Etiqueta: Metodología

¿Debemos contactar con los autores para obtener datos faltantes en una revisión sistemática?

Durante la extracción de datos de una revisión sistemática, es frecuente encontrar publicaciones que no proporcionan toda la información necesaria. Pueden faltar características de la población, detalles de la intervención, resultados numéricos o información imprescindible para evaluar el riesgo de sesgo.

Ante esta situación, surge la duda metodológica: ¿es aceptable contactar con los autores para solicitar estos datos? ¿Puede incorporarse a la revisión la información obtenida mediante correo electrónico?

La respuesta es afirmativa: contactar con los autores aporta información relevante y es metodológicamente válido, siempre que el procedimiento sea sistemático, trazable y transparente.

¿Por qué y cuándo está justificado el contacto?

El contacto no debe realizarse de manera improvisada o selectiva. Una revisión metodológica Cochrane concluyó que se debe intentar obtener información no publicada cuando falten datos clave, aunque el éxito del procedimiento es variable [1].

Motivo del contactoEjemplo de aplicación práctica
Aclaración metodológicaConfirmar métodos de aleatorización o cegamiento para evaluar el riesgo de sesgo.
Recuperación de datosSolicitar resultados numéricos presentados de forma incompleta o medidas de dispersión faltantes.
Verificación de la muestraDetectar poblaciones duplicadas, solapadas o confirmar características demográficas.
Resolución de discrepanciasAclarar incoherencias entre el abstract, las tablas y los resultados del artículo.
Tabla 1. Objetivos principales del contacto con investigadores

Esta información no es secundaria. Según Meursinge Reynders et al., el contacto modificó alguna evaluación del riesgo de sesgo en el 48,3% de las revisiones evaluables, alguna valoración GRADE en el 31,4%, algún resultado primario o secundario en el 36,4% y la estimación global del efecto en el 24,6% [2].

La realidad de las respuestas: recibir un correo no equivale a obtener datos

La tasa de respuesta y la recuperación de información útil son conceptos diferentes. En el estudio de Goossen et al., se recibió alguna respuesta en el 84% de los contactos, pero solo se obtuvo toda la información solicitada en el 46% [3].

Figura 1. La tasa de respuesta y la recuperación de información completa son resultados diferentes Gossen (3).

El rendimiento del contacto es mayor al aclarar métodos (52% de éxito) que al recuperar datos cuantitativos (25%) [3]. Las barreras más frecuentes para recuperar datos originales incluyen:

  • Antigüedad del estudio o pérdida de bases de datos.
  • Cambio de institución o jubilación de los investigadores.
  • Restricciones de privacidad institucionales.
  • Variables que nunca llegaron a recogerse en el diseño original.

Un procedimiento estandarizado en 4 fases

La decisión de contactar con los autores debe constar en el protocolo de la revisión. Si se adopta a posteriori, debe documentarse como modificación metodológica antes de analizar las respuestas.

Fase 1: Preparación del mensaje

El contacto debe dirigirse al autor de correspondencia. La evidencia actual demuestra que incluir preguntas breves, numeradas y específicas directamente en el cuerpo del correo es más efectivo y reduce el tiempo de trabajo de los revisores frente al envío de formularios adjuntos [3].

Fase 2: Estrategia de seguimiento limitada

Los recordatorios son útiles (el 32% de las respuestas llega tras un recordatorio [5]), pero el proceso debe tener un límite definido previamente. Antes de comenzar, deben definirse el intervalo entre contactos, el número máximo de intentos y la fecha de cierre.

Un procedimiento viable podría ser:

  1. Enviar el primer correo al autor de correspondencia.
  2. Esperar 14 días.
  3. Enviar un recordatorio si no se ha recibido respuesta.
  4. Si continúa sin responder, contactar con otro autor activo de la publicación, por ejemplo, el primer autor o el autor sénior.
  5. Enviar un único recordatorio al segundo autor.
  6. Cerrar el proceso en la fecha previamente establecida.

Cuando la dirección publicada ya no funciona, puede buscarse una dirección actualizada en publicaciones recientes, directorios institucionales u otras fuentes profesionales. En el estudio de Goossen et al., el 20% de los artículos no incluía una dirección de correo y el 17% de las direcciones publicadas había dejado de funcionar [3].

Fase 3: Evaluación de la respuesta

Toda respuesta recibida debe analizarse críticamente antes de volcarse en la extracción. Debemos preguntarnos:

  • ¿Responde inequívocamente a la pregunta clínica o metodológica formulada?
  • ¿Puede atribuirse inequívocamente al estudio correspondiente?
  • ¿Es coherente con la publicación original?
  • Si contradice el artículo publicado, no debe sustituirse silenciosamente. Hay que documentar la discrepancia y pedir confirmación. Es necesario documentar la discrepancia y solicitar confirmación al autor. La verificación también es recomendable cuando la respuesta modifica la elegibilidad del estudio, el resultado extraído o la interpretación de los hallazgos [2].
Fase 4: Registro y transparencia

La procedencia de cada dato debe quedar clara en la matriz de extracción. La falta de respuesta nunca debe interpretarse como ausencia del acontecimiento estudiado; debe constar como «no informada».

Para facilitar la trazabilidad y la redacción del informe final, es fundamental mantener un registro detallado.

ID EstudioAutor contactadoFecha intento 1Fecha de recordatorioEstado de la respuestaProcedencia del dato final
Smith 2022J. Smith (Corresp.)15/09/202629/09/2026Aclaración completaNo publicado, vía email
Pérez 2018M. Pérez (Sénior)10/09/202624/09/2026Datos inaccesiblesNo disponible
Chen 2021L. Chen (Corresp.)01/09/2026–Sin respuestaNo disponible
Tabla 2. Modelo de registro de contactos para la matriz de extracción

Este nivel de transparencia todavía es mejorable. En el estudio de Meursinge Reynders et al., el 73,4% de las revisiones Cochrane examinadas había contactado o intentado contactar con los autores, pero solo el 18,9% informó de manera completa qué información había obtenido de cada estudio que respondió [2].

Limitaciones de la evidencia

La evidencia sobre la forma más eficaz de contactar con los autores es limitada y heterogénea. La revisión metodológica Cochrane identificó únicamente seis estudios comparativos, cinco de ellos publicados solo como resúmenes [1]. Algunos trabajos posteriores proceden de revisiones concretas, utilizan muestras pequeñas o analizan contextos muy específicos [3-6].

Por tanto, no puede afirmarse que exista una estrategia universalmente óptima. Las recomendaciones disponibles permiten diseñar un procedimiento razonable e informado por la evidencia, pero los plazos, el número de recordatorios y los criterios de cierre deben adaptarse a cada revisión y quedar definidos previamente.

En conclusión

Contactar con los autores es un recurso metodológicamente indispensable que puede alterar las conclusiones de una revisión sistemática. Sin embargo, no basta con enviar correos de forma aleatoria; exige un protocolo explícito y documentado.

La regla de oro es sencilla: la información recibida es sumamente útil, pero siempre debe distinguirse del dato publicado y su impacto debe reportarse con total transparencia.

Referencias

  1. Young T, Hopewell S. Methods for obtaining unpublished data. Cochrane Database Syst Rev. 2011;(11). doi:10.1002/14651858.MR000027.pub2.
  2. Meursinge Reynders R, Ladu L, Di Girolamo N. Contacting of authors modified crucial outcomes of systematic reviews but was poorly reported, not systematic, and produced conflicting results. J Clin Epidemiol. 2019;115:64-76. doi:10.1016/j.jclinepi.2019.07.001.
  3. Goossen K, Rombey T, Kugler CM, De Santis KK, Pieper D. Author queries via email text elicited high response and took less reviewer time than data forms: a randomised study within a review. J Clin Epidemiol. 2021;135:1-9. doi:10.1016/j.jclinepi.2021.02.006.
  4. Godolphin PJ, Bath PM, Montgomery AA. Short email with attachment versus long email without attachment when contacting authors to request unpublished data for a systematic review: a nested randomised trial. BMJ Open. 2019;9. doi:10.1136/bmjopen-2018-025273.
  5. Cooper C, Talens Bou J, Varley-Campbell J. Evaluating the effectiveness, efficiency, cost and value of contacting study authors in a systematic review: a case study and worked example. BMC Med Res Methodol. 2019;19:45. doi:10.1186/s12874-019-0685-0.
  6. O’Leary F. Is email a reliable means of contacting authors of previously published papers? A study of the Emergency Medicine Journal for 2001. Emerg Med J. 2003;20:352-3. doi:10.1136/emj.20.4.352.

Studies Within A Review (SWAR): Investigación metodológica integrada en las revisiones sistemáticas

El problema de la incertidumbre metodológica

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 preguntaQué 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

  1. 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
  2. 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.
  3. 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.

Estudios retractados en revisiones sistemáticas: el sesgo invisible que puede cambiar conclusiones

La ciencia «zombi» que amenaza la práctica clínica

Ya hablamos de «revisiones zombies» en BiblioGetafe, es decir, aquellas cuyos registros de protocolo están abandonados. Ahora hablamos de otros tipos de muertos vivientes: «los artículos zombi» que amenazan la práctica clínica.

La ciencia tiene un mecanismo de autocorrección que es necesario pero no perfecto: la retractación. Cuando se detecta un error grande, una mala práctica o un fraude en un artículo publicado, la revista emite una retractación y el trabajo queda oficialmente “retirado”. Sin embargo, muchos de estos artículos siguen circulando. Continúan siendo citados y aparecen en búsquedas, como si nada hubiera pasado. Es como una ciencia zombi: información que debería estar fuera de circulación, pero que sigue influyendo en el debate científico.

Ilustración de ciencia zombi: estudios retractados que se cuelan en revisiones sistemáticas
Estudios retractados que se cuelan en revisiones sistemáticas.

El problema se agrava cuando estos estudios se incluyen en revisiones sistemáticas y guías de práctica clínica. Si un estudio retirado se incluye en una revisión, puede contaminar las estimaciones de efecto, alterar las conclusiones y, en última instancia, distorsionar las recomendaciones clínicas y las decisiones de política sanitaria.

Poniendo cifras al problema

Un estudio publicado en JAMA Internal Medicine titulado “Inclusion of Retracted Studies in Systematic Reviews and Meta-Analyses of Interventions” y liderado por Graña Possamai C. (1) analizó hasta qué punto los estudios retractados consiguen infiltrarse en revisiones sistemáticas y metaanálisis, y qué ocurre cuando se eliminan de los cálculos. El equipo partió de un enfoque pragmático: utilizó una herramienta online para localizar revisiones sistemáticas publicadas en 25 de las revistas médicas de mayor impacto que citaban una o más “referencias problemáticas”. Después, verificaron manualmente cuáles de esas referencias eran retractaciones y repitieron los metaanálisis excluyendo los estudios retractados para observar cambios en estimaciones de efecto y en la interpretación de los resultados.

Los hallazgos son difíciles de ignorar:

  • En total, se identificaron 61 revisiones sistemáticas con metaanálisis que habían incluido al menos un estudio retractado; de ellas, solo 11 fueron posteriormente republicadas, retractadas o retiradas, quedando 50 para el análisis principal.
  • Esas 50 revisiones sistemáticas incluían 62 estudios retractados (58 de ellos llegaron a entrar en al menos un metaanálisis).
  • La causa predominante de retractación estuvo relacionada con problemas de datos / integridad de los datos.
  • En 13 revisiones, el estudio problemático ya estaba retractado antes de que la propia revisión se publicara: una señal clara de fallo en la verificación de los estudios durante la búsqueda y selección.
  • En conjunto, dentro de esas 50 revisiones, 173 metaanálisis incorporaban al menos un estudio retractado.

¿La inclusión de estos estudios retractados altera realmente las conclusiones de la evidencia?

La pregunta clave es si la inclusión de estudios retractados altera realmente lo que concluimos a partir de la evidencia. Y la respuesta del estudio es clara. Cuando los autores repitieron los metaanálisis excluyendo los artículos retractados, la significación estadística cambió en 18 metaanálisis: 15 pasaron de “significativo” a “no significativo”, pero 3 cambiaron en sentido contrario (de “no” a “sí”). Este tipo de giro, sobre todo cuando se pierde significación, puede tener consecuencias directas en cómo se interpreta la utilidad de una intervención.

Ahora bien, el editorial que acompaña al artículo apunta algo aún más interesante: el problema no es solo “si funciona”, sino cuánto parece funcionar. En los 64 metaanálisis que evaluaban resultados primarios, la presencia de estudios retractados modificó la magnitud del efecto de forma nada despreciable: ≥10% en 27 (42%), ≥30% en 16 (25%) y ≥50% en 12 (19%).

No es un problema marginal: se identificaron 50 revisiones que incluían 62 estudios retractados, con 173 metaanálisis afectados. No solo cambia el “sí/no”: al excluir retractados, la significación estadística cambió en 18 metaanálisis (en 15 se perdió la significación).

Y hay un detalle con implicaciones clínicas: esas variaciones en la magnitud del efecto a menudo se desplazaban a favor de la intervención, es decir, podían inflar artificialmente su aparente eficacia.

Si algo deja este análisis es una idea incómoda pero útil: un estudio retractado no siempre “rompe” la conclusión, pero puede empujarla lo suficiente como para cambiar la percepción del beneficio… y con ello, la decisión.

Solución compartida y cómo detectarlo

La solución no recae sobre un único actor: es una responsabilidad compartida, todos los agentes implicados tienen un papel que desempeñar para reducir el impacto de la evidencia retractada en la síntesis.

Los autores de revisiones deben de verificar “estatus de retractación”. Esto no es siempre fácil dado que el estado de retractación no siempre es evidente en las bases de datos bibliográficas.

Aquí es donde tiene sentido apoyarse en recursos externos y de vigilancia (2), por ejemplo: Retraction Watch Database (https://retractionwatch.com/), Problematic Paper Screener específicamente su detector «Feet of Clay» (https://dbrech.irit.fr/pls/apex/f?p=9999%3A31) y la revisión post-publicación en PubPeer (https://pubpeer.com). Otra posibilidad es aprovechar las funciones de notificación de retractaciones integradas en herramientas como Zotero o EndNote, que se alimentan de la base de datos de Retraction Watch.

Detector «Feet of Clay» (https://dbrech.irit.fr/pls/apex/f?p=9999%3A31)

Es igualmente recomendable que los autores realicen una nueva evaluación de los estudios incluidos justo antes de la publicación definitiva de la revisión para detectar cambios de estatus recientes.

Otras posibilidades sería que los autores creasen alertas automáticas en las bases de datos que les notificaran de aquellos artículos que han citado cuando este es retractado.

PubPeer (https://pubpeer.com)

Las guías metodológicas de síntesis de evidencia deben recomendar formalmente la “detección de retractaciones” con estrategias específicas; así se podría incluir en las listas de verificación PRISMA (3).
A nivel de postpublicación, si un estudio incluido en una revisión es retractado después de su publicación, las revistas deben añadir correcciones o notificar a los lectores y, cuando sea factible, recomendar realizar un reanálisis del metaanálisis excluyendo el estudio retractado para evaluar si los resultados y las conclusiones se mantienen (3).

ilustración de herramientas para la localización de artículos retractados
La prevención es posible: verificación sistemática + herramientas de alerta + mejor señalización editorial.

Por último, herramientas de cribado especializadas como Covidence o Rayyan podrían incluir una funcionalidad para asegurar que el estatus de retractación sea reconocible.

Hacia una evidencia más robusta y fiable

El crecimiento sostenido de las retractaciones, que superó el umbral récord de 10.000 en 2023 (4), es un desafío directo para la integridad de la evidencia científica. La parte más preocupante no es la retractación en sí, sino su “vida posterior”, es decir, artículos que deberían quedar fuera del corpus siguen circulando, se citan, se reanalizan y pueden acabar contaminando revisiones sistemáticas, metaanálisis y, por extensión, guías de práctica clínica.

Es una responsabilidad compartida de investigadores, editores, plataformas y también de los bibliotecarios que sostenemos los flujos de búsqueda, verificación y síntesis de la evidencia el mitigar este problema. Hay que ir más allá con soluciones y asumiendo que «retractado» no significa automáticamente «inofensivo».

Bibliografía

  1. Grana Possamai C, Cabanac G, Perrodeau E, Ghosn L, Ravaud P, Boutron I. Inclusion of Retracted Studies in Systematic Reviews and Meta-Analyses of Interventions: A Systematic Review and Meta-Analysis. JAMA Internal Medicine. 2025;185(6):702-9, doi: 10.1001/jamainternmed.2025.0256.
  2. Gross CP., Flanagin A., Perencevich EN., Inouye SK. Mitigating the Impact of Retracted Studies in the Medical Literature. JAMA Intern Med. 2025;185(6):621, doi: 10.1001/jamainternmed.2025.0251.
  3. Bakker C, Boughton S, Faggion CM, Fanelli D, Kaiser K, Schneider J. Reducing the residue of retractions in evidence synthesis: ways to minimise inappropriate citation and use of retracted data. BMJ Evid Based Med. 2024 Mar 21;29(2):121-126. doi: 10.1136/bmjebm-2022-111921.
  4. Van Noorden R. More than 10,000 research papers were retracted in 2023 – a new record. Nature. 2023 Dec;624(7992):479-481. doi: 10.1038/d41586-023-03974-8.

Preguntas frecuentes

¿Cómo saber si un artículo está retractado?
Comprueba el estatus en la base de datos donde lo localizaste (p. ej., registros con etiqueta de retractación) y contrástalo con recursos externos de vigilancia.

¿Qué pasa si un estudio retractado entra en un metaanálisis?
Puede cambiar la significación de resultados y, sobre todo, alterar la magnitud del efecto (el “cuánto funciona”), con impacto potencial en conclusiones y recomendaciones.

¿Qué herramientas ayudan a detectar retractaciones durante una revisión?
Útiles en la práctica: Retraction Watch, Problematic Paper Screener, PubPeer y alertas/avisos en gestores de referencias como Zotero (si el registro está identificado de forma compatible).

¿Basta con que el artículo esté retractado para “desactivarlo”?
No. El problema es la “vida posterior”: puede seguir citándose, entrar en síntesis y permanecer en resúmenes si no se verifica y corrige “aguas abajo”.

¿Qué pueden hacer las revistas/editoriales para reducir el daño?
Señalización inequívoca del estatus, metadatos coherentes y prácticas consistentes de comunicación de retractaciones (para que se vean claramente en cualquier buscador/basedatos).

Cuando y cómo hacer una revisión paraguas o umbrella review

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.

Belbasis L, Bellou V, Ioannidis JPA. Conducting umbrella reviews. BMJ Med. 2022 Nov 22;1(1):e000071. doi: 10.1136/bmjmed-2021-000071.

Estructura de un artículo científico

Publicar en revistas científicas es un componente clave para difundir los resultados de investigación y avanzar en la carrera académica. En fundamental que conozcamos las mejores prácticas para seleccionar revistas apropiadas, comprender los parámetros clave, y evitar las trampas de las revistas depredadoras.

La tarea de escribir un artículo es un trabajo duro que implica dedicación, tiempo y esfuerzo y requiere una serie de destrezas y habilidades que deben aprenderse. Todo artículo científico debe contener los principales resultados siguiendo una estructura determinada. Una vez estamos preparados se han de redactar las principales secciones del manuscrito.

Con este juego aprenderás cual es la estructura de un artículo científico y cómo es el orden recomendado para redactarlo.

Ordena las secciones de un artículo científico

En este ejercicio has de arrastras los botones con las diferentes secciones de un artículo que aparecen en el recuadro inferior. Has de ordenar las partes en las que se publica un artículo científico que empieza por el título y termina por el material suplementario. En el botón de solución podrás comprobar tu respuesta.

Ordena las secciones según se recomienda redactar un artículo científico

Para obtener mejores resultados, debemos escribir el manuscrito en otro orden al que posteriormente es publicado. En este ejercicio, ordena arrastrando hacia arriba las diferentes secciones de un artículo que aparecen en el recuadro inferior, empezando por autoría y terminando por el material suplementario. En el botón de solución podrás comprobar tu respuesta.

Principales problemas de las revisiones sistemáticas

Las revisiones sistemáticas son la mejor forma de evaluar las evidencias científicas de múltiples estudios. Para muchos clínicos, la revisión sistemática es, por lo tanto, muy útil, ya que resume la evidencia disponible de la literatura relevante.

Por desgracia, no todas están igual de bien realizadas. Y si no se hacen correctamente, las revisiones sistemáticas pueden ser engañosas o servir a intereses conflictivos. Solo el 3% de las revisiones sistemáticas tienen buena calidad metodológica, informan de los resultados con transparencia y presentan evidencia clínica utilizable para la toma de decisiones terapéuticas. Solo el 1% de las revisiones sistemáticas publicadas en revistas médicas top son de alta calidad (JAMA Intern Med. 2019 Nov 1;179(11):1593-1594. doi: 10.1001/jamainternmed.2019.3013. PMID: 31355871; PMCID: PMC6664379.J  Clin Epidemiol. 2021 Nov;139:232-234. doi: 10.1016/j.jclinepi.2021.06.016. PMID: 34214625).

No todas las revisiones son iguales: una revisión que utiliza métodos poco fiables proporciona pruebas menos fiables que otra que sí lo es. La «fiabilidad» es un juicio sobre los métodos que se han utilizado en una revisión sistemática: ¿Es probable que estos métodos sean reproducibles y conduzcan a resultados coherentes?, En general, ¿confío en las conclusiones de la revisión obtenidas con estos métodos?

Las revisiones fiables tienen como mínimo: 

i) Criterios de elegibilidad explícitos; 

ii) Búsqueda exhaustiva; 

iii) Evaluación del riesgo de sesgo;

iv) Análisis apropiados; 

v) Conclusiones apropiadas. 

En la iniciativa Systematic Reviewlution (https://systematicreviewlution.com/) encontramos categorizados los problemas en 4 tipos (Uttley, L., Quintana, D. S., Montgomery, P., Carroll, C., Page, M. J., Falzon, L., … & Moher, D. (2023). The problems with systematic reviews: a living systematic review. Journal of Clinical Epidemiology):

Presentación interactiva. Ve pulsando sobre la imagen de la izquierda y en el símbolo + de la derecha para ver la información.

Aquí te dejo un ejercicio interactivo para que compruebes lo que sabes de los principales problemas de las revisiones sistemáticas. ¿Jugamos?

Quizz interactivo de los problemas de las revisiones sistemáticas.

Recursos para buenas prácticas en revisiones sistemáticas y búsquedas para revisiones sistemáticas

Muchas revisiones sistemáticas son metodológicamente defectuosas, sesgadas, redundantes o poco informativas. Los autores, los elaboradores de directrices, los revisores y los editores de revistas a menudo no tienen en cuenta las normas metodológicas actuales.

En la siguiente presentación he resumido las principales herramientas y recursos para las buenas prácticas en revisiones sistemáticas.

¿Qué es y qué no es la Declaración PRISMA?

La Declaración PRISMA (acrónimo de Preferred Reporting Items of Systematic reviews and Meta-Analyses) es una guía para la elaboración, remisión para publicación y/o comunicación de revisiones sistemáticas y metanálisis. Esta sería la interpretación al español del término inglés reporting.

En 1999, un grupo internacional elaboró una guía denominada Declaración QUOROM (QUality Of Reporting Of Meta-analyses) para abordar el problema de la notificación deficiente de los metanálisis. Esta guía se centraba en la notificación de los metanálisis de ensayos controlados aleatorios. PRISMA fue publicada por primera vez en 2009, como una evolución de QUORUM (Quality Of Reporting Of Meta-analyses) y ha sido actualizada recientemente en 2020 (1).

PRISMA se diseñó para ayudar a informar de forma transparente, completa y precisa del por qué se realizó la revisión, qué hicieron los autores y qué encontraron y abordar el problema de la presentación de informes deficientes de revisiones sistemáticas.

En paralelo con el avance de los métodos de síntesis del conocimiento, se han publicado las siguientes extensiones de la Declaración PRISMA:

Asimismo, se ha traducido a diversos idiomas, entre ellos el español (https://www.prisma-statement.org/Translations/Translations).

Desde su publicación, el uso de la declaración PRISMA está asociado con informes más completos de #RevisionesSistemáticas @PRISMAStatement #SysRev

¿Por qué decimos PRISMA cuando queremos indicar la guía metodológica que hemos seguido en nuestra revisión sistemática?

Como dice la propia declaración PRISMA 2020, esta «no pretende guiar la realización de revisiones sistemáticas, para las cuales hay recursos integrales disponibles. Sin embargo, la familiaridad con PRISMA 2020 es útil al planificar y realizar revisiones sistemáticas para garantizar que se capture toda la información recomendada. PRISMA 2020 no debe utilizarse para evaluar la realización o la calidad metodológica de las revisiones sistemáticas; existen otras herramientas para este propósito».

Por lo tanto, queda claro que PRISMA son guías para informar/reportar/comunicar una revisión sistemática, pero NO son recomendaciones de cómo hacer una revisión sistemática (2).

PRISMA son guías para informar/reportar/comunicar una revisión sistemática, pero NO son recomendaciones de cómo hacer una #RevisiónSistemática @PRISMAStatement #RevSys

A pesar de ello, es una práctica habitual el que en el apartado de metodología de la revisión nos encontremos con la declaración de los autores de que han utilizado PRISMA como una guía metodológica para diseñar y realizar revisiones.

Dicho todo lo anterior, debemos distinguir entre realizar («conduct») e informar («report») una #RevisiónSistemática u otro documento de síntesis de la evidencia.

En la siguiente presentación os dejo los enlaces a diferentes guías, manuales y estándares para realizar y para reportar nuestra revisión.

https://view.genial.ly/6372971b6f19200013454a72

BIBLIOGRAFÍA

  1. Page MJ, McKenzie JE, Bossuyt PM, Boutron I, Hoffmann TC, Mulrow CD, Shamseer L, Tetzlaff JM, Akl EA, Brennan SE, Chou R, Glanville J, Grimshaw JM, Hróbjartsson A, Lalu MM, Li T, Loder EW, Mayo-Wilson E, McDonald S, McGuinness LA, Stewart LA, Thomas J, Tricco AC, Welch VA, Whiting P, Moher D. The PRISMA 2020 statement: an updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ. 2021 Mar 29;372:n71. doi: 10.1136/bmj.n71.
  2. Sarkis-Onofre R, Catalá-López F, Aromataris E, Lockwood C. How to properly use the PRISMA Statement. Syst Rev. 2021 Apr 19;10(1):117. doi: 10.1186/s13643-021-01671-z.

En una revisión sistemática, ¿seleccionamos los estudios primero por el título y luego por el resumen o directamente por título y abstract?

En #RevisionesSistemáticas, la selección mediante el método en el que los títulos y los resúmenes se presentan simultáneamente requiere menos tiempo que un proceso en dos fases consistente en cribar el título seguido del resumen.

En un ensayo aleatorizado de 2 métodos diferentes de cribado de citas para la inclusión de artículos en una revisión sistemática de los efectos de la rehabilitación pulmonar en personas con EPOC.

Los autores asignaron aleatoriamente una base de datos de 1072 citas para que fueran cribadas por los mismos 2 revisores utilizando dos enfoques diferentes:

  1. Enfoque en dos fases: cribado del título seguido del cribado del título y el resumen
  2. Enfoque en una fase: Cribado de título y resumen simultáneamente.

El tiempo necesario para examinar 100 citas fue de 120 minutos con el proceso en una fase, frente a 170 minutos con el proceso en dos fases.

Conclusión: Los resultados sugieren que el cribado mediante el método en una fase requiere menos tiempo que un proceso en dos fases consistente en presentar el título seguido del resumen.

En #RevisionesSistemáticas, la selección mediante el método en el que los títulos y los resúmenes se presentan simultáneamente requiere menos tiempo que un proceso en dos fases consistente en cribar el título seguido del resumen.

Referencia:

Devane D, Clarke M, McCarthy B, Casey D. Citation screening in systematic reviews: two approaches, two authors and time taken (SWAR-1 (Study Within A Review 1)). In: Evidence-Informed Publich Health: Opportunities and Challenges. Abstracts of the 22nd Cochrane Colloquium; 2014 21-26 Sep; Hyderabad, India. John Wiley & Sons; 2014. Disponible en: https://abstracts.cochrane.org/2014-hyderabad/citation-screening-systematic-reviews-two-approaches-two-authors-and-time-taken-swar

¿Puede una sola persona hacer una revisión sistemática?

¿Por qué una #RevisiónSistemática requiere un equipo?
¿Puede una sola persona hacer una revisión sistemática?
#SysRev #bibliotecario

A raíz de una conversación en Twitter en la que se planteaba la idoneidad de que los estudiantes de enfermería realicen una revisión sistemática como TFG o TFM, me he planteado aclarar por qué una revisión sistemática (RS) requiere un equipo de revisores.

Las razones más relevantes serían las dos siguientes:

  1. Son necesarios diversos conjuntos de conocimientos y habilidades para realizar una RS rara vez (o nunca) residen en una sola persona.
  2. Se necesita más de una persona para realizar verificaciones de confiabilidad entre evaluadores para garantizar la integridad de las decisiones clave, la extracción de datos y la codificación.

¿Y qué personas serían necesarias?

Expertos en la materia

Los expertos en la materia son necesarios para formular preguntas de revisión que sean significativas. Al poseer un conocimiento profundo del tema y de las cuestiones actuales en ese campo, los expertos en la materia pueden articular preguntas que son relevantes para el campo de la revisión y pueden conocer con anticipación los tipos de estudios que probablemente estén disponibles. 

Especialista en información (bibliotecario)

Los bibliotecarios, como especialistas de información que son, pueden diseñar, ejecutar y documentar estrategias de búsqueda que sean eficaces, eficientes, transparentes y reproducibles.

La mayoría de los estudiantes universitarios aprenden a utilizar cadenas de palabras clave y operadores booleanos para buscar en bases de datos bibliográficas, pero este nivel de conocimiento no es suficiente para las #RevisionesSistemáticas.

En las #RevisionesSistemáticas, los especialistas en información (#bibliotecarios) son esenciales en el diseño y la realización de estrategias eficaces y eficientes para encontrar estudios potencialmente relevantes. 

Metodólogo

Los metodólogos son importantes artífices de las RS, ya que pueden ayudar a establecer los criterios de inclusión de los estudios, los métodos de evaluación de los riesgos de sesgo y los planes de extracción, análisis y síntesis de los datos.

Estadístico experto en metaanálisis

La estadística y el metaanálisis deben utilizarse para analizar y sintetizar los resultados cuantitativos siempre que sea posible, por lo que la experiencia en esta área es importante en el diseño de las revisiones sistemáticas. Los metaanalistas pueden ayudar a diseñar formularios de extracción y codificación de datos para facilitar el análisis y la síntesis. 

Podemos concluir que las revisiones sistemáticas no deben realizarse como proyectos individuales.

Podemos concluir que las #RevisionesSistemáticas no deben realizarse como proyectos individuales. Es necesario la formación de un equipo que incluya expertos en la materia, #bibliotecario, metodólogo y estadístico.

 

BIBLOGRAFÍA

Littell, J. H., Valentine, J. C., & Pigott, T. D. Unit 1: Introduction. In J. C. Valentine, J. H. Littell, & S. Young (Eds.), Systematic reviews and meta-analysis: A Campbell Collaboration online course. Open Learning Initiative, 2022. Disponible en: https://oli.cmu.edu/courses/systematic-reviews-and-meta-analysis/

Puljak L. If there is only one author or only one database was searched, a study should not be called a systematic review. J Clin Epidemiol. 2017 Nov;91:4-5. doi: 10.1016/j.jclinepi.2017.08.002. PMID: 28823649.

Pacheco RL, Riera R, Santos GM, Martins Sá KM, Peres Bomfim LG, da Silva GR, de Oliveira FR, Martimbianco ALC. Many systematic reviews with a single author are indexed in PubMed. J Clin Epidemiol. 2023 Jan 27:S0895-4356(23)00007-0. doi: 10.1016/j.jclinepi.2023.01.007. PMID: 36716980.

Buscemi N, Hartling L, Vandermeer B, Tjosvold L, Klassen TP. Single data extraction generated more errors than double data extraction in systematic reviews. J Clin Epidemiol. 2005;59:697-703. doi:10.1016/j.jclinepi.2005.11.010.

Planificación de una revisión sistemática: Pasos para determinar la viabilidad

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.
  • Realizar una búsqueda de alcance o preliminar.