Escribiendo una Revisión Sistemática de Literatura: Tu Guía Completa Paso a Paso
¡Convierta revisiones de literatura complejas en pasos manejables!
Escribir una revisión sistemática de literatura (SLR) no se trata solo de resumir artículos, sino de seguir un proceso claro y estructurado para reunir y sintetizar la mejor investigación disponible sobre una pregunta específica.
A diferencia de las revisiones tradicionales, una SLR está diseñada para ser transparente, reproducible y completa. Implica planificar cuidadosamente cada paso, desde formular una pregunta de investigación hasta extraer y analizar datos.
En esta guía, te llevaremos a través de los pasos clave:
Definir tu pregunta de investigación
Crear un protocolo de revisión
Realizar una búsqueda exhaustiva de literatura
Evaluar la calidad de los estudios
Sintetizar y reportar tus hallazgos
Al final, tendrás un marco completo para ejecutar con confianza un SLR metodológicamente sólido y creíble. Empecemos.
Definir la Pregunta de Investigación
Cada revisión sistemática sólida comienza con una pregunta bien definida. Esto da forma a la dirección de toda tu revisión, desde qué estudios buscas hasta cómo interpretas los hallazgos.
Utiliza marcos como PICO (Población, Intervención, Comparación, Resultado) o SPIDER (Muestra, Fenómeno de Interés, Diseño, Evaluación, Tipo de Investigación) para estructurar tu pregunta.
Ejemplo (PICO):
¿Cómo se compara la terapia basada en mindfulness (Intervención) con la terapia cognitivo-conductual tradicional (Comparación) en la reducción de la ansiedad (Resultado) entre adultos (Población)?
Una pregunta enfocada asegura que tu revisión sea dirigida, relevante y metodológicamente sólida.
Desarrollar un Protocolo
Piense en el protocolo como su plan para el SLR. Detalla exactamente cómo realizarás tu revisión, reduciendo el riesgo de sesgo o inconsistencia.
Tu protocolo debe incluir:
Pregunta de investigación y objetivos
Criterios de inclusión y exclusión
Bases de datos y estrategias de búsqueda
Proceso de selección
Métodos de extracción de datos y síntesis
Consejo profesional: Registra previamente tu protocolo en plataformas como PROSPERO para promover la transparencia y la credibilidad académica.
Realizar una Búsqueda Exhaustiva de Literatura
Este paso se trata de cobertura y precisión.
Busca en múltiples bases de datos: PubMed, Scopus, Web of Science, Google Scholar, para capturar estudios relevantes. Usa operadores booleanos (AND, OR, NOT), términos MeSH y filtros para afinar tus resultados.
Ejemplo de consulta de búsqueda:
(“actividad física” OR “ejercicio”) AND (“salud mental” OR “depresión”) AND (“adolescentes” OR “jóvenes”)
Documenta cada paso, bases de datos utilizadas, rangos de fechas y cadenas de búsqueda, para que tu revisión pueda ser replicada por otros.
Seleccionar Estudios Basados en Criterios de Elegibilidad
Para mantener la objetividad, utiliza criterios de inclusión y exclusión predefinidos.
Escanea en dos fases:
Cribado de título y resumen
Revisión completa del texto
Utiliza un diagrama de flujo PRISMA para rastrear visualmente el número de estudios incluidos y excluidos en cada etapa.
Ejemplo de criterios:
Inclusión: Artículos revisados por pares de 2013–2023, idioma inglés, ensayos controlados aleatorios
Exclusión: Editoriales, piezas de opinión, estudios no humanos
Este paso asegura que tu grupo final de estudios sea relevante y de alta calidad.
Evaluar la Calidad de los Estudios Incluidos
No todos los estudios son iguales, evaluar la calidad ayuda a filtrar evidencia sólida de hallazgos débiles.
Usa herramientas como:
Herramienta Cochrane de Riesgo de Sesgo (para ensayos controlados aleatorios)
Escala de Newcastle-Ottawa (para estudios observacionales)
Listas de verificación CASP (para estudios cualitativos y cuantitativos)
Cada herramienta revisa el sesgo en el diseño, muestreo, análisis y reporte. Clasifica los estudios según su nivel de riesgo (bajo, moderado, alto) e interpreta los estudios más débiles con precaución.
Ejemplo de campos en una lista de verificación de calidad:
Tipo de estudio
Método de aleatorización
Ceguera
Tasa de deserción
Claridad de la medición de resultados
Extraer Datos Relevantes
Este paso es acerca de capturar sistemáticamente detalles esenciales del estudio.
Utiliza un formulario estructurado de extracción de datos o una hoja de cálculo que incluya:
Título del estudio y año
Autores y afiliaciones
Tamaño de la muestra y demografía
Detalles de la intervención o exposición
Resultados medidos
Hallazgos clave o tamaño del efecto
Herramientas como Covidence o RevMan pueden hacer que la extracción sea más rápida y organizada.
Analizar y Sintetizar Hallazgos
Una vez que los datos están listos, es hora de darles sentido.
Puedes:
Usar síntesis narrativa para revisiones cualitativas—identificar patrones y temas a través de los estudios
Llevar a cabo un meta-análisis para revisiones cuantitativas—combinar resultados estadísticamente
Enfócate en:
Comparar resultados
Destacar contradicciones
Pesar resultados por calidad del estudio
Ejemplo (síntesis narrativa):
Varios estudios encontraron que las intervenciones de mindfulness redujeron la ansiedad entre adolescentes, aunque el tamaño del efecto varió dependiendo de la duración de la intervención y formato de entrega.
Reportar la Revisión
Una buena investigación no se trata solo de hacer el trabajo, sino de presentarlo claramente.
Sigue las pautas de reporte PRISMA, que te ayudan a incluir todos los elementos críticos de una revisión sistemática.
Estructura tu trabajo con:
Introducción – Define la brecha de investigación
Métodos – Detalla tu estrategia de búsqueda, criterios y herramientas
Resultados – Presenta los hallazgos del estudio y el diagrama de flujo PRISMA
Discusión – Interpreta resultados, limitaciones e implicaciones
Conclusión – Resumir los aprendizajes
No olvides incluir:
Un apéndice de estrategia de búsqueda
Un diagrama PRISMA claro mostrando cuántos estudios fueron incluidos/excluidos
Actualizar la Revisión Según sea Necesario
Las revisiones sistemáticas necesitan estar actualizadas conforme emerge nueva investigación. Establece cronogramas claros para actualizaciones, especialmente en campos en evolución rápida.
Usa herramientas como alertas de bases de datos o sistemas de monitoreo AI para rastrear nuevos estudios automáticamente. Esto te ayuda a identificar investigación relevante sin comenzar desde cero.
Por ejemplo, una revisión de 2020 podría estar programada para revisión en 2022 para incluir nuevos hallazgos importantes.
Simplifica Tu Revisión de Literatura con AI
Escribir una revisión sistemática de literatura requiere estructura, consistencia y atención al detalle, desde definir tu pregunta hasta sintetizar los resultados finales.
Si buscas ahorrar tiempo y mantenerte organizado, herramientas como Jenni AI pueden ayudarte a estructurar tu revisión, gestionar citas y resumir hallazgos con facilidad.
Prueba Jenni AI hoy para hacer que tu proceso de revisión sea más fluido y eficiente.