Metodología de la revisión sistemática: qué la separade una revisión de la literatura muy exhaustiva

En una revisión común puedes ajustar el enfoque mientras lees. Una revisión sistemática es lo contrario: fijas de antemano la pregunta, la estrategia de búsqueda, los criterios de selección y los métodos de evaluación, ejecutas exactamente lo planificado y registras todo el proceso.

¿Por qué? Porque si cambias los criterios a mitad de camino, tu revisión se vuelve indistinguible de una que solo admite los artículos que convienen a tu argumento. La reproducibilidad y la transparencia son la esencia de este formato.

Primero, estructura tu pregunta de revisión con PICO (población, intervención, comparación, desenlace) o con PECO (exposición) si te centras en estudios observacionales.

Si la dejas vaga, cada paso posterior hereda la inconsistencia. Esta única pregunta se convierte en la vara de medir de los cientos de decisiones de inclusión que vienen después.

Documenta la pregunta, la estrategia de búsqueda, los criterios de inclusión y exclusión y los métodos de evaluación en un protocolo antes de ejecutar. En muchos campos se recomienda el registro prospectivo en un registro público.

Si el registro es obligatorio, y en qué formato, varía según el campo y la revista de destino: consúltalo con tu director y revisa las directrices de la revista.

Busca en varias bases de datos y lleva registros sobre la marcha. Los nombres de las bases de datos, las consultas de búsqueda, las fechas y el número de resultados son cifras que necesitarás después para el diagrama de flujo PRISMA.

Los resultados de varias bases de datos inevitablemente se solapan, así que fusiona y elimina duplicados en esta etapa, y registra los recuentos.

Excluye por título y abstract los artículos claramente no elegibles; evalúa la elegibilidad del resto contra el texto completo. Documenta el motivo de cada exclusión.

La mecánica práctica de esta etapa se explica en detalle en nuestro artículo sobre el cribado; por ahora, basta con ubicarla dentro del proceso general.

De los estudios incluidos, extrae los elementos preespecificados en un formato consistente (extracción de datos) y evalúa qué tan probable es que los resultados de cada estudio estén sesgados (riesgo de sesgo).

Ambas tareas se hacen a partir de los métodos y las figuras del PDF original, no de los resúmenes de IA. Para más detalles, consulta los artículos sobre extracción de datos y evaluación del riesgo de sesgo.

Por último, sintetiza los resultados de forma cualitativa o cuantitativa (metaanálisis) y reporta según PRISMA. El diagrama de flujo es, simplemente, las cifras que has ido registrando, ensambladas.

Si un metaanálisis es apropiado depende de la homogeneidad de los estudios y de la consistencia de sus datos: una decisión que requiere experiencia estadística o el criterio de tu equipo.

A lo largo de este proceso largo, la IA puede ayudar con la primera lectura, la clasificación de candidatos y los borradores. Pero las decisiones finales sobre diseño, inclusión y evaluación quedan en manos de los humanos y del equipo.

Lo mismo vale para herramientas como Paperfy: su papel adecuado es el de una superficie de trabajo donde gestionas grandes cantidades de PDF con una página por artículo, vuelves del resumen de IA al texto original y guardas tus notas de decisión. Cumple un propósito distinto al de las herramientas dedicadas de gestión de revisiones y los gestores de citas: úsala junto a ellos.