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    "textoCompleto" => "<span class="elsevierStyleSections"><p id="par0005" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las especialidades m&#233;dicas&#44; entre ellas la nefrolog&#237;a&#44; evolucionan a trav&#233;s de un proceso de revisi&#243;n y an&#225;lisis de los estudios de investigaci&#243;n que solo se consigue al exponerlos&#44; compararlos y someterlos a una revisi&#243;n por pares&#46; Esto implica &#8212;entre otras cosas&#8212; recurrir a la b&#250;squeda&#44; la lectura y la selecci&#243;n de art&#237;culos relevantes en un n&#250;mero siempre mayor de publicaciones&#46; Esta tarea suele ser muy compleja y laboriosa&#46;</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por otro lado&#44; los estudios de investigaci&#243;n pueden afectar a la pr&#225;ctica m&#233;dica solo si son le&#237;dos o revisados por otros profesionales&#46; De los casi 2 millones de manuscritos publicados anualmente&#44; hasta el 50&#37; son le&#237;dos solo por los autores&#44; el editor de la revista y los revisores&#44; y la mayor&#237;a nunca son citados<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0170"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a>&#46;</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Junto con estos desaf&#237;os&#44; el enorme desarrollo de los distintos medios digitales nos permite buscar un art&#237;culo&#44; guardarlo&#44; discutirlo&#44; compartirlo o citarlo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0175"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>&#46;</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las herramientas utilizadas cl&#225;sicamente para evaluar el impacto de un art&#237;culo se basan principalmente en las citaciones de un art&#237;culo y no son capaces de medir su importancia en el nuevo escenario digital&#44; donde la interconexi&#243;n y la expansi&#243;n de los recursos por una educaci&#243;n m&#233;dica gratuita y de acceso libre&#44; m&#225;s conocida en su sigla anglosajona FOAMED &#40;Free Open Access Medical Education&#41;&#44; han permitido el surgimiento de nuevas m&#233;tricas de art&#237;culos&#44; apostrofadas err&#243;neamente&#44; como m&#233;tricas alternativas &#40;MA&#41; o Altmetrics<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0180"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>&#46;</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La difusi&#243;n de contenido cient&#237;fico en redes sociales aumentar&#237;a y definir&#237;a mejor el impacto de los trabajos en la comunidad cient&#237;fica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0185"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>&#46; Recientemente&#44; un estudio retrospectivo expuso que una estrategia activa de promoci&#243;n en Twitter incrementa en 11<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>veces la probabilidad de ser citados &#40;75&#37; vs&#46; 7&#37;&#41;&#59; adem&#225;s los art&#237;culos tuiteados fueron citados con anterioridad<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0170"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a>&#46; Por otro lado&#44; estudios aleatorizados m&#225;s antiguos no pudieron confirmar esta asociaci&#243;n&#44; intuyendo que era posible que los usuarios de las redes sociales no hayan tenido la necesidad de acceder al art&#237;culo completo y&#44; por lo tanto&#44; hayan experimentado mayor conocimiento del art&#237;culo&#44; pero no acceso en l&#237;nea a la fuente principal<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0190"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a>&#46;</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Hasta hace poco&#44; la calidad y la relevancia de un art&#237;culo cient&#237;fico publicado se med&#237;a mediante la aplicaci&#243;n de sistemas de medici&#243;n &#40;m&#233;tricas&#41; tradicionales que contabilizan el n&#250;mero de citas o visualizaciones&#46; El resultado de este an&#225;lisis se aplicaba para evaluar la capacidad investigadora de un autor &#40;p&#46; ej&#46;&#44; &#237;ndice H&#41; o la relevancia de una revista cient&#237;fica&#44; siendo el factor de impacto &#40;acr&#243;nimo anglosaj&#243;n&#44; IF&#41; uno de los m&#225;s utilizados&#46; Estos &#237;ndices suelen ser subrogados &#40;m&#233;todos de sustituci&#243;n o sustitutos&#41; para evaluar la calidad del trabajo analizado y no dejan de generar cierta pol&#233;mica en su valoraci&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0195"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>&#46; En ambos casos el valor de estas m&#233;tricas es limitado debido a que dependen de un recuento de citas de publicaciones posteriores<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0200"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>&#46; Este es un proceso lento&#44; que puede llevar meses e incluso a&#241;os&#44; resultando en una larga espera para los investigadores antes de que los lectores descubran la importancia o relevancia de un art&#237;culo o ensayo cl&#237;nico&#46;</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Adem&#225;s&#44; las citas que recibe un art&#237;culo no siempre son un reflejo de la calidad de este&#44; ya que existen art&#237;culos que han sido en gran medida citados como resultado de un proceso de refutaci&#243;n m&#225;s que por su calidad&#59; esta limitaci&#243;n aplica tambi&#233;n a las nuevas m&#233;tricas&#46;</p><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por otra parte&#44; en la &#250;ltima d&#233;cada&#44; hemos observado un aumento vertiginoso de las publicaciones biom&#233;dicas que han puesto a prueba los cl&#225;sicos sistemas existentes para evaluar y seleccionar los trabajos cient&#237;ficos&#44; como la revisi&#243;n por pares&#46; No obstante&#44; una vez publicado&#44; puede llevar meses o incluso a&#241;os para que se descubra la importancia o relevancia de un art&#237;culo o ensayo cl&#237;nico&#46;</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La difusi&#243;n imparable de las redes sociales y el aumento del n&#250;mero de art&#237;culos de acceso libre &#40;Open Access Journals&#41; han hecho que la lectura y la discusi&#243;n de los trabajos cient&#237;ficos se haya extendido m&#225;s all&#225; de los estrechos c&#237;rculos acad&#233;micos difundi&#233;ndose entre la opini&#243;n p&#250;blica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0205"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>&#46; Las redes sociales est&#225;n suponiendo una alternativa para una mayor forma de difusi&#243;n&#44; intercambio y discusi&#243;n de art&#237;culos cient&#237;ficos&#46; Estos cambios tan sustanciales han obligado a buscar fuentes de datos alternativas y complementarias a las m&#233;tricas tradicionales &#40;MT&#41;&#44; como se defini&#243; en el <span class="elsevierStyleItalic">Altmetrics&#58; A manifesto&#44;</span> del 2010<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0210"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>&#46; En este sentido&#44; se ha propuesto el t&#233;rmino de m&#233;tricas de art&#237;culos &#40;Article-Level Metrics&#44; acr&#243;nimo anglosaj&#243;n ALMs&#41;&#44; como una herramienta&#160;para poder evaluar de una forma diferente el impacto de un estudio cient&#237;fico<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0215"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a>&#46;</p><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Debido a su r&#225;pida difusi&#243;n&#44; es f&#225;cil observar c&#243;mo Altmetrics o las MA son t&#233;rminos utilizados para referirse&#44; de forma err&#243;nea&#44; a las m&#233;tricas reales de art&#237;culos&#46;</p><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las MA miden el impacto que tiene un art&#237;culo individual en varios dominios seg&#250;n los &#237;ndices de actividad&#44; en tiempo real<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0335"><span class="elsevierStyleSup">11&#44;12</span></a>&#46; Recopilan datos p&#250;blicos mediante c&#243;digos fuentes y algoritmos artificiales de distintas plataformas y pagina web &#40;blog&#44; journal club&#41; que se caracterizan por permitir el acceso al art&#237;culo &#40;Pubmed&#44; Figshare&#41;&#44; guardarlo &#40;Mendeley&#44; CiteUlike&#41;&#44; discutirlo y compartirlo &#40;Twitter&#44; Facebook&#41;&#44; recomendarlo &#40;Faculty Opinions&#41; o citarlo &#40;Crossref&#44; Scopus&#41;&#46;</p><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los n&#250;meros de visualizaciones&#44; citaciones&#44; likes&#44; retweets permiten calcular tanto el impacto acad&#233;mico o social del art&#237;culo&#44; as&#237; como la composici&#243;n detallada del impacto y finalmente medir la actividad investigadora de un autor<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0230"><span class="elsevierStyleSup">13&#44;14</span></a> &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig&#46; 1</a>&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Hay varias compa&#241;&#237;as que han desarrollado programas y ofrecen sus servicios a las distintas revistas cient&#237;ficas&#44; entre las m&#225;s importantes se encuentran Altmetrics&#46;com&#44; Plum Analytics&#44; Impact Story&#44; entre otras&#46; Estas son herramientas de conteo que buscan en Internet datos para evaluar el impacto social de la investigaci&#243;n acad&#233;mica&#46; Se presentan mediante dise&#241;os visuales muy inteligentes adjuntos a los art&#237;culos o publicaciones cient&#237;ficas y brindan retroalimentaci&#243;n inmediata que permite al lector interesado ver las fuentes que acceden al art&#237;culo muy r&#225;pidamente&#46; Se debe destacar que Altmetrics&#46;com ha basado su negocio principalmente en el suministro de m&#233;tricas e indicadores a editores acad&#233;micos&#46; Asimismo&#44; PlumX ha encontrado en las instituciones la forma de desarrollar su actividad&#44; ofreciendo un &#171;tablero&#187; para rastrear su impacto social&#46; Esta pr&#225;ctica comercial ha insertado sus puntaciones en el entorno editorial acad&#233;mico mucho antes de haber sido probados como indicadores de investigaci&#243;n confiables y significativos&#44; causando una mala interpretaci&#243;n considerable sobre sus significado e importancia&#46;</p><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Otra oportunidad que nos ofrecen el an&#225;lisis de art&#237;culos mediante las m&#233;tricas de alternativas son algunas plataformas como Semantic Scholar &#40;Semantic Scholar&#124;About Us&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0240"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a>&#46; Se trata de un buscador de contenidos acad&#233;micos gratuitos que utiliza el aprendizaje autom&#225;tico o inteligencia artificial para analizar publicaciones&#44; incluyendo figuras&#44; tablas&#44; asociaciones sem&#225;nticas y la m&#233;trica de art&#237;culos cient&#237;ficos para ordenar los resultados que un algoritmo considere m&#225;s relevantes&#46;</p><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Una posterior aplicaci&#243;n es la posibilidad de analizar cu&#225;les son los campos de inter&#233;s de la opini&#243;n p&#250;blica o de determinados colectivos cient&#237;ficos y poder orientar las l&#237;neas editoriales para responder a esta demanda&#46;</p><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Estas herramientas novedosas han sido adoptadas cada vez m&#225;s por instituciones que desean ayudar a sus investigadores a fortalecer las solicitudes de financiaci&#243;n y encontrar historias interesantes que contar sobre su trabajo&#46;</p><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La mayor&#237;a de los financiadores&#44; sean p&#250;blicos o privados&#44; otorgan fondos en funci&#243;n de la calidad de una idea y el historial de un solicitante&#44; de los cuales el curr&#237;culo acad&#233;mico suele ser una parte importante&#46; Las MA pueden ayudar a los comit&#233;s evaluadores a analizar el alcance y la influencia del trabajo acad&#233;mico&#44; candidato a la financiaci&#243;n&#44; tendr&#237;a tanto dentro como fuera de la esfera acad&#233;mica&#44; quiz&#225;s reduciendo cualquier dependencia de las suposiciones de que la investigaci&#243;n publicada en revistas m&#225;s &#171;prestigiosas&#187; tiene necesariamente un mayor impacto<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0245"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a>&#46;</p><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">&#191;Es correcto beneficiar a un investigador que publique muchos art&#237;culos poco originales sobre el mismo tema&#44; pero en revistas internacionales&#44; o es mejor beneficiar a aquel con pocos art&#237;culos &#8212;pero originales&#8212;&#44; curiosos&#44; con perspectivas novedosas publicados en revistas regionales&#63;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0340"><span class="elsevierStyleSup">17</span></a>&#46;</p><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las MA pueden ser particularmente beneficiosas para los investigadores emergentes&#44; especialmente aquellos que pueden no haber tenido la oportunidad de acumular un n&#250;mero de publicaciones suficientes para ser competitivos en indicadores tradicionales&#44; o aquellos investigadores cuyos campos de inter&#233;s limiten su capacidad de publicar en revista de alto impacto<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0245"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a>&#46;</p><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los mismos financiadores y organizaciones corporativas podr&#237;an consultar los resultados de sus programas y modular sobre estos sus estrategias de investigaci&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0255"><span class="elsevierStyleSup">18</span></a>&#46;</p><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Finalmente&#44; estas herramientas podr&#237;an ayudar a los investigadores no solo a rastrear los resultados de su investigaci&#243;n&#44; sino tambi&#233;n a planificarla por adelantado y promoverla activamente en busca de fuentes de financiaci&#243;n para lograr el impacto que pueda tener&#46;</p><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Con este fin&#44; el autor deber&#237;a desarrollar sus propias estrategias para promover y difundir su trabajo lo m&#225;s ampliamente posible&#44; valorando&#44; en el momento de elegir en qu&#233; revista publicar&#44; si cuenta con un programa de MA o si est&#225; vinculada a las principales plataformas de medios sociales&#46; En relaci&#243;n con esto&#44; el investigador se deber&#237;a hacer algunas de las siguientes preguntas&#58; &#191;tiene la revista presencia en Twitter o Facebook&#44; o un blog&#63;&#44; &#191;tiene alguna otra presencia en medios de divulgaci&#243;n de acceso libre o redes sociales&#44; como LinkedIn&#44; Wikipedia&#44; YouTube&#63;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0260"><span class="elsevierStyleSup">19</span></a>&#46;</p><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Dar a conocer el propio trabajo es de vital importancia para poder conseguir fondos de investigaci&#243;n&#44; &#191;habr&#237;a podido ser diferente la historia del Prof&#46; Mojica&#44; descubridor de la t&#233;cnica CRISP-Cas9 e ignorado durante a&#241;os por el sistema de financiaci&#243;n p&#250;blica si hubiera sabido comunicar su descubrimiento a nivel social&#63;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0265"><span class="elsevierStyleSup">20</span></a>&#46;</p><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Una de las principales dudas sobre estas nuevas herramientas es la existencia de una correlaci&#243;n entre art&#237;culos altamente citados y su puntuaci&#243;n mediante MA&#46;</p><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La evidencia de revisiones sistem&#225;ticas sobre este tema parece ser escasa&#46; De hecho&#44; hasta la fecha solo hay 3&#58; la primera se concentr&#243; en el resultado de la investigaci&#243;n m&#233;dica e inform&#243; de asociaciones significativas entre Altmetrics y citas tradicionales&#44; sin vincular las medidas de impacto<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0270"><span class="elsevierStyleSup">21</span></a>&#59; la segunda tuvo como objetivo la evaluaci&#243;n de la calidad metodol&#243;gica en psoriasis cut&#225;nea determinando que el IF de una revista pod&#237;a predecir la cantidad de tweets&#44; mientras que los a&#241;os de publicaci&#243;n y la cantidad de lectores de Mendeley pronostican la cantidad de citas en Google Scholar<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0200"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>&#46; Sin embargo&#44; los autores concluyeron que no parece haber una conexi&#243;n entre la calidad cient&#237;fica&#44; las redes sociales&#44; la actividad y el uso del art&#237;culo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0275"><span class="elsevierStyleSup">22</span></a>&#46;</p><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En una revisi&#243;n sistem&#225;tica m&#225;s reciente&#44; en la que se analiz&#243; la asociaci&#243;n entre las puntaciones Altmetric y la bibliometr&#237;a&#44; los resultados fueron mixtos&#46; No se informaron correlaciones significativas en 12 de 44 estudios &#40;27&#37;&#41;&#44; habiendo correlaciones d&#233;biles o moderadas en el 30&#37; y asociaciones positivas en el restante 43&#37;&#46; En particular&#44; hubo una asociaci&#243;n positiva entre los lectores de Mendeley &#40;lecturas y descargas&#41; y las citas posteriores<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0345"><span class="elsevierStyleSup">23</span></a>&#46;</p><p id="par0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Estos datos son similares a los hallazgos reportados en uno de los estudios de impacto&#44; que encontr&#243; correlaciones significativas entre el n&#250;mero de descargas de un art&#237;culo y el n&#250;mero posterior de citas &#40;r<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;52&#59; p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;001&#41;&#44; que fueron a&#250;n mayores en el grupo de intervenci&#243;n &#40;r<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#61;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;67&#59; p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>&#60;<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0&#44;001&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0285"><span class="elsevierStyleSup">24</span></a>&#46;</p><p id="par0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall">No obstante&#44; en otros 2 estudios no se evidenciaron asociaciones significativas entre las MT y de redes sociales<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0290"><span class="elsevierStyleSup">25</span></a> y entre la puntuaci&#243;n Altmetric&#44; el IF de la revista&#44; las lecturas de ResearchGate&#44; un repositorio de art&#237;culos cient&#237;ficos&#44; y la cantidad de descargas de art&#237;culos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0295"><span class="elsevierStyleSup">26</span></a>&#46;</p><p id="par0145" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A pesar de que en la literatura se encuentran estudios con resultados discordantes&#44; es de esperar que una mejor&#237;a en la correlaci&#243;n de estos algoritmos sea solo cuesti&#243;n de tiempo<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0350"><span class="elsevierStyleSup">27&#44;28</span></a>&#46;</p><p id="par0150" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las comparaciones entre MC y MA son sujeto de discusi&#243;n&#44; ya que a menudo es dif&#237;cil evaluar la credibilidad de los cr&#237;ticos y la validez de sus comentarios&#46; Aunque las MA intentan abordar estas limitaciones al examinar y ponderar las contribuciones de los autores en cada menci&#243;n&#59; obviamente&#44; el grado de difusi&#243;n en redes sociales no reemplaza la capacidad cr&#237;tica de los lectores<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0360"><span class="elsevierStyleSup">29</span></a>&#46;</p><p id="par0155" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Otra limitaci&#243;n en el uso de las MA para los art&#237;culos cient&#237;ficos es la falta de transparencia sobre los c&#243;digos fuente y los API &#40;interfaz de programaci&#243;n de aplicaciones&#58; un c&#243;digo que permite que 2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>programas de software se comuniquen entre s&#237;&#41;&#44; utilizados para rastrear las citaciones en las distintas fuentes&#46; Adem&#225;s&#44; es dif&#237;cil crear un sistema de algoritmos y c&#243;digo fuente replicable porque la velocidad con la cual evolucionan las plataformas web es asombrosa&#46;</p><p id="par0160" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las fuentes de las que se toman los datos de un art&#237;culo cient&#237;fico son muy heterog&#233;neas y dif&#237;cilmente comparables &#40;p&#46; ej&#46;&#44; &#191;es lo mismo un &#171;me gusta&#187; en Facebook que una citaci&#243;n en un blog&#63;&#41;&#46; Finalmente&#44; las MA son susceptibles de ser manipuladas&#58; una buena campa&#241;a de marketing puede aumentar el impacto de una publicaci&#243;n recurriendo incluso a t&#233;cnicas Search Engine Optimization &#40;SEO&#41;&#44; posicionamiento en buscadores<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0315"><span class="elsevierStyleSup">30</span></a>&#46;</p><p id="par0165" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para intentar solventar estos problemas se han desarrollado una serie de iniciativas como el informe &#171;Metric Tide&#187; en el Reino Unido&#44; el &#171;Metrics Toolkit&#187; y el &#171;Grupo de expertos en indicadores&#187;&#44; creado por la Comisi&#243;n Europea con el fin de proporcionar informaci&#243;n basada en evidencia sobre c&#243;mo se calcula cada m&#233;trica&#44; d&#243;nde y c&#243;mo deber&#237;a &#40;y no deber&#237;a&#41; aplicarse<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0320"><span class="elsevierStyleSup">31-33</span></a>&#46;</p><p id="par0170" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El aumento exponencial de publicaciones cient&#237;ficas y la multiplicaci&#243;n de herramientas que permiten difundir sus contenidos genera incertidumbre acerca de la medici&#243;n del verdadero impacto cient&#237;fico de los manuscritos ya que est&#225; basado en sistemas tradicionales y que presentan ciertas limitaciones en el contexto actual&#46; Las m&#233;tricas de art&#237;culos basadas sobre presencia y prevalencia en un contexto digital y social pueden complementar a los indicadores bibliom&#233;tricos &#171;tradicionales&#187; &#40;bien establecidos&#44; conocidos y aceptados por la mayor parte de investigadores&#41; y han llegado para quedarse&#46; No obstante&#44; y pese a sus imperfecciones&#44; como en muchos otros campos revolucionados por las nuevas tecnolog&#237;as&#44; ofrecer&#225;n oportunidades a quien est&#233; dispuesto a asumir el nuevo reto y nos permitir&#225;n orientarnos para comprender mejor lo que nuestros colegas y pacientes est&#225;n leyendo y escuchando&#46; Adem&#225;s&#44; el an&#225;lisis del verdadero impacto cient&#237;fico y social de un tema de investigaci&#243;n ayudar&#237;a a establecer estrategias adecuadas para responder &#243;ptimamente a las necesidades de la sociedad&#46;</p></span>"
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Información de la revista
Vol. 42. Núm. 2.marzo - abril 2022
Páginas 113-222
Vol. 42. Núm. 2.marzo - abril 2022
Páginas 113-222
Editorial
Open Access
Impacto de un artículo en la era social: ¿es lo mismo tuitear que citar?
Impact of an article in the social age: Is tweeting the same as citing?
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Marco Montomolia,
Autor para correspondencia
marcomontomoli@hotmail.it

Autor para correspondencia.
, Omar Taco Sanchezb, Luis D’Marcoc, José Luis Gorriz Terueld
a Servicio de Nefrología, Hospital Clínico Universitario de Valencia, Valencia, España
b Servicio de Nefrología, Hospital Universitari German Trias i Pujol, Badalona, Barcelona, España
c INCLIVA Instituto de Investigación Sanitaria, Valencia, España
d Servicio de Nefrología, Hospital Clínico Universitario de Valencia, Valencia, España
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Las especialidades médicas, entre ellas la nefrología, evolucionan a través de un proceso de revisión y análisis de los estudios de investigación que solo se consigue al exponerlos, compararlos y someterlos a una revisión por pares. Esto implica —entre otras cosas— recurrir a la búsqueda, la lectura y la selección de artículos relevantes en un número siempre mayor de publicaciones. Esta tarea suele ser muy compleja y laboriosa.

Por otro lado, los estudios de investigación pueden afectar a la práctica médica solo si son leídos o revisados por otros profesionales. De los casi 2 millones de manuscritos publicados anualmente, hasta el 50% son leídos solo por los autores, el editor de la revista y los revisores, y la mayoría nunca son citados1.

Junto con estos desafíos, el enorme desarrollo de los distintos medios digitales nos permite buscar un artículo, guardarlo, discutirlo, compartirlo o citarlo2.

Las herramientas utilizadas clásicamente para evaluar el impacto de un artículo se basan principalmente en las citaciones de un artículo y no son capaces de medir su importancia en el nuevo escenario digital, donde la interconexión y la expansión de los recursos por una educación médica gratuita y de acceso libre, más conocida en su sigla anglosajona FOAMED (Free Open Access Medical Education), han permitido el surgimiento de nuevas métricas de artículos, apostrofadas erróneamente, como métricas alternativas (MA) o Altmetrics3.

La difusión de contenido científico en redes sociales aumentaría y definiría mejor el impacto de los trabajos en la comunidad científica4. Recientemente, un estudio retrospectivo expuso que una estrategia activa de promoción en Twitter incrementa en 11veces la probabilidad de ser citados (75% vs. 7%); además los artículos tuiteados fueron citados con anterioridad1. Por otro lado, estudios aleatorizados más antiguos no pudieron confirmar esta asociación, intuyendo que era posible que los usuarios de las redes sociales no hayan tenido la necesidad de acceder al artículo completo y, por lo tanto, hayan experimentado mayor conocimiento del artículo, pero no acceso en línea a la fuente principal5.

Hasta hace poco, la calidad y la relevancia de un artículo científico publicado se medía mediante la aplicación de sistemas de medición (métricas) tradicionales que contabilizan el número de citas o visualizaciones. El resultado de este análisis se aplicaba para evaluar la capacidad investigadora de un autor (p. ej., índice H) o la relevancia de una revista científica, siendo el factor de impacto (acrónimo anglosajón, IF) uno de los más utilizados. Estos índices suelen ser subrogados (métodos de sustitución o sustitutos) para evaluar la calidad del trabajo analizado y no dejan de generar cierta polémica en su valoración6. En ambos casos el valor de estas métricas es limitado debido a que dependen de un recuento de citas de publicaciones posteriores7. Este es un proceso lento, que puede llevar meses e incluso años, resultando en una larga espera para los investigadores antes de que los lectores descubran la importancia o relevancia de un artículo o ensayo clínico.

Además, las citas que recibe un artículo no siempre son un reflejo de la calidad de este, ya que existen artículos que han sido en gran medida citados como resultado de un proceso de refutación más que por su calidad; esta limitación aplica también a las nuevas métricas.

Por otra parte, en la última década, hemos observado un aumento vertiginoso de las publicaciones biomédicas que han puesto a prueba los clásicos sistemas existentes para evaluar y seleccionar los trabajos científicos, como la revisión por pares. No obstante, una vez publicado, puede llevar meses o incluso años para que se descubra la importancia o relevancia de un artículo o ensayo clínico.

La difusión imparable de las redes sociales y el aumento del número de artículos de acceso libre (Open Access Journals) han hecho que la lectura y la discusión de los trabajos científicos se haya extendido más allá de los estrechos círculos académicos difundiéndose entre la opinión pública8. Las redes sociales están suponiendo una alternativa para una mayor forma de difusión, intercambio y discusión de artículos científicos. Estos cambios tan sustanciales han obligado a buscar fuentes de datos alternativas y complementarias a las métricas tradicionales (MT), como se definió en el Altmetrics: A manifesto, del 20109. En este sentido, se ha propuesto el término de métricas de artículos (Article-Level Metrics, acrónimo anglosajón ALMs), como una herramienta para poder evaluar de una forma diferente el impacto de un estudio científico10.

Debido a su rápida difusión, es fácil observar cómo Altmetrics o las MA son términos utilizados para referirse, de forma errónea, a las métricas reales de artículos.

Las MA miden el impacto que tiene un artículo individual en varios dominios según los índices de actividad, en tiempo real11,12. Recopilan datos públicos mediante códigos fuentes y algoritmos artificiales de distintas plataformas y pagina web (blog, journal club) que se caracterizan por permitir el acceso al artículo (Pubmed, Figshare), guardarlo (Mendeley, CiteUlike), discutirlo y compartirlo (Twitter, Facebook), recomendarlo (Faculty Opinions) o citarlo (Crossref, Scopus).

Los números de visualizaciones, citaciones, likes, retweets permiten calcular tanto el impacto académico o social del artículo, así como la composición detallada del impacto y finalmente medir la actividad investigadora de un autor13,14 (fig. 1).

Figura 1.

Donut Altmetrics: ejemplo de métricas de artículos que contabiliza el número de citaciones y visualizaciones («métrica tradicional»), así con el número de condivisiones vía redes sociales o blog. El tamaño de los colores del donut cambiará de forma proporcional a las interacciones recibidas por cada fuente.

Fuente: https://www.altmetric.com/about-our-data/the-donut-and-score/.

(0.11MB).

Hay varias compañías que han desarrollado programas y ofrecen sus servicios a las distintas revistas científicas, entre las más importantes se encuentran Altmetrics.com, Plum Analytics, Impact Story, entre otras. Estas son herramientas de conteo que buscan en Internet datos para evaluar el impacto social de la investigación académica. Se presentan mediante diseños visuales muy inteligentes adjuntos a los artículos o publicaciones científicas y brindan retroalimentación inmediata que permite al lector interesado ver las fuentes que acceden al artículo muy rápidamente. Se debe destacar que Altmetrics.com ha basado su negocio principalmente en el suministro de métricas e indicadores a editores académicos. Asimismo, PlumX ha encontrado en las instituciones la forma de desarrollar su actividad, ofreciendo un «tablero» para rastrear su impacto social. Esta práctica comercial ha insertado sus puntaciones en el entorno editorial académico mucho antes de haber sido probados como indicadores de investigación confiables y significativos, causando una mala interpretación considerable sobre sus significado e importancia.

Otra oportunidad que nos ofrecen el análisis de artículos mediante las métricas de alternativas son algunas plataformas como Semantic Scholar (Semantic Scholar|About Us)15. Se trata de un buscador de contenidos académicos gratuitos que utiliza el aprendizaje automático o inteligencia artificial para analizar publicaciones, incluyendo figuras, tablas, asociaciones semánticas y la métrica de artículos científicos para ordenar los resultados que un algoritmo considere más relevantes.

Una posterior aplicación es la posibilidad de analizar cuáles son los campos de interés de la opinión pública o de determinados colectivos científicos y poder orientar las líneas editoriales para responder a esta demanda.

Estas herramientas novedosas han sido adoptadas cada vez más por instituciones que desean ayudar a sus investigadores a fortalecer las solicitudes de financiación y encontrar historias interesantes que contar sobre su trabajo.

La mayoría de los financiadores, sean públicos o privados, otorgan fondos en función de la calidad de una idea y el historial de un solicitante, de los cuales el currículo académico suele ser una parte importante. Las MA pueden ayudar a los comités evaluadores a analizar el alcance y la influencia del trabajo académico, candidato a la financiación, tendría tanto dentro como fuera de la esfera académica, quizás reduciendo cualquier dependencia de las suposiciones de que la investigación publicada en revistas más «prestigiosas» tiene necesariamente un mayor impacto16.

¿Es correcto beneficiar a un investigador que publique muchos artículos poco originales sobre el mismo tema, pero en revistas internacionales, o es mejor beneficiar a aquel con pocos artículos —pero originales—, curiosos, con perspectivas novedosas publicados en revistas regionales?17.

Las MA pueden ser particularmente beneficiosas para los investigadores emergentes, especialmente aquellos que pueden no haber tenido la oportunidad de acumular un número de publicaciones suficientes para ser competitivos en indicadores tradicionales, o aquellos investigadores cuyos campos de interés limiten su capacidad de publicar en revista de alto impacto16.

Los mismos financiadores y organizaciones corporativas podrían consultar los resultados de sus programas y modular sobre estos sus estrategias de investigación18.

Finalmente, estas herramientas podrían ayudar a los investigadores no solo a rastrear los resultados de su investigación, sino también a planificarla por adelantado y promoverla activamente en busca de fuentes de financiación para lograr el impacto que pueda tener.

Con este fin, el autor debería desarrollar sus propias estrategias para promover y difundir su trabajo lo más ampliamente posible, valorando, en el momento de elegir en qué revista publicar, si cuenta con un programa de MA o si está vinculada a las principales plataformas de medios sociales. En relación con esto, el investigador se debería hacer algunas de las siguientes preguntas: ¿tiene la revista presencia en Twitter o Facebook, o un blog?, ¿tiene alguna otra presencia en medios de divulgación de acceso libre o redes sociales, como LinkedIn, Wikipedia, YouTube?19.

Dar a conocer el propio trabajo es de vital importancia para poder conseguir fondos de investigación, ¿habría podido ser diferente la historia del Prof. Mojica, descubridor de la técnica CRISP-Cas9 e ignorado durante años por el sistema de financiación pública si hubiera sabido comunicar su descubrimiento a nivel social?20.

Una de las principales dudas sobre estas nuevas herramientas es la existencia de una correlación entre artículos altamente citados y su puntuación mediante MA.

La evidencia de revisiones sistemáticas sobre este tema parece ser escasa. De hecho, hasta la fecha solo hay 3: la primera se concentró en el resultado de la investigación médica e informó de asociaciones significativas entre Altmetrics y citas tradicionales, sin vincular las medidas de impacto21; la segunda tuvo como objetivo la evaluación de la calidad metodológica en psoriasis cutánea determinando que el IF de una revista podía predecir la cantidad de tweets, mientras que los años de publicación y la cantidad de lectores de Mendeley pronostican la cantidad de citas en Google Scholar7. Sin embargo, los autores concluyeron que no parece haber una conexión entre la calidad científica, las redes sociales, la actividad y el uso del artículo22.

En una revisión sistemática más reciente, en la que se analizó la asociación entre las puntaciones Altmetric y la bibliometría, los resultados fueron mixtos. No se informaron correlaciones significativas en 12 de 44 estudios (27%), habiendo correlaciones débiles o moderadas en el 30% y asociaciones positivas en el restante 43%. En particular, hubo una asociación positiva entre los lectores de Mendeley (lecturas y descargas) y las citas posteriores23.

Estos datos son similares a los hallazgos reportados en uno de los estudios de impacto, que encontró correlaciones significativas entre el número de descargas de un artículo y el número posterior de citas (r=0,52; p<0,001), que fueron aún mayores en el grupo de intervención (r=0,67; p<0,001)24.

No obstante, en otros 2 estudios no se evidenciaron asociaciones significativas entre las MT y de redes sociales25 y entre la puntuación Altmetric, el IF de la revista, las lecturas de ResearchGate, un repositorio de artículos científicos, y la cantidad de descargas de artículos26.

A pesar de que en la literatura se encuentran estudios con resultados discordantes, es de esperar que una mejoría en la correlación de estos algoritmos sea solo cuestión de tiempo27,28.

Las comparaciones entre MC y MA son sujeto de discusión, ya que a menudo es difícil evaluar la credibilidad de los críticos y la validez de sus comentarios. Aunque las MA intentan abordar estas limitaciones al examinar y ponderar las contribuciones de los autores en cada mención; obviamente, el grado de difusión en redes sociales no reemplaza la capacidad crítica de los lectores29.

Otra limitación en el uso de las MA para los artículos científicos es la falta de transparencia sobre los códigos fuente y los API (interfaz de programación de aplicaciones: un código que permite que 2programas de software se comuniquen entre sí), utilizados para rastrear las citaciones en las distintas fuentes. Además, es difícil crear un sistema de algoritmos y código fuente replicable porque la velocidad con la cual evolucionan las plataformas web es asombrosa.

Las fuentes de las que se toman los datos de un artículo científico son muy heterogéneas y difícilmente comparables (p. ej., ¿es lo mismo un «me gusta» en Facebook que una citación en un blog?). Finalmente, las MA son susceptibles de ser manipuladas: una buena campaña de marketing puede aumentar el impacto de una publicación recurriendo incluso a técnicas Search Engine Optimization (SEO), posicionamiento en buscadores30.

Para intentar solventar estos problemas se han desarrollado una serie de iniciativas como el informe «Metric Tide» en el Reino Unido, el «Metrics Toolkit» y el «Grupo de expertos en indicadores», creado por la Comisión Europea con el fin de proporcionar información basada en evidencia sobre cómo se calcula cada métrica, dónde y cómo debería (y no debería) aplicarse31-33.

El aumento exponencial de publicaciones científicas y la multiplicación de herramientas que permiten difundir sus contenidos genera incertidumbre acerca de la medición del verdadero impacto científico de los manuscritos ya que está basado en sistemas tradicionales y que presentan ciertas limitaciones en el contexto actual. Las métricas de artículos basadas sobre presencia y prevalencia en un contexto digital y social pueden complementar a los indicadores bibliométricos «tradicionales» (bien establecidos, conocidos y aceptados por la mayor parte de investigadores) y han llegado para quedarse. No obstante, y pese a sus imperfecciones, como en muchos otros campos revolucionados por las nuevas tecnologías, ofrecerán oportunidades a quien esté dispuesto a asumir el nuevo reto y nos permitirán orientarnos para comprender mejor lo que nuestros colegas y pacientes están leyendo y escuchando. Además, el análisis del verdadero impacto científico y social de un tema de investigación ayudaría a establecer estrategias adecuadas para responder óptimamente a las necesidades de la sociedad.

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