La falta de información sobre el SARS-CoV-2, el nuevo coronavirus que causa el COVID-19, es una de las principales dificultades que ha tenido que enfrentar la humanidad durante esta pandemia.
Es por ello que los investigadores de muchos países han trabajado arduamente para comprender la estructura del virus, su comportamiento, cómo se transmite, cuánto tiempo puede durar sobre las superficies, y otra variedad de aspectos que pueden hacer la diferencia en la lucha contra la enfermedad.
Estudios que no han sido revisados por pares
Pero la saturación de estudios sobre el tema también puede suponer un gran problema. Con una pandemia en pleno desarrollo, las autoridades y entidades encargados de tomar decisiones necesitan información oportuna y certera sobre la situación para decidir qué hacer.
El número de nuevos artículos sobre la pandemia de COVID-19 se duplica cada dos semanas, y promete aumentar. Esto puede proporcionar una gran cantidad de información útil incluso para otros investigadores, pero muchos de estos documentos se publican primero servidores de preimpresión, lo que los pone disponibles al público antes de haber sido revisados y aprobados por otros científicos.
Esta dinámica hace que sea más difícil juzgar sus resultados y aprobarlos o descartarlos, algo también de suma importancia. Pero ahora una nueva empresa ha proporcionado una plataforma que puede puede ayudar a filtrar la información y sugerir a los lectores trabajos académicos más sólidos.
Una herramienta para escoger los estudios más citados
Scite.ai es una plataforma basada en inteligencia artificial que les dice a sus usuarios con qué frecuencia un estudio en particular ha sido respaldado o rechazado por otros estudios que lo citan, así como también cuántas veces ha sido mencionado en otros trabajos.
Tiene la gran ventaja de que, al localizar los estudios que respaldan o contradicen el documento en cuestión, los resultados muestran las citas específicas en el contexto en que se mencionan. De esta forma, los usuarios tienen la oportunidad de evaluar por sí mismos los comentarios que otros expertos han emitido sobre el estudio.
Ejemplo de uso
En marzo, los desarrolladores apuntaron su motor de búsqueda inteligente a una base de datos que en aquel momento incluía 30,000 documentos sobre diferentes tipos de coronavirus a fin de aclarar el panorama sobre el peso de cada uno de estos.
Fue así como descubrieron que una una preimpresión del 22 de febrero, que informaba que niveles más altos de ciertas moléculas de señalización inmune están asociadas con síntomas graves de COVID-19, fue respaldada por una preimpresión 2 de otro grupo apenas cinco días después. Esto le da mayor credibilidad al estudio, y por tanto, lo hace digno de atención.
Scite.ai recibe alrededor de 1,000 visitantes por día y tiene unos 2,700 usuarios registrados. La herramienta está disponible en la forma de un sitio web de búsqueda y como complementos de los navegadores de Internet Chrome y Firefox, y llevar un trayectoria de 16 millones de artículos científicos de texto completo de editoriales como BMJ Publishing Group en Londres y Karger en Basilea, Suiza.
Referencia:
Coronavirus in context: Scite.ai tracks positive and negative citations for COVID-19 literature. https://www.nature.com/articles/d41586-020-01324-6