Lic. Guido Deleersnyder
Introducción
El siguiente es el primero de una serie de artículos destinados a orientar brevemente sobre los distintos tipos de revisiones que existen, su utilidad y aspectos a tener en cuenta al momento de consumir este tipo de información. En esta oportunidad, pondremos el foco en las revisiones narrativas.
Desarrollo
Para comenzar es evidente que debemos dejar en claro a qué nos referimos por “revisiones”. Cuando hablamos de una revisión dentro del ámbito científico nos referimos a un tipo de artículo científico que se caracteriza por recopilar información utilizando distintas metodologías. Es decir, en este tipo de producciones el objeto de estudio es la producción científica sobre un tema específico (Egger, Smith, y O'Rourke, 2001).
¿Por qué es relevante este tipo de producciones? Si se quiere tomar decisiones basadas en datos sobre determinadas temáticas debe acumularse información. En otras palabras, debe reunirse evidencia. Y no es suficiente con un artículo con una muestra de cien participantes para probar nada. ¿Por qué? Porque todavía en ese punto los resultados podrían deberse al azar o algún sesgo de la muestra. De hecho, contra lo que pareciera ser la creencia popular, no basta con que los resultados sean reproducibles (es decir que otros investigadores obtengan los mismos resultados bajo condiciones muy similares o idénticas) para, por ejemplo, afirmar que una terapia es efectiva. Para ello se requiere muestras de mucho mayor tamaño o metaanálisis de gran cantidad de estudios de alta calidad.
Ahora bien, ¿Cómo hace una persona para saber si existe evidencia sobre determinada temática para así tomar decisiones informadas al respecto? Bueno, recurre a una base de datos. Pero no cualquier base de datos, recurre a bases de datos científicas, y resulta que existen cientos de ellas y muy variadas. Mientras que algunas se centran en recopilar información de la más alta calidad específica a ciertas áreas, como PsycInfo, PubMed o el Cochrane Central Register of Controlled Trials; otras se centran en almacenar la mayor cantidad de información posible a expensas de incluir artículos de menor calidad, como sería el caso de Google Académico/Scholar. En estas bases podemos encontrar todo tipo de artículos científicos y, en algunos casos, capítulos de libros académicos o incluso tesis de maestría o doctorales. De esta manera, los académicos pueden consultar información proveniente de los más diversos rincones del mundo y mantenerse al día de los hallazgos más actuales en sus áreas de desempeño. O al menos así debería suceder en teoría.
Una problemática dentro de la ciencia moderna es ordenar ese caudal descomunal de información que son las bases científicas y así darle sentido. Para ponerlo en datos concretos, recientemente Gusembauer (2019) llegó a estimar que Google Académico contiene 389 millones de registros, o de forma más gráfica: 389.000.000. Por lo que si una persona quisiera leer todos esos registros de a uno por día, le tomaría el breve lapso de 1.065.023 años. Queda claro que es más información de la que cualquier ser humano pueda consumir en una vida. Sumado a esto, algunos campos de la ciencia (principalmente aquellos que están más a la vanguardia) tienden a generar publicaciones a ritmos muy elevados. Por ejemplo, un estudio llegó a la conclusión de que entre enero y abril del 2020 se publicaron en promedio 367 artículos semanales referentes al COVID-19 (Palayew et al. 2020).
Entonces, no solo no es una gran idea tratar de tomar decisiones o adoptar una postura informada sobre una temática específica leyendo un par de artículos debido al posible efecto del azar (se profundizará más sobre esto en las notas referentes a revisiones sistemáticas y meta-análisis), sino que además en muchos casos nos encontramos con que solo seguirle el ritmo a las publicaciones es por demás demandante. No por nada organizaciones como Cochrane tienen equipos de gente solo para tratar de generar consenso sobre tratamientos médicos/psicológicos.
Es debido a esto que requerimos de revisiones para tratar de poder llegar a acuerdos al ver toda (o gran cantidad en el caso de las revisiones narrativas) la información existente sobre un tema específico. A grandes rasgos, y en orden de prestigio académico, tenemos tres tipos de revisiones: las revisiones narrativas, las revisiones sistemáticas y los meta-análisis. En este artículo nos centraremos en las revisiones narrativas, que son algo así como la oveja negra de las revisiones. ¿Por qué? Resulta que a diferencia de las otras dos, estos tipos de revisiones no tienen criterios sumamente claros y sistematizados para incluir o no registros. Es decir que tal paper o tal capítulo de libro forme parte
Esto implica que este tipo de revisiones no sean reproducibles por terceros, solo reflejando el punto de vista (y los sesgos) de quien las lleva a cabo.
Ahora bien, ¿Por qué alguien realizaría este tipo de revisiones? o incluso más impresionante ¿Por qué una revista científica optaría por publicar revisiones tan poco confiables? La cuestión es que no existen malas herramientas sino malos usos, y este tipo de revisiones tienen su utilidad. Aunque no incluyen toda la información sobre un tema, pueden permitirse un mayor rango en cuanto a la información que proveen (Collins y Fauser, 2005). En cambio los otros tipos de revisiones tienden a ser sumamente especificas, ya que de otra manera los autores no tendrían otra opción que intentar integrar de a cientos de miles de registros a la vez. Esto se debe a que, como se mencionó anteriormente, existe una gran cantidad de producción científica. Una revisión sistemática o un meta-análisis poco específico no solo resultaría inabordable en términos prácticos, sino que incluso si esto fuera posible es probable que no resulte útil o adecuado, ya que es factible que una revisión con tantas fuentes cuente con información demasiado variada para ser analizada en conjunto. Sumado a esto es muy común encontrarnos con áreas de estudios donde por diversos motivos, como la falta de acuerdo en cuanto a metodologías, no es posible integrar la información adecuadamente (Collins y Fauser, 2005).
Sin embargo, debe tenerse en cuenta que este tipo de revisiones no permite una adecuada toma de decisiones ya que entre sus desventajas contamos:
La subjetividad con la que la información es recopilada, como ya dijimos el único criterio con los que se incluye registros dentro de este tipo de revisiones es lo que le parezca apropiado al autor.
La incapacidad de procesar información contrapuesta, si no veo todo lo publicado sobre “x” temática es imposible que compare la información que sustenta un punto de vista “A” vs el punto de vista “B”.
Y por último el efecto del sesgo de publicación, ya que solo puede realizarse teniendo en cuenta la información publicada o como mucha una porción de la información no publicada por otros autores que quien realiza la revisión narrativa haya deseado incluir, en cambio las revisiones sistemáticas y meta-análisis cuentan con medios para contrarrestar este sesgo y estimar su efecto (Egger, Smith, y O'Rourke, 2001).
En definitiva, las revisiones narrativas son apropiadas como formas de aproximarse a determinadas temáticas con el fin de integrar información de forma amplia, y en situaciones donde otro tipo de revisiones no son recomendables. Sin embargo, vuelven cuando menos dificultosa la toma de decisiones claras, en particular cuando tenemos evidencia contrapuesta o sospechamos del efecto del sesgo de publicación.
Cierre
Con suerte este artículo sea de ayuda para quienes lo lean al momento de consumir revisiones narrativas. De esta manera, la próxima vez que se encuentren con una revisión de este tipo podrán juzgar si esta es indicada para el campo que se propone abordar e interpretar la información que esta les provea de forma adecuada En próximos artículos se abordarán las revisiones sistemáticas y meta-análisis y las peculiaridades de cada una, lo que además volverá mucha más sencillo identificar más fácilmente las revisiones narrativas ya que, como veremos, son bastante distintas.
Referencias
Egger, M., Smith, G. D., & O'Rourke, K. (2001). Introduction: rationale, potentials, and promise of systematic reviews. Systematic reviews in health care: meta‐analysis in context, 1-19. https://doi.org/10.1002/9780470693926.ch1
Gusenbauer, M. Google Scholar to overshadow them all? (2019) Comparing the sizes of 12 academic search engines and bibliographic databases. Scientometrics 118, 177–214. https://doi.org/10.1007/s11192-018-2958-5
John A. Collins, Bart C.J.M. Fauser (2005). Balancing the strengths of systematic and narrative reviews, Human Reproduction Update, Volume 11, Issue 2, March/April, Pages 103–104, https://doi.org/10.1093/humupd/dmh058
Palayew, A., Norgaard, O., Safreed-Harmon, K. Andersen, T. H., Rasmussen, L. N. &. Lazarus, J. V. (2020). Pandemic publishing poses a new COVID-19 challenge. Nat Hum Behav 4, 666–669. https://doi.org/10.1038/s41562-020-0911-0
Lic. Deleersnyder, Guido
ATP 2° en Teoría y Técnica de Exploración y Diagnóstico Psicológico – Módulo I. Cátedra I
Magister en Frases de los Simpson y Especialista en Stickers de WhatsApp.
