Un nuevo paquete de R facilita la generación de diagramas de flujo para estudios de investigación
Representar el recorrido de los participantes en un estudio es un elemento clave en la investigación clínica y epidemiológica. Los diagramas de flujo son la herramienta estándar para hacerlo, puesto que permiten visualizar de manera clara las diferentes etapas del proceso, desde la selección inicial hasta el análisis final, siguiendo guías internacionales como CONSORT o STROBE.
Sin embargo, su elaboración suele ser laboriosa. Normalmente implica introducir datos manualmente o programar estructuras complejas, lo que dificulta la reproducibilidad y puede aumentar el riesgo de errores. Para dar respuesta a este reto, la Unidad de Bioestadística del Instituto de Investigación Germans Trias i Pujol (IGTP) ha desarrollado flowchart, un paquete de R que permite generar diagramas de flujo de manera sencilla y automatizada a partir de los datos del estudio.
El paquete, disponible en el repositorio CRAN, introduce un enfoque diferente a los métodos tradicionales: en lugar de construir el diagrama manualmente, permite crearlo directamente a partir del conjunto de datos, integrándose con los principios de trabajo del tidyverse. Esto hace posible generar diagramas claros y listos para publicación en pocos pasos, dentro de un flujo de trabajo completamente reproducible.
Los resultados de este desarrollo se han publicado en la revista Journal of Open Research Software (JORS). El artículo describe la motivación del paquete, su arquitectura y funcionalidades principales, así como la documentación disponible. También incluye un ejemplo práctico que muestra como generar un diagrama completo de flujo de participantes a partir de un conjunto de datos, con el cálculo automático de los números y porcentajes en cada etapa del proceso.
A nivel técnico, flowchart se estructura alrededor de un conjunto de funciones que se pueden combinar dentro del flujo de trabajo habitual del tidyverse en R mediante el uso del pipe. Estas funciones permiten inicializar el diagrama, filtrar datos, dividir cohortes y personalizar el diseño, hasta obtener una representación final exportable en varios formatos de imagen. Esta flexibilidad facilita adaptar los diagramas a diferentes diseños de estudio, desde ensayos clínicos hasta estudios observacionales.
Según los autores, esta herramienta contribuye a mejorar la calidad de los informes científicos, ya que facilita la creación de diagramas coherentes, transparentes y fácilmente reproducibles. Además, aunque se ha desarrollado principalmente para estudios clínicos, su enfoque general la hace aplicable a una amplia variedad de ámbitos de investigación basados en datos.
"Con flowchart, queremos simplificar un proceso manual y repetitivo, y facilitar que los investigadores puedan generar diagramas de flujo directamente a partir de sus datos, de manera rápida, fiable y reproducible" explica Pau Satorra, primer autor del estudio e investigador predoctoral en IGTP.
Referencia
Satorra P, Carmezim J, Pallarès N, Taylor KA, Tebé C. flowchart: An R Package for Data Flowchart Generation. J Open Res Softw. 2026;14:20. Available from: https://openresearchsoftware.metajnl.com/articles/10.5334/jors.649