Sobre la metodología reportada en estudios publicados basados en TriNetX: un análisis de diseños de eventos de índice...

Área de la Ciencia:

• Epidemiología La epidemiología.
• La informática médica es la informática médica.
• Metodología de investigación Metodología de investigación.

Sus antecedentes:

• Las herramientas automatizadas de análisis y el big data facilitan la rápida generación de estudios epidemiológicos.
• La red TriNetX permite estudios de cohorte retrospectivos a gran escala.
• Los estudios mal diseñados ponen en riesgo la calidad de la literatura médica.

Objetivo del estudio:

• Investigar la prevalencia de afirmaciones metodológicas imposibles en estudios publicados basados en TriNetX.
• Evaluar la influencia de la inteligencia artificial generativa (IA) en el diseño de estudios epidemiológicos.
• Identificar los riesgos potenciales para la literatura médica de las herramientas automatizadas de investigación.

Principales métodos:

• Estudio de meta-investigación exploratorio. estudio de meta-investigación exploratorio.
• Recopiló 13 estudios de cohorte retrospectivos basados en TriNetX publicados.
• Diseños de estudio analizados para ajustes imposibles de eventos de índice.
• Las herramientas de IA consultadas para las estrategias de eventos del índice TriNetX.

Principales resultados:

• Ocho de los 13 estudios describieron diseños imposibles de eventos de índice en la plataforma TriNetX.
• Seis de las siete herramientas de IA sugirieron estrategias de eventos de índice inviables para TriNetX.
• Identificó una posible distorsión de los métodos o una adopción acrítica de los consejos de la IA.

Conclusiones:

• Los estudios TriNetX publicados informan de diseños metodológicamente imposibles.
• Las herramientas de IA generativa proporcionan consejos metodológicos incorrectos para TriNetX.
• Los editores y los revisores deben ser conscientes de las limitaciones de las herramientas de investigación automatizadas y los conjuntos de datos.