metodologia de investigacion de ciencias de la salud by Elena Anthonella Mallma

DRA. Dª MAGDALENA DÍAZ BENAVENTE

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APUNTES METODOLOGIA INVESTIGACIÓN EN CIENCIAS DE LA SALUD

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INDICE • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •

CONSIDERACIONES PREVIAS AL DESARROLLO DE UN PROYECTO DE INVESTIGACIÓN INVESTIGACIÓN: SIGNIFICADO E IMPORTANCIA. ORGANISMOS Y AGENCIAS QUE APOYAN/FINANCIAN LA INVESTIGACIÓN: PÚBLICOS/PRIVADOS, NACIONALES/INTERNACIONALES (FIS, CONSEJERÍA EMPRESAS PRIVADAS UNIÓN EUROPEA, ETC. ) FUNCIONAMIENTO Y ACCESO MODELOS O PARADIGMAS PARA EL ANÁLISIS DE LA REALIDAD (CUANTITATIVO VERSUS CUALITATIVO) SELECCIÓN DEL PROBLEMA, CIRCUNSTANCIA, O EFECTO ADVERSO QUE QUEREMOS INVESTIGAR BÚSQUEDA BIBLIOGRÁFICA. FUNDAMENTOS IMPORTANCIA DE LA BÚSQUEDA BIBLIOGRÁFICA FUENTES DOCUMENTALES: PRIMARIAS Y SECUNDARIAS, IMPRESAS Y VIRTUALES BÚSQUEDA EN BASES DE DATOS. BASES DE DATOS BIBLIOGRÁFICAS BIOMÉDICAS DE MAYOR ACCESIBILIDAD Y USO BASES DE DATOS BIBLIOGRÁFICAS DE ENFERMERÍA BÚSQUEDA EN INTERNET. CITACIÓN Y MANEJO DE LAS REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS DISEÑO DEL PROYECTO DE INVESTIGACIÓN ENUNCIADO DEL PROBLEMA SELECCIONADO O TITULO RESUMEN INTRODUCCIÓN (ANTECEDENTES Y ESTADO ACTUAL DEL TEMA) FORMULACIÓN DE HIPÓTESIS/ OBJETIVOS MATERIAL Y MÉTODOS ( ÁMBITO DEL ESTUDIO, DISEÑO ELEGIDO, POBLACIÓN, TIPOS DE MUESTREOS, CRITERIOS DE INCLUSIÓN/EXCLUSIÓN, MUESTRA, VARIABLES, LIMITACIONES DEL ESTUDIO Y ANÁLISIS ESTADÍSTICO QUE APLICAREMOS) PROCESO DE RECOGIDA Y PROCESAMIENTO DE LA INFORMACIÓN FASES DE LA OPERATIVIZACIÓN DE LOS CONCEPTOS Y VARIABLES. TIPOS Y ESCALAS DE MEDIDA DE LAS VARIABLES DE INVESTIGACIÓN: NOMINAL, ORDINAL, DE INTERVALO Y DE RAZÓN ERRORES DE MEDIDA: ALEATORIOS Y SISTEMÁTICOS. TRADUCCIÓN, ADAPTACIÓN Y VALIDACIÓN DE LOS INSTRUMENTOS DE MEDIDA. SELECCIÓN DEL INSTRUMENTO DE RECOGIDA DE DATOS. MEDIDAS OBJETIVAS Y SUBJETIVAS. USO DE INSTRUMENTOS ESTANDARIZADOS. BÚSQUEDA Y OBTENCIÓN. DATOS PRIMARIOS Y SECUNDARIOS. CUESTIONARIOS. DEFINICIÓN. ETAPAS DE PREPARACIÓN DEL CUESTIONARIO DELIMITACIÓN DE LA INFORMACIÓN PERTINENTE. FORMULACIÓN DE CUESTIONES: TIPO DE PREGUNTAS. ORDEN DE LAS PREGUNTAS Y FORMATO REDACCIÓN DE INSTRUCCIONES Y NORMAS. FIABILIDAD DE LOS DATOS ESCALAS Y PRUEBAS ESTANDARIZADAS. FORMAS DE RECOGIDA DE LA INFORMACIÓN: DIFERENCIA ENTRE CUESTIONARIOS Y ENTREVISTAS LA FIABILIDAD Y LA VALIDEZ DE LOS INSTRUMENTOS DE MEDIDA VENTAJAS E INCONVENIENTES DEL CUESTIONARIO CODIFICACIÓN DE LOS DATOS BASE ESTADÍSTICA. ANÁLISIS E INTERPRETACIÓN DE LOS RESULTADOS ASPECTOS FUNDAMENTALES DE ESTADÍSTICA Y EPIDEMIOLOGÍA PROGRAMAS ESTADÍSTICOS CODIFICACIÓN DE LAS VARIABLES Copyright: Dra. Dª Magdalena Díaz Benavente

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REVISIÓN Y DEPURACIÓN DE LOS DATOS ESTRATEGIA DE ANÁLISIS INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA INFERENCIAL INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS MULTIVARIANTE REPRESENTACIÓN GRÁFICA DE LOS RESULTADOS APARTADOS Y ASPECTOS A COMPLETAR EN LA PRESENTACIÓN DEL PROYECTO DE INVESTIGACIÓN A AGENCIAS DE FINANCIACIÓN CONSIDERACIONES PREVIAS IMPRESOS NORMALIZADOS: CARACTERÍSTICAS EVALUACIÓN DE LOS PROYECTOS EN LAS AGENCIAS ERRORES MÁS FRECUENTES DIFUSIÓN DE LOS RESULTADOS Y PRESENTACIÓN DE COMUNICACIONES CIENTÍFICAS BASES CONCEPTUALES DE LA COMUNICACIÓN ESCRITA FACTOR DE IMPACTO JCR. REQUISITOS DE UNIFORMIDAD PARA REVISTAS SEGÚN LAS NORMAS DE VANCOUVER ORGANIZACIÓN DE LA PRODUCCIÓN CIENTÍFICA EN FORMA DE ARTÍCULO CIENTÍFICO ORIGINAL. LOS ELEMENTOS PRELIMINARES DEL ARTÍCULO CIENTÍFICO ORIGINAL. (TÍTULO, AUTORES Y RESUMEN) EL CUERPO DEL ARTÍCULO CIENTÍFICO ORIGINAL I (LA INTRODUCCIÓN Y LOS MATERIALES Y MÉTODOS) EL CUERPO DEL ARTÍCULO CIENTÍFICO ORIGINAL II. (LOS RESULTADOS. TABLAS Y GRÁFICOS. NOTAS A PIE DE PÁGINA) EL CUERPO DEL ARTÍCULO CIENTÍFICO ORIGINAL III. (LA DISCUSIÓN Y LAS CONCLUSIONES). ELEMENTOS FINALES DEL ARTÍCULO CIENTÍFICO ORIGINAL: AGRADECIMIENTOS, BIBLIOGRAFÍA (REFERENCIAS) Y APÉNDICES

INVESTIGACIÓN: SIGIFICADO E IMPORTANCIA La investigación como proceso y actividad tiene múltiples definiciones, que han ido cambiando a lo largo del tiempo. El resumen de todas ellas, viene a decir que se trata de “desvelar” lo que a simple vista y por sentido común es evidente “La ciencia (investigación) se puede definir, en sentido estricto, como un conjunto sistemático de conocimientos sobre la realidad observable, obtenidos mediante el método científico. Según ésta definición son tres los elementos que configuran su naturaleza: Un contenido, un campo de actuación y un procedimiento o forma de actuar” (Sierra Bravo, 1998)

CIENCIA: El objeto de la ciencia es demostrar, analizar, crear conocimiento, explicar la realidad de los fenómenos, observar, contrastar, refutar, relacionar causa-efecto, buscar relaciones, experimentar, generalizar (universalizar), validar, etc. Las disciplinas más avanzadas son las que tienen el panorama más abierto, se plantean más dudas, investigan más. Método científico ð conjunto de procedimientos seguido por toda actividad que aspire a ser científica. Es un conjunto de acciones desarrolladas según un plan preestablecido con el fin de lograr un objetivo. ¿Qué es investigar? Un proceso para descubrir algo que a simple vista se nos escapa, y generalmente una actividad natural de las personas.

¿Qué se investiga? Cualquier fenómeno físico o social, hechos, valores, relaciones……

¿Quién investiga?. Todo grupo socio-laboral puede y debe investigar.

¿Cómo se investiga?. Se pueden utilizar varios métodos, para estudiar un momento concreto o un proceso, de un solo caso o de una población, se puede querer establecer las causas de un fenómeno, para comprenderlo, describirlo, cambiarlo, crear conciencia……

¿Qué requisitos debe reunir una investigación?. Que sea útil, que sea objetiva, que sea aplicable, que permita mejoras………….

¿Para qué se investiga?. Para elaborar teorías sobre los fenómenos estudiados, para intentar resolver problemas prácticos, para comprender la realidad…….

¿Por qué, hay que investigar? Los profesionales de la sanidad, al igual que en otras profesiones, el conocimiento lo basamos en la experiencia y la tradición, pero en los tiempos actuales (solo cuenta lo que está escrito, protocolizado, evaluado y difundido) tenemos que remarcar más que nuestras competencias, nuestra practica y nuestra producción/costo.

Asimismo, esta actividad genera consecuencias positivas en tres dimensiones diferentes: a) Motivación extrínseca: reacción favorable de los órganos gestores (apaleos, felicitaciones, reconocimiento…etc.). b) Motivación intrínseca por los efectos que el hacer algo bien nos produce (satisfacción). c) Motivación trascendente por los efectos positivos que transcienden a otros profesionales y a la propia disciplina de la que uno forma parte

La investigación no es una actividad de elite. “Todo el mundo puede y debe investigar”. Por ejemplo: Newton y sus manzanas, Él no fue el primero que la vio caer, muchos, antes lo habían observado, pero se quedaron ahí. Newton por el contrario, haciéndose la pregunta, ¿Por qué?, Aprovechando la experiencia y tirando del hilo, pudo llegar al Eureka. Vamos a imaginarnos el proceso: Newton ve caer la manzana al suelo, se interroga: ¿Por qué al suelo?, ¿Por qué todos los objetos caen en vez de subir?. Se atreve a formular una hipótesis: “Es la fuerza de la gravedad”. Después realiza pruebas con otras manzanas y objetos, mide y determina alturas, pesos, volúmenes. Mas tarde busca una ley que explique el fenómeno. La experiencia de Newton no podemos tomarla como ejemplo de una investigación metodológicamente perfecta. porque: Por ejemplo, no controla todas las variables: (el tiempo atmosférico), no se plantea los objetivos y no recoge adecuadamente los datos de análisis, etc. Pero sí es buen ejemplo para ver que sólo es necesario para desarrollar una investigación, hacerse pregunta/s sobre cosas o sucesos y buscar las explicaciones. EN RESUMEN, INVESTIGAR CONSISTE EN: La utilización del método científico y la aplicación de procedimientos ordenados para analizar un programa, una actuación, una situación, una función, una respuesta, etc. Con el fin de llegar a describir, explicar, predecir o controlar estos fenómeno y/o situaciones. Kerlinger define el método científico como el estudio empírico o controlado, critico y sistemático de hipótesis que intentan explicar presuntas relaciones entre varios fenómenos.

Por medio de la investigación (entre otras muchas cosa) podemos:

Demostrar y justificar una actuación y/o actividad. Es imprescindible demostrar científicamente a otras disciplinas, a nuestros propios compañeros y a la comunidad: que lo que hacemos, y el cómo lo hacemos, es lo mejor, lo más adecuado y lo más eficiente

Predecir y controlar el/los cambio/s que hay que introducir en una práctica.

Adquirir los conocimientos que nos permitirán actuar con autonomía profesional.

La investigación, o mejor dicho sus resultados, son la mejor herramienta para conseguir el desarrollo de una profesión, por ejemplo: Pedagogía, surgió como rama de la diplomatura de magisterio. Pero Investigando sus programas, herramientas, objetivos, etc., se deslindo de magisterio y, hoy en día es, una licenciatura importante.

APOYOS INSTITUCIONALES PARA LA INVESTIGACIÓN (ALGUNAS REFERENCIAS) La investigación de los profesionales de la Salud, en la última década se ha visto favorecida por organismos y otras entidades tanto a nivel Estatal, como Autonómico y Local o hospitalaria PLAN NACIONAL DE INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA, DESARROLLO E INNOVACIÓN TECNOLÓGICA

(2000-

2003) http://www.mcyt.es

MINISTERIO DE SANIDAD :

a través del Instituto de Salud Carlos III de Madrid y por convocatoria FIS o fondo de Investigaciones Sanitarias, concede ayudas a los trabajos de relevancia socio sanitaria que con rigurosa metodología científica, son presentados tanto por licenciados y doctores, como para diplomados en enfermería. http://www.isciii.es AGENCIA DE EVALUACIÓN DE TECNOLOGÍA SANITARIA

http://www.isciii.es/aets

AGENCIA ESPAÑOLA DE COOPERACIÓN INTERNACIONAL (MINISTERIO DE ASUNTOS EXTERIORES)

http://www.aeci.org UNIÓN EUROPEA - VII PROGRAMA MARCO (1998-2002)

http://www.cordis.lu

FUNDACIÓN LA CAIXA http://www.lacaixa.es/fundacio FUNDACIÓN PARA LA INVESTIGACIÓN Y LA PREVENCIÓN DEL SIDA EN ESPAÑA (FIPSE)

http://www.fipse.com INSTITUTO DANONE http://www.danone-institute.com CONSEJERÍA DE SALUD DE LA JUNTA DE ANDALUCÍA :

Convoca todos los años convocatorias para subvenciones a proyectos de investigación y becas de ampliación de estudios para el personal investigador en Ciencias de la Salud, sin hacer distinción por la titularidad del autor. http://www.sas.juntadeandalucia.es/ COLEGIO OFICIAL DE ENFERMERÍA DE SEVILLA http://www.ocenf.org/sevilla/index.htm FUNDACIÓN PFIZER: AYUDAS PARA PROYECTOS SOBRE ENVEJECIMIENTO Y CALIDAD DE VIDA .

http://www.fundacionpfizer.org/index.htm. FINANCIACION DE PROYECTOS DE INVESTIGACION SOBRE LA INFECCION POR VIH/SIDA

http://www.fipse.com/index.html

Pagina web de Investigación en Enfermería: http:// Alojada en el Instituto de Salud Carlos III donde se pueden consultar (siempre relacionado con la investigación en enfermería): vías de financiación, eventos, enlaces, becas de estudio, integrantes, proyectos en desarrollo, publicaciones, etc.

PROPUESTA DE GRANDES LINEAS O PRIORIDADES 1. Valoración de necesidades: •

Sentidas por el paciente/cliente. Expectativas

•

Cuidadores de incapacitados.

2. Intervenciones •

Manejo de síntomas

•

Promoción de la salud

•

Prevención de la enfermedad

•

Terapias alternativas.

•

Autocuidado en la salud y la enfermedad

3. Resultados •

Calidad de los cuidados

•

Calidad de vida

•

Eficacia clínica

4. Innovación en los cuidados de salud •

Continuidad de los cuidados en los distintos niveles asistenciales

•

Módelos innovadores de cuidados

•

Equidad en el acceso

•

Cualificación del personal en cuidados agudos.

5. Problemas importantes de salud (VIH/SIDA, CVA, cáncer, accidentes, enfermedad mental, abuso de sustancias tóxicas) 6. Población anciana

PROPUESTA DE GRANDES - LÍNEAS EN EL MARCO DE INVESTIGACIÓN EN SALUD EN ANDALUCÍA

1O Acciones claves, con sus correspondientes líneas horizontales 1.

ACCIÓN CLAVE: INVESTIGACIÓN SOBRE LAS PRINCIPALES CAUSAS DE MORBIMORTALIDAD EN ANDALUCÍA

ACCIÓN CLAVE: INVESTIGACIÓN SOBRE SALUD PÚBLICA Y PROMOCIÓN DE LA SALUD

ACCIÓN CLAVE: INVESTIGACIÓN SOBRE SERVICIOS DE SALUD

ACCIÓN CLAVE: ALIMENTACIÓN, NUTRICIÓN Y SALUD

ACCIÓN CLAVE: ENTORNO Y SALUD

ACCIÓN CLAVE: APLICACIONES DE LA FUNCIÓN CELULAR

ACCIÓN CLAVE: INVESTIGACIÓN SOBRE EL GENOMA Y ENFERMEDADES DE ORIGEN GENÉTICO

ACCIÓN CLAVE: EL ENVEJECIMIENTO DE LA POBLACIÓN Y LAS DISCAPACIDADES

ACCIÓN CLAVE: NEUROCIENCIAS

10. ACCIÓN CLAVE: EVALUACIÓN DE LAS TECNOLOGÍAS SANITARIAS Y DEL USO RACIONAL DEL MEDICAMENTO

MODELOS O PARADIGMAS PARA EL ANÁLISIS DE LA REALIDAD (CUANTITATIVO VERSUS CUALITATIVO) ¿ QUE ENTENDEMOS POR PARADIGMA? Es el conjunto de creencias y actitudes compartidas por un grupo de científicos que implica una forma de acometer la investigación con metodologías determinadas. Así cada paradigma mantiene una concepción diferente de lo qué es la investigación: cómo investigar, qué investigar y para qué sirve la investigación. A grandes rasgos podemos afirmar que en las ciencias sociales han prevalecido dos grandes perspectivas: Paradigma Positivista que utiliza metodología cuantitativa Paradigma Fenomenológico que utiliza la metodología cualitativa Ambos paradigmas son igualmente validos, la utilización de uno u otro dependerá del tipo de investigación que queramos realizar. En la actualidad se ha superado el debate sobre cuál es él más idóneo, y se tiende a empleo simultaneo de ambas metodología. Siguiendo la metáfora de la orquesta, se trata de interpretar una misma partitura con diversos instrumentos, ensayando lo necesario para evitar las disonancias. Ambas metodología no son excluyentes, sino complementarias y pertinentes en una investigación. En numerosas ocasiones los datos son cuantitativos, pero se basan en suposiciones cualitativas, por ejemplo: señale ¿qué significa par Vd. la presencia de la enfermera? Tranquilidad 1, miedo2, etc

CARACTERÍSTICAS DE LA INVESTIGACIÓN CUALITATIVA Y CUANTITATIVA

CARACTERÍSTICAS

CUALITATIVA

CUANTITATIVA

Percepción de la realidad

Subjetiva

Objetiva

Razonamiento

Inductivo. Genera Hipótesis

Deductivo. Contrasta Hipótesis

Finalidad

Exploración y Comprensión Conprobación y confirmación

Orientada a:

Al proceso

A los resultados

Su verdad es:

Holística y dinámica

Particularista y estable

Centrada en las diferencias Centrada en las similitudes Actuación del Investigador Desde dentro, próximo a los datos

Desde fuera, al margen de los datos

MODELO O PARADIGMA POSITIVO: METODOLOGÍA CUANTITATIVA CARACTERÍSTICAS MÁS IMPORTANTES A) Los positivas buscan los hechos o causas de los fenómenos sociales con independencia de los estados subjetivos de los sujetos. los hechos sociales hay que manejarlos como si fueran cosas B) la teoría positivista busca un conocimiento sistemático, comprobable, medible y replicable. Es decir, la observación y el tratamiento estadístico de los fenómenos nos descubrirán unas regularidades básicas, explicadas en forma de leyes. Así solo tiene cabida lo objetivo, lo medible ya que son los que se pueden someter a todas los tratamientos apuntados anteriormente. C) Para el positivismo, la preocupación fundamental es incrementar el corpus de conocimientos y el único conocimiento aceptable es el conocimiento científico. D) La metodología utilizada se basa en métodos cuantitativos y todos los fenómenos sociales son categorizados en variables, entre las que se establecen relaciones de causa/efecto. La realidad es observable, medible y cuantificable E) Se parte de una muestra significativa para generalizar los resultados. F) Se presta más atención a las semejanzas entre los fenómenos que a las diferencias. G) La objetividad es uno de sus rasgos más característicos, el investigador debe ser independiente, sus valores no deben interferir en el problema a estudiar. H) Los procedimientos utilizados son: el control experimental, la observación sistemática del comportamiento y la correlación entre variables. I)

Este paradigma adopta la generalización de los procesos, y rechaza aspectos situacionales concretos.

J) La objetividad es uno de sus rasgos más característicos, el investigador debe ser independiente, sus valores no deben interferir en el problema a estudiar. K) Los procedimientos utilizados son: el control experimental, la observación sistemática del comportamiento y la correlación entre variables

MODELO O PARADIGMA FENOMENOLÓGICO NATURALISTA: METODOLOGÍA CUALITATIVA La comunidad científica ha alertado sobre la importancia que para la prevención de determinadas enfermedades y para el restablecimiento y mantenimiento de la salud tiene la adopción de estilos de vida saludables, la participación activa de la persona y de su familia en el cuidado, y en general todo aquello que tiene que ver con el bienestar en su sentido más amplio.

Los problemas de salud ya no son sólo de tipo biológico y para resolverlos con eficacia el profesional tiene que familiarizarse con los componentes sociales y culturales, de los que la gente no se desprenden aunque estén enfermos (sus creencias, su sistema de valores, sus costumbres y comportamientos) y que cobran mayor importancia cuanto más multicultural es la sociedad. Y es precisamente para el abordaje de este tipo de problemáticas psicosociales para lo que se precisan diseños flexibles que permitan al investigador comprender la realidad subjetiva y el entorno donde se producen.

La investigación cualitativa, utilizada sobre todo en el contexto de las ciencias sociales, se plantea aquí como el enfoque idóneo para conocer la perspectiva de los sujetos ante el proceso de saludenfermedad: la vivencia del paciente y de su familia ante el sufrimiento que produce la enfermedad, sus percepciones en la utilización de los servicios sanitarios, los significados que atribuyen a las prácticas relacionadas con la salud, los valores que sustentan los procesos de cambio en los hábitos cotidianos, etc.

A través de múltiples investigaciones publicadas, la investigación cualitativa ha demostrado su capacidad transformadora utilizando como estrategia la participación de las personas en las soluciones a sus problemas de salud.. El abordaje cualitativo de los problemas de salud no es sólo una opción, sino que es una manera de darle voz a los que a menudo permanecen callados, o los que no la tienen (los desfavorecidos, los marginados). Tal como es contemplado, es una forma de compromiso del investigador con la sociedad a cuyos intereses se supone que sirve, pero que el avance tecnológico no siempre garantiza

. Características más importantes de la Metodología Cualitativa A) La realidad está constituida no sólo por hechos observables y externos, sino por también por significados, símbolos e interpretaciones elaboradas por el propio sujeto para interpretar una situación o fenómeno. B) Intenta comprender la realidad, el conocimiento no es aséptico ni neutro, porque entienden que los valores inciden en la investigación y forma parte de la realidad. La vida cotidiana es una muestra en la que los sujetos redefinen sus acciones. C) Se utiliza metodología cualitativa basada en la rigurosa descripción contextual de un hecho o una situación que garantice la captación de una realidad compleja y que haga posible su análisis interpretativo. D) En la metodología cualitativa el investigador ve el escenario y a las personas desde una perspectiva holística, es decir las personas, los escenarios o los grupos no son reducidos a variables, sino considerados como un todo. E) El investigador cualitativo es sensible a los efectos que ellos mismos causan sobre las personas que son objeto de su estudio, por ello intentan siempre apartar sus propias creencias y predisposiciones F) Para el investigador cualitativo, todas las perspectivas son valiosas porque busca una comprensión detallada de las perspectivas de las otras personas. G) No busca la generalización, sino el estudio en profundidad de una situación concreta, no busca causa/efecto, sino la comprensión, es decir profundizar en nuestro conocimiento de por qué la vida social.

METODOLOGÍA CUANTITATIVA VESRSUS CUALITATIVA

Los problemas de investigación en salud son tan complejos que requieren abordajes diversos.

Cuando detrás del problema se descubre la influencia de componentes culturales, de comportamientos o de creencias, se precisan diseños flexibles que permitan al investigador comprender la realidad y el entorno donde se produce.

Se puede transformar la realidad social con la participación plena de sus miembros.

Los saberes populares son tan creativos que aportan soluciones originales y asumibles por la mayoría, ya que están adaptadas culturalmente.

Mostrar la realidad es un hecho tan científico como demostrar las causas que la producen.

La investigación cualitativa, utilizada sobre todo en el contexto de las ciencias sociales, es el enfoque idóneo para abordar nuevas dimensiones de la salud, o viejos problemas que se han resistido a estrategias convencionales.

La metodología cualitativa permite incorporar a la investigación la visión del otro (perspectiva emic), o sea, la manera de vivenciar la salud-enfermedad por ese ser único e irrepetible que es la persona, el paciente o el ciudadano.

Aunque con entidad científica propia, la metodología cualitativa debe establecer puentes con otras orientaciones metodológicas: la captura del significado y la determinación de la medida, lejos de ser ejercicios antagónicos, pueden y deben integrarse en diseños multimétodo que mejoren el rigor de las investigaciones (Bericat, 1998; Cabrero y col, 1996).

DIFERENCIAS ENTRE LOS PROTOCOLOS DE INVESTIGACIÓN CON AMBAS METODOLOGÍA: CUANTITATIVA 2) CUALITATIVA

RESUMEN

1) En los objetivos se usaran verbos en tiempo infinitivo medibles observables y fragmentables como: analizar, detectar, evaluar, definir etc. 2) En los objetivos se usaran verbos como: describir experiencias, identificar vivencias, poner de relieve percepciones, necesidades, significados, etc. Además los objetivos pueden ser redifinidos a lo largo del transcurso de la investigación.

1) Los diseños serán: randomizados, transversales, experimentales, ensayos clínicos, cuasiexperimentales, etc. 2) Los diseños serán: etnográficos, fenomenolóoicos, historias de vida. dinámicos y flexibles

1) Ambito de estudio: puede estar constituida por un laboratorio, por una aula, etc 2) Ámbito de estudio: es el lugar donde están, viven o trabajan las personas. Es necesario describir básicamente la dinámica del lugar y del papel de los sujetos que lo habitan.

1) Sujetos de estudio: serán seleccionadas mediante un muestreo 2) Los sujetos de estudios no deben responder a una muestra, pueden estar constituido por un numero escaso de sujetos, incluso por uno sólo.

1) Material y métodos: datos recogidos mediante encuestas y/o cuestionarios 2) Material y método: empleado consiste en la observación participante, entrevistas en profundidad, cuadernos de campo y grabadora. Es necesario especificar porque se elige un modo y no otro. Los observadores reflejaran en el cuaderno de campo sus observaciones al final del día y finalizado el periodo de observación contrastarán todos los investigadores la información recogida.

1) Análisis de los datos: mediante programas estadísticos 2) Análisis de los datos. Mediante generación de categorías significativas a los conceptos, mediante la transcripción de los discursos el análisis de sus contenidos implícitos y explícitos. Se pretende plasmar las ideas que han observado en las personas.

1) Limitaciones y dificultades: perdidas por error muestral, sesgo por faltas de respuestas o respuestas incorrectas 2) El conocimiento del medio por el investigador induce a la interacción con los entrevistados, inducción a determinadas respuesta y estimación o categorización de lo observado y recogido desde los propios significados, es decir falta de objetividad.

1) Cronograma: es inflexible y debe estar estipulado el tiempo que se dedicaran a todas y cada una de las actividades. 2) El cronograma en la investigación cualitativa es de mayor duración y flexible, porque tras una primera toma de contacto con la realidad en ocasiones hay que reformular los objetivos, y con ello, parte o toda la metodología prevista en un primer momento.

EN RESUMEN: El positivismo afirma que se pueden lograr explicaciones objetivas del mundo. La Fenomenología ofrece la oportunidad de centrarse en hallar respuestas a preguntas sobre la experiencia social, como se da significado a la vida humana. Por métodos de investigación cuantitativos se entienden los diseños observacionales, experimentales y cuasiexperimentales, la investigación por encuestas, los diseños estructurados, los cuestionarios estandarizados y las técnicas estadísticas de análisis de datos. Las técnicas cualitativas de investigación incluyen la teoría fundamentada en la realidad, la investigación histórica, las historias de vida, los estudios de casos, evitando la cuantificación en vez de medir variables se hacen registros narrativos de los fenómenos que son estudiados mediante la observación participante y las entrevistas no estructuradas. Por ejemplo, un estudio cualitativo acerca de la satisfacción de los usuarios con los servicios prestados en un hospital determinado, nos dará información identificando y diferenciando lo que esperan los usuarios, que tipo de servicios consideran más importantes, que servicios desearían que tuviese el hospital que no tiene y como opinan que se podría mejorar la atención recibida. Este mismo estudio con técnica cuantitativa nos informará en que medida (con una escala) ha estado satisfecho con cada uno de los componentes identificados en por la definición hecha por los usuarios en el estudio cualitativo.

REALIZACIÓN PREVIA DEL DISEÑO DEL PROYECTO (PROTOCOLO) DE INVESTIGACIÓN EN CIENCIAS DE LA SALUD El proyecto de Investigación (a veces denominado protocolo de investigación) es un documento básico que recoge la planificación de una investigación, es una propuesta de Investigación en la que los investigadores expresan por escrito la investigación que se disponen a emprender. El protocolo es útil por varias razones entre otras muchas: A) Facilita la planificación y organización del trabajo B) constituye un manual de operaciones, porque incluye las etapas a seguir, la metodología y la cronología. C) Tiene la finalidad de orientar a todos los integrantes del equipo investigador. D) Es el procedimiento a seguir para poder solicitar financiación, permisos y autorización para la realización del mismo. El esfuerzo que exige la redacción del proyecto, no sólo revierte en su desarrollo, sino también al finalizar este, en la elaboración del informe final, así como en la posible redacción de una comunicación a congresos y de una publicación, ya que el proyecto contempla los apartados de Introducción, objetivos, material y método, análisis, etc., y por lo tanto a redactar estos sólo habrá que hacer pequeñas reformas o adaptaciones, y naturalmente cambiar el tiempo verbal; el proyecto es una declaración de lo que se hará en el futuro y la comunicación o publicación sitúa los contenidos en tiempo pasado.

PRESENTACIÓN DEL PROYECTO DE INVESTIGACIÓN A AGENCIAS DE FINANCIACIÓN ¿Qué documentos componen una solicitud de financiación de un P. De Investigación? Algunas de las agencias que financian la realización de proyectos disponen de impresos normalizados, tal es el caso del FIS, otras veces las agencias dan un mínimo de instrucciones y permiten un formato libre. Vamos a regirnos por el Impreso Normalizado de solicitud de un proyecto de investigación según modelo FIS, porque al ser muy completo nos será útil, y lo podemos utilizar como guía para la presentación de los proyectos en cualquier otra agencia.

La realización del diseño o memoria del proyecto de investigación, llamado comúnmente Protocolo de Investigación es el primer paso que tendremos que cumplimentar. El esfuerzo que exige su redacción no sólo revierte en su posterior desarrollo, también sirve para elaborar el documento final, y la redacción de su publicación. Ya que al elaborar los documentos finales solo se tendrán que hacer pequeñas adaptaciones y, naturalmente cambiar el tiempo verbal, ya que el proyecto de investigación (P I), es una declaración de lo que se hará en el futuro, mientras que la publicación o comunicación oral sitúa los contenidos en pasado

Tabla 1 Documentos correspondientes al Impreso Normalizado FIS Documento 1: Impreso de solicitud de proyecto de investigación Documento:2 Memoria de Solicitud de Proyecto de Investigación Documento 3: Informe de la Comisión de investigación del centro Documento 4: Informe del Comité Ético de Investigación Clínica Documento 5: Datos sobre Cooperación Internacional si procede Documento 6: Currículo Normalizado de todos los investigadores Documento 7: Comisiones Técnicas de Evaluación

Documento nº 1: Impreso de solicitud de proyecto de investigación, cumplimentado por el investigador principal.

La primera página del DOC1 recoge información general del proyecto: Título, duración, número de investigadores, identificación del investigador principal, identificación del centro solicitante, suma total del presupuesto solicitado desglosado por conceptos y anualidades. En la página siguiente, cada miembro del equipo investigador: investigador principal o responsable, investigadores colaboradores y becarios si los hubiese, deben indicar su nombre, DNI, año de nacimiento, clase de empleo, titulación, grado, categoría, centro y dedicación (horas/semanas). Para los becarios se añadirá el periodo de disfrute de la beca y entidad que Copyright: Dra. Dª Magdalena Díaz Benavente

lo ha contratado. Finalmente todos los miembros del equipo investigador firmarán su conformidad para participar en el proyecto.

Documento 2. 1.- Identificación del proyecto: Título y Resumen en castellano e Ingles 2.- Antecedentes y estado actual del tema 3.- Bibliografía más relevante 4.- Objetivos concretos generales y operativos o específicos 5.- Hipótesis 6.- Metodología (diseño del estudio, ámbito del estudio, sujetos de estudio, población y muestra, criterios de inclusión y de exclusión, variables, recogida y análisis de los datos, dificultades y limitaciones del estudio) 7.- Plan de trabajo: etapas de desarrollo y distribución de tareas 8.- Experiencia del equipo investigador sobre el tema: logros en los 5 últimos años 9.- Aplicabilidad y utilidad práctica de los resultados previsibles en el área de Salud 10.- Instalaciones, instrumentación y técnicas disponibles para la realización del proyecto 11.- Justificación detallada de la ayuda solicitada 12.- Presupuesto solicitado

En la primera página del DOCUMENTO 2, se especifican los elementos que sirven para identificar el PROYECTO: Título, palabras claves, nombre completo del investigador principal, institución y duración del proyecto. Existe en la misma página un espacio para escribir los resúmenes del proyecto en Castellano e inglés. TITULO: es lo primero que se leen en un proyecto (también en una comunicación y en una publicación) y debe precisar el tema y los sujetos a estudiar, y sobre todo debe captar la atención y el interés del lector/evaluador.

En el titulo se evitaran: Abreviaturas, siglas, términos vagos y palabras superfluas por ejemplo: Observaciones preliminares de ….., Una aproximación a….., Estado de la situación en….., Investigación acerca de…, etc.

RESUMEN El resumen constará de 150 a 200 palabras, y debe condensar los aspectos esenciales de la investigación que vamos a realizar. Al leerlo el evaluador no debería dudar sobre: Qué se pretende saber tras la realización del estudio = Objetivos Cómo se piensa conseguir = Diseño Dónde se realizará = Ámbito Quiénes serán los participantes = Sujetos incluidos en el estudio Qué técnicas, métodos y procedimientos se emplearan para obtener los datos = Instrumentalización y metodología Cómo se medirán los resultados = técnicas de análisis o determinaciones A pesar de su localización, al inicio del Proyecto, el resumen se escribe una vez concluida la redacción de todo el proyecto.

ANTECEDENTES Y ESTADO ACTUAL DEL TEMA En este apartado se aborda el origen del problema se valoran las aportaciones de investigaciones previas. Se trata de explicar las razones que han conducido a El analizar esta cuestión; si ya ha sido estudiada se harán explícitos los aspectos ya investigados y cuáles quedan por analizar, indicando como el actual proyecto llenaría el vacío de conocimientos existentes. Por consiguiente, de este apartado deberían desprenderse los objetivos. No olvidemos que la importancia de un problema se pone de manifiesto por: su frecuencia, consecuencias en términos de morbilidad y mortalidad y por el costo que representa y por tanto si recogemos estos aspectos tendrá más relevancia sociosanitaria y por tanto mayores posibilidades de ser financiado por una agencia externa. Los errores que con más frecuencia se incurren en este apartado son: Qué De su lectura no se deducen los objetivos ni las hipótesis

Que los documentos obtenidos en la búsqueda bibliográfica no se han referenciados ni valorados críticamente.

BIBLIOGRAFÍA Se señalará sólo aquella más fundamental y es mejor evaluada cuándo es comentada. No es mejor evaluado un número muy elevado, sino que se trate de revisiones sistemáticas o artículos originales de primera línea, en revistas con factor de impacto y actuales.

OBJETIVOS El problema se presenta en forma de objetivo principal, seguido de objetivos secundarios o específicos Los objetivos enunciados por verbos de acción, serán: concretos, evaluables, viables y relevantes. Se obviarán objetivos muy generales, especulativos, excesivos e irrelevantes.

HIPÓTESIS Las hipótesis se formularán como afirmaciones provisionales, referidas a la relación o asociación entre variables. Es esencial que sean coherentes con los objetivos, en consecuencia si se trata de objetivos descriptivos o exploratorios no son apropiadas. Una misma hipótesis admite distintas formulaciones: Conceptual: expresa directamente una supuesta relación entre variables Operativa: indica cómo se medirán las variables Estadística: empleada en la prueba de contraste de hipótesis.

METODOLOGÍA Ámbito: Se precisará el ámbito geográfico y socio demográficos donde se realizará la investigación

Población y muestra: se definirá la población diana, y la población elegible según criterios de inclusión y exclusión. También se especificará el tamaño de la muestra, indicando: la proporción y varianza esperada, el nivel de confianza, y la técnica de muestreo seguida.

Variables. Se definirán operativamente. Nos referiremos a las características que queremos medir en el estudio, y las escalas de medida en que van a ser medidas para que exista un criterio homogéneo para todos los investigadores

Diseño. Se definirá el diseño elegido, teniendo en cuenta que la estrategia elegida será coherente con lo que se quiere investigar

Recogida de datos: Se consignarán las técnicas y procedimientos destinados a obtener los datos y las determinaciones o medidas a realizar. Si se emplean instrumentos validados, se indicará su fiabilidad. Si no se trata de un cuestionario validado, sino elaborado para el proyecto se mencionarán sus principales características: numero de preguntas, tipo de preguntas, variables que recogerán etc.

Análisis de los datos: se describirá el plan estadístico, epidemiológico, económico o cualitativo que se piensa aplicar. Conviene indicar como se gestionarán los datos.

Limitaciones del estudio: donde se indicará los posibles sesgos o problemas previstos en su realización

Aplicabidilidad de los resultados. En este apartado se indicará que beneficios reportará el proyecto presentado para el sistema y para la sociedad. Presupuesto detallado y justificación de la ayuda solicitada

FASES DE UN PROYECTO DE INVESTIGACIÓN Fase preliminar: 1. Identificación de un problema 2. Búsqueda de la bibliografía 3. Antecedentes y justificación del tema 4. Definición de la hipótesis y objetivos Planificación y diseño 5. Elección del tipo de diseño 6. Ámbito y lugar de desarrollo 7. Población diana, población de estudio y muestra 8. Sistemas de muestreo 9. Variables, selección y definicion 10. Limitaciones y dificultades Ejecución y desarrollo 11. Recogida de datos 12. Instrumentos de medidas 13. Organización del trabajo de campo 14. Análisis estadístico 15. Interpretación de los resultados 16. Difusión de los resultados en publicaciones y congresos.

SELECCIÓN DE UN PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN. La selección de un problema para estudio es una de las tareas más difíciles, porque hay muchas cosas que deben estudiarse y es difícil elegir sólo una, además los investigadores se encuentran con que desconocen las investigaciones previas existentes, sobre determinados temas. Sin embargo, es imposible proceder de manera ordenada en un proyecto de investigación, al menos que se tenga claro el problema que se quiere investigar. Por ejemplo, no se puede proceder a hacer una búsqueda bibliográfica, sino se sabe sobre que hay que buscar. El problema de investigación puede surgir de: 1* La Experiencia: El profesional se hace preguntas sobre su tarea 2* Las Propias Teorías Científicas 3* Conocimiento de Investigaciones Previas: Cuando conocemos una investigación realizada sobre el mismo objeto de estudio que nos ocupa, podemos plantearnos dos opciones: A: Replicar el estudio B: Introducir modificaciones

Selección de un problema de investigación. El punto de partida para identificar un tema es la práctica profesional diaria ya sea en el ámbito asistencial, docente o de la gestión. Este primer paso es un proceso de creatividad, donde se intentará organizar y describir las ideas o áreas generales, sin tener en cuenta si los términos utilizados son o no correctos se plasmarán todas las ideas que puedan venir a la mente en un papel. Se deben evitar los problemas de carácter general que contengan muchas variables porque dificultan su realización y el tratamiento estadístico de los datos Es imprescindible pasar de un tema general a problemas más concretos y específicos.

Prestando curiosidad y atención mientras se ejercen nuestras funciones comienzan a surgir ideas para investigar: •

“¿ Por que se hacen las cosas de esta manera y no de otra?”

•

“¿Me pregunto que sucedería si......?”

•

“¿Qué enfoque serviría mejor?”

Criterios para definir un problema de salud importante Para definir la importancia de un problema de salud los criterios que se tendrán en cuenta son: 1 Relevante a largo plazo. 2 Problema común a la mayoría de entornos, sistemas y comunidades. 3 Amplia relación con los cuidados de los profesionales de enfermería, con otros profesionales de la salud y con problemas de salud global. 4 Problema de salud experimentado por un alto porcentaje de población (considerando las necesidades sentidas por la población). 5 Particularmente impactante en poblaciones vulnerables.

Sugerencias para objetivar posibles temas de investigación: •

Prestar atención a problemas recurrentes. Por ejemplo: ¿Por qué se quejan tantos pacientes cuando son trasladados de unidad?

•

Considerar los aspectos del trabajo que son irritantes, o no producen el resultado esperado. Por ejemplo: ¿Por qué es tan molesto la distribución de los alimentos?

•

Examinar si las decisiones y funciones se basan en la tradición o en la evidencia científica. Por ejemplo: ¿ Por qué algunos analgésicos se inyectan directamente y otros disueltos en sueros?

Deben tenerse en cuenta varios requisitos al hacer la selección del problema, sobre todo, sí pretendemos que nuestro proyecto sea evaluado favorablemente y financiado:

El problema debe ser importante, es decir, debe contribuir a mejorar la práctica o la teoría de los profesionales sanitarios.

El problema debe poderse investigar.

El problema debe ser interesante para todo el grupo investigador y para la Sociedad.

Por ejemplo, podríamos plantearnos realizar una investigación sobre la relación entre el color de los cabellos de los pacientes quirúrgicos y las intervenciones realizadas, pero ¿a quién le interesaría conocer los resultados de este estudio?.

Una pregunta de investigación debe reunir las siguientes características: A) FACTIBLE: Se deben conocer desde el inicio los límites y problemas que surgirán al estudiar un problema determinado, antes de invertir tiempo y esfuerzo. La factibilidad vendrá determinada por: -

Número de individuos. El investigador debe estar seguro de que habrá suficientes individuos que participen en el estudio

Experiencia técnica; los investigadores deben poseer experiencia para poder llevar a cabo el estudio

Coste en tiempo y dinero

Alcance

B) INTERESANTE: tanto para el investigador como para la producción de beneficios curriculares C) NOVEDOSA: Debe aportar nueva información sobre temas nuevos o ya estudiados D) RELEVANTE: para el conocimiento científico, para la política sanitaria y para líneas de investigación futuras.

PREGUNTAS (criterios) para examinar el interés de un problema susceptible de ser investigado

¿Nos interesa el tema? ¿Es un problema relevante por su impacto socio sanitario? (dimensión epidemiológica, económica, social, etc) ¿Quiénes se beneficiaran con los resultados? ¿Disponemos de los recursos humanos y materiales necesarios para completar el estudio? ¿Tenemos acceso al lugar donde se desarrollará el estudio? ¿Es un tema novedoso y original, aporta algo nuevo a lo ya conocido? ¿Es respetuoso y cumple los principios éticos?

Ejemplos de temas generales: comunicación al paciente, disminución de tensiones en pacientes pediátricos, tipos de liderazgo en la gestión, asistencia preoperatoria, lactancia materna, cuidados en paciente con VIH, etc. Una vez elegido el tema de interés nos formularemos preguntas sobre el mismo: ¿Qué ocasiona?. ¿Hasta que grado?. ¿Por qué? ¿Qué factores conducen a.....? ¿Qué condiciones predominan antes o después de.....? ¿Cuáles son las consecuencias de....? ¿Qué relación hay entre....? ¿Qué diferencias hay.....

Vamos a suponer que trabajamos en una unidad de médica y observamos que algunos pacientes se quejan de tener que esperar que se les administren los medicamentos para el dolor en algunos turnos, y no ocurre igual con otros turnos. El área general de investigación sería: quejas de los pacientes en la administración de analgésicos ante algunos de los turnos Este sería un tema muy extenso y vago, por tanto nos podríamos plantear el problema de investigación de la siguiente forma: ¿Cuáles son las diferencias en la administración de los analgésicos entre los distintos turnos?

APARTADOS O ETAPAS A SEGUIR EN EL DISEÑO DE UNA INVESTIGACIÓN 1. ENUNCIADO DEL PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN o TÍTULO Elegido el tema o problema que se va a investigar, se definirá lo más exactamente posible, porque unos enunciados vagos o demasiados extensos confunden y no ayudan. Un buen enunciado nos servirá como guía del estudio, por ello debe especificar la variable clave en el estudio. En el enunciado del problema deben constar: las variables esenciales que se van a analizar y los sujetos del estudio. Además se pueden incluir como se hará el estudio (diseño) y ámbito y periodo de tiempo si procede. Ejemplo: Los motivos de consultas en mayores de 65ª años difieren en los meses de verano/invierno y en el medio rural/urbano.

El enunciado del problema que se corresponde con el título se presenta en forma de objetivo general, mostrando la finalidad del estudio y la/s pregunta/s que serán contestadas.

FORMAS DEL ENUNCIADO. Existen dos alternativas básicas: DECLARATIVO. Ejemplo: Relación entre el nivel de dependencia de los pacientes de trasplante renal con la rapidez de su restablecimiento INTERROGATIVO. Ejemplo: ¿cuál es la relación entre el nivel de dependencia de los pacientes de trasplante renal con la rapidez de su restablecimiento? Menos recomendable

ASPECTOS A INTEGRAR EN LA CONCEPTUALIZACIÓN Y ENUNCIADO DE UN PROBLEMAS DE INVESTIGACIÓN PENSAR EN….

ELEMENTOS DEL ENUNCIADO

Qué se investigará

Variable/s Principal/es

Quiénes participarán

Sujetos del estudio

Qué estrategia se seguirá

Diseño

Donde se realizará el estudio

Ámbito del estudio

Cuándo se realizará el estudio

Periodo de tiempo

EJEMPLO: Tema general: Efectos de los visitantes. Enunciado o Título del problema: ¿Los pacientes hospitalizados que tienen más visitas diariamente, expresan más dolores somáticos, que los pacientes que tienen menos visitas?

El Título es lo primero que se leen en un proyecto (también en una comunicación y en una publicación) debe precisar el tema y los sujetos a estudiar, y sobre todo debe captar la atención y el interés del lector/evaluador.

EJEMPLOS DE ENUNCIADOS DE PROBLEMAS DE INVESTIGACIÓN

TEMA GENERAL

ENUNCIADO DEL PROBLEMA

EDUCACIÓN PREPARTO

¿Las mujeres que no asisten a programas de preparación al parto tienen más problemas para parir que las que lo realizan?

CATETERIZACIÓN DE VEJIGA

¿Hay relación entre cateterización de vejiga e infección de las vías urinarias?

ÚLCERAS DE DECÚBITO

Relación entre incidencia y recaídas de úlceras de decúbito en pacientes a los que no se les aplica el protocolo de cura.

VARIACIONES DE PRESIÓN SANGUINEA

Prevención de variaciones mensuales de las cifras tensionales en la vejez para incidir en la disminución de los accidentes vasculares

EFECTOS DE LOS VISITANTES

¿Los pacientes hospitalizados que diariamente tienen visitas expresan menos síntomas somáticos que los pacientes con menos visitas o acompañantes

ENFERMOS CON SIDA

Variaciones en las actitudes de las enfermeras en los pacientes con sida frente a los pacientes crónicos

DIAGNOSTICOS ENFERMERÍA

¿En qué medida favorece las actividades asistenciales la utilización de los diagnósticos de enfermería?

ADAPTACIÓN A LA ENFERMEDAD

Los pacientes que son informados e instruidos acerca de su enfermedad colaboran en mayor medida a las técnicas diagnosticas que aquellos que no son informados, y se recuperan antes.

Ejercicio práctico Cuándo se pretende realizar un estudio, ¿es metodológicamente correcto contestar a varias preguntas principales? Respuesta correcta: Lo metodológicamente correcto es tratar de responder a una pregunta principal por estudio. Ello no quiere decir que pueda intentarse la respuesta a una o dos preguntas secundarias dentro del mismo tema general, y relacionadas con la pregunta principal

2. ANTECEDENTES Y ESTADO ACTUAL DEL PROBLEMA Es necesario encuadrarlo en un marco teórico. Haremos una introducción situando problema objeto de nuestra investigación, en un marco amplio describiendo todos los factores que inciden, cómo pueden estar relacionados e incluso el porqué de nuestra investigación, su justificación y necesidad. Asimismo, se expondrá y definirá, desde casi las primeras líneas, el problema a investigar, su origen, los conocimientos que tenemos sobre el tema, las razones que nos han motivado a elegirlo. También, debe contener los antecedentes, es decir los estudios realizados sobre e, tema, los aspectos no suficientemente desarrollados en la bibliografía encontrada, necesidad de duplicar o reformular el estudio, Expondremos los aspectos ya investigados y los que quedan por investigar, en este caso, se indicará como el actual proyecto llenaría el vacío de conocimientos existentes sobre el tema. Por consiguiente aunque no estén explícitamente formulados de este apartado, deberían desprenderse los objetivos.

3. REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA La revisión bibliográfica comprende todas las actividades relacionadas con la búsqueda de información sobre un tema acotado previamente, va más allá de la lectura de algunos artículos o revistas, se trata de recuperar el mayor número de documentos esenciales relacionados con el tema. En cualquier trabajo científico, ponencia, proyecto de investigación, articulo, etc., que se realice, es fundamental una búsqueda bibliográfica previa, porque a través de está, se ponen de manifiesto los conocimientos que los autores poseen sobre los antecedentes y estado Copyright: Dra. Dª Magdalena Díaz Benavente

actual del tema. Es un elemento esencial para demostrar nuestra credibilidad como investigador. No se puede realizar un trabajo serio, sino se ha hecho previamente una revisión bibliográfica, para saber si nuestro trabajo lo ha hecho otra persona previamente o si se está haciendo. En la actualidad existen más de 20.000 revistas relacionadas con ciencias de la salud, y en ellas se publican unos dos millones de artículos al año, por tal motivo es muy importante definir claramente la estrategia de búsqueda, de acuerdo al enunciado preciso y concreto del problema. Utilidad de la revisión bibliográfica Los objetivos de la R B son:

Conocer el estado actual del tema.

Averiguar que se sabe y que aspectos quedan por investigar

Identificar el marco de referencia, las definiciones conceptuales sobre el tema

Descubrir los métodos y procedimientos utilizados para la recogida de datos en investigaciones similares.

Explicar las razones que han conducido o motivado la elección de un problema concreto

FUENTES DE DOCUMENTACIÓN Los documentos contienen la información elaborada y difundida sobre un soporte físico: papel, disco, cinta magnética, CD-ROM. + Internet Por el tipo de información que ofrecen se pueden clasificar en: Fuentes primarias: Son los documentos que ofrecen una información inédita, escrita de primera mano por el autor/es de la misma como son: Manuales, Monografías, Artículos originales de las revistas. Fuentes Secundarias: Son documentos que contienen información sobre las fuentes primarias, facilitan el acceso, es decir nos remiten a las fuentes primarias. Entre las principales fuentes secundarias están las revisiones de la literatura, donde se presenta una análisis crítico y detallado de la bibliografía pasada y presente de un tema, realizados generalmente por expertos en el tema.

B?squeda manual: imposible o demasiado lento el acceso directo a las fuentes primarias

FUENTES SECUNDARIAS

Pasos a seguir en el proceso de búsqueda Como ya hemos dicho, la búsqueda bibliográfica nos permite conocer toda la información existente sobre un tema, pero como los contenidos de esta información están muy disperso, antes de comenzar la búsqueda es preciso definir: 1º, ¿Qué información concreta es la que necesito? 2º ¿Cómo y dónde puedo obtenerla?. 3º ¿Qué periodo de tiempo deseo abarcar? Antes de comenzar es necesario precisar los términos y criterios de búsqueda concretos: tipo de documento (articulo, libro, autor, tesina), el periodo de tiempo que vamos a abarcar (lo recomendado son 5 años). Esto es a veces muy difícil, por ello las siguientes recomendaciones pueden ser útiles: 1. Definir en una o varias frases cortas el tema sobre el que voy a buscar la información 2. Buscar los conceptos más significativos contenidos en las frases 3. Elaborar un listado con los términos más relevantes 4. Buscar sinónimos 5. Consultar en un THESAURUS: los términos relacionados con la disciplina. (Un THESAURUS se define como el lenguaje documental. Podríamos definirlo como un diccionario controlado de términos, asignados por los indexadores para clasificar los artículos. Casi todas las bases de dato incluyen un Thesaurus. El de MEDLINE; se denomina MeSH (Medical Subject Heading). Copyright: Dra. Dª Magdalena Díaz Benavente

6. Utilizaremos los descriptores o palabras claves para hacerla. Los descriptores son palabras que aparecen en los artículos que están relacionados con el tema que nos interesa, (por ejemplo: en un artículo que trata sobre las úlceras por presión, ¿cuáles serian los descriptores que utilizaríamos? ¿???

Conseguiremos mayor eficacia en la búsqueda utilizando: A) los signos de puntación que son: ¿ y el asterisco*. Truncamiento a la derecha. EJEMPLO: al introducir en el campo de búsqueda enfer* nos aparecería todas las entrada con esta raíz como enfermería, enfermo enfermedad. Truncamiento a la izquierda. EJEMPLO, al introducir el término *terapia, se recuperarían todos los documentos indexados bajo fisioterapia, radioterapia, etc. Recurrir al truncamiento aumentará el numero de documentos recuperados, es importante con un tema sobre el que no exista mucha documentación. La interrogación se utiliza para sustituir un única letra en cualquier posición del término de búsqueda. B) Los Operadores BOOLÉANOS o lógicos, los mas importante y útiles son tres: Operador AND (Y) . Operador OR (O) y OPERADOR NOT (NO) Operador AND = Y : Al utilizar este operador entre do términos se recuperan todos aquellos documentos ue contengan a ambos simultáneamente. Como consecuencia restringe la búsqueda. EJEMPLO: Anorexia y Adolescente, el resultado nos debería dar documentos donde aparezcan los dos términos. Operador OR = O. Al utilizar este se recuperan los registros donde aparezcan cualquiera de los términos empleados. Si el anterior restringía la búsqueda este la amplía. Ejemplo: Anorexia or Adolescentes, nos debería dar todos los documentos donde aparezcan cualquiera de estos términos. Operador NOT = NO : Se usa para la exclusión de términos de la búsqueda. Ejemplo: Anorexia not adolescentes, se obtendrían los documentos relacionados con la anorexia, pero no relacionado con los adolescentes. C) Los operadores booléanos se puedan complementar con el uso de paréntesis. Cuando la estrategia de búsqueda se compone de más de dos términos, utilizando los paréntesis podemos realizar combinaciones de grupos de términos unidos a los operadores. Ejemplo (anorexia or bulimimia or trastornos alimentarios) and (anorexia or complicaciones or actitudes)

En teoría, la búsqueda acaba cuando la proporción de documentos encontrados frente al total de documentos obtenidos es adecuado, puesto que es imposible saber cuando documentos existen, bastara la impresión subjetiva de que se tiene los documentos suficientes, para dar por zanjada la búsqueda. “Cuando no se encuentran registros tras una búsqueda o se ha utilizado una estrategia inadecuada, o se ha consultado una base de datos poco pertinente, o por último, se este buscando sobre un tema que no le interesa a nadie”.

ALGUNAS CUESTIONES SOBRE LAS BASES DE DATOS, SU ESTRUCTURA Y EL LENGUAJE DE INTERROGACIÓN. Las estructuras de las bases de datos son diferentes, pero para todas sirven las recomendaciones anteriormente expuestas. Y en todas la información que contienen está organizada en lo que se denomina campos: Esto es que todas presentan la información a partir de los siguientes tipos de información: En el caso de enfermería lo habitual será consultar en primer lugar, las bases de datos nacionales e internacionales de enfermería: Index de enfermería, (CUIDEN) International Nursing Index, (MEDLINE) y Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL). Pero como la investigación en enfermería es multidisciplinar, puede abarcar aspectos sociológicos, antropológicos, económicos, psicológicos, de administración y gestión, etc. Es en numerosas ocasione imprescindibles consultar bases de datos de otras disciplinas como: Index Medicus , Excerpta Médica, Psychological Abstracts, etc.

Bases de datos

Fuentes documentales impresas secundarias

Biomedicina

MEDLINE

Index Medicus

LILACS EMBASE

Index Medicus Latinoamericano

CURRENT CONTENTS

Excerpta Medica

SCIENCE CITATION INDEX HealthSTAR

Science Citation Index

IME

Indice Médico Español

COCHRANE

Enfermería

CUIDEN

Index de Enfermería

BDIE

Internatinal Nursing Index

CUIDATGE

Nursing Bibliography

INTERNATIONAL NURSING INDEX (INI) CUMULATIVE INDEX TO NURSING & ALLIED HEALTH (CINAHL)

Campos para la localización de documentos que nos muestran las bases de datos. (Entre paréntesis las abreviaturas en Inglés) Título del artículo( TI) Autor/es (AU) País de publicación (CP) Institución (IN) Título de la revista (JN) Grupo de revistas (SB) Idioma (LG) Tipo de Publicación (PT) Resumen (AB), Año de Publicación (YR)

BUSQUEDAS Y OBTECIÓN DE LA INFORMACIÓN En definitiva, todas las bases de datos son sustancialmente iguales, por lo que describirlas todas es poco útil, tomaremos como referencia dos base de datos de acceso gratuito como son: MEDLINE y CUIDEN y sus ediciones impresas (Index medicus e International Nursing Index, Index de Enfermería), para facilitar la comprensión de lo que acabamos de explicar. También, comentaremos algo de CINHALL, porque aunque no es gratuita (desde la biblioteca del Virgen del Rocío podéis acceder a ella), indeza toda la producción enfermera de habla inglesa. Y de la Cochrane

MEDLINE. Base de datos biomédica

Medline es la forma informatizada del Index Medicus y también contiene las citaciones del Index to Dental Literature y del International Nursing Index. Abarca la literatura internacional sobre biomedicina, incluidas disciplinas sanitarias relacionadas, ciencias biológicas y físicas, humanidades y ciencias de la información. Cubre seis áreas de conocimiento: medicina, enfermería, odontología, veterinaria, sistemas de salud y ciencias preclínicas. Contiene referencias bibliográficas y resúmenes de autor de más 4.000 revistas biomédicas publicadas en Copyright: Dra. Dª Magdalena Díaz Benavente

Estados Unidos y otros 70 países. Tiene más de diez millones de registros desde 1966. La mayoría de éstos son de fuentes en lengua inglesa o tienen los resúmenes en inglés. En la estructura de Medline destacamos cuatro elementos: el tesauro, los campos de indexación, los limitadores y los operadores. El tesauro de Medline conocido con el nombre de MeSH, acrónimo de Medical Subjets Headings, contiene: (a) una lista alfabética de términos permutados o Index, (b) una descripción detallada de los términos seleccionados, y (c) una estructura jerárquica del MeSH de los términos más amplios a los más específicos. Las búsquedas permiten localizar y recuperar documentos cuyos títulos aparecerán listados y subrayados en la pantalla del ordenador tras pulsar el botón buscar (SEARCH). Pulsando sobre el título que nos interese accederemos a la información completa de mismos. Todos los registros recuperados podremos imprimirlos o archivarlos en el disco duro o en disquetes.

CUMULATIVE INDEX TO NURSING & ALLIED HEALTH (CINAHL) La primera edición del Cumulative Index to Nursing Literature (CINL) se publicó en 1961 en formato impreso. CINL pasó a ser CINAHL, Cumulative Index to Nursing & Allied Health Literature, para ampliar su ámbito a áreas relacionadas y de interés para enfermería. Desde 1984 esta base de datos se puede consultar online y en 1989 aparece en formato CD-ROM. En 1994 se amplió la cobertura y se incluyeron revistas en otras lenguas recogiendo, por ejemplo, Enfermería Clínica y Revista Rol de Enfermería. El índice acumulativo de la base de datos Nursing & Allied Health Literature (CINAHL) contiene 534.307 referencias desde 1982 hasta el presente con resúmenes de artículos publicados en 1.230 revistas, de las cuales 411 son de enfermería y el resto son revistas de áreas relacionadas, incluyendo las publicaciones de la Asociación Norteamericana de Enfermeras y la Liga Nacional de Enfermería. Contiene material relevante de biomedicina, administración, ciencias del comportamiento, salud y educación. CINAHL suministra referencias de nuevos libros, capítulos de libros, folletos, audiovisuales, discusiones, software educativos, resúmenes de conferencias, normas de práctica profesionales e investigación de instrumentos. Se actualiza mensualmente.

CUIDEN (CUIDADOS DE ENFERMERÍA) BASES DE DATOS BIBLIOGRÁFICAS DE ENFERMERÍA La base de datos CUIDEN se crea en 1991 por el Centro de Documentación de Enfermería Comunitaria (CEDEC), posteriormente Fundación Index (Granada), para facilitar la elaboración del repertorio bibliográfico impreso de la revista Index de Enfermería. Incluye la producción científica de la enfermería española e iberoamericana. Abarca todas las especialidades clínicoCopyright: Dra. Dª Magdalena Díaz Benavente

asistenciales de la enfermería y enfoques metodológicos, históricos, sociales o culturales. Actualmente tiene más de 20.000 registros, entre los que se incluyen artículos de revistas científicas, libros, proyectos de investigación, capítulos, ponencias y comunicaciones a congresos y materiales no publicados. Contiene artículos de interés para enfermería desde 1978, e incluye 198 revistas de enfermería (Anexo 2) y áreas relacionadas de España e Iberoamérica y los resúmenes de autor. Esta base de datos de puede consultar de dos formas: (a) en Internet (CUIDEN ACTUALIDAD) que ofrece la posibilidad de realizar consultas sobre los artículos publicados a partir de 1995, que se actualiza semestralmente y con acceso gratuito; y (b) mediante la solicitud de búsquedas a la Fundación Index, que permite el acceso a la base de datos completa.

Ilustración 4. Utilidades de PubMed. Acceso a Medline El navegador de revistas ofrece el conjunto de revistas sobre un área médica *Se tiene conocimiento de los artículos determinada, o todos los artículos de una más recientes, incluso antes de haber sido revista elegida, y si la revista está online en Internet, se puede leer, imprimir o grabar el publicados en soporte papel. artículo completo. *Acceso personal y universal.

*La base de datos cuenta con unos 9 millones de referencias que datan desde antes de 1966. Las distintas presentaciones y las distintas *La función de artículos relacionados formas de almacenar el resultado de las permite hallar un listado de artículos búsquedas. conectados con el que hemos seleccionado previamente. *Aumento de la potencia de la búsqueda, El buscador clínico ofrece los artículos más al acotar la misma. Se pueden acumular importantes que cumplan la metodología términos clave, palabras del resumen o científica clínica título, o autores o revistas, etc., y poder combinarlos entre sí como se desee, diseñando perfiles de búsqueda.

La base de datos COCHRANE: Son revisiones sistemáticas de ensayos clínicos controlados u otras evidencias, elaboradas por los diferentes grupos de revisores, cuya temática abarcando problemas de Salud, intervenciones o servicios sanitarios. La revisión sistemática sigue un modelo reproducible por cualquier otro investigador, aplicando estrategias científicas con el fin de minimizar sesgos y favorecer su reproducción. La Cochrane Library comprende las siguientes bases de datos: -

Bases de datos de revisiones sistemáticas propias

Bases de datos de resúmenes de otras revisiones sistemáticas

Bases de datos de registros de ensayos clínicos

Bases de datos de revisiones metodológicas

Algunas Direcciones electrónicas de Bases de Datos y de Revistas con acceso gratuito y de buscadores en Internet Cuiden: http://www.doc6.es/index/ Medline: http://www.ncbi.nlm.gov/ British Medical Journal: http://www.bmj.com/ Cuadernos de Historia de la Salud Pública: http://www.sld.cu/revistas/his Nursing Resarch Methods: http://www.nursing.uc.edu/nrm/nrm.htm Pediatría Moderna: http://www.moreirajr.com.br/pediatriamoderna/inde Revista cubana de Enfermería: http://www.sld.cu/revistas/far Revista Española de Cardiología: http://rec.secardiologia.es/ Revista española de Salud Pública: http://www.scielosp.org/ Buscador Altavista: http://www.altavista.digital.com Copyright: Dra. Dª Magdalena Díaz Benavente

http://www.msc.es/revistas/resp/199702/findiceesp.htm Investigaci贸n y Atenci贸n Primaria

http://www.isciii.es/fis/Pi.htm http://www.isciii.es/fis/Pi.htm

EJERCICIO PRÁCTICO : ¿La revisión bibliográfica es necesaria únicamente cuando el investigador no tiene

clara su hipótesis de trabajo? ¿El tipo de revisión bibliográfica depende del tipo de estudio elegido? Respuesta La revisión bibliográfica es necesario hacerla siempre que un investigador se plantea realizar un estudio, independientemente de lo claro que tenga la hipótesis de trabajo y del tipo de diseño escogido. La revisión nos ayudará a reforzar nuestra hipótesis, a situar la pregunta en los conocimientos actualizados, así como a elegir variables de interés, cuestionarios, y otras consideraciones.

4 FORMULACIÓN DE LA HIPÓTESIS. Una hipótesis es un enunciado de nuestras expectativas de la investigación, es una predicción de lo esperado. Las hipótesis deben describir la relación esperada entre dos o más variables. es decir, predice no sólo la existencia de una relación, sino también el carácter de la misma. Se formularan como afirmaciones provisionales referidas a la relación o asociación entre variables. No todos los proyectos de investigación tienen que presentar una formulación de hipótesis, los estudios descriptivos no la precisan. Una misma hipótesis admite distintas formulaciones:

Conceptual: Se redacta como una afirmación directa y es de facial compresión expresa directamente una supuesta relación entre variables

Operativa: indica como se medirán las variables

Estadística: empleada en la prueba de contraste de hipótesis. Ejemplo: El enunciado de un problema pudiera ser el siguiente: “La toxemia en las embarazadas guarda relación con los factores de estrés que se presentan en la gestación”

Hipótesis en Este problema: Las embarazadas con toxemia informarán con más frecuencia de acontecimientos de estrés durante su gestación que las embarazadas asintomáticas.

Otro ejemplo de formulación de hipótesis: “Los niños nacidos de madres adictas a la heroína, tienen menos peso al nacer que aquellos de madres no adictas”. Copyright: Dra. Dª Magdalena Díaz Benavente

EJERCICIO PRÁCTICO : 1.

¿Algunos proyectos de investigación no presuponen la comprobación de una hipótesis?

En un estudio sobre “la prevalencia del hábito tabáquico en los pacientes con cáncer de pulmón”. ¿Es necesario formular una hipótesis?

Sí se formula una hipótesis en un estudio descriptivo, está metodológicamente incorrecto

Respuestas: 1 Sí es verdad. La principal utilidad de los estudios descriptivos no es comprobar hipótesis, sino generarlas. 2 No se necesitan hipótesis en estudios descriptivos que simplemente describen cómo se distribuyen las características en la población. 3. No es necesario, pero no implica que el estudio este mal diseñado.

5.-FORMULACIÓN DE OBJETIVOS. Los objetivos representan las metas que queremos conseguir. Requiere plantear en un papel lo que queremos. Al principio nos parecerá una tarea difícil, pero nuestro idioma es rico en verbos de acción. Los objetivos generales (se llaman también institucionales, pues expresan el producto final): definen los fenómenos, intervenciones o sucesos que se quiere estudiar y en que población. Con la planificación del estudio y con la concreción de las fases más operativas, tales como la elección de la población y las variables de interés, podremos definir los objetivos específicos: que consistirán en la descripción de tareas concretas a realizar, relaciones entre factores, características a describir, y variables de respuesta Generalmente los objetivos de una investigación se dirigen a conocer las características de un problema, explicar las posibles relaciones entre variables y anticipar fenómenos en los que estas intervienen.

• Deben correlacionarse con los fines: PERTINENTES. • Deben indicar en forma concreta y exacta la acción: PRECISOS. • Deben ser fácilmente entendibles: COMPRENSIBLES. • Deben poderse llevar a cabo: REALIZABLES. • Deben ser valorables y mensurables: EVALUABLES. •

Deben expresarse con un verbo que implique una acción OPERATIVOS

Ejemplo: Objetivo General de un estudio: Examinar la asociación entre la mortalidad infantil y el tipo de lactancia. Objetivos específicos: -

Determinar la tasa de natalidad infantil en el distrito Norte de la provincia de Sevilla en el año 2000

Determinar la tasa de mortalidad infantil en el distrito Norte de la provincia de Sevilla en el año 2000

Determinar sí existen diferencias en la tasa de mortalidad infantil entre los lactantes alimentados con lactancia materna y aquellos alimentados con lactancia artificial en el distrito Norte de la provincia de Sevilla en el año 2000

En un proyecto de investigación suelen haber 1 A 2 objetivos generales máximo (principales) y 5 A 6 específicos (secundarios). Aunque no es una regla fija. La selección y contenido de los objetivos deben reunir una serie de cualidades: Una cuestión importante a la hora de fijar los objetivos, es que deben guardar un equilibrio entre la tarea a realizar y la calidad del conjunto. Tanto una lista exigua como muy amplia pueden dificultar la realización del trabajo. En la formulación de los objetivos tendremos en cuenta los siguientes componentes: ¿Qué quiero estudiar? = Factor de estudio ¿Cómo lo voy a medir o evaluar? = variable de respuesta con la que se piensa medir el efecto o la asociación. ¿Quiénes van a ser los sujetos que voy a incluir en mi estudio? = Población de estudio ¿Cuándo lo voy a medir? = periodo o espacio de tiempo en el que recogerán las observaciones. Ejemplos: Identificar las áreas temáticas correspondientes a los proyectos de investigación presentados por determinados profesionales en los últimos cinco años Cuantificar el tiempo empleado por los profesionales para la realización de sus actividades asistenciales en los diferentes ámbitos. Resumiendo; los objetivos se formularan con un verbo activo: Hacer algo, ejemplo: exponer, expresarán el cómo: Procedimiento: en voz alta, y también expresarán el cuanto: Todo o una parte.

Los objetivos de un proyecto de investigación Exploratorios o descriptivos: nos acercan a problemas poco conocidos e implican:

Identificar y describir características o atributos ignorados hasta ese momento Cuantificar la frecuencia de algún fenómeno sociosanitario Seleccionar problemas y áreas de interés para la investigación Ordenar y clasificar las variables en categorías Estos objetivos no requieren de la formulación de hipótesis ya que se limitan a abordar problemas en un primer nivel

Ejemplo de verbos que se pueden utilizar en la formulación de objetivos Dominio cognoscitivo

Dominio afectivo

Dominio psicomotor

Diagnosticar

Alentar

Cuidar

Calcular

Colaborar

Mantener

Demostrar

Promover

Fijar

Interpretar

Recuperar

Enviar

Analizar

Comunicar

Eliminar

Planificar

Facilitar

Modificar

Observar

Guiar

Esterilizar

Definir

Orientar

Ocluir

Verbos difíciles de valorar y por ello no aconsejables: - Advertir - Apreciar

- Notar - Saber - Percibir - Conjeturar - Entender - Comprender

- Conocer

EJERCICIO PRÁCTICO : 1 Medir la prevalencia de hipertensión en adultos de 40 a 50 años en la provincia de Sevilla en el año 2001. ¿Qué tipo de objetivo es?. Define sus componentes 2 Determinar la relación entre la hipertensión arterial y el aumento de riesgo de infarto de miocardio en adultos de 40 a 50 años de la provincia de Córdoba desde Febrero del 2000 a Febrero del 2001, ¿Qué tipo de objetivo es?. Define sus componentes. 3 Estimar la efectividad de la escala Emina para prevenir las ulceras en población mayor de 65 años. ¿Qué tipo de objetivo es? Respuestas. 1 Es un objetivo específico de un estudio descriptivo. Sus componentes son: -

Factor de estudio: hipertensos

Medida de variable: prevalencia

Periodo de tiempo : 2001

2 Es un objetivo específico de un estudio analítico. Sus componentes son. -

Factor de estudio: Hipertensión arterial

Variable de respuesta: infarto de miocardio

Población de estudio: adultos de 40 a 50 años de la provincia de Sevilla

Periodo de tiempo: febrero 2000 a febrero 2001 3

Es un objetivo general de un estudio analítico.

6.- METODOLOGÍA (Material y método): Este apartado incluye: Ámbito del estudio, diseño del estudio, sujetos del estudio (población, técnicas de muestreo y muestra), variables del estudio, formulas de recogida de los datos, limitaciones del estudio y análisis estadístico. Ámbito del estudio: En este apartado detallaremos el lugar y contexto donde se realizara el estudio Sujetos del estudio: En este apartado de la metodología se describirá quienes son los sujetos de estudio, ya que puede tener diversa naturaleza, pueden ser personas, historias clínicas, muestras de laboratorio, etc. Han de quedar bien definidos los criterios que se utilizaran para elegir a estos sujetos (POBLACIÖN) y, en el caso de que no sea posible estudiarlos a todos, se deberá especificar con cuantos se trabajaran realmente (MUESTRA) y de que forma han sido seleccionados (MUESTREO)

CONCEPTO DE INDIVIDUO, POBLACIÓN y MUESTRA Individuo o sujeto: Es cada uno de lo integrantes de la población o muestra. Población o Universo: (N) el número de individuos de la población se representa por N. Es el conjunto de individuos que tienen ciertas características o propiedades que son las que se desean estudiar. Cuando se conoce el número de individuos que la componen, se habla de población finita y cuando no se conoce el numero, se habla de población infinita. Esta diferencia es importante, pues la formula para calcular la muestra variará en función de estos dos tipos de población. Se pueden considerar dos niveles de población: •

Población diana: Es el conjunto de individuos que tienen las características a estudiar, definidas en los objetivos de nuestro estudio, a los que se deseará generalizar los resultados obtenidos

•

Población de estudio: Es la población accesible, que se puede estudiar. Es un subconjunto de la población diana que está definida por unos criterios de selección que son los criterios de inclusión y exclusión

Muestra: (n) La muestra es el grupo de individuos de la población que realmente se estudiará, es pues un subconjunto de la población. La muestra debe ser representativa de la población y para que sea representativa, se han de definir muy bien los criterios de inclusión y exclusión, y sobre todo se han de aplicar las técnicas de muestreo apropiadas. Trabajar con muestras en 51

lugar de con toda la población, permite la realización del estudio con menos esfuerzo y menor coste. La condición más importante de una muestra es el grado de representatividad con respecto a la población. Por desgracia, no hay un método para tener la seguridad absoluta de que una muestra es representativa, por ello una tarea muy importante del investigador es controlar al máximo los errores en la obtención de la muestra y estimar todos los sesgos de error posibles.

El tamaño teórico de la muestra depende de: La varianza poblacional: En un saco que contiene 500 bolas negras y 500 bolas blancas, la probabilidad de extraer una bola blanca será de 500/1.000 = 0,5. Si por el contrario en el saco hay 200 bolas blancas y 800 negras, la probabilidad extraer una bola blanca será de 200/1.000 = 0,20. Esto es; cuando una población es más homogénea, la varianza es menor y consecuentemente el numero de sujetos para alcanzar la muestra representativa será menor, que cuando existen muchas variaciones entre los componentes de la población, que se tendrá que escoger una muestra mayor para que estén todos representados en número suficiente. El nivel de confianza elegido: Cuando se habla de estadística se hace referencia a la probabilidad de acertar. En general, en las ciencias sociales, se suele trabajar con un nivel de confianza del 0,95, esto quiere decir que de 100 muestras, la probabilidad de acertar en las estimaciones se daría en el 95% de los casos, y el riesgo estadístico de equivocarse se reduciría al 5%. El máximo error muestral o margen de error permitido en las estimaciones. Desde la perspectiva estadística, el tamaño de la muestra se halla directamente asociado al grado de precisión que se desea obtener en la estimación de los parámetros de la población. Dependiendo de los objetivos de nuestra investigación nos podremos permitir un mayor o menor margen de error, lo normal es soportar un margen de error de un 5% (esto quiere decir que si en una muestra estudiada hay un 25% de calvos, en la población puede haber entre un 20 a un 30% de calvos). Margen de seguridad en los datos. En una investigación en ocasiones nos pueden salir datos posibles, pero muy improbables que controlaremos, estableciendo previamente una margen de seguridad o SIGMA. 1 sigma significa que tenemos un 65% de probabilidades de que el azar no nos juegue una mala pasada, 2 sigma = un 95,5%, lo habitual es usar dos sigmas de seguridad. Resumen. En las indicaciones del tamaño muestral utilizado es preciso indicar: que tenemos un 95% de probabilidades de que la diferencia entre los resultados que encuentro

en la muestra y el universo no supera al 5%, o lo que es lo mismo, que el margen de error no supera el 5% y el margen de seguridad es de un 95%.

El tamaño de la Muestra ha de fijarse previamente al desarrollo del estudio. Calculo del tamaño de la muestra: En este cálculo van a intervenir diferentes aspectos: Tipo de variable: Las variables cuantitativas necesitan menor tamaño de muestra que las variables cualitativas La dispersión de los datos, cuanto más dispersos sean los datos mayor muestra necesitaremos La precisión que queramos; a mayor precisión, mayor intervalo de confianza, mayor componente de la muestra Los criterios de inclusion y exclusión

CRITERIOS DE INCLUSIÓN O SELECCIÓN Nos va a servir para definir la población de la que vamos a extraer la muestra. Algunos de estos criterios ya pueden venir determinados por el objetivo del estudio y tendremos que definirlos teniendo en cuenta una serie de consideraciones a menudo contradictorias, teniendo en cuenta los siguientes parámetros: •

Optimizar las posibilidades de detectar el efecto que estamos estudiando

•

Debe existir homogeneidad respecto a las características de los sujetos

•

No debe poseer características diferentes a la de la población diana

•

Deben establecerse criterios realistas que permitan en número deseado de sujetos en el tiempo previsto

•

Deben ser adecuados al diseño de la investigación

Existen dos posturas para el establecimiento de los criterios de inclusión

A) Actitud explicativa: Establece unos criterios muy estrictos de una población muy homogénea, con escasa variabilidad y en la que es muy fácil encontrar un efecto o asociación sí existe. B) Actitud pragmática: Representa el caso contrario, criterios de selección amplios, de una población heterogénea, más representativa de la población general pero perdiendo cierto grado del control del estudio. Los criterios de selección pueden agruparse en cuatro grandes grupos 1. Por características socidemográgicas 2. Por presentar el problema, enfermedad o exposición 3. Por características de accesibilidad geográfica y temporal 4. Otras características que puedan condicionar los resultados(Por ejemplo el padecimiento de otras enfermedades o patologías, porque sí queremos determinar la efectividad de la vacuna antigripal deberemos excluir aquellos pacientes afectos de neumonía a los que no se les ha aplicado la vacunación

EJERCICIO PRÁCTICO : Sí uno de los objetivos específicos de un estudio es “Analizar sí la toma de fármacos antihipertensivos aumenta la prevalencia de disfunción eréctil en pacientes varones mayores de 60 años, sin diabetes mellitus, residentes en Aragón en el año 2001. •

Define los diferentes tipos de población y los criterios de selección a seguir de acuerdo con el objetivo y otras características que haga la selección muestral más homogénea y asequible. Y a que población podríamos generalizar los resultados en ambos casos

•

Respuesta:

La población diana serán los pacientes hipertensos mayores de 60 años Los criterios de selección serían: varón, hipertenso, ausencia de diabetes mellitus, con una edad de 60 años, residentes en Aragón durante el 2001. Los resultados serían generalizables a hipertensos mayores de 60 años, sin diabetes mellitus. Además podríamos fijar otros criterios de inclusión no contemplados en el objetivo general, pero que aumentaría la homogeneidad de los datos, como: hipertensos de menos de un año de evolución, con toma de fármacos durante tres meses. En esta ocasión los resultados serían generalizables a una población de hipertensos mayores de 60 años, sin diabetes mellitus, con un años de evolución y tres meses de tratamiento farmacológico

TÉCNICAS Y TIPOS DE MUESTREOS El muestreo es el procedimiento mediante el cual se obtiene una muestra de la población. Existen dos tipos de muestreos

MUESTREO PROBABILÍSTICO Es aquel con el que todos los sujetos tienen la misma probabilidad de entrar a formar parte del estudio. La elección de los sujetos se hace al azar. Los tipos de muestreo Probabilístico más utilizados son:

•

Muestreo aleatorio simple:

Una condición indispensable para poder realizar este tipo de muestreo, es tener todos los individuos de la población en un primer listado. Tras calcular el numero de sujetos que se necesitan (por ejemplo 200 de una población de 5.000), se elegirán al azar los 200 individuos a partir de un programe estadístico (EPIINFO) que genere un listado de números aleatorios, indicándole que genere 200 números entre el 1 y el 5.000. El principal problema es que no se disponga del listado de todos los sujetos, en cuyo caso habrá que recurrir a otro tipo de listado. •

Muestreo aleatorio sistemático

Es similar al aleatorio simple. Los individuos han de estar identificados, aunque no es necesario disponer de un listado. La diferencia es que, en vez de elegir a los sujetos a partir del listado de números aleatorios, se hace sistemáticamente cada cierto numero de sujetos. Este número que se denomina fracción de muestreo (k), se calcula dividiendo el total de la población N por la muestra necesaria n K = N/n Con los datos del ejemplo anterior la fracción de muestreo sería de 25 (5.000/200), por lo tanto seleccionaremos un individuo de cada 25, para decidir por cual se comenzará, aleatoriamente o por sorteo se elegirá un número comprendido entre el 1 y el 25. Sí el número que nos sale es el tres, el siguiente será el 28 y así hasta completar los 200. •

Muestreo aleatorio estratificado

Este tipo de muestreo se caracteriza por la división de la población en subgrupos o estratos que tienen alguna característica común, además, interesa mantener estos estratos en la muestra, para que contengan la misma composición que la población. La selección de sujetos en cada estrato se hará al azar. La estratificación se puede hacer sobre la base de diferentes variables o características de interés: sexo, nivel laboral, etc. Para realizar este muestreo es necesario conocer las características de los estratos. Sí se quiere estratificar por sexo y se sabe que en la población su distribución es de 55% mujeres y 45%, la muestra ha de mantener esta misma proporción y se han de elegir aleatoriamente 110 mujeres y 90 hombres, si la muestra es de 200. •

Muestreo por conglomerados

Este tipo de muestreo, que también se denomina en etapas múltiples, se utiliza cuando se quiere estudiar una población grande y dispersa, de la que evidentemente no se dispone de ningún listado para poder aplicar las técnicas anteriores. En lugar de seleccionar individuos se

seleccionan subgrupos o conglomerados a los que se les da el nombre de unidades de primera etapa o unidades primarias. La diferencia con el anterior, es que los conglomerados ya están agrupados de forma natural(bloques de casas, hospitales, escuelas, centros,) En la segunda etapa se seleccionan, de manera aleatoria, las unidades secundarias a partir de las unidades primarias y así hasta llegar a la muestra o unidad de análisis. Por ejemplo: de querer estudiar los pacientes de España ingresados en hospitales de tercer nivel. En una primera etapa se elegirían al azar un número de provincias, después un número de hospitales de tercer nivel de estas provincias, a continuación un número de unidades de estos hospitales, y finalmente también al azar, se elegirían un número de pacientes de cada una de las unidades.

MUESTREO NO PROBABILÍSTICO Es aquel en el que no todos los sujetos tienen la misma probabilidad de formar parte del estudio. En todos los tipos de muestreo no probabilístico, no todos los sujetos tienen la misma probabilidad de ser incluidos en el estudio, por ello es muy importante definir claramente criterios de inclusión y exclusión. Los tipos de muestreos no Probabilístico más utilizados son: •

Muestreo no Probabilístico accidental

Este tipo de muestreo se denomina también consecutivo, ya que la selección de los sujetos de estudio se hace sobre la base de su presencia o no, en un lugar y un momento determinado. Es el caso por ejemplo de la inclusión de los pacientes a medida que van acudiendo a una consulta o ingresando en el hospital. El problemas es que no todas las personas tienen la misma probabilidad de estar en el momento y el lugar donde se hace la selección o muestreo. •

Muestreo no probabilístico de conveniencia

Basándonos en el conocimiento que se tiene de la población, se decide que elementos entrarán a formar parte de la muestra de estudio, los cuales deberán cumplir los criterios de inclusión y exclusión rigurosamente •

Muestreo no probabilístico por cuotas

Esta técnica consiste en seleccionar la muestra considerando una serie de características especificas presentes en la población, por tanto la muestra ha de tenerlas en la misma proporción. Las cuotas se establecen a partir de variables consideradas relevantes: grupos de edad, sexos, nivel cultural. Esta técnica se utiliza para realizar encuestas se opinión y de

mercado. De las 200 personas necesarias al investigador les puede interesar que: 50 sean mujeres de 15 a 20 años, 50 personas licenciadas y 50 amas de casa. •

Muestreo no probabilístico por bola de nieve

Se utiliza cuando la población es de difícil identificación o acceso, porque tiene ciertas características que no son muy aceptadas socialmente. La técnica consiste en ir seleccionando los individuos a partir de un solo elemento o de un grupo reducido, que va conduciendo a otros individuos que reúnen las características de estudios, estos conducen a otros, y así se va obteniendo el número de individuos necesarios. Se emplea habitualmente cuando se desea estudiar grupos de personas con problemas de alcoholismo, drogadicción, etc, que son de difícil acceso, ya que normalmente no existen registros de ellas.

SELECCIÓN DE UN MODELO O PLAN DE INVESTIGACIÓN. (DISEÑO) El diseño hace referencia a la estructura de una investigación y tiene en cuenta los objetivos del estudio. Y orientado a la obtención de datos que permitan abordar el problema planteado. Es el conjunto de métodos, técnicas y procedimientos que se utilizarán par seleccionar a los sujetos, la forma de recogida de los datos, el plan de análisis, etc. En este apartado se especificará cuál de los diversos tipos de enfoque se ha elegido. En algunos casos, la naturaleza del problema indica la forma de abordarlo. Se dividen en dos grandes áreas: enfoques experimentales y no experimentales. Existen muchos tipos o modelos aplicables a la investigación, pero el que se emplee o elija, dependerá del tema y de la metodología que se considere más adecuada.

CRITERIOS DE CLASIFICACIÓN DE LOS ESTUDIOS

Según: La manipulación: observacionales y experimentales El desarrollo en el tiempo: transversales y longitudinales La finalidad: descriptivos y analíticos La orientación del proceso: prospectivos y retrospectivos

Algunos de estos criterios de clasificación pueden darse simultáneamente en un mismo diseño. Por ejemplo un estudio puede ser: observacional, longitudinal, analítico y prospectivo, mientras que en otros caso son conceptos mutuamente excluyentes, por ejemplo no puede ser observacional y experimental o longitudinal y transversal al mismo tiempo.

DESCRIPCIÓN DE LOS ESTUDIOS SEGÚN LA MANIPULACIÓN •

Estudios Observacionales: El investigador se limita a identificar y cuantificar los factores asociados a la salud o la enfermedad y no manipula ni introduce ninguna intervención. Pueden ser a su vez descriptivos o analíticos.

•

Estudios Experimentales: El investigador manipula alguna variable (variable controlada o independiente), asimismo para que sean experimentales los sujetos que participen en el estudio han de ser asignados aleatoriamente al grupo experimental (el que recibe la intervención) y al grupo control.

DESCRIPCIÓN SEGÚN LA FINALIDAD •

Descriptivo: detalla las características de los fenómenos epidemiológicos referidos a personas, lugar y tiempo. Permite conocer problemas y necesidades sociosanitarias existentes.

•

Analíticos: Plantean el contraste de hipótesis para verificar relaciones de causalidad, comparando dos o más grupos.

DESCRIPCIÓN SEGÚN SU DESARROLLO EN EL TIEMPO: •

Transversales: se observa y analiza un proceso en un momento determinado, no hay seguimiento de los hechos observados, por lo tanto este diseño solo puede informar de la simultaneidad de dos o mas factores, pero no puede demostrar la relación de causalidad.

•

Longitudinales: Se llevan a cabo a lo largo del tiempo y se estudia a los sujetos en distintos momentos, lo que permite al investigador verificar relaciones de causa-efecto entre dos o mas variables.

DESCRIPCIÓN SEGÚN LA ORIENTACIÓN DEL PROCESO: •

Prospectivos: Se selecciona a un grupo de individuos expuestos a un factor de riesgo o a una intervención, este grupo es observado durante un tiempo, y se mide el desenlace o resultado. SE LLAMAN TAMBIÉN ESTUDIO DE COHORTES (una cohorte está expuesta y la otra no)

•

Retrospectivos o DE CASO-CONTROL: los sujetos que se seleccionan para participar en el estudio ya presentan el desenlace, Lo que se pretende es averiguar si en el pasado habían estado expuesto a factores de riesgo relacionados con el resultado actual.

DESCRIPCIÓN DE LOS DISTINTOS SUBGRUPOS DE DISEÑOS OBSERVACIONALES Los estudios observacionales en función de los objetivos exploratorios o analíticos se clasifican en:

OBJETIVOS EXPLORATORIOS Descriptivos simples: De morbi-mortalidad Serie de casos Descriptivos Mixtos: Transversales Ecológicos OBJETIVOS ANALÍTICOS EXPLICATIVOS Analíticos: Cohortes Caso control

DESCRIPTIVOS SIMPLES •

Descriptivos de Morbi-mortalidad: Son estudios observacionales que dan a conocer las características de quien enferma o muere, donde y cuando se producen estos acontecimientos.

•

Serie de casos: Son estudios observacionales que permiten identificar nuevas patologías y alertar sobre procesos poco frecuentes que pueden conducir al descubrimiento de nuevas enfermedades o síndromes. Describen de forma detallada las características socio demográficas y clínicas de un grupo de enfermos; al llevarse a cabo durante un periodo de tiempo, se consideran longitudinales.

DESCRIPTIVOS MIXTOS •

Descriptivos transversales o de PREVALENCIA: Son estudios observacionales que describen la salud de una población o muestra en un momento o periodo de tiempo determinado, recabando datos sobre: morbilidad, hábitos de salud, factores de riesgo, uso de los servicios sanitarios.. Su principal característica es que no pueden establecer relaciones de causa y efecto porque la exposición y la enfermedad se observan a la vez. Sus ventajas es que pueden estudiar varios factores de riesgo y estimar las prevalencia de enfermedades y exposiciones, y se pueden realizar en periodos cortos de tiempo. Análisis de los resultados. Tras obtener la información sobre los factores de riesgo y enfermedad se puede calcular la PREVALENCIA Prevalencia(P) = Total de casos antiguos y nuevos de una enfermedad Total de la muestra o población

DESCRIPTIVOS ANALÍTICOS Y EXPLICATIVOS •

Estudios de Cohortes o prospectivos: Estos estudios son: longitudinales (seguimiento de los sujetos a lo largo de un periodo de tiempo); de incidencia ( se mide la aparición de una enfermedad); prospectivos ( los sujetos son observados hacia el futuro) y de seguimiento( durante un periodo de tiempo).

Los diseños de cohortes se inician con individuos sanos, respecto a la enfermedad de interés; los sujetos se clasifican en dos grupos: los expuestos a un factor de riesgo o cohorte expuesta y los no expuestos o cohorte no expuesta. A continuación se inicia el seguimiento de los dos grupos, durante un periodo de tiempo suficiente, para observar cuál es la incidencia de enfermedad en cada uno de ellos.

ESQUEMA DE UN DISEÑO DE COHORTES DIRECCION DEL ESTUDIO

PRESENTE

NO EXPUESTOS F R

ENFERMOS NO ENFERMOS

FUTURO ENFERMOS NO ENFERMOS

EXPUESTOS F R

Selección de la cohorte expuesta: Se incluirán los sujetos que presenten un alt. Selección de la cohorte no expuesta: Los sujetos seleccionados en este grupo, deben ser comparables al grupo de expuestos al factor de riesgo, en cuanto a las características que puedan influir en el pronóstico de la enfermedad. Si existen muchas diferencias entre el grupo de expuestos y no expuestos en cuanto a edad, sexo, procedencia geográfica, etc. los resultados del estudio pueden verse afectados y no ser reales.

ESTUDIO DE COHORTES Enfermedad

No enfermedad

Total

Exposición FR

No exposición

Total

•

Estudios de casos y controles: Son estudios observacionales, analíticos, longitudinales y retrospectivos. Se seleccionan dos grupos de individuos: casos y controles según tengan o no la enfermedad u objeto del estudio.. Ambos grupos se comparan para verificar si ha existido exposición a un factor de riesgo que haya podido influir en el desarrollo de la enfermedad actual

Selección de los casos. Se ha de definir claramente la enfermedad o condición que se quiere estudiará. Los sujetos seleccionados han de ser representativos de todos los casos existentes y se incluirán preferiblemente los casos a los que se les ha diagnosticado recientemente la enfermedad. Selección de los controles. Los participante en el grupo control, No han de padecer la enfermedad de interés, han de ser comparables a los casos en edad, sexo, etc y tienen que representar a la población base en la que se detectaron los casos. Es aconsejable utilizar más de un sujeto control por cada caso Los estudios de Cohortes y de Casos y controles son estudios epidemilógicos, se diferencian en que los estudios de cohortes suelen ser longitudinales y prospectivos para ver la frecuencia de enfermedades relacionadas con factores de exposición en el tiempo y los estudios de caso controles son estudios retrospectivos para explorar sí los enfermos que presentan la enfermedad han estado expuestos, o no.

ESTUDIO DE CASOS CONTROLES

Exposición

No Exposición

Total

Casos

A+b=m1

Controles

C+d=mo

Total

A+c=n1

B+d=no

CLASIFICACIÓN DE LOS ESTUDIOS EXPERIMENTALES SEGÚN CRITERIOS EPIDEMIOLÓGICOS: - Ensayo clínico aleatorio - Ensayo clínico cruzado SEGÚN CRITERIOS PSICOPEDAGÓGICOS: - Experimentales puros - Cuasi experimentales - Pre experimentales

•

Ensayo clínico aleatorio: (ECA). El ensayo clínico aleatorizado tiene el objetivo de probar un determinado tratamiento para conocer su eficacia, mediante la aleatorización de los participantes a un grupo experimental ( Que recibe la intervención) y a un grupo control y ambos grupo son comparados.

Aspectos a tener en cuenta en la planificación de un ensayo clínico aleatorio: A). la selección de la población de estudio se realizará sobre la población de referencia, a la que se quieren aplicar los resultados B) Deberán aplicarse criterios de inclusión y exclusión para asegurar que los que tengan contraindicaciones para recibir la intervención sean excluidos A) Es necesario conseguir el consentimiento de los sujetos para participar en el estudio, es imprescindible informar a los sujetos de los potenciales riesgos o beneficios de recibir o no la intervención y de ser asignado al grupo experimental o al grupo control. B) Se procederá a la asignación aleatoria, de los sujetos que han aceptado participar. Con la aleatorización se pretende que los sujetos que integran cada uno de los grupos sean de lo más semejantes.. La asignación aleatoria puede realizarse mediante una tabla de números aleatorios, o a través de un ordenador que genera los numero al azar. C) El grupo experimental es el que recibe la intervención

D) Durante el seguimiento del ensayo, se requiere la observación de cada uno de los participantes para conocer el efecto del tratamiento. Durante este proceso es recomendable utilizar técnicas de enmascaramiento, para evitar que tanto los pacientes como los investigadores sepan a que grupo pertenecen, o están estudiando, para impedir la introducción de sesgos. Las técnicas empleadas para el enmascaramiento son: Simple ciego: los participantes no reciben ninguna indicación sobre el grupo al que han sido asignados Doble ciego: Los sujetos participantes y el investigador “están ciegos” en relación al grupo a que pertenecen y al tratamiento o intervención que se está administrando. Triple ciego: Los participantes, el investigador y las personas que analizan los resultados del ensayo ignoran el grupo que ha recibido el tratamiento. •

Ensayo Clínico cruzado: es una variante del anterior, cada sujeto recibe dos intervenciones, separadas por un periodo de blanqueo para que desaparezcan los efectos de la primera intervención, antes de aplicar la segunda intervención

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Diseños experimentales puros. Son estudios en lso que se quieres evaluar el efecto de una intervención. Los participantes son asignados aleatoriamente o al azar al grupo experimental o al grupo control. Son diseños equivalentes a los ensayos clínicos aleatorios.

•

Diseños de grupo control pretest – postest. En este diseño los sujetos son asignados aleatoriamente al grupo experimental (GE) y al grupo control(GC). En ambos grupos se realizan dos observaciones o medidas. Antes que el grupo experimental reciba la intervención (O1 O3) y después de la intervención (O2 O4)

ESQUEMA DE UN DISEÑO GRUPO CONTROL PRETEST-POSTEST Observación ( R ) GE

( R ) GC

intervención

Observación

O2 O4

(R) Randomización = aleatorización; GE = grupo experimental; GC = grupo control; O = Observaciones; X = Intervención

A) Si la intervención ha producido algún cambio, se observarán diferencias entre las mediciones realizadas en O1 Y O2 B) Si al observar O3 y O4 se detectan diferencias deberán atribuirse a cambios producidos por otras circunstancias o intervenciones diferentes a la realizada en el grupo experimental. •

Diseño de grupo control con postest. En este diseño no se efectúa ninguna medición antes de la intervención, por lo tanto es útil en los casos en que no es necesario o no se pude realizar la observación previa. Es útil cuando ya se conocen los factores que puedan influir en el efecto de la intervención.

•

Diseño de cuatro grupos Salomon. Los sujetos que participan en este estudio se selecciona y se distribuyen al azar entre los cuatro grupos de la investigación

Observación (R)GE

(R)GC

Intervención

O2 X

(R)GE (R) G C

Observación

O4 O5

Los resultados son generalizables ya que el efecto de la intervención se demuestra de cuatro formas distintas.

•

Cuasiexperimentales: Son menos sólidos que los anteriores, porque aunque se dispone de un grupo control no hay asignación aleatoria a cada uno de los grupos. El investigador igual que en los experimentales, manipula alguna variable, pero los sujetos del estudio no han sido asignados aleatoriamente. Por lo tanto no se puede saber si las diferencias observadas son en parte atribuible a diferencias iniciales.

•

Diseño de series temporales. En estos diseños se realizan varias observaciones o mediciones antes y después de la intervención, pero ha de tenerse en cuenta que las observaciones deben realizarse en periodos de tiempo equidistante respecto a la intervención, es decir debe haber el mismo tiempo transcurrido entre las intervenciones y las observaciones.

Esquema de un diseño de series temporales Observaciones O1 O2 O3 O4

Intervención

Observaciones X

O5 O6 O7 O 8

DESCRIPCIONES RESUMIDAS (diversos autores) DE LOS DISTINTOS DISEÑOS Estudios retrospectivos: son investigaciones ex post facto, en las cuales, manifestaciones de algún fenómeno se relacionan con otros fenómenos que ocurrieron en el pasado. El investigador se interesa en algún efecto y trata de aclarar los factores que lo causaron. Mientras que en los experimentos el investigador crea la causa. En este modelo, por el contrario, se hace una descripción de una situación y se buscan los factores causales. En enfermería, al igual que en medicina, este tipo de estudios es muy frecuente. Estudios prospectivos: En este tipo, no experimental, se hace un examen de causas supuestas y se adelanta en el tiempo hasta el efecto que se supone. También suelen ser estudios más costosos que los retrospectivos, con muestras muy grandes, de aquí su poca frecuencia. Estudios descriptivos: como su propio nombre indica es una descripción de una situación. El investigador que realiza investigación descriptiva observa, describe y quizás clasifica. Las descripciones cuidadosas y deliberadas son fundamentales como base de posteriores estudios. En estos estudios, el investigador escoge un acontecimiento o fenómeno y hace observaciones y registro del mismo. Es cómo una lista, catalogo y clasificación. Ejemplo: grado de satisfacción de los pacientes con la atención recibida por las enfermeras. Se subdividen en: Estudios exploratorios: es una ampliación de la investigación descriptiva, tienen en común la ausencia de teorías, pero a diferencia de la descriptiva simple, la exploratoria busca el descubrimiento de relaciones entre variables. En este diseño se plantea interrogantes como ¿qué factor o factores influyen o se relacionan con el fenómeno?. Ejemplo: ¿qué factor o factores guarda relación con el grado de satisfacción de los pacientes?. O bien, la satisfacción de los pacientes está influida por tal actividad de las enfermeras que los atienden. Estudios explicativos: Su objeto es comprender y explicar fenómenos, tienen que reunir relaciones observadas y explicar porqué suceden. Este tipo de estudios está más relacionado con las representaciones sociales y la metodología cualitativa.

Estudios descriptivos de correlación: Aunque en investigación se insiste en intentar comprender las causa muchas veces según el problema solo nos podemos limitar a describir las relaciones existentes sin comprender de forma cabal y exacta las causas. En este estudio no existe control sobre las variables independientes, dicho de otra manera no hay manipulación experimental, su única finalidad es describir la relación existente entre variables y no deducir relaciones de causa y efecto. Ejemplo: Los varones tienen más predisposición al alcoholismo, sin intentar ver una serie de causas, como predisposición genética. Estudios descriptivos univariantes: Este tipo de estudios solo describe y obtiene información sobre el estado actual de ciertos fenómenos de interés, solo pretende su descripción en términos de frecuencia de aparición. Ejemplo: sobre la experiencia de las mujeres en la menopausia, el investigador puede registrar la edad promedio, el porcentaje de mujeres que solicitan información o asistencia, el numero de mujeres que reciben medicación, etc. Estudios Transversales: Miden la prevalencia de una enfermedad o fenómeno y con frecuencia reciben el nombre de estudios de prevalencia. Son económicos y útiles para investigar características fijas de los individuos. Estudios de Casos y Controles: En este tipo de investigación se estudian un grupo de personas con una determinada enfermedad u otra característica (casos) y un grupo de controles o testigos que no presentan la enfermedad o característica. Se estudia. Se compara la frecuencia con que una determinada causa se dio entre los casos por una parte y entre los controles por otra. Suelen ser longitudinales y retrospectivos. Estudios de Cohorte. Son llamados también estudios de seguimiento o de incidencia, se inician con un grupo de personas (cohorte) sanas, que se clasifican en subgrupos según la exposición a una causa potencial para el desarrollo de enfermedad o fenómeno. Diseños experimentales: el investigador en este modelo es agente activo y no observador pasivo, hace algo, es decir efectúa una manipulación. Introduce un grupo control o testigo y distribuye aleatoriamente los sujetos al grupo experimental y al grupo control. Se subdividen en: Diseños cuasiexperimentales: son más factibles que los verdaderos experimentos, sobre todo cuando se trata de grupos humanos, porque con frecuencia es difícil administrar un tratamiento innovador a solo la mitad de un grupo. Por lo tanto, los cuasiexperientos implican la manipulación de una variable dependiente, sin embargo, carecen del grupo de control de distribución aleatoria. Son más utilizados, ya que en este se utilizan solo algunos controles, pero no controles completos como en el verdadero experimento. Por esto mismo, tienen menos validez externa, pero suelen dar buenos resultados.

Diseño de cuatro grupos de Solomon: En este modelo se realiza la investigación con dos grupos experimentales y dos grupos controles. Pocos frecuentes Estudios de predicción: Se realiza sobre situaciones intentando hacer una predicción de cómo las personas se comportarán o conducirán. Suelen emplearse para facilitar la toma de decisiones acerca de individuos. Investigación Formativa y Sumativa: Este modelo estudia y brinda retroalimentación acerca de un programa o política. La finalidad de la valoración formativa es proporcionar información de los contenidos, la estructura o los medios de un programa; suelen emplearse métodos más bien laxos; esto es, las propuestas de mejoría pueden provenir de discusiones no estructuradas con individuos importantes, de observaciones informales del programa en la práctica, del análisis de material y objetivos, etc. Por otra parte la valoración Sumativa evalúa la validez de un programa después de que ya está en funcionamiento. Su finalidad no es mejorarlo, sino ayudar a las personas a decidir si debe descartarse, modificarse o continuarse. Este modelo se encuentra a veces con dificultades en su realización, debido a que pude parecer amenazadora para los individuos, porque tienden a pensar que son ellas y su trabajo lo que se está valorando. Por tanto hoy, las personas que llevan a cabo una investigación de valoración, necesitan además de destreza metodológica, ser diplomáticos y diestros en el trato personal, porque si las personas que llevan a cabo un programa o política están a la defensiva la valoración, puede resultar muy improductiva. Valoración de necesidades: A semejanza de la investigación de valoración, la valoración de necesidades proporciona a quien toma decisiones, información para emprender acciones. Es un estudio en el cual se recolectan datos para estimar las necesidades de grupo, comunidad o una organización. Ejemplo: los miembros del personal hospitalario intentan identificar las necesidades de los pacientes, (Hain y Chen efectuaron un estudio para valorar las necesidades médicas y sanitarias de ancianos que vivían en edificios de una zona urbana). Como los recursos son limitados es importante establecer prioridades. Los métodos pueden variar en complejidad, costo y tiempo necesario para efectuar el estudio. A veces se emplean varios métodos que se funden en uno solo: se pueden utilizar informantes claves(directores), encuestas e indicadores. El papel del investigador que efectúa una investigación de valoración consiste en hacer juicios acerca de prioridades a la luz de consideraciones como costo y practicabilidad, y en aconsejar métodos para satisfacer las necesidades más prioritarias. Investigación Histórica: Es en esencia no experimental. Consiste en una recolección de datos sobre acontecimientos pasados, con el fin de poner a prueba hipótesis, o responder preguntas sobre causas, efectos o tendencias. Es importante que el investigador histórico defina un área de problema practicable y coherente. Es normal comenzar por un área extensa y posteriormente limitar el tema. Ejemplo: Regan efectuó un estudio histórico acerca de las escuelas de enfermería en la sociedad estadounidense. 69

INVESTIGACIÓN CUALITATIVA. DISEÑOS: •

Estudios de Caso: Son investigaciones a fondo de un grupo, una institución u otra unidad social, se trata de analizar y precisar la dinámica de por qué el sujeto que se investiga piensa, se comporta o desarrolla de una manera particular, y no cuales son su estado, progreso acciones o pensamientos. Los datos suelen reunirse en relación no solo con el estado actual del sujeto, sino también con experiencias y factores ambientales. La ventaja principal del estudio de casos es la profundidad a la que se puede llegar, pero esta misma fuerza es una debilidad potencial, porque el conocimiento que tiene el investigador del sujeto, hace más difícil la objetividad.

•

Estudios de Campo etnográficos: son de tipo cualitativos y su objetivo es describir y explorar fenómenos en su ambiente natural. Las investigaciones de campo se realizan en el propio ambiente, su propósito es examinar de modo profundo, las prácticas, comportamientos, creencias y actitudes de individuos o grupos tal y como se producen en la vida real. Son mas bien intensivos que extensivos y los datos se pueden obtener de diversas maneras. El investigador participa en el trabajo de campo, es decir, donde los sujetos suelen operar; los datos pueden ser narraciones, observaciones del propio investigador, conversaciones. En la investigación de campo, el investigador utiliza juicios subjetivos acerca de las personas que investiga, el principal instrumento de recolección de datos es el propio investigador. Tiene la característica de ser menos lineal que otros tipos de investigación; es decir, que las etapas de la misma no siguen una progresión lineal, puede suceder que la hipótesis se originen antes de la recolección o al revés. Wilson ha identificado las siguiente 4 etapas en la investigación de campo: A) Identificar el lugar en el cual tendrá lugar el trabajo y evaluar si dicha localización es la apropiada al problema que se intenta investigar. B) Obtener acceso a la gente o grupos que van a estudiarse. C) Asumir un papel adecuado en el contexto social de una relación continua participante- observador. D) Recolectar, registrar, analizar e interpretar los datos.

Debido a la naturaleza profunda y a la vez flexible de los estudios de campo, éstos suministran muchas veces comprensión y conocimiento a fondo de los fenómenos sociales 70

que no se pueden obtener por métodos tradicionales o empíricos. Su aspecto más problemático es la dificultad de los investigadores para llegar a conclusiones; además, este tipo de investigación es difícil de evaluar, porque puede ser común que ante una misma investigación dos investigadores lleguen a distintas conclusiones ante el mismo fenómeno. Madeleine Leininger fue la iniciadora de lo que llamó investigación en etno enfermería, que definió como el estudio y análisis de los puntos de vista de las gentes hacia la atención de Enfermería. Realizó un estudio cuyo objetivo era estudiar de manera sistemática, la escala de valores sobre temas de salud, creencias, actitudes y aspectos generales de su estilo de vida de dos grupos culturales: (individuos de piel blanca y de piel negra).

En resumen Los estudios descriptivos en primer lugar describen frecuencias y características de una población y en segundo lugar, proporcionan datos sobre los que basar hipóteisis razonables Los estudios transversales NO permiten establecer relaciones causa-efecto, son adecuados para establecer comparaciones Los estudios caso-control son adecuados para determinar la etiología de un fenómeno Los estudios de cohorte son adecuados para establer la etiología y causalidad y para analizar el curso clínico de una enfermedad En los estudios observacionales el investigador mide el fenomeno y la relación causa-efecto, pero no interviene En los estudio experimentales el investigador puede manipular la causa reproduciendo bajo su voluntad la relación causa-efecto., Si hay manipulación pero no aleatorización no son experiementales, sino cuasiexperimentales. Los ensayos clínicos son los estudios adecuados para probar la eficacia de intervenciones o tratamientos Los estudios cualitativos son los más adecuados para analizar en profundidad como piensan, sienten y representan las gentes los fenómenos con los que conviven y les afectan.

EJERCICIO PRÁCTICO Describe el tipo de diseño que aplicarias según la pregunta del estudio 1.Describir un fenómeno, patología o situación 2.-Comparar una prueba o práctica 3.-Determinar una causalidad 4.-Conocer el curso clinico de una enfermedad o suceso 5.-Determinar la efectividad de un tratamiento o intervención 6.- Analizar las percepciones personales o grupales relevantes Respuestas 1.- Estudios descriptivos de incidencia, de prevalencia, serie de casos, y estudio serológicos 2.- Estudio transversal de prevalencia 3.- Estudio de cohortes y caso control 4.- Estudio de cohortes prospectivo 5.- Ensayo clínico 6.- Investigación cualitativa

CONCEPTO Y TIPOS DE VARIABLES Las variables son construcciones hipotéticas sobre características o propiedades que queremos medir en un estudio. La selección de las variable ha de seguir una norma sencilla: “recoger tantas variables como sean necesarias y tan pocas como sea posible”. Se deben definir conceptual y operativamente. 73

Definiciones Conceptuales o constitutivas. Expresan conductas o funciones que se pueden observas asociadas a las variables Definiciones operativas. Asigna significado especificando actividades u operaciones necesarias para medirlas Clasificación de las variables: Existen diferentes criterios para clasificar las variables; uno de ellos se basa en: Variables independientes = Causas. Ejemplo: factor de exposición, desencadenante, estimulo, predisposición, etc. Variables dependientes = efectos. Ejemplo; consecuencia, enfermedad, respuesta, etc. El factor desencadenante o variable independiente, se produce espontáneamente en los diseños observacionales; mientras que en los experimentales, es manipulado por el investigador = variable controlada. La mayoría de las variables no son en sí misma independientes o dependientes, esta clasificación estará en función de su papel en una situación concreta. Por ejemplo; podemos estudiar los factores que provocan la adopción de protocolos de práctica clínica, pero también podemos estudiar sus consecuencias sobre el tiempo de hospitalización. En el primer caso en la adopción de los protocolos es la variable dependiente o efecto, y en el segundo pasa a ser independiente es decir es la causa. Otro ejemplo la preparación prequirúrgica puede considerarse responsable (variable independiente) de la disminución de la ansiedad postoperatoria ( variable dependiente); pero una menor ansiedad puede ser la causa (variable independiente) de una recuperación más rápida (variable dependiente). Variables extrañas: Son extrañas todas las demás variables que actúan sobre los sujetos Durante el experimento, y que pueden influir en el resultado final. Para controlar estas variables tenemos que intentar mantenerlas iguales y constantes a lo largo del proceso. Pueden ser Ambientales, conexas a los individuos y Derivadas de la actuación del investigador Otra clasificación distingue entre variables activas: son las manipulables (programas de educación sanitaria, modelos de gestión, procedimientos preventivos, etc,.) y las atributivas o no manipulables como edad sexo, etc. Las variables cualitativas son definidas como categóricas y las cuantitativas como discretas y continuas, sobre todo desde la estadística. De forma orientativa, las variables se pueden agrupar en cinco grandes bloques, teniendo en cuenta que una misma variable puede pertenecer a varios grupos. 1. Variables que permitan evaluar la aplicabilidad del protocolo 74

2. Variables que permitan medir los factores del estudios y la variable respuesta 3. Variables que puedan actuar como posibles factores de confusión y posibles modificadoras del efecto. 4. Variables Universales o descriptivas de los sujetos estudiados 5. Variables de identificación y otras variables de interés. Se debe recoger las variables referidas a: •

Los participantes (criterios de inclusión y exclusión)

•

Al factor de estudio (variable independiente)

•

Al criterio de evaluación (variable dependientes)

Una vez seleccionadas las variables hay que definirlas operativamente, es decir en terminos de hechos objetivables y medibles y debe definirse estadísticamente, es decir debe especificarse la escala de medición de las mismas Variables estadísticas y escalas de medida de los datos En el lenguaje estadístico las variables son las características observables de algo, que puede adoptar o ser ponderadas con distintos valores. Cada variable debe ser identificada previamente y descrita operativamente, es decir debemos conocer con qué tipo de variables trabajaremos. Los estadísticos denominan el procedimiento de definición de variables como medición y las descripciones resultantes como escalas. •

V. Nominales: son un conjunto de categorías mutuamente excluyentes, es decir cada observación podrá ser clasificada dentro de una única categoría (ejemplo el color del bolígrafo: azul). Se les puede asignar nombres o números, pero estos números no como atributos ordinales, porque no permiten operaciones matemáticas, ni orden, solo son como rótulos. Con este tipo sólo se puede llegar a una clasificación y estadísticamente sé denominan “cualitativas”. En resumen Nombra la categoría ejemplo: sexo: hombremujer, estado civil: casada-soltera-viuda..

•

V. Ordinales: igual que las nominales constituyen un conjunto de clases mutuamente excluyentes, pero poseen un atributo más; las cases implican un orden, es decir clasifican y ordenan, los números que se les asignen nos indicaran el atributo de orden (de más a menos o al revés). Las escalas de LIKERT es un tipo de escala ordinal. Cuando las categorias tienen u n orden ejemplo: nivel socioeconómico del I al V

•

V. de Intervalos o escalares: poseen las mismas propiedades que las ordinales y una más. No sólo nos proporcionan una serie de clases ordenadas, sino qué además los intervalos 75

entre dos clases consecutivas son iguales. Para estructurar una escala de intervalos es necesario definir la medida de cada intervalo (ejemplo de 50 a 70 Kg rango medio de peso, de 40 a 50 rango inferior, de 70 a 100 rango superior).

Resumen las variables nominales clasifican, las ordinales clasifican y ordenan por categorías y las escalares o de intervalos nos presentan los datos ordenados por tamaño.

•

V. Cuantitativas presentan dos tipo:

1. Continuas: no son divisibles en ítems porque son un continuo y representan un valor o cifra dentro de dicho continuo (ejemplo el peso de una persona). La estadística no trabaja con variables continuas, para hacerlo es necesario que sean convertidas en escalares o de intervalos. Puede tomar un número infinito de valores ejemplo edad, talla etc

2 Discretas: Sólo pueden tener un número finito de valores y deben representarse por numeros enteros entre dos valores observados no puede haber un valor intermedio, por ejemplo nº de partos, nº de altas por días, etc.

Las escalas varían desde aquellas que sólo constan de 2 categorías a otras más complejas que comprenden una serie de intervalos, hay 4 tipos de escalas: Escalas de actitud: Es una herramienta para asignar una calificación numérica a algún atributo que lo coloque en una línea recta. Es decir miden de forma cuantitativa el grado en que los individuos se caracterizan por algún rasgo o factor. Definición de algunas de las escalas más usuales en investigaciones sobre actitud con el objetivo de establecer una diferencia cuantitativa en rasgos personales. Existen diferentes escalas de actitud: •

Escalas diferenciales THURSTONE; Consisten en una serie de proposiciones referentes a una actitud, los ítems forman una graduación de tal forma que el encuestado sólo señala si acepta o rechaza el ítems, la puntuación se determina sumando los valores aceptados y hallando su media.

•

Escalas aditivas de LICKERT; expresan un punto de vista sobre un tema, consisten en una serie de ítems o proposiciones declarativas sobre un objetivo determinado, sobre las que el encuestado debe señalar su grado de acuerdo o desacuerdo. (Totalmente de acuerdo, de acuerdo, incertidumbre, en desacuero, totalmente en desacuerdo). La puntuación total 76

es computada mediante la adición de las sub - puntuaciones asignadas a las respuestas de los ítems por separado; hay que asignar una puntuación a las respuestas (por ejemplo “5” a las personas que esté totalmente de acuerdo, o totalmente en desacuerdo). •

Escalas acumulativas de GUTTMAN: Están compuestas por conjunto de reactivos o ítems sobre los que los encuestados deben señalar su grado de concordancia o discordancia. Se distinguen de las otras en que los ítems están relacionados unos con otros, el objetivo es generar una jerarquía de preguntas de manera que si el individuo está de acuerdo con una pregunta de cierta intensidad, también está de acuerdo con las de menor intensidad, su puntuación se calibra de acuerdo al Número e intensidad de las preguntas con las cuales está de acuerdo el sujeto.

Ejemplo. Las siguientes afirmaciones constituyen una escala acumulativa de Guttman Es conveniente que exista un curso de Metodología investigación para estudiantes no graduados Es muy probable que los estudiantes obtengan beneficios si hacen un curso de Metodología investigación antes de graduarse Un curso de Metodología Investigación es muy conveniente para los estudiantes no diplomados El curso de Metodología de investigación debe ser obligatorio para todos los estudiantes

Es muy probable que la persona que no esté de acuerdo con que exista un curso de Metodología de Investigación para estudiantes no graduados (1ª opción), no estará de acuerdo con el resto de las afirmaciones y tendrá una puntuación de 0. Por otra parte, una persona que piense que es obligatorio asistir a un curso, estará de acuerdo con las cuatros afirmaciones y por lo tanto, tendrá una calificación de 4. •

Diferencial SEMANTICO: es una técnica que se ha usado a menudo para medir actitudes o significados que los conceptos u objetos tienen para los encuestados. El entrevistado formula un jucio acerca de algo a lo largo de una dimensión ordenada. Son escalas bipolares de adjetivos opuestos, pero no contradictorios

MUY MALO: 1

2 3 4

5 6

EXCELENTE

El diferencial semántico tiene la ventaja de ser muy flexible y de fácil elaboración, puede estudiar cualquier concepto, persona, sitio, situación, idea, etc. Los grupos de adjetivos más utilizados son: valioso – no valioso, bueno – malo, grandeza – pequeñez, rápido – lento. Los diferenciales semánticos producen mucha información con poco esfuerzo. •

Metodología Q; Consiste en proporcionar un conjunto de frases sobre una realidad para que las clasifique en categorías según un criterio previamente determinado.

Existen otras técnicas grupales, las más utilizadas son: Delphi (cuestionarios en rondas sucesivas a expertos) Torbellino de ideas o Brainstorming (expresión libre y expontanea de ideas y ocurrencias acerca de un tema). Grupo Nominal (producción de una discusión estructurada)

Ejercicio práctico 1 misma variable puede ser medida utilizando distintas escalas. •

Define diferentes escalas de medida para la tensión arterial

•

De todas las posibles escalas de medida de la tensión arterial, ¿Cuál sería la preferible?. Justifica la respuesta

2 Un estudio que trabajaba con varias variables, definio la hipertensión como cifras de tensión arterial mayores de 140/90 mm de mercurio, tomada en dos ocasiones. ¿está suficientemente bien definida esta variable de respuesta? 3 En un estudio sobre la relación entre la edad y la prevalencia de riesgo cardiovascular, hemos recogido las siguientes variables: Edad (en años), Tabaquismo (número de cigarrillos), TAS (media de de T.A en mmHg) y TAD (media de las tres últimas tomas de T.A en mmHg). Queremos presentar los datos sobre el porcentaje de fumadores e hipertensos en tres grupos de edad (20 a 40 años, 41 a 60 años, más de 60). ¿Están bien recogidas las variables? Respuestas 1 En el caso de la tensión arterial, podría haberse utilizado cualquier escala de medida:

•

Cualitativa nominal dicotomica: hipertensión no hipertensión

•

Ordinal por categorías según gravedad: Hipertensión leve, moderada o grave

•

Cuantitativa: escala numérica continua: cifras de tensión arterial en mmHg.

Siempre que sea posible, es mejor utilizar una escala cuantitativa, ya que ofrece mas información que las otras. Además, sí en un momento determinado se desea analizar la hipertensión arterial de forma cualitativa basta con recodificar la variable. Por el contrario si se recoge inicialmente como variable dicotómica u ordinal, luego no podría analizarse como cuantitativa, ya que no se conocerían las cifras de tensión arterial de los sujetos. 2 La variable no está suficientemente bien definida. La cifra de 140/90 mmHg esta referido a: •

¿La media de dos determinaciones, o la menor de estas dos determinaciones?

•

¿Determinaciones realizadas con cuanto espacio de tiempo?

•

¿Se ha calibrado el aparato?

•

¿Eran siempre las mismas personas quienes hacían las toams?

•

¿En qué condiciones estaban los pacientes cuando se les tomaba la tensión?

3 Sí están bien recogidas, ya que utilizamos variables cuantitativas

7. OBTENCIÓN DE LOS DATOS: INSTRUMENTOS PARA OBTENER LA INFORMACIÓN. REGLAS BÁSICAS PARA ELABORAR ESTOS INSTRUMENTOS (cuestionarios, entrevistas, parrillas de observación, prueba piloto, instrumentos ya validados o estandarizados)

SELECCIÓN DEL INSTRUMENTO PARA LA RECOGIDA DE DATOS Para abordar un problema es necesario desarrollar un método para observar, recolectar y medir las variables. Los conceptos que interesan medir al investigador deben traducirse en fenómenos que pueden observarse y registrarse. La tarea de selección de métodos es una de las más difíciles.

La selección del instrumento está condicionada por su adecuación a los objetivos y a los sujetos del estudio. Por ejemplo, si deseamos conocer las manifestaciones fisiológicas de la ansiedad en los pacientes hospitalizados en una Unidad de Coronarias, se podrá valorar: el ECG, la TA, la frecuencia respiratoria: Pero no sería adecuado aplicar el cuestionario STAI (State Trait Anxiety Inventory) qué si seria muy útil si quisiéramos valorar las manifestaciones de ansiedad referida a aspectos psicológicos. De los sujetos que componen la muestra, se tendrán en cuentas las características que de algún modo puede condicionar las repuestas (edad, sexo, nivel sociocultural, etc.). Los instrumentos se deben adaptar al contexto, un instrumento utilizado en otro país con éxito no garantiza su utilización en otro país, ya que varían las costumbres y la cultura de los participantes. Métodos en la recogida de información Existen dos grandes métodos: A) Poco estructurados o semiestructurados y B) muy estructurados A.1) Entrevistas no estructuradas: Es la comunicación interpersonal entre el investigador y el sujeto del estudio con el fin de obtener respuestas verbales. Se procede sin un concepto predeterminado y se desarrollan en medios naturales. Se utilizan en los estudios de campo y estudios cualitativos A.2) Entrevistas semiestructuradas o dirigidas, es como la no estructurada, pero aquí el investigador para estar seguro de que se cubren determinadas áreas, enfoca las preguntas, se inicia como la no estructurada, pero en su desarrollo se van introduciendo los temas que queremos saber y no han sido respondidos. A.3) Historias de vida: Son revelaciones narrativas acerca de la vida de una persona, se utilizan para estudiar patrones culturales. Se pide al entrevistado que proporcione una secuencia cronológica, una narración sobre sus ideas y experiencias de forma oral o escrita A)

B) Estructuradas o Cuestionarios: Es un formulario impreso que el sujeto contesta por sí mismo, se diferencia de las entrevistas, sobre todo porque se contestan de forma autónoma. Se caracterizan por su inflexibilidad.

INSTRUMENTOS ESTANDARIZADOS Son el producto del trabajo de expertos sobre un tema específico (calidad de vida, situaciones de pérdidas vitales, evaluación de servicios, etc.) que suponen una economía de tiempo y esfuerzo pero, es necesario adaptarlos y analizar su validez en relación con las personas, espacio y tiempo en que se van a aplicar. 80

En el caso de emplear instrumentos elaborados por otros autores se deberá solicitar el correspondiente permiso para su aplicación. En general, los autores responden positivamente a tales peticiones a condición de que se les cite en la Bibliografía. Datos primarios y datos secundarios Datos primarios: Se obtienen directamente de los propios informadores, es la información de primera mano y específica del estudio Datos secundarios: Provienen de bases de datos ya existentes, con frecuencia poco explotados y que pueden resolver preguntas concretas sin necesidad de realizar nuevas mediciones. Pueden ser: (certificados de defunción, registros de enfermería, historias clínicas, estadísticas vitales, etc).

RECOGIDA DE LA INFORMACIÓN. Hay diversos métodos y enfoques: •

Técnicas de encuestas: telefónicas: consisten en preguntas directas a los miembros seleccionados por teléfono, aunque debemos tener en cuenta que no todo el mundo responde bien por teléfono y además puede no tenerlo.

•

Entrevistas por correos: los cuestionarios son enviados por correo para ser contestados.

•

Entrevista personal: exigen una relación directa entre el entrevistador y el entrevistado. Es un método de recogida de datos muy utilizado en la investigación cualitativa, consiste en la recogida de la información mediante una comunicación verbal, para describir e interpretar conductas y actitudes desde la perspectiva del propio entrevistado. Además, de la comunicación verbal juega un papel muy importante la comunicación no verbal (gestos, postura corporal, etc. Durante la entrevista el entrevistador y el entrevistado adoptan roles y establecen un proceso de comunicación bidireccional.

Tipos de entrevistas personales: Las entrevistas se pueden clasificar de acuerdo a varios criterios: por el grado de estructuración (estructurada, semiestructurada y libre), por la directividad (dirigida y no dirigida) y por el número de participantes (individual y grupal. Nos centráremos en la estructuración porque es su aspecto más importante.

ELABORACIÓN DE CUESTIONARIOS (CUE) Es necesario tener presente que los entrevistados suelen estar cansados de dar información, que muchas veces no entienden lo que se les pregunta, que no suelen estar informados ni interesados por el tema, por lo tanto en su elaboración lo tendremos en cuenta. Los cuestionarios pueden ser contestados sin la intervención directa del investigador. 81

En la planificación del cuestionario se tendrá en cuenta los tipos de preguntas: (abiertas, cerradas, nominales, escalares, no excluyentes, de rango), el orden y número y redacción de las preguntas. Un cuestionario es un conjunto de ítems diferentes, planteados de forma interrogativa, enunciativa, afirmativa o negativa, con diversas alternativas o formatos, con un contenido concreto sobre los temas que nos interesa conocer.

RECOMENDACIONES PARA LA ELABORACIÓN DE CUESTIONARIOS. 1. Identificar la información que se desea obtener 2. Elegir la vía o medio de administración de los cuestionarios, teniendo en cuenta el tipo de participantes, los recursos, el tiempo, etc. 3. Preparación de las preguntas 4. Elaboración del primer borrador 5. Entrenamiento de los encuestadores si procede 6. Realización de la prueba piloto 7. Revisión y corrección 8. Preparación del cuestionario definitivo

ELABORACIÓN Y REDACCIÓN DE LAS INSTRUCCIONES Y PREGUNTAS Respecto a las instrucciones para responder destacaremos: 1. Las recomendaciones introductorias 2. Las directrices para contestarlos Respecto a las preguntas tendremos en cuenta: 1. Ir de los aspectos más generales a los más específicos 2. Evitar términos ambiguos que pueden dar lugar a diversas interpretaciones 3. Evitar abreviaturas y tecnicismos o términos eruditos. Ejemplo. ¿Presenta regurgitaciones al levantarse?. 82

4. No sobrevalorar la memoria de los encuestados. Ejemplo: ¿ cuantas veces se ha descompensado desde que fue diagnosticado de asma hace 15 años? 5. No preguntar por más de un concepto en cada pregunta Ejemplo: ¿las explicaciones del profesor son claras y están bien documentadas? 6. Evitar preguntas de forma negativa. Ejemplo ¿no cree que no mantener una buena alimentación puede ocasionar daños importantes? 7. Evitar preguntas de respuesta obvia que no aportan nada al estudio ¿piensa que el personal sanitario debe ser competente en su labor? 8. Evitar preguntas muy directas y con respuestas socialmente inaceptables ¿es usted drogadicto? 9. No incluir preguntas que tengan doble contestación

EN LA ELABORACIÓN DE LOS CUESTIONARIOS SEGUIREMOS DISTINTAS FASES: 1. Aspectos de cada variable que se intenta abarcar. 2. Distribución de los ítems. 3. Longitud o número de preguntas. 4. Tipo de preguntas abiertas (el sujeto responde con sus propias palabras), cerradas (dicotómicas: sí – no y tricotómicas: sí –no- a veces), de respuesta múltiple: (nunca, rara vez, a veces, con frecuencia, siempre), de hechos: (acontecimientos, situaciones), de creencias u opinión, explicativas, puntualizadoras, acumulativas, de control redactadas de distinta forma distribuidas a lo largo del cuestionario para comprobar si el sujeto es coherente en las respuestas a un mismo tema planteada de forma distinta. 5. Orden de las preguntas: los conjuntos de respuestas que se refieran ala misma cuestión deben estar agrupadas, las preguntas más sencillas se colocarán al principio y al final y las más estratégicas entre ambas, las más difíciles de contestar se deben situar en el tercio central. 6. Redacción de las preguntas: El aspecto más difícil radica en conseguir formular la pregunta adecuadamente. Hay que seguir una serie de recomendaciones: Claridad, precisión, que no pueda interpretarse de forma distinta por dos sujetos, que la información que obtengamos sea la que precisemos; es decir, de acuerdo a los objetivos del estudio, evitación de frases largas o términos muy técnicos, tratar de formularlas de forma afirmativa, se utilizarán palabras sencillas de acuerdo al nivel de los informantes, las preguntas deben ser neutrales.

PRESENTACIÓN DEL CUESTIONARIO Se aconseja destinar una parte del cuestionario, o bien elaborar una carta breve para presentarlo informando de: -

La finalidad del estudio

Asegurando la confidencialidad y el anonimato

Indicaciones para su cumplimentación

Indicaciones sobre fecha y lugar para su devolución

Agradecimientos por la participación

PRUEBA PILOTO La prueba piloto es una puesta a punto del cuestionario y no debe confundirse con la validación, está última puede ser en sí misma objeto de una investigación Consiste en una investigación a pequeña escala, sirve para detectar errores o problemas que pudiesen alterar la recogida de información y la calidad de los datos, mediante la prueba piloto podemos detectar: No existe un número predeterminado de cuestionarios necesarios para hacer la prueba piloto, pero las respuestas de entre 5 y 15 sujetos similares pueden ser válidos para comprobar su adecuación a los objetivos que perseguimos -

preguntas mal formuladas o de difícil contestación rechazo a participar en el estudio dificultades para acceder a los participantes , etc.

FIABILIDAD: La fiabilidad de un instrumento de medida es el grado de congruencia con el cual mide el atributo. Con el mismo instrumento medimos algo y nos da siempre el mismo resultado. La fiabilidad de un instrumento es mayor mientras sea menor la variación que se produce en mediciones repetidas del instrumento Hay dos aspectos esenciales para medir la fiabilidad e un instrumento: ֠ Estabilidad, se explora con la técnica del test-retest que consiste en aplicar el mismo test a una misma muestra, por dos observadores en dos momentos sucesivos no muy separados en el tiempo, ni muy cercanos, posteriormente se compararán los resultados con un coeficiente de correlación

֠ Congruencia internas: Todos los ítems de una misma categoría deben medir el mismo elemento y nada más ese. Para valorar esto se utiliza la división por mitades. Las preguntas que componen la prueba se dividen en dos mitades, se obtienen sus calificaciones de manera independiente y se computan con un coeficiente de correlación VALIDEZ La investigación científica pretende conceptualizar la realidad, es decir, obtener conocimientos o ideas que sean expresión lo más exacta posible de aquélla. Por ese motivo, porque no es una realidad sino una abstracción de ella, es necesario controlar al máximo cualquier elemento que nos pueda hacer perder exactitud en nuestra aproximación. Según ésta sea más o menos cercana a la realidad nuestro diseño será más o menos válido; así pues decimos que existe un mayor o menor grado de validez cuando el instrumento utilizado mide o evalúa el fenómeno que se quiere verdaderamente evaluar. Podemos distinguir dos grandes tipos 1. V. INTERNA. Se refiere particularmente a la concordancia de los resultados obtenidos en la investigación, con la realidad investigada. Dentro de la validez interna tendremos en cuenta los siguiente parámetros: Validez de contenido Validez de criterio Validez de construcción 2. V. EXTERNA. Alude a la concordancia de los resultados obtenidos con la realidad de otras poblaciones no investigadas y por lo tanto, al grado en que podemos generalizar los resultados de nuestro estudio

DIFICULTADES Y LIMITACIONES DEL ESTUDIO En este apartado, además de definir posibles limitaciones estructurales, razonaremos: A) la validez y fiabilidad del estudio y plantearemos los posibles sesgos así como la manera que tenemos prevista para solucionarlos. Se entiende por validez de un estudio la capacidad del mismo para medir lo que realmente queremos medir.

B) Asimismo, como no trabajamos con poblaciones completas, sino a partir de muestras, puede ocasionar en nuestras observaciones errores producidos por el azar o Error aleatorio, que disminuye a medida que aumenta el tamaño de la muestra, la ausencia de error aleatorio es lo que se conoce como Precisión C) Y Sesgos o Error sistemático, es el error metodológico más frecuentes, dependiente del diseño del estudio, de la recogida de datos, o de su análisis. Pueden ser: Sesgo de selección, sesgo de información, sesgo producido por las relaciones entre variables o de confusión. Porque para conseguir una buena validez y precisión en nuestro estudio es necesario controlar los errores sistemáticos y aleatorios. Para ello tendremos en cuenta la elección del tipo de estudio, la población del estudio, los posibles sesgos, la validez y fiabilidad (fiabilidad o consistencia es la medida en que se consigue una información similar al efectuar una medición más de una vez) del instrumento de medida.

9. PROCESO DE LA INFORMACIÓN, ANÁLISIS Y PRUEBAS ESTADÍTICAS E INTERPRETACIÓN DE LOS RESULTADOS El proceso de la información consiste en la conversión de los datos en datos legibles por un ordenados y programa estadístico. Para analizar los datos tendremos que realizar las aplicaciones estadísticas que se pueden resumir en: 1º Resumir las observaciones utilizando los promedios y el índice de variación. 2º Describir la asociación entre dos variables, utilizando los coeficientes de correlación simple o compuesta. 3º Realizar inferencias o predecir por las relaciones observadas una serie de estimaciones o generalizaciones, utilizando los test de significación que tratan de la comparación de nuestras observaciones con las hipótesis. 4º Realizar una descripción tabular o tablas de frecuencias 5º Hacer una descripción o representación gráfica de los resultados

Consideraciones preliminares Los datos deben estructurarse en forma de Matriz de datos: tabla de filas que representan cada uno de los individuos y cuyas columnas representan las distintas

variables. Definiremos las variables o nombre de campo lo más explicativamente posible. Los programas informáticos disponen de distintos tipos de campo •

Campos alfanuméricos o de carácter: admiten letras o números

•

Campos numéricos: admiten números enteros y decimales

•

Campos fecha: se suelen introducir por el siguiente orden: día, mes año.

•

Campos lógicos: sólo admite dos opciones

Se debe intentar asignar a las variables, siempre que se pueda, campos numéricos Los datos no obtenidos, por que el encuestado no conteste, porque incluyan la respuesta no sabe, o aquellos en que la pregunta no es aplicable al sujeto se conocen como MISSING y el valor que se les otorgue, no debe corresponderse con un posible valor de la variable.

Construcción de la matriz de datos: Es el conjunto ordenado de números que vamos a introducir en el ordenador, para poder analizarlos mediante los distintos estadísticos. En la matriz de datos aparecen filas: que se corresponden con los resultados obtenidos de cada sujeto en las variables medidas y columnas donde se reflejan las puntuaciones obtenidas para cada ítems o variables. Antes de introducir los datos en el ordenador fabricaremos la matriz de datos con lápiz y papel, porque así podremos corregir sobre la marcha tanto los errores, como las modificaciones que queramos introducir en el plan de codificación.

EJEMPLO DE MATRIZ DE DATOS Casos

Sujeto 1

1.554

Sujeto 2

O674

Sujeto 3

1324

Plan de codificación. Consiste en asignarles un código o valor a los datos, Si se hace antes de entregar los cuestionarios, su introducción posterior en el sistema informático, será más fácil y se evitarán muchos errores. Estos valores o códigos dependerán de la tipología de las variables: cualitativas, o cuantitativas que pueden ser números o letras. En las variables cualitativas está recomendado asignarles letras en lugar de números. Ejemplo la codificación de la variable edad se hace con números y la variable sexo admite las dos posibilidades con letras, o bien, otorgando un valor numérico a cada sexo: varón = 1 y Mujer = 2. Es más cómodo y usual utilizar números porque favorece su tratamiento estadístico e informático. Pero es imprescindible saber el valor de cada código de antemano y a qué variable pertenece. Se tendrá escrito en el proyecto las variables que vamos a recoger, así como su escala de medida. Siempre que sea posible, las variables se recogerán, con números enteros o con decimales, antes que en intervalos o categorías. Ejemplo la edad se podría recoger de varias maneras: en dos o más categorías (joven, adulto, anciano), en intervalos de años ( de 10 a 20 años, de 21 a 40 , etc) en el número concreto de años (34 años). Esta última es la mejor opción ya que a partir de la edad, recogida en años, se pueden hacer intervalos o categorías, pero nunca se podrá hacer al revés. En la codificación y estructuración utilizaremos el sentido común, por ejemplo en la variable edad en años, si se trata de la población de un asilo utilizaremos dos o tres dígitos, pero si se trata de una población infantil solo utilizaremos dos.

EJEMPLO DE PLAN DE CODIFICACIÓN ETIQUETAS

VARIABLES

ASIGNACIÖN de

VALORES

Edad

10 a 20

mas de 20

Varón:

Hembra:

0 a 20

20 a 40

más de 40

ninguno

Sexo

Nº de cigarros

Dinero gastado En tabaco

1000 pesetas/mes

3.000 pesetas mes

más de 5.000 pes

nada

Procesamiento de los datos: en este apartado utilizaremos dos tipos de programas: El procesador de textos y los paquetes estadísticos. Los primeros sirven para procesar la información y darle formato de texto; Los mas conocidos son Word Perfect, Word Start, Microsoft Word…. L.os programes estadísticos los podemos dividir en dos grandes grupo: Los “pequeños” entre los que destacan: Statgraphics, Epistat y Epiinfo, Este último es elaborado por la OMS y es gratuito. La última versión de Epiinfo (versión 6.04) Y además cuenta con una base de datos muy útil. Entre los programas clasificados como grandes podemos destacar: SAS (Statical Analysis System) y el de mayor uso actualmente SPSS/pc+, aunque este último tiene un precio muy alto. Los programas estadísticos son los que contienen los estadísticos que se aplican en el análisis de los datos Los más usuales son La introducción de los datos precisa de una identificación o titulo previo al archivo. Redacción en la Metodología del análisis que pensamos efectuar. Ejemplo: Para analizar si hay diferencias en los valores de colesterol y glucemia con relación al sexo, se calculará la t de Student, si las variables cuantitativas siguen una distribución normal. En el caso contrario, se calculará la prueba equivalente no paramétrica U de Mann-Whitney. El contenido del análisis estadístico que se expone en la Metodología del Proyecto, debe quedar reflejado en los resultados, ya que a veces se encuentran variables descritas de manera diferente a la planteada, otras veces se encuentran cálculos estadísticos que no se han descritos en la metodología.

ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE LA INFORMACIÓN. Distribución y clasificación de las variables El análisis estadístico, tanto el descriptivo como el inferencial, dependerá del tipo de variable que se pretende analizar. Hay tres grandes tipos de variables (como se ha descrito anteriormente): cualitativas, cuantitativas y ordinales •

Variables cualitativas o categóricas. Miden cualidades o propiedades de los participantes (estado civil, grupo sanguíneo, etc) y a pesar de que en ocasiones se les asigna números no se pueden contar numéricamente. Pueden ser de dos tipos: dicotómicas y policótomicas

•

Variables cuantitativas. Estas sí pueden cuantificarse (edad, peso, talla). Se subdividen en continuas: son aquellas que pueden tomar infinitos valores entre dos valores consecutivos (peso) y discretas son las que sólo `pueden tomar valores enteros (número de úlceras)

•

Variables ordinales. Semicualitativas o semicuantitativas. Estas variables implican un orden. Por ejemplo el nivel de dependencia de un enfermo se puede clasificar desde: 1 = muy dependiente, hasta 5 = independiente

Estrategia y Selección de pruebas estadísticas: Con los estadísticos se tratan, clasifican, interpretan y representan los datos, los estadísticos a utilizar dependerá del tipo de investigación que hayamos hecho, de la hipótesis que queramos confirmar y de las relaciones que queramos establecer entre las variables, por lo tanto es muy importante prever de antemano lo que le vamos a solicitar al ordenador Las pruebas estadísticas que emplearemos dependerán de nuestro diseño, hipótesis de trabajo, objetivos y variable.

de nuestra

Todo análisis estadístico comporta las siguientes operaciones secuenciales: 1. Exploración de las variables y creación de variables transformadas 2. Descripción de los datos o estadística descriptiva: Distribución de frecuencias, medidas de tendencia central, de dispersión y de forma, medidas de localización, 3. Comparación inicial de los grupos y valores o exploración de variables: frecuencias, porcentajes, 4. Análisis simple de relación o bivariado: (Pares de variables que vamos a cruzar, medida de asociación y/o magnitud del efecto). Cuando se trata de dos variables cualitativas. Tabulación cruzada o tabla de contingencia. Cuando cruzamos dos variables cuantitativas utilizaremos el diagrama de dispersión, y al cruzar una cualitativa con una cuantitativa el diagrama de caja. 90

5. Estadística Inferencial o estimación de parámetros y contrate de hipótesis: Intervalo de confianza a partir del estimador puntual, error estándar y nivel de confianza. Pruebas de hipótesis o pruebas de decisión estadística y potencia o poder estadístico del estudio. El tipo de estadístico a elegir dependerá de: Tipo de datos: Cualitativos o cuantitativos. Independientes o apareados Números de grupos a comparar Distribución de los datos. Con distribuciones de probabilidad conocida se utilizarán pruebas paramétricas. Y con datos que no siguen ningún tipo de distribución especial se utilizarán las pruebas no paramétricas 6. Análisis multivariante: Nos permite determinar la contribución independiente de múltiples factores riesgo al desarrollo de un fenómeno o enfermedad. Los tres tipos de análisis multivariante que se utilizan en investigación médica son: Regresión lineal simple, regresión logística múltiple y regresión de riesgos proporcionales.

Una buena descripción de la población estudiada es vital para valorar la validez externa de un estudio Esta descripción se puede hacer mediante: •

Tablas de frecuencias

•

Gráficos descriptivos

•

Estimaciones puntuales de parámetros: porcentajes, tasas, media, desviación estándar, mediana, percentiles, etc

•

Cálculo de intervalos de confianza para las estimaciones (valores entre los que con una probabilidad prefijada, habitualmente el 95% se encuentra el parámetro poblacional

Sí las variables son cualitativas nominales se suele usar la frecuencia absoluta y los porcentajes. Si es cualitativa ordinal o cuantitativa se podrán utilizar datos acumulados o percentiles

RESUMEN DE LAS MEDIDAS PARA DESCRIBIR LAS VARIABLES Variable Cualitativa

Variable Ordinal

Variable Cuantitativa

Frecuencia absoluta

Frecuencia relativa

Porcentaje

Frecuencia absoluta acumuladada

Frecuencia relativa acumulada

Porcentaje acumulado

Moda

Mediana

Percentiles

Percentiles Media Amplitud Varianza Desviación estándar Coeficiente de variación Curtosis Asimetría

Ejercicios prácticos Supongamos que queremos realizar un estudio sobre la efectividad del consejo antitabaco en una población de 25.000 habitantes. Seleccionamos una muestra de los pacientes fumadores incluidos en el programa de actividades preventivas, y una muestra de varones fumadores no incluidos en el programa, y se recogen las 92

siguientes variables: •

Variables generales: edad, sexo, estado civil, situación laboral, presencia o ausencia de HTA, D. Mellitus, EPOC

•

Variables de resultado: abandono del hábito tabáquico a los 6 meses y al años de ser incluidos en el programa

PLANTEA El plan de análisis que aplicarías Repuesta: 1 transformación de variables: La edad se recodificará en grupos de edad (1 de 20 a 40, 2 de 41 a 60, 3 más de 60) Descripción de los sujetos de la muestra: se hará un análisis descriptivo (mediante porcentajes, medias y desviación estándar) de las siguientes variables: edad, sexo, estado civil, nivel educativo, situación labora y prevalencia de patologías crónicas. Descripción de resultados: se realizará una descripción del porcentaje total de fumadores que abandonan el hábito tabáquico Para la comparación entre grupos, se hará un análisis bivariado para comparar los porcentajes de pacientes fumadores que abandonan el tabaco a los 6 meses y al año, entre los incluidos / no incluidos en el programa.

Verificación de los datos. Una vez introducido los datos podemos realizar una fase de depuración o verificación para identificar errores o datos fuera de rango, así como la inconsistencia de las variables Por ejemplo, en una verificación de rango de la variable acceso a drogas, los valores esperados son: 1 nunca ha consumido, 2 consumidor habitual 3 consumidor ocasional, 4 ex dogradicto y 0 para los missing, sí encontramos rangos identificados como 5, 6 u 8 estamos ante datos incorrectos, estas filas o sujetos con errores incorrectos deben ser revisados.

Ejercicios práctico En un estudio se ha seleccionado una muestra aleatoria de individuos entre 35 y 65 años residentes en una población. Una vez creada la base de datos, se obtiene la siguiente descripción de las variables cuantitativas Variable

Media

Mínimo

Máximo

Edad (años)

50,8

364

Peso (Kg)

70,1

134

365

Talla

(Cm)

162

142,5

456

365

TAS

(mmHG)

131

190

359

1 ¿ Qué utilidad tiene este tipo de tabla? 2 ¿Qué información te ofrece? 3 ¿Qué errores pueden detectarse Respuestas: 1 Este tipo de tablas sirve para describir la población estudiada, y para detectar errores incorrectos o la falta de datos introducidos. La tabla describe la media, los valores mínimos y máximos y el número de casos de los que se dispone la información. 2 Permite evaluar sí los criterios de inclusión han sido aplicados correctamente, por ejemplo uno de los criterios es la edad de 35 a 65 años, mientras que aparece un rango de edad de 29 a 67 años. 3.El valor máximo de la talla 456 es totalmente incorrecto, en influye en la elevación de la media. Otro dato extremo que requeriría confirmación, es el peso máximo de 134 Kg. 4N, es el número de casos observaciones o sujetos, los que faltan hasta 365 que era la muestra son casos missing que no se han contemplado. 94

MEDIDAS DE FRECUENCIA DE UN SUCESO. Para poder describir las características de la distribución de un fenómeno, tendremos que medir su frecuencia, y se puede hacer: •

Con un número para expresar el total de sucesos ocurridos en nuestra observación o FRECUENCIA ABSOLUTA

•

Con una proporción o FRECUENCIA RELATIVA, que muchas veces se expresan en porcentajes.

•

Con una razón, o con una ODDS. Es la probabilidad de que ocurra un suceso dividido entre la probabilidad de que no ocurra

•

Con una tasa de PREVALENCIA (P)que es la proporción de la población que padece la enfermedad en un momento dado. DE INCIDENCIA ACUMULADA (IA),.que es la proporción de individuos sanos al comienzo del estudio que enferman el valor de la incidencia acumulada puede considerarse como el RIESGO MEDIO de contraer la enfermedad en un periodo determinado

Objetivo del Estudio

Tipo de Estudio

Valorar un tratamiento o Ensayo clínico intervención

Medidas a utilizar Riesgo relativo Riesgo Absoluto

Valoración de factores de Est de Cohortes riesgo

Est de pronostico

Riesgo relativo, Odds ratio, razón de prevalencia

Est caso control

Odds ratio

Est Transversal

Razón de Prevalencia

Est de cohortes

Curvas de supervivencia, mediana de supervivencia

Tabulación y distribución de frecuencias. Una vez introducido los datos es necesario describir (resumir) los datos de manera ordenada, y objetiva. Una distribución de frecuencias es una disposición sistemática de valores numéricos de los más bajos a los más altos, junto con un

recuento del número de veces que se ha obtenido cada valor. Es un método para poner orden en una masa de datos numéricos e intentar que no se pierda información. Hay diferentes tipos de frecuencias: frecuencia absoluta (ni), frecuencia relativa (fi), porcentaje (%), frecuencia absoluta acumulada (Ni), frecuencia relativa acumulada (Fi), porcentaje acumulado (Pi). •

Frecuencia absoluta: (ni) Es el número de individuos que tiene una determinada característica. La suma de todas las frecuencias absolutas es el numero total de observaciones

•

Frecuencia relativa (fi): es la proporción de individuos que tienen una determinada característica. Es el tanto por uno. La suma total de todas las frecuencias relativas es igual a1

•

Porcentaje (%): Es un tipo de relación qué nos indica la relación existente entre la frecuencia en una clase dada con la frecuencia total. Su formula es: Proporción: Frecuencia en una clase/ por la frecuencia total. Al multiplicarla por 100 nos permite expresarla en porcentajes. Es el tanto por ciento del total que representa cada una de las categorías.

Ejemplo de una tabla de frecuencias Xi

194

0,323

32,3

194

0,323

32,3

145

0,242

24,2

339

0,565

56,5

163

0,272

27,2

502

0,837

83,7

0,145

14,5

589

0,982

98,2

0,018

1,8

600

100

Totales

600

100

Para describir una variable cualitativa, no es suficiente con expresar la frecuencia absoluta, sino que se han de dar también la frecuencia relativa o el porcentaje. Tampoco sería recomendable indicar sólo el porcentaje sin acompañarlo de la frecuencia absoluta, sobre todo cuando se estudian pocos sujetos. 96

Ejemplo podría darse el caso de encontrar un resultado que nos indique que el 50% de los alumnos de una clase toman alcohol, pero que solo se hayan estudiado 10 y habitualmente tomen alcohol 5, y se ignora si lo hacen los 90 restantes hasta llegar a 100 que sería la cifra de referencia del porcentaje. Por tanto el resultado se expresaría: el 50% (5/10) de los alumnos toman alcohol.

OTRAS PRUEBAS de medidas de frecuencia de un suceso

Análisis de los resultados en los estudios de cohortes. Entre las medidas propias de los estudios de cohortes destacan entre otras el riesgo relativo (RR) y el riego atribuible (RA). La base para calcular el riesgo relativo es la incidencia, que representa el número de casos nuevos de una patología, respecto a la muestra vulnerable: La incidencia admite dos formulas Incidencia acumulada (IA) o proporción y la densidad de incidencia o tasa

ESTUDIO DE COHORTES (ESQUEMA) Enfermedad

No enfermedad

Total

Exposición FR

No exposición

Total

Total de casos nuevos en un periodo de tiempo Incidencia acumulada (IA )= Total de la población de riesgo al inicio del estudio •

ODDS RATIO. Análisis de los resultados en los estudios de casos controles. Para estimar la asociación entre la exposición a un factor de riesgo, en el pasado y la presencia de una enfermedad, se utiliza la razón del producto cruzado, conocida como odds ratio (OR) o razón de probabilidades. Expresa la frecuencia de exposición de los casos respecto a los controle en el pasado ODDS ratio (OR) =

axd

Cxb Ejercicios práctico De 100 pacientes con flebitis postperfusión, tratados con parches de nitroglicerina, han curado 75.

1 ¿Cuál es la proporción de curaciones? 2Calcula la Odds de curación 3 En 1.998 aparecieron 29 casos nuevos de Sida en el H. Virgen del Rocío. Entre hombre de 40 a 44 años. El número de años de riesgo para estos hombres fue de 41.352. Calcula la tasa de incidencias Respuestas 1 75/100 = 0,75 x 100 = 75% de porcentaje de curación 2 Proporción de curaciones = 75/100 = 0,75 Proporción de No curaciones = 25/100 = 0,25 RAZON o ODDS = 0,75/0,25 = 3 3 La tasa de Incidencia 29/41.352 = 0,0007 por año en riesgo. (7 casos por cada 10,000 años en riesgo)

Estadística descriptiva. En el análisis descriptivo los estadísticos más utilizados son: Medidas de tendencia central y de dispersión •

Medidas de tendencia central

Indican el valor alrededor del cual se sitúan el resto de los valores de la variable. La más usada en Ciencias de la Salud, son básicamente 3: Media ( X, ) Mediana (Md) y Moda (Mo) Media: La media: a semejanza de la moda y la mediana es un tipo de promedio, y su valor indica la sumatoria de todos los puntajes individuales dividida por el numero de casos. Es la medida de tendencia central más empleada. Es la suma de los valores que toma una variable en cada individuo dividida por el numero total de individuos

Ejemplo: la media aritmética de los valores: 2, 2, 4, 6, 10, 12,12,12,13 será: X: 2+2+4+6+10+12+12+12+13 / 9 = 9,02 La media pues, es la suma de los valores obtenidos de cada sujeto dividido por él numero de sujetos contabilizados. Mediana: Es el valor central de la variable que divide la distribución de los datos en dos partes iguales y deja a su derecha y a su izquierda el mismo número de individuos (50%) Ejemplo: 2, 12, 12, 25, 28, 29, 30, 31, 32, 38 42, La mediana es 29 que es el valor justo en medio y deja a la izquierda y derecha el mismo número de individuos. Moda: Es el valor de la variable que más se repite. Ejemplo: 2, 12, 12, 25, 28, 29, 30, 31, 32, 38 42. La moda es 12 •

Medidas de dispersión de tendencia central

Los valores de la variable pueden estar agrupados de manera diferente con respecto a los valores centrales, por tanto es necesario calcular las medidas de dispersión o variabilidad y son: amplitud o rango, varianza, y desviación típica o estándar. Amplitud ( A): Es la distancia entre los valores extremos de la distribución, es decir la diferencia entre el valor máximo y el mínimo que toma la variable. Su formula es A = Valor máximo – valor mínimo Varianza: Es la media aritmética de las diferencias al cuadrado entre cada valor de la variable y su media aritmética, lo que nos da una idea de la distancia de cada observación con respecto a la media. Se vera afectada por los valores extremos Desviación estándar (DE) o típica (DT): Es la raíz cuadrada de la varianza. Es la medida que mejor expresa la variabilidad del fenómeno, también se ve afectada por los valores extremos. La desviación típica presenta las siguientes características: -

Siempre tiene signo positivo.

La media que sea + o – dos veces la desviación típica quiere decir que comprende el 89% de las observaciones, la media que sea equivalente a +o – 3 veces la desviación quiere decir que comprende el 95% de las observaciones.

Cuanto mayor sea su valor, mayor es la variación de la distribución de los datos respecto de la media.

Coeficiente de Variación (CV): Es el porcentaje que la desviación típica representa de la media aritmética. Es el cociente entre la desviación típica y la media aritmética. CV = DE dividido por la X multiplicado por 100

Ejercicio práctico Tenemos cuatro sujetos con edades de 25, 32, 33 y 40 años . señala de los 4, el valor correcto de media, mediana y desviación estándar Media 1 32 años

Mediana 1 32 años

D. Estándar 1 8,47

2 32,5 años

2 2,32

3 33 años

3 5,32

4 otra diferente

4 6,14

Respuestas: Media: 32,5 Mediana: 32, 5 Desviación estándar: 5,32

•

Medidas de Posición:

Se utilizan para indicar la posición de un determinado individuo respecto a los otros individuos estudiados, Son aquellos valores que dividen la distribución en un cierto número de partes iguales mide la dispersión o variación del conjunto de observaciones, y nos dice hasta que punto la mediana es representativa El intervalo para los cuartiles intermedios se calcula al dividir los cuartiles en una cierta distribución, así el cuartil superior Q3 es el punto por debajo 100

del cual caen el 75% de los puntajes y el cuartil inferior Q1 es el punto por debajo del cual caen el 25% de los puntajes. Son los siguientes Cuartiles (Q),Son los tres valores Q1, Q2, y Q3 de la distribución de los valores de la variable en cuatro partes iguales que tienen el mismo número de individuos. Deciles (D): Son los nueve valores que dividen la distribución en diez partes que tienen el mismo número de individuos. Percentiles (P): Es el valor de la variable que deja por encima o por debajo de él, un porcentaje concreto de individuos. •

Medidas de forma

Estas medidas hacen referencia a sí la forma de la distribución se asemeja a la campana da GAUSS o curva normal. Son la asimetría y la curtosis. Sesgo o asimetría: Sí la media y la mediana son iguales, la distribución es simétrica. Sí la media es mayor que la mediana la distribución está sesgada a la derecha. Sí la media es menor que la mediana la distribución está sesgada a la izquierda. Una distribución de frecuencias es simétrica cuando coinciden en un mismo punto la media aritmética, la mediana y la moda. Cuando una distribución no tiene la forma de la curva normal, se dice que está sesgada o es asimétrica. Hay dos tipos de asimetría: la derecha que tiene sesgo positivo y la izquierda con sesgo negativo. Apuntamiento o Curtosis: Se utiliza para averiguar cuan representativa es la media, cuanto más alta es la curtosis más representativa es la media. Una curtosis mayor de 3 es alta, por debajo de 3 es baja. •

Descriptivos de Morbi-mortalidad: En estudios observacionales que dan a conocer las características de quien enferma o muere, donde y cuando se producen estos acontecimientos. Análisis de los resultados. Tras obtener la información sobre los factores de riesgo y enfermedad se puede calcular la PREVALENCIA

(P)= Total de casos antiguos y nuevos de una enfermedad Total de la muestra o población

Ejercicio práctico

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En las siguientes afirmaciones, marca si te parecen verdaderas (V) o falsas (F) 1 La media de un conjunto de datos es siempre mayor que la mediana 2 La moda es siempre única 3 La varianza no puede ser negativa 4 En una distribución de datos simétrica, la media será igual a la mediana 5 En una variable continua, la media + 2 D E contiene el 95% de los valores 6 En distribuciones asimétricas como medida de dispersión dan mejor información los percentiles que la D E (desviación estándar) 7 En dos distribuciones de datos, la que tiene mayor DE es la que tiene mayor variabilidad 8 En una población con distribución normal respecto a una variable de media 100 y de DE 10, el 5% presenta valores mayores de 120 9 En cualquier distribución de datos, la mediana siempre es igual al percentil 50 10 Si en una distribución de valores coincide la media aritmética, la mediana y la moda, dicha distribución es normal Respuestas 1 Falso. La media puede ser mayor, menor o igual que la mediana 2 Falso. Puede haber una moda, varias modas e incluso ninguna moda 3. Verdadero. La varianza es siempre positiva, ya que en el numerador las diferencias se elevan al cuadrado 4. Verdadero

102

5. Falso. Esto es cierto sólo si la variable continua sigue una distribución normal 6. Verdadero. En distribuciones asimétricas, la media y la D E no son buenas medidas descriptivas, es mejor utilizar la mediana y los percentiles 7. Falso. Habría que conocer las medias. Ante la misma media, sí que a mayor D E hay mayor variabilidad 8. Falso. Entre 100 + 2 X 10, es decir entre 80 y 120, se encuentra el 95% central de los datos, por lo cuál, el 5% restante se reparte, un 2,55 menores de 80 y un 2,5% mayores de 120 9. Verdadero. La mediana es el percentil 50 10. Falso. Esto nos índica que se trata de una distribución unimodal (con una sola moda), con un coeficiente de asimetría de 0. Para ser normal hace falta también saber el coeficiente de Kurtosis, el cual debe ser 0, correspondiente a una forma mesocúrtica.

ANÁLISIS INFERENCIAL La estadística inferencial permite, estimar las características o parámetros de la población a partir de su estudio en una muestra, es decir, es el análisis que empleamos para poder generalizar los resultados. Por otra parte la estadística inferencial (contraste de hipótesis), permite verificar las hipótesis planteadas en la investigación. Sin embargo, no basta que el investigador describa datos obtenidos de una muestra. En circunstancias normales los sujetos escogidos son solo una muestra de una población con algunas características. Los métodos estadísticos INFERENCIALES (deductivos) constituyen una forma de extraer conclusiones respecto de una población, de los datos obtenidos de la muestra. Con estos estadísticos se pueden generalizar los resultados obtenidos en la muestra, a una población.

103

EJEMPLO DE ESTADÍSTICOS DE CORRELACIÓN A UTILIZAR EN RAZÓN DEL TIPO Y NUMERO DE VARIABLES Variable dependiente

Variable independiente

Estadísticos

Continua

Discreta con 2 o más niveles

T de Anova

Continua

2 variables categóricas

discretas

o Anova Friedman

Continua

2 variables categóricas

discretas

o Anova de dos direcciones

Continua

1 variable continua

Continua

Más de 1 variable continua

Continua

Una o varias categóricas

discretas

o Análisis de Covarianza

Discreta/categórica

Una o varias categóricas

discretas

o Chi Cuadrado Test exacto de Fisher

Discreta binaria

Student. Wilcoxon.

Regresión lineal Regresión múltiple

categórica Varias continuas, discretas o categóricas

Regresión logística

Parámetro. Medida de interés sobre la población del estudio, no conocida. Ejemplo talla media de la enfermeras de Sevilla. Estimador: Cuando un estadístico se utiliza para aproximarnos al valor de un parámetro, se le llama estimador. Por ejemplo cuando utilizamos el estadístico “media” de la talla en una muestra de las enfermeras en Sevilla para aproximarnos al parámetro media de la talla de la población de enfermeras de la ciudad de Sevilla. La estadística inferencial comprende dos tipos principales de técnicas: estimación de parámetros y comprobación de hipótesis. •

Estimación de parámetros: se utilizan cuando el investigador no tiene hipótesis previas respecto del valor de una característica de la población y desea conocer cuál podría ser tal valor. Esta estimación puede asumir dos formas: Estimación puntual o por intervalos.

104

1ª: La estimación puntual comprende el cálculo de una sola cifra numérica, esto es, un valor estadístico para evaluar el parámetro desconocido en la población. El problema es que no aportan datos respecto a su precisión de estimación. 2ª La estimación por intervalos es más útil, porque indica límites de valores dentro de los cuales el parámetro tiene la posibilidad especifica de estar. Los estimados de intervalos suelen conocerse como Intervalos de Confianza y los limites inferior y superior de los valores reciben el nombre de límites de confianza. En otras palabras, se hace la estimación con cierto grado de confianza y a pesar de que el grado de confianza que se intenta alcanzar es en cierta forma arbitraria, los investigadores por comodidad utilizan intervalos de 95 a 99%. Sirve para conocer el valor de los parámetros de la población a partir del las estimaciones estadísticas en una muestra.. El mejor estimador de la población es la media muestral, pero si nos sale por ejemplo una estatura media en una muestra de 1,70, no es un valor generalizable a la población, hay un error y se le denomina error aleatorio. Si se estudiase toda la población este error desaparecería. Para estimar la media poblacional podemos utilizar: la estimación puntual (asignándole un solo valor al parámetro estimado, o el intervalo de confianza, que consiste en calcular dos valores, entre los cuales, con una probabilidad determinada se encuentre el verdadero valor del parámetro poblacional. Normalmente se utiliza el intervalo de confianza (IC) del 95%, que hace referencia a que con una probabilidad del 95%, el verdadero valor poblacional se encuentra entre el rango de valores indicados. Un intervalo de confianza del 95% nos indica qué entre dos valores se encuentra el parámetro poblacional, con una probabilidad dl 95%. Los dos valores extremos de un Intervalo de confianza (IC) se denominan límite inferior y límite superior. Amplitud de un IC es la distancia que existe entre el límite inferior y el superior y Precisión de un IC es la mitad de la amplitud de éste. Error estándar del estimador: El termino error, significa: qué las medias que comprende la distribución contienen una fracción de error en sus estimaciones de la media poblacional. El error estándar denota la magnitud de error, cuanto menor sea este valor; esto es cuanto menor variabilidad exista entre las medias de la muestra, mayor precisión tendrán las medias como estimaciones de valor de la población.

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Ejercicio práctico 11 En una muestra aleatoria de 400 individuos, hemos obtenido una media de edad de infecciones urinarias de 196 (D E 50) ¿Cuál será el IC de 95 % de la media de infecciones SOLUCIÓN IC 95% de la media de infecciones será = 196 + 1,96 X 50 / Raiz cuadrada de 400 = 196 + 1,96 X 2,5 = 196 + 4,9 Tenemos. Que IC 95%: = 191,1 a 200,7, lo que significa que con un 95% de probabilidad la media de infecciones de la población oscilará entre estos dos valores

• Contraste de Hipótesis El contraste de hipótesis, pruebas de significación o de decisión estadística se pretende determinar hasta que punto los datos observados en la muestra representan ralamente a la población y no son debidos al azar. El contrate de la hipótesis permite al investigador, tomar una decisión sobre si se acepta la hipótesis o se rechaza con una cierta probabilidad. Estadísticamente la hipótesis que se va a contrastar es: “no existen diferencias o hipótesis nula Ho”. Mediante las pruebas estadística se intentará rechazar esta, Sí se consigue rechazarla, se aceptará la hipótesis alternativa Ha, que nos indica que sí existen diferencias. Rechazar la Ho implica aceptar la Ha, asumiendo un riesgo de error NO rechazar la Ho NO significa asumir que la Ho sea cierta Los pasos para realizar un contraste de hipótesis son.

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1. Formular la hipótesis nula a contrastar y la hipótesis alternativa 2. Decidir un valor de probabilidad por debajo del cual se considerará que se dispone de suficiente evidencia en contra de la hipótesis nula para rechazarla. Este valor es conocido como el nivel de significación alfa. Por convenio se suele utilizar el valor 0,05. 3. Calcular mediante el test estadístico más adecuado, la probabilidad de que los resultados obtenidos puedan ser debidos al azar, en el supuesto de que la hipótesis nula de no diferencia fuera cierta. Esta probabilidad es el grado de significación estadística, que se suele representar con la letra “p”.. p es igual a que los resultados obtenidos puedan ser debidos al azar. 4. Finalmente, en base a esta probabilidad, decidimos si se rechaza o no la hipótesis nula “p” menor que alfa = se rechaza la Ho “p” mayor que alfa = no puede rechazarse la hipótesis nula.

Hipótesis nula (Ho): o “No existen diferencias”. Es la que se acepta provisionalmente y se somete a comprobación, indica que no existen diferencias entre los resultados obtenidos o, que si se encuentran, son debidas al azar. La HIPÓTESIS NULA: predice que la media de la población experimental es igual que la media en la población testigo, por lo tanto la hipótesis científica se rechaza. En general, la Ho se asume que es cierta hasta que se prueba que no lo es, es decir hasta que se rechaza. Si un estudio busca encontrar diferencias, y los resultados las pone de manifiesto, esto indicará que se ha rechazado la Ho. Los contrate de hipótesis pueden ser de dos tipo: Bilaterales: cuando nuestra hipótesis es que los grupos a comparar son diferentes Unilaterales: Cuando nuestra hipótesis es que un grupo es mejor que otro con respecto a un determinado fenómeno. Ejemplo: suponiendo que un investigador propone la hipótesis de que la información estructurada del estado de un enfermo reduciría su nivel de angustia en mayor grado que con una información causal no estructurada. Se usan muestras experimentales y testigo de 25 sujetos cada una, y se logra una medición autocomunicada de angustia. El investigador advierte que el nivel promedio de angustia en el grupo experimental es de 15,8 en tanto que

107

en el grupo testigo es de 17,5. Las diferencias entre los grupos están en la dirección prevista, pero también puede deberse a una serie de eventualidades o imprevistos. Sí no hay pruebas suficentes para rechazar la hipótesis nula o estadística, esta puede rechazarse o no aceptarse. La decisión del investigador en cuanto a aceptar o rechazar la hipótesis nula se basa en la consideración de que la probabilidad de las diferencias observadas no es por relación entre variables, sino que depende solo del azar. Hipótesis alternativa ( Ha o H1) Mediante la prueba de significación estadísitica se intentará rechazar la Ho, sí se rechaza se aceptará la hipótesis alternativa. Es la que se acepta cuando se rechaza la nula e indica diferencia en los resultados. Cálculo del tamaño de la muestra para el contraste de hipótesis. Debido a la complejidad del mismo, en la actualidad existen múltiples programas que permiten reralizarlo. Alguno de ellos, como el gramo 4.0-W95 (IMIM), es de distribución gratuita pudiendo obtenerlo en: http:// www.imim.es/imim/cas/c-software.htm

Ejercicio práctico Si el objetivo de nuestro estudio es valorar si la diferencia en la cumplimentación terápeutica del tratamiento de la hipertensión es mayor en pacientes que toman una dosis diaria, que en aquellos que toaman varias dosis. ¿Cuáles serían las hipótesis nula y alternativa Respuesta Se trataría de una hipotesis Unimodal, que se formularia de la siguiente forma: Ho : cumplimentación terapéutica en pacientes que toman dosis única es igual a cumplimentación terapétucia en pacientes que toman varias dosis Ha : cumplimentación terapéutica en pacientes que toman dosis única es mayor a cumplimentación terapétucia en pacientes que toman varias dosis

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•

Pruebas de relación o independencia

Se estudian dos o más variables en los mismos individuos de una muestra y se desea averiguar si las variable en el estudio están relacionadas, lo que significa que los valores que toma una de ellas, condiciona los valore de otra. Consideraciones previas a la selección de los estadísticos inferenciales o de correlación: A) Según las mediciones se realicen una sola vez en cada sujeto, o más de una vez, la prueba estadística a aplicar será diferente. Cuando a un mismo sujeto se le realiza más de una medición en tiempos diferentes se habla de datos apareados. Ejemplo: diferencia de peso en obesos antes y después de aplicar un programa. Si no existen estas mediciones repetidas hablamos de datos independientes B) Otro factor a tener en cuenta, cuando se elige la prueba estadística más apropiada es el numero de variables que se analizaran. Si se estudia la relación entre dos variables, se habla de análisis bivariable, cuando el análisis se refiere a más de dos variables se denomina análisis multivariable o multivariante. C) Cuando las variable siguen una distribución normal se pueden aplicar las pruebas más potentes o paramétricas, si no es así se aplicaran pruebas menso potentes o no paramétricas.

•

Tablas de Contingencia: se llaman así las distribuciones dispuestas en dos dimensiones, en las cuales se tabulan de forma cruzada las frecuencias de dos variables. Suelen emplearse con datos nominales como el sexo y ordinales como el grado de afición a fumar

Asociación entre dos variables: Dos características están asociadas o correlacionadas en tanto una pueda predecirse con fiabilidad a partir de otra, es decir siempre que el conocimiento de loa valores tomados por una variable, nos ayude a predecir los valores de otra, decimos que están asociadas, aunque no podemos predecir cual es la causa y cual es el efecto, o sí ambas son efectos de una tercera variable. Los estadísticos de correlación responden a la pregunta: ¿En qué grado esta relacionada la talla con el peso?. La representación gráfica de la correlación entre dos variables recibe el nombre de DIAGRAMA DE DISPERSIÓN, la dirección en que se orientan los puntos indican la dirección de la correlación.

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Una correlación positiva ocurre cuando los valores altos de una variables se asocian con los valores también altos de la segunda. Una correlación es negativa cuando los valores altos de una variable se relacionan con los valores bajos de la otra. Suele ser más conveniente representar la correlación por medio de un índice numérico llamado COEFICIENTE DE CORRELACIÓN, cuyos valores varían de – 1.0 para una correlación negativa perfecta, hasta + 1.0 para una correlación positiva perfecta. Todas las correlaciones que caen entre (0.0 y –1.0)= son negativas y las que caen entre(0.0 y + 1.0) son positivas, cuanto más alto es el valor del coeficiente, más alto es la relación entre las variables. Medidas de asociación basadas en el estadístico chi cuadrado. Medidas de asociación basadas en la razón de productos cruzados: odds ratios

•

Coeficiente de Predictibilidad de Guttman: Este coeficiente nos indica el grado de asociación existente entre 2 escalas o variables nominales. Por medio de la variable INDEPENDIENTE podemos predecir los valores de la variable DEPENDIENTE. Es necesario que los datos presenten una distribución bivariante conjunta para cada caso: (Ejemplo: Individuo A, Variable X= 10, variables Y= 5, etc.

•

Coeficiente de asociación de Goodman: Este coeficiente se utiliza cuando las variables son ordinales, nos indica la dirección de la asociación. Así, cada comparación nos indicará que existe una concordancia o una inversión, nunca ambas. La formula es: Nº de concordancias – Nº de inversiones / Nº de concordancias más Nº de inversiones. Por tanto es un coeficiente de asociación entre dos conjuntos de observaciones ordenadas, basado en la predicción de relación relativa entre el orden de los rangos.

•

Coeficiente de Correlación de PEARSON: Es el coeficiente de correlación más usado se representa por la letra r. Este coeficiente se calcula cuando las variables que se deben correlacionar se han medido en una escala de intervalos o en una escala de cocientes. Describe el grado de relación entre variables, nos ayuda a predecir un resultado basándonos en otra variable. El coeficiente de Pearson es una técnica descriptiva e inferencial, como índice estadístico descriptivo resume la magnitud y dirección de la relación entre dos variables. De todas formas es difícil ofrecer directrices para saber lo que debe interpretarse como relación fuerte o débil; esta determinación depende en buena medida, del tipo de variables.

•

Prueba de la t de Student. Comparación de dos medias para datos independientes. Con esta prueba se trata de estudiar la relación entre una variable cualitativa y una

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cuantitativa de dos categorías, en datos independientes, es decir cada individuo solo ha tenido una medición. •

Prueba de McNemar. Comparación de proporciones en datos apareados. Caundo se han relaizado dos mediciones en los mismos suketos y las variabales son cualitativas, para estudiar su relación, se utiliza la prueba de MacNemar, que aanliza las discordancias entre las dos mediciones.

•

Correlación y Regresión Lineal simple. Relación entre dos variables cuantitativas. Para analizar esta correlación se utiliza la regresión lineal simple, que trata de ajustar una recta a la relación entre las dos variables.

•

Análisis de la varianza ANOVA. (Comparación de más de dos medias). Esta prueba permite medir la asociación entre una variable cuantitativa y una variable cualitativa de más de dos categorías.

Pruebas paramétricas más utilizadas, con sus correspondientes no paramétricas Pruebas paramétricas

Pruebas no paramétricas

T de Student (datos independientes)

U de Mann-Withney

T de Student (datos apareados)

Rango de Wilcoxon

Análisis de la Varianza ( ANOVA)

Kruskal Wallis

Coeficiente de correlación de Pearson

Coeficiente de correlación de Spearman

REPRESENTACIÓN GRÁFICA DE LOS RESULTADOS •

Diagrama de barras. Es uno de los tipos de representaciones gráficas más usado. Es apropiado para todo tipo de variable. En el eje de abscisas se representan los valores de la variable (o variables) y en el eje de coordenadas, la escala de frecuencias de la variable. Cada rectángulo ha de ser de la misma anchura y su altura vendrá dada por la frecuencia de cada uno de los valores de la variable.

•

Diagrama de sectores o pastel. Es un circulo en el que se representa cada valor de la variable o su porcentaje, en una fracción. Al igual que en el de barras, se utiliza para variables: cualitativas, cuantitativas ordinales y discretas.

•

Histograma. Es el diagrama más utilizado para representar variables continuas. Para su construcción, se agrupan los valores de la variable en intervalos y se levantan tantos 111

rectángulos como intervalos se hayan definido. El área de cada rectángulo es igual a la frecuencia de cada intervalo. •

Diagrama de dispersión o nube de puntos. Se utiliza para comparar gráficamente dos variables cuantitativas continuas

10.INTERPRETACIÓN DE LOS RESULTADOS Como ya hemos visto, las actividades inherentes a un proceso investigador se pueden resumir en: A) Medir fenómenso B) Interpretarlos C) Divulgarlos Interpretación: Con al interpretación de los resultados debremos responder a las siguientes cuestiones: ¿ES VALIDO NUESTRO ESTUDIO? ¿CUÁL ES LA SIGNIFICACIÓN DE NUESTRO ESTUDIO. CUÁL ES EL GRADO DE ASOCIACIÓN: MAGNITUD Y PRESICIÓN?. ¿NUESTROS RESULTADOS SON IMPORTANTES? Análisis de los resultados. Tras obtener la información sobre los factores de riesgo y enfermedad se puede calcular la PREVALENCIA Prevalencia(P)= Total de casos antiguos y nuevos de una enfermedad Total de la muestra o población Análisis de los resultados. Para estimar la asociación entre la exposición a un factor de riesgo, en el pasado y la presencia de una enfermedad, se utiliza la razón del producto cruzado, conocida como odds ratio (OR) o razón de probabilidades. Expresa la frecuencia de exposción de los casos respecto a los controles en el pasado

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ODDS ratio (OR) =

axd Cxb

Interpretación: E) Cuando la OR es igual a la unidad, la exposición al factor de riesgo no ha representado ninguna influencia en el desarrollo de la enfermedad F) Si la OR es superior a la unidad, indica asociación positiva entre la exposición en el pasado y la enfermedad G) Una OR inferior a la unidad significa que la exposición en el pasado ha resultado ser protectora Tienen las ventajas de permitir valorar diferentes factores de exposición, son rápidos y necesitan pocos sujetos. En cuanto a sus limitaciones cabe resaltar la dificultad de formar un grupo control adecuado, que cumpla los requisitos de selección Un error frecuente es interpretar el valor de p como la medida de la intesidad de la realción entre las variables y concluir que cuanto más bajo es el valor de p, más intensa es la relación, es decir la relación entre las variables será más fuerte si p = 0,0001 que si p = 0,001. LO CUÁL NO ES CIERTO. SIMPLEMENTE QUIERE DECIR QUE ES MÁS IMPROBABLE QUE EL RESULTADO SEA DEBIDO AL AZAR. El valor de p está directamente relacionado con el tamaño de la muestra, cuanto más grande sea, más pequeño será el valor de p. OJO. LA “p” SÓLO NOS INFORMA DE CUÁL ES LA PROBABILIDAD DE QUE LAS DIFRENCIAS OBSERVADAS SE DEBAN AL AZAR. No es una medida de la fuerza de la asociación. Para poder establecer RELACIÓN CUSAL ES NECESARIO QUE EL ESTIUDIO SEA PROSPECTIVO. EN ESTUDIOS TRANSVERSALES O RETROSPECTIVOS sólo podemos establecer asociación •

Deberemos replantearnos la validez interna del estudio, para asegurar que nuestros resultados se coresponden con la realidad. Y su validez externa, es decir sí es generalizable a la población del estudio. Para ello comprobaremos los sesgos de respuesta, los sesgos por perdidas de seguimiento y los segos de migración de los pacientes de un ensayo a otro.(ojo “ una tasa de no respuesta mayor del 20% puede sesgar los resultados”)

•

Debemos controlar los factores de confusión: Se trata de un error en la estimación de la medida del efecto. CONFUSIÓN es una distorsión de la asociación entre variables estudiadas debido al efecto de otra variable. La manera más sencillsa de controlarlos es

113

realizar una análisis estratificado (consiste en estratificar los datos de acuerdo con las categorías de otra variable, inspeccionando luego los datos en cada estrato). OR/RR/Dif. De medias es igual en los estratos y en la global: no hay factores de confusión ni de modificación OR/RR/Dif. De medias es igual en los estratos pero diferente en la global: hay factores de confusión, pero No de modificación OR/RR/Dif. De medias es difernte en los estratos y en la global: existe modificación y confusión Si se ha detectado confusión se debe calcular un estimado global que la corija es OR de Mantel-Hanzel u OR global ajustada •

Tendremos en cuenta el análisis por intención de tratar o de sensibilidad, que consiste en seguir a todos los pacientes incluidos en el grupo en el que fueon asignados, HAYAN CUMPLIDO EL PROTOCÓLO O NO, ya que su exclusión puede inducir sesgos. Por lo tanto requiere seguir a todos los pacientes durante todo el periodo de tiempo.

•

Deberemos reealizar una Estandarización de las tasas a comparar: Cuando tenemos que comparar dos poblaciones que difieren en las variables que pueden interferir en los resultados. Mediante Estandarización directa o indirecta.

11. DIFUSIÓN DE LOS RESULTADOS ELABORACIÓN DEL ARTÍCULO PARA SU PUBLICACIÓN Definición de Artículo Científico El artículo científico es un informe escrito que comunica por primera vez los resultados de una investigación. Los artículos científicos publicados en más de 50 000 revistas científicas componen la literatura primaria de la ciencia. Los libros y los artículos de síntesis (review articles) que resumen el conocimiento de un tema forman la literatura secundaria de la ciencia. Los artículos primarios y los secundarios son publicaciones científicas, pero sólo los primeros son artículos científicos. Hay dos tipos de artículo científico: el artículo formal y la nota investigativa. Ambos tienen la misma estructura, pero usualmente las notas son más cortas, no tienen resumen, no tienen subdivisiones formales y se imprimen usando una letra más pequeña. El artículo científico tiene seis secciones principales, aunque no se usen subtítulos para demarcarlas. Éstas son:

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• Resumen (Abstract)- resume el contenido del artículo. Ausente en las notas investigativas.

• Introducción- informa el propósito y la importancia del trabajo • Materiales y Métodos- explica cómo se hizo la investigación • Resultados- presenta los datos experimentales • Discusión- explica los resultados y los compara con el conocimiento previo del tema

• Literatura Citada- enumera las referencias citadas en el texto

Redacción Científica La redacción científica tiene como único propósito informar el resultado de una investigación. Su única meta es comunicar el resultado de una investigación. Para escribir un buen artículo científico no hay que nacer con un don o habilidad creativa especial. La redacción científica es una destreza que puede aprender cualquier investigador que reúna estos requisitos: 1. Dominar el idioma- el científico tiene que saber escribir oraciones lógicas y párrafos bien organizados. También tiene que usar con destreza los signos de puntuación para producir oraciones precisas, claras y concisas. Si no te expresas claramente tendrás numerosos contratiempos con los árbitros, los editores y los lectores de tus artículos. 2. Enfocarse en el trabajo- el autor debe establecer un plan de trabajo con fechas para comenzar y terminar el artículo. Separa bloques de tiempo para escribir y escribe durante los mismos; no rehuyas la tarea porque no sientes deseos de escribir ni busqes excusas para posponer el trabajo. Oblígate a cumplir con tus metas y termina el trabajo según pautado. 3. Dedicarle tiempo a la revisión del manuscrito- el mismo esfuerzo que le dedicas a la planificación y ejecución de tus experimentos debes dedicárselo a la redacción y corrección del artículo científico. Los artículos efectivos no se escriben en uno o dos días. Por el contrario, los artículos efectivos son producto de una ejecución y revisión cuidadosa y constante. Robert Day argumenta convincentemente que el proyecto de investigación no termina cuando se publica el artículo, sino cuando el trabajo es leído y entendido por la audiencia.

• 4. Etender y aplicar los principios fundamentales de la redacción científica: precisión, claridad y brevedad. 115

Características de la Redacción Científica Para escribir un buen artículo científico tienes que conocer y poner en práctica los tres principios básicos de la redacción científica. 1. Precisión- precisión significa usar las palabras que comunican exactamente, sin duda alguna, lo que quieres decir. Considera este error muy común: El plancton se distribuyó mejor en ambas bahías. El autor de esta oración sabe exactamente qué significa mejor, pero ¿lo sabe el lector? Mejor puede significar rápidamente, uniformemente, según se esperaba, o varias otras cosas. ¡La audiencia de un trabajo escrito no puede preguntar para aclarar sus dudas! Para escribir con precisión hay que aprender a revisar el artículo desde la perspectiva del lector. En esta tarea aún los veteranos se benefician de la lectura crítica y las recomendaciones de uno o más colegas. 2. Claridad- claridad significa que el texto se lee y se entiende rápidamente. El artículo es fácil de entender cuando el lenguaje es sencillo, las oraciones están bien construidas y cada párrafo desarrolla el tema siguiendo un orden lógico y consistente. Compara los dos párrafos siguientes; el primero se entiende fácilmente y el segundo es casi imposible de comprender. La hierba guinea, introducida desde Africa, es una planta perenne de crecimiento erecto, adaptable muy bien a suelos tropicales y resistente a la sequía. Es muy apetecible para el ganado y se utiliza principalmente como hierba de pastoreo, aunque también se recomienda para la producción de heno, ensilaje o hierba de corte. Su utilización como forraje conservado, para empleo durante la época seca, es limitado debido al bajo contenido de carbohidratos solubles en agua y a su baja población de bacterias productoras de ácido láctico. 3. Brevedad- ser breve significa incluir solamente información pertinente al contenido del artículo y comunicar dicha información usando el menor número posible de palabras. Dos consideraciones importantes nos obligan a ser breves. Primero, la publicación científica es cara y cada palabra innecesaria aumenta el costo del artículo. Segundo, el texto innecesario usualmente afecta la claridad del mensaje. La primera oración que sigue a continuación es casi dos veces y media más larga que la segunda pero ambas dicen exactamente lo mismo. Las observaciones con respecto a las condiciones de temperatura y salinidad en cada localidad estudiada nos permiten establecer, de una manera general, que éstas no presentaron grandes variaciones. 28 palabras y 162 caracteres. La temperatura y la salinidad no variaron mucho en las localidades estudiadas. 12 palabras y 67 caracteres.

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HERRAMIENTAS PARA REDACTAR EL ARTÍCULO La preparación del artículo científico requiere cierto equipo que todo investigador debe poseer. 1. Computadora (ordenador). Cualquier computadora PC-compatible o Macintosh es adecuada. Para manejar texto no se necesita una máquina poderosa, pero para trabajar con ilustraciones se requiere un procesador rápido y mucha memoria. 2. Impresora. Cualquier impresora láser o de chorro de tinta (ink-jet) sirve para imprimir el texto. Las ilustraciones finales deben imprimirse en papel de alta resolución o de calidad fotográfica, usando una máquina con por lo menos 600 dpi de resolución. 3. Procesador de texto. Puedes usar cualquier procesador de texto que pueda producir un archivo compatible con las versiones recientes de Word para PCs. Word es el procesador más usado por los científicos y por lo tanto también por los árbitros y los editores de las revistas científicas. 4. Corrector ortográfico. Los procesadores modernos tienen excelentes correctores ortográficos (spell checkers). La versión en inglés de Word 2000 incluye el corrector ortográfico para español, aunque por lo general éste no se instala automáticamente (la computadora te pedirá que lo instales cuando trates de corregir el primer texto en español). Los correctores de estilo o de gramática (grammar checkers) son útiles pero a menudo hacen sus planteamientos usando un lenguaje muy técnico. 5. Diccionarios. Debes tener a la mano, o aún mejor en la misma computadora, diccionarios recientes de español y de inglés. Las ediciones deben ser recientes porque las viejas no contienen los últimos vocablos añadidos al idioma. Los diccionarios electrónicos disponibles en CD/ROM son mucho más convenientes que las versiones impresas. Yo tengo en mi computadora el Diccionario General de la Lengua Española (Vox) y el Encarta World English Dictionary. Si tienes acceso confiable al Internet puedes usar gratis varios diccionarios generales y técnicos disponibles en el web. Uno de los mejores recursos para los autores hispanoparlantes se encuentra en diccionarios.com. 6. Copia de las instrucciones para los autores. Las revistas científicas tienen requisitos estrictos que debes seguir al pie de la letra. Localiza y ten siempre cerca una copia de las instrucciones publicadas en un número reciente de la revista o en su página de Internet.

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SINTAXIS DESCUIDADA Si escribes apresuradamente y no le prestas la debida atención al orden de las palabras, el resultado será casi siempre una oración deficiente. A veces el significado literal es tan absurdo que el lector sonríe pero entiende el mensaje. En otras ocasiones el significado es confuso y el lector tiene que leer la oración varias veces para tratar de entenderla. En el peor caso el significado es distinto u opuesto. Considera estos ejemplos:

• Las muestras se tomaron al azar en el área señalada usando una pala. Esta oración dice literalmente que el investigador usó una pala para señalar el área donde tomó las muestras. El problema surge porque usar la pala está más cerca de señalar que de tomar las muestras. Alternativa: Usando una pala, las muestras se tomaron al azar en el área señalada.

• El paciente sintió un dolor en el dedo que gradualmente desapareció. ¿Qué desapareció gradualmente, el dolor o el dedo? Observa que desaparecer está más cerca del dedo que del dolor. Alternativa: El paciente sintió en el dedo un dolor que desapareció gradualmente.

• Observé larvas pequeñas en los fluidos abdominales de la chinche con el proceso caudal degenerado. ¿Quién tiene el proceso caudal degenerado? Según la oración es la chinche, pero deben ser las larvas. Observa que el proceso caudal degenerado está más cerca de la chinche que de las larvas. Alternativa: En los fluidos abdominales de la chinche observé larvas pequeñas con el proceso caudal degenerado.

Para reducir los problemas de sintaxis es imperativo que los elementos relacionados queden cerca en la oración. El sujeto debe estar cerca del verbo y de los adjetivos que le corresponden; los adverbios deben quedar cerca de los adjetivos que modifican. Los ejemplos anteriores también demuestran que debemos revisar el artículo para depurarlo de los errores que cometemos al hablar. El lenguaje oral contiene muchos vicios porque escojemos las palabras rápidamente, a la misma vez que pensamos en lo próximo que vamos a decir. La redacción científica exige un grado de precisión y claridad que sólo se obtiene luego de varias revisiones pausadas y cuidadosas del manuscrito.

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CONCORDANCIA ENTRE EL SUJETO Y EL VERBO El sujeto y el verbo tienen que concordar en tiempo. Si el sujeto es singular el verbo tiene que ser singular. Si el sujeto es plural el verbo tiene que ser plural. Considera estos dos ejemplos:

• La actividad de las drogas racémicas son muy inferiores. El sujeto de la oración es la actividad, que está al comienzo de la oración, y no las drogas racémicas que están al lado del verbo. Correcto: La actividad de las drogas racémicas es muy inferior.

LONGITUD DE LAS ORACIONES Y LOS PÁRRAFOS Las oraciones largas son por lo general más difíciles de entender que las oraciones cortas. Un estudio efectuado hace años reveló que las revistas dirigidas a públicos generales usan oraciones más cortas que las revistas especializadas. Por ejemplo, Reader's Digest usa un promedio de 15 palabras por oración, Newsweek usa 17, las revistas científicas usan 25 y los documentos legales (notoriamente difíciles de entender) promedian 55 palabras por oración. El primer párrafo que sigue a continuación es una oración de 82 palabras. El segundo párrafo es igual de largo pero se dividió en cuatro oraciones de 21, 21, 23 y 17 palabras. Aunque este párrafo es mucho más fácil de entender, su lectura es un poco monótona porque las cuatro oraciones tienen aproximadamente la misma longitud. El tercer párrafo es similar pero su lectura es más agradable porque se varió la longitud de las oraciones (11, 8, 44 y 15 palabras, respectivamente). Aunque la penúltima oración duplica el largo promedio de 20 palabras recomendado para los artículos científicos, la oración es fácil de entender porque está bien puntuada. Recientemente se ha visto la gran importancia de la ambientación en relación con la actividad biológica, especialmente en la industria farmacéutica; hace algunos años varios estudios (e.g., Matsuda, 1992; Yoshii, 1993) informaron que ciertos antibióticos causaban problemas porque cada isómero actuaba diferentemente en el cuerpo, por ejemplo, uno puede ser farmacológicamente activo, mientras que el otro puede ser inactivo o tener un grado diferente de actividad o causar efectos perjudiciales, el problema se acentúa porque en muchos casos los antibióticos racémicos son muy inferiores a los isómeros puros. Recientemente se ha visto la gran importancia de la ambientación en relación con la actividad biológica, especialmente en la industria farmacéutica. Hace algunos años, varios estudios (e.g., Matsuda, 1992; Yoshii, 1993) informaron que ciertos antibióticos causaban problemas porque cada isómero actuaba diferentemente en el cuerpo. Por ejemplo, uno puede ser farmacológicamente activo, mientras que el otro puede ser inactivo o tener un grado diferente 119

de actividad o causar efectos perjudiciales. El problema se acentúa porque en muchos casos los antibióticos racémicos son muy inferiores a los isómeros puros. La relación entre la ambientación y la actividad biológica es muy importante. Esto es así especialmente en la industria farmacéutica. Hace algunos años, varios estudios (e. g., Matsuda, 1992; Yoshii, 1993) informaron que ciertos antibióticos causaban problemas porque cada isómero actuaba de modo diferente en el cuerpo; por ejemplo, uno puede ser farmacológicamente activo, mientras que el otro puede ser inactivo, tener un grado diferente de actividad o causar efectos perjudiciales. El problema se acentúa porque los antibióticos racémicos son frecuentemente muy inferiores a los isómeros puros. Se recomienda que los párrafos tengan un promedio de 7 a 14 líneas, aunque es mejor alternar párrafos de esa longitud con párrafos más cortos (3-6 líneas) y párrafos más largos (15-20 líneas). Una secuencia de párrafos cortos, al igual que una secuencia de oraciones cortas, contiene demasiadas señales de alto y produce una lectura desagradable. Al otro extremo, un párrafo que ocupa la página completa no invita a la lectura porque luce impenetrable. Como norma, una página impresa a espacio doble debe tener dos o tres párrafos.

DEMASIADAS CITAS BIBLIOGRÁFICAS Los autores novatos tienden a citar excesivamente la literatura porque no han aprendido a ser selectivos, se sienten inseguros o quieren demostrar un buen dominio del tema. Aunque en las tesis y las disertaciones se cita sin restricciones, en el artículo científico se citan solamente las referencias directamente pertinentes al tema de la investigación. Las citas excesivas retrasan la lectura y aumentan el costo de la publicación (añaden texto y referencias). Tres reglas generales sobre el uso de citas bibliográficas:

• No respaldes una aseveración con más de tres citas. • No cites muchas veces el mismo artículo. Si tienes que citar el mismo trabajo varias veces, substituye algunas citas por las abreviaturas op. cit. (en la obra citada) o loc. cit. (en el lugar citado). Ejemplo: Carl (1996) demostró que las dos enzimas tienen una estructura muy similar. Según Carl (op. cit.) los detalles de la estructura molecular se conocerán pronto.

• No respaldes aseveraciones de conocimiento general (vox populi). Pregúntate si otras personas con un dominio similar del tema deben conocer la información que piensas repaldar y elimina las citas si la respuesta es positiva. Todas las citas son innecesarias en estas tres oraciones: 1. Los plaguicidas son tóxicos (Cancel, 1987; Henderson, 1991; Hedges, 1992; Curtis, 1995). 2. El tomate es una de las hortalizas de mayor consumo en el mundo (Alamo, 1992; Cardona, 120

1995; Hill, 1997). 3. The importance of coastal areas as nursery grounds for fishes and invertebrates is widely known (Willis and Curtis, 1962; Sheridan, 1971; Allen, 1974; Britton, 1978; Kleuger and Dickinson 1991; Farrow, 1992).

AUTORES El primer autor del artículo científico (autor principal, senior author) es la persona que más contribuyó al desarrollo de la investigación. También es el responsable principal de la preparación del manuscrito y por lo general se encarga de todos los trámites relacionados con el trabajo, incluyendo corresponder con el editor, modificar el manuscrito en respuesta a los comentarios de los árbitros, revisar las pruebas que produce la imprenta y gestionar el pago de los cargos por publicación y de las separatas. Los autores secundarios (junior authors) se colocan en orden según la importancia de su contribución, alfabéticamente o al azar. Para evitar problemas es imperativo que todos los coautores aprueben la versión final del manuscrito y el orden de sus nombres. Escribe tu nombre de una sola forma en todos tus artículos. Por ejemplo, si usas Eduardo Pérez Castillo en tu primer trabajo, usa ese mismo nombre en todos los demás; no uses E. Pérez Castillo, Eduardo Pérez C. o Eduardo Pérez. Esta inconsistencia confundirá a tus colegas y al personal que trabaja para los servicios bibliográficos. Si acostumbras a usar tus dos apellidos, únelos con un guión (Eduardo Pérez-Castillo) para que los investigadores norteamericanos no te citen por el segundo apellido (Castillo, E. P. en vez de Pérez Castillo, E.). TÍTULO El título del artículo científico es muy importante porque se publicará solo en muchas ocasiones; por ejemplo, en recursos bibliográficos, en bancos de datos, en las páginas de Internet de las revistas que publican sus tablas de contenido en el web y en la literatura citada de otros artículos. Las personas que encuentren tu trabajo por uno de estos medios decidirán, basándose exclusivamente en el título, si deben o no obtener una copia del artículo. El título es una etiqueta y como tal debe describir fielmente el contenido del artículo. El título. He aquí un título deficiente: Efecto de Antibióticos sobre Bacterias. ¿Qué efectos, que antibióticos, qué bacterias? Compara con esta alternativa: Inhibición del Crecimiento de Mycobacterium tuberculosis en Presencia de Estreptomicina. Los títulos pueden ser descriptivos o informativos. Los descriptivos reseñan el contenido de la investigación sin ofrecer resultados, mientras que los informativos comunican el resultado

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principal de la investigación. Ésta es una versión informativa del primer ejemplo arriba: La mayoría de las revistas usan títulos descriptivos. No hay reglas sobre la longitud óptima del título; lo importante es que describa fielmente el contenido del trabajo sin pecar de exageradamente corto o largo. La longitud promedio en varias revistas que examiné recientemente es 14 palabras (9-24). El título no debe tener siglas ni abreviaturas, excepto aquellas que toda la audiencia conoce. Si el título incluye un nombre científico, asegúrate de informarle al lector el tipo de organismo que estudiaste. Considera este ejemplo: Distribución de Melicoccus bijugatus en el Oeste de Puerto Rico. ¿Sabes qué tipo de organismo es Melicoccus bijugatus? Compara con esta alternativa: Distribución del Árbol de Quenepa, Melicoccus bijugatus, en el Oeste de Puerto Rico. No comiences el título con frases vacías tales como Aspectos de..., Comentarios sobre..., Investigaciones de..., Estudios de..., Estudios preliminares sobre..., Notas sobre... u Observaciones sobre.... Casi siempre puedes eliminar estas frases sin afectar la precisión del título. PALABRAS CLAVE Las palabras clave (keywords) son una lista alfabética de cuatro a ocho términos relacionados con el contenido del artículo. Las palabras se imprimen después del resumen o al pie de la primera página y son usadas por los servicios bibliográficos (Biological Abstracts, Chemical Abstracts, etc.) para clasificar el trabajo bajo un tema o índice específico. Somete las palabras en inglés, aunque el trabajo sea en español, porque las recopilaciones bibliográficas más importantes se publican en ese idioma. Cuando la revista no publica palabras clave los servicios bibliográficos las extraen del título o del resumen.

RESUMEN El resumen (abstract) es una de las partes más importantes del artículo científico. Como sucede con el título, el resumen se publica solo en varias ocasiones y los investigadores lo 122

usarán para determinar si deben o no obtener el artículo completo. Biological Abstracts y las otras publicaciones similares disponibles para todas las ramas de la ciencia son básicamente colecciones de resúmenes indizados. Muchas revistas publican sus resúmenes en Internet y (UMI) publica anualmente los resúmenes de sobre 50 mil disertaciones doctorales y tesis de maestría. El resumen es un miniartículo que sintetiza los cuatro aspectos principales de la investigación: 1. El propósito del trabajo (Introducción) 2. Los métodos principales (Materiales y Métodos) 3. Los resultados más importantes (Resultados) 4. Las conclusiones principales (Discusión)

Los números en el siguiente ejemplo ficticio corresponden a los cuatro componentes del resumen. El aura tiñosa es un tipo de buitre. [1] El propósito de esta investigación fue determinar la distribución geográfica del aura tiñosa (Cathartes aura) en las zonas costeras de Puerto Rico. [2] Una vez por semana, desde enero hasta diciembre de 1995, se recorrió en automóvil la carretera número 2, saliendo a las 0730 desde Mayagüez, viajando hacia el sur y regresando al punto de partida por el norte. El autor y dos acompañantes anotaron el número de auras observadas durante el recorrido. [3] Observamos aves desde Yauco hasta Caguas, con la mayoría de los avistamientos entre Guánica y Santa Isabel. Las aves abundaron desde julio hasta septiembre y escasearon desde enero hasta marzo (durante el periodo reproductivo). [4] La presencia de aves en el área de Caguas, informada aquí por primera vez, indica que el aura tiñosa sigue su expansión hacia el norte. La abundancia en las demás localidades es similar a la informada por otros autores. El resumen usado como ejemplo es un resúmenes informativos porque informan los resultados y las conclusiones principales de la investigación. Algunas revistas usan resúmenes descriptivos que mencionan el tema del artículo sin ofrecer resultados ni conclusiones. Estos resúmenes no son adecuados para el artículo científico porque proveen muy poca información útil. Ésta sería una versión descriptiva del resumen usado como ejemplo: Se determinó la distribución geográfica del aura tiñosa (Cathartes aura) en las zonas costeras de Puerto Rico mediante un recorrido semanal en automóvil. REGLAS ADICIONALES SOBRE EL RESUMEN

• No puede exceder la longitud especificada por la revista (usualmente 150 a 250 palabras).

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• Su longitud debe guardar proporción con la longitud del artículo y la relevancia de la investigación.

• La versión en español y la versión en inglés tienen que incluir la misma información (la única diferencia entre ambas versiones es el idioma).

• Se redacta en tiempo pasado (se encontró, se observó, etc.). • Consiste de un solo párrafo. • No contiene citas bibliográficas. • No contiene referencias a tablas o a figuras. • No contiene siglas o abreviaturas (excepto aquellas que toda la audiencia conoce).

• Por lo general contiene el nombre común y el nombre científico de las especies estudiadas. INTRODUCCIÓN La introducción informa tres elementos muy importantes de la investigación: el propósito, la importancia y el conocimiento actual del tema. El relato comienza con elementos generales (a menudo cronológicamente) y se estrecha hasta llegar al propósito del proyecto. Aunque el propósito de la investigación se deduce a menudo del título o del contenido mismo de la sección, muchos autores prefieren informarlo directamente (El propósito de esta investigación es...). La importancia de la investigación es obvia para el autor, pero no lo es necesariamente para el lector. Nunca está de más describir la importancia del trabajo y su posible aplicación práctica, especialmente si la renovación del apoyo económico depende de personas que no son especialistas en el tema. Dos justificaciones comunes, pero débiles, son que el trabajo se hizo porque no se había hecho antes (quizás no se había hecho porque a nadie le parecía importante) o porque no se había hecho en el país del investigador (muchos trabajos, especialmente los de laboratorio, son independientes del lugar donde se realizan). No cesa de sorprenderme la cantidad de estudiantes que terminan proyectos de investigación sin considerar la importancia teórica o práctica de los mismos. Recientemente, una revista rechazó un artículo que describía el número diploide de cromosomas de cinco especies de moscas porque el autor no pudo explicar la importancia de sus observaciones. ¿Por qué debemos saber cuántos cromosomas tienen estas moscas? ¿Qué importancia tiene esta

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información? Hay más de 125 000 especies de moscas; ¿necesitamos saber cuántos cromosomas tiene cada una? La relación entre la investigación y el conocimiento previo del tema se establece mediante una narrativa apoyada por citas de la literatura. Sin embargo, no tienes que repasar todo el conocimiento existente sobre el tema (para eso están los artículos de síntesis) ni tienes que demostrar que conoces toda la literatura. La introducción debe limitarse al tema específico del trabajo y sólo debes citar las contribuciones realmente. Otro error común entre los principiantes es comenzar la introducción con información demasiado general para la audiencia del artículo. Considera la primera oración de un manuscrito sobre la biota de un bosque tropical: La conservación del medioambiente y la preservación de la biodiversidad florística y faunística son factores vitales para el disfrute actual y el bienestar futuro de la raza humana. Esta oración puede ser adecuada para la introducción de un libro o para un artículo de síntesis, pero no le dice absolutamente nada nuevo a una audiencia de biólogos. MATERIALES Y MÉTODOS Un requisito fundamental de toda investigación científica es que el trabajo pueda ser validado por otros investigadores. Por lo tanto, la sección de Materiales y Métodos tiene que proveer suficiente información para que científicos competentes puedan repetir el experimento. Algunas técnicas y procedimientos (e.g., la tinción de Gram en el campo de la microbiología) son tan conocidos que puedes mencionarlos sin más explicación. Si el método está descrito sólo tienes que dar la cita correspondiente, aunque podrías describirlo si es corto o si aparece en un trabajo difícil de conseguir. Si modificaste un método de otro investigador debes dar la cita y explicar detalladamente la modificación. Si el método es nuevo tendrás que describirlo en detalle y probablemente justificarlo. Esta sección también menciona las pruebas estadísticas usadas para evaluar los resultados. Podría ser prudente justificar las pruebas empleadas para que quede claro que escogiste las más idóneas y no unas que benefician tus expectativas. Consulta con especialistas cuando vayas a escoger las pruebas estadísticas, pero esfuérzate por conocer el propósito, la aplicación y las limitaciones de cada una. Todos los métodos empleados (y los resultados obtenidos mediante los mismos) deben ser importantes para la investigación. Por ejemplo, si mediste la temperatura y el pH del agua, los datos obtenidos deben aparecer en la sección de resultados y su importancia debe ser evidente en la sección de discusión.

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REGLAS ADICIONALES SOBRE LOS MATERIALES Y MÉTODOS

• Si usas microorganismos caracterízalos cuidadosamente e informa cómo los obtuviste.

• Si usas plantas o animales informa cómo se identificaron y quién los identificó. • Si usas vertebrados certifica que cumpliste con las normas aplicables al uso de los mismos y que recibiste los permisos correspondientes.

• No tienes que especificar marcas comerciales ni modelos cuando varios equipos pueden hacer lo mismo.

• Usa nombres genéricos para los compuestos químicos si no hay diferencias importantes entre las marcas comerciales.

• Esta sección se redacta en tiempo pasado (se midió, se contó, etc.).

RESULTADOS Esta sección es el corazón del artículo científico porque aquí se informan los resultados de la investigación. Las revistas tradicionales presentan los resultados mediante texto, tablas y figuras. Las revistas electrónicas pueden incluir también sonido y vídeo. En términos generales:

• El texto es la forma más rápida y eficiente de presentar pocos datos. • Las tablas son ideales para presentar datos precisos y repetitivos. • Las figuras son ideales para presentar datos con tendencias o patrones importantes.

Los datos deben presentarse de una sola forma. Sin embargo, en vez de decir Los datos están en la tabla 2 y pretender que el lector estudie la tabla y deduzca los resultados, es preferible resumir con palabras las conclusiones más importantes. Por ejemplo: Los resultados (Tabla 2) demuestran que la duración del periodo embrionario disminuyó según aumentó la temperatura.

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Por motivos de eficiencia y economía, el artículo científico no puede tener muchas tablas o figuras para presentar los datos de todas las repeticiones del experimento. Hay que ser selectivo y por lo general sólo podrás presentar los promedios de las repeticiones y los datos significativos. Si fuese necesario incluir todos los datos de los experimentos, existe la opción de colocarlos en un apéndice. A veces, los resultados y la discusión se combinan en una sección de Resultados y Discusión, donde los primeros se presentan y seguidamente se discuten. Si las dos secciones están separadas, es imperativo que la primera se limite a presentar resultados y la segunda a discutirlos. Un error frecuente es comenzar la sección de resultados con información que pertenece a los materiales y métodos La sección de resultados se escribe en tiempo pasado (se encontró, se observó, etc.). TABLAS Las tablas (cuadros) son la alternativa ideal para presentar datos precisos y repetitivos. Sin embargo, evalúa cuidadosamente cada tabla para verificar que la misma contribuye significativamente al artículo..Las tablas muy pequeñas son frecuentemente innecesarias, Las tablas tienen la siguiente estructura estándar:

Número y título- indica el número de la tabla y explica su contenido Encabezamiento de las columnas- describe el contenido de las columnas Encabezamiento de las filas- describe el contenido de las filas Cuerpo- contiene los datos del experimento Notas- explican parte del contenido para que la tabla se entienda sin tener que recurrir al texto del artículo

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Líneas de definición- separan las secciones de la tabla y mejoran su apariencia REGLAS PRÁCTICAS PARA LA PREPARACIÓN DE TABLAS

• No dejes espacios en blanco en el cuerpo de la tabla. Un espacio en blanco puede significar que no hay datos, que no los tienes o que los omitiste por error. Llena los espacios con símbolos y explícalos con una nota. Los dos símbolos más usados son + (presente) y -- (ausente).

• No incluyas filas o columnas con los mismos datos a lo largo de toda la tabla. • No repitas las unidades de medida en el cuerpo de la tabla. El símbolo de micrómetros debe colocarse debajo de size en el encabezamiento de las columnas.

• No incluyas columnas de datos que pueden calcularse fácilmente de columnas adyacentes.

• No incluyas columnas de datos no significativos. • Si los porcentajes incluidos en la tabla deben sumar cien, asegúrate de que alcancen ese valor.

• Usa el mismo grado de precisión para todos los datos (e.g., 35.00, 36.50 y 45.98 en vez de 35, 36.5 y 45.98).

• Coloca el cero a la izquierda del punto decimal (0.5 en vez de .5). • Intercambia los encabezamientos de las filas y las columnas si la tabla queda muy ancha

• Agrupa las tablas y colócalas después de la literatura citada (la imprenta las intercalará con el texto). FIGURAS Las ilustraciones son ideales para presentar datos con tendencias o patrones bien definidos. También son indispensables para presentar procesos complejos e imágenes que costaría mucho esfuerzo describir con palabras. Sin embargo, como sucede con las tablas, todas las ilustraciones deben ser necesarias y aportar significativamente al contenido del artículo. A veces podemos presentar los mismos datos en una tabla o en una figura. Como regla general, preferimos las tablas cuando la precisión de los datos es importante y cuando los datos fluctúan sin un patrón particular. Preferimos las figuras cuando los datos presentan un 128

patrón bien definido y cuando la figura resalta una diferencia que no se aprecia claramente en la tabla. Las figuras deben presentar los datos honestamente y por lo tanto no debes manipularlas dramáticamente para beneficiar tus expectativas. Estas técnicas han sido usadas por autores inescrupulosos:

• Extender las líneas más allá del área con datos; • Trazar medias perfectas a través de un campo de puntos con mucha variación; • Omitir las barras de variación para que no se note que hay mucha variación; • Variar los valores de la abscisa o la ordenada para alterar notablemente la forma de la gráfica.

Las ilustraciones deben ser precisas, pero también deben ser atractivas y fáciles de entender. La mayoría de las ilustraciones se reducirán para adaptarlas al tamaño de la revista; por lo tanto, reduce las figuras con una fotocopiadora y verifica que el texto sea legible, que los puntos se vean y que las líneas no se rompan. Reglas para la preparación de figuras

• Somete figuras finales y listas para su reproducción. La revista no tiene personal para modificar las figuras y la imprenta cobra carísimo por hacerlo.

• Somete las figuras en su tamaño final o un poco más grande. • Agrupa las figuras similares en planchas. Si envías figuras sueltas, la imprenta las colocará cerca del lugar donde se citan por primera vez en el texto. Algunos autores no quedan satisfechos con la distribución de las figuras pero tienen que aceptarla porque es prohibitivo rehacer las pruebas.

• No uses figuras tridimensionales para datos con dos dimensiones. • Agrupa los títulos de todas las figuras en una página o sección titulada Leyenda de las Figuras. La imprenta asociará la leyenda con la figura correspondiente.

• Numera todas las figuras, ya sea directamente sobre la ilustración, en una esquina o en el reverso de la figura.

• Si no es obvio, indica con una flecha apuntando hacia arriba la orientación de la figura en la página impresa. 129

• Usa preferentemente círculos, triángulos y cuadrados para los puntos de las gráficas.

• Usa barras de escala en vez de aumentos para indicar el tamaño de las estructuras. El aumento indicado en la leyenda de la figura cambiará cuando la imprenta reduzca la ilustración para adaptarla al tamaño de la página.

• Somete las fotografías en blanco y negro. Las revistas científicas pueden publicar fotos a color, pero te cobrarán sobre US $400 adicionales por página.

• Haz una anotación a lo largo del margen izquierdo de la página si quieres que la figura aparezca en un lugar particular. Como sucede con las tablas, la imprenta coloca automáticamente las figuras cerca del lugar donde se citan por primera vez.

• Identifica las ilustraciones escribiendo en el reverso de las mismas tu nombre, el título abreviado del artículo, el nombre de la revista y el número de la figura con relación al total de ilustraciones (Figura 1 de 5, Figura 2 de 5, etc.).

Las imprentas modernas usan programas tales como Adobe Pagemaker para componer el artículo científico en la pantalla de sus computadoras. Por esta razón cada vez más revistas exigen que los autores sometan versiones electrónicas e impresas de las ilustraciones. Las versiones impresas se usan como referencia y para producir el archivo electrónico (rastreando la figura con un escáner) si la versión electrónica no es utilizable. Estas reglas te ayudarán a producir ilustraciones electrónicas adecuadas:

• Somete los archivos electrónicos en formatos bien conocidos para asegurar que la imprenta pueda abrirlos. Algunas imprentas prefieren el formato de Adobe Photshop (.psd).

• Somete archivos compatibles con el sistema operativo Windows. Aunque todas las imprentas están capacitadas para trabajar con documentos creados en computadoras Macintosh, es probable que la computadora del editor no sea una Mac y que éste no pueda abrir los archivos para corroborar la calidad de las ilustraciones.

• Algunas oficinas editoriales componen los artículos y podrían exigir que las ilustraciones

sometan

formato

compatible

con

Windows.

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DISCUSIÓN Esta sección del artículo científico explica los datos experimentales y los compara con resultados obtenidos por otros investigadores. La discusión puede mencionar los resultados someramente antes de discutirlos, pero no debe repetirlos en detalle Tienes que comparar tu trabajo con investigaciones verdaderamente comparables. Por ejemplo, no sería correcto comparar la biodiversidad de dos localidades si una está bien estudiada y la otra apenas ha sido explorada, si una es mucho más grande que la otra o si ambas tienen climas muy distintos. Evalúa detenidamente los materiales y métodos de los otros trabajos para precisar hasta dónde debe llegar la comparación. Cuando compares tus resultados considera tanto los trabajos que apoyan tu hipótesis como los que informan resultados contrarios. Las dos comparaciones son importantes; si omites la que no te gusta incurrirás en la falta ética de selectividad. Ten precaución con la discusión de resultados que no son significativos. Algunos autores sólo los mencionan (Los resultados de las primeras dos pruebas no fueron significativos) mientras que otros los discuten como si fueran significativos (Los resultados de las primeras dos pruebas no fueron significativos, pero la especie X abundó más porque tiene una tasa reproductiva alta y un mecanismo eficiente de dispersión).¿En qué quedamos? No prolongues la discusión innecesariamente citando trabajos "relacionados" o planteando explicaciones poco probables. Ambas acciones distraen al lector y lo alejan de la discusión realmente importante. La sección de discusión puede terminar con algunas recomendaciones para los investigadores que deseen repetir el trabajo y con sugerencias para investigaciones futuras. Si la discusión es larga y el artículo no tiene una sección de conclusiones, puedes terminar la discusión con un párrafo que resuma y presente las conclusiones más importantes del estudio. Esto te permitirá enfatizar una vez más los hallazgos importantes y la contribución principal de la investigación. CONCLUSIÓN Esta sección se incluye en trabajos extensos o en artículos que tienen una sección de discusión inusitadamente larga. La forma más simple de presentar las conclusiones es enumerándolas consecutivamente. Sin embargo, la sección también puede recapitular brevemente el contenido del artículo, mencionando someramente su propósito, los métodos principales, los datos más sobresalientes y la contribución más importante de la investigación. En el último caso no debe duplicarse excesivamente el contenido del resumen.

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AGRADECIMIENTOS Esta sección reconoce la ayuda de personas e instituciones que aportaron significativamente al desarrollo de la investigación. Las siguientes contribuciones ameritan un agradecimiento pero no la coautoría del artículo

• Subvenciones (grants) y otras fuentes de ayuda económica • Ayuda técnica de laboratorio • Préstamo de literatura y equipo • Compañía y ayuda durante viajes al campo • Asistencia con la preparación de tablas e ilustraciones • Sugerencias para el desarrollo de la investigación • Ideas para explicar los resultados No te extiendas excesivamente en los agradecimientos; agradece las contribuciones menos importantes personalmente y no en el artículo. A diferencia de las tesis, los artículos científicos casi nunca incluyen dedicatorias ni agradecimientos afectuosos (amistad, apoyo moral, consejos personales, etc.) LITERATURA CITADA Esta sección contiene las fichas bibliográficas de las referencias citadas en el texto. Aunque los títulos Bibliografía, Referencias y Literatura Citada se emplean a menudo como sinónimos, el primero debe usarse cuando se presenta una recopilación completa de la literatura, el segundo cuando se presenta una selección de artículos y el tercero cuando todos los artículos citados en el texto aparecen en la lista de referencias y viceversa. Literatura Citada es el título apropiado para los artículos científicos. La Literatura Citada incluye estas contribuciones: 5. Artículos publicados en revistas científicas 6. Artículos aceptados para publicación (en prensa) 7. Capítulos de libros 8. Libros 9. Tesis depositadas en bibliotecas 132

10. Documentos publicados en Internet

La Literatura Citada normalmente no incluye estas contribuciones: Resúmenes (abstracts) de presentaciones .Informes sometidos a agencias públicas o privadas Publicaciones internas de instituciones públicas o privadas .Artículos en preparación y artículos sometidos para publicación. Estos trabajos se citan en el texto usando in litt. Ejemplo: Según Carvalho (in litt.). Comunicaciones personales. Estas contribuciones se citan en el texto usando com. pers. (pers. com. en inglés). Ejemplos: Según Carvalho (com. pers.), According to Carvalho (pers. com.). Datos sin publicar. Esta información se cita en el texto usando sin publicar (unpubl. data). Ejemplo: Según Carvalho (sin publicar), According to Carvalho (unpubl. data).

Hay dos sistemas principales para citar la literatura (consulta las instrucciones para los autores): 1. Autor y año- los artículos se citan por el apellido del autor y la fecha de publicación. La literatura citada se ordena alfabéticamente y se usan letras para distinguir los artículos publicados por el mismo autor en un mismo año (e.g., Powell 2000 a,b). Los artículos con tres o más autores se citan por el apellido del primer autor seguido por et al., pero en la literatura citada se colocan los nombres de todos los autores (algunas revistas usan et al. en la literatura citada para artículos con más de cierto número de autores). 2. Cita por números- los artículos se citan por un número que se le asigna a la referencia en la literatura citada. Dependiendo el estilo de la revista, la literatura citada se ordena alfabéticamente, por orden de aparición en el artículo o incluso al azar.En este sistema es imperativo que cada número corresponda a la referencia correcta. Algunas revistas usan letras (e.g., 5a, 16a) para numerar referencias añadidas durante la revisión del manuscrito. 3. Citar un artículo por medio de otro debe hacerse como último recurso, si fue imposible conseguir la publicación original. Reglas para alfabetizar la literatura citada 1. Coloca los artículos en grupos por el apellido del primer autor. Por ejemplo, agrupa los artículos de Carpenter, los de Kaiser, los de Massoud, etc.

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2. Toma los artículos del primer autor como único autor y colócalos en orden cronológico. Ejemplo: Carpenter 1978, Carpenter 1989a, Carpenter 1989b, Carpenter 1992. 3. Toma todos los artículos del primer autor con otro autor y colócalos en orden alfabético por el apellido del segundo autor y en orden cronológico si hay más de un artículo con el mismo segundo autor. Ejemplo: Carpenter y Boerner 1975, Carpenter y Denis 1933, Carpenter y Massoud 1974, Carpenter y Massoud 1981. 4. Toma los artículos del primer autor con dos o más autores y colócalos en orden cronológico, sin importar el apellido de los demás autores ni el número de autores (esto es así porque los artículos con tres o más autores se citan en el texto usando et al. seguido por el año). Ejemplo: Carpenter, Salmon, Delamare y Bonet 1935; Carpenter, Bellinger y Massoud 1957; Carpenter, Anderson y Lubbock 1982.

Cada revista tiene su estilo específico para redactar las citas. Muchas publicaciones usan el siguiente formato:

• Para un artículo: McFarlane, D. A. 1999. Late Quaternary fossil mammals and last occurrence dates from caves at Barahona, Puerto Rico. Carib. J. Sci. 25(3-4): 238-248.

• Para un artículo en un libro: Morgan, G. S. 1994. Late Quaternary fossil vertebrates from the Cayman Islands. In M. A. Brunt and J. E. Davies (eds.), The Cayman Islands: Natural History and Biogeography, pp. 465-508. Kluwer: The Netherlands.

• Para un libro: Aguayo, C. G. y V. Biaggi. 1982. Diccionario de Biología Animal. Editorial de la Universidad de Puerto Rico, San Juan, Puerto Rico, 581 pp. Para un documento en Internet: Day, A. 2001 (activo julio 2001). Las citas se redactan en el idioma original del artículo, con la excepción del chino, japonés, ruso y otros lenguajes que usan símbolos idiomáticos. Si escribes en español, usa y (en el texto y en la literatura citada) antes del último autor del artículo. Si escribes en inglés usa and. Esta regla aplica irrespectivamente del idioma de la cita. Algunas revistas abrevian los nombres de las publicaciones, otras los escriben completos y las demás permiten ambos usos (pero no en el mismo artículo).

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APÉNDICE En esta sección opcional se coloca información no esencial o material importante que es demasiado extenso. El apéndice se sitúa después de la literatura citada y la revista usualmente lo imprime usando una letra más pequeña. Ejemplos de información que puede colocarse en el apéndice:

• Una lista de ejemplares y los museos donde están depositados • Una lista de localidades visitadas • Los datos obtenidos de todas las repeticiones del experimento • Derivaciones matemáticas extensas • Todos los resultados del análisis estadístico (incluyendo quizás los no significativos)

• Mapas de distribución para cada una de las especies estudiada

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GLOSARIO ANÁLISIS DE LA VARIANZA MULTIVARIADO (Multivariate analysis of variance, MANOVA) Prueba estadística paramétrica que permite comparar más de una variable cuantitativa (variable dependiente) en dos o más grupos muestrales. Por ejemplo, permite comparar la media de la presión arterial sistólica y media del peso en cinco grupos de pacientes sometidos a diferentes tratamientos. ANÁLISIS DE COSTE-EFECTIVIDAD (Cost-effectiveness analysis) Evaluación de los resultados obtenidos en términos de incremento del beneficio terapéutico que se deriva de los costes extraordinarios. Este análisis valora si los beneficios aportados compensan el coste añadido. El resultado se expresa como la razón entre el coste y la efectividad, midiéndose los costes en unidades monetarias y los beneficios en términos de unidades de efectividad, como años de vida ganados. También se le conoce como análisis de efectividad en función del coste. ANÁLISIS DE REGRESIÓN (Regression analysis) Prueba estadística que permite correlacionar una variable cuantitativa (variable dependiente) con una o más variables cuantitativas (variables independientes). Permite estudiar la variación de una variable (variable dependiente) según diferentes valores de otra variable (variable independiente). Por ejemplo, permitiría relacionar los cambios de la presión arterial sistólica con las variaciones de frecuencia cardíaca o de peso corporal. ANÁLISIS DE LA COVARIANZA (Analysis of covariance, ANCOVA) Prueba estadística que consiste en la combinación de un análisis de regresión y un ANOVA. Compara una variable dependiente continua con variables independientes que pueden ser categóricas o continuas. Por ejemplo, se puede utilizar este tipo de análisis para determinar la relación entre las concentraciones de hemoglobina (variable dependiente) y la ingesta de hierro controlada por el sexo (variables independientes). 136

ANÁLISIS DE LA VARIANZA (Analysis of variance, ANOVA) Prueba estadística paramétrica que permite la comparación de una variable cuantitativa (variable dependiente) en más de dos grupos muestrales. Por ejemplo, permite comparar la media de presión arterial sistólica en cinco grupos de pacientes sometidos a tratamientos distintos. ASIGNACIÓN ALEATORIA (Randomized assignment, Randomization) Técnica que consiste en distribuir cada sujeto a uno de los grupos de estudio siguiendo un método de azar que asegure que cada uno tenga exactamente las mismas probabilidades de formar parte de uno u otro grupo. ASIGNACIÓN ALEATORIA ESTRATIFICADA (Stratified randomization) Clasificación de los sujetos, previa a la asignación, en categorías o estratos según determinadas características o criterios pronósticos. A continuación se procede a su asignación de forma independiente en cada categoría mediante un proceso de aleatorización propio. De esta manera se consigue que los grupos contengan aproximadamente el mismo número de sujetos en cada categoría o estrato. CORRELACIÓN (Correlation) Grado de relación entre dos variables. La medida utilizada es el coeficiente de correlación (r) que cuantifica la relación lineal entre la exposición y la enfermedad CORRELACIÓN DE PEARSON (Pearson’s correlation) Medida de asociación que expresa el grado de relación lineal entre dos variables continuas CURTOSIS (Kurtosis) Grado de estrechez de una distribución unimodal. Una distribución relativamente plana y con colas cortas es de curtosis baja, y una distribución picuda con largas colas es de curtosis alta. La distribución normal se utiliza como referente y se considera de curtosis intermedia. También se la denomina apuntamiento

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DESVIACIÓN ESTÁNDAR (DE) (Standard deviation, SD) Parámetro estadístico de dispersión que representa como promedio cuánto los valores de un individuo se desvían de la media. Se utiliza desviación típica como sinónimo. Véase Varianza. Se calcula mediante la fórmula siguiente: ni=1 (xi - x-)2 n-1 donde: xi = cada valor x- = media n = número de individuos (grados libertad) S = varianza DISEÑO FACTORIAL (Factorial design) Tipo de ensayo clínico aleatorizado en el que el tratamiento de estudio se utiliza en combinación con al menos otro tratamiento de estudio, o en el que múltiples dosis de un determinado tratamiento se están utilizando en el mismo ensayo. Este tipo de diseño se utiliza para contrastar hipótesis diferentes en un mismo ensayo, o para evaluar la interacción entre diferentes fármacos. Un ejemplo de un diseño factorial sería la utilización del ácido acetilsalicílico (AAS) para la prevención cardiovascular y la del beta-caroteno para la prevención del cáncer DISTRIBUCIÓN DE  (Chi-square distribution) Distribución definida únicamente sobre los valores reales positivos, con un único parámetro al que se denomina grados de libertad. También se le denomina distribución de ji al cuadrado, es un anglicismo llamarla distribución de chi-cuadrado. DISTRIBUCIÓN DE POISSON (Poisson distribution) Distribución que refleja las situaciones en las que la probabilidad de aparición de un suceso sea muy pequeña. Por ejemplo, la probabilidad de aparición de partos triples o cuádruples.

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DISTRIBUCIÓN NORMAL (Normal distribution) Distribución cuyas medidas se agrupan alrededor de un valor central y que presentan una frecuencia cada vez menor a medida que se alejan de dicho valor medio. Muchas variables biológicas siguen la distribución normal. Este patrón tiene una distribución unimodal, de forma acampanada, en la que ambas ramas son simétricas. La media poblacional ±1,96 desviaciones estándar incluye al 95% de la población. También se la conoce como distribución de Gauss. DOBLE CIEGO (Double blind or blinded, double mask or masked) Procedimiento de enmascaramiento, empleado habitualmente en los ensayos clínicos, en el que se utilizan unos códigos de tal manera que ni los pacientes ni el investigador o personal clínico en contacto con el paciente conocen la asignación a los grupos de tratamiento. Para el caso de medicamentos se requiere que su forma de presentación (tamaño, color) sea idéntica. ERROR _ ( - Error) Probabilidad de aceptar la hipótesis nula cuando ésta es realmente falsa. También denominado Error tipo II y Probabilidad ß.. ESTUDIO DE COHORTE (Cohort study) Estudio en el que se selecciona un grupo de individuos expuestos a unos hipotéticos factores de riesgo y se compara con otro no expuesto a los mismos después de un tiempo de seguimiento y hasta el desarrollo de la enfermedad. La medida de asociación que se utiliza en estos estudios es el riesgo relativo y el riesgo absoluto. También llamado estudio longitudinal. ESTUDIO DE COHORTE RETROSPECTIVO (Historical cohorts, Retrospective cohort study) Estudio de cohorte en el que se compara dos grupos respecto a la exposición en el pasado a un factor específico y a la presencia de la enfermedad en el presente. Para poder llevar este tipo de estudios es preciso disponer de un buen sistema de registro.

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ESTUDIO/MÉTODO DE CONEXIÓN DE REGISTROS (Record linkage study/method) Estudio de fármaco vigilancia en el que se utilizan bases de datos donde se registra todo lo concerniente a la salud de las personas (enfermedades, prescripciones, analíticas u hospitalizaciones, entre otras). Estas bases deben contener suficiente información para poder buscar, seleccionar y extraer la información deseada: la exposición a un fármaco y la aparición de una enfermedad o síntoma. ESTUDIO DE CONTROLES HISTÓRICOS (Historical control study) Estudio en el que se compara los resultados de una nueva intervención con los resultados obtenidos en una serie previa utilizando la intervención antigua. Por definición, no son estudios aleatorizados, y se realizan habitualmente en enfermedades poco frecuentes o cuando no sea ético o práctico llevar a cabo un estudio con controles concurrentes. ESTUDIO DE CORRELACIÓN (Correlation study) Estudio que utiliza los datos poblacionales para comparar las frecuencias de una enfermedad entre diferentes grupos durante un mismo período de tiempo, o en la misma población en diferentes momentos en el tiempo. Por ejemplo, estudiar la correlación entre el consumo per cápita de carne y las tasas de cáncer de colon en diferentes países. También se denomina estudio ecológico. Completamente diferente (disminución del efecto para una misma dosis cuando se administra en varias ocasiones consecutivas o, lo que es equivalente, necesidad de incrementar la dosis para mantener los mismos efectos). Véanse Dosis máxima tolerada y Estudio de seguridad. ESTUDIO DESCRIPTIVO (Descriptive study) Estudio que describe las características generales de la distribución de una enfermedad en relación al individuo (por ejemplo, edad, sexo, raza), lugar y tiempo. Dadas las limitaciones inherentes al propio diseño, los estudios descriptivos son fundamentalmente útiles en la formulación de hipótesis que después deberán contrastarse mediante estudios analíticos (ensayos clínicos). Éstos pueden ser estudios poblacionales (estudios de correlación) e individuales (estudios de series de casos o estudios transversales).

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ESTUDIO PILOTO (Pilot study) Estudio de prueba que se lleva a cabo en un número limitado de sujetos como paso previo a otros estudios más amplios con el fin de valorar aspectos como la idoneidad del diseño, así como su factibilidad y viabilidad. También permiten conocer la variabilidad que permitirá el cálculo del tamaño de la muestra de futuras investigaciones. ESTUDIO PROSPECTIVO (Prospective study) En sentido amplio, se considera como sinónimo de estudio de cohorte por algunos autores ya que, partiendo de una determinada exposición, se observa la aparición de una enfermedad en el futuro. Otros autores, para evitar confusiones, prefieren utilizar exclusivamente esta denominación para los estudios de cohorte prospectivos. ESTUDIO PUENTE (Bridging study) Estudio en el que se determina la dosis máxima tolerada en un grupo pequeño de pacientes que padecen la enfermedad en la que se cree que el fármaco va a ser eficaz. Permiten tener una idea preliminar de la toxicidad y en ocasiones de la eficacia del fármaco en su población diana. Se inician poco después de conocerse la dosis máxima tolerada en voluntarios sanos. Permiten una mejor predicción de las dosis que se emplearán después en los ensayos clínicos de eficacia. En general, la dosis máxima tolerada de los pacientes resulta mayor que la encontrada en voluntarios sanos. Se han empleado en el estudio de fármacos para el tratamiento de la demencia o la esquizofrenia. Sus defensores postulan que este diseño permite conocer la dosis máxima tolerada de forma más exacta; así pueden iniciarse los estudios de eficacia con más precisión. Su nombre proviene de su emplazamiento entre las fases I y II del desarrollo clínico. Véanse Dosis máxima tolerada y Ensayos clínicos en fase I. ESTUDIO RETROSPECTIVO (Retrospective study) En sentido amplio, se considera como sinónimo de estudio de casos y controles por algunos autores ya que, partiendo de la enfermedad, se observa la exposición en el pasado para identificar una posible causa. Otros autores, para evitar confusiones, prefieren utilizar exclusivamente esta denominación para los estudios de cohorte retrospectivos. ESTUDIO TRANSVERSAL (Cross-sectional study) 141

Estudio observacional en el que se mide en un momento del tiempo la presencia de una enfermedad y de otras variables relacionadas con la misma. También se denominan estudios de prevalencia, ya que habitualmente son útiles para determinar la prevalencia de una enfermedad o factor de riesgo. Ocasionalmente, pueden ser útiles para establecer una asociación entre un determinado factor y la enfermedad, aunque al haberse registrado ambos en el mismo momento del tiempo, no puede saberse con certeza si la enfermedad es realmente la causa o la consecuencia. Por ejemplo, una asociación observada entre la artrosis y la obesidad en un estudio transversal no nos dice si la artrosis es la causa o la consecuencia de la obesidad. ESTUDIO RETROSPECTIVO (Retrospective study) En sentido amplio, se considera como sinónimo de estudio de casos y controles por algunos autores ya que, partiendo de la enfermedad, se observa la exposición en el pasado para identificar una posible causa. Otros autores, para evitar confusiones, prefieren utilizar exclusivamente esta denominación para los estudios de cohorte retrospectivos. EXACTITUD (Validity) Sinónimo de validez. Se refiere a si un instrumento está midiendo lo que realmente se desea medir. La falta de exactitud es debida a un error sistemático o sesgo, y esencialmente es atribuible a aspectos metodológicos diferentes al tamaño muestral, como puede ser la selección de los sujetos y la calidad de la información obtenida. FACTOR (Factor) Acontecimiento, característica u otra entidad definible, que puede ocasionar un cambio en el estado de salud o modificar el resultado de una enfermedad. También se denomina determinante. Sinónimo de variable independiente. FACTOR DE RIESGO (Risk factor) Característica que, según la evidencia epidemiológica, se asocia causalmente con la enfermedad del sujeto. Por ejemplo el tabaco es un factor de riesgo del cáncer de pulmón y la hipertensión arterial lo es del accidente vascular cerebral..

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GRUPO CONTROL (Control group, Comparison group, Comparative group) Conjunto de individuos de un ensayo clínico que se han asignado al tratamiento de control (referencia), en contraposición a los que han sido asignados al tratamiento experimental (test). El tratamiento control puede ser placebo, un fármaco del que se conoce su actividad o eficacia y se considera un estándar para el tratamiento de esa enfermedad, o ninguna intervención. En los estudios de cohorte se refiere al grupo de los individuos no expuestos al factor de estudio, y en los estudios de casos y controles se refiere a los individuos sin la enfermedad. En estos últimos estudios también se denomina grupo comparativo o de comparación, grupo de referencia o grupo testigo. Véase Grupo experimental. GRUPO EXPERIMENTAL (Experimental group, Testgroup) Conjunto de individuos de un ensayo clínico que se han asignado al tratamiento que se desea evaluar (test), en contraposición a los que han sido asignados al grupo control (referencia). Véase Grupo control. HIPÓTESIS (Hypothesis) Suposición, fundada en observaciones o reflexiones, que puede conducir a predicciones comprobables o refutables. HIPÓTESIS ALTERNATIVA (Alternative hypothesis) Hipótesis que considera la posibilidad de la existencia de diferencias entre dos o más grupos respecto a determinadas características. En los ensayos clínicos habituales considera la existencia de diferencias significativas en la eficacia o la seguridad entre el tratamiento de referencia y el experimental. En los ensayos clínicos de equivalencia la hipótesis alternativa se formula al revés, considerando que no hay diferencias entre las intervenciones. La hipótesis alternativa considera que los resultados observados en el estudio son diferentes de los que podrían haberseproducido a consecuencia exclusivamente del azar. HIPÓTESIS NULA (Null hypothesis) Hipótesis que considera la inexistencia de diferencias entre dos o más grupos respecto a determinadas características. En los ensayos clínicos habituales considera que no existen 143

diferencias significativas en la eficacia o la seguridad entre el tratamiento de referencia y el experimental. En los ensayos clínicos de población definida durante un período de tiempo determinado. Se expresa generalmente en forma de tasa, resultado de dividir el número de casos por la población en riesgo. En ocasiones se emplea la expresión tasa de incidencia para referirse al mismo concepto. Dado que el término incidencia lleva implícita la definición de tasa, resulta inadecuado el empleo de la expresión ‘tasa de incidencia’. Véanse Incidencia acumulada y Prevalencia. INCIDENCIA ACUMULADA (Cumulative incidence) Medida de frecuencia que se calcula dividiendo el número de nuevos casos de enfermedad por la población definida y multiplicando por cien. ÍNDICE DE KAPPA (Kappa index) Medida del grado de concordancia no aleatoria entre observadores o entre mediciones de una misma variable. Si las mediciones sólo concuerdan con la frecuencia del azar, el valor es cero; si las mediciones concuerdan con más frecuencia de lo que se esperaría por azar, el valor de kappa es superior a cero. Si la concordancia es completa, kappa es igual a 1. Véase Concordancia. INTERVALO DE CONFIANZA (IC) (Confidence interval, CI) Margen de valores dentro de los cuales cabe esperar el valor real de la población con una determinada probabilidad. La probabilidad especificada se denomina nivel de confianza, y los puntos extremos del intervalo de confianza, límites de confianza (superior e inferior). Se utilizan en general intervalos de confianza con una probabilidad del 95%, aunque a veces se utilizan del 90% o del 99%. INVESTIGACIÓN BÁSICA (Basic research) Investigación que se realiza en animales o en preparaciones humanas in vitro. También se conoce con este nombre a la que tiene por objeto conocer los mecanismos de acción o los efectos de los fármacos en grupos de voluntarios o pacientes, sin finalidad terapéutica. En sentido amplio, investigación fundamental para el progreso del conocimiento científico, cuya aplicación práctica inmediata no es un objetivo concreto. 144

INVESTIGACIÓN CLÍNICA (Clinical research) Investigación que se realiza en humanos, ya sean voluntarios sanos o pacientes. INVESTIGACIÓN EN SERVICIOS SANITARIOS (Health services research) Investigación que evalúa los servicios sanitarios integrando análisis epidemiológicos, sociológicos y económicos. Los tres componentes clásicos que incluye la investigación de los servicios sanitarios son: la evaluación de la estructura (recursos), la evaluación del proceso (dónde, cómo y por quién es provista MEDIA ARITMÉTICA (Mean, average) Parámetro de tendencia central de un conjunto de valores de una variable, que resulta de la suma de estos valores dividida por el número de observaciones. También se le conoce como promedio. MEDIANA (Median) Parámetro de tendencia central que es igual al valor de la variable que divide una distribución de frecuencias o de probabilidades en dos partes iguales. En distribuciones de n par, la mediana sería la media aritmética de los dos valores centrales. METAANÁLISIS (Meta-analysis) Análisis estadístico de una combinación de resultados de varios ensayos clínicos mediante una metodología estandarizada. Permite en ocasiones establecer la eficacia de tratamiento cuando los ensayos clínicos individuales tienen pocos pacientes, o los resultados son contradictorios. Pueden usarse directamente los resultados de los estudios publicados o bien partir de los datos individuales. Esta técnica también puede aplicarse los estudios observacionales. Algunos autores proponen la denominación de metanálisis. MÉTODO DE KAPLAN-MEIER (Kaplan-Meier method) Método no paramétrico empleado para estimar tasas de eventos en el seguimiento mediante la utilización de probabilidades condicionadas. Es especialmente útil en los estudios en que los

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individuos son incluidos en un período de tiempo y seguidos hasta una fecha determinada. También se denomina método del producto límite. MUESTRA (Sample) Parte de una población que se utiliza para obtener información sobre características de la misma. Véase Muestra representativa. MUESTRA ALEATORIA (Random sample) Muestra probabilística en la que todos los elementos de la población tienen por azar la misma probabilidad de ser seleccionados. MUESTRA ESTRATIFICADA (Stratified sample) Muestra seleccionada aleatoriamente a partir de diferentes subgrupos de la población (por ejemplo, edad, sexo, clase socioeconómica), de tal manera que la proporción de cada uno de los subgrupos de la muestra es la misma que la proporción en la población general. MODA (Mode) Parámetro de tendencia central que es igual al valor más frecuente de la distribución de una variable. MUESTRA REPRESENTATIVA (Representative sample) Muestra que permite estimar los parámetros

de la población con márgenes de error

aceptables, de acuerdo con el objetivo de la investigación. p, VALOR DE PROBABILIDAD (p, Probability value) Probabilidad de que el valor estadístico del test sea igual o más extremo que el observado si la hipótesis nula fuera cierta. Arbitrariamente se han establecido los niveles de confianza en 0,05 o 0,01, de tal manera que valores de p inferiores a esos niveles (según lo que establezca el investigador) se consideran estadísticamente significativos, o lo que es lo mismo, es poco probable que las diferencias observadas sean debidas al azar.

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PERCENTIL (Percentile) Valor que divide la distribución normal en cien partes iguales. También valor por debajo o encima del cual se encuentran un conjunto de observaciones. Tiene la ventaja, frente a otras medidas de dispersión, de evitar la influencia de los valores extremos en la interpretación de los resultados. Se emplea especialmente para definir los límites de dispersión de las medianas. El percentil cincuenta se corresponde con la mediana. POBLACIÓN ACCESIBLE (Accessible population) Subconjunto de la población diana disponible para ser incluida en el estudio y definida por las características geográficas y temporales del ámbito del estudio. POBLACIÓN DE REFERENCIA Véase Población diana. POBLACIÓN DEL ESTUDIO (Study population) Grupo de individuos sobre los que se realiza el estudio, ya que cumplen los criterios de selección del protocolo. POBLACIÓN DIANA (Target population) Grupo de individuos a los que se pretende generalizar los resultados del estudio. El adjetivo diana no tiene ninguna acepción en este sentido en el Diccionario de la Lengua Española. Algunos autores prefieren utilizar la expresión población objeto, pero en español objeto es sustantivo y no adjetivo, por lo que debería emplearse la expresión población objetivo. También podría emplearse población blanco ya que el Diccionario de la Lengua Española acepta la acepción Fin u objeto a que se dirigen deseos o acciones. Sin embargo, el amplio empleo de la expresión población diana aconseja su reconocimiento y desaconseja el empleo de otras traducciones que podrían resultar artificiales y, probablemente, de escaso reconocimiento y aceptación. También denominada población objetivo, de referencia o destinataria.

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POBLACIÓN OBJETIVO Véase Población diana. PREVALENCIA (Prevalence) Medida de frecuencia que define el número de individuos que presenta una determinada característica o enfermedad en una población (o en muestra representativa) y en un período de tiempo determinado. Se expresa en forma de porcentaje. En ocasiones se empleala expresión tasa de prevalencia para

referirse al mismo concepto. Dado que el término

prevalencia lleva implícito la definición de tasa, resulta inadecuado el empleo de la expresión ‘tasa de prevalencia’. Véanse Incidencia y Estudio Transversal. PROBABILIDAD (Probability) Frecuencia relativa de aparición de un acontecimiento en una secuencia de n eventos seleccionados al azar y tendiendo al infinito. Se calcula dividiendo la frecuencia de eventos por n. También es la medida del grado de creencia de una hipótesis o afirmación que va de cero a uno. PROMEDIO Véase Media aritmética. PRUEBA DE MCNEMAR (McNemar test) Prueba estadística para comparar dos proporciones cuando se aplica a grupos emparejados (no independientes). PRUEBA DE SIGNIFICACIÓN ESTADÍSTICA (Test of significance) Evaluación de los datos observados mediante una prueba estadística determinada y el cálculo del valor de p correspondiente. Véanse Significación estadística, Significación clínica y p valor de probabilidad.

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PRUEBA DE U DE MANN-WHITNEY (Mann-Whitney U test) Prueba estadística no paramétrica que compara diferencias a favor de uno u otro grupo y se aplica a grupos no emparejados (independientes). PRUEBA DE WILCOXON (Wilcoxon test or Wilcoxon signed-rank sum test) Prueba estadística no paramétrica que compara diferencias a favor de uno u otro grupo, y que se aplica a grupos emparejados (no independientes). PRUEBA ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA (Non-parametri test or non-parametric statistical test) Prueba que se emplea para comparar grupos cuando las variables no se distribuyen siguiendo un patrón de normalidad. Tales pruebas no utilizan la media y la desviación estándar para analizar los resultados, sino que emplean el orden de los datos recogidos y su distribución (o no) aleatoria. Ejemplos de pruebas no paramétricas son la U de Mann-Whitney y la prueba de Wilcoxon. PRUEBA ESTADÍSTICA PARAMÉTRICA (Parametric test or parametric statistical test) Prueba que se emplea para comparar grupos cuando los resultados se distribuyen siguiendo un patrón conocido, habitualmente la distribución normal. Ejemplos de pruebas paramétricas son el análisis de la varianza (ANOVA) y la prueba t de Student. PRUEBA EXACTA DE FISHER (Fisher’s exact test) Prueba estadística para comparar dos proporciones que se aplica cuando alguno de los valores esperados es inferior a 5. Esta prueba sólo es válida para las tablas de dos por dos. También se llama método exacto condicionado porque teóricamente los valores marginales están fijados previamente. PRUEBA T DE STUDENT (Student’s t test) Prueba estadística utilizada para comparar una variable continua que sigue una distribución normal entre muestras de dos poblaciones. Puede emplearse para datos independientes y datos emparejados. 149

PRUEBA T PARA DATOS EMPAREJADOS (Paired t-test) Prueba de t para analizar la existencia de diferencias entre dos mediciones de una misma variable en un mismo sujeto. También se la conoce por prueba de t para datos apareados. Véase Prueba t de Student. PRUEBA T PARA DATOS INDEPENDIENTES (Unpaired test) Prueba de t para analizar la existencia de diferencias entre dos mediciones de una misma variable en sujetos distintos. También se la conoce como prueba de t para datos no emparejados. Véase Prueba t de Student. PRUEBA UNILATERAL (One-tailed test or one-sided test) Referido al error de tipo I (riesgo ), asunción de la probabilidad de error en un solo sentido, es decir, que A > B, pero no considera que B > A. Por ejemplo, cuando se comparan dos tratamientos en un ensayo clínico, si a priori se conoce que uno de los fármacos es más eficaz que el otro, la prueba estadística será menos exigente y por tanto se alcanzarán más fácilmente diferencias significativas al tener en cuenta sólo una posibilidad. También se denomina Prueba de una cola. QA Acrónimo de Quality Assurance. Véase Garantía de calidad. RATIO Anglicismo que se emplea para designar Razón. RAZÓN (Ratio) Valor obtenido al dividir una magnitud por otra. Por ejemplo, si la proporción de hombres en una población es del 60% y la de mujeres del 40%, la razón de sexos en esa población será de 1,5. También se utiliza como sinónimo de cociente.

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RAZÓN DE COSTE-BENEFICIO (Cost-benefit ratio) Expresión consecuente de considerar de forma conjunta los beneficios y los costes económicos asociados a una intervención médica. Véase Análisis de coste-beneficio. RAZÓN DE COSTE-EFECTIVIDAD (Cost-efectiveness ratio) Razón en la que el numerador tiene en cuenta los costes netos de los recursos utilizados en la atención sanitaria (los costes del tiempo del médico y de la enfermera, las pruebas de laboratorio y los fármacos), los costes del tratamiento de cualquier efecto adverso y otros costes inducidos por la intervención, mientras que el denominador se refiere a la efectividad en términos de salud como la mejora en la calidad de vida y en la esperanza de vida (número de años de vida salvados). Expresado en dólares, se considera que razones de costeefectividad de menos de 20.000 dólares por año de vida ganado son muy favorables, mientras que por encima de 100.000 dólares reflejaría gastos excesivos y utilización inadecuada de recursos. Véase Análisis de coste-efectividad. RANDOMIZACIÓN Anglicismo que se emplea para designar el proceso de asignación aleatoria. Véase Asignación aleatoria. RAZÓN DE POSIBILIDADES (Odds ratio, OR) Medida epidemiológica de asociación obtenida en los estudios de casos y controles que resulta de dividir el producto del número de casos expuestos (a) y el número de controles sin exposición (d) por el producto del número de casos sin exposición (b) y el número de controles expuestos (c). Así, la razón de posibilidades (OR) se calcularía por la expresión: OR = a d/b c. La OR es numéricamente parecida al RR cuando se trata de una enfermedad poco frecuente. También se le denomina en ocasiones razón de riesgos, razón de ventajas, razón de disparidades y desigualdad relativa. En los ensayos clínicos o metaanálisis, la OR describe la posibilidad (odds) que tiene un paciente del grupo experimental de padecer un evento en relación con la que tiene un paciente del grupo control. Por ejemplo, 100 pacientes (a + b) 151

reciben tratamiento experimental y 20 de ellos (a) desarrollan un evento, mientras que 80 no lo desarrollan (b). Otro grupo de 100 pacientes (c + d) recibe tratamiento control, de ellos 40 desarrollan un evento (c) y 60 no lo desarrollan (d). La odds del grupo experimental es 0,25 (a/b), y la odds del grupo control es 0,67 (c/d), siendo la OR ([a/b]/[c/d] = 0,25/0,67)igual a 0,37. Véanse Estudio de casos y controles y Riesgo relativo. REGRESIÓN A LA MEDIA (Regression to the mean or regression toward the mean) Tendencia que tienen los valores de una variable, cuando están alejados de la media, a acercarse al valor de la media cuando dicha variable es medida repetidas veces. REGRESIÓN LINEAL (Lineal regression) Análisis de regresión en el que el valor de un parámetro y (variable dependiente) es igual a a+bx, siendo a la ordenada en el origen y b la pendiente, ambas constantes, y x la variable independiente. Véase Análisis de regresión. REGRESIÓN LOGÍSTICA (Logistic regression) Análisis de regresión en el que la variable dependiente adopta únicamente dos valores (por ejemplo, vivo o muerto, enfermedad o no enfermedad, 0 o 1), mientras que las variables independientes pueden ser cualitativas o cuantitativas. véase Análisis de regresión. REGRESIÓN MÚLTIPLE (Multiple regression) Análisis de regresión en el que existe más de una variable independiente que puede explicar el valor de la variable dependiente (y = b0+b1x1+b2x2+...+bkxk+,

donde b0,b1,b2,bk son constantes, x1,x2,xk son las

variables independientes y å es un término de error. Se supone que los valores de para cada individuo se distribuyen independientemente con media cero y varianza 2. Véase Análisis de regresión. RELACIÓN BENEFICIO-RIESGO (Benefit to risk ratio) Relación que existe entre la eficacia de un ratamiento, su tolerabilidad y la gravedad de a enfermedad que se está tratando. Constituye uno de los elementos básicos del proceso de 152

decisión terapéutica, ya que se considera que está comparando los datos de eficacia y seguridad del tratamiento con la gravedad y el pronóstico de la enfermedad. En el caso de los medicamentos, tiene en cuenta la eficacia y los efectos indeseables. RELACIÓN DOSIS-RESPUESTA (Dose-response relationship) En farmacología, estudio de la relación existente entre la dosis administrada de un medicamento o su concentración y los efectos farmacológicos observados. En ensayos clínicos, este proceso se realiza durante la fase II para evaluar la dosis y la posología óptima en el tratamiento de una enfermedad determinada (estudios de búsqueda de dosis). En epidemiología, establecimiento de la presencia RIESGO ABSOLUTO (RA) (Absolute risk, AR) Medida epidemiológica de asociación obtenida en los estudios de cohortes, que resulta de restar la incidencia de enfermedad en la población expuesta de la incidencia de la enfermedad en la población no expuesta. Cuando el riesgo absoluto se divide por la incidencia de los expuestos, se habla de la proporción atribuible o fracción etiológica, y se refiere a la proporción de la enfermedad entre los expuestos que es atribuible a la exposición. En los estudios de casos y controles no se puede calcular el riesgo absoluto, pero sí se puede estimar el riesgo absoluto porcentual, restando el riesgo relativo de 1 y dividiéndolo por el riesgo relativo y multiplicándolo por 100. También denominado riesgo atribuible y fracción etiológica. REVISIÓN SISTEMÁTICA (Systematic review) Método utilizado para identificar datos tanto publicados como no publicados, determinar la elegibilidad de los datos para su inclusión, y analizar estos datos. A diferencia del metaanálisis, que prima el método estadístico, en las revisiones sistemáticas se da además mucha importancia a la validez de los datos. RIESGO RELATIVO (RR) (Relative risk, RR) Medida epidemiológica de asociación obtenida de los estudios de cohortes que resulta de dividir la incidencia de enfermedad de la población expuesta por la incidencia en la población

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no expuesta, indicando la probabilidad de desarrollar una enfermedad en el grupo expuesto relativo a los no expuestos. Se calcula según la fórmula RR = (a/a + b):(c/c + d), en que a = Expuestos que presentan la enfermedad b = Expuestos que no presentan la enfermedad c = No expuestos que presentan la enfermedad d = No expuestos que no presentan la enfermedad (Enfermedad Presente + Ausente – Exposición Positiva + a b a + b. Negativa – c d c + d a + c b + d Véanse Estudios de cohortes y Razón de posibilidades. “SALIR DE PESCA” (Fishing expedition analysis/ studies) Expresión empleada irónicamente en aquellas situaciones que pretenden encontrar diferencias estadísticamente significativas mediante el análisis de subgrupos y comparaciones múltiples no previstas en el diseño del estudio. También se aplica a los estudios en los que se pretende recoger información sin un objetivo previamente establecido. SESGO DE BERKSON (Berkson bias) Sesgo de selección que se produce en los estudios de casos y controles cuando éstos se realizan en población hospitalaria. Por ejemplo, en un estudio de casos y controles para ver la asociación de cáncer de vejiga y la exposición a un tóxico ambiental, los casos se seleccionarían del servicio de oncología, mientras que los controles pertenecerían a un servicio distinto, como el de traumatología. El sesgo observado podría ir en los dos sentidos dependiendo de la probabilidad de hospitalización de las personas expuestas al tóxico ambiental, de la probabilidad de hospitalización de los pacientes con cáncer de vejiga y de la probabilidad de hospitalización de los pacientes con accidentes traumáticos.

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SESGO DE CLASIFICACIÓN INCORRECTA (Missclassification bias) Sesgo resultante de considerar los sujetos del estudio como expuestos cuando no lo son, o viceversa. También puede aparecer por clasificar a los sujetos como enfermos cuando no lo son y viceversa. En ocasiones se le denomina sesgo de mala clasificación. SESGO DE DETECCIÓN (Detection bias) Sesgo debido a la existencia de diferencias en los procedimientos empleados para diagnosticar o verificar la enfermedad en los grupos del estudio. SESGO DE INCIDENCIA/PREVALENCIA (Prevalence bias) Sesgo de selección en los estudios de casos y controles que consiste en considerar los casos ya existentes y en despreciar los casos nuevos. Una asociación importante con la prevalencia puede relacionarse con la duración de la enfermedad más que con su incidencia, debido a que la prevalencia es proporcional tanto a la incidencia como a la duración de la enfermedad. SESGO DE MEMORIA (Memory bias) Sesgo que se debe a las diferencias en el recuerdo a la exposición previa en los casos y los controles, de tal manera que habitualmente los pacientes con la enfermedad recuerdan mejor la exposición previa a fármacos que los controles sanos. SESGO DE OBSERVACIÓN O DEL OBSERVADOR (Observer bias) Sesgo que consiste en aplicar diferencias sistemáticas entre el valor real y el observado. En un ensayo clínico, el más frecuente se asocia a que el investigador conozca el tratamiento que está recibiendo cada sujeto. Comporta la sobreestimación o la infravaloración de uno de los tratamientos. SESGO DE PROVEEDOR (Provider bias) Sesgo que radica en el hecho que los estudios de calidad de vida tienden a realizarse precisamente por investigadores que esperan

obtener unos resultados positivos, en

contraposición a los más escépticos.

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SESGO DE PUBLICACIÓN (Publication bias) Sesgo resultante de creer que los estudios publicados son realmente los realizados. Se debe a que muchos ensayos clínicos no se publican, con frecuencia por la ausencia de diferencias significativas entre los grupos estudiados. Es especialmente relevante en los metaanálisis que se realizan sólo con los resultados publicados, ya que los estudios clínicos con resultados negativos tienden a quedar inéditos. Recientemente se ha propuesto a través de diferentes revistas biomédicas la creación de un registro de ensayos clínicos no publicados. SESGO DE REFERENCIA (Reference bias) Sesgo que radica en la tendencia de algunos autores a citar únicamente los artículos previos que coinciden con su hipótesis o resultados, ignorando los que los contradicen. También se aplica cuando existe un exagerado número de autocitas o un excesivo énfasis en los hallazgos propios anteriores. SESGO DE REMISIÓN (Referral bias) Sesgo en los resultados de un estudio cuando las razones para remitir un paciente para atención médica se relacionan con el estado de exposición. También conocido por Sesgo de derivación (de casos, de pacientes). SESGO DE SELECCIÓN (Selection bias) Sesgo que se deriva de que las características de los pacientes incluidos en un estudio son diferentes de las de los excluidos. Tal hecho condiciona el que la muestra de pacientes del estudio no sea representativa de toda la población, ya que podrían diferir en algunos factores pronósticos. SESGO DEL VOLUNTARIO (Volunteer bias) Sesgo que se produce al incluir sujetos que acuden voluntariamente para participar en un estudio. Estos pueden ser diferentes a la población general, ya que pueden ser más sanos, ser más cumplidores de las medidas terapéuticas, y tener una mortalidad más baja. En otro sentido, los sujetos voluntarios también pueden ser aquellos individuos que están preocupados por su salud por identificarse ellos mismos como de riesgo alto, ya sea por los 156

propios antecedentes personales o familiares, o por las características del estilo de vida. En este caso, estos sujetos podrían tener un riesgo mayor de mortalidad que los de la población general. Por este motivo, la participación de sujetos voluntarios en un estudio puede sesgar los resultados en una dirección que es difícil de predecir. Aritmético y está determinada por el juicio clínico. Las medidas epidemiológicas más útiles para establecer la significación clínica son la reducción absoluta del riesgo y el número necesario de pacientes a tratar para evitar un caso. Véanse Relevancia clínica y Significación estadística. SIGNIFICACIÓN ESTADÍSTICA (Statistical significance) Presencia de diferencias estadísticamente significativas entre los grupos de tratamiento. Su presencia no supone necesariamente la existencia de significación clínica. Véanse Relevancia clínica y Significación clínica. SIGNIFICACIÓN ESTADÍSTICA, NIVEL DE (Statistical significance, level of) Riesgo de equivocarse asumido por el investigador al rechazar la hipótesis nula, cuando en realidad ésta es verdadera (probabilidad de cometer el error de tipo I). Por convención se acepta habitualmente un riesgo inferior al 5% (p<0,05). SIMPLE CIEGO (Single blind or blinded, Single mask or masked) Procedimiento utilizado habitualmente en los ensayos clínicos por el que algunas personas (por ejemplo, los médicos del estudio) conocen o son informados del tratamiento o de la enfermedad, mientras que a otros (por ejemplo, los pacientes) desconocen o se les oculta la información sobre el tratamiento que reciben o la enfermedad que padecen. Véase Ciego. TABLA DE CONTINGENCIA (Contingency tables) Clasificación tabular de datos de una muestra de población, en la que las subcategorías de una característica se indican horizontalmente (en filas) y las de otra verticalmente (en columnas). Tal clasificación permite aplicar pruebas de asociación entre las características de las filas y las de las columnas.

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TABLA DE DOS POR DOS (TABLA 2 X 2) (Two by two table) Tabla de contingencia en la que se incluyen dos categorías de la característica en las filas y dos en las columnas (cuatro valores en total) El análisis estadístico se puede realizar mediante métodos exactos, como la prueba exacta de Fisher, o con los métodos aproximados, como la prueba de ji al cuadrado. TAMAÑO DE LA MUESTRA (Sample size) Número de sujetos o pacientes que se incluirán en una investigación o ensayo clínico. Véase Tamaño de la muestra, cálculo. TAMAÑO DE LA MUESTRA, CÁLCULO (Sample size calculation) Determinación del número de pacientes necesarios para que el estudio planeado asuma conclusiones adecuadas. En el caso de los ensayos clínicos, su cálculo se realiza teniendo en cuenta la diferencia clínicamente significativa entre tratamientos y los errores y Para variables continuas se precisa una estimación de la desviación estándar de la media. Habitualmente se aceptan valores de <0,05 y = 0,2. En los estudios de prevalencia, se calcula a partir del error , una estimación de la prevalencia y el nivel de precisión de ésta. En los estudios analíticos (cohorte, casos y controles), se calcula a partir de una estimación del porcentaje de exposición del grupo control y del riesgo relativo. En el momento de su cálculo, debe realizarse una estimación del porcentaje de pérdida de individuos o pacientes, y ajustar el número final en consonancia. TEOREMA DE BAYES (Bayes’s rule) Principio que establece la probabilidad de padecer la enfermedad a condición de tener un síntoma o una prueba diagnóstica positiva. Considerando el caso de la presencia o ausencia de una enfermedad específica basada en la aparición de un síntoma, la probabilidad de padecer la enfermedad a condición de tener el síntoma es la siguiente: emplea placebo y existe un tratamiento eficaz para la enfermedad considerada.

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TRIPLE CIEGO (Triple blind/blinded, Triple mask/masked) Procedimiento empleado habitualmente en los ensayos clínicos en el que se utilizan unos códigos, de tal manera que ni los pacientes, ni el personal clínico, ni los responsables de la monitorización o del análisis estadístico del estudio conocen la asignación del tratamiento. Véanse Ciego, Simple ciego y Doble ciego. UNIDAD DE GARANTÍA DE CALIDAD (UGC) (Quality assurance unit, QAU) Departamento responsable de identificar los problemas de garantía de calidad, recomendar y proporcionar soluciones, y finalmente verificar si éstas han sido cumplimentadas. Sus miembros deben ser independientes de los que están implicados en una investigación específica. La unidad de garantía de calidad puede auditar algunas investigaciones y emitir en su caso un certificado de conformidad de que el protocolo se ha realizado conforme a los procedimientos normalizados de trabajo (PNT) o que los resultados se ajustan a los datos originales. Véase Garantía de calidad. VALIDACIÓN (Validation) Proceso que tiene por objeto demostrar que un método, técnica o instrumento es válido. Véase Validez. VALIDACIÓN DE DATOS (Data validation) Procedimiento utilizado para asegurar que los datos primarios, la base de datos, la copia computación. VALIDEZ (Validity) Sinónimo de exactitud. Grado en que un instrumento mide realmente lo que quiere medir. Generalmente, la medida de la validez precisa de la existencia de un elemento reconocido de medida (patrón de oro). En epidemiología, puede definirse como grado de ausencia de sesgos o de errores sistemáticos. Véanse Exactitud y Precisión

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VALIDEZ DE CONTENIDO (Content validity) Grado en que la medida considera el rango de características propias del fenómeno estudiado. Por ejemplo, en las medidas de calidad de vida relacionadas con la salud, se refiere al grado en que se miden áreas como mortalidad, función física, psicológica y social, y las percepciones. Consiste en un juicio sobre la capacidad del instrumento para examinar todos los aspectos del fenómeno estudiado. En psicometría, su estudio permite determinar si el instrumento incluye una muestra representativa de las conductas que se pretende evaluar. VALIDEZ DE CRITERIO (Criterion validity) Correlación de una escala con cualquier otra medida del fenómeno que queremos estudiar, idealmente un patrón de oro. Existen dos tipos: la validez concurrente y la validez predictiva. También denominada validez según criterios. VALIDEZ DIAGNÓSTICA (Diagnostic validity) Grado de sensibilidad y especificidad de una prueba diagnóstica. También se denomina eficacia diagnóstica. Véanse Sensibilidad y Especificidad. VARIANZA (Variance) Medida de dispersión de una variable respecto a su media aritmética. Se calcula mediante la suma de los cuadrados de las desviaciones respecto a la media, dividida por los grados de libertad. La raíz cuadrada de la varianza se denomina desviación estándar. La fórmula para su cálculo es la siguiente: ni=1 (xi - x)2 S = n-1 donde: xi = cada valor

x- = media n = número de individuos (grados libertad)

S = varianza

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