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Constructor guiado · sin jerga al inicio

Usted elige. EpiSimple convierte sus decisiones en un protocolo defendible.

No necesita conocer diseños, pruebas estadísticas ni guías de reporte. Empiece por lo que quiere lograr; cada tarjeta le explica, en lenguaje clínico, cuándo elegirla y qué decisión metodológica activa.

Privacidad: las elecciones se guardan solo en este navegador. EpiSimple no está conectado a una IA ni recibe datos clínicos identificables.

Paso 10 decisiones

Primero: ¿qué quiere sacar de EpiSimple hoy?

Elija el resultado que necesita, no el método.

Esta primera elección cambia todo el recorrido. Si nunca ha investigado, empiece por la opción que se parezca más a su situación actual.

✓Pacientes propiosPtQuiero diseñar un estudio clínicoTengo una duda de la práctica y quiero convertirla en un protocolo.Elija esto si trabajará con pacientes, historias clínicas, una cohorte o una intervención.Salida: diseño + protocolo + variables + análisis + paper map. ✓Evidencia publicadaΣQuiero hacer una revisión sistemáticaQuiero responder una pregunta usando estudios publicados, con o sin metaanálisis.Elija esto si su unidad de análisis serán papers y necesita una búsqueda reproducible.Salida: protocolo de revisión + elegibilidad + búsqueda + extracción + síntesis. ✓Proyecto ya empezado!Ya tengo una base o un protocoloQuiero saber si lo que tengo realmente responde una pregunta defendible.Elija esto si ya recolectó datos o heredó una base y necesita ordenar el proyecto sin forzar un paper.Salida: auditoría + vacíos + ruta de rescate.

Primer principioEl método no es el punto de partida. Primero defina qué incertidumbre quiere resolver; después aparece la arquitectura.¹

Duda clínica

¿Cuál frase se parece más a su pregunta?

No piense en “cohorte” o “regresión”. Piense en lo que le gustaría saber de sus pacientes.

✓Si su duda es “¿cuánto hay?”%¿Qué tan frecuente es?Describir carga, prevalencia o incidencia.No busca explicar por qué ocurre, sino medir cuánto ocurre en una población y tiempo definidos. ✓Si compara dos accionesRx¿Una intervención mejora un desenlace?Tratamiento, estrategia, dispositivo o conducta clínica.Piense: “si hago A en vez de B, ¿mis pacientes terminan mejor?” ✓Si observa algo que ya ocurre↔¿Una exposición se asocia con un desenlace?No asigna la exposición; la observa en la práctica.Ejemplo: sobrecarga hídrica, una biometría o una terapia recibida antes del outcome. ✓Si pregunta “¿sirve esta prueba?”Dx¿Una prueba identifica enfermedad?Prueba índice frente a una referencia.La pregunta es qué tan bien separa enfermos y no enfermos. ✓Si pregunta “¿qué pasará después?”→¿Qué factores anuncian un desenlace futuro?Parte de un estado basal y observa qué ocurre después.Ejemplo: lactato inicial y mortalidad a 28 días. ✓Si quiere un riesgo para una personaƒx¿Quiero construir o validar un modelo de riesgo?Combina predictores para producir una probabilidad individual.Aquí importa la predicción, no solo si una variable “sale significativa”.

Cómo nacerán los datos

¿Cuál situación describe mejor su estudio?

Esto define cuánto control tendrá sobre exposición, selección y tiempo.

✓Usted asignará la estrategia⚖Asignaré la intervención al azarEl investigador decide qué estrategia recibe cada participante.Esta opción suele llevar a un ensayo clínico aleatorizado. ✓Primero observa la exposición👁Seguiré pacientes desde una exposición inicialLa exposición ocurre en la práctica y después observa el desenlace.Esta opción suele llevar a una cohorte prospectiva. ✓Los datos ya existenDBUsaré historias clínicas o una base existenteExposición y outcomes ya ocurrieron cuando comienza el estudio.Puede ser una cohorte retrospectiva, pero el diseño depende de cómo se construye la comparación. ✓Empieza por el desenlace◐Seleccionaré quienes tuvieron y no tuvieron el outcomeDespués reconstruirá la exposición previa.Esta lógica corresponde a un estudio de casos y controles. ✓Una fotografía, sin seguimiento▣Mediré todo en un mismo momentoDescribe una población en un punto o periodo corto.Útil para prevalencia; temporalidad causal limitada.

Arquitectura temporal

¿Qué historia temporal necesita respetar?

Un análisis elegante no arregla una secuencia temporal equivocada.

✓Foto⏱Todo se mide al mismo tiempoAdecuado para carga actual.No puede demostrar con claridad qué ocurrió primero. ✓Antes → después1→2Exposición primero, outcome despuésLa secuencia temporal queda explícita.Es la arquitectura más coherente cuando quiere una interpretación etiológica o pronóstica. ✓Outcome → mirar atrás↩Conozco el outcome y reconstruyo lo previoLa selección parte del desenlace.Característico de casos y controles. ✓El reloj importa⌛Importa cuándo ocurre el eventoHay censura o seguimientos diferentes.Piense en mortalidad, recaída o alta cuando el tiempo hasta el evento importa. ✓Mediciones seriadas↻Mediré al mismo paciente varias vecesEl dato se repite dentro de una misma persona.Necesita análisis que respete la correlación intraindividuo.

Feynman: piense en una carreraSi dos grupos no salen desde una línea comparable, la comparación puede ser injusta. Esa línea de salida es el time zero.

Desenlace principal

¿Cómo se ve el outcome que realmente decide la respuesta?

Elija la forma clínica del desenlace. EpiSimple usará eso para sugerir la medida de efecto y el análisis.

✓Ocurre / no ocurre±Sí / noMuerte, infección, reingreso, RRT.La respuesta final es binaria. ✓Un valor numérico#Una magnitudLactato, estancia, presión, score.Importa cuánto sube, baja o difiere. ✓Niveles con orden≋Categorías ordenadasLeve, moderado, severo.Las categorías tienen dirección clínica. ✓Evento + tiempo⏳Tiempo hasta un eventoMuerte, recaída, alta.Además de si ocurrió, importa cuándo. ✓Veces que ocurre№Conteo o tasaEventos repetidos o persona-tiempo.Útil para episodios, infecciones recurrentes o tasas. ✓ClasificaciónDxDiagnóstico correcto / incorrectoEnfermedad sí/no frente a referencia.Activa sensibilidad, especificidad y razones de verosimilitud.

Regla de oro“Mortalidad” todavía no es un outcome completo. Necesita horizonte: UCI, hospitalaria, 28 días o 90 días son desenlaces distintos.

Qué debe decir el número

¿Qué respuesta le sería más útil clínicamente?

Esta elección ayuda a definir el estimando antes de escoger el modelo.

✓“¿Cuánto cambia?”ΔUna diferencia absolutaDiferencia de riesgo o diferencia en escala clínica.Suele ser la forma más directa de expresar impacto clínico. ✓“¿Cuántas veces?”÷Un efecto relativoRR, OR o HR según arquitectura.Útil, pero no sustituye el efecto absoluto cuando éste es estimable. ✓Comparación justa⊕La asociación ajustada por confusiónConsidera variables que pueden distorsionar la comparación.No significa “meter todo al modelo”; los confusores deben tener una razón causal. ✓Riesgo individual◎Qué tan bien predice a una personaCalibración, discriminación y validación.El objetivo es desempeño predictivo, no explicar causalidad. ✓Utilidad de una prueba✓Qué tan bien clasificaSensibilidad, especificidad, LR.Útil para estudios de exactitud diagnóstica. ✓Carga del problema%Qué tan frecuente esProporción o tasa con incertidumbre.No busca comparar grupos, sino cuantificar el evento.

Pregunta de revisión

¿Qué tipo de pregunta quiere sintetizar?

EpiSimple usará esta elección para proponer la estructura de pregunta, medidas de efecto y herramienta de riesgo de sesgo.

✓TratamientoRxIntervención¿Un tratamiento o estrategia cambia un outcome?La estructura habitual es PICO. ✓Asociación↔Exposición / etiología¿Un factor se asocia con un desenlace?La estructura habitual es PECO. ✓Futuro→Pronóstico¿Qué predictor basal se asocia con un outcome futuro?El horizonte temporal forma parte de la pregunta. ✓TestDxDiagnóstico¿Qué tan bien una prueba identifica enfermedad?Necesita prueba índice y referencia. ✓Carga%Prevalencia / incidencia¿Qué tan frecuente es una condición?El denominador y el periodo son esenciales. ✓ModelosƒxModelos de predicción¿Qué tan bien funcionan modelos o scores?La validación, calibración y discriminación importan.

Gap de evidencia

¿Por qué hace falta esta revisión?

“Hay pocos estudios” no basta. Elija el problema de evidencia que realmente justifica sintetizarla.

✓No hay síntesis0No existe una revisión sistemática útilLa evidencia primaria está dispersa.La revisión aporta al reunir y evaluar de forma reproducible lo que ya existe. ✓Desactualizada↻La revisión existente quedó viejaHay estudios nuevos capaces de cambiar la conclusión.La novedad debe venir de nueva evidencia, no solo de repetir la búsqueda. ✓Resultados discordantes≠Los estudios no llegan a la misma respuestaHay señal inconsistente o heterogeneidad importante.La revisión debe explorar si las diferencias son clínicas, metodológicas o estadísticas. ✓Población / contextoPLa evidencia no representa bien la población de interésEl problema puede estar en edad, gravedad, región o contexto clínico.No basta con decir “no hay estudios en mi país”; explique por qué esa diferencia puede cambiar la respuesta. ✓Calidad / definiciones!La evidencia existe, pero es metodológicamente débilDefiniciones, sesgo o mediciones limitan lo que puede concluirse.La revisión debe mostrar qué tan confiable es la señal, no solo combinarla.

Estudios elegibles

¿Qué tipo de estudios espera incluir?

Esto cambia la herramienta de riesgo de sesgo y la forma de sintetizar.

✓EnsayosRCTEnsayos clínicos aleatorizadosIntervenciones asignadas al azar.Riesgo de sesgo: RoB 2. ✓ObservacionalesObsCohortes / casos y controlesExposiciones no asignadas.La confusión y selección son amenazas centrales. ✓Mixtos±Ensayos y observacionalesDiseños distintos responden partes diferentes.No deberían mezclarse automáticamente en un mismo estimado. ✓DiagnósticoDxEstudios de exactitud diagnósticaPrueba índice y referencia.Riesgo de sesgo: QUADAS-2. ✓PronósticoPrEstudios de factores pronósticosPredictores basales y outcome futuro.Riesgo de sesgo: QUIPS. ✓ModelosƒxModelos de predicciónDesarrollo o validación de modelos.Riesgo de sesgo: PROBAST / herramientas actualizadas según pregunta.

Síntesis

¿Qué tipo de resultado quiere combinar?

Esta decisión orienta la medida de efecto y evita forzar metaanálisis con datos incompatibles.

✓Evento sí/noRRDesenlace binarioMuerte, infección, respuesta.Suele sintetizarse con RR u OR según el diseño y la información disponible. ✓Escala numéricaMDDesenlace continuoBiomarcador, score, estancia.Use diferencia de medias si la escala es la misma; SMD si distintas escalas miden el mismo constructo. ✓Tiempo a eventoHRSupervivencia / tiempoMortalidad o recaída con seguimiento.Suele sintetizarse con HR en escala logarítmica si las estimaciones son comparables. ✓ExactitudSeSensibilidad / especificidadResultados de pruebas diagnósticas.No conviene resumir sensibilidad y especificidad como si fueran efectos simples independientes. ✓Proporción%Prevalencia / incidenciaFrecuencia de una condición.La población, definición y periodo deben ser comparables antes de agrupar. ✓Heterogéneos≠No estoy seguro de que pueda combinarseOutcomes o definiciones muy distintos.EpiSimple mantendrá el metaanálisis como condicional y priorizará síntesis estructurada.

Búsqueda reproducible

¿Qué nivel de cobertura necesita?

Buscar evidencia no es coleccionar enlaces. Una revisión necesita una estrategia que otra persona pueda reconstruir.¹⁶

✓Biomedicina generalDBMEDLINE + Embase como base principalAñadir fuentes específicas según la pregunta.Intervenciones suelen requerir además CENTRAL; la pregunta puede exigir otras bases especializadas. ✓Importa LatinoaméricaLAAgregar LILACS / SciELOEvita perder evidencia regional.Útil cuando la región, enfermedad tropical o contexto latinoamericano puede cambiar la evidencia disponible. ✓Cobertura ampliada↗Bases + citación + literatura grisAmplía referencias hacia atrás y “cited by”.La búsqueda debe documentar base/plataforma, fecha, estrategia exacta, filtros, resultados y deduplicación.¹⁷

Lo que hace científica la búsquedaRegistrar base y plataforma, fecha, estrategia exacta, filtros, número de resultados y método de deduplicación; luego ampliar con referencias, citación hacia adelante y literatura gris cuando corresponda.

Decisión de metaanálisis

¿Qué espera encontrar entre los estudios?

“Tengo varios estudios” no significa automáticamente “debo hacer un metaanálisis”.

✓Probablemente combinablesΣPoblaciones, definiciones y medidas parecen comparablesEl metaanálisis puede ser apropiado si la pregunta y sesgos lo permiten.La decisión final depende de compatibilidad clínica, metodológica y estadística. ✓Heterogeneidad esperada≠Los estudios probablemente serán muy distintosDefiniciones, tiempos o poblaciones no son equivalentes.No fuerce un promedio que esconda preguntas diferentes; prepare síntesis narrativa estructurada. ✓Todavía no lo sé?Decidiré después de extraer y compararEl protocolo deja criterios explícitos para decidir.Esto es preferible a prometer metaanálisis antes de conocer la compatibilidad real.

Proyecto ya empezado

¿Qué tiene hoy en sus manos?

EpiSimple no intentará “inventar un paper” alrededor de datos existentes. Primero identifica qué puede rescatarse con rigor.

✓Tengo datosDBUna base sin protocolo claroDatos recolectados antes de cerrar la pregunta.La ruta de rescate empieza por inventariar variables reales y reconstruir qué preguntas sí pueden responderse. ✓Tengo protocoloPUn protocolo que quiero auditarNecesita revisar coherencia interna antes de recolectar.Se audita pregunta → objetivo → diseño → variables → análisis → conclusión permitida. ✓Tengo resultadosRResultados y quiero convertirlos en paperLa prioridad es comprobar que el análisis responde la pregunta original.Después se organiza main, supplement y redacción sin sobreinterpretar.

Auditoría rápida

¿Cuál problema le preocupa más?

Elija el riesgo que más se parece a su proyecto; el reporte final priorizará esa auditoría.

✓Pregunta?No sé si la pregunta es suficientemente fuertePuede ser descriptiva, redundante o no llenar un gap.Se revisará pertinencia, novedad y qué incertidumbre real queda por resolver. ✓DatosVNo sé si tengo las variables necesariasOutcome, exposición, tiempo y confusores pueden estar incompletos.Se separará lo que realmente está disponible de lo que sería deseable tener. ✓AnálisisΣNo sé qué análisis correspondeHay riesgo de escoger modelos por costumbre.Se reconstruirá primero el estimando y luego el modelo. ✓PublicaciónWNo sé qué historia científica contarHay demasiados resultados o falta foco.Se priorizará el outcome primario, tablas/figuras y main vs supplement.

Salida que necesita

¿Qué quiere llevarse de EpiSimple?

Puede elegir varias. El reporte final organizará cada entregable sin pedirle redacción metodológica.

✓DocumentoPBorrador de protocoloEstructura Methods antes de recolectar.Incluye diseño, setting, participantes, variables, sesgo, tamaño, análisis y ética. ✓DatosDBDiccionario y baseVariables, unidades, ventanas y missing.Ayuda a evitar que el Excel nazca antes de definir el estudio. ✓AnálisisΣPlan de análisisEstimando, modelo, missing y sensibilidad.Primero define qué número responde la pregunta; luego la prueba. ✓ManuscritoWMapa del paperMain, supplement, tablas y figuras.Results cuenta; Discussion interpreta. ✓IA con rigorAIPrompt de auditoría para ChatGPTUn contrato metodológico, no un prompt genérico.Pide no inventar variables, referencias ni resultados y obliga a auditar coherencia antes del código. ✓Revisión sistemáticaRSPaquete de revisiónElegibilidad, búsqueda, extracción y síntesis.Solo se activa plenamente si eligió la ruta de revisión sistemática.

Arquitectura inicial

Ya tiene una ruta defendible para empezar.

EpiSimple no inventa sus datos clínicos. Lo que sí hace es dejar cerrado el esqueleto metodológico y señalar exactamente qué falta completar.