Entre las principales novedades, destacan las siguientes resumidas del documento (1):
Se amplía para todos los Campos el abanico de aportaciones y de posibles medios de difusión que pueden justificar una actividad investigadora, incluyendo los conjuntos de datos, las metodologías, los programas de ordenador o los modelos de aprendizaje automático.
Se abre la puerta a la posibilidad de incluir en la solicitud un menor número de aportaciones, generalmente son 5, en casos en los que “en el período sometido a evaluación, quien solicita la evaluación ha justificado debidamente las situaciones de permisos de maternidad o paternidad, excedencias por el cuidado de las/os hijas/os, por el cuidado de familiares en primer grado dependientes que estén a su cargo, por razón de violencia de género y por razón de violencia terrorista».
Se aplicarán criterios y metodologías de evaluación cualitativas y cuantitativas, tomándose para ello como referencia la narrativa aportada por la persona solicitante en los “indicios de relevancia e impacto” de cada aportación. En la narrativa aportada se hará un uso responsable de indicadores cuantitativos.
Valoración positiva de los resultados de investigaciones multidisciplinares e interdisciplinares en todos los campos.
Acceso abierto: se requerirá el depósito en repositorios institucionales, temáticos o generalistas de acceso abierto.
Se admiten aportaciones disponibles online, aceptadas y publicadas (que cuenten con DOI), aunque aún no se les haya asignado paginación definitiva y/o se hayan publicado en papel.
Desaparece de los criterios específicos de cada campo las métricas y sus fuentes y son sustituidas por un apéndice de los tres grupos de indicios de impacto científico, social y de ciencia abierta, con sus correspondientes métricas y fuentes. A su vez, se establecen tres dimensiones métricas: a nivel de aportación, a nivel de medio de difusión, y a nivel de prácticas de ciencia abierta.
Con respecto al Campo 4 de Ciencias Biomédicas, queda redactado del siguiente modo: 1. Sobre las aportaciones:
De acuerdo con los criterios generales, expuestos en la sección I, se aceptarán aportaciones ordinarias y extraordinarias. Entre las aportaciones ordinarias se valorarán preferentemente los artículos científicos, los libros y capítulos de libros y las patentes. En este Campo 4 se aceptarán un máximo de dos aportaciones extraordinarias.
Se aceptará que una de las aportaciones extraordinarias sea de casos clínicos, short communications, artículos de revisión bibliográfica, revisiones sistemáticas, incluyendo las scoping review, con la excepción de las revisiones sistemáticas con metaanálisis, que serán consideradas como artículo de investigación.
2. Valoración de las aportaciones:
En el caso de los artículos se valorarán preferentemente aquellas aportaciones publicadas en revistas de calidad contrastada o indexadas en bases de datos bibliográficas de reconocido prestigio, así como en plataformas de publicación de resultados de investigación como Open Research Europe.
En el caso de los libros y capítulos de libros se valorará el prestigio de la editorial, de editoras/es, la colección en la que se publica la obra, si la colección o el libro ha obtenido algún sello de calidad otorgado por una institución de reconocido prestigio y las reseñas recibidas en las revistas científicas especializadas.
En el caso de las patentes se valorará si están en explotación, demostrada mediante contrato de compraventa o contrato de licencia. Respecto a patentes concedidas sin estar en explotación, solo se valorarán si la concesión se ha llevado a cabo con examen previo (tipo B2). Se tendrá en cuenta la extensión de la protección de la patente (nacional, europea o internacional), valorándose más la de protección más extensa.
3. Mínimos orientativos para la valoración positiva:
Con carácter orientativo, se podrá alcanzar una evaluación positiva en las áreas de Ciencias Biomédicas, presentando preferentemente cinco aportaciones, que sean artículos con alta relevancia e impacto, publicados en revistas o plataformas como las citadas.
Más información:
Resolución de 5 de diciembre de 2023, de la Comisión Nacional Evaluadora de la Actividad Investigadora, por la que se publican los criterios para la evaluación de la actividad investigadora. Boletín Oficial Del Estado núm. 300, de 16 de diciembre de 2023, páginas 166272 a 166295. Disponible en: http://www.boe.es/diario_boe/txt.php?id=BOE-A-2023-25537. Consultado el 20 diciembre 2023.
Delgado Vázquez AM. Sexenios 2023: análisis de los criterios para la evaluación de la actividad investigadora Identificación y análisis de los principales cambios en los criterios de evaluación de la actividad investigadora (sexenios) en los criterios de evaluación aprobados para la convocatoria de 2023. Universidad Pablo de Olavide, 6 de diciembre de 2023. Disponible en: http://hdl.handle.net/10433/16818
Las etiquetas de campo (field tags) buscan en un campo específico en PubMed. Su uso en las búsquedas pueden ahorrarnos bastante tiempo, pero hay que tener en cuenta que las etiquetsa de campo de búsqueda debe ir entre corchetes y que si las usamos se desactiva el mapeo automático de términos (ATM) de PubMed, limitando la búsqueda término especificado.
De las 51 etiquetas de campo que existen, el campo subset es un método de restricción de la recuperación por tema, estado de la cita y categoría de la revista. Para utilizarlo, debemos emplear la etiqueta de campo [sb].
Uno de sus usos es para filtrar por el «estado de citación» («citation status«), que indican la fase de procesamiento interno de un artículo en la base de datos PubMed.
En el siguiente juego te reto a comprobar si sabrías usar el filtro de «estado de citación» para conocer y recuperar el número total de referencias incluidas en PubMed o el número de registros indexados con términos MeSH.
El año 2023 nos ha traído cambios en la Web of Science relativos a la búsqueda, la unificación de organizaciones para incluir «departamentos» y la inclusión de ProQuest Dissertations and Thesis Citation Index.
Presentación completa de las «Novedades de búsqueda de la WoS»
Las novedades en la búsqueda han sido 5 (sugerencias de palabras clave, filtro para ver las revisiones por pares abiertas, posibilidad de filtrar y analizar por ODS, filtrar y analizar por perfiles de investigadores y, inclusión de recomendaciones de lectura. Además, se anuncia una novedad en 2024 con la incorporación de un asistente de IA.
Otra novedad de la Web of Science es la ampliación de la unificación de organizaciones para incluir «departamentos» en las afiliaciones de los autores en un intento de mejorar la búsqueda y el descubrimiento.
Por último, hay que destacar la inclusión de ProQuest™ Dissertations & Theses Citation Index dentro de la WoS.
La síntesis de conocimientos consiste en la integración de los resultados de la investigación de estudios de investigación individuales y permite abordar las necesidades de información. Dentro de la gran familia de tipos de síntesis de conocimientos, tenemos las revisiones sistemáticas, adecuadas para abordar una pregunta de revisión bien definida pero menos adecuadas en otras circunstancias.
Históricamente, las revisiones sistemáticas se han centrado en losbeneficios y daños de las intervenciones; con el tiempo, han surgido otros tipos de síntesis de la evidencia, como las revisiones generales (overviews o umbrella reviews), las revisiones de alcance (scoping reviews), las revisiones rápidas (rapid reviews) y las revisiones vivas (living reviews).
Esta variedad de métodos de síntesis puede ser un reto seleccionar el método de síntesis del conocimiento «correcto». Para ayudar con esta dificultad, os presento en primer lugar un mapa de decisión de tipo de revisión (adaptado del documento similar de la Biblioteca de la Universidad de Cornell. Está bajo una licencia CC BY 4.0. https://cornell.app.box.com/s/tfgvuicvsn9s58g7c0akxh0cmcuifbbo/file/573873815952)
En segundo lugar, os recuerdo que disponéis de la herramienta web de apoyo a la toma de decisiones Right Review (https://rightreview.knowledgetranslation.net/) que os recomendará, a través de una serie de preguntas sencillas, el método de síntesis cuantitativa y cualitativa más adecuado.
Tricco AC, Soobiah C, Antony J, Cogo E, MacDonald H, Lillie E, Tran J, D’Souza J, Hui W, Perrier L, Welch V, Horsley T, Straus SE, Kastner M. A scoping review identifies multiple emerging knowledge synthesis methods, but few studies operationalize the method. J Clin Epidemiol. 2016 May;73:19-28. doi: 10.1016/j.jclinepi.2015.08.030. PMID: 26891949.
Sutton A, Clowes M, Preston L, Booth A. Meeting the review family: exploring review types and associated information retrieval requirements. Health Info Libr J. 2019 Sep;36(3):202-222. doi: 10.1111/hir.12276. PMID: 31541534.
Amog K, Pham B, Courvoisier M, Mak M, Booth A, Godfrey C, Hwee J, Straus SE, Tricco AC. The web-based «Right Review» tool asks reviewers simple questions to suggest methods from 41 knowledge synthesis methods. J Clin Epidemiol. 2022 Jul;147:42-51. doi: 10.1016/j.jclinepi.2022.03.004. PMID: 35314349.
GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation) es el método más utilizado por revisores sistemáticos y desarrolladores de guías para evaluar la calidad de la evidencia de los estudios que se incluirán en las revisiones sistemáticas y guías de práctica clínica y decidir si recomendar una intervención.
El sistema GRADE propone las siguientes definiciones (Grupo de trabajo sobre GPC, 2016; Schünemann H, 2013):
Calidad de la evidencia: indica hasta qué punto nuestra confianza en la estimación de un efecto es adecuada para apoyar una recomendación.
Fuerza de la recomendación: indica hasta qué punto podemos confiar si poner en práctica la recomendación conllevará más beneficios que riesgos.
GRADE se diferencia de otras herramientas de evaluación por 3 razones:
Separa la calidad de la evidencia y la fuerza de la recomendación;
La calidad de la evidencia se evalúa por separado para cada resultado o desenlace de interés. Para cada uno de los desenlaces o resultados clave se efectúa una evaluación; así, una misma comparación de una intervención terapéutica o preventiva puede recibir diferentes asignaciones de la calidad de la evidencia; y
Los estudios observacionales se pueden ‘refinar’ su nivel inicial de calidad si cumplen con ciertos criterios (pueden hacer bajar o subir el escalón o nivel de la calidad inicialmente asignada). Los ensayos clínicos aleatorizados solo se pueden refinar a la baja.
Esquema del proceso GRADE
El proceso GRADE comienza con una pregunta clínica focalizada (conocida como PICO con sus elementos de población, intervención, comparador, resultado) que luego se convierte en la base de una RS. A la hora de elegir los desenlaces a analizar, GRADE recomienda la elección de desenlaces críticos para la toma de decisiones (que pueden no ser necesariamente los que cuentan con más evidencia disponible). Por ejemplos de desenlaces graves serían la hemorragia grave, una fractura vertebral o la muerte.
Una vez extraída y resumida la evidencia, se clasifica según la certeza en las estimaciones del efecto, que en el contexto de una RS refleja el grado de nuestra confianza en que las estimaciones del efecto son correctas. Las cuatro categorías son alta, moderada, baja y muy baja; cuanto más bajo es el nivel, más probable es que investigaciones adicionales de alta calidad puedan cambiar nuestra confianza en las estimaciones y en las propias estimaciones.
Cómo usar GRADE
Según GRADE, la certeza puede ser alta, moderada, baja y muy baja. Inicialmente, la calidad de la evidencia se clasifica, en alta o baja, según provenga de estudios experimentales u observacionales (inicialmente en alta si los estudios incluidos son estudios aleatorios o baja si son estudios observacionales); posteriormente, según una serie de consideraciones, el nivel de calidad de la evidencia queda establecido en 4 categorías: alta, moderada, baja y muy baja.
Inicialmente, se considera que un conjunto de ensayos aleatorizados se considera que proporciona evidencia de alta certeza, mientras que los estudios observacionales comienzan como evidencia de baja certeza evidencia.
En determinadas circunstancias, esta certeza puede disminuir o aumentar.
Hay 5 criterios que se pueden usar para degradar uno, dos o, a veces, tres pasos. Estos son:
Riesgo de sesgo en los estudios individuales, en los ECA se consideran problemas metodológicos en los estudios incluidos, como un cegamiento inadecuado (los participantes sabían que estaban en el grupo de control / tratamiento):
Falta de una secuencia de asignación claramente aleatorizada.
Falta de cegamiento.
Falta de ocultación de la asignación.
Incumplimiento del análisis por intención de tratar.
La prueba se interrumpe.
Grandes pérdidas durante el seguimiento.
Hay pruebas sólidas que apoyan la opinión de que la falta de asignación al azar, la falta de ocultación de la asignación y la ausencia de cegamiento dan lugar a sesgo. El análisis por intención de tratar también es importante para evitar el sesgo que surge cuando los que abandonan los ensayos debido a efectos nocivos no se contabilizan. De manera similar, los resultados provisionales de los ensayos que se acortan a menudo conducen a tamaños del efecto sobreestimados. Las grandes pérdidas debidas al seguimiento también conducen a estimaciones del efecto exageradas. Por ejemplo, en un ensayo controlado aleatorio que comparó programas de pérdida de peso en participantes obesos, el 27% de los participantes se perdieron durante el seguimiento en un año. Existe un supuesto sesgo positivo conferido a este estudio, ya que los participantes que se beneficiaron del tratamiento tenían más probabilidades de permanecer en el ensayo.
En los estudios observacionales se consideran: limitaciones en los criterios de inclusión de los pacientes, limitaciones en la medida de los resultados (como el sesgo de memoria), el control inadecuado de los factores de confusión o el seguimiento incompleto.
2. Inconsistenciade resultados entre estudios. Cuando existe una variabilidad significativa e inexplicable en los resultados de diferentes ensayos.
3. La evidencia indirecta (por ejemplo, los participantes eran niños, aunque la revisión sistemática se centró en adultos) puede referirse a varias cosas.
Una comparación indirecta de dos fármacos. Si no hay ensayos que comparen los fármacos A y B directamente, inferimos una comparación basada en ensayos separados que comparan el fármaco A con placebo y el fármaco B con placebo. Sin embargo, la validez de tal inferencia depende de la suposición, a menudo injustificada, de que las dos poblaciones de ensayo eran similares.
Una comparación indirecta de población, resultado o intervención, por ejemplo, los estudios de la revisión investigaron una intervención, en una población con un resultado determinado, pero las conclusiones de los estudios están destinadas a ser aplicables a intervenciones, poblaciones o resultados. Por ejemplo, el American College of Chest Physicians (ACCP) rebajó la calidad de la evidencia para el uso de medias de compresión en pacientes con traumatismos de alta a moderada porque todos los ensayos controlados aleatorios se habían realizado en la población general.
4. Imprecisión cuando los amplios intervalos de confianza estropean la calidad de los datos.
5. Sesgo de publicación cuando los estudios con resultados «negativos» permanecen sin publicar, ya que es menos probable que se publiquen los estudios que no muestran un efecto estadísticamente significativo. Esto puede sesgar el resultado de la revisión. Por ejemplo, Turner et al. examinaron todos los ensayos de antidepresivos registrados por la FDA. De 38 ensayos con resultados positivos, todos menos uno se publicaron, mientras que de los 36 ensayos con resultados negativos, 22 no se publicaron; una revisión sistemática de todos los estudios publicados arrojaría un resultado sesgado.
Las situaciones que pueden llevar a incrementar la confianza con los resultados de los estudios son poco comunes y se suelen aplicar sobre todo a estudios observacionales que evalúan el impacto de una intervención. Estos aspectos se deberían evaluar después de constatar que no se encuentra presente ninguna condición para disminuir la calidad de la evidencia debido a un potencial riesgo de sesgo u otros factores.
1) Fuerte asociación: hallazgos de efectos relativos RR>2, o < 0,5 en estudios observacionales sin factores de confusión.
2) Muy fuerte asociación: hallazgos de efectos relativos RR > 5, o <0,2 basados en estudios sin problemas de sesgo o precisión.
3) Existencia de gradiente dosis-respuesta (dose-response gradient).
4) Evidencia de que todos los posibles factores de confusión o sesgos podrían haber reducido el efecto observado.
La fuerza de una recomendación refleja hasta qué punto podemos confiar en que el efecto deseable de una intervención supera los efectos indeseables; en otras palabras, que es probable que el paciente experimente un beneficio neto. Es importante destacar que GRADE sólo tiene dos categorías de recomendación: fuerte y débil (que también puede denominarse condicional).
Para llegar a una fuerza de recomendación, GRADE define cuatro determinantes principales: el equilibrio entre consecuencias deseables e indeseables, la certeza de la evidencia, los valores y preferencias de los pacientes y la utilización de recursos. Hay tres consideraciones adicionales, a saber, la equidad, la aceptabilidad y la viabilidad.
Dentro de este marco, una recomendación fuerte para una intervención es más apropiada si los efectos deseables superan claramente el efecto indeseable, la certeza de la evidencia es alta o moderada, los valores y preferencias de los pacientes son bien conocidos y se piensa que son bastante consistentes, y se puede esperar que la utilización de recursos asociada sea baja; de lo contrario, será apropiada una recomendación débil.
Más información:
GRADEPro Website http://gradepro.org/ (Es el software usado para facilitar la aplicación del sistema GRADE a la elaboración de las Tablas de resumen de resultados (Summary of Findings, SoF) en revisiones Cochrane y al desarrollo de guías de práctica clínica).
Schünemann HJ, Higgins JPT, Vist GE, Glasziou P, Akl EA, Skoetz N, Guyatt GH. Chapter 14: Completing ‘Summary of findings’ tables and grading the certainty of the evidence. In: Higgins JPT, Thomas J, Chandler J, Cumpston M, Li T, Page MJ, Welch VA (editors). Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions version 6.2 (updated February 2021). Cochrane, 2021. Available from: http://www.training.cochrane.org/handbook
La declaración PRISMA 2009 indicaba que la sección de conclusiones de una revisión sistemática debe «proporcionar una interpretación general de los resultados en el contexto de otras evidencias» (1). En la actualización, PRISMA 2020 añade «argumente las implicaciones de los resultados para la práctica, las políticas y las futuras investigaciones» (2). Sin embargo, la declaración no requiere que los autores de revisiones sistemáticas hagan recomendaciones dentro de esta sección.
Las directrices de la Colaboración Cochrane (3) y del grupo de trabajo GRADE (4) establecen específicamente que las revisiones sistemáticas no deben incluir recomendaciones para la práctica. Así, podemos leer en el capítulo 15 del manual Cochrane que «Los autores de las revisiones deben evitar recomendaciones específicas que inevitablemente dependen de suposiciones sobre los recursos disponibles, los valores y las preferencias, y otros factores como las consideraciones de equidad, la viabilidad y la aceptabilidad de una intervención. El objetivo de la revisión debe ser presentar información y ayudar a su interpretación, más que ofrecer recomendaciones. La discusión y las conclusiones deben ayudar a las personas a comprender las implicaciones de las pruebas en relación con las decisiones prácticas y a aplicar los resultados a su situación específica. Los autores de la revisión pueden ayudar a esta comprensión de las implicaciones planteando diferentes escenarios que describan determinadas estructuras de valores». Cochrane y GRADE consideran que hacer recomendaciones para la práctica está fuera del alcance de una revisión sistemática y reservando las recomendaciones únicamente competencia de las guías de práctica clínica.
Por el contrario, la JBI sugiere que las recomendaciones pueden y deben incluirse también en las revisiones sistemáticas del JBI. Si consultamos su Manual (5), en el apartado de conclusiones se indica que «debe incluir las recomendaciones para la práctica inferidas de los resultados de la revisión e inferidas también sobre la base de la discusión sobre la generalizabilidad de los resultados y los factores potenciales que pueden afectar a la aplicabilidad de los resultados. A las recomendaciones se les debe asignar un Grado de Recomendación del JBI» (5).
BIBLIOGRAFÍA
Liberati A, Altman DG, Tetzlaff J et al. The PRISMA Statement for Reporting Systematic Reviews and Meta-Analyses of Studies That Evaluate Health Care Interventions: Explanation and Elaboration. PLoS Med. 2009;6(7):e1000100.
Page MJ, McKenzie JE, Bossuyt PM, Boutron I, Hoffmann TC, Mulrow CD, et al. The PRISMA 2020 statement: an updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ 2021;372:n71. doi: 10.1136/bmj.n71
Schünemann HJ, Vist GE, Higgins JPT, Santesso N, Deeks JJ, Glasziou P, Akl EA, Guyatt GH. Chapter 15: Interpreting results and drawing conclusions. In: Higgins JPT, Thomas J, Chandler J, Cumpston M, Li T, Page MJ, Welch VA (editors). Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions version 6.4 (updated August 2023). Cochrane, 2023. Available from http://www.training.cochrane.org/handbook.
Balshem H, Helfand M, Schunemann HJ et al. GRADE guidelines: 3. Rating the quality of evidence. J Clin Epidemiol. 2011;64(4):401-6.
Existe una brecha significativa entre la investigación primaria y la adopción plena en la práctica de las innovaciones en el cuidado de la salud. Los siguientes datos que avalan la existencia de disparidad entre la mejor evidencia y la práctica real:
Pasan una media de 17 años desde la realización de ensayos controlados aleatorios hasta su incorporación a la práctica (Balas EA, 2000).
Las recomendaciones de tratamiento de nuevas terapias que aparecen en los libros de texto médicos más de 10 años después (Weed LL. 1997).
Solo el 60% de la atención se ajusta a las directrices de consenso publicadas y que hasta el 10% de la atención podría ser perjudicial para los pacientes (Braithwaite J, 2020).
Dejo más información en la presentación y en los artículos de la bibliografía.
BIBLIOGRAFÍA
Balas EA, Boren SA. Managing clinical knowledge for health care improvement. In: Bemmel J, McCray AT, editors. Yearbook of Medical Informatics 2000: Patient-Centered Systems. Schattauer Verlag; 2000.
Weed LL. New connections between medical knowledge and patient care. Br Med J 1997;315:231-5.
Braithwaite J, Glasziou P, Westbrook J. The three numbers you need to know about healthcare: the 60-30-10 challenge. BMC Med 2020;18:102.
Song F, Parekh S, Hooper L, Loke YK, Ryder J, Sutton AJ, Hing C, Kwok CS, Pang C, Harvey I. Dissemination and publication of research findings: an updated review of related biases. Health Technol Assess. 2010 Feb;14(8):iii, ix-xi, 1-193. doi: 10.3310/hta14080. PMID: 20181324.
Balas EA, Austin SM, Ewigman BG, Brown GD, Mitchell JA. Methods of randomized controlled clinical trials in health services research. Med Care. 1995 Jul;33(7):687-99. doi: 10.1097/00005650-199507000-00005. PMID: 7596208.
Pulido M, González JC, Sanz F. Artículos originales publicados en Medicina Clínica durante 30 años (1962-1992): número de autores, intervalo entre la aceptación y publicación y referencias bibliográficas. Med Clin (Barc). 1994 Dec 10;103(20):770-5. Spanish. PMID: 7861835.
Kumar PD. Publication lag intervals–a reason for authors’apathy? J Assoc Physicians India. 1992 Sep;40(9):623-4. PMID: 1308024.
Antman EM, Lau J, Kupelnick B, Mosteller F, Chalmers TC. A comparison of results of meta-analyses of randomized control trials and recommendations of clinical experts. Treatments for myocardial infarction. JAMA. 1992 Jul 8;268(2):240-8. PMID: 1535110.
Easterbrook PJ, Berlin JA, Gopalan R, Matthews DR. Publication bias in clinical research. Lancet. 1991 Apr 13;337(8746):867-72. doi: 10.1016/0140-6736(91)90201-y. PMID: 1672966.
Koren G, Graham K, Shear H, Einarson T. Bias against the null hypothesis: the reproductive hazards of cocaine. Lancet. 1989 Dec 16;2(8677):1440-2. doi: 10.1016/s0140-6736(89)92044-8. PMID: 2574369.
Dickersin K, Chan S, Chalmers TC, Sacks HS, Smith H Jr. Publication bias and clinical trials. Control Clin Trials. 1987 Dec;8(4):343-53. doi: 10.1016/0197-2456(87)90155-3. PMID: 3442991.
Poynard T, Conn HO. The retrieval of randomized clinical trials in liver disease from the medical literature. A comparison of MEDLARS and manual methods. Control Clin Trials. 1985 Dec;6(4):271-9. doi: 10.1016/0197-2456(85)90103-5. PMID: 3907971.
La validez de la síntesis de la investigación se ve amenazada si los estudios con resultados significativos o positivos tienen más probabilidades de ser publicados que aquellos con resultados no significativos. Esto produce un sesgo de publicación cuya importancia depende de si los estudios publicados son o no representativos de todos los estudios que se han realizado. Si los estudios publicados son una muestra sesgada de todos los estudios que se han realizado, los resultados de una revisión sistemática serán engañosos.
Si quieres comprobar lo que sabes del sesgo de publicación y relacionados, te invito a jugar el siguiente cuestionario:
Comprueba lo que sabes de sesgo de publicación y sesgos relacionados contestando a este quizz
Todas las definiciones de difusión, publicación y sesgos relacionados las puedes encontrar aquí (Song F, Parekh S, Hooper L, Loke YK, Ryder J, Sutton AJ, Hing C, Kwok CS, Pang C, Harvey I. Dissemination and publication of research findings: an updated review of related biases. Health Technol Assess. 2010 Feb;14(8):iii, ix-xi, 1-193. doi: 10.3310/hta14080.).
Los errores en las estrategias de búsqueda afectan negativamente a la calidad y validez de las revisiones sistemáticas. En un estudio reciente, se ha encontrado que solo el 1% de las revisiones sistemáticas cumplen con los 6 criterios PRISMA y son reproducibles (Rethlefsen ML, Brigham TJ, Price C, Moher D, Bouter LM, Kirkham JJ, Schroter S, Zeegers MP. Systematic review search strategies are poorly described and not reproducible: a cross-sectional meta-research study. medRxiv 2023.05.11.23289873; doi: https://doi.org/10.1101/2023.05.11.23289873).
En un trabajo anterior, Salvador-Oliván encontró que el 92,7% de las estrategias de las revisiones sistemáticas contenían errores.
Aquí te dejo un reto para que intentes localizar los errores de una revisión sistemática publicada:
Las revisiones sistemáticas son la mejor forma de evaluar las evidencias científicas de múltiples estudios. Para muchos clínicos, la revisión sistemática es, por lo tanto, muy útil, ya que resume la evidencia disponible de la literatura relevante.
Por desgracia, no todas están igual de bien realizadas. Y si no se hacen correctamente, las revisiones sistemáticas pueden ser engañosas o servir a intereses conflictivos. Solo el 3% de las revisiones sistemáticas tienen buena calidad metodológica, informan de los resultados con transparencia y presentan evidencia clínica utilizable para la toma de decisiones terapéuticas. Solo el 1% de las revisiones sistemáticas publicadas en revistas médicas top son de alta calidad (JAMA Intern Med. 2019 Nov 1;179(11):1593-1594. doi: 10.1001/jamainternmed.2019.3013. PMID: 31355871; PMCID: PMC6664379.J Clin Epidemiol. 2021 Nov;139:232-234. doi: 10.1016/j.jclinepi.2021.06.016. PMID: 34214625).
No todas las revisiones son iguales: una revisión que utiliza métodos poco fiables proporciona pruebas menos fiables que otra que sí lo es. La «fiabilidad» es un juicio sobre los métodos que se han utilizado en una revisión sistemática: ¿Es probable que estos métodos sean reproducibles y conduzcan a resultados coherentes?, En general, ¿confío en las conclusiones de la revisión obtenidas con estos métodos?
Las revisiones fiables tienen como mínimo:
i) Criterios de elegibilidad explícitos;
ii) Búsqueda exhaustiva;
iii) Evaluación del riesgo de sesgo;
iv) Análisis apropiados;
v) Conclusiones apropiadas.
En la iniciativa Systematic Reviewlution (https://systematicreviewlution.com/) encontramos categorizados los problemas en 4 tipos (Uttley, L., Quintana, D. S., Montgomery, P., Carroll, C., Page, M. J., Falzon, L., … & Moher, D. (2023). The problems with systematic reviews: a living systematic review. Journal of Clinical Epidemiology):
Presentación interactiva. Ve pulsando sobre la imagen de la izquierda y en el símbolo + de la derecha para ver la información.
Aquí te dejo un ejercicio interactivo para que compruebes lo que sabes de los principales problemas de las revisiones sistemáticas. ¿Jugamos?
Quizz interactivo de los problemas de las revisiones sistemáticas.
Dentro del curso de «Principios básicos en investigación clínica» que ha comenzado a celebrarse hoy en el Hospital Universitario de Getafe, he impartido una clase sobre la búsqueda de información, calidad de la evidencia científica y recursos de la Biblioteca del Hospital de Getafe.
Comparto con todos mi presentación, esperando os resulte de interés.
Las directrices PRISMA 2020 y PRISMA-S ayudan a los equipos de revisión sistemática a informar sus revisiones de forma clara, transparente y con suficiente detalle para permitir la reproducibilidad. PRISMA 2020, una versión actualizada de la declaración PRISMA (que son los Elementos de informes preferidos para revisiones sistemáticas y metaanálisis), se complementa con PRISMA-S, una extensión de PRISMA que se centra en informar los componentes de búsqueda de revisiones sistemáticas.
Se han realizado varios cambios significativos en PRISMA 2020 y PRISMA-S, entre la que destaca la recomendación de informar estrategias de búsqueda para todas las bases de datos, registros y sitios web en los que se realizaron búsquedas.
Uno de los aspectos que han supuesto mayor cambio en las nuevas directrices de ambos documentos han sido en el diagrama de flujo. En esta imagen, revisamos el diagrama de flujo PRISMA 2020 y el seguimiento de registros a través del proceso de revisión sistemática.
En este diagrama de flujo, los registros se rastrean a través de dos columnas diferentes: La Columna 1 donde se incluye la información relativa a la identificación de estudios mediante bases de datos y registros y la Columna 2 de Registros adicionales identificados a través de otras fuentes.
Para ir visualizando el contenido, pulse en el icono de contenido interactivo. Si vuelve a pulsar, el contenido desaparece.
Más información y aclaraciones en: Rethlefsen ML, Page MJ. PRISMA 2020 and PRISMA-S: common questions on tracking records and the flow diagram. J Med Libr Assoc. 2022 Apr 1;110(2):253-257. doi: 10.5195/jmla.2022.1449. PMID: 35440907; PMCID: PMC9014944.
Las búsquedas de literatura son la base de las revisiones sistemáticas y los tipos de revisiones relacionadas. Sin embargo, el componente de búsqueda de literatura de las revisiones sistemáticas y los tipos de revisiones relacionados a menudo se informa de manera deficiente.
En esta nueva entrada, hablaremos de PRISMA-S (Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses literature search extension), creado par ayudar a los bibliotecarios y especialistas en información.
La extensión de PRISMA Search cubre múltiples aspectos del proceso de búsqueda de revisiones sistemáticas, ampliando PRISMA en las cuestiones relacionadas con el informe de la búsqueda de literatura para revisiones sistemáticas y metanálisis. Esta extensión incluye una lista de verificación PRISMA-S, así como su explicación y elaboración y están disponibles en: http://www.prisma-statement.org/Extensions/Searching
La lista de verificación final incluye dieciséis elementos de informes. Esta información debe de ir en la sección de métodos y cualquier material suplementario o anexo del manuscrito.
Elemento 1. Búsqueda en bases de datos: Nombre cada base de datos individual, indicando la plataforma para cada una.
Es importante que los autores indiquen no solo la base de datos, sino también la plataforma a través de la cual se buscó en la base de datos. Ejemplo:
“Se realizaron búsquedas en las siguientes bases de datos electrónicas: MEDLINE (Ovid), CINAHLPlus (EBSCO), PsycINFO (Ovid), CENTRAL (Wiley) y EMBASE (Elsevier)».
Elemento 2. Búsqueda en múltiples bases de datos: Si se buscaron bases de datos simultáneamente en una sola plataforma, indique el nombre de la plataforma, enumerando todas las bases de datos buscadas.
Ejemplo:
«Las estrategias de MEDLINE y Embase se ejecutaron simultáneamente como una búsqueda de múltiples archivos en Ovid y los duplicados se eliminaron de los resultados utilizando la herramienta de deduplicación de Ovid».
Elemento 3. Registros de estudios: Enumere los registros de estudios buscados.
Los registros de estudios (como ClinicalTrials.gov) son una fuente clave de información para revisiones sistemáticas y metanálisis en las ciencias de la salud y cada vez más en otras disciplinas y permiten a los investigadores localizar ensayos clínicos en curso y estudios que pueden no haber sido publicados.
Para describir los registros de estudios buscados, hay que indicar el nombre de cada registro de estudios buscado e incluir una cita o enlace al registro de estudios.
Tema 4. Recursos en línea y navegación: Describa cualquier fuente en línea o impresa buscada o navegada intencionalmente (p. ej., tablas de contenido, actas impresas de conferencias, sitios web) y cómo se hizo.
El objetivo de la búsqueda complementaria, más allá de las bases de datos bibliográficas, y la de eliminar el mayor sesgo posible del proceso de revisión de la literatura. Es importante señalar que este tipo de búsqueda implica una estrategia compleja, que recurre a una gran cantidad de recursos impresos y en línea como motores de búsqueda generales de Internet y la búsqueda en el contenido de sitios web específicos es un componente clave de muchas revisiones sistemáticas y actas de congresos.
Elemento 6. Contactos: Indique si se buscaron estudios o datos adicionales contactando a los autores, expertos, fabricantes u otros.
Elemento 7. Otros métodos: Describa cualquier fuente de información adicional o método de búsqueda utilizado.
En le siguiente ejemplo vemos la inclusión de estos últimos elementos:
Arias-Rivera S, Raurell-Torredà M, Fernández-Castillo RJ, Campos-Asensio C, Thuissard-Vasallo IJ, Andreu-Vázquez C, Rodríguez-Delgado ME. Blood glucose monitoring in critically ill adult patients: type of sample and method of analysis. Systematic review and meta-analysis. Enferm Intensiva (Engl Ed). 2023 Jul 18:S2529-9840(23)00034-4. doi: 10.1016/j.enfie.2023.02.002. Epub ahead of print. PMID: 37474427. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S2529984023000344
Los ítems 8 a 13 son los que vemos en la siguiente figura:
Hay que señalar que se deben incluir las estrategias de búsqueda de cada base de datos y fuente de información, copiadas y pegadas exactamente como se ejecuta y siendo la ubicación preferida en los materiales complementarios. Las estrategias de búsqueda utilizadas para llevar a cabo esta recopilación de datos son esenciales para la transparencia y reproducibilidad de cualquier revisión sistemática. Sin poder evaluar la calidad de las estrategias de búsqueda utilizadas, los lectores no pueden evaluar la calidad de la revisión sistemática.
En la siguiente imagen vemos un ejemplo de informe del elemento 12 y 13:
Arias-Rivera S, Raurell-Torredà M, Fernández-Castillo RJ, Campos-Asensio C, Thuissard-Vasallo IJ, Andreu-Vázquez C, Rodríguez-Delgado ME. Blood glucose monitoring in critically ill adult patients: type of sample and method of analysis. Systematic review and meta-analysis. Enferm Intensiva (Engl Ed). 2023 Jul 18:S2529-9840(23)00034-4. doi: 10.1016/j.enfie.2023.02.002. Epub ahead of print. PMID: 37474427. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S2529984023000344
Elemento 14. Revisión por pares: Describa cualquier proceso de revisión por pares de búsqueda.
Aquí vemos el extracto del mismo ejemplo:
Arias-Rivera S, Raurell-Torredà M, Fernández-Castillo RJ, Campos-Asensio C, Thuissard-Vasallo IJ, Andreu-Vázquez C, Rodríguez-Delgado ME. Blood glucose monitoring in critically ill adult patients: type of sample and method of analysis. Systematic review and meta-analysis. Enferm Intensiva (Engl Ed). 2023 Jul 18:S2529-9840(23)00034-4. doi: 10.1016/j.enfie.2023.02.002. Epub ahead of print. PMID: 37474427. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S2529984023000344
Elemento 15. Registros totales: Documente el número total de registros identificados en cada base de datos y otras fuentes de información.
Debemos indicar el número total de referencias recuperadas de todas las fuentes, incluidas las actualizaciones, en la sección de resultados. Además, debemos informar del número total de referencias de cada base de datos y fuente de información en los materiales complementarios. También, el informe el número total de referencias de cada base de datos es recomendable incluirlo en el diagrama de flujo PRISMA.
Artículo 16. Deduplicación: Describa los procesos y cualquier software utilizado para deduplicar registros de múltiples búsquedas en bases de datos y otras fuentes de información.
Debido al solapamiento de las bases de datos, siempre habrá registros duplicados que deberemos eliminar. Los autores deben describir y citar cualquier software o técnica utilizada para ello. El método de eliminación de duplicados utilizado debe indicarse en la sección de métodos. El número total de referencias después de la eliminar los duplicados debe informarse en el diagrama de flujo PRISMA.
PRISMA es un conjunto mínimo de ítems basados en la evidencia que hay que incluir al informar (escribir) una revisión sistemática y metanálisis. Se centra principalmente en el informe de revisiones que evalúan los efectos de las intervenciones, pero también se puede utilizar para revisiones sistemáticas con objetivos distintos a la evaluación de intervenciones, por ej. evaluar la etiología, la prevalencia, el diagnóstico o el pronóstico.
PRISMA tiene como objetivo ayudar a los autores a mejorar la redacción de la publicación de las revisiones sistemáticas y metanálisis. Se encuentra disponible en: http://prisma-statement.org/
En la siguiente tabla resumo los diferentes recursos PRISMA y dónde encontrarlos.
Los ítems 6 y 7 hacen referencia al informe de la búsqueda de evidencia.
Con respecto a la versión de 2019, PRISMA 2020 incluye la siguiente novedad: «Modification of the ‘Search’ item to recommend authors present full search strategies for all databases, registers and websites searched, not just at least one database (see item #7)». Veamos en detalle cada uno de los ítems.
Ítem 6. Especifique todas las bases de datos, registros, sitios web, organizaciones, listas de referencias y otras fuentes buscadas o consultadas para identificar estudios. Especifique la fecha en la que se buscó o consultó cada fuente por última vez
Los autores deben proporcionar una descripción detallada de las fuentes de información, como bases de datos bibliográficas, registros y listas de referencias en las que se buscaron o consultaron, incluidas las fechas en que se buscó por última vez cada fuente, para permitir a los lectores evaluar la integridad y vigencia de la información sistemática, revisar y facilitar la actualización. Los autores deben informar detalladamente “qué, cuándo y cómo” de las fuentes buscadas; el “qué” y el “cuándo” se tratan en el punto 6, y el “cómo” se trata en el punto 7.
Ítem 7. Presentar las estrategias de búsqueda completas para todas las bases de datos, registros y sitios web, incluidos los filtros y límites utilizados.
La comunicación de los detalles completos de todas las estrategias de búsqueda (como la estrategia de búsqueda completa, línea por línea, tal y como se ejecuta en cada base de datos) debería aumentar la transparencia de la revisión sistemática, mejorar la reaplicabilidad y permitir que una revisión se actualice más fácilmente. La presentación de solo una estrategia de búsqueda de entre varias dificulta la capacidad de los lectores para evaluar el grado de exhaustividad de las búsquedas y no les ofrece la oportunidad de detectar errores. Además, poner a disposición una sola estrategia de búsqueda limita la reproducción o actualización de las búsquedas en las demás bases de datos, ya que habría que reconstruir las estrategias de búsqueda mediante la adaptación de la(s) puesta(s) a disposición.
Además de informar sobre las estrategias de búsqueda, una descripción del proceso de desarrollo de la estrategia de búsqueda puede ayudar a los lectores a juzgar hasta qué punto es probable que la estrategia haya identificado todos los estudios pertinentes para los criterios de inclusión de la revisión. La descripción del proceso de desarrollo de la estrategia de búsqueda puede incluir detalles de los enfoques utilizados para identificar palabras clave, sinónimos o términos de indexación temática utilizados en las estrategias de búsqueda, o cualquier proceso utilizado para validar o revisar por pares las estrategias de búsqueda. La evidencia empírica sugiere que la revisión por pares de las estrategias de búsqueda se asocia con mejoras en las estrategias de búsqueda, lo que lleva a la recuperación de registros relevantes adicionales.
Diagrama de flujo PRISMA 2020
El diagrama de flujo también ha sufrido modificaciones que completan la información aportada.
Para cumplimentar este, hay que tener claro los siguientes conceptos:
Documento hace referencia a un documento (papel o electrónico) que proporciona información sobre un estudio en particular. Podría ser un artículo de revista, una preimpresión, resumen de conferencia, el registro de estudio, informe de estudio clínico, tesis, manuscrito inédito, informe gubernamental o cualquier otro documento que proporcione información relevante.
Registro es el título o resumen (o ambos) de un documento indexado en una base de datos o sitio web (por ejemplo, un título o resumen para un artículo indexado en MEDLINE). Los registros que hacen referencia al mismo documento (por ejemplo, el mismo artículo de la revista) son «duplicados»; sin embargo, los registros que se refieren a documentos que son similares (por ejemplo, un resumen similar presentado a dos congresos diferentes) deben considerarse únicos.
Estudio es una investigación, como un ensayo clínico, que incluye un grupo definido de participantes y una o más intervenciones y resultados. Un «estudio» puede tener varios documentos. Por ejemplo, los documentos podrían incluir el protocolo, el plan de análisis estadístico, las características de referencia, los resultados del desenlace primario, los resultados de los daños, los resultados de los desenlaces secundarios y los resultados de los análisis mediadores y moderadores adicionales.
Por último, recordar que en la extensión PRISMA-Search se puede encontrar más orientación y ejemplos de estrategias de búsqueda.
Muchas revisiones sistemáticas son metodológicamente defectuosas, sesgadas, redundantes o poco informativas. Los autores, los elaboradores de directrices, los revisores y los editores de revistas a menudo no tienen en cuenta las normas metodológicas actuales.
En la siguiente presentación he resumido las principales herramientas y recursos para las buenas prácticas en revisiones sistemáticas.
¿Cómo limitamos el resultado de una búsqueda bibliográfica a solo humanos?: recomendación para búsqueda en revisiones sistemáticas. Es una práctica habitual y recomendada en la búsqueda de evidencia para documentos de síntesis de evidencia, limitar los resultados a estudios realizados solo en humanos.
¿Sabrías cómo hacerlo?
Es una práctica habitual y recomendada en la búsqueda de evidencia para documentos de síntesis de evidencia, limitar los resultados a estudios realizados solo en humanos.
¿Sabrías cómo hacerlo? Inténtalo:
¿CUÁL ES EL PROBLEMA?
Veamos los motivos por lo que la respuesta no es tan simple como a simple vista puede parecer.
Los dos primeros son comunes a toda búsqueda que realicemos con los descriptores o tesauro de indización de las bases de datos como MeSH o EMTREE. Si solo buscamos por estos descriptores, perderemos registros mal indizados y aquellos que no estén indizados, bien por ser muy recientes o por no asignar estos términos a alguna parte del contenido de la fuente. Esto último ocurre en PubMed, donde los registros procedentes de PMC o de otras colecciones que no son MEDLINE, nunca pasarán por el proceso de indización.
Pero es que, además, un hecho que muchas veces no tenemos en cuenta es que los humanos formamos parte del reino animal. Por lo tanto, la búsqueda por «Animals»[MeSH] recupera también los artículos asignados con los descriptores más específicos situados debajo de este árbol. Es decir, recuperaríamos también los humanos.
¿CUÁL ES LA SOLUCIÓN?
La mejor práctica consiste en identificar primero los estudios con animales y excluirlos de los resultados de la búsqueda (Usar la «DOBLE NEGACIÓN»).
SINTAXIS DE BÚSQUEDA EN DIFERENTES BASES DE DATOS/PLATAFORMAS
PubMed
2. MEDLINE (Ovid)
3. EMBASE (Ovid)
4. EMBASE (Elsevier)
5. CINAHL (Ebsco)
6. SCOPUS
Y ahora, te dejo la tabla con el resumen de estos filtros para buscar humanos en las diferentes bases de datos/plataformas:
Ya ha salido publicado el Journal Citation Reports del 2023. La nueva versión incluye importantes novedades:
Extensión del JIF a más de 9000 revistas adicionales del Arts and Humanities Citation Index™ (AHCI) and the multidisciplinary Emerging Sources Citation Index™ (ESCI);
El nuevo Factor de Impacto muestra un decimal, en lugar de tres decimales. Este cambio dará lugar a que varias revistas tengan el mismo JIF y afectará la forma en que se clasifican (cuartiles) las revistas dentro del JCR.
Estos cambios en las métricas no afectarán a las métricas de años anteriores. Más información en https://t.co/2GHDzdKmr5 (cortar enlace en el navegador).
Hoy iré al Servicio de Hematología del Hospital de Getafe a impartir una sesión en la que trataré de aclarar dudas y dar consejos para realizar búsquedas eficientes y de los recursos que tenemos disponibles a través del Portal de la Biblioteca Virtual (https://m-hug.c17.net/).
Los profesionales sanitarios muchas veces sienten que no realizan las búsquedas de modo eficiente, que pierden tiempo o información relevante.
Y para explicarles cómo deben plantearse las estrategias, partiremos de un supuesto práctico que es la búsqueda de estudios sobre eficacia y toxicidad de las terapias CAR-T en el tratamiento del mieloma múltiple refractario con recaídas múltiples.
La terapia con CAR-T son una opción para los pacientes con mieloma múltiple (MM) en recaída o refractario tras al menos cuatro líneas de terapia sistémica, y uno de nuestros tratamientos preferidos para el MM penta-refractario. Recientemente, se han publicado varios estudios en los que el tratamiento con idecabtagene vicleucal (KarMMa-3) y ciltacabtagene autoleucel (CARTITUDE-4) mejoraron sustancialmente la supervivencia libre de progresión en comparación con la quimioterapia estándar, aunque con un aumento de la toxicidad, incluidas las muertes relacionadas con el tratamiento.
Con este escenario iremos buscando en diferentes fuentes, empezando por UpToDate.
Búsqueda en UpToDate
Estrategia de búsqueda: Multiple Myeloma refractory
Búsqueda sencilla Estrategia de búsqueda: Multiple myeloma refractory Chimeric antigen receptor T cells Resultado: 262 referencias
Para luego pasar a enseñar las opciones de búsqueda avanzada. Para ello buscaremos todos los términos posibles para cada concepto, según vemos en la figura:
Y construiremos nuestra búsqueda combinando los términos de lenguaje natural con los descriptores de materia de MEDLINE, los MeSH.
Y no nos olvidaremos de buscar en EMBASE, dado que es la base de datos de elección para la búsqueda de estudios de intervenciones farmacológicas.
(‘multiple myeloma’/exp OR ‘kahler disease’ OR ‘morbus kahler’ OR ‘multiple myeloma’ OR ‘myeloma multiplex’ OR ‘myeloma, multiple’ OR ‘myelomatosis’ OR ‘plasma cell myeloma’) AND (‘chimeric antigen receptor t-cell’/exp OR ‘car t-cell’ OR ‘car t-lymphocyte’ OR ‘car engineered t-cell’ OR ‘car engineered t-lymphocyte’ OR ‘car modified t-cell’ OR ‘car modified t-lymphocyte’ OR ‘chimeric antigen receptor t-cell’ OR ‘chimeric antigen receptor t-lymphocyte’ OR ‘chimeric antigen receptor immunotherapy’/exp OR ‘car cancer immunotherapy’ OR ‘car immunotherapy’ OR ‘car therapy’ OR ‘chimeric antigen receptor cancer immunotherapy’ OR ‘chimeric antigen receptor engineered cancer immunotherapy’ OR ‘chimeric antigen receptor immunotherapy’ OR ‘chimeric antigen receptor therapy’ OR ‘ciltacabtagene autoleucel’/exp OR ‘carvykti’ OR ‘cilta-cel’ OR ‘ciltacabtagene autoleucel’ OR ‘jnj 4528’ OR ‘jnj 68284528’ OR ‘jnj4528’ OR ‘jnj68284528’ OR ‘lcar-b38m’ OR ‘lcar-b38m car-t’ OR ‘idecabtagene vicleucel’/exp OR ‘abecma’ OR ‘bb 2121’ OR ‘bb2121’ OR ‘ide-cel’ OR ‘idecabtagene vicleucel’) AND (‘refractory tumor’/exp OR ‘refractory neoplasm’ OR ‘refractory tumor’ OR ‘refractory tumour’ OR ‘relapsed refractory multiple myeloma’/exp OR ‘cancer recurrence’/exp OR ‘cancer recidive’ OR ‘cancer recurrence’ OR ‘cancer regeneration’ OR ‘cancer relapse’ OR ‘cancer reoccurrence’ OR ‘recurrent cancer’ OR ‘recurrent carcinoma’) AND ([cochrane review]/lim OR [systematic review]/lim OR [meta analysis]/lim OR [randomized controlled trial]/lim OR ‘controlled clinical trial’/de)
Una de las ideas que siempre me han rondado por la cabeza es cómo transmitir el valor de mi biblioteca a los usuarios (y sobre todo no usuarios), responsables de la institución y a la sociedad de la que formamos parte y, en última instancia, servimos. Y hoy me he encontrado con un tweet de Wichor Bramer (@wichor) desde las jornadas de #EAHIL2023 que se están celebrando estos días.
Example of messages. Revise a non SUCCESs ful message.
Como veis en su tuit, nos contrapone dos tipos de mensajes: uno, en el que podríamos sentirnos más representados como autores, por lo menos en mi caso, y otro, que sigue algunas de las características de SUCCESs.
Ejemplo de mensajes:
«The library values supporting the community and providing equitable access to information for all»
«Nuestras puertas están abiertas para que todos los miembros de nuestra comunidad exploren, descubran y compartan conocimientos-juntos».
Considero que estos principios SUCCESs son de gran utilidad para transmitir, desde nuestro valor, a nuestros conocimientos en la formación de usuarios y, en general, cuando nos comuniquemos en el día a día.
Establecer el alcance de nuestra #RevisiónSistemática: ¿Debería ser nuestra revisión amplia o reducida?
Aunque el alcance de una revisión sistemática vendrá determinado en gran medida por la pregunta de investigación que se haya formulado, puede haber oportunidades de ampliar la pregunta de investigación en un intento de hacer que la revisión planificada sea manejable dentro del tiempo y los recursos disponibles.
Una pregunta de investigación amplia tiene la ventaja de ser aplicable a una variedad más amplia de entornos, poblaciones, intervenciones o resultados y ofrece un mayor potencial para explorar la coherencia de los resultados de la investigación, con menos oportunidades de hallazgos fortuitos. Además, las revisiones amplias hacen que los resultados de las revisiones sistemáticas sean más accesibles para los responsables de la toma de decisiones clínicas, que a menudo tienen que elegir entre una variedad de intervenciones para su administración a un número de pacientes diferentes. Sin embargo, cuando los recursos son limitados, una revisión más restringida (o una «división» de la revisión) puede hacer que la finalización sea más factible, y la mayor homogeneidad de los estudios incluidos puede proporcionar una respuesta más centrada a la pregunta de investigación específica (restringida).
En la siguiente presentación veremos los argumentos a favor de una revisión con un alcance amplio frente a una revisión con un enfoque preciso.
Te propongo un juego para que compruebes lo que conoces del MeSH de #MEDLINE
Los tesauros son los encabezamientos de materias utilizados por algunas de las principales bases de datos bibliográficas para describir el contenido de cada artículo publicado. Tesauro es el «vocabulario controlado» (lista de términos establecido) que categorizan artículos en función de su contenido (dichos términos variarán de una base de datos a otra). P. ej.: PubMed utiliza términos del Medical Subject Headings o MeSH, que es el vocabulario controlado de MEDLINE y Embase utiliza el EMTREE.
Los tesauros tienen una estructura jerárquica. Así, los términos MeSH se clasifican dentro de 16 «árboles» principales (como anatomía, organismos, enfermedades, medicamentos y productos químicos), cada uno de los cuales se ramifica de los términos más amplios a los más específicos. Por ejemplo, al ingresar demencia, PubMed identificará términos MeSH relevantes que incluyen demencia y enfermedad de Alzheimer. Al seleccionar Demencia, verá el árbol de términos, incluidas las subcategorías enumeradas a continuación, como la enfermedad de cuerpos de Lewy, Alzheimer o demencia vascular.
Aunque la búsqueda por el MeSH siempre es más precisa, no siempre es suficiente. Así, si el objetivo de nuestra búsqueda es localizar de forma exhaustiva toda la información de un tema, deberemos combinar la búsqueda del tesauro con el lenguaje natural. En la siguiente imagen vemos algunas de las causas:
Ahora os propongo un juego para que compruebes lo que conoces del MeSH.
¿Preparado para ver cuanto sabes del MeSH? Activa el audio y juega.
Al trabajar en una revisión sistemática o de síntesis de evidencia, los bibliotecarios debemos desarrollar y documentar de forma transparente y completa las estrategias de búsqueda para que sean reproducibles.
Los pasos para desarrollar una consulta de búsqueda integral para proyectos de síntesis de evidencia, como revisiones sistemáticas o de alcance, son los siguientes:
Paso 1: Partimos de una pregunta estructurada adecuada. Tener una pregunta de investigación bien desarrollada ayuda a identificar los conceptos principales para incluir en la consulta de búsqueda. El formato más utilizado en la investigación en salud es el marco PICO.
Paso 2: Recolección de términos de búsqueda. Una de las mejores maneras de informar el proceso de recolección de términos es realizar una búsqueda preliminar o de alcance del tema. Estas búsquedas son sencillas y están compuestas de solo unas pocas palabras clave, pero nos sirven para ver qué resultados proporciona.
Una estrategia de búsqueda óptima incluirá tanto el vocabulario controlado de las diversas bases de datos de literatura (p. ej., términos de PubMed Medical Subject Heading [MeSH]) como términos de lenguaje natural. La mejor manera de identificar los términos de la búsqueda es revisar algunos artículos de su búsqueda preliminar, hojear los resúmenes en sus resultados y buscar palabras clave proporcionadas por el autor o ver qué vocabulario controlado se ha etiquetado en los artículos.
Estrategias para la recolección de términos de búsqueda
De esta forma, vamos completando nuestra estrategia de búsqueda y logramos que sea exhaustiva. La exhaustividad se define como la sensibilidad de la estrategia de búsqueda para recuperar un número suficientemente grande de resultados para garantizar que se incluyan en la revisión tantos estudios relevantes como sea posible.
Sensibilidad y precisión de la búsqueda bibliográfica para una revisión sistemática
Paso 3: Crear segmentos o facetas de búsqueda para cada concepto principal o componente utilizando PubMed.
Para crear un segmento de búsqueda para cada concepto, combine los términos relacionados identificados (vocabulario controlado y palabras clave) y combinarlos usando el operador booleano OR entre cada término. Una vez que haya creado las cadenas de búsqueda, ejecute cada segmento de búsqueda por separado en PubMed.
Después de buscar todos los segmentos de nuestra estrategia, usaremos el historial de búsqueda de PubMed, que se puede encontrar en la página de Búsqueda avanzada. Ahora es cuando debemos combinar nuestros segmentos de búsqueda con el operador booleano AND.
Paso 4: Trasladar nuestra estrategia a las diferentes fuentes. Una vez que haya desarrollado una consulta de búsqueda para una base de datos, necesitaremos «traducir» la consulta de búsqueda para que funcione con otras bases de datos adaptando la sintaxis a la particular del recurso.
Este es un paso especialmente difícil dada la heterogeneidad de las bases de datos y plataformas. Por ejemplo, los operadores con sintaxis idéntica se pueden tratar de manera diferente, por ejemplo, NEAR/5. En el caso de la Web of Science específica un máximo de 5 palabras entre los términos de búsqueda. En el caso de Embase, especifica un máximo de 4 palabras. Otro caso lo tenemos con ‘?’ que en Embase.com hace referencia a un solo carácter, mientras que en Ovid es 0 o 1 caracteres. Con respecto al ‘$’ en Embase.com hace referencia a 0 o 1 caracteres, mientras que en Ovid es un número ilimitado de caracteres.
Paso 5: Guardar su consulta de búsqueda. Para ello debemos copiar y pegar las estrategias de búsqueda completas en un documento con el número de resultados y la fecha en que se ejecutó la búsqueda. Siguiendo las directrices PRISMA, el proceso de búsqueda debe informarse con suficiente detalle en la sección de métodos de su artículo, incluyendo como anexo las estrategias completas de todas las búsquedas realizadas. Esto es así para garantizar la transparencia y reaplicabilidad de la revisión.
Si estás planteándote realizar una revisión sistemática o una síntesis de evidencia, te puede ser de ayuda esta entrada en la que detallo los pasos necesarios para su planificación.
PASO 1. Definir la pregunta que ha de contestar la RS. Para ello hay el equipo ha de utilizar uno de los formatos existentes de pregunta estructurada. La elección del tipo de pregunta estructurada vendrá determinada por el tipo de pregunta. Aunque la más frecuente es el formato PICOs, utilizada en investigación cualitativa, existen otros como PEO y SPICE para preguntas de investigación cualitativa; y SPIDER en la investigación de métodos mixtos.
Tipos de preguntas estructuradas más frecuentes en ciencias de la salud.
Encontrar y evaluar revisiones relacionadas. Para ello, hay que analizar las revisiones ya realizadas y analizar si tiene cabida hacer la revisión o no. Solo en los casos de que: 1) el alcance de las revisiones existentes no sea la misma, 2) no exista una revisión anterior, 3) exista, pero esté obsoleta (podríamos decidir actualizarla desde la fecha de la revisión anterior) o 4) exista, pero sea de mala calidad, tendría justificación hacer una nueva revisión. Puedes encontrar más información en mi entrada «Antes de comenzar una revisión sistemática hay buscar y evaluar revisiones relacionadas«.
Por estos motivos, lo primero que ha de hacer la bibliotecaria es una búsqueda exploratoria en MEDLINE de las revisiones realizadas hasta la fecha de este tema. El resultado se envía al resto del equipo para que analice e indique si es pertinente seguir adelante con la RS e identifique de 5 a 10 artículos que deben recuperarse por su pertinencia y los trasladen al bibliotecario.
Fuentes útiles para identificar revisiones sistemáticas.
Paso 3. Establecer los miembros del equipo de revisión. Hay que tener claro que una RS la tiene que realizar varias personas, pues su metodología así lo exige. Lo ideal es que el equipo esté formado por expertos en búsqueda, metodólogos, expertos en el contenido clínico y definir quién será el líder que coordine el equipo. En mi entrada «¿Puede una sola persona hacer una revisión sistemática?«, encontrarás más información. Los miembros del equipo deben conocer la metodología de cómo hacer una revisión y de cómo reportarla. Tal vez te ayude mi entrada “Guías, manuales y estándares para hacer y para reportar una revisión sistemática”. También, hay que ver si hay cualquier conflicto de intereses de los miembros del equipo.
Paso 4. Analizar los recursos disponibles como acceso a las bases de datos, software de gestión de la RS, programa gestor de referencias, etc.
Paso 5. Estimar el tiempo necesario. Es conveniente establecer un calendario de tareas con fechas límite y ten una idea clara de la cantidad de tiempo de la que disponen tus coautores para trabajar en la revisión.
Paso 6. El equipo ha de redactar un breve documento con los antecedentes, es decir, explicar el tema de investigación y poner la revisión en el contexto de lo que realmente se desea saber y las preguntas que desea responder la RS. Debe contener: una breve descripción de la pregunta de investigación; una discusión de la pregunta de investigación y de su importancia; una declaración breve de la importancia de la pregunta de investigación (por qué es importante realizar esta revisión). En este texto se debe hacer referencia a cualquier revisión anterior del tema de investigación cuando exista y las razones de la necesidad de la revisión actual.
PASO 7. Redactar los objetivos de la revisión. Estos deben derivar de la pregunta que se establece en el título de la revisión y debe estar apoyado por la sección anterior de antecedentes. Debe estar relacionado con los elementos PICO de la pregunta de revisión, y en particular con la población, la intervención y la comparación, pero no incluye los desenlaces. La estructura más común para presentar los objetivos es: «Evaluar los efectos de [intervención o comparación] para [problema de salud] para/en [tipos de pacientes, enfermedad o problema y contexto, si están especificados].
PASO 8. Definir los criterios de inclusión/exclusión con lo que luego el equipo va a realizar la selección de los estudios. Los más frecuentes son: Fecha (solo si está justificado: p. ej. si queremos actualizar una RS existente o por el tema o el tema es muy novedoso), Idioma (como norma general, no debe aplicarse límites de idioma), exposición de interés (si los participantes en el estudio deben tener una condición particular para que el estudio sea incluido. Ej.: se le dio un medicamento en particular, tener un nivel de la enfermedad en un grado determinado), Localización geográfica del estudio (puede ser necesario limitar la revisión solo a los estudios dirigidos al mismo grupo de población de interés o a países que tienen factores demográficos o económicos similares con el grupo que se va a estudiar), participantes (la revisión puede estar limitada a estudios en adultos, en niños o a grupos de una determinada edad), revisión por pares (algunas veces, en las revisiones, excluyen aquellos estudios o publicaciones no revisadas por pares. Pero la literatura gris –como informes técnicos o guías clínicas- puede ser importante para estudiar ciertas cuestiones), contexto (el estudio puede incluirse o excluirse según dónde se encuentren los participantes. Por ejemplo, escuela, hospital, paciente interno o externo, etc.), tipo de publicación (las revisiones sistemáticas suelen buscar estudios originales. En mi opinión, lo ideal sería poder limitarlo a RCT), etc.
PASO 10. Establecer la metodología de la selección de los estudios: proceso de valoración de títulos/abstract, textos completos (p. ej.: cribado por 2 personas, quienes son estas personas, cómo se evaluarán (P) y se han evaluado (RS) los desacuerdos, si la selección es ciega). Cualquier otro método utilizado para seleccionar los estudios (incluido el uso de programas informáticos).
PASO 11. Hacer un borrador del formulario de recogida de datos y establecer la metodología de la extracción de los datos de los estudios: cómo se controlará la verificación de los datos extraídos de cada informe (p. ej. extracción por dos revisores, de forma independiente); las categorías de los datos que se van a obtener; si la extracción de los datos la realizó un experto en el área de contenido, un metodólogo o ambos; pruebas piloto, adiestramiento y existencia de instrucciones de codificación para el formulario de extracción de datos; cómo se extraen los datos de múltiples informes del mismo estudio; y cómo se trataron los desacuerdos si más de un autor extrajo los datos de cada informe.
PASO 12. Establecer la metodología de cómo se evaluará el posible sesgo, cómo se interpretarán y sintetizarán los hallazgos.
Tanto el análisis bibliométrico como la revisión sistemática son metodologías utilizadas en investigación, pero difieren en su finalidad y enfoque metodológico.
El análisis bibliométrico es un análisis cuantitativo de las publicaciones científicas que permite identificar y evaluar tendencias y patrones de investigación dentro de un campo disciplinario. Por otro lado, la revisión sistemática es un enfoque metodológico que tiene como objetivo sintetizar la evidencia disponible sobre un tema de investigación particular para proporcionar una respuesta a la pregunta de investigación de manera sistemática y objetiva.
Mientras que el análisis bibliométrico se centra en la cuantificación de los resultados científicos, la revisión sistemática se centra en la síntesis y evaluación crítica de la evidencia disponible sobre un tema de investigación particular para proporcionar una respuesta a la pregunta de investigación.
El análisis bibliométrico es un enfoque cuantitativo utilizado para analizar datos bibliográficos. Utilizando características como el número total de publicaciones y citas de un autor, un tema, una universidad y una nación, el enfoque crea una imagen completa. El número de publicaciones, por ejemplo, indica el volumen de los trabajos publicados, pero el número de citas indica la importancia y popularidad de la revista.
Software más utilizados para la construcción de redes bibliométricas
Estos programas admiten tres tipos de relaciones cienciométricas:
1) coautoría (nodos que representan a investigadores, instituciones o países vinculados entre sí en función del número de publicaciones (nodos que representan a investigadores, instituciones o países vinculados entre sí en función del número de publicaciones de las que son autores);
2) citación (citas conjuntas o acoplamiento bibliográfico); y
3) concurrencia de palabras clave (basada en el número de publicaciones en las que ambas palabras clave aparecen juntas en el título, el resumen o la lista de palabras clave), resumen o lista de palabras clave).
Veamos algunos de los más utilizados:
Bibliometrix es un paquete R que incluye muchos de los análisis bibliométricos que se encuentran en la literatura. Puede procesar datos bibliográficos de diferentes fuentes y puede crear una variedad de visualizaciones y análisis fácilmente.
Bibliometrix se desarrolla en varios niveles de análisis (fuentes, autores y documentos) y en tres estructuras de análisis, denominadas estructuras K, es decir, la conceptual, la intelectual y la social. Los principales análisis disponibles en el ámbito de fuente son el cálculo del índice H, el análisis de la dinámica de las fuentes (producción de artículos a lo largo del tiempo) y las fuentes más relevantes del conjunto de datos analizado (las fuentes con más artículos). Con respecto a autor, se pueden identificar los autores más relevantes (los que tienen más artículos), la producción anual por autor, el índice H, las afiliaciones más relevantes y la procedencia de los autores. En cuanto a documento, se pueden identificar los artículos más artículos citados, las referencias citadas y los análisis de frecuencia de los resúmenes, las palabras clave y títulos. Para el análisis de la estructura conceptual, la principal técnica adoptada es la técnica de la co-palabra clave, desarrollada a partir de diversas técnicas estadísticas como el análisis de redes, el análisis factorial y la cartografía temática. La estructura intelectual puede analizarse realizando análisis de co-citación y citación, utilizando análisis de redes. Por último, la estructura social puede analizarse visualizando cómo colaboran los autores utilizando la Red de Colaboración (Collaboration Network).
VOSviewer es una herramienta informática para construir y visualizar redes bibliométricas. Estas redes pueden incluir, por ejemplo, revistas, investigadores o publicaciones individuales, y pueden construirse a partir de relaciones de citación, acoplamiento bibliográfico, cocitación o coautoría. VOSviewer también ofrece funciones de minería de textos que pueden utilizarse para construir y visualizar redes de co-ocurrencia de términos importantes extraídos de un corpus de literatura científica.
CitNetExplorer es una herramienta informática para visualizar y analizar redes de citas de publicaciones científicas. Está diseñado específicamente para manejar conjuntos de datos bibliográficos a gran escala de WoS, y proporciona una serie de características que son diferentes de VOSviewer, lo que permite a los usuarios complementar sus investigaciones con conocimientos adicionales sobre la estructura y la dinámica de la red bibliométrica.
La herramienta permite importar redes de citas directamente desde la base de datos Web of Science. Las redes de citas pueden explorarse de forma interactiva, por ejemplo, profundizando en una red e identificando grupos de publicaciones estrechamente relacionadas.
Avenali, Alessandro, et al. «Systematic reviews as a metaknowledge tool: caveats and a review of available options.» International Transactions in Operational Research (2023). Disponible en: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1111/itor.13309
Uno de los primeros pasos en la planificación de nuestra revisión sistemática es la de buscar revisiones sistemáticas existentes de nuestra área de interés. Es decir, hay que buscar la existencia o no de revisiones sobre el tema publicadas y, si las hay, analizarlas para decidir si tiene cabida hacer la revisión o no.
El motivo para ello es el de evitar las revisiones redundantes. Estas se pueden definir como revisiones que ya se han realizado sobre el mismo tema, con las mismas o similares preguntas y métodos de investigación, y que han llegado a conclusiones similares o idénticas. Estas revisiones se realizan a menudo de forma innecesaria, lo que provoca varios perjuicios e ineficiencias (1).
La multiplicación de revisiones sistemáticas redundantes plantea cuestiones científicas, éticas y económicas a investigadores y editores.
Presentación «Antes de comenzar una revisión sistemática hay que buscar y evaluar revisiones relacionadas: Planificación de nuestra revisión para evitar revisiones redundantes».
Perjuicios de las revisiones sistemáticas redundantes
1. Desperdicio de recursos: La realización de revisiones redundantes supone una pérdida de tiempo, esfuerzo y recursos que podrían haberse utilizado para cuestiones de investigación nuevas y más relevantes.
2. Inconsistencias y contradicciones: Las revisiones redundantes pueden llegar a conclusiones diferentes debido a variaciones en la metodología o en la interpretación de los resultados, lo que puede causar confusión e incoherencias en la literatura.
3. Sesgo de publicación: Múltiples revisiones sobre el mismo tema pueden aumentar la probabilidad de informes selectivos y sesgo de publicación, ya que los investigadores pueden publicar solo las revisiones con resultados favorables.
4. Confundir a los profesionales sanitarios: Múltiples revisiones con resultados contradictorios pueden llevar a confusión a los profesionales sanitarios, lo que se traduce en decisiones de tratamiento subóptimas para los pacientes.
¿Cuándo está justificada una revisión sistemática redundante?
Solo en los casos de que: 1) el alcance de las revisiones existentes no sea la misma; 2) no exista una revisión anterior; 3) exista, pero esté obsoleta (podríamos decidir actualizarla desde la fecha de la revisión anterior); o 4) exista, pero sea de mala calidad, tendría justificación hacer una nueva revisión. En ese caso, el otro equipo puede decidir abordar ese tema de nuevo con métodos adecuados. Tales casos deben justificarse adecuadamente en la nueva revisión, apoyando esta decisión con pruebas de que la revisión anterior era inadecuada. Por ejemplo, el nuevo equipo podría proporcionar un análisis transparente de la calidad metodológica de la primera revisión utilizando la herramienta AMSTAR 2 (2), con los detalles de este análisis reportados en un archivo suplementario.
Si el equipo de la revisión es consciente de la existencia de una revisión sistemática finalizada con métodos adecuados, la única decisión apropiada para seguir adelante con el mismo tema sería llevar a cabo una actualización de dicha revisión sistemática. Aun así, algunas actualizaciones pueden no considerarse justificadas. Por ejemplo, si una gran revisión existente se actualiza con un nuevo estudio que probablemente no repercuta en los resultados, es razonable cuestionar el propósito de dicha actualización. Cochrane considera una revisión como «estable» si la última búsqueda no identificó ningún estudio potencialmente relevante que pudiera cambiar las conclusiones» (Babić A, Poklepovic Pericic T, Pieper D, Puljak L. How to decide whether a systematic review is stable and not in need of updating: Analysis of Cochrane reviews. Res Synth Methods. 2020 Nov;11(6):884-890. doi: 10.1002/jrsm.1451. PMID: 32890455.).
¿Dónde buscamos revisiones sistemáticas?
Por un lado, deberíamos buscar la existencia de procolos de revisiones sistemáticas en curso. Para ello deberíamos buscar en las plataformas donde es común su registro (ver entrada «Dónde registrar el protocolo de una Revisión Sistemática«; 3-4). Estas fuentes incluyen a PROSPERO, OSF, pasando por búsqueda en bases de datos tradicionales como MEDLINE.
Puede darse el caso de que encontremos «revisiones zombies» (5). Estos son aquellas cuyos registros de protocolo son abandonadas, por ejemplo, en PROSPERO. Para evitarlo, PROSPERO está desarrollando nueva versión que mejorará la funcionalidad de enviar recordatorios a los autores, solicitándoles que actualicen su estado de revisión y añadan detalles de publicación. También la organización Campbell contacta a los autores anualmente para preguntar si los equipos están procediendo con títulos y protocolos registrados (https://twitter.com/vawelch/status/1643576924998909953?s=20).
Puljak, L., Lund, H. Definition, harms, and prevention of redundant systematic reviews. Syst Rev. 2023;12(63). Disponible en: https://doi.org/10.1186/s13643-023-02191-8.
Shea BJ, Reeves BC, Wells G, Thuku M, Hamel C, Moran J, Moher D, Tugwell P, Welch V, Kristjansson E, Henry DA. AMSTAR 2: a critical appraisal tool for systematic reviews that include randomised or non-randomised studies of healthcare interventions, or both. BMJ. 2017 Sep 21;358:j4008. doi: 10.1136/bmj.j4008. PMID: 28935701; PMCID: PMC5833365.
Cobertura y solapamiento de las bases de dato sutilizadas en las #RevisionesSistemáticas de ciencias de la salud #SysRev
Las revisiones sistemáticas son una herramienta valiosa para identificar y evaluar la evidencia existente sobre un tema en particular. Sin embargo, la realización de una revisión sistemática puede ser un proceso largo y laborioso que requiere una gran cantidad de tiempo y esfuerzo. Una de las tareas más importantes en este proceso es el de la búsqueda de evidencia.
Conjunto principal de bases de datos de ciencias de la salud
Es importante evaluar la cobertura de cada base de datos para determinar si se están buscando en la fuente adecuada. Además, es importante evaluar el solapamiento entre las bases de datos, aunque hay que tener en cuenta que bastantes estudios van a estar presentes en varias fuentes.
Merece la pena examinar la cobertura de las bases de datos, porque esto determina los resultados de la búsqueda y tendrá un impacto directo en la revisión. Las bases de datos pueden tener solapamientos en el contenido, y cada base de datos también cubre algunos títulos exclusivos (únicos).
En cuanto a la cobertura y solapamiento de MEDLINE, CINHAL Complete, Embase.com y PsycINFO. tenemos que tener en cuenta lo siguiente:
PubMed cubre todos los registros de Medline, además de algunos otros materiales (aproximadamente el 15%).
Embase incluye casi todas las revistas de Medline, mientras que más de 2,900 revistas en Embase no están cubiertas por Medline.
Medline tiene una mejor cobertura de revistas estadounidenses, mientras que Embase tiene una mejor cobertura de revistas europeas.Medline tiene alrededor de 1/3 (aprox. 1,800 revistas) solapadas con CINAHL Complete.
PsycINFO tiene alrededor de 1/2 (aprox. 1,200) revistas únicas que NO están cubiertas por Medline, Embase y CINAHL Complete.
La Biblioteca Cochrane incluye 6 bases de datos:
La Base de Datos Cochrane de Revisiones Sistemáticas (CDSR) está completamente indexada por Medline.
El Registro Central Cochrane de Ensayos Controlados (CENTRAL) contiene casi 530,000 citas, de las cuales 310,000 (~58%) son de Medline, 50,000 (aprox. 10%) son de Embase, y las 170,000 restantes (aprox. 32%) son de otras fuentes (Manual Cochrane, 2011).
CENTRAL cubre todos los Ensayos Controlados Aleatorios (ECA) y Ensayos Clínicos Controlados (ECC) indexados en Medline.
Bases de datos multidisciplinares: WoS y SCOPUS
Sin embargo, todavía hay muchas revistas fuera de la «conjunto principal» de bases de datos en enfermería y ciencias de la salud. Es posible que también debas realizar una búsqueda en más bases de datos para asegurarte que tu búsqueda bibliográfica esté completa.
Entre ellas, podemos buscar en la Web of Science y Scopus, que son dos grandes bases de datos de citas multidisciplinares. Por este motivo, es bueno saber hasta qué punto las bases de datos principales se solapan con estas dos.
En cuanto a la cobertura y solapamiento de las bases de datos principales de ciencias de la saludcon WoS y Scopus tenemos que tener en cuenta lo siguiente
Web of Science (SSCI) tiene más de 2400 títulos en el área de ciencias sociales y alrededor del 70% de estos títulos NO están cubiertos por Medline, CINAHL Complete, Embase y PsycINFO. Por lo tanto, si tu tema de investigación está en el campo de las ciencias sociales, es necesario incluir Web of Science SSCI en tu búsqueda.
Web of Science (SSCI) tiene alrededor de 660 títulos en las áreas de psiquiatría y psicología. Alrededor de 50 títulos NO están cubiertos por PsycINFO. Por lo tanto, si tu tema de investigación se refiere a cuestiones de psicología, incluye Web of Science (SSCI) en tu búsqueda.
Scopus cubre (casi) todos los títulos en Medline, PsycINFO y Web of Science. CINAHL Complete tiene aproximadamente 2000 títulos que NO están cubiertos por Scopus. De estos títulos, más de la mitad son revistas, publicaciones comerciales, etc.
En resumen, la selección, cobertura y solapamiento de las principales bases de datos es una tarea crucial en el proceso de búsqueda de estudios para una revisión sistemática. Es importante evaluar la cobertura de cada base de datos, el solapamiento entre ellas y buscar en bases de datos complementarias para garantizar la inclusión de todos los estudios relevantes. Además, se recomienda documentar y justificar la selección de bases de datos para garantizar la transparencia y la replicabilidad de la revisión sistemática.
Para que los resultados de la búsqueda sean mejores, PubMed dispone de las siguientes opciones:
Búsqueda combinada utilizando operadores:
Para ello disponemos de los siguientes operadores:
AND: recupera referencias que contengan los dos términos de búsqueda, teniendo en cuenta que deben aparecer en el mismo registro. Especifica y delimita la búsqueda.
OR: recupera referencias que contengan los dos términos, o al menos uno de ellos. Principalmente, se utiliza para localizar sinónimos, variantes y múltiples formas en las que se puede expresar un mismo tema.
NOT: excluye referencias que contengan el término escrito después del operador.
Búsquedas por frases
Nos permite buscar términos compuestos por múltiples palabras. Para ello has de escribir los términos entre comillas. Por ejemplo: “Blood glucose control» e «Intensive care Unit», buscará los artículos que tienen los tres términos seguidos y en ese orden. Veamos cómo sería la búsqueda en el siguiente vídeo:
Búsqueda por frases en PubMed
Truncamiento de términos
Para utilizar la función de truncar términos, escribe la raíz de la palabra y un asterisco. PubMed buscará términos que compartan la misma raíz. Por ejemplo, para la raíz «cardiovas»Intensive care Unit*», buscará términos como Intensive care unit e Intensive Care Units.
Búsqueda con truncamientos
Búsqueda sensible
Si queremos aumentar el resultado de nuestra búsqueda debemos incluir las posibles variaciones de cada concepto con sinónimos, cuasi sinónimos, acrónimos, etc.
En el caso de la búsqueda que estamos realizando sobre control glucémico en pacientes en UCI, algunas posibles variantes son las que vemos en la siguiente imagen:
Posibles términos a incluir en nuestra estrategia de búsqueda para aumentar el resultado.
De esta forma, nuestra estrategia podría ser la siguiente:
(«Critical Care» OR «Intensive Care» OR «Critical Illness» OR «Critically Ill Patient*» OR «Critically-ill Patient*» OR ICU OR ICUS OR «Intensive Care Unit*» OR «Intensive Treatment» OR «Intensive Therap*») AND («Glycemic control» OR «Glycaemic control» OR «Glucose control» OR «Glucose level*» OR «Glycemic Index» OR «Glycaemic Index» OR «Glycemic target*» OR «Glycaemic target*» OR «Glucose target*» OR Hyperglycemia OR Hypoglycemia OR «Insulin Therapy» OR «Insulin infusion» OR IIT)
En el siguiente vídeo vemos como hacer este tipo de búsqueda en PubMed:
Búsqueda en PubMed optimizando la sensibilidad.
Búsqueda en campos del registro
Aunque las listas de resultados se muestran en lenguaje natural, el registro de PubMed adopta un formato para su recuperación llamado MEDLINE. En este, la información se estructura en campos que se identifican por su etiqueta correspondiente o «tag».
Esta opción se utiliza cuando es preciso recuperar información localizándola en un campo concreto y no en todo el registro bibliográfico.
Se puede buscar en un campo determinado desde la pantalla de inicio escribiendo junto al término su etiqueta de campo entre corchetes. En este caso. el investigador debe conocer previamente la etiqueta correspondiente y la forma correcta de escribirla.
Las etiquetas se pueden escribir abreviadas o completas:
[TI] / [Title]
[AU] / [Author]
[AB] / [Abstract]
La lista de etiquetas se puede consultar en la página de ayuda de la NLM
Etiquetas de campos de PubMed
Para nuestro ejemplo, si queremos limitar el resultado a aquellos registros que incluyan nuestros términos de búsqueda en los campos de título o resumen, la estrategia sería:
(«Critical Care»[tiab] OR «Intensive Care»[tiab] OR «Critical Illness»[tiab] OR «Critically Ill Patient*»[tiab] OR «Critically-ill Patient*»[tiab] OR ICU[tiab] OR ICUS[tiab] OR «Intensive Care Unit*»[tiab] OR «Intensive Treatment»[tiab] OR «Intensive Therap*»[tiab]) AND («Glycemic control»[tiab] OR «Glycaemic control»[tiab] OR «Glucose control»[tiab] OR «Glucose level*»[tiab] OR «Glycemic Index»[tiab] OR «Glycaemic Index»[tiab] OR «Glycemic target*»[tiab] OR «Glycaemic target*»[tiab] OR «Glucose target*»[tiab] OR Hyperglycemia[tiab] OR Hypoglycemia[tiab] OR «Insulin Therapy»[tiab] OR «Insulin infusion»[tiab] OR IIT[tiab])
Y si queremos limitar el resultado a aquellos registros que incluyan nuestros términos, pero como palabras del título, sería:
(«Critical Care»[ti] OR «Intensive Care»[ti] OR «Critical Illness»[ti] OR «Critically Ill Patient*»[ti] OR «Critically-ill Patient*»[ti] OR ICU[ti] OR ICUS[ti] OR «Intensive Care Unit*»[ti] OR «Intensive Treatment»[ti] OR «Intensive Therap*»[ti]) AND («Glycemic control»[ti] OR «Glycaemic control»[ti] OR «Glucose control»[ti] OR «Glucose level*»[ti] OR «Glycemic Index»[ti] OR «Glycaemic Index»[ti] OR «Glycemic target*»[ti] OR «Glycaemic target*»[ti] OR «Glucose target*»[ti] OR Hyperglycemia[ti] OR Hypoglycemia[ti] OR «Insulin Therapy»[ti] OR «Insulin infusion»[ti] OR IIT[ti])
En el siguiente vídeo vemos estas dos últimas opciones de búsqueda:
Búsqueda en PubMed por campos
Estas son algunas de las opciones avanzadas. En próximas entradas veremos más posibilidades de búsqueda que nos brinda PubMed.
PubMed permite diferentes niveles de complejidad de búsqueda. En esta entrada vamos a dar las claves de cómo realizar una búsqueda sencilla
Para ello hay que seguir las siguientes instrucciones:
Identifica los conceptos de tu búsqueda;
Ingresa sus términos de búsqueda en la ventana inicial de búsqueda:
Se específico con los términos que introduces en la estrategia.
No se necesitan etiquetas de búsqueda ni uso del operador AND.
Evita buscar con términos entre comillas.
Evita el truncamiento (*).
Manten el formato de salida por defecto «Best Match».
Veamos un ejemplo: queremos buscar bibliografía que compare el control estricto vs. convencional de los niveles de glucosa en sangre en los pacientes ingresados en UCI.
La estrategia de búsqueda sería la siguiente: Blood glucose control ICU
En el vídeo vemos el desarrollo de la estrategia.
Ejemplo de búsqueda sencilla en PubMed
Es importante saber que es lo que hace realmente el motor de búsqueda de PubMed con los términos que introducimos en la ventana de búsqueda. Para conocer esto es necesario ir al enlace de «Advanced» que hay debajo de la ventana de búsqueda. En la nueva pantalla cliqueamos en «Details» y vemos que ha realizado dos cosas:
1. Ha separado en dos partes nuestra búsqueda que atiende a los conceptos de control de la glucosa y UCI y aplica entre estos el operador por defecto AND. Además, los busca en todos los campos ([All Fields]) y mediante un algoritmo incluye diferentes combinaciones de sinónimos y variantes.
2. Un mapeo automático de los términos por nosotros introducidos con los MeSH encabezamientos de materia de MEDLINE. De eta forma, los 1.566 registros son el resultado de la búsqueda combinada de nuestros términos en todos los campos del registro con los términos del tesauro MeSH de MEDLINE (en nuestro caso «glycemic control» e «intensive care units»).
Utilidad de la búsqueda sencilla en PubMed:
Para buscadores noveles en PubMed, que no conocen todas las posibilidades disponibles.
Permite «explorar» la base de datos y recuperar referencias de forma rápida.
En búsquedas iniciales de alcance para «recolectar» términos utilizados por los autores en sus artículos, los términos MeSH de indización y hacer una aproximación al número de registros que vamos a recuperar.
Aquí os dejo mi presentación de cómo limitar los resultados de nuestra búsqueda a humanos en diferentes bases de datos y plataformas
Cuando buscamos en las bases de datos muchas veces deseamos eliminar aquellos estudios realizados en animales. Para ello tenemos disponible un filtro de búsqueda que hay que adaptar a las diferentes bases de datos y plataformas.
A continuación encontraréis una presentación donde os muestro las estrategias a utilizar en PubMed, MEDLINE (Ovid), Embase (Ovid), Embase (Elsevier) y CINAHL (EBSCO).
La Declaración PRISMA (acrónimo de Preferred Reporting Items of Systematic reviews and Meta-Analyses) es una guía para la elaboración, remisión para publicación y/o comunicación de revisiones sistemáticas y metanálisis. Esta sería la interpretación al español del término inglés reporting.
En 1999, un grupo internacional elaboró una guía denominada Declaración QUOROM (QUality Of Reporting Of Meta-analyses) para abordar el problema de la notificación deficiente de los metanálisis. Esta guía se centraba en la notificación de los metanálisis de ensayos controlados aleatorios. PRISMA fue publicada por primera vez en 2009, como una evolución de QUORUM (Quality Of Reporting Of Meta-analyses) y ha sido actualizada recientemente en 2020 (1).
PRISMA se diseñó para ayudar a informar de forma transparente, completa y precisa del por qué se realizó la revisión, qué hicieron los autores y qué encontraron y abordar el problema de la presentación de informes deficientes de revisiones sistemáticas.
En paralelo con el avance de los métodos de síntesis del conocimiento, se han publicado las siguientes extensiones de la Declaración PRISMA:
¿Por qué decimos PRISMA cuando queremos indicar la guía metodológica que hemos seguido en nuestra revisión sistemática?
Como dice la propia declaración PRISMA 2020, esta «no pretende guiar la realización de revisiones sistemáticas, para las cuales hay recursos integrales disponibles. Sin embargo, la familiaridad con PRISMA 2020 es útil al planificar y realizar revisiones sistemáticas para garantizar que se capture toda la información recomendada. PRISMA 2020 no debe utilizarse para evaluar la realización o la calidad metodológica de las revisiones sistemáticas; existen otras herramientas para este propósito».
Por lo tanto, queda claro que PRISMA son guías para informar/reportar/comunicar una revisión sistemática, pero NO son recomendaciones de cómo hacer una revisión sistemática (2).
PRISMA son guías para informar/reportar/comunicar una revisión sistemática, pero NO son recomendaciones de cómo hacer una #RevisiónSistemática @PRISMAStatement #RevSys
A pesar de ello, es una práctica habitual el que en el apartado de metodología de la revisión nos encontremos con la declaración de los autores de que han utilizado PRISMA como una guía metodológica para diseñar y realizar revisiones.
Dicho todo lo anterior, debemos distinguir entre realizar («conduct») e informar («report») una #RevisiónSistemática u otro documento de síntesis de la evidencia.
En la siguiente presentación os dejo los enlaces a diferentes guías, manuales y estándares para realizar y para reportar nuestra revisión.
Page MJ, McKenzie JE, Bossuyt PM, Boutron I, Hoffmann TC, Mulrow CD, Shamseer L, Tetzlaff JM, Akl EA, Brennan SE, Chou R, Glanville J, Grimshaw JM, Hróbjartsson A, Lalu MM, Li T, Loder EW, Mayo-Wilson E, McDonald S, McGuinness LA, Stewart LA, Thomas J, Tricco AC, Welch VA, Whiting P, Moher D. The PRISMA 2020 statement: an updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ. 2021 Mar 29;372:n71. doi: 10.1136/bmj.n71.
Sarkis-Onofre R, Catalá-López F, Aromataris E, Lockwood C. How to properly use the PRISMA Statement. Syst Rev. 2021 Apr 19;10(1):117. doi: 10.1186/s13643-021-01671-z.
La demanda de revisiones rápidas se ha disparado en los últimos años, siendo el ejemplo paradigmático el de la pandemia de la COVID-19. Hay que tener en cuenta que las revisiones sistemáticas requieren una cantidad importante de tiempo, recursos y energía de los equipos de autores y suponen un tiempo medio de desarrollo 67,3 semanas (1).
La primera vez que una revisión rápida (RR) se mencionó en la literatura fue 1997, cuando Best et al. describieron el programa de evaluación rápida de tecnologías sanitarias en las regiones sur y oeste de Inglaterra (2).
Una revisión rápida es un enfoque de la síntesis de la evidencia que proporciona información oportuna a los responsables de la toma de decisiones (p. ej., planificadores de la atención sanitaria, proveedores, responsables políticos, pacientes) simplificando el proceso de síntesis de la evidencia.
El objetivo de las #RevisionesRápidas es proporcionar la información más oportuna a los responsables de la toma de decisiones (como planificadores sanitarios, proveedores, responsables políticos, pacientes y otros), a menudo a un coste reducido
Aunque en las revisiones rápidas existe el riesgo de que se hayan omitido evidencias o de que éstas se hayan evaluado o sintetizado de forma inadecuada, es probable que, en la mayoría de estos casos, algunas evidencias sean mejores que ninguna.
Una revisión rápida utiliza atajos en el proceso de revisión sistemática, pero ha de ser rigurosa y debe hacer una pregunta muy enfocada. También puede tener utilidad en las actualizaciones de revisiones existentes que incorporen datos publicados desde la revisión anterior.
Definición
Una revisión rápida es una forma de síntesis del conocimiento que acelera el proceso de realización de una revisión sistemática tradicional mediante la agilización u omisión de una serie de métodos para producir evidencia para las partes interesadas de una forma eficiente en cuanto a recursos (3).
Definición de #RevisiónRápida: «Es una forma de síntesis de conocimiento que acelera el proceso de realización de una revisión sistemática mediante la agilización u omisión de parte de los métodos para producir evidencia ….»
Definición de revisión rápida (Hamel C, Michaud A, Thuku M, Skidmore B, Stevens A, Nussbaumer-Streit B, Garritty C. Defining Rapid Reviews: a systematic scoping review and thematic analysis of definitions and defining characteristics of rapid reviews. J Clin Epidemiol. 2021 Jan;129:74-85.)
Las revisiones rápidas al igual que revisiones vivas, no son necesariamente un tipo de revisión, sino más bien un enfoque o una actitud a la hora de realizar cualquier tipo de revisión. Las revisiones rápidas y las revisiones vivas deben considerarse enfoques de síntesis de la evidencia, más que nuevos tipos de síntesis de la evidencia (4). La automatización, el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y la digitalización de la evidencia son otras áreas de trabajo que ofrecen oportunidades para racionalizar los procesos de revisión.
Las #RevisionesRápidas y las #RevisionesVivas deben considerarse enfoques de síntesis de la evidencia, más que nuevos tipos de síntesis de la evidencia
El objetivo de las revisiones rápidas es proporcionar la información más oportuna a los responsables de la toma de decisiones, a menudo a un coste reducido. Por lo general, las revisiones rápidas siguen pasos similares a los de las revisiones sistemáticas; sin embargo, dado que el objetivo es agilizar el proceso de revisión, pueden omitirse, modificarse o simplificarse los flujos de trabajo y procesos habituales de una revisión sistemática.
Limitar la búsqueda principal a las bases de datos a CENTRAL, MEDLINE (por ejemplo, a través de PubMed) y Embase (si se dispone de acceso). (R10)
La búsqueda en bases de datos especializadas (p. ej., PsycInfo y CINAHL) se recomienda en determinados temas, pero debe limitarse a 1 o 2 fuentes adicionales, u omitirse si no se dispone del tiempo y los recursos son limitados. (R11)
Considere la revisión por pares de al menos 1 estrategia de búsqueda (por ejemplo, MEDLINE). (R12)
Limitar la búsqueda de literatura gris y la búsqueda suplementaria (R13). Si está justificado, buscar en registros de ensayos clínicos y escanear de las listas de referencias de otras RS, o de los estudios incluidos tras el cribado de los resúmenes y los textos completos.
En la búsqueda para #RevisionesRápidas debe participar un especialista en información con experiencia.
SelecTing Approaches for Rapid Reviews (STARR) es una herramienta de decisión que ofrece a los investigadores orientación sobre la planificación de una revisión rápida (6). La herramienta incluye 20 puntos que cubren las interacciones con los responsables de la toma de decisiones que encargaron la revisión rápida; el alcance de la bibliografía; la selección de enfoques simplificados para las búsquedas bibliográficas, los métodos para la abstracción de datos y la síntesis; así como el informe de los métodos utilizados en una revisión rápida. STARR es útil como punto de partida para seleccionar enfoques amplios que puedan considerarse para una revisión rápida.
Guía de usuario de SelecTing Approaches for Rapid Reviews (STARR) incluido como apéndice del artículo de Pandor A et al. (6).
Guías prácticas de métodos de revisiones rápidas
Cochrane Rapid Reviews Methods Group (5, 7).
El objetivo de este grupo (https://methods.cochrane.org/rapidreviews/) es dedicarse a la investigación, el desarrollo y la evaluación de métodos de revisión rápida; dirigir guías y manuales sobre métodos de revisión rápida; y elaborar normas para la realización y presentación de informes sobre revisiones rápidas.
PRISMA-RR, a reporting guideline for rapid reviews of primary studies (8). Este es un protocolo que describe el desarrollo de pautas de informes para revisiones rápidas. Los autores afirman: «El objetivo de este proyecto es crear una guía mínima basada en la evidencia y derivada del consenso para los autores que escriben informes de revisiones rápidas de estudios primarios».
Rapid Review Guidebook: Steps for conducting a rapid review. National Collaborating Centre for Methods and Tools, McMaster University, Canada, 2017 (9)
Esta guía proporciona orientación práctica sobre el proceso de realización de revisiones rápidas para informar la toma de decisiones sobre políticas y programas. Se describe un proceso específico, junto con sugerencias de pasos que podrían reducirse si los plazos son breves.
Rapid Reviews to Strengthen Health Policy and Systems: A Practical Guide: World Health Organisation (WHO) 2017 [3]. Esta guía de la OMS ofrece recomendaciones prácticas sobre cómo realizar revisiones rápidas para fundamentar las políticas sanitarias y la toma de decisiones. La guía también ofrece sugerencias para acelerar los procesos de revisión, e información sobre el equilibrio entre eficiencia y exhaustividad o exactitud.
The Production of Quick Scoping Reviews and Rapid Evidence Assessments: A How To Guide: UK Government Report 2015 (11). Esta guía del gobierno del Reino Unido ofrece recomendaciones prácticas para quienes pretendan encargar y/o elaborar revisiones rápidas del alcance o evaluaciones rápidas de la evidencia.
Flexible framework for restricted systematic reviews, Centre for Evidence-Based Medicine, University of Oxford: Pluddemann et al. (12). En este artículo se esboza un marco para las revisiones rápidas (que denominan «revisiones restringidas»), que incluye un conjunto sugerido de requisitos mínimos y algunos pasos adicionales que pueden incorporarse para reducir aún más el sesgo.
Brazilian consensus to develop guidelines for rapid reviews: Silva et al. (13). Este artículo informa de un estudio Delphi entre expertos en evaluación de tecnologías sanitarias de Brasil, que dio como resultado una serie de pasos clave recomendados por consenso para llevar a cabo una revisión rápida.
Problemas que plantean las revisiones sistemáticas rápidas
No existen umbrales claros que distingan lo que actualmente se llama una revisión «rápida» versus una «sistemática». La etiqueta «revisiones rápidas» puede ser un nombre inapropiado, ya que algunos enfoques rápidos sacrifican el rigor y pueden llevar un tiempo considerable para realizarlos, y las revisiones sistemáticas completas se pueden completar en períodos cortos de tiempo sin omitir los pasos estándar. Como tal, en el artículo de Aronson et al. (14) proponen una forma más clara de distinguir las revisiones rápidas sea a través de su omisión de procesos, o como una “revisión sistemática con atajos” o una revisión “parcial” o “restringida”.
En reciente artículo de Munn Z et al (15) «The Dark Side of Rapid Review» se plantea el problema de que podamos regresar a una época en la que el valor de los enfoques sistemáticos de la evidencia la síntesis se pasa por alto en favor de búsquedas bibliográficas rápidas y sucias, que a menudo es todo lo que se puede lograr con una financiación reducida. Por ello, cuando se realicen estas revisiones restringidas, debe haber una justificación muy sólida para este enfoque.
BIBLIOGRAFÍA
Borah R, Brown AW, Capers PL, Kaiser KA. Analysis of the time and workers needed to conduct systematic reviews of medical interventions using data from the PROSPERO registry. BMJ Open. 2017 Feb 27;7(2):e012545. doi: 10.1136/bmjopen-2016-012545. PMID: 28242767; PMCID: PMC5337708.
Best L., Stevens A., and Colin-Jones D.: Rapid and responsive health technology assessment: the development and evaluation process in the South and West region of England. J Clin Effectiveness 1997; 2: pp. 51-56.
Hamel C, Michaud A, Thuku M, Skidmore B, Stevens A, Nussbaumer-Streit B, Garritty C. Defining Rapid Reviews: a systematic scoping review and thematic analysis of definitions and defining characteristics of rapid reviews. J Clin Epidemiol. 2021 Jan;129:74-85. doi: 10.1016/j.jclinepi.2020.09.041. PMID: 33038541.
Tricco AC, Khalil H, Holly C, Feyissa G, Godfrey C, Evans C, Sawchuck D, Sudhakar M, Asahngwa C, Stannard D, Abdulahi M, Bonnano L, Aromataris E, McInerney P, Wilson R, Pang D, Wang Z, Cardoso AF, Peters MDJ, Marnie C, Barker T, Pollock D, McArthur A, Munn Z. Rapid reviews and the methodological rigor of evidence synthesis: a JBI position statement. JBI Evid Synth. 2022 Apr 1;20(4):944-949. doi: 10.11124/JBIES-21-00371. PMID: 35124684.
Garritty C, Gartlehner G, Nussbaumer-Streit B, King VJ, Hamel C, Kamel C, Affengruber L, Stevens A. Cochrane Rapid Reviews Methods Group offers evidence-informed guidance to conduct rapid reviews. J Clin Epidemiol. 2021 Feb;130:13-22. doi: 10.1016/j.jclinepi.2020.10.007. PMID: 33068715; PMCID: PMC7557165.
Pandor A, Kaltenthaler E, Martyn-St James M, Wong R, Cooper K, Dimairo M, O’Cathain A, Campbell F, Booth A. Delphi consensus reached to produce a decision tool for SelecTing Approaches for Rapid Reviews (STARR). J Clin Epidemiol. 2019 Oct;114:22-29. doi: 10.1016/j.jclinepi.2019.06.005. PMID: 31185276.
Plüddemann A, Aronson JK, Onakpoya I, Heneghan C, Mahtani KR. Redefining rapid reviews: a flexible framework for restricted systematic reviews. BMJ Evid Based Med. 2018 Dec;23(6):201-203. doi: 10.1136/bmjebm-2018-110990. PMID: 29950313.
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Es esencial seleccionar múltiples fuentes porque una solo no puede contener toda la información que responde a nuestra pregunta. Es decir, una sola base de datos no representa todas las investigaciones potencialmente relevantes que existen. Si eligiéramos incluir solamente una base de datos, estaríamos introduciendo un sesgo de selección en una etapa temprana del proceso de revisión.
En #RevisionesSistemáticas, la búsqueda de estudios debe ser lo más amplia posible para reducir el riesgo de sesgo de publicación e identificar la mayor cantidad de evidencia relevante. Estandar MECIR C24
Teniendo ya claro que hay que buscar en más de una base de datos (Bramer W, 3013 y 2016), hay que decir que se desconoce el número óptimo de bases de datos que hay que consultar y que no existe evidencia de la cantidad de bases de datos en las que se debe buscar (Ross-White A et al.).
Debido a la diversidad de preguntas abordadas por las revisiones sistemáticas, no puede haber un estándar acordado para lo que constituye una búsqueda aceptable en términos del número de bases de datos buscadas (CRD’s guidance, 2009).
Debemos tener presente que añadir múltiples bases de datos puede dará lugar a búsquedas con resultados muy elevados en los que, pasado un número de base de datos, resulten irrelevantes. Por otro lado, hay que tener en consideración las desventajas en el uso de múltiples bases de datos para los bibliotecarios. Resulta muy arduo y complicado traducir una estrategia de búsqueda a múltiples interfaces y sintaxis de búsqueda, ya que los diferentes códigos de campo, sintaxis de cada base de datos y plataforma, los operadores de proximidad que difieren entre interfaces y las diferencias en los términos del tesauro entre bases de datos añaden una carga importante. Además, para los revisores el proporcionarles el resultados de un exceso número de bases de datos les conlleva mucho tiempo ya que deben examinar un exceso de títulos y resúmenes, probablemente irrelevantes.
Es función del bibliotecario determinar la combinación de bases de datos necesaria para que las búsquedas de revisiones sistemáticas proporcionen resultados eficientes (es decir, para minimizar la carga de los investigadores sin reducir la validez de la investigación al omitir referencias relevantes).
Es función del bibliotecario determinar la combinación de bases de datos necesaria para que las búsquedas de #RevisionesSistemáticas proporcionen resultados eficientes.
Las bases de datos que utilicemos para localizar la evidencia va a depender del tema de revisión, de la posibilidad de acceso a las bases de datos y el presupuesto disponible para el equipo de revisión, y siempre dentro de la limitación de tiempo. Como norma general, hay que empezar por las fuentes de información que tienen mayor probabilidad de ser más productivas dentro del tema de nuestra revisión, ya que te proporcionarán la mayoría de los estudios. En caso de duda, recomiendo hacer pruebas de búsqueda de nuestro tema de revisión en varias bases de datos y seleccionar las que proporcionen mayores y mejores resultados.
¿Qué dicen los expertos?
Un estudio de Wilchor M. Bramer concluye que las búsquedas han de realizarse en Embase, MEDLINE (incluidas las publicaciones Epub ahead of print), Web of Science (Core Collection) y Google Académico (las 200 primeras referencias relevantes) como mínimo. Para temas especiales como enfermería y ciencias del comportamiento y mental se debe añadir bases de datos como CINAHL y PsycINFO, respectivamente. Para revisiones donde los ECA hay que buscar en CENTRAL. Si se ignora una o más de las bases de datos que identifican como las cuatro bases de datos clave dará lugar a búsquedas más precisas, con un menor número de resultados, pero los investigadores deben decidir si eso vale la pena por el aumento de una mayor probabilidad de pérdidas de referencias relevantes. Este estudio también destaca una vez más que buscar bases de datos solo no es suficiente para recuperar todas las referencias relevantes. (Bramer WM, et al.).
Recomendaciones del bibliotecario experto Wilchor Bramer (2017).
Si nuestra revisión fuera de intervenciones terapéuticas, habría que buscar en las bases de datos generales (MEDLINE y Embase) y CENTRAL. Además, se deben incluir las bases de datos relevantes para el tema de revisión (p. ej., CINAHL para temas relacionados con la enfermería, PsycINFO para intervenciones psicológicas).
Además de MEDLINE y Embase, que suelen considerarse las principales bases de datos internacionales sobre atención sanitaria general, muchos países y regiones producen bases de datos bibliográficas que se centran en la bibliografía producida en esas regiones y que suelen incluir revistas y otras publicaciones no indexadas en otros sitios, como el African Index Medicus y LILACS (para América Latina y el Caribe) (MECIR C24-25).
Para la búsqueda de estudios cualitativos, además de MEDLINE y Embase, hay que buscar en CINAHL y PsycINFO. A lo que habría que añadir Scopus, y ProQuest Dissertations & Theses Global. Agregar PubMed aumenta la recuperación a 93.1% (Frandsen TF et al.).
Para las revisiones de evaluaciones económicas, la combinación de las bases de datos Embase + Scopus + HTA Database + MEDLINE o PubMED (indistintamente) es la más eficiente (Arber M et al.).
Si el tema incluye la asistencia social, hay una serie de bases de datos disponibles, como ASSIA (Applied Social Sciences Index and Abstracts), CSA Sociological Abstracts y CSA Social Services Abstracts, que podrían utilizarse. Las bases de datos mencionadas anteriormente son todas temáticas, pero hay otras, como AgeInfo, Ageline y ChildData, que se centran en un grupo de población específico que podría ser relevante para el tema de la revisión.
En revisiones de ciencias sociales y humanas, Lluís Codina recomienda utilizar siempre Scopus + Web of Science del grupo general, así como Dialnet Plus y las bases de datos del CSIC si la investigación se va a presentar en una universidad española.
¿Si busco en Embase (Elsevier), es necesario buscar también en MEDLINE?
La búsqueda en Embase.com incluye MEDLINE. Sin embargo, debemos buscar en las dos bases de datos por separado, ya que Embase tiene un contenido significativo que no está disponible en PubMed/MEDLINE. Además, la indexación Emtree hace que incluso la información compartida por las dos bases de datos se pueda encontrar de forma exclusiva en Embase.
Razones por la que es necesario buscar en MEDLINE y en Embase.
¿Cómo incluye Embase el contenido de MEDLINE?
Más de2800 revistas son exclusivas de Embase y 3000 títulos de revistas están cubiertos tanto por Embase como por MEDLINE. Ambos conjuntos están indexados por Embase usando Emtree.
2500 revistas de MEDLINE no están indexadas por Embase usando Emtree, sino que están indexadas usando el MEDLINE thesaurus MeSH.
Estos registros indexados de MEDLINE se entregan a Elsevier diariamente. Después de la deduplicación, se incorporan a Embase para producir «registros exclusivos de MEDLINE». Elsevier no vuelve a indexar estos registros exclusivos de MEDLINE. Sin embargo, su indexación se asigna a los términos de Emtree. De esta manera, los términos de Emtree se pueden usar para buscar todos los registros de Embase, incluidos los de MEDLINE.
¿Si tengo acceso a SCOPUS, también necesito buscar en Embase y en la WoS?
Las búsquedas en Scopus se centran en resúmenes y citas, mientras que una búsqueda en Embase proporciona información adicional a partir de su indexación estructurada de texto completo con el tesauro EMTREE.
Dado que Scopus no utiliza Emtree para facilitar la asignación de sinónimos y las búsquedas jerárquicas, nuestra búsqueda puede recuperar un número significativamente menor de resultados que en Embase. Por ejemplo, una búsqueda en Scopus sobre «heart attack» omite los registros que mencionan «myocardial infarction» o los indizados utilizando el término Emtree «heart infarction».
Además, los subtítulos de Embase no están disponibles en Scopus, por lo que las búsquedas no pueden acotarse del mismo modo. Por ejemplo, no es posible limitar las búsquedas de fármacos a los registros centrados en los efectos adversos.
Razones por las que debo buscar en Embase y SCOPUS.
¿Es recomendable buscar en Google Académico?
Dado que Google Scholar indexa el texto completo de los artículos, la búsqueda en él añade artículos relevantes que no se encuentran en las otras bases de datos. Por lo tanto, encuentra artículos en los que el tema de investigación no se menciona en el título, el resumen o los términos del tesauro, sino que los conceptos sólo se tratan en el texto completo.
Sin embargo, la búsqueda en Google Académico supone un reto, ya que carece de las funciones básicas de las bases de datos bibliográficas tradicionales. Además, las estrategias de búsqueda están limitadas a un máximo de 256 caracteres, lo que significa que crear una estrategia de búsqueda exhaustiva puede resultar laborioso (Bramer W, 2017).
Wilchor Bramer recomienda limitar la búsqueda en Google Académico a las primeras 200 referencias relevantes.
Elección de la plataforma
Como es lógico, la búsqueda en diferentes bases de datos dará inevitablemente resultados diferentes al ser su cobertura distinta. Pero además, la búsqueda en la misma base de datos a través de diferentes interfaces o plataformas puede dar lugar a resultados diferentes. Por ejemplo, buscar en Embase a través de Embase.com o mediante OVID, o buscar en MEDLINE a través de Web of Science, EBSCO, OVID o incluso a través de PubMed. Y no solo porque las plataformas difieran en diferentes sintaxis y herramientas de búsqueda, sino que el contenido también puede diferir (PubMed vs MEDLINE/Ovid; Embase/Elsevier vs. Embase/Ovid).
¿MEDLINE vía PubMed u Ovid?
PubMed es considerado por algunos como más fácil de usar. Además, en búsquedas de revisiones sistemáticas, PubMed tiene una sensibilidad más alta que Ovid/MEDLINE con una precisión comparable y NNR (number needed to read) (Katchamart W et al.).
Por el contrario, muchos bibliotecarios eligen Ovid MEDLINE, ya que permite realizar una búsqueda más enfocada. Sus herramientas que permiten una sintaxis de búsqueda con, por ejemplo, operadores de adyacencia, que hacen que nuestro resultado sea más preciso que con PubMed.
Otros especialistas en información estaban a favor de buscar en ambas. Indicaban que merece la pena realizar una búsqueda complementaria de PubMed, además de la búsqueda principal en MEDLINE (Ovid) para una revisión sistemática, ya que se realiza rápidamente y si recupera estudios únicos, recientemente publicados, y ahead-of-print, mejorando la actualización de las revisiones sistemáticas. Sin embargo, tal como indica Wichor Bramer en su correo de 12 de diciembre de 2022 a la lista de distribución expertsearching@pss.mlanet.org, hoy en día buscar en PubMed no añade ningún valor cuando ya se ha buscado en MEDLINE a través de OVID u otra plataforma similar. La razón de por qué antes se recomendaba era porque había bastante retraso entre los artículos añadidos a PubMed y a MEDLINE, pero ya no es así. Hoy en día el retraso es solo de 1 o 2 días, por lo que se puede ignorar ya que esos días extra no suponen ninguna diferencia en nuestra revisión. (Más información en: https://wkhealth.force.com/ovidsupport/s/article/PubMed-vs-Ovid-s-Medline-1489081398582).
Hoy en día, buscar en PubMed no añade ningún valor cuando ya se ha buscado en MEDLINE a través de OVID u otra plataforma similar dado que el retraso en la indización es de solo 1 o 2 días. @wichor
No hay una diferencia notable entre Ovid y Embase.com en términos de resultados de búsqueda sin embargo, Embase.com fue calificado como más fácil de usar en comparación con Ovid (Fortier KJ et al.)
Aquí os dejo un Trivial interactivo para aprender las diferencias en la sintaxis de búsqueda entre plataformas.
Juego para ver las diferencias en la sintaxis de búsqueda.
BIBLIOGRAFÍA
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