Separa afirmación y referencia

Anota por separado la afirmación pública y su cita. Busca título y autor en el registro editorial o catálogo científico pertinente; coteja año e identificador. Un DOI que lleva a otro artículo es una discordancia. Prueba también el título original si se dio una traducción.

No encontrarlo puede deberse a una errata, registro incompleto o acceso limitado. Explica las búsquedas fallidas, sin declarar inexistencia probada. Otra referencia de la misma IA es una pista por comprobar, no una fuente leída.

Una respuesta inventada y tres problemas

Respuesta y situaciones son totalmente ficticias, sin títulos, autores ni DOI reales. «Un diario digital reduce la vuelta a fumar a seis meses» aparece seguido de tres citas. Es la afirmación investigada, no un hallazgo de esta página.

A no se localiza por título o autor: queda sin verificar. B es una evaluación de facilidad de uso a una semana, sin comparador ni resultado de consumo a seis meses. Describe esa valoración, sin convertir usabilidad en reducción de la vuelta a fumar.

C es una página pública de información general sobre apoyo. No compara el diario ni informa ese resultado. La autoridad de la entidad no vuelve esa afirmación una recomendación suya. Una cita no localizada, otro resultado y una página ajena no suman el dato que falta.

Conservar la pregunta y retirar el efecto sin respaldo

ICMJE exige revisión humana del contenido generado; NIH alerta expresamente sobre referencias inexistentes generadas por IA en investigación.

Conserva la pregunta y la descripción correcta de usabilidad; elimina el efecto a seis meses. Añadir «podría» aún atribuye un efecto no medido. No demuestra que un diario nunca pueda ser útil ni que todas las respuestas de IA sean falsas.

Puedes dejar: «Las citas no establecen la afirmación a seis meses: una no localizada, una valoración semanal sin comparación y una información general. No encontré en ellas el resultado de consumo alegado». Evidencia nueva requiere lectura nueva, no otra puntuación de confianza.

[2][3]

Comprobar bibliografía sin aportar datos de salud privados

Los datos bibliográficos bastan para buscar. No subas historias clínicas, diarios de consumo, nombres ni mensajes privados para que el modelo los juzgue. Declara el acceso que falta sin rellenarlo con detalles personales.

Para decisiones personales de apoyo o tratamiento, lleva la pregunta pública a profesionales sanitarios o servicios locales cualificados. La lectura no decide tratamiento ni autoriza cambios de atención prescrita.

Ideas clave

  • Identifica la fuente fuera de la respuesta.
  • Una fuente encontrada debe medir lo afirmado.
  • Varias citas discordantes no forman evidencia.

Preguntas frecuentes

¿Otra IA que coincide lo confirma?

La coincidencia aporta otra respuesta por examinar, no el dato que falta. Abre una fuente independiente y su pasaje pertinente; si falta acceso o claridad, conserva la incertidumbre.

Fuentes

Las afirmaciones centrales de esta página se contrastaron con las siguientes fuentes.

  1. World Health Organization: WHO releases AI ethics and governance guidance for large multi-modal models

    Fuentes revisadas: 2026-10-04

  2. International Committee of Medical Journal Editors: Use of AI by Authors

    Fuentes revisadas: 2026-10-04

  3. NIH and HHS Office of Research Integrity: Helpful Reminders to Ensure Integrity of NIH-Supported Research When Using Artificial Intelligence

    Fuentes revisadas: 2026-10-04

Lectura de fuentes públicas con caso inventado, sin aval de servicios de IA, eficacia o decisiones médicas individuales.