Empezá siempre por acá. Cargá el tema, tipo de estudio, población y período. "Generar arquitectura" crea la estructura completa: secciones, preguntas, cronograma sugerido. Guardás el proyecto y tenés la base para todos los demás módulos.

Formulá tu objetivo general y los específicos. La IA los evalúa con criterios SMART y sugiere reformulaciones si detecta problemas.

Listá todas las variables que vas a recolectar. La IA sugiere variables según el tipo de estudio. Esto genera automáticamente el formulario del DataCollector.

Tres modos: (1) Manual — formulario estructurado basado en tus variables. (2) Excel/CSV — subís tu planilla y la app detecta las columnas. (3) Foto de tabla — la IA extrae los datos de imágenes de tablas impresas o capturadas.

Análisis descriptivo automático: frecuencias y porcentajes para variables cualitativas; media, mediana, DS, rango intercuartilo para cuantitativas. La IA interpreta los resultados en lenguaje clínico.

Sección por sección (IMRYD). Para cada sección la IA muestra qué debería contener y puede generar un borrador basado en tu proyecto. Podés escribir vos y pedir que mejore lo escrito.

El chat lateral (botón dorado a la derecha) está disponible en cualquier módulo. Preguntale sobre metodología, estadística, redacción o cualquier aspecto de tu investigación. Tiene contexto completo de tu proyecto.

Builder → Objetivos → Variables → Cronograma → Ética → Tamaño muestral → Recolección → Análisis estadístico → Gráficas → Bibliografía → Escritura guiada → Abstract → Sesgos → Checklist → Coherencia → Auditoría numérica → Simulador defensa → Benchmark → Referencias → Versiones → Presentación → Exportar

Podés usar la estructura, el DataCollector y el StatAnalyzer básico sin API key. La key se ingresa en el header y no se guarda en ningún servidor.

Dos pestañas. Datos del proyecto usa lo que ya cargaste en Recolección. Pegar / escribir acepta un pegado directo desde Excel: la primera fila son los nombres de columna y el separador (tabulación, coma o punto y coma) se detecta solo. Ojo con la segunda pestaña: lo que pegues ahí no entra al proyecto — no lo ve el Análisis estadístico ni lo revisa la Auditoría numérica, así que una figura dibujada así puede contradecir tu tabla de resultados sin que nada lo avise. Si son los datos de la tesis, cargalos en Recolección.

La app mira el N, el tipo de cada variable (categórica, continua, discreta, dicotómica) y el diseño del estudio que elijas en el desplegable —transversal, comparación entre grupos, antes y después, longitudinal, supervivencia, prueba diagnóstica, concordancia, revisión sistemática o respuesta al tratamiento— y propone las figuras que corresponden, con el motivo. Si para una figura no hay ninguna columna que pueda cumplir un rol obligatorio, no se ofrece y se dice por qué. Podés aceptar la sugerencia o abrir «Ver las 25 gráficas».

Proporciones y comparaciones simples entre categorías. Ejemplo: frecuencia de cada diagnóstico ecocardiográfico.

Distribución de una variable categórica. Conviene sólo con pocas categorías y porcentajes bien distintos entre sí.

Forma de la distribución de una variable continua. Ejemplo: distribución de FEVI en la cohorte.

Mediana, cuartiles y atípicos, comparando grupos. Ejemplo: METs alcanzados en ergometría positiva vs negativa.

Flujo de pacientes de un ensayo. Se completa a mano: no sale de los datos.

Media con intervalo de confianza por grupo. Ejemplo: FEVI media por grupo de tratamiento.

Relación entre dos variables continuas. Ejemplo: correlación FEVI vs METs.

Muestra cada observación. Es lo correcto con N chico, donde un box plot dibuja cuartiles sobre 6 datos.

Antes y después de una intervención, uniendo cada sujeto. Ejemplo: FEVI pre y post tratamiento.

Trayectoria individual de cada sujeto a lo largo del seguimiento.

Evolución de la media de cada grupo en el tiempo. Ejemplo: estudios por mes según tipo.

Composición porcentual dentro de cada grupo. Ejemplo: distribución de factores de riesgo por sexo.

Forma completa de la distribución con la mediana. Necesita N razonable por grupo.

Comparación pareada por individuo, ordenada por magnitud del cambio.

Supervivencia y tiempo a evento, con censurados y tabla de sujetos en riesgo. Ejemplo: tiempo hasta reingreso por insuficiencia cardíaca.

Rendimiento diagnóstico de una variable continua frente a un estándar.

Concordancia entre dos métodos de medición. Ejemplo: FEVI por Simpson vs por strain.

Efectos e intervalos de varios estudios o subgrupos. Se cargan a mano.

Sesgo de publicación en un metaanálisis. Se carga a mano.

Correlación de Pearson entre todas las variables continuas.

Flujo de selección de una revisión sistemática. Se completa a mano.

Predicción individual de riesgo a partir de coeficientes. Se cargan a mano.

Respuesta individual ordenada, con los cortes RECIST. Ejemplo: cambio de FEVI por paciente.

Tres variables a la vez: X, Y y tamaño del punto. Ejemplo: FEVI vs METs según edad.

Distribución por edad y sexo simultáneamente.

Con la figura dibujada aparece el panel de edición: título, etiqueta del eje X, etiqueta del eje Y y paleta —CeiboMed, escala de grises para impresión en blanco y negro, segura para daltonismo (Okabe-Ito) o colores vivos—. También se elige el ancho: 90 mm (una columna), 140 mm (columna y media) o 180 mm (página completa), que es como las revistas piden las figuras. Todo se redibuja en el momento.

«📥 Descargar PNG (300 DPI)» genera la imagen con la densidad escrita en el archivo, no reescalada. Es lo que piden la mayoría de las revistas para figuras de publicación. El tamaño en píxeles sale del ancho físico que elijas, no del zoom del navegador ni del gráfico que ves en pantalla: el PNG se dibuja en un lienzo aparte. A 300 DPI, 90 mm son 1063 px de ancho, 140 mm son 1654 px y 180 mm son 2126 px. La app te muestra las dimensiones exactas al lado del botón, que es el dato que pide el formulario de envío. Ojo: 2480 px es el ancho de una página A4 completa, no de una figura — una figura de revista va a una columna o a columna y media. El archivo sale con nombre descriptivo (por ejemplo Figura1_Box-plot_grupo_fevi.png), que es lo que se necesita al subir figuras sueltas y para reconocerlas seis meses después.

No hace falta preparar nada antes de exportar: el lienzo se pinta con blanco opaco siempre, en pantalla y en el archivo. Es deliberado — un PNG transparente sobre el fondo oscuro de una presentación deja el texto negro invisible, y muchas revistas rechazan el canal alfa. ThesiSmart no tiene modo oscuro, así que la figura que ves es exactamente la que se descarga.

Con el abstract redactado en español, el botón 🌐 Traducir abstract abre un menú con dos destinos: inglés científico o portugués brasileño. La traducción aparece junto al original para compararlos.

Terminología internacional estándar y punto decimal. Las abreviaturas se manejan en su forma habitual (LVEF, LVEDD, TAPSE, OR, HR, RR, CI), en el registro de revistas como JASE o el European Heart Journal. Las palabras clave se traducen buscando el término MeSH correspondiente; si no hay uno exacto, la app deja la traducción directa y le agrega un marcador «verificar descriptor» en vez de inventarlo.

Terminología de la Sociedade Brasileira de Cardiologia y coma decimal. Con los descriptores DeCS aplica la misma regla que con MeSH en inglés: la app no los inventa —son una lista cerrada—. Si una palabra clave no tiene descriptor DeCS exacto, deja la traducción directa y le agrega « [verificar descritor] » para que lo confirmes vos. Ese marcador hay que resolverlo antes de enviar a una revista indexada en LILACS o SciELO.

Después de traducir, la app compara los números del original contra los de la traducción y muestra el resultado en un bloque destacado sobre la traducción, debajo de los avisos de corte o de diferencia de extensión si los hubo. Si una cifra del original no aparece en la traducción, queda marcada para que la revises.

Compara dígitos, no significado ni ubicación. No ve los separadores: un «1.240» que en la traducción pase a significar 1,24 conserva los mismos dígitos y el cotejo lo da por correcto. Tampoco sabe si el número quedó en el párrafo que corresponde — si «35%» aparece en otro lado, lo cuenta como presente. Los números largos revisalos igual, uno por uno.

En ✍️ Escritura guiada, con la sección Métodos abierta, aparece el botón 📊 Generar análisis estadístico y con él un panel con los tests más frecuentes: descriptiva, prueba de normalidad, Mann-Whitney, chi-cuadrado, correlación de Spearman, corrección por comparaciones múltiples (Benjamini-Hochberg), curvas ROC y regresión logística univariada y multivariada. Tildá sólo los que efectivamente corriste. Ojo: el módulo Análisis estadístico es otra cosa —describe tus datos e interpreta con IA, pero no corre tests— y así lo avisa en su propia pantalla.

Redacta el párrafo de análisis estadístico de Métodos en el formato que piden las revistas: cada test con su justificación metodológica, el nivel de significación que elijas en el desplegable, y la herramienta usada. El párrafo queda listo para pegar en la sección.

Hay un desplegable de herramienta usada con seis opciones: CeiboAnalytics, CeiboAnalytics + R, R, SPSS, Stata, u otra sin especificar. Elegí la que corresponda. Si elegís CeiboAnalytics, el texto la cita como «CeiboAnalytics (CeiboMed)», que es la forma correcta de declarar el software en Métodos — igual que se cita SPSS o R. Conviene agregarle a mano la versión y la fecha de exportación de los datos: las guías de reporte piden herramienta y versión.

Varias plantillas declaran cosas que quizá no hiciste, y cada una lo avisa. La de chi-cuadrado declara que usaste Fisher ante frecuencias esperadas menores a 5; la de normalidad nombra Shapiro-Wilk y gráficos Q-Q; la de Spearman declara el IC 95 % de ρ, que SPSS no da por defecto. Si no lo hiciste, borrá esa frase antes de entregar: el tribunal compara este párrafo contra la Tabla 1 y contra Resultados.

Muestra la estructura de abstract, el formato de referencias y los límites de cuatro revistas de cardiología: European Heart Journal, Journal of the American Society of Echocardiography, Revista Uruguaya de Cardiología y Revista Argentina de Cardiología. Con «📰 Adaptar a revista» la IA reescribe tu abstract con esa estructura, y «Copiar el esqueleto» te da los encabezados vacíos.

Cada dato lleva una marca: verificado significa corroborado contra las instrucciones oficiales en la fecha que indica la ficha; verificar significa que no se pudo corroborar y está sólo como orientación. Hoy el European Heart Journal está verificado; en otras fichas hay campos sin verificar, y la ficha lo dice. Los datos concretos —límite de palabras, DPI de las figuras, máximo de referencias— están en la ficha de cada revista dentro del módulo, y no se repiten acá para que no existan dos versiones que se desactualicen por separado.

Las instrucciones para autores cambian y esta app no las consulta: lo que muestra es lo que se verificó al momento del desarrollo. Cada ficha trae el enlace oficial. Abrilo antes de enviar el manuscrito — un límite de palabras desactualizado no se descubre revisando, se descubre con un rechazo editorial semanas después.

Recorre las secciones escritas, extrae las cifras y marca las que no coinciden entre sí. Es un chequeo local y determinista: no pasa por la IA y siempre da el mismo resultado sobre el mismo texto. Compara cinco clases de cifra: el N declarado (N=…), los subgrupos (n=…), las cantidades de sujetos mencionadas en prosa, los porcentajes con etiqueta y los estadísticos reportados (OR, HR, RR, AUC, ρ). Ejemplo: si en Métodos declaraste N=312 y en Resultados aparece N=314, sale marcado.

El N declarado y los estadísticos van en rojo: son las clases de mayor confianza, donde una discordancia casi siempre es un error real. Los subgrupos (n=…), las cantidades en prosa y los porcentajes van en ámbar: la convención médica es N total y n de subgrupo, así que un «N=45» en Métodos con «(n=23)» y «(n=22)» en Resultados es correcto y no debería alarmarte. Los años (1900-2100) se descartan: «entre 2023 y 2024 se incluyeron 45 pacientes» tiene tres números y uno solo es el tamaño muestral.

No entiende el contexto. No verifica ningún número contra tus datos, no recalcula nada y no sabe cuál de dos cifras discordantes es la correcta. Puede marcar como inconsistencia el N total contra el de un subgrupo, o dos porcentajes de variables distintas. Y al revés, lo más importante: «sin inconsistencias» no significa que los números estén bien, significa que no encontró dos cifras del mismo tipo que se contradigan. El reporte es apoyo, no un juicio.

Es una lista de alertas con el número detectado, las secciones donde aparece y el valor distinto encontrado. Cada alerta tiene un botón «Ir a sección» para saltar directo al texto. Vos decidís si es una inconsistencia real o un falso positivo. Conviene resolver todas las alertas antes de exportar.

ThesiSmart no se conecta directamente con las otras apps. Todo pasa por un archivo intermedio que vos exportás de una app e importás en la otra. No busques un botón de «traer datos desde CeiboAnalytics»: no existe ni va a existir mientras las apps sean independientes.

CeiboAnalytics procesa los datos del laboratorio cardiovascular y arma el resumen estadístico: distribución de diagnósticos, FEVI promedio, METs promedio, frecuencia de hallazgos y resultados de las asociaciones.

Exportá desde CeiboAnalytics en texto, PDF o Excel. Leé el resumen antes de seguir: lo que entre acá es lo que la IA va a dar por cierto en todos los módulos. Y mirá qué contiene cada archivo antes de moverlo. El «Exportar» de ThesiSmart en .txt incluye la tabla completa de registros recolectados, fila por fila. Si son datos de pacientes, ese archivo es dato clínico identificable: no lo mandes por correo ni lo subas a un servicio de terceros.

En ThesiSmart, ir al módulo «Importar resultados» y elegir la opción que corresponda: pegar texto libre, subir PDF, subir Excel/CSV o subir JSON. Siempre por archivo intermedio.

Con el contexto cargado, el Director IA lo usa automáticamente en Resultados, Discusión, Hipótesis, Abstract y Simulador de defensa.

Abrí EvidenceSmart por separado, pegá el resumen estadístico de CeiboAnalytics en «Contexto de investigación» y analizá los papers relevantes. EvidenceSmart compara la población del paper con la de tu laboratorio.

Exportá el informe de EvidenceSmart y adjuntalo como documentación de lectura crítica en la sección de Bibliografía.