Joshua Wang, neurocientífico del Hospital Tzu Chi de Taipéi, detecta cada mañana en TriNetX estudios recientes con resultados «un poco sospechosos». TriNetX, plataforma que da acceso a historiales clínicos electrónicos anonimizados de más de 300 millones de pacientes en Estados Unidos y otros países, vive un boom editorial sin precedentes: en 2025 casi 2.700 publicaciones la mencionan en título o resumen, frente a las 33 de hace solo cinco años, y en lo que va de año ya se superan las 2.100.
Investigadores como el farmacoepidemiólogo Samy Suissa, de la Universidad McGill, y el científico de datos sanitarios Matt Spick, de la Universidad de Surrey, sostienen que la combinación de usuarios inexpertos y las herramientas de análisis automatizadas de TriNetX facilita la publicación de trabajos poco rigurosos, plagados de sesgos y con prácticas de «p-hacking». La mayoría de los artículos proceden de facultades de Medicina estadounidenses, donde estudiantes y residentes utilizan la plataforma como entrenamiento curricular y como vía rápida para engrosar su currículum antes de optar a una plaza de residencia.
Un caso paradigmático es un artículo en la revista Cancers que presentó los fármacos GLP-1 como reductores del riesgo de múltiples cánceres sin corregir el sesgo de colisionador ni el sesgo de tiempo inmortal. Otro, publicado en Angiology, afirma haber aplicado dentro de TriNetX un método que la plataforma no ofrece. Wang probó siete modelos de lenguaje: seis sugirieron procedimientos imposibles de ejecutar en TriNetX, replicados luego en al menos ocho artículos. Jeffrey Brown, director científico de TriNetX, defiende que más investigación es positiva y apela a la revisión por pares.