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BIBLIOGUÍAS

Revisiones sistemáticas: Uso ético y transparente de la IA generativa en RS

Guía introductoria sobre qué es una revisión sistemática, los tipos de revisiones, los pasos para realizar una revisión sistemática y otros recursos de utilidad.

Claves para declarar el uso de la IAG para investigadores (RS/Scoping/Metaanálisis)

 Consulta nuestra biblioguía sobre el uso ético y responsable de la inteligencia artificial generativa (IA generativa) en el mundo académico y científico de acuerdo a la política institucional de la UNAV. 

 Consulta la guía internacional RAISE sobre recomendaciones para el uso responsable de la IA generativa en la síntesis de evidencia científica.

- Debes declarar el uso de la inteligencia artificial generativa (IA generativa) de forma honesta y transparente
- Qué hacer (checklist express) para declarar de manera honesta, transparente y responsable el uso de la IAG: 

  1. Planificar: decidir si se usa y en qué fase usarás IA (p. ej., sinónimos, cribado prioritario, ayuda lingüística)
  2. Documentar: herramienta/modelo/versión/fecha, parámetros (p. ej., regla de parada en cribado), y QA humano (aseguramiento de la calidad realizado por personas (no por la IA) para confirmar que todo lo que la IA sugiere/produce es correcto, completo y trazable)
  3. Reportar con PRISMA: en Métodos, explica qué IA, cómo se integró y qué controles aplicaste; incluye estrategias completas y el diagrama de flujo
  4. Depositar materiales: prompts/estrategias/logs en repositorio
  5. Agradecimientos: edición/traducción ligera
  6. Carta al editor: resume el uso y la verificación humana

   Consulta la Guía práctica para incorporar IA en Revisiones Sistemáticas (alineada con la declaración conjunta Cochrane–Campbell–JBI–CEE y las recomendaciones RAISE).

¿Cómo declarar (mínimo indispensable en revisiones sistemáticas)?

  • Herramienta / proveedor / versión o modelo / fecha de uso
  • Tarea exacta (p. ej., expansión de sinónimos; priorización de cribado; deduplicación; traducción; edición de claridad).
  • Cómo se verificó (p. ej., verificación MeSH/Emtree; doble cribado humano; auditoría del X% de no priorizados; revisión humana de traducciones/ediciones).
  • Parámetros relevantes (p. ej., regla de parada SAFE (Stopping rules for Active-learning For Evidence screening), nº de “semillas”, umbrales).
  • Privacidad (no subir datos sensibles; cumplimiento institucional).
  • Trazabilidad: Incluir en un anexo los datos relevantes y depositar prompts/estrategias/parámetros/logs en un repositorio como OSF/Zenodo y citar software (según reglas: FORCE11/RRID).
    Estas prácticas encajan con ICMJE/COPE/WAME y con el reporte PRISMA/PRISMA-S + Cochrane/MECIR

Directrices “ético-editorial”:

  • ICMJE (International Committe of Medical Journals Editos) — Recomendaciones (autoría y uso de IA; la IA no es autora; declarar el uso y revisar todo con humanos). 

URL: https://www.icmje.org/recommendations/browse/roles-and-responsibilities/defining-the-role-of-authors-and-contributors.html

  • WAME (World Association of Medical Editors) — Recomendaciones sobre chatbots/IAG en manuscritos (transparencia, cómo y dónde declararlo). 
    https://wame.org/page3.php?id=106

URL: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10712422/

Puedes apoyarte en el generador de declaraciones GAIDeT para redactar la declaración:

Claves comunes para declarar el uso de la IAG

¿Qué declarar? herramienta y proveedor, modelo/versión, fecha de uso, tarea concreta (p. ej., expansión de sinónimos, priorización de cribado, traducción, edición de claridad), cómo la verificaste (revisión humana), parámetros relevantes (si aplica), y privacidad (no subir datos sensibles). Esto está alineado con ICMJE y WAME.

¿Dónde va en el manuscrito?

  • Métodos: toda IA que afecte búsqueda/cribado/extracción/síntesis/análisis/redacción sustantiva.

  • Agradecimientos: apoyo menor (p. ej., edición de estilo).

  • Contribuciones de autoría: indicar que la IA no es autora; responsabilidad humana.

  • Datos/código/Material suplementario: deposita prompts, estrategias de búsqueda, parámetros y logs (OSF/Zenodo). Apóyate en PRISMA 2020 y PRISMA-S para detallar búsquedas y cualquier automatización. 

  • Límites: la IA no puede figurar como autora y todo lo que produce debe ser revisado por personas (evitar errores, sesgos y plagio). 

Plantillas para declarar el uso de la IA generativa

Plantilla, en castellano, para declarar el uso de IA y automatización (según principios RAISE)

Durante esta revisión se utilizó [Nombre de la herramienta, versión] (acceso el [fecha]) para [fases: búsqueda / cribado / extracción / síntesis / redacción / resumen]. Se aplicaron [parámetros o configuraciones específicas] y se validó su desempeño mediante [piloto, muestreo, doble revisión ciega o comparación con estándar humano]. Se conservaron prompts, salidas y registros en [repositorio o material suplementario]. El equipo no declara intereses ni relaciones con el proveedor de la herramienta. Limitaciones observadas: [describir]. Impacto potencial: [indicar efectos esperados o sesgos]. La decisión final sobre elegibilidad, extracción y conclusiones fue tomada por revisores humanos.

Template for Declaring the Use of AI and Automation (according to RAISE principles)

During this review, we used [Tool name, version] (accessed on [date]) for [phases: search / screening / data extraction / synthesis / writing / summarizing]. We applied [specific parameters or settings] and validated its performance through [pilot testing, sampling, dual screening, or comparison with a human standard]. Prompts, outputs, and activity logs were archived in [repository or supplementary material]. The review team declares no conflicts of interest or relationships with the tool’s provider. Observed limitations: [describe]. Potential impact: [explain expected influence or risks]. The final decisions regarding eligibility, data extraction, and conclusions were made by human reviewers.

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