PRISMA-Flussdiagramm für systematische Übersichtsarbeiten Generator
Kostenloser Online-Generator für PRISMA-Flussdiagramm für systematische Übersichtsarbeiten: in rund 90 Sekunden eine vollständig beschriftete Abbildung. Die KI plant zuerst die Pflicht-Beschriftungen und zeichnet dann ein Diagramm im Lehrbuchstil — jede Beschriftung bleibt editierbar, fertig für Paper, Hausaufgaben und Folien.
Beschriftungen in diesem Diagramm
- Identifizierung
- Screening
- Eignungsprüfung
- Einschluss
- Aus Datenbanken identifizierte Datensätze (n = )
- Entfernte Duplikate (n = )
- Nach Duplikatentfernung gescreente Datensätze (n = )
- Nach Titel- und Abstract-Screening ausgeschlossene Datensätze (n = )
- Im Volltext auf Eignung geprüfte Berichte (n = )
- Ausgeschlossene Volltextberichte mit Gründen (n = )
- Falsche Population (n = )
- Falsches Studiendesign (n = )
- Ungeeignete Endpunkte (n = )
- In die systematische Übersichtsarbeit eingeschlossene Studien (n = )
✓ Exakte Beschriftungen ✓ Text nachträglich editierbar ✓ PNG für Paper, Poster & Folien
OUTPUT · 16:9 · PNGWas diese Abbildung zeigt
Das PRISMA-2020-Flussdiagramm stellt transparent dar, wie aus einer systematischen Literaturrecherche die endgültig eingeschlossenen Studien hervorgehen. Es verfolgt die bibliografischen Datensätze von der Identifikation über das Screening und die Prüfung der Eignung bis zur Aufnahme in die qualitative oder quantitative Synthese. In den Kästen werden üblicherweise absolute Häufigkeiten mit n = angegeben. Wichtig ist die begriffliche Unterscheidung zwischen Datensätzen, Berichten und Studien: Mehrere Berichte können dieselbe Studie beschreiben. Das Diagramm dokumentiert daher nicht nur Suchergebnisse, sondern auch die methodisch begründete Reduktion und Auswahl der Evidenzbasis.
Die vier Prozessstufen sind logisch aufeinander bezogen und werden von oben nach unten gelesen. Zunächst werden Treffer aus Datenbanken, Registern oder zusätzlichen Quellen zusammengeführt und Duplikate entfernt. Im Screening werden Titel und Abstracts anhand vorab definierter Kriterien geprüft; nicht passende Datensätze werden ausgeschlossen. Anschließend erfolgt die Volltextprüfung der verbleibenden Berichte. Jeder Ausschluss in dieser Phase sollte mit einem nachvollziehbaren Grund, etwa falsche Population oder ungeeignetes Studiendesign, dokumentiert werden. Am Ende weist der Abschnitt zur Aufnahme die Zahl der eingeschlossenen Studien und gegebenenfalls die Zahl der in die Meta-Analyse eingegangenen Studien aus.
Was eine korrekte Abbildung enthalten muss
- Identifikation: Zeige die Herkunft der Datensätze, etwa Datenbanken, Register und zusätzliche Quellen, damit die Recherchebasis nachvollziehbar bleibt.
- Duplikatbereinigung: Gib die Zahl der entfernten Duplikate an, weil jeder Datensatz nur einmal in das Screening eingehen darf.
- Screening: Kennzeichne die nach der Deduplikation geprüften Titel und Abstracts sowie die dabei ausgeschlossenen Datensätze.
- Volltextprüfung: Stelle die Zahl der auf Eignung geprüften Berichte dar und trenne sie klar von der Zahl der Studien.
- Ausschlussgründe: Liste bei nicht geeigneten Volltexten konkrete, mutually exclusive Gründe mit jeweiligen n-Werten auf.
- Aufnahme: Nenne die endgültig eingeschlossenen Studien und unterscheide sie gegebenenfalls von den Studien, die in eine Meta-Analyse eingehen.
- Konsistenz der Zählung: Prüfe, ob die Zahlen jeder Stufe rechnerisch aus der vorherigen Stufe hervorgehen und alle n-Werte eindeutig beschriftet sind.
Häufige Fehler
- Datensätze, Berichte und Studien werden gleichgesetzt; dadurch erscheinen Zahlen widersprüchlich, obwohl mehrere Berichte zu einer Studie gehören können.
- Duplikate werden nicht separat ausgewiesen oder bereits vor der Dokumentation entfernt; dadurch ist die Zahl der gescreenten Datensätze nicht reproduzierbar.
- Ausschlussgründe werden nur allgemein als nicht relevant bezeichnet; bei der Volltextprüfung müssen sie konkret, nachvollziehbar und möglichst überschneidungsfrei angegeben werden.
- Die Reihenfolge wird vertauscht, etwa indem die Volltextprüfung vor dem Titel-Abstract-Screening dargestellt wird; das verletzt die Prozesslogik.
- Die Zahlen in den Kästen stimmen nicht überein, beispielsweise wenn ausgeschlossene und verbleibende Datensätze nicht die vorherige Gesamtzahl ergeben.
Tipps für den Unterricht
Lehrende können die Abbildung nach der Einführung der systematischen Recherche einsetzen und die Lernenden den Weg eines einzelnen Datensatzes erklären lassen. Geeignete Fragen sind: Wo werden Duplikate entfernt? Warum gehört ein Volltextausschluss nicht zum Screening? Wie lässt sich die Zahl der eingeschlossenen Studien rechnerisch prüfen? Anschließend können Gruppen ein eigenes Diagramm mit Platzhaltern wie n = erstellen und die Ausschlussgründe begründen. Prüfungsrelevant sind die vier Phasen, die Unterscheidung von Datensatz, Bericht und Studie sowie die transparente Dokumentation der Auswahlentscheidungen.
Fragen zu dieser Abbildung
Warum werden im PRISMA-Diagramm sowohl Datensätze als auch Berichte und Studien genannt?
Ein Datensatz ist ein einzelner bibliografischer Treffer, ein Bericht ist eine konkrete Publikation oder ein Volltext, und eine Studie ist die zugrunde liegende Untersuchung. Eine Studie kann durch mehrere Berichte repräsentiert werden; diese Ebenen dürfen deshalb nicht additiv verwechselt werden.
Was ist der Unterschied zwischen Screening und Prüfung der Eignung?
Beim Screening werden zunächst Titel und Abstracts anhand grober Ein- und Ausschlusskriterien beurteilt. In der Eignungsprüfung wird der vollständige Text detailliert bewertet, wobei jeder Ausschluss mit einem spezifischen Grund dokumentiert werden sollte.
Müssen alle Ausschlussgründe im Diagramm aufgeführt werden?
Für die Volltextphase sollten die wichtigsten und methodisch relevanten Ausschlussgründe mit ihrer jeweiligen Anzahl angegeben werden. Die Kategorien müssen klar definiert sein und sich möglichst nicht überschneiden, damit die n-Werte nachvollziehbar bleiben.
