practitioner’s Guide. Research Synthesis Methods, January. https://doi.org/10.1002/jrsm.1287.

Review Manager (RevMan) [Computer program]. Version 5.2. Copenhagen: The Nordic Cochrane Centre, The Cochrane Collaboration, 2012.

Guyatt G, Oxman AD, Akl EA, Kunz R, Vist G, Brozek J, et al. GRADE guidelines: 1. Introduction—GRADE evidence profiles and summary of findings tables. J Clin Epidemiol 2011;64(4):383-94.

GRADEpro GDT: GRADEpro Guideline Development Tool [Software]. McMaster University and Evidence Prime, 2021. Available from gradepro.org.

Vedlegg 1: Søkestrategi

[Tekst]

Vedlegg 2: Detaljer om avansert bruk av maskinlæring

Automatic text clustering

[Inkluder informasjon om parametere benyttet. Nedenfor er en oversikt over parame-terne som det skal rapporteres på]

Custom classifiers

[Inkluder detaljer om hvordan dere bygget, testet og implementerte egen classifier. Nedenfor er et eksempel over hvordan dette skal rapporteres ved bruk i screening. Malen for dette ligger i samme Sharepoint-mappe som rapportmalen]

Vedlegg 3: Relevante ekskluderte studier lest i fulltekst

[Tekst eller liste i tabell]

Studie	Eksklusjonsårsak
[Studie]	[Forklaring]

Vedlegg 4: Kjennetegn ved inkluderte studier og risiko for skjevheter

[Tekst]

Vedlegg 5: Gradering av tillit til dokumentasjonen med GRADE

[Sett ev. inn Evidence Profile tabeller]

Vurdering av tillit til effektestimatene	Ant. pasinter	Effekt	Tillit
Antall studier	Studiedesign	Risiko for skjevheter	Inkonsistens	Direkthet	Presisjon	Annet	[Tiltak]	[Sammenlikning]	Relativ (95 % KI)	Absolutt (95 % KI)
[Utfall 1]
4	randomiserte studier	ikke alvorlig a	ikke alvorlig	alvorlig c	ikke alvorlig b	-	n/N (x,xx %)	n/N (y,yy %)	RR x,xx (y,yy til z,zz)	x færre/flere per 1 000 (fra y færre/flere til z færre/flere)	⨁⨁⨁◯ MIDDELS

KI: konfidensintervall; RR: relativ risiko

Forklaringer

[Tekst]