Cuando un investigador quiere estudiar un tema, una de las primeras tareas consiste en conocer qué se ha investigado hasta el momento. Para ello, necesita localizar artículos científicos, seleccionar los más relevantes, analizar sus resultados y extraer conclusiones. Esta actividad, conocida como revisión bibliográfica, es una parte habitual de cualquier investigación universitaria.
Sin embargo, revisar la literatura científica no consiste simplemente en buscar artículos en Google Scholar, leerlos y resumir sus conclusiones. Si queremos realizar una revisión sistemática, necesitamos seguir un procedimiento ordenado que permita explicar cómo hemos buscado la información, qué publicaciones hemos seleccionado y por qué hemos descartado otras. Aquí es donde entra en juego PRISMA, una guía que ayuda a los investigadores a documentar y presentar sus revisiones sistemáticas con transparencia y rigor.
En este artículo vamos a explicar qué es PRISMA, para qué sirve, cómo se utiliza y qué debe hacer un investigador que quiera aplicarlo a su próximo artículo científico. Utilizaremos ejemplos de ingeniería para facilitar su comprensión. Nos hemos centrado en PRISMA 2020, la guía de referencia para informar sobre revisiones sistemáticas. Su aplicación debe adaptarse al tipo de revisión y a las características de cada investigación.
¿Qué es PRISMA?
PRISMA es el acrónimo de Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses. En español, puede traducirse como «Elementos de información preferidos para revisiones sistemáticas y metaanálisis».
Su finalidad es ayudar a los investigadores a explicar con claridad cómo han realizado una revisión sistemática y cuáles han sido sus resultados.
La versión vigente es PRISMA 2020, publicada por Page y colaboradores en la revista científica BMJ. Esta versión actualiza la guía original de 2009 e incluye una lista de 27 elementos para comprobar si un artículo describe adecuadamente todos los aspectos relevantes de la revisión.
Pero hay algo que conviene entender desde el principio: PRISMA no es un método para buscar artículos, ni una base de datos, ni un programa informático. Tampoco selecciona automáticamente las publicaciones que debemos utilizar.
PRISMA es una guía para informar sobre cómo se ha realizado una revisión sistemática.
Su utilidad consiste en que cualquier lector pueda entender qué hicieron los investigadores, cómo tomaron sus decisiones y qué documentos utilizaron para llegar a sus conclusiones.
¿Cuándo debemos utilizar PRISMA?
Aquí conviene hacer una distinción que suele generar confusión: no todas las revisiones bibliográficas son revisiones sistemáticas.
Una revisión narrativa, por ejemplo, pretende ofrecer una visión general de un tema. El autor selecciona publicaciones relevantes, explica sus aportaciones y presenta una interpretación del conocimiento disponible. No necesariamente sigue un procedimiento de búsqueda y selección exhaustivo y reproducible.
Una revisión sistemática tiene un propósito diferente. Intenta responder a una pregunta de investigación concreta mediante un procedimiento previamente definido. Para ello, establece dónde buscar, qué publicaciones aceptar, cuáles descartar y cómo analizar los resultados.
PRISMA está pensado principalmente para comunicar los resultados de este segundo tipo de revisión.
Imaginemos que queremos publicar un artículo sobre el uso de la inteligencia artificial en el mantenimiento predictivo de la maquinaria industrial. No bastaría con reunir veinte artículos que nos resulten interesantes y explicar sus conclusiones. Tendríamos que justificar cómo los hemos encontrado, por qué hemos elegido esos veinte y qué criterios hemos aplicado para excluir los demás.
PRISMA nos ayuda a presentar toda esa información de forma ordenada.
¿Cómo se aplica PRISMA a una revisión sistemática?
Aunque la lista PRISMA 2020 consta de 27 elementos, no es necesario estudiarlos uno por uno. Para entender su aplicación, lo más sencillo es seguir el recorrido que seguiría un investigador.
Paso 1. Definir qué queremos investigar
Antes de buscar artículos, debemos formular una pregunta concreta. Esta pregunta delimitará el trabajo y evitará que la revisión se convierta en una recopilación demasiado amplia de publicaciones.
Por ejemplo:
¿Qué técnicas de inteligencia artificial se utilizan para predecir fallos en maquinaria industrial?
Esta pregunta permite identificar tres conceptos principales: inteligencia artificial, predicción de fallos y maquinaria industrial. Serán la base de nuestra búsqueda bibliográfica.
Paso 2. Decidir dónde y cómo vamos a buscar
Ahora debemos seleccionar las fuentes de información. En ingeniería, algunas de las bases de datos más utilizadas son Scopus, Web of Science, IEEE Xplore y Engineering Village.
También necesitamos definir las palabras clave y combinarlas mediante operadores booleanos. Una búsqueda de ejemplo sería:
("artificial intelligence" OR "machine learning")
AND
("predictive maintenance" OR "fault prediction")
AND
("industrial machinery" OR "industrial equipment")La cadena debe adaptarse a la sintaxis de cada base de datos.
Debemos guardar las búsquedas completas, indicar las bases de datos consultadas y anotar la fecha de cada consulta. También hay que registrar los filtros aplicados, como el periodo de publicación o el idioma.
Este punto es especialmente importante: si no conservamos la estrategia de búsqueda, será difícil que otro investigador la replique.
Paso 3. Establecer qué artículos vamos a aceptar
Antes de examinar los resultados, debemos definir los criterios de inclusión y exclusión.
Por ejemplo, podríamos aceptar artículos científicos publicados entre 2015 y 2026 que aborden aplicaciones de inteligencia artificial en el mantenimiento predictivo industrial. Podríamos excluir documentos que se centren exclusivamente en el mantenimiento correctivo o que no presenten resultados relacionados con nuestra pregunta.
Estos criterios deben estar justificados y aplicarse de forma coherente a todas las publicaciones.
Paso 4. Seleccionar los artículos
Una búsqueda puede devolver cientos o incluso miles de resultados. No todos serán útiles para nuestra investigación.
La selección suele realizarse en dos momentos. Primero se revisan los títulos y resúmenes para descartar los documentos que no guardan relación con el tema. Después se leen los textos completos de los artículos que han superado ese primer filtro.
Si un documento no cumple los criterios establecidos, se excluye y se registra el motivo. Por ejemplo, podría tratarse de una investigación sobre inteligencia artificial aplicada al diagnóstico médico, sin relación con la maquinaria industrial.
Siempre que sea posible, es recomendable que dos investigadores realicen la selección de forma independiente y resuelvan posteriormente las discrepancias.
Paso 5. Analizar los artículos seleccionados
Una vez terminada la selección, comienza el análisis de la literatura.
Podemos crear una tabla que recoja los autores, el año de publicación, el objetivo de cada investigación, la tecnología utilizada, el tipo de equipo estudiado y sus principales resultados.
Esta información permitirá comparar los trabajos y detectar tendencias. Quizá descubramos que determinados algoritmos se utilizan principalmente para analizar vibraciones, mientras que otros se aplican al estudio de las temperaturas o del consumo energético.
La finalidad no es resumir un artículo tras otro, sino relacionar las investigaciones, identificar coincidencias, detectar contradicciones y reconocer cuestiones que aún necesitan ser estudiadas.
Paso 6. Presentar los resultados siguiendo PRISMA
Finalmente, debemos redactar el artículo científico y verificar que hemos comunicado correctamente el procedimiento y los resultados.
Aquí utilizaremos la lista de 27 elementos de PRISMA 2020 y su diagrama de flujo. Ambos ayudan a comprobar que el lector dispone de toda la información necesaria para entender la revisión.
El diagrama de flujo PRISMA: la parte más visual del proceso
Si hay un elemento de PRISMA que suele llamar la atención de los investigadores, es el diagrama de flujo. Su función es mostrar gráficamente qué ha ocurrido con los documentos desde el inicio de la búsqueda hasta la obtención del conjunto definitivo de estudios.
Veámoslo con un ejemplo sencillo.
Supongamos que buscamos artículos sobre inteligencia artificial aplicada al mantenimiento predictivo y obtenemos los siguientes resultados:
- 850 registros encontrados: resultados de las bases de datos consultadas.
- 150 duplicados eliminados: publicaciones repetidas en diferentes fuentes.
- 700 títulos y resúmenes revisados: se excluyen 520 documentos que no cumplen los criterios iniciales.
- 180 textos completos evaluados: se excluyen 120 artículos, indicando los motivos correspondientes.
- 60 estudios incluidos: conjunto definitivo de la revisión.
Nota: estas cifras son ficticias y se utilizan exclusivamente para explicar el procedimiento.
¿Qué nos aporta esta representación? Permite conocer de inmediato cuántos documentos se encontraron, cuántos se eliminaron, cuántos se examinaron y cuántos finalmente formaron parte de la revisión.
También permite conocer por qué se descartaron los artículos tras leer sus textos completos. Los motivos podrían ser la falta de relación con el objetivo, la ausencia de resultados relevantes o el incumplimiento de los criterios de inclusión.
El diagrama debe construirse con los datos reales de la investigación. No debemos inventar cifras ni intentar reconstruirlas cuando el trabajo ya está terminado. Por eso es recomendable registrar cada decisión desde el comienzo.
Un detalle práctico: el sitio oficial de PRISMA ofrece plantillas descargables para elaborar este diagrama, por lo que no es necesario diseñarlo desde cero.
Descargar las plantillas oficiales del diagrama de flujo PRISMA 2020.
¿Qué contiene la lista de comprobación PRISMA 2020?
La lista de comprobación contiene 27 elementos que indican qué información debe incluirse en el artículo científico. No se trata de 27 pasos adicionales que haya que ejecutar, sino de 27 aspectos que debemos comunicar correctamente.
Para entenderla, podemos agrupar sus contenidos en seis grandes cuestiones:
- Qué investigamos: título, resumen, justificación y objetivos.
- Cómo buscamos: fuentes de información, estrategias de búsqueda y criterios de selección.
- Cómo evaluamos: procedimientos para seleccionar los estudios y evaluar sus posibles sesgos.
- Qué encontramos: características de los artículos, resultados y síntesis de la evidencia.
- Qué significan los resultados: interpretación, limitaciones e implicaciones.
- Qué información complementaria ofrecemos: financiación, conflictos de interés, registro y disponibilidad de datos.
Esta lista se utiliza como comprobación final del manuscrito. Permite revisar si hemos explicado adecuadamente cada aspecto y localizar la información que falta antes de enviar el artículo a una revista.
No es necesario incluir los 27 puntos como apartados independientes. La información se distribuye entre las secciones habituales de un artículo científico: introducción, metodología, resultados, discusión y otros apartados complementarios.
La lista oficial puede descargarse en formato Word o PDF desde la página de PRISMA 2020 Checklist.
¿PRISMA garantiza la calidad de nuestra revisión?
Esta es probablemente la aclaración más importante de todo el artículo.
Utilizar PRISMA no significa que hayamos realizado una buena revisión sistemática. Significa que disponemos de una guía que explica cómo la hemos realizado.
Pensemos en un ejemplo: un investigador consulta únicamente una base de datos, utiliza palabras clave demasiado restrictivas y excluye publicaciones relevantes. Después, completa correctamente los 27 elementos de PRISMA.
Su artículo podría describir perfectamente el procedimiento seguido, pero la búsqueda seguiría teniendo limitaciones.
Por tanto, debemos diferenciar dos cuestiones:
- PRISMA: ayuda a comunicar de forma transparente cómo se ha realizado la revisión.
- Calidad metodológica: depende de que la pregunta, la búsqueda, la selección, la evaluación y el análisis de los estudios sean adecuados.
Esta distinción es importante porque PRISMA no sustituye los conocimientos metodológicos necesarios para diseñar una revisión sistemática.
¿Dónde podemos descargar PRISMA?
Mi recomendación es utilizar siempre la documentación oficial, disponible gratuitamente en la página de la iniciativa.
- PRISMA 2020 Checklist: descargar la lista de comprobación. Contiene los 27 elementos y está disponible en formato Word y PDF.
- Diagrama de flujo PRISMA: consultar las plantillas para representar la selección de publicaciones.
- PRISMA 2020 Explanation and Elaboration: consultar el documento explicativo, que desarrolla los 27 elementos y ofrece ejemplos científicos.
También existen extensiones de PRISMA para determinados tipos de revisiones. Por ejemplo, PRISMA-ScR está dirigida a las revisiones de alcance (scoping reviews), mientras que PRISMA-S complementa la guía general con 16 elementos específicos para describir las búsquedas bibliográficas.
Para terminar: ¿qué debería recordar un investigador?
Si estás preparando un artículo científico basado en una revisión sistemática, te recomiendo incorporar la guía PRISMA desde el inicio del trabajo.
No esperes a tener todos los artículos seleccionados para consultar la guía. Utilízala mientras diseñas la búsqueda, defines los criterios de selección y organizas los resultados. Guarda las cadenas de búsqueda, registra los documentos descartados y conserva las razones de cada exclusión.
De esta forma, cuando llegue el momento de redactar el artículo, tendrás documentado todo el procedimiento.
La idea que debes recordar es muy sencilla: una revisión sistemática no consiste únicamente en conocer qué han publicado otros investigadores, sino también en demostrar cómo hemos llegado a seleccionar y analizar esas publicaciones.
PRISMA nos ayuda precisamente a explicar ese recorrido. Y esa transparencia es lo que permite que otros investigadores comprendan, valoren y reproduzcan nuestro trabajo.
Referencias:
- Page, M. J., et al. (2021). The PRISMA 2020 statement: An updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ, 372, n71. https://doi.org/10.1136/bmj.n71.
- Page, M. J., et al. (2021). PRISMA 2020 explanation and elaboration: Updated guidance and exemplars for reporting systematic reviews. BMJ, 372, n160. https://doi.org/10.1136/bmj.n160.
- Rethlefsen, M. L., et al. (2021). PRISMA-S: An extension to the PRISMA Statement for Reporting Literature Searches in Systematic Reviews. Systematic Reviews, 10, 39. https://doi.org/10.1186/s13643-020-01542-z.
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