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Artículo de método

Enemas de medicina china para la colitis ulcerosa: mecanismos y duración óptima a partir de una revisión sistemática y metaanálisis

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DOI:

10.3791/69567

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29 de mayo de 2026

 ,  , 
1The Affiliated Hospital of Nanjing University of Chinese Medicine

En este artículo

Resumen

Este metaanálisis de 20 estudios en animales (980 sujetos) muestra que los enemas compuestos de la medicina china mejoran significativamente los indicadores de colitis ulcerosa mediante antiinflamatorios, mejora de la barrera intestinal y modulación de la microbiota intestinal. Duración óptima: 10–28 días. A pesar de los resultados prometedores, la alta heterogeneidad y la baja calidad de los estudios invitan a la precaución; Se necesitan ensayos de alta calidad para su validación.

Resumen

Esta revisión sistemática y metaanálisis tuvo como objetivo aclarar los mecanismos subyacentes a la eficacia de las formulaciones de enemas de medicina china en modelos animales de colitis ulcerosa (CU) y proporcionar una base científica para su posible aplicación clínica. Búsquedas exhaustivas en PubMed, Web of Science, Cochrane Library, Elton B. Stephens Company (EBSCO) y ScienceDirect identificaron estudios relevantes con animales publicados hasta diciembre de 2024. La calidad metodológica se evaluó utilizando la herramienta de riesgo de sesgo SYRCLE, y se realizaron análisis estadísticos con RevMan 5.3 y Stata 15.

Se incluyeron veinte estudios que comprendieron 980 animales, con puntuaciones de calidad que oscilaban entre 2 y 6. Los enemas de medicina china redujeron significativamente la puntuación histológica de colitis, el índice de actividad de la enfermedad, el índice del bazo, la puntuación de daño en el colon y los mediadores inflamatorios como IL-6, TNF-α, IL-1β, IL-8, ARNm COX-2 y mieloperoxidasa. También mejoraron el cambio de peso corporal, la longitud del colon, las proteínas de la unión estrecha intestinal (ZO-1, Ocludin), la expresión de IL-10 y los niveles regulatorios de células T (CD4⁺CD25⁺FOXP3⁺), mientras modulaban la composición de la microbiota intestinal, especialmente Firmicutes y Bacteroides.

Estos hallazgos sugieren que los beneficios terapéuticos de los enemas de medicina china pueden derivar de la actividad antiinflamatoria, el aumento de la integridad de la barrera intestinal y la regulación de la flora intestinal. Sin embargo, una heterogeneidad sustancial —probablemente debida a diferencias en especies animales, sexo y duración de la intervención— y generalmente una baja calidad metodológica limitan la solidez de la evidencia. Se requieren más estudios preclínicos y clínicos de alta calidad bien diseñados para confirmar la eficacia, optimizar los protocolos de tratamiento y evaluar la seguridad para su aplicación en humanos.

Introducción

La enfermedad inflamatoria intestinal (EII) se divide en dos tipos principales: colitis ulcerosa (CU) y enfermedad de Crohn (EC). Las investigaciones indican que la genética, los factores ambientales, las interacciones microbianas y la desregulación inmunitaria están implicados en la patogénesis de laEII 1. La evidencia emergente sugiere un aumento de la incidencia de EII en países endesarrollo 2. La CU se caracteriza por episodios recurrentes de dolor abdominal, diarrea y sangradorectal 3. La mejora de los síntomas clínicos y la reducción de la recurrencia en pacientes con CU son objetivos cruciales en el manejoclínico 4.

Las terapias convencionales para la EII, incluyendo corticosteroides, inmunosupresores y biológicos, tienen como objetivo controlar las respuestas inmunitarias; sin embargo, el uso prolongado se asocia con efectos adversossignificativos 5. En los últimos años han surgido numerosas nuevas opciones terapéuticas. Los estudios sugieren que los tratamientos tópicos son eficaces, seguros y tienen menos efectos secundarios. Sus ventajas incluyen una respuesta más rápida, menor frecuencia de dosificación y una absorción sistémica limitada en comparación con los tratamientos orales. No obstante, el número de pacientes que reciben tratamientos tópicos sigue siendo menor que el de aquellos que reciben terapiasorales 6.

La Medicina Tradicional China (MTC) se utiliza ampliamente como un tratamiento complementario y alternativo eficaz para la EII, especialmente en pacientes que han experimentado reacciones adversas a terapias convencionales. A pesar de su significativo potencial terapéutico, la aplicación clínica de la MTC está limitada por la falta de investigación sobre sus mecanismos deacción 7.

Aunque numerosos estudios en animales han informado sobre los efectos terapéuticos de los enemas compuestos de medicina china sobre la colite ulcerosa, ningún metaanálisis, que se ha convertido en una herramienta esencial en la medicina basada en la evidencia para establecer la eficacia y seguridad de lasintervenciones, ha sintetizado aún evidencia de su eficacia terapéutica a partir de estudios preclínicos. Por ello, este estudio revisó sistemáticamente experimentos con animales para evaluar la eficacia terapéutica de los enemas compuestos de medicina china. El enfoque se centró en los efectos de los enemas compuestos de medicina china sobre el HCS, DAI, IL-6, TNF-α y la flora intestinal en modelos animales de UC, con el objetivo de informar futuros ensayos clínicos y desarrollo de productos. Este estudio tiene como objetivo proporcionar un apoyo sólido basado en la evidencia para la aplicación clínica de enemas compuestos de medicina china.

Este metaanálisis se centra en modelos de roedores (principalmente ratas de Sprague-Dawley y ratones C57BL/6) inducidos por disolución de sulfato sódico de dextrosa o ácido 2,4,6-Trinitrobenzenosulfónico, con duraciones de intervención de 3 a 28 días, evaluando dominios clave como puntuaciones histológicas (puntuación histológica/índice de actividad de la enfermedad), citocinas inflamatorias (IL-6/TNF-α), proteínas barrera (ZO-1/Ocludina) y microbiota intestinal. Aunque se proporcionan conocimientos mecanicistas para aplicaciones de enemas de la MTC, en la Discusión se abordan limitaciones como la heterogeneidad de los estudios y la baja calidad metodológica (puntuaciones SYRCLE 2–6) para guiar una traducción clínica cautelosa. Un glosario detallado de abreviaturas utilizadas en este artículo se proporciona en el Archivo Suplementario 1 (Datos 1).

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Protocolo

Todos los estudios con animales incluidos cumplieron con las directrices de ARRIVE y fueron aprobados por sus respectivos comités de ética institucional. Cegamiento y aleatorización realizados conforme a las directrices de SYRCLE. La revisión cumplió con los estándares de reporte PRISMA (ID: CRD42024527636). Todos los procedimientos se realizaron bajo autorización ética para minimizar el sesgo y el daño a los animales.

1. Instalación y preparación de software

  1. Instala RevMan (versión 5.3, Cochrane Collaboration, https://revman.cochrane.org).
    1. Accede a la página web oficial de RevMan (véase la Tabla de Materiales).
    2. Descarga el archivo de configuración compatible con el sistema operativo (Windows .exe o Mac .pkg).
    3. Haz doble clic en el instalador y sigue las indicaciones: Siguiente > selecciona la ruta de instalación > Siguiente > Terminar.
    4. Lanza RevMan y selecciona Archivo > Nueva Revisión > Revisión de Intervención > Revisión Completa.
  2. Software Stata
    1. Ve a la web oficial de Stata (ver Tabla de Materiales) y navega a la página de descarga.
    2. Descarga el paquete de instalación compatible con tu sistema operativo.
    3. Haz doble clic en el instalador y sigue las instrucciones: A continuación , > aceptar la licencia > elegir la ruta de instalación > Instalar > Terminar.
    4. Lanza Stata e introduce el número de serie, el código y la autorización para activar la licencia.
  3. Software de gestión de referencias EndNote X9
    1. Visita la página web oficial de EndNote (véase la Tabla de Materiales).
    2. Descarga el instalador EndNote X9 para tu sistema operativo.
    3. Haz doble clic en el instalador, acepta la licencia > selecciona Instalación típica > elige ruta de instalación > Instalar > Terminar.
    4. Lanza EndNote y actívalo con tu clave de producto o credenciales institucionales.
  4. Digitalizador de grafos GetData
    1. Visita la página web oficial de GetData Graph Digitizer (véase la Tabla de Materiales).
    2. Descarga el instalador.
    3. Haz doble clic en el instalador, acepta la licencia > elige la ruta de instalación > Instalar > Terminar.
    4. Inicia el software para extraer datos numéricos de las cifras cuando no haya datos en bruto disponibles.
      1. Importa la imagen de la figura al software.
      2. Calibra los ejes X y Y usando la escala proporcionada en la figura.
      3. Marca manualmente cada punto de datos para obtener sus valores de coordenadas.
      4. Exporta los datos numéricos extraídos.
      5. Validar los datos extraídos por dos investigadores independientes; Se volvieron a comprobar y corregir discrepancias superiores al 5%.
        NOTA: La instalación y activación de todo el software debe completarse antes del paso de procesamiento de la literatura para garantizar un flujo de trabajo fluido.

2. Búsqueda bibliográfica

  1. Crea la estrategia de recuperación.
    1. Determina los términos de búsqueda revisando primero los objetivos y resultados clave del estudio. Identificar los conceptos centrales relacionados con la colitis ulcerosa, los enemas de la medicina china y los modelos animales.
      1. Para la colitis ulcerosa, utiliza términos como "colitis ulcerosa", "EII" y "enfermedad inflamatoria intestinal".
      2. Para los enemas de medicina china, incluye palabras clave como "enema de medicina china", "enema de medicina tradicional china", "enema compuesto con receta" y sinónimos relacionados.
      3. Para modelos animales, utiliza términos como "rata", "ratón", "roedor" y "estudio animal". Combina estos términos usando operadores booleanos (AND, OR). Por ejemplo, combina "colitis ulcerosa" Y "enema de medicina china" Y "modelo animal" para capturar estudios que cumplan todos los criterios. Ajusta los términos de búsqueda según la base de datos utilizada, utilizando el vocabulario controlado de cada base de datos.
      4. Refina la búsqueda incluyendo sinónimos o frases alternativas para aumentar la sensibilidad de la búsqueda.
    2. Para la estrategia detallada de recuperación de cada base de datos, consulte el Archivo Suplementario 1 (Datos 2).
  2. Realiza una búsqueda bibliográfica en cinco bases de datos: PubMed, Web of Science, Cochrane Library, EBSCO y ScienceDirect.
    1. Para cada base de datos, accede a la página web oficial (por ejemplo, https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov para PubMed). En la interfaz de búsqueda, introduce la estrategia de búsqueda predefinida en el campo de Búsqueda Avanzada . Para PubMed, haz clic en Avanzado > Añadir Constructor de consultas y luego rellena los cuadros de búsqueda de la siguiente manera:
      Campo 1: "colitis ulcerosa" [Título/Resumen]
      Campo 2: "enema de medicina china" O "enema de medicina tradicional china" [Título/Resumen]
      Campo 3: "experimento animal" O "rata" O "ratón" [Todos los campos]
    2. Combina estos campos con el operador booleano Y para asegurar que se cumplan todas las condiciones. Fija el límite de tiempo desde la creación de la base de datos hasta el 1 de diciembre de 2024 y restrinja el idioma al inglés. Haz clic en Buscar y luego utiliza Filtros > Tipo de artículo > Estudios Preclínicos cuando corresponda.
    3. Exporta todos los registros recuperados seleccionando Enviar a > Formato > archivo: MEDLINE (para PubMed) o Exportar > RIS/BibTeX (para otras bases de datos). Guarda los archivos para importarlos en EndNote X9 para un filtro adicional y eliminación de duplicados.
      NOTA: Dos revisores independientes realizaron la búsqueda usando criterios idénticos, y las discrepancias se resolvieron por consenso (véase Tabla de Materiales). Tomemos PubMed como ejemplo:
      1. Abre la página web de la base de datos de PubMed.
      2. Introduzca la estrategia de recuperación predefinida según las reglas de sintaxis de PubMed (véase Datos 2 en el Archivo Suplementario 1 para detalles completos).

        NOTA: El operador Y requiere que todas las palabras clave conectadas estén presentes en el registro. El operador OR significa que al menos una de las palabras clave listadas debe estar presente. Los paréntesis () definen el orden de las operaciones lógicas. Fija el límite de tiempo de búsqueda desde el inicio de la base de datos hasta el 1 de diciembre de 2024.
      3. Descarga toda la literatura recuperada: Guardar > archivo de PubMed > Crear.

3. Selección de literatura

NOTA: Tomemos como ejemplo los datos recuperados de PubMed, gestionados mediante EndNote X9.

  1. Importa la literatura recuperada en EndNota: Archivo > Importar > Opciones > Opciones de Importación > seleccionar PubMed (NLM) > Importar (Datos 2 en el Archivo Suplementario 1).
  2. Crear grupos de inclusión y exclusión en Nota final: Mis grupos > Crear conjunto de grupos o Crear grupo (Datos 4 en el Archivo Suplementario 1).
    Los grupos de exclusión pueden incluir:
    Intervención inapropiada (enema de medicina china no es de la medicina)
    Sujetos inapropiados (modelos no CU, o estudios clínicos/in vitro)
    Publicaciones duplicadas
    Idioma distinto al inglés
  3. Eliminar duplicados: Ve a Todas las referencias > referencias > busca duplicados > cancela. Selecciona todas las entradas duplicadas en la lista de resultados, arrástralas a la carpeta de la Papelera de la izquierda para su eliminación. Tras la eliminación automática de duplicados, revisa manualmente de nuevo para asegurarte de que no quedan duplicados (Datos 5 en el Archivo Suplementario 1).
  4. Proceso de selección: En la primera ronda, lee títulos y resúmenes para excluir los estudios que no cumplan los criterios de inclusión. En la segunda ronda, revisa los textos completos de los estudios restantes para confirmar su elegibilidad final.
  5. Búsqueda manual y contacto con el autor: Realizar la recuperación manual de las referencias citadas en los estudios incluidos. Contacta con los autores correspondientes por correo electrónico cuando falten o no estén claros datos relevantes, para aumentar la tasa de inclusión y reducir la incertidumbre.
  6. Participación del investigador: Realizar búsqueda y selección de literatura con dos investigadores independientes. Resuelve los desacuerdos mediante la discusión. Si no se resuelve, consulta con un tercer investigador para la decisión final.
  7. Documentación del proceso: Utiliza Microsoft Word o software relevante para crear un diagrama de flujo PRISMA 2020 que documente el número de estudios recuperados y excluidos en cada etapa, junto con las razones de exclusión (véase Archivo Suplementario 2).

4. Extracción de datos

  1. Prepara una hoja de cálculo que incluya las siguientes variables:
    Información del estudio: Autor, año de publicación.
    Detalles de los animales: Especie, cepa, sexo, rango de peso y tamaño de la muestra.
    Método de inducción del modelo: Especificar si se usaron DSS, TNBS u otros enfoques.
    Detalles de la intervención: Dosis o concentración, frecuencia de administración y duración.
    Resultados medidos: Incluye la puntuación de colitis histológica (HCS), el índice de actividad de la enfermedad (DAI), la longitud del colon (CL), el cambio de peso corporal (BWC), el índice del bazo, citocinas inflamatorias, proteínas de barrera intestinal y composición de la microbiota, entre otros. El formato estandarizado de extracción de datos se detalla en el Archivo Suplementario 1 de los Datos 6.
  2. Para dosis múltiples de intervención, extraer datos de grupo de dosis más altas identificando, dentro de cada estudio incluido, el subgrupo experimental que recibió la dosis máxima del compuesto enema de medicina china.
    1. Cuando se han reportado múltiples niveles de dosis, anota los datos correspondientes a la concentración o dosis más alta, tal como se indica en la sección de métodos o resultados del artículo original.
    2. Si la unidad o concentración no estaba clara, verifica la jerarquía de dosis basándose en las descripciones o tablas de los autores. Dos revisores independientes cruzaron los datos extraídos y cualquier discrepancia se resolvió mediante la discusión.
  3. Para los resultados medidos en varios puntos temporales, registrar la medición final identificando, en cada estudio incluido, el último momento en el que se evaluó el resultado tras la intervención.
    1. Cuando se reportaron varios puntos temporales, extrae datos de la observación final posterior al tratamiento para reflejar el efecto terapéutico global.
    2. Si se presentaron múltiples puntos finales en tablas o figuras, utilice el valor correspondiente al último periodo de medición reportado. Dos revisores independientes verificaron los puntos temporales extraídos para garantizar la precisión y la consistencia.
  4. Introduce la fórmula =SEM_value × SQRT (sample_size) en una nueva celda para convertir el error estándar de la media (SEM) en la desviación estándar (DE). Copia los valores SD resultantes en la tabla de datos de RevMan. Verifica la precisión recalculando la conversión para un estudiorepresentativo 9.
  5. Convertir medianas y cuartiles en medias y puntos de distribución segúnse requiera 10,11.
  6. Que dos revisores extraigan los datos de forma independiente; Resuelve cualquier discrepancia mediante la discusión.
    NOTA: Los datos de las figuras se digitalizan con GetData Graph Digitizer cuando no se proporcionan valores en bruto.

5. Evaluación del riesgo de sesgo

  1. Utiliza la herramienta12 de riesgo de sesgo de SYRCLE para evaluar la calidad de los estudios en diez dominios, incluyendo aleatorización, ocultación de asignación, ceguera y reporte de resultados.
  2. Califica cada elemento como de bajo riesgo, alto o poco claro, y resume los resultados en RevMan. Para cada dominio, revisa la sección de métodos—asignar bajo si se indica aleatorización, alto si no, poco claro si es vago. Puntuaciones de conteo (0–10) en la tabla de RevMan.

6. Análisis estadístico

  1. Empieza el metaanálisis en RevMan 5.3.
    1. En el menú principal, ve a Datos y análisis > Añadir comparación.
    2. Introduce el nombre del grupo experimental (por ejemplo, "enema") y del grupo de control (por ejemplo, "colitis ulcerosa") > haz clic en Finalizar (Datos 7 en el Archivo Suplementario 1).
    3. Para añadir los indicadores de resultado, seleccione Añadir resultado, elija el tipo de variable (Continua para variables continuas o Dicotómica para variables dicotómicas), haga clic en Siguiente, introduzca el nombre del indicador de resultado (por ejemplo, "Puntuación histopatológica (HCS)", "Índice de actividad de la enfermedad (DAI)", "Longitud de colon (CL)", "Cambio de peso corporal (BWC)") y luego haga clic en Terminar (Datos 8 en el Archivo Suplementario 1).
    4. Añadir datos de estudio: Añadir datos de estudio > seleccionar la referencia de la lista de literatura incluida > Terminar (Datos 9 y Datos 10 en el Archivo Suplementario 1).
    5. Para cada resultado, introduce manualmente los datos extraídos (media, desviación estándar (SD) y tamaño de muestra para cada grupo) en la tabla de datos.
  2. Realiza la selección del modelo estadístico.
    1. Para resultados continuos, utiliza la Diferencia Media (DM) cuando la unidad de medida es la misma en todos los estudios incluidos. Utiliza la Diferencia Media Estandarizada (DMS) cuando las unidades de medición difieren entre estudios.
    2. Establezca intervalos de confianza (IC) del 95% para todas las estimaciones del tamaño del efecto. Seleccione el modelo estadístico de la siguiente manera: Utilice un modelo de efecto fijo (FE) si la heterogeneidad es baja (I2 ≤ 50%). Utiliza un modelo de efectos aleatorios (ER) si la heterogeneidad es alta (I2 > 50%).
      NOTA: En este análisis, se aplica el modelo de efectos aleatorios debido a las variaciones en especies, modelado y regímenes.
  3. Genera parcelas de bosque.
    1. En RevMan, tras introducir todos los datos relevantes, haz clic en Modelo Estadístico (FE o RE como se determina arriba) > Gráfico del Bosque.
    2. Revisa el gráfico para estimaciones del tamaño del efecto, estadísticas de heterogeneidad (test I2, χ2 ) y valores generales de P (véase Datos 11 en el Archivo Suplementario 1).
  4. Realizar análisis avanzados y evaluación de sesgos de publicación en Stata 15.0.
    1. Importa el tamaño agregado del efecto y el error estándar (o varianza) en Stata.
    2. Para el sesgo de publicación, ejecuta la prueba de regresión de Egger mediante el comando: metabias effect_size se_effect, egger
    3. Generar diagramas embudo usando: metafunnel effect_size se_effect
    4. Para posibles estudios faltantes, aplica el método de recorte y relleno en Stata 15.0 introduciendo el comando: metatrim effect_size se_effect, egger Esta función estima el número de estudios potencialmente ausentes causados por el sesgo de publicación, rellena el gráfico embudo simétricamente y recalcula el tamaño del efecto agrupado para proporcionar una estimación ajustada.
    5. Para meta-regresión o análisis de subgrupos (si es necesario): metareg effect_size var1 var2
  5. Realizar análisis de subgrupos y sensibilidad.
    1. Crea subgrupos en RevMan 5.3 seleccionando Datos y Análisis > Añadir Análisis de Subgrupos, y luego define categorías de subgrupos según Especies animales (ratón, rata), Sexo (macho, hembra, desconocido) Duración del tratamiento (≤7 días, >7 días).
    2. Introduce los datos correspondientes de cada subgrupo para comparar los tamaños de efecto agrupados y evaluar la reducción de la heterogeneidad. Para el análisis de sensibilidad, repite el metaanálisis, excluyendo un estudio a la vez.
  6. Realiza una evaluación de sesgo de publicación.
    1. Realizar la prueba de regresión de Egger para conjuntos de datos con ≥ 10 estudios.
    2. Aplicar el método de recorte y relleno para estimar posibles estudios faltantes y ajustar estimaciones agrupadas.
  7. Realizar análisis duración-efecto.
    1. Clasifica los estudios incluidos según la duración de la intervención (días).
    2. Para cada resultado clave (HCS, DAI, CL, BWC, MPO, TNF-α, IL-6, etc.), traza los gráficos de radar de duración y respuesta.
    3. Identificar la ventana óptima de tratamiento para el enema de medicina china en modelos animales de CU.
      NOTA: Con todos los análisis completados, compila los resultados en gráficos de bosque RevMan y salidas de Stata en Stata. Los datos extraídos se introdujeron en RevMan 5.3 para generar parcelas forestales. El software calculó automáticamente tamaños de efectos agrupados (MD/SMD) e intervalos de confianza (IC 95%) bajo modelos de efectos fijos o aleatorios, produciendo gráficos visuales de bosque para cada resultado. Para Stata, se importaron el tamaño del efecto y el error estándar. Se realizaron análisis de sesgo de publicación y avanzados. Proceder a la presentación de manuscritos según PRISMA, asegurando el cumplimiento ético y las comprobaciones de sesgos. Esto concluye el protocolo de metaanálisis para la evaluación del enema de la MTC.

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Resultados

Se identificaron un total de 1.146 artículos potencialmente relevantes de cinco bases de datos, que comprenden 65 de PubMed, 92 de Web of Science, 56 de EBSCO, ninguno de la Cochrane Library y 933 de Science Direct. Tras la eliminación de 91 registros duplicados, quedaban 1.055 artículos.

Posteriormente, se revisaron los textos completos de estos artículos, lo que resultó en la exclusión de 1.035 artículos basándose en los criterios de exclusión predefinidos. ...

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Discusión

Este estudio tuvo como objetivo investigar los efectos protectores y los mecanismos subyacentes del enema compuesto de medicina china en modelos animales de colitis ulcerosa. Se incluyeron un total de 20 artículos que involucraban a 980 animales. Se encontró que el enema compuesto de medicina china mejoraba varios síntomas clínicos de la colitis ulcerosa, incluyendo la longitud del colon, el índice de actividad de la enfermedad, la puntuación histológica de colitis, el cambio de peso cor...

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Divulgaciones

Todos los autores declaran que no tienen conflictos de interés relacionados con esta obra.

Agradecimientos

Este trabajo fue apoyado por la Fundación Nacional de Ciencias Naturales de China (Subvención nº 82341229, subvención nº 82174379, subvención nº 82174372 y subvención nº 82405401), la Fundación de Tratamiento de Enfermedades Dominantes de Medicina China (Mejora de Competencias Clínicas Basada en Evidencia) (Nº: k2023BZ02), el proyecto financiado por el Proyecto Prioritario de Desarrollo del Programa Académico de Instituciones de Educación Superior de Jiangsu (PAPD), el Proyecto de Mejora de Capacidades de la Provincia de Jiangsu a través de la Ciencia, Tecnología y Educación, el Proyecto de Investigación Científica de la Asociación de Medicina China de Jiangsu (N.º: PDJH2026013), y el Proyecto de Cultivo de Talentos Académicos de Alto Nivel del Hospital de Medicina China de la Provincia de Jiangsu (N.º: k2026yrc71).

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Materiales

Lista de materiales utilizados en este artículo
NombreEmpresaNúmero de catálogoComentarios
Biblioteca CochraneBiblioteca Cochranehttps://www.cochranelibrary.com/
EBSCOEBSCO Industrieshttps://www.ebsco.com/
Nota final X9Cochrane https://support.clarivate.com/Endnote/s/
GetDataDigitalizador de grafos GetDatahttps://getdata-graph-digitizer.com/
PROSPEROInstituto Nacional de Investigación en Salud y Atenciónhttps://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/
PubMedBiblioteca Nacional de Medicinahttps://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/
RevManCochrane https://revman.cochrane.org/
ScienceDirectElsevierhttps://www.sciencedirect.com/
STATAStataCorphttps://www.stata.com/
Web de la CienciaClarivate Analyticshttps://www.webofscience.com/

Referencias

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