Notas prácticas sobre revisión con IA, cribado, síntesis y auditoría de citas
Extraer datos es reducir los registros incluidos a campos comprobables. No es la sección de resultados, no es un metaanálisis y no se completa desde un título cuando falta el texto completo.
Un vacío de investigación no es «se necesitan más estudios». Es una población, un comparador, un desenlace, un seguimiento o un diseño que falta, implicado por la evidencia incluida, y lo bastante preciso como para convertirse en la siguiente pregunta.
La evaluación juzga si un estudio extraído puede sostener una inferencia. LitSynth no implementa Cochrane RoB 2, ROBINS-I ni GRADE. Informe el orden, use la tabla como hoja de trabajo y no fabrique etiquetas de bajo o alto riesgo.
El cribado no es que un modelo haya ordenado artículos. Son criterios de elegibilidad fijados de antemano, un primer paso comprobable sobre títulos y resúmenes, y una persona que puede revertir cada recomendación. No es un flujo PRISMA concluido.
ChatGPT y otros modelos de lenguaje generan a menudo referencias que parecen reales y no existen. Por qué ocurre, cómo detectarlas y qué orden de trabajo hace más segura una revisión de literatura.
Si busca una alternativa a Elicit, aquí se comparan Consensus, SciSpace y LitSynth. Respuesta rápida, PDF difíciles o un borrador citado.