La complejidad, multidimensionalidad y persistencia de la pandemia de COVID-19 han llevado tanto a investigadores como a responsables de políticas a recurrir a métodos transdisciplinarios para abordar la maldad de la crisis. Si bien hay un aumento en los llamados a utilizar el pensamiento sistémico para abordar la complejidad del COVID-19, los ejemplos de aplicaciones prácticas del pensamiento sistémico siguen siendo escasos. Revelamos y revisamos ocho estudios que desarrollaron diagramas de bucles causales (CLD) para evaluar el impacto de la pandemia de COVID-19 en un sistema socioeconómico más amplio. Encontramos que los principales impulsores en todos los estudios son la magnitud de la propagación de la infección y las intervenciones gubernamentales para frenar la pandemia, mientras que las variables más afectadas son la percepción pública de la pandemia y el riesgo de infección. Los CLD revisados de COVID-19 exhiben consistentemente ciertos patrones de complejidad, por ejemplo, contienen un mayor número de bucles de retroalimentación de dos y tres elementos que las redes aleatorias comparables. Sin embargo, no logran representar la complejidad lineal, como múltiples causas y efectos, así como impactos en cascada. También discutimos buenas prácticas para crear y presentar CLD utilizando los diagramas revisados como ilustración. Sugerimos que aumentar la transparencia y el rigor de los procesos de desarrollo de CLD puede ayudar a superar la falta de aplicaciones de pensamiento sistémico para abordar los desafíos de la crisis de COVID-19.