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Updated: Sep 9, 2025

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Published on: February 19, 2021
Incorporación de preimpresiones en revisiones sistemáticas: un estudio preliminar de un nuevo método para la síntesis
Jiayi Tong1,2,3, Yifei Sun4, Rebecca A Hubbard5
1The Center for Health AI and Synthesis of Evidence (CHASE), Perelman School of Medicine, The University of Pennsylvania, Philadelphia, PA 19104, United States.
Este estudio introduce un método de 2 etapas para incorporar preprints no revisados de COVID-19 en metaanálisis, mejorando la síntesis de evidencia para decisiones críticas de salud. El método aborda el desafío de la calidad de la preimpresión inconsistente en la investigación científica rápida.
Área de la Ciencia:
- La informática médica
- Estadísticas biológicas
- Epidemiología
Sus antecedentes:
- Existen más de 450,000 manuscritos de COVID-19, con el 10% como preimpresiones no revisadas.
- Las preimpresiones aceleran el intercambio de conocimientos, pero plantean desafíos de calidad para las revisiones sistemáticas.
Objetivo del estudio:
- Desarrollar y validar un método para incluir preprints en los metanálisis de COVID-19.
- Para permitir la síntesis oportuna de la evidencia a pesar del abrumador volumen de publicaciones.
Principales métodos:
- Un enfoque en dos etapas que integra los preprints a través de la restricción o la imputación.
- Ponderamiento de las preimpresiones por una puntuación de confianza que indique la probabilidad de publicación.
- Evaluación y ajuste para la publicación y notificación de sesgos en la etapa B.
Principales resultados:
- El método fue validado utilizando dos estudios de casos de tratamiento de COVID-19.
- La hidroxicloroquina no mostró ningún beneficio en la mortalidad (RR 1,06 [IC del 95%: 0,62, 1,80]).
- Los corticosteroides mostraron una tendencia no significativa hacia el beneficio en la mortalidad (RR 0,88 [95% IC: 0,62, 1,27]).
Conclusiones:
- El método propuesto cierra una brecha metodológica en la síntesis de pruebas.
- Facilita la síntesis eficiente de la investigación COVID-19, incluidas las preimpresiones.
- Apoya las decisiones clínicas y políticas durante las oleadas de información.
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