¿Podemos considerar exhaustiva una búsqueda para una revisión sistemática cuando se limita a las grandes bases de datos internacionales?
Esta es la cuestión que plantea Kwok Kei Mak en una reciente carta publicada en Journal of Clinical Epidemiology. Su propuesta resulta especialmente interesante para bibliotecarios y especialistas de información que participan en equipos de revisiones sistemáticas y en un momento en el que los grandes modelos de lenguaje (LLM) y las herramientas de traducción mediante inteligencia artificial pueden reducir algunas de las barreras prácticas que tradicionalmente han dificultado las búsquedas multilingües.
El problema: ¿Son suficientes PubMed o Web of Science?
En muchas revisiones sistemáticas se utilizan prioritariamente grandes índices internacionales como PubMed o Web of Science. Sin embargo, Mak recuerda que existen bases de datos específicas de determinados idiomas o regiones que pueden contener literatura insuficientemente representada en esos recursos.
Entre los ejemplos que menciona se encuentran Airiti y CNKI para literatura china, CiNii y J-STAGE para literatura japonesa y RISS, DBpia y KMBASE para literatura coreana.
La cuestión puede ser particularmente importante cuando existen diferencias transculturales, características poblacionales regionales o métricas diagnósticas locales capaces de influir en los resultados de los estudios. Buscar exclusivamente en bases internacionales podría, en determinadas preguntas, producir una representación geográfica incompleta de la evidencia disponible.
En otras palabras:
Búsqueda exhaustiva ≠ búsqueda exhaustiva únicamente en bases de datos internacionales.
La selección de fuentes debería considerar también la representación lingüística y geográfica pertinente para la pregunta y la población de interés.
¿Qué puede aportar la IA?
Constituir equipos capaces de buscar en múltiples idiomas y manejar bases de datos regionales ha supuesto tradicionalmente una dificultad práctica. Mak considera que los LLM y las herramientas de traducción mediante IA pueden ayudar a los equipos a traducir estrategias de búsqueda y desenvolverse en interfaces de bases de datos específicas de otros idiomas.
Pero esto no significa:
LLM → estrategia traducida → búsqueda
La propuesta incorpora explícitamente la supervisión humana:
Estrategia original → traducción/adaptación mediante LLM → verificación humana → estrategia adaptada a la base regional → búsqueda
Para la adaptación de términos MeSH y palabras clave, Mak propone concretamente una verificación human-in-the-loop.
Por tanto, la IA se plantea como una herramienta para ampliar las posibilidades de la búsqueda, no como sustituta de la competencia profesional necesaria para diseñarla y validarla.
Y aquí el papel del bibliotecario o especialista de información resulta particularmente relevante: traducir palabras no equivale necesariamente a traducir una estrategia de búsqueda. Hay que preservar conceptos, variantes terminológicas, vocabularios controlados, operadores, sintaxis, campos y comportamiento de cada plataforma.
Una propuesta de cambio para PRISMA, PRISMA-S y Cochrane Handbook
La carta va más allá de recomendar que busquemos en otros idiomas. Mak propone introducir cambios explícitos en algunos de los principales marcos metodológicos y de presentación de las revisiones sistemáticas.
Para PRISMA 2020, propone que en los ítems 6 y 7 de Métodos se informe de si se buscaron bases regionales específicas del idioma pertinentes para la pregunta o la población y que, cuando no se hayan utilizado, se justifique su exclusión.
Para PRISMA-S, propone documentar las estrategias de búsqueda utilizadas en idiomas distintos del inglés y los procedimientos de traducción de las consultas asistidos por IA empleados en las plataformas regionales.
Finalmente, para Cochrane Handbook, plantea desarrollar directrices formales para utilizar LLM en la traducción y adaptación de términos MeSH y palabras clave, incorporando obligatoriamente la verificación humana por hablantes nativos o expertos regionales.
Bibliografía
Mak KK. Beyond English: Proposing Standards for Language-Specific Database Integration in Systematic Reviews. J Clin Epidemiol. 2026. doi:10.1016/j.jclinepi.2026.112529.
