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Para una revisión sistemática de las propiedades psicométricas, el objetivo específico de la estrategia de búsqueda es localizar estudios que hayan descrito el proceso de desarrollo o validación de un instrumento de medición o aquellos que hayan evaluado las propiedades psicométricas de un instrumento de medición. La investigación ha descubierto que una estrategia de búsqueda deficiente es una debilidad metodológica común y principal de las revisiones sistemáticas de instrumentos de medición (Mokkink et al., 2009; Terwee et al., 2016a),

que puede amenazar la validez de los hallazgos de una revisión y su papel como fuente fiable de orientación basada en la evidencia para elegir los instrumentos adecuados para su uso en la investigación o la práctica clínica (Mokkink et al., 2009; Prinsen et al., 2018).

En consecuencia, el desarrollo de una búsqueda exhaustiva que localice toda la literatura relevante y disponible sobre el tema de interés es fundamental para la realización de una revisión completa y de alta calidad. Desafortunadamente, localizar estudios que hayan informado o evaluado las propiedades psicométricas de un instrumento de medición puede ser un reto debido a la escasa indexación de dichos estudios; la heterogeneidad en la terminología utilizada para describir las propiedades de medición; y la no tan buena presentación de informes por parte de los autores, que con frecuencia omiten términos de propiedades de medición comúnmente utilizados en los títulos y resúmenes de sus estudios publicados (Terwee et al., 2009).

Filtros de búsqueda

La iniciativa COSMIN ha desarrollado dos filtros de búsqueda validados para ayudar a los investigadores a encontrar estudios sobre propiedades de medición en PubMed (una búsqueda sensible y una búsqueda precisa) (Terwee et al., 2009). COSMIN

sugiere a los investigadores que realizan revisiones sistemáticas de propiedades psicométricas que utilicen el filtro de búsqueda sensible, ya que fue diseñado para recuperar un elevado número de artículos relevantes (sensibilidad: 97,4 %; precisión: 4,4 %) (Terwee et al., 2009).

Aunque el filtro de búsqueda precisa es más específico, es más probable que omita estudios relevantes (sensibilidad del 93,1 %; precisión del 9,4 %) (Terwee et al., 2009).

El filtro de búsqueda sensible se ha traducido para su uso en EMBASE, para MEDLINE utilizando OVID, y se han desarrollado dos traducciones para CINAHL; sin embargo, ninguna de las traducciones ha sido validada. Todos los filtros de búsqueda pueden encontrarse en el sitio web de COSMIN (https://www.cosmin.nl/tools /pubmed-search-filters/).

Los filtros de búsqueda contienen una combinación de términos de búsqueda (texto libre y términos índice) que captan las propiedades de medición relevantes y deben utilizarse junto con los términos de búsqueda definidos por el equipo de revisión para la población, el constructo y/o el instrumento/tipo de instrumento de interés (Terwee et al., 2009).

El Grupo de Medición de Resultados Informados por el Paciente (Grupo PROM), de la Universidad de Oxford, también ha desarrollado un filtro de búsqueda para su uso con PubMed y Ovid para encontrar estudios que evalúen las medidas de resultados informados por el paciente (PROM), y puede utilizarse para el concepto de "tipo de instrumento" en la estrategia de búsqueda.

Desarrollo de la estrategia de búsqueda

El desarrollo de una estrategia de búsqueda implica la identificación de términos clave de búsqueda y sinónimos para cada concepto principal en la mnemotecnia de criterios de inclusión para revisiones psicométricas (Población; Nombre del instrumento/Tipo de instrumento; Constructo, Resultados [propiedades de medición]). La selección de los términos de búsqueda para cada concepto (es decir, la cadena de búsqueda) debe desarrollarse mediante un proceso iterativo que implique ajustar los términos y realizar búsquedas de prueba. La búsqueda final debe contener una combinación de palabras de texto libre y términos índice (por ejemplo, MeSH) para mejorar la sensibilidad de la búsqueda, es decir, su capacidad para recuperar estudios relevantes. El tipo y el número de términos clave de búsqueda que se incluyan dependerán del tema de interés y del tamaño de su base de evidencia. Por ejemplo, la población o el constructo de interés pueden implicar dominios de interés muy específicos o muy amplios, lo que repercutirá en el número de registros relevantes recuperados (sensibilidad/especificidad de la búsqueda). La forma en que se combinan las cadenas de búsqueda para los conceptos principales (Población, Nombre del instrumento/Tipo de instrumento, Constructo, Propiedades de medición) también depende del tipo de revisión sistemática de instrumentos de medición que se esté realizando (Mokkink et al., 2018b).

En su manual de usuario, COSMIN proporciona un esquema que muestra cómo deben construirse las estrategias de búsqueda para diferentes tipos de revisiones de investigación de resultados relacionados con pacientes (Mokkink et al., 2018b).

Por ejemplo, si una revisión sistemática pretende evaluar todos los PROMS (validados o no), los términos de búsqueda relacionados con el concepto "Propiedades de medición" no deben utilizarse en la estrategia de búsqueda (Mokkink et al., 2018b).

Dado que existe una amplia variedad de términos relacionados con el concepto "Tipo de instrumento" y no siempre se informa de ellos en el resumen, estos términos deben excluirse normalmente de la búsqueda para evitar el alto riesgo de que se pasen por alto estudios relevantes; sin embargo, si la revisión sistemática pretende localizar PROMS, el filtro PROMS puede incluirse en el concepto "Tipo de instrumento" en la estrategia de búsqueda. Si es posible, los revisores deben seleccionar sus términos de búsqueda y desarrollar su estrategia en consulta con un bibliotecario experto en investigación o un especialista en información, cuya contribución debe ser reconocida (con permiso) en cualquier publicación relacionada. Al considerar posibles términos de búsqueda, los revisores pueden familiarizarse con los diferentes tipos de instrumentos disponibles, que difieren en contenido y en su finalidad o aplicación prevista. El Grupo PROM (Universidad de Oxford) ha clasificado los instrumentos de medición en siete categorías principales con ejemplos (específicos de enfermedad; específicos de población; específicos de dimensión; genéricos; individualizados; ítems de resumen; y medidas de utilidad).

El JBI recomienda un proceso de búsqueda en tres fases que debería llevarse a cabo en el desarrollo de una estrategia de búsqueda exhaustiva:

• La

primera fase implica la realización de una búsqueda limitada inicial en una base de datos seleccionada (por ejemplo, PubMed) para encontrar artículos sobre el tema de interés. Deben identificarse las palabras clave (es decir, las palabras textuales) utilizadas en los títulos y resúmenes de estos artículos, y los términos índice utilizados para describirlos y categorizarlos, y posteriormente, deben utilizarse para desarrollar una estrategia de búsqueda completa. La estrategia de búsqueda debe adaptarse e individualizarse para cada base de datos seleccionada, ya que cada una utiliza su propio vocabulario controlado (es decir, términos índice).

• La

segunda fase consiste en realizar las búsquedas específicas en cada una de las bases de datos bibliográficas y fuentes de información seleccionadas y recogidas en el protocolo.

• La

tercera fase consiste en examinar las listas de referencias de todos los estudios seleccionados para la valoración crítica a fin de identificar otros estudios pertinentes.

Fuentes de información

El protocolo de revisión debe enumerar todas las fuentes de información en las que se buscará para la revisión sistemática: bases de datos bibliográficas electrónicas; motores de búsqueda; sitios web relevantes; listas de referencias de estudios elegibles; revistas preseleccionadas y contacto directo con expertos del área que puedan ayudar a identificar medidas en desarrollo o artículos que informen sobre instrumentos que evalúen el constructo de interés. La búsqueda debe realizarse en una amplia gama de fuentes de información pertinentes y específicas del contenido (es decir, constructo o población de interés) adecuadas para el tema y el tipo de estudios que se buscan. La búsqueda debe incluir MEDLINE y EMBASE como mínimo y debe incluir fuentes de literatura tanto publicada como gris o no publicada. Algunos ejemplos de otras bases de datos en las que se suelen realizar búsquedas son CINAHL, PsycINFO, Web of Science, Scopus, Dissertations and Theses Global (

literatura gris) y WorldCat (

literatura gris).

El Grupo PROMS también ha recopilado una lista de fuentes de información específicas de PROMS (por ejemplo, organizaciones y grupos de investigación; revistas; colegios reales y enlaces relevantes) en su sitio web (Universidad de Oxford) y la base de datos Health and Psychosocial Instruments (HaPI)

contiene información sobre instrumentos de medición del comportamiento a partir de resúmenes de revistas que abarcan las ciencias de la salud y psicosociales. Las bases de datos deben buscarse desde la fecha de inicio hasta la actualidad, a menos que pueda aportarse una justificación válida para poner un límite a la fecha de publicación.

Comunicación de la estrategia de búsqueda

Es importante que la estrategia de búsqueda utilizada para encontrar estudios elegibles se comunique de forma detallada y transparente, de modo que otros investigadores puedan repetirla, si es necesario. El protocolo de revisión debe describir detalladamente la estrategia de búsqueda propuesta (enfoque en tres fases), la lista completa de las fuentes de información en las que se buscará, el marco temporal de la búsqueda y cualquier restricción de idioma y fecha con las justificaciones adecuadas. La estrategia de búsqueda completa de al menos una de las principales bases de datos electrónicas (como PubMed) debe proporcionarse en un anexo e indicar el nombre de la fuente de información y la plataforma o el proveedor del servicio, por ejemplo, CINAHL (a través de Ovid); todos los términos de búsqueda (tanto de texto libre como índices) y cómo deben combinarse utilizando la lógica booleana (si procede); el uso de truncamiento y comodines específicos de la base de datos; todos los límites impuestos a la búsqueda (por ejemplo, fecha de publicación, tipo de publicación, etc.); y el número de registros recuperados por la búsqueda.