La fiabilidad de los preprints ha sido una fuente persistente de debate en la publicación científica. Los escépticos argumentan que los hallazgos publicados sin revisión por pares son inherentemente poco confiables; los defensores responden que el proceso del preprint a la publicación, aunque imperfecto, rara vez produce cambios radicales.
Un análisis a gran escala publicado en bioRxiv por Hao Yin y Ruslan Rust (University of Southern California y Western University) proporciona la respuesta cuantitativa más completa hasta la fecha. Utilizando Claude Sonnet 4,6 para clasificar los cambios en las afirmaciones principales de 72.644 pares de preprints de bioRxiv (2018–2025) y sus artículos de revista publicados correspondientes, el estudio encuentra que la gran mayoría de las conclusiones de los preprints sobreviven a la revisión por pares sustancialmente intactas.
Las cifras
De los 72.644 pares preprint-artículo analizados:
- 39,9 % tuvo conclusiones primarias sin cambios
- 50,0 % tuvo revisiones menores, reformulación, calificación o ajuste leve de la afirmación central
- 10,2 % tuvo revisiones mayores, afirmaciones alteradas sustancialmente, efectos invertidos o conclusiones que pasaron de positivas a nulas
La tendencia ha ido mejorando: las revisiones mayores disminuyeron del 17,0 % en 2019 al 5,7 % en 2024. Esta disminución podría reflejar un cambio en la cultura de los preprints: las publicaciones de la era COVID temprana fueron apresuradas, mientras que hoy muchos autores incorporan revisiones de estilo de revisión por pares antes de su primera publicación como preprint.
El lenguaje cauteloso también cambió. En el 85,6 % de los pares, el nivel de certeza de la afirmación principal se mantuvo igual. Cuando cambió, los autores fueron aproximadamente el doble de propensos a volverse más cautelosos (8,4 %) que más confiados (4,2 %).
Tasas de retractación
Los artículos asociados a preprints tuvieron tasas de retractación significativamente más bajas que los artículos que nunca aparecieron como preprints. Entre los artículos publicados primero en bioRxiv, la tasa de retractación fue de 8,1 por 10.000 artículos. Entre los artículos nunca publicados como preprints, la tasa fue de 18,7 por 10.000, una razón de 2,31 (IC 95 % 1,20–4,45, p = 0,003).
Los autores advierten que se trata de un hallazgo observacional, no una prueba de que la publicación como preprint cause un menor riesgo de retractación. Los artículos publicados como preprints pueden diferir de los no publicados como preprints en aspectos que también afectan la calidad; por ejemplo, los autores que eligen publicar como preprint pueden tener más confianza en sus resultados.
Variación por campo y tiempo
Las tasas de revisión mayor variaron sustancialmente según el campo. La bioinformática tuvo la tasa más baja con un 7,2 %, mientras que la microbiología tuvo la más alta con un 17,5 %. El tiempo de revisión también se correlacionó con los cambios: los artículos que tardaron más en publicarse (aproximadamente 416 días de mediana) tuvieron una tasa de revisión mayor del 14,1 %, en comparación con el 7,0 % de los artículos revisados más rápidamente (aproximadamente 110 días).
Cuando la afirmación principal cambió, el 90 % de las afirmaciones secundarias también cambiaron, lo que sugiere que una revisión de un hallazgo central tiende a extenderse en cascada a través del artículo en lugar de ser una corrección aislada.
Limitaciones
El estudio tiene salvedades importantes. Analizó solo los resúmenes; no se capturaron cambios en métodos, figuras o resultados de texto completo. Comparó la primera versión del preprint con la versión publicada, por lo que no puede separar las revisiones impulsadas por los autores de las ediciones de la revisión por pares. El análisis utilizó un solo LLM, lo que introduce sus propios errores de clasificación, aunque la validación mostró concordancia con expertos en el dominio (kappa de Cohen 0,63–0,66, equivalente al acuerdo entre expertos). Los preprints que nunca llegaron a publicarse fueron excluidos, lo que puede sesgar la muestra hacia artículos más creíbles. Y el estudio cubre solo bioRxiv; los resultados pueden no generalizarse a medRxiv u otros servidores.
El artículo de Nature que cubre el estudio fue escrito por Mohana Basu.
Fuentes
[1] Yin, H. & Rust, R. «Tracking claim changes from preprint to publication across 72.644 biomedical studies using large language models.» bioRxiv (2026). DOI: 10.64898/2026.06.30.735556
[2] Basu, M. «Think preprints are unreliable? Analysis of 70.000 studies might change your mind.» Nature (2026). https://www.nature.com/articles/d41586-026-02167-3
Traducido por Alessandra