Revisão sistemática com PRISMA 2020: passo a passo

Ao final, você vai conseguir

• Escolher o tipo de revisão e o guia de relato certo (PRISMA 2020, PRISMA-ScR, PRISMA-P, PRISMA-S) e escrever um protocolo registrável no PROSPERO ou no OSF.
• Buscar de forma reprodutível (diário de busca, consulta à API do OpenAlex), importar no Zotero e deduplicar com um script.
• Triar títulos e resumos no ASReview LAB com aprendizado ativo: criar o projeto, dar conhecimento prévio, definir a regra de parada, exportar e guardar o projeto.
• Medir a concordância entre dois revisores (kappa de Cohen) e resolver discordâncias por consenso.
• Extrair, avaliar e sintetizar com formulário pilotado, risco de viés ou critérios de qualidade e, quando couber, GRADE.
• Relatar com o fluxograma e a checklist do PRISMA 2020, declarar as ferramentas (inclusive o ASReview e a IA generativa) e publicar dados e código.

O Cochrane Handbook trata da pergunta no capítulo 2 (escopo e questões) e dos critérios no capítulo 3 (critérios de inclusão e agrupamento). Uma pergunta boa para revisão sistemática já traz a «tabela vazia do resultado»: você sabe quais colunas cada estudo incluído vai preencher. Os acrônimos abaixo servem para decompor a pergunta — e cada componente vira um critério de inclusão ou exclusão.

População:   equipamentos de terminais portuários (guindastes, pórticos)
Tecnologia:  manutenção preditiva com aprendizado de máquina
Contexto:    operação real ou dados de campo (não só simulação)
Desfecho:    desempenho preditivo e efeito operacional (paradas, custo)
Pergunta:    que abordagens de manutenção preditiva foram aplicadas a
             equipamentos portuários, com que dados, e com que resultado?

Gusenbauer e Haddaway (2020) avaliaram 28 sistemas de busca acadêmica e concluíram que só metade é recomendável sem ressalvas para revisões sistemáticas — e que o Google Scholar é inadequado como sistema principal, por não permitir buscas reprodutíveis. Bramer e colegas (2017), em 58 revisões, mostraram que a combinação Embase + MEDLINE + Web of Science + Google Scholar recuperou cerca de 98% dos estudos: a lição é combinar bases, não escolher uma.

python3 deduplicar.py 01_buscas/openalex_2026-09-09.csv 01_buscas/registros_unicos.csv
# saída na demonstração:
# lidos 262 · únicos 259 · duplicatas removidas 3
# gera também 01_buscas/registros_unicos_duplicatas.csv (com a coluna «motivo»)

def norm(t):
    t = unicodedata.normalize("NFKD", t or "").encode("ascii", "ignore").decode().lower()
    return re.sub(r"[^a-z0-9]+", " ", t).strip()

doi = (r.get("doi") or "").lower().replace("https://doi.org/", "").strip()
tit = norm(r.get("title"))
if (doi and doi in vistos_doi) or (tit and tit in vistos_tit):
    r["motivo"] = "doi repetido" if doi and doi in vistos_doi else "título repetido"
    dup.append(r); continue

• O título é normalizado (minúsculas, sem acentos e sem pontuação) antes de comparar: «Predictive-Maintenance…» e «predictive maintenance…» viram o mesmo.
• O DOI é comparado sem o prefixo https://doi.org/ e em minúsculas.
• O arquivo _duplicatas.csv é a evidência: guarde-o; é ele que responde «quais foram removidos e por quê».
• Se juntou várias bases num só CSV, rode o script no arquivo combinado — e anote o total de cada base antes de juntar.

Numa triagem comum, você lê os registros na ordem em que a base os devolveu. No aprendizado ativo, um modelo de texto aprende com cada decisão sua e coloca no topo da fila o registro que ele considera mais provavelmente relevante. Os relevantes tendem a aparecer cedo; a cauda da lista fica cheia de irrelevantes — e é aí que entra a regra de parada. Você continua decidindo cada registro; o modelo só escolhe qual mostrar em seguida.

1. Na aba «FILE», arraste o CSV ou RIS exportado (do Zotero ou do deduplicar.py).
2. Leia o resumo: quantos registros, quantos ocultos como duplicatas, e a cobertura de título, resumo e DOI. Resumo faltando em muitos registros enfraquece o modelo — volte à base e complete antes.
3. Clique em «Show options» para tags, modelo e conhecimento prévio (próximos slides) — ou em «Screen» para começar com o padrão. O projeto fica como «Draft» na lista «Current reviews» até você clicar em «Screen».

• ELAS u4, segundo a documentação, é TF-IDF com bigramas + SVM, consulta «max» e balanceador «balanced»: rápido e sem dependências pesadas.
• l2 e h3 exigem o pacote ASReview-Dory (pip install asreview-dory), que traz os modelos de linguagem maiores; instale antes de criar o projeto.
• Anote o nome do modelo: ele vai para o item 8 («ASReview LAB 3.0.8, modelo ELAS u4»). Trocar de modelo no meio da triagem também se relata.

• Leia título e resumo contra os critérios do protocolo, não contra a sua intuição. Na dúvida entre incluir e excluir, inclua: a triagem de texto completo existe para isso.
• Uma decisão por registro, na hora. Não «pule»: o modelo retreina a cada rótulo e a fila muda.
• Use a nota para registrar o critério que decidiu («exclui: só simulação»); isso vira o motivo padronizado no texto completo e no item 16b.
• Faça o piloto do Handbook (4.6.4): os dois revisores triam a mesma amostra, comparam e ajustam a redação dos critérios antes da triagem completa.

1. Confira antes de finalizar: exportações feitas (registros e projeto .asreview), contagens anotadas, limiar e registros não vistos escritos no diário.
2. Finalize pelo chip «In Review» (ou pelo aviso de parada). O projeto some de «Current reviews»; a decisão é reversível pelo mesmo chip.
3. Guarde o «Time Saved» só como curiosidade: o relato usa os números da tabela, não a estimativa.

1. Abra «Collection» no menu do projeto. Filtre por Relevant para conferir os incluídos; por Not relevant para revisar as exclusões; «Full history» mostra tudo na ordem.
2. Use o campo «Filter» para achar um registro pelo título ou por uma palavra.
3. No menu ⋮ do registro, «Change to…» inverte o rótulo; «Add note» registra o porquê.

1. Quando a regra de parada disparou e as exportações estão feitas, marque o projeto como finalizado pelo chip «In Review». A decisão é reversível pelo mesmo botão.
2. Exporte o projeto (.asreview) e guarde-o com os dados da revisão.

python3 kappa.py 02_triagem/triagem_dupla.csv
# saída na demonstração (revisor B simulado):
# n = 40
#               B: incluir  B: excluir
# A: incluir         23           1
# A: excluir          2          14
# po = 0.925   pe = 0.525   kappa = 0.842  (quase perfeita, Landis e Koch 1977)
# discordâncias a resolver por consenso: 3

• κ = (p_o − p_e) / (1 − p_e): concordância observada descontada a esperada ao acaso (Cohen, 1960; McHugh, 2012). No exemplo clássico com 50 propostas (20/5/10/15), p_o = 0,7, p_e = 0,5 e κ = 0,4.
• Com o ASReview: cada revisor tria o próprio projeto (mesmo dataset, mesmo modelo); exportem, juntem por id e rodem o script.
• Resolva cada discordância por discussão e consenso, com um terceiro revisor quando preciso (Handbook 4.6.4); anote o resultado. Polanin e colegas (2019) dão dez diretrizes para triagem dupla em grande volume.
• Relate no item 8: quantos revisores, se independentes, o κ e como resolveram. Um κ baixo no piloto é sinal de critério mal escrito — corrija-o antes de continuar.

O Handbook (5.4.1) chama o formulário de «ponte entre o que os investigadores originais relatam e o que a revisão relata». Ele deve ser pilotado numa amostra de estudos antes do uso (5.4.3, padrão MECIR) e preenchido por pelo menos duas pessoas independentes (MECIR 5.5.a; obrigatório para dados de desfecho, C46). Ferramentas citadas: papel, Google Forms, Covidence, EPPI-Reviewer, SRDR — uma planilha com colunas fixas serve.

1. Monte o formulário a partir da «tabela vazia do resultado» da pergunta: cada coluna da síntese é um campo aqui.
2. Pilote com três a cinco estudos, os dois extratores em separado; compare, ajuste definições e instruções.
3. Extraia em dupla; registre discordâncias e o consenso. Dados de desfecho sempre em dupla.
4. Quando faltar um dado-chave, contate o autor (o Handbook considera «altamente desejável», C49) e registre a resposta ou a ausência dela.
5. Anote a página ou a tabela de origem de cada valor: é o que permite a conferência depois.

O GRADE (Guyatt et al., 2011) classifica a certeza da evidência por desfecho, não por estudo, e apresenta o resultado na tabela «Summary of findings» (Handbook, cap. 14). Os cinco fatores ao lado rebaixam o nível; os três elevam. O resultado é um nível por desfecho, com a justificativa de cada rebaixamento.

1. Escolha o modelo: revisão nova ou atualizada; só bases e registros, ou também outras fontes (snowballing, sites, organizações).
2. Pegue os números de 02_triagem/contagens_prisma.csv (Parte 2, último slide). Confira a aritmética antes de digitar.
3. No app, os campos previous, other, dbDetail, regDetail e metaAnalysis ligam ou desligam caixas; «Click to reset» limpa tudo; a aba «Create flow diagram» gera a figura.

1. Abra o app com a versão final do manuscrito ao lado. Para cada item, escreva a página (ou a seção) onde ele está.
2. Item sem lugar no texto é item faltando: volte ao manuscrito e escreva — ou justifique («não se aplica porque…»), que também é uma localização.
3. «Generate Report» produz a checklist preenchida; anexe-a como material suplementar ou como exige o periódico.
4. Refaça a checklist a cada rodada de revisão: as páginas mudam.

• Em trabalho escrito em português, use os títulos dos itens da tradução (é o que este manual faz) e cite o original e a tradução.
• O fluxograma em .docx traduzido está na página de traduções; o app de Haddaway gera em inglês — se o periódico exigir português, use o .docx.
• A checklist para resumos em português consta na versão europeia; a brasileira traz o artigo e o fluxograma. A versão de doi.org/10.26633/RPSP.2022.112 (Revista Panamericana de Salud Pública) é a mesma tradução.

O plugin Pesquisa MirandasTech (para Claude Code e Codex) coloca os quatro papéis dos manuais dentro do assistente, com um estado único (PROGRESSO.md) e um gerente — o Pesquisador — que só fecha uma fase com evidência. Nas fases desta revisão ele usa os arquivos que este manual manda criar: o diário de busca, as contagens do PRISMA, a exportação do ASReview, a planilha de texto completo e a matriz de síntese.