Alat Penilaian Risiko Bias RoB 2: Lima Domain, Pertanyaan Pemberi Sinyal, dan Contoh yang Dikerjakan

Diterbitkan 29 Oktober 2026 | Terakhir diperbarui 31 Oktober 2026

.evrob-wrap{overflow-x:auto !important;margin:22px 0 !important;}.evrob-table{border-collapse:collapse !important;width:100% !important;min-width:520px !important;}.evrob-table th{background-color:#0d2137 !important;color:#ffffff !important;padding:10px 12px !important;text-align:left !important;border:1px solid #cddaea !important;font-size:0.92rem !important;}.evrob-table td{background-color:#ffffff !important;color:#1a1a1a !important;padding:9px 12px !important;border:1px solid #cddaea !important;vertical-align:top !important;font-size:0.92rem !important;}.evrob-table tr:nth-child(even) td{background-color:#f0f5fa !important;}.evrob-cap{margin:6px 0 0 0 !important;font-size:0.85rem !important;color:#1a1a1a !important;}

Alat penilaian risiko bias RoB 2 adalah instrumen Cochrane yang telah direvisi untuk menilai apakah hasil uji coba acak dapat dipercaya. Sterne dan rekan-rekannya menerbitkannya di BMJ pada tahun 2019 ( BMJ 2019;366:l4898 ). Alat ini mengamati lima domain, mengajukan serangkaian pertanyaan tetap di setiap domain, dan mengubah jawabannya menjadi salah satu dari tiga penilaian: Risiko bias rendah, Beberapa kekhawatiran, atau Risiko bias tinggi. Panduan ini menjelaskan pertanyaan penanda RoB 2 domain demi domain, menunjukkan bagaimana algoritma mencapai suatu penilaian, menjabarkan satu uji coba hipotetis dari jawaban pertama hingga peringkat keseluruhan, dan menjelaskan cara melaporkan hasilnya dalam tinjauan sistematis.

Apa yang Dinilai oleh Alat Risiko Bias RoB 2

RoB 2 menilai satu hasil uji coba, bukan keseluruhan uji coba. Panduan Cochrane mendefinisikan hasil tersebut sebagai perkiraan efek relatif dari dua intervensi pada hasil tertentu. Oleh karena itu, uji coba yang melaporkan nyeri, fungsi, dan kejadian buruk memerlukan beberapa penilaian. Panduan tersebut menambahkan bahwa keputusan ini kemungkinan akan selaras dengan hasil dalam tabel Ringkasan Temuan Anda, meskipun belum mengeluarkan aturan formal tentang berapa banyak hasil yang harus dinilai ( riskofbias.info ).

Tiga fitur desain layak diperbaiki sebelum Anda membuka kertas pertama.

• Domain-domain tersebut wajib diisi. Pedoman tersebut menyatakan bahwa kelima domain tersebut mencakup semua jenis bias yang dapat memengaruhi uji coba acak, sehingga masing-masing domain diperlukan dan tidak perlu menambahkan domain lain.
• Nama-nama tersebut menggambarkan penyebabnya. Para penulis menghindari label versi 1 seperti bias seleksi, bias kinerja, bias pengurangan, dan bias deteksi karena label-label tersebut tidak menggambarkan isu-isu spesifik yang dinilai.
• Dampak dari bunga tersebut harus diumumkan. Anda memilih antara efek penugasan ke intervensi (efek intention-to-treat) dan efek kepatuhan terhadap intervensi (efek per-protocol). Hanya domain 2 yang berubah dengan pilihan ini, dan pilihan tersebut tidak terkait dengan apakah Anda menggabungkan rasio odds atau perbedaan risiko.

Bab 8 buku panduan memperingatkan bahwa analisis per-protokol dan as-treated yang naif mungkin sangat bias, dan estimasi per-protokol yang valid membutuhkan metode khusus, sehingga sebagian besar tinjauan menentukan efek penugasan. Panduan kami tentang analisis intention-to-treat versus per-protokol menjelaskan mengapa perbedaan itu penting sebelum Anda mulai menjawab pertanyaan.

Bukti di balik domain tersebut bersifat empiris. Dalam studi meta-epidemiologi ROBES, yang mencakup 2,443 uji coba acak dalam 228 meta-analisis Cochrane, estimasi efek intervensi rata-rata dilebih-lebihkan dalam uji coba dengan penilaian risiko bias yang tinggi atau tidak jelas (dibandingkan dengan rendah) untuk pembangkitan urutan, dengan rasio odds ratio sebesar 0.91 (interval kredibel 95% 0.86 hingga 0.98) ( Savović dkk., Am J Epidemiol 2018 ). Studi tersebut menggunakan penilaian yang lebih lama daripada RoB 2, tetapi hal itu menggambarkan mengapa alat tersebut menanyakan tentang proses pengacakan.

Lima Domain dan Pertanyaan Sinyal RoB 2 yang Terkait

Tabel di bawah ini memberikan lima domain untuk uji coba kelompok paralel yang diacak secara individual, isu inti yang diuji oleh masing-masing domain, dan jumlah pertanyaan penanda dalam templat untuk efek penugasan intervensi.

Bagaimana Pertanyaan Pensinyalan RoB 2 Dijawab

Setiap pertanyaan sinyal RoB 2 dirancang agar cukup faktual. Anda menjawab dengan salah satu dari lima pilihan: Ya, Mungkin ya, Mungkin tidak, Tidak, atau Tidak ada informasi. Ya dan Mungkin ya memiliki implikasi yang sama terhadap risiko bias, begitu pula Tidak dan Mungkin tidak. Pertanyaan dirumuskan sedemikian rupa sehingga jawaban Ya dapat menunjukkan risiko bias yang rendah atau tinggi, itulah sebabnya Anda harus membaca algoritma dan jangan pernah berasumsi bahwa Ya adalah jawaban yang tepat.

Empat aturan ini mencegah sebagian besar kesalahan dalam menjawab.

1. Gunakan informasi dengan hemat. Pedoman tersebut hanya mengizinkannya untuk kasus-kasus di mana laporan terlalu singkat untuk mendukung jawaban "Mungkin ya" atau "Mungkin tidak" dan di mana tebakan tidak masuk akal. Uji coba besar yang dilakukan oleh unit uji coba berpengalaman yang tidak menjelaskan pembuatan urutan dalam makalah dengan batasan jumlah kata lebih cenderung menghasilkan jawaban "Mungkin ya".
2. Pahami arti dari detail yang hilang. Jika sebuah pertanyaan mencari bukti adanya masalah, "Tidak ada informasi" berarti tidak ada bukti adanya masalah tersebut. Jika pertanyaan tersebut menyangkut sesuatu yang seharusnya dilaporkan, seperti kehilangan data tindak lanjut, keheningan justru menimbulkan kekhawatiran.
3. Jawablah setiap pertanyaan secara mandiri. Ketidakseimbangan garis dasar tidak boleh mengubah jawaban Anda terhadap pertanyaan pembuatan urutan atau penyembunyian. Hal ini hanya dicatat pada pertanyaan 1.3.
4. Kutip laporan tersebut. Kotak teks bebas di samping setiap pertanyaan sebaiknya berisi kutipan langsung yang singkat jika memungkinkan.

Algoritma kemudian memetakan jawaban ke penilaian domain yang diusulkan. Perlakukan output tersebut sebagai sebuah proposal. Panduan tersebut menyatakan bahwa pengguna harus memverifikasinya, dapat mengubahnya, dan harus menjelaskan setiap penyimpangan. Panduan tersebut juga memberi tahu penilai untuk membaca "risiko bias" sebagai "risiko bias material", sehingga kekhawatiran hanya muncul jika suatu masalah kemungkinan akan memengaruhi kemampuan untuk menarik kesimpulan yang andal.

Keandalan perlu mendapat perhatian dalam praktik. Dalam studi keandalan antar penilai oleh Minozzi dan rekan-rekannya, empat penilai menerapkan RoB 2 pada 80 hasil yang mencakup tujuh luaran dari 16 uji coba dalam tinjauan Cochrane. Selama latihan kalibrasi, mereka tidak mencapai kesepakatan tentang penilaian keseluruhan (kappa Fleiss -0.15), dan waktu rata-rata untuk menerapkan alat tersebut adalah 168.5 menit per studi. Tim kemudian menulis dokumen implementasi khusus topik dan mengukur kesepakatan lagi, dan makalah tersebut melaporkan bahwa keandalan meningkat ( Minozzi dkk., J Clin Epidemiol 2022 ). Pelajaran praktisnya adalah menyepakati aturan interpretasi Anda, seperti apa yang dianggap sebagai "hampir semua" data luaran, sebelum ekstraksi dimulai.

Domain 1 RoB 2 Pertanyaan Pemberian Sinyal, Proses Pengacakan

Pertanyaan sinyal RoB 2 di domain 1 menanyakan apakah urutan alokasi bersifat acak (1.1), apakah urutan tersebut disembunyikan hingga peserta terdaftar dan ditugaskan (1.2), dan apakah perbedaan dasar menunjukkan masalah dengan pengacakan (1.3). Perbedaan yang sesuai dengan peluang tidak menimbulkan risiko, dan sejumlah kecil perbedaan yang signifikan pada tingkat 0.05 biasanya sesuai dengan peluang. Penilaian Rendah membutuhkan penyembunyian yang memadai dan tidak ada kekhawatiran tentang pembangkitan urutan.

Domain 2 RoB 2 Pertanyaan Pemberian Sinyal, Penyimpangan dari Intervensi yang Direncanakan

Pertanyaan penandaan RoB 2 di domain 2 adalah yang paling kompleks, dan terbagi menjadi dua bagian untuk efek penugasan. Bagian 1 mencakup pertanyaan 2.1 hingga 2.5. Pertanyaan ini menanyakan apakah peserta (2.1) dan pengasuh atau orang yang memberikan intervensi (2.2) menyadari penugasan tersebut, dan, jika demikian, apakah penyimpangan muncul karena konteks uji coba (2.3), apakah penyimpangan tersebut memengaruhi hasil (2.4) dan apakah penyimpangan tersebut seimbang antar kelompok (2.5). “Konteks uji coba” berarti efek perekrutan dan keterlibatan, seperti peserta yang merasa tidak beruntung setelah ditugaskan ke kelompok pembanding dan mencari perlakuan eksperimental. Ketidakpatuhan yang mencerminkan apa yang akan terjadi di luar uji coba dijawab Tidak atau Mungkin tidak.

Bagian 2 mencakup pertanyaan 2.6 dan 2.7 dan menanyakan apakah analisis yang tepat memperkirakan efek penugasan. Analisis intention-to-treat dan analisis intention-to-treat yang dimodifikasi yang hanya mengecualikan peserta dengan data hasil yang hilang adalah tepat. Analisis per-protokol dan as-treated yang naif tidak tepat. Pertanyaan 2.7 kemudian menanyakan apakah menganalisis orang-orang dalam kelompok yang salah dapat memiliki dampak yang substansial, dan panduan tersebut mencatat bahwa hal ini dapat terjadi bahkan ketika kurang dari 5% yang terpengaruh jika hasilnya jarang terjadi.

Domain 3 RoB 2 Pertanyaan Pemberian Sinyal, Data Hasil yang Hilang

Pertanyaan penandaan RoB 2 di domain 3 dimulai dengan tes sederhana. Apakah data untuk hasil ini tersedia untuk semua, atau hampir semua, peserta yang diacak (3.1)? Panduan tersebut menyatakan bahwa ketersediaan dari 95% peserta seringkali cukup untuk hasil kontinu, sedangkan untuk hasil dikotomis ambang batasnya bergantung pada risiko kejadian. Nilai yang diimputasi dihitung sebagai data yang hilang. Jika data tidak lengkap, Anda bertanya apakah ada bukti bahwa hasilnya tidak bias oleh data yang hilang (3.2), apakah data yang hilang dapat bergantung pada nilai sebenarnya (3.3), dan apakah kemungkinan besar memang demikian (3.4). Alasan untuk jawaban Ya pada 3.4 termasuk proporsi data yang hilang yang berbeda antar kelompok, alasan yang berbeda antar kelompok, dan penghentian pengamatan pada saat penghentian pengobatan dalam analisis waktu kejadian.

Domain 4 RoB 2 Pertanyaan Pemberian Sinyal, Pengukuran Hasil

Pertanyaan penandaan RoB 2 dalam domain 4 menanyakan apakah metode pengukuran tidak tepat (4.1), apakah pengukuran atau penentuan dapat berbeda antar kelompok (4.2), apakah penilai mengetahui intervensi yang diterima (4.3), apakah pengetahuan dapat memengaruhi penilaian (4.4), dan apakah kemungkinan besar memang demikian (4.5). Untuk hasil yang dilaporkan oleh peserta, penilai adalah peserta itu sendiri. Pengetahuan tentang penugasan dapat memengaruhi gejala yang dilaporkan sendiri dan peringkat berdasarkan penilaian, tetapi panduan tersebut mencatat bahwa hal itu tidak mungkin memengaruhi hasil seperti mortalitas semua penyebab.

Domain 5 RoB 2 Pertanyaan Pensinyalan, Pemilihan Hasil yang Dilaporkan

Pertanyaan penandaan RoB 2 di domain 5 menanyakan apakah data dianalisis sesuai dengan rencana yang telah ditentukan sebelumnya dan diselesaikan sebelum data hasil yang tidak dianonimkan tersedia (5.1), dan apakah hasilnya kemungkinan dipilih dari beberapa pengukuran hasil yang memenuhi syarat (5.2) atau beberapa analisis yang memenuhi syarat (5.3). Contoh beberapa pengukuran meliputi beberapa skala atau titik waktu untuk satu hasil. Contoh beberapa analisis meliputi model yang disesuaikan dan tidak disesuaikan atau titik potong yang berbeda. Anda memerlukan protokol atau rencana analisis statistik untuk menjawab dengan yakin.

Dari Penilaian Domain hingga Peringkat Keseluruhan

Penilaian keseluruhan menggunakan tiga label yang sama dengan domain-domain tersebut. Suatu hasil dianggap Rendah hanya jika semua domain bernilai Rendah. Hasilnya dianggap Ada Beberapa Kekhawatiran jika setidaknya satu domain menimbulkan beberapa kekhawatiran dan tidak ada yang bernilai Tinggi. Hasilnya dianggap Tinggi jika setidaknya satu domain bernilai Tinggi, atau jika terdapat Beberapa Kekhawatiran di beberapa domain sedemikian rupa sehingga secara substansial menurunkan kepercayaan terhadap hasil tersebut. Klausa terakhir tersebut merupakan pertimbangan subjektif, jadi catat alasan Anda setiap kali menggunakannya.

Pedoman tersebut juga menyatakan bahwa penilaian Tinggi di domain mana pun harus memiliki implikasi yang sama untuk hasil secara keseluruhan, dari domain mana pun asalnya. Pedoman ini tidak menganjurkan penghentian setelah satu domain dinilai Tinggi saat menjalankan tinjauan sistematis lengkap, karena catatan tingkat domain yang transparan membantu pembaca dan desain uji coba di masa mendatang. Aturan penghentian hanya dapat diterima jika protokol Anda menyatakan bahwa uji coba berisiko Tinggi tidak akan berperan dalam sintesis.

Soal-soal Pensinyalan RoB 2 dalam Praktik, Contoh Soal yang Sudah Dikerjakan

Percobaan berikut ini bersifat hipotetis, dan pertanyaan penandaan RoB 2 di bawah ini dijawab sepenuhnya untuk percobaan ini. Percobaan ini hanya bertujuan untuk menunjukkan mekanismenya. Ini adalah uji coba acak terbuka, dua kelompok, yang membandingkan program latihan terstruktur dengan perawatan biasa pada orang dewasa dengan nyeri punggung bawah kronis. Sebanyak 240 orang dewasa diacak, 120 per kelompok. Hasil yang diukur adalah intensitas nyeri pada skala penilaian numerik 0 hingga 10 pada 12 minggu, yang dilaporkan oleh peserta. Tinjauan ini menanyakan tentang efek penugasan ke intervensi.

Peringkat keseluruhan adalah Tinggi karena domain 4 Tinggi, terlepas dari apa pun yang dikatakan empat domain lainnya. Perhatikan bahwa penilaian bergantung pada satu jawaban, pertanyaan 4.5. Penilai harus mencatat mengapa mereka memilih Mungkin ya, dengan mengutip laporan jika memungkinkan. Tabel berikutnya menunjukkan bagaimana peringkat berubah ketika satu jawaban atau satu fitur desain berubah.

Grafik seperti Gambar 2 adalah hal yang lazim dalam tinjauan sistematis. McGuinness dan Higgins membangun paket R robvis dan aplikasi web Shiny sehingga tim peninjau dapat menghasilkan gambar risiko bias berkualitas publikasi dengan cepat ( Res Synth Methods 2021 ). Untuk melihat lebih luas tentang menggambar grafik uji coba dan meta-analisis, lihat panduan kami tentang grafik penelitian klinis.

Contoh Nyata, Pertanyaan Pensinyalan RoB 2 yang Diterapkan pada Uji Coba ARTHROL

Percobaan fiktif di atas menunjukkan mekanismenya, tetapi tidak dapat menunjukkan bagaimana pertanyaan penandaan RoB 2 berperilaku terhadap laporan nyata. Bagian ini menerapkan alat tersebut pada uji coba acak yang dipublikasikan, ARTHROL, yang menguji resveratrol oral terhadap plasebo pada orang dewasa dengan osteoartritis lutut yang nyeri. Efek yang menarik adalah efek penugasan intervensi (intention-to-treat), dan hasil yang dinilai adalah perubahan nyeri lutut pada skala penilaian numerik 0 hingga 100 pada 3 bulan. Tabel 9 hingga 11 dan Gambar 3 menunjukkan penilaian tersebut.

Tabel di bawah ini mengikuti laporan uji coba, protokol, dan rencana analisis sesuai urutan lima domain. Setiap baris menunjukkan letak bukti, sehingga peninjau kedua dapat memeriksa jawabannya dalam satu menit. Penilaian domain berasal dari tabel algoritma dalam panduan Cochrane tanggal 22 Agustus 2019, dan algoritma tersebut hanyalah usulan yang dapat ditimpa oleh penilai dengan alasan yang dinyatakan.

Ringkasan di bawah ini merangkum putusan dan jawaban yang menentukan masing-masing putusan.

Apa yang Diberikan dan Tidak Diberikan oleh Peringkat Rendah

Hasil utama adalah perubahan rata-rata nyeri lutut sebesar -15.7 poin dengan resveratrol dan -15.2 dengan plasebo, perbedaan sebesar -0.6 (95% CI -8.0 hingga 6.9). RoB 2 menilai hasil ini Rendah karena uji coba dijalankan dan dilaporkan dengan cara yang melindungi dari bias. Hal ini tidak menyebutkan apa pun tentang presisi. Para penulis merandomisasi 142 dari 164 peserta yang direncanakan dan menggambarkan studi tersebut sebagai kurang bertenaga (under-powered), dan keterbatasan tersebut termasuk dalam penilaian ketidaktepatan dalam penilaian GRADE, bukan pada domain RoB 2.

Mengapa Ketidakpatuhan Tidak Diperhitungkan sebagai Hal yang Merugikan dalam Uji Coba

Hanya 120 dari 142 peserta (85%) yang menyelesaikan intervensi yang dialokasikan, yang tampak mengkhawatirkan sampai Anda mengingat pertanyaan yang diajukan. Untuk efek penugasan, penyimpangan dari protokol hanya penting ketika muncul dari konteks uji coba, dan analisis terhadap semua orang sebagaimana diacak adalah tepat. Tinjauan yang menanyakan tentang efek kepatuhan terhadap intervensi akan menggunakan serangkaian pertanyaan yang berbeda di domain 2 dan akan membutuhkan analisis yang lebih khusus daripada yang dilaporkan di sini.

Perbedaan Pendapat Antar Dua Penilai

Empat baris membawa label penilaian. Baris 1.3 bergantung pada seberapa besar perbedaan dasar yang Anda terima sebagai kebetulan, baris 3.1 berada pada aturan praktis 95%, dan baris 5.1 dan 5.3 bergantung pada bagaimana Anda memperlakukan rencana analisis yang bertanggal setelah tindak lanjut dan perubahan pada istilah pusat. Berdasarkan algoritma, jawaban yang kurang menguntungkan untuk 1.3 (PY), 5.1 (PN atau NI) atau 5.3 (NI) akan menurunkan domain tersebut, dan dengan demikian peringkat keseluruhan, menjadi Beberapa kekhawatiran, dan Y atau PY pada 5.3 akan memberikan Tinggi. N pada 3.1 akan mengarahkan penilai ke pertanyaan 3.2 dan analisis sensitivitas. Apa pun jawaban Anda, catat kutipan dan bagian yang membenarkan pilihan Anda. Catatan itulah yang membuat penilaian RoB 2 dapat diperiksa oleh peninjau kedua.

Bandingkan hasil ini dengan uji coba label terbuka hipotetis sebelumnya dalam panduan ini. Di sana, hasil yang dilaporkan peserta dalam uji coba tanpa penyamaran mendorong domain 4 ke Tinggi. Di sini, jenis hasil yang sama berada dalam desain terkontrol plasebo yang disamarkan, sehingga domain 4 tetap Rendah. Jenis hasil tidak mengubah peringkat, penyamaranlah yang mengubahnya. Rangkaian pertanyaan penanda lengkap ada dalam panduan Cochrane RoB 2 dan detail uji coba ada dalam artikel aslinya.

Varian Klaster dan Crossover Secara Singkat

Pedoman tahun 2019 menyediakan tiga templat, masing-masing untuk uji coba kelompok paralel yang diacak secara individual, uji coba kelompok paralel yang diacak berdasarkan kluster (termasuk desain stepped-wedge), dan uji coba crossover yang diacak serta desain pencocokan lainnya. Lima domain di atas berlaku untuk uji coba yang diacak secara individual termasuk uji coba crossover. Uji coba yang diacak berdasarkan kluster menerima domain tambahan, 1b, yang mencakup bias yang timbul dari identifikasi atau perekrutan peserta individu dalam kluster. Pedoman tersebut menyatakan bahwa belum ada versi untuk uji coba crossover kluster. Buku Pegangan Cochrane merangkum kedua varian tersebut dalam Bab 23, dan templat resminya tersedia di riskofbias.info . Jika Anda menemukan uji coba crossover, artikel kami tentang desain crossover dan periode jeda menjelaskan fitur desain yang perlu Anda nilai.

Pelaporan Pertanyaan dan Penilaian Sinyal RoB 2

Pelaporan harus memungkinkan pembaca untuk mereproduksi penilaian Anda. Panduan ini merekomendasikan penyajian penilaian konsensus tingkat domain dalam tinjauan utama, sebagai tabel, gambar, atau dalam plot hutan, dan menempatkan jawaban yang menentukan beserta teks pendukungnya di lampiran. Catatan penilai individu termasuk dalam suplemen dan tidak boleh ditampilkan secara mencolok. Cantumkan poin-poin berikut dalam metode Anda.

1. Sebutkan nama alat dan versinya, serta nyatakan templat desain mana yang Anda gunakan untuk setiap percobaan.
2. Sebutkan efek yang ingin diteliti, dan untuk kepatuhan, penyimpangan mana yang Anda nilai.
3. Sebutkan hasil dan titik waktu yang dinilai, dan nyatakan hasil mana dari setiap percobaan yang Anda pilih jika ada beberapa hasil yang dilaporkan.
4. Jelaskan bagaimana para penilai bekerja dan bagaimana perbedaan pendapat diselesaikan.
5. Jelaskan setiap penggantian proposal algoritma dan setiap penggunaan klausa "Beberapa kekhawatiran" yang berganda.
6. Cantumkan sumber yang Anda gunakan untuk setiap percobaan, termasuk protokol dan entri registri, karena domain 5 bergantung pada sumber-sumber tersebut.

Laporkan ulasan itu sendiri terhadap PRISMA 2020 , dan tempatkan angka risiko bias Anda di samping plot hutan. Generator diagram alur PRISMA 2020 kami menangani diagram alur, dan kalkulator tabel bukti GRADE mendukung langkah selanjutnya. Jika Anda menulis bagian ini di dalam tesis, artikel tentang mencocokkan pedoman pelaporan dengan bab-bab tesis menunjukkan di mana setiap item berada.

Kesalahan Umum Saat Menerapkan RoB 2

• Memberi peringkat pada proses persidangan, bukan hasilnya. Masalah pengacakan memengaruhi seluruh penelitian, tetapi penyimpangan, pengukuran, dan pemilihan hasil yang dilaporkan terkait dengan hasil spesifik.
• Mempercayai label "niat untuk mengobati". Pedoman tersebut mencatat bahwa istilah tersebut tidak memiliki definisi yang konsisten dalam laporan penelitian. Periksa analisis sebenarnya dengan pertanyaan 2.6.
• Memperlakukan penyesuaian kovariat sebagai perbaikan untuk kesalahan pengacakan. Pedoman tersebut menyatakan bahwa uji coba yang mengontrol ketidakseimbangan data dasar untuk mengurangi kegagalan pengacakan harus dinilai dengan ROBINS-I sebagai gantinya (Sterne dkk., BMJ 2016).
• Membiarkan satu jawaban memicu jawaban lainnya. Jawablah setiap pertanyaan berdasarkan bukti yang ada.
• Secara default, tidak ada informasi. Gunakan "Mungkin ya" atau "Mungkin tidak" ketika keadaan mendukung penilaian yang masuk akal.
• Melewatkan catatan implementasi. Hasil keandalan di atas menunjukkan mengapa lembar aturan singkat dan spesifik topik layak untuk diluangkan waktu.
• Menyajikan keluaran algoritma tanpa disertai alasan. Kisi warna polos menimbulkan keraguan. Tambahkan penjelasan yang ringkas.

Beberapa kesalahan ini juga muncul dalam daftar yang lebih luas di panduan kami tentang kesalahan umum dalam meta-analisis. Jika Anda tidak yakin berapa banyak uji coba yang dibutuhkan sintesis Anda setelah uji coba berisiko tinggi disisihkan, baca jumlah minimum studi untuk meta-analisis. Untuk hierarki desain studi di balik keputusan ini, lihat tingkat bukti dalam penelitian klinis, dan untuk langkah selanjutnya setelah risiko bias, lihat panduan metodologi GRADE kami . Tinjauan kami sebelumnya tentang Alat Risiko Bias Cochrane 2.0 memberikan pengantar yang lebih luas, dan kelas master meta-analisis kami mencakup penggabungan, heterogenitas, dan bias publikasi.

Alat dan Sumber Daya

Tiga alat Editverse gratis mendukung pekerjaan seputar penilaian risiko bias. Gunakan alat-alat ini untuk menggambar grafik, memilih pengujian, dan membuat diagram alur.

Dukungan Profesional untuk Penilaian Risiko Bias dan Tinjauan Sistematis

Penilaian RoB 2 yang dapat dipertanggungjawabkan dimulai dengan protokol tinjauan, karena efek yang diminati, hasil, dan lembar aturan semuanya diputuskan di sana. Editverse mendukung tinjauan sistematis dari protokol hingga manuskrip, dengan pekerjaan pelaporan yang selaras dengan COPE, ICMJE, dan GPP 2022. Paket-paket di bawah ini paling sesuai dengan alur kerja risiko bias dalam artikel ini.

Tidak yakin paket mana yang sesuai dengan pertanyaan Anda? Halaman layanan penulisan tinjauan sistematis kami menjelaskan cara kerja prosesnya, dan layanan penulisan manuskrip kami mencakup penulisan setelah penilaian Anda selesai.

Kesimpulan

Alat penilaian risiko bias RoB 2 memberikan hasil yang memuaskan jika dilakukan secara disiplin. Tentukan efek yang ingin dinilai dan hasil yang akan diukur, tulis lembar aturan singkat, jawab setiap pertanyaan penandaan RoB 2 dari laporan dan protokol, dan biarkan algoritma mengusulkan peringkat domain yang kemudian Anda verifikasi. Peringkat keseluruhan mengikuti domain terburuk, dengan satu pengecualian berdasarkan penilaian untuk beberapa hal yang perlu diperhatikan. Laporkan penilaian konsensus dalam teks utama dan jawaban pendukung dalam lampiran. Dengan cara ini, penilaian menjadi catatan transparan yang dapat diikuti oleh pembaca, peninjau sejawat, dan panel GRADE.

Referensi

1. Sterne JAC, Savović J, Page MJ, dkk. RoB 2: alat revisi untuk menilai risiko bias dalam uji coba acak. BMJ. 2019;366:l4898. DOI 10.1136/bmj.l4898. PMID 31462531. Open source
2. Higgins JPT, Savović J, Page MJ, Elbers RG, Sterne JAC, editor. Alat penilaian risiko bias Cochrane yang direvisi untuk uji coba acak (RoB 2). Dokumen panduan, 22 Agustus 2019. Open source
3. Buku Panduan Cochrane untuk Tinjauan Sistematis Intervensi, Bab 8, Menilai risiko bias dalam uji coba acak. Open source
4. Sterne JA, Hernán MA, Reeves BC, dkk. ROBINS-I: sebuah alat untuk menilai risiko bias dalam studi intervensi non-acak. BMJ. 2016;355:i4919. DOI 10.1136/bmj.i4919. PMID 27733354. Open source
5. Savović J, Turner RM, Mawdsley D, dkk. Hubungan antara penilaian risiko bias dan hasil uji coba acak dalam ulasan Cochrane: studi meta-epidemiologi ROBES. Am J Epidemiol. 2018;187(5):1113-1122. DOI 10.1093/aje/kwx344. PMID 29126260. Open source
6. Minozzi S, Dwan K, Borrelli F, Filippini G. Keandalan alat penilaian risiko bias Cochrane yang direvisi untuk uji coba acak (RoB2) ditingkatkan dengan penggunaan instruksi implementasi. J Clin Epidemiol. 2022;141:99-105. DOI 10.1016/j.jclinepi.2021.09.021. PMID 34537386. Open source
7. McGuinness LA, Higgins JPT. Visualisasi Risiko-Bias (robvis): sebuah paket R dan aplikasi web Shiny untuk memvisualisasikan penilaian risiko-bias. Res Synth Methods. 2021;12(1):55-61. DOI 10.1002/jrsm.1411. PMID 32336025. Open source
8. Page MJ, McKenzie JE, Bossuyt PM, dkk. Pernyataan PRISMA 2020: pedoman terbaru untuk pelaporan tinjauan sistematis. BMJ. 2021;372:n71. DOI 10.1136/bmj.n71. PMID 33782057. Open source
9. Nguyen C, Coudeyre E, Boutron I, Baron G, Daste C, Lefèvre-Colau MM, dkk. Resveratrol oral pada orang dewasa dengan osteoartritis lutut: uji coba terkontrol plasebo acak (ARTHROL). PLoS Med. 2024;21(8):e1004440. DOI 10.1371/journal.pmed.1004440. PMID 39137167. Open source
10. Nguyen C, Boutron I, Baron G, Coudeyre E, Berenbaum F, Poiraudeau S, dkk. Evolusi nyeri pada 3 bulan dengan resveratrol oral pada osteoartritis lutut (ARTHROL): protokol untuk uji coba terkontrol plasebo buta ganda acak multisenter. BMJ Open. 2017;7(9):e017652. DOI 10.1136/bmjopen-2017-017652. PMID 28965100. Open source