• Systematic Review (Arbeitszeit 15-30 Monate)
  systematisches Suchen, Bewerten und Zusammenfassen, formales Qualitätsbewertungsverfahren

• Rapid Review (Arbeitszeit 1-3 Monate)
  wie Systematic Review, jedoch kürzer, vereinfacht und Methodik reduziert

• Scoping Review (Arbeitszeit 6 Monate)
  Bewerten von Größe und Umfang der verfügbaren Forschungsliteratur und ermitteln von Lücken und Forschungsbedarf

• Umbrella Review (Arbeitszeit 3-6 Monate)
  Zusammenfassen der Ergebnisse mehrerer Reviews

Tipp

Mit dem Tool RightReview können Sie die für Sie passende Reviewform herausfinden.

Vor dem Beginn Ihres SR sollten Sie sich einen Überblick verschaffen, ob es bereits ein SR zum Thema gibt bzw. ob ein SR geplant ist. Hierzu empfiehlt sich eine Suche in PROSPERO (International Prospective Register of Systematic Reviews) und in der Cochrane Library (Medizin).

Formulieren Sie eine präzise Forschungsfrage

• recherchierbar
• weder zu eng noch zu weit gefasst
• konzentriert auf verfügbare und zugängliche Informationen

Forschungsdesign entwickeln

• Ihr Forschungsdesign sollte in der Einleitung in die Thematik einführen, Ihre konkrete Forschungsfrage benennen und die Relevanz der Arbeit erläutern.
• Im Hauptteil erläutern Sie den Stand der Forschung, in den Sie Ihre Arbeit einbetten. Vor dem Hintergrund dieses Forschungsstands entwickeln Sie Ihr Untersuchungsvorhaben und entwickeln den analytischen Rahmen Ihrer Arbeit. An dieser Stelle sollte ein Arbeitsplan folgen, in dem Sie die wesentlichen Untersuchungsschritte erläutern.
• Am Ende enthält Ihr Forschungsdesign ein Literaturverzeichnis.

Für die Literaturrecherche wird die Forschungsfrage in einzelne Suchkomponenten aufgeteilt, um sie in ein für die Datenbanken recherchierbares Format zu bringen.

In der Medizin und verwandten Fächern hat sich die Aufteilung nach dem PICO Framework bewährt (Patient/Population, Intervention, Comparison, Outcome – Ergänzungen: Time, Context/Setting, Studiendesign). Meistens werden auch noch Ein- und Ausschlusskriterien definiert (Alter, Nebenmedikation, Vorerkrankungen).

Hinweis: Alternativ zum PICO-Schema eignen sich bei qualitativen oder theoriebasierten Fragestellungen Frameworks wie SPIDER (Sample, Phenomenon of Interest, Design, Evaluation, Research Type) oder SPICE (Setting, Perspective, Intervention, Comparison, Evaluation). Ergänzende Informationen finden sich im Vergleich der Australien National University Library und der Auflistung zahlreicher Frameworks der University of Maryland.

Beispiel für eine Forschungsfrage in der Medizin:

Welche Wirksamkeit und Sicherheit zeigt die Anwendung von GLP-1-Rezeptoragonisten im Vergleich zu Insulintherapie bei erwachsenen Patientinnen mit Typ-2-Diabetes mellitus in Bezug auf Blutzuckerkontrolle, Gewichtsveränderung und kardiovaskuläre Ereignisse?

• P (Population): Erwachsene Patient*innen mit Typ-2-Diabetes mellitus
• I (Intervention): Behandlung mit GLP-1-Rezeptoragonisten (z. B. Liraglutid, Semaglutid)
• C (Comparison): Konventionelle Insulintherapie (z. B. Basalinsulin, intensivierte Insulintherapie)
• O (Outcome): HbA1c-Wert (Blutzuckerkontrolle), Körpergewicht, kardiovaskuläre Ereignisse (z. B. Myokardinfarkt, Schlaganfall), Nebenwirkungen

Beispiel für eine Forschungsfrage in der klinischen Psychologie:

Ist  bei der Behandlung von Depressionen bei Erwachsenen eine kognitive Verhaltenstherapie (KVT) wirksamer als eine psychodynamische Therapie?

• P (Population): Erwachsene mit klinisch diagnostizierter Major Depression (nach DSM-5)
• I (Intervention): Kognitive Verhaltenstherapie (KVT)
• C (Comparison): Psychodynamische Psychotherapie
• O (Outcome): Reduktion depressiver Symptome (z. B. gemessen mit BDI-II oder PHQ-9)

• Bei systematischer Literaturrecherche gezielt thematisch passende Datenbanken auswählen und die Auswahl begründen.
• Qualität und Relevanz der Datenbanken sind wichtiger als die Anzahl.
• Datenbanken können sich inhaltlich überschneiden, setzen aber unterschiedliche Schwerpunkte.
• Eine Datenbank kann von verschiedenen Anbietern mit unterschiedlichen Suchfunktionen bereitgestellt werden (z.B. MEDLINE über PubMed, EBSCO, Ovid, ProQuest, Web of Science)
• Meta-Suchmaschinen ermöglichen die gleichzeitige Suche in mehreren Datenbanken über eine Oberfläche.
  Nachteil: Die Suchweise in den einzelnen Datenbanken ist oft nicht transparent. Meta-Suchmaschinen eignen sich für eine erste Orientierung oder als ergänzende Recherche.

Tipp

• Fachdatenbanken der RUB
• DBIS - Datenbank-Infosystem
• RefHunter

• Stichwörter sind zentrale Begriffe innerhalb von Referenzen (z.B. im Titel, Abstract oder Volltext).
• Bei der Suche nach Stichwörtern ist darauf zu achten, dass diese der Suchsprache der jeweiligen Datenbank entsprechen (also z.B. bei einer englischsprachigen Suchoberfläche mit englischen Suchbegriffen suchen, z.B. im Suchfeld "Keywords").
• Denken Sie an Synonyme, Abkürzungen, Übersetzungen, andere Schreibweisen (z.B. britisches/amerikanisches Englisch).
• Die in diesem Schritt ermittelten Stichwörter lassen sich in allen ausgewählten Datenbanken gleichermaßen anwenden

Tipp
Textanalysetool PubReMiner nutzen

PubReMiner ist ein Werkzeug, das eine statistische Analyse der Ergebnisse von PubMed-Recherchen erlaubt. Als ein einfaches, textbasiertes Tool zum Erstellen von Suchanfragen wertet PubReMiner (PRM) die Informationen aus den PubMed-Resultaten aus und zeigt die Ergebnisse in Form von Häufigkeitstabellen an – nach Zeitschrift, Autoren oder Stichwörtern geordnet. Sie können z.B. die PubMed-IDs der relevantesten Treffer eingeben und Wörter, die am häufigsten in Titel und Abstract der gefundenen Artikel vorkommen, identifizieren. Wenn Sie Ihre Suche solcherart optimiert haben, wechseln Sie zu PubMed und lassen diese erneut ausführen.

• Schlagwörter sind Wörter, die den Inhalt eines Dokuments beschreiben.
• In Datenbanken gibt es häufig normierte Schlagwortlisten bzw. Thesauri (Baumstruktur mit Ober- und Unterbegriffen, z.B. die MeSH-Terms in PubMed)
• Schlagwörter sind datenbankspezifisch, d.h. sie müssen für jede Datenbank neu identifiziert werden.
• Bei der Suche nach Schlagwörtern ist darauf zu achten, dass diese der Suchsprache der jeweiligen Datenbank entsprechen (also z.B. bei einer englischsprachigen Suchoberfläche mit englischen Suchbegriffen suchen, z.B. im Suchfeld "Subject terms")
• Die Schlagwortsuche ermöglicht eine sehr gezielte Suche mit einem höheren Anteil an relevanten Treffern. da mit ihrer Hilfe alle seitens der jeweiligen Datenbank indexierten Treffer zu einem Thema (bzw. alle Treffer, denen das jeweilige Schlagwort zugeordnet wurde) gefunden werden können.

Mit der Entwicklung des Suchstrings werden die einzelnen Suchkomponenten der Fragestellung bzw. die darunter identifizierten Stich- und Schlagwörter mittels Boole’scher Operatoren zusammengeführt. Die wichtigsten Boole’schen Operatoren sind:

• AND: alle Begriffe sind enthalten
• OR: einer oder beide Begriffe sind enthalten
• NOT: der mit NOT verknüpfte Begriff ist nicht enthalten

Wenden Sie Suchtechniken an:
Nutzen Sie spezielle Eingaben, die direkt im Suchstring vorgenommen werden, um die Suche zu erweitern oder einzuschränken, z.B.:

• Platzhalter*
  die Trunkierung (* ersetzt oft beliebig viele Zeichen, ? ersetzt oft exakt ein Zeichen, $ ersetzt oft null oder ein Zeichen)
• die Phrasensuche (Begriff in „“ setzen)
• Abstandsoperatoren (ermöglichen, nach zwei und mehr Suchbegriffen suchen zu lassen, die in einem bestimmten Abstand zueinander vorkommen (z. B. NEAR/n)
• Verwenden Sie Suchbefehle für die spezifischen Suchfelder der einzelnen Datenbanken

Hinweis 1
Schauen Sie sich die Suchfunktionen in jeder Datenbank an, da diese voneinander abweichen.

Hinweis 2: Platzhaltersuche
Eine Platzhaltersuche liefert nicht unbedingt mehr Ergebnisse als die gleiche Suche ohne Platzhalter. Dies liegt daran, dass in manchen Datenbanken mehrsprachige Suchfunktionen (wie Stemming/Lemmatisierung, Synonymzuordnung und Rechtschreibnormalisierung) nicht auf Platzhaltersuchen angewendet werden. So kann beispielsweise eine Stichwortsuche nach "Musiktheater" mehr Ergebnisse liefern als die Wildcard-Suche nach "Musiktheater*", da die Datenbank ohne Trunkierung automatisch z.B. auch nach "music theatre" sucht.
Die Verwendung eines Platzhalters verbessert nicht unbedingt das Relevanzranking. In einigen Fällen kann sie sich sogar negativ auf das Relevanzranking auswirken, da einige Relevanzfaktoren, wie z.B. die Verstärkung von Phrasenübereinstimmungen und die Gewichtung von Begriffen, nicht auf Wildcard-Suchen angewendet werden.

Leider funktioniert EIN Suchstring nicht für alle Datenbanken, da jede Datenbank eine eigene Suchsprache hat. Nutzen Sie die datenbankspezifischen Möglichkeiten Ihrer ausgewählten Datenbanken. Hierbei können die Hilfeseiten oder Tutorials der jeweiligen Datenbank nützlich sein.

Beispiel für einen Suchstring in den Suchfeldern Titel (TI) und Abstract (AB):

PubMed: exercis* [tiab]
Web of Science: TI=exercis* OR AB=exercis*

Tipp 1
Datenbankbeschreibungen
Gute Beschreibungen der Suchfunktionen von über 100 Datenbanken finden Sie bei RefHunter.

Tipp 2
Übersetzungstools
Mit dem Tool Systematic Review Accelerator können Sie den Suchstring für viele Datenbanken anpassen.
Weitere Übrersetzungstools:

• Polyglot Search Translator
• LitSonar
  Oder Sie nutzen z.B. ChatGPT bzw. GPT@RUB: (PROMPT „Convert this search (Suche) into terms appropriate for the Web of Science database)

Tipp 3
Überprüfung
Überprüfen Sie alle automatisiert übersetzten Suchstrings!

Um Duplikate in einer systematischen Übersichtsarbeit zu entfernen, verwenden Sie Literaturverwaltungssoftware wie EndNote, Zotero oder Mendeley. Sie können auch das kostenlose Tool Deduplicator nutzen.

Tipp

• Unterordner für jede Datenbank anlegen
• Sicherungskopien erstellen

Ein wichtiger Aspekt für die Nachvollziehbarkeit der Literaturrecherche ist die sorgfältige Dokumentation des Suchprozesses sowie die Sicherung des verwendeten Suchstrings. Die PRISMA-Richtlinien raten dazu, die Suchanfragen für alle genutzten Datenbanken transparent offenzulegen – einschließlich aller verwendeten Booleschen Operatoren, Wortabstandsoperatoren, Trunkierungen und weiterer Suchparameter.

Tipp

• PRISMA-Checkliste nutzen
  Die PRISMA-Checkliste (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) ist eine 27-teilige Checkliste, die verwendet wird, um die Qualität und Transparenz von systematischen Übersichten und Metaanalysen zu verbessern. Sie deckt alle Aspekte des Berichts ab, einschließlich Titel, Zusammenfassung, Einleitung, Methoden, Ergebnisse, Diskussion und Finanzierung.
• Rechercheprotokoll von RefHunter nutzen

• Andere Publikationen (SR) lesen
• PRISMA-Checkliste nutzen
  Die PRISMA-Checkliste (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) ist eine 27-teilige Checkliste, die verwendet wird, um die Qualität und Transparenz von systematischen Übersichten und Meta-Analysen zu verbessern. Sie deckt alle Aspekte des Berichts ab, einschließlich Titel, Zusammenfassung, Einleitung, Methoden, Ergebnisse, Diskussion und Finanzierung.
• Editoren nutzen
  - PRISMA Flowchart erstellen
  - Methodenreport erstellen

Tipp
Literaturverwaltungsprogramme
helfen Ihnen bei der Aufbereitung der gefundenen Literatur zur Verwendung in Ihrer eigenen wissenschaftlichen Arbeit.

• Anhand des Titels und Abstracts beurteilen, ob die jeweilige Publikation im Review Berücksichtigung findet.
• Anschließend Volltexte betrachten und bewerten.
  Empfehlung:  Nutzen Sie für die Publikationsauswahl eine Software (z.B. ASReview | Covidence | Nested | Systematic Review Accelerator)
• Vier-Augen-Prinzip
  Screeningprozesse möglichst zu zweit durchführen, um BIAS (Verzerrungen, z.B. fehlerhaften Ausschluss relevanter Publikationen, Beeinflussung des Ein- oder Ausschlusses) zu vermeiden.

Bei Fragen zum wissenschaftlichen Publizieren in Open Access (Fördermöglichkeiten, Publikationsmöglichkeiten, Beratung im Allgemeinen) wenden Sie sich bitte an das OA-Team der Universitätsbibliothek.