(untitled) (Islas, 2025)
Introducción: Las revisiones narrativas han sido ampliamente utilizadas en la investigación, sin embargo, carecen de métodos estandarizados, especialmente en el área de las ciencias sociales y humanidades. De allí el objetivo de establecer el método QR (Question and Reproducibility), para mejorar el rigor y transparencia de estas revisiones. Métodos: El estudio adoptó un enfoque cualitativo y empleó la sistematización de experiencias de forma longitudinal en cinco ediciones de un curso de redacción científica. Participaron 126 estudiantes de ciencias sociales y humanidades, con quienes se conformó un grupo formativo; además, se realizaron entrevistas a expertos y un análisis bibliométrico. Resultados: Los hallazgos evidencian que la aplicación del método QR mejora significativamente la calidad de las revisiones narrativas, destacando un mayor índice de (1) estructura, (2) coherencia argumentativa, (3) rigor metodológico y trazabilidad, y (4) finalización efectiva. Las entrevistas a expertos confirmaron la necesidad de dotar a las revisiones narrativas de estructuras metodológicas claras que respeten su flexibilidad interpretativa, destacando los principios de pregunta rectora y reproducibilidad como ejes centrales. El análisis bibliométrico reveló un crecimiento sostenido de este tipo de revisión, con predominio en áreas biomédicas y escasa representación en ciencias sociales, así como una notoria ausencia de directrices metodológicas específicas, reforzando la pertinencia del método propuesto. Conclusión: El método QR se consolida como una ruta eficaz para las revisiones narrativas, al mejorar su claridad, replicabilidad y estandarización, y permitir que estas se constituyan en una síntesis teórico-contextual sustentada en la mejor evidencia científica disponible. El estudio presenta como limitaciones el reducido número de expertos entrevistados y el enfoque centrado en ciencias sociales y humanidades, lo que limita la generalización. Se recomienda validar el método QR en otras disciplinas y contextos reales de publicación. Futuras investigaciones podrían dar seguimiento a su aplicación en revistas de alto impacto y entornos asistidos por inteligencia artificial.