Ein systematisches Review kann ein ganzes Jahr verschlingen. Zwei Reviewer*innen lesen jeden Titel und jedes Abstract, dann noch einmal im Volltext. Sie extrahieren Daten von Hand, bewerten das Bias-Risiko, lösen jede Uneinigkeit auf und protokollieren jede Entscheidung, damit eine gutachtende Person sie nachvollziehen kann. Eine große Suche bedeutet schnell zehntausende Treffer und hunderte Stunden, bevor die Synthese überhaupt beginnt.
lets Review übernimmt die Schwerstarbeit, ohne dir die Kontrolle zu nehmen. Mehrere KI-Reviewer screenen unabhängig, anschließend werden Konflikte adjudiziert, wie es eine dritte, unabhängige Begutachtung leisten würde. Du legst die Kriterien fest, prüfst die Entscheidungen und behältst das letzte Wort. Jede Aktion wird protokolliert. Tempo geht nie zulasten von Strenge oder Reproduzierbarkeit.
Lege dein Review kostenlos an. lets Review schlägt dir Fragestellung, Review-Methodik, Suchmatrix, Subgruppen und Extraktionsschema vor. Du planst die Methodik, bevor die erste Suche läuft.
Mehrere KI-Reviewer beurteilen Titel, Abstracts und Volltexte unabhängig. Du adjudizierst nur die Konflikte.
Studienmerkmale, Outcomes und Ergebnisse in eine strukturierte, editierbare Tabelle, bereit zur Analyse.
Bias-Risiko bewerten, GRADE-Sicherheit einstufen und ein PRISMA-Flussdiagramm bauen, das immer zu deinen Zahlen passt.
Lege dein Review kostenlos an und lass dir die Methodik vorschlagen: Fragestellung schärfen, passendes Review-Format wählen, Suchmatrix aufbauen, Subgruppen und Extraktionsschema definieren. So startest du strukturiert, statt das Protokoll später nachzubauen.
Mehrere KI-Reviewer screenen jeden Treffer unabhängig gegen deine Einschlusskriterien und markieren Uneinigkeiten zur Adjudikation. Prüfe die Konflikte, statt 12.000 Abstracts zweimal zu lesen.
Eingeschlossene Treffer wandern direkt in die Volltextprüfung. Jeder Ausschluss trägt eine protokollierte Begründung. Deine PRISMA-Ausschlusszahlen und -Gründe sind fertig, wenn du das Paper schreibst.
Wir lassen viele kleine Agenten loslaufen, die alle nach den Papern suchen, die im Volltext gelesen werden sollen. Die, die wir nicht finden, fügst du selbst hinzu.
Ziehe Studienmerkmale, Outcomes und Ergebnisse aus Volltexten in eine strukturierte, editierbare Tabelle. Standardisiere Felder über Studien hinweg und exportiere sie sauber.
Strukturierte Qualitätsbewertung und GRADE-Sicherheit laufen im selben Workflow. Die Urteile bleiben über Studien und Reviewer*innen hinweg konsistent.
Die Zahlen aktualisieren sich beim Screenen. Dein PRISMA-2020-Flussdiagramm zeigt in jeder Phase die echten Werte. Baue die Synthese auf Daten, die schon zur Abbildung passen.
Jede Screening-Entscheidung, jeder Ausschlussgrund und jede Extraktions-Korrektur ist mit Zeitstempel versehen und exportierbar. Reiche einer gutachtenden Person ein vollständiges, nachvollziehbares Protokoll ein.
Wir haben diverse KI-Modelle getestet. Je nach Aufgabenbereich wird adaptiv das beste ausgewählt, statt sich auf das Urteil eines einzigen Modells zu verlassen.
Lege dein Review kostenlos an. Lass dir Fragestellung, Review-Methodik, Suchmatrix, Subgruppen und Extraktionsschema vorschlagen und passe sie an.
Mehrere KI-Reviewer screenen Titel und Abstracts unabhängig. lets Review zeigt dir nur die Konflikte zur Adjudikation.
Eingeschlossene Studien in den Volltext, Daten extrahieren, Bias-Risiko und GRADE bewerten und die Evidenz synthetisieren.
Lade dein PRISMA-Flussdiagramm, die Datentabellen und den Audit-Trail als CSV, Excel, JSON oder Word herunter.
| Funktion | lets Review | Manuelles Screening | Allzweck-KI |
|---|---|---|---|
| Review-Planung & Methodik | KI-Empfehlungen für Fragestellung, Suchmatrix, Extraktionsschema | Von Hand oder mit Vorlagen | Unstrukturierte Vorschläge |
| Mehrere unabhängige Reviewer*innen | Mehrere KI-Bewerter + Adjudikation | Zwei Personen, von Hand | Kein strukturierter Zweit-Reviewer |
| Tempo bei großen Suchen | Stunden | Wochen bis Monate | Schnell, aber unstrukturiert |
| PRISMA-2020-Flussdiagramm | Eingebaut, auto-gezählt | Manuell, fehleranfällig | Wird nicht erzeugt |
| Bias-Risiko + GRADE | In den Workflow integriert | Separate Tools / Tabellen | Ad hoc, inkonsistent |
| Datenextraktion in strukturierte Tabelle | Ja, editierbar | Manuell | Unstrukturierter Text |
| Audit-Trail / Reproduzierbarkeit | Lückenlos, mit Zeitstempel | Hängt von Notizen ab | Keiner |
| Methodische Kontrolle | Du legst Regeln fest und entscheidest | Vollständig | Schwer einzugrenzen |
| Exporte (CSV / Excel / JSON / Word) | Ja | Manuell | Copy-paste |
Vergleicht lets Review mit manuellem Screening und Allzweck-KI-Chatbots. Für einen geprüften, Funktion-für-Funktion-Vergleich mit namentlich genannten Plattformen ergänze eine separate, datierte Tabelle, sobald belegbare Testergebnisse vorliegen.
Ja. Lege dein Review kostenlos an und lass dir Vorschläge zu Fragestellung, Review-Methodik, Suchmatrix, Subgruppen und Extraktionsschema geben. So planst du die Methodik früh und führst sie im selben Werkzeug durch. Jeden Vorschlag passt du an und behältst die methodische Kontrolle.
KI übernimmt die zeitintensiven Phasen: Titel- und Abstract-Screening, Volltext-Screening, Datenextraktion und Bewertung. lets Review nutzt mehrere unabhängige KI-Reviewer plus Adjudikation, während du die Kriterien festlegst und final entscheidest. Schon die Planung bereitest du im Tool vor. Die Methodik bleibt deine.
Die Zuverlässigkeit hängt vom Workflow ab. lets Review lässt mehrere KI-Reviewer unabhängig screenen und gibt jede Uneinigkeit zur menschlichen Adjudikation. Die KI ist bewusst konservativ und markiert lieber zur Prüfung, statt still auszuschließen. [ Eigene Übereinstimmungszahl einsetzen, sobald geprüft. ]
Das hängt von der Trefferzahl und deinen Kriterien ab. Phasen, die sonst Wochen dauern, schrumpfen oft auf Stunden. lets Review spart vor allem die doppelte manuelle Lesearbeit und das Nachbauen von Protokollen. Den größten Zeitgewinn bringen Screening und Datenextraktion.
lets Review ist beim Anlegen und Planen kostenlos, ebenso die ersten 50 Treffer. Danach gilt eine einfache Preisgestaltung pro Review, ohne langen Vertrag. Du kannst die Methodik planen und ein kleines Review testen, bevor du zahlst. [ Aktuellen Preis pro Review oder Link zur Preisseite einsetzen. ]
Du definierst Ein- und Ausschlusskriterien. Mehrere KI-Reviewer lesen jeden Titel und jedes Abstract unabhängig und vergeben einschließen oder ausschließen. Bei Uneinigkeit leitet lets Review den Treffer an dich weiter. Jede Entscheidung wird mit Begründung für deinen PRISMA-Bericht protokolliert.
Ja. lets Review zieht Studienmerkmale, Outcomes und Ergebnisse aus Volltexten in eine strukturierte, editierbare Tabelle. Du standardisierst Felder über Studien hinweg und exportierst nach Excel, CSV, JSON oder Word, bereit für Synthese oder Metaanalyse. Jeden extrahierten Wert kannst du korrigieren.
lets Review bildet mehrere unabhängige Reviewer*innen plus Adjudikation nach, doch du steuerst Kriterien und finale Entscheidungen. Verstehe es als KI-gestütztes Screening, das die manuelle Last senkt, nicht als unbeaufsichtigten Ersatz. Prüfe die Vorgaben deiner Disziplin und Zeitschrift zur KI-Nutzung.
Ja. lets Review zählt deine Treffer in jeder Phase und erzeugt ein PRISMA-2020-Flussdiagramm, das dazu passt. Du exportierst das Diagramm zusammen mit Datentabellen und Audit-Trail als CSV, Excel, JSON oder Word. Abbildung und Zahlen stimmen immer überein.
Plane, screene, extrahiere und synthetisiere an einem Ort, mit einem Audit-Trail, den du verteidigen kannst.
lets Review