Hãy bắt đầu với việc có một câu hỏi nghiên cứu phù hợp dành để tìm tài liệu tương ức. Câu hỏi nghiên cứu không nên quá rộng (“Cái gì có thể chữa khỏi tất cả các bệnh ung thư?”) và đủ chi tiết để thu hút sự quan tâm của các nhà nghiên cứu và người có quyền quyết định trong lĩnh vực nghiên cứu.
Tiếp theo, lựa chọn nguồn tài liệu sẽ giúp tìm kiếm được các tài liệu phù hợp để trả lời câu hỏi nghiên cứu. Hầu hết tổng quan các hệ thống (systematic reviews) sẽ truy vấn từ 3 đến 8 cơ sở dữ liệu với chiến lược tìm kiếm có thể tái lặp (replicate). Đôi khi chiến lược tìm kiếm cần được rút ngắn để phù hợp với chức năng truy vấn tìm kiếm đơn giản của cơ sở dữ liệu. Để hạn chế lượng tài liệu không liên quan thu được, hãy đảm bảo rằng bạn tận dụng được tối đa công thức tìm kiếm và nắm rõ cấu trúc tiêu đề của chủ đề trong cơ sở dữ liệu.
Bước tiếp theo là kết hợp các kết quả từ các nguồn khác nhau và loại bỏ các kết quả trùng lặp. Sau đó, hãy lướt qua tên các tiêu đề cũng như phần tóm tắm để lọc ra các bài báo mình quan tâm. Thu thập các bài báo và áp dụng một quy trình nghiêm ngặt dựa trên các tiêu chí bao gồm và loại trừ đã đặt ra từ đầu để xác định được nhóm bài báo nào – tức bộ dữ liệu cuối cùng bạn sẽ sử dụng để phân tích/tổng hợp.
Sau khi đã tìm được các tài liệu phù hợp, hãy tạo một bảng các mục dữ liệu để thu thập về từng nghiên cứu và bắt đầu trích xuất. Nên có ít nhất hai người chịu trách nhiệm việc trích xuất dữ liệu nghiên cứu từ mỗi bài báo để đảm bảo tính khách quan. Ngoài ra, hãy đánh giá chất lượng của phương pháp được áp dụng trong nghiên cứu. Cuối cùng, một phân tích tổng hợp có thể được thực hiện với những phát hiện tìm được (findings) tương tự hoặc mô tả những kết quả đạt được bao gồm các chủ đề chính và mục tiêu chính để trả lời câu hỏi nghiên cứu. Nhiều tạp chí hiện đã xuất bản các tổng quan hệ thống hoàn chỉnh. Kế hoạch nghiên cứu hoặc giao thức nghiên cứu (protocol) của nhà nghiên cứu cũng có thể được xuất bản.
Khung phương pháp luận
Tổng quan hệ thống được thực hiện trong một khuôn khổ phương pháp luận (methodological framework). Có nhiều khung phương pháp luận khác nhau nhưng phổ biến nhất cho các tổng quan nghiên cứu định lượng là PRISMA (Công cụ Báo cáo Ưu tiên cho các bài Đánh giá chuyên đề và Phân tích tổng hợp). PRISMA nêu ra 27 mục trong danh sách kiểm tra cần được đưa vào đánh giá hệ thống định lượng. Các mục này được giải thích trong một tài liệu có tên là Giải thích và xây dựng PRISMA (PRISMA E&E), tài liệu này giúp bạn thực hiện các bước trong quá trình áp dụng danh sách kiểm tra PRISMA. Việc tuân theo danh sách kiểm tra không chỉ làm cho bài đánh giá hệ thống của bạn có nhiều khả năng được xuất bản hơn mà còn cải thiện chất lượng đọc bản thảo của bạn.
Cơ sở dữ liệu & Công cụ
PROSPERO (International Prospective Register of Systematic Reviews)
Đây là một cơ sở dữ liệu quốc tế về các đánh giá có hệ thống tiềm năng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và cộng đồng. Các tính năng chính từ quy trình đánh giá được ghi lại và duy trì vĩnh viễn. Hãy thử khám phá PROSPERO với một thuật ngữ chủ đề chung liên quan đến nghiên cứu của bạn. Ngoài việc tìm thấy tổng quan hệ thống hiện tại trong lĩnh vực đang nghiên cứu, bạn có thể tìm ra các chiến lược tìm kiếm tuyệt vời để tự xây dựng một tổng quan hệ thống của riêng mình.
Cơ sở dữ liệu Cochrane của tổng quan hệ thống
Hãy thử trình duyệt Thư viện Cochrane theo chủ đề. Khám phá những gì tuyệt vời nhất của thiết kế và kết quả đánh giá hệ thống trong các lĩnh vực như Sức khỏe trẻ em, Hệ thống y tế & thực hành hiệu quả hoặc Y tế công cộng.
Covidence
Covidence là một công cụ web được thiết kế để hỗ trợ đánh giá mù đôi (double-blind) và hỗ trợ lựa chọn các mục để đưa vào tổng quan hệ thống. Năm 2015, Covidence được Cochrane lựa chọn để trở thành nền tảng sản xuất tiêu chuẩn cho Cochrane Reviews. Tại Covidence.org, bạn có thể đăng ký dùng thử miễn phí, phiên bản này cho phép người dùng ứng dụng hệ thống Covidence cho một đánh giá hệ thống. Bạn cũng có thể sử dụng phần hướng dẫn để tìm hiểu cách sử dụng hệ thống này một cách hiệu quả.
Thanh Huyền lược dịch
Nguồn: Sarah Charing. (September 7, 2017). Thing 5: Databases. The University of Melbourne Library.