Cómo crear un artículo científico, paso a paso

Todo artículo nace de una pregunta. Si la pregunta es floja, difusa o ya está respondida, ningún análisis sofisticado la salvará. Es la decisión más importante de todo el proceso, así que merece tiempo.

El criterio FINER

Una buena pregunta de investigación cumple cinco condiciones, que se recuerdan con el acrónimo FINER:

• Factible: tienes acceso a los pacientes, los datos, el tiempo y los medios.
• Interesante: a ti y a la comunidad que la va a leer.
• Novedosa: aporta algo que no se sabía o lo confirma en un contexto nuevo.
• Ética: se puede responder sin perjudicar a los participantes.
• Relevante: la respuesta cambia algo en la práctica, la política o la investigación futura.

Estructúrala con PICO

El formato PICO obliga a concretar y, de paso, define ya casi todo tu estudio:

• Población: ¿a quién estudias? (p. ej. adultos con diabetes tipo 2)
• Intervención o exposición: ¿qué evalúas? (metformina)
• Comparación: ¿frente a qué? (placebo o tratamiento estándar)
• Outcome/desenlace: ¿qué mides? (eventos cardiovasculares a 24 meses)

Revisa qué se ha publicado ya

Antes de invertir un solo minuto en recoger datos, busca en PubMed, Cochrane y Google Scholar. Necesitas saber dos cosas: qué se sabe ya y, sobre todo, dónde está el hueco que tu estudio va a llenar. Si tu pregunta ya tiene una respuesta sólida y repetida, replantéala (otra población, otro desenlace, otra duración).

Objetivos e hipótesis

Define un objetivo principal —uno solo, bien afilado— y, como mucho, dos o tres secundarios. La hipótesis es tu apuesta sobre el resultado; preregistrarla evita el sesgo de «cambiar la pregunta cuando ya tienes los datos».

El diseño se deduce de tu pregunta, no al revés. Y determina tanto la guía de reporte como el análisis estadístico que usarás. Elegirlo mal (o tarde) compromete todo el trabajo.

¿Cuál es el tuyo?

La jerarquía de la evidencia

No todos los diseños «pesan» igual. De mayor a menor solidez, simplificando: revisiones sistemáticas de ECA > ECA individual > estudios de cohorte > caso-control > transversal > serie de casos > caso clínico > opinión de experto. Cuanto más arriba, más control de sesgos, pero también más recursos y tiempo.

Prospectivo o retrospectivo

• Prospectivo: decides qué recoger y luego sigues a los pacientes hacia delante. Más fiable, menos sesgos, más lento.
• Retrospectivo: usas datos que ya existen (historias clínicas, registros). Más rápido y barato, pero arrastra los sesgos de cómo se recogieron esos datos.

Sin los trámites éticos en regla, muchas revistas rechazan el artículo de entrada, por bueno que sea. No es burocracia: protege a los participantes y respalda tu credibilidad.

Lo que necesitas antes de empezar

• Aprobación del comité de ética (CEIm): consíguela ANTES de recoger datos y anota el número de referencia para citarlo en Métodos.
• Consentimiento informado de los participantes, o su exención justificada por el comité en estudios retrospectivos con datos anonimizados.
• Registro del ensayo: los ECA deben registrarse (ClinicalTrials.gov, EudraCT…) antes de incluir al primer paciente. Las revisiones se registran en PROSPERO.
• Conflictos de interés y financiación: decláralos con transparencia, incluso si no los hay.

Declaración de Helsinki y buenas prácticas

Tu estudio debe ajustarse a los principios de la Declaración de Helsinki (investigación con seres humanos) y, si aplica, a las normas de buena práctica clínica. Indícalo explícitamente en Métodos: los revisores lo buscan.

Datos mal recogidos no se arreglan con estadística. Esta fase, aburrida pero crítica, decide la calidad de todo lo demás. «Basura entra, basura sale.»

Primero el protocolo, después los datos

Antes de recoger nada, escribe un protocolo que defina la pregunta, el diseño, los criterios de inclusión/exclusión, las variables y el desenlace principal. Así evitas el síndrome de «recoger todo por si acaso», que produce bases de datos enormes e inservibles.

Define bien tus variables

• Tipo: continua (edad, tensión), categórica (sexo, sí/no), ordinal (estadio I-IV).
• Unidades y rango válido: documenta mg/dL, mmHg… y qué valores son imposibles, para detectar errores de tecleo.
• Desenlace primario: defínelo de forma exacta y medible antes de empezar (qué es un «evento», cuándo se mide, con qué instrumento).

Diseña una base de datos limpia

• Una fila = un paciente, una columna = una variable. Nada de celdas combinadas ni colores como dato.
• Nombres de columna claros y sin espacios raros; codifica las categóricas con números (0/1), no con «Sí»/«si»/«SI».
• Fechas en formato ISO (AAAA-MM-DD) y consistentes en todo el fichero.
• Una herramienta de captura estructurada (REDCap) o una hoja de cálculo bien diseñada. Si puedes, doble entrada de datos para detectar discrepancias.

Calidad y datos perdidos

Revisa duplicados, valores fuera de rango e incoherencias (un embarazo en un paciente varón). Minimiza los datos perdidos y, cuando los haya, documenta cuántos y por qué: los revisores siempre lo preguntan, y un exceso de datos perdidos puede invalidar tus conclusiones.

Privacidad (RGPD / HIPAA): no es opcional

Nunca incluyas nombres, DNI, número de historia (NHC) ni fechas exactas identificables. Asigna un código a cada paciente y guarda por separado, bajo llave, la tabla que une código e identidad. En el fichero que analizas o subes, solo datos anonimizados.

Calcula el tamaño muestral antes

El número de pacientes no se improvisa: se calcula a priori a partir del efecto que esperas detectar, la potencia (habitualmente 80-90 %) y el nivel de significación (α = 0,05). Un estudio con pocos pacientes no tiene potencia para demostrar nada, y eso un revisor lo detecta enseguida.

No necesitas ser estadístico, pero sí entender lo básico para no cometer errores que invaliden tus conclusiones.

Estadística descriptiva

• Continuas normales: media ± desviación estándar (DE).
• Continuas no normales (sesgadas): mediana [Q1–Q3].
• Categóricas: número y porcentaje, n (%).

Pruebas de contraste

La prueba se elige según el tipo de variable y su distribución. Una chuleta rápida:

Más allá de la p

El valor p indica si la diferencia es «estadísticamente significativa», pero no cuánto importa. Reporta siempre el tamaño del efecto (diferencia de medias, RR, OR, Cohen's d) y su intervalo de confianza al 95 %: es lo que de verdad tiene relevancia clínica. Y preespecifica tus análisis para no caer en el «p-hacking».

Elige la revista ANTES de dar el formato final al manuscrito: cada una tiene sus normas, su estilo y su público.

Cómo elegir revista

• Alcance y audiencia: que tu tema y diseño encajen con lo que publican.
• Impacto vs. probabilidad de aceptación: sé realista con la solidez de tu estudio.
• Acceso abierto y costes (APC), tiempos de revisión e indexación en PubMed/Scopus.
• Lee siempre las «Instructions for authors»: límites de palabras, formato de referencias, estructura.

Cada diseño, su guía (red EQUATOR)

Las guías de reporte son listas de comprobación que aseguran que tu artículo incluye todo lo necesario: CONSORT (ensayos), STROBE (observacionales), PRISMA (revisiones), CARE (casos), CROSS (encuestas). Cumplirlas no es opcional: muchas revistas las exigen.

Casi todos los artículos siguen la estructura IMRaD: Introducción, Métodos, Resultados y Discusión, más Título, Resumen y Referencias.

Sección por sección

• Título: claro, específico y, si procede, con el diseño.
• Resumen: estructurado (~250 palabras). Es tu escaparate.
• Introducción: en embudo — contexto, qué se sabe, el hueco, tu objetivo. 3-4 párrafos.
• Métodos: tan detallados que otro pueda replicar tu estudio.
• Resultados: solo hechos, sin interpretar.
• Discusión: interpreta, compara con la literatura, reconoce limitaciones y concluye.
• Referencias: con un gestor (Zotero, Mendeley) y el estilo de la revista.

Una buena tabla o figura comunica en segundos lo que un párrafo tarda en explicar. Suelen ser lo primero que mira un revisor.

• Tabla 1: casi siempre las características basales de los participantes por grupo.
• Tablas y figuras autoexplicativas: con título, unidades y número de casos; deben entenderse sin leer el texto.
• Figuras en alta resolución. Incluye el diagrama de flujo que pide tu guía (CONSORT o PRISMA).
• No dupliques el mismo dato en texto, tabla y figura: elige el mejor formato para cada cosa.

Antes de pulsar «enviar», una revisión seria evita rechazos por fallos tontos que no tienen nada que ver con la calidad de tu ciencia.

• Comprueba tu guía de reporte punto por punto: que no falte ningún ítem.
• Verifica que los números coinciden entre texto, tablas y figuras.
• Lenguaje claro y conciso; si publicas en inglés, revísalo a fondo o usa un servicio de edición.
• Prepara la carta de presentación (cover letter): por qué tu estudio interesa a esa revista.
• Revisa los requisitos de formato de la revista (extensión, referencias, declaraciones).

Enviar no es el final: es el principio del diálogo con la revista.

• Sumisión: sube el manuscrito y los archivos por el sistema de la revista; a veces piden sugerir revisores.
• Respuesta de los revisores: lo habitual son «revisiones mayores o menores», a veces rechazo. Es normal: casi nadie publica a la primera sin cambios.
• Responde punto por punto, con educación y con datos. Agradece, atiende cada comentario y marca los cambios.
• Si te rechazan, mejora y reenvía a otra revista adecuada.

Los 7 errores que más rechazos provocan

1. Pregunta de investigación difusa o irrelevante.
2. Diseño inadecuado para la pregunta.
3. Tamaño muestral insuficiente (sin potencia).
4. Análisis estadístico equivocado o sin tamaño del efecto/IC.
5. No cumplir la guía de reporte de la revista.
6. Discusión que repite resultados en lugar de interpretarlos.
7. Inglés deficiente o formato que ignora las normas de la revista.

Un cronograma orientativo