[Her skriver du inn tittel]

Prosjektplan for systematisk kartleggingsoversikt

Sammendrag

[Skal være maks. 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.] [Gi en kort oppsummering av metoden] Vi utførte en systematisk kartleggingsoversikt (engelsk: scoping review). Det er en type kunnskapsoppsummering som kartlegger og narrativt beskriver eksisterende forskningsgrunnlag på et bestemt temaområde.	Tittel: [Tekst] ----------------------------------- Prosjektplan for systematisk kartleggingsoversikt ----------------------------------- Oppdragsgiver: [XXX] ----------------------------------- Bestillingsdato: [dd.mm.åååå] Leveringsfrist: [dd.mm.åååå] ----------------------------------- Lag: [Navn](lagleder) [Navn] [Navn] [Navn] ----------------------------------- Fagfeller: [Navn, stilling], FHI [Navn, stilling, institusjon] [Navn, stilling, institusjon] Godkjent av: [Navn], avdelingsdirektør, FHI [Navn], fagdirektør, FHI

Summary

[Summary skal speile norsk Sammendrag.]	Title: [Text] ----------------------------------- Protocol for scoping review -----------------------------------Commissioner: [XXXX] ----------------------------------- Commissioned date: [dd.mm.yyyy] Due date: [dd.mm.yyyy] ----------------------------------- Team: [Name] (team leader) [Name] [Name] [Name] ----------------------------------- Peer reviewers: [Name, position], NIPH [Name, position, institution] [Name, position, institution] Approved by: [Name], Department Director, NIPH [Name], Specialist Director, NIPH

Oppdrag

Folkehelseinstituttet (FHI) fikk i oppdrag av [oppdragsgiver] å utføre en systematisk kartleggingsoversikt over forskningen om [problemstilling]. Formålet med denne kartleggingsoversikten er [skriv inn hva oversikten skal brukes til].

Innledning

[Sett inn tekst og ev. ytterligere overskrifter etter behov iht. problemstillingen.]

Beskrivelse av (problemet el. tematikken)

[Tekst]

Hvorfor det er viktig å utføre denne kartleggingsoversikten

[Tekst]

Mål og problemstilling

Hensikten med denne kartleggingsoversikten er å [sett inn].

Metode

Vi skal utføre en systematisk kartleggingsoversikt over studier som har undersøkt [tekst]. Oppsummeringen skal være et uavhengig arbeid av forskergruppen ved FHI. Iht. internasjonale metodeanbefalinger (Ref1, 2), og for å sikre at oppsummeringen tilfredsstiller oppdragsgivers kunnskapsbehov, har vi imidlertid konsultert med oppdragsgiver og fremtidig bruker av kartleggingsoversikten i utarbeidelsen av denne prosjektplanen. Gjennom samtaler med [sett inn oppdragsgiver] avklarte vi og oppnådde god forståelse for oppdragsgivers kunnskapsbehov, ønsker om delleveranser, oppdateringer og lignende.

Beskrivelse av systematisk kartleggingsoversikt

En kartleggingsoversikt (engelsk: scoping review) er en kunnskapsoppsummering som kartlegger og narrativt beskriver eksisterende litteratur- eller forskningsgrunnlag på et bestemt temaområde. En slik oversikt er utarbeidet på en vitenskapelig, systematisk og transparent måte, og det skal være mulig for andre å etterprøve og kritisere metoder, resultater og konklusjoner. Slik ligner en kartleggingsoversikt en systematisk oversikt, men en systematisk oversikt besvarer et smalt forskningsspørsmål, inkluderer kun bestemte studiedesign, syntetiserer resultatene fra studiene og vurderer tilliten til den samlede dokumentasjonen for hvert utfallsmål. Til forskjell har en kartleggingsoversikt som mål å besvare et bredere forskningsspørsmål og beskrive den foreliggende forskningen på et spesifikt felt (Ref1, 3). Kartleggingsoversikter kan også ha som mål å belyse komplekse konsepter, avgjøre om det er hensiktsmessig å utføre en systematisk oversikt om et avgrenset spørsmål (f.eks. om effekt) og avdekke forskningshull (Ref3).

Kartleggingsoversikter har gjerne flere (under-)spørsmål fordi hensikten er å få oversikt over et forskningsfelt. Med en kartleggingsoversikt identifiserer, kartlegger og presenterer forskerne beskrivende informasjon om de inkluderte studiene/publikasjonene, som hvor de er utført, hvilke studiedesign de har, karakteristika ved studiedeltakerne, hva studiene har undersøkt og hvilke resultater de finner. Kartleggingsoversikter inneholder vanligvis ikke vurdering av studienes risiko for systematiske skjevheter. De inkluderer heller ikke analyser eller synteser av studienes forskningsresultater, eller vurdering av tillit til den samlede dokumentasjonen, slik en systematisk oversikt gjør. På den måten er en kartleggingsoversikt ikke egnet til å gi et klart svar på for eksempel spørsmål om effekt av et tiltak eller erfaringer med et tiltak, men gir i stedet et overblikk over forskningen som fins. Diskusjon av resultatene og implikasjoner for praksis er følgelig noe begrenset i en kartleggingsoversikt (Ref2).

Det fins flere internasjonale metodebeskrivelser (Ref1-3) samt en rapporteringsstandard (Ref4) for kartleggingsoversikter. Vi vil følge disse anbefalingene og utarbeide kartleggingsoversikten i følgende trinn:

1. Definere og tilpasse målene og spørsmålene

2. Utvikle og tilpasse inklusjon- og eksklusjonskriteriene med målene og spørsmålene

3. Beskrive den planlagte tilnærmingen til litteratursøk og valg av litteratur

4. Søke etter litteratur

5. Velge ut litteratur i henhold til inklusjons- og eksklusjonskriteriene

6. Hente ut data fra inkluderte studier/publikasjoner

7. Kartlegge kunnskapsgrunnlaget

8. Oppsummere kunnskapsgrunnlaget med hensyn til målene og spørsmålene

Forskningsspørsmål

[Tekst]

Inklusjonskriterier

Vi har følgende inklusjonskriterier:

Populasjon
Intervensjon, tiltak eller eksponering	[Spesifiser dersom det er flere kategorier av intervensjonen.]
Sammenligning
Utfall	[Spesifiser dersom noen av utfallsmålene er spesifikke for noen studiedesign.]
Studiedesign
Publikasjonsår
Land/Kontekst
Språk
Annet

Eksklusjonskriterier

Vi ekskluderer følgende typer studier og publikasjoner:

Litteratursøk

Søk i databaser

Bibliotekar [Fornavn Etternavn] utarbeider en søkestrategi i samarbeid med prosjektgruppen og utføre søkene. Søket vil inneholde relevante kontrollerte emneord (f.eks. Medical Subject Headings), tekstord (ord i tittel og sammendrag), og avgrensninger som gjenspeiler inklusjonskriteriene. En annen bibliotekar [(Sett inn navn hvis bestemt)] fagfellevurderer søkestrategien. Søket avsluttes etter planen i [måned 20xx] og inkluderer søk i følgende databaser:

[Database 1, (Plattform)]

[Database 2, (Plattform)]

[Database 3]

…

Søk i andre kilder

[Beskriv ev. søk etter grå litteratur, pågående studier, kontakt med eksperter og gjennomgang av referanselister. Oppgi planlagte søkekilder, hvem som skal gjøre søkene og ev. når og hvordan de skal utføres]

Utvelging av litteratur

To prosjektmedarbeidere ([Navn] og [Navn]) gjør uavhengige vurderinger («screening») av titler og sammendrag fra litteratursøket opp mot inklusjonskriteriene. Vi piloterer inklusjonskriteriene på de x første studiene, for å sikre at prosjektmedarbeiderne har en felles forståelse for inklusjonskriteriene. Studiene som vi er enige om at er relevante innhenter vi i fulltekst. To prosjektmedarbeidere ([Navn] og [Navn]) gjør uavhengige vurderinger fulltekstene opp mot inklusjonskriteriene. Uenighet om vurderingene av titler/sammendrag og fulltekster løser vi ved diskusjon eller ved å konferere med en tredje prosjektmedarbeider ([Navn]). Vi bruker det elektroniske verktøyet [navn (Ref)] i utvelgelsesprosessen.

Vi bruker 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 tekst nedenfor om maskinlæring som ikke passer. I beskrivelsene fins det flere alternative løsninger: fjern de som ikke passer]

I arbeidet med å vurdere titler og sammendrag benytter vi «priority screening» som er en rangeringsalgoritme i programvaren EPPI-Reviewer (Ref5). Algoritmen læres opp av forskernes avgjørelser om inklusjon og eksklusjon av referanser på tittel- og sammendragsnivå. Referanser som algoritmen anser som mer relevante blir skjøvet frem i «køen». På denne måten får vi et raskere overblikk over hvor mange referanser som muligens treffer inklusjonskriteriene enn om vi leser 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, vurderer én prosjektmedarbeider de gjenstående referansene alene / stopper vi å screene manuelt basert på antakelsen om at de resterende referansene høyst sannsynlig er irrelevante / beskriv ev. annen løsning som vil benyttes.

Vi bruker «automatic text clustering» i programvaren EPPI-Reviewer til å identifisere åpenbart relevante eller irrelevante temaområder (Ref6). 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 anser som åpenbart irrelevante, blir gjennomgått av kun én prosjektmedarbeider / blir automatisk ekskludert uten av vi leser dem manuelt].

For raskt å kunne identifisere referanser med randomisert kontrollert studiedesign (RCT) bruker vi «Cochrane RCT classifier» (Ref7). 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 ekskluderer 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 bruker vi eksisterende «systematic review» classifier i EPPI-Reviewer. Den er bygget, trent opp og validert på et stort antall helsefaglige referanser (Ref5), som gjør at den med høy grad av sikkerhet klarer å skille mellom ønsket og ikke ønsket studiedesign innenfor dette fagfeltet. Referanser som blir klassifisert som < [10] % sannsynlig å være systematiske oversikter blir gjennomgått av kun én prosjektmedarbeider / blir ekskludert uten å leses manuelt.

Vi bygger en «custom classifier». Det 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 blir predikert til å ha (over/under) x % sannsynlighet for å møte inklusjonskriteriene blir gjennomgått av kun én prosjektmedarbeider / blir basert på prediksjoner for seleksjon vurdert uten at vi leser dem manuelt / beskriv annen metode. Vi trener modellen på x studier, tester den på x studier, og bruker deretter classifieren på x antall uleste referanser.

Uthenting av data

Én medarbeider ([Navn]) henter ut data fra de inkluderte studiene og en annen ([Navn]) kontrollerer dataene opp mot de aktuelle publikasjonene. Vi henter ut følgende data fra de inkluderte studiene: [datatype1], [datatype2], [datatype3], [datatype4], … og [datatype5]. Ved uenighet konfererer vi med en tredje prosjektmedarbeider ([Navn]) for å bidra til enighet.

Vi bruker et pilotert datauthentingsskjema i det digitale verktøyet [navn på verktøy (Ref)].

Kartlegging av kunnskapsgrunnlaget

Vi vil sortere publikasjonene i logiske kategorier, overordnet iht. oversiktens problemstillinger, men også etter (beskriv). Informasjonen vi henter ut fra publikasjonene vil vi analysere deskriptivt, med frekvenser og prosenter. Vi vil sammenfatte informasjon om studiene og deres resultater narrativt, vurdere resultatene fra de ulike studiene på tvers, samt beskrive fellestrekk, og hvis relevant kontraster, på tvers av studiene der det er mulig – for å se om det er noen mønstre i funn og konklusjoner. Vi vil presentere resultatene i tekst og tabeller. Hovedfremstillingen er i form av prosa med narrative presentasjoner av resultater og konklusjoner.

Iht. standarden for kartleggingsoversikter vil vi ikke utføre noen datasynteser, dvs. vi vil ikke utføre en syntese av individuelle studieresultater (f.eks. ingen metaanalyse) fra studiene eller vurdere tilliten til dokumentasjonen for resultatene ved hjelp av verktøy som GRADE eller GRADE-CERQual (Ref1).

Vi vil bruke sjekklisten «The PRISMA extension for scoping reviews» (Ref4) for å sikre rapporteringskrav.

Fagfellevurdering av prosjektplan og rapport

To eksterne fagfeller, [Navn] og [Navn] og én intern fagfelle ved Folkehelseinstituttet, [Navn], har fagfellevurdert prosjektplanen.

Prosjektplan og rapport skal klareres av kontaktpunkt i ledelsen før de fagfellevurderes av de to eksterne og den interne fagfellen og før godkjenning av fagdirektør i Folkehelseinstituttets klynge for vurdering av tiltak.

Leveranser og publisering

Godkjent prosjektplan blir lagt ut på www.fhi.no ev. sammen med en kort nettomtale av prosjektet.

Hovedleveranse

Hovedleveransen fra dette arbeidet er en kartleggingsoversikt i rapportform. Rapporten er først og fremst beregnet for [sett inn hva oppdragsgiver skal bruke rapporten til], men skal også kunne leses av et bredt publikum. Rapporten skal skrives i et klart språk på norsk. Vi vil publisere rapporten sammen med en nyhetssak på www.fhi.no [sett inn antall] uker etter oversendelse til oppdragsgiver. Vi åpner også for å publisere hele eller deler av kartleggingsoversiktens innhold som en eller flere artikler i vitenskapelige tidsskrifter.

Delleveranser

[Beskriv hvis aktuelt]

Tidsplan

Startdato:	[dd.mm.åååå, dato for endelig avklaring av problemstilling og inklusjonskriterier]

Leveringsfrist:	[dd.mm.åååå, avtalt dato for oversendelse til oppdragsgiver]

Trinn/delleveranse	Fra dato	Til dato
Utvikling av prosjektplan
Litteratursøk
Utvelging av studier
Uthenting av data
Kartlegging av kunnskapsgrunnlaget
Rapportutkast
Fagfellevurdering
Godkjenning
Oversendelse oppdragsgiver
Publisering

Tiltak ved ev. forsinkelse

Hvis det oppstår forhold som utgjør en risiko for at leveringsfristen ikke kan overholdes, som f.eks. uforutsett langtidsfravær blant prosjektmedarbeiderne, et større antall søketreff [(sett ev. inn øvre grense)] eller inkluderte studier [(sett ev. inn øvre grense)] enn rammene for prosjektet tillater å håndtere, eller andre forhold, vil et eller flere av følgende tiltak være aktuelle:

Økt bemanning innenfor den avtalte rammen av månedsverk

Erstatte prosjektmedarbeidere ved fravær/sykdom

Ytterligere avgrensninger i inklusjonskriterier (etter avtale med oppdragsgiver)

Forlengelse av leveringsfristen (etter avtale med oppdragsgiver)

Relaterte prosjekter/publikasjoner/studier ved FHI

[Tekst]

Referanser

Levac D, Colquhoun H, O’Brien KK. Scoping studies: Advancing the methodology. Implementation science. 2010;5:69.

Peters MDJ, Godfrey C, McInerney P, Munn Z, Tricco AC, Khalil, H. Chapter 11: Scoping Reviews (2020 version). In: Aromataris E, Munn Z (Editors). JBI Manual for Evidence Synthesis, JBI, 2020. Available from https://synthesismanual.jbi.global. https://doi.org/10.46658/JBIMES-20-12

Arksey H, O'Malley L. Scoping studies: towards a methodological framework. International journal of social research methodology. 2005;8(1):19-32.

Tricco AC, Lillie E, Zarin W, O'Brien KK, Colquhoun H, Levac D, et al. PRISMA extension for scoping reviews (PRISMA-ScR): checklist and explanation. Annals of internal medicine. 2018;169(7):467-73.

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

Muller, A.E., et al., Machine learning in systematic reviews: Comparing automated text clus-tering with Lingo3G and human researcher categorization in a rapid review. Res Synth Methods, 2021.

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 Re-views. Journal of Clinical Epidemiology, 2021. 133: p. 140-151.