Metodología CIAS v0.3

Documento metodológico

Sistema editorial de valoración crítica, revisión por pares y lectura científica asistido por IA para publicaciones sobre inteligencia artificial en salud

Centro de Inteligencia Artificial en Salud A.C. (CIAS)
Versión 0.3 — borrador ampliado para discusión del comité
Estado: documento metodológico; no constituye una especificación técnica ni asesoría jurídica o regulatoria.

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0. Propósito y alcance del documento

Este documento define el propósito, los límites, los criterios metodológicos, la intervención humana y las condiciones de validación y gobernanza del sistema. La arquitectura, los modelos, los prompts, los contratos de datos y la infraestructura se documentarán por separado.

La metodología es pública, verificable y versionada. Toda afirmación sobre el desempeño del sistema deberá estar sustentada en evaluaciones propias y vigentes. Lo que el sistema no puede hacer se declarará con la misma visibilidad que sus capacidades.

0.1 Alcance institucional

El CIAS operará una revista científica dedicada a inteligencia artificial en salud. El sistema apoyará la recepción, valoración editorial, revisión por pares, revisión metodológica, corrección, publicación y lectura crítica posterior de todos los tipos de contribución admitidos por la revista.

El alcance metodológico es deliberadamente amplio. Incluye investigación cuantitativa, cualitativa y mixta; desarrollo y evaluación de sistemas de IA; investigación clínica, epidemiológica, informática, educativa, ética y de implementación; síntesis de evidencia; protocolos; recursos científicos; y publicaciones argumentativas o editoriales.

La amplitud editorial no implica extrapolar el desempeño de un módulo a otro. Cada tipo de publicación tendrá un perfil de valoración propio y un estado operativo:

• validado: alcanzó los criterios de aceptación predefinidos para ese uso;
• piloto supervisado: puede apoyar al revisor, pero no reducir los requisitos de revisión humana;
• asistencia estructural: sólo organiza, extrae o comprueba elementos de bajo alcance; el dictamen es íntegramente humano;
• temporalmente no automatizado: se revisa mediante el proceso humano de la revista mientras se desarrolla y valida el módulo correspondiente.

Ninguna contribución quedará fuera de la revista por carecer de automatización específica. Cuando un módulo no esté validado, aumentará la intervención humana en lugar de reducirse el alcance de la revisión.

0.2 Significado de revisión exhaustiva

En este documento, exhaustiva significa que:

1. se identifican todas las dimensiones y criterios aplicables al tipo de contribución;
2. cada criterio recibe un estado explícito;
3. se revisan el texto, tablas, figuras, anexos, referencias, registros y artefactos disponibles;
4. se combinan comprobaciones automáticas con revisión temática, metodológica, estadística, ética y editorial proporcional al riesgo;
5. toda dimensión no evaluada, no procesable o incierta se declara;
6. se conserva una cadena auditable desde el sometimiento hasta la decisión.

No significa que el CIAS garantice detectar todo error, sesgo, fraude u omisión. La revisión exhaustiva describe la cobertura y el procedimiento, no infalibilidad.

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1. Problema, usuarios y finalidad

1.1 Problema

La producción científica sobre inteligencia artificial aplicada a la salud crece más rápido que la capacidad de valorarla críticamente. La dificultad no es sólo de volumen: la evaluación requiere combinar competencias clínicas, metodológicas, estadísticas, informáticas y contextuales.

Esto afecta al menos a tres grupos:

• Autores y revisores, que necesitan una comprobación estructurada y trazable antes de la revisión experta.
• Lectores, incluidos profesionales de la salud, estudiantes y responsables de decisiones, que necesitan distinguir desempeño técnico, utilidad clínica, riesgo de sesgo y aplicabilidad.
• El ecosistema mexicano, que necesita valorar si datos, modelos y resultados obtenidos en otros contextos son transferibles a poblaciones e instituciones mexicanas.

1.2 Usuarios previstos

El sistema tendrá interfaces y advertencias distintas para:

• autores que someten una contribución a la revista o solicitan una pre-revisión confidencial;
• revisores metodológicos o temáticos;
• editores o comités responsables;
• lectores profesionales o en formación;
• administradores del sistema y responsables de privacidad, seguridad y calidad.

El público general no deberá recibir interpretaciones clínicas personalizadas ni recomendaciones de atención derivadas de este sistema.

1.3 Dos modos de uso

Modo A — Revisión editorial y dictamen de manuscritos

Apoya el proceso formal de la revista CIAS desde el sometimiento hasta la decisión y las rondas de corrección. Produce comprobaciones, observaciones candidatas, matrices de cumplimiento e insumos para revisores y editores. Las recomendaciones de revisión y la decisión editorial son emitidas y firmadas por personas identificables en el registro interno.

Dentro de este modo podrá existir una pre-revisión confidencial y no vinculante para que los autores mejoren el manuscrito antes de iniciar formalmente el proceso editorial. Sus resultados no predeterminan la admisión ni la decisión posterior.

Modo B — Ficha de lectura crítica de publicaciones

Produce una guía pedagógica para comprender un artículo publicado, sus resultados, sus limitaciones, su contexto y las preguntas que conviene formular. No constituye una certificación, auditoría forense ni veredicto sobre la veracidad del estudio.

Ambos modos comparten componentes de extracción y comprobación, pero tienen reglas diferentes de confidencialidad, consecuencias, publicación, revisión humana y uso de fuentes externas.

1.4 Qué no es el sistema

El sistema:

• no sustituye la revisión por pares ni la revisión metodológica experta, aunque las estructura y documenta;
• no produce una puntuación global, ranking o sello de calidad;
• no determina que un hallazgo sea verdadero o clínicamente útil;
• no diagnostica fabricación, plagio o mala conducta;
• no atribuye intención a autores;
• no infiere que una referencia retractada invalide automáticamente la afirmación que la cita;
• no confunde cumplimiento de una guía de reporte con bajo riesgo de sesgo;
• no emite asesoría legal, regulatoria o clínica;
• no interpreta la ausencia de hallazgos como aval del documento.

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2. Principios rectores

P1. Trazabilidad. Toda observación incluye fuente, localizador y cadena de razonamiento o cálculo. Si depende de una fuente externa, también se identifica el registro consultado y la fecha de consulta.

P2. Separación de funciones. El sistema distingue extracción, cálculo, contraste, juicio metodológico y decisión humana. No presenta inferencias del modelo como hechos extraídos.

P3. Supervisión proporcional al riesgo. Toda observación publicada sobre terceros y todo insumo utilizado en una decisión editorial requiere validación humana. En una pre-revisión privada pueden mostrarse observaciones automáticas claramente marcadas como no verificadas.

P4. Abstención explícita. El sistema utiliza estados como “no localizado”, “no evaluable”, “evidencia insuficiente” y “requiere juicio experto”. No completa información ausente ni fuerza una conclusión.

P5. Transparencia y reproducibilidad. Criterios, versiones y métricas son públicos. Cada ejecución conserva los identificadores necesarios para reconstruir qué metodología y componentes produjeron el resultado, respetando la confidencialidad.

P6. Privacidad y minimización. Sólo se procesa y conserva la información necesaria para la finalidad declarada. Los manuscritos inéditos no se usan para entrenar modelos ni se transfieren a terceros sin base jurídica, garantías contractuales y conocimiento del usuario.

P7. Equidad y aplicabilidad contextual. La valoración considera población, institución, recursos, idioma y condiciones de despliegue. La ausencia de datos mexicanos no equivale por sí misma a invalidez, pero limita las afirmaciones de aplicabilidad local.

P8. Derecho de corrección y réplica. Toda observación es corregible. Los procedimientos, plazos y responsables de corrección y apelación son públicos.

P9. Utilidad formativa. La salida explica qué se encontró, por qué importa, qué no puede concluirse y cómo puede verificarse.

P10. Evaluación antes de expansión. Ningún nuevo tipo de estudio, idioma, instrumento o función se declara soportado hasta superar criterios de aceptación predefinidos.

P11. Independencia editorial. Financiamiento, patrocinio, membresía institucional, publicidad, capacidad de pago y relaciones del CIAS no determinan el resultado editorial. Las excepciones y conflictos se registran y gestionan.

P12. Proporcionalidad y justicia. La intensidad de revisión responde al diseño, complejidad y consecuencias potenciales, no al prestigio de autores o instituciones. La calidad del idioma se corrige de forma editorial y no sustituye el juicio sobre el contenido científico.

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3. Marco de referencia y registro de instrumentos

El sistema mantiene un registro versionado de instrumentos. Para cada uno documenta: finalidad, alcance, versión, licencia o condiciones de uso, reglas aplicables, traducción utilizada y fecha de revisión.

3.1 Clases de instrumentos

Se conservarán separadas cuatro clases:

1. Guías de reporte: indican qué información debe comunicarse.
2. Herramientas de riesgo de sesgo o calidad: apoyan juicios metodológicos.
3. Marcos de utilidad, implementación y aplicabilidad: examinan uso real y contexto.
4. Normas editoriales, éticas, jurídicas y de integridad: establecen obligaciones o buenas prácticas, pero no son intercambiables con las anteriores.

3.2 Registro amplio de instrumentos metodológicos

La siguiente tabla define el punto de partida y no una lista cerrada. La selección final depende del diseño, la finalidad y la unidad de análisis.

Cuando una guía base haya sido actualizada, se usará su versión vigente. Por ejemplo, CONSORT 2025 sustituye a CONSORT 2010 y SPIRIT 2025 sustituye a SPIRIT 2013. Las extensiones se aplicarán conjuntamente con la guía base vigente y cualquier conflicto será resuelto y documentado por el responsable metodológico.

La adopción de una herramienta exige revisar sus condiciones de uso, licencia, entrenamiento requerido y reproducibilidad entre evaluadores. El CIAS no traducirá ni adaptará instrumentos protegidos sin autorización. Las traducciones propias se someterán a un proceso documentado de equivalencia conceptual.

3.3 Núcleo transversal de la revista

Toda contribución, incluso cuando no exista una guía específica, se revisará mediante un núcleo común adaptado a su naturaleza:

1. adecuación al alcance y tipo editorial;
2. identificación clara de pregunta, finalidad o tesis;
3. correspondencia entre afirmaciones y evidencia;
4. transparencia de métodos, fuentes y limitaciones;
5. exactitud y suficiencia de citas;
6. ética, privacidad, consentimiento y conflictos cuando apliquen;
7. transparencia sobre uso de IA durante la investigación y redacción;
8. disponibilidad y condiciones de datos, código, materiales o argumentos verificables;
9. coherencia interna, claridad y accesibilidad;
10. aplicabilidad, equidad y consecuencias para México y América Latina;
11. proporcionalidad de conclusiones y recomendaciones;
12. originalidad o valor de replicación, síntesis, recurso o debate.

La forma de satisfacer estos criterios varía por tipo editorial. Un comentario no se juzga como un ensayo y un artículo de software no se juzga como una cohorte.

3.4 Marco editorial, ético y jurídico

El registro incluirá, como mínimo:

• recomendaciones vigentes de ICMJE, COPE y WAME;
• Declaración de Helsinki vigente;
• Ley General de Salud y reglamentos aplicables a investigación;
• Ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de los Particulares vigente y, cuando corresponda, la normativa para sujetos obligados;
• disposiciones mexicanas aplicables a investigación, software como dispositivo médico, seguridad de la información y transferencia de datos.

El sistema no declarará “cumplimiento legal”. Identificará información reportada o potencialmente ausente y remitirá los casos a la persona responsable de ética, privacidad o regulación.

3.5 Revisión del registro

El registro se revisará al menos cada seis meses y cada vez que se publique una actualización relevante. Toda modificación deberá indicar si obliga a revalidar reglas o resultados anteriores.

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4. Unidad de análisis, clasificación y cobertura

4.1 Unidad de análisis

La unidad principal no es necesariamente “el artículo completo”. Según el instrumento puede ser:

• el reporte;
• un modelo concreto;
• una cohorte o conjunto de datos;
• una comparación;
• un desenlace;
• una estimación de efecto;
• una afirmación específica.

El resultado identificará la unidad a la que se refiere cada observación. Esto evita atribuir a todo el artículo un problema limitado a un desenlace o análisis.

4.2 Taxonomía editorial y metodológica

La revista podrá recibir, como mínimo, las siguientes familias. La taxonomía es multietiqueta: una contribución puede pertenecer a varias.

A. Investigación empírica cuantitativa

• ensayos clínicos aleatorizados, por conglomerados, cruzados, pragmáticos, piloto o de no inferioridad;
• estudios cuasiexperimentales, experimentos naturales y series temporales interrumpidas;
• cohortes, casos y controles, estudios transversales, ecológicos y encuestas;
• estudios de exactitud diagnóstica;
• desarrollo, actualización, validación y comparación de modelos predictivos;
• estudios de asociación, inferencia causal y epidemiología computacional;
• simulaciones, modelos matemáticos y evaluaciones con datos sintéticos;
• estudios de rendimiento técnico, usabilidad, factores humanos y desempeño humano-IA;
• evaluaciones económicas, impacto presupuestario y análisis de costo-efectividad;
• investigación de implementación, calidad y seguridad del paciente;
• estudios de laboratorio, preclínicos, animales, ómicos o de señales biomédicas cuando sean pertinentes a IA en salud.

B. Investigación cualitativa y mixta

• entrevistas, grupos focales, etnografía, teoría fundamentada y análisis temático;
• estudios Delphi y construcción de consenso;
• investigación participativa y diseño centrado en usuarios;
• métodos mixtos convergentes, secuenciales o incrustados;
• estudios sobre experiencia, aceptabilidad, confianza, equidad y efectos organizacionales.

C. Síntesis y evaluación de evidencia

• revisiones sistemáticas con o sin metaanálisis;
• revisiones de alcance, rápidas, vivas, de mapas de evidencia, paraguas o de métodos mixtos;
• metaanálisis de exactitud diagnóstica, datos individuales o redes;
• revisiones narrativas con método explícito;
• evaluaciones críticas, análisis bibliométricos y estudios de cienciometría.

D. Protocolos y documentos prospectivos

• protocolos de ensayos, estudios observacionales, revisiones y evaluaciones de modelos;
• planes de análisis estadístico;
• protocolos de validación, implementación, monitoreo o vigilancia posdespliegue;
• registered reports y análisis registrados.

E. Recursos y objetos científicos

• descripciones de conjuntos de datos, benchmarks y registros;
• artículos de software, modelos, herramientas, ontologías y estándares;
• protocolos técnicos y notas de método;
• reportes de replicación, resultados negativos y estudios de reproducibilidad;
• model cards, data sheets y documentación de sistemas desplegados.

F. Guías, políticas y consenso

• guías de práctica clínica o salud pública;
• declaraciones de consenso y recomendaciones profesionales;
• marcos éticos, regulatorios o de gobernanza;
• evaluaciones de tecnologías sanitarias y documentos de política.

G. Publicaciones descriptivas, educativas o argumentativas

• reportes y series de casos;
• investigación y experiencias educativas;
• revisiones narrativas, tutoriales y artículos de perspectiva;
• comentarios, editoriales, debates, cartas y respuestas;
• hipótesis, propuestas conceptuales y agendas de investigación.

4.3 Clasificación y selección del perfil

El autor declara el tipo de contribución, sus componentes y la finalidad de cada análisis. El sistema propone una clasificación y los instrumentos aplicables. El editor metodológico confirma o corrige la clasificación antes de asignar revisores.

Se permiten diseños múltiples. Un artículo puede, por ejemplo, desarrollar un modelo, validarlo externamente, compararlo con profesionales y evaluar su implementación. Cada componente recibe su propia unidad de análisis, instrumento y estado de valoración.

Cuando no exista una guía específica se aplicarán: el núcleo transversal de la revista, la guía general más cercana, criterios justificados por el comité metodológico y revisión humana especializada. La ausencia de una checklist no implica ausencia de estándares.

4.4 Cobertura del análisis

La cobertura se informa por componente, no mediante una sola etiqueta:

También se registra la calidad de extracción. Una tabla disponible pero mal interpretada no se considera cubierta.

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5. Dimensiones de valoración

Las dimensiones se reportan por separado y no se agregan en un índice.

D1. Procedencia, estado del registro y admisibilidad

• identidad bibliográfica y versión del documento;
• autoría, contribuciones, persona garante y correspondencia;
• declaración de originalidad, sometimiento simultáneo y publicaciones relacionadas;
• correcciones, expresiones de preocupación o retractaciones registradas;
• declaraciones de financiamiento, conflictos y uso de IA;
• aprobación ética, consentimiento o justificación de no aplicabilidad;
• registro previo y disponibilidad de protocolo o plan de análisis cuando corresponda;
• disponibilidad y condiciones declaradas de datos, código y modelo;
• posible reutilización textual, redundancia, fragmentación de resultados o manipulación del proceso editorial;
• integridad aparente de imágenes, figuras y archivos, dentro de las capacidades validadas;
• cumplimiento de requisitos formales, de alcance y de formato de la revista.

La presencia de un señalamiento automático o externo activa una revisión; no constituye por sí misma un juicio de invalidez o mala conducta. Las coincidencias textuales se interpretan en contexto y no equivalen automáticamente a plagio. Las reglas editoriales de admisibilidad del CIAS se documentan aparte de la valoración científica.

D2. Transparencia del reporte

Se coteja el documento contra la guía aplicable utilizando estados:

• reportado;
• parcialmente reportado;
• no localizado;
• no evaluable con los insumos disponibles;
• no aplicable, con justificación.

“No localizado” es una conclusión sobre la búsqueda realizada por el sistema, no una afirmación absoluta de ausencia. Los elementos condicionales de una guía requieren confirmar primero que la condición se cumple.

D3. Consistencia interna y comprobaciones reproducibles

• coherencia entre resumen, métodos, resultados, discusión y conclusiones;
• concordancia entre texto, tablas, figuras y anexos;
• totales, porcentajes, denominadores y tamaños de subgrupo;
• correspondencia entre estadísticos, grados de libertad y valores p cuando sea recalculable;
• coherencia de unidades, fechas, tamaños de muestra y flujos de participantes;
• correspondencia entre cita, referencia y afirmación, cuando pueda evaluarse.

Toda comprobación indica fórmula, entradas, tolerancia y resultado. Ninguna regla se considerará “de bajo error” hasta demostrarlo en la validación propia. Las discrepancias pueden deberse a extracción defectuosa, redondeo o contexto y deben admitir adjudicación.

D4. Riesgo de sesgo y validez metodológica

Se aplican preguntas estructuradas del instrumento correspondiente al diseño. Entre los dominios posibles se encuentran:

• selección de participantes y fuentes de datos;
• medición de predictores, intervenciones, comparadores y desenlaces;
• temporalidad y unidad de análisis;
• confusión y selección;
• datos faltantes y pérdidas;
• especificación y ejecución del análisis;
• selección del resultado reportado;
• desviaciones del protocolo;
• precisión e incertidumbre.

El sistema extrae evidencia y propone respuestas a preguntas de señalización. El juicio de riesgo de sesgo por dominio y global corresponde a una persona capacitada cuando la salida vaya a publicarse o utilizarse editorialmente.

D5. Evaluación específica de IA en salud

Finalidad y ruta de uso

• población objetivo, usuario previsto y decisión que el sistema pretende apoyar;
• ubicación en la ruta clínica o administrativa;
• grado de autonomía y consecuencias de errores;
• comparador pertinente: práctica habitual, profesional sin IA, modelo existente u otro estándar justificado.

Datos y referencia

• procedencia, periodo, centros, criterios de inclusión y gobernanza;
• definición y calidad de la etiqueta o estándar de referencia;
• representatividad y composición demográfica;
• unidad de partición correcta —por paciente, episodio, centro o tiempo—;
• independencia entre desarrollo, selección de hiperparámetros y prueba;
• riesgo de fuga por duplicados, múltiples observaciones, preprocesamiento o selección de variables;
• tratamiento de datos faltantes y desbalance de clases.

Desarrollo y reproducibilidad

• modelo, versión, configuración y fecha de acceso o corte;
• preprocesamiento, variables, entrenamiento y selección de hiperparámetros;
• semillas, entorno y variabilidad entre ejecuciones cuando sea pertinente;
• disponibilidad de datos, código, pesos, instrucciones y artefactos, usando niveles de reproducibilidad en lugar de una casilla binaria.

Evaluación del desempeño

• métricas adecuadas a la tarea y su incertidumbre;
• discriminación y calibración cuando sean aplicables;
• umbral de decisión y si fue preespecificado;
• validación interna, temporal, geográfica y externa, claramente diferenciadas;
• desempeño por subgrupos relevantes e intersecciones, con tamaños e incertidumbre;
• utilidad clínica o decisional, no sólo desempeño predictivo;
• análisis de errores y consecuencias previsibles de falsos positivos y falsos negativos.

Implementación y ciclo de vida

• interacción humano-IA, capacitación y riesgo de automatización;
• integración en flujo de trabajo y factores sociotécnicos;
• seguridad, privacidad y controles de acceso reportados;
• monitoreo, deriva, actualización, reversión y responsabilidades posteriores al despliegue.

Modelos generativos y de lenguaje

Cuando aplique, se examinan además:

• tarea exacta, formato de entrada y salida y población afectada;
• versión del modelo, prompt o política de interacción y herramientas externas;
• variabilidad de resultados y número de ejecuciones;
• posible contaminación de los conjuntos de evaluación;
• factualidad, atribución, omisiones y comportamiento de abstención;
• evaluación humana, cualificación de evaluadores y concordancia;
• riesgos de contenido dañino, divulgación de datos y ataques mediante instrucciones en documentos.

D6. Interpretación, utilidad y aplicabilidad

• correspondencia entre resultados y conclusiones;
• importancia clínica o práctica frente a significación estadística;
• límites de generalización;
• transferibilidad a instituciones, recursos y poblaciones mexicanas;
• beneficios, daños, cargas y costos no evaluados;
• aportación o replicación respecto del conocimiento previo.

La novedad no puede determinarse de forma exhaustiva sin una búsqueda reproducible. El sistema puede ofrecer un mapa de literatura y señalar estudios cercanos, pero una persona formula el juicio de aportación y declara la cobertura de la búsqueda.

D7. Contexto posterior a la publicación

Sólo en el modo B:

• correcciones, retractaciones y expresiones de preocupación;
• comentarios editoriales o revisiones públicas vinculadas;
• estudios posteriores pertinentes;
• revisiones sistemáticas o guías que incorporen el estudio;
• replicaciones o evaluaciones externas.

El número de citas, el prestigio de la revista y la etiqueta “revisión sistemática” no se utilizan como sustitutos de calidad o certeza.

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6. Unidad de resultado y taxonomía de observaciones

6.1 Observación candidata

Toda salida automática comienza como observación candidata. Contiene:

• identificador único;
• dimensión e instrumento;
• unidad de análisis;
• afirmación concreta;
• evidencia primaria y localizador;
• fuente externa, si existe;
• operación o razonamiento aplicado;
• limitaciones y explicaciones alternativas;
• confianza o estado de abstención;
• estado de adjudicación;
• versión de metodología y componentes.

6.2 Tipos

Tipo V — Comprobación reproducible. Contraste o cálculo con reglas explícitas. Ejemplo: denominadores incompatibles entre el diagrama y una tabla.

Tipo O — Posible omisión. Elemento aplicable que no fue localizado. Se redacta como resultado de búsqueda: “no se localizó”, no como ausencia absoluta.

Tipo J — Consideración metodológica. Interpretación que requiere conocimiento del diseño o del dominio. Siempre requiere confirmación humana.

Tipo E — Contexto externo. Información procedente de registros, versiones, correcciones o literatura posterior. Debe incluir fuente y fecha; su significado requiere interpretación.

6.3 Estado de adjudicación

• no revisada;
• confirmada;
• modificada;
• descartada;
• no resoluble con la información disponible.

6.4 Materialidad

Para ordenar el trabajo sin crear una calificación global, una persona puede asignar:

• mayor: puede cambiar la interpretación principal, la validez o la seguridad;
• moderada: afecta transparencia, reproducibilidad o una conclusión secundaria;
• menor: corrección localizada que no cambia la interpretación;
• informativa: orientación de lectura sin defecto atribuido.

El sistema puede sugerir prioridad operativa, pero la materialidad publicada es humana. Los conteos no se interpretan como calidad: muchas observaciones menores no equivalen necesariamente a una observación mayor.

6.5 Reglas de redacción

1. Describir evidencia antes que juicio.
2. Distinguir “no reportado”, “no localizado” y “no realizado”.
3. No usar lenguaje acusatorio ni atribuir intención.
4. Explicar por qué importa y qué información resolvería la duda.
5. Mostrar incertidumbre y alternativas plausibles.
6. No convertir una señal externa en veredicto.

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7. Flujos de uso

7.1 Modo A — Revisión editorial y dictamen

Etapa 0. Pre-revisión opcional

Antes del sometimiento formal, los autores podrán solicitar una revisión confidencial y formativa. Se informa finalidad, tratamiento de datos, retención, acceso, limitaciones y uso de IA. Los resultados no se transfieren automáticamente al expediente editorial ni condicionan la admisión, salvo solicitud expresa de los autores y política publicada.

Etapa 1. Sometimiento estructurado

El autor:

• selecciona tipo de contribución y declara todos sus componentes metodológicos;
• proporciona manuscrito, anexos, tablas, figuras y archivos requeridos;
• entrega checklist con localizadores cuando exista una guía aplicable;
• declara autoría y contribuciones, financiamiento, conflictos y uso de IA;
• proporciona aprobación ética, consentimiento, registros, protocolo y plan de análisis cuando apliquen;
• identifica publicaciones relacionadas y situación previa del manuscrito;
• declara disponibilidad, restricciones y licencias de datos, código, modelo y materiales.

Etapa 2. Control técnico y de completitud

La oficina editorial verifica archivos, anonimización, legibilidad, metadatos, checklist, declaraciones y artefactos obligatorios. El sistema puede comprobar completitud, pero una persona resuelve excepciones. La devolución por expediente incompleto no constituye rechazo científico.

Etapa 3. Clasificación y admisibilidad editorial

Un editor confirma alcance, tipo editorial, unidades de análisis, instrumentos aplicables y competencias de revisión necesarias. También evalúa conflictos, cuestiones éticas manifiestas y si el manuscrito puede pasar a revisión. Toda decisión de rechazo sin revisión externa es humana y motivada.

Etapa 4. Valoración automática estructurada

El sistema procesa los insumos, declara cobertura y genera observaciones candidatas en D1–D7, según aplique. Las salidas incluyen evidencia, localizadores, incertidumbre, posibles explicaciones alternativas y estado de validación del módulo.

Etapa 5. Revisión humana independiente

La revista asigna revisores según el contenido y el riesgo. El expediente puede requerir:

• revisión temática o clínica;
• revisión metodológica;
• revisión estadística;
• revisión de IA, software, datos o ciberseguridad;
• revisión ética, de privacidad o regulatoria;
• revisión económica, cualitativa, educativa o de implementación;
• participación de pacientes, profesionales o usuarios cuando la pregunta lo justifique.

Al menos una parte de la evaluación se realiza antes de mostrar las observaciones de IA o mediante un diseño equivalente que permita medir y reducir anclaje. El revisor puede añadir problemas no detectados y debe distinguir requisitos, errores, dudas y sugerencias.

El número de revisores no será idéntico para todos los documentos. La política editorial definirá mínimos por tipo y permitirá añadir competencias cuando el riesgo, la complejidad o las discrepancias lo requieran.

Etapa 6. Adjudicación y síntesis editorial

Las observaciones automáticas relevantes se confirman, modifican, descartan o dejan sin resolver. Un editor integra los dictámenes, resuelve contradicciones o solicita una evaluación adicional. El sistema puede organizar y redactar un borrador, pero no determina la recomendación.

Etapa 7. Primera decisión

El editor responsable emite una decisión conforme a categorías publicadas, por ejemplo:

• aceptar;
• aceptar sujeto a correcciones verificables;
• solicitar revisión menor;
• solicitar revisión mayor;
• invitar a nuevo sometimiento;
• rechazar;
• remitir a evaluación ética o de integridad antes de decidir.

La existencia de muchos hallazgos menores no sustituye la valoración de materialidad. No se usan umbrales automáticos de aceptación o rechazo.

Etapa 8. Respuesta de autores y control de cambios

Los autores responden punto por punto y aportan una versión con cambios identificables. El sistema enlaza cada observación con respuesta, modificación y evidencia correspondiente, y comprueba si surgieron inconsistencias nuevas. Ninguna respuesta se considera resuelta sólo porque el sistema la marque como tal.

Etapa 9. Revisión posterior

El editor decide qué cambios requieren retorno a revisores, revisión estadística, comprobación de datos o nueva evaluación. Se conserva el historial completo de versiones y decisiones.

Etapa 10. Decisión final y preparación editorial

Una persona adopta y firma internamente la decisión final. Antes de publicación se verifican declaraciones, referencias, datos, código, figuras, permisos, identificadores, accesibilidad y correspondencia entre versión aceptada y pruebas editoriales.

Etapa 11. Transparencia posterior a la publicación

Según la política de la revista, se publicarán fechas, contribuciones, declaraciones, disponibilidad de artefactos y naturaleza del uso de IA en la revisión. El CIAS definirá si los dictámenes, respuestas e identidad de revisores serán abiertos, anónimos u opcionales. Las correcciones, retractaciones y actualizaciones seguirán procedimientos públicos.

7.2 Modo B — Ficha de lectura crítica

La ficha debe ayudar a leer, no sólo enumerar defectos. Contiene:

1. identificación, versión y cobertura del análisis;
2. pregunta de investigación y diseño;
3. mapa de población, datos, modelo o intervención, comparador y desenlaces;
4. resultados principales en términos absolutos y con incertidumbre cuando sea posible;
5. recorrido “cómo leer este estudio”, adaptado al diseño;
6. fortalezas reportadas y limitaciones;
7. observaciones confirmadas, separadas por tipo y materialidad;
8. aplicabilidad al contexto mexicano;
9. estado posterior a la publicación;
10. preguntas que permanecen abiertas;
11. glosario contextual;
12. declaración de generación automática, revisión humana y fecha de actualización.

Las fichas públicas sobre terceros requieren aprobación del responsable editorial. La política de selección de artículos debe ser pública para evitar selección oportunista o desigual. Cuando sea razonablemente posible, se notificará a los autores y se ofrecerá réplica; la imposibilidad de contacto no se presentará como aceptación tácita.

7.3 Capa comparativa

La comparación se realizará sólo cuando población, pregunta, desenlace y estimando sean suficientemente compatibles. Se distinguen:

• misma pregunta en otra población o institución;
• evaluación externa o temporal del mismo modelo;
• hallazgos concordantes, discordantes o no comparables;
• síntesis posteriores que incluyan el estudio;
• evidencia específica de México o América Latina.

“Mayor nivel de evidencia” no se asigna sólo por el diseño o el tamaño. Se describe el tipo de evidencia, su riesgo de sesgo, su pertinencia y, cuando exista una síntesis formal, la certeza evaluada.

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8. Supervisión y gobernanza

8.1 Decisiones reservadas a personas

El sistema no toma:

1. decisiones editoriales;
2. determinaciones de mala conducta, fabricación o plagio;
3. juicios finales de riesgo de sesgo, utilidad, novedad o aplicabilidad;
4. decisiones jurídicas, regulatorias o clínicas;
5. decisiones de publicación de fichas sobre terceros;
6. resoluciones de conflictos de interés o apelaciones.

8.2 Roles mínimos

• Dirección editorial: aprueba alcance, políticas, independencia editorial y decisiones institucionales.
• Editor responsable del manuscrito: controla admisibilidad, asignación, síntesis y decisión del caso.
• Comité metodológico: aprueba instrumentos, perfiles, reglas y criterios de aceptación de los módulos.
• Responsable de privacidad y seguridad: aprueba tratamiento, proveedores, retención e incidentes.
• Responsable de ética e integridad: conduce consultas sobre autoría, ética, duplicación, manipulación o mala conducta sin delegarlas al sistema.
• Revisor temático o clínico: evalúa importancia, exactitud disciplinaria y consecuencias.
• Revisor metodológico: evalúa diseño, riesgo de sesgo e inferencia.
• Revisor estadístico o cuantitativo: evalúa análisis, código, incertidumbre y reproducibilidad cuando corresponda.
• Revisor técnico de IA, datos o software: evalúa datasets, modelos, evaluación, seguridad y artefactos.
• Revisor especializado: cualitativo, económico, educativo, implementación, ética, regulación u otra competencia requerida.
• Responsable de calidad: administra validación, monitoreo y cambios.
• Comité de apelación: resuelve controversias con independencia de la decisión inicial.

Cada rol tendrá competencias, capacitación, sustitución y conflicto de interés documentados.

La asignación se basa en una matriz de competencias y no sólo en palabras clave. El sistema puede sugerir revisores, pero una persona comprueba experiencia, disponibilidad, diversidad y conflictos. No se enviarán manuscritos a un revisor mediante una decisión completamente automatizada.

8.3 Ceguera por etapas

La identidad de autores e instituciones puede ocultarse durante la primera lectura metodológica para reducir sesgos. Sin embargo, financiamiento, procedencia de datos, contexto institucional y posibles conflictos son necesarios para otras dimensiones. Por ello la ceguera será por etapas y se evaluará empíricamente; no se prometerá anonimato completo cuando el texto permita reidentificación.

8.4 Control del sesgo de automatización

• una muestra estratificada de documentos se revisará primero sin observaciones de IA;
• se medirán problemas omitidos por el sistema y problemas que el revisor deja de buscar al usarlo;
• los revisores podrán añadir observaciones no sugeridas;
• el orden, lenguaje y nivel de confianza de las observaciones se evaluarán como parte del sistema, no sólo el modelo subyacente.

8.5 Privacidad y seguridad

Antes de operar con manuscritos inéditos se aprobará una evaluación de impacto que cubra:

• fundamento y finalidad del tratamiento;
• minimización, cifrado, control de acceso y registro de actividad;
• ubicación y transferencias de datos;
• contratos y retención de proveedores;
• prohibición de entrenamiento con manuscritos salvo consentimiento separado y específico;
• plazos de eliminación y copias de respaldo;
• retiro de documentos y atención de derechos aplicables;
• respuesta a incidentes y notificación;
• tratamiento de texto, imágenes y anexos como datos no confiables, nunca como instrucciones.

8.6 Uso de IA por editores y revisores

Editores y revisores sólo podrán utilizar las herramientas autorizadas por la revista para procesar contenido confidencial. No cargarán manuscritos, anexos o dictámenes en servicios personales o no aprobados.

La asistencia de IA no adquiere autoría ni responsabilidad. Quien firma un dictamen debe haber leído el material pertinente, verificar las observaciones incorporadas, declarar el uso realizado y responder por exactitud, tono, confidencialidad y conflictos. El sistema conservará un registro proporcional y protegido de la asistencia empleada.

8.7 Integridad y debido proceso

Una señal de posible problema de integridad se separa del dictamen científico ordinario y se remite al responsable correspondiente. Antes de adoptar una medida adversa se preservan evidencia, confidencialidad, oportunidad de respuesta, manejo de conflictos y documentación de la decisión. El sistema no contacta instituciones, financiadores u otras partes por iniciativa propia.

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9. Validación

9.1 Principio

La validación se diseña por tarea y por afirmación de uso. No existe una sola cifra de “precisión del sistema”. El desempeño en extracción no demuestra desempeño en valoración metodológica, y el desempeño en un diseño no se extrapola a otro.

9.2 Conjunto de referencia

Se construirá un corpus por perfiles, estratificado por tipo editorial, diseño, disciplina, fuente, idioma, calidad de PDF, país y presencia o ausencia de problemas. Cada familia de la taxonomía de 4.2 tendrá su propio plan de validación; no se combinarán indiscriminadamente resultados de ensayos, estudios cualitativos, software y editoriales. El corpus incluirá:

• artículos abiertos anotados de manera independiente por al menos dos expertos y adjudicados;
• documentos con revisiones públicas, utilizados como fuente de candidatos, no como verdad completa;
• correcciones y retractaciones con motivos documentados, utilizadas únicamente para las tareas que realmente sustentan;
• documentos con errores realistas insertados y revisados por expertos;
• controles negativos definidos a nivel de ítem, no artículos supuestamente “perfectos”;
• un conjunto prospectivo de manuscritos evaluado en modo silencioso antes de uso operacional.

Los artículos retractados no se tratarán automáticamente como positivos metodológicos, ni los artículos publicados o “reconocidos” como controles negativos. La publicación y la revisión por pares no constituyen verdad de referencia exhaustiva.

9.3 Separación y contaminación

• conjuntos de desarrollo, calibración y prueba bloqueada;
• documentación de búsquedas de contaminación o exposición del modelo;
• prueba externa temporal y, cuando sea posible, institucional;
• conjunto específico en español y análisis separado por idioma;
• conservación de un conjunto oculto para cada cambio mayor.

9.4 Métricas por tarea

Clasificación y extracción

• sensibilidad, precisión y F1 por clase;
• exactitud de localización de evidencia;
• completitud de tablas, figuras y anexos;
• tasa de abstención correcta.

Observaciones

• sensibilidad y precisión a nivel de problema;
• falsos positivos por documento;
• recuperación de problemas mayores;
• proporción de observaciones sin evidencia suficiente;
• concordancia y resolución entre expertos;
• estabilidad entre ejecuciones.

Flujo humano

• tiempo total y tiempo de adjudicación;
• hallazgos humanos no sugeridos por el sistema;
• cambios de decisión atribuibles a errores del sistema;
• carga, fatiga y confianza calibrada del revisor.
• calidad, especificidad, utilidad y tono de los dictámenes;
• concordancia entre revisores y forma de resolver desacuerdos;
• diversidad de problemas detectados antes y después de mostrar asistencia automática;
• satisfacción y percepción de justicia de autores y revisores;
• consistencia de decisiones entre tipos de contribución, instituciones y regiones.

Modo pedagógico

• comprensión antes y después de usar la ficha;
• capacidad para identificar limitaciones y evitar conclusiones incorrectas;
• tiempo de lectura;
• sobreconfianza o dependencia inducida.

Los intervalos de confianza se publicarán junto con las métricas. Se informarán resultados por diseño, idioma, severidad y calidad de insumo, no sólo promedios.

9.5 Pruebas de robustez y seguridad

La validación incluirá:

• PDFs incompletos, escaneados o con maquetación compleja;
• tablas con encabezados múltiples, notas y redondeos;
• material suplementario contradictorio;
• instrucciones maliciosas o irrelevantes incrustadas en documentos;
• referencias inexistentes, ambiguas o corregidas;
• paráfrasis y afirmaciones con citas indirectas;
• variación deliberada de nombres, instituciones y revistas para medir sesgo;
• repetición de ejecuciones y cambios de versión.

9.6 Criterios de aceptación y monitoreo

Antes del piloto de cada perfil se aprobarán umbrales por tarea basados en riesgo. Un módulo que no los alcance permanecerá como piloto, se limitará a asistencia estructural o se desactivará. El manuscrito seguirá la ruta humana completa correspondiente. Durante la operación se vigilarán cambios en falsos positivos, omisiones graves, abstención, discrepancias humanas e incidentes.

Toda actualización que pueda modificar resultados requiere evaluación de regresión. Los cambios mayores exigen revalidación en el conjunto bloqueado y aprobación del responsable de calidad.

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10. Transparencia, reproducibilidad y rendición de cuentas

Se publicarán y versionarán:

1. este documento;
2. el registro de instrumentos y licencias;
3. las reglas y condiciones de aplicabilidad;
4. el mapa de responsabilidades;
5. una ficha técnica del sistema;
6. las métricas vigentes y sus intervalos de confianza;
7. el protocolo de validación y una descripción del corpus;
8. el registro de errores, incidentes y correcciones;
9. los procedimientos de réplica, apelación y conflicto de interés;
10. la política de selección de artículos para fichas públicas;
11. la política de privacidad, retención y uso de proveedores.
12. la política de revisión por pares y sus modalidades de anonimato o apertura;
13. los criterios y categorías de decisión editorial;
14. las políticas de autoría, uso de IA, datos y código, correcciones, retractaciones y expresiones de preocupación;
15. estadísticas editoriales agregadas, incluidas etapas, tiempos, decisiones y apelaciones, sin convertirlas en incentivos para reducir rigor.

Cada resultado conservará: hash o identificador de la entrada, fecha, versión metodológica, instrumentos, fuentes externas consultadas, versiones de componentes y registro de adjudicación.

No existirán umbrales automáticos secretos para decisiones editoriales. Si el CIAS adopta categorías editoriales, publicará sus criterios cualitativos y dejará claro que la decisión es humana. Podrán mantenerse reservados detalles técnicos cuya divulgación aumente de forma demostrable el riesgo de ataque, pero se publicarán su finalidad, responsable, auditoría y límites.

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11. Limitaciones y riesgos conocidos

1. El sistema puede omitir errores metodológicos sustantivos, incluso cuando el documento esté completo.
2. Puede generar falsas alarmas por extracción defectuosa, redondeo, lenguaje ambiguo o aplicación incorrecta de una condición.
3. Una guía de reporte no demuestra que el estudio fue bien diseñado o ejecutado.
4. La ausencia de evidencia en el documento no demuestra que una actividad no ocurrió.
5. No existe un procedimiento general confiable para detectar datos fabricados.
6. La evaluación de imágenes, código, datos y anexos puede tener cobertura distinta de la del texto.
7. Las fuentes bibliográficas y registros externos contienen errores y retrasos.
8. La comparación de resultados puede ser engañosa cuando difieren población, desenlace, horizonte, umbral o estimando.
9. Los instrumentos internacionales pueden omitir aspectos relevantes para México y América Latina.
10. La ceguera de identidad es incompleta y puede entrar en tensión con la evaluación de contexto y conflictos.
11. La supervisión humana no elimina el sesgo y puede sufrir anclaje o automatización.
12. La publicación de fichas sobre terceros puede producir daño reputacional; exige selección consistente, revisión humana, lenguaje proporcional y mecanismos efectivos de corrección.
13. El desempeño puede degradarse por cambios en modelos, fuentes, formatos o prácticas científicas.
14. El sistema no debe utilizarse para decisiones clínicas individuales.
15. La cobertura automatizada será desigual entre tipos de contribución; el CIAS deberá sostener capacidad humana suficiente para que esa desigualdad no produzca una revisión editorial desigual.
16. La exhaustividad consume tiempo y especialización. Si los recursos disponibles no permiten completar las competencias necesarias, el manuscrito deberá permanecer en revisión, solicitar apoyo adicional o devolverse con una explicación; no se simulará cobertura mediante automatización no validada.

Estas limitaciones se presentarán junto con los resultados en una forma breve y comprensible, con enlace a la versión completa.

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12. Control de versiones y ciclo de cambio

Todo cambio registra fecha, autoría, motivo, instrumentos afectados, impacto esperado y necesidad de revalidación. Las versiones anteriores permanecen accesibles. Los resultados emitidos conservan la metodología bajo la que fueron generados y no se recalculan silenciosamente.

Los cambios se clasifican como:

• editoriales: no modifican criterios ni resultados;
• menores: corrigen reglas sin ampliar alcance;
• mayores: cambian instrumentos, modelos, fuentes, alcance o interpretación y requieren revalidación.

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13. Fases de adopción

1. Fundación editorial: aprobación de alcance, tipos de contribución, revisión por pares, ética, integridad, datos, IA, apelaciones y correcciones.
2. Perfiles metodológicos: construcción del núcleo transversal y de los perfiles para todas las familias de 4.2, con revisión humana completa disponible desde el inicio.
3. Validación retrospectiva: desarrollo y evaluación separada de cada módulo automatizado en corpus abierto.
4. Piloto silencioso: la asistencia no influye en decisiones; se compara con revisión humana independiente.
5. Pre-revisión privada: uso formativo por autores, con observaciones no verificadas claramente marcadas.
6. Asistencia editorial controlada: activación gradual de módulos que cumplan criterios, siempre con adjudicación humana proporcional al riesgo.
7. Fichas públicas: selección transparente, revisión humana, réplica, actualización y monitoreo.
8. Revalidación y ampliación: mejora independiente por diseño, idioma, artefacto o función sin reducir el alcance editorial de la revista.

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Anexo A. Contrato mínimo de una observación

id
modo y destinatario
tipo de estudio y estado de soporte
dimensión e instrumento/version
unidad de análisis
tipo de observación
afirmación
evidencia primaria y localizador
fuentes externas y fecha
regla, cálculo o razonamiento
limitaciones y alternativas
confianza o abstención
materialidad humana
estado de adjudicación
revisor y fecha, cuando aplique
versión del sistema

Anexo B. Cuestiones que el comité debe resolver antes del piloto

1. ¿Cuál será la misión, alcance, audiencia, periodicidad y modelo de acceso de la revista?
2. ¿Qué tipos editoriales se aceptarán desde el primer número y cuáles tendrán convocatoria permanente o secciones especiales?
3. ¿Qué modalidad de revisión se adoptará: simple o doble anonimato, revisión abierta, publicación de dictámenes o un modelo híbrido?
4. ¿Cuál será el mínimo de revisores y qué condiciones activarán revisión estadística, metodológica, técnica, ética o de pacientes?
5. ¿Qué categorías de decisión y facultades tendrán editor, editor asociado y dirección editorial?
6. ¿Quién puede solicitar una pre-revisión y cómo se separará del expediente editorial posterior?
7. ¿Quién puede ver manuscritos, observaciones automáticas, dictámenes, respuestas y registros internos?
8. ¿Las fichas del modo B serán privadas, exclusivas para miembros o públicas?
9. ¿Cuál será la política reproducible de selección y actualización de artículos para fichas públicas?
10. ¿Qué competencias, capacitación, diversidad y conflictos de interés se exigirán a editores y revisores?
11. ¿Quién asumirá responsabilidad metodológica, editorial, jurídica, de integridad, privacidad, seguridad y calidad?
12. ¿Cuál será la política de retención, eliminación, respaldo y retiro de manuscritos y resultados?
13. ¿Qué proveedores, si alguno, podrán procesar manuscritos inéditos y bajo qué garantías?
14. ¿Qué módulos automatizados estarán validados, en piloto o limitados a asistencia estructural al iniciar operaciones?
15. ¿Qué métricas y umbrales por tarea bloquearán o limitarán cada módulo?
16. ¿Cómo se financiarán revisión especializada, adjudicación, revalidación, apelaciones y vigilancia pospublicación?
17. ¿Cómo se evaluará el valor educativo de la ficha y el riesgo de sobreconfianza?
18. ¿Se publicará la identidad del revisor, la del editor responsable o ambas? ¿En qué circunstancias?
19. ¿Qué plazo y procedimiento regirán respuesta de autores, apelación, corrección, expresión de preocupación, retractación y retiro?
20. ¿Qué políticas regirán datos, código, modelos, licencias, material suplementario y reproducibilidad computacional?
21. ¿Cómo se reconocerá el trabajo de revisores sin incentivar revisiones superficiales o decisiones rápidas?
22. ¿Cómo se evitará que afiliación, idioma, región, prestigio o capacidad de pago afecten admisión, revisión o publicación?

Anexo C. Referencias normativas y metodológicas iniciales

• CONSORT–SPIRIT. CONSORT 2025 y SPIRIT 2025. https://www.consort-spirit.org/published-statements
• Cochrane. RoB 2: assessing risk of bias in a randomized trial. https://training.cochrane.org/handbook/current/chapter-08
• EQUATOR Network. Biblioteca de guías de reporte. https://www.equator-network.org/library/
• International Committee of Medical Journal Editors. Recommendations for the Conduct, Reporting, Editing, and Publication of Scholarly Work in Medical Journals. https://www.icmje.org/recommendations/
• International Committee of Medical Journal Editors. Use of Artificial Intelligence in Publishing. https://www.icmje.org/recommendations/browse/artificial-intelligence/
• Committee on Publication Ethics. Core practices and guidance. https://publicationethics.org/
• World Association of Medical Editors. Chatbots and Generative Artificial Intelligence in Relation to Scholarly Publication. https://wame.org/page3.php?id=106
• World Medical Association. Declaration of Helsinki, versión 2024. https://www.wma.net/policies-post/wma-declaration-of-helsinki/
• Moons KGM et al. PROBAST+AI. BMJ. 2025;388:e082505. https://doi.org/10.1136/bmj-2024-082505
• PRISMA Executive. PRISMA 2020. https://www.prisma-statement.org/prisma-2020
• Sounderajah V et al. STARD-AI. Nature Medicine. 2025. https://doi.org/10.1038/s41591-025-03953-8
• TRIPOD Group. TRIPOD+AI. https://www.tripod-statement.org/
• TRIPOD Group. TRIPOD-LLM. https://www.tripod-statement.org/tripod-llm/scope/
• Diario Oficial de la Federación. Decreto de legislación de transparencia y protección de datos personales, 20 de marzo de 2025. https://www.dof.gob.mx/index_113.php?day=20&month=03&year=2025

Las referencias y versiones definitivas deberán ser verificadas por el responsable metodológico y, en materia jurídica o regulatoria, por asesoría competente antes de publicación.