Entiende primero un tema médico antes de leer 40 artículos
con una encuesta bibliográfica estructurada
Si solo pides a la IA que «resuma la literatura sobre X», normalmente recibes párrafos genéricos, poca disciplina de citas y frases vagas como «se necesita más investigación». Eso no basta para el trabajo real de investigación médica.
Esta página sigue el flujo real del proyecto: primero cartografiar el campo, luego decidir qué leer, dónde sigue siendo débil la evidencia y qué siguiente dirección de investigación merece la pena. Quick Literature Survey devuelve una vista corta, verificable y accionable en lugar de un ensayo largo y difuso.
Usar plantilla gratuitaCómo reparte el trabajo la plantilla
Solo rellenas el tema y el idioma de salida. Las reglas de calidad de evidencia y estructura ya vienen integradas.
Lo que rellenas
- Tema de investigación: Introduce la enfermedad, intervención, problema metodológico o tema transversal que quieres cartografiar rápidamente.
- Idioma preferido: La encuesta completa se escribe en tu idioma preferido, por ejemplo Español, para que puedas usarla directamente en discusiones o informes.
Ya integrado
- Prioriza PubMed, Cochrane, revistas de alto impacto y tipos de evidencia fuertes como RCT, revisiones sistemáticas y metaanálisis
- Exige Title, Journal, Year y PMID/DOI para cada artículo mencionado, marcando claramente los datos dudosos
- Si el tema es demasiado amplio, lo estrecha hacia las subáreas más relevantes clínicamente o de crecimiento más rápido
- Obliga a que cada oportunidad de investigación salga de contradicciones reales o limitaciones concretas, no de storytelling
- Limita la respuesta a 500-800 palabras para orientación rápida, no para fingir una revisión completa
Mismo tema, dos formas de pedirlo
La diferencia real no es si la IA puede resumir, sino si el resultado es verificable y útil para actuar.
Lo que envías a la IA
Resume la literatura sobre agonistas del receptor GLP-1 y protección cardiovascular.
Resultado típico
- Enumera temas amplios pero no te dice qué artículos importan más - No ofrece PMID/DOI para verificar rápido - Solo dice «hace falta más investigación» sin una brecha concreta Terminas de leer y sigues sin saber qué leer después.
Variables rellenadas
Tema: agonistas del receptor GLP-1 y protección cardiovascular Idioma preferido: Español
Resultado estructurado
1. Hotspots de investigación - Ensayos de resultados ASCVD - HFpEF y mecanismos de pérdida de peso 2. Artículos representativos - Title, Journal, Year, PMID/DOI - Por qué conviene leerlos primero 3. Oportunidades de investigación - Cada una anclada a una contradicción o limitación real - Incluye novedad y factibilidad 4. Limitaciones actuales - Generalización poblacional limitada - Seguimiento corto o métodos inconsistentes
Qué obtienes en una sola corrida
Estas salidas provienen directamente de la estructura real del prompt quick-literature-survey.
Hotspots de investigación
Muestra las subáreas más activas de los últimos 2-3 años para que veas hacia dónde se mueve el campo.
Artículos representativos
Recibes una lista priorizada de lectura con Title, Journal, Year y PMID/DOI.
Oportunidades de investigación
Va más allá de «se necesita más investigación» y apunta preguntas siguientes basadas en contradicciones o limitaciones reales.
Limitaciones actuales
Te deja ver dónde la base de evidencia sigue siendo débil para decidir si conviene leer más o pasar a diseño de estudio.
Cómo usarlo
Introduce tema e idioma
Describe el tema que quieres cartografiar y elige el idioma de salida. Cuanto más específico, más útil será el resultado.
Pégalo en una IA con búsqueda
Envía el prompt generado a ChatGPT, Claude u otro modelo con búsqueda web o PubMed activada.
Decide el siguiente paso
Verifica primero los artículos clave y luego decide si leer más a fondo, pasar a PICO o reajustar la dirección del tema.
Cartografía hotspots, artículos representativos y oportunidades reales de investigación en cualquier tema médico en menos de 800 palabras. Pensado para orientarte rápidamente antes de leer a fondo.
Preguntas frecuentes
¿Las citas son siempre exactas?
El prompt obliga a la IA a dar Title, Journal, Year y PMID/DOI cuando puede, y a marcar los datos dudosos. Aun así, la IA puede equivocarse, por lo que conviene verificar las referencias importantes en PubMed o Google Scholar.
¿Qué temas funcionan mejor?
Los temas clínicos o metodológicos específicos funcionan mejor. «aprendizaje automático en el diagnóstico de diabetes» dará mejor resultado que solo «diabetes». Los temas demasiado amplios se reducen a las subáreas más activas.
¿Puedo usarlo como revisión completa para mi tesis?
No como sustituto completo. Está pensado para orientación rápida y cartografía inicial. Para una tesis, sigues necesitando tus propias búsquedas sistemáticas y lectura de textos completos.
¿Qué tan fiables son las oportunidades de investigación sugeridas?
Son más fiables que un resumen genérico porque cada oportunidad debe apoyarse en contradicciones o limitaciones documentadas. Aun así, sigue siendo una hipótesis hasta que confirmes la brecha en PubMed.
¿Cómo convierto el resultado en el siguiente paso de investigación?
Elige 1 o 2 oportunidades interesantes, verifícalas en PubMed y luego pásalas al PICO Question Builder de la plataforma para convertirlas en preguntas formales de investigación.