PRISMA flow và risk of bias assessment là hai phần systematic review mà nhiều người viết tay mất nhiều giờ — phần lớn là copy-paste số liệu, điền ô, format bảng. Đây là loại công việc AI làm tốt khi được cung cấp đúng input.
Dưới đây là workflow mình dùng thực tế, với prompt cụ thể và template paste thẳng vào manuscript.
AI PRISMA flow: input cần gì
PRISMA flowchart yêu cầu chính xác 4 nhóm số liệu:
- Số record từ từng database
- Số sau deduplication
- Số qua title/abstract screening
- Số qua full-text review và lý do loại
Prompt mình dùng, sau khi có đủ số liệu screening:
PubMed: [X] | Embase: [Y] | CENTRAL: [Z] → Total: [tổng]
Sau dedup: [N] (removed: [số loại])
T/A pass: [n] | Excluded T/A: [n]
Full-text retrieved: [n] | Full-text excluded: [n] (kèm bảng lý do)
Included: [n] studies
Dựa trên số liệu trên, viết PRISMA 2020 flow narrative đầy đủ cho phần Methods. Dùng passive voice, past tense, format phù hợp journal submission.
Output của Claude: đoạn narrative 150–200 từ, ready paste vào manuscript. Mình chỉ cần đọc soát một lần để verify số liệu khớp — đây là phần quan trọng nhất, không bỏ qua.
Viết narrative vs vẽ flowchart
Claude không vẽ được flowchart hình ảnh trực tiếp. Nhưng Claude viết được PRISMA narrative (đoạn mô tả cho Methods section) và PRISMA table dạng Markdown (mình convert sang Word table).
Với hình ảnh flowchart thực tế, mình dùng một trong ba cách:
- PRISMA2020 R package:
PRISMAstatement::prisma()— nhập số liệu, ra SVG - Lucidchart/draw.io: điền số vào template có sẵn, 10 phút
- Word SmartArt: phù hợp khi journal yêu cầu editable file, không phải image
AI giúp phần narrative và checklist — phần hình ảnh vẫn cần tool khác.
Risk of bias với AI: ROBINS-I
ROBINS-I có 7 domain: confounding, selection of participants, classification of interventions, deviations, missing data, measurement of outcomes, selection of reported result. Mỗi domain đánh giá Low/Moderate/Serious/Critical.
Prompt cho mỗi study:
Study: [Tên tác giả năm]
Methods excerpt: [paste đoạn Methods từ paper]
Đánh giá ROBINS-I cho 7 domain sau. Với mỗi domain:
- Phán quyết: Low / Moderate / Serious / Critical
- Lý do ngắn (1 câu) trích từ Methods
Domain: confounding, selection of participants, classification of interventions,
deviations from intended interventions, missing data, measurement of outcomes,
selection of reported result
Claude điền được draft assessment cho từng domain. Mình verify bằng cách đọc lại Methods section với phán quyết Claude đề xuất — bước này không thể bỏ.
Checklist AI Risk of Bias
- Paste Methods section đầy đủ — không chỉ abstract
- Chỉ định tool cụ thể (ROBINS-I, RoB 2, Newcastle-Ottawa) — AI không tự chọn đúng tool
- Yêu cầu trích dẫn từ Methods cho mỗi phán quyết — để verify được
- Verify mọi phán quyết "Low" — AI có xu hướng conservative, đôi khi rate Low khi nên Moderate
- Phán quyết "Serious" hoặc "Critical": tự đọc lại paper, không phụ thuộc AI
- Không dùng AI cho GRADE overall certainty — phán quyết đó đòi hỏi clinical judgment, không phải text matching
GRADE overall certainty không phải là tổng cộng ROBINS-I domains. Đây là phán quyết có yếu tố clinical context mà AI hiện tại xử lý không nhất quán.
Template bảng risk of bias dán vào Word
Output cuối của workflow là một bảng Markdown với format:
| Study | D1 Confounding | D2 Selection | D3 Intervention | D4 Deviation | D5 Missing | D6 Outcome | D7 Reporting | Overall |
|--------------|---------------|--------------|-----------------|-------------|-----------|-----------|-------------|----------|
| Author 2020 | Moderate | Low | Low | Low | Low | Moderate | Low | Moderate |
| Author 2022 | Serious | Moderate | Low | Low | Moderate | Moderate | Low | Serious |
Copy bảng này vào Word → Table → paste as table. Journal thường nhận Word table cho risk of bias — không cần định dạng thêm nhiều.
Mình chia sẻ toàn bộ prompt chi tiết cho PRISMA narrative, ROBINS-I assessment, và RoB 2 trong Prompt Pack: SR/MA — bộ prompt đã test trên nhiều manuscript thực tế.
Kết
AI tiết kiệm thời gian thực sự ở phần formatting và drafting — không phải phần judgment. Cung cấp số liệu đúng, chỉ định tool đúng, và verify output là ba bước không thể bỏ qua.
Nếu bạn muốn xem toàn bộ pipeline AI cho systematic review — từ search query đến PRISMA đến manuscript — AI cho systematic review — workflow thực tế là bài tổng hợp đầy đủ nhất, bao gồm cả 10 bước viết paper với AI.