Plantillas y esquemas de análisis para scoping reviews [revisiones de la literatura]

Diagrama de esquemas de análisis de scoping reviews
Componentes de análisis para scoping reviews

En las scoping reviews, como en toda revisión de la literatura sistematizada, necesitamos establecer esquemas de análisis bien determinados para la extracción de datos. En esta entrada vamos a presentar modelos de plantillas de uso general, pero nunca dejaremos de insistir en que cada proyecto concreto requiere de sus propios esquemas.


Para obtener información sobre qué son las revisiones de la literatura sistematizadas y las scoping reviews, se ofrecen al final algunos enlaces, ya que en esta entrada no explicaremos estos conceptos.


Marcos de trabajo

Los esquemas que vamos a presentar seguramente serán útiles en muy diversas áreas de conocimiento. No obstante, debemos señalar que el background que determina nuestro trabajo es el área de comunicación social, donde se dan tanto las investigaciones de tipo cuantitativo como cualitativo pero probablemente son estas últimas las que predominan.

Por tanto, para la mayoría de las scoping servirán todas o varias de las plantillas que vamos a presentar, porque ya se verá que tienen un amplio espectro de aplicación. Pero cada scoping review concreta necesitará esquemas concretos, en función de los objetivos y las preguntas de investigación que enmarcan el proyecto.

Una buena síntesis debe ser algo más que la suma de las partes

La cuestión principal es que los esquemas deben aportar los materiales para producir una síntesis, que es el objetivo final del trabajo de revisión. La síntesis, por su parte, será tan buena o tan limitada como lo haya sido el esquema utilizado y su aplicación.

Por tanto, es importante que dediquemos el tiempo necesario, incluso haciendo test con algunos documentos de prueba, para: (a) asegurarnos de que los esquemas se ajustan bien a los objetivos del trabajo de revisión; (b) la extracción de datos sea lo más fiable posible. Solo así podremos conseguir que después la síntesis, sea «algo más que la suma de las partes».

Tipos de esquemas en scoping reviews

Los esquemas que se proponen son de dos tipos. En los primeros, las plantillas tienen estructura de tablas, por lo que se puede utilizar una hoja de cálculo si se desea. Recogen, como se verá, datos estructurados o tabulares.

Para el segundo tipo de esquema, se adapta mejor un formato de ficha individual, ya que está destinado a recoger resúmenes informativos estructurados. No obstante, nada nos impide usar una tabla también si lo preferimos; lo importante es obtener resúmenes de tipo narrativo donde los aspectos conceptuales son los más importantes.

Esquemas de tipo estructural


Un juego habitual de tablas para este tipo de datos suele contemplar de dos tipos:

  • Tablas comunes a todos los trabajos de revisión
  • Tablas dependientes del tema y los objetivos de cada trabajo de revisión en concreto

Esquemas comunes a cualquier revisión de la literatura

Los esquemas comunes tienen la misión de dar cuenta de los datos referenciales que componen el banco de documentos. Cumplen, entre otras, una misión de trazabilidad. Otros investigadores deben conocer cuáles han sido los documentos utilizados para la revisión. De esto se ocupa la tabla 1.

La segunda misión de estos esquemas es la de caracterizar de forma sintética las investigaciones de la que dan cuenta los documentos seleccionados. Se trata de mostrar qué características generales tiene el ámbito analizado. De esto se pueden ocupar varias tablas. En el ejemplo que usamos nosotros se ocupan las tablas 2 y 3.

Tabla 1: Banco de documentos

IDAutor /
año
TítuloFuentePalabras
clave artículo
(op.)
Resumen
artículo
(op.)
01     
02     
03     
N
Tabla para recoger los datos referenciales

Se trata de una tabla imprescindible. El número de columnas puede varias, p.e., puede tener (o no) las últimas dos columnas, pero en todo trabajo de revisión, necesitamos una tabla que recoja todas y cada una de las referencias con detalles básicos como autor, año, título y fuente. Además puede recoger otros datos, pero estos son imprescindibles.

En el ejemplo propuesto se ha previsto añadir las palabras clave y el resumen de cada artículo, pero esto último es opcional. Recordemos que el banco de documentos está formado por las referencias seleccionadas, tras la fase de búsqueda y selección, que vamos a utilizar como base de la evidencia para la scoping review.

Naturalmente, necesitaremos tantas filas como documentos formen la base de la evidencia, a la que también podemos llamar banco de documentos. Recordamos que la forma en la cual se llega a la base de la evidencia es responsabilidad de las fases de Búsqueda y Evaluación de la scoping, que aquí no tratamos.

Por último, en este apartado cabe señalar que la columna ID sirve para asignar un número identificador único a cada documento. De este modo, en las demás tablas se puede usar este número para identificar cada documentos sin necesidad de repetir datos como el título, autor, etc.

Tabla 2: Ámbitos geográfico/temático de las investigaciones

IDPaíses
autores
AfiliacionesÁreas
científicas
01   
02   
Tablas para países y afiliaciones (u otros datos)

Por su parte, la idea de esta tabla 3 es en realidad una continuación de la 2, pero en una tabla aparte solo para que las tablas no tengan muchas columnas. Ya que estas tablas se deberán incluir en los reportes (ya sea como reportes en sí mismos, o en forma de artículos para revistas científicas) es recomendable que no tengan más de 6 columnas. De aquí la conveniencia de usar tres tablas de 5 o 6 columnas cada una en lugar de una sola de 15 o 18 columnas.

Esquemas dependientes del tema y objetivos del trabajo de revisión

Por último, necesitaremos una o más tablas para caracterizar aspectos relacionados con el tema concreto de cada scoping review. Aquí es esencial que recordemos el dictum que repetiremos varias veces: «una buena síntesis es más que la suma de los datos». Para ello, debemos determinar qué elementos en concreto forman el núcleo de nuestra revisión, e intentar deducir cómo los podemos obtener de los artículos que vamos a analizar.

Para ilustrar esta necesidad, usaremos una sola tabla (la n. 4) con cuatro columnas (más la de ID); pero en caso de que el análisis necesite hacer extracción de otras características necesitaremos o más columnas o más de una tabla (mejor).

Tabla 3: Redes sociales (ejemplo)

IDTwitterFacebookTikTokTwitch
01    
02    
Tabla de componentes específicos

Para la tabla 4 hemos supuesto un trabajo de revisión sobre redes sociales. Si fuera el caso, una tabla como esta, en la que anotamos a qué redes sociales hace referencia cada documento. Esto nos ayudará a saber qué redes han sido más estudiadas, cuáles, por el contrario, requieren mayor atención, etc., sin descartar otras relaciones, etc. Pero hay que insistir en que es un ejemplo. Cada investigación necesitará en este caso una tabla con columnas diferentes, y posiblemente necesite más de una tabla.

Esquemas narrativos


El análisis de los resultados de cada uno de los trabajos que componen el banco de documentos, debe ocupar un lugar central en los trabajos de revisión en general y en las scoping reviews, una vez que hemos caracterizado las investigaciones con las tablas anteriores.

Recordemos que los objetivos característicos de las scoping reviews son, como mínimo los siguientes:

  • Determinar el estado de la cuestión (state of the art) en un ámbito determinado de investigación. Para ilustrar esto, sigamos con el ejemplo de la desinformación y las redes sociales. En tal caso, podemos querer determinar cuál es la naturaleza de la relación entre ambas cosas, así como las políticas más efectivas que se han llevado a cabo para luchar contra la desinformación, etc. Para preguntas de este tipo, una investigación tipo scoping review simplemente es ideal.
  • Proporcionar un conocimiento profundo del área al investigador o equipo de investigación que está dispuesto a diseñar o ejecutar un nuevo proyecto. Para seguir con el ejemplo, supongamos que un equipo de investigación planea solicitar financiación para investigar la desinformación, o uno que ya posee tal financiación, tiene entre sus objetivos proponer políticas efectivas en la lucha contra la desinformación. En cualquiera de los dos escenarios, la scoping aportará elementos decisivos.
  • Aportar resultados significativos en sí mismos. Si la scoping ha sido bien diseñada y bien ejecutada, los resultados son significativos en sí mismos y se benefician de las garantías de un trabajo de investigación validez interna y externa. Esto es, tiene sentido publicar los resultados de una revisión de la literatura como lo que es, una investigación original con carácter autónomo.

Además de leer el artículo completo, las zonas del artículo que deberemos analizar con detenimiento para la parte narrativa son las de Métodos y Resultados. Pero también pueden ser especialmente importantes la de Discusión y Conclusiones, al menos en el caso de los artículos que sigan la estructura IMRyD. En caso necesario, podemos limitar los análisis precisamente a artículos que sigan esta estructura (gracias a los criterios de inclusión y exclusión).

Como sea, los componentes generales de una ficha para producir resúmenes estructurados es la que se presenta a continuación.

Análisis mediante resúmenes informativos estructurados

Ficha Ref. 01 (Autor, año)

ApartadoResumen
(informativo)
Objeto de estudio
y objetivos
Métodos
Resultados
principales
Limitaciones 
Implicaciones
prácticas o teóricas
 
Implicaciones
para futuras
investigaciones
 
Codificación temática
(códigos, palabras clave,
categorías)
Ficha para resúmenes narrativos

Los componentes de esta ficha pueden ser los que mostramos aquí como ejemplo, u otros, según los objetivos del proyecto. En cualquier caso, los que hemos señalado aquí pueden ser usados en casi cualquier revisión de la literatura. La idea es completar una ficha como la anterior para cada una de las referencias del banco de documentos. Los que hemos marcado en negrita son los más comunes. Los demás son, como en todos los casos, opcionales y dependientes de cada proyecto, pero se pueden considerar también muy generales.

El objetivo de esta extracción de datos es componer un resumen estructurado (gracias a los diferentes apartados) de una forma más narrativa que en las tablas anteriores. Esta clase de resúmenes a veces se denominan informativos porque aportan informaciones concretas, y no meras orientaciones como en los resúmenes indicativos. No necesitamos un gran texto, seguramente resúmenes de unas 300 palabras para cada referencia del banco de documento será suficiente.

El apartado de métodos, en caso de utilizarlo, consistiría en presentar una descripción más detallada de la que hicimos en el caso de las datos tabulares anteriores donde solamente indicamos un dato concreto, tal como «cualitativo» o «cuantitativo» o «estudio de caso», «entrevista», etc. En cambio en esta ficha podemos explicar un poco más las características de los métodos utilizados. Cabe señalar que en algunos proyectos, el análisis de los métodos utilizados puede ser el objetivo principal de la scoping review.

El apartado de resultados principales debe consistir también en un resumen de tipo conceptual o narrativo, incluso en el caso de investigaciones cuantitativas donde no nos limitaremos a proporcionar datos numéricos. En las scoping reviews, son las teorías, conceptos, modelos teóricos, etc., los que deben captar nuestra atención, porque se trata de establecer cuáles son los paradigmas o las corrientes principales en un área de conocimiento.

Es en la revisión de la eficacia de las intervenciones, generalmente de tipo cuantitativo, es donde resulta imprescindible sintetizar datos numéricos. Pero no tiene porqué ser el caso de las scoping review

Para el apartado de las limitaciones, podemos recoger las mismas que señalen los autores cuando éstos efectivamente las hayan indicado y sean significativas para los propósitos de nuestro proyecto. En otro caso, podemos dejar el apartado en blanco o añadir las que nosotros consideremos si resultan muy evidentes y podemos argumentarlas.

En cuanto a las implicaciones, podemos señalar tanto las que sean de tipo teórico como las que tengan influencia práctica. Si es el caso, debemos intentar extraer implicaciones para futuras investigaciones. Si resulta complicado separar estos dos últimos campos, se pueden unificar en uno solo que podemos denominar Implicaciones sin más. No obstante, recordemos que si podemos articular un campo en dos zonas (en lugar de una) siempre tendremos más posibilidades de manipulación posteriores.

Como en el caso de los datos estructurados, los esquemas para resúmenes informativos estructurados deben contemplar elementos dependientes de cada scoping review. Aquí hemos visto elementos que son claramente comunes a casi cualquier trabajo de revisión imaginable. Pero, para cada proyecto concreto, puede ser necesario retirarse alguno de ellos o añadir otros, o ambas cosas.

El campo de codificación temática está previsto para que el investigador añada códigos o temas (palabras clave o descriptores) a cada resumen informativo, de modo que después pueda combinar mejor los trabajos que traten el mismo tema, esto es, que hayan obtenido la misma categorización. En el momento de preparar la síntesis narrativa esta categorización puede resultar especialmente útil, e incluso imprescindible en algunos proyectos.

Verificación de la extracción de datos

En las revisiones sistematizadas es ideal que en la extracción de datos estén involucrados al menos dos autores para mejorar la consistencia y fiabilidad. Como las scoping reviews tienen uno de sus lugares naturales en tesis doctorales, la pareja autor/director cumple aquí una buena función.

Una forma práctica en la que puede llevarse a cabo esta verificación es que, en primer lugar los esquemas sean acordados por al menos dos investigadores. En una tesis doctoral, el equipo autor/director puede cumplir esta misión y en caso necesario, podemos enviar la primera versión del esquema a otros colegas y recabar sus opiniones.

Un procedimiento práctico consiste en que, una vez consensuados los esquemas, uno de los autores se ocupa de la primera extracción de datos, y al menos otro de los autores procede a su verificación. Las posibles discrepancias se deben resolver, de nuevo, por consenso y también en caso necesario se pueden hacer consultas a investigadores externos.

Otro escenario natural de las revisiones de la literatura son los proyectos de investigación, en especial los de tipo competitivo que requieren equipos de varios investigadores. Por tanto, también es fácil que al menos dos de los investigadores del proyecto unan esfuerzos para esta verificación, sin descartar la consulta a otros investigadores en caso de discrepancias, que deberían resolverse por consenso.

Esto nos lleva a una posible duda: ¿puede un solo autor llevar a cabo una revisión sistematizada, como es el caso de una scoping review? La respuesta corta es sí. Incluso en el caso de un solo autor, éste puede encontrar formas de verificación. Puede, por ejemplo, reiterar los análisis en momentos distintos, o chequear la extracción siempre dos veces. No es la situación ideal, pero la limitación será tanto más significativa cuanto más susceptibles de interpretación sean los componentes elegidos para los esquemas. Si se utilizan esquemas poco o nada susceptibles a la interpretación subjetiva el problema se atenúa, más aún si el autor añade niveles de precaución, como los señalados.

En todo caso, siempre serán mejores las revisiones de la literatura aplicando aproximación sistemática que de forma tradicional, y esto incluye el caso de un solo autor. En igualdad de las demás condiciones, este autor puede usar los resultados de su revisión para construir el marco teórico, conceptual y metodológico de sus trabajos con una enorme garantía comparativa a la de un trabajo de revisión tradicional.

Plantillas PRISMA y PRISMA ScR

PRISMA es un framework desarrollado por un grupo de expertos, para llevar a cabo trabajos de revisión. Es prácticamente un estándar para verificar la calidad de esta clase de trabajos. La cuestión es que existe una plantilla para chequear el cumplimiento de los principales requerimientos de calidad de una scoping review: el PRISMA ScR.

Lo menciono porque, sea cual sea, el sistema de esquemas que desarrollemos para nuestro trabajo de revisión, es altamente recomendable comprobar con los puntos de chequeo de PRISMA ScR su adecuación a este framework.

PRISMA ScR incluye más elementos en consideración, aparte de los esquemas de extracción de datos, por lo que siempre es conveniente tenerlo en cuenta. Puede encontrar información detallada sobre este framework en esta entrada que analiza PRISMA ScR junto con otros frameworks relacionados.

¿Que venía antes?

Los análisis que hemos examinado aquí, se hacen sobre la base de la evidencia que forman el banco de documentos. Para obtener estos, antes vino la fase de búsqueda y evaluación, que requiere sus propios métodos. Aquí nos limitamos a hacer mención a ellos. Los interesados pueden examinar la entrada dedicada específicamente a la fase de búsqueda y evaluación.

Por otro lado, para tener una visión global, el framework SALSA es de gran ayuda. Según esto, las fases principales de todo trabajo de revisión con aproximación sistematizada son las siguientes:

  • Search
  • AppraisaL
  • Synthesis
  • Analysis

Cabe observar (algo que despista a quienes se acercan por primera vez a este framework, empezando por mí) que las fases de Synthesis y Analysis se presentan alteradas (el orden más intuitivo sería el inverso) en el acrónimo porque los responsables del mismo (Grant y Booth, 2009), señalan que son intercambiables y que a lo largo del proceso de una revisión no dejan de alternarse entre sí.

De hecho, cuando llevamos a cabo los análisis de tipo tabular, ciertamente estamos generando de forma directa una síntesis. No obstante, mi idea loca es que la verdadera razón de poner primero Synthesis y después Analysis fue más para formar un acrónimo sonoro (SALSA) que por otra cosa.

¿Qué viene después?

Lo que sigue a los análisis, es la síntesis. Una buena síntesis consiste en algo que es más que la suma de las partes. Esto lo podemos conseguir gracias a dos principios:

  • El de la síntesis inteligente. Consiste en presentar el resumen de lo más importante que hemos encontrado gracias a la revisión. Por este principio, debemos ser capaces de identificar primero, y de presentar después de una forma resumida las características más significativas de un área de conocimiento, relacionando datos donde corresponda. Este resumen inteligente debe aportar algo que antes no existía: una visión panorámica de la disciplina o del área de conocimiento al que solamente podemos llegar gracias al trabajo de revisión.
  • El de la síntesis creativa, que consiste en la detección y caracterización de corrientes, tendencias o patrones emergentes. Por mencionar los más importantes, una síntesis creativa debe servir para:
    • Identificar y caracterizar de un modo crítico los principales paradigmas que componen un área
    • Detectar patrones y tendencias.
    • Confirmar o descartar teorías
    • Identificar las metodologías
    • Producir recomendaciones
    • Detectar huecos y oportunidades de investigación, etc.

Para el principio de la síntesis inteligente, los datos tabulares acompañados de gráficos aportan el componente esencial.

Para el principio de la síntesis creativa, los resúmenes informativos estructurados serán los esenciales, acompañados de diagramas.

Con esta clase de aportaciones, una scoping review puede hacer aportes decisivos en un área de conocimiento que en general, afectarán positivamente al desarrollo de esa área, y ayudarán a otros investigadores o, según su alcance, a profesionales y decisores del ámbito profesional y social.

Reporte final, PSALSAR y otros derivados

Ahora bien, después de la síntesis, lógicamente, vendrá aún el momento de armar el informe final. Para captar la globalidad del proceso, algunos autores proponen el framework PSALSAR -en lugar de SALSA- (Mengist et al., 2020), que entonces queda así:

  • Protocol
  • Search
  • AppraisaL
  • Synthesis
  • Analysis
  • Report

Como se ve, la diferencia es que SALSA es el núcleo de un proceso que queda así completado por un Protocolo, como primer paso del diseño de una scoping review, y un Reporte, como su última fase.

El protocolo debe incluir aspectos tales como objetivo, preguntas de investigación, fuentes a utilizar y detalles de las ecuaciones de búsqueda cuando las fuentes son bases de datos. También debe incluir los esquemas de extracción de datos (el objeto de esta entrada).

El reporte completo de una scoping review, por su parte, puede adoptar en todo o en parte la estructura IMRyD, ya que como sabemos una revisión sistematizada (como es el caso de las scoping) es una clase de investigación científica por derecho propio y por tanto, puede adoptar este modelo.

Como anexos, el reporte completo puede incluir el diagrama y la checklist de PRISMA y pueden ser tratados como parte del dataset. Este puede incluir también los resúmenes de cada artículo.

Por último, el reporte completo puede ser parte de un trabajo académico más amplio, p.e., de una tesis de máster o de una tesis doctoral, o puede formar parte de los entregables de un proyecto financiado competitivo, etc. Esto es característico, p.e., de los entregables de proyectos europeos, por mencionar un caso. También de proyectos del Plan Nacional, etc.

Pero también se pueden derivar manuscritos para enviar a revistas académicas para optar a ser publicado como artículo si consideramos que la review tiene suficiente interés (lo tendrá seguramente si consigue el efecto «más que la suma de las partes»). En este caso el informe completo se debería dejar embargado al menos hasta un tiempo prudencial después de la publicación del artículo.

Lo lógico es que el reporte y el artículo sean dos productos muy diferentes y aún más después de que el manuscrito haya pasado las evaluaciones. Pero la mayor parte de las revistas en ciencias sociales y humanidades esperan materiales totalmente inéditos, de aquí la necesidad de embargar el informe completo hasta la aparición del artículo, aunque entre ambos productos haya muchas diferencias.

Conclusiones

Hemos presentado ejemplos o modelos de plantillas para llevar a cabo una extracción de datos sistematizada. Esto corresponde a la fase de análisis en una revisión de la literatura del tipo de las scoping reviews, y hemos procurado situar todo esto en su contexto.

Hemos presentado esquemas de amplio uso, pero debemos señalar una vez más que cabe adaptar los esquemas en cuanto número y características a cada proyecto concreto.

Una vez acabada la extracción de datos, los esquemas estructurales se pueden utilizar directamente en la presentación de resultados.

Por lo que hace a los resúmenes informativos estructurados es necesario sintetizarlos en algún formato, que suele adoptar el de síntesis narrativa, acompañada eventualmente de diagramas. Si la naturaleza de la revisión lo permite, también se pueden presentar meta-análisis cuantitativos, aunque no es lo más habitual por el carácter exploratorio de las revisiones tipo scoping.

Los datos tabulares y los resúmenes informativos estructurados deben conducirnos a una síntesis que se más que la suma de las partes, y esto podemos conseguirlo mediante resúmenes inteligentes y síntesis creativas.

En todos los casos, es recomendable comprobar con la checklist de PRISMA ScR que nuestros esquemas son compatibles con los estándares más aceptados.

En esta entrada nos hemos centrado exclusivamente en una de las fases del framework SALSA para el caso de las scoping reviews, el análisis. Para tener una visión completa de los trabajos de revisión, el lector interesado puede explorar los recursos que añadimos a continuación.

Información adicional sobre revisiones de la literatura

Referencias seleccionadas

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  • Codina Lluís (2020b). “Revisiones sistematizadas en Ciencias Humanas y Sociales. 2: Búsqueda y Evaluación”. En: Lopezosa C, Díaz-Noci J, Codina L, editores Methodos Anuario de Métodos de Investigación en Comunicación Social, 1. Barcelona: Universitat Pompeu Fabra; 2020. p. 61-72. DOI: 10.31009/methodos.2020.i01.06
  • Codina Lluís (2020c). “Revisiones sistematizadas en Ciencias Humanas y Sociales. 3: Análisis y Síntesis de la información cualitativa”. En: Lopezosa C, Díaz-Noci J, Codina L, editores Methodos Anuario de Métodos de Investigación en Comunicación Social, 1. Barcelona: Universitat Pompeu Fabra; 2020. p. 73-87.
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  • Fernández-Sánchez, H. et al. (2020). «Revisiones Sistemáticas Exploratorias como metodología para la síntesis del conocimiento científico». Enfermería Universitaria · Vol.17 · Núm 1 · Enero-Marzo
  • Grant, Maria J.; Booth, Andrew. «A typology of reviews: an analysis of 14 review types and associated methodologies». Health Information and Libraries Journal, 26, pp.91–108, 2009. DOI: 10.1111/j.1471-1842.2009.00848.x
  • Manchado, R. et al. (2009). «Revisiones Sistemáticas Exploratorias». Med Segur Trab (Internet) 55 (216): 12-19)
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    DOI: 10.11124/JBIES-20-00167
  • Tricco et al (2017). «Same family, different species: methodological conduct and quality varies according to purpose for five types of knowledge synthesis» Journal of Clinical Epidemiology, v. 96, 133 142. https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2017.10.014
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Anexo – Sobre el concepto de material inédito

Las revistas del área de las STEM (Science, Technology, Engineering, Medicine, Mathematics) no siempre esperan materiales inéditos. La razón es que muchas, en especial en el ámbito de la física, aceptan manuscritos después de que hayan sido subidos a repositorios. Algunas revistas incluso exigen que antes de nada, el manuscrito haya sido hecho público en un repositorio, y solo después de esto ponen en marcha el proceso de evaluación.

Esta idea en cambio es inexistente en las revistas de ciencias sociales y humanidades, donde a la mayor parte de los editores esperan siempre materiales estrictamente inéditos. E incluso en estos casos, podemos tener problemas con el uso de herramientas de detección de plagio, que en realidad no detectan plagio, sino coincidencias.

Por ejemplo, se han dado casos en los que, en una tesis que está embargada, para que los manuscritos derivados de su investigación sean estrictamente inéditos, el software antiplagio ha detectado coincidencias. La razón es que esa tesis ha sido también analizada por el mismo software. En tales casos, el software detecta coincidencias, aunque el material sea estrictamente y rigurosamente inédito. Por tanto, en las ciencias sociales y las humanidades tenemos un problema con todo esto, al menos hasta que tengamos una buena fundamentación teórica de cuando y en qué condiciones el contenido duplicado puede ser ética y legalmente aceptable.