Researching Complementary and Alternative Therapies: a mini-interview with Dr Edzard Ernst

card_073_Edzard Ernst




Dietary and nutritional products and procedures that do not derive from standard or regular practices are frequently used in complementary and alternative medicine, but the safety and effectiveness of many of these products and procedures are unknown.


Statements made by prescribers promoting alternative nutritional therapies may sound promising; however, the scientific community usually does not know how effective or safe these treatments are. Before going further, we want to make it clear that the information about human nutrition and dietetics currently being taught in (Spanish) universities belongs to science-based conventional western medicine (as explained by the Ministry of Health, Social Policy and Equality in its report entitled Terapias Naturales [Natural Therapies]). Sometimes, when study results regarding such complementary and/or alternative therapies are not found to be favourable, prescribers and users of these therapies label contemporary science as being «unfair» or deem the research as unable of properly evaluating the effects of these therapies. Similarly, when scientific evidence is being assessed, people who advocate (and sometimes use) these complementary and/or alternative therapies usually suggest that biomedical databases do not contain studies of alternative therapies. These advocates then suggest that evidence for or against alternative medicine is incomplete because not all research on these matters is taken into account.


To answer some of the questions regarding alternative and complementary medicine, card_073_Edzard ErnstEvidencia en Nutrición has conducted a mini-interview with Dr Edzard Ernst (@EdzardErnst). Dr Ernst is a professor of complementary medicine at the University of Exeter in the UK; he is also one of the most critical and sceptical minds in this matter. He has published more than 1000 medical journal articles, 48 books, and many in-depth blog posts, many of which criticise complementary and alternative medicine. Dr Ernst is a medical doctor who has received specific training in acupuncture, autogenic training, phytotherapy, homeopathy, therapeutic massage, and spinal manipulation. He was appointed as an Emeritus Professor at the University of Exeter in 1993, where he currently teaches complementary medicine. He is also the editor-in-chief of two medical journals: Perfusion and Focus on Alternative and Complementary Therapies.


It is obvious that Dr Ernst is a qualified person to speak on this matter. Let’s get to the issue:


Question 1 – What is the difference (if any) between complementary and alternative therapy?

Edzard Ernst – Complementary describes the use as an adjunct to conventional medicine and alternative as a replacement. But it is important to realise that one modality can be used as either alternative or complementary medicine. This is why many use the term ‘CAM’ (Complementary and Alternative Medicine).


Question 2 – Is it possible to evaluate complementary and alternative therapies using scientific approaches? Is it doing well nowadays?

Edzard Ernst – CAMs can and should be tested like any other treatments. This can pose problems, for instance when there is no obvious placebo. But RCTs (Randomized Controlled Trials) are always possible and often desirable for testing the many therapeutic claims made for CAMs.


Question 3 – If scientists were asked to evaluate all scientific evidence about complementary and alternative therapies, which electronic databases do you think they would need to consult to guarantee that (almost) all published articles had been evaluated?

Edzard Ernst – It would be wrong to assume that one database can suffice. Depending on the subject area, one needs not just the standard sources like Medline and Embase but also specialised databases. Also one needs to consider languages other than English, for instance for Traditional Chinese Medicine (TCM).


Despite the small number of questions we asked Dr Edzard Ernst, we think we can draw some conclusions from his answers that could be very interesting for readers of Evidencia en Nutrición. We also believe Dr Ersnt’s answers could be helpful for research methods of studying complementary and alternative nutritional therapies. The following text is our own interpretation of the interview:


1. There is a significant difference between complementary and alternative therapies. Dr Ernst explains that according to the National Centre for Complementary and Integrative Health (which is run by the UK government), complementary therapy is used to complement conventional therapy, while alternative therapy is an alternative to conventional medicine. This differentiation is much more significant than it may seem, above all taking into account the least encouraging and optimistic supposition. When an untested therapy (even a conventional or standard therapy) is used to complement a clinically-tested treatment, the assumed risks are usually unknown adverse effects or interactions between therapies. However, when an untested therapy is used instead of a clinically tested one, the assumed risks are exponentially higher. In this scenario, the patient is not being treated with the therapy which could have the potential to cure. The worst possible outcome of this avoidance would be the deterioration of a patient’s prognosis, while a decrease in the patient’s overall quality of life would be a less severe result of this avoidance. Dr Ernst advises that the same kind of therapy may sometimes be used as a complementary therapy and other times be used as an alternative therapy. This suggests that all complementary and alternative therapies (even those related to human nutrition and dietetics) should be properly clinically tested before they are commercialised.


2. Dr Ernst leaves no doubt regarding the ability of contemporary science (including both primary and secondary research) to assess the effectiveness of complementary and alternative therapies, stating that these therapies ‘can and should be tested like any other treatments’. Furthermore, RCTs and meta-analyses of RCTs are the best type of evidence of effectiveness of therapies. This reminds us of one of Dr Ernst’s famous sayings: ‘the plural of anecdote is anecdotes, not evidence‘. We recommend reading Testing Treatments: Better Research for Better Healthcare for those who want to know more about this topic.


3. In addition to standard databases like Medline and Embase, specialised databases should be used when gathering and assessing scientific evidence about complementary nutritional and alternative therapies. Databases similar to the Natural Medicines Comprehensive Database should be analysed to ensure that all relevant publications are considered when researching complementary and alternative medicine. Dr Ernst also advises researchers to avoid language bias, meaning that we should be open to finding research in languages other than English. This research may sometimes be unattainable, such as Chinese research. In this regard, international initiatives (like Cochrane, an institution with authors from different countries) should be promoted to help overcome language barriers. This would make it possible for researchers to have access to a greater variety of scientific publications, thereby allowing a more comprehensive assessment of the available evidence.



We sincerely hope that this interview with a great medical professional has answered book_ernst_2015some of the questions regarding the research and assessment of evidence for complementary and alternative therapies. Of course, we encourage you to read Dr Ernst’s blog as well; more specifically, we recommend a blog entry regarding research difficulties in alternatives therapies: ‘Alternative Medicine, the Baby, and the Bath Water‘. This post shows how an exceptional mind interprets and overcomes these difficulties instead of move away from the hardest scientific tests. Likewise, we encourage you to read some of Dr Ernst’s books, especially the most recent one: A Scientist in Wonderland: A Memoir of Searching for Truth and Finding Trouble (2015).


We want to express our heartfelt gratitude to Dr Edzard Ernst for spending his valuable time in our project.


Working team: Eduard Baladia (@EBaladia), Rodrigo Martínez-Rodríguez, Julio Basulto (@JulioBasulto_DN)



Eduard Baladia

Dietista-Nutricionista por la Universidad de Barcelona. Ha participado como experto externo en 9 guías de la Organización Mundial de la Salud (OMS). Es uno de los profesionales de la salud y el único dietista-nutricionista que ha completado el "Curso de introducción a la elaboración de Guías de Práctica Clínica (GPC)" organizado por GuíaSalud-Biblioteca de Guías de Práctica Clínica del Sistema Nacional de Salud. Además ha realizado el curso de "Introducción a las Revisiones Sistemáticas" de la Cochrane Iberoamericana. En la actualidad está siendo evaluado por el Practice-based Evidence in Nutrition (PEN) para ser autor y/o revisor de la iniciativa internacional.

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Estar siempre actualizado de forma automática con PubMed es muy fácil





Si ya has leído como encontrar sumarios de evidencia y metaanálisis con eficiencia, pero sigues empeñad@ en buscar tu propia evidencia a través de PubMed® y además mantenerte siempre actualizad@, ¡felicidades este es tu post!


La verdad es que todo el mundo sabe un huevo de PubMed®. En la mayoría de las universidades españolas, los profesionales sanitarios aprender a realizar búsquedas simples y avanzadas en esta y otras bases de datos. Existen además cursos presenciales y a distancia, tutoriales propios de PubMed y también de otras entidades. Todos los profesionales de la salud han podido «trastear» la base de datos durante muchos años y, sin embargo, la respuesta a las siguientes preguntas suele seguir siendo «NO, NI DE COÑA».


Contesta mentalmente a estas preguntas: cuando buscas en PubMed, ¿la mayoría de estudios que recuperas te interesan? ¿Tienes la sensación de haberlo encontrado todo o casi todo? ¿Serías capaz de documentar la estrategia de búsqueda de tal manera que otros pudieran también encontrarlos? ¿Sabrías usar esa estrategia de búsqueda para estar siempre actualizado sobre el tema de forma automática? Si la respuesta a alguna de estas preguntas es NO, este post te interesa.

Está claro que no existe una fórmula magistral o única de buscar y encontrar estudios, pero sí que existen algunos principios y procesos que se pueden aprender para mejorar vuestras búsquedas. Cabe destacar, sin embargo, que no somos documentalistas expertos en explotación de bases de datos, sino profesionales sanitarios (dietistas-nutricionistas) con cierta experiencia en esta base de datos. Si alguien conociera más trucos que los aquí detallados, por favor, compartidlos con nosotros para seguir mejorando (este es el trato).


Búsqueda sensible, amplia y sistemática

Es muy posible que la siguiente descripción de los hechos pudiera ser tu situación: «Necesito información de primera mano, así que me pongo a buscar en PubMed. Elijo las palabras clave que mejor podrían servir para encontrar lo que busco. Tengo mucha suerte de que me enseñaran a buscar términos controlados a través de MeSH o incluso DECS. […] Acabo de estar como dos horas leyendo títulos y la mayoría no me interesaban casi nada, así que después de seleccionar unos cuantos que me interesaban, lo he dejado. […] Me volví a poner al día siguiente dos horas más, de nuevo navegué en una marabunta de artículos poco interesantes, pero conseguí algunos más y creo que ya tengo lo que andaba buscando. [Una semana más tarde] Hoy me ha escrito mi compañero del curro, me adjuntaba un estudio de hace 2 años sobre este tema, y la verdad es que el estudio realmente me interesaba y, no me lo puedo creer, lo ha encontrado en PubMed». Si esto te está ocurriendo, tus búsquedas no son sensibles (recuperar solamente lo que te interesa), ni amplias (recuperarlo todo o casi todo), ni sistemáticas (poder cumplir con el ítem 8 de la Declaración Prisma).


Si una búsqueda es sensible (rok_evidnutrecupera solamente lo que nos interesa) podremos permitirnos el lujo de hacerla lo más amplia posible (que recupere todo o casi todo), y si somos ordenados, pacientes y meticulosos, podremos conseguir una búsqueda sistemática.



Mapeo automático de términos: una solución inteligente y, seguramente, vuestro mayor dolor de cabeza

Cuando uno investiga a fondo la base de datos PubMed, descubre que las agencias que están detrás de las bases de datos trabajan muy activamente para mejorar la experiencia del consumidor, tanto del consumidor experto como del inexperto. En este sentido, PubMed tiene una tecnología llamada Automatic Term Mapping – ATM, que facilita a los usuarios inexpertos una búsqueda más amplia. Sin embargo, dicha ampliación se realiza, a menudo, a costa de disminuir la sensibilidad de las búsquedas. Seguramente esta es razón de que vuestras búsquedas arrojen artículos poco relevantes para vosotros, y también la razón por la que vuestras búsquedas arrojan muchos de los resultados que os pueden interesar. Veamos un ejemplo: si introducimos renal disease en la caja de búsqueda y vamos a la caja «Search details» ==> «See more», podremos observar que PubMed ha buscado cosas que van mucho más allá de renal AND disease. Aunque esto puede ser una ayuda para usuarios inexpertos, si aprendemos a hacer búsquedas sensibles, amplias y sistemáticas, el mapeo será un problema que nos incorporará mucho ruido a nuestras búsquedas (artículos no relevantes para nosotros).


ok_evidnutrPara realizar una búsqueda sensible deberemos aprender a hacer una búsqueda amplia evitando el mapeo automático de términos.




¿Qué componentes o conceptos clave necesito incluir en mi búsqueda?

Responder a esta pregunta, suele ser muy complicado. Sin embargo, estamos seguros que el primer paso es aprender a hacer una pregunta bien formulada. En este sentido, la formulación de la pregunta a través de las tablas PICO o su modificación Cochrane PICOT, es un paso previo indispensable que nos ayudará a conducir la búsqueda bibliográfica. Podéis acceder a más información sobre la formulación de preguntas en español aquí y aquí.

Según un webinario de Cochrane sobre «Búsquedas de la literatura científica» (en el minuto 28:50) lo mejor es elegir dos componentes de la pregunta PICO y normalmente con la elección de componentes relacionados con la población (P) o la intervención (I), será suficiente para encontrar los estudios que se buscan.


¿Qué términos o palabras clave debo usar para cada componente? ¿Vocabulario controlado o natural?

Para no elegir mal las palabras o términos que definen mejor nuestros componentes o conceptos, lo primero que debemos hacer es ir al tesauro de palabras controladas que usa la base de datos. En el caso de PubMed, los MeSH (Medical Subject Headings) son las palabras controladas que se usan para indexar los artículos en Medline. En este punto es muy importante señalar que no es lo mismo PubMed que Medline. Para entendernos PubMed ofrece las referencias indexadas en Medline, pero también ofrece referencias no indexadas en Medline. En pocas palabras, Medline está contenido dentro de PubMed, pero no al revés. Cuando buscamos a través de términos MeSH, solamente recuperaremos artículos indexados en Medline, mientras que si usamos vocabulario natural o libre, buscaremos en todos los artículos de PubMed.

En consecuencia, si queremos que nuestra búsqueda sea muy amplia, deberemos usar siempre términos MeSH junto a vocabulario natural, y si además queremos que la búsqueda sea sensible, el vocabulario natural deberá estar basado en términos controlados (MeSH, DECS o cualquier otro tesauro) o bien estar muy seguros de que el término elegido se usa mucho.

Vamos a ver un ejemplo: queremos buscar artículos sobre intervenciones nutricionales en enfermedad renal. Después de hacer nuestra tabla PICOT, descubrimos que los dos componentes clave para realizar nuestra búsqueda son los conceptos «enfermedad renal» e «intervenciones nutricionales». Sin embargo, para el primer concepto, ¿qué es mejor usar renal disease o kidney disease?

Si buscamos el término MeSH, veremos que «Kidney Diseases»[Mesh] es la palabra clave que se adecúa a nuestro componente. Esto quiere decir que aunque los autores hayan puesto como palabras clave renal disease en el artículo original, todos los estudios indexados en Medline sobre este tema habrán sido unificados bajo el término kidney disease. Sin embargo, los artículos no indexados en Medline pero accesibles a través de PubMed, no habrán sido unificados bajo el mismo término.

De esta forma, si sólo buscamos a través de este término MeSH, ¿qué estudios no estaremos recuperando? (esta es la pregunta que siempre nos deberemos hacer). Nos estaremos dejando los artículos no indexados en Medline. ¿Qué podemos hacer al respecto? (otra pregunta que siempre nos deberemos hacer). Podríamos usar la misma palabra, entre comillas y con la etiqueta [tiab], de esta forma nos buscará la frase exacta (esto es lo significan las comillas) cuando aparezca en el título o abstract (esto es lo que significa la etiqueta tiab), evitaremos el mapeo (cuando usamos las comillas o una etiqueta, el mapeo se detiene porque PubMed entiende que somos usuarios avanzados) y podremos recuperar todos los estudios que no están indexados en Medline que contengan esta frase exacta. Así usaremos «Kidney Diseases»[Mesh] OR «Kidney Diseases»[tiab]. De nuevo, la pregunta: ¿qué estudios no estaremos recuperando? Pues no estaremos recuperando los estudios no indexados en Medline y que contengan el singular de la palabra natural elegida, es decir «Kidney Disease»[tiab], así que la añadiremos también mediante OR. De nuevo, debemos hacernos la pregunta: ¿qué estudios no estaremos recuperando? Se nos ocurre que quizás haya estudios no indexados en Medline y cuyos autores hayan usado como palabra clave renal disease en lugar de kidney disease (creemos que es un sinónimo bastante usado para el mismo concepto). Si así fuera, ahora mismo no estaríamos recuperando estos estudios, así que añadiremos OR «renal diseases»[tiab] OR «renal disease»[tiab].

De esta forma, ahora ya tenemos: («Kidney Diseases»[Mesh] OR «Kidney Diseases»[tiab] OR «Kidney Disease»[tiab] OR «renal diseases»[tiab] OR «renal disease»[tiab])

Esta búsqueda arroja unos cuantos miles más de estudios respecto a la búsqueda a través del término MeSH «Kidney Diseases»[Mesh], es decir, es más amplia, pero ¿es igual de sensible o hemos ampliado la búsqueda a base de añadir ruido? (esta es otra de las preguntas que deberemos hacernos siempre). Se te había ocurrido que ¡puedes comprobarlo tú mism@ (recuerda nuestro eslogan)! Justamente este es uno de los grandes usos que se le puede dar al poco utilizado booleano NOT.

Copia y pega esto (e intenta descubrir lo que hacemos): («Kidney Diseases»[Mesh] OR «Kidney Diseases»[tiab] OR «Kidney Disease»[tiab] OR «renal diseases»[tiab] OR «renal disease»[tiab]) NOT «Kidney Diseases»[Mesh]

De esta forma podrás ver solamente aquellos estudios que recuperas mediante la búsqueda más amplia en comparación a la del término MeSH solamente. La pregunta es: ¿en estos resultados salen varios estudios que te interesan? Si la respuesta es SÍ, ha valido la pena ampliar; si la respuesta es sí-condicionada (por ejemplo porque sale algo de ruido), deberás valorar si vale o no la pena o indagar qué parte te está dando el ruido no deseado; si la respuesta es no, deberás replantear tu búsqueda de nuevo (algo ha salido mal).

Esta comprobación la podemos hacer también para un sólo término o grupo de términos de los que no estamos muy seguros. Es muy normal que al añadir el término MeSH a la búsqueda como palabra natural, en este ejemplo OR «Kidney Diseases»[tiab] OR «Kidney Disease»[tiab], la base de datos nos ofrezca resultados que nos interesan mucho (porque serán palabras muy usadas), pero puede no ser tan obvio para palabras que creemos que son buenos sinónimos, pero que en realidad pueden no serlo (podría ser el caso de renal disease).

Copia y pega esto (e intenta descubrir lo que hacemos): («Kidney Diseases»[Mesh] OR «Kidney Diseases»[tiab] OR «Kidney Disease»[tiab] OR «renal diseases»[tiab] OR «renal disease»[tiab]) NOT («Kidney Diseases»[Mesh] OR «Kidney Diseases»[tiab] OR «Kidney Disease»[tiab])

Ahora estarás viendo solamente los estudios que se recuperan al añadir a tu búsqueda OR «renal diseases»[tiab] OR «renal disease»[tiab], así que ya sabes cuál es la pregunta que debes hacerte: ¿en estos resultados salen varios estudios que te interesan?

La última pregunta que nos haremos será ¿hay más sinónimos o concepto relacionados que me pueda interesar añadir? Para no tener que inventar más de lo necesario (nos podemos equivocar e introducir mucho ruido), podríamos leer varios artículos relacionados con el tema para ver si descubrimos algún término que se use como sinónimo, o también podríamos ir al término MeSH «Kidney Diseases», donde a veces encontraremos un apartado llamado «Entry terms» que nos puede dar buenas ideas (no uséis los que llevan comas entre medio, recordad que es lenguaje natural), o bien podemos ir al árbol de la palabra para ver si los términos que están dentro de esta palabra (o antes) nos interesan, o buscar en otros tesauros tipo DECS. Recuerda que si no estás muy segur@, puedes comprobar si la introducción de un término te está generando demasiado ruido.

Ahora deberíamos hacer lo mismo para el otro componente de la pregunta «intervenciones nutricionales» (os lo dejamos para vosotr@s).


Entre los diferentes términos de un mismo concepto enlazaremos con OR y pondremos un paréntesis al inicio y otro al final, mientras que entre los diferentes conceptos o componentes de la pregunta enlazaremos con AND.


ok_evidnutrUsar más de dos componentes o conceptos para elaborar una búsqueda, puede ser algo más complejo, deberás mantener un buen orden de paréntesis para no estar literalmente perdido y aturdido por el ruido.




Limitar al tipo de estudio según el nivel de evidencia al que quieras acceder

Hasta ahora hemos pretendido obtener una búsqueda sensible y amplia a través de dos componentes de la pregunta y un conjunto de términos sinónimos de dichos componentes. Ahora debemos filtrar los artículos en base al tipo de diseño de estudio que nos interesa (en base al nivel de evidencia). Como ya sabéis, en la columna lateral izquierda de PubMed están los filtros, y entre ellos están los filtros por «Article types». Sin embargo, si usamos estos límites, de nuevo solamente recuperaremos los artículos indexados en Medline, así que no habrá servido de nada ampliar nuestra búsqueda. La pregunta es obvia: ¿qué podemos hacer al respecto? Benditos seáis, gracias por la pregunta, aquí tenéis algunos filtros especiales que evitan el problema (a toda la estrategia de búsqueda que tengáis hasta ahora, le tendréis que poner un paréntesis al inicio y otro al final):


Para Ensayos Controlados Aleatorizados (ECA) añadir:

AND (randomized controlled trial[pt] OR controlled clinical trial[pt] OR randomized[tiab] OR placebo[tiab] OR clinical trials as topic[MeSH Terms:noexp]  OR randomly[tiab] OR trial[ti]) [estrategia recomendada por Cochrane en su Manual]

Para Metaanálisis añadir:

AND («Meta-Analysis» [Publication Type] OR «Meta-Analysis as Topic»[Mesh] OR «Meta-Analysis»[tiab])

Para Revisiones Sistemáticas añadir:

AND (systematic[sb] OR (systematic[Title/Abstract] AND review[Title/Abstract]))

Para estudios en humanos (de nuevo habrá que poner paréntesis en inicio y final) añadir:

NOT («animals»[MeSH Terms] NOT («humans»[MeSH Terms] AND «animals»[MeSH Terms])) [estrategia recomendada por Cochrane en su Manual]


Cumplir con el ítem 8 de la Declaración Prisma: reportar una búsqueda sistemática

Si trabajas suficiente tu estrategia de búsqueda en esta dirección, al final tendrás una estrategia de búsqueda que recupera todos o casi todos los estudios que realmente te interesan, sin incorporar mucho ruido. Esta estrategia de búsqueda, aunque sea muy larga, podrá ser reportada y: (a) cualquiera podrá comprobar si los estudios que finalmente citas en tu informe son todos los que deberías citar, o bien si «te has dejado alguno»; (b) podrá intentar mejorar tu búsqueda para recuperar más y mejores estudios; o (c) podrá actualizar tu trabajo usando la misma estrategia de búsqueda pero unos años más tarde. Éste es el verdadero sentido de una búsqueda sistemática: transparencia, refutabilidad y reproducibilidad (con posibilidad de mejora), igual que cualquier investigación primaria.


Estar siempre actualizado de forma automática es muy fácil

Es muy posible que hayáis gastado mucho tiempo en elaborar y perfeccionar una estrategia de búsqueda (o bien leyendo este post) y queráis sacarle más partido a todo esto. Bien, pues cuando ya tenéis una búsqueda sensible y amplia que recupera todo o casi todo lo que existe sobre vuestro tema y que no os da ruido, es el momento de guardarla y pedirle a PubMed que a partir de hoy os envíe a vuestro correo electrónico todo lo nuevo que se publique y entre en vuestra estrategia de búsqueda. Para hacerlo, solamente tenéis que ejecutar la búsqueda y clicar a «Save search» que encontraréis justo debajo del cajón de búsqueda (siempre ha estado ahí, sólo que estabas demasiado enfadad@ para darte cuenta).

Regístrate y sigue las instrucciones para que te llegue a tu correo a diario. Puedes guardar todas las estrategias de búsqueda que te de la gana, pero ojo que si las estrategias no son sensibles, te llegará mucha «caca» a tu email, convirtiéndose en el «vertedero» de estudios que no te sirven para nada.


Bueno, esperamos que la entrada os haya servido. Por supuesto, si tenéis más trucos sobre PubMed, no dudéis en hacérnoslos llegar. Asimismo, os hacemos saber que hacemos cursos sobre búsquedas y sobre evaluación de la evidencia científica. Para saber cómo organizar un curso para un grupo reducido o bien para tod@s tus compañer@s de tu comunidad autónoma, no dudes en contactar con nosotros:

Eduard Baladia

Dietista-Nutricionista por la Universidad de Barcelona. Ha participado como experto externo en 9 guías de la Organización Mundial de la Salud (OMS). Es uno de los profesionales de la salud y el único dietista-nutricionista que ha completado el "Curso de introducción a la elaboración de Guías de Práctica Clínica (GPC)" organizado por GuíaSalud-Biblioteca de Guías de Práctica Clínica del Sistema Nacional de Salud. Además ha realizado el curso de "Introducción a las Revisiones Sistemáticas" de la Cochrane Iberoamericana. En la actualidad está siendo evaluado por el Practice-based Evidence in Nutrition (PEN) para ser autor y/o revisor de la iniciativa internacional.

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