Rayyan estrena “Mi Biblioteca”: por fin, una gestión más fluida del texto completo

Durante años, Rayyan ha sido especialmente sólido en el cribado por título/resumen, pero muchos equipos (y, en particular, quienes coordinamos revisiones con volúmenes altos) nos encontrábamos con dificultades claras cuando el proyecto avanzaba hacia el texto completo y la gestión documental.

Las limitaciones de Rayyan

Históricamente, Rayyan se diseñó como herramienta de cribado y, aunque ha ido incorporando módulos posteriores, en la práctica cotidiana se repetían algunos problemas:

  1. Gestión manual de textos completos (PDF): Los PDFs debían recuperarse fuera de Rayyan. Después, había que subirlos y adjuntarlos manualmente a cada registro, uno a uno.
  1. Integración imperfecta del flujo de trabajo: Rayyan resultaba muy eficiente en el primer cribado, pero el proceso tendía a volverse más “pesado” en fases posteriores. Era frecuente recurrir a soluciones externas (carpetas compartidas, gestores bibliográficos paralelos, etc.) para poder trabajar con muchos PDFs de forma operativa.

La novedad: “Mi Biblioteca” (My Library)

Rayyan ha introducido Mi Biblioteca como un espacio estable, reutilizable y conectado a las revisiones, diseñado para centralizar archivos y reducir trabajo manual, especialmente en el cribado a texto completo.

En términos prácticos, “Mi Biblioteca” funciona como una biblioteca personal en la nube dentro de Rayyan, desde la que puedes organizar, conservar y reutilizar materiales (referencias, PDFs y otros archivos) en distintos proyectos.

Beneficios de «My Library»

1) Centralización y orden (por fin, “un sitio” para todo)

  • Permite almacenar una colección propia de investigación, con referencias y textos completos.
  • Puedes crear carpetas y estructurar el contenido por proyectos, temas o etapas.
  • Facilita la gestión de colecciones grandes con una lógica de “repositorio” (custodia y reutilización, no solo importación puntual).

2) Reutilización real entre proyectos

Una idea clave es evitar el “déjà vu” de reimportar lo mismo en cada revisión: “Mi Biblioteca” está pensada para que tu colección de referencias/archivos sea persistente y puedas usar los mismos ítems en revisiones diferentes cuando lo necesites.

3) El gran cuello de botella: texto completo (PDF) y su enlace al registro

Aquí está el salto más práctico: durante la fase de cribado a texto completo, puedes localizar PDF ya almacenados en Mi Biblioteca y vincularlos a los registros del proyecto, reduciendo el trabajo de “subir y adjuntar” uno por uno desde cero en cada revisión.

4) Recuperación y “copia de trabajo”

Todo lo que subes queda disponible para su reutilización y descarga, lo que aporta una capa útil de respaldo operativo (especialmente cuando el equipo trabaja con múltiples revisiones o rotación de participantes).

Implicaciones para bibliotecas hospitalarias y equipos de revisión

  • Reducir trabajo manual repetitivo.
  • Mejorar la trazabilidad (dónde está cada PDF, cuándo se incorporó, a qué proyecto se vinculó).
  • Disminuir dependencias de circuitos paralelos (carpetas compartidas + “doble” gestión fuera de la plataforma).

Cautelas (importantes)

  1. No es un sistema de obtención de texto completo: “Mi Biblioteca” no sustituye el acceso: sigue siendo imprescindible disponer de los PDFs por vías legítimas (suscripción institucional, OA, solicitud a autores, etc.).
  2. Qué puedes hacer con cuenta gratuita:
    • Subir y organizar PDFs y archivos de referencias en Mi Biblioteca, sin límite de espacio tan solo que cada PDF no exceda 100MB, y no subir más de 10 a la vez.
    • Reutilizar esas referencias en distintas revisiones.
    • Buscar PDFs en Mi Biblioteca durante el cribado a texto completo y emparejarlos manualmente con las referencias.
  1. Qué queda restringido a planes de pago: El PDF Auto Matching (la asignación automática de PDFs a las referencias) es una funcionalidad solo de pago.

En resumen …

“Mi Biblioteca” supone una notable mejora, ya que actúa en el eslabón más frágil del flujo de trabajo en Rayyan: la gestión del texto completo y su acoplamiento al cribado. Para quienes trabajamos apoyando revisiones sistemáticas desde bibliotecas hospitalarias, este cambio puede traducirse en menos trabajo manual, más orden y más eficiencia en proyectos de alto volumen.

Más información: https://help.rayyan.ai/hc/en-us/articles/41494414324625-How-to-Use-My-Library

La importancia de un buen resumen en las revisiones sistemáticas: inteligencia artificial y cribado de estudios

El resumen es, a menudo, la única parte de un artículo que muchos lectores llegan a consultar. Es la primera puerta de entrada para investigadores, clínicos, revisores y facilita la comprensión rápida de los objetivos, métodos y resultados principales de un estudio. Pero además cumple un papel esencial en la recuperación de información: en bases de datos y motores de búsqueda -especialmente si no disponen de tesauro- las búsquedas se realizan fundamentalmente en los campos de título y resumen, y no en el texto completo de los artículos. Esto significa que, si los conceptos clave del estudio no están descritos de forma clara y completa en el resumen, es probable que el artículo no sea recuperado en una búsqueda bibliográfica, aunque sea muy relevante para la pregunta de investigación.

La calidad del resumen no solo es importante para que los lectores comprendan el estudio, sino también para que el artículo sea recuperable y visible en las búsquedas bibliográficas.

En un contexto donde cada vez se publican más artículos, los resúmenes no solo son leídos por personas, sino también procesados por herramientas automáticas de cribado y algoritmos de inteligencia artificial que ayudan en la selección de estudios para revisiones sistemáticas.

Un artículo reciente publicado en el Journal of Clinical Epidemiology (Write Your Abstracts Carefully – The Impact of Abstract Reporting Quality on Findability by Semi-Automated Title-Abstract Screening Tools, Spiero et al., 2025) demuestra con claridad esta idea:

  • Resúmenes de mayor calidad (medidos con los criterios TRIPOD) son más fáciles de identificar como relevantes por herramientas de cribado semiautomatizado.
  • El uso de subapartados en resúmenes estructurados también aumenta la probabilidad de que los artículos sean detectados.
  • En cambio, aspectos como la longitud del resumen o la variación terminológica no influyen en la capacidad de las herramientas para identificar artículos relevantes.

¿Por qué es importante esto?

Porque si los resúmenes están mal redactados, los estudios relevantes pueden pasar desapercibidos, lo que introduce sesgo de selección en las revisiones sistemáticas, y debilita la calidad de la síntesis de la evidencia.

Implicaciones prácticas

Para los autores de los artículos:

  • Redactar resúmenes completos, claros y estructurados, siguiendo las guías de reporte, aumenta la visibilidad de sus estudios en revisiones sistemáticas.
  • Una mala calidad de resumen puede traducirse en menor probabilidad de ser incluido en síntesis de evidencia, incluso si el estudio es relevante.

Para los equipos de revisiones sistemáticas:

  • Deben ser conscientes de que los algoritmos de cribado dependen de la calidad del resumen: resúmenes pobres pueden ser omitidos por las herramientas.
  • Es recomendable mantener estrategias de búsqueda amplias y sensibles, y vigilar el posible sesgo por omisión de estudios relevantes con resúmenes deficientes.
  • Documentar esta limitación metodológica en los protocolos y discusiones de las revisiones.

Para los bibliotecarios:

  • Al apoyar en búsquedas y cribado, conviene alertar sobre el riesgo de sesgo asociado a resúmenes mal redactados.
  • Los bibliotecarios pueden desempeñar un papel formativo, promoviendo la adhesión a guías de reporte (CONSORT, STROBE, TRIPOD…) entre investigadores y clínicos.
  • En la práctica, esto refuerza el papel del bibliotecario como garante de la calidad metodológica y transparencia en la síntesis de la evidencia.

En definitiva, escribir un buen resumen no es solo un ejercicio de comunicación científica: es una garantía de visibilidad, accesibilidad y rigor científico.

Referencia

Spiero I, Leeuwenberg AM, Moons KGM, Hooft L, Damen JAA, Write Your Abstracts Carefully – The Impact of Abstract Reporting Quality on Findability by Semi-Automated Title-Abstract Screening Tools. J Clin Epidemiol. 2025, doi: https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2025.111987.

Selección de estudios sin sesgos en revisiones sistemáticas: 6 principios y 4 consejos

En la anterior entrada hablamos de los sesgos en la búsqueda en revisiones sistemáticas y otros documentos de síntesis. Ahora vamos a tratar cómo evitar el sesgo de selección en revisiones sistemáticas.

Tras definir la estrategia de búsqueda y recuperar los registros de los estudios, la siguiente etapa crucial en una revisión sistemática es la selección de los documentos relevantes. En este paso hay que determinar que estudios cumplen los criterios de inclusión.

Uno de los riesgos metodológicos más significativos es el sesgo de selección, el cual puede afectar la solidez y la validez de los resultados, pero con un enfoque cuidadoso, es posible mitigarlo eficazmente.

¿Qué es el sesgo de selección? Existen dos tipos principales:

Selección intencionada o sesgada: se produce cuando quienes revisan incluyen o excluyen estudios voluntariamente para apoyar una hipótesis previa o una posición determinada. Este fenómeno se manifiesta en múltiples disciplinas, desde las ciencias sociales hasta la medicina, donde la objetividad en la revisión de la evidencia puede verse comprometida.

Es el fenómeno conocido como cherry-picking, estrechamente vinculado al sesgo de confirmación, es decir, seleccionar solo la evidencia que respalda una postura y descartar la que la contradice. Esta práctica no solo distorsiona los resultados de la investigación, sino que también puede llevar a conclusiones erróneas y decisiones mal fundamentadas, afectando así la integridad del conocimiento científico y la confianza del público en la investigación. Es crucial que los investigadores permanezcan conscientes de este sesgo y busquen un abordaje equilibrado y crítico al evaluar la evidencia, incluyendo datos que puedan desafiar sus propias suposiciones.

  • Error aleatorio en la selección: aparece cuando los criterios son ambiguos o cuando influyen los conocimientos previos del revisor sobre el tema. Esta variabilidad subjetiva puede generar inconsistencias importantes, lo que dificulta la objetividad del proceso de selección. Cuando un revisor basa su juicio en conocimientos previos, corre el riesgo de sesgar la evaluación, llevando a un análisis que no refleja necesariamente la realidad del contexto actual. Además, la falta de claridad en los criterios puede crear más confusión y provocar decisiones arbitrarias que no se alinean con el propósito original de la selección. Por lo tanto, es esencial establecer definiciones claras y precisas que guíen a los revisores y minimicen el impacto de opiniones personales en el resultado final.

¿Cómo reducir el sesgo de selección?

Se recomienda actuar en dos niveles clave: los criterios de selección y el número de revisores implicados.

1. Definir criterios claros y a priori

  • Los criterios deben ser explícitos, inequívocos y predefinidos. Todos los miembros del equipo deben compartir una comprensión común sobre qué se incluye y qué se excluye, lo que fomentará una alineación efectiva y minimizará la ambigüedad en la toma de decisiones. Una vez que se han establecido los criterios de inclusión y exclusión, es necesario redactar una lista de verificación con de criterios de elegibilidad. Esta guiará a los revisores a lo largo del proceso de selección, y una lista de verificación bien elaborada contribuirá a ahorrar tiempo y a minimizar errores durante el proceso de selección. Es recomendable ordenar los criterios de más relevantes a menos o por pragmatismo, de esta forma es más rápido el proceso de exclusión. La falta de cumplimiento de uno solo de los criterios basta para eliminar el estudio. Si hay un «no» no hay que seguir revisando el estudio.
  • Se aconseja pilotar los criterios con una muestra de unos pocos artículos (aprox. 5 a 10) de títulos y resúmenes, con participación de todos las personas que van a cribar. Este pilotaje previo permite ver discrepancias de aplicación de los criterios de elegibilidad, afinar la aplicación de los criterios y detectar ambigüedades (1).
  • Es importante evitar criterios excesivamente restrictivos. 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. Estas restricciones pueden introducir sesgos significativos y limitar la generalización de los hallazgos.

2. Incorporar el doble cribado. Diversos estudios muestran que la criba por un único revisor tiende a omitir más estudios relevantes.

  • Gartlehner et al. (2) observaron que el cribado individual de resúmenes omitía un 13% de los estudios relevantes, frente al 3% con cribado doble, lo que indica una diferencia significativa en la eficacia de ambos métodos de selección de literatura, resaltando la importancia del cribado doble para una revisión sistemática más exhaustiva y menor sesgo.
  • Waffenschmidt et al. (3) encontraron una mediana de omisión del 5% en el cribado individual, con un rango muy amplio (hasta el 57,8%), dependiendo del grado de experiencia del revisor.
  • El impacto de estos errores fue más significativo cuando las personas que realizaban el proceso de selección eran menos experimentados. Con revisores expertos, el efecto en los metaanálisis fue mínimo.

¿Cribado completo o limitado? Hay diferentes estrategias según la fase del cribado:

  • El cribado completo (dos revisores independientes tanto para títulos/resúmenes como para texto completo) mejora la identificación de estudios pertinentes.
  • El cribado dual limitado (un revisor para títulos/resúmenes y dos para textos completos) es más eficiente, pero algo menos exhaustivo. Este es el enfoque recomendado para las revisiones sistemáticas rápidas (1).
  • Stoll et al. (4) concluyeron que el cribado completo permitió recuperar más artículos excluidos erróneamente (0,4% frente al 0,2% en la estrategia limitada).

Duplicar el proceso de selección de estudios reduce tanto el riesgo de cometer errores como la posibilidad de que la selección se vea influida por los sesgos de una sola persona. En los casos de cribado por dos personas independientes las discrepancias entre ellos puede resolverse tras discusión y consenso de los revisores o establecer un árbitro para ello.

Estrategias del proceso de selección de estudios desde revisor único a cribado por dos revisores independientes, ordenados de mayor riesgo (rojo) a menor riesgo de sesgo (verde).

En la siguiente tabla se recogen diversas estrategias para minimizar el sesgo de selección:

Riesgo de sesgoEstrategias recomendadas
Criterios de selecciónAmbigüedad, subjetividad, interpretación variable.Definir criterios explícitos y predefinidos
Pilotar los criterios con todo el equipo
Restricciones excesivasExcluir estudios por idioma, lugar de publicación o fecha.Evitar restricciones arbitrarias que no estén justificadas metodológicamente
Número de revisoresMayor omisión de estudios relevantes en cribado individual.Realizar cribado doble, al menos en texto completo
Revisores con experiencia reducen errores
Estrategia de cribadoCribado limitado puede omitir estudios pertinentes.Optar por cribado completo cuando sea factible
Justificar la estrategia adoptada en el protocolo

En la siguiente figura se resumen los 6 principios de la selección de estudios en una revisión sistemática:

Finalmente, aquí vemos 4 recomendaciones para optimizar el proceso de selección de estudios:

BIBLIOGRAFÍA

  1. Garritty C, Gartlehner G, Nussbaumer-Streit B, et al. Cochrane Rapid Reviews Methods Group offers evidence-informed guidance to conduct rapid reviews. Journal of Clinical Epidemiology 2021;130:13–22; doi: 10.1016/j.jclinepi.2020.10.007.
  2. Gartlehner G, Affengruber L, Titscher V, Noel-Storr A, Dooley G, Ballarini N, König F, Single-reviewer abstract screening missed 13 percent of relevant studies: a crowd-based, randomized controlled trial, Journal of Clinical Epidemiology (2020), doi: https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2020.01.005)
  3. Waffenschmidt S, Knelangen M, Sieben W, et al. Single screening versus conventional double screening for study selection in systematic reviews: a methodological systematic review. BMC Med Res Methodol 2019;19(1):132; doi: 10.1186/s12874-019-0782-0.
  4. Stoll CRT, Izadi S, Fowler S, et al. The value of a second reviewer for study selection in systematic reviews. Research Synthesis Methods 2019;10(4):539–545; doi: 10.1002/jrsm.1369.
  5. Muka T, Glisic M, Milic J, Verhoog S, Bohlius J, Bramer W, Chowdhury R, Franco OH. A 24-step guide on how to design, conduct, and successfully publish a systematic review and meta-analysis in medical research. Eur J Epidemiol. 2020;35(1):49-60. doi: 10.1007/s10654-019-00576-5