JBI acaba de publicar una importante actualización de su metodología para la realización de revisiones de alcance oscoping reviews (1). La nueva versión del capítulo 10 del JBI Manual for Evidence Synthesis consolida en un único documento más de una década de desarrollo metodológico y, especialmente, la abundante orientación publicada desde la última gran actualización de 2020.
No estamos ante un cambio completo de metodología, sino ante su actualización, ampliación y consolidación. Desde 2020, el JBI Scoping Review Methodology Group ha ido dando respuesta a problemas metodológicos que no estaban suficientemente desarrollados en la guía anterior.
¿Qué incorpora la nueva guía?
Entre las novedades más relevantes se encuentra la incorporación de la definición formal descoping review publicada por Munn y colaboradores en 2022: una síntesis de evidencia cuyo objetivo es identificar y mapear sistemáticamente la amplitud de la evidencia disponible sobre un tema, campo, concepto o cuestión (2).
También se refuerza considerablemente la importancia del protocolo previo de la revisión, con recomendaciones específicas para su desarrollo y comunicación. El protocolo se considera un elemento esencial para aumentar el rigor, la transparencia y la reproducibilidad de este tipo de síntesis (3).
La actualización incorpora además orientaciones más detalladas sobre la participación de los usuarios del conocimiento, las cuestiones relacionadas con equidad, diversidad e inclusión, y sobre cómo realizar la extracción, análisis y presentación de los resultados, aspectos sobre los que JBI ha publicado recomendaciones específicas durante los últimos años (4).
Otro cambio especialmente interesante es la incorporación de orientación sobre el uso de software y herramientas de automatización en las distintas fases de una scoping review. La automatización se contempla como apoyo al trabajo de los revisores y no como sustitución indiscriminada de la supervisión metodológica humana (5).
La nueva guía aborda asimismo cuestiones cada vez más frecuentes en la práctica: cómo gestionar scoping reviews de gran tamaño, cómo realizar rapid scoping reviews, qué papel pueden desempeñar estas revisiones en el desarrollo de guías de práctica clínica y en la priorización de la investigación, y cómo pueden contribuir a reducir el desperdicio en investigación.
Mejor delimitación frente a otros tipos de revisión
Un aspecto especialmente útil es el esfuerzo por clarificar las diferencias entre las scoping reviews y otros productos de síntesis que con frecuencia se confunden entre sí, como las mapping reviews, evidence and gap maps y overviews of reviews. La elección del tipo de revisión debe depender de la pregunta y del objetivo de la síntesis, no simplemente de la etiqueta utilizada por los autores.
La actualización también explica la relación entre PRISMA-ScR y PRISMA 2020. Conviene recordar que PRISMA-ScR es fundamentalmente una guía para la comunicación o reporting de una scoping review, mientras que el capítulo de JBI proporciona la orientación metodológica para planificarla y realizarla. PRISMA-ScR, publicado en 2018, contiene 20 ítems esenciales y dos opcionales. [6]
Una actualización que merece ser revisada
Para quienes realizan, asesoran o evalúan revisiones de alcance, esta nueva versión debería convertirse en la referencia metodológica de consulta. Su principal aportación es reunir en un único capítulo orientaciones que hasta ahora se encontraban dispersas en numerosas publicaciones y ampliar la metodología a problemas que han surgido con la creciente utilización de las scoping reviews.
Munn Z, Pollock D, Khalil H, Alexander L, McInerney P, Godfrey CM, et al. What are scoping reviews? Providing a formal definition of scoping reviews as a type of evidence synthesis. JBI Evid Synth. 2022;20(4):950-2. doi:10.11124/JBIES-21-00483.
Peters MDJ, Godfrey C, McInerney P, Khalil H, Larsen P, Marnie C, et al. Best practice guidance and reporting items for the development of scoping review protocols. JBI Evid Synth. 2022;20(4):953-68. doi:10.11124/JBIES-21-00242.
Pollock D, Peters MDJ, Khalil H, McInerney P, Alexander L, Tricco AC, et al. Recommendations for the extraction, analysis, and presentation of results in scoping reviews. JBI Evid Synth. 2023;21(3):520-32. doi:10.11124/JBIES-22-00123.
Khalil H, Pollock D, McInerney P, Evans C, Moraes EB, Godfrey CM, et al. Automation tools to support undertaking scoping reviews. Res Synth Methods. 2024;15(6):839-50. doi:10.1002/jrsm.1731.
Tricco AC, Lillie E, Zarin W, O’Brien KK, Colquhoun H, Levac D, et al. PRISMA Extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR): checklist and explanation. Ann Intern Med. 2018;169(7):467-73. doi:10.7326/M18-0850.
Las revisiones sistemáticas aspiran a fundamentar las decisiones sanitarias en la mejor evidencia disponible. Sin embargo, muchos de los métodos empleados para realizarlas siguen apoyándose más en la convención que en comparaciones empíricas. Los Studies Within A Review (SWAR) abordan esta contradicción: son estudios integrados en una revisión que evalúan distintas formas de planificarla, realizarla o comunicarla, con el fin de construir una metodología de síntesis de evidencia que también esté basada en evidencia.
Definición y naturaleza de un SWAR
Se define como estudios metodológicos incorporados dentro de una o varias revisiones sistemáticas u otra síntesis de evidencia (1). Su finalidad no es responder a la pregunta clínica de la revisión, sino generar evidencia sobre cómo deben planificarse, realizarse o comunicarse las revisiones. En español podrían denominarse «estudios integrados en una revisión» o «estudios dentro de una revisión».
La idea esencial es que una revisión sistemática en curso se utiliza como revisión anfitriona para investigar una incertidumbre metodológica. Por tanto, en un mismo proyecto coexisten dos niveles de preguntas diferentes:
Tipo de pregunta
Qué responde
Pregunta de la revisión anfitriona (Responde a una incertidumbre clínica o social).
¿Qué dice la evidencia sobre el problema clínico, asistencial o de salud? Ej.: ¿Es efectivo el fármaco A para reducir la mortalidad en la patología B? ¿Es eficaz la rehabilitación pulmonar en pacientes con EPOC?
Pregunta metodológica del SWAR (Responde a una incertidumbre del proceso).
¿Qué método permite realizar una parte de la revisión de forma más válida, eficiente o útil? Ej.: ¿Qué modalidad de cribado de referencias requiere menos tiempo sin perder estudios elegibles? ¿Reduce el uso de un LLM el tiempo de extracción de datos sin perder precisión?
Tabla 1. Diferencias entre la pregunta sustantiva de la revisión anfitriona y la pregunta metodológica del SWAR.
Como parte de los procesos y datos necesarios que ya se generan durante la revisión anfitriona, un SWAR puede ser más eficiente que un estudio metodológico completamente independiente, aunque exige planificación, coordinación y recursos adicionales. Su antecedente análogo en el ámbito de los ensayos clínicos es el Study Within A Trial (SWAT), un estudio metodológico integrado en uno o varios ensayos para evaluar distintas formas de desarrollar sus procesos (2).
¿Qué aspectos puede estudiar?
Un SWAR puede evaluar prácticamente cualquier decisión metodológica del ciclo de una revisión, admitiendo diseños diversos (aleatorizados, no aleatorizados o cualitativos).
Figura 1. Decisiones metodológicas que pueden evaluarse mediante un SWAR a lo largo del ciclo de una revisión sistemática.
Para considerarlo propiamente un SWAR, debe existir una incertidumbre metodológica explícita, una pregunta preespecificada, un protocolo independiente y una recogida y análisis sistemáticos de los datos. Se recomienda además su registro prospectivo.
Oportunidades para especialistas en información
Los bibliotecarios pueden liderar estudios sobre la sensibilidad de filtros de búsqueda, el uso de herramientas de minería de textos o la efectividad de procesos de deduplicación. Un ejemplo reciente especialmente relevante para los especialistas en información es el SWAR de Dullea et al. (3), integrado en 12 revisiones. El estudio comparó estrategias de búsqueda en MEDLINE construidas mediante tablas de frecuencia de términos generadas por PubReMiner con estrategias convencionales elaboradas y revisadas por bibliotecarios expertos. Las búsquedas basadas en PubReMiner fueron generalmente más rápidas, pero mostraron una sensibilidad inferior e inconsistente, por lo que los autores no recomendaron sustituir con ellas los procedimientos convencionales. El estudio muestra cómo un SWAR permite someter a evaluación empírica herramientas y procedimientos que podrían parecer eficientes a priori.
Ventajas, limitaciones y riesgos de hacer un SWAR
Es un requisito fundamental que el SWAR no comprometa la calidad, integridad, calendario ni objetivos de la revisión anfitriona. Por ejemplo, si se comparan dos métodos de cribado y uno pudiera omitir estudios relevantes, debe existir un mecanismo de seguridad que garantice que la revisión principal no queda incompleta.
Figura 2. Principales ventajas, limitaciones y riesgos asociados a la realización de un SWAR. La necesidad de evaluación ética debe determinarse según el diseño del estudio y la normativa aplicable.
¿Para qué sirven?
Los SWAR trasladan los principios de la práctica basada en la evidencia a los propios métodos de revisión. Al evaluar empíricamente cómo buscamos, seleccionamos, extraemos, analizamos y comunicamos la evidencia, pueden contribuir a que las futuras síntesis sean más rigurosas y eficientes.
En definitiva, un SWAR convierte una revisión en un entorno de investigación metodológica: además de sintetizar la evidencia sobre un tema, permite evaluar rigurosamente cómo mejorar la realización de futuras revisiones.
Bibliografía
Devane D, Burke NN, Treweek S, Clarke M, Thomas J, Booth A, et al. Study within a review (SWAR). J Evid Based Med. 2022;15(4):328-332. doi: 10.1111/jebm.12505
Clarke M, Devane D, Lang T, et al. Facilitating research on research using SWAR (studies within a review) and SWAT (studies within a trial). Evidence-Informed Public Health: Opportunities and Challenges. Abstracts of the 22nd Cochrane Colloquium; 21–26 Sep. Hyderabad, India: John Wiley & Sons; 2014.
Dullea A, Carrigan M, O’Sullivan L, et al. Sensitivity and precision of search strategies built using a text-mining word frequency tool (PubReMiner) compared to current best practice for building search strategies: a Study Within a Review (SWAR). Cochrane Evid Synth Methods. 2026;4(2):e70074. doi: 10.1002/cesm.70074.
Acaba de publicarse en Journal of Evidence-Based Medicine el artículo “Umbrella Reviews: Concepts, Methodological Frameworks, and Step-by-Step Implementation” (Liu et al., 2025; doi:10.1111/jebm.70092), de acceso abierto. Es una lectura muy recomendable y complementaria al trabajo de Belbasis et al. en BMJ Medicine (“Conducting umbrella reviews”, 2022).
¿Por qué surgen las revisiones paraguas?
Vivimos en una era de sobrecarga informativa. A diario se publican estudios con resultados y conclusiones en ocasiones contradictorias, lo que complica responder a una pregunta aparentemente simple: ¿qué sabemos con suficiente certeza? Este desafío no afecta solo al público general; clínicos, gestores y responsables de políticas sanitarias se enfrentan a un crecimiento sostenido de la literatura científica.
El fenómeno no se limita a la investigación primaria. Tal y como advirtió Ioannidis, asistimos también a una auténtica «expansión»epidemia» de la literatura secundaria (revisiones sistemáticas y metaanálisis). Cuando se acumulan múltiples revisiones sobre temas cercanos (o incluso la misma pregunta), el problema deja de ser “encontrar evidencia” para convertirse en identificar, comparar y valorar críticamente cuál de esa evidencia es más fiable y aplicable. Para ponerlo en perspectiva, la base de datos médica PubMed ha indexado más de 510,000 revisiones sistemáticas y metaanálisis.
La evidencia secundaria crece… y con ella el reto de interpretarla con rigor.
En este contexto, las revisiones paraguas (umbrella reviews) aportan una solución metodológica para introducir orden. A diferencia de una revisión sistemática clásica, una umbrella review no analiza directamente estudios primarios; su unidad de análisis son revisiones sistemáticas (RS) y metaanálisis (MA) ya publicados. Como Belbasis et al. señaló, las revisiones paraguas ofrecen una visión general de múltiples intervenciones para una condición médica específica o múltiples asociaciones epidemiológicas para una condición médica específica (enfoque de exposición amplia) o un factor de riesgo específico (enfoque de fenómeno amplio).
En términos conceptuales, hablamos de investigación terciaria:
La investigación primaria genera datos (p. ej., ensayos clínicos, cohortes).
La investigación secundaria sintetiza por primera vez esos datos (RS/MA).
La investigación terciaria integra y evalúa críticamente múltiples síntesis secundarias (overviews y umbrella reviews).
Por ello, en la jerarquía de la evidencia, las revisiones paraguas se sitúan en un nivel alto de síntesis, especialmente útiles para ofrecer una visión global y comparativa del estado del conocimiento y apoyar decisiones clínicas, de gestión o de salud pública.
¿Cuándo debemos hacer una revisión paraguas?
La idea central es sencilla: cuando el “nivel alto” de evidencia (SR/MA) se multiplica, necesitamos metodologías de síntesis terciaria que permita:
integrar resultados de varias revisiones,
comparar conclusiones entre sí,
valorar críticamente su calidad metodológica y la certeza del cuerpo de evidencia,
y identificar qué conclusiones son más sólidas y dónde persisten incertidumbres.
Belbasis y cols. propusieron, además, un algoritmo de decisión práctico para orientar cuándo es preferible una umbrella review frente a otros tipos de síntesis.
Características de las revisiones paraguas
Las revisiones paraguas se distinguen por varios rasgos nucleares:
Unidad de análisis: revisiones sistemáticas con o sin metaanálisis (no estudios primarios).
Alcance: suelen abordar campos amplios (por ejemplo, varias intervenciones para una misma condición, o múltiples asociaciones exposición–resultado).
Propósito: ofrecer una visión panorámica (“bird’s-eye view”), gestionar la sobrecarga de evidencia y ayudar a resolver discrepancias entre revisiones.
Utilidad estratégica: facilitan la toma de decisiones al permitir comparar varias alternativas (intervenciones, enfoques, asociaciones) en un único documento; son un insumo valioso para guías y políticas.
Evaluación crítica: no se limitan a resumir resultados; incorporan una valoración estructurada de la calidad metodológica y del riesgo de sesgo de las revisiones incluidas (p. ej., AMSTAR-2, ROBIS), y de la certeza de la evidencia (p. ej., GRADE).
¿Cómo hacer una revisión paraguas?
A continuación, un esquema operativo (paso a paso) alineado con recomendaciones metodológicas actuales:
1. Formular la pregunta de investigación y registrar del protocolo
Definir un objetivo claro y justificable (por qué una umbrella review es necesaria y qué aporta respecto a RS/MA existentes). Estructurar la pregunta con marcos adecuados, según el tipo de evidencia:
PICO(S) (efectividad clínica)
CoCoPop (prevalencia/etiología)
PEO (cualitativa o exposiciones)
Registrar el protocolo a priori (p. ej., PROSPERO u OSF) mejora transparencia y reduce duplicidades.
2. Definir criterios de inclusión y exclusión
Incluir exclusivamente síntesis de evidencia (RS con o sin MA). Excluir, salvo justificación explícita: estudios primarios, revisiones narrativas, guías, informes técnicos no sistemáticos.
3. Diseñar y ejecutar una búsqueda sistemática reproducible
La búsqueda debe ser exhaustiva, reproducible. Bases habituales: MEDLINE/PubMed, Cochrane Database of Systematic Reviews, Embase, Epistemonikos, Scopus y registros como PROSPERO. Es recomendable emplear filtros metodológicos validados para RS/MA cuando proceda.
4. Selección de estudios y extracción de datos
Este proceso debe ser realizado de forma independiente por al menos dos revisores para minimizar sesgos. La selección consiste en el cribado de títulos y resúmenes, seguido de la evaluación de textos completos frente a los criterios de elegibilidad. Para la extracción se utiliza un formulario estandarizado para recopilar características básicas (autores, año), objetivos, intervenciones, resultados cuantitativos, métodos de síntesis y evaluaciones de calidad de las RS incluidas.
5. Evaluar la calidad metodológica / riesgo de sesgo de las revisiones incluidas
Herramientas frecuentes:
AMSTAR-2 (calidad metodológica general)
ROBIS (riesgo de sesgo de la revisión sistemática)
Otras herramientas equivalentes, si están justificadas por el tipo de revisión.
6. Gestionar el solapamiento de estudios primarios (Overlap)
Un reto único de las umbrella reviews es que diferentes RS pueden incluir los mismos estudios primarios, lo que puede inflar artificialmente los resultados si se combinan cuantitativamente.
Construir una matriz de evidencia: Se recomienda crear una tabla que cruce las RS con los estudios primarios únicos.
Cuantificar el solapamiento con el cálculo del ACC: El uso del índice del Área Cubierta Corregida (CCA) permite cuantificar el solapamiento (leve <5%, moderado 6-10%, alto 11-15%, y muy alto >15%).
Considerar herramientas de apoyo como el software GROOVE para una representación gráfica del solapamiento.
7. Síntesis y análisis de los datos
Existen dos enfoques principales para presentar los hallazgos:
Síntesis narrativa: útil para mapear el campo, identificar patrones y discrepancias, sin recalcular efectos.
Reanálisis (Repeated Analysis): cuando es apropiado, reanalizar estimaciones (con cautela, especialmente por solapamiento y heterogeneidad), usando software como RevMan/Stata o paquetes de R (p. ej., metaumbrella).
8. Evaluación de la certeza de la evidencia
Aplicar GRADE (u otro sistema equivalente justificado) para clasificar la certeza final (alta, moderada, baja, muy baja) según riesgo de sesgo, inconsistencia, imprecisión, etc.
9. Reporte de los resultados transparente
Para overviews de revisiones, la guía PRIOR es una referencia útil para asegurar informe completo, reproducible y trazable. Esta lista de verificación de 27 ítems cubre todos los aspectos del ciclo de vida de la revisión, desde el título hasta la declaración de conflictos de interés, asegurando la transparencia y reproducibilidad de la síntesis.
Principales aportaciones del artículo de Liu et al. (2025)
Delimita con claridad las diferencias entre revisiones sistemáticas/metaanálisis, overviews y umbrella reviews, incluyendo su lugar en la jerarquía de la evidencia.
Propone un flujo metodológico estructurado: definición del tema y criterios, registro del protocolo, búsqueda y cribado, extracción, evaluación de calidad (p. ej., AMSTAR-2), valoración de certeza (p. ej., GRADE) y análisis.
Incorpora aspectos técnicos críticos para este tipo de síntesis, como el solapamiento de estudios primarios entre revisiones y la heterogeneidad, con recomendaciones prácticas para abordarlos y reportarlos.
¿Quieres evaluar tus conocimientos de las revisiones paraguas?
BIBLIOGRAFÍA
Liu C, Zhou D, Xu W, Pan H, Wang X, Peng J, Ji X, Huang J, Zhu Z. Umbrella Reviews: Concepts, Methodological Frameworks, and Step-by-Step Implementation. J Evid Based Med. 2025 Dec;18(4):e70092. doi: 10.1111/jebm.70092.
En la literatura científica se habla mucho de cómo implementar prácticas basadas en la evidencia, pero mucho menos de cómo desimplementar aquellas que han demostrado ser ineficaces o incluso dañinas.
Las prácticas de bajo valor se consideran una fuente de “desperdicio” en los sistemas sanitarios: en EE. UU., se calcula que la atención de bajo valor supone entre 75 y 100 mil millones de dólares al año. La desimplementación no es simplemente “dejar de hacer algo”, sino un proceso activo que requiere superar barreras culturales, organizativas y de expectativas de pacientes y profesionales. Al igual que la implementación de prácticas de alto valor, la desimplementación es lenta: el artículo muestra que pueden pasar de 4 a 16 años hasta lograr una reducción del 50 % en el uso de ciertas pruebas.
Un reciente artículo publicado en BMJ Quality & Safety (LeLaurin JH, et al., 2025) analiza precisamente este aspecto: el tiempo que tarda el sistema sanitario en dejar de utilizar cribados oncológicos de bajo valor, es decir, pruebas que no aportan beneficio real al paciente y que pueden generar costes innecesarios, ansiedad o complicaciones derivadas de procedimientos invasivos.
El artículo revisa el tiempo necesario para la desimplementación de prácticas de cribado oncológico de bajo valor en EE. UU. (clasificadas como Grade D por la USPSTF). Se estudian seis prácticas: cribado de cáncer cervical en <21 y >65 años, cribado de próstata en ≥70 años, y cribados de ovario, tiroides, testículo y páncreas en adultos asintomáticos.
Lo que muestra el estudio
En el caso del cribado de cáncer de cuello uterino:
en mujeres menores de 21 años, se tardaron solo 4 años en reducir su uso a la mitad.
en mayores de 65 años, la desimplementación llevó 16 años.
En el cribado de próstata en varones ≥70 años, más de una década después de publicarse las guías, aún no se ha alcanzado la reducción del 50 %.
Para otros cribados (ovario, tiroides, testículo, páncreas), la falta de datos fiables impide conocer el tiempo de desimplementación.
Barreras para la desimplementación
Deficiente diseminación de la evidencia: los hallazgos que muestran la ineficacia o los daños de ciertas prácticas no siempre llegan de manera efectiva a los profesionales.
Normas y hábitos arraigados: la inercia clínica y la práctica establecida dificultan abandonar procedimientos habituales.
Resistencia al cambio: tanto de profesionales como de pacientes, que pueden percibir la retirada de una práctica como pérdida de calidad en la atención.
Confusión y escepticismo: los cambios frecuentes en las guías clínicas generan dudas y desconfianza en la validez de las recomendaciones.
Expectativas de los pacientes: algunos esperan recibir pruebas o tratamientos de rutina, incluso cuando no son necesarios, lo que ejerce presión sobre los médicos para mantenerlos.
Necesidad de atención personalizada y decisión compartida: en algunos casos puede justificarse un uso selectivo de la práctica en pacientes concretos, lo que complica su retirada universal.
Consecuencias no deseadas de la desimplementación:
reducción de ingresos en el sistema sanitario,
utilización inapropiada de otras prácticas,
pérdida de confianza por parte de los pacientes.
Conclusiones
Retirar de forma sistemática el cribado oncológico de bajo valor podría aumentar la eficiencia de los sistemas de salud, mejorar los resultados en salud (menos efectos adversos y menos ansiedad en pacientes), reducir los costes de la atención sanitaria y aumentar la eficiencia de los sistemas de salud.
Si implementar lo nuevo ya es lento (de media 15 años para que una innovación llegue al 50 % de uso), abandonar lo que no funciona puede ser aún más difícil y desigual. De ahí la importancia de contar con estrategias activas de desimplementación, sistemas de monitorización sólidos y profesionales de la salud comprometidos con la mejora continua.
Bibliografía
LeLaurin JH, Pluta K, Norton WE, Salloum RG, Singh Ospina N. Time to de-implementation of low-value cancer screening practices: a narrative review. BMJ Qual Saf. 2025 Jul 18;34(8):547-555. doi: 10.1136/bmjqs-2025-018558.
Shrank WH, Rogstad TL, Parekh N. Waste in the US Health Care System: Estimated Costs and Potential for Savings. JAMA. 2019 Oct 15;322(15):1501-1509. doi: 10.1001/jama.2019.13978.
Khan S , Chambers D , Neta G . Revisiting time to translation: implementation of evidence-based practices (EBPs) in cancer control. Cancer Causes Control 2021;32:221–30. doi:10.1007/s10552-020-01376-z
El pasado 10 de junio participé, como cada año, en el curso de acogida y bienvenida a los nuevos residentes del Hospital Universitario de Getafe. Esta intervención, centrada tradicionalmente en los fundamentos de la búsqueda bibliográfica y los recursos de la biblioteca, ha ido evolucionando en los últimos años para dar cabida a los profundos cambios que la inteligencia artificial (IA) está generando en los procesos de búsqueda de información científica.
Les presenté el funcionamiento de la Biblioteca Virtual, un recurso esencial para el acceso a la información científica de calidad. Les mostré cómo registrarse correctamente en el portal para poder acceder, desde cualquier dispositivo y ubicación, a una amplia colección de bases de datos especializadas, revistas científicas, libros electrónicos y otros recursos suscritos por la red sanitaria pública. Hicimos especial hincapié en la importancia de utilizar estas fuentes institucionales frente a buscadores generalistas, y en cómo aprovechar al máximo los servicios disponibles para apoyar tanto la práctica clínica como sus actividades formativas e investigadoras.
En la edición de 2024, la IA ocupó aproximadamente un tercio del contenido. Este año, sin embargo, ha constituido ya la mitad de mi presentación, reflejo de su creciente relevancia tanto en la práctica clínica como en el proceso de aprendizaje e investigación de nuestros profesionales en formación.
Los propios residentes reconocieron utilizar con frecuencia herramientas de IA generativa —principalmente modelos como ChatGPT— para resolver dudas clínicas, localizar información rápida o redactar textos. Esta admisión evidencia una realidad incuestionable: la IA ya forma parte del entorno de trabajo cotidiano del personal sanitario. Sin embargo, también pone de manifiesto una necesidad urgente: formar a los nuevos profesionales en el uso crítico, seguro y eficaz de estas herramientas.
Durante la sesión, abordamos conceptos esenciales para entender la búsqueda de información basada en evidencia, desde el triángulo de la búsqueda eficiente hasta la jerarquía de las fuentes. En este contexto, presenté el papel complementario —que no sustitutivo— de la inteligencia artificial en la búsqueda bibliográfica. Se mostraron ejemplos concretos de herramientas de IA aplicadas a distintas fases del proceso: desde asistentes conversacionales como ChatGPT o Claude, hasta motores de síntesis como Elicit, y plataformas de análisis de citaciones como Scite.
Subrayé especialmente los riesgos de desinformación y sesgos si se emplean estas herramientas sin una evaluación humana crítica, y proporcioné orientaciones prácticas sobre cómo formular prompts efectivos.
Nuestro compromiso desde la biblioteca es acompañar esta transición, ofreciendo recursos de calidad, formación continua y apoyo experto. Porque saber buscar sigue siendo —más que nunca— una competencia esencial para el ejercicio profesional informado, riguroso y basado en la mejor evidencia disponible.
En otras entradas de este blog hemos hablado de la importancia de planificar correctamente una revisión sistemática, como en los 13 pasos para la planificación de una revisión o en la explicación de la metodología de búsqueda según JBI. Hoy ponemos el foco en un momento clave del proceso: el primer paso que da el bibliotecario cuando comienza a colaborar en una revisión sistemática.
Antes de diseñar la estrategia de búsqueda definitiva, es imprescindible realizar una búsqueda preliminar exploratoria, identificar revisiones en curso en registros como PROSPERO y, a partir de todo ello, refinar y delimitar adecuadamente la pregunta de investigación. Esta fase inicial es fundamental para asegurar la pertinencia del trabajo, evitar duplicaciones y aportar valor a la evidencia existente.
Estos primeros pasos no siempre son visibles, pero son esenciales para que la revisión tenga solidez metodológica desde el inicio. El papel del bibliotecario en esta fase no solo es técnico, sino estratégico: contribuye activamente a que el equipo investigador formule una pregunta clara, contextualizada y alineada con la literatura disponible. Como se muestra en la imagen, incluso las herramientas de IA generativa pueden ser un apoyo en esta etapa exploratoria, aunque siempre deben usarse de forma crítica y complementaria, nunca como sustituto de las fuentes especializadas.
La evaluación de la calidad de la evidencia en revisiones sistemáticas (RS) es esencial para la toma de decisiones. Aunque el sistema GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation) ofrece un enfoque consolidado para calificar el nivel de evidencia, su aplicación es compleja y requiere mucho tiempo. La inteligencia artificial (IA) puede utilizarse para superar estas barreras.
En este contexto, acaba de publicarse un estudio experimental analítico que busca desarrollar y evaluar la herramienta URSE basada en IA para la semiautomatización de una adaptación del sistema de clasificación GRADE, determinando niveles de evidencia en RS con metaanálisis compilados de ensayos clínicos aleatorizados (1).
Las conclusiones de este estudio revelan que el rendimiento del sistema GRADE automatizado URSE es insatisfactorio en comparación con los evaluadores humanos. Este resultado indica que el objetivo de utilizar la IA para GRADE no se ha alcanzado.
Las limitaciones del sistema GRADE automatizado URSE reforzaron la tesis de que las herramientas potenciadas por IA deben utilizarse como una ayuda para el trabajo humano y no como un sustituto del mismo. En este contexto, el sistema GRADE automatizado URSE puede utilizarse como segundo o tercer revisor, lo que mejora la objetividad de las dimensiones GRADE, reduce el tiempo de trabajo y resuelve discrepancias.
Los resultados demuestran el uso potencial de la IA en la evaluación de la calidad de la evidencia. Sin embargo, considerando el énfasis del enfoque GRADE en la subjetividad y la comprensión del contexto de producción de evidencia, la automatización completa del proceso de clasificación no es oportuna. No obstante, la combinación del sistema GRADE automatizado URSE con la evaluación humana o la integración de esta herramienta en otras plataformas representa direcciones interesantes para el futuro.
En el siguiente enlace encontrarás un resumen del artículo:
https://hacia-la-automatizacion--1z75d14.gamma.site/
BIBLIOGRAFÍA
Oliveira dos Santos A, Belo VS, Mota Machado T, et al. Toward automating GRADE classification: a proof-of-concept evaluation of an artificial intelligence-based tool for semiautomated evidence quality rating in systematic reviews. BMJ Evidence-Based Medicine. 2025. doi: 10.1136/bmjebm-2024-113123
Una revisión sistemática refleja las limitaciones de los estudios que incluye; por lo tanto, cada estudio elegible para su inclusión en una revisión sistemática requiere una evaluación crítica para determinar si el estudio no ha respondido correctamente a su pregunta de investigación de una manera libre de sesgos.
Lared LATITUDES nos proporciona una visión general de la calidad de los estudios y relación entre los distintos componentes de la calidad. Enfatiza los 3 componentes principales de la calidad del estudio: validez interna, validez externa y calidad del informe/reporte.
El proceso de evaluación del riesgo de sesgo implica una valoración crítica y un juicio relativo a la existencia de riesgos potenciales de sesgo en el estudio. Un sesgo es un «error sistemático, o desviación de la verdad, en los resultados o inferencias» y esto puede conducir a hallazgos que no reflejen el resultado real. El sesgo (por ejemplo, las limitaciones del estudio) se refiere al riesgo de que los estudios sobrestimen o subestimen sistemáticamente el verdadero efecto de la intervención en función de un error en su realización o diseño.
El sesgo es distinto del concepto de calidad
Un estudio con «alta calidad metodológica» puede tener un «alto riesgo de sesgo» como, por ejemplo, cuando el cegamiento es imposible. Por otro lado, no todas las debilidades metodológicas introducen sesgos. Así, ciertos indicadores de «baja calidad metodológica» tienen poca probabilidad de influir en el riesgo de sesgo, como, por ejemplo, la no predeterminación del tamaño muestral.
Herramientas para la evaluación de la calidad
Hay muchas escalas escalas de calidad y listas de verificación (checklists) disponibles. Las revisiones Cochrane no las utilizan dado que no hay evidencia empírica que avale su uso, diferentes escalas llegan a diferentes conclusiones, la ponderación numérica no está justificada y las puntuaciones difíciles de interpretar por los lectores.
Herramientas para la evaluación del riesgo de sesgo
La RoB 2 de Cochrane se utiliza para la evaluación de ensayos clinicos. Valora 7 dominios (Generación de la secuencia aleatoria; Ocultamiento de la asignación; Cegamiento de los participantes y del personal; Cegamiento de los evaluadores del resultado; Datos de resultado incompletos; Notificación selectiva de los resultados; y Otras fuentes de sesgo) siendo la valoración de los revisores como de «bajo riesgo de sesgo» , «alto riesgo de sesgo» o «riesgo de sesgo poco claro«.
Para los estudios no aleatorizados también hay que evaluar el riesgo de sesgo: ROBINS (acrónimo de Risk Of Bias In Non-Randomized Studies). En la actualidad, existen dos versiones de esta herramienta: ROBINS-I, para estudios no aleatorizados de intervenciones y la recientemente lanzada ROBINS-E, que evalúa el efecto de una exposición en estudios de cohortes.
Además de las herramientas para estudios aleatorizados y no aleatorizados, se dispone de herramientas específicas para la evaluación de RoB en informes de casos y series de casos y diseños experimentales de caso único.
Estas herramientas proporcionan marcos estructurados para evaluar la calidad de diferentes tipos de estudios. Cada herramienta está diseñada para abordar las características únicas y los posibles sesgos asociados con diseños de estudio específicos. Por ejemplo, RoB 2 se centra en los ensayos controlados aleatorios, evaluando aspectos como el proceso de aleatorización y el cegamiento, mientras que ROBINS-I se utiliza para estudios de intervención no aleatorizados, considerando factores como el control de confusores.
Si los tipos de diseño de estudios incluidos en mi revisión sistemática son diferentes (p. ej.: EC, estudio de cohortes, …), ¿es mejor utilizar una herramienta genérica o elegir diferentes según el tipo de estudio?
Los autores de revisiones sistemáticas deben examinar los aspectos de riesgo de sesgo (RoB) específicos del diseño de cada estudio primario que incluyan como evidencia. Es poco probable que una única herramienta de valoración de los criterios de RoB sea adecuada para todos los diseños de investigación. Si utilizamos herramientas específicas según el diseño del estudio, nos aseguramos de que la evaluación de calidad se alinea con las consideraciones únicas y los sesgos asociados con cada diseño de estudio. Pero el uso de múltiples herramientas puede aumentar la complejidad y requerir una mayor familiaridad con cada herramienta específica.
La utilización adecuada de estas herramientas permite a los investigadores realizar evaluaciones de calidad más precisas y estandarizadas, mejorando la confiabilidad y la comparabilidad de las síntesis de evidencia. Es importante que los investigadores se familiaricen con la herramienta apropiada para su tipo de estudio y la utilicen de manera consistente en todo el proceso de síntesis de evidencia.
El diagrama de flujo proporcionado por LATITUDES es una guía valiosa en este proceso de selección de la herramienta, pero es importante complementarlo con un conocimiento profundo de las características de cada herramienta y las especificidades del estudio en cuestión. Una selección cuidadosa asegura que todos los aspectos relevantes de la calidad del estudio sean evaluados adecuadamente, fortaleciendo así la validez de la síntesis de evidencia.
Cómo evaluar el riesgo de sesgo
Hay que predefinir en la fase de Protocolo cómo se va a considerar el riesgo de sesgo en el análisis (definir si se va a meta-analizar los estudios con riesgo de sesgo alto o incierto). Al menos debe realizarse por 2 evaluadores de manera independiente siendo conveniente hacer un pilotaje con 3-6 estudios. Además, debemos definir en el Protocolo cómo se van a resolver los desacuerdos y aclarar la información que falta o no está clara en la publicación (por ejemplo, yendo al protocolo del estudio y/o contactar con los autores).
¿Cómo representa la evaluación del riesgo de sesgo en su manuscrito de revisión?
Se ha de resumir el riesgo de sesgo de los estudios incluidos y de cada desenlace. En esta figura se muestra un ejemplo de un resumen de la evaluación del riesgo de sesgo según la herramienta Cochrane de riesgo de sesgo aplicada a 8 ensayos clínicos aleatorizados como parte de una revisión sistemática sobre el calostro humano y bovino para la prevención de la enterocolitis necrotizante.
Figura del riesgo de sesgo. Reproducido de Sadeghirad B, Morgan RL, Zeraatkar D, Zea AM, Couban R, Johnston BC, Florez ID. Human and Bovine Colostrum for Prevention of Necrotizing Enterocolitis: A Meta-analysis. Pediatrics. 2018 Aug;142(2):e20180767. doi: 10.1542/peds.2018-0767.
El resumen de las evaluaciones del riesgo de sesgo para los estudios incluidos en la revisión sistemática incluye tanto la identificación del estudio como los juicios realizados sobre la posibilidad de que se introduzca el sesgo dentro de cada dominio del instrumento de riesgo de sesgo. En esta figura, los círculos verdes que incluyen un carácter más («+») representan dominios con bajo riesgo de sesgo, mientras que los círculos rojos que incluyen un guión («-«) representan dominios con alto riesgo de sesgo.
Gráfico del riesgo de sesgo.
No debemos intentar resumir todos los resultado y todos los estudios a la vez. Hay que resumir por desenlace. Cada desenlace puede tener su evaluación propia del riesgo de sesgo (ej. cegamiento, datos de resultado incompleto). Además, no todos los estudios aportan información a cada desenlace. Debemos empezar resumiendo el riesgo de sesgo dentro de cada estudio y luego entre los estudios.
¿Debemos evaluar el riesgo de sesgo en las revisiones de alcance/scoping reviews?
Las revisiones de alcance no suelen incluir una evaluación del riesgo de sesgo. «Una diferencia clave entre las revisiones de alcance y las revisiones sistemáticas es que las primeras se realizan generalmente para proporcionar una visión general de la evidencia existente, independientemente de la calidad metodológica o del riesgo de sesgo. Por lo tanto, las fuentes de evidencia incluidas no suelen someterse a una valoración crítica en el caso de las revisiones de alcance» (Tricco).
¿Y fuera de ciencias de la salud?
Para disciplinas fuera de la medicina, el Critical Appraisal Skills Programme (https://casp-uk.net/casp-tools-checklists/) proporciona listas de comprobación que pueden aplicarse a diversos tipos de estudios, y la Mixed Methods Appraisal Tool puede ser un recurso útil si los estudios incluidos utilizan métodos mixtos y la JBI también incluye herramientas útiles.
Bibliografía
Whiting P, Wolff R, Savović J, Devine B, Mallett S, Introducing the LATITUDES Network: a Library of Assessment Tools and training to Improve Transparency, Utility and Dissemination in Evidence Synthesis, Journal of Clinical Epidemiology (2024), doi: https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2024.111486
Higgins JPT, Savović J, Page MJ, Elbers RG, Sterne JAC. Chapter 8: Assessing risk of bias in a randomized trial [last updated October 2019]. In: Higgins JPT, Thomas J, Chandler J, Cumpston M, Li T, Page MJ, Welch VA (editors). Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions version 6.5. Cochrane, 2024. Disponible en www.training.cochrane.org/handbook.
Flemyng E, Moore TH, Boutron I, Higgins JP, Hróbjartsson A, Nejstgaard CH, et al. Using Risk of Bias 2 to assess results from randomised controlled trials: guidance from Cochrane. BMJ Evidence-Based Medicine [Internet]. 1 de agosto de 2023 [citado 14 de noviembre de 2024];28(4):260-6. Disponible en: https://ebm.bmj.com/content/28/4/260
Ciapponi A. Herramientas ROBINS para evaluar el riesgo de sesgo de estudios no aleatorizados. Evidencia – actualización En La práctica Ambulatoria. 2022;25(3):e007024. https://doi.org/10.51987/evidencia.v25i4.7024
Pon a prueba tu equilibrio y conocimientos de revisiones sistemáticas con este quiz interactivo inspirado en la «Jenga». Responde preguntas para mantener la torre en pie.
La revisiónes paraguas, que a veces las encontraremos como Revisión de revisiones o Umbrella review y Overview of review en inglés, son una solución eficiente para navegar el creciente volumen de revisiones sistemáticas en salud y son de gran valor para la toma de decisiones de atención médica al combinar grandes volúmenes de datos de revisiones sistemáticas (RS) en una sola síntesis.
Origen
Surgen por el desafío de la sobrecarga de Información debido al incremento de estudios y de las revisiones sistemáticas que los sintetizan. Además, muchas de estas revisiones son conflictivas, es decir, arrojan resultados opuestos.
Por otro lado, existe la imperiosa necesidad de abordar preguntas amplias presentando una visión general sobre un tema, en lugar de estrechar el enfoque a una sola intervención. Por último, evita derrochan recursos de llevar a cabo nuevas revisiones en lugar de aprovechar las existentes.
¿Qué es una Revisión Paraguas?
Los Overviews son revisiones sistemáticas de revisiones sistemáticas existentes sobre un tema de salud específico. A diferencia de las revisiones sistemáticas, la unidad de análisis son las revisiones sistemáticas y no los estudios primarios. Es decir, buscar e incluye solo revisiones sistemáticas (con o sin metanálisis) y recopila, analiza y presenta los datos de las revisiones sistemáticas incluidas.
Por lo tanto, un requisito previo para realizar una revisión paraguas es la disponibilidad de múltiples revisiones sistemáticas actualizadas de alta calidad que cubran todas las intervenciones de interés. Las revisiones paraguas no deben buscar e incluir revisiones narrativas, capítulos de libros de texto, informes gubernamentales, guías de práctica clínica o cualquier otro informe resumido que no se ajuste a su definición predefinida de revisión sistemática.
Las Overviews no son apropiadas para identificar brechas en la investigación, clasificar intervenciones o hacer comparaciones indirectas.
También se desaconsejas las comparaciones indirectas en las revisiones paraguas. Por ejemplo, imaginemos un Overview que incluya dos revisiones sistemáticas. La revisión sistemática 1 incluye estudios que comparan la intervención A con la intervención B, y concluye que A es más eficaz que B. La revisión sistemática 2 incluye estudios que comparan la intervención B con la intervención C, y concluye que B es más eficaz que C. Sería tentador para los autores del resumen concluir que A es más eficaz que C. Sin embargo, esto requeriría una comparación indirecta, un procedimiento estadístico que compara dos intervenciones (es decir, A frente a C) a través de un comparador común (es decir, B) a pesar de que las dos intervenciones nunca se han comparado directamente entre sí dentro de un estudio primario (Glenny et al 2005).
Beneficios de las Revisiones Paraguas
Visión Amplia: Proporciona una perspectiva general sobre un tema de salud complejo. Identifica áreas de consenso y controversia en la evidencia disponible.
Ahorro de Tiempo: Ofrece una síntesis rápida para la toma de decisiones con plazos ajustados. Evita la duplicación innecesaria de esfuerzos en la revisión de evidencia.
Calidad de la Evidencia: Se basa en revisiones sistemáticas, que ya han pasado por un riguroso proceso. Permite una evaluación crítica de la calidad de múltiples revisiones.
Características
Búsqueda y fuentes de información para las revisiones paraguas
Como en las revisiones sistemáticas, la búsqueda bibliográfica que ha de ser exhaustiva y reproducible.
En general, MEDLINE/PubMed y Embase indexan la mayoría de las revisiones sistemáticas. Los autores también pueden buscar en bases de datos regionales y temáticas adicionales (por ejemplo, LILACS, CINAHL, PsycINFO) y en repositorios de revisiones sistemáticas como la Cochrane Library, Epistemonikos y KSR Evidence.
En la búsqueda en bases de datos generales se debe utilizar filtros validados para solo recuperar revisiones sistemáticas.
Solapamiento de revisiones sistemáticas
Un paso importante una vez que los autores tienen su lista final de revisiones sistemáticas incluidas es evaluar el solapamiento, es decir, determinar qué estudios primarios están incluidos en qué revisiones sistemáticas.
Cochrane recomienda crear una matriz de citas similar a la tabla para demostrar visualmente la cantidad de solapamientos. Los autores también deben describir narrativamente el número y el tamaño de los estudios primarios que se solapan, así como la ponderación que aportan a los análisis. Pieper et al (Pieper D, Antoine S, Mathes T, Neugebauer E, Eikermann M. Systematic review finds overlapping reviews were not mentioned in every other overview. Journal of Clinical Epidemiology 2014; 67: 7.) proporciona instrucciones detalladas para crear matrices de citas, describir el solapamiento y calcular el área cubierta corregida.
Calidad metodológica o el riesgo de sesgo de las revisiones sistemáticas incluidas en las síntesis
La herramienta AMSTAR 2 (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; 358: j4008.) está diseñada para evaluar la calidad metodológica de las revisiones sistemáticas de ensayos controlados aleatorizados, y hasta la fecha ha sido la herramienta más utilizada en los Overviews. Se puede utilizar para evaluar la calidad metodológica de las revisiones sistemáticas que incluyen estudios aleatorizados y no aleatorizados de intervenciones sanitarias. Esta proporciona orientación para calificar la confianza general en los resultados de una revisión (alta, moderada, baja o críticamente baja en función del número de defectos críticos y/o debilidades no críticas).
Otra herramienta disponible para evaluar el riesgo de sesgo de las revisiones sistemáticas en los resúmenes pueden utilizar la herramienta ROBIS disponible en el sitio web de ROBIS (https://www.bristol.ac.uk/population-health-sciences/projects/robis/). Este sitio web también contiene formularios de extracción de datos y tablas de presentación de datos.
Mañana, 17 de abril de 2024, impartir el Taller de revisiones de alcance («scoping reviews») dentro de las XXV Jornadas de Gestión de la Información» de la SEDIC.
Aquí os dejo una práctica que he confeccionado para la definición de este tipo de revisiones:
Al final del taller, haremos el siguiente juego para evaluar lo aprendido:
BIBLIOGRAFÍA
Munn Z, Pollock D, Khalil H, Alexander L, McInerney P, Godfrey CM, et al. What are scoping reviews? Providing a formal definition of scoping reviews as a type of evidence synthesis. JBI Evid Synth 2022;20 (4):950–952.
Munn Z, Peters MDJ, Stern C, Tufanaru C, McArthur A, Aromataris E. Systematic review or scoping review? Guidance for authors when choosing between a systematic or scoping review approach. BMC Med Res Methodol 2018;18 (1):143.
Peters MDJ, Godfrey C, McInerney P, Khalil H, Larsen P, Marnie C, et al. Best practice guidance and reporting items for the development of scoping review protocols. JBI Evid Synth 2022;20 (4):953–958.
Khalil H, Peters MDJ, Tricco AC, Pollock D, Alexander L, McInerney P, et al. Conducting high quality scoping reviews-challenges and solutions. J Clin Epidemiol 2021;130:156–160.
Peters MDJ, Marnie C, Tricco AC, Pollock D, Munn Z, Alexander L, et al. Updated methodological guidance for the conduct of scoping reviews. JBI Evid Implement 2021;19 (1):3–10.
PRISMA extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR): checklist and explanation. Ann Intern Med 2018;169 (7):467–473.Pollock D, Peters MDJ, Khalil H, McInerney P, Alexander L, Tricco AC, et al. Recommendations for the extraction, analysis, and presentation of results in scoping reviews. JBI Evidence Synthesis [Internet]. 2022 Sep 8 [cited 2022 Sep 9];Publish Ahead of Print. Available from: https://journals.lww.com/jbisrir/Fulltext/9900/Recommendations_for_the_extraction,_analysis,_and.76.aspx
Una revisión sistemática típica tarda varios meses en completarse. Aunque el alcance de una revisión sistemática estará determinado en gran medida por la pregunta de investigación que se haya formulado, puede haber oportunidades para ampliar o restringir una pregunta de investigación en un intento de hacer que la revisión planificada sea manejable dentro del tiempo y los recursos disponibles.
Una vez estamos planteándonos nuestra pregunta de investigación y antes de darla por establecida esta, así como los criterios de elegibilidad/inclusión, debemos realizar una búsqueda inicial para analizar el alcance de nuestra revisión.
¿Debería ser nuestra revisión amplia o reducida?
Podemos encontrarnos con dos escenarios:
Una pregunta de investigación amplia;
No todos los tipos de preguntas son adecuados para las revisiones sistemáticas. Muchas de las preguntas que inicialmente son ideadas por los grupos de usuarios son de marco abierto, ya que carecen de especificación o definición de algunos de los componentes clave. Normalmente, estas preguntas no pueden responderse en un único estudio experimental y, por tanto, tampoco mediante una síntesis de estudios similares.
Es posible desglosar de las preguntas de marco abierto para identificar las de marco cerrado. En la siguiente figura vemos un ejemplo de cómo pasar de una pregunta en exceso amplia a una reducida:
Una pregunta de investigación reducida:
Ventajas de una revisión amplia
En el siguiente ejemplo vemos cómo pasar de una pregunta en exceso amplia a una pregunta más reducida
Son aplicables a una variedad más amplia de entornos o contextos, o poblaciones, o intervenciones o resultados, y ofrece un mayor potencial para explorar la coherencia de los resultados de la investigación, con menos oportunidades de hallazgos fortuitos.
Los resultados de las revisiones sistemáticas sean más accesibles para los responsables de la toma de decisiones, que a menudo tienen que elegir y tomar una decisión entre una variedad de intervenciones para poblaciones diferentes.
Inconvenientes de una revisión amplia
Una revisión más amplia daría como resultado una revisión de un mayor volumen de evidencia.
Supondría más trabajo (más análisis, más extracción de datos, más análisis que realizar, más resultados que debatir).
Habría que considerar las posibilidades de generalización de los resultados obtenidos de esta amplia población a la subpoblación de interés primario para esta revisión. Una revisión más amplia tendrá más datos de estudios adicionales, lo que permitirá realizar análisis de subgrupos significativos.
Ventajas de una revisión reducida
Cuando los recursos son limitados, una revisión más restringida (o una «división» de la revisión) puede hacer que la finalización sea más factible.
La mayor homogeneidad de los estudios incluidos puede proporcionar una respuesta más centrada a la pregunta de investigación específica (restringida).
Una revisión centrada en un único enfoque será más concisa y de mayor interés para los lectores interesados en este enfoque específico.
Inconvenientes de una revisión reducida
La limitación a poblaciones muy concretas podría dar lugar a una revisión bastante «estrecha», y quedarían excluidos grandes volúmenes potenciales de pruebas procedentes de otros pacientes.
Limitar la revisión a un único enfoque específico no responde a la pregunta clínica relativa a los efectos relativos de los diferentes enfoques.
Veamos un ejemplo (Pollock, 2018):
Una revisión amplia sería: En pacientes con accidente cerebrovascular con movilidad reducida, ¿es algún enfoque específico de fisioterapia más beneficioso que ninguna fisioterapia o cualquier otro enfoque de fisioterapia para mejorar la dependencia en las actividades de la vida diaria y la velocidad de desplazamiento?
Una revisión más concisa sería: En pacientes con un accidente cerebrovascular reciente (menos de seis semanas) con movilidad reducida, ¿es el método Bobath más beneficioso que el método de aprendizaje motor para mejorar la independencia en actividades de la vida diaria y la velocidad de la marcha?
Ventajas e inconvenientes:
Una revisión ampliada supondría más trabajo (más análisis, más extracción de datos, más análisis que realizar, más resultados que debatir).
Habría que considerar las posibilidades de generalización de los resultados obtenidos de esta amplia población a la subpoblación de interés primario para esta revisión (pacientes con apoplejía durante las últimas seis semanas).
Una revisión centrada en un único enfoque fisioterapéutico (por ejemplo, el enfoque Bobath) será más concisa y de mayor interés para los lectores interesados en este enfoque específico.
La limitación a los pacientes que han sufrido un ictus en las últimas 6 semanas podría dar lugar a una revisión bastante «estrecha», y quedarían excluidos grandes volúmenes potenciales de pruebas procedentes de otros pacientes. Una revisión más amplia daría como resultado una revisión de un mayor volumen de evidencia.
La evaluación de los efectos de diferentes enfoques fisioterapéuticos (no solo el enfoque Bobath) será clínicamente relevante para los médicos, que tienen que considerar todos los enfoques disponibles a la hora de tomar una decisión terapéutica. Limitar la revisión a un único enfoque específico (por ejemplo, el enfoque Bobath) no responde a la pregunta clínica relativa a los efectos relativos de los diferentes enfoques.
La consideración de otros grupos de control, además del grupo de control «sin fisioterapia» reflejará la elección a la que se enfrentan muchos médicos, que tienen que elegir entre dos o más enfoques diferentes, en lugar de entre un enfoque o sin fisioterapia.
Una revisión más amplia tendrá más datos de estudios adicionales, lo que permitirá realizar análisis de subgrupos significativos.
BIBLIOGRAFÍA
Pollock A, Berge E. How to do a systematic review. Int J Stroke. 2018 Feb;13(2):138-156. doi: 10.1177/1747493017743796. PMID: 29148960.
Los autores de revisiones sistemáticas deben hacer una evaluación del riesgo de sesgo (RoB) para cada estudio primario que incluyan como evidencia. No existe una única herramienta de evaluación de los RoB que sea adecuada para todos los diseños de investigación. Además de herramientas para estudios aleatorizados y no aleatorizados, existen herramientas específicas para la evaluación de la RoB en informes de casos y series de casos y diseños experimentales de caso único.
Al igual que ocurre en otros pasos de las revisiones, la incomprensión de las herramientas para evaluar el RoB así como su aplicación incorrecta son problemas generalizados. Además, el tiempo y el esfuerzo necesarios para aplicar los estándares metodológicos recomendados por las principales organizaciones (Cochrane RoB-2 para ECA (1) y ROBINS-I (2) para intervenciones no aleatorizadas), puede hacer que los autores no sigan sus orientaciones y empleen métodos desaconsejados o anticuados. Por ejemplo, la escala Newcastle-Ottawa (NOS) es una herramienta comúnmente utilizada para valorar estudios no aleatorizados.
Wells y cols. (2) propusieron una escala para evaluar la calidad de los estudios no aleatorizados publicados en metaanálisis denominada Newcastle-Ottawa-Scale (NOS). Esta herramienta puede utilizarse como lista de comprobación o como escala.
Muchos autores justifican su selección de esta herramienta haciendo referencia justamente a una publicación que describe la falta de fiabilidad de la NOS y desaconseja su uso (3).
En esta publicación Stang señala:
«Creo que Wells et al. proporcionan una puntuación de calidad que tiene una validez desconocida en el mejor de los casos, o que incluye elementos de calidad que incluso no son válidos. La versión actual parece inaceptable para la clasificación de la calidad tanto de estudios de casos y controles como de estudios de cohortes en metaanálisis. El uso de esta puntuación en revisiones basadas en la evidencia y metaanálisis basados en la evidencia puede producir resultados muy arbitrarios«.
BIBLIOGRAFÍA
Sterne JAC, Savović J, Page MJ, Elbers RG, Blencowe NS, Boutron I, et al. RoB 2: a revised tool for assessing risk of bias in randomised trials. BMJ 2019;366:l4894.
Sterne JA, Hernán MA, Reeves BC, Savović J, Berkman ND, Viswanathan M, et al. ROBINS-I: a tool for assessing risk of bias in non-randomised studies of interventions. BMJ 2016;355:i4919.
Wells GA, Shea B, O’Connell D, Peterson J, Welch V, Losos M, et al. The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) for assessing the quality if nonrandomized studies in meta-analyses. Disponible en: URL: http://www.ohri.ca/programs/clinical_epidemiology/oxford.htm
Stang A. Critical evaluation of the Newcastle-Ottawa scale for the assessment of the quality of nonrandomized studies in meta-analyses. Eur J Epidemiol 2010;25(9):603–605.
Cómo muchos de vosotros ya sabéis, soy bibliotecaria de ciencias de la salud en el Hospital Universitario de Getafe y con anterioridad del Hospital Central de la Cruz Roja. Me defino como especialista en documentación científica en ciencias de la salud y en documentos de síntesis de evidencia científica como revisiones sistemáticas y revisiones de alcance. Docente de cursos de competencias informacionales (alfabetización informacional) en ciencias de la salud orientados a profesionales sanitarios y profesionales de la información. Y, por último, produzco y difundo información científica a través de publicaciones científicas (https://orcid.org/0000-0003-2724-2563), mi blog biblioGetafe (https://bibliogetafe.com) y redes sociales como Twitter (https://twitter.com/biblioGetafe) o LinkedIn (https://es.linkedin.com/in/concepción-campos-asensio-28089721).
Los bibliotecarios de ciencias de la salud desempeñamos un papel importante dentro de los hospitales. Somos expertos en la recuperación y evaluación de la información necesaria para el apoyo de la toma de decisiones clínicas, científicas y de gestión basadas en el conocimiento y la evidencia en todas las instituciones sanitarias. Los bibliotecarios de ciencias de la salud también tenemos la responsabilidad de formar a los profesionales sanitarios en los mejores métodos de recuperación para la práctica basada en el conocimiento, la investigación y el aprendizaje permanente.
Los bibliotecarios médicos, también conocidos como profesionales de la información sanitaria, especialistas en información médica o sus múltiples variantes, buscan, analizan, proporcionan acceso y presentan información esencial que mejora la atención al paciente y apoya la educación, la investigación y la publicación médica y sanitaria.
Los bibliotecarios de hospital buscan, analizan, proporcionan acceso y presentan información esencial que mejora la atención al paciente y apoya la educación, la investigación y la publicación médica y sanitaria.
Como ya vimos en la anterior entrada «Impacto y valor de los servicios de las bibliotecas de hospital» desempeñan muchas funciones críticas en el hospital actual, ya que proporcionan la información adecuada en el momento adecuado de diversas maneras para mejorar la eficacia del hospital y del personal médico, optimizar la atención al paciente, mejorar los resultados del paciente y aumentar la satisfacción del paciente y de la familia con el hospital y sus servicios. Dado que los bibliotecarios de hospital y sus servicios proporcionan un excelente retorno de la inversión para el hospital y le ayudan a mantener su ventaja competitiva, el personal del hospital debe tener acceso a los servicios de un bibliotecario profesional.
Las bibliotecas biomédicas tienen unos usuarios únicos, con grandes exigencias y recursos y colecciones costosos. La capacidad de la biblioteca para responder a las necesidades de información en ciencias de la salud de la institución no es suficiente, debemos mantenernos actualizados de los nuevos avances (p. ej.: IA) y debemos visualizar y difundir de forma calculada y creativa nuestro trabajo para evitar la incesante percepción de que somos prescindibles.
Teniendo esto último presente, acepté la ocasión que me ofreció el jefe de la Unidad de Documentación del Hospital de Getafe, Javier Gómez, de que David Sañudo me entrevistara en la Cadena Ser. Agradezco a los dos la oportunidad y aquí os dejo el audio y el enlace:
Aquí encontrarás los principales manuales, guías, directrices y criterios para hacer, informar y evaluar las revisiones sistemáticas en ciencias de la salud.
1)Por dónde empezar: Manuales y guías metodológicas
1.1. Xiao, Y., & Watson, M. (2019). Guidance on Conducting a Systematic Literature Review. Journal of Planning Education and Research, 39(1), 93-112. https://doi.org/10.1177/0739456X17723971.
Este artículo proporciona una breve descripción general de los pasos de una revisión sistemática. En su descripción se incluye varias tablas y figuras interesantes como la que describe las tipologías de revisiones de literatura por propósito de revisión con ejemplos.
1.2. Kolaski K, Logan LR, Ioannidis JPA. Guidance to Best Tools and Practices for Systematic Reviews. JBJS Rev. 2023 Jun 7;11(6):e23.00077. doi: 10.2106/JBJS.RVW.23.00077.
Publicado en varios artículos de PMIDs: 37285444; 37282594; 37302044; 37286949; 37291658; 37288997 y 37282770.
Incluye una tabla con las herramientas que especifican las guías para revisiones sistemáticas con y sin metaanálisis.
1.3. Finding What Works in Health Care es un libro de los Estándares de las Academias Nacionales para Revisiones Sistemáticas (Institute of Medicine Standards for Systematic Reviews (IOM).
1.4. El Manual Cochrane para revisiones e intervenciones sistemáticas. Guía oficial que describe en detalle el proceso de preparación y mantenimiento de revisiones sistemáticas Cochrane sobre los efectos de las intervenciones sanitarias.
Versión original: 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.Disponible en: http://www.training.cochrane.org/handbook. Versión en español: Centro Cochrane Iberoamericano, traductores. Manual Cochrane de Revisiones Sistemáticas de Intervenciones, versión 5.1.0 [actualizada en marzo de 2011] [Internet]. Barcelona: Centro Cochrane Iberoamericano; 2012. Disponible en https://es.cochrane.org/es/recursos-para-autores-elaborar-revisiones
Diseñado para proporcionar a los autores una guía completa para realizar revisiones sistemáticas del JBI. Describe en detalle el proceso de planificación, realización y redacción de una revisión sistemática u otros documentos de síntesis de evidencia (Umbrela, scoping, …) utilizando los métodos JBI.
2.1. PRISMA 2020es un conjunto mínimo de elementos para informar en revisiones sistemáticas y metanálisis. PRISMA se centra principalmente en la presentación de informes de revisiones que evalúan los efectos de las intervenciones, pero también puede utilizarse como base para informar revisiones sistemáticas con objetivos distintos. PRISMA no es un estándar para la realización de revisiones sistemáticas. Es una guía de informes diseñada para abordar los informes deficientes de revisiones sistemáticas. Estas recomendaciones han sido ampliamente respaldadas y adoptadas en diversas disciplinas.
2.2. QUOROM. Quality of Reporting of Meta-analyses (QUOROM) Statement. Moher D, Eastwood S, Olkin I, Drummond R, Stroup D. Improving the quality of reports of meta-analyses of randomised controlled trials: the QUOROM statement. Lancet. 1999;354:1896-900. Disponible en: https://doi.org/10.1016/S0140-6736(99)04149-5. Dispone de unas directrices, una lista de comprobación y un diagrama de flujo. La lista de comprobación describe la forma preferida de presentar las secciones de resumen, introducción, métodos, resultados y discusión del informe de un metaanálisis.
2.3. MOOSE. Contiene una checklist para la presentación de metaanálisis de estudios observacionales en epidemiología, incluidos los antecedentes, la estrategia de búsqueda, los métodos, los resultados, la discusión y la conclusión. Meta-analyses Of Observational Studies in Epidemiology (MOOSE). Stroup D Berlin J Morton S Olkin I Williamson G Rennie D, et al. Meta-analysis of observational studies in epidemiology. A proposal for reporting. JAMA. 2000;238(15):2008-12. Disponible en: https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/192614
3) Cómo evaluar
3.1. AMSTAR (A MeaSurement Tool to Assess systematic Reviews) es una herramienta para evaluar críticamente revisiones sistemáticas de estudios de intervenciones en salud que incluyen estudios aleatorios o no aleatorios (NRS), o ambos. Disponible en: https://amstar.ca/index.php.
Perry, R., Whitmarsh, A., Leach, V. et al. A comparison of two assessment tools used in overviews of systematic reviews: ROBIS versus AMSTAR-2. Syst Rev10, 273 (2021). https://doi.org/10.1186/s13643-021-01819-x.
Releía ayer el artículo Easy ≠ Right (1) con estupendas reflexiones de la bibliotecaria Melissa L. Rethlefsen, autora principal de las directrices PRISMA-S, que en 2008 nos advertía que «no hay soluciones únicas para una investigación de calidad» y que a «la hora de buscar información, ¿Qué es lo correcto y qué lo fácil?
El desarrollo de estrategias de búsqueda sólidas para buscar en la literatura e identificar estudios es un paso crucial en la metodología de síntesis de la evidencia. Sin embargo, su complejidad hizo aparecer herramientas que facilitaban la localización de evidencia de alta calidad (2). En la década de los 90, la búsqueda federada, también conocida como metabúsqueda o búsqueda cruzada en bases de datos, permitía la práctica de utilizar una interfaz para buscar en múltiples fuentes de una sola vez. Fue anunciada como la próxima novedad en búsquedas.
Rethlefsen afirmaba que encontrar la mejor información o la más completa sobre un tema requiere más esfuerzo que buscar introduciendo una o dos palabras clave en una caja de búsqueda. Y he reflexionado sobre la búsqueda con inteligencia artificial de la que hoy en día tanto interés nos despierta. Por el momento podemos seguir afirmando lo mismo que la autora nos decía hablando de Google, pero el futuro nos dirá la última palabra.
Por último, estos avances en los «sistemas de búsqueda» no permiten la transparencia o la reproducibilidad de la metodología de búsqueda (3). Esto ha sido, hasta la fecha, una de las claves para las revisiones sistemáticas de calidad y libre de sesgos (4).
Solomons T, Hinton E. Federated searches: why a one-stop shop approach to literature searching falls short for evidence synthesis. JBI Evidence Synthesis 19(6):p 1259-1262, June 2021. | DOI: 10.11124/JBIES-21-00177
Rethlefsen ML, Kirtley S, Waffenschmidt S, Ayala AP, Moher D, Page MJ, et al. PRISMA-S: an extension to the PRISMA Statement for Reporting Literature Searches in Systematic Reviews. Syst Rev 2021;10 (1):39.
Why Does the Reproducibility of Search Strategies and Search Results in Systematic Reviews Reduce Over Time? What We Can Do About It? by @FarhadShokrane Disponible en: https://link.medium.com/jezQLPFeyFb
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.
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.
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.
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.
Novedad TripDatabase: nuevo filtro para localizar revisiones sistemáticas en PubMed
TripDatabase agrega revisiones sistemáticas mediante tres mecanismos:
Agregando rutinariamente contenido procedente de PubMed de varios editores productores de revisiones sistemáticas;
Usamos un filtro en PubMed para identificar revisiones sistemáticas;
Identificando revisiones sistemáticas de un pequeño número de fuentes de terceros.
La novedad ha sido la de ajustar un filtro para localizar revisiones sistemáticas en PubMed, que ahora es el siguiente:
(systematic review[sb] OR meta analy*[TI] OR metaanaly*[TI] OR “Meta-Analysis”[PT] OR “Systematic Review”[PT] OR “Systematic Reviews as Topic”[MeSH] OR “systematic review” [TI] OR “health technology assessment” [TI] OR “Technology Assessment, Biomedical”[Mesh])
Entrando a UpToDate desde el HCIS, las credenciales del usuario (anonimizadas) se envían junto con el término(s) de búsqueda.
Acceso a UpToDate desde la Historia Clínica del Hospital de Getafe
Las ventajas de este acceso desde el HCIS son las siguientes:
Poder descargar y usar la aplicación móvil;
Conseguir Créditos de Formación Médico Continuada (incluso usando UpToDate sin estar en la cuenta);
La re-verificación del acceso cada vez que se entra a UpToDate desde la historia clínica (no es necesario verificar la cuenta cada 90 días, entrando con usuario y contraseña);
Se dispone de una carpeta de Favoritos, Historial de búsqueda y Temas más consultados por cada usuario.
Los filtros de búsqueda (a veces denominados hedges en inglés) nos ayudan a perfeccionar la estrategia de búsqueda y están constituidos por una combinación de términos o descriptores y diseñadas para localizar tipos de estudios determinados. Pueden estar diseñados para recuperar registros de investigaciones que utilizan un diseño de estudio específico (por ejemplo, ensayo clínico) o por tema (por ejemplo, COVID-19) o por alguna otra característica de la pregunta de investigación (edad de la población).
Para su utilización hay que combinarlo con los resultados de una búsqueda por temas mediante el operador AND.
¿Por qué utilizar filtros de búsqueda? La gran ventaja de su utilización es el de reducir significativamente el número de registros que los investigadores deben cribar. Sin embargo, los filtros de búsqueda no están disponibles para todos los tipos de estudios, todas las bases de datos o todas las interfaces de bases de datos. Los filtros pueden tener un enfoque muy específico o pueden ser de alto nivel. Los filtros de búsqueda pueden estar diseñados para maximizar la sensibilidad (o la recuperación) o para maximizar la precisión (y reducir el número de registros irrelevantes que deben ser evaluados para su relevancia). Los métodos utilizados para elaborar los filtros de búsqueda deben ser claramente descritos por los autores y también se requiere una evaluación crítica por parte de los usuarios. La calidad de los filtros de búsqueda puede valorarse mediante herramientas de valoración crítica que evalúan el enfoque del filtro, los métodos utilizados para crearlo y la calidad de las pruebas y la validación que se han llevado a cabo para garantizar su rendimiento con un nivel específico de sensibilidad, precisión o especificidad. También es importante conocer la fecha de creación del filtro para poder evaluar su vigencia.
Herramientas para localizar filtros
El ISSG SFR tiene como objetivo proporcionar un fácil acceso a los filtros de búsqueda publicados y no publicados diseñados para encontrar estudios con métodos específicos.
Esta base de datos presenta una variedad de filtros de búsqueda desarrollados y mantenidos por el CADTH’s Research Information Services Filters Working Group. Estos filtros han sido ampliamente probados por este equipo y son utilizados habitualmente en los proyectos del CADTH. Algunos filtros han sido validados con un conjunto de artículos de referencia, mientras que otros han sido validados de forma pragmática.
Tiene la ventaja de que, además de poder navegar por los índices de categorías, base de datos y plataforma para explorar las colecciones, disponemos de una ventana de búsqueda básica y un formulario de búsqueda avanzada.
¿Qué es un Metaanálisis en red («Network Meta-Analysis»)?
#NetworkMetaAnalisis #SystematicReview #MetaAnalysis
Los metanálisis tradicionales (MT) se basan en comparaciones directas entre una intervención y un comparador (placebo o tratamiento estándar), con el propósito de analizar cuantitativamente e integrar los resultados disponibles en diferentes estudios de una intervención de interés. Estos tiene limitaciones:
No pueden comparar más de 2 tratamientos alternativos a la vez. Por lo tanto, en situaciones clínicas donde existen múltiples opciones de tratamientos que compiten entre sí, el MT tradicional no puede proporcionar información sobre los efectos relativos y potencial daño de todos los tratamientos de forma simultánea.
En los casos que no existen ensayos clínicos aleatorizados que comparen de forma directa 2 o más intervenciones.
Por eso, en 2002 se propuso los metaanálisis en red (MTR) como un procedimiento estadístico de síntesis de evidencia capaz de comparar diferentes alternativas terapéuticas a través de comparaciones directas e indirectas (Lumley T. Network meta-analysis for indirect treatment comparisons. Stat Med. 2002 Aug 30;21(16):2313-24. doi: 10.1002/sim.1201. PMID: 12210616.).
Definición de metaanálisis en red (Chaimani A, Caldwell DM, Li T, Higgins JPT, Salanti G. Chapter 11: Undertaking network meta-analyses. In: Higgins JPT, Thomas J, Chandler J, Cumpston M, Li T, Page MJ, Welch VA (editors). Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions version 6.3 (updated February 2022). Cochrane, 2022. Available from http://www.training.cochrane.org/handbook).Diferencias entre los metaanálisis tradicionales y los metaanálisis en red.
Cualquier conjunto de estudios que vincule 3 o + intervenciones a través de comparaciones directas forma una red de intervenciones. En una red de intervenciones puede haber múltiples formas de hacer comparaciones indirectas entre las intervenciones. Estas son comparaciones que no se han realizado directamente dentro de los estudios y se pueden estimar mediante combinaciones matemáticas de las estimaciones disponibles del efecto directo de la intervención. La evidencia mixta es la surgida mediante la síntesis de evidencia directa e indirecta (basados en un comparador común).
Una red conectada de intervenciones implica que todas las comparaciones de tratamientos en una red están directa o indirectamente conectadas entre sí. Una intervención no puede incluirse en el modelo MTR si no se compara directamente con al menos otra intervención.
Diagrama de red. Ejemplos de tipos de geometrías de la red: a) modelo con red en cierre simple; b) modelo red con cierre en estrella; c) Modelo en red conectada; d) modelo en red con cierre complejo.
Para que un MTR sea válido tiene que darse 3 supuestos metodológicos o principios básicos para las comparaciones indirectas son: homogeneidad, transitividad y consistencia.
BIBLIOGRAFÍA
Labarca G, Uribe JP, Majid A, Folch E, Fernandez-Bussy S. Como interpretar una revisión sistemática con comparaciones múltiples o network metaanálisis. Rev Med Chil. 2020 Jan;148(1):109-117. doi: 10.4067/S0034-98872020000100109. PMID: 32730443.
Labarca G, Uribe JP, Majid A, Folch E, Fernandez-Bussy S. Como interpretar una revisión sistemática con comparaciones múltiples o network metaanálisis. Rev Med Chil. 2020 Jan;148(1):109-117. doi: 10.4067/S0034-98872020000100109. PMID: 32730443.
Labarca G, Uribe JP, Majid A, Folch E, Fernandez-Bussy S. Como interpretar una revisión sistemática con comparaciones múltiples o network metaanálisis. Rev Med Chil. 2020 Jan;148(1):109-117. doi: 10.4067/S0034-98872020000100109. PMID: 32730443.
Labarca G, Uribe JP, Majid A, Folch E, Fernandez-Bussy S. Como interpretar una revisión sistemática con comparaciones múltiples o network metaanálisis. Rev Med Chil. 2020 Jan;148(1):109-117. doi: 10.4067/S0034-98872020000100109. PMID: 32730443.
Labarca G, Uribe JP, Majid A, Folch E, Fernandez-Bussy S. Como interpretar una revisión sistemática con comparaciones múltiples o network metaanálisis. Rev Med Chil. 2020 Jan;148(1):109-117. doi: 10.4067/S0034-98872020000100109. PMID: 32730443.
Qué tipo de revisión es la más adecuada a nuestros objetivos y tipo de pregunta de investigación. Herramientas.
Existen múltiples tipos de revisiones de síntesis. Una paso inicial antes de comenzar nuestra revisión sistematizada es seleccionar qué tipo de revisión es la más adecuada a nuestros objetivos y tipo de pregunta de investigación.
Esta herramienta está diseñada para proporcionar orientación y material de apoyo a los revisores sobre métodos para realizar y reportar la síntesis de conocimiento. Su propósito es ayudar a los usuarios a seleccionar cuál de las 41 síntesis de conocimientos cuantitativas o cualitativas (https://whatreviewisrightforyou.knowledgetranslation.net/site/methods) incluidas sería apropiada para su pregunta de investigación a través de un conjunto de preguntas simples.
Otro recurso interesante es diagrama de flujo o árbol de decisiones de metodología de revisión de la Biblioteca de la Universidad de Cornell.
Grant MJ, Booth A. A typology of reviews: an analysis of 14 review types and associated methodologies. Health Info Libr J. 2009 Jun;26(2):91-108. doi: 10.1111/j.1471-1842.2009.00848.x. PMID: 19490148.
Existen diversos enfoques para la construcción de nuestra estrategia de búsqueda experta para #RevisionesSistemáticas (por líneas, bloques o párrafo @FarhadShokrane).
El bibliotecario debe conocerlos y utilizar o combinar según las necesidades.
La lógica booleana es el enfoque establecido por la práctica para construir la estructura de las estrategias de búsqueda generales y para las revisiones de ciencias de la salud (1). Aun así, existen diversos enfoques para la construcción de nuestra estrategia de búsqueda experta para revisiones sistemáticas. Dado que no hay ningún consejo en PRESS, PRISMA, MECIR o PRISMA-S que nos recomiende seguir uno u otro de los enfoques, es necesario que el bibliotecario conozca las principales construcciones y los utilice o combine según las necesidades. Por ello, la entrada del blog de Farhad Shokraneh (@FarhadShokrane) (2) me ha parecido de gran interés, ya que resume y describe lo que él considera los 3 tipos o enfoques para estructurar las estrategias de búsqueda:
Construcción línea a línea;
Búsqueda por bloques; y
Construcción en una única línea (párrafo).
Existen diversos enfoques para la construcción de nuestra estrategia de búsqueda experta para #RevisionesSistemáticas (por líneas, bloques o párrafo). El bibliotecario debe conocerlos y utilizar o combinar según las necesidades.
En la siguiente presentación resumo estos tres enfoques, en qué consisten, ejemplos de ellos, ventajas e inconvenientes, así como recomendaciones de uso.
A la hora decidir que enfoque utilizar tengo que tener en consideración desde el objetivo/propósito de nuestra búsqueda, nuestras preferencias y las del usuario. Además, la búsqueda en sí misma y su complejidad puede ser necesario utilizar un enfoque u otro e incluso una mezcla de varios en la misma estrategia de búsqueda. Por último, hay que tener en cuenta que no todas las interfaces de búsquedas/plataformas/bases de datos permiten los tres enfoques.
La estructura de la estrategia de búsqueda para #RevisionesSistemáticas dependerá del propósito de la presentación de la estrategia de búsqueda, preferencias, complejidad de la búsqueda y las posibilidades de búsqueda de la base de datos.
Tabla resumen de los principales enfoques utilizados en las estrategias de búsqueda para revisiones sistemáticas, adaptado de Farhad (2).
En mi caso, suelo preferir la búsqueda por bloques, es decir, una línea por cada concepto de búsqueda partiendo de nuestra pregunta estructurada (PICOs). De esta forma, la búsqueda se corresponderá con el marco de nuestra pregunta del que partimos en nuestra revisión (3). Sin embargo, en búsquedas complejas puede que no sea posible dividir las búsquedas en bloques de un solo concepto y que algunos bloques pueden tener subbloques y o que sea necesario una combinación de las tres estructuras.
BIBLIOGRAFÍA
MacFarlane A, Russell-Rose T, Shokraneh F. Search Strategy Formulation for Systematic Reviews: issues, challenges and opportunities. Intelligent Systems with Applications. 2022: 200091.
8 puntos clave para las búsquedas de evidencias en las #RevisionesSistemáticas de precisión de pruebas diagnósticas
Las estrategias de búsqueda para las revisiones de estudios de precisión de pruebas diagnósticas (PPD) pueden ser particularmente complejas. Los estudios de PPD tienden a informarse de manera deficiente y buscarlos puede ser problemático debido a este informe inadecuado y terminología inconsistente, la ausencia de términos de indexación apropiados en algunas bases de datos para este tipo de publicación y el uso inconsistente de términos de indexación adecuados donde están disponibles.
Es conocida la existencia de debilidades en los resúmenes de los informes de los estudios de precisión diagnóstica. Un estudio exploratorio que evaluó la exhaustividad de los informes en los resúmenes de 12 revistas de alto impacto encontró que el 50 % de los artículos no identificaba el estudio como un estudio de precisión diagnóstica en el título y el 65 % incluía las estimaciones de sensibilidad y/o especificidad en el resumen (13). Además, la aplicación de la indexación disponible puede no ser coherente en las bases de datos y no se debe confiar en ella. Un estudio informó que la sensibilidad de tres encabezados clave de Emtree, incluida la etiqueta de verificación diagnostic test accuracy study», se encontró individualmente por debajo del 50 % y solo alcanzó el 72,7 % cuando se usaron juntos.
Aquí os dejo una infografía con el resumen de los 8 puntos clave para la búsqueda en este tipo de revisiones.
Resumen de los 8 puntos clave para la búsqueda en este tipo de revisiones sacadas del borrador del capítulo 7 del Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Diagnostic Test Accuracy.
BIBLIOGRAFÍA
Spijker R, Dinnes J, Glanville J, Eisinga A. Chapter 7: Searching for and selecting studies. Draft version (7 February 2022) for inclusion in: Deeks JJ, Bossuyt PM, Leeflang MM, Takwoingi Y, editor(s). Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Diagnostic Test Accuracy Version 2. London: Cochrane.
Glanville J, Higgins C, Holubowich C, Spijker R, Fitzgerald A. Diagnostic accuracy. Last updated 24 October 2021. In: SuRe Info: Summarized Research in Information Retrieval for HTA. Disponible en: https://www.sure-info.org//diagnostic-accuracy
Korevaar DA, Cohen JF, Hooft L, Bossuyt PMM. (2015). Literature survey of high-impact journals revealed reporting weaknesses in abstracts of diagnostic accuracy studies. J Clin Epidemiol. 68(6): 708-715. Disponible en: https://www.jclinepi.com/article/S0895-4356(15)00022-0/fulltext
Gurung P, Makineli S, Spijker R, Leeflang MMG. The EMTREE term «Diagnostic Test Accuracy Study» retrieved less than half of the diagnostic accuracy studies in EMBASE. J Clin Epidemiol. 2020; 126 :116-21. Disponible en: https://www.jclinepi.com/article/S0895-4356(20)30132-3/fulltext
Cómo buscar Guías de Práctica Clínica en #PubMed
Hay una especial dificultad en localizar GPC. Pero para aquellas que se publican como artículos de revista, te enseñamos cómo localizarlas en PubMed
Las GPC son una herramienta de ayuda a los profesionales sanitarios para la toma de decisiones, que pueden reducir la variabilidad de la práctica clínica y mejorar la calidad y seguridad de los pacientes.
Hay una especial dificultad en localizar GPC dado que muchas de ellas se publican como “literatura gris” (generalmente por instituciones y asociaciones profesionales) y no se indexaban en las bases de datos bibliográficas tradicionales.
Pero para aquellas guías que se publican como artículos de revistas de repercusión internacional, pueden buscarse en bases de datos bibliográficas, como PubMed y Embase, utilizando términos de búsqueda controlados («Practice Guideline» [Publication Type] en MEDLINE o ‘practice guideline’/exp en Embase). Para buscar guías de práctica en CINAHL (EBSCO) escribimos el tema (como una condición, síntoma o procedimiento clínico) en el cuadro de búsqueda en la página de Búsqueda avanzada. Si ya conoce el nombre de la guía, haga una búsqueda por título. Seleccione «Practice Guidelines» en el menú «Tipo de publicación» en la sección Búsqueda avanzada o Límites.
En la siguiente presentación vemos la estrategia de búsqueda en PubMed para de GPC de vacunas de la hepatitis a:
Pero para una búsqueda más sensible disponemos defiltros metodológicos desarrollados para recuperar guías en diferentes bases de datos.
«Clinical protocols»[MESH] OR «Consensus»[MESH] OR «Consensus development conferences as topic»[MESH] OR «Critical pathways»[MESH] OR «Guidelines as topic» OR «Practice guidelines as topic»[MESH] OR «Health planning guidelines»[MESH] OR «Clinical Decision Rules»[MESH] OR «guideline»[pt] OR «practice guideline»[pt] OR «consensus development conference»[pt] OR «consensus development conference, NIH»[pt] OR position statement*[tiab] OR policy statement*[tiab] OR practice parameter*[tiab] OR best practice*[tiab] OR standards[TI] OR guideline[TI] OR guidelines[TI] OR standards[ot] OR guideline[ot] OR guidelines[ot] OR guideline*[cn] OR standards[cn] OR consensus*[cn] OR recommendat*[cn] OR practice guideline*[tiab] OR treatment guideline*[tiab] OR CPG[tiab] OR CPGs[tiab] OR clinical guideline*[tiab] OR guideline recommendation*[tiab] OR consensus*[tiab] OR ((critical[tiab] OR clinical[tiab] OR practice[tiab]) AND (path[tiab] OR paths[tiab] OR pathway[tiab] OR pathways[tiab] OR protocol*[tiab] OR bulletin[tiab] OR bulletins[tiab])) OR recommendat*[ti] OR recommendat*[ot] OR (care[tiab] AND (standard[tiab] OR path[tiab] OR paths[tiab] OR pathway[tiab] OR pathways[tiab] OR map[tiab] OR maps[tiab] OR plan[tiab] OR plans[tiab])) OR (algorithm*[tiab] AND (screening[tiab] OR examination[tiab] OR test[tiab] OR tested[tiab] OR testing[tiab] OR assessment*[tiab] OR diagnosis[tiab] OR diagnoses[tiab] OR diagnosed[tiab] OR diagnosing[tiab])) OR (algorithm*[tiab] AND (pharmacotherap*[tiab] OR chemotherap*[tiab] OR chemotreatment*[tiab] OR therap*[tiab] OR treatment*[tiab] OR intervention*[tiab]))
En la siguiente presentación vemos como sería la búsqueda en PubMed aplicando el filtro anterior de CADTH.
¿Conoces la diferencia entre el uso de límites y filtros metodológicos en la búsqueda de evidencia para #RevisionesSistemáticas?
En las búsquedas de evidencia para una revisión sistemática es mejor centrase en la recuperación exhaustiva de registros relevantes para la pregunta de investigación y no eliminar registros durante la búsqueda aplicando límites.
Presentación del uso de límites y filtros metodológicos
La limitación de una estrategia de búsqueda por fecha puede reducir la cantidad de registros recuperados, pero este límite solo debe aplicarse si existe una razón sólida para hacerlo.
Si restringimos la búsqueda por idioma puede producir un sesgo de publicación (es más probable que los ensayos con resultados positivos se publiquen en revistas publicadas en inglés).
La utilización de límites como tipo de artículo, grupo de edad o especies (humanos) elimina las referencias más recientes.
Como norma general, no debe aplicarse límites de idioma, fecha de publicación, tipos de publicación y el estado de la publicación en la búsqueda para revisiones sistemáticas, ya que se pueden dejar de recuperar registros relevantes.
Sin embargo, añadir límites en las estrategias parecen soluciones rápidas y pragmáticas para revisiones rápidas y revisiones de alcance.
Los filtros metodológicos son estrategias prediseñadas que nos ayudan a perfeccionar la búsqueda. Están constituidos por una combinación de términos o descriptores. Están diseñados para localizar tipos de estudios determinados.
Estas estrategias prediseñadas se han de combinar con el término/s o descriptor/es de lo que deseamos buscar permitiéndonos una recuperación de la información con un alto grado de exactitud.
Cuando los aplicamos tenemos que tener en cuenta que los filtros son específicos de la base de datos (MEDLINE, EMBASE, CINAHL, PsycINFO,…) e interfaz (OVID, EBSCO, PubMed, …).
En esta presentación te mostraré herramientas y consejos para la planificación de tu revisión sistemática, en concreto los pasos para determinar la viabilidad de esta
#RevisiónSistemática
En esta presentación te mostraré herramientas y consejos para la planificación de tu revisión sistemática, en concreto los pasos para determinar la viabilidad de esta.
Los pasos iniciales son cuatro:
Decidir que método de revisión es el apropiado.
Definir el alcance de nuestra revisión.
Buscar revisiones sistemáticas existentes de nuestra área de interés.
Las revisiones sistemáticas se están volviendo cada vez más importantes para los profesionales sanitarios al recuperar, evaluar y resumir los estudios relevantes sobre una intervención, prueba de diagnóstico, factor pronóstico u otro tema de salud o asistencia sanitaria, de forma sistemática, explícita y reproducible.
Este curso pretende guiar a los asistentes en el proceso de revisión sistemática de la literatura. La finalidad del curso es que los alumnos conozcan los fundamentos y métodos requeridos de la realización de revisiones:
Conocer los pasos y fundamentos de las revisiones sistemáticas.
Reconocer las características de los diferentes documentos de síntesis de evidencia científica.
Aprender a planificar una revisión de síntesis de la evidencia. Importancia del Protocolo.
Plantear y desarrollar una estrategia de búsqueda sistemática y documentar el proceso para que sea transparente y reproducible.
Pasos tras la búsqueda de estudios.
Conocer los estándares, guías y manuales para realizar y para informar una revisión sistemática.
Se celebrarán 2 videoconferencias en las que se abordarán los diferentes aspectos vistos en la teoría de las unidades didácticas.
Más información:
Fechas de realización: Del 18 de octubre al 7 de noviembre de 2021
Dirigido a: Personal sanitario del Hospital Universitario de Getafe
VIDEOCONFERENCIA 1: Planificación de una revisión sistemática. JUEVES 21 de octubre de 2021 de 16:00 a 18:00 horas.
VIDEOCONFERENCIA 2: Diseño de búsquedas eficientes de evidencia científica. JUEVES 28 de octubre de 16:00 a 18:00 horas.
Identificar y seleccionar palabras clave y términos indexados apropiados es crucial para desarrollar estrategias de búsqueda sólidas para ubicar estudios para revisiones sistemáticas y de alcance.
Una herramienta de minería de texto útil es MeSH on Demandhttps://meshb.nlm.nih.gov/MeSHonDemand. Esta es una herramienta de software que analiza el texto y lo compara con los datos de PubMed para generar MeSH (Medical Subject Headings).
¿Qué tenemos que hacer?
Simplemente copiamos y pegamos el texto de un protocolo de revisión sistemática o una propuesta de investigación en la herramienta MeSH on Demand. Esta nos sugiere encabezados de materia MeSH y enumera 10 artículos basados en el texto ingresado.
Recomendación: Al seleccionar el texto para ingresar en MeSH on Demand, es importante que incluya los puntos clave y las palabras importantes. Por lo general, recomiendo incluir la pregunta de investigación y la información básica clave para el tema de revisión.
