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Estado del arte y revisión sistemática en tu TFG o TFM

2026-07-08T00:00:00Z

El estado del arte es la síntesis crítica de lo que ya se ha investigado sobre tu tema antes de que tú aportes nada nuevo. Dicho de otra forma, el estado del arte responde a una pregunta sencilla pero exigente: ¿qué se sabe hoy sobre este problema y qué sigue sin resolverse? No es un resumen suelto de artículos, sino un mapa razonado de la literatura que justifica por qué tu trabajo merece existir. En un TFG o un TFM bien planteado, ese mapa es la base sobre la que se levanta toda la investigación, y por eso conviene escribirlo con método y no a última hora.

Esta guía cubre qué es el estado del arte y en qué se diferencia del marco teórico y del estado de la cuestión, cómo escribirlo paso a paso, cómo estructurar un TFG o TFM basado en una revisión y qué errores evitar. También resolvemos cuándo merece la pena pedir ayuda metodológica sin que eso reste valor a tu trabajo.

Qué es el estado del arte (vs marco teórico vs estado de la cuestión)

El estado del arte es la revisión analítica y actualizada de la producción científica más relevante sobre un tema concreto. Su objetivo no es describir todo lo publicado, sino identificar tendencias, consensos, contradicciones y, sobre todo, los vacíos que tu investigación puede cubrir. Por eso suele cerrarse con una frase del tipo "a pesar de la abundante literatura sobre X, no existen estudios que aborden Y", que es justamente el hueco donde encaja tu pregunta de investigación.

Estos tres conceptos se confunden constantemente, pero no significan lo mismo:

Estado del arte: se centra en lo más reciente y avanzado. Mira hacia el presente y el futuro inmediato de un campo: qué se está investigando ahora, con qué métodos y con qué resultados.
Marco teórico: recoge las teorías, modelos y conceptos que dan sustento a tu trabajo. No describe estudios concretos, sino el armazón conceptual con el que vas a interpretar tus datos.
Estado de la cuestión: en la tradición académica española se usa muchas veces como sinónimo de estado del arte, sobre todo en Humanidades y Ciencias Sociales. La diferencia es de matiz y de disciplina más que de fondo.

La duda "estado del arte o estado de la cuestión" tiene una respuesta práctica: consulta la guía de tu universidad o pregunta a tu tutor, porque la etiqueta correcta depende de la convención de tu titulación. En la mayoría de los casos podrás usarlos de forma intercambiable, siempre que mantengas el mismo término a lo largo de todo el documento.

Aspecto	Estado del arte	Marco teórico	Estado de la cuestión
Qué recoge	Estudios empíricos recientes y avances actuales	Teorías, modelos y conceptos	Debate y producción acumulada sobre el tema
Enfoque temporal	Presente y vanguardia del campo	Atemporal (fundamentos)	Histórico y actual
Función principal	Detectar vacíos de investigación	Dar sustento conceptual al análisis	Situar el trabajo en la conversación académica
Disciplinas habituales	Ciencias, ingeniería, salud	Todas	Humanidades y Ciencias Sociales
Resultado esperado	Justificar la pregunta de investigación	Definir las variables y su interpretación	Mostrar dominio del tema

Cómo escribir el estado del arte paso a paso

Saber cómo escribir el estado del arte en una tesis, un TFG o un TFM se reduce a seguir un proceso ordenado y reproducible. Estos son los pasos:

Delimita el tema y formula tu pregunta. Cuanto más concreta sea, más fácil será buscar. Una pregunta bien estructurada, por ejemplo con el modelo PICO para definir tu pregunta de investigación, te da directamente las palabras clave con las que buscar.
Define la estrategia de búsqueda. Decide en qué bases de datos vas a buscar (Dialnet, Scopus, PubMed, Web of Science), con qué términos y con qué límites de fecha e idioma. Documenta esa estrategia: en un trabajo serio, otra persona debería poder repetir tu búsqueda y llegar a los mismos resultados.
Recopila y filtra las fuentes. Aplica criterios de inclusión y exclusión claros (años, tipo de estudio, relevancia) para quedarte solo con lo pertinente. Aquí descartas duplicados y trabajos que no responden a tu pregunta.
Lee de forma crítica y toma notas estructuradas. No basta con resumir cada artículo. Anota objetivo, metodología, resultados y limitaciones de cada estudio en una tabla o matriz de literatura. Esa matriz es la que después convertirás en texto.
Organiza la información por temas, no por autores. El error más típico es ir artículo por artículo ("Pérez dice... García dice..."). El estado del arte se redacta por bloques temáticos o líneas de investigación, agrupando a los autores que dialogan sobre la misma idea.
Redacta con voz propia y sintetiza. Compara, contrasta y señala acuerdos y discrepancias. Tu valor está en la síntesis crítica, no en la acumulación de citas. Conecta cada bloque con el siguiente para que el texto tenga hilo conductor.
Cierra identificando el vacío. Termina el estado del arte señalando qué falta por investigar. Ese hueco es la justificación de tu TFG o TFM y enlaza de forma natural con tus objetivos.

Un buen ejemplo de estado del arte no es un listado de resúmenes, sino un texto argumentado donde cada párrafo defiende una idea apoyada en varias fuentes. Si al leerlo se entiende qué se sabe, qué se discute y qué falta, lo has hecho bien.

Los pasos 2 a 4 (búsqueda, criterios y cribado) son justo lo que revisia te resuelve si tu estado del arte se convierte en revisión sistemática. Crea tu cuenta gratis.

Revisión sistemática vs revisión bibliográfica en el TFG

No toda revisión es una revisión sistemática. Conviene tener clara la diferencia antes de elegir el método de tu trabajo, porque condiciona el esfuerzo y el rigor que tendrás que aplicar.

Una revisión bibliográfica (o narrativa) ofrece una panorámica del tema basada en una selección de fuentes a criterio del autor. Es más flexible y rápida, pero también más subjetiva: no garantiza que se haya recuperado toda la evidencia relevante.
Una revisión sistemática sigue un protocolo predefinido y reproducible: pregunta estructurada, estrategia de búsqueda documentada, criterios de selección explícitos y evaluación de la calidad de los estudios. Reduce el sesgo y es el método más exigente.

Para profundizar en estas y otras modalidades (scoping review, revisión paraguas, revisión integradora), te será útil esta guía sobre los tipos de revisión de la literatura y cuál elegir según tu objetivo. En el contexto académico, el TFG de revisión sistemática y el TFM de revisión sistemática son fórmulas cada vez más habituales, porque permiten hacer un trabajo de investigación sólido sin necesidad de recoger datos primarios, algo especialmente útil cuando no tienes acceso a una muestra propia.

¿Puedes hacer tu TFG como revisión sistemática? Sí (en la guía sobre qué es una revisión sistemática y cómo hacerla paso a paso tienes el método completo), y de hecho es una de las mejores opciones cuando dispones de tiempo limitado y de poco presupuesto. Eso sí, requiere planificación: una revisión sistemática mal hecha (búsqueda incompleta, sin criterios, sin evaluación de sesgo) es solo una revisión bibliográfica con pretensiones.

Estructura de un TFG/TFM basado en revisión

Si decides plantear tu trabajo como una revisión, esta es una estructura estándar que encaja con la mayoría de guías universitarias. El estado del arte vive sobre todo en la introducción, pero la metodología es la que distingue una revisión sistemática de una simple recopilación.

Introducción y estado del arte: contexto del problema, revisión de la literatura previa, justificación y vacío detectado.
Objetivos y pregunta de investigación: general y específicos, derivados directamente del vacío del estado del arte.
Metodología: aquí está el corazón de una revisión sistemática. Incluye:
- Diseño y protocolo (idealmente registrado en PROSPERO).
- Estrategia de búsqueda y bases de datos consultadas.
- Criterios de inclusión y exclusión.
- Proceso de cribado y selección de estudios.
- Evaluación del riesgo de sesgo.
- Diagrama de flujo PRISMA con el recuento de estudios en cada fase.
Resultados: síntesis de los estudios incluidos, normalmente con una tabla de características y, si procede, un metaanálisis.
Discusión: interpretación de los hallazgos, comparación con la literatura previa, limitaciones del trabajo.
Conclusiones: respuesta a los objetivos y líneas futuras de investigación.
Referencias y anexos: según el estilo de citación de tu titulación (APA, Vancouver, etc.).

La clave es que el estado del arte (paso 1) y la metodología (paso 3) estén alineados: el vacío que detectas en la literatura debe ser exactamente el que tu revisión sistemática se propone llenar.

Ejemplo comentado

Imagina un TFM de Enfermería sobre el efecto de la musicoterapia en la ansiedad preoperatoria. Un fragmento de estado del arte bien construido podría empezar así:

"Diversos estudios han evaluado intervenciones no farmacológicas para reducir la ansiedad antes de la cirugía. Varios ensayos clínicos coinciden en que la musicoterapia disminuye los niveles de ansiedad medidos con la escala STAI (autor A; autor B), si bien otros trabajos no encuentran diferencias significativas frente al cuidado estándar (autor C). Estas discrepancias podrían deberse a la heterogeneidad en la duración de la intervención y en los instrumentos de medida. Hasta la fecha, ningún estudio ha sintetizado de forma sistemática estos resultados en población adulta hispanohablante, lo que justifica la presente revisión."

Por qué funciona este ejemplo de revisión sistemática para un TFG:

Agrupa estudios por idea (intervenciones no farmacológicas), no por autor.
Muestra el consenso (la musicoterapia reduce la ansiedad) y la contradicción (no todos lo confirman).
Explica una posible causa de la discrepancia (heterogeneidad), lo que demuestra lectura crítica.
Cierra con el vacío concreto que su trabajo va a cubrir.

En cuatro frases queda claro qué se sabe, qué se discute y qué falta. Ese es el objetivo de cualquier estado del arte, sea de un TFG o de un TFM.

Errores típicos (y cómo evitarlos)

Escribir por autores y no por temas. Es el fallo más frecuente. Solución: organiza el texto en bloques temáticos y haz que dialoguen entre sí.
Resumir sin sintetizar. Una sucesión de resúmenes no es un estado del arte. Compara, contrasta y posiciónate.
Usar fuentes desactualizadas o poco fiables. Prioriza artículos revisados por pares y de los últimos años (salvo clásicos imprescindibles). Evita blogs sin respaldo o webs comerciales.
No documentar la búsqueda. Si tu trabajo es una revisión sistemática, una búsqueda no reproducible invalida el método. Anota bases, términos y filtros.
Confundir estado del arte con marco teórico. Recuerda la tabla anterior: uno mapea estudios recientes, el otro define el armazón conceptual.
No conectar el estado del arte con tus objetivos. El vacío que detectas debe ser el que tu trabajo se propone llenar. Si no hay continuidad, la justificación se cae.
Citar mal o no citar. Toda afirmación que no sea tuya necesita su referencia. El plagio, incluso involuntario, puede suspender el trabajo.

Cuándo pedir ayuda metodológica

Hacer una revisión sistemática para un TFG o TFM es perfectamente posible por tu cuenta, sobre todo si sigues los pasos de esta guía y dedicas tiempo a la planificación. Dicho esto, hay momentos en los que una orientación externa ahorra semanas de trabajo y bastantes correcciones del tribunal.

Tiene sentido buscar ayuda con tu TFG de revisión sistemática o una tutoría metodológica si:

No consigues que tu estrategia de búsqueda sea reproducible o recuperas miles de resultados sin filtrar.
Dudas entre hacer una revisión sistemática, una scoping review o una revisión narrativa.
Necesitas aplicar herramientas de riesgo de sesgo o un metaanálisis y no tienes formación estadística.
Tu tutor te ha pedido más rigor metodológico y no sabes por dónde empezar.

Pedir orientación metodológica no resta mérito a tu trabajo: el contenido, el análisis y las conclusiones siguen siendo tuyos. Lo que aporta un apoyo experto es estructura, criterio y la seguridad de que el método resiste la revisión académica. Si decides hacerlo solo, apóyate en fuentes de referencia como la declaración PRISMA, el Cochrane Handbook o el manual de JBI, y empieza siempre por una pregunta de investigación bien formulada.

Si tu TFG o TFM es una revisión, en revisia sacas adelante el método completo y los entregables para defender. Crea tu cuenta gratis.

Preguntas frecuentes

¿Qué diferencia hay entre estado del arte y marco teórico?

El estado del arte resume qué se ha investigado ya sobre el tema; el marco teórico expone los conceptos y teorías con los que interpretas tu trabajo.

¿Cuántas fuentes debe tener el estado del arte de un TFM?

No hay un número fijo. Importa más la pertinencia y la actualidad de las fuentes que la cantidad, y que cubran el debate relevante.

¿El estado del arte va al principio o al final del TFM?

Suele ir al principio, tras la introducción, porque sitúa tu trabajo en lo ya conocido y justifica el hueco que vienes a cubrir.

¿Qué es el estado del arte de un TFG?

Es la sección donde revisas de forma crítica y organizada la investigación previa sobre tu tema. Su función es demostrar que conoces lo que ya se ha estudiado, identificar contradicciones y vacíos, y justificar por qué tu TFG aporta algo nuevo. No es un resumen de artículos, sino una síntesis argumentada que desemboca en tu pregunta de investigación.

¿Estado del arte o estado de la cuestión?

En la práctica son casi sinónimos. "Estado del arte" es más habitual en ciencias, ingeniería y salud, mientras que "estado de la cuestión" predomina en Humanidades y Ciencias Sociales. La diferencia es de tradición disciplinar más que de contenido. Lo importante es consultar la guía de tu titulación, elegir un término y mantenerlo de forma coherente en todo el documento.

¿Puedo hacer mi TFG como revisión sistemática?

Sí. Un TFG o TFM de revisión sistemática es una opción válida y muy recomendable cuando no puedes recoger datos primarios. Eso sí, debe cumplir el método: pregunta estructurada, búsqueda documentada y reproducible, criterios de inclusión y exclusión, cribado y evaluación del riesgo de sesgo, con su diagrama de flujo PRISMA. Sin esos elementos, sería una revisión bibliográfica, no sistemática.

¿Cómo cito en el estado del arte?

Con el estilo de citación que marque tu titulación (APA es el más habitual en los TFG y TFM; Vancouver, en ciencias de la salud), citando toda afirmación que tomes de la literatura. Lo práctico es insertar las citas mientras redactas con un gestor bibliográfico como Mendeley o Zotero, que genera la bibliografía final en el formato elegido. Cita siempre la fuente que has leído de verdad y evita las citas de segunda mano.

Tipos de revisión de la literatura: sistemática, narrativa, scoping y paraguas

2026-07-05T00:00:00Z

Cuando empiezas a investigar te das cuenta enseguida de que existen muchos tipos de revisión, y no todos buscan lo mismo. Hay tantos porque cada pregunta de investigación necesita un enfoque distinto: a veces quieres una síntesis exhaustiva y reproducible, otras veces solo necesitas un panorama amplio del tema, y en ocasiones lo que existe son ya muchas revisiones que conviene resumir. Elegir mal el tipo de revisión te obliga a rehacer el trabajo. En esta guía verás, de forma clara y con criterio metodológico, qué tipos de revisión bibliográfica existen, de la revisión narrativa a la scoping review o la umbrella review, en qué se diferencian y cuándo conviene usar cada uno.

Por qué hay tantos tipos de revisión

La razón de fondo es sencilla: una revisión es una herramienta, y cada herramienta sirve para un propósito. El factor que más cambia de un tipo a otro es el nivel de sistematización, es decir, cuán explícito, reproducible y exhaustivo es el método.

En un extremo está la revisión narrativa, flexible y dependiente del criterio del autor. En el otro, la revisión sistemática, con un protocolo registrado de antemano y métodos transparentes que cualquiera podría replicar. Entre ambos, y a sus lados, han ido apareciendo formatos intermedios (scoping review, revisión rápida) y formatos de "segundo nivel" que sintetizan revisiones ya publicadas (umbrella review).

Iniciativas metodológicas como Cochrane y el JBI (Joanna Briggs Institute) han ido definiendo y estandarizando estos tipos, y guías como PRISMA y su extensión PRISMA-ScR (para scoping reviews) marcan cómo reportarlos. Conocer esta tipología te ayuda a no confundir términos que la gente usa como sinónimos pero que no lo son.

Veamos cada tipo de revisión por orden, de menos a más estructurado, y los formatos especiales.

Revisión narrativa

La revisión narrativa (o revisión bibliográfica tradicional) es el formato más antiguo y flexible. Un experto en el tema reúne, lee y resume la literatura relevante para ofrecer una visión general o un estado de la cuestión, normalmente sin un protocolo formal ni una búsqueda exhaustiva documentada.

Sus características principales:

Búsqueda: no necesariamente exhaustiva ni reproducible; suele depender de la selección del autor.
Selección de estudios: criterios implícitos, a menudo sin un proceso de cribado documentado.
Evaluación de la calidad: por lo general no se realiza una evaluación formal del riesgo de sesgo.
Resultado: una síntesis cualitativa, interpretativa y de lectura ágil.

Su gran ventaja es la rapidez y la libertad para abordar temas amplios o emergentes. Su gran limitación es el sesgo de selección: como no hay un método explícito, distintos autores podrían llegar a conclusiones distintas a partir de la misma literatura, y el lector no puede verificar el proceso.

Cuándo usarla: para introducir un tema, contextualizar un marco teórico, redactar el estado del arte de un TFG o TFM, o cuando el campo es demasiado amplio o reciente para una síntesis estructurada. Si tu objetivo es comprender el panorama general más que responder una pregunta concreta con evidencia agregada, la revisión narrativa es suficiente.

Revisión sistemática

La revisión sistemática es el estándar de referencia para sintetizar evidencia y responder a una pregunta de investigación bien definida. A diferencia de la narrativa, sigue un método explícito, predefinido y reproducible, pensado precisamente para minimizar el sesgo.

Sus rasgos definitorios:

Pregunta estructurada: suele formularse con un marco como PICO (Población, Intervención, Comparación, Outcome o resultado).
Protocolo previo: el método se define y, idealmente, se registra antes de empezar, por ejemplo en PROSPERO, el registro internacional de protocolos.
Búsqueda exhaustiva y reproducible: en varias bases de datos, con una estrategia documentada que otra persona podría repetir.
Cribado por pares: dos revisores seleccionan los estudios de forma independiente según criterios de inclusión y exclusión explícitos.
Evaluación del riesgo de sesgo: cada estudio incluido se valora con herramientas estandarizadas.
Síntesis: cualitativa y, cuando los datos lo permiten, cuantitativa mediante metaanálisis.

Es el tipo más riguroso y transparente, pero también el más costoso en tiempo y recursos (con frecuencia varios meses y un equipo). Para entender el proceso completo paso a paso, consulta nuestra guía sobre qué es una revisión sistemática y cómo hacerla.

Cuándo usarla: cuando tienes una pregunta concreta y respondible, existe suficiente literatura primaria, y necesitas una respuesta fiable y defendible (decisiones clínicas, recomendaciones, tesis doctorales, publicación científica).

¿Tu elección es la revisión sistemática? En revisia la haces completa y en español, de la pregunta al manuscrito. Crea tu cuenta gratis.

Scoping review (revisión de alcance)

La scoping review, traducida al español como revisión de alcance o revisión exploratoria, comparte el rigor metodológico de la sistemática (búsqueda estructurada, cribado por pares, método transparente), pero persigue un objetivo distinto: en lugar de responder una pregunta cerrada sobre la eficacia de algo, busca mapear el alcance y la naturaleza de un campo.

Una scoping review responde a preguntas como: ¿qué se ha investigado sobre este tema?, ¿qué tipos de estudios existen?, ¿dónde están los huecos en la evidencia?, ¿cómo se ha definido un concepto en la literatura?

Diferencias clave frente a la revisión sistemática:

La pregunta es más amplia y exploratoria, no se centra en una intervención concreta.
Normalmente no se evalúa formalmente el riesgo de sesgo de los estudios incluidos.
La síntesis suele ser descriptiva (mapas, tablas, recuentos), sin metaanálisis.
Su guía de reporte específica es PRISMA-ScR, la extensión de PRISMA para scoping reviews; el JBI ofrece una metodología de referencia ampliamente adoptada.

Cuándo usarla: cuando el tema es amplio o poco delimitado, cuando quieres identificar lagunas en la literatura antes de plantear una revisión sistemática, o cuando deseas clarificar conceptos y mapear los tipos de evidencia disponibles. Es habitual hacer una scoping review como paso previo a una revisión sistemática.

Umbrella review (revisión paraguas)

La umbrella review o revisión paraguas es una revisión de "segundo nivel": en lugar de sintetizar estudios primarios, sintetiza revisiones sistemáticas y metaanálisis ya publicados sobre un mismo tema.

Cuando un tema ha generado tantas revisiones sistemáticas que el panorama vuelve a ser inabarcable (a veces con conclusiones contradictorias entre ellas), una revisión paraguas reúne todas esas revisiones, evalúa su calidad y ofrece una visión de conjunto.

Sus rasgos:

Unidad de análisis: las revisiones sistemáticas (y metaanálisis), no los estudios individuales.
Evaluación de calidad: se valora la calidad metodológica de las revisiones incluidas con herramientas como AMSTAR 2, que explicamos en la guía de evaluación del riesgo de sesgo.
Resultado: una síntesis del estado global de la evidencia, señalando coincidencias, contradicciones y solidez de las conclusiones.

Cuándo usarla: cuando ya existen múltiples revisiones sistemáticas sobre un tema y necesitas una panorámica integrada de alto nivel, por ejemplo para guías de práctica clínica o para resumir un campo muy investigado. No tiene sentido hacer una umbrella review si apenas hay revisiones previas.

Revisión integradora y revisión rápida

Dos formatos adicionales completan el mapa.

Revisión integradora

La revisión integradora es muy común en disciplinas como enfermería y ciencias sociales. Su característica distintiva es que permite combinar evidencia de diseños diversos: estudios cuantitativos, cualitativos y teóricos dentro de una misma síntesis. Mantiene un método más estructurado que la narrativa (búsqueda documentada, criterios de inclusión, análisis sistemático de los datos), pero es más flexible que la revisión sistemática clásica en cuanto a los tipos de fuentes que integra.

Cuándo usarla: cuando tu pregunta se beneficia de combinar resultados empíricos con literatura teórica o cualitativa, o cuando quieres una visión amplia pero con más rigor que una revisión narrativa.

Revisión rápida

La revisión rápida (rapid review) aplica los métodos de la revisión sistemática pero simplifica o acelera algunos pasos para entregar resultados en semanas en lugar de meses. Por ejemplo, puede limitar el número de bases de datos, restringir las fechas o el idioma, o que un único revisor haga el cribado.

El compromiso es claro: gana velocidad a costa de exhaustividad y de un mayor riesgo de sesgo. Por eso debe declarar de forma transparente qué atajos ha tomado.

Cuándo usarla: cuando hay que informar una decisión urgente (políticas sanitarias, gestión, emergencias) y no se dispone del tiempo de una revisión sistemática completa.

Tabla: cuál elegir según tu objetivo

La siguiente tabla resume los tipos de revisión bibliográfica, su objetivo principal y cuándo conviene cada uno:

Tipo de revisión	Objetivo	Cuándo usarla
Revisión narrativa	Ofrecer una visión general e interpretativa de un tema	Introducir un tema amplio o emergente; estado del arte de un TFG/TFM
Revisión sistemática	Responder una pregunta concreta sintetizando la evidencia de forma reproducible	Pregunta clara, literatura suficiente y necesidad de una respuesta fiable
Scoping review (revisión de alcance)	Mapear el alcance, los tipos de evidencia y los huecos de un campo	Tema amplio o poco delimitado; identificar lagunas antes de una sistemática
Umbrella review (revisión paraguas)	Sintetizar revisiones sistemáticas y metaanálisis ya publicados	Existen muchas revisiones previas y se necesita una panorámica integrada
Revisión integradora	Combinar evidencia de diseños diversos (cuantitativa, cualitativa, teórica)	Pregunta que se beneficia de fuentes empíricas y teóricas juntas
Revisión rápida	Síntesis acelerada con métodos sistemáticos simplificados	Decisiones urgentes sin tiempo para una sistemática completa

Una regla práctica: cuanto más concreta sea tu pregunta y más decisiva la respuesta, más te conviene desplazarte hacia la revisión sistemática (o el metaanálisis). Cuanto más exploratorio sea tu objetivo, más sentido tiene una scoping review o una narrativa.

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Preguntas frecuentes

¿Qué es una revisión integradora?

Un tipo de revisión que combina estudios de diseños diferentes, cuantitativos y cualitativos, para dar una visión más amplia de un tema.

¿Qué es una revisión rápida?

Una revisión que simplifica algunos pasos del método sistemático para responder antes, asumiendo de forma transparente sus limitaciones.

¿Una scoping review necesita evaluar el riesgo de sesgo?

Normalmente no. Su objetivo es mapear la literatura existente, no valorar la calidad ni sintetizar efectos como una revisión sistemática.

¿Cuál es la diferencia entre revisión sistemática y narrativa?

La revisión sistemática sigue un método explícito, predefinido y reproducible: protocolo registrado, búsqueda exhaustiva documentada, cribado por dos revisores y evaluación del riesgo de sesgo. La revisión narrativa es flexible y depende del criterio del autor, sin búsqueda exhaustiva ni evaluación formal de la calidad. La sistemática minimiza el sesgo y permite verificar el proceso; la narrativa es más rápida pero menos transparente.

¿Qué es una scoping review?

Una scoping review (revisión de alcance) es una revisión con método estructurado, similar al de la sistemática, pero cuyo objetivo es mapear el alcance y la naturaleza de un tema en lugar de responder una pregunta cerrada. Sirve para ver qué se ha investigado, qué tipos de estudios existen y dónde están las lagunas. Su guía de reporte es PRISMA-ScR y normalmente no incluye evaluación formal del riesgo de sesgo ni metaanálisis.

¿Qué es una umbrella review?

Una umbrella review (revisión paraguas) es una revisión de revisiones: en lugar de analizar estudios primarios, sintetiza revisiones sistemáticas y metaanálisis ya publicados sobre un mismo tema. Evalúa la calidad de esas revisiones (por ejemplo con AMSTAR 2) y ofrece una panorámica integrada de la evidencia. Se usa cuando un tema ya cuenta con muchas revisiones previas.

¿Cuál debo hacer en mi TFG?

Depende de tu objetivo y del tiempo disponible. Para contextualizar un tema (el estado del arte), una revisión narrativa suele bastar. Si quieres responder una pregunta concreta con rigor y tu tutor lo permite, puedes plantear una revisión sistemática, aunque exige más tiempo y método. Una opción intermedia es la scoping review para mapear un campo. Si quieres ver cómo encajar la revisión en la estructura del trabajo, revisa nuestra guía sobre el estado del arte y la revisión sistemática en el TFG/TFM.

PROSPERO: qué es y cómo registrar el protocolo de tu revisión

2026-07-01T00:00:00Z

Antes de empezar a cribar estudios conviene dejar por escrito qué vas a hacer y registrarlo. PROSPERO es el registro internacional donde se publican los protocolos de revisiones sistemáticas, y registrar el tuyo es una de las señales de rigor que tu tribunal y los revisores van a buscar. Te contamos qué es PROSPERO, por qué y cuándo registrar, cómo hacerlo paso a paso y qué alternativas existen.

Qué es PROSPERO

PROSPERO (International Prospective Register of Systematic Reviews) es un registro público y gratuito, mantenido por el Centre for Reviews and Dissemination de la Universidad de York y financiado por el NIHR, el instituto nacional de investigación sanitaria del Reino Unido, donde los equipos publican el protocolo de su revisión sistemática antes de ejecutarla. La idea es sencilla: declaras de antemano tu pregunta, tus criterios y tu método, de modo que cualquiera pueda comprobar después que no cambiaste las reglas a mitad del proceso.

Acepta revisiones sistemáticas con relevancia para la salud y el bienestar (incluida enfermería, fisioterapia, salud pública o psicología clínica). Las scoping reviews y las revisiones de literatura no se aceptan en PROSPERO, y las revisiones puramente metodológicas no siempre encajan; para esos casos hay alternativas (ver más abajo).

Por qué registrar el protocolo (y cuándo)

Registrar el protocolo aporta tres cosas:

Transparencia y control del sesgo. Al fijar la pregunta y los criterios de inclusión y exclusión antes de ver los resultados, evitas el sesgo de ir ajustando el método para que salga lo que esperabas.
Evitar duplicados. Antes de empezar puedes comprobar si alguien ya está haciendo tu misma revisión.
Prueba de rigor. Muchas revistas y la propia declaración PRISMA 2020 piden el número de registro del protocolo.

El momento de registrar es antes de iniciar el cribado (idealmente después de haber hecho las búsquedas de prueba, pero antes de seleccionar estudios). Registrar cuando ya has extraído datos resta sentido al ejercicio.

Cómo registrar tu revisión en PROSPERO paso a paso

Crea una cuenta en la web de PROSPERO (crd.york.ac.uk/prospero) con tu correo, preferiblemente el institucional.
Inicia un nuevo registro y completa el formulario (unos 40 campos, muchos opcionales).
Define la pregunta siguiendo el modelo PICO: población, intervención/exposición, comparador y resultados.
Describe la búsqueda: bases de datos previstas y, si la tienes, la estrategia de búsqueda con sus términos.
Detalla el método: criterios de elegibilidad, proceso de cribado por dos revisores, extracción de datos y evaluación del riesgo de sesgo.
Envía el registro para revisión administrativa. PROSPERO comprueba que cumple los requisitos básicos (no revisa la calidad científica del protocolo).

Qué información pide el formulario

Los campos obligatorios cubren: título, datos del equipo y la organización, fechas previstas de inicio y fin, la pregunta de investigación, los criterios de elegibilidad, las fuentes de información, el método de cribado y selección, y el plan de evaluación del riesgo de sesgo y de síntesis. Puedes guardar el borrador e ir completándolo; no hace falta terminarlo de una vez.

En total, el formulario ronda los 40 campos y aproximadamente la mitad son obligatorios; el resto puede dejarse en blanco si no aplica. Agrupados, esto es lo que te va a pedir:

Identificación y equipo: título de la revisión, datos de contacto, miembros del equipo con sus afiliaciones y organización responsable.
Financiación y conflictos: fuentes de financiación o patrocinio y declaración de conflictos de interés.
Pregunta y alcance: condición o problema de salud estudiado, población, intervención o exposición, comparador y desenlaces primarios y secundarios (tu PICO, trasladado casilla a casilla).
Método: fuentes de información previstas, criterios de elegibilidad, proceso de selección, plan de extracción de datos, evaluación del riesgo de sesgo y estrategia de síntesis (con análisis de subgrupos, si los prevés).
Estado del proyecto: fase en la que está la revisión al enviar y fechas previstas de inicio y fin.

Un aviso práctico para equipos hispanohablantes: PROSPERO funciona en inglés. Tanto el formulario como el registro que se publica se redactan en inglés, así que reserva tiempo para traducir el protocolo con precisión (los términos de tu PICO ya los tendrás en inglés de preparar la búsqueda).

Cuánto tarda y qué pasa después

El tiempo de espera es variable y depende de la carga del registro: hay épocas en que la revisión administrativa se resuelve en días y otras en que tarda varias semanas o más. La propia web de PROSPERO informa del plazo estimado en cada momento, así que envía el protocolo con margen y no dejes el registro para el final. Mientras esperas puedes preparar las búsquedas definitivas; lo que no conviene es empezar el cribado antes de haber enviado el registro. Una vez aceptado, tu registro recibe un número PROSPERO público (del tipo CRD42026XXXXXX) que debes citar en el manuscrito. El registro no es inmutable: puedes y debes actualizarlo si el método cambia, y cada cambio queda con su fecha, lo que mantiene la trazabilidad.

Tu PICO, tus criterios y tu plan: lo que declaras en PROSPERO es lo primero que fijas en revisia al crear tu proyecto, así el método queda cerrado desde el día uno. Crea tu cuenta gratis.

Buscar revisiones ya registradas (evita duplicar)

Antes de registrar, busca en PROSPERO por palabras clave de tu tema. Si encuentras una revisión en curso muy parecida, te ahorras meses de trabajo duplicado o puedes reorientar tu pregunta para aportar algo distinto. Es también una buena fuente para detectar lagunas de evidencia.

En la práctica: entra en el buscador de la web de PROSPERO (tiene búsqueda simple y avanzada por campos) y busca en inglés, que es el idioma de los registros, combinando sinónimos de tu población y de tu intervención. Fíjate en el estado de cada registro (en curso, completado o discontinuado) y en sus fechas. Encontrar una revisión parecida no obliga a abandonar: compara su alcance con el tuyo (población, comparador, desenlaces) y valora si tu propuesta aporta una actualización o un ángulo distinto.

Alternativas a PROSPERO

Si tu revisión no encaja en PROSPERO (por ejemplo, una scoping review o una revisión metodológica), tienes alternativas para registrar el protocolo de forma pública:

OSF (Open Science Framework): gratuito y con registro inmediato con sello de tiempo; admite cualquier tipo de revisión (scoping incluidas) y permite adjuntar materiales como la estrategia de búsqueda.
INPLASY: registro específico de protocolos de revisión, con publicación rápida (de pago).
Protocolos en revista: publicar el protocolo como artículo (por ejemplo en BMJ Open o Systematic Reviews) le da revisión por pares.

¿PROSPERO acepta TFG y TFM?

PROSPERO no fija un nivel académico mínimo en sus criterios: lo que evalúa es que el proyecto sea una revisión sistemática dentro de su ámbito (salud y bienestar) y que esté en una fase temprana, no quién la firma. De hecho, es habitual encontrar registros ligados a tesis doctorales y trabajos de fin de máster. Eso sí, por el volumen de envíos que recibe, el registro ha ido ajustando sus condiciones de admisión en los últimos años: revisa los criterios vigentes en su web antes de enviar y, si eres estudiante, pide a tu tutor o tutora que revise el protocolo antes del envío.

Para un TFG o un TFM conviene prever dos cosas. Primera, los plazos: si la revisión administrativa no llega a tiempo para tu calendario académico, puedes registrar el protocolo en OSF (es inmediato) y citar ese registro en la memoria. Segunda, el idioma: el formulario y el registro publicado van en inglés. Y si tu revisión es la base del trabajo, en la guía sobre el estado del arte y la revisión sistemática en el TFG y el TFM te contamos cómo encajarla en la memoria.

Tras registrar el protocolo, en revisia ejecutas la revisión completa, en español. Crea tu cuenta gratis y empieza.

Preguntas frecuentes

¿Cuánto tarda PROSPERO en aceptar mi registro?

Depende de la carga del registro: puede resolverse en días o demorarse varias semanas. Consulta el plazo estimado que publica la propia web de PROSPERO y envía con margen; la comprobación es administrativa (requisitos básicos), no de calidad científica.

¿Puedo registrar una scoping review en PROSPERO?

No. PROSPERO no acepta scoping reviews; para registrarlas se usan OSF u otros registros de protocolos.

¿Qué es el número CRD?

Es el identificador público que PROSPERO asigna a tu protocolo (del tipo CRD seguido de dígitos) y que debes citar en el manuscrito.

¿Es obligatorio registrar en PROSPERO?

No es legalmente obligatorio, pero sí muy recomendable y cada vez más exigido por revistas y tribunales. PRISMA 2020 pide indicar dónde está registrado el protocolo y su número.

¿PROSPERO es gratis?

Sí. Crear una cuenta y registrar un protocolo en PROSPERO es gratuito.

¿Puedo registrar si ya he empezado?

PROSPERO acepta registros hasta antes de iniciar la extracción de datos. Si ya has extraído datos, el registro pierde su sentido preventivo; sé transparente al respecto en el manuscrito.

¿Qué pasa si cambio el método después de registrar?

Actualizas el registro. Los cambios quedan fechados, así que la trazabilidad se mantiene y no se considera una mala práctica siempre que se documente.

¿PROSPERO acepta revisiones de TFG o TFM?

No exige un nivel académico mínimo: acepta la revisión si entra en su ámbito de salud y está en fase temprana. Revisa los criterios vigentes en su web y, si los plazos no encajan con tu calendario académico, registra el protocolo en OSF.

El registro del protocolo es una fase más del método. Para situarlo dentro del proceso completo, vuelve a la guía sobre qué es una revisión sistemática y cómo hacerla paso a paso.

Diagrama de flujo PRISMA 2020: plantilla editable y guía

2026-06-24T00:00:00Z

La declaración PRISMA es la guía internacional de referencia para informar de forma transparente una revisión sistemática, y su elemento más reconocible es el diagrama de flujo PRISMA (en inglés, PRISMA flow diagram). Este diagrama es un esquema visual que muestra, paso a paso, cuántos registros se identificaron, cuántos se cribaron, cuántos se excluyeron (y por qué) y cuántos estudios acabaron incluidos en la síntesis. En otras palabras, es la prueba gráfica de que el proceso de selección fue reproducible y honesto. En esta guía explicamos qué es PRISMA, qué cambió con PRISMA 2020, cómo rellenar cada fase del diagrama, dónde descargar una plantilla editable en Word y cómo encaja el checklist de 27 ítems.

Si necesitas el contexto completo del proceso, este artículo forma parte de nuestra guía sobre cómo hacer una revisión sistemática paso a paso.

Qué es la declaración PRISMA

PRISMA son las siglas de Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (en español, "ítems de referencia preferentes para informar revisiones sistemáticas y metaanálisis"). No es un método para hacer una revisión, sino un estándar para informar de lo que hiciste. Esta distinción es clave: PRISMA no te dice cómo diseñar la búsqueda ni cómo analizar los datos, te dice qué información debes reportar para que cualquier lector pueda entender, evaluar y reproducir tu trabajo.

La declaración PRISMA nació en 2009 como evolución de la guía QUOROM y rápidamente se convirtió en el estándar exigido por la mayoría de revistas científicas que publican revisiones sistemáticas. Hoy, cuando una revista pide que tu manuscrito "siga PRISMA", se refiere a dos componentes complementarios:

El checklist PRISMA: una lista de comprobación con los ítems que el texto del artículo debe contener (título, resumen estructurado, métodos, resultados, etc.).
El diagrama de flujo PRISMA: el esquema visual del proceso de selección de estudios, que resume con números todo el recorrido desde la identificación hasta la inclusión.

La metodología PRISMA aporta tres beneficios concretos. Primero, transparencia: el lector ve exactamente cuántos estudios entraron y salieron en cada paso. Segundo, reproducibilidad: otro investigador podría repetir el proceso. Tercero, credibilidad editorial: cumplir PRISMA es, en la práctica, un requisito de publicación en revistas indexadas y un criterio de calidad en la evaluación de TFG, TFM y tesis.

Conviene aclarar una confusión frecuente: PRISMA no es lo mismo que la evaluación de la calidad de los estudios. Reportar conforme a PRISMA es independiente de valorar el riesgo de sesgo de los estudios incluidos, que se hace con herramientas específicas como RoB 2 o AMSTAR 2. Una revisión puede estar perfectamente informada según PRISMA y aun así incluir estudios de baja calidad: PRISMA solo garantiza que cuentas lo que hiciste, no que lo que hiciste fuera bueno.

PRISMA 2020 vs PRISMA 2009 (qué cambió)

En 2021 se publicó una actualización mayor de la declaración, conocida como PRISMA 2020, que reemplaza a la versión de 2009. La actualización respondía a la evolución de los métodos de revisión durante la década anterior: nuevas formas de buscar literatura, mayor uso de registros automáticos y una preocupación creciente por documentar mejor las exclusiones.

Estos son los cambios más relevantes que debes conocer antes de elegir tu plantilla:

Aspecto	PRISMA 2009	PRISMA 2020
Ítems del checklist	27 ítems	27 ítems (reescritos y con subítems más detallados)
Fases del diagrama	Identificación, cribado, elegibilidad, inclusión (4 cajas)	Identificación, cribado, incluidos (3 fases)
Fuentes de los registros	Una sola vía de entrada	Vías separadas: bases de datos/registros y "otras fuentes" (webs, citas, contacto con autores)
Documentación de exclusiones	Genérica	Motivos de exclusión detallados en el cribado de texto completo
Resumen	Recomendado	Checklist de resumen específico (PRISMA for Abstracts)
Automatización	No contemplada	Se distingue entre cribado humano y por herramientas automáticas

El cambio más visible es la estructura del diagrama: PRISMA 2009 usaba cuatro etiquetas (identificación, cribado, elegibilidad, inclusión), mientras que PRISMA 2020 las reorganiza en tres fases (identificación, cribado, incluidos) y, sobre todo, separa las fuentes de los registros en dos columnas o vías. Además, PRISMA 2020 ofrece dos variantes del diagrama: una para revisiones nuevas y otra para revisiones actualizadas (que distingue los registros previos de los nuevos).

La recomendación es clara: salvo que una revista exija explícitamente la versión anterior, usa siempre PRISMA 2020. Es la versión vigente y la que esperan los revisores en 2026.

El diagrama de flujo PRISMA paso a paso (identificación, cribado, incluidos)

El diagrama de flujo PRISMA 2020 se organiza en tres fases. A continuación explicamos qué número va en cada caja y de dónde sale. Lleva tu hoja de recuento a mano: cada cifra del diagrama debe poder justificarse con un registro real de tu gestor de referencias o de tu herramienta de cribado.

Fase 1: Identificación

Aquí registras todo lo que recuperaste, antes de mirar nada en detalle.

Registros identificados en cada base de datos y registro consultado (PubMed, Scopus, Web of Science, Cochrane, etc.), sumados. Anota el total y, si tu plantilla lo permite, el desglose por fuente.
Registros identificados en otras fuentes: webs de organizaciones, listas de referencias de los estudios incluidos, contacto con autores o búsqueda manual. En PRISMA 2020 estos van en una vía separada.
Duplicados eliminados antes del cribado. Esta cifra es la que más auditan los revisores, así que documenta cómo los detectaste (manual o automáticamente con tu gestor).

Fase 2: Cribado

Esta fase tiene dos sub-pasos y es donde se concentran la mayoría de exclusiones.

Registros cribados por título y resumen: es el total tras quitar duplicados.
Registros excluidos en el cribado por título y resumen. Aquí basta con el número (no se exigen motivos detallados, porque suelen ser obviamente irrelevantes).
Informes buscados para recuperación: los registros que pasaron el primer filtro y para los que intentaste conseguir el texto completo.
Informes no recuperados: aquellos cuyo texto completo no pudiste obtener (sin acceso, sin respuesta del autor, etc.).
Informes evaluados a texto completo para elegibilidad.
Informes excluidos a texto completo, con su motivo: este es el punto crítico de PRISMA 2020. Cada exclusión en esta etapa debe acompañarse de su razón (por ejemplo: "diseño incorrecto: n=12", "población distinta: n=8", "idioma: n=3"). Aquí es donde tus criterios de inclusión y exclusión se traducen en cifras justificadas.

Fase 3: Incluidos

Estudios incluidos en la revisión y número de informes asociados a esos estudios (un mismo estudio puede tener varias publicaciones). Esta es la cifra que alimenta la síntesis cualitativa y, si procede, el metaanálisis.

La regla de oro para que el diagrama "cuadre": en cada paso, los registros que entran menos los que se excluyen deben igualar a los que continúan. Si las cuentas no encajan, revisa antes de enviar; los revisores lo comprueban con una calculadora.

¿Sin ganas de copiar cifras a mano? En revisia las cuentas del diagrama cuadran solas: cada recuento sale registrado de tu propio cribado. Crea tu cuenta gratis.

Plantilla del diagrama de flujo PRISMA (Word / editable)

No tienes que dibujar el diagrama desde cero. Lo más práctico es partir de una plantilla del diagrama de flujo PRISMA en Word (o PowerPoint) con las cajas ya creadas, donde solo tienes que sustituir las cifras y los motivos de exclusión por los tuyos.

Las plantillas oficiales están en la propia web de la declaración: plantillas del diagrama de flujo PRISMA 2020 en Word, gratuitas, editables y con licencia CC BY 4.0 (que permite adaptarlas citando la fuente). Incluyen:

El diagrama de flujo PRISMA 2020 completo con las tres fases (identificación, cribado, incluidos) y las dos vías de fuentes.
Cajas con el marcador "(n = )" en cada recuento, para que sepas qué número va en cada una.
Una versión para revisiones nuevas y otra para revisiones actualizadas.
Variantes con y sin la vía de "otras fuentes", según cómo hayas hecho la búsqueda.

Para rellenarla, descarga la versión en Word, sustituye cada "(n = )" por tus recuentos definitivos y elimina las cajas que no apliquen. Las plantillas oficiales están en inglés: si tu revista o universidad lo pide en español, basta con traducir las etiquetas de las cajas (identification = identificación, screening = cribado, included = incluidos). El checklist PRISMA 2020 de los 27 ítems se descarga aparte en la misma web.

¿Necesitas generar el diagrama? La forma más rápida es con la aplicación oficial PRISMA2020 (Shiny app y paquete de R): introduces tus cifras y la exporta a PDF o imagen para tu manuscrito. Y si haces la revisión en revisia, el diagrama PRISMA se construye solo a partir de los conteos reales de tu cribado, sin rellenar nada a mano.

Consejo práctico: trabaja la plantilla al final, cuando ya tengas los recuentos definitivos de tu gestor de referencias y de tu herramienta de cribado. Rellenarla antes de cerrar el cribado casi siempre obliga a rehacerla.

Checklist PRISMA 2020 (27 ítems)

El checklist PRISMA 2020 es la lista de comprobación que asegura que el texto de tu artículo informa de todo lo necesario. Se organiza en siete secciones que siguen la estructura habitual de un artículo científico. Estos son los 27 ítems agrupados:

Título (ítem 1)

Identificar el informe como revisión sistemática.

Resumen (ítem 2) 2. Resumen estructurado siguiendo PRISMA for Abstracts.

Introducción (ítems 3-4) 3. Justificación (lo que ya se sabe y el vacío que cubres). 4. Objetivos, idealmente con una pregunta en formato PICO.

Métodos (ítems 5-15) 5. Criterios de elegibilidad. 6. Fuentes de información (bases de datos, registros, fechas). 7. Estrategia de búsqueda completa y reproducible. 8. Proceso de selección (quién cribó, cuántos revisores, herramientas). 9. Proceso de extracción de datos. 10. Variables y datos extraídos. 11. Evaluación del riesgo de sesgo de los estudios. 12. Medidas del efecto utilizadas. 13. Métodos de síntesis. 14. Evaluación de sesgos de notificación (por ejemplo, sesgo de publicación). 15. Evaluación de la certeza de la evidencia (por ejemplo, GRADE).

Resultados (ítems 16-22) 16. Resultados de la selección de estudios (aquí entra el diagrama de flujo). 17. Características de los estudios incluidos. 18. Riesgo de sesgo de cada estudio. 19. Resultados de cada estudio individual. 20. Resultados de las síntesis. 21. Sesgos de notificación. 22. Certeza de la evidencia.

Discusión (ítem 23) 23. Interpretación, limitaciones e implicaciones.

Otra información (ítems 24-27) 24. Registro y protocolo (por ejemplo, en PROSPERO). 25. Financiación y apoyo. 26. Conflictos de interés. 27. Disponibilidad de datos, código y otros materiales.

Fíjate en que el ítem 16 es donde encaja el diagrama de flujo PRISMA: el diagrama no sustituye al checklist, lo complementa. El checklist cubre el texto; el diagrama, los números del proceso de selección.

Herramientas para generarlo (Shiny app, etc.)

Si prefieres no dibujar el diagrama manualmente, existen herramientas que lo generan a partir de tus cifras:

PRISMA2020 (aplicación Shiny y paquete de R): una herramienta gratuita desarrollada por el equipo de la propia declaración. Introduces los números en una plantilla y genera un diagrama de flujo PRISMA 2020 interactivo, exportable a PDF, PNG o formato editable. Es la opción más alineada con la versión oficial.
Plantilla en Word o PowerPoint: la vía más simple y la que recomendamos para la mayoría de usuarios, porque permite ajustar el diseño a las plantillas de tu revista o universidad (las plantillas oficiales que enlazamos en la sección anterior).
Herramientas de cribado: algunas plataformas de selección de estudios llevan el recuento del flujo automáticamente y exportan los números (o el propio diagrama) listos para usar, lo que reduce errores de conteo.

Sea cual sea la herramienta, recuerda que el diagrama solo refleja tus datos: ninguna app inventa las cifras, así que la calidad del resultado depende de que tu proceso de cribado esté bien documentado desde el principio.

En revisia, el diagrama de flujo PRISMA se genera solo con los conteos reales de tu cribado. Crea tu cuenta gratis y pruébalo.

Preguntas frecuentes

¿Cuántas fases tiene el diagrama de flujo PRISMA 2020?

Tres: identificación, cribado e inclusión, con los recuentos de registros en cada paso y los excluidos con su motivo.

¿Qué diferencia hay entre PRISMA 2009 y 2020?

PRISMA 2020 actualizó el checklist y el diagrama para reflejar búsquedas en varias fuentes y reportar mejor los motivos de exclusión.

¿El diagrama PRISMA se puede generar automáticamente?

Sí, hay herramientas que lo construyen a partir de tus cifras. Lo importante es que los números cuadren con tu proceso real.

¿Qué es PRISMA en una revisión sistemática?

PRISMA es la guía internacional para informar de forma transparente una revisión sistemática y un metaanálisis. Consta de un checklist con 27 ítems (lo que el texto debe contener) y un diagrama de flujo (el esquema del proceso de selección de estudios). No es un método para hacer la revisión, sino un estándar para reportarla, y lo exigen la mayoría de revistas científicas.

¿Cómo se hace el diagrama de flujo PRISMA?

Se rellena al terminar la selección, recorriendo las tres fases de PRISMA 2020. En identificación anotas los registros recuperados de cada base de datos y de otras fuentes, y los duplicados eliminados. En cribado registras los registros cribados, los excluidos por título y resumen, y los informes evaluados a texto completo (con el motivo de cada exclusión). En incluidos indicas los estudios finales. Lo más sencillo es partir de una plantilla en Word y sustituir las cifras, verificando que las cuentas cuadren en cada paso.

¿Dónde descargar la plantilla PRISMA en Word?

La plantilla oficial se descarga gratis en Word desde prisma-statement.org, con versiones para revisiones nuevas y actualizadas (licencia CC BY 4.0). Si prefieres generarlo a partir de tus cifras, la aplicación oficial PRISMA2020 (Shiny app y paquete de R) lo exporta en varios formatos. En revisia, además, el diagrama de flujo PRISMA se genera automáticamente con los conteos reales de tu cribado, junto con el checklist de los 27 ítems.

¿PRISMA es obligatorio?

PRISMA no es una norma legal, pero en la práctica funciona como un requisito. La gran mayoría de revistas científicas que publican revisiones sistemáticas exigen seguir PRISMA y pedir el checklist cumplimentado como material complementario, y los tribunales de TFG, TFM y tesis lo usan como criterio de calidad. Reportar conforme a PRISMA 2020 es, hoy, la opción por defecto recomendable para cualquier revisión sistemática.

Software para metaanálisis: JASP, jamovi, RevMan y R

2026-06-18T00:00:00Z

Elegir un software para metaanálisis condiciona más de lo que parece: de esa decisión saldrán el tiempo y los nervios que te cueste la fase cuantitativa de tu revisión. Lo que necesitas, en esencia, es un programa que combine los resultados de varios estudios en una sola estimación, calcule la heterogeneidad, dibuje un forest plot legible y te permita comprobar el sesgo de publicación con un funnel plot. Pedir todo eso gratis suena optimista. No lo es: hoy existen herramientas gratuitas, con interfaz visual y rigor estadístico de sobra, que lo cubren sin que tengas que programar una sola línea. En esta guía comparamos JASP, jamovi, RevMan y R con el paquete metafor, con sus pros, contras y curva de aprendizaje real.

¿Todavía estás repasando los conceptos? Antes de tocar el software conviene tener claro qué es un metaanálisis y cómo se interpreta un forest plot. Y si llegas desde el principio del proceso, recuerda que este artículo es una de las piezas de nuestra guía completa de la revisión sistemática.

Qué necesita un software de metaanálisis

No todos los programas estadísticos sirven para sintetizar estudios. Un software de metaanálisis decente tiene que ofrecerte, como mínimo:

Cálculo del tamaño del efecto combinado a partir de las medidas de cada estudio (odds ratio, riesgo relativo, diferencia de medias estandarizada, correlaciones, etc.) y su intervalo de confianza.
Modelos de efectos fijos y de efectos aleatorios, porque casi nunca asumirás que todos los estudios miden exactamente el mismo efecto verdadero.
Estimación de la heterogeneidad: el estadístico I², la Q de Cochran y tau² para cuantificar cuánto varían los estudios entre sí.
Forest plot, el gráfico que resume todos los estudios y la estimación global de un vistazo.
Funnel plot y pruebas de asimetría (Egger, Begg) para explorar el sesgo de publicación.
Análisis de subgrupos y metarregresión, si quieres explicar de dónde viene la heterogeneidad.

Con la lista delante, la pregunta útil cambia: importa menos "cuál es el mejor" que cuál encaja con tu nivel de estadística y con el tiempo que tienes. Vamos uno por uno.

JASP (gratis, interfaz visual)

JASP (jasp-stats.org) es un programa estadístico gratuito y de código abierto desarrollado por la Universidad de Ámsterdam. Funciona en Windows, macOS y Linux. Su mayor virtud es la interfaz visual de tipo apuntar y hacer clic: cargas tus datos, eliges el análisis en un menú y los resultados aparecen al instante en un panel limpio, listos para copiar al informe.

Para metaanálisis, JASP incluye un módulo específico (que por dentro se apoya en el paquete metafor de R, así que el motor estadístico es de primer nivel) con el que puedes:

Introducir tamaños del efecto y sus errores estándar, o dejar que JASP los calcule.
Ajustar modelos de efectos fijos y aleatorios.
Obtener I², tau² y la Q de Cochran automáticamente.
Generar un forest plot y un funnel plot con un par de clics.
Ejecutar la prueba de Egger para el sesgo de publicación.

Como bonus, JASP es muy fuerte en estadística bayesiana, así que si quieres un metaanálisis bayesiano lo tienes a mano sin instalar nada más. Un "pero" tiene. Al ser tan visual, el flujo de trabajo no queda registrado en un script reproducible tan fácilmente como en R (aunque guarda el archivo .jasp con todo el análisis). Para la inmensa mayoría de TFG, TFM y tesis, JASP es el punto de partida que recomendaríamos.

jamovi (gratis, módulo MAJOR)

jamovi es el otro gran programa gratuito y de código abierto con filosofía muy parecida a la de JASP: interfaz visual, resultados en tiempo real y la misma base de R por debajo. No es casualidad. Ambos nacieron de equipos cercanos al proyecto JASP, así que si te manejas con uno, el otro te resultará familiar.

La clave en jamovi es el módulo MAJOR (el módulo de metaanálisis de jamovi, basado en R), que se instala gratis desde la librería de módulos del propio programa. MAJOR también se apoya en metafor y te da:

Metaanálisis de efectos fijos y aleatorios.
Forest plot y funnel plot.
Heterogeneidad (I², tau², Q).
Metarregresión y análisis de subgrupos.

Una ventaja interesante de jamovi frente a JASP es que cada análisis genera, si lo activas, el código R equivalente, lo que ayuda a la reproducibilidad y a dar el salto a R más adelante. ¿Y entre los dos? Cuestión de preferencia personal, sobre todo. Ambos son gratis, visuales y rigurosos.

Cómo descargar jamovi (y JASP)

Descargar jamovi es gratis y rápido. Entra en jamovi.org, pulsa en "Download", elige tu sistema operativo (Windows, macOS o Linux) e instala el programa base. Después abre jamovi, ve al menú de módulos (el icono "+" arriba a la derecha) y añade MAJOR desde la librería: con eso ya puedes hacer metaanálisis. Para descargar JASP el proceso es idéntico desde jasp-stats.org ("Download JASP"), y ahí el metaanálisis viene incluido sin descargas adicionales (solo hay que activar el módulo si no aparece). Ambos pesan poco. Ninguno requiere licencia, registro ni pago.

Antes del software estadístico va la extracción: en revisia los datos de cada estudio salen estructurados y con su fuente, listos para tu metaanálisis. Crea tu cuenta gratis.

RevMan (Cochrane)

RevMan (Review Manager) es el software oficial de Cochrane para elaborar revisiones sistemáticas e incrustar sus metaanálisis. Aquí no hablamos de un programa estadístico general: toda la herramienta está diseñada, de principio a fin, alrededor del flujo de trabajo Cochrane, del protocolo a las características de los estudios, el riesgo de sesgo, las tablas de resumen de hallazgos y, claro, los forest plots.

Sus puntos fuertes:

Está pensado exactamente para el formato de una revisión Cochrane, con plantillas que guían cada apartado.
Sus forest plots son el estándar que ves en miles de revisiones publicadas.
Integra la evaluación del riesgo de sesgo y las tablas GRADE.

Las limitaciones existen. El repertorio estadístico es más cerrado que el de R (menos métodos avanzados de metarregresión, por ejemplo) y, sobre el precio, conviene deshacer un malentendido frecuente: la versión web actual, RevMan Web, es de pago/suscripción para uso general, aunque Cochrane ofrece acceso gratuito a los autores que trabajan en una revisión Cochrane registrada y a personas de determinados países de renta baja. O sea, no es libremente gratuito para cualquiera como JASP o jamovi. Si tu objetivo es publicar dentro de Cochrane, RevMan es casi obligatorio. Fuera de ese circuito, rara vez es la opción más práctica.

R + metafor (avanzado)

R es un lenguaje de programación estadística gratuito y de código abierto, y metafor es, sin discusión, el paquete de referencia para metaanálisis en R. Es precisamente el motor que usan por dentro JASP y el módulo MAJOR de jamovi, así que cuando trabajas directamente con metafor estás accediendo a toda su potencia sin las limitaciones de una interfaz gráfica.

Con R y metafor puedes hacer literalmente cualquier cosa: efectos fijos y aleatorios, modelos multinivel y multivariantes, metarregresión compleja, análisis de sensibilidad, forest plots y funnel plots totalmente personalizables, métodos para corregir el sesgo de publicación (trim-and-fill, selection models) y mucho más. Todo queda en un script reproducible. Para una publicación seria ese valor es enorme: cualquiera puede ejecutar tu código y obtener tus mismos resultados.

El coste de esa potencia es la curva de aprendizaje. Necesitas familiarizarte con la sintaxis de R, preparar los datos en el formato correcto y entender qué función llamar (rma() para el modelo, forest() para el gráfico, etc.). No hace falta ser programador profesional, pero sí dedicar tiempo. R para metaanálisis es la opción que recomendamos cuando el proyecto es ambicioso, cuando vas a publicar en una revista exigente o cuando necesitas un método que las interfaces visuales no ofrecen.

Tabla comparativa (precio, curva de aprendizaje, forest plot)

Software	Precio	Curva de aprendizaje	Forest plot
JASP	Gratis (código abierto)	Baja: interfaz visual, todo con menús	Sí, con un clic
jamovi (módulo MAJOR)	Gratis (código abierto)	Baja: visual, instalación del módulo sencilla	Sí, con un clic
RevMan	De pago/suscripción (gratis solo para autores Cochrane)	Media: orientado al flujo Cochrane	Sí, formato estándar Cochrane
R + metafor	Gratis (código abierto)	Alta: requiere programar en R	Sí, totalmente personalizable

La lectura honesta de la tabla: si nunca has hecho un metaanálisis, empieza por JASP o jamovi, que te darán resultados correctos en una tarde sin pelearte con la sintaxis. Reserva R + metafor para cuando necesites métodos avanzados o reproducibilidad total. RevMan, solo dentro del ecosistema Cochrane.

Ejemplo rápido: un forest plot en JASP

Para que veas lo accesible que es, este es el flujo típico en JASP, de principio a fin:

Prepara los datos en una hoja de cálculo: una fila por estudio, con columnas para el tamaño del efecto (por ejemplo, el log del odds ratio) y su error estándar (o bien los datos crudos de eventos y totales por grupo, y dejas que JASP calcule el efecto).
Carga el archivo en JASP (CSV o Excel) arrastrándolo a la ventana.
Abre el módulo de metaanálisis (si no aparece, actívalo desde el menú de módulos, el icono "+").
Asigna las variables a sus casillas y elige el modelo de efectos aleatorios (lo habitual cuando hay heterogeneidad).
Marca la casilla Forest plot y, ya que estás, Funnel plot y la prueba de Egger.

En segundos tendrás el gráfico con cada estudio, su intervalo de confianza y el diamante de la estimación global al pie. Así se lee:

Cada línea horizontal es un estudio. El cuadrado marca su efecto (con un tamaño proporcional al peso del estudio) y la línea, su intervalo de confianza. El diamante del final resume el efecto combinado. Si quieres profundizar en cómo interpretar I², el funnel plot y las medidas del efecto, lo desarrollamos en nuestra guía sobre cómo se interpreta un metaanálisis y su forest plot. Un apunte más antes de combinar estudios: conviene haber evaluado su riesgo de sesgo, porque la calidad de los estudios condiciona la del metaanálisis.

Antes del metaanálisis, en revisia tienes la revisión completa y el diagrama PRISMA. Crea tu cuenta gratis.

Preguntas frecuentes

¿JASP y jamovi sirven para revisiones que no son de salud?

Sí. Ambos son de estadística general y valen para metaanálisis en cualquier disciplina, no solo en ciencias de la salud.

¿Puedo pasar de una interfaz visual a R más adelante?

Sí. jamovi puede mostrar el código R de cada análisis, lo que facilita aprender y migrar a R con el paquete metafor.

¿Necesito el dato bruto de cada estudio o solo el efecto?

Para un metaanálisis estándar basta con el tamaño del efecto y su variabilidad por estudio; no necesitas los datos individuales de cada participante.

¿Cuál es el mejor software gratis para metaanálisis?

Para la mayoría de usuarios, JASP y jamovi son las mejores opciones gratuitas: ambos tienen interfaz visual, son rigurosos (usan el paquete metafor de R por debajo) y permiten hacer un metaanálisis completo, con forest plot y funnel plot, sin programar. Si necesitas métodos avanzados o reproducibilidad total mediante código, R con metafor es el más potente, también gratuito, pero con una curva de aprendizaje mayor.

¿JASP o jamovi?

Los dos son gratuitos, de código abierto, visuales y comparten motor estadístico, así que la diferencia es de matiz. JASP destaca por su limpieza visual y su fuerte apartado bayesiano. jamovi, con el módulo MAJOR, permite ver el código R equivalente de cada análisis, lo que ayuda si después quieres migrar a R. Prueba ambos: la elección suele depender de la preferencia personal por la interfaz.

¿RevMan es gratis?

No del todo. RevMan Web, la versión actual del software de Cochrane, funciona por suscripción de pago para el uso general. Cochrane ofrece acceso gratuito a los autores que elaboran una revisión Cochrane registrada y a usuarios de ciertos países de renta baja. Si no trabajas dentro de Cochrane, suele compensar más usar JASP, jamovi o R, que son libremente gratuitos.

¿Necesito saber R?

No para empezar. Con JASP o jamovi puedes hacer un metaanálisis correcto sin escribir ni una línea de código. Saber R (y el paquete metafor) solo se vuelve necesario cuando necesitas modelos avanzados, análisis muy personalizados o un script totalmente reproducible para una publicación exigente. Muchos investigadores empiezan en una interfaz visual y dan el salto a R cuando sus proyectos lo requieren.

Metaanálisis: qué es, cómo se hace y cómo interpretarlo

2026-06-11T00:00:00Z

Un metaanálisis es el método estadístico que combina los resultados de varios estudios que responden a la misma pregunta de investigación para obtener una estimación cuantitativa única y más precisa del efecto. Si te preguntas qué es un metaanálisis en términos sencillos, piensa en él como la "media ponderada" de la evidencia: en lugar de leer diez ensayos por separado, los integras en un solo número (con su incertidumbre) que resume lo que, en conjunto, dicen los datos. El metaanálisis es la fase cuantitativa que a veces remata una revisión sistemática, aunque no toda revisión termina en uno.

En esta guía verás qué es un metaanálisis, cuándo es legítimo hacerlo, qué medidas del efecto se usan y, sobre todo, cómo interpretar sus dos gráficos clave: el forest plot y el funnel plot. El objetivo es que salgas sabiendo leer un metaanálisis con criterio, no solo mirando si el resultado es "significativo".

Qué es un metaanálisis (y cuándo se puede hacer)

Un metaanálisis toma el resultado de cada estudio (su tamaño del efecto) y lo pondera, normalmente por la inversa de su varianza, de modo que los estudios más grandes y precisos pesan más en la estimación final. El producto es un efecto combinado (pooled effect) acompañado de su intervalo de confianza.

La gran ventaja es la potencia estadística: estudios individuales pequeños pueden ser incapaces de detectar un efecto real, pero al sumarlos el metaanálisis puede revelarlo. La gran trampa es que combinar lo que no es combinable produce un número preciso pero sin sentido (el clásico "comparar peras con manzanas").

Por eso un metaanálisis solo es defendible cuando:

Los estudios responden a una pregunta comparable (poblaciones, intervención y desenlace suficientemente homogéneos).
Existe una medida del efecto común que pueda calcularse en todos ellos.
Hay un número razonable de estudios y la heterogeneidad entre ellos no es tan alta que invalide el resumen.
Antes se ha hecho una búsqueda sistemática y una evaluación del riesgo de sesgo de los estudios incluidos.

Si la heterogeneidad clínica o metodológica es excesiva, la respuesta correcta no es forzar el cálculo: es presentar una síntesis narrativa y explicar por qué no procede agrupar.

Metaanálisis vs revisión sistemática

Es la confusión más habitual, así que conviene fijarla. Una revisión sistemática es el proceso completo y reproducible de localizar, seleccionar, evaluar y sintetizar toda la evidencia disponible sobre una pregunta. Un metaanálisis es, opcionalmente, la técnica estadística que sintetiza cuantitativamente los resultados de esa revisión.

Aspecto	Revisión sistemática	Metaanálisis
Qué es	Un método de investigación completo	Una técnica estadística
Alcance	Búsqueda, cribado, evaluación y síntesis	Solo la síntesis cuantitativa
¿Siempre se puede?	Casi siempre	Solo si los estudios son combinables
Resultado	Una respuesta razonada a la pregunta	Un efecto combinado con su intervalo
Relación	Es el "contenedor"	Es un paso posible dentro de ella

La relación es asimétrica: todo metaanálisis riguroso parte de una revisión sistemática, pero no toda revisión sistemática incluye un metaanálisis. Para entender el proceso completo que rodea esta síntesis cuantitativa, consulta la guía sobre cómo hacer una revisión sistemática paso a paso.

Medidas del efecto (odds ratio, riesgo relativo, diferencia de medias)

Antes de combinar nada, hay que elegir cómo se expresa el efecto de cada estudio. La medida depende del tipo de desenlace.

Para desenlaces dicotómicos (ocurre / no ocurre, como enfermar o no, sobrevivir o no):

Riesgo relativo (RR): cociente entre la probabilidad del evento en el grupo expuesto y en el de control. Un RR de 0,70 significa un 30 % menos de riesgo; es intuitivo y muy usado en estudios de cohortes y ensayos.
Odds ratio (OR): cociente de odds (probabilidad de que ocurra dividida por la de que no ocurra). Es la medida típica de los estudios de casos y controles y de la regresión logística. Con eventos poco frecuentes, OR y RR se parecen; con eventos comunes, el OR exagera la magnitud y no debe leerse como si fuera un RR.

Para desenlaces continuos (presión arterial, puntuación en una escala, peso):

Diferencia de medias (MD): cuando todos los estudios miden el desenlace en la misma unidad.
Diferencia de medias estandarizada (SMD): cuando miden el mismo constructo con escalas distintas; se expresa en desviaciones estándar (la d de Cohen es la más conocida).

En todas ellas, el valor "sin efecto" es la referencia que conviene memorizar para leer cualquier metaanálisis.

Medida	Tipo de desenlace	Valor de "sin efecto"
Riesgo relativo (RR)	Dicotómico	1
Odds ratio (OR)	Dicotómico	1
Diferencia de medias (MD)	Continuo	0
Diferencia de medias estandarizada (SMD)	Continuo	0
Hazard ratio (HR)	Tiempo hasta el evento	1

Que el valor nulo sea 1 en los cocientes y 0 en las diferencias es la clave para interpretar el gráfico que viene a continuación.

La síntesis empieza mucho antes del forest plot: en revisia llegas a esta fase con los estudios cribados, los datos extraídos y el riesgo de sesgo evaluado. Crea tu cuenta gratis.

El forest plot: cómo leerlo (con intervalo de confianza)

El forest plot es la representación visual estándar de un metaanálisis. Cada fila es un estudio; al final, una fila resume el efecto combinado. Aprender a leerlo es la habilidad práctica más importante de este artículo.

Forest plot de ejemplo: cada cuadrado es la estimación del efecto de un estudio, su tamaño refleja el peso del estudio, las líneas horizontales son los intervalos de confianza y el rombo inferior representa el efecto combinado.

Elementos que hay que mirar, en orden:

El cuadrado marca el tamaño del efecto puntual de cada estudio. Su área es proporcional al peso que ese estudio aporta al resultado: cuadrados grandes pesan más.
La línea horizontal que atraviesa cada cuadrado es su intervalo de confianza (normalmente al 95 %). Cuanto más larga, menos preciso es el estudio.
La línea vertical de "no efecto" es la referencia. Está en 1 para OR, RR o HR, y en 0 para diferencias de medias. Si el intervalo de confianza de un estudio cruza esa línea, ese estudio por sí solo no es estadísticamente significativo.
El rombo del fondo representa el efecto combinado de todos los estudios. Su centro es la estimación global y su anchura es el intervalo de confianza del conjunto.

La regla de interpretación es directa: si el rombo no toca la línea de no efecto, el efecto combinado es estadísticamente significativo; si la cruza, no se puede descartar la ausencia de efecto. Conviene además fijarse en hacia qué lado del gráfico apunta el resultado, porque "a la izquierda" o "a la derecha" favorece a un grupo u otro según cómo se haya etiquetado el eje.

El intervalo de confianza, en breve

El intervalo de confianza al 95 % es el rango de valores compatibles con los datos: si repitiéramos el estudio muchas veces, alrededor del 95 % de los intervalos construidos así contendrían el verdadero efecto. En la práctica, un intervalo estrecho indica una estimación precisa y uno ancho, mucha incertidumbre (típico de estudios pequeños). No confundas precisión con magnitud: un efecto puede ser grande y, a la vez, estar mal estimado si su intervalo es enorme.

Heterogeneidad: I², Q de Cochran y qué hacer con ella

La heterogeneidad es la variabilidad entre los resultados de los estudios que va más allá de lo que cabría esperar por simple azar. Es la pregunta central de cualquier metaanálisis: ¿los estudios están midiendo "lo mismo" o estoy promediando cosas distintas?

Para cuantificarla se usan principalmente dos estadísticos:

Q de Cochran: es una prueba de hipótesis que contrasta si las diferencias entre estudios son mayores de lo esperable por azar. Su problema es la potencia: con pocos estudios apenas detecta heterogeneidad real y con muchos la detecta aunque sea trivial. Por eso no conviene basar la decisión solo en su valor p.
I²: expresa el porcentaje de la variabilidad total que se debe a heterogeneidad real y no al azar del muestreo. Es el indicador más citado porque no depende tanto del número de estudios. Una guía orientativa habitual:

Valor de I²	Interpretación orientativa
0 % - 40 %	Heterogeneidad posiblemente no importante
30 % - 60 %	Heterogeneidad moderada
50 % - 90 %	Heterogeneidad sustancial
75 % - 100 %	Heterogeneidad considerable

Estos rangos se solapan a propósito: el I² se interpreta junto con el contexto clínico y la dirección de los efectos, no como un umbral rígido. Un I² alto no invalida automáticamente el metaanálisis, pero obliga a actuar.

¿Qué hacer ante heterogeneidad sustancial? Las opciones razonables son: investigar sus causas mediante análisis de subgrupos (por tipo de población, dosis, calidad del estudio) o metarregresión; usar un modelo de efectos aleatorios (siguiente sección); o, si la variabilidad es clínicamente irreconciliable, renunciar al efecto combinado y describir los estudios narrativamente. Lo que nunca debe hacerse es ignorar un I² elevado y presentar el resumen como si los estudios fueran intercambiables.

Modelos de efectos fijos vs aleatorios

La elección del modelo determina cómo se ponderan los estudios y qué significa exactamente el efecto combinado.

El modelo de efectos fijos asume que existe un único efecto verdadero común a todos los estudios y que las diferencias entre ellos se deben solo al azar del muestreo. Bajo este supuesto, los estudios se ponderan únicamente por su precisión (los grandes dominan). Es defendible cuando los estudios son muy similares y la heterogeneidad es prácticamente nula.

El modelo de efectos aleatorios asume que el efecto verdadero puede variar de un estudio a otro (por diferencias en poblaciones, contextos o protocolos) y que esos efectos se distribuyen alrededor de una media. Incorpora la heterogeneidad entre estudios en el cálculo, lo que ensancha el intervalo de confianza del resultado y da más peso relativo a los estudios pequeños. Suele ser la opción por defecto en biomedicina porque rara vez es realista suponer un efecto idéntico en todos los contextos.

Criterio	Efectos fijos	Efectos aleatorios
Supuesto	Un único efecto verdadero	El efecto varía entre estudios
Qué estima	Ese efecto común	La media de la distribución de efectos
Peso de los estudios	Solo por precisión	Precisión + varianza entre estudios
Ante heterogeneidad	Poco apropiado	Más apropiado
Intervalo resultante	Más estrecho	Más ancho (más conservador)

Regla práctica: la decisión debe tomarse a priori según los supuestos, no eligiendo a posteriori el modelo que da el resultado que más gusta. Si hay heterogeneidad apreciable, el modelo de efectos aleatorios es casi siempre la opción honesta.

Sesgo de publicación y el funnel plot

El sesgo de publicación es la tendencia a que los estudios con resultados positivos o estadísticamente significativos se publiquen más, antes y en revistas más visibles que los estudios "negativos". Si tu metaanálisis solo encuentra los estudios publicados, puede estar sistemáticamente sobreestimando el efecto. Es una de las amenazas más serias a la validez de cualquier síntesis y se relaciona con otros sesgos que conviene revisar en la guía de evaluación del riesgo de sesgo.

La herramienta gráfica para explorarlo es el funnel plot (gráfico de embudo). Se representa el tamaño del efecto de cada estudio (eje horizontal) frente a su precisión (eje vertical, normalmente el error estándar). La lógica:

Los estudios grandes y precisos se sitúan arriba y se agrupan cerca del efecto combinado.
Los estudios pequeños, más imprecisos, se dispersan en la base.
Si no hay sesgo, los puntos dibujan un embudo simétrico invertido alrededor del efecto.

Una asimetría del embudo (un "hueco" en la esquina inferior donde deberían estar los estudios pequeños con resultados desfavorables) es la señal de alarma clásica de sesgo de publicación. Para no quedarse en la inspección visual, se usan pruebas estadísticas de asimetría como la prueba de Egger.

Dos advertencias importantes: el funnel plot solo es informativo con un número suficiente de estudios (orientativamente, diez o más), y la asimetría no siempre es sesgo de publicación: también puede deberse a heterogeneidad, a que los estudios pequeños sean de peor calidad o, simplemente, al azar. Es una pista para investigar, no un veredicto.

Con qué software hacerlo

No hace falta programar desde cero para realizar un metaanálisis. Las medidas del efecto, la ponderación, el I² y los gráficos se generan con herramientas específicas, desde interfaces visuales gratuitas hasta paquetes de R. Para una comparativa práctica de las opciones (JASP, jamovi, RevMan de Cochrane y el paquete metafor de R), con sus pros, contras y cuál elegir según tu nivel, consulta la guía dedicada al software para metaanálisis.

Una vez tengas el efecto combinado, recuerda que el metaanálisis no vive aislado: forma parte de la síntesis de una revisión y, cuando se reporta, el número de estudios sintetizados debe cuadrar con el diagrama de flujo PRISMA, mientras que el efecto, su intervalo y el I² van en la sección de resultados del informe.

Antes del metaanálisis está toda la revisión: en revisia la haces de principio a fin, en español. Crea tu cuenta gratis.

Preguntas frecuentes

¿Cuántos estudios hacen falta para un metaanálisis?

No hay un mínimo fijo. Con dos ya es técnicamente posible, pero con muy pocos estudios la estimación es inestable y conviene ser prudente.

¿Qué es el tamaño del efecto?

Es la medida que cuantifica la magnitud de la diferencia o asociación (por ejemplo, odds ratio, riesgo relativo o diferencia de medias), no solo si es significativa.

¿Cuándo no se debe hacer un metaanálisis?

Cuando los estudios son demasiado heterogéneos en población, intervención o medida. En ese caso la síntesis se hace de forma narrativa.

¿Qué diferencia hay entre metaanálisis y revisión sistemática?

La revisión sistemática es el proceso completo y reproducible de buscar, seleccionar, evaluar y sintetizar toda la evidencia sobre una pregunta. El metaanálisis es solo la técnica estadística que combina cuantitativamente los resultados de esos estudios para obtener un efecto único. Todo metaanálisis riguroso parte de una revisión sistemática, pero no toda revisión sistemática incluye un metaanálisis: si los estudios no son combinables, la síntesis se hace de forma narrativa.

¿Qué significa un I² alto?

Un I² alto (orientativamente, por encima del 50-75 %) indica que una parte sustancial de la variabilidad entre los resultados de los estudios se debe a heterogeneidad real, no al azar. En la práctica, sugiere que los estudios pueden no estar midiendo "lo mismo". No invalida automáticamente el metaanálisis, pero obliga a investigar las causas (análisis de subgrupos, metarregresión), a usar un modelo de efectos aleatorios o, si la heterogeneidad es irreconciliable, a renunciar al efecto combinado.

¿Cómo se interpreta un forest plot?

Cada estudio es una fila con un cuadrado (su efecto, con área proporcional a su peso) y una línea horizontal (su intervalo de confianza). El rombo final es el efecto combinado. La clave es la línea vertical de "no efecto", situada en 1 para odds ratio y riesgo relativo, y en 0 para diferencias de medias. Si el intervalo de un estudio (o el rombo final) cruza esa línea, el resultado no es estadísticamente significativo; si no la toca, sí lo es.

¿Qué es el funnel plot?

El funnel plot, o gráfico de embudo, sirve para explorar el sesgo de publicación. Representa el tamaño del efecto de cada estudio frente a su precisión. Si no hay sesgo, los puntos dibujan un embudo simétrico alrededor del efecto combinado. Una asimetría (un hueco donde deberían estar los estudios pequeños con resultados desfavorables) sugiere que faltan estudios negativos sin publicar. La asimetría se confirma con pruebas como la de Egger, y solo es interpretable con un número suficiente de estudios.

Evaluación del riesgo de sesgo: RoB 2, AMSTAR 2 y Newcastle-Ottawa

2026-06-04T00:00:00Z

El riesgo de sesgo es la probabilidad de que un estudio dé un resultado equivocado por defectos en su diseño, su realización o su análisis, y no por un efecto real. Evaluarlo significa juzgar hasta qué punto podemos confiar en los hallazgos de cada estudio incluido en una revisión. ¿Por qué importa tanto? Una revisión sistemática que junta estudios con sesgos graves no produce evidencia fiable: solo agrega el error. Dos estudios mal hechos no se corrigen entre sí; combinarlos le da una falsa sensación de precisión al mismo sesgo. Por eso, antes de sintetizar nada, hay que valorar la calidad metodológica de cada estudio con una herramienta validada y elegida según su tipo de diseño.

Esta guía explica qué es el riesgo de sesgo, qué tipos existen y cómo evaluarlo con las herramientas estándar (RoB 2, ROBINS-I, la escala Newcastle-Ottawa y AMSTAR 2), además de cómo graduar la certeza global de la evidencia con GRADE.

Qué es el riesgo de sesgo (y por qué importa)

El sesgo es cualquier error sistemático que desvía los resultados de un estudio respecto al valor verdadero. El error aleatorio se reduce con muestras más grandes. El sesgo no: no desaparece añadiendo participantes, porque está incorporado en la forma de hacer el estudio. Un ensayo en el que los pacientes saben qué tratamiento reciben puede sobreestimar el beneficio sin que el tamaño muestral arregle nada.

En una revisión sistemática, evaluar el riesgo de sesgo cumple tres funciones:

Decidir qué peso dar a cada estudio. Un estudio con bajo riesgo de sesgo pesa más en la interpretación que uno con riesgo alto.
Interpretar la heterogeneidad. Si los resultados discrepan, parte de esa discrepancia puede venir de diferencias en la calidad metodológica, no del efecto real.
Justificar la confianza en las conclusiones. Es la base sobre la que después se construye la certeza global de la evidencia con GRADE, el sistema que sustenta la práctica de la medicina basada en la evidencia.

Conviene distinguir dos conceptos que a veces se confunden. El riesgo de sesgo valora cómo de bien se hizo el estudio (su validez interna). La calidad metodológica es un término más amplio que suele incluir el riesgo de sesgo junto con otros aspectos del reporte. Y la lectura crítica es el proceso general de analizar un artículo con criterio, del que la evaluación del riesgo de sesgo es una parte formalizada y reproducible.

Tipos de sesgo (selección, realización, detección, publicación)

Las herramientas modernas se organizan por dominios, pero conviene conocer las grandes familias de sesgo, porque cada herramienta las cubre de forma distinta.

Sesgo de selección. Aparece cuando los grupos que se comparan difieren de partida en algo distinto a la intervención. En un ensayo se controla con una asignación aleatoria bien hecha y oculta (que nadie pueda prever ni manipular en qué grupo cae cada participante). El sesgo de selección es la amenaza clásica de los estudios observacionales, donde los grupos no se forman al azar.
Sesgo de realización (performance). Surge de las diferencias en los cuidados que reciben los grupos más allá de la intervención estudiada, normalmente porque participantes o personal saben qué tratamiento se administra. El cegamiento (enmascaramiento) lo reduce.
Sesgo de detección. Se produce cuando quien mide el resultado conoce la asignación y eso influye en cómo lo registra, sobre todo en desenlaces subjetivos. El cegamiento del evaluador es la defensa principal.
Sesgo de desgaste (attrition). Deriva de las pérdidas de seguimiento y de los datos incompletos cuando estas pérdidas no se reparten por igual entre grupos.
Sesgo de notificación (reporting). Ocurre cuando solo se publican algunos desenlaces, normalmente los significativos, ocultando los demás.
Sesgo de publicación. Funciona a nivel del conjunto de estudios, no de uno solo: los trabajos con resultados positivos se publican más y antes que los negativos o no concluyentes. Eso distorsiona cualquier metaanálisis que se base en lo publicado. Se explora con métodos como el funnel plot y se valora en la fase de síntesis, no con las herramientas de estudio individual.

Con estas familias en mente, pasamos a las herramientas. La regla de oro es sencilla: cada tipo de estudio tiene su instrumento, y usar el equivocado invalida la evaluación.

RoB 2 (ensayos clínicos)

RoB 2 (Risk of Bias 2) es la herramienta de Cochrane para evaluar el riesgo de sesgo en ensayos clínicos aleatorizados (ECA). Actualizó la versión original de 2008 y se publicó en 2019. ¿Tu revisión incluye ensayos aleatorizados? Este es el instrumento que debes usar.

RoB 2 no da una puntuación numérica. En su lugar estructura el juicio en cinco dominios y, para cada uno, se responde a una serie de preguntas de señalización (signalling questions) que conducen a una valoración guiada por un algoritmo. Los cinco dominios son:

Sesgo derivado del proceso de aleatorización.
Sesgo por desviaciones de las intervenciones previstas.
Sesgo por datos de resultado faltantes.
Sesgo en la medición del resultado.
Sesgo en la selección del resultado notificado.

Cada dominio se clasifica como bajo riesgo, algunas preocupaciones (some concerns) o alto riesgo. El juicio global sigue una lógica conservadora: basta con que un dominio sea de alto riesgo para que el ensayo entero pase a alto riesgo. Hay un detalle importante. RoB 2 se aplica por desenlace concreto, no al estudio en bloque, porque un mismo ensayo puede tener bajo riesgo para un resultado objetivo (mortalidad) y alto riesgo para uno subjetivo (dolor referido por el paciente).

ROBINS-I (estudios no aleatorizados)

Cuando los estudios incluidos no son aleatorizados pero sí evalúan el efecto de una intervención (por ejemplo, estudios de cohortes que comparan dos tratamientos asignados en la práctica clínica), la herramienta adecuada es ROBINS-I (Risk Of Bias In Non-randomised Studies of Interventions), también de Cochrane.

ROBINS-I parte de una idea potente: imagina el "ensayo objetivo" (target trial), es decir, el ensayo aleatorizado ideal que respondería a la misma pregunta, y mide cuánto se aleja de él el estudio real. Por eso incorpora dominios que en un ECA no harían falta, sobre todo el de confusión (confounding), el gran enemigo de los estudios no aleatorizados. Sus siete dominios son:

Sesgo por confusión.
Sesgo en la selección de participantes.
Sesgo en la clasificación de las intervenciones.
Sesgo por desviaciones de las intervenciones previstas.
Sesgo por datos faltantes.
Sesgo en la medición de los resultados.
Sesgo en la selección del resultado notificado.

Las categorías de juicio van un paso más allá que en RoB 2: bajo, moderado, serio, crítico o sin información suficiente. Un estudio observacional bien hecho rara vez alcanza el "bajo riesgo" en ROBINS-I. El motivo: la ausencia de aleatorización deja siempre abierta la puerta a la confusión residual. No es un defecto de la herramienta, sino el reflejo de una limitación real del diseño.

Escala Newcastle-Ottawa (observacionales)

La escala Newcastle-Ottawa (Newcastle-Ottawa Scale, NOS) es una de las herramientas más usadas para valorar la calidad de estudios observacionales, en concreto estudios de cohortes y de casos y controles. A diferencia de RoB 2 y ROBINS-I, la escala Newcastle-Ottawa sí funciona con un sistema de estrellas: asigna puntos en tres bloques (selección de los grupos, comparabilidad de los grupos y evaluación del desenlace o de la exposición), con un máximo que ronda las nueve estrellas según la versión.

Su gran ventaja es la sencillez y la rapidez, lo que explica su enorme popularidad. Las limitaciones también se conocen bien: el sistema de puntuación puede ocultar problemas graves (un estudio con un fallo crítico en un solo ítem puede seguir sumando estrellas en los demás) y los puntos de corte para clasificar un estudio como "bueno" o "malo" no están bien estandarizados entre revisiones. Por eso, en revisiones que aspiran al máximo rigor metodológico, muchos grupos prefieren ROBINS-I para los estudios observacionales de intervención y reservan la escala Newcastle-Ottawa para estudios de exposición-desenlace o cuando el protocolo así lo establece. En cualquier caso, conviene declarar de antemano qué herramienta se usará y por qué.

En revisia, la evaluación del riesgo de sesgo de tus estudios incluidos se hace en el mismo flujo y sale lista para el manuscrito. Crea tu cuenta gratis.

AMSTAR 2 (calidad de revisiones sistemáticas)

Las herramientas anteriores evalúan estudios primarios. AMSTAR 2 (A MeaSurement Tool to Assess systematic Reviews, versión 2 de 2017) cambia de nivel y evalúa la calidad metodológica de las propias revisiones sistemáticas. La usas cuando tu objeto de estudio no son ensayos ni cohortes, sino otras revisiones (por ejemplo en una umbrella review), o cuando quieres juzgar críticamente una revisión publicada antes de fiarte de sus conclusiones.

AMSTAR 2 consta de 16 ítems. No se calcula una puntuación total. En su lugar identifica siete dominios críticos (como el registro de un protocolo previo, la idoneidad de la búsqueda bibliográfica, la justificación de los estudios excluidos y la evaluación del riesgo de sesgo de los estudios incluidos). El número y la importancia de las debilidades en esos dominios determinan una valoración global de confianza en la revisión: alta, moderada, baja o críticamente baja. Una sola debilidad crítica suele bastar para que la confianza descienda a baja.

AMSTAR 2 enlaza directamente con la idea de partida de este artículo: una de las cosas que comprueba es, precisamente, si la revisión evaluó el riesgo de sesgo de sus estudios. Sin ese paso, ninguna revisión puede aspirar a una valoración alta. Si quieres profundizar en cómo se interpreta el resultado agregado de una revisión, revisa nuestra guía sobre el metaanálisis y cómo interpretar el forest plot, donde el sesgo de publicación reaparece a través del funnel plot.

ROBIS y otras herramientas específicas

Para revisiones sistemáticas existe además ROBIS (Risk of Bias in Systematic Reviews), una herramienta centrada específicamente en el riesgo de sesgo del proceso de la revisión, que se organiza en cuatro dominios (criterios de elegibilidad, identificación y selección de estudios, recopilación de datos y evaluación, y la síntesis y los hallazgos). ROBIS y AMSTAR 2 son complementarias: AMSTAR 2 pone el foco en la calidad metodológica general y ROBIS en el riesgo de sesgo concreto. Conviene tener clara una cosa: ROBIS es una herramienta metodológica de evaluación de revisiones, nada que ver con marcas comerciales de nombre parecido.

Para tipos de estudio o desenlaces concretos existen herramientas adicionales (por ejemplo, las listas de comprobación de JBI para distintos diseños, o QUADAS-2 para estudios de pruebas diagnósticas). La idea de fondo siempre es la misma: elige la herramienta validada para tu diseño en lugar de forzar una genérica.

Tabla resumen: qué herramienta usar según el estudio

Esta es la tabla de referencia rápida para no equivocarte de instrumento:

Herramienta	Tipo de estudio	Qué evalúa
RoB 2	Ensayos clínicos aleatorizados (ECA)	Riesgo de sesgo en 5 dominios (aleatorización, desviaciones, datos faltantes, medición, notificación selectiva); juicio por desenlace
ROBINS-I	Estudios no aleatorizados de intervención (cohortes, etc.)	Riesgo de sesgo en 7 dominios, con énfasis en la confusión; compara con el "ensayo objetivo"
Escala Newcastle-Ottawa (NOS)	Estudios observacionales (cohortes, casos y controles)	Selección, comparabilidad y desenlace/exposición mediante un sistema de estrellas
AMSTAR 2	Revisiones sistemáticas (calidad metodológica)	16 ítems con 7 dominios críticos; confianza global (alta a críticamente baja)
ROBIS	Revisiones sistemáticas (riesgo de sesgo del proceso)	4 dominios del proceso de revisión más una valoración global
GRADE	Cuerpo de evidencia por desenlace (no un estudio)	Certeza de la evidencia en 4 niveles (alta, moderada, baja, muy baja)

GRADE y los niveles de evidencia

Las herramientas anteriores evalúan estudios o revisiones de uno en uno. GRADE (Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluations) opera en otro plano: gradúa la certeza global de la evidencia para cada desenlace, es decir, cuánta confianza podemos tener en que el efecto estimado se acerca al verdadero. No es una herramienta de riesgo de sesgo de un estudio, sino el paso final que integra el riesgo de sesgo con otros factores.

GRADE clasifica la certeza de la evidencia en cuatro niveles: alta, moderada, baja y muy baja. El punto de partida depende del diseño (los ensayos aleatorizados arrancan en certeza alta y los observacionales en baja) y, a partir de ahí, la certeza puede bajar por cinco motivos:

Riesgo de sesgo (aquí se incorpora el resultado de RoB 2, ROBINS-I, etc.).
Inconsistencia (heterogeneidad inexplicada entre estudios).
Evidencia indirecta (la población, intervención o desenlace no coinciden del todo con la pregunta).
Imprecisión (intervalos de confianza amplios, pocos eventos).
Sesgo de publicación (sospecha de que faltan estudios no publicados).

En los estudios observacionales, la certeza puede además subir por factores como un efecto de gran magnitud o un gradiente dosis-respuesta. El nivel de evidencia resultante es lo que sustenta después la fuerza de las recomendaciones clínicas en la medicina basada en la evidencia. Por eso GRADE es el corolario lógico de toda la evaluación del riesgo de sesgo: sin valorar bien cada estudio, no se puede graduar bien el conjunto.

Cómo reportarlo en PRISMA

Evaluar el riesgo de sesgo no sirve de nada si no se documenta de forma transparente y reproducible. La declaración PRISMA 2020 dedica varios ítems a este punto: hay que especificar qué herramienta se usó, cuántos revisores evaluaron cada estudio de forma independiente, cómo se resolvieron los desacuerdos y presentar los resultados de la evaluación (habitualmente con un traffic light plot por dominios para RoB 2 y ROBINS-I, o una tabla de estrellas para la escala Newcastle-Ottawa). El sesgo de publicación se reporta aparte, normalmente con el funnel plot y, si procede, una prueba estadística asociada.

Para que el reporte cumpla con la guía y sea aceptado por revisores y revistas, conviene seguir la estructura oficial. Puedes ver cómo encajar la evaluación del riesgo de sesgo dentro del flujo y el checklist completo en nuestra guía del diagrama de flujo PRISMA 2020 y su plantilla.

La evaluación del riesgo de sesgo es uno de los pasos centrales del método. Si quieres situarlo dentro del proceso completo, desde la pregunta hasta la síntesis, vuelve a la guía principal sobre cómo hacer una revisión sistemática paso a paso.

En revisia evalúas el riesgo de sesgo dentro del mismo flujo de tu revisión. Crea tu cuenta gratis.

Preguntas frecuentes

¿Riesgo de sesgo y calidad del estudio son lo mismo?

No exactamente. El riesgo de sesgo se centra en fallos del diseño y la conducción que distorsionan el resultado; la calidad es un concepto más amplio.

¿Qué herramienta uso para estudios observacionales?

Para no aleatorizados suele usarse ROBINS-I, y la escala Newcastle-Ottawa para cohortes y estudios de casos y controles.

¿Quién evalúa el riesgo de sesgo?

Lo ideal es que lo hagan dos revisores de forma independiente y resuelvan los desacuerdos, igual que en el cribado.

¿Qué es el riesgo de sesgo?

El riesgo de sesgo es la probabilidad de que los resultados de un estudio estén distorsionados por errores sistemáticos en su diseño, realización o análisis, en lugar de reflejar el efecto real. Evaluarlo permite saber cuánta confianza merece cada estudio dentro de una revisión sistemática. A diferencia del error aleatorio, el sesgo no se corrige aumentando la muestra.

¿Qué herramienta uso para ensayos clínicos?

Para ensayos clínicos aleatorizados se usa RoB 2, la herramienta de Cochrane que valora cinco dominios (aleatorización, desviaciones de la intervención, datos faltantes, medición del resultado y notificación selectiva). Para estudios de intervención no aleatorizados (cohortes, por ejemplo) la herramienta correcta es ROBINS-I, y para estudios observacionales clásicos suele emplearse la escala Newcastle-Ottawa.

¿Qué es AMSTAR 2?

AMSTAR 2 es una herramienta de 16 ítems que evalúa la calidad metodológica de las revisiones sistemáticas (no de los estudios primarios). Identifica siete dominios críticos y, según las debilidades encontradas en ellos, asigna una confianza global de alta, moderada, baja o críticamente baja. Se usa, por ejemplo, para juzgar revisiones publicadas o en una umbrella review.

¿Qué es GRADE?

GRADE es el sistema que gradúa la certeza global de la evidencia para cada desenlace en cuatro niveles: alta, moderada, baja y muy baja. Integra el riesgo de sesgo con otros factores (inconsistencia, evidencia indirecta, imprecisión y sesgo de publicación) y es la base sobre la que se construye la fuerza de las recomendaciones clínicas.

Rayyan y Covidence: herramientas para el cribado de artículos

2026-05-28T00:00:00Z

El cribado (en inglés, screening) es la fase de una revisión sistemática en la que decides qué estudios entran en tu análisis y cuáles se descartan. Después de la búsqueda bibliográfica acabas con cientos o miles de referencias, y rara vez puedes leerlas todas enteras. Aquí entra Rayyan: un software de cribado que permite revisar de forma rápida los títulos y resúmenes, marcar cada estudio como incluido o excluido y trabajar en equipo sin pisarse. En esta guía verás qué es el cribado, cómo se hace por fases y cómo comparar Rayyan con Covidence, las dos herramientas más usadas para esta tarea.

Si quieres ver el cribado dentro del proceso completo, puedes volver a la guía sobre la revisión sistemática paso a paso, donde encaja como una de las fases centrales de la metodología.

Qué es el cribado (screening) en una revisión sistemática

El cribado de artículos es el proceso de selección de estudios: a partir del conjunto de referencias recuperadas en la búsqueda, vas filtrando hasta quedarte solo con los trabajos que responden a tu pregunta de investigación y cumplen tus criterios de elegibilidad.

La selección se hace siempre contra los criterios de inclusión y exclusión que has definido de antemano (tipo de población, intervención, diseño del estudio, idioma, fechas, etc.). No se trata de descartar por intuición, sino de aplicar reglas explícitas y reproducibles, de modo que cualquier otro investigador llegaría al mismo resultado con tus mismos criterios.

El cribado importa por dos motivos:

Rigor: una revisión sistemática se distingue de una revisión narrativa precisamente por la transparencia del proceso de selección. Quien lea tu trabajo debe poder reconstruir por qué cada estudio quedó dentro o fuera.
Trazabilidad: cada exclusión cuenta. El número de referencias que entran, se duplican, se eliminan y se descartan en cada fase es lo que alimenta el diagrama de flujo PRISMA, el esquema que documenta visualmente todo el filtrado.

Por eso el cribado no es una tarea menor de "limpiar la lista": es una fase metodológica con sus propias reglas, sus dos pasos diferenciados y, casi siempre, dos revisores trabajando en paralelo.

Cribado por título y resumen vs texto completo

El cribado se hace en dos fases sucesivas, y conviene no mezclarlas porque tienen objetivos y niveles de exigencia distintos.

Fase 1: cribado por título y resumen

El cribado por título y resumen es el primer filtro. Aquí solo lees la información superficial de cada referencia (el título y, si existe, el abstract) y decides rápido: ¿este estudio podría ser relevante o claramente no lo es?

Características de esta fase:

Es rápida y de alto volumen: puedes revisar cientos de registros por sesión.
El criterio es permisivo: ante la duda, se incluye. Si un resumen no aporta información suficiente para descartar el estudio, pasa a la siguiente fase. Es preferible un falso positivo (un estudio que luego se excluirá) que perder uno relevante.
No necesitas el documento completo, lo que la hace ideal para herramientas como Rayyan, que importan las referencias desde un archivo RIS o desde la base de datos.

Fase 2: cribado por texto completo

En la segunda fase recuperas el texto completo de los estudios que sobrevivieron al primer filtro y los lees con detalle para confirmar que cumplen todos los criterios de elegibilidad.

Características:

Es más lenta y exigente: aquí sí lees metodología, población, resultados.
El criterio es estricto: cada estudio que excluyas en esta fase debe llevar un motivo de exclusión registrado (por ejemplo, "diseño no aleatorizado", "población fuera de rango de edad", "outcome no medido"). Esos motivos son obligatorios para el diagrama PRISMA.
Aquí aparece el problema del acceso: no siempre tendrás el PDF a mano. Un gestor de referencias bibliográficas como Mendeley o Zotero te ayuda a localizar y almacenar los textos completos antes de esta fase.

La diferencia clave: en la fase de título y resumen filtras cantidad; en la fase de texto completo confirmas calidad y documentas por qué descartas cada estudio.

El cribado a doble ciego

En ambas fases, el estándar metodológico es el cribado a doble ciego (o por pares). Significa que dos revisores criban de forma independiente, sin ver las decisiones del otro, y luego comparan resultados. Las discrepancias se resuelven por consenso o con la intervención de un tercer revisor.

¿Por qué hacerlo así? Porque la selección de estudios introduce sesgo si la realiza una sola persona. El doble ciego reduce el sesgo del revisor y permite calcular la concordancia entre ambos (por ejemplo, con el índice kappa de Cohen). Tanto Rayyan como Covidence están diseñados precisamente para ocultar las decisiones del otro revisor durante el cribado y mostrarlas solo en la fase de resolución de conflictos.

Rayyan: cómo funciona (gratis, doble ciego, IA)

Rayyan (rayyan.ai) es una herramienta web de cribado desarrollada originalmente en el Qatar Computing Research Institute (QCRI). Es la opción gratuita más popular para el cribado de artículos, y por eso es la primera elección de muchos equipos académicos y estudiantes.

Cómo funciona, paso a paso:

Importas las referencias: subes un archivo (RIS, EndNote, CSV, BibTeX) exportado desde PubMed, Scopus u otra base de datos, o desde tu gestor bibliográfico.
Rayyan detecta duplicados automáticamente y te propone fusionarlos, un paso que también necesitas contabilizar para PRISMA.
Cribas por título y resumen: para cada referencia marcas "Incluir", "Excluir" o "Quizá", y puedes añadir etiquetas y motivos de exclusión personalizados.
Trabajas en equipo a doble ciego: invitas a otros revisores y activas el modo "ciego" para que nadie vea las decisiones del resto hasta resolver los conflictos.

Sus puntos fuertes:

Gratuito en su versión base, con un plan de pago opcional para equipos grandes y proyectos ilimitados.
Asistencia por inteligencia artificial (IA): Rayyan incorpora un sistema de aprendizaje automático que, a medida que vas tomando decisiones, ordena las referencias por probabilidad de ser relevantes (la función "ratings" con estrellas). No decide por ti, pero acelera el cribado al poner arriba los estudios que más se parecen a los que vas incluyendo.
Filtros y resaltado: marca palabras clave de tus criterios de inclusión y exclusión para detectarlas de un vistazo.
Interfaz web sencilla y aplicación móvil.

Su principal limitación: Rayyan se centra en el cribado. No gestiona la extracción de datos ni la evaluación del riesgo de sesgo; para esas fases necesitarás otra herramienta o una hoja de cálculo.

Covidence: cómo funciona (de pago, integra extracción y riesgo de sesgo)

Covidence es una plataforma de software de revisión sistemática de pago, recomendada y usada por Cochrane. A diferencia de Rayyan, no se limita al cribado: cubre varias fases de la revisión en un mismo flujo de trabajo.

Cómo funciona:

Importas las referencias y Covidence elimina duplicados.
Cribado por título y resumen con dos revisores, también a doble ciego, con resolución de conflictos integrada.
Cribado por texto completo: subes los PDF y registras el motivo de exclusión de cada estudio descartado.
Extracción de datos: plantillas personalizables para volcar de forma estructurada los datos de cada estudio incluido.
Evaluación del riesgo de sesgo: integra herramientas como RoB 2 dentro de la propia plataforma.
Exportación a PRISMA: genera automáticamente los números del diagrama de flujo a partir de tu actividad real.

Sus puntos fuertes:

Flujo completo e integrado: cribado, extracción y riesgo de sesgo en un solo sitio, sin saltar entre herramientas.
Exportación directa del diagrama PRISMA con los recuentos ya calculados.
Soporte y documentación sólidos, y respaldo de Cochrane.

Sus limitaciones:

Es de pago. Suele ofrecer una primera revisión gratuita de prueba, pero después requiere licencia (individual o, más habitualmente, a través de la suscripción institucional de tu universidad).
Más funciones implican una curva de aprendizaje algo mayor que la de Rayyan si solo necesitas cribar.

Antes de pagar, comprueba si tu universidad o centro ya tiene una licencia institucional de Covidence: es muy frecuente y te ahorra el coste.

Si prefieres cribar en español y con la trazabilidad PRISMA automática, en revisia la inteligencia artificial acelera el cribado y la duda queda siempre en tus manos. Crea tu cuenta gratis.

Rayyan vs Covidence (tabla)

La comparativa honesta es la siguiente: si solo necesitas cribar y no quieres pagar, Rayyan es difícil de superar. Si necesitas un flujo completo que integre extracción y riesgo de sesgo, y tienes acceso a una licencia, Covidence te ahorra trabajo de coordinación.

Característica	Rayyan	Covidence
Precio	Gratuito (plan de pago opcional)	De pago (a veces vía licencia institucional)
Cribado título y resumen	Sí	Sí
Cribado texto completo	Sí (gestión de PDF más básica que Covidence)	Sí (con subida y gestión de PDF)
Cribado a doble ciego	Sí	Sí
Detección de duplicados	Sí	Sí
Asistencia por IA	Sí (orden por relevancia)	Parcial
Extracción de datos	No	Sí (plantillas)
Evaluación del riesgo de sesgo	No	Sí (RoB 2 integrado)
Exportación a diagrama PRISMA	Recuentos manuales	Recuentos automáticos
Respaldo / recomendación	QCRI (origen)	Cochrane
Ideal para	Cribar gratis, equipos académicos y TFG/TFM	Revisiones formales con flujo completo

En resumen: Rayyan gana en accesibilidad (gratis, fácil, ideal para empezar y para trabajos académicos como un TFG o TFM). Covidence gana en integración (un único entorno para cribado, extracción y riesgo de sesgo, con el diagrama PRISMA casi automático). Muchos equipos empiezan con Rayyan y solo migran a Covidence cuando el proyecto exige el flujo completo.

Cómo registrar las exclusiones para el diagrama PRISMA

El cribado no termina cuando tienes tu lista de estudios incluidos: termina cuando puedes explicar cada descarte. El diagrama de flujo PRISMA exige reportar cuántas referencias entraron, cuántas eran duplicadas, cuántas se excluyeron en el cribado de título y resumen y cuántas en el de texto completo, estas últimas con su motivo.

Para que esos números cuadren al final, registra a medida que cribas:

Total de registros identificados por cada base de datos y otras fuentes.
Duplicados eliminados (Rayyan y Covidence los detectan y cuentan).
Registros excluidos en título y resumen (no necesitas el motivo individual aquí, pero sí el total).
Textos completos evaluados y, de ellos, los excluidos con motivo agrupado por categoría (diseño, población, idioma, outcome, etc.).
Estudios incluidos en la síntesis final.

Covidence calcula estos recuentos por ti y los exporta al diagrama. Con Rayyan tendrás que anotar los totales de cada fase manualmente, pero las etiquetas y los motivos de exclusión que vayas asignando te dan toda la información que necesitas.

Cuando tengas los números, llévalos al esquema final siguiendo la guía del diagrama de flujo PRISMA y su plantilla editable, donde encajan exactamente en sus casillas de identificación, cribado e inclusión.

En revisia el cribado lo propone la IA y tú decides cada duda, con todo auditado. Crea tu cuenta gratis y empieza a cribar.

Preguntas frecuentes

¿En cuántas fases se hace el cribado?

En dos: primero por título y resumen, y después a texto completo sobre los que han pasado la primera fase.

¿Qué pasa si los dos revisores no están de acuerdo?

Los desacuerdos se resuelven por consenso o con un tercer revisor. Es parte del método y conviene registrarlo.

¿La IA de cribado decide por mí?

No debería. Una buena herramienta prioriza o sugiere, pero la decisión y las dudas se resuelven con criterio humano y quedan registradas.

¿Qué es Rayyan?

Rayyan es una herramienta web para el cribado de artículos en revisiones sistemáticas. Permite importar las referencias recuperadas en la búsqueda, detectar duplicados y revisar cada estudio por título y resumen, incluyéndolo o excluyéndolo según tus criterios. Está pensada para el trabajo en equipo a doble ciego e incorpora asistencia por inteligencia artificial que ordena las referencias por probabilidad de relevancia. Fue desarrollada en el Qatar Computing Research Institute (QCRI).

¿Rayyan es gratis?

Sí. Rayyan ofrece una versión gratuita que cubre las necesidades de cribado de la mayoría de proyectos académicos, incluido el trabajo colaborativo y la asistencia por IA. Existe además un plan de pago opcional con funciones adicionales (proyectos ilimitados, soporte prioritario) pensado para equipos grandes o uso intensivo, pero para una revisión sistemática estándar o un TFG/TFM la versión gratuita suele ser suficiente.

¿Rayyan o Covidence?

Depende de lo que necesites. Elige Rayyan si solo vas a cribar, quieres una herramienta gratuita y fácil de usar, o trabajas en un proyecto académico. Elige Covidence si necesitas un flujo completo que integre cribado, extracción de datos y evaluación del riesgo de sesgo en un mismo entorno, y tienes acceso a una licencia (muchas universidades la ofrecen). Comprueba siempre antes si tu institución ya tiene licencia de Covidence.

¿Cómo se hace el cribado a doble ciego?

El cribado a doble ciego consiste en que dos revisores criban las mismas referencias de forma independiente, sin ver las decisiones del otro. Tanto Rayyan como Covidence permiten activar un modo "ciego" que oculta las valoraciones del resto del equipo durante el cribado. Una vez ambos terminan, la herramienta muestra las discrepancias (los estudios donde no coinciden), que se resuelven por consenso o con un tercer revisor. Este procedimiento reduce el sesgo del revisor y permite medir la concordancia entre evaluadores.

Mendeley vs Zotero: qué gestor de referencias elegir

2026-05-21T00:00:00Z

Un gestor bibliográfico es un programa que recopila, organiza y cita de forma automática las referencias de tus fuentes (artículos, libros, informes) para que no tengas que escribir la bibliografía a mano. Si estás preparando una revisión sistemática, una tesis o un artículo, ese tipo de herramienta deja de ser un lujo y pasa a ser imprescindible: vas a manejar cientos de referencias y necesitas insertarlas en el texto, cambiar de estilo de citación en segundos y evitar duplicados. La comparativa mendeley vs zotero es la que más se repite porque son los dos gestores gratuitos más usados en el ámbito académico, así que vamos a analizarlos a fondo, junto con EndNote como alternativa de pago, para que elijas con criterio.

Vamos a ver qué es un gestor bibliográfico, cómo funciona cada herramienta, una tabla comparativa con los criterios que de verdad importan y una recomendación según tu caso de uso.

Qué es un gestor bibliográfico (y por qué lo necesitas)

Un gestor bibliográfico (también llamado gestor de referencias o gestor de citas) cumple cuatro funciones básicas:

Capturar referencias desde tu navegador, una base de datos o un PDF, recogiendo automáticamente los metadatos (autores, título, año, revista, DOI).
Organizar tu biblioteca en carpetas, etiquetas y colecciones, con buscador y, en muchos casos, gestión de los PDF a texto completo.
Citar dentro del documento con un complemento (plugin) que inserta la cita en el lugar del cursor mientras escribes en Word, Google Docs o LibreOffice.
Generar la bibliografía final en el estilo que necesites (APA, Vancouver, IEEE, Chicago) y cambiarla de un estilo a otro sin rehacer nada.

En una revisión sistemática el gestor cobra todavía más sentido. Cuando exportas resultados desde varias bases de datos para revisión sistemática (PubMed, Scopus, Web of Science, Dialnet), el gestor te permite reunir todos esos registros en un solo sitio y, sobre todo, detectar y eliminar duplicados antes de empezar el cribado. Ese recuento de referencias importadas y de duplicados eliminados es justo el dato que después tendrás que reportar en el diagrama de flujo PRISMA, así que trabajar con un gestor desde el principio te ahorra disgustos.

Las preguntas "qué es mendeley" y "qué es zotero" tienen la misma respuesta de fondo: ambos son gestores bibliográficos. La diferencia está en cómo lo hacen, quién los desarrolla y qué limitaciones tienen. Vamos a ello.

Mendeley: funciones, Mendeley Cite y plugin de Word

Mendeley es un gestor bibliográfico desarrollado por Elsevier, la editorial científica detrás de Scopus y ScienceDirect. Es gratuito en su plan base, funciona en Windows, macOS y Linux a través de su aplicación de escritorio (Mendeley Reference Manager) y sincroniza tu biblioteca en la nube para que la tengas disponible en varios equipos.

Sus puntos fuertes:

Lector de PDF integrado. Puedes abrir los artículos dentro de la propia aplicación, subrayar, añadir notas y tener todo anotado dentro de cada referencia. Para mucha gente este es el motivo principal para usar Mendeley.
Mendeley Cite. Es el complemento moderno de citación para Microsoft Word. Se instala como un add-in desde la propia tienda de complementos de Office y funciona junto a la versión de escritorio y la web de Word. Con Mendeley Cite buscas la referencia, la insertas en el texto y la bibliografía se genera y actualiza sola. Es el sustituto del antiguo plugin "Mendeley Cite-O-Matic", de modo que cuando alguien busca cómo usar mendeley word lo que necesita hoy es Mendeley Cite.
Importación sencilla. Cuenta con un importador de navegador (Mendeley Web Importer) para guardar referencias desde la web y admite la importación de archivos RIS, BibTeX y similares exportados desde las bases de datos.
Integración con Elsevier. Se integra con el catálogo de literatura científica de Elsevier (Scopus, ScienceDirect).

Sus limitaciones a tener en cuenta:

Es software propietario. No es de código abierto, así que dependes de las decisiones de Elsevier sobre el producto. De hecho, Mendeley ha ido reorganizando sus aplicaciones a lo largo del tiempo (jubilando la versión clásica de escritorio en favor de Reference Manager), lo que ha generado fricción entre usuarios veteranos.
Almacenamiento limitado en la nube. El plan gratuito incluye una cuota de almacenamiento; si gestionas muchos PDF a texto completo puedes quedarte corto y necesitar un plan de pago con almacenamiento ampliable.
Cuenta obligatoria. Necesitas una cuenta de Elsevier para sincronizar.

Para descargar Mendeley, lo correcto es ir siempre a la web oficial y instalar tanto la aplicación Reference Manager como, dentro de Word, el complemento Mendeley Cite desde la tienda de Office.

Zotero: funciones y conectores de navegador

Zotero es un gestor bibliográfico de código abierto y sin ánimo de lucro, desarrollado originalmente en un entorno universitario (Center for History and New Media) y mantenido por la Corporation for Digital Scholarship. Es gratuito, multiplataforma (Windows, macOS, Linux) y, al ser abierto, no depende de ninguna editorial comercial.

Sus puntos fuertes:

Conectores de navegador (Zotero Connector). Es probablemente su mejor función. Instalas la extensión en Chrome, Firefox, Edge o Safari y, con un solo clic en la barra del navegador, Zotero captura la referencia que estés viendo (un artículo en PubMed, una entrada en Google Scholar, un libro en una librería online) con sus metadatos y, cuando es posible, el PDF asociado. Los conectores de navegador reconocen el tipo de recurso y ajustan los campos en consecuencia.
Captura inteligente de múltiples resultados. Desde una página de resultados de búsqueda puedes seleccionar varios registros e importarlos a la vez, algo muy útil cuando vuelcas resultados de una base de datos.
Estilos de cita y plugin de procesador de texto. Zotero instala complementos para Microsoft Word, LibreOffice y Google Docs, e incluye miles de estilos de citación (APA, Vancouver, IEEE y un largo etcétera) a través del repositorio Zotero Style Repository. Cambiar de estilo es inmediato.
Extensible. Al ser de código abierto, tiene un ecosistema de plugins de terceros (por ejemplo, para mejorar la gestión de PDF, generar informes o conectarlo con otras herramientas).
Almacenamiento flexible. Zotero te da una cuota gratuita de almacenamiento en la nube para sincronizar tus PDF y adjuntos, con almacenamiento ampliable de pago si necesitas más. Además, permite usar tu propio almacenamiento (sincronización de archivos vía WebDAV o servicios externos) si prefieres no pagar, algo que Mendeley no ofrece.

Sus limitaciones:

Lectura de PDF más básica. Zotero incorpora visor y anotación de PDF, pero históricamente su experiencia de lectura se ha considerado algo menos pulida que la de Mendeley, aunque ha mejorado mucho.
Curva inicial. La potencia de los plugins y de la sincronización personalizada puede resultar abrumadora al principio para quien solo quiere "lo básico".

Para descargar Zotero, ve a la web oficial, instala la aplicación de escritorio y, por separado, el conector para tu navegador. Ese conector es lo que marca la diferencia en el día a día.

EndNote (alternativa de pago)

EndNote es el gestor bibliográfico de pago de referencia en el mundo académico, desarrollado por Clarivate, la empresa que está detrás de Web of Science. No es gratuito (se compra con licencia, aunque muchas universidades disponen de licencias institucionales para su comunidad), por lo que su público típico son instituciones, grupos de investigación con presupuesto y autores que necesitan funciones avanzadas.

Qué aporta frente a las opciones gratuitas:

Funciones avanzadas de gestión de bibliotecas muy grandes, deduplicación potente y herramientas pensadas para flujos de trabajo de revisión a gran escala.
Integración con Web of Science y con su buscador de texto completo (Find Full Text), que intenta localizar y descargar automáticamente los PDF de tus referencias.
Plugin "Cite While You Write" para Word, el equivalente a Mendeley Cite, muy maduro y ampliamente usado en publicación científica.
Soporte y formación respaldados por un proveedor comercial.

Su gran inconveniente, además del coste, es precisamente ese: si no tienes una licencia institucional, el desembolso es considerable frente a Mendeley o Zotero, que cubren las necesidades de la mayoría de estudiantes e investigadores sin pagar nada. Por eso, la duda real para muchos no es "Zotero o EndNote" en abstracto, sino si su universidad les da acceso a EndNote y si necesitan de verdad sus funciones avanzadas.

Elijas el gestor que elijas, el paso siguiente vive en revisia: importa tus referencias y pasa directamente al cribado. Crea tu cuenta gratis.

Tabla comparativa (precio, almacenamiento, colaboración, citas en Word)

La siguiente tabla resume los criterios que más pesan a la hora de elegir. Las cuotas de almacenamiento concretas cambian con el tiempo, así que conviene confirmarlas en la web oficial de cada herramienta antes de decidir.

Criterio	Mendeley	Zotero	EndNote
Desarrollador	Elsevier (comercial)	Corporation for Digital Scholarship (sin ánimo de lucro)	Clarivate (comercial)
Modelo	Propietario, plan gratuito	Código abierto y gratuito	De pago (con licencias institucionales habituales)
Precio base	Plan gratuito; almacenamiento ampliable de pago	Gratuito; almacenamiento ampliable de pago	Licencia de pago
Captura web	Web Importer (extensión de navegador)	Zotero Connector (uno de sus puntos fuertes)	Captura desde navegador y Web of Science
Citas en Word	Mendeley Cite (complemento de Office)	Plugin para Word, LibreOffice y Google Docs	Cite While You Write
Lectura y anotación de PDF	Muy buena, integrada	Buena, ha mejorado mucho	Buena
Almacenamiento en la nube	Cuota gratuita limitada, ampliable de pago	Cuota gratuita limitada, ampliable de pago o almacenamiento propio (WebDAV)	Sincronización propia, orientado a uso institucional
Colaboración / grupos	Grupos privados (con límites en el plan gratuito)	Grupos ilimitados, públicos o privados	Compartir bibliotecas (según versión/licencia)
Sistemas	Windows, macOS, Linux	Windows, macOS, Linux	Windows, macOS
Personalización	Limitada	Alta (plugins de terceros)	Media

La conclusión de la tabla es clara: en captura web y en filosofía abierta gana Zotero; en lectura de PDF integrada destaca Mendeley; y EndNote solo compensa si lo tienes gratis vía universidad o necesitas sus funciones avanzadas.

Cuál elegir según tu caso

No hay un ganador único en la comparativa mendeley vs zotero; depende de cómo trabajes:

Elige Zotero si valoras el software libre, te importa la independencia respecto a una editorial, capturas muchas referencias desde el navegador y desde bases de datos, o quieres colaborar en grupos sin límites. Para revisiones sistemáticas y para TFG/TFM es, hoy, la recomendación por defecto de muchas bibliotecas universitarias.
Elige Mendeley si lees y anotas mucho dentro del propio gestor y quieres un lector de PDF cómodo todo en uno, o si ya trabajas en el ecosistema de Elsevier (Scopus, ScienceDirect).
Elige EndNote si tu institución te da la licencia gratis y necesitas gestionar bibliotecas enormes con deduplicación avanzada e integración profunda con Web of Science.

Un apunte importante para revisiones a varias manos: cualquiera de los tres te permite citar en Word, así que la pregunta "¿cómo citar en Word con Mendeley?" se resuelve igual de bien con Mendeley Cite, con el plugin de Zotero o con Cite While You Write de EndNote. La diferencia real está en la captura de referencias, el almacenamiento y la colaboración, no en la inserción de citas.

Si quieres profundizar en dónde buscar antes de importar nada al gestor, repasa nuestra guía sobre las bases de datos para una revisión sistemática, porque elegir bien las fuentes condiciona todo lo demás.

Cómo integrarlo en el flujo de la revisión

El gestor bibliográfico no es una pieza aislada: es el pegamento entre la búsqueda y el cribado. Un flujo ordenado sería este:

Buscar y exportar. Ejecutas tu estrategia de búsqueda en cada base de datos y exportas los resultados en formato RIS o BibTeX.
Importar a tu gestor. Cargas todos esos archivos en Mendeley o en Zotero, dentro de una colección dedicada a la revisión.
Eliminar duplicados. Usas la función de detección de duplicados del gestor para depurar los registros repetidos entre bases de datos. Anota cuántos eliminas: ese número va al diagrama PRISMA.
Pasar al cribado. Exportas la biblioteca depurada (de nuevo en RIS) hacia tu herramienta de selección de estudios. Aquí es donde entran en juego las herramientas de cribado de artículos como Rayyan y Covidence, que toman ese archivo de referencias y te permiten hacer la selección por título, resumen y texto completo, idealmente a doble ciego.
Citar al redactar. Cuando escribas el manuscrito, vuelves al gestor para insertar las citas y generar la bibliografía en el estilo exigido por tu revista o tu universidad.

Visto así, el gestor de referencias es el segundo eslabón de la cadena metodológica. Si quieres entender cómo encaja cada fase en el conjunto, consulta nuestra guía completa sobre cómo hacer una revisión sistemática paso a paso, donde se explica el proceso de principio a fin.

Cuando tengas tus referencias, en revisia las cribas con inteligencia artificial donde la duda va al humano. Crea tu cuenta gratis y pruébalo.

Preguntas frecuentes

¿Qué es Mendeley?

Mendeley es un gestor bibliográfico gratuito desarrollado por Elsevier. Permite guardar y organizar referencias, leer y anotar los PDF dentro de la propia aplicación (Mendeley Reference Manager), sincronizar la biblioteca en la nube y citar en Word con el complemento Mendeley Cite.

¿Qué es Zotero?

Zotero es un gestor bibliográfico gratuito y de código abierto, mantenido por la Corporation for Digital Scholarship. Captura referencias desde el navegador con el Zotero Connector, organiza la biblioteca en colecciones y etiquetas, y permite citar en Word, LibreOffice y Google Docs.

¿Puedo migrar mi biblioteca de Mendeley a Zotero?

Sí. Puedes exportar tus referencias (por ejemplo en RIS o BibTeX) e importarlas en el otro gestor, revisando después que los PDF y notas se hayan transferido.

¿Sirven los gestores para detectar duplicados?

Sí. Tanto Mendeley como Zotero detectan y fusionan referencias duplicadas, algo clave al combinar resultados de varias bases.

¿Funcionan con Google Docs o solo con Word?

Zotero tiene conector para Google Docs además de Word y LibreOffice. Mendeley se centra en Word con su complemento de citas.

¿Qué es mejor, Mendeley o Zotero?

Depende de tu prioridad. Zotero gana en captura desde el navegador, filosofía de código abierto y colaboración en grupos, y es la recomendación por defecto en muchas bibliotecas universitarias. Mendeley gana en lectura y anotación de PDF dentro del propio programa. Ambos son gratuitos en su plan base y permiten citar en Word, así que la mejor forma de decidir es probar los dos una semana con tus propias referencias.

¿Mendeley es gratis?

Sí, Mendeley tiene un plan gratuito que cubre las necesidades de la mayoría de estudiantes e investigadores: aplicación de escritorio, lector de PDF, sincronización y citación en Word con Mendeley Cite. Lo que está limitado en el plan gratuito es la cuota de almacenamiento en la nube y el tamaño de los grupos; si necesitas más, hay planes de pago con almacenamiento ampliable.

¿Cómo citar en Word con Mendeley?

Instala el complemento Mendeley Cite desde la tienda de complementos de Microsoft Word (Insertar, Complementos) y abre la sesión con tu cuenta. Coloca el cursor donde quieras la cita, busca la referencia en el panel de Mendeley Cite, insértala y, al terminar, genera la bibliografía: Mendeley Cite la crea y la mantiene actualizada de forma automática. Es el sustituto del antiguo plugin Cite-O-Matic.

¿Zotero o EndNote?

Zotero es gratuito, de código abierto y suficiente para casi cualquier estudiante o investigador. EndNote es de pago y solo compensa si tu institución te facilita la licencia o si necesitas gestionar bibliotecas muy grandes con funciones avanzadas y una integración estrecha con Web of Science. Para un TFG, un TFM o una revisión sistemática estándar, Zotero suele ser la opción más sensata.

Las mejores bases de datos para una revisión sistemática

2026-05-13T00:00:00Z

Una revisión sistemática es una síntesis de la evidencia que sigue un método explícito y reproducible. Su búsqueda no puede depender de una sola fuente. Las guías metodológicas de referencia (PRISMA y el Cochrane Handbook) recomiendan consultar varias bases de datos para revisión sistemática, normalmente entre tres y cinco como mínimo, para reducir el sesgo de selección de estudios. En la práctica, el núcleo casi siempre incluye PubMed/MEDLINE, Scopus o Web of Science y, en ciencias de la salud, la Cochrane Library, complementadas con bases en español (Dialnet, SciELO, LILACS) y fuentes por disciplina. En esta guía verás qué es cada base, qué cobertura ofrece, cómo acceder y cómo buscar en ella.

Cuántas y qué bases de datos buscar (recomendación PRISMA/Cochrane)

La primera pregunta no es "¿qué base es la mejor?", sino "¿cuántas necesito y cuáles?". Ninguna base indexa toda la literatura. Cada una tiene un foco temático, una política de selección de revistas y una cobertura geográfica distinta. Si buscas en una sola, dejarás fuera estudios relevantes y tu revisión perderá rigor.

Las recomendaciones de las guías metodológicas pueden resumirse así:

PRISMA 2020 exige declarar todas las fuentes consultadas (bases de datos, registros y otros métodos) con la fecha de la última búsqueda, de modo que cualquiera pueda reproducirla. No fija un número exacto, pero asume que se consultan varias.
El Cochrane Handbook recomienda, para revisiones de intervenciones en salud, buscar como mínimo en MEDLINE (vía PubMed o la propia plataforma), Embase y el registro central de ensayos de Cochrane (CENTRAL). A partir de ahí se añaden bases temáticas o regionales según la pregunta.
Para revisiones fuera del ámbito clínico (educación, psicología, ciencias sociales), lo habitual es combinar una base multidisciplinar (Scopus o Web of Science) con bases especializadas (PsycINFO, ERIC) y fuentes en el idioma de la región estudiada.

Como regla práctica orientativa: consulta al menos tres bases de datos que se complementen (una multidisciplinar, una específica de tu disciplina y una regional o en tu idioma), documenta la estrategia completa de cada una y registra fecha y número de resultados. Antes de lanzarte a buscar, conviene tener resuelta tu estrategia de búsqueda bibliográfica con operadores booleanos y términos MeSH, porque cada base requiere adaptar la ecuación a su propia sintaxis.

PubMed / MEDLINE (qué es, en español, cómo buscar)

Qué es PubMed

PubMed es el motor de búsqueda gratuito de la National Library of Medicine (NLM) de Estados Unidos. Su núcleo es MEDLINE, la base bibliográfica de referencia en biomedicina, pero PubMed incluye además registros en proceso de indexación y contenidos de PubMed Central. Es, con diferencia, la fuente más usada en revisiones del ámbito de la salud. ¿Por qué? Es gratuita, su cobertura biomédica es muy amplia y permite búsquedas muy precisas gracias al vocabulario controlado MeSH.

Conviene distinguir los términos:

MEDLINE: la base de datos (los registros indexados con términos MeSH).
PubMed: la interfaz gratuita que da acceso a MEDLINE y a algo más.
MeSH (Medical Subject Headings): el tesauro con el que la NLM etiqueta cada artículo por temas.

PubMed en español

PubMed no tiene una interfaz oficial completa en español: la plataforma y los encabezamientos MeSH están en inglés. Sin embargo, sí puedes trabajar con literatura en español de varias formas:

Indexa numerosas revistas en español, así que muchos artículos en este idioma aparecen en los resultados (con su resumen original).
Para buscar conceptos en español, lo recomendable es traducir tus términos al vocabulario MeSH en inglés (los descriptores estructuran la búsqueda) y, en paralelo, usar el equivalente DeCS (Descriptores en Ciencias de la Salud), la versión trilingüe del MeSH en español, portugués e inglés, muy útil para buscar después en LILACS o SciELO.
El navegador puede traducir la interfaz de forma automática, pero esto no cambia la indexación: la búsqueda eficaz sigue construyéndose con términos MeSH en inglés.

Cómo buscar en PubMed

Una búsqueda reproducible en PubMed combina lenguaje libre y vocabulario controlado:

Identifica los conceptos clave de tu pregunta (idealmente formulada con el modelo PICO).
Para cada concepto, localiza el término MeSH correspondiente con el MeSH Database.
Combina los términos MeSH con los sinónimos en lenguaje libre usando operadores booleanos (OR dentro de cada concepto, AND entre conceptos).
Usa los filtros con cautela: limitar por idioma o por fecha puede introducir sesgo, así que justifícalo en el protocolo.
Guarda la estrategia completa y el número de resultados para el diagrama de flujo PRISMA.

Scopus (qué es, Scopus vs Web of Science)

Qué es Scopus

Scopus es una base de datos bibliográfica y de citas multidisciplinar de la editorial Elsevier. A diferencia de PubMed, no es gratuita: el acceso se obtiene normalmente a través de la suscripción institucional de tu universidad o biblioteca. Su cobertura es muy amplia y abarca todas las áreas (ciencias, ingeniería, ciencias sociales, artes y humanidades), con miles de revistas revisadas por pares, además de actas de congresos y libros. Por su tamaño y su análisis de citas, es una de las multidisciplinares preferidas fuera del ámbito puramente biomédico.

Scopus vs Web of Science

Scopus y Web of Science son las dos grandes bases multidisciplinares con análisis de citas. ¿Cuál usar? Es una pregunta muy frecuente, y la respuesta de las guías metodológicas es clara: en una revisión sistemática no eliges una, las complementas, porque su solapamiento es parcial y cada una indexa revistas que la otra no cubre. Aun así, conviene conocer sus diferencias:

Aspecto	Scopus	Web of Science
Editor	Elsevier	Clarivate
Cobertura	Muy amplia, multidisciplinar	Multidisciplinar, con un núcleo (Core Collection) más selectivo
Foco histórico	Más amplia en revistas recientes y regionales	Más selectiva, con profundidad histórica de citas
Acceso	Suscripción institucional	Suscripción institucional
Uso típico	Cobertura amplia y métricas	Núcleo de revistas de alto impacto y análisis de citas

En la práctica: si tienes acceso a ambas, búscalas en las dos; si solo dispones de una, declara la limitación en tu protocolo de la revisión y refuérzala con otras fuentes.

Web of Science

Web of Science (WoS), de Clarivate, es la otra gran base multidisciplinar de citas. Su componente más conocido es la Core Collection, un conjunto selectivo de índices (entre ellos el Science Citation Index y el Social Sciences Citation Index) que reúne revistas de alto impacto en todas las disciplinas. ¿El acceso? Como Scopus, por suscripción institucional, sin apertura general.

Su valor para una revisión sistemática es doble:

Cobertura multidisciplinar que complementa la de PubMed (que es biomédica) y la de Scopus.
Análisis de citas de gran profundidad histórica, útil cuando necesitas rastrear cómo se ha citado un estudio a lo largo del tiempo o hacer búsqueda hacia atrás y hacia delante (snowballing) a partir de las referencias.

Al igual que en Scopus, debes adaptar tu ecuación de búsqueda a la sintaxis de WoS y documentar campos de búsqueda, filtros, fecha y número de resultados.

Cochrane Library (revisiones y ensayos)

La Cochrane Library es una colección de bases de datos centrada en la evidencia para la toma de decisiones en salud. Para una revisión sistemática clínica es casi obligada. La razón está en dos de sus componentes:

La Cochrane Database of Systematic Reviews (CDSR), que recoge las revisiones sistemáticas Cochrane, de alta calidad metodológica. Útil para comprobar si ya existe una revisión sobre tu pregunta y para no duplicar esfuerzos.
El Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL), un registro muy completo de ensayos clínicos controlados, recopilados de múltiples fuentes. Es la razón por la que el Cochrane Handbook lo incluye entre las búsquedas mínimas recomendadas.

En cuanto al acceso, parte del contenido es gratuito y, en muchos países, existen acuerdos de acceso nacional o institucional que dan acceso completo. La interfaz está en inglés, aunque algunos resúmenes en lenguaje sencillo están traducidos. Para revisiones de intervenciones, buscar en CENTRAL ayuda a capturar ensayos que no siempre aparecen indexados con claridad en MEDLINE o Embase.

En revisia buscas en varias fuentes a la vez y los duplicados se eliminan solos antes de empezar a cribar. Crea tu cuenta gratis.

Dialnet: la principal base de datos en español

Limitar la búsqueda a bases anglosajonas introduce un sesgo de idioma y deja fuera literatura iberoamericana relevante. Para revisiones realizadas en España o Latinoamérica, o sobre temas de esa región, conviene incorporar bases en español. La de mayor volumen es Dialnet.

Dialnet es uno de los mayores portales bibliográficos en español, gestionado por la Universidad de La Rioja. Su cobertura es multidisciplinar, con un peso destacado en ciencias sociales, humanidades y también ciencias de la salud, e incluye artículos de revista, capítulos de libro, tesis y actas de congreso de ámbito hispano. El acceso a las referencias es gratuito (con más opciones si te registras en Dialnet Plus), aunque el texto completo depende de cada documento. Es especialmente útil para TFG, TFM y revisiones en disciplinas donde gran parte de la producción se publica en español.

Cómo buscar en Dialnet: combina tus conceptos clave en el buscador de documentos. Dialnet no admite la sintaxis booleana avanzada de PubMed, así que conviene lanzar varias búsquedas por sinónimos y revisar también las revistas y los sumarios de tu área. Puedes filtrar por tipo de documento (artículo, tesis, libro), por año y por idioma, y navegar por autor o por revista para encontrar literatura relacionada.

Límites para una revisión sistemática: Dialnet es la mejor forma de no dejar fuera la producción en español, pero su control de calidad es heterogéneo y su búsqueda es menos reproducible que la de una base indexada como PubMed o Scopus. Documenta bien tu estrategia y no lo uses como única fuente. Exportar: cada registro permite descargar la cita (RIS) para llevarla a tu gestor bibliográfico y deduplicarla con el resto de bases.

Otras bases en español: SciELO y LILACS

SciELO

SciELO (Scientific Electronic Library Online) es una biblioteca electrónica de acceso abierto que reúne revistas científicas de calidad de América Latina, España, Portugal y otros países. Su cobertura es multidisciplinar y su gran ventaja es que ofrece texto completo gratuito. Para una revisión, aporta literatura regional revisada por pares que a menudo no está en Scopus o Web of Science.

LILACS

LILACS (Literatura Latinoamericana y del Caribe en Ciencias de la Salud) es la base de referencia en ciencias de la salud de la región, coordinada por BIREME/OPS/OMS. Es de acceso gratuito y se busca con los descriptores DeCS (la contraparte en español del MeSH). Es la fuente regional clave en revisiones biomédicas con foco iberoamericano y complementa muy bien a PubMed.

Por disciplina: CINAHL (enfermería), PsycINFO (psicología), Embase

Las bases generales no bastan. Casi toda revisión necesita además una fuente especializada en su disciplina, y estas son las tres más habituales:

CINAHL (enfermería)

CINAHL (Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature) es la base de referencia en enfermería y ciencias afines de la salud (fisioterapia, terapia ocupacional, nutrición, etc.). Indexa revistas que no siempre están en MEDLINE y usa sus propios encabezamientos temáticos. Requiere suscripción, normalmente disponible a través de la biblioteca universitaria. ¿Haces una revisión sobre cuidados? Omitir CINAHL deja fuera literatura importante.

PsycINFO (psicología)

PsycINFO, de la American Psychological Association, es la base especializada en psicología y ciencias del comportamiento. Cubre psicología clínica, educativa, social y disciplinas relacionadas, e incluye artículos, capítulos de libro y tesis. Es de acceso por suscripción. Para revisiones en psicología o salud mental es la fuente disciplinar de referencia, complementaria a PubMed y a las bases multidisciplinares.

Embase

Embase, de Elsevier, es una gran base biomédica que complementa a MEDLINE. Su cobertura es especialmente fuerte en farmacología, dispositivos médicos y literatura europea, y su vocabulario controlado propio (Emtree) es más detallado en fármacos. Requiere suscripción. El Cochrane Handbook la incluye entre las búsquedas mínimas recomendadas para revisiones de intervenciones precisamente porque captura estudios (sobre todo europeos y farmacológicos) que MEDLINE no indexa.

Otra fuente que cada vez aparece más en protocolos es Epistemonikos, una base colaborativa y gratuita centrada en revisiones sistemáticas y evidencia secundaria, útil para localizar revisiones existentes sobre tu pregunta.

Tabla comparativa (cobertura, acceso, idioma)

La siguiente tabla resume las principales bases de datos para una revisión sistemática. Úsala como punto de partida para decidir tu combinación, no como sustituto de la decisión metodológica: lo importante es que las fuentes que elijas se complementen y cubran tu disciplina y tu región.

Base de datos	Cobertura	Acceso	Idioma
PubMed / MEDLINE	Biomedicina y ciencias de la salud	Gratuito	Interfaz en inglés (incluye artículos en varios idiomas)
Scopus	Multidisciplinar, con análisis de citas	Suscripción	Inglés
Web of Science	Multidisciplinar, núcleo selectivo de citas	Suscripción	Inglés
Cochrane Library	Revisiones sistemáticas y ensayos clínicos (salud)	Parcial/gratuito según país e institución	Inglés (algunos resúmenes traducidos)
Dialnet	Multidisciplinar, foco hispano (humanidades y sociales)	Gratuito (referencias)	Español
SciELO	Multidisciplinar, acceso abierto iberoamericano	Gratuito (texto completo)	Español, portugués e inglés
LILACS	Ciencias de la salud, Latinoamérica y el Caribe	Gratuito	Español, portugués e inglés
CINAHL	Enfermería y ciencias afines de la salud	Suscripción	Inglés
PsycINFO	Psicología y ciencias del comportamiento	Suscripción	Inglés
Embase	Biomedicina, fuerte en farmacología y Europa	Suscripción	Inglés

Una vez tengas tus referencias de todas estas fuentes, necesitarás un sistema para gestionarlas y eliminar duplicados: aquí entra la elección de un gestor bibliográfico como Mendeley o Zotero, que centraliza todos los resultados y te ayuda a documentar el cribado de los artículos.

Recuerda que esta guía es una de las piezas del proceso completo: revisa la guía general sobre qué es una revisión sistemática y cómo hacerla paso a paso para situar la búsqueda en bases de datos dentro de las fases del método.

Reúne los resultados de varias bases en un solo sitio: en revisia importas, deduplicas y cribas sin saltar de herramienta. Crea tu cuenta gratis.

Preguntas frecuentes

¿Es PubMed lo mismo que MEDLINE?

No exactamente. PubMed es la interfaz gratuita que da acceso a MEDLINE y a otros registros adicionales de literatura biomédica.

¿Qué es la Cochrane Library?

Una colección de bases centrada en evidencia, que incluye revisiones sistemáticas Cochrane y un registro de ensayos clínicos.

¿Puedo hacer una revisión solo con Google Scholar?

No se recomienda como única fuente: su cobertura no es transparente ni reproducible, aunque puede servir como complemento.

¿Qué es PubMed?

PubMed es el buscador gratuito de la National Library of Medicine de Estados Unidos que da acceso a MEDLINE, la base bibliográfica de referencia en biomedicina. Permite búsquedas precisas gracias al vocabulario controlado MeSH y es la fuente más usada en revisiones del ámbito de la salud por ser gratuita y de cobertura muy amplia.

¿Scopus o Web of Science?

En una revisión sistemática no se trata de elegir una, sino de complementarlas, porque indexan revistas distintas y su solapamiento es parcial. Si tienes acceso a las dos (ambas requieren suscripción institucional), búscalas en las dos. Si solo dispones de una, declárala como limitación en el protocolo y refuerza la búsqueda con otras bases.

¿Qué es Dialnet?

Dialnet es un gran portal bibliográfico en español, gestionado por la Universidad de La Rioja, con cobertura multidisciplinar y fuerte presencia en humanidades y ciencias sociales. El acceso a las referencias es gratuito y resulta especialmente útil para revisiones, TFG y TFM en disciplinas donde gran parte de la producción se publica en español.

¿Cuántas bases de datos hay que consultar en una revisión sistemática?

No existe un número fijo, pero las guías metodológicas recomiendan consultar varias fuentes que se complementen, normalmente al menos tres. El Cochrane Handbook sugiere, para revisiones de intervenciones en salud, buscar como mínimo en MEDLINE, Embase y CENTRAL, y añadir bases temáticas o regionales según la pregunta. Lo esencial es combinar una base multidisciplinar, una específica de tu disciplina y una regional o en tu idioma, y documentar la estrategia de cada una.

Estrategia de búsqueda bibliográfica: operadores booleanos, MeSH y DeCS

2026-05-06T00:00:00Z

Una estrategia de búsqueda bibliográfica es el conjunto de términos, operadores booleanos y filtros que usas para recuperar de forma sistemática y reproducible todos los estudios relevantes de una base de datos. Los operadores booleanos (AND, OR, NOT) son su núcleo: las palabras que combinan tus términos para ampliar o acotar lo que recuperas. No es teclear unas cuantas palabras en PubMed: es una receta documentada que cualquier otra persona podría volver a ejecutar y obtener los mismos resultados. En una revisión sistemática, la búsqueda bibliográfica es la fase que más impacta en la validez del trabajo, porque si no encuentras un estudio, sencillamente no podrás incluirlo. Por eso debe construirse con método: conceptos, sinónimos, vocabularios controlados y una ecuación de búsqueda clara.

En esta guía aprenderás a combinar operadores booleanos (AND, OR, NOT), a usar truncamiento y comodines, a aprovechar los términos MeSH y DeCS, y a documentar todo para cumplir con PRISMA.

Qué es una estrategia de búsqueda (y por qué debe ser reproducible)

La estrategia de búsqueda es el plan que traduce tu pregunta de investigación en cadenas concretas para cada base de datos. Tiene dos objetivos en tensión que hay que equilibrar:

Sensibilidad (recall): recuperar el máximo de estudios relevantes, aunque eso traiga ruido. En una revisión sistemática prima la sensibilidad: es preferible cribar artículos de más que perder uno clave.
Precisión: que la mayor parte de lo recuperado sea pertinente, para no ahogarte en miles de referencias irrelevantes.

Lo que distingue una búsqueda bibliográfica metodológica de una búsqueda casual es la reproducibilidad. Una estrategia reproducible cumple tres condiciones:

Explícita: la ecuación de búsqueda está escrita por completo, no resumida.
Documentada: se anota la base de datos, la fecha de ejecución, los filtros, la sintaxis y el número de resultados.
Transferible: se puede adaptar a otras bases de datos manteniendo la misma lógica conceptual.

El Cochrane Handbook y la declaración PRISMA 2020 exigen reportar la estrategia de búsqueda completa de todas las bases de datos consultadas (habitualmente en el material suplementario). Si no puedes copiar y pegar tu ecuación de búsqueda para que otra persona la replique, todavía no tienes una estrategia, tienes una intuición.

Antes de escribir nada conviene tener cerrada la pregunta de investigación. Si aún no la has estructurado, empieza por definir la pregunta PICO de tu revisión, porque cada componente (población, intervención, comparación y resultado) se convertirá después en un bloque de tu ecuación de búsqueda.

Operadores booleanos: AND, OR, NOT (con ejemplos)

Los operadores booleanos son las tres palabras (AND, OR, NOT) que conectan tus términos y le dicen a la base de datos cómo combinarlos. Se escriben en mayúsculas en la mayoría de los buscadores académicos (PubMed, Scopus, Web of Science) para que el sistema los interprete como operadores y no como palabras de búsqueda.

AND: acota (intersección)

AND recupera solo los registros que contienen todos los términos. Reduce el número de resultados y aumenta la precisión. Lo usarás para cruzar conceptos distintos.

Ejemplo de ecuación:

diabetes AND ejercicio AND hemoglobina glicosilada

Solo devuelve artículos donde aparecen los tres conceptos. Cuantos más AND añades, más estrecho es el resultado.

OR: amplía (unión)

OR recupera los registros que contienen al menos uno de los términos. Aumenta el número de resultados y la sensibilidad. Lo usarás para agrupar sinónimos y variantes de un mismo concepto.

Ejemplo de ecuación:

ejercicio OR "actividad física" OR entrenamiento OR "ejercicio físico"

Todas esas expresiones describen el mismo concepto, así que las unes con OR para no perder ningún estudio que use una u otra.

NOT: excluye (resta)

NOT elimina los registros que contienen un término. Aumenta la precisión, pero úsalo con cuidado: es la forma más fácil de perder estudios relevantes sin darte cuenta, porque un artículo pertinente puede mencionar de pasada el término que excluyes.

Ejemplo de ecuación:

neoplasia de mama NOT ratón

Aquí intentas descartar estudios en animales, pero un ensayo en humanos que cite un modelo murino en la introducción quedaría fuera. En revisiones sistemáticas suele ser preferible filtrar la especie con límites de la base de datos antes que con NOT.

Anidamiento con paréntesis

La clave de una ecuación de búsqueda real es anidar los bloques con paréntesis, igual que en matemáticas. Cada concepto se construye con OR entre sinónimos y se encierra en su propio paréntesis; luego los conceptos se cruzan con AND. Ejemplo completo:

(diabetes OR "diabetes mellitus tipo 2" OR DM2)
AND
(ejercicio OR "actividad física" OR entrenamiento)
AND
("hemoglobina glicosilada" OR HbA1c OR "control glucémico")

Esta es la estructura canónica de cualquier estrategia de búsqueda: bloques de sinónimos unidos con OR, conceptos cruzados con AND.

Operador	Función	Ejemplo
AND	Acota: recupera registros con todos los términos (intersección)	`obesidad AND adolescentes`
OR	Amplía: recupera registros con al menos uno de los términos (unión, para sinónimos)	`obesidad OR sobrepeso OR "índice de masa corporal"`
NOT	Excluye: descarta registros que contienen el término (resta)	`obesidad NOT cirugía`
( )	Anida: agrupa bloques para controlar el orden de combinación	`(obesidad OR sobrepeso) AND (dieta OR ejercicio)`

Truncamiento, comodines y búsqueda por frase

Los operadores booleanos resuelven la lógica entre conceptos. Los siguientes recursos te ayudan a capturar todas las variantes morfológicas de cada palabra sin escribirlas una por una.

Truncamiento

El truncamiento sustituye la terminación de una raíz por un símbolo (normalmente el asterisco *) para recuperar todas las palabras que empiezan por esa raíz. Es uno de los recursos más útiles para ganar sensibilidad.

enferm*

Recupera enfermedad, enfermedades, enfermo, enfermera, enfermería, etc. Cuidado con truncar demasiado pronto: cor* traería corazón, pero también corteza, corriente o cortisol, introduciendo mucho ruido.

Comodines

El comodín reemplaza un único carácter (a menudo ? o #, según la base de datos) dentro de una palabra. Sirve para variantes ortográficas, sobre todo entre inglés británico y americano.

randomi?ed

Recupera tanto randomised como randomized. En español es menos frecuente, pero resuelve casos como variantes con y sin tilde según el sistema.

Búsqueda por frase

Las comillas obligan a la base de datos a buscar las palabras juntas y en ese orden exacto. Es imprescindible para términos compuestos.

"actividad física"
"calidad de vida relacionada con la salud"

Sin comillas, muchos buscadores interpretan un AND implícito entre las palabras y recuperan registros donde aparecen por separado, perdiendo precisión.

Aviso importante: cada base de datos usa su propia sintaxis. El asterisco es casi universal para truncar, pero los comodines, las comillas y la longitud mínima de la raíz cambian de un sistema a otro. Comprueba siempre la ayuda de la base de datos antes de dar por buena tu ecuación de búsqueda.

¿Te cuesta pasar de la pregunta a la ecuación? En revisia la estrategia de búsqueda se construye guiada desde tu PICO y se lanza contra varias fuentes a la vez. Crea tu cuenta gratis.

Vocabularios controlados: MeSH (PubMed) y DeCS

Hasta aquí hemos buscado con lenguaje natural (las palabras tal cual aparecen en el texto). El problema es que un mismo concepto se nombra de muchas formas: "infarto de miocardio", "ataque al corazón", "IAM", "myocardial infarction". Si dependes solo de palabras clave, perderás los artículos que usen un sinónimo que no se te ocurrió.

Los vocabularios controlados resuelven esto. Son listas estandarizadas de términos (descriptores) que los documentalistas asignan a cada artículo según su contenido, no según sus palabras. Buscar por un descriptor recupera todos los estudios sobre ese concepto, los nombren como los nombren.

MeSH en PubMed

MeSH (Medical Subject Headings) es el tesauro de la National Library of Medicine que indexa MEDLINE/PubMed. Cada artículo de PubMed lleva asignados varios términos MeSH. Ventajas:

Recuperas todos los sinónimos de golpe al usar el descriptor.
Puedes aprovechar la explosión (explode): al buscar un término MeSH, por defecto PubMed incluye también todos sus términos más específicos del árbol jerárquico. Por ejemplo, el descriptor Cardiovascular Diseases "explota" hacia Heart Diseases, Myocardial Infarction, etc.
Puedes acotar por subencabezados (subheadings) como /drug therapy, /diagnosis o /epidemiology.

En la sintaxis de PubMed, un término MeSH se marca con la etiqueta [Mesh]:

"Diabetes Mellitus, Type 2"[Mesh] AND "Exercise"[Mesh]

La estrategia robusta combina vocabulario controlado y lenguaje natural, porque los artículos más recientes aún no están indexados con MeSH:

("Diabetes Mellitus, Type 2"[Mesh] OR "type 2 diabetes"[Title/Abstract] OR "DM2"[Title/Abstract])
AND
("Exercise"[Mesh] OR "physical activity"[Title/Abstract] OR "exercise"[Title/Abstract])

DeCS para fuentes en español

DeCS (Descriptores en Ciencias de la Salud) es el vocabulario controlado trilingüe (español, portugués e inglés) que desarrolla BIREME a partir de MeSH, ampliado con conceptos propios de la salud regional. Es el equivalente a MeSH para las bases de datos iberoamericanas como SciELO y LILACS.

Usar DeCS te permite buscar con descriptores en español y recuperar literatura que no está en PubMed. Ejemplo de ecuación con descriptores DeCS:

("Diabetes Mellitus Tipo 2" OR "diabetes tipo 2")
AND
("Ejercicio" OR "actividad física")

La relación MeSH/DeCS es directa: la mayoría de los descriptores DeCS tienen su descriptor MeSH equivalente, lo que facilita traducir la misma estrategia entre las bases de datos internacionales y las de habla hispana.

Tesauros y descriptores

Un tesauro es el diccionario estructurado del que salen los descriptores. No es una simple lista alfabética: organiza los términos en jerarquías y relaciones. Entender su estructura mejora mucho la búsqueda bibliográfica.

Todo tesauro define tres tipos de relaciones entre términos:

Jerárquicas: término más amplio (BT, broader term) y más específico (NT, narrower term). De aquí sale la función de explosión.
De equivalencia: sinónimos y variantes que apuntan al descriptor preferente (la entrada "ataque al corazón" te remite a "infarto de miocardio").
Asociativas: términos relacionados (RT, related term) que sugieren conceptos vecinos que quizá no habías considerado.

Cómo aprovechar el tesauro en la práctica:

Busca cada concepto de tu pregunta en el tesauro de la base de datos (MeSH Browser en PubMed, el navegador DeCS para las fuentes en español).
Anota el descriptor preferente, sus sinónimos (que usarás como palabras clave en lenguaje natural) y sus términos relacionados.
Decide si quieres explosionar el descriptor o restringirlo al concepto exacto.

Los tesauros más usados en ciencias de la salud son MeSH (PubMed/MEDLINE), DeCS (SciELO, LILACS), Emtree (Embase) y los CINAHL Subject Headings (CINAHL). Cada base de datos tiene el suyo, y esa es justamente la razón por la que la misma búsqueda hay que rehacerla en cada una.

Cómo construir la ecuación de búsqueda desde tu PICO

La ecuación de búsqueda no se inventa: se deriva de tu pregunta de investigación. Si has estructurado bien tu pregunta PICO, ya tienes los bloques conceptuales hechos. El proceso es sistemático:

Identifica los conceptos clave. Toma los componentes del PICO. Para la mayoría de las revisiones bastan dos o tres conceptos: típicamente Población e Intervención (la Comparación y el Outcome suelen restar sensibilidad si se añaden a la búsqueda, así que muchas veces se reservan para el cribado de los artículos).
Reúne los sinónimos de cada concepto. Para cada bloque, lista palabras clave en lenguaje natural y los descriptores del tesauro (MeSH/DeCS). Aquí es donde el vocabulario controlado paga.
Une los sinónimos con OR. Cada concepto se convierte en un paréntesis con todos sus términos enlazados por OR.
Cruza los conceptos con AND. Combina los paréntesis con AND para que el resultado contenga todos los conceptos.
Añade truncamiento, comodines y filtros. Refina con *, comillas y los límites de la base de datos (fechas, idioma, tipo de estudio).

Ejemplo trabajado a partir de una pregunta PICO: "En adultos con diabetes tipo 2 (P), ¿el ejercicio físico (I) mejora el control glucémico (O)?"

(diabetes* OR "diabetes mellitus tipo 2" OR DM2 OR "type 2 diabetes")
AND
(ejercicio* OR "actividad física" OR entrenamiento OR exercise OR "physical activity")
AND
("control glucémico" OR "hemoglobina glicosilada" OR HbA1c OR "glycemic control")

Esta es tu ecuación de búsqueda maestra. A partir de ella generas las versiones específicas de cada base de datos.

Adaptar la búsqueda a cada base de datos

La misma estrategia conceptual debe reescribirse para cada fuente, porque cada una tiene su tesauro, sus etiquetas de campo y su sintaxis. No basta con copiar y pegar la misma cadena en todas: hay que traducirla. Estos son los puntos que cambian de una base de datos a otra:

El vocabulario controlado: [Mesh] en PubMed, Emtree en Embase, DeCS en SciELO/LILACS, los Subject Headings de CINAHL.
Las etiquetas de campo: [Title/Abstract] en PubMed equivale a TITLE-ABS-KEY( ) en Scopus o a TS=( ) en Web of Science.
El símbolo de truncamiento y los comodines.
La forma de anidar y combinar líneas (algunas bases de datos numeran las búsquedas y luego las combinan por número de línea).

Para decidir en qué fuentes buscar y cómo se traduce la sintaxis en cada una, consulta la guía de bases de datos para una revisión sistemática, donde verás cuántas y cuáles consultar según las recomendaciones de PRISMA y Cochrane.

Cómo documentar la búsqueda para PRISMA

Documentar no es opcional: es un requisito metodológico. PRISMA 2020 pide presentar la estrategia de búsqueda completa de todas las bases de datos consultadas (un requisito más estricto que PRISMA 2009, que solo exigía al menos una). Para cada fuente registra:

El nombre de la base de datos y la plataforma o interfaz (por ejemplo, MEDLINE vía PubMed).
La ecuación de búsqueda completa, copiada literalmente, no resumida.
La fecha de ejecución de la búsqueda.
Los filtros y límites aplicados (fechas de publicación, idioma, tipo de estudio).
El número de resultados obtenidos en cada base de datos.

Esos números alimentan directamente el recuento de "registros identificados" del diagrama de flujo PRISMA. Guarda las cadenas en una tabla del material suplementario; así tu búsqueda bibliográfica queda auditada y cualquier lector puede reproducirla.

Para entender cómo encaja la estrategia de búsqueda dentro del proceso completo, desde la pregunta hasta la síntesis, vuelve a la guía sobre cómo hacer una revisión sistemática paso a paso.

En revisia tu estrategia de búsqueda queda versionada y reproducible, lista para el apéndice PRISMA. Crea tu cuenta gratis.

Preguntas frecuentes

¿Qué es el truncamiento en una búsqueda?

Usar un símbolo (a menudo un asterisco) al final de una raíz para recuperar todas sus variantes. Por ejemplo, terap* encuentra terapia, terapias y terapéutico.

¿Para qué sirven las comillas en una búsqueda?

Para buscar una frase exacta. Poner una expresión entre comillas recupera esas palabras juntas y en ese orden, no por separado.

¿Tengo que adaptar la ecuación a cada base de datos?

Sí. Cada base tiene su sintaxis, sus campos y su vocabulario controlado, así que la misma estrategia se traduce a cada una y se documenta por separado.

¿Qué son los operadores booleanos?

Los operadores booleanos son tres palabras (AND, OR, NOT) que combinan tus términos de búsqueda en una base de datos bibliográfica. AND acota porque exige que aparezcan todos los términos, OR amplía porque basta con que aparezca uno (ideal para sinónimos) y NOT excluye los registros que contienen un término. Combinados con paréntesis, permiten construir ecuaciones de búsqueda precisas y reproducibles.

¿Qué es un término MeSH?

Un término MeSH (Medical Subject Headings) es un descriptor del tesauro de la National Library of Medicine con el que PubMed/MEDLINE indexa cada artículo según su contenido, con independencia de las palabras exactas del título o el resumen. Buscar por un término MeSH recupera todos los estudios sobre ese concepto aunque usen sinónimos distintos, y permite aprovechar la explosión hacia términos más específicos del árbol jerárquico.

¿Cuál es la diferencia entre MeSH y DeCS?

MeSH es el tesauro en inglés de la National Library of Medicine que indexa PubMed/MEDLINE. DeCS (Descriptores en Ciencias de la Salud) es su equivalente trilingüe (español, portugués e inglés) desarrollado por BIREME a partir de MeSH y ampliado con conceptos de salud regional. DeCS se usa en bases de datos iberoamericanas como SciELO y LILACS, y la mayoría de sus descriptores tienen un MeSH equivalente, lo que facilita trasladar la misma estrategia entre fuentes internacionales y en español.

¿Cómo documento la estrategia de búsqueda para PRISMA?

PRISMA 2020 exige reportar la estrategia de búsqueda completa de todas las bases de datos consultadas (PRISMA 2009 pedía al menos una). Registra, para cada fuente: el nombre de la base de datos y la plataforma, la ecuación de búsqueda copiada literalmente, la fecha de ejecución, los filtros y límites aplicados, y el número de resultados obtenidos. Incluye estas cadenas en el material suplementario y usa los recuentos para construir el diagrama de flujo PRISMA. Así tu búsqueda bibliográfica queda auditada y es reproducible.

Criterios de inclusión y exclusión: cómo definirlos

2026-04-29T00:00:00Z

Los criterios de inclusión y exclusión son las reglas explícitas que deciden qué estudios entran en tu revisión sistemática y cuáles se descartan. En conjunto se denominan criterios de elegibilidad: definen la "frontera" de tu revisión antes de empezar a buscar, de modo que la selección de estudios sea reproducible y no dependa del criterio improvisado del investigador. Los criterios de inclusión describen las características que un estudio debe tener para ser considerado; los criterios de exclusión describen las razones concretas que lo dejan fuera aunque, en principio, encajara. En esta guía verás qué son los criterios de elegibilidad, en qué se diferencian la inclusión y la exclusión, cómo derivarlos del PICO y cómo documentarlos para PRISMA, con ejemplos por disciplina.

Este artículo forma parte de nuestra guía sobre cómo hacer una revisión sistemática paso a paso.

Qué son los criterios de elegibilidad

Los criterios de elegibilidad son el conjunto de condiciones predefinidas que determinan si un estudio es admisible en tu revisión. Se redactan en el protocolo, antes de ejecutar la búsqueda, y son uno de los rasgos que distinguen una revisión sistemática de una narrativa: cualquier lector debe poder coger tu lista de criterios, aplicarla a los mismos resultados y llegar a la misma selección de estudios.

Definir bien estos criterios cumple tres funciones. Delimitan el alcance: convierten una pregunta amplia ("¿funciona el ejercicio en la depresión?") en una pregunta operativa con límites claros. Garantizan la reproducibilidad: al estar escritos, no hay decisiones "a ojo" durante el cribado. Y controlan el sesgo del selector: dos revisores que apliquen los mismos criterios deberían coincidir en casi todas las decisiones, y las discrepancias se resuelven contrastando contra la regla, no contra la opinión.

"Criterios de elegibilidad" es el término paraguas; dentro de él conviven los criterios de inclusión y los criterios de exclusión, que ni son redundantes ni simétricos, como veremos a continuación.

Inclusión vs exclusión (no son lo mismo)

Es tentador pensar que la exclusión es solo "lo contrario" de la inclusión, pero no lo es, y confundirlos es uno de los errores más comunes.

Los criterios de inclusión definen el universo de estudios que te interesan: la población, la intervención, el comparador, el resultado y el diseño que respondería a tu pregunta. Son afirmaciones positivas que describen el estudio ideal.

Los criterios de exclusión no son la negación automática de los anteriores. Son razones específicas para descartar un estudio que, en principio, sí cumple los criterios de inclusión, pero presenta algún problema que lo hace inadecuado: por ejemplo, un texto que cumple población, intervención y diseño, pero del que solo existe un resumen de congreso; un ensayo válido pero retractado; o un estudio con una comorbilidad que distorsionaría el efecto.

La prueba práctica para no duplicar trabajo es esta: si algo ya queda fuera por no cumplir un criterio de inclusión, no hace falta convertirlo en criterio de exclusión. Si tu inclusión exige "adultos mayores de 18 años", no necesitas un criterio de exclusión que diga "menores de 18", porque ya están fuera. Un criterio de exclusión solo se justifica cuando aporta una razón nueva que la inclusión no captura: esta regla evita listas hinchadas y contradictorias, y es la que esperan los revisores.

Criterio	Inclusión (qué buscas)	Exclusión (qué descartas pese a encajar)
Población	Adultos (≥18 años) con diabetes tipo 2	Pacientes con diabetes tipo 2 y enfermedad renal terminal (comorbilidad que altera el desenlace)
Intervención	Programa de ejercicio aeróbico supervisado	Intervenciones que combinan ejercicio con fármacos sin poder aislar el efecto
Comparación	Cuidado habitual o lista de espera	Sin grupo de comparación (estudios de un solo brazo)
Resultado	Hemoglobina glicosilada (HbA1c) medida	Estudios que solo reportan adherencia, sin desenlace clínico
Diseño de estudio	Ensayos clínicos aleatorizados	Protocolos, editoriales, cartas al director, resúmenes de congreso
Idioma	Inglés y español	Idiomas sin posibilidad de traducción fiable del texto completo
Fecha	Publicados desde 2010	(no procede: ya queda fuera por inclusión)

Fíjate en la última fila: cuando la frontera ya la marca la inclusión, la casilla de exclusión queda vacía a propósito. Eso es correcto, no un descuido.

Cómo derivarlos del PICO

La forma rigurosa de construir los criterios no es inventarlos, sino derivarlos directamente de tu pregunta de investigación. Si has formulado tu pregunta con el marco PICO (Población, Intervención, Comparación, Outcome o resultado), cada componente se traduce casi literalmente en un bloque de criterios de inclusión.

Para entender de dónde sale cada elemento, repasa primero cómo formular tu pregunta PICO. A partir de ahí, el mapeo es directo:

Población (P) define el criterio de población: edad, sexo, condición clínica o social, ámbito (hospitalario, comunitario, escolar).
Intervención (I) define qué exposición o tratamiento debe haber estudiado el trabajo, con sus dosis, formatos o duración si procede.
Comparación (C) define qué grupo control exiges (placebo, cuidado habitual, otra intervención) o si admites estudios sin comparador.
Outcome (O) define qué desenlaces debe medir el estudio para ser útil a tu pregunta, y cómo deben estar medidos.

A estos cuatro bloques se les añade casi siempre un quinto que el PICO clásico no incluye: el diseño de estudio (la "S" de variantes como PICOS). Y por razones prácticas, se suman límites de idioma, fechas y tipo de publicación. La regla de oro es que ningún criterio debería ser ajeno a tu pregunta: si no puedes justificarlo remitiéndote al PICO o a una razón metodológica explícita, probablemente estás introduciendo un sesgo arbitrario.

Criterios habituales (diseño, población, idioma, fechas)

Más allá del PICO, hay un grupo de criterios que aparecen en casi todas las revisiones. Conviene conocerlos y, sobre todo, justificarlos:

Diseño de estudio. Es el filtro metodológico más decisivo. Una revisión sobre la eficacia de un tratamiento suele restringirse a ensayos clínicos aleatorizados; una sobre prevalencia o factores de riesgo admitirá estudios observacionales (cohortes, casos y controles). Excluir de antemano editoriales, cartas, protocolos y resúmenes de congreso es habitual y razonable.
Población. Acota edad, sexo, condición y contexto. Cuidado con criterios demasiado estrechos: cuanto más restrictiva sea la población, menos estudios encontrarás y menor será la generalización de tus conclusiones.
Idioma. Limitar a inglés y español es frecuente por recursos, pero no es neutral: introduce un posible sesgo de idioma (los resultados positivos tienden a publicarse en inglés). Si lo aplicas, decláralo como una limitación, no como una decisión inocua.
Fechas de publicación. Un límite temporal se justifica cuando un cambio relevante (una nueva guía, una tecnología, una definición diagnóstica) hace irrelevantes los estudios anteriores. Poner "desde 2010" sin motivo es arbitrario; poner "desde el nuevo criterio diagnóstico de 2013" sí tiene fundamento.
Texto completo y tipo de publicación. Es legítimo exigir texto completo disponible y, según el caso, literatura revisada por pares. Si excluyes literatura gris, asume que puedes reforzar el sesgo de publicación.

Cada criterio debe poder responder a "¿por qué lo pones?". Si la respuesta es "porque sí" o "para tener menos trabajo", revísalo.

Define tus criterios una vez y en revisia el cribado los aplica de forma consistente, referencia a referencia. Crea tu cuenta gratis.

Ejemplos por disciplina

Los mismos principios se concretan de forma distinta según el campo. Estos ejemplos son verosímiles y orientativos:

Enfermería (cuidado de heridas).

Inclusión: adultos hospitalizados con úlceras por presión; apósitos de espuma frente a apósitos estándar; desenlace de tiempo de cicatrización; ensayos aleatorizados; inglés o español; desde 2012.
Exclusión: úlceras de etiología venosa o diabética (población distinta pese a ser heridas), y estudios donde el apósito se combina con terapia de presión negativa sin poder aislar el efecto.

Medicina (cardiología).

Inclusión: adultos con insuficiencia cardíaca y fracción de eyección reducida; inhibidores SGLT2; comparador placebo o cuidado habitual; desenlace de hospitalización; ensayos aleatorizados.
Exclusión: ensayos retractados, análisis post-hoc de subgrupos no preespecificados, y estudios cuyo único desenlace sea bioquímico sin variable clínica.

Psicología (intervenciones digitales).

Inclusión: adultos con sintomatología depresiva (escala validada); terapia cognitivo-conductual por internet; comparador lista de espera o control activo; severidad de la depresión postratamiento; ensayos controlados.
Exclusión: muestras con trastorno bipolar o psicosis (comorbilidad que cambia el manejo), y estudios sin medida estandarizada del desenlace.

En los tres casos, las exclusiones aportan razones nuevas (comorbilidad, falta de desenlace clínico, retractación), no la mera negación de la inclusión.

Cómo documentarlos para PRISMA

Definir los criterios no basta: hay que dejar rastro de ellos en dos sitios. Primero, en el protocolo (idealmente registrado en PROSPERO), donde se publican antes de ejecutar la revisión para que no puedan adaptarse "a conveniencia". Segundo, en el informe final, conforme a la declaración PRISMA.

PRISMA 2020 te pide reflejar la elegibilidad en dos puntos. En Métodos, el ítem de criterios de elegibilidad exige describir explícitamente la inclusión y la exclusión organizadas por componentes (lo más limpio es estructurarlas por PICOS). Y en el diagrama de flujo PRISMA, durante el cribado a texto completo, debes registrar cuántos informes excluiste y por qué motivo, agrupando las exclusiones por la categoría que activaron (población equivocada, diseño no elegible, desenlace ausente, etc.).

Por eso conviene asignar a cada criterio de exclusión una etiqueta corta desde el principio: te permitirá contar las exclusiones por categoría sin revisar de nuevo cada artículo. Para ver cómo encaja esto en el esquema visual, consulta nuestra guía del diagrama de flujo PRISMA y su plantilla. En resumen: si alguien lee tus Métodos y tu diagrama, debería poder reconstruir por qué cada estudio descartado quedó fuera; si no puede, tus criterios no están bien documentados.

En revisia aplicas tus criterios de inclusión y exclusión de forma trazable en el cribado. Crea tu cuenta gratis.

Preguntas frecuentes

¿Cuándo se aplican los criterios de inclusión y exclusión?

En el cribado de artículos: primero por título y resumen y luego a texto completo, siempre contra los mismos criterios definidos de antemano.

¿Puedo cambiar los criterios a mitad de la revisión?

Conviene evitarlo. Si hace falta un ajuste justificado, se documenta y se actualiza el protocolo para mantener la transparencia.

¿Cuántos criterios debo poner?

Los necesarios para delimitar tu pregunta con claridad: ni tan pocos que el cribado sea ambiguo ni tantos que excluyas evidencia relevante.

¿Qué son los criterios de inclusión y exclusión?

Son las reglas explícitas que determinan qué estudios entran en una revisión sistemática y cuáles se descartan. En conjunto se llaman criterios de elegibilidad. Los de inclusión describen las características que un estudio debe reunir (población, intervención, comparador, resultado y diseño); los de exclusión señalan razones concretas para descartar un estudio que, aun encajando, presenta un problema que lo hace inadecuado. Se definen antes de buscar y son lo que hace reproducible la selección de estudios.

¿Cómo se definen los criterios de inclusión y exclusión?

Se derivan de la pregunta de investigación. Si la formulaste con el marco PICO, cada componente (Población, Intervención, Comparación, Outcome) se traduce en un bloque de criterios de inclusión, al que se añade el diseño de estudio y límites prácticos de idioma, fechas y tipo de publicación. Los criterios de exclusión solo se añaden cuando aportan una razón que la inclusión no captura. Lo esencial: si no puedes explicar por qué pones un criterio, sobra.

¿El idioma puede ser un criterio?

Sí, es habitual limitar la revisión a inglés y español por recursos, pero no es neutral: puede introducir un sesgo de idioma, porque los estudios con resultados positivos tienden a publicarse en inglés. Si lo aplicas, decláralo de forma explícita como una limitación de tu revisión y, a ser posible, justifícalo (por ejemplo, la capacidad de traducción del equipo).

¿Dónde se reportan los criterios de inclusión y exclusión?

En dos lugares: antes de empezar, en el protocolo (idealmente registrado en PROSPERO); y en el informe final, conforme a PRISMA. En Métodos se describen la inclusión y la exclusión por componentes, y en el diagrama de flujo PRISMA se registran las exclusiones del cribado a texto completo agrupadas por su motivo. Etiquetar cada criterio de exclusión desde el inicio facilita ese recuento.

Pregunta PICO: cómo formular tu pregunta de investigación

2026-04-22T00:00:00Z

El modelo PICO es el marco más usado para convertir una duda clínica vaga en una pregunta de investigación estructurada, clara y buscable. Su nombre es un acrónimo: Población, Intervención, Comparación y Outcome (resultado). Una pregunta PICO bien formulada es el primer paso de cualquier revisión sistemática rigurosa, porque define exactamente qué vas a buscar, qué estudios vas a incluir y qué vas a medir. En esta guía verás qué es el modelo PICO, sus cuatro componentes, cómo redactar tu pregunta paso a paso, ejemplos reales en enfermería, medicina y psicología, y las variantes (PICOS, PICOT, PECO, SPIDER) que se usan según el tipo de investigación.

Qué es el modelo PICO

El modelo PICO es una herramienta de la práctica basada en la evidencia que descompone una pregunta clínica en partes manejables. Surgió en el campo de la medicina basada en la evidencia en los años noventa y hoy es un estándar en metodología de la investigación en salud, recomendado en manuales de referencia como el Cochrane Handbook y la guía del Joanna Briggs Institute (JBI).

La idea de fondo es sencilla pero poderosa: una pregunta como "¿sirve el ejercicio para la depresión?" es demasiado amplia para responderse con rigor. El formato PICO la obliga a precisar de quién hablamos, qué intervención concreta evaluamos, con qué la comparamos y qué resultado esperamos. El resultado es una pregunta respondible: una que puede contestarse buscando y sintetizando estudios concretos.

Formular bien la pregunta pico importa por tres motivos:

Acota el alcance de la revisión y evita que el proyecto se vuelva inabarcable.
Guía la estrategia de búsqueda: cada componente aporta los términos que después se combinan en la ecuación de búsqueda.
Define los criterios de inclusión y exclusión: lo que entra en tu PICO entra en la revisión; lo que queda fuera, se excluye.

Por eso la estrategia PICO no es un trámite burocrático, sino la decisión metodológica que condiciona todo lo que viene después.

Los 4 componentes (Población, Intervención, Comparación, Outcome)

El formato pico se compone de cuatro elementos. Conviene definirlos con precisión, porque cada uno tiene una función distinta en la revisión.

P: Población o problema

La P describe a quién afecta la pregunta: el grupo de pacientes, personas o el problema clínico de interés. Aquí se concretan características como edad, sexo, diagnóstico, gravedad, comorbilidades o entorno asistencial. Conviene ser específico sin ser tan restrictivo que no quede literatura que revisar. Ejemplos: "adultos mayores de 65 años con diabetes tipo 2", "pacientes hospitalizados con riesgo de úlceras por presión".

I: Intervención

La I es la acción principal que quieres evaluar: un tratamiento, una técnica, una prueba diagnóstica, una exposición o un programa educativo. Debe describirse con detalle suficiente para reconocerla en los estudios (dosis, duración, formato). Ejemplos: "programa de ejercicio aeróbico supervisado durante 12 semanas", "uso de apósitos de espuma".

C: Comparación

La C es la alternativa frente a la que se contrasta la intervención: un placebo, el cuidado habitual, otra intervención o ninguna intervención. No todas las preguntas tienen comparación explícita (las preguntas de prevalencia o de experiencias, por ejemplo, suelen prescindir de ella), pero en las preguntas de tratamiento es clave. Ejemplos: "cuidado estándar", "tratamiento farmacológico habitual".

O: Outcome (resultado)

La O es el desenlace que quieres medir, y debe ser relevante y medible. Puede ser un resultado clínico (mortalidad, reingresos, dolor), funcional (calidad de vida, autonomía) o de seguridad (efectos adversos). Conviene priorizar los resultados que de verdad importan a los pacientes, no solo los más fáciles de medir. Ejemplos: "reducción de los síntomas depresivos medida con una escala validada", "incidencia de úlceras por presión a los 30 días".

Componente	Pregunta guía	Ejemplo
P - Población / problema	¿A quién afecta? ¿Cuál es el problema?	Adultos con depresión leve a moderada
I - Intervención	¿Qué intervención evalúo?	Ejercicio físico aeróbico supervisado
C - Comparación	¿Frente a qué la comparo?	Tratamiento farmacológico habitual
O - Outcome / resultado	¿Qué resultado quiero medir?	Reducción de los síntomas depresivos

Cómo formular tu pregunta PICO paso a paso

Pasar de una idea difusa a una pregunta estructurada es un proceso ordenado. Estos son los pasos para aplicar la estrategia pico sin perderte.

Identifica el problema clínico o de investigación. Parte de una duda real surgida de la práctica o de la literatura. Delimita el contexto antes de descomponerla: ¿es una pregunta de tratamiento, de diagnóstico, de pronóstico o de etiología? El tipo de pregunta condiciona qué variante de PICO te convendrá usar.
Define la población (P). Describe con precisión a quién afecta: edad, sexo, diagnóstico, entorno y cualquier característica relevante. Evita ser tan restrictivo que no quede evidencia que revisar, pero tampoco tan amplio que la pregunta pierda foco.
Especifica la intervención (I). Concreta el tratamiento, prueba o exposición que quieres evaluar. Cuanto más clara sea la intervención, más fácil será reconocerla en los estudios y construir la búsqueda.
Establece la comparación (C). Indica frente a qué se compara: placebo, cuidado habitual, otra intervención o ninguna. Si tu pregunta no requiere comparación, déjala explícita igualmente para justificar su ausencia.
Determina el resultado (O). Define el desenlace medible y clínicamente relevante. Especifica cómo se mide (escala, indicador, plazo) siempre que sea posible.
Redacta la pregunta y revísala. Une los cuatro componentes en una sola frase clara. Comprueba que la pregunta sea respondible (existe literatura para contestarla) y buscable (sus términos se pueden traducir a una ecuación de búsqueda). Una buena prueba: si no sabrías qué incluir y qué excluir a partir de la pregunta, todavía está demasiado abierta.

Una plantilla útil para redactarla es: En [Población], ¿cuál es el efecto de [Intervención] frente a [Comparación] sobre [Resultado]?

Escribe tu pregunta PICO en revisia y el resto de la revisión se estructura a partir de ella: criterios, búsqueda y cribado. Crea tu cuenta gratis.

Ejemplos de preguntas PICO (enfermería, medicina, psicología)

Ver el modelo aplicado a distintas disciplinas ayuda a interiorizarlo. Estos son ejemplos verosímiles de pregunta pico (no se refieren a estudios concretos, sino que ilustran el formato).

Pico enfermería

El uso de pico en enfermería es muy habitual en los trabajos de fin de grado y en la práctica basada en la evidencia. Un ejemplo:

P: pacientes adultos hospitalizados con riesgo de úlceras por presión
I: cambios posturales cada dos horas más superficies especiales de apoyo
C: cambios posturales según protocolo habitual
O: incidencia de úlceras por presión a los 14 días

Pregunta: En pacientes adultos hospitalizados con riesgo de úlceras por presión, ¿reducen los cambios posturales cada dos horas con superficies especiales de apoyo, frente al protocolo habitual, la incidencia de úlceras a los 14 días?

Medicina

Un ejemplo en el ámbito clínico médico:

P: adultos con hipertensión arterial leve recién diagnosticada
I: intervención dietética estructurada (dieta baja en sodio)
C: consejo dietético general
O: reducción de la presión arterial sistólica a los 3 meses

Pregunta: En adultos con hipertensión leve recién diagnosticada, ¿una intervención dietética estructurada, comparada con el consejo dietético general, reduce más la presión arterial sistólica a los 3 meses?

Psicología

En investigación psicológica la comparación a veces es otra terapia activa:

P: adolescentes con ansiedad generalizada
I: terapia cognitivo-conductual
C: lista de espera o tratamiento habitual
O: disminución de los síntomas de ansiedad medida con una escala validada

Pregunta: En adolescentes con ansiedad generalizada, ¿la terapia cognitivo-conductual, frente a la lista de espera, reduce los síntomas de ansiedad a los seis meses?

Si buscas más pregunta pico ejemplos, fíjate en el patrón común: los cuatro componentes siempre presentes y un resultado medible al final.

Variantes: PICOS, PICOT, PECO, SPIDER

El modelo pico no es único. Según el tipo de pregunta, conviene añadir o cambiar componentes. Estas son las variantes más utilizadas.

PICOS: añade una S de Study design (tipo de estudio). Es muy frecuente en revisiones sistemáticas, porque permite acotar los diseños incluidos (por ejemplo, solo ensayos clínicos aleatorizados). Responde a la pregunta de la diferencia entre PICO y PICOS: PICOS limita explícitamente qué diseños entran en la revisión.
PICOT: añade una T de Time (tiempo o periodo de seguimiento). Es útil cuando el momento en que se mide el resultado es decisivo, como en estudios de pronóstico o de eficacia a largo plazo.
PECO: sustituye la I (Intervención) por una E de Exposición. Se usa en epidemiología y estudios de etiología, donde no hay una intervención deliberada sino una exposición (a un factor de riesgo, un contaminante, un hábito). Ejemplo de exposición: tabaquismo, contaminación atmosférica.
SPIDER: pensado para preguntas de investigación cualitativa o de métodos mixtos. Sus siglas son Sample (muestra), Phenomenon of Interest (fenómeno de interés), Design (diseño), Evaluation (evaluación) y Research type (tipo de investigación). Encaja mejor cuando interesan experiencias, percepciones o vivencias y no un desenlace cuantitativo.

Existen otras (como ECLIPSE para preguntas de gestión de servicios), pero con PICO y estas cuatro variantes cubrirás la inmensa mayoría de las preguntas de una revisión.

De la pregunta PICO a la estrategia de búsqueda

La pregunta no es el destino, sino el punto de partida de la búsqueda. Cada componente de tu PICO aporta un bloque de términos que después se combinan para formar la ecuación de búsqueda.

El procedimiento es directo:

Lista los sinónimos de cada componente (lenguaje natural y vocabulario controlado, como los términos MeSH en PubMed o los descriptores DeCS).
Combina con OR los sinónimos de un mismo componente (por ejemplo, "ejercicio" OR "actividad física" OR "entrenamiento").
Combina con AND los distintos bloques entre sí (Población AND Intervención AND Resultado).
Ajusta la sensibilidad: a veces se omite el componente Comparación o el Outcome de la búsqueda para no perder estudios relevantes.

Esta traducción de la pregunta a una búsqueda reproducible es el siguiente paso lógico del proceso. Si quieres profundizar, consulta nuestra guía sobre cómo construir la estrategia de búsqueda bibliográfica con operadores booleanos, MeSH y DeCS, donde se explica el paso a paso desde el PICO hasta la ecuación final.

La pregunta PICO es una de las fases centrales de una revisión sistemática. Para entender cómo encaja en el proceso completo, desde el protocolo hasta el reporte con PRISMA, puedes volver a la guía sobre qué es una revisión sistemática y cómo hacerla paso a paso.

Tu pregunta PICO es el punto de partida: en revisia empiezas por ahí y sigues por etapas hasta el manuscrito. Crea tu cuenta gratis y empieza.

Preguntas frecuentes

¿Qué es PECO?

Es la variante de PICO para preguntas de exposición en vez de intervención: Población, Exposición, Comparación y Outcome, habitual en epidemiología.

¿PICO sirve para preguntas cualitativas?

Para preguntas cualitativas suele usarse SPIDER (muestra, fenómeno de interés, diseño, evaluación y tipo de investigación) en lugar de PICO.

¿La comparación siempre es obligatoria?

No siempre. En preguntas de prevalencia o de un solo grupo puede no haber comparador, y se adapta el marco a tu tipo de pregunta.

¿Qué significa PICO?

PICO es el acrónimo de Población, Intervención, Comparación y Outcome (resultado). Son los cuatro componentes que estructuran una pregunta de investigación clínica y la convierten en una pregunta concreta y respondible.

¿Para qué sirve la pregunta PICO?

Sirve para transformar una duda clínica difusa en una pregunta clara, respondible y buscable. Una buena pregunta pico acota el alcance de la revisión, guía la estrategia de búsqueda y define los criterios de inclusión y exclusión de los estudios.

¿Cuál es la diferencia entre PICO y PICOS?

PICOS añade un quinto componente, la S de Study design (tipo de estudio). Mientras PICO describe población, intervención, comparación y resultado, PICOS acota además qué diseños de estudio se incluyen en la revisión (por ejemplo, solo ensayos clínicos aleatorizados). Es la variante más habitual en revisiones sistemáticas.

¿Cómo paso de PICO a la búsqueda?

Cada componente de la pregunta aporta términos de búsqueda. Se listan los sinónimos de cada uno, se combinan los sinónimos de un mismo componente con OR y los distintos componentes entre sí con AND, usando también vocabulario controlado (MeSH, DeCS). Así se obtiene la ecuación de búsqueda que se adapta a cada base de datos.

Revisión sistemática: qué es y cómo hacerla paso a paso

2026-04-14T00:00:00Z

Una revisión sistemática es un tipo de estudio secundario que reúne, evalúa y sintetiza toda la evidencia disponible sobre una pregunta de investigación bien definida, siguiendo un método explícito, transparente y reproducible. ¿Qué es en una sola frase? Lo contrario de una opinión. En lugar de citar los estudios que el autor recuerda o prefiere, localiza todos los estudios relevantes, valora su calidad y combina sus resultados con reglas fijadas de antemano. Esa forma ordenada de trabajar es la que la convierte en la base de la medicina basada en la evidencia y en una de las fuentes más fiables para tomar decisiones clínicas, académicas o de política sanitaria.

En esta guía verás qué es una revisión sistemática, en qué se diferencia de una revisión bibliográfica o narrativa, cuáles son sus fases y cómo hacerla paso a paso. Es el artículo central de nuestro blog sobre metodología de la revisión sistemática: desde aquí enlazamos a guías específicas de cada fase, desde la pregunta PICO hasta el diagrama de flujo PRISMA, para que puedas profundizar en lo que necesites.

Qué es una revisión sistemática

Una revisión sistemática es una investigación cuyo objeto de estudio no son pacientes ni datos primarios. Son otros estudios ya publicados (y, cuando es posible, también la literatura no publicada). Su rasgo distintivo es el método sistemático: cada decisión, desde la pregunta hasta los criterios de inclusión, se define en un protocolo antes de empezar y se documenta de forma que cualquier otro equipo pueda repetir el proceso y llegar al mismo conjunto de estudios.

El Manual Cochrane (Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions) describe la revisión sistemática como una síntesis que intenta recopilar toda la evidencia empírica que cumple unos criterios de elegibilidad fijados de antemano, con el fin de responder a una pregunta concreta. El instituto JBI (antes Joanna Briggs Institute) la enmarca de forma muy parecida y aporta metodología para distintos tipos de pregunta (efectividad, prevalencia, experiencias, etc.). Ambas referencias, junto con la declaración PRISMA 2020 (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses), forman el marco metodológico que seguiremos a lo largo de esta guía.

Para qué sirve una revisión sistemática

Una revisión sistemática bien hecha sirve para:

Resumir el estado del conocimiento sobre una pregunta concreta sin el sesgo de elegir solo los estudios que confirman una idea previa.
Resolver contradicciones entre estudios individuales que apuntan en direcciones distintas, valorando su calidad y, cuando procede, combinándolos estadísticamente en un metaanálisis.
Detectar lagunas de evidencia, es decir, preguntas para las que todavía no hay estudios suficientes o de calidad adecuada.
Fundamentar guías de práctica clínica, políticas públicas y trabajos académicos (TFG, TFM, tesis) con una base reproducible. Si el tuyo es un trabajo de fin de estudios, tenemos una guía específica sobre el estado del arte y la revisión sistemática en el TFG y el TFM.

¿Qué la separa de una revisión cualquiera? Seis rasgos: una pregunta de investigación explícita, criterios de inclusión y exclusión definidos previamente, una estrategia de búsqueda reproducible en varias bases de datos, una selección de estudios por dos revisores independientes, una evaluación formal del riesgo de sesgo y una síntesis (narrativa o cuantitativa) transparente.

Revisión sistemática vs revisión bibliográfica vs narrativa

Una de las confusiones más habituales es usar "revisión sistemática" y "revisión bibliográfica" como sinónimos. No lo son. La revisión sistemática es un método concreto; "revisión bibliográfica" es un término genérico que engloba muchas formas de revisar la literatura, incluida la revisión narrativa. La diferencia clave es el grado de sistematización y de control del sesgo: la revisión sistemática define todo de antemano y documenta cada paso; la narrativa suele depender del criterio del autor.

La siguiente tabla resume las diferencias principales. Si quieres una clasificación completa de los formatos de revisión (scoping, paraguas, integradora, rápida), la desarrollamos en nuestra guía sobre los tipos de revisión de la literatura.

Aspecto	Revisión sistemática	Revisión bibliográfica / narrativa
Pregunta de investigación	Específica y estructurada (p. ej. PICO)	Amplia, general, a menudo implícita
Protocolo previo	Sí, registrado (p. ej. PROSPERO)	Normalmente no
Estrategia de búsqueda	Explícita, reproducible, en varias bases	No descrita o no reproducible
Criterios de inclusión/exclusión	Definidos antes de empezar	Difusos o ausentes
Selección de estudios	Por dos revisores independientes	Por el autor, sin control de sesgo
Evaluación de la calidad	Sistemática (riesgo de sesgo)	Opcional o ausente
Síntesis	Estructurada; a veces metaanálisis	Discusión interpretativa
Reproducibilidad	Alta (otro equipo llega al mismo resultado)	Baja

La revisión narrativa no es "mala" por definición. Es útil para ofrecer una visión panorámica de un tema amplio o para introducir un campo. El problema es otro, y aparece cuando se presenta una revisión narrativa como si fuera sistemática, atribuyéndole una solidez metodológica que su forma de trabajar (sin protocolo previo, sin búsqueda reproducible y sin doble revisión independiente) sencillamente no puede garantizar.

¿Lo tuyo es una revisión sistemática? En revisia recorres todas sus fases de forma guiada y en español, con cada decisión documentada. Crea tu cuenta gratis.

Las fases de una revisión sistemática (visión general)

Hacer una revisión sistemática es un proceso por etapas. Cada fase alimenta a la siguiente, y todas se documentan para que el resultado sea reproducible. Son ocho. A continuación tienes una visión general; cada fase enlaza con una guía detallada donde la explicamos paso a paso.

1. Pregunta de investigación (PICO)

Todo empieza por una pregunta clara. Una pregunta vaga produce una revisión vaga. El marco más usado para estructurarla es PICO: Población, Intervención, Comparación y Outcome (resultado o desenlace). Definir bien estos cuatro componentes te da, casi de regalo, los términos de búsqueda y los criterios de inclusión. Existen variantes según el tipo de pregunta (PICOS, PICOT, PECO, SPIDER para investigación cualitativa).

Aprende a formular tu pregunta con ejemplos por disciplina en nuestra guía sobre cómo construir la pregunta de investigación con el modelo PICO.

2. Protocolo y registro (PROSPERO)

Antes de buscar un solo artículo, se redacta un protocolo. Fija de antemano la pregunta, los criterios de elegibilidad, la estrategia de búsqueda, los métodos de selección, la extracción de datos y el plan de síntesis. Registrarlo (lo más habitual en salud es hacerlo en PROSPERO, el registro internacional de revisiones sistemáticas) reduce el riesgo de sesgo: evita que los criterios cambien sobre la marcha para "ajustarse" a los resultados que vas encontrando, y hace pública tu intención antes de conocer el desenlace.

El protocolo no es burocracia: es el documento que convierte tu trabajo en algo verificable. PRISMA dispone incluso de una extensión específica para protocolos, PRISMA-P.

3. Estrategia de búsqueda

La búsqueda debe ser exhaustiva y reproducible. Esto implica traducir tu pregunta PICO a una ecuación de búsqueda con operadores booleanos (AND, OR, NOT), vocabularios controlados (términos MeSH en PubMed, DeCS en español) y truncamientos, y ejecutarla en varias bases de datos, no solo en una.

Te explicamos cómo construir esa ecuación paso a paso en la guía sobre la estrategia de búsqueda bibliográfica con operadores booleanos y MeSH, y qué fuentes consultar en la de bases de datos para una revisión sistemática. La regla general que recogen Cochrane y JBI es buscar en más de una base de datos para no depender de la cobertura de una sola.

4. Cribado y selección

La búsqueda devuelve muchos más resultados de los que serán finalmente relevantes. Toca filtrar. El cribado (screening) se hace en dos pasos: primero por título y resumen, luego a texto completo de los que han pasado el primer filtro. Para controlar el sesgo, cada referencia la valoran de forma independiente dos revisores, y las discrepancias se resuelven por consenso o con un tercer revisor.

Quién entra y quién no lo deciden tus criterios de elegibilidad, que conviene haber definido con precisión: cómo derivarlos del PICO lo explicamos en la guía sobre criterios de inclusión y exclusión. Para gestionar miles de referencias y trabajar a doble ciego, lo práctico es usar herramientas específicas; las comparamos en la guía sobre Rayyan y Covidence para el cribado de artículos.

5. Extracción de datos

De los estudios que superan el cribado se extraen los datos de interés de forma sistemática, idealmente con una hoja de extracción diseñada y pilotada de antemano: características de la población, detalles de la intervención, tamaño de muestra, medidas de resultado, datos numéricos para una posible síntesis, etc. La regla del cribado se repite aquí: que la extracción la hagan dos personas y se contraste, para reducir errores de transcripción y de interpretación.

6. Evaluación del riesgo de sesgo

No todos los estudios incluidos merecen el mismo peso. Antes de sacar conclusiones hay que valorar su riesgo de sesgo y su calidad metodológica, y cada diseño tiene su herramienta: RoB 2 para ensayos clínicos aleatorizados, ROBINS-I para estudios no aleatorizados, la escala Newcastle-Ottawa para estudios observacionales, AMSTAR 2 para valorar otras revisiones y el enfoque GRADE para graduar la certeza global de la evidencia.

Esta es una fase que distingue una revisión rigurosa de una recopilación de estudios. La desarrollamos en la guía sobre la evaluación del riesgo de sesgo con RoB 2, AMSTAR 2 y Newcastle-Ottawa.

7. Síntesis y metaanálisis

Con los estudios seleccionados y valorados, llega el momento de sintetizar. La síntesis puede ser narrativa (estructurada y honesta sobre las limitaciones) o cuantitativa. Cuando los estudios son suficientemente parecidos en población, intervención y desenlace, sus resultados pueden combinarse estadísticamente en un metaanálisis, que produce una estimación conjunta del efecto (con su forest plot, su intervalo de confianza y su análisis de heterogeneidad).

Importante: un metaanálisis no siempre es posible ni deseable. Si los estudios son demasiado heterogéneos, combinarlos puede dar un número engañoso. Cómo se interpreta un forest plot, qué significa una I² alta y cuándo conviene (o no) hacer metaanálisis lo explicamos en la guía sobre el metaanálisis y cómo interpretarlo.

8. Reporte con PRISMA

Queda el último paso. La revisión se reporta siguiendo la declaración PRISMA 2020, el estándar internacional para comunicar revisiones sistemáticas y metaanálisis de forma completa y transparente. PRISMA incluye un checklist de 27 ítems y el conocido diagrama de flujo que muestra cuántos registros se identificaron, cribaron, excluyeron (y por qué) e incluyeron finalmente.

Tienes la plantilla editable y la guía para rellenarlo en el artículo sobre el diagrama de flujo PRISMA 2020. PRISMA no cambia tus resultados, pero hace que tu revisión sea evaluable y publicable; muchas revistas lo exigen.

Herramientas recomendadas

No necesitas software de pago para hacer una revisión sistemática rigurosa. Lo que sí ahorra semanas de trabajo, y reduce errores por el camino, son las herramientas adecuadas en cada fase. Esta es una selección; cada categoría enlaza con su guía detallada.

Fase	Herramientas	Para qué
Búsqueda	Bases de datos: PubMed/MEDLINE, Scopus, Web of Science, Cochrane Library, Dialnet, SciELO	Localizar la evidencia en varias fuentes
Gestión de referencias	Mendeley o Zotero (gratis), EndNote (de pago)	Organizar referencias, eliminar duplicados, citar en Word
Cribado	Rayyan (gratis) o Covidence (de pago)	Selección a doble ciego de títulos, resúmenes y textos completos
Síntesis / metaanálisis	Software de metaanálisis: JASP, jamovi, RevMan, R (paquete metafor)	Calcular el efecto conjunto y dibujar el forest plot

Una recomendación práctica: define tu flujo de trabajo antes de empezar y mantén la trazabilidad entre fases. Por ejemplo, las exclusiones que registres en Rayyan o Covidence deben coincidir con las cifras que luego pongas en el diagrama de flujo PRISMA. Cuando las herramientas hablan entre sí (o al menos cuadran sus números), el reporte final sale solo.

Errores frecuentes

Conocer los fallos más habituales te ahorra retrabajo y críticas en la evaluación por pares. Estos son los que más se repiten:

Pregunta demasiado amplia o mal definida. Si la pregunta no está estructurada (por ejemplo, con PICO), la búsqueda se descontrola y la revisión pierde foco.
No registrar el protocolo. Cambiar los criterios sobre la marcha para encajar los resultados es una fuente clásica de sesgo. El protocolo previo (idealmente en PROSPERO) lo evita.
Buscar en una sola base de datos. Limitarte a PubMed deja fuera evidencia indexada en Scopus, Web of Science o las bases en español. Cochrane y JBI recomiendan varias fuentes.
No documentar la estrategia de búsqueda. Si no se puede reproducir tu búsqueda, no es una revisión sistemática.
Cribar y extraer con un solo revisor. Sin doble revisión independiente, el riesgo de error y de sesgo de selección se dispara.
Saltarse la evaluación del riesgo de sesgo. Combinar estudios buenos y malos como si valieran lo mismo distorsiona las conclusiones.
Forzar un metaanálisis con estudios heterogéneos. Un número resumen de estudios que no son comparables es peor que no dar número alguno.
Reportar de forma incompleta. Omitir el diagrama de flujo o los ítems de PRISMA hace que la revisión no sea evaluable y complica su publicación.

¿Prefieres no perderte en el proceso? En revisia haces la revisión guiada por etapas, de la pregunta PICO al manuscrito y en español. Crea tu cuenta gratis y empieza.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es la diferencia entre revisión sistemática y revisión bibliográfica?

La revisión sistemática sigue un método explícito y reproducible (protocolo, búsqueda documentada y criterios definidos de antemano); la revisión bibliográfica es un término genérico que no garantiza esos controles.

¿Necesito registrar un protocolo?

Es muy recomendable y cada vez más exigido. Registrar el protocolo en PROSPERO antes de cribar reduce el sesgo, y muchas revistas piden el número de registro.

¿Puedo hacer una revisión sistemática yo solo?

Se puede, pero el cribado y la extracción por dos personas independientes es el estándar para reducir errores. En solitario, deja constancia de las decisiones dudosas.

¿Cuánto se tarda en hacer una revisión sistemática?

Depende del alcance de la pregunta, del número de estudios recuperados y del tamaño del equipo, pero una revisión sistemática completa rara vez se hace en pocas semanas. Lo habitual es que el proceso lleve varios meses (con frecuencia entre seis meses y más de un año en proyectos extensos), porque las fases de cribado, extracción y evaluación del riesgo de sesgo requieren a dos revisores trabajando de forma independiente. Si dispones de poco tiempo, valora formatos más rápidos como una revisión rápida o una scoping review, descritos en nuestra guía sobre los tipos de revisión, pero ten claro que no son equivalentes a una revisión sistemática.

¿Cuál es la diferencia entre revisión sistemática y metaanálisis?

No son lo mismo, aunque suelen ir juntos. La revisión sistemática es el método completo para identificar, seleccionar, evaluar y sintetizar la evidencia. El metaanálisis es solo una de las técnicas de síntesis: el procedimiento estadístico que combina los resultados de varios estudios en una estimación conjunta del efecto. Toda revisión sistemática tiene una fase de síntesis, pero esa síntesis puede ser narrativa; solo se hace metaanálisis cuando los estudios son suficientemente homogéneos. Dicho de otra forma: puedes tener una revisión sistemática sin metaanálisis, pero un metaanálisis riguroso debería partir de una revisión sistemática. Lo desarrollamos en la guía sobre qué es un metaanálisis y cómo interpretarlo.

¿Cuántos revisores se necesitan?

Como mínimo dos revisores independientes en las fases de cribado, extracción de datos y evaluación del riesgo de sesgo, con un tercero (o el consenso del equipo) para resolver las discrepancias. Esta doble revisión es uno de los rasgos que controla el sesgo y diferencia una revisión sistemática de una revisión narrativa hecha por una sola persona. Tanto el Manual Cochrane como JBI insisten en este punto. Es posible hacer una revisión en solitario (por ejemplo, en un TFG), pero entonces conviene declarar esa limitación de forma explícita.

¿Qué es PRISMA?

PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) es el conjunto de directrices internacionales para reportar revisiones sistemáticas y metaanálisis de forma transparente y completa. Su versión vigente, PRISMA 2020, incluye un checklist de 27 ítems y un diagrama de flujo que muestra el recorrido de los estudios desde la identificación hasta la inclusión final. PRISMA no te dice cómo hacer la revisión (eso lo cubren Cochrane y JBI), sino cómo contarla para que cualquiera pueda evaluarla y reproducirla. Tienes la plantilla y la guía completa en el artículo sobre el diagrama de flujo PRISMA 2020.