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INVESTIGACIÓN Y SUS MÉTODOS. TÉCNICAS CUALITATIVAS Y CUANTITATIVAS. FUENTES DE DATOS DOCUMENTALES.CARACTERÍSTICAS Y PROBLEMAS DE LA INVESTIGACIÓN EN ENFERMERÍA

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SUMARIO 1. INVESTIGACIÓN Y SUS MÉTODOS 1.1 Paradigma, metodología, método y técnica 1.1.1 El paradigma científico 1.1.2 Metodología 1.1.3 Método 1.1.4 Técnicas

2. TÉCNICAS CUALITATIVAS Y CUANTITATIVAS 2.1 Técnicas que se pueden utilizar en ambas metodologías: técnicas de consenso 2.1.1 Técnica de Delphi 2.1.2 Técnica de grupo nominal 2.1.3 Conferencia de consenso 2.1.4 Tormenta de ideas (brainstorming)

2.2 Técnicas cualitativas 2.2.1 El muestreo en la investigación cualitativa 2.2.2 Descripción de las técnicas de investigación cualitativa

2.3 Técnicas cuantitativas 2.3.1 Muestreo 2.3.2 Variables 2.3.3 Estadística inferencial y contraste de hipótesis 2.3.4 Medidas en metodología de investigación

3. FUENTES DE DATOS DOCUMENTALES 3.1 Fuentes de información terciaria 3.2 Fuentes de información secundaria 3.3 Fuentes de información primaria 3.4 Buscadores y metabuscadores de intermet 3.5 Fuentes y herramientas complementarias: Web 2.0 3.6 Mantenerse al día en información bibliográfica

4. CARACTERÍSTICAS Y PROBLEMAS DE LA INVESTIGACIÓN EN ENFERMERÍA 4.1 Investigación enfermera y en cuidados 4.2 Evidencias en enfermería 4.3 Funciones de la enfermería en la investigación 4.4 Actualidad

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5. BIBLIOGRAFÍA

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INVESTIGACIÓN Y SUS MÉTODOS

La investigación es un proceso de adquisición de conocimientos que permite abordar un problema y dar respuestas para comprender teóricamente la realidad. La actividad asistencial, desde la Edad Moderna, se basa en el conocimiento generado por la investigación que realizan (generalmente) los propios sanitarios.

Debe llevarse a cabo basándose en el método científico. El método científico es la forma estándar de adquisición de conocimientos, que apoyándose en la evidencia empírica, la deducción y la inducción aporta un conocimiento metódico y sistemático.

• Metódico y sistemático: pauta para adquirir conocimiento, con pasos predeterminados que permiten que el conocimiento extraído pueda revisarse y reproducirse sistemáticamente.

• Empírico: su contenido se apoya en la realidad observable.

• Inducción: valora la experiencia como punto de partida para la generación del conocimiento.

• Deducción: parte de una ley general a la que se llega mediante la razón, y de ella deduce consecuencias lógicas aplicables a la realidad .Además de la inducción y la deducción, se utiliza una forma de razonamiento que combina ambos aspectos: el razonamiento hipotético deductivo: la observación del fenómeno a estudiar, la generación inductiva de una hipótesis para explicar dicho fenómeno, la deducción de consecuencias o proposiciones más elementales que la propia hipótesis y la verificación o comprobación de la verdad de los enunciados deducidos comparándolos con la experiencia.

Ilustración 1. Razonamiento hipotético deductivo

Existen otras dos características del conocimiento científico: • Reproductibilidad: el método científico que aportó conocimiento puede repetirse para obtener el mismo conocimiento y comprobar su veracidad.

• Falsabilidad: el autor de este concepto fue Karl Popper 1 , quien dijo: “ha de ser posible refutar por la experiencia un sistema científico empírico”.

Etapas del método científico: • Observación.

• Formulación de una pregunta y su tentativa respuesta, la hipótesis.

• Contraste de la hipótesis elaborada (comprender el diseño del estudio y la obtención de los datos).

• Análisis de los datos.

• Establecimiento de las conclusiones.

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El conocimiento obtenido por este método persigue cuatro objetivos ideales: • • • •

Descripción del fenómeno de interés.

Explicación: se fundamenta en conocer las causas del fenómeno Predicción: Control: se basa en la manipulación de las condiciones que determinan un fenómeno. En el ámbito de la salud la ciencia pretende en última instancia conocer y modificar los condicionantes de salud para mejorarla (éste es el objetivo de la epidemiología).

1.1 PARADIGMA, METODOLOGÍA, MÉTODO Y TÉCNICA 1.1.1 El paradigma científico El concepto de paradigma lo propuso el filósofo de la ciencia Thomas Kuhn 3 con el fin de definir la “ciencia normal”, es decir, lo aceptado por los científicos a la hora de abordar sus investigaciones en un momento determinado. Existen varios paradigmas, según describe Pearson los tres más importantes son: Positivista • Los hechos se pueden conocer de forma objetiva, medible y calculable • Las leyes que se deriven de ello son siempre validas • El investigador guarda distancia con el objeto de estudio • Sus opiniones quedan al margen de su actividad científica • Metodología cuantitativa • Razonamiento hipotéticodeductivo

Interpretativo o naturalista • Los hechos están sometidos a interpretaciones • El factor subjetivo es fuente de conocimiento • Los juicios de los individuos investigados pueden y deben ser interpretados por los investigadores • Los prejuicios del investigador no se encuentran al margen de la investigación • Razonamiento inductivo

Tabla 1. Paradigmas científicos

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Crítico • Une teoría y práctica: hacer ciencia es actuar en el mundo • Los investigadores y aquello que estudian cambian al realizar investigación • Forma de razonamiento: dialéctica, se buscan contradicciones en el mundo para poder cambiarlo.

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1.1.2 Metodología Esta puede ser cuantitativa y cualitativa CUANTITATIVA

CUALITATIVA

• Trabaja con datos numéricos de las variables a estudio • Intenta ver la relación entre esas variables, establecer relaciones causales y generalizarlas.

• Busca predecir fenómenos de forma que puedan ser controlables • El investigador cuantitativo se sitúa a una distancia prudencial que le permita ser neutral en relación a los fenómenos que investiga, y así poder controlarlos desde fuera • Razonamiento hipotético deductivo

• Maneja datos cualitativos, a veces también cuantitativos.

• Trata de describir procesos complejos en su totalidad (no hace abstracciones de propiedades o variables) • El investigador cualitativo busca integrarse en la realidad que aborda, formar parte de los procesos que en ella se dan como parte de la investigación, manteniendo una distancia mínima o nula • Razonamiento inductivo

Tabla 2. Metodologías de investigación

1.1.3 Método El método es el camino específico que permite acercarse al objeto de la investigación. Así en metodología cualitativa podemos hablar de observación participante o historia de vida y en cuantitativa de ensayos clínicos.

1.1.4 Técnicas Técnicas son aquellos procedimientos específicos de recogida o producción de información. Las herramientas específicas que se utilizan dentro de una investigación para poder desarrollarla, desde una entrevista hasta un cálculo de cualquier tipo. Estos procedimientos no son en sí cualitativos o cuantitativos.

• Conversacionales: técnicas como la entrevista, los relatos de vida o cualquier técnica biográfica, todas aquellas que utilicen la conversación y el diálogo con o entre los individuos objeto de investigación.

• Observacionales: pretenden obtener la información mediante la contemplación del medio que se pretende estudiar. El investigador puede situarse más o menos dentro del contexto, participando en mayor o menor medida de él. Como en la observación participante o en la estadística descriptiva el cálculo muestral, en el otro extremo.

• Técnicas documentales: parten de corpus de textos que se pueden someter a interpretación.

Utilizados en metaanálisis, por ejemplo.

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TÉCNICAS CUALITATIVAS Y CUANTITATIVAS

2.1 TÉCNICAS QUE SE PUEDEN UTILIZAR EN AMBAS METODOLOGÍAS: TÉCNICAS DE CONSENSO En diversos momentos de la investigación se requiere que los miembros del grupo elaborador tomen decisiones colectivas, basadas en acuerdos comunes.

Para garantizar la validez de un consenso resulta fundamental: 1. Establecer cuestiones a responder y objetivos concretos y específicos.

2. Seleccionar el grupo de expertos 3. Los escenarios deben ser elaborados metódicamente, siguiendo un proceso formal estructurado.

Las principales características de los métodos de consenso son el anonimato, la iteración, la retroalimentación controlada y la conclusión de una respuesta concreta y resumida. Para elegir entre los diferentes métodos participativos se deben considerar los siguientes aspectos: • • • • • •

Objetivos: razones, aspiraciones, motivaciones y el fin último que se quiere lograr.

Conocimiento, complejidad, controversia y contexto del tema a tratar.

Participantes que se pueden reclutar.

Tiempo disponible.

Presupuesto.

Ventajas e inconvenientes de cada técnica.

2.1.1 Técnica de Delphi No es necesaria la presencia física de los expertos, con los que se puede contactar por correo y sin existir criterios estandarizados sobre el número idóneo de participantes, dependiendo este aspecto de la naturaleza del grupo, de los objetivos, etc.

Se realizan varios envíos de un cuestionario a los participantes, habitualmente llamadas rondas, preguntándoles, en la primera de ellas, su opinión acerca de un tema determinado. En envíos sucesivos los participantes reciben un resumen de los resultados de las rondas anteriores con la posibilidad de revisar sus propias opiniones. Las respuestas de los participantes se agregan mediante métodos estadísticos.

El éxito de un Delphi dependerá del número de rondas y el tipo de retroalimentación.

Al no ser imprescindible la presencia física de los expertos, se eliminan los problemas derivados de la distancia y las complejidades de organizar reuniones presenciales, y se garantiza la confidencialidad, reduciendo las posibles influencias entre los miembros.

2.1.2 Técnica de grupo nominal Técnica de priorización mediante la cual se obtienen resultados de una forma rápida, aunque alcanzando un consenso menor que mediante la técnica Delphi.

En rondas de trabajo, el grupo de expertos, compuesto por 9-12 personas, discute en presencia de un coordinador. En una primera fase, los expertos elaboran preguntas sobre un tema de manera individual.

Posteriormente, los expertos se reúnen para discutir acerca de las cuestiones que ellos plantearon.

Finalmente, cada experto, de forma confidencial e individual, valora por escrito las propuestas que le parecen más interesantes.

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2.1.3 Conferencia de consenso Un grupo organizador será el encargado de nombrar un grupo formado por unos 20 expertos en el tema a tratar y un jurado multidisciplinar de 8-16 profesionales, así como de elaborar las preguntas a tratar sobre el tema. El jurado elaborará el texto final, donde quedará reflejado el grado de acuerdo alcanzado, así como los puntos de acuerdo y desacuerdo.

Tras la interacción entre expertos, donde cada uno de ellos puede expresar su opinión durante 15 minutos aproximadamente, el jurado elaborará un texto con las conclusiones, a puerta cerrada, de forma independiente y lo más objetiva posible.

2.1.4 Tormenta de ideas (brainstorming) Lo ideal es que el grupo lo formen menos de 12 participantes. Su objetivo es la generación de nuevas ideas a partir de la propuesta de un moderador, cuya misión es estimular la creatividad del grupo. Se deben evitar las valoraciones personales durante la sesión.

2.2 TÉCNICAS CUALITATIVAS El objetivo principal es responder a preguntas relacionadas con el cómo o el porqué de los hechos.

La investigación cualitativa se caracteriza por lo siguiente: 1.

2.

3.

4.

5.

Enfatizar la importancia del contexto y la valoración holística del fenómeno a estudiar.

Situarse en el lugar de los individuos para adquirir su perspectiva.

Describir los escenarios del estudio.

Enfatizar los procesos y la dinámica natural de la vida social.

Mostrar flexibilidad en el diseño y renunciar a la utilización de marcos e hipótesis de partida cerradas.

2.2.1 El muestreo en la investigación cualitativa El muestreo en la investigación cualitativa no responde a criterios probabilísticos y de aleatorización, sino a criterios teóricos o intencionales, y tiene como objetivo alcanzar el mayor grado de información posible sobre el objeto de la investigación. Por tanto, la unidad de muestreo no son los individuos en sí mismos, sino los conceptos o cuerpos teóricos relacionados con la investigación. En este sentido, el objeto del muestreo no es garantizar la representatividad y generalización de los resultados, sino descubrir significados o realidades múltiples.

El tamaño muestral será • Flexible, asumiendo que el proceso es acumulativo • Su objetivo final es alcanzar la saturación • Estará condicionado por la propia dinámica de la investigación.

Entre las técnicas concretas que necesitamos aplicar pueden estar: a. Muestreo de casos extremos: Se basa en la búsqueda de casos que debido a sus circunstancias inusuales o especiales son ricos en información. b. Muestreo de variación máxima: Utilizado cuando las realidades humanas sobre las que pivota la investigación son estables, se centra en la búsqueda de “casos tipo” habituales en el contexto investigado para identificar principales características de dicho contexto. c. Muestreo de casos homogéneos: Se caracteriza por la identificación de sujetos con experiencias comunes sobre el tema de investigación, con el objeto de realizar descripciones profundas de los subgrupos que lo componen.

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8 d. Muestreo de caso típico: Fundamentado en la identificación de casos habituales con el objeto de describir rasgos comunes de la realidad objeto de análisis. e. Muestreo de caso crítico: Basado en el planteamiento de una situación, fenómeno o realidad hipotética, con el objetivo de acercarnos a su comprensión. f. Muestreo en cadena o bola de nieve: Un sujeto perteneciente al colectivo objeto de la investigación facilita el contacto con el siguiente, este con el próximo, etc. g. Muestreo por criterio lógico: Fundamentado en la necesidad de contar en la investigación con sujetos que reúnan determinados criterios considerados esenciales en el objeto de la investigación. h. Muestreo por conveniencia: En determinadas ocasiones, circunstancias concretas del investigador y/o de los sujetos investigados pueden requerir obtener la mejor información en el menor tiempo posible, por lo que es necesario optimizar al máximo los recursos disponibles.

2.2.2 Descripción de las técnicas de investigación cualitativa Existen diferentes tipos de diseños y técnicas de investigación cualitativa. A continuación se describen brevemente las más utilizadas y con mayor aplicabilidad en el ámbito de la salud, que pueden ser agrupadas en técnicas conversacionales, observacionales y documentales.

Ilustración 2. Técnicas cualitativas

Técnicas conversacionales Entrevista individual 1. Estructurada: las preguntas se preparan previamente a la entrevista.

2. Semiestructurada: Las preguntas son definidas por el investigador a modo de guión y su formulación puede variar en función del desarrollo de la entrevista.

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9 3. En profundidad: Combina la formulación de preguntas abiertas y específicas; prevalece el carácter abierto de la entrevista, basándose en la orientación aportada por el propio entrevistado. La sutil dirección del investigador debe centrar-se en formular aquellas preguntas que surjan de las propias respuestas del entrevistado.

Técnicas grupales 1. Grupos de discusión: Reunión de grupos homogéneos de entre 6 y 10 personas seleccionadas de acuerdo a los criterios de muestreo de la investigación. Mediante la discusión grupal de la temática a abordar es posible conocer y “reconstruir” los valores, las representaciones culturales, normas de referencia, aspectos motivacionales, etc. dominantes en un determinado grupo o estrato social.

2. Grupos focales: Aunque con frecuencia se utiliza indistintamente los términos “grupo de discusión” y “grupo focal”, es necesario apuntar que no son exactamente equiparables. El grupo focal se centra más en el individuo y en su discurso, pudiendo entenderse como una entrevista grupal en la que se escucha en grupo, pero se habla como individuo.

Técnicas observacionales 1. Observación participante: Se fundamenta en la integración del investigador (observador) en el espacio y en la vida cotidiana del objeto de la investigación. Esta técnica es especialmente útil para conocer el funcionamiento y las relaciones que se producen dentro de organizaciones o grupos sociales.

2. Observación no participante: El investigador (observador) se limita a recoger información del objeto de la investigación sin interactuar con él. El observador entra en contacto con la realidad o hecho a estudiar permaneciendo ajeno a ella, adquiriendo el papel de mero espectador.

Técnicas documentales Consisten en la identificación, recogida y análisis de documentos relacionados con el hecho o contexto estudiado. Estas técnicas pueden constituir el punto de entrada al campo a investigar, pudiendo incluso dar pie a plantear el objeto de investigación en sí mismo, o a modificarlo.

Los documentos de consulta pueden ser de diferente índole (personales, oficiales, informales, grupales, etc.) y abarcan cualquier tipo de documento (revistas, informes, fotografías, etc.).

2.3 TÉCNICAS CUANTITATIVAS Dado que la metodología cuantitativa aborda la realidad desde un punto de vista numérico, contabilizando los fenómenos, las técnicas que se utilizarán para recoger y analizar esos fenómenos serán lo que se conoce como estadística o bioestadística en el caso de las ciencias de la vida.

2.3.1 Muestreo • Población es un conjunto de individuos que poseen una serie de características concretas y sobre los que se quiere estudiar algún parámetro. Estas características o parámetros son observables o medibles. Por ejemplo, sería una Población de estudio el conjunto de enfermos de hepatitis C que residen en la Comunidad Valenciana. Estas personas tienen como características que los definen en su grupo de estudio, el ser enfermo de hepatitis C y el vivir en Valencia.

• Muestra es un subconjunto de la Población que se va a estudiar. Los datos obtenidos del estudio de la Muestra nos ofrecen una serie de conclusiones para la Población origen de dicha muestra.

Por ejemplo, atendiendo a la Población del ejemplo anterior, nuestra muestra de estudio podría ser aquellos enfermos de hepatitis B, residentes en Valencia, que sean tratados en el Hospital La Fe.

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Ilustración 3. Población y muestra

El tamaño de la muestra se suele reflejar como “n” y el tamaño de la población como “N”. Además, todos los indicadores, datos o variables que se obtengan de una Muestra “n” se conocen como Estadísticos, y todos los indicadores de una Población “N” reciben el nombre de Parámetros.

Tipos de muestreo El muestreo consiste en la selección de una muestra a partir deuna población. El objetivo del muestreo es que la muestra esco gida sea representativa de la población, para que los resultados obtenidos en la muestra sean extrapolables a la población. Las mejores técnicas de muestreo son las probabilísticas (emplean el azar), ya que la util ización del azar para escoger la muestra (en lugar de cualquier c riterio que defina el investiga dor) hace que existan más probabilidades de que la muestra searepresentativa de la población.

Antes de realizar la técnica de muestreo deseada, la estratificación (muestreo estratificado) nos puede ayudar a controlar una determinada variable que no queremos que influya en nuestros resultados (para evitar que dicha variable actúe como factor de confusión). La estratificación consiste en la división de la población en varias categorías según la variable mencionada, de modo que, una vez dividida la población, elegiremos sólo a individuos de entre las categorías de la variable que nos interese. Ejemplo: nos interesa contrastar si la polución ambiental produce cáncer de pulmón, pero no queremos que el tabaco (posible factor de confusión) interfiera en nuestros resultados. Así, antes de escoger la muestra dividimos a la población en, por ejemplo, 3 categorías en función de la variable “tabaquismo” (fumadores, exfumadores, no fumadores), y posteriormente haremos el muestreo sólo en el grupo de no fumadores.

Técnicas de muestreo probabilístico 1. Muestreo aleatorio simple Se asigna un número a cada individuo de la población, y pos- teriormente se escogen tantos números sean necesarios para completar el tamaño muestral requerido.

Ejemplo: para obtener una muestra de 5 individuos en una po- blación de 100 personas, se asigna a cada persona un número del 1 al 100. Se introducen en una urna 100 pelotas numera- das, y se sacan de la urna 5 pelotas.

2. Muestreo aleatorio sistemático Se asigna un número a cada individuo de la población de ma- nera aleatoria (en el muestreo aleatorio simple no hacía falta que esta asignación fuera aleatoria). Posteriormente, en vez de escoger “n” números, se escoge sólo 1, y partir de él se obtiene el resto mediante una regla matemática.

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Ejemplo: para obtener una muestra de 5 individuos en una po- blación de 100 personas, se asigna a cada persona, de forma aleatoria, un número del 1 al 100. Se introducen en una urna 100 pelotas numeradas, y la regla matemática va a ser “i + 10·x” (siendo “i” el número aleatorio obtenido, y “x” el número que va a ocupar cada individuo en nuestra muestra). Se saca 1 pelota de la urna y el número obtenido es el 17. Los individuos elegidos serán el 27, 37, 47, 57, 67.

3. Muestreo por conglomerados Los conglomerados son grupos de individuos ya presentes de manera natural en la población y que son representativos de la población diana. Son por tanto muestras perfectas que ya exis- ten de manera natural. En el caso de identificar conglomerados en una población, se podría numerar a cada conglomerado y seleccionar, de manera aleatoria, el o los conglomerados necesarios.

2.3.2 Variables Variables cualitativas Hacen referencia a características que no se expresan mediante valores numéricos (p. ej., el color de pelo, la raza...).

- Variables cualitativas ordinales.Cuando los distintos valores de una variable cualitativa siguen un orden, nos interesará asignar a cada valor un númeo arbitrario (que nos inventamos) en función del orden que ocupa cada categoría. Esto es así porque los tests estadísticos que se utilizan para las variables que se expresan con números son más potentes que los tests empleados para variables cualitativas “puras”.Se distinguen de las variables cuantitativas en que los números asignados no cumplen propiedades matemáticas.

Ejemplo: escala del dolor: leve = 1, moderado = 2, intenso = 3). Tener un dolor “2” no significa tener el doble de dolor que un dolor “1”.

- Variables cualitativas nominales. Los valores de la variable no siguen un orden, y por tanto los nombraremos con palabras y no con números (p. ej., el color de pelo).

Cuando una variable cualitativa sólo puede tomar dos valores (p. ej., sexo: masculino o femenino) se denomina dicotómica. Si puede tomar más de dos valores se denomina no dicotómica.

Variables cuantitativas Hacen referencia a características que se expresan mediante valores numéricos (p. ej., la tensión arterial, la temperatura...). Dichos valores numéricos cumplen las propiedades matemáticas de los números (p. ej., tener 4 hijos implica tener el doble de hijos que una persona que tenga 2).

• Variables cuantitativas discretas.Los valores numéricos no pueden adoptar cualquier valor (en general, sólo podrán ser números enteros). Ejemplo: número de pacientes atendidos en un día en una consulta: se pueden atender 23 o 24 pacientes, pero no 23,5 pacientes. ¡Ojo! Al trabajar con estas variables, por ejemplo al calcular la media, sí podríamos obtener decimales.

• Variables cuantitativas continuas.Los valores numéricos pueden adoptar cualquier valor, incluyendo decimales. Ejemplo: presión arterial: si tuviera un aparato lo suficiente- mente preciso podría indicar una PAS de 140,6 mmHg. ¡Ojo! Aunque habitualmente sólo utilicemos una variable con números enteros, debemos pensar si sería posible dar un valor con decimales de dicha variable.

Escalas de medición Cada tipo de variable se mide utilizando una serie de valores que, juntos, forman una escala (p. ej., la tensión arterial abarca una escala que puede ir desde 0 mmHg hasta teóricamente infinito).

• Escala cualitativa ordinal. Para variables ordinales.

• Escala cualitativa nominal. Para variables nominales.

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12 • Escala cuantitativa de relación (de proporción).Para aquellas variables cuantitativas en las que el “0” representa ausencia de la variable (p. ej., la altura: medir “0” cm significa ausencia de altura).

• Escala cuantitativa de intervalo.Para aquellas variables cuantitativas en las que el “0” es un valor que no representa ausencia de la variable, sino un punto de corte asignado por convenio (p. ej., la escala Celsius para medir la temperatura: el “0” no es la ausencia de temperatura, sino un punto de corte asignado por convenio que indica la temperatura de fusión del hielo).

Concepto de variable aleatoria Una variable es aleatoria si los posibles valores que puede tomar son determinados por el azar; no sabremos qué valor va a tomar la variable antes de que aparezca, pero podremos conocer las probabilidades de que se obtenga cada uno de los posibles valores. Ejemplo: la variable “muerte hospitalaria” (dicotómica: sí / no) es una variable aleatoria; es el azar el que finalmente decide qué pacientes mueren y cuáles no, pero conociendo los factores de riesgo del paciente para morir podremos calcular las probabilidades de que el suceso ocurra. Otro ejemplo más claro sería la variable “tirar un dado de 6 caras” (cuantitativa discreta, del 1 al 6); no sabemos lo que va a salir antes de tirar el dado, pero tenemos 1/6 de probabilidades de obtener cada número.

Medidas de análisis de los datos L as variables cualitativas se suelen expresar mediante porcentajes (indicando el porcentaje de observaciones que presenta cada categoría de la variable), y no tienen medidas de dispersión.

Sin embargo, las variables cuantitativas se deben expresar mediante una medida de tendencia central y una medida de dispersión. Además, existen medidas de posición para indicarnos el lugar que ocupa cada observación dentro de la distribución.

Medidas de tendencia central Informan acerca de cómo se agrupan los distintos valores registrados de los individuos de la muestra, indicando dónde se encuentra el centro de la distribución.

- Media aritmética.La más utilizada, principalmente en distribuciones simétricas. Es el “centro de gravedad” del conjunto de valores. No debe usarse en distribuciones asimétricas.

- Mediana.Es el valor de la variable que presenta el individuo que ocupa la posición central si ordenamos las observaciones de menor a mayor, esto es, divide al conjunto de observaciones en dos partes iguales (deja la mitad de las observaciones por encima y la mitad por debajo). Si la distribución de valores es simétrica, coincide con la media. Es la más indicada si los datos a analizar tienen una distribución asimétrica o presentan valores extremos.

- Moda.Es el valor más repetido de todos los valores de la variable. Puede ser un valor único o haber varias. Es útil para distribuciones con varios “picos” de frecuencia, esto es, con varias modas.

Ejemplo: sea la siguiente distribución: 5, 7, 7, 7, 8, 10, 12, 13, 15, 22. La media será = (5+7+7+7+8+10+12+13+15+22) / 10 = 10,6. La mediana será el valor que ocupa la posición central de la distribución; en este caso hay dos valores centrales (ya que el número de observaciones es par), 8 y 10 (dejan cuatro observaciones a su izquierda y cuatro a su derecha); la mediana será la media de dichos valores = (8+10) / 2 = 9. La moda es el valor que más se repite, el 7.

Medidas de dispersión Cuando analizamos los resultados de una variable cuantitativa en una muestra de sujetos, no sólo nos interesa en torno a qué valor se agrupan los resultados obtenidos (medida de tendencia central), sino también si las observaciones se encuentran “cerca” o “lejos” del centro de la distribución. Este dato lo indican las medidas de dispersión.

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Para las variables de distribución simétrica se utiliza la desviación típica, y para las variables de distribución asimétrica el rango intercuartílico.

Ejemplo: la media de presión arterial sistólica de una muestra de pacientes puede ser de 130 mmHg porque la mitad tiene 129 mmHg y la otra mitad 131 mmHg (esta muestra tiene una PAS muy bien controlada), pero también puede ser 130 mmHg porque la mitad de pacientes tenga 90 mmHg y la otra mitad 170 mmHg (a pesar de tener la misma media, esta muestra es muy diferente de la otra, ya que los valores individuales están muy “alejados” del centro).

• Desviación típica (desviación estándar, σ ).Es la media de la diferencia que existe entre cada observación individual realizada y la media aritmética de la distribución. Se obtiene a partir de la raíz cuadrada de la varianza ( σ 2 ), que es la media del cuadrado de dichas diferencias

Como la varianza incluye en su numerador la suma de números que siempre son positivos (cuadrados), su valor siempre es positivo y por tanto también lo es el de la desviación típica. Si todos los valores de una distribución aumentan o disminuyen en “x” unidades, la media aumentará o disminuirá en esas “x” unidades, pero la varianza permanecerá constante.La covarianza es una medida de la dispersión conjunta que tienen dos variables ( x, y ). Si existe correlación positiva entre ambas variables (cuando x aumenta, y aumenta) la covarianza es positiva. Si existe correlación negativa (cuando x aumenta, y disminuye) la covarianza es negativa. Si no existe correlación, la covarianza es = 0.

• Rango (recorrido).Es la diferencia entre el valor máximo que toma la variable y su valor mínimo.

• Rango intercuartílico.Es la diferencia entre el valor que ocupa el cuartil 3 (C3) de la distribución y el valor que ocupa el cuartil 1 (C1). Esto es, es el “rango” existente entre los individuos que se sitúan en el 50% central de la distribución.

Medidas de posición (localización) Se basan en la ordenación de las observaciones de menor a mayor, y la posterior división de la distribución obtenida en grupos que contienen el mismo número de observaciones. A cada grupo se le asigna un número que indica el número de grupos situados a su “izquierda”, esto es, que tienen valores de la variable menores o iguales a él. En general a estos grupos se les denomina “centiles”, pero en función del número de grupos que se utilicen existen distintos nombres: • Cuartiles. Se divide a la distribución en 4 partes iguales.

• Deciles.Se divide a la distribución en 10 partes iguales.

• Percentiles. Se divide a la distribución en 100 partes iguales.

La mediana ocupa la posición central de una distribución, por lo que también es una medida de localización. Al situarse en el centro, equivale al cuartil 2 (C2), decil 5 (D5) o percentil 50 (p50). Ejemplo: el percentil 75 (p75) será el valor de la variable obtenido por aquél individuo tal que el 75% de las observaciones hayan sido menores o iguales a dicho valor, y el 25% de las observaciones hayan sido mayores a dicho valor. El p75 equivale al C3 y al D7,5.

Principales distribuciones de probabilidad La “distribución” de los resultados de una variable es un modo de llamar a la morfología que toma la representación gráfica de dichos resultados. Cuando estudiamos los resultados de nuestro estudio, nos interesará que se distribuyan de forma similar a distribuciones ya conocidas y que tienen propiedades matemáticas interesantes, para que podamos aplicar dichas propieda- des matemáticas a nuestros resultados.

Para las variables cuantitativas continuas nos interesará comprobar si se distribuyen de forma similar a la distribución normal (de Gauss).

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Para las variables cualitativas y para las cuantitativas dis- cretas podemos utilizar varias distribuciones, siendo las más utilizadas la binomial y la de Poisson.

Distribución normal (de Gauss) La mayoría de las variables biológicas (presión arterial, tem- peratura, datos de laboratorio, peso, altura, etc.) se distribuyen con este patrón. Se define por una función de probabilidad continua, cuyo rango va desde − ∞ahasta + ∞, en la cual los valores se agrupan en torno a un valor central con forma de campana.

• Es simétrica.El grado de asimetría de una distribución se llama sesgo; es positivo si la asimetría hace que los valores se “acumulen” a la izquierda de la media (existe por tanto más dispersión a la derecha de la media), negativo si los valores se “acumulan” a la derecha de la media, y para las distribuciones simétricas es = 0.

• La media aritmética, mediana y moda coinciden.

• Es unimodal (tiene una única moda).

• El área bajo la curva de la distribución es igual a 1. La distribución normal, aplicada a la estadística descriptiva, re- presenta el porcentaje de observaciones que tiene cada valor posible, por lo que la suma de todos los porcentajes (área bajo la curva) será = 100% = 1. La principal utilidad matemática de la distribución normal es que permite definir una serie de intervalos que encierran un área bajo la curva conocida. En estadística descriptiva, esto implica que si nuestros resultados se distribuyen de un modo “normal”, podremos establecer unos intervalos que indiquen entre qué valores se encuentra un determinado porcentaje de las observaciones de nuestra muestra: • El intervalo x ± σ comprende el 68% de los valores centrales u observaciones. Fuera de dicho intervalo queda el 32% de las observaciones (el 16% a cada lado).

• El intervalo x ± 2 σ comprende el 95% de los valores centrales u observaciones. Fuera de dicho intervalo queda el 5% de las observaciones (el 2,5% a cada lado).

• El intervalo x ± 2,5 σ comprende el 99% de los valores centrales u observaciones. Fuera de dicho intervalo queda el 1% de las observaciones (el 0,5% a cada lado).

A. Asimétrica positiva B. Asimétrica negativa

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Distribución binomial Se aplica a variables cuantitativas discretas o cualitativas, y consiste en convertir la variable en dicotómica, habiendo por tanto una probabilidad de “éxito” p(A) y una probabilidad de fracaso: su probabilidad complementaria p(1-A).

Distribución de Poisson Es un caso particular de la distribución binomial que se utiliza para sucesos muy poco frecuentes: aquéllos en los que p(A) ó p(1-A) <10%, y además hay <5 individuos dentro de alguna categoría (n · p(A) <5 ó n · p(1-A) <5).

En la distribución de Poisson la media coincide con la varianza

2.3.3 Estadística inferencial y contraste de hipótesis El objetivo va a ser estimar, con un determinado nivel de confianza, entre qué niveles se encontrará la verdadera media poblacional de la variable que hemos medido en nuestra muestra.

Para ello pasamos de la distribución de resultados de nuestra muestra, que refleja el porcentaje o número de observaciones que tienen cada uno de los valores posibles de la variable, a una distribución de resultados poblacional, que refleja la probabilidad de que cada una de las posibles medias sea la verdadera media poblacional.

Expresión de resultados de una inferencia de medias Al igual que al expresar los resultados de la muestra se uti- lizan intervalos que indican entre qué valores se encuentra un determinado porcentaje de las observaciones, al estimar los resultados de la muestra se utilizarán intervalos de confianza (IC) que indicarán entre qué valores se encuentra, con una determinada probabilidad, la verdadera media poblacional.

• La medida de tendencia central ( media poblacional = μ) se equipara a la media muestral (μ = x). Si nuestra muestra es representativa de la población, la media muestral será el valor más probable que podrá tomar la media poblacional.

• La medida de dispersión utilizada se denomina error estándar de la media (eem) o desviación típica poblacional, y se calcula a partir de la desviación típica muestral.

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Para el cálculo de los intervalos de confianza (IC) se utilizan las propiedades matemáticas de la distribución normal: • IC del 68% = μ ± eem • IC del 95% = μ ± 2 eem • IC del 99% = μ ± 2,5 eem

Estadística inferencial para variables cualitativas El objetivo va a ser estimar, con un determinado nivel de con- fianza, entre qué niveles se encontrará el verdadero porcentaje poblacional de cada categoría de la variable que hemos medido en nuestra muestra. Ejemplo: en nuestra muestra existe un 35% de individuos con el pelo moreno. Queremos estimar, con un 95% de confianza, qué porcentaje de individuos con el pelo moreno existirá en la población. Para ello, empleamos intervalos de confianza análogos a los que se utilizan para variables cuantitativas, pero que utilizan el error estándar del porcentaje ( eep ) en lugar del error estándar de la media.

Contraste de hipótesis Errores en el contraste de hipótesis El contraste de hipótesis se utiliza en estudios que pretenden determinar si existen diferencias (comparación) o asociaciones (correlación) entre varias variables. El objetivo del contraste de hipótesis es determinar si esas diferencias o asociaciones observadas se deben al azar, o bien se deben a un efecto real.

Para ello, se definen dos hipótesis y las respectivas probabilidades de que cada una de ellas se deba al azar (errores alfa y beta).

- Hipótesis nula (H 0 ).No existen diferencias o asociación entre las variables analizadas.

- Hipótesis alternativa (H 1 ).Existen diferencias o asociación entre las variables analizadas.

En la realidad sólo se podrá cumplir una de dichas hipótesis (o existen diferencias, o no existen), pero al realizar nuestro estudio podemos acertar o bien equivocarnos, viendo diferencias cuando no las hay ( error alfa ), o no viendo diferencias cuando las hay en la realidad ( error beta ). Así, existen cuatro posibilidades si contrastamos los resultados de la realidad con los obtenidos en nuestro estudio:

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Error tipo I (error alfa) Es el error que se comete cuando las diferencias observadas se deben al azar (en la realidad, H0 es cierta), pero el investigador lo interpreta como debido a una diferencia o asociación (en el estudio, se acepta H1 y se rechaza H0): es la probabilidad de rechazar la hipótesis nula siendo cierta. Por lo tanto, es un resultado “falso positivo”.

La probabilidad de cometer este error es α, que también se denominada grado de significación estadística o “ p ”. Para establecer que los resultados de un estudio han sido estadísticamente significativos, se requiere que el test estadístico utilizado arroje una probabilidad de cometer un error alfa menor del 5% ( p <0,05 ).

Error tipo II (error beta) Es el error que se comete cuando las diferencias observadas son reales (en la realidad, H1 es cierta), pero el investigador lo interpreta como debido al azar (en el estudio, no se acepta H1 y no se rechaza H0): es la probabilidad de no rechazar la hipótesis nula siendo falsa. Por lo tanto, es un resultado “falso negativo”.

Cuando se realizan estudios epidemiológicos y se concluye que no existen diferencias, se suele requerir una probabilidad de haber cometido un error beta <0,20 (menos del 20%). No obstante, el error beta es menos importante que el error alfa y en muchas ocasiones ni siquiera se calcula.

Potencia estadística (poder estadístico) Es la probabilidad de detectar diferencias (en el estudio se acepta H1 y se rechaza H0) cuando en realidad existen (en la realidad, H1 es cierta): es la probabilidad de rechazar la hipótesis nula siendo falsa. Por lo tanto, es un resultado “verdadero positivo”.

La potencia estadística y el error beta son complemetarios (potencia + β = 1). Por lo tanto:

Potencia estadística = 1 – β β = 1 – potencia estadística Así, de forma análoga al error beta, cuando se realizan estudios epidemiológicos y se concluye que no existen diferencias, se suele requerir que la potencia estadística fuera al menos de un 80%.

Test para contraste de hipótesis Tests para estudios de comparación de variables Los principales tests para comparación de variables se exponen en la tabla 3. Para elegir el tipo de test a utilizar nos deberemos fijar en dos criterios: 1. Qué tipo de variable ( cualitativa o cuantitativa ) es la variable resultado que tenemos que comparar.Los tests para variables cuantitativas aportan una mayor potencia estadística (permiten alcanzar la significación estadística con menor tamaño muestral) que los utilizados para variables cualitativas.

Cuando la variable es cuantitativa, además, tendremos que elegir entre: • Tests paramétricos. Se utilizan cuando la variable sigue una distribución nor- mal. Aportan mayor potencia estadística que los no paramétricos.

• Tests no paramétricos.Se usan cuando la variable no sigue una distribución normal. Las variables ordinales se consideran como si fueran cuantitativas, pero con la restricción de que sólo se puede emplear con ellas tests no paramétricos.

2. Si estamos comparando entre sí los resultados obtenidos en esa variable en varios grupos de individuos (datos independientes), o bien en un único grupo de individuos pero en varios momentos del tiempo (datos apareados).

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Cuando la variable es cuantitativa, el test de contraste de hipótesis a utilizar arrojará distintos resultados en función de si los resultados obtenidos (de los distintos grupos o momentos del tiempo) provienen de la misma población o de distintas poblaciones. Para comprobar esto se debe realizar un contraste de homogeneidad (que utiliza la distribución chi2).

El contraste de homogeneidad se realiza una vez elegido el test estadístico a utilizar, por lo que no influye sobre la elección del test estadístico.

Tests para estudios de asociación entre variables En este caso, lo que se pretende es demostrar si los cambios que se produzcan en una o varias variables (variables independientes, xi) van a influir sobre el valor que tome otra variable (variable dependiente, y); además, se pretende cuantificar dicha influencia. Todas las variables se recogen de una misma muestra.

Regresión La regresión trata de expresar mediante ecuaciones la asociación existente (mostrar mediante una fórmula matemática cómo varía la variable “y” con cada unidad de aumento de las variables “xi”).

Por ejemplo, en una muestra de individuos, analizar cuánto au- menta el colesterol (variable y) con cada kg que aumente el peso medio (variable x) en dicha muestra.

Si existe sólo una variable independiente (xi) en la ecuación se habla de regresión univariante o simple.

Si existen dos o más variables independientes (xi) en la ecuación se habla de regresión multivariante o múltiple. La regresión multivariante sirve para evitar sesgos por factor de confusión, porque el efecto calculado para cada variable independiente es propio de sí misma, evitando la influencia de las demás.

El tipo de la variable dependiente (y) define el tipo de regresión: - Si la variable “y” es cualitativa se suele utilizar la regresión logística.

Cuando la variable “y” es cuantitativa, la fórmula matemática más empleada es la ecuación de una recta, que define la regresión lineal: y = a + b1 · x1 + b2 · x2 + b3 · x3 + ... + bi · xi El valor de la constante “ a ” indica el valor que toma la variable “y” (eje de ordenadas) cuando las variables independientes valen = 0. Se denomina ordenada en el origen . El valor de cada coeficiente “ b ” expresa cuantitativamente la asociación entre cada variable “x i ” y la variable “y”: indica cuánto aumenta la variable “y” con cada unidad de aumento de cada variable “x i ”. Se denomina pendiente .

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Correlación La correlación trata de expresar, mediante un coeficiente de correlación, lo “fuerte” que es el grado de asociación entre las variables evaluadas.

Los tests de correlación más utilizados evalúan la correlación entre dos variables cuantitativas.

• Coeficiente “r” de Pearson.Es un test paramétrico (se emplea cuando las dos variables siguen una distribución normal).

• Coeficiente “ ρ ” de Spearman.Es un test no paramétrico (se emplea cuando alguna de las variables sigue una distribución no normal). Los coeficientes de correlación pueden oscilar desde -1 hasta +1. El signo del coeficiente de correlación (+ / −) indica si la correlación es positiva (cuando la variable “x” aumenta, la variable “y” aumenta) o si es negativa (cuando la variable “x” aumenta, la variable “y” disminuye). El valor absoluto del coeficiente indica lo “fuerte” que es la correlación: ◦ Valor absoluto >0,7. Correlación fuerte. ◦ Valor absoluto <0,7. Correlación débil. ◦ Valor absoluto = 0. Ausencia de correlación. Si dos variables no están correlacionadas entre sí, los aumentos en “x” no producirán cambios de “y” (recta de regresión con pendiente = 0, esto es, horizontal), y los aumentos en “y” no producirán cambios en “x” (recta de regresión con pendiente = 0, esto es, vertical): las rectas de regresión de “y” en función de “x” (y/x) y de “x” en función de “y” (x/y) se cortarán perpendicularmente

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2.3.4 Medidas en metodología de investigación Entre los objetivos de un estudio de investigación podemos encontrar la medida de una frecuencia de una enfermedad determinada o la medida de fuerza de asociación entre dos variables.

Medida de frecuencia Prevalencia Es la proporción de individuos de una población que padecen una determinada enfermedad en un momento dado. Es muy útil para valorar la extensión de enfermedades crónicas. Sin embargo, como sólo se evalúa un momento concreto y no un periodo de tiempo, no es útil para el estudio de enfermedades agudas (las enfermedades agudas aparecen y desaparecen, de modo que al estudiar un momento del tiempo concreto es probable no encontrar la enfermedad). Si se desea estimar la prevalencia de una enfermedad, lo más eficiente es diseñar para ello un estudio transversal. Sin embargo, en los estudios longitudinales se podría también determinar la prevalencia en cualquier momento dado.

La prevalencia de una enfermedad aumenta en las siguientes circunstancias (en las contrarias, por lo tanto, disminuirá): • Aumento de la incidencia de la enfermedad (aumento de casos nuevos).

• Aumento de duración de la enfermedad (si disminuye su mortalidad).

• Descenso de la tasa de curación de la enfermedad.

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21 • Mejora de los métodos diagnósticos de una enfermedad (se descubrirán más casos) • Inmigración de casos enfermos o emigración de sujetos sanos.

Incidencia o incidencia acumulada (IA) Es la proporción de casos nuevos de una enfermedad que aparecen en una población en un determinado periodo de tiempo, con respecto al total de la población que es susceptible de enfermar.

Por ejemplo, si se desea medir la incidencia de una enfermedad crónica, habrá que calcular la proporción de casos nuevos respecto de los sujetos que no tengan dicha enfermedad (los que ya la tienen no son susceptibles de volver a enfermar).

Indica la probabilidad que tiene un sujeto sano de enfermar a lo largo del periodo de tiempo que se haya tenido en cuenta para el cálculo de la incidencia (riesgo individual de enfermar). Para calcularla son necesarios estudios longitudinales prospectivos, ya que necesitamos un periodo de seguimiento que vaya hacia el futuro para cuantificar los casos nuevos que van apareciendo.

Si queremos calcular la incidencia acumulada a partir del estudio de varios periodos de tiempo consecutivos, se dividirá el total de casos nuevos que hayan aparecido entre el tamaño promedio de la población susceptible que había en cada periodo.

Densidad de incidencia (DI) Es la velocidad con la que se propaga una enfermedad en una población, e indica el número de casos nuevos que aparecen por unidad de tiempo.

El tiempo que se utiliza como unidad de medida es la suma del tiempo que ha estado expuesto a la enfermedad cada individuo hasta que la contrae: suma de los tiempos de observación (en el momento que un individuo enferma finaliza su tiempo de observación, pero si un individuo no enferma a lo largo de todo el periodo de seguimiento, su tiempo de observación será lo que dure dicho periodo).

Para calcularla también son necesarios estudios longitudinales prospectivos.

Prevalencia = n.º de casos en un momento puntual / población IA = n.º de casos nuevos a lo largo de un periodo de tiempo / población susceptible de enfermar al inicio del periodo DI = n.º de casos nuevos a lo largo de un periodo de tiempo / Σ t de observación de cada individuo susceptible de enfermar Tabla 4. Medidas de frecuencia

Medida de fuerza de asociación (o de efecto) Se calculan mediante el cociente entre el riesgo que presentan los sujetos expuestos a un determinado factor (de riesgo o protector), y el riesgo que presentan los no expuestos.

Así, miden cuántas veces es más frecuente la enfermedad en el grupo expuesto respecto al no expuesto, estimando pues la “fuerza de asociación” entre un factor causal y su efecto. Su resultado oscila entre 0 e infinito (rango), y no tienen unidades: • Si el resultado es <1. El factor estudiado es un factor protector.

• Si el resultado es >1. El factor estudiado es un factor de riesgo.

• Si el resultado es = 1. No existe relación causal entre el factor y la enfermedad (no es factor de riesgo ni de protección).

Cuando se extrapola el resultado obtenido a una población a partir de una muestra (estadística inferencial), el intervalo de confianza (IC) obtenido informa sobre la significación estadística del resultado: • Si el IC incluye el 1, no es estadísticamente significativo.

• Si el IC no incluye el 1, es estadísticamente significativo.

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En el caso de que el riesgo del grupo expuesto y no expuesto fuera el mismo, el cociente entre esos riesgos sería = 1, así que si el “1” está incluido en el intervalo de confianza, significará que existen probabilidades de que el factor estudiado sea tanto un factor protector (“parte” del intervalo de confianza que sea <1) como un factor de riesgo (“parte” del intervalo de confianza que sea >1). De este modo, según qué medida de frecuencia de la enfermedad (del “riesgo” de enfermar) estemos utilizando, utilizaremos una u otra medida de asociación:

Riesgo relativo (RR) Es la medida que se utiliza cuando disponemos de incidencias acumuladas. Como requiere del cálculo de incidencias, sólo se podrá calcular en estudios que presenten un seguimiento prospectivo (estudio de cohortes, ensayo clínico…). Es la medida de efecto que mejor estima el riesgo real.

Odds ratio o razón de desventaja (OR) Es la medida que se utiliza en los estudios con un seguimiento retrospectivo (estudio de casos y controles), en los cuales no podemos calcular incidencias, sino las prevalencias del factor de riesgo en el grupo enfermo y en el grupo sano. Es peor estimador del riesgo real que el riesgo relativo y tiende a sobrestimar la fuerza de asociación. Para que su valor estime bien el RR, los controles y los casos deben provenir de la misma población, y la incidencia de la enfermedad debe ser <10% (esto es, en enfermedades poco frecuentes, se aproxima bastante al RR).

Razón de prevalencia o de proporciones (RP) Es la medida que se utiliza en los estudios sin seguimiento (estudios transversales, etc.), en los cuales lo único que podemos calcular es la prevalencia en un momento puntual de la enfermedad en el grupo de expuestos y en el de sanos. Su cálculo matemático es idéntico al del RR, pero es el peor estimador del riesgo real por el diseño de los estudios a partir de los que se calcula (que no tienen seguimiento, por lo que nunca pueden demostrar causalidad).

Enfermo

No enfermo

Factor de riesgo +

a

b

Factor de riesgo -

c

d

Tabla 5. Medidas de asociación

Criterios de causalidad El hecho de que exista una determinada fuerza de asociación entre un factor y una enfermedad NO implica necesariamente que dicho factor sea un factor causal de dicha enfermedad. Para que se establezca una relación de causalidad se deben cumplir varios de los siguientes criterios (no hace falta que se cumplan todos):

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23 • Criterios de validez interna ◦ Secuencia temporal.: La causa debe preceder al efecto. Es el único criterio de causalidad imprescindible. ◦ Fuerza de asociación: A mayor magnitud de la medida de fuerza de asociación, mayor es la probabilidad de que exista una relación causal. ◦ Efecto dosis-respuesta (gradiente biológico): A mayor dosis o tiempo de exposición al factor causal, mayor es el riesgo de enfermar.

• Criterios de coherencia científica ◦ Consistencia: Los resultados de un estudio que sugiera causalidad deben ser reproducibles por otros investigadores y arrojar resultados similares. ◦ Coherencia: Los resultados de los estudios que traten de establecer la relación causal entre un factor y un efecto deben ser similares entre sí. ◦ Plausibilidad biológica: Existencia de un mecanismo fisiopatológico conocido que explique la posible relación causal. ◦ Especificidad de asociación: Si la posible causa conduce a un único efecto, y viceversa, el efecto sólo parece estar causado por un único factor, la verosimilitud de la relación causal aumenta. ◦ Analogía: Factores causales similares al estudiado producen efectos similares. ◦ Demostración experimental: Existencia de asociación entre el factor y el efecto en estudios experimentales. Es el criterio de causalidad más potente.

Medida de impacto Cuantifican cuál es el impacto de una medida preventiva al aplicarla en una población (al suprimir un determinado factor de riesgo, o al implementar un determinado factor protector). Utilizan incidencias acumuladas, por lo que se calculan sólo en estudios con seguimiento prospectivo (estudio de cohortes, ensayos clínicos, etc.).

En el cálculo de todas ellas existe una resta entre la incidencia en expuestos y no expuestos. Por tanto, el “valor de no significación” (aquel que indica que el riesgo en expuestos y no expuestos es el mismo), es el “0”. En estadística inferencial, y para los estudios de superioridad: • Si el IC incluye el 0, no es estadísticamente significativo.

• Si el IC no incluye el 0, es estadísticamente significativo.

Medidas de impacto absolutas Indican el beneficio absoluto (número de casos evitados por cada 100 personas en riesgo) que se obtiene al retirar un factor de riesgo o implementar un factor protector totalmente en una muestra o población en riesgo. Por lo tanto, son medidas útiles en Salud Pública (al permitirnos calcular, si conocemos el tamaño de una población, el número total de casos que evitaríamos en ella).

Riesgo atribuible, exceso de riesgo o diferencia de incidencias (RA, ER) Medida de impacto absoluta utilizada para factores de riesgo.

Indica el exceso de riesgo asociado a la exposición, y que podría evitarse si se eliminara ésta (número de casos evitados por cada 100 pacientes con el factor de riesgo a los que les quitas dicho factor).

RA = Ie − Io Ejemplo: RA = 6% significa que por cada 100 expuestos hay seis casos más de enfermedad que por cada 100 no expuestos.

Si elimináramos el factor de riesgo en un grupo de expuestos, evitaríamos por cada 100 expuestos esos seis casos de más.

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Reducción absoluta de riesgo (RAR) Medida de impacto absoluta utilizada para factores de protección.

Indica la reducción en la incidencia de enfermedad que conseguiríamos al implementar un factor protector en un grupo en riesgo (número de casos evitados por cada 100 pacientes no protegidos, a los que se les proporciona el factor protector).

RAR = Io – Ie

Número necesario de pacientes a tratar (NNT) Es el número de pacientes que se debe tratar con un factor protector para prevenir un evento. Se obtiene a partir del inverso de la RAR: NNT = 100 / RAR (expresando el RAR en %) Se debe redondear al entero superior. Al igual que para el resto de medidas de impacto, el “0” contenido en el intervalo de confianza indica no significación estadística.

Al igual que podemos calcular el número de pacientes que hay que tratar con un factor protector para prevenir un evento, usando para ello la RAR, también podemos calcular el número de pacientes que hay que “dañar” con un factor de riesgo para provocar un caso de enfermedad ( NNH: número necesario de pacientes a dañar, o NND por sus siglas en español), usando para ello el RA: NNH = 100 / RA (expresando el RA en %)

Medidas de impacto relativas Indican el beneficio relativo (porcentaje de casos evitados del total de casos que padece una población en riesgo) que se obtiene al retirar un factor de riesgo o implementar un factor protector en una población en riesgo. Por lo tanto, son medidas útiles en Epidemiología Clínica (al sernos un indicador del porcentaje de riesgo de enfermar que evitamos en cada sujeto en riesgo).

Fracción atribuible o fracción etiológica de riesgo (FA, FER) Medida de impacto relativa utilizada para factores de riesgo. Es la proporción de casos nuevos entre los expuestos que es atribuible a la exposición.

FA = (Ie − Io) / Ie Ejemplo: FA = 40% significa que de cada 100 casos de enfermedad que aparecen en un grupo de expuestos, 40 se deben a esa exposición (60 se deberán a otras causas). Así, si un individuo expuesto elimina su factor de riesgo (p. ej., deja de fumar) su riesgo de enfermar disminuirá un 40%.

Reducción relativa de riesgo (RRR) Medida de impacto relativa utilizada para factores de protección.

Es la proporción de casos nuevos, entre los sujetos que no tienen el factor protector, que es atribuible a la ausencia de la protección que dicho factor confiere.

RRR = (Io − Ie) / Io = 1 − RR

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FUENTES DE DATOS DOCUMENTALES

Desde que la revolución informática propició una explosión informativa, la vida media de los conocimientos biomédicos es cada vez más corta, y la gestión de la información generada se hace más complicada en un entorno de exceso de información.

La metodología de recuperación de información en las fuentes apropiadas puede establecerse en varios pasos consecutivos: empezar las búsquedas en las fuentes de información terciaria; seguir con búsquedas en las fuentes de información secundaria; indagar en las fuentes de información primaria (revistas); como último recurso, ensayar la búsqueda en los buscadores y metabuscadores de Internet; finalmente, no olvidar los recursos, herramientas y aplicaciones de la Web 2.0, pues también pueden aportar información de interés.

3.1 FUENTES DE INFORMACIÓN TERCIARIA En este grupo de fuentes entran: 1. Revisiones sistemáticas o trabajos de metaanálisis.

2. Guías de práctica clínica.

3. Informes de evaluación de tecnologías sanitarias.

Estos documentos son los más apreciados por los investigadores y también los más citados, pues alertan y ponen al día sobre temas de interés. Una buena fuente para localizar este tipo de trabajos es la base de datos de la Colaboración Cochrane, cuya finalidad es la recolección, elaboración y difusión de revisiones sistemáticas a través de la base de datos The Cochrane Library, cuya edición en español es la Cochrane Library Plus e incluye la traducción al español de la mayor parte de las revisiones.

3.2 FUENTES DE INFORMACIÓN SECUNDARIA Si no se han encontrado documentos de la tipología anterior, o la información que proporcionan no es suficiente para nuestras necesidades, el siguiente paso consiste en buscar en las bases de datos bibliográficas españolas y extranjeras de ciencias de la salud o multidisciplinares que tengan una amplia representación de trabajos biomédicos. Entre las españolas hemos de destacar IME, Ibecs, Medes, Cuiden y Enfispo: 1. IME, elaborada conjuntamente entre el Consejo Superior de Investigaciones Científicas y la Universidad de Valencia, incluye las referencias bibliográficas de la mayor parte de las revistas españolas de ciencias de la salud de carácter científico (más de 330 revistas desde 1971, con un crecimiento anual superior a las 10000 referencias).

2. Ibecs (Índice Bibliográfico Español en Ciencias de la Salud) está elaborada en el Instituto de Salud Carlos III y contiene referencias desde el año 2000 de las diferentes ramas de las ciencias de la salud, tales como medicina (incluidas salud pública, epidemiología y administración sanitaria), farmacia, veterinaria, psicología, odontología y enfermería.

3. Medes (Medicina en Español), fue emprendida en 2005 por la Fundación Lilly con el objetivo contribuir a la promoción de la publicación en revistas biomédicas españolas, así como favorecer su difusión nacional e internacional.

4. Cuiden (Cuidados de Enfermería) es una base de datos elaborada por la Fundación Index de Enfermería que incluye la producción científica de la enfermería española e iberoamericana.

5. Enfispo permite la consulta del catálogo de artículos de una selección de revistas en español que se reciben en la Biblioteca de la Escuela de Enfermería, Fisioterapia y Podología de la Universidad Complutense de Madrid.

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Ante esta variedad de fuentes, seguramente la pregunta que nos hacemos será ¿en cuál de ellas buscar?

IME es la fuente con mayor cobertura temporal (desde 1971) y tamaño. Sin embargo, en los últimos años no está suficientemente actualizada, por lo que es conveniente conjugar los resultados que se obtienen allí con los de otra base de datos, sobre todo Ibecs, que es la siguiente en número de revistas incluidas y tamaño. Para las búsquedas de temas relacionados específicamente con la enfermería Cuiden es la mejor opción por su amplia cobertura en esta área, mientras que en fisioterapia y podología debe considerarse utilizar Enfispo.

Entre las bases de datos extranjeras en ciencias de la salud: 1. Medline, producida por la National Library of Medicine (organismo público dependiente de los National Institutes of Health de los Estados Unidos), destaca al ser la más utilizada y tiene una cobertura internacional que incluye más de 4500 revistas procedentes de más de 70 países.

Su tamaño supera los 20 millones de registros. Desde 1997 el acceso a Medline es gratuito y universal gracias a Internet y a la creación del portal PubMed, que permite acceder al texto completo de numerosos artículos publicados en revistas electrónicas y a artículos relacionados con el que se está visualizando, establecer numerosos límites a la búsqueda y ejecutarlas con los términos normalizados del tesauro Medical Subject Headings, vocabulario médico estructurado jerárquicamente en el que existen miles de reenvíos entre términos relacionados y entre sinónimos, así como aplicar los subencabezamientos que permiten especificar el punto de vista o los aspectos desde los que se abordan los conceptos.

2. Embase, producida por Elsevier Science, es otra base de datos importante, aunque no llega al nivel de la anterior.

Entre las bases de datos multidisciplinares deben tenerse en cuenta Science Citation Index (SCI) y Scopus: 1. El Ministerio de Educación y Ciencia, a través de la Fundación Española para la Ciencia y la Tecnología (Fecyt), pone a disposición de la comunidad científica española el acceso a SCI a través de la plataforma Web of Knowledge (WOK) desde 2004 para universidades, centros tecnológicos, hospitales y demás instituciones de la I+D española. Esta plataforma permite realizar búsquedas en más de 9200 revistas, y una de sus peculiaridades es que incluye las referencias bibliográficas de los artículos citados en las bibliografías de los artículos fuente, por lo que resulta posible recuperar los trabajos citadores, los trabajos citados (e identificar quién es citado y cuántas citas ha recibido) y también los trabajos relacionados (aquellos que coinciden en citar los mismos trabajos en sus bibliografías).

2. Scopus, producida desde 2004 por Elsevier, dispone también de una amplia cobertura temática, compuesta por 4100 revistas procedentes del campo de las ciencias de la vida, 6700 revistas del área de la salud, entre las que se incluyen todas las indexadas por Medline, 7100 revistas pertenecientes al área de la física y 4300 del área de las ciencias sociales.

3.3 FUENTES DE INFORMACIÓN PRIMARIA Cuando no hayamos obtenido la información necesaria en las fuentes anteriores, el siguiente paso es buscar en las fuentes de información primaria tradicionales, es decir, en las propias revistas. Para conocer la oferta de revistas electrónicas existentes en Internet, lo mejor es acudir a los directorios de revistas electrónicas, pues son listas de revistas organizadas por alguna característica que permiten el acceso a sus contenidos. Aunque cada vez hay más revistas electrónicas de acceso gratuito, la mayoría de ellas requieren la suscripción o pago por ver o descargar los artículos. Algunos de los principales directorios de revistas electrónicas a texto completo multidisciplinares y de las ciencias de la salud son: FreeMedicalJournals, Directory of electronic journals, newsletters and academic discussion lists, NewjourElectronic Journals and Newsletters, BioMed Central: The Open Access Publisher, PLoS: Public Library ods Science, PubMed Central (PMC): US National Institutes of Health. Estas revistas electrónicas suelen ofrecer sus artículos en dos formatos de visualización, a elegir: en formato HTML (hypertext markup language) y en PDF (portable document format).

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3.4 BUSCADORES Y METABUSCADORES DE INTERMET Como último recurso siempre se puede ensayar la búsqueda «salvaje» en los buscadores y metabuscadores de Internet (principalmente Google y Google Académico, pero preferentemente este último). Google Académico ( scholar google ) efectúa las búsquedas en una selección de páginas de interés científico (estudios revisados por especialistas, tesis, libros, resúmenes y artículos procedentes de editoriales científicas, sociedades profesionales, universidades y otras organizaciones académicas). Tras la búsqueda, presenta los resultados ordenados por relevancia, empleando para ello su propia tecnología de ranking, que toma en consideración el texto completo de los artículos, los autores, la fuente de publicación y el número de citas recibidas. Ofrece dos posibilidades de búsqueda, la búsqueda básica y la avanzada, que permite aumentar la precisión mediante el establecimiento de límites y otras restricciones.

3.5 FUENTES Y HERRAMIENTAS COMPLEMENTARIAS: WEB 2.0 Coexisten en Internet una serie de recursos, herramientas y aplicaciones en torno a la llamada Web 2.0 destinadas a mejorar la comunicación y el conocimiento, que también pueden aportarnos información de interés. La Web 2.0 se basa en el trabajo colectivo para crear nuevos contenidos, reutilizarlos, actualizarlos y enriquecerlos con opiniones y valoraciones, el acceso libre a la información y la posibilidad de establecer relaciones sociales.

• Wikis La palabra wiki se utiliza para designar sitios web de creación de contenidos colaborativos que pueden ser editados continuamente. Se elaboran y crecen con el trabajo común de los distintos usuarios que participan y que están interesados en un mismo tema. Su construcción es muy simple y rápida, pues se realiza directamente desde el navegador con un procesador de textos sencillo y no requiere instalar ningún programa de edición específico). La más famosa de las wikis es la Wikipedia, la enciclopedia libre, cuya calidad es cuestionada por la facilidad con la que cualquier persona puede publicar un artículo.

Existen wikis especializadas en medicina, como medpedia, neurowikia, radiopaedia, gopubmed, health on net etc.

• Redes sociales y blogs Existen grupos relacionados directamente con temas de ciencias de la salud, como el grupo Evidencias en pediatría de Facebook. Asímismo, un blog es un ‘sitio web usado como diario online que utilizan uno o varios usuarios para publicar artículos o noticias’. Su temática es muy variada, desde diarios personales, de opinión, periodísticos, tecnológicos y médicos, e incluso los hay de imágenes, de audio o vídeo.

• Podcasts Los podcasts son archivos de audio que se pueden escuchar a través de la propia web o descargarlos en un reproductor de mp3. El contenido es muy variado: tutoriales, música, discursos, entrevistas, clases magistrales, audiolibros, charlas especializadas, etc. En iTunes Store se pueden encontrar un gran número de podcasts de revistas como New England Journal of Medicine, Nature y The Lancet, así como otros archivos de audio de contenido especializado y una amplia biblioteca de contenidos médicos, como descripciones de enfermedades y procedimientos, revisiones de casos, información sobre investigaciones, nuevas técnicas, charlas magistrales, etc.

3.6 MANTENERSE AL DÍA EN INFORMACIÓN BIBLIOGRÁFICA Una vez realizadas las búsquedas, es necesario mantenerse al día de las nuevas informaciones que van incorporándose en las revistas, las bases de datos y las páginas web y que son de nuestro interés. A grandes rasgos, se pueden utilizar cuatro estrategias no excluyentes:

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28 • Suscribirse a revistas biomédicas que incluyan el envío de los sumarios electrónicos a nuestro buzón de correo cada vez que se publique un nuevo número de la revista (servicio conocido como eTOC o electronic table of content).

• Suscribirse a alertas bibliográficas, como Amedeo, sistema que envía correos electrónicos semanales con listas bibliográficas sobre las nuevas publicaciones científicas de interés para profesionales relacionados con las ciencias de la salud.

• Participar en listas de distribución. En las listas de distribución cada mensaje que se envía a la lista es recibido por el resto de usuarios que están suscritos a ella. A través de RedIRIS (red académica y de investigación española financiada por el Ministerio de Ciencia e Innovación que proporciona servicios avanzados de comunicaciones a la comunidad científica y universitaria nacional), se pueden consultar las listas de distribución de carácter académico o científico y suscribirse a aquellas que resulten de interés.

• Suscripción a canales RSS (siglas de Really Simple Syndication) para la sindicación de contenidos de páginas web. La sindicación es la distribución de contenidos de una página web, que se pone a disposición de otros sitios o suscriptores. Para recibir información en este formato se necesitan básicamente dos elementos: una fuente creadora de contenidos y un agregador o lector de noticias. El agregador es una aplicación que permite la lectura de las noticias suscritas, como, por ejemplo, Google Reader. El agregador hace legible el contenido de la noticia, comprueba las actualizaciones automáticamente, informa sobre nuevas entradas y permite reordenar y guardar la información.

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CARACTERÍSTICAS Y PROBLEMAS DE LA INVESTIGACIÓN EN ENFERMERÍA

La investigación constituye junto con la gestión, la práctica y la educación, uno de los 4 pilares en los que se fundamenta la Enfermería.

Sin embargo, a pesar del tiempo que la investigación ha permanecido y permanece en la agenda de las instituciones enfemeras, no podemos aún hablar de la Enfermería como una profesión basada en la investigación. Parte de la dificultad estriba en que aunque las enfermeras perciben la investigación positivamente, no pueden acceder a la información derivada de la misma, o encuentran muchas dificultades para evaluar los resultados encontrados.

Los déficits autopercibidos por las enfermeras son 6 : • dificultad para la búsqueda y localización de artículos de investigación, • habilidades para interpretar los resultados que esos artículos ofrecen • dificultad para aplicarlos a la práctica.

Los mundos de las enfermeras investigadoras y las enfermeras asistenciales han permanecido separados durante mucho tiempo; podríamos afirmar que la investigación se incorpora de forma muy limitada en la práctica clínica.

Las barreras para el desarrollo de la Enfermería basada en la evidencia en función del origen de las mismas: • En relación con el marco institucional en el que se desarrolla la investigación: la enfermera no se siente con suficiente autoridad y autonomía para cambiar los cuidados en función de la evidencia científica; carece de tiempo insuficiente para implementar nuevas ideas; tiene la sensación de aislamiento del investigador que dificulta la posibilidad de discutir los hallazgos con sus colegas; los directivos no favorecen la puesta en práctica de los resultados de la investigación y la enfermera no cree que los resultados sean generalizables.

• En relación con la presentación de la investigación: el análisis estadístico no se comprende, la bibliografía relevante no está recogida en un solo lugar, etc.

• En relación con la investigación: la disponibilidad de los artículos no es fácil; la enfermera tiene dudas a la hora de creer los resultados de la investigación.

• En relación con la enfermera: se siente poco capaz de evaluar la calidad de la investigación; la enfermera está poco dispuesta a cambiar su práctica en relación con las nuevas ideas planteadas, etc.

4.1 INVESTIGACIÓN ENFERMERA Y EN CUIDADOS La investigación básica y la aplicada son necesarias en una disciplina profesional, porque cada disciplina tiene un objetivo práctico diferente que influye sobre la perspectiva de ese campo de conocimiento, influye sobre la forma en la que conceptualiza el mundo y los interrogantes que plantea como objeto de investigación.

En la actualidad, la cantidad de investigación relacionadas con teorías fundamentales para la práctica clínica ha aumentado. Podríamos decir que hemos pasado de la investigación en Enfermería a la investigación en cuidados, o al menos estamos en el camino.

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El punto clave es que la disciplina enfermera debería dirigir la práctica, en lugar de definirla.

Necesariamente, la práctica clínica se centra en la persona que aquí y ahora tiene un problema de salud y requiere una atención apropiada. La disciplina, a diferencia, incorpora el conocimiento fundamental para todo el amplio campo de la práctica profesional, distinta de la práctica clínica, en tanto en cuanto la práctica profesional engloba competencias que van más allá de las requeridas para el cuidado de la salud de los individuos. Entre estas competencias podríamos destacar la necesidad por parte de los profesionales de hacer visible a la sociedad la importancia y el alcance de la práctica enfermera, y la necesidad de habilidades de liderazgo.

Más aún, la disciplina se define por la importancia social y orientación de valores más que por verdades empíricas. Por tanto, la disciplina tiene un mayor alcance y va más allá de la ciencia de la Enfermería y, por tanto, requiere investigadores que utilicen distintos abordajes desde la perspectiva propia y única de la Enfermería. La disciplina debe ofrecer componentes esenciales del conocimiento para la preparación de líderes enfermeros en el campo de la salud, pero también es necesaria dentro de la disciplina enfermera la investigación en historia, filosofía, política, economía desde la perspectiva única de la Enfermería, tanto para la preparación adecuada de los profesionales como para el desarrollo de la disciplina.

4.2 EVIDENCIAS EN ENFERMERÍA El conocimiento o la evidencia para la práctica nos viene de una variedad de disciplinas y de paradigmas o "formas de mirar al mundo" particulares y de nuestra propia experiencia profesional o no profesional.

Los paradigmas ofrecen un camino para la construcción de conocimiento y proponen herramientas útiles para el abordaje de los diferentes fenómenos y su contribución al desarrollo de la ciencia.Pero si en algunas disciplinas aún se plantea el dilema de los paradigmas, en el caso de la Enfermería ría ra el abordaje de los ema está superado? El objetivo de la investigación en enfermería está o debería estar por encima del dilema de los paradigmas, y no olvidar que nuestro objeto disciplinar es el cuidado, el cual se realiza en personas quienes, como tales, son dinámicas, cambiantes y únicas y el objetivo de la investigación en cuidados es comprender los fenómenos que existen, que están ahí, que influyen en las interacciones del cuidado, para apoyar intervenciones favorables a la vida misma.

4.3 FUNCIONES DE LA ENFERMERÍA EN LA INVESTIGACIÓN La Asociación de Enfermería Americana (ANA) ya recomendó en 1976 diferentes estados de formación y de actividad en investigación atendiendo a los distintos niveles de formación en Enfermería: • Los graduados deberían demostrar conciencia del valor y la relevancia de la investigación en Enfermería. Podrían ayudar en la identificación de áreas problemáticas en la práctica de la Enfermería, asistir en actividades de recogida de datos y, en conjunción con otros profesionales, usar apropiadamente los hallazgos de investigación en la práctica clínica.

• Los master deben ser consumidores inteligentes de investigación, es decir, deben comprender cada paso del proceso de investigación y las relaciones entre estos. Tienen la responsabilidad de identificar problemas de Enfermería que requieran investigación y participar en la implementación de estudios científicos, además de promover los principios éticos de la investigación y compartir los hallazgos de las investigaciones con otros colegas. También les compete la investigación evaluativa en el contexto clínico.

• Los doctores son los destinados a desarrollar investigaciones metodológicas o sustantivas en Enfermería, con plena autonomía, con capacidad para liderar los proyectos de investigación.

El proceso de integración de la evidencia en la práctica implica: • cuestionarnos la práctica diaria y formular preguntas específicas; • buscar la mejor evidencia: afortunadamente contamos cada vez con más recursos que nos pueden orientar en nuestra toma de decisiones diarias en materia de cuidados, como la Colaboración Cochrane o el Instituto Joanna Briggs, de libre acceso a través de Internet gracias a iniciativas del Ministerio de Sanidad y Consumo; • implementar la evidencia en la práctica: lo que supone instaurar en las instituciones una cultura de cuidados que precisa el apoyo de todos los profesionales y a todos los niveles de gestión;

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31 • evaluar la calidad de la nueva intervención en cuidados: evaluar el impacto de la nueva intervención en función de diferentes parámetros tales como: resultados de salud, el bienestar o satisfacción de los usuarios o de los profesionales con respecto a esa intervención, incluso, si la evidencia lo sugiere y tenemos parámetros suficientes, podemos valorar el coste-efectivad de dicha intervención. Los resultados de esta evaluación servirán para reconducir el proceso o iniciar otro. También nos puede llevar de ser consumidores a productores, y ampliar nuestro compromiso en el proceso de cuidados basados en la evidencia.

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Comenzando por la gran aportación de las asociaciones profesionales, pilar importante en el apoyo de la investigación en Enfermería y en la mejora del cuidado de la salud. Podemos ver como las instituciones públicas han fomentado la investigación enfermera, un hito importante lo marcó el Fondo de Investigación Santiaria (FIS) (agencia para la evaluación y financiación de la investigación en salud y tecnologías sanitarias, dependiente del Sistema Nacional de Sanidad) que en 1987, considerando que la investigación no es una actividad de élite, sino una necesidad que forma parte del quehacer cotidiano de cada profesional, modificó los requisitos para la solicitud de financiación para la investigación, y permitió que por primera vez muchos profesionales de Enfermería pudiesen participar en proyectos de investigación como investigadores principales.

También, la creación en 1996 del grupo INVESTEN, la Unidad de Coordinación e Investigación en Enfermería del Instituto Carlos III de Madrid, cuya misión principal es desarrollar una estrategia nacional que promueva y desarrolle la investigación con el objetivo de integrarla en la práctica clínica diaria, ha supuesto un antes y un después. En esta línea de promoción de la investigación, aunque a escala local, surgen las comisiones hospitalarias.

El avance de la actividad investigadora en nuestro país se refleja en el gran número de artículos publicados en revistas de Enfermería que se citan en índices bibliográficos tales como Cinahl y Medline, que dan credibilidad, prestigio y reconocimiento a la actividad investigadora enfermera.

Un gran impulso para la investigación en Enfermería en España ha sido el establecimiento del Centro Colaborador Español del Instituto Joanna Briggs para los cuidados en salud basados en la evidencia. El centro fue creado en agosto de 2004 como una iniciativa del Instituto de Salud Carlos III y tiene como objetivos, entre otros, promover la formación de los profesionales sobre la práctica clínica basada en la evidencia y aumentar la utilización de los resultados obtenidos con la investigación.

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