La plataforma de síntesis de evidencia para equipos cuyas cifras se auditan: búsqueda, cribado, diagrama PRISMA y manuscrito en un único flujo.
Ejecución de ejemplo · datos sintéticosPRISMA 2020 · PRISMA-S
La búsqueda se reescribe cinco veces para cinco interfaces. Las exportaciones llegan en cinco formatos incompatibles. La deduplicación acaba en una hoja de cálculo. Cuatro mil resúmenes los leen dos personas agotadas. Y entonces cambia una cifra, y el diagrama PRISMA se vuelve a dibujar a mano. Un año después aparecen ensayos nuevos y todo vuelve a empezar desde el principio.
Los términos MeSH no existen en Scopus. Las etiquetas de campo no se corresponden limpiamente con Web of Science. Cada reescritura es una oportunidad de cambiar en silencio lo que estabas buscando.
La fatiga del revisor es medible, y una exclusión errónea en fase de título y resumen elimina evidencia sin que nadie se entere.
Pídele una bibliografía a un chatbot y te la dará: plausible, bien formateada y en parte ficticia. En síntesis de evidencia eso no es una anécdota, es una retractación.
Las revistas y las agencias de evaluación preguntan cómo se produjo cada cifra. Si la respuesta vive en el historial de una hoja de cálculo, no es una respuesta.
Cinco etapas. Cada una entrega a la siguiente un conjunto de registros cuyo origen puede demostrar.
Redacta en sintaxis PubMed, el lenguaje en el que los revisores ya escriben sus protocolos. El traductor reproduce tu parentización literalmente en Scopus, Web of Science, Europe PMC, arXiv y DBLP, y te avisa en cuanto una etiqueta de campo se traduce a algo más amplio o hay que descartarla.
("diabetes mellitus, type 2"[MeSH] OR "T2DM"[tiab])
AND ("digital health"[tiab] OR telemedicine[tiab])
AND 2015:2026[dp](INDEXTERMS("diabetes mellitus, type 2") OR TITLE-ABS-KEY("T2DM"))
AND (TITLE-ABS-KEY("digital health") OR TITLE-ABS-KEY(telemedicine))
AND PUBYEAR > 2014(TS=("diabetes mellitus, type 2") OR TS=("T2DM"))
AND (TS=("digital health") OR TS=(telemedicine))
AND PY=2015-2026Las fuentes se ejecutan en paralelo y los resultados se fusionan por DOI, PMID y título normalizado. Un artículo indexado en cuatro sitios pasa a ser un registro con cuatro sellos de procedencia, que es exactamente lo que PRISMA-S te pide reportar.
El modelo ve tus criterios, un título y un resumen, nada más. Sin conocimiento externo sobre el artículo, sin metadatos bibliográficos en los que apoyarse. Responde incluir, excluir o dudoso, y nombra el criterio concreto que motivó la decisión. A partir de 200 registros pasa automáticamente a modo por lotes.
Ensayo aleatorizado en adultos con DM2 que evalúa una intervención por app. Cumple población, intervención y diseño.
La población son adolescentes con diabetes tipo 1. Excluido por el criterio de población establecido.
El resumen no indica si se midieron resultados glucémicos. Derivado a un revisor humano.
Identificados, recuperados, duplicados eliminados, cribados, excluidos, incluidos: cada cifra procede de lo que la ejecución registró realmente, base por base. Cambia una decisión y el diagrama cambia con ella. Y se niega a cerrarse mientras quede algún registro pendiente de decisión humana.
Los estudios incluidos llegan al modelo como un corpus numerado. Solo puede citar por número, y la lista de referencias se compone después a partir de tus registros, no del modelo. Cualquier marcador de cita fuera del rango del corpus se reporta en lugar de mantenerse en silencio. Exporta a DOCX o LaTeX con tablas, figuras y el diagrama PRISMA ya colocados.
Resultados
Of 2 431 unique records screened, 184 studies met the eligibility criteria. Most evaluated smartphone-delivered self-management support[12][27][41], with glycaemic control reported as the primary outcome in 118 studies[3][88].
Referencias
12. Chen L, Okonkwo A, Vidal M. App-based self-management in type 2 diabetes. Lancet Digit Health. 2023;5(4):e210–e219. doi:10.1016/…
27. Haugen S, Ferreira P. Remote glycaemic monitoring at scale. Diabetes Care. 2022;45(9):2011–2020. doi:10.2337/…
Compuesta desde tus registros recolectados, no escrita por el modelo.
Nueve módulos, un espacio de trabajo, un acceso, una única trazabilidad.
PubMed, Europe PMC, OpenAlex, Scopus, Web of Science, ClinicalTrials.gov, arXiv y DBLP, consultadas a la vez, paginadas, ordenadas y fusionadas en un único conjunto deduplicado con procedencia por fuente.
Una consulta en sintaxis PubMed se convierte en siete, conservando la agrupación original y señalando cada correspondencia imperfecta antes de ejecutarse.
Decisiones de título y resumen con motivo declarado, votos humanos, resolución de conflictos y un diagrama generado desde la propia ejecución.
Borradores de revisión de alcance con estadísticas, gráficos y una lista de referencias compuesta desde tus registros. DOCX y LaTeX de serie.
Cuartiles JCR, factor de impacto, JCI, percentiles de categoría y tendencias anuales, además de los principales países y organizaciones contribuyentes, directamente desde la API de Clarivate.
Health Care Sciences & Services · 1/109
Pega una lista de referencias, o un manuscrito entero, y cada entrada se resuelve contra Crossref y DataCite. Volúmenes erróneos, cadenas de autores corruptas y referencias que sencillamente no existen aparecen con su versión corregida al lado.
Resuelve la producción completa de un investigador, enriquécela con cuartiles y citas, y genera un CV narrativo escrito estrictamente a partir de esos datos.
Sube un XLSX con nombres de revista, ISSN o DOI y recibe cuartiles, métricas y metadatos canónicos en el mismo formato.
Apunta el cribado y la redacción a cualquier API compatible con OpenAI con tu propia clave. Los modelos se detectan solos, los prompts son editables y los cambios se aplican al instante.
Esta es la restricción sobre la que está construido todo el sistema. Una IA a la que le pides referencias producirá referencias: seguras, bien formateadas y en parte inventadas. Así que nunca se las pedimos.
Los estudios incluidos llegan al modelo como un corpus numerado. Solo puede citar dentro de ese rango. Todo lo que quede fuera se te reporta, no se mantiene en silencio.
La lista de referencias se construye después a partir de los metadatos que recolectaste (autores, revista, volumen, páginas, DOI) por código, no por generación.
Las decisiones se toman a partir del título y el resumen que el modelo tiene delante y de tus criterios tal como están escritos, nunca de lo que haya podido leer sobre ese artículo en otro sitio.
Cuando un resumen no lo dice, la respuesta es «dudoso» y decide una persona. Una exclusión errónea elimina evidencia sin que nadie lo sepa, así que adivinar nunca es la opción barata.
La generación de gráficos envía recuentos y etiquetas, nunca títulos, resúmenes ni nombres de autores. Nada a nivel de registro llega a un tercero.
| Capacidad | Proceso manual | Asistente de IA genérico | Evidentium |
|---|---|---|---|
| Bases de datos por ejecución | 1 de una en una | Aquello con lo que se entrenó | 8 en paralelo |
| Traducción entre sintaxis | A mano | No verificable | Preserva la estructura, con avisos |
| Deduplicación | Hoja de cálculo | No lo hace | Fusión por DOI, PMID y título |
| Decisiones de cribado | Dos revisores agotados | Opinión, sin vínculo a criterios | Ligadas a criterios, razonadas, con esquema forzado |
| Trazabilidad | Nombres de archivo y memoria | Historial de chat | Procedencia y decisiones por registro |
| Diagrama de flujo PRISMA | Redibujado a mano | No lo hace | Generado desde la ejecución |
| Lista de referencias | Real, pero lenta | A veces inventada | Compuesta desde tus registros |
| Dónde viven los datos | Seis portátiles | Servidores de otros | Tu espacio de trabajo, exportable siempre |
Para la mayoría de estos equipos una revisión no es un proyecto, es producción recurrente que alguien cuenta. La segunda tiene que ser tan defendible como la primera, y tiene que estar al día.
El coste va por uso. Los bundles compran ese uso por adelantado. Usuarios, revisiones y proyectos nunca se miden.
Pagar por uso solo tiene sentido al lado de las horas que quita. Esta es la ejecución de ejemplo, costeada de las dos maneras.
| Etapa | A mano | Con Evidentium |
|---|---|---|
| Buscar, traducir, deduplicar | 12 h | 1 h |
| Cribado de títulos y resúmenes | 87 h | 3 h |
| Diagrama PRISMA y reporte de búsqueda | 6 h | 0,5 h |
| Horas de persona por revisión | 105 h | 4,5 h |
≈100 horas de persona recuperadas en una sola revisión
Una revisión de este tamaño consume alrededor de una décima parte del bundle de Equipo de revisión, y ahí está todo el argumento de pagar por uso.
Estimación ilustrativa sobre la ejecución de ejemplo: 2 431 registros únicos, cribado por duplicado a un minuto por resumen, 97 registros dudosos que decide una persona. Tu revisión será distinta.
Un revisor que lleva sus propias revisiones de principio a fin.
Un laboratorio o unidad de evidencia trabajando en conjunto.
Facultades, redes hospitalarias, agencias y CRO.
Todos los bundles incluyen la trazabilidad completa, el reporte de búsqueda alineado con PRISMA-S y exportaciones ilimitadas de tus propios datos. El volumen que pase del bundle se cobra a su misma tarifa. Tarifas académicas y para entidades sin ánimo de lucro disponibles.
Un servicio gestionado. Tu equipo entra y empieza: no hay versión que mantener ni ventana de actualización.
Apunta el cribado y la redacción a cualquier API compatible con OpenAI con tu clave. Todos los prompts son visibles y editables.
Tus registros, criterios y borradores nunca se usan para entrenar modelos, ni los nuestros ni los de nadie.
La generación de figuras recibe recuentos y etiquetas. Ningún título, resumen ni nombre de autor llega a un tercero.
Espacios de trabajo autenticados, pertenencia por proyecto, SSO y auditoría en el plan Institución.
Exporta cada registro, decisión, diagrama y borrador cuando quieras, en formatos abiertos.
Residencia de datos
Servidores en Europa, Estados Unidos y Australia. Eliges la región al crear la cuenta, y los registros del espacio de trabajo, sus copias de seguridad y sus exportaciones se quedan dentro, así que una revisión nunca sale de la jurisdicción que marcan vuestras propias normas.
La región se fija por espacio de trabajo, no por petición: nada se replica a otra a tus espaldas.
No. Se comporta como un segundo revisor que nunca se cansa: aplica tus criterios a títulos y resúmenes, explica su razonamiento y deriva a una persona todo lo genuinamente ambiguo. Puedes hacer cribado por duplicado con votos humanos y resolver conflictos de forma explícita. La responsabilidad metodológica sigue siendo de tu equipo.
Seis funcionan sin credenciales de ningún tipo: PubMed, Europe PMC, OpenAlex, ClinicalTrials.gov, arXiv y DBLP. Scopus y Web of Science requieren tus propias claves de API institucionales, que introduces una sola vez en ajustes. No revendemos el acceso ni le aplicamos margen.
No pidiéndoselas nunca a un modelo. Los estudios incluidos se pasan como un corpus numerado y el borrador solo puede citar por número; la lista de referencias se compone después por código, a partir de los metadatos que recolectaste. Los marcadores de cita fuera del rango del corpus se te reportan en lugar de mantenerse. Aparte, el validador bibliográfico resuelve cualquier lista de referencias contra Crossref y DataCite.
Sí. Sigue el formato PRISMA 2020 y se exporta como SVG para figuras y dentro del manuscrito en DOCX y LaTeX. Como se genera a partir de los recuentos registrados en la ejecución, no puede desviarse de tus datos, y no se cierra mientras queden registros pendientes de decisión humana.
Sí. Apunta la plataforma a cualquier API compatible con OpenAI con tu propia clave: un proveedor comercial o tu propia pasarela. Los modelos disponibles se detectan automáticamente, y todos los prompts de cribado, redacción de CV y manuscrito son visibles y editables.
Para ambas. La maquinaria de cribado y PRISMA es compartida, y la redacción del manuscrito está ajustada al reporte de revisiones de alcance, con tablas de características de los estudios y gráficos por etiqueta. Las revisiones rápidas y la vigilancia bibliográfica usan el mismo circuito.
Registros y decisiones en XLSX, el manuscrito en DOCX o LaTeX, las figuras y el diagrama PRISMA en SVG, y las bibliografías corregidas en texto plano. Todo lo que entra vuelve a salir en un formato abierto.
Vuelves a ejecutar el protocolo. La misma búsqueda, los mismos criterios y las mismas reglas de cribado se ejecutan otra vez, y la ejecución reporta qué ha cambiado: los registros que han entrado en la evidencia desde la anterior y cualquier decisión que se haya movido. El diagrama PRISMA se regenera con las cifras nuevas, así que una revisión actualizada es una segunda ejecución y no un segundo proyecto.
En la región que elijas al crear la cuenta: Europa, Estados Unidos o Australia. Queda fijada por espacio de trabajo, así que los registros, las copias de seguridad y las exportaciones se quedan dentro y nada se replica a otra región. Sea la que sea, tus registros nunca se usan para entrenar un modelo y a un tercero solo llegan recuentos agregados.
Un equipo puede completar su primera revisión esa misma semana. Las cuentas están activas al darte de alta. La única configuración es introducir las claves de base de datos que tengas y escribir tus criterios.
Envíanos un protocolo o una pregunta de investigación y recorremos con tu equipo el circuito completo sobre vuestro propio tema: búsqueda, cribado, diagrama PRISMA y manuscrito redactado.