El principal objetivo de Epistemonikos es identificar todas las revisiones sistemáticas relevantes para la toma de decisiones en salud.
La identificación de otros tipos de evidencia aún no ha sido completada, por lo que Epistemonikos no debe ser considerada una base de datos exhaustiva de síntesis amplias, estudios primarios o resúmenes estructurados (ver definiciones más abajo).
Múltiples bases de datos electrónicas y otras fuentes son regularmente cribadas para identificar revisiones sistemáticas, sin ningún tipo de restricción, incluyendo:
Todas las revisiones sistemáticas que son resumidas en resúmenes estructurados, síntesis amplias, y estudios metodológicos (los cuáles son excluidos de Epistemonikos) son también incluidas en la base de datos.
Adicionalmente, Epistemonikos es un proyecto viviente. Cientos de profesionales e investigadores lo utilizan para identificar la mejor evidencia para preguntas del día a día. Cada vez que ellos identifican revisiones relevantes, estas son evaluadas e incluidas si son elegibles.
Seleccionamos los artículos en tres categorías principales más una categoría secundaria:
Agrupamos en este categoría diferentes tipos de artículos cuyo objetivo es realizar una síntesis de revisiones sistemáticas, y ocasionalmente también de estudios primarios.
Consideramos para inclusión una síntesis amplia si,
Consideramos para inclusión las revisiones sistemáticas que cumplen con los siguientes criterios:
También incluimos síntesis de estudios primarios que no cumplen con la definición de arriba pero que consideramos entregan información valiosa. Algunos ejemplos son los metanálisis de pacientes individuales o metanálisis de estudios no publicados.
Estudio primario es un término que abarca cualquier diseño de estudio, cuantitativo o cualitativo, en el que se recolectan datos de individuos o grupos de personas.
Leemos el texto completo de los artículos en las categorías mencionadas más arriba, para extraer la lista de estudios incluidos que los autores reportaron, y los incorporamos en la base de datos. No imponemos ningún criterio adicional a aquellos impuestos por los investigadores que llevaron a cabo las revisiones sistemáticas.
Aparte de las 3 categorías principales también incluimos una categoría secundaria de resúmenes estructurados. Los resúmenes estructurados corresponden a la síntesis de un artículo para una audiencia de no investigadores, y que sigue un formato preestablecido que incluye al menos un análisis crítico del artículo.
Excluimos artículos de cualquiera de las categorías mencionadas más arriba si:
Los artículos provenientes de las distintas bases de datos son deduplicados utilizando nuestro propio software, seguido por una revisión manual de los casos dudosos.
Los artículos potencialmente elegibles son inicialmente clasificados por un algoritmo de machine learning. Los artículos con una alta probabilidad de ser elegibles ingresan a la base de datos de manera casi instantánea. Luego, todos los artículos son chequeados por una red de colaboradores, pero aquellos con un mayor puntaje son evaluados primero.
Los artículos excluidos por la máquina son chequeados por colaboradores humanos, comenzando por aquellos con un mayor puntaje según el algoritmo de machine learning.
Los artículos excluidos por un colaborador son clasificados por el algoritmo de machine learning también, y aquellos con un mayor puntaje son chequeados por un segundo colaborador.
Cualquier discrepancia entre la máquina y un humano, o entre diferentes humanos es resuelta por un árbitro humano.
Todos los miembros de la red de colaboradores siguen un breve entrenamiento y se someten a un ejercicio de calibración.
Los colaboradores leen el texto completo de las revisiones sistemáticas seleccionadas y extraen la lista de referencias de los estudios incluidos. Si la lista de estudios no se encuentra claramente reportada en la revisión sistemática, la extraemos de las tablas, anexos o desde el texto.
Si no es posible identificar una lista confiable, contactamos a los autores por correo electrónico cuando es posible.
Los estudios incluidos en revisiones sistemáticas que cumplen con nuestros criterios de inclusión son ingresados en la base de datos, independiente de la fuente donde los revisores los encontraron, idioma o estado de publicación
Comenzando de cualquier revisión sistemática que cuente en la base de datos con la información sobre los estudios incluidos, el software de Epistemonikos genera una tabla que despliega el conjunto de revisiones sistemáticas que comparten al menos un estudio incluido, y todos los estudios incluidos en estas revisiones.
Esta tabla es ajustada por los colaboradores, de manera de retener solo las revisiones sistemáticas y los estudios primarios que responden a la pregunta de interés.
Luego de remover los artículos irrelevantes, el software recupera otras revisiones sistemáticas que comparten estudios primarios con cualquiera de las revisiones de la matriz. Los artículos relevantes son agregados.
Un segundo colaborador revisa los artículos incluidos/excluidos en la matriz.
Luego de completar la matriz con la información en la base de datos Epistemonikos, se llevan a cabo búsquedas de artículos referenciando a los estudios primarios incluidos (cross-citation), en Google Scholar, Scopus y Web of Science. Las revisiones sistemáticas relevantes (y sus estudios incluidos) son ingresados en Epistemonikos y luego en la matriz de evidencia.
El software de Epistemonikos detecta automáticamente cualquier nueva revisión sistemática que comparta estudios primarios con la matriz. Los colaboradores son notificados, de manera que puedan incluir/excluir la nueva evidencia apenas la evalúen.
