Material Did_ISS

Jorge Daniel Lemus - Valentín Aragües y Oroz y Colaboradores

Investigación en Sistemas y Servicios de Salud Bases epistemológicas, metodología, abordaje operativo y formación de recursos humanos

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No estĂĄ permitida la reproducciĂłn total o parcial de esta obra, ni su tratamiento o transmisiĂłn por cualquier medio o mĂŠtodo, sin autorizaciĂłn escrita de la Editorial.

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1ÂŞ ed. - Rosario: Corpus Editorial y Distribuidora, 2007.

158 p. ; 16,5x24 cm.

ISBN: 950-9030-31-7 ISBN-13: 978-950-9030-31-2

1. Salud PĂşblica. 2. Sistemas y Servicios de Salud-InvestigaciĂłn.

I. AragĂźes y Oroz, ValentĂ­n II. TĂ­tulo CDD 362.1 : 614

DERECHOS RESERVADOS Š 2007 Corpus Editorial y Distribuidora editorial@corpuslibros.com.ar jlemus@corpuslibros.com.ar varagues@corpuslibros.com.ar www.corpuslibros.com.ar Suipacha 581 - Tel/Fax: (+54 341) 439 4978 / 4371327 (S2002LRK) Rosario - Argentina Editor: Esteban Oscar Mestre

127$ La medicina es una ciencia en constante desarrollo. Conforme surjan nuevos conocimientos, se requerirĂĄn cambios. El (los) autor (es) y los editores se han esforzado para que los cuadros sean precisos y acordes con lo establecido en la fecha de publicaciĂłn. Sin embargo, ante los posibles errores humanos y cambios en la medicina, ni los editores, ni cualquier otra persona que haya participado en la preparaciĂłn de la obra garantizan que la informaciĂłn contenida en ella sea precisa o completa; tampoco son responsables de errores u omisiones, ni de los resultados que con dicha informaciĂłn se obtengan. ConvendrĂ­a recurrir a otras fuentes de datos, por ejemplo, y de manera particular, para tener certeza de que la informaciĂłn de esta obra es precisa.

Se terminĂł de imprimir en enero de 2007 Rosario - Argentina Tirada: 1000 ejemplares

Autores

Prof. Dr. Jorge Daniel Lemus Doctor en Medicina y en Salud Pública, con postdoctorado en el Queen´s Medical Center The University of Nottingham Fellowship del British Council – Reino Unido Profesor Regular Titular de Salud Pública, Facultad de Medicina, UBA Profesor Titular de Salud Pública, Director del Departamento de Salud Comunitaria y Director de la Maestría en Administración de Servicios de Salud de la UCES Se ha desempeñado como Profesor de la Cátedra de Metodología de la Investigación de la USAL, Investigador del CONICET, Presidente de la Sociedad Argentina de Administración GH 2 $ 6 \ 6DOXG 3~EOLFD $0$ \ PLHPEUR GH OD 6RFLHGDG &LHQWt¿FD $UJHQWLQD y de la IEA, Subsecretario de Estado de la Nación en Atención Médica y Programas Prioritarios de Salud, Director General Adjunto en la Secretaría de Salud de la Ciudad de Buenos Aires y Asesor Nacional e Internacional Actualmente Director del Hospital General de Agudos Juan A. Fernández del GCABA

Prof. Dr. Valentín Aragües y Oroz Médico egresado de la Facultad de Medicina de la UBA Especialista en Cardiología Universidad de El Salvador Auditor Médico en la Fundación Favaloro Especialista en Medicina Sanitaria de la Asociación Médica Argentina Diplomado en Salud Pública en la UBA Diplomado en Epidemiología en la USAL Magister en Administración de Servicios de Salud de la UCES Diplomado en Dirección de Empresas de Salud (Programa DIRES) de la Universidad Austral Docente de Metodología de la Investigación del Departamento de Salud Comunitaria de la Facultad de Ciencias de la Salud de la UCES Profesor Titular de la Maestría en Administración de Servicios de Salud de la UCES Docente Autorizado de Salud Pública de la Cátedra de Salud Pública de la Facultad de Medicina de la UBA Médico del Área Programática del Hospital General de Agudos Dr. Juan A. Fernández del GCABA

Colaboradores

Lic. José Luis Fliguer Lic. en Filosofía UBA Especialista en gestión y evaluación de instituciones educativas orientado a la educación superior Secretario Académico de Posgrado de la Universidad de Ciencias Empresariales y Sociales de la UCES Profesor de la UBA y UCES en las áreas de Filosofía Práctica y Educación Investigador UBACYT y UCES Asesor del Consejo de Rectores de Universidades Privadas de la R.A.

Prof. Dra. María Carmen Lucioni Médica y Doctora en Salud Pública Posdoctorado en el Queen’s Medical Center The University of Nottingham - Reino Unido Profesora Titular de Gerenciamiento Estratégico y Recursos Humanos en Salud Profesora Adjunta de Salud Pública Facultad de Ciencias de la Salud de la UCES Directora del Posgrado en Salud Social y Comunitaria y del curso de URM PROAPS REMEDIAR por la Universidad UCES Profesora Adjunta de Epidemiología en la Facultad de Medicina de la USAL Docente Autorizada de Salud Pública Facultad de Medicina de la Universidad de Buenos Aires Jefa de División Área Programática Hospital General de Agudos Juan A. Fernández del GCABA

Prof. Dra. Delia Outomuro Profesora regular adjunta de Medicina Interna Facultad de Medicina UBA Médica y Doctora en Medicina UBA Lic. en Filosofía UBA

Prof. Dr. Miguel Angel Schiavone Profesor Titular de Salud Pública Facultad de Medicina Universidad de El Salvador Subdirector Médico Hospital General de Agudos Juan A. Fernández del GCBA Director Asociado de la Maestría en Administración de Servicios de Salud de la UCES Docente de Metodología de la Investigación Departamento de Salud Comunitaria de la UCES Docente Adscripto de Salud Pública Facultad de Medicina UBA Coordinador de Salud Pública UCA Ex Presidente Sociedad de Organizaciones de Atención de la Salud y Salud Pública

Índice Temático

PRÓLOGO ............................................................................................................................... 11

SECCIÓN 1. El problema de la calidad en la formación de postgrado desde una perspectiva epistemológica: El caso del campo de Investigación de los Sistemas de Servicios de Salud ................................. 15

Introducción .................................................................................................... 15 1.1 El problema epistemológico de la evaluación de calidad en el marco de la actual transformación de la educación superior .... 17 1.2 Identificación de la problemática epistemológica subyacente a las nuevas políticas del Sistema de Educación Superior ............. 20 1.3 La diversidad epistemológica en el proceso de producción / transmisión de conocimientos contemporáneo ................................ 22 1.3.1 De la ciencia aplicada a la reflexión sobre la acción ................................ 25 1.3.2 Del modelo científico a la construcción de mundos virtuales para la reflexión sobre la acción .................................................................... 26 1.3.3 De la causalidad científica a la causalidad de diseño ............................... 27 1.3.4 De la ontología científica a la ontología de la acción del sistema técnico ......................................................................................... 28

1.4 La perspectiva académica como obstáculo epistemológico para evaluar calidad: El caso de las maestrías en Administración de Salud ............................................................................ 30 1.5 El obstáculo epistemológico del discurso académico en la evaluación de las tesis ........................................................................... 34 1.6 Conclusiones .......................................................................................................... 38 SECCIÓN 2. Investigación en sistemas de servicios de salud: una exploración conceptual ...................................................................................... 41

Introducción ................................................................................................................... 41 2.1 Variabilidad de la Práctica Profesional .................................................. 43 2.2 Relación entre variabilidad y calidad ........................................................ 44

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2.2.1 Estudios sobre variabilidad de práctica profesional ................................. 45 - El caso paradigmático de la amigdalectomía .................................................................. 46

2.2.2 Soluciones al problema de la VPP ............................................................... 47 - Método de uso apropiado ............................................................................................ 50

2.3 Esquema general de la ISSS ............................................................................. 51 2.3.1 Características propias de la ISSS ................................................................ 52 2.3.2 La lógica inherente al experimento .............................................................. 53

2.4 Conjunto de actividades y campo de la ISSS ........................................... 55 2.5 Núcleos problemáticos ..................................................................................... 58 2.6 Investigación en salud desde la óptica de Frenk ................................ 59

SECCIÓN 3. Principales diseños de Investigación Científica ..................... 65

3.1 Diseños de investigación cuantitativa ...................................................... 65 3.1.1 Prolegómenos: medidas absolutas y relativas ............................................. 65 - Utilidad de las diferentes medidas ............................................................................... 67

3.1.2 Diseño caso control (retrospectivo) ............................................................ 69 3.1.2.1 Planeamiento y conducción del estudio ............................................................ 71 3.1.2.2 Definición y Selección de Casos ......................................................................... 71 3.1.2.3 Definición y Selección de Controles ................................................................... 72 3.1.2.4 Conducción del Estudio ................................................................................... 73 3.1.2.5 Ventajas y desventajas de los estudios de casos y controles ................................ 74 3.1.2.6 Casos y Controles dentro de una Cohorte (anidados) ....................................... 74 3.1.2.7 Control de factores de confusión en estudios de casos y controles.

Tipos de asociación .......................................................................................... 74 - Estrategias para el control de la confusión ....................................................................... 75 3.1.2.8 Consideraciones adicionales sobre saturación y dragado de datos, sesgo y confusión ............................................................................................. 78

3.1.3 Diseño de cohortes (prospectivo) ................................................................. 80 3.1.3.1 Estudio de Framingham ..................................................................................

3.1.3.2 Pérdidas en el seguimiento ...............................................................................

3.1.3.3 Pasos en el diseño de Cohortes ..........................................................................

3.1.3.4 Ventajas y desventajas de los estudios de cohortes ............................................

80 82 84 85

3.1.4 Diseños transversales o de prevalencia ........................................................ 86 - Reporte de caso o de serie de casos ............................................................................... 86

3.1.5 Diseños de intervención (experimentales) ................................................. 87

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3.1.5.1 Requerimientos metodológicos del ensayo clínico controlado ............................. 88 3.1.5.2 Problemas especiales en un ensayo clínico ......................................................... 90 3.1.5.3 Diseños experimentales especiales. Diseño factorial ........................................... 92

3.1.6 Diseños cuasi experimentales ......................................................................... 92

3.2 Investigaciones cualitativas ........................................................................... 95 Fases en la investigación cualitativa ........................................................................ 96

3.3 Addenda. Guía para realizar una monografía ....................................... 97 3.3.1 ¿Que es una monografía? ................................................................................. 97 3.3.2 Estructura de una monografía ........................................................................ 98

3.4 Artículo científico ............................................................................................ 100 SECCIÓN 4. Diseño y Conducción de una Investigación Operativa ....... 105

Contexto general ...................................................................................................... 105 4.1 Directrices para la investigación .............................................................. 108 4.2 La ISSS paso a paso .............................................................................................. 108 4.3 Diversas cuestiones relacionadas al problema de investigación .... 110 4.3.1 Criterios para seleccionar un problema de investigación ...................... 111 4.3.2 Pasos en el análisis del problema ................................................................ 112 4.3.3 Exposición del problema ............................................................................... 112

4.4 Revisión de la bibliografía sobre el tema y elaboración del marco teórico ............................................................................................... 112 4.5 Objetivos de la investigación ....................................................................... 114 4.6 Hipótesis de investigación ............................................................................. 114 Hipótesis nula e hipótesis alternativa .................................................................. 115

4.7 Aspectos metodológicos. Abordaje y Métodos .............................. 117 4.7.1 Variables .......................................................................................... 117 4.7.2 Diseño ............................................................................................. 118 4.7.3 Recolección de Datos ..................................................................................... 120 - Población y Técnicas de Muestreo ............................................................................... 120

4.7.4 Análisis de datos ............................................................................................... 124

4.7.5 Instrumentos tradicionales de medición epidemiológica ..................... 126 4.7.5.1 Medidas de ocurrencia de eventos o problemas de salud .................................. 126 4.7.5.2 Otros métodos de información sobre ocurrencia .............................................. 128 4.7.5.3 Medidas de asociación o riesgo ....................................................................... 129 4.7.5.4 Medidas de Significación Estadística ............................................................ 129

4.7.6 Errores potenciales de los estudios ............................................................. 131 - Validez y Confiabilidad ............................................................................................. 132

4.7.7 Pruebas .............................................................................................................. 132

4.8 Plan de trabajo ..................................................................................................... 138 4.9 Gestión del proyecto ........................................................................................ 138 4.10 Supervisión del proyecto ............................................................................. 139 4.11 Divulgación y Comunicación de los resultados de la Investigación .................................................. 139 4.12 Protocolo propuesta - Informe final ..................................................... 139 4.13 Finalmente, ¿cuándo escribir? .................................................................. 144 4.14 Escala para valorar temas objeto de ISSS ........................................... 144 4.15 Check list o lista de comprobación en ISSS .............................................. 145 4.16 Errores típicos a evitar ................................................................................ 145 Bibliografía ............................................................................................... 147

Índice Analítico ......................................................................................... 153

Prรณlogo

por Hรฉctor Sauret, Abogado especializado en derecho societario y educaciรณn superior.

Miembro de la CONEAU

P

resentar este volumen para quien se ha desempeรฑado en el campo de la gestiรณn y evaluaFLyQ GH OD HGXFDFLyQ VXSHULRU FRQVWLWX\H XQD RFDVLyQ GH UHร H[LRQDU VREUH OD IRUPDFLyQ \ OD LQYHVWLJDFLyQ HQ HO FXDUWR QLYHO HQ XQ FDPSR SDUWLFXODU GHร QLGR SRU VXV SURWDJRQLVWDV ORV PLHPEURV GH OD FRPXQLGDG GH ORV DGPLQLVWUDGRUHV \ JHVWRUHV GH ORV iPELWRV GH VDOXG WUDWDQGR GH SURSRUFLRQDUOH XQ FRQWH[WR PiV DPSOLR 7UDWDUp HQ FRQVHFXHQFLD GH XELFDU ORV SUREOHPDV \ GHVDItRV GH ORV SURFHVRV GH IRUPDFLyQ GH SRVWJUDGR HQ HO FDPSR GH OD $GPLQLVWUDFLyQ GH 6LVWHPDV \ 6HUYLFLRV GH 6DOXG HQ HO PDUFR GH ODV SROtWLFDV DFWXDOHV SDUD HO PHMRUDPLHQWR GH OD FDOLGDG GHO VLVWHPD GH HGXFDFLyQ VXSHULRU (Q OD $UJHQWLQD OD SUHRFXSDFLyQ SRU OD FDOLGDG HQ OD IRUPDFLyQ GH SRVWJUDGR VH UHPRQWD D PHGLDGRV GH OD GpFDGD GHO FXDQGR VH SURSXVR OD FRRUGLQDFLyQ GH XQ VLVWHPD TXH \D SDUD HVH HQWRQFHV PRVWUDED XQD H[SDQVLyQ LQFLSLHQWH WDQWR GH WLSR FXDQWLWDWLYR FRPR FXDOLWDWLYR $ PHGLDGRV GH ORV DxRV PRPHQWR HQ TXH VH GLVFXWLHURQ ORV WpUPLQRV GH OD /H\ GH (GXFDFLyQ 6XSHULRU \ HQ TXH OD FXUYD GH H[SDQVLyQ GH OD RIHUWD VH KDFtD PiV SURQXQFLDGD VH UHDOL]y XQD SULPHUD H[SHULHQFLD GH HYDOXDFLyQ GH FDOLGDG HQ OD HVIHUD GHO 0LQLVWHULR GH (GXFDFLyQ FRQ OD &RPLVLyQ GH $FUHGLWDFLyQ GH 3RVWJUDGRV &$3 (O WUDEDMR GHVDUUROODGR SRU OD &RPLVLyQ 1DFLRQDO GH (YDOXDFLyQ \ $FUHGLWDFLyQ 8QLYHUVLWDULD &21($8 UHFXSHUD OD PRGDOLGDG GH HYDOXDFLyQ SRU SDUHV GH DTXHOOD H[SHULHQFLD SHUR LQFRUSRUD ODV PRGLร FDFLRQHV LQWURGXFLGDV SRU OD OH\ OD DFUHGLWDFLyQ VH UHDOL]D VREUH OD EDVH GH ORV OLQHDPLHQWRV HVWDEOHFLGRV SRU HO FRQVHQVR GH OD FRPXQLGDG DFDGpPLFD H[SUHVDGR HQ ORV HVWiQGDUHV GH DFUHGLWDFLyQ GH OD UHVROXFLyQ TXH IXHUD VDQFLRQDGD HQ FRQVXOWD FRQ HO &RQVHMR GH 8QLYHUVLGDGHV SRU HO 0LQLVWHULR GH (GXFDFLyQ GXUDQWH HO DxR /D WUDQVIRUPDFLyQ TXH VXIULy HO VLVWHPD GH SRVWJUDGRV HQ HVH ODSVR IXH VLJQLร FDWLYD WDQWR HQ VXV DVSHFWRV FXDQWLWDWLYRV FRPR FXDOLWDWLYRV /RV GDWRV GHULYDGRV GH ODV FRQYRFDWRULDV UHDOL]DGDV SRU OD &21($8 GDQ FXHQWD GH HVWR 'HO WRWDO GH VROLFLWXGHV LQJUHVDGDV FX\D FLIUD DVFLHQGH D PiV GH

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Lemus s Aragües s y Colaboradores s ISSS s

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Lemus s Aragües s y Colaboradores s ISSS s

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SecciĂłn 1 El problema de la calidad en la formaciĂłn de postgrado desde una perspectiva epistemolĂłgica:

El caso del campo de la InvestigaciĂłn de los Sistemas de Servicios de Salud por JosĂŠ Luis Fliguer

IntroducciĂłn Durante la segunda mitad de la dĂŠcada del noventa, se estableciĂł en Argentina una reforma de la educaciĂłn superior de carĂĄcter sustantivo que tuvo como eje central introducir mecanismos para garantizar la calidad educativa de un sistema, cuya expansiĂłn repentina desde la RIHUWD UHVSRQGLy D XQD FUHFLHQWH PDVLÂżFDFLyQ desde la demanda.

En ese marco, el problema de la calidad ha ido FREUDQGR VLJQLÂżFDFLRQHV SOXUDOHV HQ OD UHFHSciĂłn de los distintos actores involucrados. Para algunos, la calidad trata de garantizar la seguridad de una inversiĂłn de recursos pĂşblicos o privados en el sostenimiento de la educaciĂłn superior. Para otros, el objetivo implĂ­cito es el de formar profesionales idĂłneos para cubrir las nuevas demandas sociales en un horizonte laboral cada vez mĂĄs complejo, caracterizado por OD JHQHUDOL]DFLyQ GH XQ UHTXLVLWR GH FDOLÂżFDFLyQ GHO SHUÂżO GH OD IXHU]D GH WUDEDMR FRQ FDSDFLdades cognitivas adquiridas en el sistema de educaciĂłn superior. En tercer lugar, estĂĄn los que visualizan en la evaluaciĂłn de calidad una polĂ­tica que permita detener el deterioro del VLVWHPD FLHQWtÂżFR \ FXOWXUDO HQ QXHVWUR SDtV Finalmente, hay quienes creen que las polĂ­ticas GH FDOLGDG HQ HO VLVWHPD FLHQWtÂżFR WHFQROyJLFR constituyen una iniciativa que es condiciĂłn de posibilidad para el desarrollo de la estructura productiva nacional.

1R KD\ GXGD TXH WRGDV HVWDV VLJQLÂżFDFLRQHV pueden ser relevantes en diferentes contextos de discusiĂłn pero, al mismo tiempo, este poder

multiplicador es causa de que el debate sobre la calidad de la educaciĂłn superior y la producciĂłn del conocimiento se despeĂąe en un universo de discusiĂłn ideolĂłgica sin mediaciones.

En un ĂĄmbito semejante, se corre el riesgo de abandonar el terreno de una discusiĂłn racional cuyos tĂŠrminos puedan ser aceptados por los diversos actores involucrados, para transformarse en un campo de lucha y toma de poder de los intereses en juego. /DV GLÂżFXOWDGHV GH GHÂżQLU XQ FRQFHSWR GH FDOLdad educativa han sido elocuentemente presentadas por VerĂłnica Edwars RisopatrĂłn (1991), quien justamente argumentĂł que los sistemas de calidad educativa se han ido desplegando a SDUWLU GH GHÂżQLFLRQHV RSHUDWLYDV LPSUHFLVDV VLQ SRGHU ORJUDU XQD GHÂżQLFLyQ WHyULFD GH VX FRQcepto. Su propia contribuciĂłn se limita al seĂąalamiento de que los procesos de evaluaciĂłn de calidad establecen juicios de valor de carĂĄcter FRPSDUDWLYR \ QRUPDWLYR GHÂżQLHQGR XQD LGHDlidad del proceso educativo desde parĂĄmetros culturales, polĂ­ticos e ideolĂłgicos, proponiendo concepciones curriculares que median entre las polĂ­ticas educativas y las prĂĄcticas institucionalizadas que dan vida al sistema de educaciĂłn.

En la perspectiva que pretendemos desarrollar en este artĂ­culo, este enfoque de la calidad diluye un aspecto que resulta central para artiFXODU XQ FRQFHSWR GH FDOLGDG VXÂżFLHQWHPHQWH FRQVLVWHQWH FRQ OD HVSHFLÂżFLGDG GHO VLVWHPD de educaciĂłn superior. Se trata de un enfoque epistemolĂłgico del problema de la calidad. La necesidad de ese enfoque puede verse con nitidez si se considera que la totalidad de la

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problemĂĄtica curricular del campo de la educaciĂłn superior se encuentra atravesada, de un modo privilegiado, por la decisiĂłn que se tome respecto de cĂłmo estructurar la relaciĂłn problemĂĄtica entre algunas dimensiones del sistema, a saber: 1) la relaciĂłn entre la producciĂłn FLHQWtÂżFD \ OD HQVHxDQ]D GHO QLYHO VXSHULRU

la relaciĂłn entre la ciencia y la formaciĂłn de las capacidades del ejercicio profesional; 3) la VHSDUDFLyQ R XQLÂżFDFLyQ LQVWLWXFLRQDO HQWUH OD transmisiĂłn de conocimiento y la producciĂłn de conocimiento, entre otras. Estas decisiones suponen, por cierto, polĂ­ticas, pero dichas polĂ­ticas se apoyan en convicciones respecto de la Ă­ndole de los procesos de producciĂłn de conocimiento. Dichas convicciones no pueden ser arbitrarias sin riesgo, por lo que se requiere de un fundamento epistemolĂłgico respecto de cĂłmo se piensa el conocimiento ya que el problema de la calidad hace referencia, necesariamente, a una polĂ­tica del conocimiento (PĂŠrez Lindo, 2003).

La consideraciĂłn del concepto de calidad en una perspectiva epistemolĂłgica conduce al proEOHPD GH OD MXVWLÂżFDFLyQ GH ODV SUHWHQVLRQHV GH validez de las diversas formas de conocimiento que componen el complejo mosaico contemporĂĄneo de los saberes que se han localizado progresivamente, de un modo que podrĂ­amos llamar aluvional, en la instituciĂłn universitaria.

Si, siguiendo a la versión heredada de la epistemología (sea la versión empirista del Círculo de Viena o el falsacionismo de Karl Popper), reconocemos que su problema central es el del FRQWH[WR GH MXVWL¿FDFLyQ GHO FRQRFLPLHQWR HO problema de la calidad –mutatis mutandi– se WUDQVIRUPDUtD HQ HO GH GH¿QLU HO PDUFR OLQJ tV tico y la comunidad ante la cual cada saber GLVFLSOLQDULR GHEHUi MXVWL¿FDU VXV SURSLDV SUH tensiones de validez, así como sus garantías de estar en condiciones de cumplir sus funciones ante el conjunto de todos los implicados por su potencial impacto social.

Habiendo subrayado la importancia de adoptar una perspectiva epistemolĂłgica, se avanzarĂĄ en el tratamiento del problema de la calidad desde esta perspectiva mediante el estudio de un caso determinado, ya que este abordaje elude soluciones de tipo general. Por supuesto,

el caso a tratar se vincula con los objetivos de este volumen: nos proponemos indagar, desde la perspectiva epistemolĂłgica, el problema de la FDOLGDG GHO FRQRFLPLHQWR GHÂżQLGR FRPR HO GH OD InvestigaciĂłn en Sistemas y Servicios de Salud, producido en el marco de las MaestrĂ­as destinadas a formar profesionales/investigadores en ese campo.

Para el desarrollo del objetivo enunciado, se procederĂĄ en la siguiente secuencia: En primer lugar, se intentarĂĄ una aproximaciĂłn al problema epistemolĂłgico de la evaluaciĂłn de calidad en el marco de las transformaciones de la educaciĂłn superior. El objetivo de este tramo del artĂ­culo es plantear la cuestiĂłn epistemolĂłgica que subyace al actual debate sobre la universidad, y el obstĂĄculo que representa para el funcionamiento del sistema de calidad que la comunidad universitaria no analice debidamenWH HVH FRQĂ€LFWR \ VX LPSDFWR HQ HO GHVDUUROOR GH los saberes dentro de la Universidad.

El segundo paso del anĂĄlisis buscarĂĄ idenWLÂżFDU OD SUREOHPiWLFD HSLVWHPROyJLFD VXEyacente a las nuevas polĂ­ticas del Sistema de EducaciĂłn Superior. AllĂ­ se intentarĂĄ poner en evidencia, tanto las diferentes posiciones epistemolĂłgicas implicadas en las nuevas polĂ­ticas educativas como algunos problemas conceptuales que, a la manera de obstĂĄculos epistemolĂłgicos, impiden una toma de conciencia de los dilemas planteados a las instituciones universitarias para cumplir su misiĂłn en el nuevo escenario.

En tercer lugar, se profundizarĂĄ el planteo del problema a partir de un caso particular: el de las maestrĂ­as de salud pĂşblica, tomando de PRGR HVSHFtÂżFR DTXHOODV TXH FHQWUDQ HO SHUÂżO de formaciĂłn en los requerimientos del desempeĂąo en la gestiĂłn e investigaciĂłn de sistemas y servicios de salud.

Seguidamente, centraremos el anĂĄlisis en un indicador crucial de la calidad de las maestrĂ­as analizadas: el del desarrollo de la investigaciĂłn y la producciĂłn de tesis. En este punto, VH LQWHQWDUi SRQHU GH PDQLÂżHVWR ORV REVWiFXlos que surgen de las concepciones epistemolĂłgicas subyacentes en los juicios de calidad sobre la investigaciĂłn y las tesis producidas en ese campo de conocimiento.

s 3ECCIĂ˜N s ,A CALIDAD EN LA FORMACIĂ˜N DE POSTGRADO s

Por Ăşltimo, se expondrĂĄn algunas conclusiones sobre lo que constituye el problema central a resolver, con vistas a generar una polĂ­tica de conocimiento en la formaciĂłn y la investigaciĂłn del campo de la ISSS.

1.1 El problema epistemológico de la evaluación de calidad en el marco de la actual transformación de la educación superior La ley de Educación Superior N° 24.521 sancionada en el aùo 1996 representó un intento estratÊgico para resolver el problema de la crisis de la enseùanza superior universitaria en Argentina, a partir de la organización de un proceso permanente de mejoramiento de la calidad educativa. El proceso de evaluación de los programas de grado, postgrado e institucional generó un rico debate que hizo visible una serie de problemas vinculados al establecimiento de eståndares y criterios para ponderar la calidad de la educación superior y orientar los procesos de producción de conocimiento involucrados.

El primero y, quizĂĄ mĂĄs importante, es que el sistema de evaluaciĂłn de los programas e instituciones universitarias se centra en el procedimiento de comitĂŠs integrados por pares acadĂŠmicos segĂşn se establece en la normativa vigente (dec. reg. 499/95 y 173/96). La cuestiĂłn coloca en el centro del debate, sobre la calidad de la formaciĂłn, la espinosa pregunta acerca de si las convicciones de los notables de la comunidad universitaria, respecto de lo que debe ser la educaciĂłn superior, no puede constituir un obstĂĄculo antes que una garantĂ­a para el logro de calidad de cara a los requerimientos de innovaciĂłn que desafĂ­an las funciones de la universidad. En este sentido, es fecundo recordar el fenĂłmeno conocido en SociologĂ­a de la Ciencia como efecto Mateo1 (Merton, 1977) para comprender el

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autorreforzamiento de las posiciones de los QRWDEOHV HQ HO VLVWHPD FLHQWtÂżFR (O DQiOLVLV GH ese fenĂłmeno permite abordar los condicionamientos que pueden bloquear los cambios GH FDUUHUD \ SURGXFFLyQ FLHQWtÂżFD %HFKHU 2001) con el consiguiente efecto de concentraciĂłn de recursos en ciertas personas y en ciertas lĂ­neas de investigaciĂłn y bloqueando la apertura hacia la innovaciĂłn. Este mismo SURFHVR GH DXWRDÂżUPDFLyQ \ FRQFHQWUDFLyQ GH ODV WUDGLFLRQHV FLHQWtÂżFDV SXHGH GDU LQWHligibilidad a las inercias que, en el sistema de evaluaciĂłn por pares, puede constituirse en un freno a la innovaciĂłn en el sistema de educaciĂłn superior.

Por otra parte, el contexto en que se inicia la evaluación en el sistema constituye una situación paradojal que representa uno de los problemas mås acuciantes de nuestro sistema universitario. Éste consiste en que, de modo paralelo a la necesidad de afrontar el desafío TXH VLJQL¿FD VX FUHFLHQWH PDVL¿FDFLyQ \ VX caråcter permanente a travÊs del desarrollo y GLYHUVL¿FDFLyQ GHO SRVWJUDGR VH SODQWHD FRPR XQD FXHVWLyQ WRGDYtD SHQGLHQWH VX MXVWL¿FDFLyQ ante la sociedad.

Un pionero en discutir esta situación ha sido Jean François Lyotard (1987) quien, en su trabajo ya clåsico, puso nombre a la hoy difundida condición posmoderna del conocimiento y la institución universitaria en que Êste se proGXFH ORJUDQGR KDFHU YLVLEOHV ODV GL¿FXOWDGHV planteadas a la hora de legitimar la inversión social de recursos necesaria para sustentar el funcionamiento de aquella. La idea moderna de que en la universidad se produce un saber, cuya distribución mås o menos democråtica podía ser garante de una emancipación de las precariedades (materiales o axiológicas) en que se desarrolla la existencia del conjunto de la sociedad, ha sido reemplazada en el mundo contemporåneo por una concepción en la que priman los intereses individuales de quienes estudian, enseùan o invierten recursos en las instituciones universitarias. Las posibilidades pragmåticas de realización de esos objetivos particulares pasan a ocupar el centro de la es-

(Q ODV HVFULWXUDV VH DWULEX\H D 0DWHR OD VLJXLHQWH D¿UPDFLyQ ³$ ORV TXH WLHQHQ VH OHV GDUi \ D ORV TXH QR WLHQHQ VH OHV TXLWDUi OR SRFR TXH WLHQHQ´ (O HIHFWR 0DWHR LOXVWUD ORV SURFHVRV GH FRQFHQWUDFLyQ GH HVWDWXV SURSLR GH OD OyJLFD GH OD FDUUHUD FLHQWt¿FD

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FHQD SDUD MXVWLÂżFDU HO HVIXHU]R HFRQyPLFR \ polĂ­tico demandado para sostener un sistema de educaciĂłn superior de calidad.

Partiendo de esta nueva perspectiva, muchas de las creencias implĂ­citas en el discurso que legitima la educaciĂłn superior frente a la sociedad han sido blanco de una profunda crĂ­tica. El FODULÂżFDGRU DUWtFXOR GH OD 'UD 0DJDOG\ 7pOOH] (1997)2 resume la crisis de esa idea moderna seĂąalando la pĂŠrdida de vigencia de algunos de sus supuestos.

En primer lugar, la universidad fue tradicionalmente concebida como una institución jerarquizada por la misión de producir e impartir conocimientos y valores que hacen posible la prosperidad individual y colectiva. Un segundo supuesto sostenía en ella una expectativa de innovación social, basada en la creencia de que existe una correlación entre el progreso FLHQWt¿FR \ WHFQROyJLFR \ HO DVHJXUDPLHQWR de los valores de igualdad y libertad. Un tercer supuesto, que acompaùó a la Universidad desde su creación, es su constitución como un espacio insustituible para la producción de una YHUGDG OHJtWLPD /D UDFLRQDOLGDG FLHQWt¿FD DF túa en ella como garante de esa verdad: de su independencia respecto de intereses particulares y su consecuente valor emancipatorio para el conjunto de la sociedad. Un cuarto supuesto HV TXH VX LQVWLWXFLRQDOLGDG VH GH¿QLy FRPR HO reservorio social de los códigos que regularían la transparencia de los saberes institucionalizados: verdad racional unívoca, identidad entre UD]yQ PpWRGR \ VLVWHPD FLHQWL¿FLGDG \ FRQWURO racional, y la noción de profesión como ciencia aplicada. Otro supuesto sostenía que su función HVSHFt¿FD HUD UHSUHVHQWDU LQVWLWXFLRQDOPHQWH HO principio de universalidad. Este principio conjuga la actividad autónoma de una voluntad de proyección capaz de orientar los cambios sociales y una idea de humanidad cuyo modelo, por excelencia, se halla encarnado por el invesWLJDGRU FLHQWt¿FR FRPR YDQJXDUGLD GHO FDPELR encarnación y protagonista de un espacio y tiempo universales. Finalmente, un último suSXHVWR HV TXH OD XQLYHUVLGDG \ OD FLHQWL¿FLGDG

serĂ­an instituciones universales opuestas y a la vez complementarias de la empresa y la tecnologĂ­a, entendidas ĂŠstas Ăşltimas como instituciones que representan el particularismo de la dinĂĄmica del mercado capitalista.

Esta crisis de la legitimidad del conocimiento, en la que han abundado los volĂşmenes de ÂżORVRItD GH OD FLHQFLD FRQWHPSRUiQHRV QR SD UHFH DIHFWDU OD GHFLGLGD PDVLÂżFDFLyQ \ GLYHU VLÂżFDFLyQ GH OD GHPDQGD VRFLDO KDFLD OD 8QL versidad, vinculada a su capacidad de formaciĂłn de agentes productivos y transferencia de recursos cognoscitivos a la Sociedad.

Sin embargo, el crecimiento de la demanda social a la institución universitaria tiene tambiÊn un sentido opaco. La concepción moderna de universidad se sustentaba en una pretensión de monopolio de la producción legítima de conoFLPLHQWR DSRUWDQGR VX JDUDQWtD GH FLHQWL¿FLGDG y prestigio a los diversos saberes, organizados como disciplinas por la academia, y producidos y acumulados en las universidades. De modo complementario, las profesiones universitarias se presentaban como el paradigma de una funFLyQ VRFLDO GH¿QLGD \ SUHVWLJLRVD FX\DV FHUtezas eran sustentadas por la ciencia, y su imSRUWDQFLD VH MXVWL¿FDED HQ WDQWR VH DVRFLDEDQ DO ÀRUHFLPLHQWR KXPDQR en progreso hacia alguna dimensión utópica, cuyas características variaban según las ideologías y creencias que cimentaban a los miembros de las diferentes comunidades universitarias.

El escenario actual presenta una nueva paradoja: a pesar de que el signo de nuestro tiempo es el impacto de la llamada revoluciĂłn cientĂ­ÂżFR WHFQROyJLFD OD LPSRUWDQFLD \ ODV ERQGDGHV de las ciencias y las profesiones universitarias han dejado de ser obvias, dando lugar a sospeFKDV FUHFLHQWHV VREUH OD HÂżFLHQFLD GH OD 8QLversidad en el cumplimiento de su funciĂłn de productora, acumuladora y distribuidora de los saberes socialmente relevantes. Por una parte, la importancia estratĂŠgica de la universidad como productora de conocimiento ha menguaGR SURJUHVLYDPHQWH HQ EHQHÂżFLR GH LQVWLWXFLRnes privadas con misiones diversas (empresas,

2- Si bien nos apoyamos en las ideas fundamentales vertidas en el artĂ­culo citado, nuestro anĂĄlisis selecciona las puntualizaciones en el VLJQLÂżFDGR GH OD LGHD PRGHUQD GH XQLYHUVLGDG TXH VRQ UHOHYDQWHV SDUD QXHVWUD UHĂ€H[LyQ VLQ SUHWHQGHU SRU HOOR FRQVWLWXLU XQD H[SRVLFLyQ exhaustiva de las posiciones de la autora.

s 3ECCIĂ˜N s ,A CALIDAD EN LA FORMACIĂ˜N DE POSTGRADO s

laboratorios, fundaciones) en cuyo ĂĄmbito se realizan tareas de capacitaciĂłn y/o investigaciĂłn en donde se producen y se adquieren saberes que proporcionan una ventaja social a sus poseedores mĂĄs o menos exclusivos.

3RU RWUD SDUWH OD PDVLÂżFDFLyQ GH ODV 8QL versidades se desarrolla bajo el impulso de la creencia generalizada de que vivimos en una Sociedad en que la informaciĂłn y el conocimiento son el bien estratĂŠgico en las estructuras de poder y la producciĂłn de riqueza. Dicha PDVLÂżFDFLyQ GH ODV PDWUtFXODV FRQGHQVD ODV DVpiraciones de ascenso o conservaciĂłn del propio nivel social de diferentes grupos, en conjunciĂłn con un mercado laboral que demanda fuerza de trabajo con formaciĂłn en el nivel superior, destinada a ocupar los cargos de alta productividad en todo tipo de instituciones. La SociologĂ­a del Trabajo y de las Profesiones ha sostenido que la demanda de titulaciones universitarias se multiplica en la medida en que se establece con mayor fuerza la creencia de que, para acceder al saber socialmente relevante, el pasaje por la universidad resulta una condiciĂłn necesaria. Sin embargo, tambiĂŠn se ha consolidado la certeza opuesta: no todos los titulados universitarios pueden acceder a niveles adecuados de empleo y desarrollo profesional. Estas observaciones DEUHQ HO FDPLQR SDUD GRV UHĂ€H[LRQHV OD SULPHra es que la universidad cumple alguna funciĂłn con relaciĂłn a la producciĂłn y transmisiĂłn de los saberes socialmente relevantes. La segunda HV TXH HVD IXQFLyQ SDUHFH LQVXÂżFLHQWH HQ VX YHUsiĂłn actual.

Siguiendo la lĂłgica de esta argumentaciĂłn podemos decir que, sin duda, la universidad contemporĂĄnea cumple una funciĂłn central para viabilizar la demanda social de conocimiento, pero resta precisar cuĂĄl es si se pretende determinar condiciones de legitimaciĂłn del conocimiento que permitan fundamentar parĂĄmetros de calidad con pertinencia para evaluar el rendimiento institucional de las Universidades.

El trabajo de Magaldy TĂŠllez ya referido propone dos tesis sobre esta crisis que nos inWHUHVDQ IXQGDPHQWDOPHQWH OD SULPHUD HV ÂłOD necesidad de clausurar parĂĄmetros Ăşnicos, 3- TĂŠllez, op. cit. pĂĄgina 8.

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homogÊneos y comunes para toda pråctica de LQYHVWLJDFLyQ´ \ OD VHJXQGD ³TXH FHVDQ ORV FULterios únicos de la racionalidad moderna en su condición de tribunal para someter a juicio nuevos discursos y distribuirlos como verdaderos y falsos�3. Este cuestionamiento del paradigma ilustrado de universidad debe, sin embargo, realizarse con prudencia. La creciente insistencia en la fragmentación y la diversidad del conocimiento contemporåneo no debe soslayar que el desplazamiento de la universalidad utópica de una humanidad en progreso se ha realizado HQ EHQH¿FLR GH XQD LQWHUGHSHQGHQFLD XQLYHUVDO FX\D H¿FDFLD UHDO UHVSRQGH D OD GLQiPLFD GH OD globalización del mercado.

En el libro citado, Lyotard propone como alternativa al modo de legitimaciĂłn tradicional de los saberes universitarios, la legitimaciĂłn por paralogĂ­a: evaluar el conocimiento por su capacidad de ruptura paradigmĂĄtica, aportando a una transformaciĂłn de los regĂ­menes de verdad admitidos por los miembros de la coPXQLGDG FLHQWtÂżFD 3HUR MXQWR D HVWH FULWHULR que funciona al interior de la instituciĂłn universitaria, el autor admite la vigencia de un criterio de performatividad, su capacidad de realizaciĂłn pragmĂĄtica. Criterio de legitimaciĂłn del saber que obtuvo su consenso en el uso del conocimiento generado por la moderna organizaciĂłn capitalista.

Es a partir de los modos de acumulaciĂłn de FRQRFLPLHQWR SURSLRV GH OD HÂżFDFLD GHO GHVHP peĂąo de las organizaciones contemporĂĄneas, que parecen haberse generado parĂĄmetros DOWHUQDWLYRV SDUD GHÂżQLU \ YDOLGDU OD SUiFWLFD de la investigaciĂłn, y crear alternativas al monopolio del paradigma moderno-racionalista heredero de la Universidad tradicional, tanto FLHQWtÂżFD HQ VX JHQHDORJtD KXPEROGWLDQD

como profesionalista (en la tradiciĂłn napoleĂłnica).

Si bien este giro tecnolĂłgico del conocimiento (Samaja, 2003) ha sido visualizado con GHVFRQÂżDQ]D SRU HO PXQGR DFDGpPLFR WDPbiĂŠn resulta indiscutible que es un giro cierto, que no puede soslayarse. En palabras de TĂŠllez, el nuevo escenario requiere un replan-

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WHDPLHQWR GH OD ³FRQFHSFLyQ \ HIHFWXDFLyQ GH la pråctica investigativa y de la creación y recreación de saberes�. Dicho replanteamiento requiere, según TÊllez, romper las ataduras a XQ ³XQLYHUVR HSLVWpPLFR \ D[LROyJLFR UHIHUHQcial único�, es decir, buscar una apertura hacia una concepción pluralista de la cuestión de la función de la Universidad y del conocimiento que en ella se produce.

Puede concluirse que el abordaje del problema planteado demanda una concepciĂłn pluralista en lo epistemolĂłgico. Las universidades han funcionado hasta hoy como cajas negras (Coraggio y Vispo, 2001), y la evaluaciĂłn de la calidad de su carreras debiera construirse desde la iniciativa de: a) entender el tipo de demanda social a que responden y ponderar en quĂŠ medida logran satisfacerla; b) comprender cĂłmo funcionan diferentes tipos de saberes en su interior antes que evaluar su calidad en la producciĂłn de ciencia entendida como un tipo epistemolĂłgico que monopoliza la legitimidad; y, c) conocer el ĂĄmbito institucional que deberĂ­an construir las universidades para gestionar y evaluar las diferentes modalidades de producciĂłn de conocimiento.

jerarquizado el papel de las universidades en tanto instituciones responsables de producir y de distribuir los conocimientos (Tedesco, 2000)4.

Su diagnĂłstico ilustra el problema central que afronta el diseĂąo de procesos de formaciĂłn universitaria, otorgando relevancia a una perspectiva epistemolĂłgica, si se pretende establecer parĂĄmetros claros y legitimar el conocimiento que deberĂĄn adquirir y producir los egresados de las carreras universitarias.

Por cierto, en los documentos y normativas vigentes, generados con el objetivo de orientar el sistema de educaciĂłn superior ante las nuevas exigencias y demandas sociales, se sustentan criterios epistemolĂłgicos y se evidencian tensiones que es necesario examinar aquĂ­. El paso argumental que se pretende dar consiste, precisamente, en exponer los fundamentos epistemolĂłgicos del nuevo paradigma de la educaciĂłn superior, plasmado en la legislaciĂłn vigente, destinada a LPSXOVDU HO FUHFLPLHQWR GHO VLVWHPD FLHQWtÂżFR tecnolĂłgico a partir de la dĂŠcada del 90.

Las nuevas polĂ­ticas de la EducaciĂłn Superior VRQ HO UHĂ€HMR GH OD FULVLV GHO PRGHOR GH FRRSH raciĂłn internacional surgido en la posguerra. El nuevo modelo que empezĂł a consolidarse supuso una serie de desplazamientos que resultan decisivos para comprender la nueva situaciĂłn.

1.2 IdentiďŹ caciĂłn (Q SULPHU OXJDU HO ÂżQDQFLDPLHQWR GH OD LQYHVWLgaciĂłn para el desarrollo, basado en una visiĂłn de la problemĂĄtica epistemolĂłgica subyacente asimĂŠtrica y asistencial de las relaciones norte-sur, con ĂŠnfasis en la inversiĂłn en el sector a las nuevas polĂ­ticas del pĂşblico y el apoyo a sectores acadĂŠmicos, fue PRGLÂżFDGR HQ EHQHÂżFLR GH XQ GLVHxR GLIHUHQWH Sistema de EducaciĂłn de las relaciones de cooperaciĂłn. La concepciĂłn Superior emergente enfatizĂł la necesidad de abrir el espaEl especialista en educaciĂłn Juan Carlos cio de la generaciĂłn de conocimiento a la particiTedesco ha caracterizado el problema de la paciĂłn de nuevos actores que han ido creciendo Universidad contemporĂĄnea partiendo del si- por fuera del sector pĂşblico. El campo de acciĂłn guiente diagnĂłstico: el conocimiento y la in- se abriĂł entonces a iniciativas de carĂĄcter asociaformaciĂłn se han convertido hoy en la base tivo entre SDUWQHUV de diverso tipo (instituciones de los procesos productivos, y el tiempo ne- pĂşblicas, organizaciones no gubernamentales y FHVDULR SDUD TXH XQ FRQRFLPLHQWR FLHQWtÂżFR empresas privadas), jerarquizando los objetivos se traduzca en aplicaciones tecnolĂłgicas es de innovaciĂłn y desarrollo tecnolĂłgicos.

(VWH QXHYR PRGHOR VH UHĂ€HMD SURJUHVLYDPHQ VLJQLÂżFDWLYDPHQWH PiV FRUWR (VWD GLPHQVLyQ te, aunque de modo desigual, en las polĂ­ticas de la llamada Sociedad del Conocimiento es implementadas en la RepĂşblica Argentina. El la que ha puesto en crisis y, al mismo tiempo, 4- Tedesco (2000), pĂĄg. 71-72.

s 3ECCIĂ˜N s ,A CALIDAD EN LA FORMACIĂ˜N DE POSTGRADO s

28 de septiembre de 1990 se sancionó la Ley 23.877 de promoción y fomento de la Innovación Tecnológica; en su artículo 1º, declara el REMHWLYR GH ³PHMRUDU OD DFWLYLGDG SURGXFWLYD \ comercial, a travÊs de la promoción y fomento de la investigación y desarrollo, la transmisión de tecnología, la asistencia tÊcnica y todos aquellos hechos innovadores (...) jerarquizando VRFLDOPHQWH OD WDUHD GHO FLHQWt¿FR GHO WHFQylogo y del empresario innovador�. Dicha ley WLSL¿FD GLYHUVRV PRGRV HQ TXH OD LQYHVWLJDFLyQ \ GHVDUUROOR SXHGHQ SODVPDUVH D ORV ¿QHV GH TXH el estado distribuya los fondos de promoción.

La Unidad de VinculaciĂłn TecnolĂłgica (UVT) aparece como el marco jurĂ­dico asociativo a travĂŠs del cual las universidades pueden integrarse activamente en el Sistema Nacional de InnovaciĂłn junto con la administraciĂłn pĂşblica, el CONICET, y las empresas privadas, siendo el asociar a ĂŠstas Ăşltimas como SDUWQHUV en proyectos de desarrollo tecnolĂłgico uno de los objetivos mĂĄs importantes de la nueva legislaciĂłn (GonzĂĄlez, 1999).

Por su parte, la Ley de EducaciĂłn Superior 24.521 (LES) plasma en su articulado las tensiones de esta nueva visiĂłn que pugna por consolidarse, para reemplazar la versiĂłn mĂĄs tradicional de la universidad, imprimiendo una dinĂĄmica contradictoria al modo en que la instituciĂłn universitaria se inserta en las nuevas reglas del juego. Burton Clark, en su anĂĄlisis comparado de los sistemas universitarios, ha mostrado que los tres factores decisivos para entender la dinĂĄmica de la Universidad son la oligarquĂ­a acadĂŠmica, el estado y el mercado, la legislaciĂłn argentina exhibe en su articulado el intento de instrumentar un equilibrio entre esos factores. Su sanciĂłn y reglamentaciĂłn representa mĂĄs una soluciĂłn de compromiso que abre el juego a los diversos actores del sistema, antes que una elaboraciĂłn superadora de las tensiones con miras a un DJJLRUQDPHQWR del sistema XQLYHUVLWDULR ,OXVWUHPRV HVWD DÂżUPDFLyQ ORV DUWtFXORV \ GHÂżQHQ OD IXQFLyQ GH OD XQLversidad como generadora y comunicadora de conocimiento mediante las funciones de investigaciĂłn, docencia y extensiĂłn. Los objetivos de formaciĂłn profesional y de investigaciĂłn DFDGpPLFD VH DPDOJDPDQ HQ HO SHUÂżO SURSXHVWR

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para el docente universitario (art. 36 LES) y los objetivos del trayecto curricular (art. 28 LES), a pesar de que la formaciĂłn para producciĂłn y uso del conocimiento parecen tener un nĂşcleo comĂşn pero, tambiĂŠn, exigir competencias diferentes (Tedesco, 2000). En el mismo sentido, los artĂ­culos 39 y 40 LES, determinan que la especializaciĂłn profesional de los graduados debe acreditar sus tĂ­tulos con protagonismo y de acuerdo a criterios propuestos por el Consejo de Universidades, lo que determinarĂĄ en el proceso de formaciĂłn del profesional, presiĂłn de los estĂĄndares y tradiciones de la oligarquĂ­a acadĂŠmica, restĂĄndole protagonismo a los colegios y al mercado profesional.

En el documento diagnĂłstico producido por la ComisiĂłn Nacional para el Mejoramiento de la EducaciĂłn Superior durante el aĂąo 2002, se hace visible la preocupaciĂłn por transformar el nuevo marco normativo en el punto de apoyo de una polĂ­tica transformadora de las universidades. La dinĂĄmica contemporĂĄnea del conocimiento, enuncia el documento, se caracteriza por tres nuevos rasgos determinantes: a) su crecimiento exponencial, b) la fusiĂłn de ciencia y tecnologĂ­a; y, c) la expansiĂłn de los sistemas de investigaciĂłn y desarrollo. Las caracterĂ­sticas enunciadas resultan verdaderos condicionantes sistĂŠmicos. La multiplicaciĂłn acelerada de los recursos de la ciencia se realiza bajo el imperativo de los requerimientos tecnolĂłgicos y la fusiĂłn ciencia-tecnologĂ­a deriva, a su vez, en la integraciĂłn de diversos tipos de instituciones productoras de conocimiento dentro de sistemas de investigaciĂłn y desarrollo (I+D).

Un segunda transformaciĂłn que destaca el documento es la nueva relaciĂłn entre conocimiento y trabajo. La absorciĂłn de las tareas simples por procesos tecnolĂłgicos, y la simultĂĄnea apariciĂłn de nuevas funciones productivas que H[LJHQ SHUÂżOHV GH FRPSHWHQFLDV FDGD YH] PiV complejos, determinan un desplazamiento de la formaciĂłn de recursos humanos hacia el nivel universitario. Asimismo, la continua mutaciĂłn GHO VLVWHPD FLHQWtÂżFR WHFQROyJLFR SODQWHD HO GHsafĂ­o de concebir la comunicaciĂłn del conocimiento como un proceso de educaciĂłn continua para el trabajo. Ambas cuestiones resultan centrales para pensar el modo en que debe transfor-

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marse la funciĂłn de la Universidad, si pretende asumir un rol protagĂłnico como instituciĂłn responsable de formar y reciclar permanentemente D FLHQWtÂżFRV WHFQyORJRV \ SURIHVLRQDOHV SDUD integrarlos, junto a los otros actores, dentro del Sistema Nacional de InnovaciĂłn.

(VWDV WUHV SHUVRQLÂżFDFLRQHV VRFLDOHV TXH UH SUHVHQWDQ SHUÂżOHV GLIHUHQWHV WRGRV UHTXHULGRV para el uso social del conocimiento, proponen el desafĂ­o de crear las condiciones para su formaciĂłn y reproducciĂłn ampliada, situaciĂłn que reclama una precisiĂłn de las diferencias entre los diversos tipos de conocimiento y modos de formaciĂłn de sus portadores, como tambiĂŠn determinar su vinculaciĂłn y espacios comunes de producciĂłn.

El documento propone, entonces, la necesidad de reconocer una diversidad epistemolĂłgica que se concreta en el surgimiento de nuevas formas de producciĂłn y transmisiĂłn de conocimientos que exceden el modelo acadĂŠmico tradicional, sobre todo si se concibe la actividad de la instituciĂłn universitaria como autĂłnoma.

La preocupaciĂłn manifestada en el documento, respecto de la existencia de nuevas modalidades de producciĂłn de conocimiento, plantea la necesidad de un anĂĄlisis del nuevo escenario y la generaciĂłn de polĂ­ticas de conocimiento que no se restrinjan a la Universidad como escenario de formaciĂłn e investigaciĂłn. Para ello parece LPSHUDWLYR FODULÂżFDU ODV GLIHUHQFLDV HSLVWHPROygicas en juego.

1.3 La diversidad epistemolĂłgica en el proceso de producciĂłn / transmisiĂłn de conocimientos contemporĂĄneo El fundamento de las aserciones de las normas y documentos, y las polĂ­ticas que en ellos se plasman, se encuentra en la tesis de que ha emergido una nueva dinĂĄmica en la producciĂłn de conocimiento. El tratamiento dado a esta cues5- Gibbons (2000), pĂĄg. 33.

tión remite de un modo inequívoco a las tesis epistemológicas sostenidas por Michel Gibbons y su equipo (Gibbons, 2000). Según este autor, ³OD H[SDQVLyQ SDUDOHOD HQ HO Q~PHUR GH SURGXFtores potenciales de conocimiento por el lado de la oferta, y la expansión de la exigencia de conocimiento por el lado de la demanda, estå creando las condiciones para el surgimiento de un nuevo modo de producción de conocimiento�5. Su propuesta consiste en demarcar, en el conocimiento producido actualmente, dos modalidades cuyas diferencias son susceptibles de caracterización.

(O 0RGR R PRGR FLHQWtÂżFR WUDGLFLRQDO WLHQH carĂĄcter disciplinar y sus mecanismos de producciĂłn y convalidaciĂłn remiten siempre a una FRPXQLGDG GHÂżQLGD GH HVSHFLDOLVWDV 6X HVSDFLR natural es el acadĂŠmico, siendo los indicadores de productividad, los tradicionales del mundo FLHQWtÂżFR SXEOLFDFLRQHV OD WUD\HFWRULD PHULWRcrĂĄtica de la carrera, etc. Su estructura establece una prioridad de la producciĂłn bĂĄsica, siendo la aplicaciĂłn una etapa secundaria y derivada de la primera. Su Ăşltimo marco de legitimaciĂłn lo proporciona la validaciĂłn del consenso de los pares de la disciplina.

(O LGHQWLÂżFDGR SRU *LEERQV FRPR 0RGR GH SURGXFFLyQ FLHQWtÂżFD UHYHOD HQ VX GHVFULSFLyQ caracterĂ­sticas que son el resultado de una progresiva diferenciaciĂłn en las dimensiones descriptivas. En primer lugar, el conocimiento del Modo 2 es plurimultidisciplinar o transdisciplinar. La producciĂłn de conocimiento no depende ya del acervo disciplinar sino que, tanto los SHUÂżOHV UHTXHULGRV SDUD ORV DFWRUHV FRPR ORV mĂŠtodos y repertorios conceptuales y los productos, dejan de ser encuadrables en los marcos de una disciplina. La segunda caracterĂ­stica es que el conocimiento del Modo 2 es producido en el contexto de aplicaciĂłn. La disyunciĂłn entre ciencia bĂĄsica y aplicada pierde sentido, en tanto la producciĂłn aparece incrustada en el contexto de aplicaciĂłn y no resulta abstraĂ­ble de ĂŠste sin pĂŠrdida. Por ello, su productividad se mide en mayor medida por su impacto en el Sistema Nacional de InnovaciĂłn que por los cĂĄnones WUDGLFLRQDOHV GH SURGXFFLyQ FLHQWtÂżFD (Q WHUFHU lugar, el Modo 2 se caracteriza por su heteroge-

s 3ECCIĂ˜N s ,A CALIDAD EN LA FORMACIĂ˜N DE POSTGRADO s

neidad y diversidad organizativa: la formaciĂłn de los grupos de investigaciĂłn de esta nueva PRGDOLGDG UHTXLHUHQ GH OD FRQĂ€XHQFLD GH FRQRcimientos, experiencias y destrezas diferentes, por lo que el carĂĄcter pluridisciplinar debe LQWHJUDUVH DOUHGHGRU GH SUREOHPDV HVSHFtÂżFRV dependientes de contextos de aplicaciĂłn particulares. Por la misma razĂłn, los grupos de investigadores y profesionales que se desempeĂąan en I+D suelen tener un carĂĄcter episĂłdico.

Eso conlleva modos de inserción institucional y vinculación inÊditos para los productores de conocimiento del modo tradicional (Modo 1) con importantes consecuencias: aumento de lugares potenciales en los cuales se puede producir conocimiento, pasaje de la estructura de comunidades convergentes a comunidaGHV FLHQWt¿FDV FRQ¿JXUDGDV SRU UHGHV OD[DV \ ÀH[LEOHV %HFKHU 6H WUDWD GH XQ SURgresivo alejamiento de la modalidad disciplinar característica de la estructura acadÊmica universitaria para involucrar en la producción de conocimiento un campo interinstitucional cada vez mås rico y diverso.

Finalmente, el cenagoso tema de la evaluación de la calidad supone un cambio decisivo en el Modo 2. En el Modo 1 la evaluación de la calidad se resuelve por consenso en una comunidad de pares. En el Modo 2, en cambio, el peso de los contextos de aplicación y la organización social de la investigación conGXFHQ D OD E~VTXHGD GH FULWHULRV HVSHFt¿FRV vinculados a la utilidad o impacto de los productos: ³(Q HO 0RGR OD YDORUDFLyQ GH OD FDOLGDG GH la buena investigación es doble. Por un lado, tiene que ver, como ya hemos visto, con el hecho de que la comunidad de practicantes sea transitoria e interdisciplinaria, mientras que por otro lado surge a partir del hecho de que los criterios de calidad no son exclusivamente aquellos que se aplican en el Modo 1, sino que incluyen tambiÊn criterios adicionales que surgen a partir del contexto de aplicación� 6.

La propuesta de Gibbons y su equipo perPLWH FODULÂżFDU OD VLQJXODULGDG HSLVWHPROyJLFD GH OD SURGXFFLyQ FLHQWtÂżFD UHTXHULGD SRU 6- Op. cit., pĂĄg. 50.

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la I+D, pero no agota la originalidad de los problemas planteados por el documento para el mejoramiento de la educaciĂłn superior. Si los dos modelos diferenciados permiten dePDUFDU ODV HVSHFLÂżFLGDGHV GH OD LQYHVWLJDFLyQ FLHQWtÂżFD WUDGLFLRQDO \ OD PRGHUQD LQYHVWLJDciĂłn en tecnologĂ­a, queda pendiente transitar los problemas epistemolĂłgicos suscitados por la formaciĂłn profesional universitaria a travĂŠs de la educaciĂłn continua. En efecto, si es preciso aceptar que la innovaciĂłn tecnolĂłgica contemporĂĄnea no puede analizarse como ciencia aplicada, es preciso tambiĂŠn renunciar a ese paradigma en el anĂĄlisis epistemolĂłgico de la formaciĂłn profesional.

La concepciĂłn de Ciencia Aplicada evitĂł la profundizaciĂłn de su singularidad epistemolĂłgica, por lo que la cuestiĂłn parece respondida con algunas recomendaciones sobre la formaciĂłn: una reorientaciĂłn hacia una mirada generalista mĂĄs que de especialista hacia el conocimiento y, mĂĄs innovadora que burocrĂĄtica en los procedimientos, avanzando hacia la formaciĂłn para el trabajo en equipo e incorporando al currĂ­culum profesional la formaciĂłn en ciencias sociales (Tenti Fanfani, 1989). La perspectiva mĂĄs fructĂ­fera para esta problemĂĄtica, que permitiĂł profundizar los aspectos epistemolĂłgicos del conocimiento profesional, es la abierta por la teorĂ­a de la acciĂłn propuesta por Chris Argyris y Donald SchĂśn. El paradigma de lo que SchĂśn denomina epistemologĂ­a de las prĂĄcticas (SchĂśn, 1993) se realiza precisamente mediante una crĂ­tica del concepto de formaciĂłn profesioQDO TXH HO ÂżOyVRIR GH OD DGPLQLVWUDFLyQ +HUbert Simon (Simon, 1973) concibiĂł a travĂŠs de la integraciĂłn de ciencia bĂĄsica con una ciencia del diseĂąo. SchĂśn observa que, en las profesiones basadas en la ciencia, como las ingenierĂ­as, la medicina y la agronomĂ­a, son aceptables las sugerencias de Simon, quien propone una ciencia del diseĂąo tecnolĂłgico.

Su actividad es descrita como la aplicaciĂłn GH XQD UDFLRQDOLGDG WHFQROyJLFD D ORV ÂżQHV de evaluar estrategias de acciĂłn mediante la utilizaciĂłn de tecnologĂ­as, en la prosecuciĂłn

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de establecer y comparar costes probables y utilidades esperadas a travĂŠs de funciones matemĂĄticas que correlacionan variables objetivas.

Pero SchĂśn argumenta que aun los mĂŠdicos e ingenieros tambiĂŠn hacen otra cosa totalmente distinta en su prĂĄctica. En primer lugar, deben abocarse a la resoluciĂłn de problemas nuevos que no encajan en categorĂ­as conocidas, por lo que deben construir sus problemas y elaborar sus soluciones en un procedimiento de naturaleza artĂ­stica que cae por fuera de la racionalidad tecnolĂłgica. Para ello, proceden con una lĂłgica de EULFROHXU antes que de especialista para elaborar una soluciĂłn original7. SchĂśn presenta asĂ­ el enfoque de la HSLVWHPRORJtD GH ODV SUiFWLFDV profesionales que quizĂĄs podrĂ­an considerarse, emulando a Gibbons, como un Modo 3 de producciĂłn de conocimiento. Sin pretender aquĂ­ una tesis tan fuerte, nos limitaremos a sostener que deben considerarse como una variaciĂłn del Modo 2 que se aparta aĂşn mĂĄs que la I+D del modelo tradicional de ciencia. Para caracterizar esta distancia entre la modalidad de produc-

ciĂłn del conocimiento profesional y el modo FLHQWtÂżFR HV SUHFLVR GHWHFWDU ORV RFXOWDPLHQtos epistemolĂłgicos que resultan de nombrar, con los mismos tĂŠrminos, categorĂ­as y procesos muy diferentes. En efecto, en la epistemologĂ­a no tĂŠcnica, que utilizan los acadĂŠmicos, resulta de establecer vectores que van desde lo blando a lo duro y de lo bĂĄsico a lo aplicado, sin un anĂĄlisis conceptual mĂĄs profundo de las determinantes cognitivas en juego (Becher, 2001). Para establecer nuestra demarcaciĂłn, LGHQWLÂżFDPRV DOJXQDV YDULDFLRQHV GH VHQWLGR HQ tĂŠrminos de peso epistemolĂłgico que permiten diferenciar entre el modo de producciĂłn del saEHU FLHQWtÂżFR WUDGLFLRQDO 0RGR HO VDEHU GHO investigador en I+D o tecnĂłlogo y el saber profesional, cuyo anĂĄlisis hemos abordado en otro trabajo (Fliguer y Gosende, 2003). Las tesis de Gibbons y SchĂśn sugieren que la nociĂłn de aplicaciĂłn resulta, en la mayorĂ­a de los casos, encubridora de un salto epistemolĂłgico con reODFLyQ DO VLJQLÂżFDGR GH FLHUWDV FDWHJRUtDV JQRseolĂłgicas utilizadas, el anĂĄlisis de los procesos

-ODO DE PRODUCCIĂ˜N DE CONOCIMIENTO

-ODO

-ODO

#ATEGORĂ“AS 'NOSEOLĂ˜GICAS

$URO 0URO "LANDO 0URO

0REDOMINIO DEL CONTEXTO DE APLICACIĂ˜N

#IENTĂ“FICO

4ECNĂ˜LOGOS

.UEVOS PROFESIONALES

#IENCIA OBJETO DE LA DISCIPLINA CONSTRUIDO TEĂ˜RICAMENTE

$ESARROLLO 4ECNOLĂ˜GICO /BJETOS TECNOLĂ˜GICOS

2EFLEXIĂ˜N SOBRE LA ACCIĂ˜N #AMPO O ÉREA DEFINIDO POR UNA PRÉCTICA

-ODELO

-ODELO !XIOMÉTICO O TEĂ˜RICO

-ODELO DE SIMULACIĂ˜N Y DISEĂ—O TECNOLĂ˜GICO

-UNDOS VIRTUALES PARA LA REFLEXIĂ˜N SOBRE LA ACCIĂ˜N

#AUSALIDAD

#AUSACIĂ˜N

0ROYECTO TECNOLĂ˜GICO

#AUSALIDAD DE DISEĂ—O

/NTOLOGĂ“A

%NTIDADES CON EXISTENCIA INDEPENDIENTE CON RELACIONES FORMALIZABLES Y MATEMATIZABLES

!RTEFACTOS PRODUCIDOS INTENCIONALMENTE POR INSTRUMENTALIDAD DE SEGUNDO ORDEN

/NTOLOGĂ“A DE LA ACCIĂ˜N DEL SISTEMA TĂ?CNICO

%STATUTO DEL SABER Y DEL OBJETO DE CONOCIMIENTO

6ECTOR SEMÉNTICO Ŝ )LJXUD . 'LVWLQFLRQHV GHO FRQRFLPLHQWR

7- La oposiciĂłn entre el ingeniero y el EULFROHXU fue utilizada por Levi-Strauss en su anĂĄlisis antropolĂłgico de las formas de pensamien- to, SDUD SRQHU GH PDQLÂżHVWR OD IDOVHGDG GH OD RSRVLFLyQ HQWUH SHQVDPLHQWR UDFLRQDO \ SHQVDPLHQWR PtWLFR /D WHVLV GH 6FK|Q SXHGH LQWHUSUHWDUVH FRQWLQXDQGR HVD DQDORJtD FRPR HO UHFRQRFLPLHQWR GH TXH WRGRV ORV SURIHVLRQDOHV LQFOXVR ORV LQJHQLHURV IRUPDGRV HQ OD UDFLRQDOLGDG FLHQWtÂżFD XWLOL]DQ PRGRV GH SHQVDPLHQWR DMHQRV DO PpWRGR FLHQWtÂżFR FX\D UDt] VH HQFXHQWUD HQ ORV PLWRV FXOWXUDOHV GH VX FRPXQLGDG GH SUiFWLFD

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cognoscitivos en juego y las prĂĄcticas reales de producciĂłn y transmisiĂłn de conocimiento.

El abordaje que proponemos se inspira en el semanålisis de la epistemología propuesto por Mario Testa (1997) siguiendo la premisa de que existe una correlación particular entre los sentiGRV \ VLJQL¿FDGRV TXH IRUPDQ SDUWH GHO DFHUYR comunicacional de los miembros de una disciplina, la constitución de sus campos de acción y la estructura categorial que organiza su objeto de conocimiento. Nuestro anålisis de esas YDULDFLRQHV GH ODV VLJQL¿FDFLRQHV HV OLPLWDGR pero tiene el valor epistemológico de permitir hacer aparecer esas distinciones ocultas en los usos lingßísticos con que los acadÊmicos clasi¿FDQ VXV VDEHUHV SDUD SHQVDU OD SHUWLQHQFLD \ relevancia tanto de las estrategias de formación como de las estrategias de investigación en los FDPSRV GH FRQRFLPLHQWR LGHQWL¿FDGRV 3UHVHQtamos dicho anålisis en la Figura 1.1, desarrollando seguidamente su contenido.

de funciones que determinan y controlan la performance del aparato). La complejidad de esa estructura se concreta en un diseĂąo cuyas caracterĂ­sticas se determinan mediante un cĂĄlculo de utilidades Ăłptimas segĂşn el cual la relaciĂłn estructura/funciĂłn debe ser lo mĂĄs simple, HÂżFLHQWH \ EDUDWD SRVLEOH &RPR VHxDOD %URQFDno, el diseĂąo juega para el innovador en tecnologĂ­a un papel comparable al de las teorĂ­as para HO LQYHVWLJDGRU FLHQWtÂżFR /D SULPDFtD GHO FRQtexto de aplicaciĂłn y el carĂĄcter transdisciplinar se encuentra determinada en la I+D, justamente por este papel del diseĂąo y la superioridad del artefacto, que actĂşa como objeto limitĂĄneo con VLJQLÂżFDFLRQHV P~OWLSOHV SDUD FDGD PLHPEUR GHO equipo de investigadores, en la perspectiva disciplinar que guĂ­a el desempeĂąo de cada quien8.

En el campo de la HSLVWHPRORJtD GH ODV SUiFWLcas, cuyo agente cognitivo es el profesional con funciones de dirección y gestión, se trata de una construcción cognitiva que parte desde la acción misma. Para comprender el proceso gnoseológico subyacente, se debe superar el presupuesto de 1.3.1 De la ciencia aplicada la prioridad del conocimiento teórico respecto a la reexión sobre la acción del saber hacer. A la inversa del paradigma de El modelo de la Ciencia Aplicada supone la prio- la ciencia aplicada, el anålisis epistemológico de ULGDG GH OD LQYHVWLJDFLyQ EiVLFD 7UDWD GH GH¿QLU las pråcticas, postula que el NQRZ KRZ tiene prioen primera instancia, universos de posibles de- ridad sobre el NQRZ ZKDW. Michel Polanyi (1967) terminados por las leyes naturales y recortar, en observó que el saber profesional se caracteriza ese conjunto, un subconjunto de posibles prag- por su dimensión tåcita. La tarea que se plantea måticos determinados por los procesos produc- al profesional consiste en explicitar lo tåcito, y WLYRV (O FLHQWt¿FR WUDGLFLRQDO \ HO WHFQyORJR QR reconstruirlo, con el objetivo de cumplir de un presentan un salto metodológico sino que exhi- modo mås adecuado los objetivos estratÊgicos ben un avance hacia una fusión entre Ciencia y de la acción. Lo que interesa en este caso no es Tecnología. Como lo expresa Fernando Bronca- el producto tecnológico como en la I+D sino la no (2000), la diferencia entre ambas se sitúa en acción misma. el Ênfasis de la segunda en el producto tecnolóLa noción de pråctica involucrada en la gico. Así, la actividad del investigador de I+D GH¿QLFLyQ GHO KDFHU SURIHVLRQDO UHYLVWH XQD DPresulta en la producción de un objeto, artefacto, ELJ HGDG SURIXQGDPHQWH VLJQL¿FDWLYD 3RU XQD cuya estructura posee una triple complejidad: parte, esa noción remite a la idea de ganar descomplejidad material (los materiales requeridos treza en el hacer, mediante la repetición sistepara la composición de la estructura), compleji- måtica de un patrón de comportamiento con el dad formal (entendida como conjunto de formas objetivo de maximizar la destreza adquirida. La elementales que componen la estructura del arte- pråctica en ese sentido es reiteración, en la búsfacto) y complejidad funcional (como conjunto TXHGD GH OD D¿QDFLyQ GH XQ HVTXHPD GH DFFLyQ 8- Resulta visible que la noción de interdisciplina o transdiciplina que maneja Gibbons es muy diferente a la propuesta por la escuela de la epistemología genÊtica. Ésta última proponía la interdisciplina y transdisciplina como una reconstrucción dialÊctica de los objetos disFLSOLQDUHV VXSHUDGRV \ FRQVHUYDGRV HQ XQ QXHYR FRQMXQWR GH SRVLEOHV TXH FRQ¿JXUDQ XQ QXHYR REMHWR WHyULFR TXH H[FHGH DO UHFRQRFLGR por las disciplinas originales. En el caso de Gibbons, el objeto no es teórico sino que se trata de un diseùo tecnológico con posibilidades de realización pragmåtica y eventual existencia empírica.

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LQYROXFUD ODV VLWXDFLRQHV WLSL¿FDGDV H LQFOXVR OD serie como modelo de la pråctica. Sin embargo, existe una concepción de pråctica bien distinta, incluso opuesta, que es la que interesa en este caso. Ésta concibe al saber hacer en correlación con la acumulación cognocitiva de situaciones cuya diversidad enriquece la capacidad del profesional para resolver problemas que afronta en la acción (Argyris, 1999). De esa diversidad surge la posibilidad de encontrar la solución a un problema inesperado que emerge de la pråctica.

(VWD GLVWLQFLyQ SHUPLWH GH¿QLU XQD QRFLyQ GH maestría tÊcnica, distinta o incluso opuesta a la noción de especialización, ya que en la primeUD VH WUDWD GH ORJUDU XQD ÀH[LELOLGDG GH DERUGDMH que permita generar marcos alternativos para la resolución de un problema, antes que optimizar un esquema que logre un efecto ya anticipado SRU XQ FRQRFLPLHQWR UHÀH[LYR \ IRUPDOL]DGR De acuerdo a SchÜn, la maestría profesional en oposición a la noción de especialista o experto, designa la adquisición, a travÊs de una experiencia enriquecida por la diversidad de casos, de la capacidad de realizar experimentos de encuadre en situaciones con algunas características similares, pero que son divergentes en cuanto a las estrategias de resolución de problemas que exigen. Este tipo de capacidad se vincula con un tipo de conocimiento y con un estilo de invesWLJDFLyQ TXH QR HQFDMD FRQ HO PpWRGR FLHQWt¿FR (modelo 1) ni tampoco, estrictamente, con el del WHFQyORJR PRGHOR \D TXH OD UHÀH[LyQ GHVGH la acción involucra una experimentación en un contexto pråctico que posee tres propiedades que la diferencian: 1) Dado que la experimentación es tambiÊn un tipo de acción, la implementación y la investigación coinciden en el curso de acción.

2) Esta experimentaciĂłn no es dependiente de las categorĂ­as de las teorĂ­as y las tĂŠcnicas establecidas sino que construye una nueva teorĂ­a de un caso Ăşnico.

/D UHĂ€H[LyQ GHVGH OD DFFLyQ SXHGH VHJXLU adelante, aun en situaciones de incertidumbre o de un carĂĄcter Ăşnico, mediante el expediente de trascender los requerimientos formales de la racionalidad tĂŠcnica9.

9- SchĂśn, D. (1993), pĂĄg. 60.

1.3.2 Del modelo cientĂ­ďŹ co a la construcciĂłn de mundos virtuales para la reexiĂłn sobre la acciĂłn El modelo de la ciencia tradicional tiene carĂĄcter formal y es axiomĂĄtico. Las concepciones inductiva o hipotĂŠtico-deductiva de la ciencia proponen modelos axiomĂĄtiFRV TXH FXDQGR VRQ LQWHUSUHWDGRV GHÂżQHQ proposiciones que tienen pretensiones de verdad respecto del mundo. A diferencia de ĂŠstos, los modelos tecnolĂłgicos que se utilizan en I+D son sistemas de simulaciĂłn. Si bien conservan la base matemĂĄtico-formal, sus proposiciones no poseen pretensiones de verdad. Los modelos tecnolĂłgicos requieren un input de datos empĂ­ricos relevantes para representar las propiedades del sistePD DUWLÂżFLDO TXH VH SURSRQH FRQVWUXLU /RV modelos de simulaciĂłn en tecnologĂ­a tienen ÂżQHV SUHGLFWLYRV \ GH FRQWURO GHO VLVWHPD real, pero no pueden contribuir, sino indirectamente, al conocimiento del mundo en sĂ­ mismo. El modelo de simulaciĂłn es, en ese sentido, estrictamente lo opuesto al moGHOR FLHQWtÂżFR En el saber profesional, SchĂśn propone una idea de modelo diferente de las dos anteriores. Los mundos virtuales que constru\H OD PDHVWUtD SURIHVLRQDO GLÂżHUHQ GH ORV GH OD LQYHVWLJDFLyQ FLHQWtÂżFD HQ YDULRV DVSHFWRV UHYHODGRUHV (Q HO PRGHOR FLHQWtÂżFR HO marco teĂłrico y metodolĂłgico que establece el problema es un punto de partida dado para la investigaciĂłn y no se vincula a sus resultados esperados, mientras que en el campo GH OD UHĂ€H[LyQ VREUH OD SUiFWLFD SURIHVLRQDO el experimento tiene entre sus objetivos esWDEOHFHU VL HO PDUFR HOHJLGR SDUD GHÂżQLU HO problema es el adecuado en funciĂłn de los resultados esperados de la acciĂłn; 2) En el PRGHOR FLHQWtÂżFR OD VLWXDFLyQ H[SHULPHQtal es relevante por su replicabilidad futura, como vimos, tambiĂŠn el modelo de simulaciĂłn del tecnĂłlogo se vincula a la posibilidad de control de las variables en los estados

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futuros del artefacto diseĂąado. La investigaciĂłn profesional se apoya en el ensayo de la comprensiĂłn de las posibilidades heurĂ­sticas de situaciones ejemplares (en el sentido dado a este WpUPLQR SRU 7 .KXQ DO GHÂżQLU OD PDWUL] disciplinaria) para interpretar un caso Ăşnico e irrepetible. La utilizaciĂłn del modelo de simulaciĂłn en el campo de la gestiĂłn se encuentra al servicio de establecer tendencias para la construcciĂłn de escenarios posibles, pero de ninguna manera se espera de ĂŠl una funciĂłn predictiva.

En la investigación profesional se establece una relación transaccional en el sentido de que su objetivo primordial es transformar la situación en función de los resultados esperados, siendo totalmente secundaria la replicabilidad o la capacidad de predicción de los resultados obteniGRV 6FK|Q D¿UPD TXH ³ORV PXQGRV YLUWXDOHV constituyen contextos para el experimento, dentro de los cuales los profesionales pueden suspender o controlar algunos de los impedimenWRV FRWLGLDQRV SDUD XQD ULJXURVD UHÀH[LyQ GHVGH la acción. Constituyen mundos representativos de la pråctica en el doble sentido de SUiFWLFD. Y la pråctica en la construcción, mantenimiento y uso de los mundos virtuales desarrolla la capaFLGDG GH UHÀH[LyQ GHVGH OD DFFLyQ TXH QRVRWURV llamamos maestría� 10.

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mensiĂłn causal que no se toma en cuenta en las ciencias naturales, pero que forma parte esencial del diseĂąo o proyecto tecnolĂłgico: la idea de intencionalidad pragmĂĄtica del diseĂąo, que LQWURGXFH XQD QRFLyQ GH ÂżQDOLGDG FRPR FDXVD en la producciĂłn del artefacto tecnolĂłgico. En el profesional de gestiĂłn esta dimensiĂłn intencional cobra mayor relevancia en la estructura causal del conocimiento que manipula. Como seĂąala C. Argyris (2000), la peculiaridad de las teorĂ­as de la administraciĂłn consiste en que son WHRUtDV TXH SUHWHQGHQ GHÂżQLU ODV DFFLRQHV GH ODV personas de un modo en que puedan lograrse las consecuencias pretendidas en el sistema organizacional, procurando su persistencia en el tiempo. Es decir, que el sistema administrativo permite acotar y coordinar intencionalmente las decisiones del conjunto de los agentes que se integran en el sistema de acciĂłn. Para ese logro QR SDUHFHQ VHU ~WLOHV ORV PRGHORV FLHQWtÂżFRV \ sus ontologĂ­as formales, sino el desarrollo de la capacidad de los agentes de construir mundos virtuales que le permiten investigar y decidir YtDV GH DFFLyQ FRQ ÂżQHV SUiFWLFRV TXH FRPSRUtan escenarios compartidos entre sĂ­. PodrĂ­a deFLUVH TXH PiV TXH XWLOL]DU XQ PRGHOR FLHQWtÂżFR para comprender causalmente el sistema en el que trabaja, el profesional de gestiĂłn diseĂąa la realidad estableciendo parĂĄmetros y ensayando lĂ­neas de acciĂłn para anticipar las consecuencias 1.3.3 De la causalidad cientĂ­ďŹ ca de las decisiones tomadas. El anĂĄlisis causal del a la causalidad de diseĂąo SURIHVLRQDO QR SDUWH GH XQ PRGHOR FLHQWtÂżFR GH En ciencia, la nociĂłn de causalidad resulta cen- la realidad sino que depende de las conexiones tral a la hora de considerar la capacidad para que pueden establecerse entre las intenciones establecer el papel del conocimiento en la de- de los agentes y el modo en que el sistema se terminaciĂłn de la acciĂłn dentro de un sistema va conformando como consecuencia de esas tĂŠcnico. Mario Bunge (1978) ha seĂąalado que, DFFLRQHV (VWD GHÂżQLFLyQ GH $UJ\ULV HV OD TXH si bien la nociĂłn de causa es oscurecida por su lleva a proponer la categorĂ­a de una causalidad uso en el lenguaje ordinario, la causaciĂłn en de diseĂąo. Este concepto intenta destacar que: ciencia debe entenderse como un principio que 1) los seres humanos diseĂąan sus acciones y es DÂżUPD TXH WRGR HYHQWR HVWi GHWHUPLQDGR SRU en virtud de este hecho que les interesa la caualgĂşn o algunos otros eventos anteriores, de salidad y la inferencia causal; 2) la verdadera acuerdo a leyes de carĂĄcter objetivo que regulan razĂłn para una acciĂłn es el razonamiento que la secuencia de los cambios de estado de un sis- conduce a ella, a diferencia del razonamiento tema real que evoluciona de acuerdo a relacio- TXH OD MXVWLÂżFD XQ FRQFHSWR GH FDXVDOLGDG nes deterministas entre sus elementos. Para el de valor heurĂ­stico para la prĂĄctica debe estainvestigador de I+D cobra importancia una di- blecer una conexiĂłn causal entre una acciĂłn

10- SchĂśn, D., op. cit. pĂĄg 150.

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y sus consecuencias intencionales o no, y entre las consecuencias de una acciĂłn y cualesquiera otras consecuencias; 4) los individuos diseĂąan con sus acciones los sistemas en los cuales trabajan11.

1.3.4 De la ontologĂ­a cientĂ­ďŹ ca a la ontologĂ­a de la acciĂłn del sistema tĂŠcnico 3DUD DXWRUHV FLHQWLÂżFLVWDV FRPR 0DULR %XQJH HO FRQRFLPLHQWR FLHQWtÂżFR SDUWH GHO D[LRPD ontolĂłgico de que el mundo de entidades a conocer existe, con independencia del sujeto de conocimiento. El segundo compromiso sobre HO PXQGR UHDO VXSXHVWR SRU HO VDEHU FLHQWtÂżFR es que en ese mundo existen cosas y acontecimientos. Las cosas poseen propiedades y estĂĄn HQ FRQWLQXD WUDQVIRUPDFLyQ OR TXH VLJQLÂżFD TXH los estados de cosas del mundo cambian en virtud de eventos vinculados causalmente, cuya secuencia supone una transformaciĂłn permanente de los sistemas reales que son objeto de la actividad de conocer. El modo en que estos sistemas cambian responde a leyes que regulan su comportamiento en virtud de la correlaciĂłn de las propiedades de las entidades que son componentes de dichos sistemas, y en funciĂłn del complejo de eventos que hacen del sistema un proceso con una historia singular susceptible de ser conocida.

3DUD HO HQIRTXH FLHQWtÂżFR OD H[LVWHQFLD GHO sistema corresponde al campo de los hechos objetivos separado radicalmente del mundo de las entidades ideales que constituyen el campo trascendental que contiene las teorĂ­as que utiliza el sujeto epistemolĂłgico. Este campo se encuentra constituido por constructos capaces de organizar el mundo que se pretende conocer en virtud de una estructura altamente formalizada, la que constituye el supuesto de base de la ontologĂ­a FRPSDUWLGD SRU ORV VLVWHPDV FLHQWtÂżFR \ WHFQRlĂłgico (Ladriere, 1978). En este mundo objetivo no hay lugar para el fenĂłmeno de la intencionalidad de los actores. Aunque, como ya hemos observado, el diseĂąo tecnolĂłgico presupone una intencionalidad pragmĂĄtica, la verdadera agen11- Argyris, C, op. cit. pĂĄg 88.

cia de la acciĂłn se haya disuelta merced a la conceptualizaciĂłn de la intencionalidad que surJH GHO DQiOLVLV GH OD GHÂżQLFLyQ GH DFFLyQ DFHSWDGD HQ HO FDPSR GH OD ÂżORVRItD GH OD WHFQRORJtD (Quintanillas, 1991). La intenciĂłn se reduce a una representaciĂłn de la acciĂłn (incluyendo objetivos O y resultados R) fuertemente estereotipada y programada de la sucesiĂłn de eventos del sistema descrito, cuya estructura cerrada de medios, objetivos y consecuencias, extravĂ­a el YHUGDGHUR VLJQLÂżFDGR GH OD H[SUHVLyQ LQWHQFLyQ de que resulta, fundamental a la hora de conceptualizar la nociĂłn de intencionalidad.

JĂźrgen Habermas (1987) propone un interesante anĂĄlisis de la tĂŠcnica que puede colabo- rar con el esclarecimiento de este resistente problema epistemolĂłgico. El anĂĄlisis de los sistemas WpFQLFR FLHQWtÂżFRV UHFODPD XQD GLIHUHQFLDFLyQ entre medios tĂŠcnicos y reglas tĂŠcnicas. En efecto, por una parte existe un conjunto de medios TXH SHUPLWHQ XQD HÂżFD] UHDOL]DFLyQ GH ÂżQHV FRQ utilizaciĂłn de energĂ­a no humana o ahorro de trabajo fĂ­sico, pero con el tĂŠrmino tĂŠcnica, aludimos tambiĂŠn a un sistema de reglas que deterPLQDQ OD DFFLyQ UDFLRQDOPHQWH DGHFXDGD D ÂżQHV aludimos, pues, a estrategias y tecnologĂ­as. Llamamos estrategias a las reglas de elecciĂłn racional y, tecnologĂ­as, a las reglas de la acciĂłn instrumental. Las tecnologĂ­as son, pues, proposiciones que establecen las formas de proceder, pero no son ellas mismas los medios tĂŠcnicos.

Medio tĂŠcnico puede serlo cualquier cosa que se incluya en un contexto de acciĂłn instrumental.

Pero sĂłlo cuando se apresta para su utilizaciĂłn repetida en determinada funciĂłn y no se emplea meramente en un caso aislado decimos que es un elemento de la tecnologĂ­a, sean instrumentos, mĂĄquinas o autĂłmatas.

La distinciĂłn formulada ilumina el problema: todo diseĂąo tecnolĂłgico es organizador de medios tĂŠcnicos en funciĂłn de reglas de acciĂłn LQVWUXPHQWDO HVWDQGR pVWDV ~OWLPDV FRVLÂżFDGDV en el diseĂąo del aparato, requiriendo para su buena performance la instrucciĂłn del usuario.

Pero tambiĂŠn es cierto que las reglas de elecciĂłn racional, las estrategias, suelen tambiĂŠn estar incluidas de cierto modo en el diseĂąo tecnolĂł-

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gico cuando se trata de acciones productivas, las cuales deben ser programadas en funciĂłn de las reglas de acciĂłn instrumental presupuestas.

En el campo de acción de la gestión del sistema tÊcnico es donde el problema de la inten-cionalidad requiere, de modo imperativo, su tematización, ya que la crisis del paradigma burocråtico exigió comprender la intencionalidad del agente y la estructura del marco temporal de sus decisiones para dar inteligibilidad a los procesos de gestión. La vía de acceso al problema ontológico de la temporalidad de las decisiones fue propuesta por el teórico de la administración Elliot Jacques (1987), quien UHGH¿QLy VXV SDUiPHWURV VRVWHQLHQGR TXH ³HO mundo de la acción es un mundo pentadimensional12´ (VWR VLJQL¿FD TXH VX LQWHOHFFLyQ H[LJH incorporar ademås de tres dimensiones espaciales, dos dimensiones temporales. En efecto, la acción requiere ser conceptualizada, en tanto es intencional, a travÊs de dos ejes de coordenadas temporales: el tiempo de la sucesión de acontecimientos y el tiempo de la intención del agente. Para el anålisis de la intencionalidad, seùala -DFTXHV UHVXOWD LQVX¿FLHQWH OD FRQVLGHUDFLyQ GH la capacidad del agente para actuar en función de representaciones de un mundo cuya estructura sucesiva y secuencial de eventos se vinculan causalmente. La tensión intencional hacia metas no puede reducirse a una conciencia provista de representaciones susceptibles de formalización y operacionalización objetiva, sino que ademås, supone el inconsciente desiderativo del agente y su conciencia intencional. La agencia de la acción tÊcnica es conceptualizable por esa tensión intencional hacia las metas de la acción o su eventual abandono frente a otras alternativas.

Su desarrollo requerirĂĄ del agente la instrumentaciĂłn de medios diversos, instrumentos cognitivos y tecnolĂłgicos heterogĂŠneos, en un mundo cuya estructura se reorganiza constantemente a partir de los sucesivos episodios de la acciĂłn, pudiendo mudar, incluso, la cualidad o cantidad de variables con incidencia causal como resultado de la sucesiĂłn de eventos o de la transfor-

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maciĂłn de las intenciones de los actores. De este modo, cada episodio se reestructura constantemente por las transformaciones acontecidas en HO FDPSR GH OD VXFHVLyQ \ ODV PRGLÂżFDFLRQHV LQtencionales que sobrevienen a partir de la toma de conciencia de estos cambios. Si el trayecto del agente hacia la realizaciĂłn de su meta tiene HVD HVWUXFWXUD PXOWLHSLVyGLFD pVWD FRQÂżJXUDUi su dominio temporal13 constituido por el conjunto de episodios en que se despliega su plan de acciĂłn dentro del sistema tĂŠcnico, y cuya performance depende de la pertinencia de las metas del agente y su realizaciĂłn oportuna.

Este lapso de discrecionalidad proyectado hacia el futuro de la acciĂłn se correlaciona con el nivel de rendimiento efectivo del agente en la realizaciĂłn de sus planes de acciĂłn. El reconocimiento de la bidimensionalidad del tiempo de la acciĂłn es lo que ha llevado a la gestiĂłn a dar un valor central a la organizaciĂłn estratĂŠgica de sus episodios. La nociĂłn de marco temporal no entiende la estrategia como un cĂĄlculo de performance Ăłptima, sino como la capacidad subjetiva de construir escenarios alternativos y seleccionar las variables y dimensiones que resultan determinantes en cada caso, como condiciĂłn de posibilidad de realizaciĂłn de las metas del accionar de los diferentes actores comprometidos.

5HVXOWD DVt TXH OD FDXVDOLGDG ÂżQDO HUUDGLFDGD GH la ontologĂ­a de la ciencia moderna ha retornado de modo insoslayable como entidad de un mundo que deben conocer y transformar los profesionales contemporĂĄneos.

El anĂĄlisis de estas cuatro categorĂ­as gnoseolĂłJLFDV UHĂ€HMD XQD GLYHUVLGDG \ GLIHUHQFLDV HSLVWHPROyJLFDV TXH KDFHQ FRPSUHQVLEOH OD GLÂżFXOWDG evidenciada por la instituciĂłn uni-versitaria para dar cabida a los nuevos modos de conocimiento. Las nuevas formas de pro- ducciĂłn y transmisiĂłn de conocimientos ex- ceden el modelo acadĂŠmico tradicional, sobre todo si se concibe su actividad de producciĂłn y transmisiĂłn como autĂłnoma.

El documento del Consejo Nacional para el mejoramiento de la educaciĂłn superior, analizado

12- Jaques (1984), påg 118. ³SRGHPRV GH¿QLU DKRUD HO GRPLQLR WHPSRUDO GH XQD SHUVRQD FRPR HO FRPSOHMR GH HSLVRGLRV GLULJLGRV D PHWDV TXH KDQ FREUDGR YL gencia objetiva por el hecho de comprometerse ante otras personas a consumar esas metas en un tiempo convenido; y el límite extremo de ese dominio estå determinado por el episodio cuyo plan es el de mås largo plazo para el futuro, que la persona es capaz de llevar a cabo dentro de normas convenidas y contractualmente obligatorias�. Jacques, op.cit. pågina 176.

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en el apartado anterior, enfatiza la necesidad de generar políticas de conocimiento vinculadas a las demandas de innovación y el requerimiento de poner en marcha las iniciativas de gestión de conocimiento. El documento dice, escuetaPHQWH TXH ³GHEHUi JHUHQFLDUVH HO FRQRFLPLHQto en las diversas instituciones acadÊmicas, en organizaciones de la sociedad civil y en empresas�, pero la cuestión planteada es sólo la punta del iceberg contra el que pueden estrellarse las demandas sociales. El anålisis epistemológico muestra que las nuevas modalidades de producción de conocimiento deben pensarse a travÊs de políticas que consideren a la universidad como parte del escenario de formación y producción de conocimiento abandonando su pretensión de sostener la hegemonía absoluta del discurso universitario sobre el saber.

Como consecuencia de ello, las consideraciones sobre la calidad de esos procesos exceden lo que puede llamarse, usando el concepto sociolĂłgico de B. Clark, la perspectiva de la oligarquĂ­a acadĂŠmica. La nociĂłn de gestiĂłn de conocimiento desde el sistema universitario, supone reconocer previamente que el conocimiento se produce en una red de innovaciĂłn que excede el ĂĄmbito acadĂŠmico por lo que su producciĂłn y evaluaciĂłn de calidad debe dejar protagonismo a nuevos espacios institucionales y actores sociales. De lo contrario, la perspectiva acadĂŠmica puede transformarse en un obstĂĄculo epistemolĂłgico que es necesario considerar.

1.4 La perspectiva acadĂŠmica como obstĂĄculo epistemolĂłgico para evaluar la calidad: El caso de las maestrĂ­as en AdministraciĂłn de Salud Como ejemplo del funcionamiento de la perspectiva acadĂŠmica como obstĂĄculo epistemolĂłgico que inhibe la implementaciĂłn de polĂ­ticas de conocimiento innovadoras, resulta reveODGRU HO GH ODV GLÂżFXOWDGHV VXUJLGDV DOUHGHGRU del concepto y la evaluaciĂłn de las carreras de

postgrado denominadas maestrĂ­as. Como ya se ha dicho con antelaciĂłn, los artĂ­culos 39 y 40 LES establecen la existencia de tres tipos de carreras de postgrado, a saber: Especializaciones, MaestrĂ­as y Doctorados que, en todos los casos, deben atravesar exitosamente el proceso de acreditaciĂłn por la CONEAU como condiciĂłn de la Validez Nacional de los tĂ­tulos. La resoluciĂłn 1168/97 del Ministerio de EducaciĂłn GH OD 1DFLyQ HVWDEOHFH WDQWR ODV GHÂżQLFLRQHV de los tipos de carreras como los criterios y estĂĄndares vigentes para evaluar su calidad.

El caso de las maestrías ha sido considerado modernizador en el marco de la evolución del sistema de postgrados argentino, en gran medida porque es un formato que permite la GLYHUVL¿FDFLyQ GH OD RIHUWD (Q HIHFWR PLHQ tras las especializaciones poseen una tradición fuertemente vinculada a incumbencias profesionales y el doctorado se encuentra vinculado a la formación de investigadores dentro de una disciplina, la maestría ha sido un formato PiV ÀH[LEOH DELHUWR D OR LQWHUGLVFLSOLQDULR OD formación profesional y la investigación. Al UHVSHFWR VH KD D¿UPDGR FRQ IXQGDPHQWR TXH en este tipo de postgrado se expresa la tensión que emerge de la diversidad y complejidad con TXH HO VLVWHPD GH SRVWJUDGR UHÀHMD ODV WUDQVIRUmaciones de la educación superior (Jeppesen, 2004). /D GH¿QLFLyQ GHO WLSR PDHVWUtD TXH SURSRUFLRna la res. 1168/97 es el siguiente: WLHQH SRU REMHWR SURSRUFLRQDU XQD IRUPDFLyQ VXSHULRU HQ XQD GLVFLSOLQD R iUHD LQWHUGLVFLSOLQDULD SURIXQGL]DQGR OD IRUPDFLyQ HQ HO GHVDUUROOR WHyULFR WHFQROyJLFR SURIHVLRQDO SDUD OD LQYHVWLJDFLyQ \ HO HVWDGR GHO FRQRFLPLHQWR FRUUHVSRQGLHQWH D GLFKD GLVFLSOLQD R iUHD LQWHUGLVFLSOLQDULD /D IRUPDFLyQ LQFOX\H OD UHDOL]DFLyQ GH XQ WUDEDMR SUR\HFWR REUD R WHVLV GH PDHVWUtD GH FDUiFWHU LQGLYLGXDO EDMR OD VXSHUYLVLyQ GH XQ GLUHFWRU \ FXOPLQD FRQ OD HYDOXDFLyQ SRU XQ MXUDGR TXH LQFOX\H DO PHQRV XQ PLHPEUR H[WHUQR D OD LQVWLWXFLyQ (O WUDEDMR ¿QDO SUR\HFWR REUD R WHVLV GHEH GHPRVWUDU GHVWUH]D HQ HO PDQHMR FRQFHSWXDO \ PHWRGROyJLFR FRUUHVSRQGLHQWH DO HVWDGR

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DFWXDO GHO FRQRFLPLHQWR HQ OD R ODV GLVFLSOLQDV GHO FDVR &RQGXFH DO RWRUJDPLHQWR GH XQ WtWXOR DFDGpPLFR GH PDJLVWHU FRQ HVSHFLÂżFDFLyQ SUHFLVD GH XQD GLVFLSOLQD R GH XQ iUHD LQWHUGLVFLSOLQDULD El anĂĄlisis de Jeppesen menciona un preceGHQWH GH UHOHYDQFLD SDUD QXHVWUD UHĂ€H[LyQ El Consejo Nacional de EducaciĂłn Superior creado por medio del Decreto 1075/93 habĂ­a realizado un dictamen que constituyĂł el antecedente inmediato a la normativa vigente, en el que se admitĂ­a y discriminaba explĂ­citamente la existencia de maestrĂ­as acadĂŠmicas y profesionales (dictamen V/4/95). La cuestiĂłn resulta VLJQLÂżFDWLYD VL VH WLHQH HQ FXHQWD TXH HO UHFRnocimiento del tipo profesional desaparece de OD GHÂżQLFLyQ DFWXDO FXDQGR SDUDGyMLFDPHQWH HO vector de expansiĂłn del sistema es predominantemente profesionalista.

2WUD FDUDFWHUtVWLFD GH OD GH¿QLFLyQ HV TXH HQfatiza la centralidad de la investigación en los objetivos y el proceso de formación. No hay GXGD TXH GLFKD D¿UPDFLyQ GHEH LQWHUSUHWDUVH D OD OX] GH XQD H[LJHQFLD GHO ³GHVDUUROOR WHyULFR R SURIHVLRQDO´ TXH IRUPD SDUWH GH OD GH¿QLFLyQ Sin embargo, esta precisión, que a la luz de las políticas que hemos analizado en el apartado anterior podría ser decisiva, no ha tenido el impacto ni incidencia esperable en las actuaciones de los comitÊs de pares durante los procesos de evaluación en muchos campos de conocimiento HQ OD HYDOXDFLyQ GH PDHVWUtDV FRQ SHU¿O SURIHsionalista.

Otra caracterĂ­stica de la resoluciĂłn 1168/97 es TXH ORV FULWHULRV \ HVWiQGDUHV QR HVWiQ GHÂżQLGRV con precisiĂłn por ser transversales a los diferentes tipos de postgrados y disciplinas. Esa caracterĂ­stica buscĂł ser compensada por documentos producidos en Comisiones Asesoras que actĂşan como referencia del estado de opiniĂłn de los miembros de la disciplina que, a pesar de no tener un carĂĄcter vinculante, cumplen una funciĂłn orientadora de los dictĂĄmenes de los pares \ GH ODV UHVROXFLRQHV ÂżQDOHV GH ORV PLHPEURV GH la CONEAU. Para dar concreciĂłn al tratamiento de los obstĂĄculos generados por la perspectiva acadĂŠmica en los procesos de evaluaciĂłn, nos centraremos

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en el anålisis de las Maestrías en Administración de Servicios de Salud. Para ello, resulta un trayecto obligado, por lo ya seùalado, comenzar con el Informe de la Comisión Asesora de Postgrados en Ciencias de la Salud. En dicho documento existe un apartado sobre las Maestrías en Salud Pública que, ademås de resultar trascendente a la hora de sustanciarse los dictåmenes, es revelador de la opinión de los pares DFDGpPLFRV HQ HO iUHD HVSHFt¿FD En primer lugar, el documento establece un argumento taxativo sobre si deben admitirse o QR ODV PDHVWUtDV SURIHVLRQDOHV ³/D GLVFXVLyQ central en el årea de salud –dice– es cómo academizar las especializaciones y no cómo distinguir los postgrados acadÊmicos de los profeVLRQDOHV´ (VWD D¿UPDFLyQ VH DSR\D HQ HO KHFKR de que un impacto buscado por la LES ha sido restringir la oferta de carreras de Especialización mÊdica, que se dictaban en colegios profesionales y otras instituciones, al åmbito acadÊmico; obligando a las instituciones que poseían una oferta extra universitaria a transformarse en LQVWLWXWRV XQLYHUVLWDULRV R ¿UPDU FRQYHQLRV FRQ XQLYHUVLGDGHV SDUD LQJUHVDU HQ OD ¿JXUD MXUtGLFD de instituciones de postgrado e investigación (res. 1058/02 MECyT).

Por ello, el documento aclara que la Universidad no forma tÊcnicos sino profesionales acaGpPLFRV $¿UPDQGR TXH ³QR FRUUHVSRQGH HQtonces la distinción entre maestrías acadÊmicas y profesionales sino entre especializaciones y maestrías pero considerando que Êstas, en algunas åreas, desarrollan tambiÊn lo profesional�.

El documento admite que las maestrías en salud pública tienen el objetivo de generar competencias profesionales en åreas de gestión, como OD SODQL¿FDFLyQ H LPSOHPHQWDFLyQ GH SROtWLFDV en salud en diferentes niveles de inserción, por lo que admiten el caråcter interdisciplinario de la formación pero no, por ello, problematizan su adscripción a un modelo de postgrado acadÊmico asimilable a los diseùos curriculares XWLOL]DGRV HQ ODV FLHQFLDV DSOLFDGDV $¿UPD ³ORV FRQRFLPLHQWRV EiVLFRV FRQVLGHUDGRV FRPR acadÊmicos no serån contribuyentes de sabiduría sino por medio de su aplicación, por lo que la distinción entre acadÊmico y profesional no tiene en este caso razón de ser (sic)�.

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A la luz de las distinciones realizadas en este trabajo, tales juicios deben ser considerados como un campo de debate sobre los criterios de calidad que requieren una elucidaciĂłn epistemolĂłgica. Dicha discusiĂłn ha sido abierta en un importante volumen editado por la OrganizaciĂłn Panamericana de la Salud, en el cual los diferentes artĂ­culos dan vida a esta controversia en que pretendemos aclarar posiciones. El trabajo que integra ese volumen presentado por el Dr. Mario Rovere (en Borell y Rovere, 2004) UHVXOWD LOXPLQDGRU GH ODV GLÂżFXOWDGHV HPHUJHQtes de los criterios sostenidos en el documento de la ComisiĂłn Asesora, por lo que vamos a resumir sus principales argumentos.

En primer lugar, el autor revisa la agenda de la formación de postgrados en Salud Pública en función de las iniciativas políticas de los grandes organismos que actúan en la región como la OPS (Organización Panamericana de la Salud), la OMS (Organización Mundial de la Salud), o la ALAESP (Asociación Latinoamericana y del Caribe de Educación en Salud Pública). El nuevo rol del estado con relación a la Salud Pública, en su papel rector de una pråctica social diseminada, debe construirse desde una perspectiva HVWUDWpJLFD TXH H[SORUH XQ SXQWR ySWLPR ³HQWUH los imaginarios educacionales y las competencias requeridas en los espacios laborales para constituirse en un factor de cambio� 14.

En su perspectiva, el concepto de calidad que se maneje en los procesos de acreditación debería considerar los mecanismos de formación y producción de conocimiento a la luz de la nueva realidad en que ellos estån involucrados, en tanto factores del sistema de Salud. El curriculum debe organizarse por problemas con el objetivo de habilitar el aprendizaje continuo, buscando generar las competencias de aprender a aprender. Al respecto, el autor hace una observación de gran importancia para nuestro asunto: la organización curricular predominante en el campo GH OD VDOXG S~EOLFD PDQWLHQH OD LQÀXHQFLD GHO PRGHOR ÀH[QHULDQR HV GHFLU RSHUD HQ XQ VHQtido deductivo intentando organizar los conocimientos en forma de una secuencia båsico14- Op. cit. påg. 31.

aplicado. AsĂ­, la secuencia anatomĂ­a, cirugĂ­a o ÂżVLRORJtD FOtQLFD TXH VH REVHUYD HQ OD HGXFDFLyQ mĂŠdica, se aplica con la misma lĂłgica en los postgrados en la secuencia estadĂ­stica-epidemiologĂ­a-administraciĂłn. A esta lĂłgica, el autor opone un curriculum estructurado en funciĂłn de las condiciones reales del desempeĂąo profesional, proponiendo apoyar el anĂĄlisis crĂ­tico en la perspectiva de la teorĂ­a de la acciĂłn de SchĂśn, con la consigna de estructurar el proceso de formaciĂłn sobre un SUDFWLFXP UHĂ€H[LYR \ organizar la producciĂłn de conocimiento para la intervenciĂłn en los problemas reales de los diferentes sectores y niveles del sistema de saOXG (VWDV REVHUYDFLRQHV SHUPLWHQ DÂżUPDU TXH la dimensiĂłn interdisciplinaria de la investigaciĂłn en Salud PĂşblica aparece incrustada en su contexto de aplicaciĂłn, lo que permitirĂ­a encuadrarla en el Modo 2 de Gibbons.

Solidario con esta perspectiva de la formaciĂłn de recursos humanos y la producciĂłn de conocimiento, Rovere considera determinante para cumplir objetivos de calidad, la conformaciĂłn de redes y coaliciones estratĂŠgicas entre diferentes tipos de instituciones. En ese sentido, el autor enfatiza que debe rechazarse la concepciĂłn burocrĂĄtica de la red para centrar el concepto en la nociĂłn de que las personas que conforman el sistema se hallan insertas en ĂŠl a la manera de un DFWRU UHG (Singleton, V. y Michael, M., 1998) con experiencias individualizadas y situadas institucionalmente en virtud del cumplimiento de objetivos de formaciĂłn, producciĂłn de conocimiento y constituciĂłn de una identidad inscripta en un campo de actividad.

Estas observaciones de Rovere obligan a considerar desde la perspectiva epistemolĂłgica quĂŠ tipo de objeto de investigaciĂłn constituye el campo de la investigaciĂłn en salud pĂşblica y, en particular, la investigaciĂłn en servicios GH VDOXG )UHQN 2UGyxH] 3DJDQLQL \ 6WDUÂżHOG

DÂżUPDQ TXH OD LQYHVWLJDFLyQ HQ 6LVWHPDV y Servicios de Salud (ISSS) es antes un campo vinculado a una prĂĄctica mĂĄs que un campo de conocimiento basado en disciplinas. La investigaciĂłn en salud pĂşblica cubre un espectro en el que debe diferenciarse, por un lado,

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el estudio epidemiolĂłgico de las condiciones de salud de las poblaciones, y por el otro, el estudio de la respuesta social organizada a esas condiciones a travĂŠs de las polĂ­ticas y diversas instancias de gestiĂłn de los sistemas de salud. Por su parte, la investigaciĂłn de los sistemas de salud puede orientarse a un nivel macro, teniendo por objeto de investigaciĂłn procesos sociales, polĂ­ticos y econĂłmicos que condicionan y, que a su vez, son determinados por las polĂ­ticas de salud; pero tambiĂŠn, puede orientarse al nivel micro de la organizaciĂłn de los sistemas de salud, al modo en que se organizan los servicios de salud en sus diversos niveles, cuĂĄles son sus modalidades de gestiĂłn, etc. Este nivel de la investigaciĂłn suele asumir la modalidad de investigaciĂłn-acciĂłn, y posee objetivos de intervenciĂłn e innovaciĂłn tĂŠcnica en la gestiĂłn de organizaciones. Su modalidad de producciĂłn de conocimiento reclama ser categorizada como epistemologĂ­a de las prĂĄcticas: su acumulaciĂłn avanza del estudio de casos al estudio en casos, siendo este Ăşltimo el resultado de establecer comparaciones y elaboraciones tipolĂłgicas a partir de los casos y las tendencias comunes registradas.

Es evidente que esta visiĂłn de la formaciĂłn no resulta consistente con la mirada acadĂŠmica que predomina en el documento de CONEAU, donde prima una concepciĂłn de OD LQYHVWLJDFLyQ FLHQWtÂżFD FODVLÂżFDEOH HQ OR que Gibbons llama Modo 1.

'LFH HO GRFXPHQWR ³/D H[LVWHQFLD GH XQ åmbito de investigación es requerido, por lo que la carrera debe informar sobre las líneas de investigación, recursos asignados, publicaciones y proyectos en los que se incluirån los maestrandos para la realización de sus tesis�. No hay duda de que resulta legítimo considerar la pertinencia de que existan líneas de investigación e incluso, la posibilidad de que algunos maestrandos participen HQ HVRV SUR\HFWRV \ TXH ¿QDOPHQWH DOJXQRV maestrandos realicen sus tesis sobre problemas vinculados a los mismos. Pero tampoco

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hay duda de que el diseĂąo del estĂĄndar formulado hace referencia a un modelo preciso de formaciĂłn totalmente distinto al propuesto por Rovere.

La investigaciĂłn es concebida en el documento de CONEAU con un criterio anĂĄlogo al de un doctorado de ciencias bĂĄsicas, que reclama al doctorando su adscripciĂłn a proyectos de investigaciĂłn preexistentes, en el que se familiarizarĂĄ con problemas teĂłricos y recolectarĂĄ datos que serĂĄn el punto de partida de su tesis de investigaciĂłn.

Con una mirada convergente a la nuestra, el especialista en EducaciĂłn Comparada, Norberto FernĂĄndez Lamarra, ha seĂąalado que las maestrĂ­as incorporaron la lĂłgica y los requisitos del doctorado para la elaboraciĂłn de tesis. Las maestrĂ­as en Argentina, dice el autor, se han transformado en pequeĂąos doctorados. En el mismo sentido, resulta notable que los requisitos de existencia de un sistema de investigaciĂłn se hayan generalizado para todos los tipos de carrera, obedeciendo a una lĂłgica inclusiva de indicadores de investigaciĂłn, transferencia tĂŠcnica, y pasantĂ­as profesionales15 que, fundados en ideales educacionales genĂŠricos de excelencia acadĂŠmica, se proponen sin partir de un diagnĂłstico ambiental de la disciplina, ni establecer el modo de incidencia de esos requisitos en la obtenciĂłn de las competencias buscadas.

(O SHUÂżO GH LQWHUHVHV GH ORV DOXPQRV GH ODV maestrĂ­as en administraciĂłn de salud es muy distinto al de los alumnos de un doctorado en ciencias bĂĄsicas: se trata de profesionales en ejercicio dentro del sistema de salud que, en tanto actores red, procurarĂĄn desarrollar su investigaciĂłn en un ĂĄrea vinculada a su campo de desempeĂąo, intentando que pVWD VLJQLÂżTXH XQD LQWHUYHQFLyQ LQQRYDGRUD dentro del sistema de gestiĂłn en que se han involucrado con su problema de investigaciĂłn. No hay duda de que un diseĂąo curricuODU UHDOL]DGR FRQ HVD SHUVSHFWLYD MXVWLÂżFDUtD la expectativa de Rovere de que los postgra-

15- En efecto, el documento de la ComisiĂłn Asesora, sugiere que el alumno participe en proyectos de investigaciĂłn y tambiĂŠn que realice pasantĂ­as, para el logro de sus competencias profesionales. Como puede constatarse en la lectura del documento, ĂŠste no examina ni la viabilidad real, ni tampoco la deseabilidad y pertinencia de esa lĂłgica inclusiva y sumativa pero no articuladora del recorrido curricular propuesto para el maestrando.

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GRV ³VH FRQVWLWX\DQ HQ IDFWRU GH FDPELR \ de relanzamiento de la salud pública�.

La importancia de este anålisis debe buscarse en que lo acadÊmico actúa aquí como un obståculo epistemológico durante el proceso de evaluación. Mario Testa (1997) ha seùalado con gran lucidez que el discurso universitario encierra una doble normatividad: la que deviene de la autoridad de quien OR HPLWH TXH GHEHPRV LGHQWL¿FDU FRPR GLVcurso acadÊmico, y la que deriva de la proEDGD H¿FDFLD GHO PpWRGR FRQ TXH VH IRUPXla, lo cual remite a la cuestión estrictamente epistemológica. El discurso acadÊmico, seùala el autor, es performativo en un doble VHQWLGR ³QR VyOR SUHWHQGH HO DFDHFLPLHQWR GH OR TXH DQXQFLD VLQR TXH D¿UPD OD YHUdad de su propia enunciación�. Se constituye así en un discurso de cierre respecto de lo que escapa a la autonomía institucional que lo soporta y a los actores que portan sus emblemas, valores e ideales institucionales. Por ello, un modo de producción de conocimiento que escapa a la lógica acadÊmica como el involucrado en la I+D o los postgrados profesionalistas, se ve constantemente confrontado a una tensión entre la lógica del modo de producción de conocimiento que impone sus propios criterios de legitimación y gestión de calidad, y la lógica del proceso de acreditación propia del sistema acadÊmico representado en los comitÊs de pares. En esa dinåmica, aún los evaluadores que son actores, tanto del campo de una pråctica como del sistema acaGpPLFR WLHQHQ GL¿FXOWDG HQ HVWDEOHFHU ODV diferencias entre los indicadores de las carencias de calidad de un proceso y aquellos que rompen con los eståndares acadÊmicos por la lógica innovadora de la disciplina en cuestión. Lo que se suele hacer es DEODQGDU las exigencias del Modo 1, en función de una mirada realista, pero sin formular un criterio epistemológico para legitimar HVDV GHFLVLRQHV (MHPSOL¿FDUHPRV HO PRGR de funcionamiento de este obståculo al discutir los criterios de calidad de las tesis de maestría en el campo de la administración de servicios de salud.

1.5 El obståculo epistemológico del discurso acadÊmico en la evaluación de las tesis Para tratar en profundidad el problema de las tesis de maestría, debe retomarse el anålisis de la resolución 1168/97. Para el tipo Maestría, la resolución prevÊ, como condición de HJUHVR GH FDUUHUD ³OD UHDOL]DFLyQ GH XQ WUDEDjo, proyecto, obra o tesis de maestría�. Mås allå de esta diversidad enunciada en el texto de la norma, lo cierto es que el debate se ha centrado en el formato tesis. La discusión desarrollada hasta ahora ha procurado generar consenso respecto de la necesidad de ablandar los eståndares de exigencia, respecto del trabajo previo al egreso, en las disciplinas que no pertenecen al campo de las ciencias båsicas o aplicadas, o de marcado caråcter profesionalista. Esta discusión se ha desarrollado centrando la búsqueda en rótulos alternativos, menos ortodoxos, como la tesina, la monograItD HO LQIRUPH ¿QDO R LQFOXVR HO SDSHU, para relativizar la envergadura de las exigencias.

Como es visible, ese debate se desarrolla en un campo que puede describirse como el del IRUPDWR GH FRPXQLFDFLyQ FLHQWtÂżFD R GH DGVcripciĂłn de gĂŠnero. Incluso, los reglamentos GH ODV XQLYHUVLGDGHV WUDWDQ GH GHÂżQLU HO QLYHO de exigencia por un indicador tan discutible como la cantidad de pĂĄginas, pero no se han realizado claros esfuerzos para fundamentar, desde una perspectiva epistemolĂłgica, el tipo de producciĂłn de conocimiento que debe ser capaz de generar el magister para titular en un campo de saber determinado.

Una excepciĂłn a esta vacancia ha sido un simposio organizado durante el aĂąo 2002 por la Universidad de Buenos Aires, destinado Ă­nWHJUDPHQWH D FODULÂżFDU OD QDWXUDOH]D ORV SUR cedimientos de elaboraciĂłn y los criterios de evaluaciĂłn de las tesis de maestrĂ­a y doctorado en saber administrativo (SuĂĄrez, 2002). El epistemĂłlogo, especialista en el campo de la economĂ­a, Eduardo Scarano, presentĂł allĂ­ un SDSHU que, excepcionalmente, intenta discutir y precisar, desde una perspectiva epistemolĂł-

s 3ECCIĂ˜N s ,A CALIDAD EN LA FORMACIĂ˜N DE POSTGRADO s

gica, cuĂĄles son los criterios pertinentes para una tesis en el campo del saber administrativo.

La importancia de su exposiciĂłn, que pretendemos destacar, radica tanto en la agudeza del enfoque, la coincidencia con el tipo de anĂĄlisis que parece imprescindible, como en su toma de SRVLFLyQ TXH FRQVLGHUDPRV HMHPSOLÂżFDGRUD GHO funcionamiento del obstĂĄculo epistemolĂłgico generado por el discurso acadĂŠmico.

El SDSHU presenta cuatro distinciones epistemolĂłgicas que propone como criterios para establecer la pertinencia de una producciĂłn para acceder al estatuto de tesis.

El primer criterio surge de establecer la disWLQFLyQ HQWUH FRQRFLPLHQWR FLHQWt¿FR H LQQR vación, evitando el debate sobre el tópico de si la administración es ciencia, ciencia aplicada R WHFQRORJtD DO D¿UPDU TXH ³HO iPELWR HQ TXH se desarrolla una tesis es el del conocimiento FLHQWt¿FR VHD EiVLFR DSOLFDGR R WHFQROyJLFR \ no en algunas etapas de innovación�.

El argumento para sostener su delimitaciĂłn es que la elaboraciĂłn de una tesis de administraciĂłn, aunque reconozcamos a la administraciĂłn como una tecnologĂ­a, no estĂĄ dirigida a la innovaciĂłn, es decir, a la realizaciĂłn de un producto H[LWRVR HQ HO PHUFDGR FRPR ÂżQ LQPHGLDWR VLQR a una tesis puramente cognoscitiva.

Este criterio, aclara el autor, hace que un trabajo de asistencia tĂŠcnica o de consultorĂ­a tamSRFR FDOLÂżTXHQ \D TXH HVWiQ GLULJLGDV D OD DFFLyQ y por estar incrustadas en el caso concreto no proponen soluciones generalizables.

El segundo criterio se apoya en la oposiciĂłn HQWUH OD GHÂżQLFLyQ GH 2EMHWLYRV \ OD GHO SDU Problema/SoluciĂłn.

Para Scarano, en el diseĂąo de una tesis hay dos cuestiones superpuestas: la epistemolĂłgica y la de los proyectos en tanto organizaciĂłn de acciones. Los objetivos no son pertinentes ni relevantes en una tesis, argumenta Scarano, ya que pertenecen a la acciĂłn. La distribuciĂłn tĂĄcWLFD GH ORV REMHWLYRV VXEVLGLDULRV OD GHÂżQLFLyQ en etapas y su distribuciĂłn en el tiempo, son elementos de la programaciĂłn de un proyecto, pero no hacen a la cuestiĂłn estrictamente cognoscitiva, permaneciendo esta cuestiĂłn sujeta, H[FOXVLYDPHQWH D ORV ÂżQHV GH OD FLHQFLD (O pQfasis en la tesis debe estar dado por la secuencia

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lĂłgica problema-soluciĂłn. El problema se vinFXOD D OD VROXFLyQ D WUDYpV GHO PpWRGR FLHQWtÂżFR mientras que a la programaciĂłn de las acciones QR GHEHUtD RWRUJiUVHOH UHOHYDQFLD D ORV ÂżQHV GH la evaluaciĂłn.

(O WHUFHU FULWHULR HVWDUtD GH¿QLGR SRU HO DSRUWH de una tesis. Éste estaría vinculado a la fundamentación de una nueva teoría, a la constatación de nuevos hechos o la aplicación novedosa o no rutinaria de una teoría o modelo en un estudio de caso. Quedarían excluidas de esta categoría las innovaciones de I+D ya que Êstas requieren su realización en el mercado.

El cuarto criterio es el de que una tesis deberĂ­a evitar un problema interdisciplinario. MĂĄs allĂĄ del ĂŠnfasis que han puesto los diversos autores respecto de la necesidad de formar para el trabajo interdisciplinario, el autor seĂąala que la interdisciplina es propia de equipos de investigaciĂłn. No hay duda que Scarano estĂĄ MXVWLÂżFDGR HQ DGRSWDU XQD DFWLWXG SUXGHQWH DQWH la retĂłrica de la interdisciplina y la transdisciplina, ya que son tĂŠrminos que se utilizan frecuentemente sin demasiado rigor; Scarano seĂąala con acierto que el trabajo interdisciplinario excede lo que, con rigor epistemolĂłgico, se FODVLÂżFD FRPR WHRUtDV VXSXHVWDV FRQVWLWXWLYDV de las disciplinas, que serĂ­an teorĂ­as que, generadas en un campo de conocimiento externo a la disciplina, son una condiciĂłn de posibilidad del trabajo disciplinar. Por ello, el estĂĄndar reclamado es que toda tesis debe enmarcarse dentro de una disciplina en la que su autor tenga probada pericia.

Scarano argumenta que, ademĂĄs de su pertiQHQFLD HVWRV FULWHULRV VLPSOLÂżFDQ \ DÂżQDQ HO problema de evaluaciĂłn ya que se evitarĂ­an las FXHVWLRQHV GH SODQLÂżFDFLyQ H LPSOHPHQWDFLyQ prescindiendo del necesario arbitraje del mercado respecto del valor innovador de la propuesta. De esta manera, la evaluaciĂłn se sujetarĂ­a a cuestiones estrictamente cognitivas.

Nos apresuramos a reconocer que los criterios propuestos tienen el fuerte mĂŠrito de establecer con precisiĂłn las caracterĂ­sticas requeribles para la producciĂłn de una tesis, emergiendo del pantano del nĂşmero de pĂĄginas u otros requerimientos formales o de gĂŠnero literario. Pero tambiĂŠn es necesario decir que

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OD WRPD GH SRVLFLyQ GHO DXWRU SUHVHQWD ÀDQFRV múltiples. En primer lugar, queda pendiente la SUHJXQWD DFHUFD GH VL OD FODVL¿FDFLyQ GH OD WHRría de la administración como una praxiología (Bunge, 1999) no resta base epistemológica a la propuesta, y si, consecuentemente, es posible ponderar una tesis en administración prescindiendo de la programación de acciones para su implementación. En segundo lugar, la propuesta prescinde de un determinante normativo: los proyectos y las obras son formatos explícitamente reconocidos en la res. 1168/97.

Sin embargo, tales cuestiones son menos interesantes que analizar la perspectiva que proporciona coherencia a la propuesta y el precio que se paga por aceptar sus criterios. En efecto, su coherencia y verosimilitud dependen de compartir la convicción –reconocible en sus planteos– respecto de la necesidad de sostener la modalidad institucional del Modo 1 SDUD HYDOXDU OD SURGXFFLyQ FLHQWt¿FD 'HVGH los criterios que propone, se piensa el conociPLHQWR HQ XQD OyJLFD HVWULFWDPHQWH FLHQWt¿FD y preservando la Universidad como marco restricto para los actores que deben legitimar la producción del tesista. Es decir, se procura resguardar la producción de la ciencia en la performatividad del discurso acadÊmico16.

El precio que se ha de pagar por sostener este recorte del proceso de producciĂłn/evaluaciĂłn es alto: en primer lugar, expulsar del sistema las nuevas modalidades de producciĂłn de conocimiento (el Modo 2) y, en segundo lugar, transformar las tesis en una instancia abstracta UHVSHFWR GHO SHUÂżO GHO JUDGXDGR TXH OD VRFLHdad demanda, siendo esto Ăşltimo una de las causas probables de la baja productividad del sistema. Analicemos este punto con mayor profundidad. Si se acepta la premisa formatiYD GH TXH OD WHVLV GHEH LQWHJUDU HO SHUÂżO GHO graduado, es preciso seĂąalar que las maestrĂ­as de administraciĂłn no buscan formar actores con capacidades principalmente cognitivas.

TambiĂŠn o quizĂĄs centralmente, deben poseer capacidad de aportar en la innovaciĂłn tĂŠcnica, realizar proyectos en tiempos programados, y

producir en una perspectiva interdisciplinaria.

Si sostenemos la mirada propuesta por Scarano, OD WHVLV VH WUDQVIRUPD HQ XQ UHTXLVLWR ³XQ GHUHcho de piso acadÊmico�, sin una clara relación con los logros esperados del egresado que se pretende producir. De este modo, la creencia del sistema acadÊmico de que la tesis establece un umbral de excelencia, con relación a capacidades estrictamente cognoscitivas, se transforma en un obståculo para evaluar el impacto de la formación con relación a objetivos WHUPLQDOHV &RPR VH KD GLFKR HVWR QR UH¿HUH exclusivamente al mundo acadÊmico sino que, VHJ~Q VH D¿UPD HQ ORV GRFXPHQWRV TXH SODVman las nuevas políticas, versan sobre la formación de un futuro actor que jugarå su rol en el sistema nacional de innovación.

En el discurso construido sobre la calidad de las maestrĂ­as de administraciĂłn de sistemas y servicios, tambiĂŠn se puede apreciar con claridad el funcionamiento de este obstĂĄculo.

El documento de la Comisión Asesora, en su apartado sobre las maestrías, se expide claraPHQWH 3URSRQH FRPR HVWiQGDU TXH HO ³WUDEDMR de tesis no puede ser una monografía, debe incluir un trabajo de campo o anålisis de casos y debe ser claramente un trabajo de investigación�. Los temas de tesis se corresponden con las líneas de investigación que estableció la institución y con los contenidos de los seminarios y los cursos.

Como ya seĂąalamos, el esquema de formaciĂłn para la tesis toma como paradigma el modelo de las ciencias bĂĄsicas y aplicadas, proponiendo un horizonte macro para el desarrollo de la disciplina. En esa perspectiva, las tesis deberĂ­an insertarse en grandes lĂ­neas o temas de investigaciĂłn con soporte en estudios epidemiolĂłgicos, o en la discusiĂłn de polĂ­ticas de Salud para los diversos subsistemas. Esta mirada sobre la producciĂłn de conocimiento en Salud, queda inequĂ­vocamente ilustrada en el relevamiento y anĂĄlisis realizado por Yalour-Tobar (en Borell y Rovere, 2004) de las tesis de investigaciĂłn en Salud PĂşblica.

16- Es importante remarcar que la constante referencia al mercado oscurece la prescindencia del impacto social del conocimiento producido, a la hora de evaluarlo bajo el supuesto de que la autonomĂ­a de la ciencia resguarda la naturaleza del conocimiento de intereses que pondrĂ­an en cuestiĂłn su viabilidad y legitimidad.

s 3ECCIĂ˜N s ,A CALIDAD EN LA FORMACIĂ˜N DE POSTGRADO s

El informe tiene un nivel descriptivo y se centra en seùalar la baja productividad de los postgrados en Salud Pública del país y su debilidad PHWRGROyJLFD LGHQWL¿FiQGROD FRPR XQ iUHD GH FRQRFLPLHQWR TXH ³WRGDYtD QR KD DOFDQ]DGR HO estatus de ciencia normal�. Las principales hipótesis que maneja el trabajo son las siguientes: habría un giro curricular hacia la economía y la gestión respecto de la tradición en la formación de Salud Pública cuyo origen, impacto y consecuencias no se precisan, pero que se presume como una debilidad del sistema. Otra debilidad es la dedicación SDUW WLPH de los alumnos que se correlacionaría positivamente con la baja productividad. Una tercera cuestión emergenWH HQ HO WUDEDMR HV TXH HO SHU¿O GHO JUDGXDGR debe ser un Magister acadÊmico, un disertante, que no debiera ser confundido con un gerente, como los producidos por los MBA, lo que efectivamente ha sucedido en la nueva RIHUWD XQLYHUVLWDULD )LQDOPHQWH OD GH¿QLFLyQ GH HVWH SHU¿O VH UHODFLRQD FRQ ODV H[SHFWDWLvas que se formulan con relación al avance GH OD LQYHVWLJDFLyQ HQ HO FDPSR ³/D LQYHVtigación como actividad y la academia como arena tienen un rol fundamental alimentando la formulación de políticas públicas. En Salud Pública mås que en ninguna otra årea la formulación de políticas surgió de contextos WpFQLFR FLHQWt¿FRV ´ /D SURGXFFLyQ DFDGpPLca sería ante todo cognitiva y tendría como destino la formulación de propuestas para proveer a los decisores que actúan en la gestión del aparato de estado.

Este diagnĂłstico del campo disciplinar contrasta con posiciones que han sido sostenidas en los debates internacionales sobre el rumbo de la investigaciĂłn de la Salud PĂşblica.

El trabajo de Cecilia Almeida propone, con base en una rigurosa argumentaciĂłn, la tesis contraria. El desarrollo del campo de la ISSS KD GLYHUVLÂżFDGR ODV SHUVSHFWLYDV YHURVtPLOHV para los decisores polĂ­ticos y, en consecuencia, ha promovido la posibilidad de enriquecer los debates sobre las polĂ­ticas sectoriales.

Esto permitiĂł consolidar los estudios y documentos que describen las estructuras del sistema de salud, pero los resultados del anĂĄlisis y las teorĂ­as explicativas de su comportamien-

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to resultan mås bien erråticas. Por lo tanto, su capacidad de prescripción política se constata como muy limitada. Según seùala Almeida, el GHVDUUROOR GH XQD FRPXQLGDG FLHQWt¿FD SHUWHneciente al campo de las ISSS proporciona las precondiciones para mejorar los debates, pero no necesariamente para mejores políticas. Lo cierto es que los procesos de reforma del sector salud involucran dinåmicas amplias, diversas y diseminadas que no se someten fåcilmente a las LQLFLDWLYDV GH DFWRUHV HVSHFt¿FRV 3RU HO FRQWUDrio, la gestión cotidiana de los espacios micro ha resultado de mayor permeabilidad a los efectos de la investigación. La conciencia de esa situación es una de las causales del crecimiento GH OD ,666 (Q SDODEUDV GH $OPHLGD ³VRVWHQHmos que la necesidad, råpidamente creciente, de informaciones sobre disponibilidad, costo, H¿FLHQFLD \ FDOLGDG GH ORV VHUYLFLRV GH VDOXG (principalmente de asistencia mÊdica) es lo que expandió este campo de investigación, sobre WRGR HQ ODV ~OWLPDV GpFDGDV´ (Q GH¿QLWLYD OR que introduce la autora con claridad en el debate es que el crecimiento y expansión de la ISSS se encuentran fuertemente estimulados por el nivel micro de investigación. Dicho nivel es claramente un tipo de investigación que se halla en mayor medida vinculada con la transformación de la gestión, y su valor innovador, que consiste, justamente, en proponer vías de realización de objetivos en condiciones determiQDGDV SRU XQ FRQWH[WR GH DSOLFDFLyQ HVSHFt¿FR siendo su aporte mås importante la magnitud de su impacto en dicho contexto. Éste es un tipo de investigación-acción en el que los investigadores son, a la vez, actores de los procesos que investigan.

Lo dicho por Almeida sugiere que gran parte de la dinĂĄmica del campo de la ISSS depende del Modo 2 de producciĂłn de conocimiento, requiriendo para su comprensiĂłn de su encuadre en la epistemologĂ­a de las prĂĄcticas. En GHÂżQLWLYD VRQ ORV REMHWLYRV GHO DFFLRQDU LQVWLWXcional los verdaderos articuladores de la diversidad metodolĂłgica que utilizan los maestrandos, buscando triangular metodologĂ­as heterogĂŠneas entre sĂ­ (modelos epidemiolĂłgicos, tĂŠcnicas de anĂĄlisis de discurso, socioanĂĄlisis, etc.). Por ello, resulta ilegĂ­timo restringir el tipo de tesis

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s

Lemus s AragĂźes s y Colaboradores s ISSS s

$IMENSIONES

-ODO DE PRODUCCIĂ˜N DE CONOCIMIENTO -ODO

-ODO

#ONSISTENCIA LĂ˜GICA Y METODOLĂ˜GICA DEL PAR PROBLEMA SOLUCIĂ˜N

0ERTINENCIA Y RELEVANCIA ESTRATĂ?GICA DEL PROBLEMA Y LA SOLUCIĂ˜N EN UN CONTEXTO DE APLICACIĂ˜N DETERMINADO

%NCUADRE DEL TRABAJO EN UN CAMPO ACADĂ?MICO DISCIPLINARMENTE CONSOLIDADO

%NCUADRE DEL TRABAJO EN UN CAMPO TECNOLĂ˜GICO O DE ACCIĂ˜N PROFESIONAL DEFINIDO COMO UNA COMUNIDAD DE PRÉCTICA ESPECĂ“FICA

!PORTE A LA DISCIPLINA

)NNOVACIĂ˜N TECNOLĂ˜GICA O EN UN ÉREA DE ACCIĂ˜N PROFESIONAL

Ĺś )LJXUD . 3URGXFFLyQ GH FRQRFLPLHQWR

esperable en el campo de la discusiĂłn de polĂ­ticas de Salud. Otra limitaciĂłn del paradigma de evaluaciĂłn a esa perspectiva puede resultar un verdadero obstĂĄculo a la productividad y a la viabilidad del sistema de postgrados en el ĂĄrea. &RQÂżUPDQGR HVWD SUHRFXSDFLyQ <DORXU 7REDU registra numerosas tesis vinculadas a la transformaciĂłn del sistema de gestiĂłn en el nivel micro, pero no lo introducen como un atributo positivo de calidad. Por el contrario, la dedicaciĂłn SDUW WLPH D ORV HVWXGLRV \ OD QR LGHQWLÂżFDFLyQ GH temas prioritarios para que los tesistas vuelquen sus esfuerzos son vistos como la mayor debilidad. De hecho, los autores arriesgan la hipĂłtesis de que, la inexistencia de tesis en las maestrĂ­as de salud pĂşblica de las universidades mĂĄs prestigiosas se debe a las altas exigencias de excelencia y rigurosidad de las tesis, que desalientan a los maestrandos. Por su parte, Rovere se alinea con la hipĂłtesis contraria: de lo que se trata es de que los requisitos y formatos de tesis que VH DSOLFDQ DO FDPSR IXHURQ GHÂżQLGRV GH DFXHUGR a criterios propios de disciplinas cuya funciĂłn central es la investigaciĂłn, dejando de lado el SHUÂżO SURIHVLRQDOL]DQWH GH OD IRUPDFLyQ HQ 6Dlud PĂşblica.

Cerrando el argumento sostenemos que, en la tensiĂłn entre ambas propuestas, se puede LGHQWLÂżFDU OR TXH QRVRWURV OODPDPRV REVWiFXOR acadĂŠmico, obstĂĄculo que es, sin duda, epistemolĂłgico ya que se vincula a la inteligibilidad de la pertinencia, relevancia y aun legitimidad de un producto de conocimiento, pero por eso mismo es, fundamentalmente, un obstĂĄculo polĂ­tico.

1.6 Conclusiones Como solĂ­a decir el epistemĂłlogo francĂŠs Louis Althusser, la epistemologĂ­a es la interYHQFLyQ GH OD SROtWLFD HQ HO FDPSR FLHQWtÂżFR Esta tesis, de por sĂ­ abstracta, queda ilustrada de un modo elocuente por el caso que hemos estado exponiendo. Para dar perspectiva a este debate, convendrĂ­a empezar por recordar que en el tan mentado movimiento reformista de 1918 se democratizaron los claustros por razones sociales y polĂ­ticas SHUR VH ROYLGD D PHQXGR TXH HO FRQĂ&#x20AC;LFWR tambiĂŠn tuvo ribetes epistemolĂłgicos. Ă&#x2030;stos se hallaban vinculados a la necesidad de instalar una visiĂłn renovada de las ciencias y las profesiones universitarias que estaban HQ FRQĂ&#x20AC;LFWR FRQ HO FDUiFWHU HVWDPHQWDO \ conservador de la estructura acadĂŠmica. De un modo anĂĄlogo, los actuales procesos de evaluaciĂłn universitaria han sido analizados GHVGH VX GLQiPLFD FRQĂ&#x20AC;LFWLYD HQWUH ODV OyJLcas administrativa, polĂ­tica y meritocrĂĄticoacadĂŠmica que se superponen y confunden, sin encontrar una resoluciĂłn que promueva el cambio y la innovaciĂłn (Krotsch, 2005).

Parece recomendable, como vĂ­a para superar ese impasse, la construcciĂłn de un escenario epistemolĂłgico para la discusiĂłn de las polĂ­WLFDV FLHQWtÂżFDV HQ HO VHQWLGR GH SURSRUFLRQDU XQD MXVWLÂżFDFLyQ DGHFXDGD \ OHJtWLPD GHO conocimiento que se produce.

Aceptando esa propuesta, resulta absolutamente esclarecedora la diferenciaciĂłn entre distintos modos de producciĂłn del conoci-

s 3ECCIĂ&#x2DC;N s ,A CALIDAD EN LA FORMACIĂ&#x2DC;N DE POSTGRADO s

miento y el rol mĂĄs o menos centrado en la universidad de esa actividad productiva con relaciĂłn a otros espacios institucionales. En esa toma de posiciĂłn se juega la posibilidad de legitimar un proyecto universitario que pueda cumplir su misiĂłn de producir y distribuir un conocimiento que responda a los requerimientos que la sociedad le demanda. Considerando la cuestiĂłn en el nivel de concreciĂłn proporcionado por el ejemplo que venimos desarrollando, es preciso reconocer que, en el ejercicio de la autonomĂ­a universitaria, las instituciones tienen el derecho, pero tambiĂŠn el ineludible compromiso, de asumir y defender su concepciĂłn de cĂłmo debe producirse el conocimiento en el campo de la Salud PĂşblica y, mĂĄs precisamente, la investigaciĂłn en servicios de salud.

De este modo, parece legĂ­timo considerar que, en algunas universidades, los claustros que trabajan en ese campo de conocimiento sostengan convicciones diferentes respecto de lo que debe entenderse por una tesis o traEDMR ÂżQDO GH PDHVWUtD GHSHQGLHQGR pVWH GHO modo de producciĂłn de conocimiento en que se encuadre la ISSS, que se esquematiza en la Figura 1.2.

3RU VXSXHVWR TXH WDO GHÂżQLFLyQ HSLVWHPRlĂłgica puede y debe ser objeto de debate en el nivel del sistema cuando se trata de argu-

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mentar a favor o en contra de dicha decisiĂłn para establecer parĂĄmetros de calidad. En este sentido, el consenso acadĂŠmico no resulta un FULWHULR VXÂżFLHQWH FRPR OR WUDQVSDUHQWD HO FDVR que analizamos de modo ejemplar. En efecto, la decisiĂłn epistemolĂłgica de los acadĂŠmicos que trabajan en el campo, de considerar la producciĂłn de conocimiento de ISSS en la perspectiva del Modo 1, debe confrontarse necesariamente en el nivel de las polĂ­ticas de los sectores involucrados. En el mismo sentido, nuestro anĂĄlisis permite ver que, tanto las polĂ­ticas de innovaciĂłn del sistema de educaciĂłn como los debates en el campo de la salud pĂşblica, se alinean en una estrategia de reforma que, visiblemente, presupone un campo de formaciĂłn, producciĂłn y distribuciĂłn de conocimientos que pertenece al Modo 2, mĂĄs allĂĄ del peso de las tradiciones, creencias y prejuicios que los acadĂŠmicos ponen en acto al considerar los ĂĄmbitos externos a la universidad en que se desempeĂąan FRPR FLHQWtÂżFRV WHFQyORJRV \ SURIHVLRQDOHV El ĂŠxito del sistema de evaluaciĂłn se juega, especialmente, en superar el obstĂĄculo acadĂŠmico generando en los pares evaluadores una mirada y una responsabilidad vinculadas a los ideales de gestionar y construir polĂ­ticas de conocimiento, antes que permanecer como guardianes de sus propias tradiciones y convicciones.

SecciĂłn 2

InvestigaciĂłn en sistemas y servicios de salud:

Una exploraciĂłn conceptual

IntroducciĂłn Desde el punto de vista macro, propio de los sistemas de servicios de salud y la salud pĂşblica, a partir de la estrategia de Salud Para Todos promovida por la OMS, la investigaciĂłn en sistemas y servicios de salud (ISSS en adelante) ganĂł protagonismo como compromiso concreto de polĂ­ticos y el propio personal de salud en investigar factores relacionados a la salud de las poblaciones.

La complejidad inherente de los problemas de salud hace que esta investigaciĂłn no pueda SURYHHU SRU GHÂżQLFLyQ VROXFLRQHV SDUD WRGDV ODV cuestiones que afectan a los servicios de salud.

A pesar de los importantes progresos observados en las Ăşltimas dĂŠcadas en los indicadores usuales de VDOXG, la situaciĂłn es considerada insatisfactoria y plantea desafĂ­os antiguos, nuevos o renovados. En efecto, en los paĂ­ses de la RegiĂłn hay una brecha alarmante entre lo que se ha hecho y lo que se puede hacer con los recursos disponibles para determinados niveles GH GHVDUUROOR GDGRV OD PRUWDOLGDG LQMXVWLÂżFDda y evitable excede anualmente al millĂłn de defunciones. Por otro lado, los sistemas de serYLFLRV GH VDOXG SUHVHQWDQ YDULDV LQVXÂżFLHQFLDV \ GHÂżFLHQFLDV UHIRU]DGDV SRU XQ FRQWH[WR PiV adverso que favorable. En consecuencia, los desafĂ­os de salud pĂşblica son mĂşltiples y amplios; estĂĄn en los condicionantes H[WHUQRV del contexto en los sistemas de atenciĂłn a la salud, en los riesgos y daĂąos y en el estado de la salud de las poblaciones. En sĂ­ntesis: a) DesafĂ­os en el contexto: ademĂĄs de los aspectos discutidos, merece atenciĂłn consideUDU ORV FDPELRV GHPRJUiÂżFRV TXH KDQ WHQLGR

lugar, en especial el envejecimiento de las poblaciones y los aspectos relativos al deterioro ambiental con sus amenazas a la salud. b) DesafĂ­os relativos a los sistemas de salud: la organizaciĂłn, polĂ­ticas, estrategias, conducFLyQ ÂżQDQFLDFLyQ SURYLVLyQ \ OD JHVWLyQ GH los sistemas de atenciĂłn de la salud, constituyen aspectos de interĂŠs pĂşblico y por lo tanto son desafĂ­os para la salud pĂşblica. El pĂşblico H[LJH construir sistemas de salud socialmente HÂżFDFHV FDSDFHV GH SURGXFLU VDOXG \ TXH JHneren satisfacciĂłn social y de otro tipo, bajo la orientaciĂłn de principios estructuralmente bĂĄsicos, ĂŠtica, polĂ­tica y racionalmente establecidos. Entre esos principios resaltan como consensuados la equidad para la universalidad GH OD DWHQFLyQ OD SDUWLFLSDFLyQ VRFLDO OD HÂżciencia y la descentralizaciĂłn. c) Estado de salud: como consecuencia del cambio en sus condicionantes, la salud de la poblaciĂłn, en las AmĂŠricas, se encuentra en diferentes etapas de la progresiĂłn epidemiolĂłgica (transiciĂłn) con las diferentes cargas que representan los problemas antiguos vinculados a las condiciones de vida, los daĂąos crĂłnico-degenerativos, nuevos problemas y riesgos y problemas de origen predominantemente social, como la violencia y el abuso de drogas. Por otro lado, el avance de la ciencia y la tecnologĂ­a provee mĂĄs y mejores instrumentos de intervenciĂłn y nuevas formas y posibilidades de su uso. La salud, sin embargo, va mĂĄs allĂĄ de la atenciĂłn de la enfermedad; la promociĂłn de la salud hasta los lĂ­mites del potencial biolĂłgico, y la expansiĂłn de esos lĂ­mites, son ahora el eje de una buena salud pĂşblica.

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Lemus s AragĂźes s y Colaboradores s ISSS s

A partir de los 70 aparece en escena la ISSS concebida inicialmente como la recolecciĂłn, anĂĄlisis e interpretaciĂłn sistemĂĄticos de una amplia gama de cuestiones relativas a la salud y sus condicionantes.

AdemĂĄs, permite el planteamiento de investigaciones cuyo aporte interdisciplinario beQHÂżFLD WDQWR DO PpGLFR FRPR DO HVSHFLDOLVWD HQ ciencias conexas o auxiliares. Se ha creado asĂ­ XQ FDPSR GH FRQRFLPLHQWR FLHQWtÂżFR TXH WLHQde a ocuparse de los aspectos sociales relacionados con el proceso salud-enfermedad y con los servicios de salud, que ha recibido con el tiempo diversas denominaciones, entre otras, medicina social, ciencias sociales aplicadas a salud, ciencias sociales en salud, etc.

Probablemente, la primera que conocemos histĂłricamente es la medicina social y se reÂżHUH HQ IRUPD JHQHUDO DO REMHWR GH HVWXGLR HQ ese campo del conocimiento. Las otras denominaciones designan disciplinas incluidas en el mencionado campo y en algunas circunstanFLDV VH HVSHFLÂżFDQ ODV GLVFLSOLQDV SDUWLFXODUHV AsĂ­, desde las ciencias sociales, la VRFLRORJtD PpGLFD la HFRQRPtD GH OD VDOXG R PpGLFD la HFRQRPtD SROtWLFD GH OD VDOXG, etc., y desde las ciencias mĂŠdicas la HSLGHPLRORJtD VRFLDO y la KLJLHQH VRFLDO. Esta variedad de nombres implica, en parWH GLIHUHQWHV GHÂżQLFLRQHV VREUH HO REMHWR GH estudio, distintas perspectivas para abordar su anĂĄlisis y corrientes de pensamiento divergentes en quienes participan en este campo del conocimiento, segĂşn ya se ha expresado. Sin embargo, existe un cierto grado de acuerdo sobre los temas fundamentales que abarcarĂ­a HVWD HVIHUD GHO FRQRFLPLHQWR ÂłHO HVWXGLR GH las determinantes sociales de la enfermedad y de los servicios de saludâ&#x20AC;?. Es a partir de estos temas fundamentales que se producirĂ­a un cierto consenso sobre el ĂĄmbito de un campo de conocimiento que se considera como interdisciplinario. Es por esto, que algunos autores insisten en el uso de tĂŠrminos generales como medicina social o salud colectiva en lugar de H[SUHVLRQHV TXH GHÂżQDQ GLUHFWDPHQWH GLVFLSOLQDV R JUXSRV GH GLVFLSOLQDV HVSHFtÂżFDV FRPR serĂ­a el caso de ciencias sociales en salud o sociologĂ­a mĂŠdica.

En esa forma, y teniendo un cuerpo teĂłrico comĂşn, podrĂ­a darse la contribuciĂłn de disFLSOLQDV VRFLDOHV \ GH GLVFLSOLQDV ÂłPiV OLJDdas a la medicinaâ&#x20AC;?, como la epidemiologĂ­a, la higiene y el saneamiento. De cualquier modo hay consenso en que la PHGLFLQD VRFLDO no es un campo constituido sino en constituciĂłn (Franco y Nunes, 1991), siendo su objeto enWHQGLGR FRPR XQ ÂłFDPSR GH OD SUiFWLFD \ FRQRFLPLHQWRV UHODFLRQDGRV FRQ OD VDOXG como su preocupaciĂłn principal y propone estudiar la sociedad, analizar las formas corrientes de la interpretaciĂłn de los problemas de salud y de la prĂĄctica mĂŠdica (OPS, 1974)â&#x20AC;?.

Desde una perspectiva mĂĄs micro, por otra parte, y siguiendo con nuestro hilo conceptual, concebimos la necesidad de investigaciĂłn, en cualquier problema operativo en los servicios o las organizaciones en que se desenvuelve cotidianamente la atenciĂłn de la salud. Tradicionalmente se le ha criticado que la informaciĂłn en salud es producida por las unidades prestadoras de servicios, a pedido de los Ăłrganos y programas centrales, los que, a su vez, requieren la informaciĂłn que suponen necesitar, sin ningĂşn tipo de articulaciĂłn entre ellos; como consecuencia de esto, los niveles perifĂŠricos de estos sistemas se ven sobrecargados de solicitudes de datos, que se reiteran y sobreponen, que deben ser enviados en formularios que no obedecen a ningĂşn tipo de patronizaciĂłn, y de los cuales rara vez o nunca vuelven a tener noticias (ni resultados). Todo esto ha redundado en el descrĂŠdito de muchos sistemas, contribuyendo a erigir barreras y resistencias de todo tipo para la recolecciĂłn y envĂ­o de la informaciĂłn.

Aunque el debate sobre la ISSS no sea nuevo y haya adquirido diferentes caracterĂ­sticas a lo largo del tiempo, el problema principal que persiste es el de la delimitaciĂłn del obMHWR de la ISSS, tema que se relaciona con el clĂĄsico problema de la GHÂżQLFLyQ \ FRQVWUXFFLyQ GH REMHWR GH OD SURSLD HSLGHPLRORJtD \ GH ODV FLHQFLDV HQ JHQHUDO En efecto, dentro de los momentos clĂĄsicos de la investigaciĂłn (epistĂŠmico, tĂŠcnico-metodolĂłgico y teĂłrico), el primero corresponde y tiene que ver con la instancia en la que el investigador construye,

s 3ECCIĂ&#x2DC;N s 5NA EXPLORACIĂ&#x2DC;N CONCEPTUAL s

por asĂ­ decir, su objeto de estudio o investigaciĂłn, que no es â&#x20AC;&#x201C;al menos no siempreâ&#x20AC;&#x201C; un objeto real con el que uno se encuentre en el mundo cotidiano, sino mĂĄs bien es un sistema de UHODFLRQHV HVSHFtÂżFDPHQWH FRQVWUXLGR HO TXH demarca los territorios de los objetos reales y ORV REMHWRV GH FRQRFLPLHQWR FLHQWtÂżFR $Vt 1DRPDU 'DOPHLGD ÂżOKR FRPSDUD HO REjeto salud-enfermedad-atenciĂłn con un huracĂĄn, en tanto como en ĂŠste, la conceptualizaciĂłn ontolĂłgica es de extrema complejidad y se constituye con la totalidad de sus componentes o campos de determinaciĂłn, de modo tal que cualquier esfuerzo que detenga o haga estĂĄtico alguno de estos campos bloquea el acceso al objeto en su totalidad. En otro punto, DalmeiGD ÂżOKR amplĂ­a esta concepciĂłn diciendo que el objeto salud es un punto ciego de la epidemiologĂ­a, ya que los epidemiĂłlogos no disponen de instrumentos conceptuales adecuados para hablar de salud y por esto dan vueltas, inventan metĂĄforas, descubren maneras indirectas de decir salud, pero su verdadero objeto de anĂĄlisis es la enfermedad. Ni siquiera la colectivizaciĂłn de la enfermedad a travĂŠs del concepto de morbilidad indica salud. Y esto, a pesar de la puesta de moda de la epidemiologĂ­a, de la mano de la medicalizaciĂłn mediĂĄtica de problemas las mĂĄs de las veces sociales en noticias o publicidades. Hoy el ciudadano de a pie habla con naturalidad y una suerte de seudoconocimiento de conceptos como seroprevalencia, exposiFLyQ +,9 +DQWD VHQVLELOLGDG HVSHFLÂżFLGDG ULHVJR UHODWLYR HWF Âł(VWD HWDSD ÂżQLVHFXODU FRQ sus siete plagas parece encontrar su nĂşmero mĂĄgico que simboliza a todos los nĂşmeros, y siendo los nĂşmeros en Ăşltima instancia el negocio de la epidemiologĂ­a, aunque ella no se reduzca a una numerologĂ­a de la enfermedad (o aspire al menos a ser mĂĄs que eso)â&#x20AC;?. En todo FDVR ÂżQDOL]D 'DOPHLGD HO REMHWR GH OD HSLGHmiologĂ­a, VL KXELHVH TXH GHÂżQLU XQR, serĂ­a el riesgo, enlazando con la idea de que la medicina ha pasado de un enfoque puramente causalista (positivista, causal mecanicista, propio de las ciencias duras) a uno probabilista.

En el mismo orden de ideas Stuhlman, Ro\HU \ 9HURQHOOL GHÂżQHQ DO FDPSR GH OD DWHQFLyQ mĂŠdica (uno de los elementos del KXUDFiQ de

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Dalmeida) como uno propio de las ciencias sociales y sus ĂĄreas de aplicaciĂłn y mencionan varios diseĂąos de investigaciĂłn realizados por el Centro Latinoamericano de AdministraciĂłn MĂŠdica que se tradujeron a la postre en diseĂąos de investigaciĂłn sobre diferentes aspectos de la atenciĂłn mĂŠdica. Vale decir, el binomio salud enfermedad es desde lo mĂŠdico un objeto de estudio paradigmĂĄticamente duro y duras son las disciplinas que se ocupan de ĂŠl, en tanto el ĂĄmbito de la atenciĂłn mĂŠdica serĂ­a, para estos autores, propicio a la investigaciĂłn cualitativa de las ciencias sociales. Discutiremos algunas otras ideas relacionadas a este tema en otra secciĂłn del libro sobre la conducciĂłn de un trabajo de ISSS. El planteo global epistemolĂłgico de Sthulman HW DO , asimismo, es mĂĄs complejo y profundo y mĂĄs adelante volveremos a ocuparnos de ĂŠl.

(VSHFt¿FDPHQWH OD GLPHQVLyQ GH OD ,666 problema que ocupó el pensamiento de economistas, mÊdicos, metodólogos e intelectuales en general de diversas åreas, puede resumirse a nuestro juicio en una pregunta primaria y funGDFLRQDO ¢HVWDPRV UHFLELHQGR HO PD\RU EHQH¿cio posible en función de lo que invertimos en salud? Este planteo se relaciona de alguna manera con las ideas de Donabedian, quien en su IDPRVR PRGHOR XQL¿FDGRU UHVXPH WRGDV HVWDV variables en un esquema conceptual bastante conocido que le sirve ademås de marco para postular lo que para Êl es la quintaesencia de OD FDOLGDG REWHQHU HO PD\RU EHQH¿FLR SRVLEOH para el paciente con el mínimo de riesgos.

2.1 Variabilidad de la PrĂĄctica Profesional La ISSS debe lidiar con el bien conocido, aunque no por eso menos desconcertante y espinoso problema de la variabilidad de la prĂĄctica mĂŠdica o profesional en sentido amplio (VPP en adelante), que es uno de sus campos de acciĂłn preponderantes, y es entendida como la variaciĂłn sistemĂĄtica en las tasas estandarizadas de un procedimiento mĂŠdico o quirĂşrgico, propiciando la apariciĂłn del grĂĄÂżFR WpUPLQR escepticemia (Meneu, OrtĂşn,

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Lemus s AragĂźes s y Colaboradores s ISSS s

PeirĂł, 2001) y que es en esencia el abandono DEVROXWR \ GHÂżQLWLYR GH OD FUHHQFLD GH TXH ORV mĂŠdicos aplican de manera uniforme un trataPLHQWR LQHTXtYRFDPHQWH DGHFXDGR ÂąFLHQWtÂżFR y apoyado en la evidenciaâ&#x20AC;&#x201C; a cada problema de salud.

2.2 RelaciĂłn entre variabilidad y calidad Lejos de lo anterior, ante la multivocidad de las estrategias en uso y en ausencia de explicaciones plausibles por el lado del genio de la enfermedad, la constataciĂłn de tal variaciĂłn plantea importantes dudas sobre la indicaciĂłn fundada y apoyada en la evidencia de determinadas intervenciones y sobre todo de los resultados para los pacientes. AsĂ­, la ausencia, vaguedad, lasitud o variabilidad de estĂĄndares de comparaciĂłn socava seriamente el basamento del control de OD FDOLGDG TXH SRU GHÂżQLFLyQ KD GH DSR\DUVH HQ esos estĂĄndares.

La utilizaciĂłn de procedimientos mĂŠdicos puede variar entre paĂ­ses, entre regiones de un mismo paĂ­s, entre hospitales, y entre mĂŠdicos.

Incluso un mismo mĂŠdico, ante pacientes de caracterĂ­sticas similares, puede tomar decisiones diferentes segĂşn su estado de ĂĄnimo, o segĂşn lo que le haya ocurrido a su Ăşltimo paciente.

Se supone que la variabilidad en la prĂĄctica mĂŠdica depende de varios factores, principalmente: Ć&#x201D; OD LQFHUWLGXPEUH LQKHUHQWH TXH VXE\DFH D FXDOquier toma de decisiones y especialmente en el ĂĄmbito de la medicina Ć&#x201D; HO Q~PHUR GH PpGLFRV SRU KDELWDQWH FRQ HO que correlaciona casi linealmente Ć&#x201D; OR DFWLYRV TXH pVWRV VHDQ HQ VX SUiFWLFD \ HQ HO uso de tecnologĂ­a Ć&#x201D; OD LQFRUSRUDFLyQ GH WHFQRORJtD QRYHGRVD Ć&#x201D; HO QLYHO VRFLRHFRQyPLFR GHO SDFLHQWH Ć&#x201D; OD IRUPD GH RUJDQL]DFLyQ HVSHFtÂżFDPHQWH econĂłmica, del sistema de provisiĂłn; es decir, es funciĂłn de que la organizaciĂłn â&#x20AC;&#x201C;o el pacienteâ&#x20AC;&#x201C; pague y el mĂŠdico cobre por prestaciĂłn. Se ha demostrado que la utilizaciĂłn es variable para numerosos procedimientos, incluyendo no sĂłlo cirugĂ­as sino tambiĂŠn mĂŠtodos diagnĂłsticos y

terapĂŠuticos diversos (por ejemplo, endoscopias, artroscopias, TAC, RMN, ecografĂ­as, etc.), y segĂşn se ha constatado tambiĂŠn prescripciĂłn de fĂĄrmacos (URM - PROAPS REMEDIAR, 2006) lo que ha llevado a decir que las tasas de uso de servicios sĂłlo serĂ­an vĂĄlidas estrictamente hablando para la poblaciĂłn sobre la que se construyeron, siendo arriesgadas o incluso imposibles las extrapolaciones.

Las variaciones que estamos mencionando no sĂłlo tienen interĂŠs acadĂŠmico sino un impacto concreto en los costos y los resultados de la atenciĂłn mĂŠdica. PiĂŠnsese que, por ejemplo, la angioplastia coronaria tiene una tasa de utilizaciĂłn de 1 300 procedimientos por millĂłn de habitantes en EEUU, 500 en Alemania, 450 en CanadĂĄ, 400 en Francia y 127 en EspaĂąa. En el Reino Unido, las tasas de angioplastias y tambiĂŠn de cirugĂ­a coronaria son entre una cuarta y una sĂŠptima parte de las de los EEUU, a pesar de que en el Reino Unido la prevalencia de enfermedad coronaria y la mortalidad por cardiopatĂ­a isquĂŠmica son de hecho mayores que en EEUU. Esto, Âżquiere decir que hay muchos procedimientos en EEUU, o muy pocos en los demĂĄs paĂ­ses? ÂżHay pacientes que reciben el tratamiento por razones inapropiadas en EEUU o en otros paĂ­ses hay quienes deberĂ­an recibirlo y no lo hacen? O bien, Âżambos fenĂłmenos ocurren en todas partes? MĂĄs adelante volveremos sobre esto.

AdemĂĄs de las repercusiones en los costos (con el impacto consecuente en los sistemas de ÂżQDQFLDPLHQWR ORV SURFHGLPLHQWRV WLHQHQ FRPplicaciones y morbimortalidad inherente que impactan en lo individual. Por ejemplo, segĂşn Vayda, 59% de los hombres pueden haber sido prostatectomizados antes de los 80 aĂąos en una regiĂłn y solo 35% en otra. Si se considera una tasa de mortalidad por prostatectomĂ­a de 1,3%, HVWR VLJQLÂżFD PXHUWHV SDUD XQD ]RQD GH baja incidencia Ăł 6 800 para una de alta incidencia (Vayda, 1989).

2.2.1 Estudios sobre variabilidad de prĂĄctica profesional El fenĂłmeno de la VPP ha entrado en escena al ocurrir una concientizaciĂłn, podrĂ­amos de-

s 3ECCIĂ&#x2DC;N s 5NA EXPLORACIĂ&#x2DC;N CONCEPTUAL s

cir masiva, de lo limitado de los recursos de la mayorĂ­a de los sistemas de salud, lo que ha tendido a desarrollar polĂ­ticas de contenciĂłn del gasto que pretenden disminuir la utilizaciĂłn de procedimientos; esto podrĂ­a deteriorar paradĂłjicamente la calidad asistencial y el acceso equitativo a los procedimientos mĂŠdicos si no es aplicado con criterio (piĂŠnsese que en la actualidad muchas de estas cuestiones las manejan contadores a travĂŠs de una planilla de cĂĄlculo) SXHV VLJQLÂżFD FDVL XQ FRQWURO SUHVXSXHVWDULR de la atenciĂłn.

MĂşltiples anĂĄlisis han surgido como muestra de la preocupaciĂłn sempiterna de la comunidad mĂŠdica a este respecto. Los estudios contemporĂĄneos, de los que existen cientos, KDQ FRQÂżUPDGR OD XELFXLGDG H[WHQVLyQ H LPportancia del fenĂłmeno de la VPP. Los trabajos contemporĂĄneos sobre variaciĂłn de la prĂĄctica mĂŠdica aparecen entre los sesenta y los setenta, teniendo especial impacto el de Wennberg y Gittelsohn sobre variaciones en las tasas de intervenciones de adenoidectomĂ­a, prostatectomĂ­a, histerectomĂ­a, hernia inguinal y colecistectomĂ­a en EEUU, que sentaron las bases conceptuales para el anĂĄlisis actual. En lo que ataĂąe a la mayorĂ­a de las enfermedades de resoluciĂłn quirĂşrgica, los diagnĂłsticos y los casos en que estĂĄn indicadas las cirugĂ­as SDUHFHQ GHÂżQLGRV FRQ EDVWDQWH H[DFWLWXG D travĂŠs de guĂ­as de prĂĄctica y algoritmos. No obstante, las tasas de procedimientos quirĂşrgicos comunes varĂ­an ampliamente entre un paĂ­s y entre diferentes paĂ­ses (Lewis, 1970). ÂżExisten variaciones entre las tasas de operaciones en diferentes regiones? Si es asĂ­, ÂżcuĂĄl es la magnitud de la diferencia y su causa?

Lewis analizĂł tasas de colecistectomĂ­as, hemorroidectomĂ­as, safenectomĂ­as, herniorraÂżDV \ DSHQGLFHFWRPtDV HQWUH EHQHÂżFLDULRV GH la Kansas Blue Cross en diferentes regiones de EEUU y las variaciones fueron en todos ORV FDVRV FRQVLVWHQWHV \ VLJQLÂżFDWLYDV $QDOLzando las tasas quirĂşrgicas y su relaciĂłn con diversas variables se observĂł que las mismas variaban en relaciĂłn con la cantidad de cirujanos matriculados en la regiĂłn, el nĂşmero de camas quirĂşrgicas en los hospitales, los sistemas de atenciĂłn, y en funciĂłn de que el

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paciente pagara y el cirujano cobrara por la cirugĂ­a. En 1970 Bunker realizĂł un estudio sobre el nĂşmero de cirujanos y la frecuencia de operaciones en EEUU, Inglaterra y Gales, observando que la proporciĂłn de cirujanos en EEUU se duplicaba al igual que la frecuencia de operaciones, pero sobre todo las tasas (recuĂŠrdese que entonces la mayorĂ­a de los mĂŠdicos cobraba un IHH IRU VHUYLFH). Los trabajos de Wennberg y Gittelsohn, ya mencionados, hallaron tasas de intervenciones en ĂĄreas hospitalarias vecinas que variaban hasta 6 veces para la adenoidectomĂ­a y 4 veces para la histerectomĂ­a y prostatectomĂ­a. Estos investigadores estimaron la probabilidad de haber sido intervenido en funciĂłn de la edad y ĂĄrea de residencia, observando que en el ĂĄrea con mayor incidencia de intervenciones, la probabilidad de haber sido amigdalectomizado antes de los 25 aĂąos era del 64% frente a un 8% en la de menor incidencia y un 25% para el conjunto de las ĂĄreas. Para la probabilidad de haber sido histerectomizada antes de los 75 aĂąos estas proporciones variaban del 15% al 55%, con una media del 40%, y para la prostatectomĂ­a a los 85 aĂąos, las probabilidades oscilaban entre el 35 y el 60%, con un promedio del 50%.

El caso paradigmåtico de la amigdalectomía Ha sido un mojón fundacional el trabajo de Allison Glover sobre amigdalectomías en los distritos escolares britånicos, cronológicamente el primer llamado de atención sobre la amplia variación en las tasas poblacionales de las intervenciones (Glover, 1938), a tal punto que se acuùó el concepto HIHFWR *ORYHU para referirse a este fenómeno. Los hechos indicaban que existía en Inglaterra y Gales una tasa de tonsilectomía de entre 50 y 70%, una indicación 3 veces mås frecuente en niùos de clases acomodadas, una mayor incidencia en niùos que en niùas, una edad de måxima incidencia entre los 5 y los 7 aùos y ausencia de correlación con los llamados factores impersonales como KDFLQDPLHQWR SREUH]D YLYLHQGD GH¿FLHQWH R FOLPD /RV HVWXGLRV GH GLVWULEXFLyQ JHRJUi¿ca (la georreferencia diríamos hoy) revelaron

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Lemus s AragĂźes s y Colaboradores s ISSS s

diferencias en las tasas (por 10 000 escolares) de entre 40 y 400, es decir, 10 veces. Ya que era difícilmente posible pensar en diferencias en la incidencia de patología amigdalina entre las zonas estudiadas la única explicación plausible era la variación en la opinión mÊdica respecto de las indicaciones de la cirugía. Se sugiere que el Êxito de la operación ha llevado a indicarla en muchos casos dudosos y a menuGR VH OD SUDFWLFD VLQ FDXVD DGHFXDGD R VLQ VX¿ciente consideración de que el crecimiento sea SDVDMHUR R ¿VLROyJLFR &RPR FLWDED HO 0HGLFDO 5HVHDUFK &RXQFLO ³HV GLItFLO FUHHU TXH GDGR el gran número de tonsilectomías practicadas, todas las personas a ser operadas pasen por un sistema de estricta selección y es imposible dejar de concluir que existe una tendencia a pracWLFDUOD FRPR XQ ULWXDO SUR¿OiFWLFR GH UXWLQD VLQ ninguna razón ni ningún resultado en particuODU´ <D %DNZLQ decía que ninguna operación se practicaba con tanta frecuencia como la tonsilamigdalectomía (Bakwin, 1953) y había amplias y enigmåticas variaciones en su incidencia, siendo ademås una de las intervenciones quirúrgicas mås antiguas conocidas ejecutadas por el hombre, existiendo referencias de que se practicaba en la India hace mås de 3000 aùos.

'D\ en Australia, habla de tasas de 50% para alumnos de escuelas pĂşblicas y 70% en escuelas SULYDGDV UHĂ&#x20AC;HMDQGR HVWH KHFKR ODV GLIHUHQFLDV en el estatus socioeconĂłmico de los pacientes.

La moda de la tonsilectomĂ­a estĂĄ propagada en todo el mundo y pese a existir una docena de indicaciones para la cirugĂ­a, en la prĂĄctica los niĂąos se someten a ella por una de tres razones: LQIHFFLRQHV IUHFXHQWHV KLSHUWURÂżD DPLJGDOLQD o, muy especialmente, presiĂłn de los padres. A pesar de esto, segĂşn comentarios recientes del portavoz de la American Academy of Pediatrics, el nĂşmero de amigdalectomĂ­as habrĂ­a baMDGR HQ ORV (VWDGRV 8QLGRV VLJQLÂżFDWLYDPHQWH durante las Ăşltimas tres dĂŠcadas, de mĂĄs de un millĂłn al aĂąo en los 70 hasta unas 250 000 al aĂąo en la actualidad, si bien esta cifra es discutible ya que otros mencionan unos 400 000 procedimientos anuales.

En 1969 Bolande aborda este tema desde la interesantĂ­sima Ăłptica de la cirugĂ­a ritual (Bolande, 1969), estableciendo que un importante

cuerpo de datos estadĂ­sticos hacĂ­a pensar que QR H[LVWtD HYLGHQFLD FRQFUHWD GH ORV EHQHÂżFLRV a largo plazo de la amigdalectomĂ­a y la tonsilectomĂ­a. En este sentido la presiĂłn parental es el mayor determinante de la decisiĂłn de realizar OD RSHUDFLyQ HVWDQGR OD YDOLGH] FLHQWtÂżFD GH OD cirugĂ­a abierta a serio cuestionamiento. Sorprendentemente, los niĂąos circuncidados son 7 veces mĂĄs proclives a ser adenoidectomizados que los no circuncidados. La adenoidectomĂ­a puede verse asĂ­ como una castraciĂłn simbĂłlica suplementaria o segunda circuncisiĂłn. MĂĄs allĂĄ de estos ribetes cuasi psicoanalĂ­ticos, parece claro que la tonsilectomĂ­a y la adenoidectomĂ­a se realizan a menudo de un modo ritualĂ­stico por requerimiento o necesidad de los padres, mĂĄs que por verdaderas razones mĂŠdicas.

En nuestro medio, comentaremos someramente los resultados de un trabajo que reprodujo el de Glover (Lemus JD, Lucioni MC, AragĂźes y Oroz V, 2004), ya que nos pareciĂł apropiado y a la vez interesante abordar el fenĂłmeno de VPM para determinar, en primer lugar, si esta situaciĂłn de variaciĂłn sigue dĂĄndose ante una cirugĂ­a que es aĂşn hoy una de las realizadas con mayor frecuencia y de ser asĂ­, tratar de analizar los factores concurrentes y proponer y propiciar medidas correctivas que den cuenta del adecuado cuidado de los pacientes, incluida su seguridad, hoy por hoy un objetivo aceptado del control de calidad.

Tomamos esta intervenciĂłn como una suerte de trazador epidemiolĂłgico, podrĂ­amos decir, por un nĂşmero de razones, con la convicciĂłn GH TXH FXDOTXLHU KDOOD]JR VLJQLÂżFDWLYR VHJXUDmente se repetirĂ­a en muchas otras cirugĂ­as y procedimientos (por no decir en todos); nuestra elecciĂłn tambiĂŠn propendiĂł a una suerte de merecido reconocimiento a este autor preclaro que, con rigor metodolĂłgico, una mentalidad ÂżQDPHQWH HSLGHPLROyJLFD H LQTXLVLWLYD \ OD aplicaciĂłn acertada de la llamada FXULRVLGDG RUJDQL]DGD SUHÂżJXUy XQ SUREOHPD TXH DxRV GHVSXpV VH PDQLÂżHVWD HQ WRGD VX PDJQLWXG Encaramos un estudio analĂ­tico retrospectivo sobre tasas de uso de amigdalectomĂ­as realizadas en un quinquenio, en tres regiones geoJUiÂżFDV SUHFLVDPHQWH GHOLPLWDGDV HQWUH XVXDrios de una cobertura de salud de buen nivel

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socioeconĂłmicocultural con sede en la CABA, TXH FXHQWD FRQ EHQHÂżFLDULRV TXH VH GLVcriminaron por sexo, grupo etareo y hĂĄbitat de residencia en franjas de a 10 aĂąos. Se consideraron en total unos 417 procedimientos, 82 en 2000, 83 en 2001, 72 en 2002, 99 en 2003 y 81 en 2004. Las intervenciones quirĂşrgicas bajo anĂĄlisis fueron notoriamente mĂĄs frecuentes en la CABA que en otras regiones a lo largo del quinquenio (p <0.01) concentrĂĄndose casi absolutamente en el grupo de entre 2 y 10 aĂąos.

Las tasas varĂ­an ampliamente entre un mĂĄximo de 44,6 / 1 000 para la CABA y un 6,2 / 1 000 para el interior de la provincia de Buenos Aires en un perĂ­odo determinado (una variaciĂłn de 7 veces Ĺš p < 0.001 (ÂĄÂĄÂĄcasi el rango del estudio original de Glover!!!). En general, esta distribuciĂłn y gradiente prestacional y quirĂşrgico (y de riesgo absoluto) se mantiene consistentemente a lo largo del quinquenio. En efecto, la tasa promedio de la CABA para todas las franjas etareas se mantuvo entre 6,24 / 1 000 para 2000 y 6,68 para 2004, experimentando solo un pico de casi 8 / 1 000 en 2003 (7,94). Las de GBA por su parte entre 1,36 y 1,30, con un pico HQ GH \ ÂżQDOPHQWH ODV GHO LQWHULRU entre 1,42 y 1,57 con un pico asimismo en GH (Q GHÂżQLWLYD HQ QXHVWUR DQiOLVLV quedĂł evidenciado que, en la prĂĄctica, el efecto Glover sigue produciĂŠndose con plenitud hallando una diferencia de tasas entre regiones JHRJUiÂżFDV TXH GHPXHVWUD XQ FODUR JUDGLHQWH de utilizaciĂłn positivo hacia la CABA y unas tasas para cada regiĂłn que se han mantenido llamativamente constantes en el quinquenio, suponiĂŠndose que alcanzaron una suerte de estado KRPHRVWiWLFR que no se revertirĂĄ o alterarĂĄ HQ IRUPD VLJQLÂżFDWLYD GH PDQHUD HVSRQWiQHD VL QR PHGLDQ DFFLRQHV SODQLÂżFDGDV

2.2.2 Soluciones al problema de la VPP El problema de la VPP amerita soluciones provenientes de diferentes ĂĄreas de prĂĄctica o ĂĄmbitos de conocimiento. Las planteadas desde el costado administrativo o incluso econĂłmico son parciales y pueden incluso ser riesgosas, como comentamos, ya que podrĂĄn limitar la

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cantidad de servicios prestados, pero no necesariamente reducir al mismo tiempo el uso inapropiado o mejorar la calidad (incluso cabe que se redujeran paradĂłjicamente primero los de alta calidad). De forma intuitiva, quizĂĄ pudiera pensarse que es mĂĄs probable encontrar sobreutilizaciĂłn en paĂ­ses que practican gran nĂşmero de procedimientos, e infrautilizaciĂłn en el caso inverso, pero los hechos muestran que no necesariamente es asĂ­. En el Reino Unido, por caso, donde se realiza un nĂşmero mucho menor de procedimientos de revascularizaciĂłn por millĂłn que en EEUU, 21% de las coronariografĂ­as habĂ­an sido prescritas de modo inapropiado y el 30% tenĂ­an indicaciĂłn dudosa (ÂĄsumando un asombroso 51% del total!); asimismo, el 16% de las cirugĂ­as cardiovasculares se estimĂł inapropiado y el 26% dudoso (un 42% del total). Por otra parte, en los EEUU, paĂ­s que ocupa el primer lugar en volumen de procedimientos de revascularizaciĂłn, tambiĂŠn existe infrautilizaciĂłn, ya que segĂşn un estudio el 25% de los pacientes que reunĂ­an criterios de revascularizaciĂłn segĂşn la hemodinamia, no lo habĂ­an recibido (los pacientes de menos recursos probablemente). Vale decir que el volumen de servicios y lo apropiado o no de la utilizaciĂłn discurren por vĂ­as separadas y ameritan anĂĄlisis separados.

Entre nosotros, PROAPS REMEDIAR ha publicado el anĂĄlisis de prescripciones de un cuatrimestre en el primer nivel de atenciĂłn en un nĂşmero de patologĂ­as trazadoras â&#x20AC;&#x201C;ampliamente prevalentesâ&#x20AC;&#x201C;, como DBT, HTA, anemia ferropĂŠnica, epilepsia, bronquiolitis, etc. ÂżLa conclusiĂłn?: que existe una amplia variabilidad de prĂĄctica â&#x20AC;&#x201C;a la hora de prescribirâ&#x20AC;&#x201C; entre mĂŠdicos del primer nivel en diferentes zonas del paĂ­s; por ejemplo, una bronquiolitis es tratada de diversa manera en las provincias del Norte que en la Ciudad de Buenos Aires, lo mismo que la HTA (con menores variaciones) y en conjunto no siempre de acuerdo a normativas de entidades reconocidas (Uso Racional de Medicamentos, PROAPS REMEDIAR 2006â&#x20AC;&#x201C; vĂŠanse sobre esto boletines del REMEDIAR, con detallada informaciĂłn sobre el tema).

La observaciĂłn de variaciones en los servicios de atenciĂłn de la salud plantea preguntas

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6OLUMEN DE SERVICIOS Ĺś )LJXUD . 0RGHOR 8QLÂżFDGRU GH 'RQDEHGLDQ

interesantísimas y fundamentales sobre la calidad de la atención, tomada Êsta en sentido lato tal que incluya aspectos de accesibilidad, adecuación, y equidad, por ejemplo: ¿es diferente la accesibilidad de una persona a un procedimiento diagnóstico o un tratamiento necesario según el lugar donde viva?, ¿es diferente su demanda, sea Êsta espontånea o, mås importante aún, inducida? ¿Es diferente según cómo estÊ organizado el servicio de provisión de servicios mÊdicos en ese lugar? ¿Según cómo y cuånto cobren los mÊdicos en la zona en cuestión? La probabilidad de un individuo de sufrir un procedimiento innecesario o falto de calidad (en el sentido donabediano de riesgos que exceden EHQH¿FLRV \ WHQHU XQ UHVXOWDGR DGYHUVR GHELGR DO PLVPR ¢HV GLIHUHQWH VHJ~Q HO iUHD JHRJUi¿ca? ¿Cuål es el costo social de oportunidad de uso de recursos utilizados de forma innecesaria? Estas cuestiones ponen en liza profundas implicancias que la VPP tiene en política sanitaria y pråctica clínica, calidad y costos de la atención, equidad y Êtica mÊdica.

EstĂĄ claro, sin duda, que los administradores se interesan en su estudio, en la suposiciĂłn de que constituye una oportunidad de reducir el

gasto sanitario. Sin embargo, es importante notar que, al menos en parte, la VPP puede no ser tanto un problema en sĂ­ mismo, sino TXH SXGLHUD UHĂ&#x20AC;HMDU HQ UHDOLGDG RWURV SUREOHmas LQDGYHUWLGRV R LQYLVLEOHV (incertidumbre, ignorancia, problemas organizativos, gastos innecesarios o infrautilizaciĂłn, manejo fraudulento o espurio de parte de los mĂŠdicos), cuyo abordaje deberĂ­a ser distinto en esencia tanto estratĂŠgica como operativamente, y cuya soluciĂłn lograrĂ­a en efecto mejorar la calidad de la atenciĂłn, si bien no necesariamente una disminuciĂłn de los gastos en todos los casos (en este contexto recordemos que la mejora en la calidad no tiene como objetivo primario reducir costos, aunque la reducciĂłn surja como consecuencia de los anĂĄlisis efectuados y las acciones implementadas); en otras palabras, se estarĂ­a confundiendo el sĂ­ntoma con la enfermedad.

Es importante comprender que en algĂşn caso la VPP tambiĂŠn podrĂ­a, al menos en SDUWH VHU XQ UHĂ&#x20AC;HMR GH DOJ~Q IHQyPHQR QR abordable, de orden mĂŠdico, social o de otro tipo, aĂşn de factores desconocidos totalmente o no completamente comprendidos (dis-

s 3ECCIĂ&#x2DC;N s 5NA EXPLORACIĂ&#x2DC;N CONCEPTUAL s

tinta morbilidad o distintas preferencias de la poblaciĂłn, diferente aceptabilidad o deseabilidad sutil y subliminal, que no es visible), situaciones en las que no tiene sentido tratar de intervenir o incluso se desconoce absolutamente cĂłmo.

Para algunos autores un tanto nihilistas, podrĂ­amos decir, la inexistencia de una modalidad fĂŠrrea y unĂ­voca de medir calidad hace LPSRVLEOH HVWDEOHFHU OR TXH VLJQLÂżFDQ ODV WDsas especialmente bajas y altas de utilizaciĂłn de un procedimiento, en tĂŠrminos justamente de calidad de cuidados. AdemĂĄs, en ciertos casos no es totalmente clara la correlaciĂłn entre variabilidad y uso inapropiado. En esta situaciĂłn, parece evidente la necesidad de conocer, en cada caso concreto, cuĂĄles son las causas de la variabilidad y, fundamentalmente, si ĂŠstas corresponden a problemas abordables desde la polĂ­tica, la prĂĄctica mĂŠdica o la investigaciĂłn.

(Q GH¿QLWLYD HO FRQWURO GH OD 933 ¢SXHGH reducir los costos de la atención mÊdica? Algunos estudios empíricos parecen apoyar esta postura e incluso algunos autores han llegado D WUDWDU GH FXDQWL¿FDUOD 3RU HMHPSOR Fisher calculó que si todas las åreas de Oregón tuvieran las tasas de utilización de servicios de 6DOHP VX FDSLWDO SRGUtDQ OLEHUDUVH VX¿FLHQtes recursos para pagar los gastos de todo el programa Medicaid del citado Estado.

De acuerdo a lo antedicho, deberĂ­an encontrarse mecanismos que estimulasen la utilizaciĂłn apropiada de procedimientos y que disminuyesen la utilizaciĂłn inapropiada, de tal manera de aumentar la calidad asistencial, OD HÂżFLHQFLD HQ OD XWLOL]DFLyQ GH ORV UHFXUVRV y la equidad en el acceso a las prestaciones sanitarias. ÂżPuede hacerse esto en la prĂĄctica? y ÂżcĂłmo?, serĂ­an las preguntas clave. Diremos que si un procedimiento tiene claro consenso sobre sus indicaciones, sustentadas quizĂĄ por ensayos clĂ­nicos, la variabilidad en su uso sĂłlo se explicarĂ­a por diferencias en la demanda (aceptaciĂłn y preferencias de los pacientes, acceso a las bocas de expendio) o por ignorancia o incluso acciĂłn espuria de los profesionales sanitarios, bien no uti-

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lizando un procedimiento de efectividad comprobada o usando uno no probadamente EHQpÂżFR VyOR SRU EHQHÂżFLRV FUHPDWtVWLFRV 6L las diferencias se debieran a distinto genio de presentaciĂłn de la enfermedad (raro en verdad), no podrĂ­an disminuirse las variaciones.

Si no es ĂŠsta la causa, las estrategias de intervenciĂłn deberĂ­an focalizarse en: 1) hacer llegar la informaciĂłn a los mĂŠdicos por medio de guĂ­as clĂ­nicas, protocolos, formaciĂłn continuada etc.; recuĂŠrdese en este contexto que la literatura especializada y la experiencia acuerdan que el cambio es la etapa mĂĄs espinosa y en muchos casos la que tiene menos probabilidades de llevarse a cabo. Existe nutrida bibliografĂ­a demostrativa del hecho de que la gente y las organizaciones maniÂżHVWDQ XQD QRWRULD UHVLVWHQFLD D ORV SURFHsos de cambio. La resistencia al cambio no VLHPSUH QL QHFHVDULDPHQWH VH PDQLÂżHVWD GH manera clĂĄsica o estandarizada. Puede ser abierta, implĂ­cita, inmediata o diferida. La mĂĄs perjudicial es la resistencia implĂ­cita o diferida. La resistencia implĂ­cita es sutil y GLItFLO GH WUDWDU VH PDQLÂżHVWD SRU DFWLWXGHV equĂ­vocas, inocentes pero plenas de sentido como pĂŠrdida de lealtad o motivaciĂłn, incremento de errores, boicots a jefes y encargados (el famoso juego de la rebeliĂłn de Mintzberg), aumento en el ausentismo, etc.; 2) devoluciĂłn de la informaciĂłn de los propios resultados (feed-back). Tan importante como lograr el cambio, y quizĂĄ como parte GH HVWH SURFHVR ÂżJXUDQ GLYHUVDV HVWUDWHJLDV para devolver a los mĂŠdicos los resultados de las auditorĂ­as. El feed-back de los resultados suele ser el punto de comienzo y es altamente efectivo ya que permite a los participantes LGHQWLÂżFDU GHÂżFLHQFLDV \ HQIRFDU R HQIUHQWDU los pasos requeridos para cambiar, pero aun asĂ­ el feed-back SRU Vt VROR QR VXHOH VHU VXÂżciente (Grimshaw HW DO 1995). Recordemos en este contexto que Myers y Slee, precursores de la auditorĂ­a mĂŠdica, advertĂ­an sobre las suspicacias que ĂŠsta despertaba entre los mĂŠdicos, que la veĂ­an como una actividad con amenaza de inspecciĂłn y de crĂ­tica. El trabajo de auditorĂ­a deberĂ­a ser impersonal (se analiza el quehacer mĂŠdico y no al mĂŠdi-

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Lemus s Aragües s y Colaboradores s ISSS s

co); el análisis de los errores tiene por objeto impedir su repetición y no la creación de martirologios o la caza de brujas sobre bases FLHQWt¿FDV 2WUDV HVWUDWHJLDV SDUD LPSOHPHQtar el cambio son: ŹEducación / entrenamiento: seminarios dentro del grupo, visitas o clases o exposiciones de participantes externos (especialistas, consultores) ŹRecordatorios: posters en las salas de reuniones, entrada estructurada de datos en los registros computarizados, Ź Políticas / guías, implementación de nuevas políticas o guías dentro del grupo, ŹCambios del equipo: creación de grupos multidisciplinarios para desarrollar determinados aspectos del cuidado (por ejemplo, grupo de diabetes, de obstetricia, etc.) ŹControl de la utilización a través de la revisión por pares (SHHU UHYLHZ) y técnicas de revisión de la utilización e instrumentos de medición del uso adecuado, con comunicación a los médicos involucrados de, por ejemplo, sus tasas operatorias en relación con sus colegas; muchas YHFHV HVWH SURFHGLPLHQWR HV VX¿FLHQWH SDUD corregir alguna tasa desviada, y ŹDesarrollo de mecanismos de incentivación que contribuyan a estimular el uso apropiado (por ejemplo, mayores honorarios para la realización de un parto normal que una cesárea).

Método de uso apropiado Si se está ante una VPP por causa de incertidumbre (la que jamás se podrá eliminar totalmente), la estrategia debería enfocarse a: 1) investigación que llene el vacío de conocimiento, a veces, simplemente, enseñanza del proceso adecuado de lectura e interpretación de un ECR, tarea nada fácil según ha demostrado Sackett entre otros (véase por ejemplo (SLGHPLRORJtD &OtQLFD para consultar excelentes cuestiones dialécticas sobre la GL¿FXOWDG LQDSDUHQWH SDUD HYDOXDU R H[WUDpolar de modo adecuado los resultados de los verdaderos H[SHULPHQWRV); 2) aumentar la participación de los pacientes en las decisiones clínicas, bien como: A. Elecciones de los pacientes basadas en la evidencia HYL* Research and Developement

GHQFH EDVHG SDWLHQW FKRLFH , cuyo objetivo es ofrecer a los pacientes información veraz y comprensible para coparticipar en la toma de decisiones. B. Toma de decisiones compartida VKDUHG GHFLVLRQ PDNLQJ , que busca la cooperación de médicos y pacientes para conseguir una toma de decisiones conjunta y C. Desarrollo y difusión de consensos basados en la opinión de expertos sobre la mejor práctica en estos casos.

Un método desarrollado para abordar este último objetivo es el llamado PpWRGR GH XVR DSURSLDGR desarrollado por la Corporación RAND*, que está basado en la evidencia FLHQWt¿FD \ HQ HO MXLFLR FROHFWLYR GH XQ SDQHO de expertos. Ha demostrado en varios países que ciertos procedimientos se usan en proSRUFLRQHV VLJQL¿FDWLYDV SRU UD]RQHV LQDSURpiadas o dudosas. Sus pasos sucintos son: Ź Elaboración de la lista de indicaciones: Se elabora una lista comprensiva de indicaciones para el procedimiento en cuestión, que permite distinguir entre los pacientes que son candidatos al procedimiento. La lista GHEH VHU HVSHFt¿FD \ H[FOX\HQWH XQ SDFLHQWH QR SXHGH VHU FODVL¿FDGR HQ PiV GH XQD FDtegoría). Ź &DOL¿FDFLyQ GH ODV LQGLFDFLRQHV UHDOL]Dda por un panel de expertos en dos vueltas de puntuaciones (una técnica símil Delphi).

A cada panelista se le pide que valore en qué grado es apropiado realizar el procedimiento para cada indicación en una escala de 1 a 9, donde 1 es extremadamente inapropiado y 9 extremadamente apropiado. Ź (ODERUDFLyQ GH HVWiQGDUHV GH¿QLWLYRV Con las puntuaciones de la segunda vuelta se realiza un análisis similar al de la primera.

En función del nivel de acuerdo, se establece el estatus del uso, es decir, si es apropiado, inapropiado, o dudoso realizar el procedimiento. Este análisis se realizó, por ejemplo, de manera concreta para evaluar la revascularización coronaria, analizándose las indicaciones, mostrando los resultados que el 57% de éstas eran apropiadas, el 17% inapropiadas, y el 25% dudosas.

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s 3ECCIĂ&#x2DC;N s 5NA EXPLORACIĂ&#x2DC;N CONCEPTUAL s

y Flook seĂąalan que la ISSS se dirige necesariamente hacia la comprensiĂłn de factores y procesos que subyacen a los servicios de (Q OD VLJXLHQWH ÂżJXUD VH YH XQ GLDJUDPD HV- salud, pecando de la misma amplitud que la quemĂĄtico de la ISSS, presentĂĄndose tambiĂŠn GHÂżQLFLyQ DQWHULRU $PEDV GHÂżQLFLRQHV QR XQD GHÂżQLFLyQ (recuĂŠrdese que somos nomi- obstante, comparten la visiĂłn de una unidad nalistas en el fondo, aunque reconocemos que WHyULFR SUiFWLFD \ VyOR GLÂżHUHQ HQ DVSHFWRV HO GHEDWH SRU ODV GHÂżQLFLRQHV VXHOH VHU D YHFHV estratĂŠgico operativos. bastante pedante y destruye mĂĄs que captura el interĂŠs de los oyentes o estudiantes o sim- En este contexto recordaremos ademĂĄs que plemente interesados) de la OMS que sienta la dentro de las llamadas )XQFLRQHV (VHQFLDOHV LPSRUWDQFLD GH OD ,666 D OD TXH GHÂżQH FRPR OD GH OD 6DOXG 3~EOLFD )(63 la dĂŠcima y hasinvestigaciĂłn y evaluaciĂłn sistemĂĄtica de aspec- ta cierto punto la undĂŠcima hacen referencia WRV HVSHFtÂżFRV UHODFLRQDGRV FRQ HO GHVDUUROOR \ explĂ­cita o implĂ­cita a las actividades de infuncionamiento (estructura, proceso y resulta- vestigaciĂłn: do, al decir de Sonis, que retoma conceptualmente a Donabedian) de los servicios de salud )81&,21 ,QYHVWLJDFLyQ GH QXHYDV WHFy su relaciĂłn con los factores que afectan a la QRORJtDV \ VROXFLRQHV LQQRYDGRUDV HQ VDOXG VDOXGÂŤ HQ GHÂżQLWLYD GLUiQ DOJXQRV GHWUDFWR- S~EOLFD incluye la permanente innovaciĂłn UHV XQD GHFODUDFLyQ OR VXÂżFLHQWHPHQWH DPSOLD que va desde los esfuerzos de investigaciĂłn como para poder incluir casi cualquier cosa aplicada para impulsar cambios en las prĂĄcen su ĂĄmbito. En el mismo orden SanĂĄzaro ticas de salud pĂşblica hasta los esfuerzos de

2.3 Esquema general de la ISSS

E LOS B ENEFICIOS

ES

ON S M O T S #O

6OLUMEN DE 3ERVICIOS

3ISTEMĂ&#x2030;TICA !SPECTOS ESPECĂ&#x201C;FICOS

)NVESTIGACIĂ&#x2DC;N !NĂ&#x2030;LISIS %VALUACIĂ&#x2DC;N

/RGANIZADA

$E DESARROLLO Y FUNCIONAMIENTO

Ĺś )LJXUD . 6XPDULR HVTXHPiWLFR GH OD ,QYHVWLJDFLyQ HQ 6LVWHPDV \ 6HUYLFLRV GH 6DOXG

3ERVICIOS DE SALUD

2I

6INCULACIĂ&#x2DC;N CON FACTORES QUE AFECTAN A LA SALUD

ET AR I OS

IDAD D

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5TIL

S EFICIO "EN

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$ESDE HACE TIEMPO LA PREGUNTA ES zRECIBIMOS EL MĂ&#x2030;XIMO BENEFICIO EN TĂ?RMINOS DE LAS INVERSIONES REALIZADAS

5TILIDAD DE LOS "ENEFICIOS

)NVESTIGACIĂ&#x2DC;N EN SERVICIOS DE SALUD

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s

Lemus s AragĂźes s y Colaboradores s ISSS s

LQYHVWLJDFLyQ FLHQWtÂżFD IRUPDO 6RQ LQGLFDdores: el desarrollo de una agenda de investigaciĂłn en salud pĂşblica, el desarrollo de la capacidad interna de investigaciĂłn, y el apoyo para la innovaciĂłn e investigaciĂłn en los niveles subnacionales de Salud PĂşblica.

cidad de investigaciĂłn (FDSDFLW\ EXLOGLQJ), estrechando las distancias entre el conocimiento FLHQWtÂżFR SXUR \ HO DSOLFDGR X RSHUDFLRQDO R ademĂĄs entre investigadores clĂĄsicos y trabajadores de servicios de salud.

Los dos primeros puntos al menos se conecWDQ FRQ OD LQYHVWLJDFLyQ FLHQWtÂżFD FXDOLWDWLYD segĂşn se describe en otras partes de esta obra; ademĂĄs, cada una de esas dimensiones por un lado suscita un amplio debate y, al mismo tiempo, algunas cuestiones las interconectan, como atravesĂĄndolas axialmente. La primera de ellas es la ausencia de consenso o acuerGR VREUH FyPR HVDV GLPHQVLRQHV FRQÂżJXUDQ XQ FDPSR HVSHFtÂżFR GH LQYHVWLJDFLyQ R VHD en Ăşltima instancia, sobre la naturaleza y el papel de ese campo. La segunda es la constataciĂłn del relativo fracaso de la ISSS en el alcance de sus objetivos pragmĂĄticos como DSR\R HVSHFtÂżFR D OD LPSOHPHQWDFLyQ GH SRlĂ­ticas o a la mejora del rendimiento de los sistemas y servicios de salud. Y la tercera, es la incertidumbre sobre quĂŠ tipo de inversiĂłn fundamental debe ser efectivizada para el desarrollo del campo de manera mĂĄs productiva.

2.3.1 CaracterĂ­sticas La constituciĂłn del campo denominado inpropias de la ISSS vestigaciĂłn en sistemas y servicios de salud En cualquier caso, las siguientes caracterĂ­sticas tiene un desarrollo histĂłrico que gana mayor parecen propias de la ISSS (Almeida, 2001): visibilidad durante las tres Ăşltimas dĂŠcadas, PiV SUHFLVDPHQWH SDUWLHQGR GH ÂżQDOHV GH OD Â&#x2021; (VWDU YLQFXODGD D OD DFFLyQ FRQFUHWD FRQ GpFDGD GH ORV HV GH LQWHUpV OD LGHQWLÂżFDFLyQ XQD ÂżQDOLGDG WUDQVIRUPDGRUD GH FDPELR \D entre la ISSS y la llamada investigaciĂłn opeVHD DO QLYHO GH LQQRYDFLyQ FLHQWtÂżFD R DO QLYHO UDFLRQDO X RSHUDWLYD TXH SRU GHÂżQLFLyQ HPXinstrumental. la la sempiterna dicotomĂ­a entre ciencia pura \ DSOLFDGD FRPR \D FRPHQWDPRV DÂżUPDQGR Â&#x2021; ,QFOXLU HQ OD LQYHVWLJDFLyQ OD YLVLyQ \ H[- que la primera se preocupa esencialmente de periencias de aquellos directamente envueltos la comprensiĂłn de fenĂłmenos fundamentales, en la problemĂĄtica objeto de la investigaciĂłn en tanto la segunda se ocupa de la utilizaciĂłn y, consecuentemente, con la implementaciĂłn prĂĄctica de este conocimiento (NQRZ ZK\ vs. de sus resultados, y no sĂłlo la percepciĂłn dis- NQRZ KRZ). tanciada del llamado investigador acadĂŠmico, En este punto retomaremos a Sthulman, que aludiendo a la dicotomĂ­a entre ciencia bĂĄsica en un artĂ­culo medular sobre el tema sale a y ciencia aplicada. la liza cuestionando la posibilidad o haciendo KLQFDSLp HQ OD LPSRVLELOLGDG R DO PHQRV GLÂżÂ&#x2021; 7HQHU OD SHUVSHFWLYD GH FRQWULEXLU D OD IRU- cultad para investigar en ciencias sociales o maciĂłn profesional, con la preocupaciĂłn sobre en sus ĂĄreas de aplicaciĂłn, como por ejemOD FRQVWUXFFLyQ HVSHFtÂżFD GH OD OODPDGD FDSD- plo, cita, la atenciĂłn mĂŠdica, con arreglo al )81&,21 *HVWLyQ HQ 6DOXG 3~EOLFD incluye el proceso de construcciĂłn, implementaciĂłn y evaluaciĂłn de iniciativas organizadas diseĂąadas para enfrentar problemas de salud comunitarios. Son indicadores: la capacidad y los recursos necesarios para recolectar, analizar y evaluar informaciĂłn de diverVDV IXHQWHV FRQ HO ÂżQ GH DOFDQ]DU HO PHMRUDmiento continuo de la calidad de los servicios de salud pĂşblica en todos los niveles, la toma de decisiones basada en evidencia, la gestiĂłn GH UHFXUVRV TXH LQFOX\DQ HOHPHQWRV ÂżQDQFLHros, tĂŠcnicos y humanos que pueden ser asigQDGRV HÂżFLHQWHPHQWH D PHGLGD TXH FDPELDQ las necesidades y prioridades, y la gestiĂłn de la cooperaciĂłn internacional en salud pĂşblica, asĂ­ como el liderazgo y comunicaciĂłn y la asistencia tĂŠcnica a niveles subnacionales.

s 3ECCIĂ&#x2DC;N s 5NA EXPLORACIĂ&#x2DC;N CONCEPTUAL s

orden impuesto por las ciencias contemporĂĄneas; esto es un modelo que supone que hay un mundo y una realidad material externa a la realidad del individuo y cuyas caracterĂ­sticas son independientes de cualquier ser humano individual y de hecho de la humanidad en su totalidad, que estas caracterĂ­sticas estĂĄn codiÂżFDGDV HQ OH\HV LQPDQHQWHV \ TXH ORV VHUHV KXPDQRV SXHGHQ REWHQHU FRQRFLPLHQWR FRQÂżDble, aunque imperfecto y tentativo, de estas leyes desbastando a los procedimientos objetivos de las restricciones epistemolĂłgicas prescritas SRU HO DVt OODPDGR PpWRGR FLHQWtÂżFR (Q GHÂżQLWLYD TXH HO PXQGR SXHGH HQWHQGHUse como un conjunto de objetos recortables en el sentido de aislables de la realidad circundante inmediata, aislables de las otras cosas, de la PDVD LQIRUPH GH ORV IHQyPHQRV o de los VLVWHPDV FRPSOHMRV LQLPDJLQDEOHV. AĂşn asĂ­ conviene tener en mente que cualquier porciĂłn de realidad, por pequeĂąa que sea, siempre contiene detalles que exceden nuestra capacidad de percepciĂłn (hablando de capacidad fĂ­sica de percepciĂłn, como ondas electromagnĂŠticas, ultrasonido, rayos ultravioleta, HWF \ DO PLVPR WLHPSR FRQWLHQH WDO LQÂżQLWXG de detalles que es imposible captarlos todos al mismo tiempo (en este caso excede nuestra capacidad cognoscitiva); asĂ­, lo que en verdad percibimos no es mĂĄs que una o unas pocas facetas del objeto, que han llamado nuestra atenciĂłn, como si con una pequeĂąa linterna iluminĂĄramos una zona del objeto, dejando el resto a la sombra (Guibourg, 2004). Tal la idea de un modelo, que explica por quĂŠ varĂ­a de persona a persona a la vez que lleva implĂ­cita la nociĂłn de imposibilidad de trazar un modelo absoluto, es decir, que contenga todas las caracterĂ­sticas del objeto real, un mapa absoluto, podrĂ­amos decir, que considerase cada accidente de un camino, pero que a la vez variase necesariamente segundo a segundo.

AgregarĂ­amos que, como bien dice Dalmeida ÂżOKR HVWH SRVLWLYLVPR VH EDVD HQ XQD VHULH GH presupuestos, el primero, el materialismo, que SUHVXSRQH TXH H[LVWH XQ PXQGR PDWHULDO ÂżQLWR ponderable, al que se agrega la expectativa de que existe una especie de orden universal que da soporte a tal materialidad y que puede ser

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accedido y entendido a travĂŠs de la aplicaciĂłn de principios lĂłgicos â&#x20AC;&#x201C;esto es el racionalismoâ&#x20AC;&#x201C;; ahora bien, este orden supuesto no es inmutable meramente jerĂĄrquico sino una especie de regencia de determinaciones productora de los fenĂłmenos (esto es el determinismo).

2.3.2 La lĂłgica inherente al experimento Volviendo a Stuhlman, se presupone de entrada y entre lĂ­neas que la medicina es una ciencia paradigmĂĄticamente natural y dura, pero OD DWHQFLyQ PpGLFD con todos sus componentes es un FDPSR GH DSOLFDFLyQ de una ciencia social blanda. En el sentido propuesto, prosigue este autor, se presupone que no puede hacerse ciencia no experimental y que justamente en ĂĄreas como las de la atenciĂłn mĂŠdica, el experimento es imposible. AsĂ­, una primera pregunta elemental es si es efectivamente el experimento el Ăşnico modo de veriÂżFDFLyQ FLHQWtÂżFD SRVLEOH \ GH VHU DVt VL VH puede o no experimentar en ciencias sociales y particularmente en atenciĂłn mĂŠdica en tanto subsistema social a juicio de este autor.

Las objeciones habituales, mezcla de arguPHQWDFLyQ FLHQWtÂżFD \ SUHMXLFLR DSXQWDQ D que no puede hacerse ciencia no experimental y a que, en ĂĄreas como AtenciĂłn MĂŠdica, el experimento es imposible. La respuesta habitual de quienes operan en este campo parece haber oscilado entre el sometimiento a esta especie de condena o el rechazo de la necesidad de una ciencia experimental, buscando privilegiar en cambio, sea una ciencia FRPSUHQVLYD, sea una FLHQFLD GLDOpFWLFD (Q GHÂżQLWLYD UHVSRQGHU D esta pregunta implicarĂ­a responder al menos: Ĺš 6L HO H[SHULPHQWR HV HO ~QLFR PpWRGR GH YHULÂżFDFLyQ FLHQWtÂżFD SRVLEOH Ĺš 6L GH VHU DVt VH SXHGH R QR H[SHULPHQWDU en Ciencias Sociales y especialmente en AtenciĂłn MĂŠdica, en tanto es un subsistema social, y sobre todo si lo fundamental del experimento no deberĂ­a ser la OyJLFD VXE\DFHQWH al mismo, y no el laboratorio, el microscopio, las probetas; \ ÂżQDOPHQWH Ĺš 6L GLFKD OyJLFD HV R QR UHSURGXFLEOH FRQ datos obtenidos fuera del laboratorio.

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Lemus s AragĂźes s y Colaboradores s ISSS s

La posibilidad de aplicaciĂłn de la experimentaciĂłn en este campo de interĂŠs ha planteado tres tipos de problemas respecto justamente a tal posibilidad de experimentar: 1) la libertad del hombre y el problema ĂŠtico de experimentar con seres humanos, 2) las caracterĂ­sticas de irrepetibilidad de los hechos sociales,

OD GLÂżFXOWDG SDUD FXPSOLU FRQ OD FRQGLFLyQ de igualaciĂłn de los grupos experimentales y de control, salvo en la variable experimental, cuando se opera fuera del laboratorio.

6H KDEOD KDELWXDOPHQWH GH OD GLÂżFXOWDG TXH tienen las ciencias sociales para realizar expeULPHQWRV FRQWURODGRV GLÂżFXOWDG TXH YD GHVGH algunos supuestos sobre la libertad del hombre (y por lo tanto su indeterminaciĂłn) hasta la obvia imposibilidad de manipular, por parWH GHO FLHQWtÂżFR ORV IHQyPHQRV VRFLDOHV 6H VHxDOD TXH DXQTXH HO FLHQWtÂżFR VRFLDO WXYLHra el poder de manipular sociedades enteras, DGHPiV GH QR VHU pWLFR VX SRGHU LQĂ&#x20AC;XLUtD QHcesariamente en el experimento. Con idĂŠntico problema se encuentra el investigador en AtenciĂłn MĂŠdica que, por ejemplo, confĂ­a en una terapĂŠutica y por tanto no puede, ĂŠticamente, dejar de administrarla a un conjunto de la poblaciĂłn para disponer de un grupo de control.

Sobre si sólo se puede establecer conocimiento empírico seguro y leyes generales mediante el experimento controlado, la astronomía es un ejemplo excelente y tradicional de que lo que en verdad importa HV UHSURGXFLU OD OyJLFD GHO H[SHULPHQWR. Bunge comenta las circunstancias del descubrimiento del planeta Neptuno, que copiamos y que ilustra a la perfección lo que estamos comentando: $GDPV \ /H 9HUULHU GHVFXEULHURQ HO SODQHWD 1HSWXQR SURFHGLHQGR GH XQD PDQHUD TXH HV WtSLFD GH OD FLHQFLD PRGHUQD 6LQ HPEDUJR QR HMHFXWDURQ XQ VROR H[SHULPHQWR QL VLTXLHUD SDUWLHURQ GH ³KHFKRV VyOLGRV´ (Q HIHFWR HO SUREOHPD TXH VH SODQWHDURQ IXH HO GH H[SOLFDU FLHUWDV LUUHJXODULGDGHV KDOODGDV HQ HO PRYLPLHQWR GH ORV SODQHWDV H[WHULRUHV D OD 7LHUUD

SHUR HVDV LUUHJXODULGDGHV QR HUDQ IHQyPHQRV REVHUYDEOHV FRQVLVWtDQ HQ GLVFUHSDQFLDV HQWUH ODV yUELWDV REVHUYDGDV \ ODV FDOFXODGDV (O

KHFKR TXH GHEtD H[SOLFDU QR HUD XQ FRQMXQWR GH GDWRV GH ORV VHQWLGRV VLQR XQ FRQĂ&#x20AC;LFWR HQWUH GDWRV HPStULFRV \ FRQVHFXHQFLDV GHGXFLGDV GH ORV SULQFLSLRV GH OD PHFiQLFD FHOHVWH /D KLSyWHVLV TXH SURSXVLHURQ SDUD H[SOLFDU OD GLVFUHSDQFLD IXH TXH XQ SODQHWD WUDQVXUDQLDQR LQREVHUYDGR SHUWXUEDED HO PRYLPLHQWR GH ORV SODQHWDV H[WHULRUHV HQWRQFHV FRQRFLGRV 7DPELpQ SRGUtDQ KDEHU LPDJLQDGR TXH OD OH\ GH 1HZWRQ GH OD JUDYLWDFLyQ IDOOD D JUDQGHV GLVWDQFLDV SHUR HVWR HUD DSHQDV FRQFHELEOH HQ XQD pSRFD HQ TXH OD :HOWDQVFKDXXQJ SUHYDOHFLHQWH HQWUH ORV FLHQWtÂżFRV LQFOXtD XQD IH GRJPiWLFD HQ OD ItVLFD QHZWRQLDQD 'H HVWD KLSyWHVLV XQLGD D ORV SULQFLSLRV DFHSWDGRV GH OD PHFiQLFD FHOHVWH \ FLHUWDV VXSRVLFLRQHV HVSHFtÂżFDV UHIHUHQWHV HQWUH RWUDV DO SODQR GH OD yUELWD $GDPV \ /H 9HUULHU GHGXMHURQ FRQVHFXHQFLDV REVHUYDEOHV FRQ OD VROD D\XGD GH OD OyJLFD \ OD PDWHPiWLFD SUHGLMHURQ HO OXJDU HQ TXH VH HQFRQWUDED HO ÂłQXHYR´ SODQHWD HQ WDO \ FXDO QRFKH /D REVHUYDFLyQ GHO FLHOR \ HO GHVFXEULPLHQWR QR IXHURQ VLQR HO ~OWLPR HVODEyQ GH XQ ODUJR SURFHVR SRU HO FXDO VH SUREDURQ FRQMXQWDPHQWH YDULDV KLSyWHVLV (Bunge, Mario, /D &LHQFLD VX PpWRGR \ VX ÂżORVRItD) En los documentos de la 43ra. Asamblea 0XQGLDO GH OD 6DOXG OD ,666 VH GHÂżQH FRPR ÂłXQ SURFHVR GH REWHQFLyQ VLVWHPiWLFD de conocimientos y tecnologĂ­as que pueden ser utilizadas para la mejora de la salud de individuos y de grupos. Proporciona la informaciĂłn bĂĄsica sobre el estado de salud y enfermedad de la poblaciĂłn; procura desarrollar instrumentos para la prevenciĂłn, cura y alivio de los efectos de las enfermedades; y se emSHxD HQ SODQLÂżFDU PHMRUHV HQIRTXHV SDUD ORV servicios de salud individuales y comunitariosâ&#x20AC;?.

(WHO. Forthythird World Assembly, 5HSRUW RI 7HFKQLFDO 'LVFXVVLRQV 'RFXPHQW $ 7HFKQLFDO Discussions, Ginebra, 1990).

(VWD DPSOLD GHÂżQLFLyQ â&#x20AC;&#x201C;tĂ­pica de OMSâ&#x20AC;&#x201C; engloba un enorme espectro de actividades de investigaciĂłn, de distintas ĂĄreas disciplinarias, SURYH\HQGR DOJXQDV GH HOODV EDVHV FLHQWtÂżFDV sĂłlidas para la estructuraciĂłn del nuevo campo, tales como la epidemiologĂ­a, la investigaciĂłn clĂ­nica y las ciencias sociales, aportando, QR REVWDQWH VXV HVSHFtÂżFRV SXQWRV GH YLVWD \

s 3ECCIĂ&#x2DC;N s 5NA EXPLORACIĂ&#x2DC;N CONCEPTUAL s

utilizando sus propios instrumentos metodolĂłgicos (Davies, 1991, 1992).

Desde la adopciĂłn por la OMS de la estrategia de Salud para Todos en el 2000 (SPT 2000), en 1975, y la declaraciĂłn de la Conferencia de Alma Ata, en 1978, con la formulaciĂłn del enfoque de AtenciĂłn Primaria de Salud para alcanzar ese objetivo, la InvestigaciĂłn en Sistemas de Salud comenzĂł a recibir una mayor atenciĂłn, en la perspectiva de realizar las metas propuestas para el nuevo milenio, basada principalmente en la idea de investigaciĂłn orientada para la acciĂłn [investigaciĂłn-acciĂłn] (Davies, 1991; Hassouna, 1992; Patmanathan & Nuyens, 1992; Carvalheiro, 1994). Tal perspectiva, coordinada por la OMS y difundida por la OPS y el IDRC del CanadĂĄ, parece ser la preponderante desde entonces.

Aun asĂ­, y a pesar de la rĂĄpida expansiĂłn del campo en las Ăşltimas dĂŠcadas, no exisWH FRQVHQVR VREUH XQD GHÂżQLFLyQ GH ,666 QL sobre los lĂ­mites de su campo. Algunos cuestionan su validez, toda vez que consideran TXH OD LQYHVWLJDFLyQ FLHQWtÂżFD VH FDUDFWHULza por la formulaciĂłn de hipĂłtesis para ser comprobadas, lo que excluirĂ­a a la ISSS, que supuestamente no se estructurarĂ­a segĂşn ese modelo. Nosotros tenemos una visiĂłn propia que resume las anteriores y pensamos que la investigaciĂłn operativa puede mantener esWDWXV FLHQWtÂżFR GXUR DXQ FXDQGR QR SUHVHQWH hipĂłtesis a testear.

Otros pecan de un extremo eclecticismo, considerando dentro de la ISSS desde el relevamiento de datos sobre salud y servicios de salud a la producciĂłn o adaptaciĂłn de cualquier conocimiento que pueda contribuir a la mejora de la situaciĂłn de salud de una comunidad (rango amplĂ­simo de actividades como se aprecia), pasando por la auditorĂ­a mĂŠdica (que desde esta Ăłptica, de modo muy interesante, pasarĂ­a a formar parte del campo de la ISSS) y los relevamientos epidemiolĂłgicos rutinarios de los servicios de salud, anĂĄlisis VLPSOLÂżFDGRV VREUH SUREOHPiWLFDV FRWLGLDQDV de los servicios, etc. (desde la nimiedad de por quĂŠ se forman colas frente a los consultorios o cĂłmo mejorar el rendimiento de los

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quirĂłfanos, por ejemplo), o sea, un amplio espectro comprehensivo.

2.4 Conjunto de actividades y campo de la ISSS Con la participaciĂłn de la OMS/OPS, IDRC, FundaciĂłn Rockefeller, entre otras, ademĂĄs de varias instituciones nacionales y de distintos SDtVHV IXH IRUPXODGD WDPELpQ XQD GHÂżQLFLyQ operacional de ISSS, que rescata Almeida: ÂŤHVWXGLR VLVWHPiWLFR GH ORV PHGLRV SRU ORV FXDOHV HO FRQRFLPLHQWR PpGLFR EiVLFR \ RWURV FRQRFLPLHQWRV UHOHYDQWHV VH DSOLFDQ D OD VDOXG GH ORV LQGLYLGXRV \ GH OD FRPXQLGDG EDMR XQ FRQMXQWR GHWHUPLQDGR GH FRQGLFLRQHV H[LVWHQWHV (Carvalheiro, 1994:71). Aunque XQ SRFR PiV SUHFLVD HVWD GHÂżQLFLyQ FRQWLQ~D VLHQGR DPSOLD \ SRFR HVFODUHFHGRUD sobre los lĂ­mites del campo.

TambiĂŠn fueron listadas clĂĄsicamente QXHYH FDWHJRUtDV GH HVWXGLR que integrarĂ­an el campo de la ISSS: Ĺš UHODFLRQHV GH ORV VHUYLFLRV FRQ HO HQWRUQR social; Ĺš GHWHUPLQDFLyQ GH ODV QHFHVLGDGHV \ GHmandas de salud de la poblaciĂłn; Ĺš SURGXFFLyQ \ GLVWULEXFLyQ GH UHFXUVRV Ĺš HVWUXFWXUD RUJDQL]DWLYD \ FRPSRQHQWHV GHO sistema de salud; Ĺš HVWXGLR GH OD XWLOL]DFLyQ GH VHUYLFLRV GH VDOXG Ĺš DGPLQLVWUDFLyQ GH ORV VHUYLFLRV GH VDOXG Ĺš DQiOLVLV HFRQyPLFR HYDOXDFLyQ GH SURJUDmas; y Ĺš SDUWLFLSDFLyQ GH OD FRPXQLGDG HQ VX UHODciĂłn con los servicios de salud.

La nociĂłn de FDPSR FLHQWtÂżFR, formulada por Bourdieu (1975, 1994), implica la articulaciĂłn de un conjunto de prĂĄcticas estructuradas de producciĂłn, difusiĂłn y utilizaciĂłn de conocimientos, y tambiĂŠn fue utilizada para el encuadre de la ISSS como un nuevo campo. Al mismo tiempo, Bordieu menciona las luchas de poder dentro de los campos, lo que lleva a desechar la idea de una ciencia bucĂłlica y desinteresada, solo preocupada por

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Lemus s AragĂźes s y Colaboradores s ISSS s

sus objetos de estudio; en esta cuestiĂłn enlaza con el interesantĂ­simo punto de la consWUXFFLyQ GH FRQRFLPLHQWR tocado por Knorr Cetina sobre su trabajo en laboratorios GXURV viniendo ella del campo de las ciencias blandas (vĂŠase en otra parte de esta obra). El mismo campo es objeto de los intereses de otros campos e internamente permite desarrollar estrategias que, por un lado, alejen al pensamiento herĂŠtico y a los individuos que no son del agrado de las jerarquĂ­as mayores, los TXH DFXPXODQ HO FDSLWDO FLHQWtÂżFR HO FRQRFLmiento). Justamente parte de la estrategia de poder dentro del campo es crear esta fantasĂ­a de ciencia desinteresada (recuĂŠrdese lo que se dice del demonio, que su mayor ĂŠxito es hacer creer que no existe). AsĂ­, la legitimaciĂłn GH OD SUiFWLFD FLHQWtÂżFD HVWDUtD GDGD SRU XQD suerte de consenso entre quienes no entienGHQ PXFKR GHO WHPD \ HQ HO SODQR FLHQWtÂżFR por la adopciĂłn de una ideologĂ­a que distribuye lugares en la pirĂĄmide que compone el campo. Los premios y castigos de la autoridad que dice quĂŠ es ciencia y quĂŠ no lo es, la exigencia del dominio de una jerga o un argot y la asistencia sumisa a instancias propuestas por quienes poseen el capital intelectual FODULÂżFDQ HO WULOODGR FRQFHSWR GH SDUDGLJPD 3RU OR WDQWR HO FLHQWtÂżFR LQVHUWR R LQPHUVR HQ un paradigma no decide, o a lo sumo decide poco, quĂŠ investigarĂĄ, quĂŠ material utilizarĂĄ o en quĂŠ revista aparecerĂĄ su trabajo. )UHQN 2UGyxH] 3DJDQLQL 6WDUÂżHOG

DÂżUPDQ TXH OD ,666 VH FRQVWLWX\H GH KHFKR como un campo y no como una actividad o una especialidad basada en disciplinas. Este nuevo campo serĂ­a todavĂ­a amorfo... sus lĂ­mites son vagos y hasta es deseable que permanezcan asĂ­, toda vez que la fragmentaciĂłn disciplinaria aumentarĂ­a su fragilidad y que se hace necesaria la construcciĂłn de una sĂ­ntesis propia.

Patmanathan y Nuyens optan por una deÂżQLFLyQ GH ,666 DPSOLD \ HQ FRQVHFXHQFLD tambiĂŠn imprecisa: InvestigaciĂłn en sistemas GH VDOXG GLFHQ HV HO PpWRGR FLHQWtÂżFR SDUD OD adquisiciĂłn de informaciones que pueden ser usadas para el proceso decisorio racional en el gerenciamiento en salud. Concierne a las

poblaciones, estructuras organizacionales e interacciĂłn entre ellas. Proporciona informaFLyQ SDUD LGHQWLÂżFDU ODV QHFHVLGDGHV HQ VDOXG HQ FRQWH[WRV HVSHFtÂżFRV SDUD HVWDEOHFHU SULRridades... para la asignaciĂłn de recursos... (nĂłWHVH OD VHPHMDQ]D FRQ HO SURFHVR GH SODQLÂżFDciĂłn-programaciĂłn) InvestigaciĂłn en sistemas de salud coloca a la salud y la enfermedad en un contexto mĂĄs amplio que toma en consideraciĂłn los factores polĂ­ticos, econĂłmicos y sociales. TambiĂŠn proporciona informaciĂłn para posibilitar la aplicaciĂłn mĂĄs efectiva de la tecnologĂ­a disponible, para evaluar polĂ­ticas y programas y sugerir prioridades para nuevos direccionamientos en investigaciĂłn (Patmanathan & Nuyens, 1992:68).

6H LQWURGXFH HQ HVWD GHÂżQLFLyQ OD LGHD GH ISSS como LQYHVWLJDFLyQ TXH SURGXFH LQIRUPDFLRQHV RULHQWDGDV DO FDPELR Se argumenta que el problema serĂ­a resuelto con el direccioQDPLHQWR GH OD ,666 KDFLD PHWDV HVSHFtÂżFDV y, siendo asĂ­, la cuestiĂłn central estarĂ­a en la formulaciĂłn de la pregunta de investigaciĂłn, que deberĂ­a estar orientada para la acciĂłn. $OJXQRV OODPDQ D HVWH WLSR GH HVWXGLR GH ÂłLQvestigaciĂłn orientada a la acciĂłnâ&#x20AC;? >LQYHVWLJD ciĂłn-acciĂłn] (Davies, A. 1992).

La cuestiĂłn que emerge de tal argumentaFLyQ QR HV QXHYD \ VH UHÂżHUH PHQRV D OD HVSHFLÂżFLGDG GHO FDPSR GH OD ,666 \ PiV D OD habilidad del investigador para desagregar un problema complejo, como los que enfrentan ORV VLVWHPDV GH VDOXG HQ FXHVWLRQHV GHÂżQLGDV pasibles de ser investigadas y solucionadas.

AdemĂĄs, como bien recuerda Davies ĂŠste es el arte de la investigaciĂłn: LQYHVWLJDFLyQ HV HO DUWH GH OR VROXFLRQDEOH HVFULELy HO 3UHPLR 1REHO 6LU 3HWHU 0HGDZDU \ HO e[LWR GHO LQYHVWLJDGRU D GHSHQGH GH VX KDELOLGDG SDUD GHÂżQLU HO SUREOHPD D VHU HVWXGLDGR FRPR XQD FXHVWLyQ GLVWLQWD >QXHYD@ FDSD] GH FRPSUHQVLyQ \ VROXFLyQ (Davies, 1992:2-3).

Visto asĂ­, se podrĂ­a decir que toda investigaciĂłn estĂĄ direccionada hacia la resoluciĂłn de problemas, cuya soluciĂłn muchas veces permanece aĂąos sin emerger o tener visibilidad, si esto es asĂ­ la diferencia estĂĄ limitada a la aplicaciĂłn, inmediata o no, de los resultados.

s 3ECCIĂ&#x2DC;N s 5NA EXPLORACIĂ&#x2DC;N CONCEPTUAL s

(V HYLGHQWH HQ HVDV GHÂżQLFLRQHV TXH VRQ compartidas por otros autores, OD FRQIXVLyQ R DO PHQRV HO VRODSDPLHQWR R LPEULFDFLyQ HQWUH iUHDV GH DFWLYLGDG EDVWDQWH GLIHUHQWHV HQWUH Vt LQYHVWLJDFLyQ SRU XQ ODGR IRUPXODFLyQ H LPSOHPHQWDFLyQ GH SROtWLFDV \ SURJUDPDV SRU RWUR (VWDV GRV iUHDV WLHQHQ REMHWLYRV PpWRGRV GH WUDEDMR \ GH HYDOXDFLyQ GH UHVXOWDGRV FRPSOHWDPHQWH GLVWLQWRV TXH QR VRQ IiFLOPHQWH LQWHUFDPELDEOHV 3RU RWUR ODGR HVD IDOWD GH FODULGDG WUDH FRPR FRQVHFXHQFLD OD GLÂżFXOWDG GHO HVWDEOHFLPLHQWR GH HVWUDWHJLDV TXH HIHFWLYDPHQWH DSUR[LPHQ ODV GRV DFWLYLGDGHV EDMR XQD SHUVSHFWLYD PiV FRRSHUDWLYD \ FRQ UHVXOWDGRV FRQFUHWRV YLVLEOHV La consecuencia mĂĄs inmediata de esto es TXH SRU XQ ODGR HO FDPSR QR VH DÂżUPD FRPR un ĂĄrea de investigaciĂłn reconocida y respetada; y, por otro, alimenta los argumentos de fracaso, por el no cumplimiento de sus principales objetivos, pues se torna difĂ­cil evaluar los resultados de las investigaciones incluidas (arbitrariamente) como ISSS. Otro punto enfatizado por los autores es la necesaria participaciĂłn en el proceso de investigaciĂłn de todos los actores involucrados con determinado problema de investigaciĂłn, HVWR HV OD GHÂżQLFLyQ GHO SUREOHPD D VHU LQvestigado, la realizaciĂłn del trabajo de campo y el anĂĄlisis y discusiĂłn de resultados debe contar con la participaciĂłn de los investigadores, SROLF\ PDNHUV, gerentes, prestadores de VHUYLFLRV ÂżQDQFLDGRUHV FRQVXPLGRUHV HWF dependiendo del caso. Para Davies (1992:5), HVH FOLPD SDUWLFLSDWLYR ÂłQR VyOR SRVLELOLWDUtD XQD PHMRU GHÂżQLFLyQ GH ORV SUREOHPDV D ser investigados, sino que tambiĂŠn inducirĂ­a el compromiso de aquellos no directamente ligados al ĂĄrea de investigaciĂłn, ademĂĄs de ayudar a superar las barreras que en lo habitual impiden el uso de sus resultadosâ&#x20AC;?.

Greenberg & Choi (1992) mencionan a Anderson (1966), quien VXJLHUH TXH ÂłHO GHVDUURllo del consenso pĂşblico sobre la naturaleza de un tema particular, o grupo de temas, estaEOHFH HO HQFXDGUH EiVLFR HQ HO FXDO VH ÂżMDQ ODV prioridades en investigaciĂłn. Por otro lado, el relevamiento sistemĂĄtico de datos sobre

57

determinada temĂĄtica no aparece antes que el consenso pĂşblico legitime su importancia y la acciĂłn polĂ­tica introduzca las cuestiones emergentes del debate en la agenda polĂ­ticaâ&#x20AC;?.

Por lo tanto, dos Ăłrdenes de problemas se articulan y solamente son separables desde el punto de vista analĂ­tico: uno es teĂłrico y metodolĂłgico y el otro es eminentemente polĂ­tico.

(Q RWUDV SDODEUDV OD GHÂżQLFLyQ GH ,666 \ la mejor delimitaciĂłn de sus fronteras y de su objeto, remite a una discusiĂłn que tiene sus raĂ­ces en la epistemologĂ­a. Ya la utilizaciĂłn de los resultados de investigaciones en la implementaciĂłn de polĂ­ticas y programas orientados al cambio introduce, mĂĄs allĂĄ de los elementos tĂŠcnicos (metodolĂłgicos, instrumentales), factores polĂ­ticos que no se resuelven ni por la excelencia y relevancia de los trabajos ni por la voluntad de los actores involucrados, mĂĄs bien estĂĄn condicionados por la realidad concreta donde los discursos y retĂłricas se efectivizan.

3RGHPRV DÂżUPDU TXH OD PD\RU YLVLELOLGDG GH este campo ocurre a partir de los aĂąos 60, mĂĄs HVSHFtÂżFDPHQWH D SDUWLU GH OD VHJXQGD PLWDG de aquella dĂŠcada, lo que hace que algunos autores argumenten que la concepciĂłn de la ,666 FRPR XQ FDPSR HVSHFtÂżFR GH UHĂ&#x20AC;H[LyQ date de esa ĂŠpoca (Bice, 1980; Mechanic, 1978), provocando la reacciĂłn crĂ­tica de otros, TXH GHÂżHQGHQ TXH OD ,666 VH GHVDUUROOy FRPR parte de una tendencia mucho mayor de utilizaciĂłn de la investigaciĂłn de ciencias sociales aplicadas para mejorar el SROLF\ PDNLQJ sectorial, siendo que las actividades y creencias de los aĂąos 60 habrĂ­an consolidado las relaciones entre la ISSS y las ciencias sociales aplicadas (Greenberg & Choi, 1992).

MĂĄs allĂĄ de estas discrepancias sĂ­ es cierta la multidisciplinariedad que estĂĄ en la base de la constituciĂłn de este campo de investigaciĂłn, indicada prĂĄcticamente por todos los autores (Greenberg & Choi, 1992; Davies, 1991; Hassouna,1992; Patmanathan & Nuyens, 1992; Evans, 1992; Carvalheiro, 1994; entre otros).

A partir de los aĂąos 70, la necesidad de bĂşsqueda de nuevos instrumentos para controlar ORV VLVWHPDV GH VDOXG SURYRFy XQD LQĂ&#x20AC;H[LyQ

58

s

Lemus s AragĂźes s y Colaboradores s ISSS s

en los rumbos de la ISSS: se procurĂł asegurar que fuese orientada hacia la resoluciĂłn de problemas y que sus resultados suministrasen elementos de mayor impacto en la formulaciĂłn e implementaciĂłn de polĂ­ticas.

En 1978 un :RUNLQJ 3DSHU del Institute of Medicine Committee on Health Services ReVHDUFK GHÂżQLy OD ,666 FRPR XQD DFWLYLGDG LQWHUGLVFLSOLQDULD GLUHFWDPHQWH UHOHYDQWH SDUD OD VDOXG \ TXH LQWHQWD DPSOLDU OD FRPSUHQVLyQ GH ORV YDULRV IDFWRUHV TXH LQĂ&#x20AC;XHQFLDQ OD SURYLVLyQ GH VHUYLFLRV GH VDOXG FRQ HO REMHWLYR ÂżQDO GH PHMRUDUORV \ WRUQDU VX XVR PiV HÂżFLHQWH Engloba un amplio espectro de actividades que van desde la investigaciĂłn bĂĄsica, recolecciĂłn de informaciĂłn estadĂ­stica, desarrollo de investigaciĂłn aplicada, tests piloto [testing] y evaluaciones para el anĂĄlisis de polĂ­ticas [SROLF\ DQDO\VLV@ \ SDUD OD SODQLÂżFDFLyQ a largo plazo.

Su preocupaciĂłn sustantiva es igualmente DPSOLD H LQFOX\H OD SODQLÂżFDFLyQ RUJDQL]DFLyQ ÂżQDQFLDPLHQWR JHUHQFLD XVR \ HIHFWLYLdad de los Sistemas de Salud (Institute of Medicine 1978, Apud Greenberg & Choi, 1991).

Esta concepciĂłn bastante amplia captura la esencia de muchos de los problemas de ese campo de investigaciĂłn, supuestamente orientado hacia la intervenciĂłn inmediata, asĂ­ como seĂąala algunos de los principales dilemas consecuentes de tal concepciĂłn. Es innegable la contribuciĂłn para ese campo de gran cantidad de disciplinas, de distintas ĂĄreas del conocimiento, cada una con su instrumental propio; sin embargo, los autores alertan sobre las mudanzas metodolĂłgicas que ocurrieron en ese proceso (Ginzberg, 1991; Greenberg & Choi, 1992): si los primeros investigadores

TXH VH GHGLFDURQ D OD ,666 VH DÂżOLDEDQ D ODV claras a sus especialidades de origen y eran UHODWLYDPHQWH ÂżHOHV D ORV UHFXUVRV PHWRGROygicos a ellas inherentes, eso ya no es verdad en la actualidad, cuando en muchas investigaciones existe un desarrollo teĂłrico y metodolĂłgico propio, que se nutre de varias disciplinas (economĂ­a, sociologĂ­a, ciencia polĂ­tica, HWF QR REVWDQWH HV LQQRYDGRU DO FRQÂżJXUDUVH FRPR XQD FRQVWUXFFLyQ HVSHFtÂżFD SDUD DTXHO objeto de estudio. Y esa construcciĂłn es mĂŠrito de los investigadores de la propia ĂĄrea de ISSS (Greenberg & Choi, 1992).

2.5 NĂşcleos problemĂĄticos Es importante tener presente tambiĂŠn que la caracterizaciĂłn de la ISSS como investigaciĂłn operacional, volcada hacia la acciĂłn (investigaciĂłn-acciĂłn) participativa, SUHVXSRQH OD XWLOL]DFLyQ GH PpWRGRV \ WpFQLFDV GH FDUiFWHU FXDQWLWDWLYR \ FXDOLWDWLYR y tiene algunas caracterĂ­sticas que, cuando estĂĄn ausentes, pueden comprometer totalmente los resultados de los estudios. SegĂşn se ha dicho ÂŤOD LQYHVWLJDFLyQ DFFLyQ HV XQ WLSR GH LQYHVWLJDFLyQ VRFLDO FRQ EDVH HPStULFDÂŤ FRQFHELGD \ UHDOL]DGD HQ HVWUHFKD DVRFLDFLyQ FRQ XQD DFFLyQ R FRQ OD UHVROXFLyQ GH XQ SUREOHPD FROHFWLYR HQ HO FXDO ORV LQYHVWLJDGRUHV \ ORV SDUWLFLSDQWHV UHSUHVHQWDWLYRV GH OD VLWXDFLyQ R GHO SUREOHPD HVWiQ HQYXHOWRV GH PRGR FRRSHUDWLYR R SDUWLFLSDWLYRÂŤ (Thiollent, 1994; Ramos, 1997).

Siguen existiendo según se reconoce, ciertos núcleos problemåticos (Almeida, 2001): ¢4Xp VLJQL¿FD VHU XQ FDPSR GH LQYHVWLJDción multidisciplinario y cuåles son los problemas teóricos y metodológicos que suscita

Concepto

Producto

Nivel de aprehensiĂłn de la realidad

AveriguaciĂłn o pesquisa

Datos

Descriptivo

Estudio

InformaciĂłn

Correlativo

InvestigaciĂłn

Inteligencia

Explicativo

Ĺś )LJXUD . (VTXHPD JHQHUDO GH ,QYHVWLJDFLyQ

s 3ECCIĂ&#x2DC;N s 5NA EXPLORACIĂ&#x2DC;N CONCEPTUAL s

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WDO FDOL¿FDFLyQ" ¢6HUtD pVH HO PHMRU HQFXDGUH ¢4Xp HV LQYHVWLJDFLyQ" comienza por prepara la ISSS? guntarse Frenk. Debería hacerse este esfuerzo GH GH¿QLFLyQ SXHV HO WpUPLQR LQYHVWLJDFLyQ 2. ¿Estaría la ISSS referida primariamente a se usa con diversos sentidos, algunos de ellos los procesos sociales, colectivos, en oposición cargados de ambigßedad. Podría en principio a los procesos biológicos, individuales, como hacerse una distinción entre tres conceptos: cuestionan Kralewski & Greene (1980:295, investigación, estudio y averiguación o pesapud Greenberg & Choi, 1992:8), o es Êsta quisa (ver Figura 2.3). una falsa cuestión?

(O SULPHU FULWHULR VH UH¿HUH DO SURGXFWR GH la actividad en cuestión. Siguiendo a White y ¢(V XQD HVSHFL¿FLGDG GH HVH FDPSR GH LQ- 0XUQDJKDP VH SXHGHQ FODVL¿FDU GLFKRV SURvestigación ser orientado hacia la resolución ductos en tres categorías: datos, información e de problemas? O ¿toda investigación estå inteligencia. El segundo criterio alude al nivel orientada hacia la resolución de problemas, de aprehensión de la realidad que cada prosiendo que la diferencia estå en la aplicación o ducto permite. utilización inmediata, o no, de los resultados?

Los datos constituyen una representación, generalmente numÊrica, de algún segmento ¢4Xp VLJQL¿FD VHU XQ FDPSR GH LQYHVWLJD- de la realidad. Aunque a menudo se le llama FLyQ LQVWUXPHQWDO" ¢6H FRQ¿JXUD HO GHVDUUR- investigación, la recolección de datos sólo llo de instrumentos para la formulación, im- permite una aproximación descriptiva a algún plementación y evaluación de políticas como fenómeno. El tÊrmino que propone Frenk para un årea de investigación, o pertenece mås al este tipo de actividad es el de averiguación o campo del desarrollo tecnológico? pesquisa. La descripción por medio de datos es la materia prima para el siguiente nivel de 5. ¿Es o no prerrogativa del campo de la acercamiento a la realidad, el que puede llaISSS el desarrollo de teorías y mÊtodos? o marse correlativo, ya que permite documentar ¿hace parte de la construcción de tal campo la covariación entre fenómenos. Este nivel de investigación un desarrollo teórico y me- ocurre mediante un producto denominado intodológico propio?

IRUPDFLyQ TXH VH GHÂżQH FRPR XQ FRQMXQWR de datos ligados a una pregunta o problema.

6. ÂżCuĂĄl es la diferencia entre la investi- Al tipo de actividad cuyo objetivo es progaciĂłn en sistemas y servicios de salud y el ducir informaciĂłn lo llamamos estudio. AsĂ­ anĂĄlisis de polĂ­ticas?, Âżson acaso actividades pues, la investigaciĂłn propiamente dicha se PX\ GLVWLQWDV FRPR DÂżUPDQ 0\HUV limita en sentido estricto al nivel mĂĄs comy otros, y la confusiĂłn entre ellas llevarĂ­a a plejo de aprehensiĂłn de la realidad, esto es, expectativas equivocadas y frustraciones en el nivel que permite H[SOLFDU algĂşn fenĂłmecuanto a los productos que se espera obte- no. El producto central de la investigaciĂłn es ner?, o Âżes que el anĂĄlisis de polĂ­ticas puede LQWHOLJHQFLD GHÂżQLGD FRPR XQ FRQMXQWR GH ser considerado una lĂ­nea de ISSS? informaciĂłn analizada para H[SOLFDU un proEOHPD SDUD LGHQWLÂżFDU QXHYRV SUREOHPDV \ para generar oportunidades de acciĂłn. Es de2.6 InvestigaciĂłn en salud cir, inteligencia es informaciĂłn transformada en conocimiento. desde la Ăłptica de Frenk El anĂĄlisis previo no implica, en modo alguUno de los autores mĂĄs relevantes en el de- no, una divisiĂłn tajante ni una subordinaciĂłn sarrollo conceptual del campo que estamos intelectual de las actividades de averiguaciĂłn considerando, sin dudas, fue Frenk, del que o estudio a las de investigaciĂłn. Por el contratomaremos algunas ideas y lĂ­neas rectoras rio, existe una relaciĂłn complementaria entre esos tres tipos de actividad. AsĂ­, el nivel exSDUD ÂżQDOL]DU HVWD H[SORUDFLyQ FRQFHSWXDO

60

s

Lemus s AragĂźes s y Colaboradores s ISSS s

plicativo de aprehensiĂłn de la realidad resulWD LPSRVLEOH VLQ XQD ÂżUPH EDVH GHVFULSWLYD \ correlativa. MĂĄs aĂşn, en un solo proyecto de investigaciĂłn suelen generarse productos de gran valor en los tres niveles. Debe destacarse, ademĂĄs, que el grado de desarrollo teĂłrico de ciertas disciplinas exige de un esfuerzo importante de descripciĂłn que haga posible una PHMRU GHÂżQLFLyQ GHO REMHWR GH HVWXGLR SDUD VX subsecuente elaboraciĂłn teĂłrica. El sistema de informaciĂłn que hemos delineado tiene como ÂżQDOLGDG REYLD JHQHUDU FRQRFLPLHQWR H LQIRUmaciĂłn. La informaciĂłn como recurso se puede conceptualizar como un conjunto de datos mĂĄs o menos estructurado y elaborado sobre una realidad o un aspecto de ella que nos permite conocerla al menos parcialmente, previendo y compensando su evoluciĂłn. Sus caracterĂ­sticas deberĂ­an ser: potencialidad de informar (aunque parezca perogrullesco), capacidad de VHU FRPXQLFDGD \ UHFLELGD WHQHU VLJQLÂżFDGR en su contexto y para su recipiente o destinatario, y ser independiente de su soporte fĂ­sico. El recurso informaciĂłn deberĂ­a ser expresiĂłn del continuum informativo, que va desde la fuente pasando por su soporte hasta su usuario (junto a su contenido). Las distinciones entre los pasos a lo largo de este continuo no son terriblemente discretas pero existen efectivamente en ciertos niveles. Por lo tanto, las distinciones entre datos e informaciĂłn aparecen en tonos de gris y ademĂĄs el trĂĄnsito de un lado a otro del continuum datos Äş sabidurĂ­a es arduo de transitar. Esto se debe mĂĄs que nada a que en un extremo del espectro la comprensiĂłn se hace cada vez mĂĄs personal hasta que se vuelve tan Ă­ntima que no puede realmente ser compartida con los demĂĄs. En cambio, sĂ­ puede ser compartido el proceso que lleva hacia ella. Datos e informaciĂłn, aunque son palabras naturalmente intercambiables en nuestro lenguaje cotidiano no son lo mismo. La informaciĂłn no sĂłlo tiene mĂĄs valor sino que toma mĂĄs trabajo crearla y comunicarla.

En el anĂĄlisis de las organizaciones se acepta que el sistema de informaciĂłn adopta la forma de una pirĂĄmide en el sentido de que cuando mĂĄs arriba se estĂĄ menos datos y mĂĄs informaciĂłn se necesita y viceversa.

AsĂ­, Jovell dice que la naturaleza de los cambios a esperar en este siglo en sanidad viene determinada por una serie de transicioQHV GHPRJUiÂżFD HSLGHPLROyJLFD \ WHFQRlĂłgica, que aparece como la tercera revoluciĂłn en la historia de la humanidad tras las revoluciones agrĂ­cola e industrial, y afectarĂĄ a la sanidad tanto en lo que ĂŠl llama la gestiĂłn de la informaciĂłn y el conocimiento, como en la estructuraciĂłn del sector y en el establecimiento de nuevos modelos de relaciones entre profesionales y de ĂŠstos con los usuarios. Las tecnologĂ­as de la informaciĂłn y comunicaciĂłn supondrĂĄn la introducciĂłn de innovaciones en la provisiĂłn de servicios sanitarios, incluyendo renovados modelos de relaciĂłn o de agencia y la transformaciĂłn en una organizaciĂłn sanitaria mĂĄs orientada a las necesidades de los ciudadanos. PodrĂ­amos decir que, antropolĂłgicamente, el hombre es un ser tecnolĂłgico porque no puede viYLU HQ OD QDWXUDOH]D VLQ PRGLÂżFDUOD 'XUDQWH la Era Antigua y el Medioevo, la tecnologĂ­a era algo marginal ligado a lo artesanal y al trabajo fĂ­sico; en la Era Moderna, este panorama cambia profundamente al relacionarse la tecnologĂ­a con la ciencia e incorporarse a OD GLQiPLFD HFRQyPLFD 'HVGH ÂżQHV GHO VLJOR XVIII el desarrollo tecnolĂłgico cobra impulso y en el siglo XX se convierte en portenWRVR DXQ FXDQGR KDFLD ÂżQHV GH VLJOR VXUJHQ interrogantes y cuestionamientos acerca de los lĂ­mites de la tecnologĂ­a. En la actualidad, el impulso transformador de la tecnologĂ­a ha atravesado las distintas ĂĄreas de la actividad humana: caen los planteos tradicionales y surgen nuevas reglas.

De esta manera estĂĄ claro que el cemento en estas nuevas organizaciones pasa a ser la informaciĂłn. Ă&#x2030;sta es la representaciĂłn activa y dinĂĄmica de la realidad circundante, que ella misma proporciona, en un contexto determinado, a travĂŠs de elementos estĂĄticos que llamamos datos y que se extraen de hechos ocurridos o percibidos. Su objetivo es obtener y diseminar el conocimiento y reducir el grado de incertidumbre â&#x20AC;&#x201C;aunque esto dentro de ciertos lĂ­mites que comentaremos enseguidaâ&#x20AC;&#x201C; y proporcionar alternativas que desenca-

s 3ECCIร N s 5NA EXPLORACIร N CONCEPTUAL s

denen comportamientos. Se dice que la informaciรณn forma parte del paisaje y cualquier aspecto que de รฉl nos interese nos brindarรก conocimiento intuitivo o concreto, objetivado por los datos.

Ahora bien, OD LQIRUPDFLyQ WLHQH WDPELpQ OLPLWDFLRQHV \ HIHFWRV DGYHUVRV. En primer lugar, si bien la informaciรณn busca reducir la incertidumbre y por ende la inseguridad, OD LQIRUPDFLyQ WLHQGH D XQ OtPLWH ySWLPR, mรกs allรก del cual una mayor informaciรณn no aumenta nuestra capacidad de decisiรณn, antes bien, la empeora. La FDSDFLGDG GH DEVRUEHU LQIRUPDFLyQ HV OLPLWDGD SRU HO KHFKR FLHUWR GH TXH QXHVWUD SURSLD SODWDIRUPD SDUD WUDPLWDU LQIRUPDFLyQ \ DOWHUQDWLYDV HV OLPLWDGD ItVLFDPHQWH. Justamente debemos tratar de aceptar este hecho, WUDWDU GH OOHYDU OD LQVHJXULGDG D FHUR HV LPSRVLEOH, y por lo tanto OD LQIRUPDFLyQ VHUi SRU QDWXUDOH]D VLHPSUH LQFRPSOHWD HQ DOJXQD PHGLGD. El correlato mรฉdico de lo que estamos comentando es que el mรฉdico abocado a la tarea de tomar decisiones a diario, y abrumado ante la montaรฑa de informaciรณn nueva que recibe cada dรญa y la necesidad de establecer diagnรณsticos, puede FDVWLJDU al enfermo con medicamentos y estudios que buscan reducir la intranquilidad y la incertidumbre (la del mรฉdico), ya que estรก demostrado que el uso de recursos

.IVEL DE ANร LISIS

diagnรณsticos y terapรฉuticos mide la reacciรณn del mรฉdico ante su propia inseguridad y por ello es probable que se requiera un entrenaPLHQWR PpGLFR HVSHFtยฟFR HQ DUDV GH WROHUDU en cierta medida, esta inseguridad, ya que la LQVHJXULGDG TXH QR PRGLยฟFD FRQGXFWDV SXHGH razonablemente ser tolerada. Agrest propugna la necesidad de desabrumaciรณn, como la llama, que incluye: facilitar la informaciรณn, seleccionarla, ponerla en condiciones de recuperaciรณn, entrenarse en la utilizaciรณn del razonamiento y la jerarquizaciรณn; postula que necesariamente la informaciรณn debe ser breve, amena, clara, รบtil y verdadera.

La nociรณn de esta abrumaciรณn o intoxicaciรณn informativa es compartida por Wurman TXLHQ GHยฟHQGH OD LPSRUWDQFLD GH OD IRUPD HQ la que la informaciรณn es entregada, sosteniendo que es una bendiciรณn la cantidad de informaciรณn disponible, pero es una catรกstrofe que la mayor parte de ella no sea entendible por lo que la misma debe transitar un proceso de interpretaciรณn, selecciรณn, reducciรณn y organizaciรณn. Gelatt, por su parte, llega a comentar que, en miles de decisiones diarias, ademรกs, nos enfrentamos con el problema de que la informaciรณn disponible estรก sesgada \ HV HQ JUDQ PHGLGD LQFRPSOHWD FRQร LFWLYD irrelevante y tendenciosa y en muchos casos, ademรกs, uno decide no tanto por lo que racio-

#ONDICIONES

2ESPUESTAS

)NDIVIDUAL

)NVESTIGACIร N BIOMร DICA

)NVESTIGACIร N CLร NICA

0OBLACIONAL

)NVESTIGACIร N EPIDEMIOLร GICA

)NVESTIGACIร N EN SISTEMAS DE SALUD CALIDAD

COSTO DE LOS SERVICIOS

ลถ )LJXUD . 1LYHOHV \ REMHWR GH DQiOLVLV VHJ~Q )UHQN

61

/BJETO DE ANร LISIS

62

s

Lemus s Aragües s y Colaboradores s ISSS s

nalmente deduce sino por creencias o deseos, de modo que, en la mayoría de los casos, uno decide primero y explica racionalmente la decisión después.

Lo que sí esta claro, en todo caso, es que la información puede provocar tanto en su emisor como en su receptor efectos negativos por su volumen, complejidad o accesibilidad: que hagamos accesible QXHVWUD información genera intranquilidad y conductas de evitación, y que otros nos hagan accesible la VX\D, conducta de rechazo por exceso. Los riesgos de la información o más exactamente de que ésta sea rechazada son: el gran detalle, la incomprensión del problema global por lejanía, la soberbia técnica, el refugio en la cifra o el símbolo, la realización de análisis fragmentarios, etc. Lo que es evidente es que el receptor de la información tenderá a rechazarla o dejarla de lado si no la comprende o le resulta demasiado poco digerida (y digerible) y debe dedicar gran cantidad de recurso tiempo en estudiarla.

Volviendo al concepto de Frenk sobre investigación, tiene un elemento inevitable de arbitrariedad, siendo su propósito simplemente acotar el concepto de investigación, cuyo aparente poder legitimador conduce a usos inapropiados. En efecto, tradicionalmente las actividades de salud pública han incluido la producción de datos e información a través de pesquisas y de estudios. Sin duda la renovación intelectual de la salud pública requiere de un amplio desarrollo de la investigación, para avanzar en la explicación de los fenómenos de la salud en poblaciones. Firmemente sustentada en la descripción y la correlación, la investigación permite entender por qué el mundo es como es. Mientras más efectivas sean nuestras explicaciones, mayor será nuestra comprensión de la realidad y mayor, también, nuestra capacidad de transformarla.

Así pues, no hay divorcio entre investigación \ DFFLyQ (O FRQRFLPLHQWR FLHQWt¿FR UHVXOWD esencial para actuar racionalmente. Esa ac-

)NVESTIGACIØN BIOMÏDICA INDIVIDUAL

)NVESTIGACIØN EPIDEMIOLØGICA

)NVESTIGACIØN CLÓNICA INDIVIDUAL

)NVESTIGACIØN EN SALUD

)NVESTIGACIØN EN SALUD PUBLICA COMUNITARIA POBLACIONAL

)NVESTIGACIØN EN ORGANIZACIØN DE SISTEMAS DE SALUD NIVEL MICRO

)333 Ŷ )LJXUD . %UD]RV GH OD LQYHVWLJDFLyQ HQ VDOXG

)NVESTIGACIØN EN SISTEMAS DE SALUD

)NVESTIGACIØN EN POLÓTICAS DE SALUD NIVEL MACRO

)NVESTIGACIØN EN RECURSOS

s 3ECCIĂ&#x2DC;N s 5NA EXPLORACIĂ&#x2DC;N CONCEPTUAL s

ciĂłn representa la otra cara de la salud pĂşblica y de la investigaciĂłn operativa.

En tanto que campo multidisciplinario de LQYHVWLJDFLyQ OD OODPDGD SRU pO ³QXHYD VDOXG S~EOLFD´ SXHGH GH¿QLUVH FRPR OD DSOLFDción de las ciencias biológicas, sociales y de la conducta al estudio de los fenómenos de salud en poblaciones humanas. De ahí que abarque dos objetos principales de anålisis: por un lado, el estudio epidemiológico de las condiciones de salud de las poblaciones; por el otro, el estudio de la respuesta social organizada a esas condiciones, en particular, la forma en que se estructura dicha respuesta a travÊs del sistema de atención a la salud. $ ¿Q GH VLWXDU HO OXJDU GH OD VDOXG S~EOLFD dentro del campo mås general de la investigación en salud, es posible desarrollar una FODVL¿FDFLyQ R WLSRORJtD WDO FRPR VH PXHVWUD en la Figura 2.4. Esta tipología se basa en el cruce de dos dimensiones: los objetos y los niveles de anålisis.

Por lo que respecta a la primera dimensiĂłn de la tipologĂ­a, podemos decir que, en un sentido abstracto, el campo de la salud analiza dos grandes objetos: las condiciones y las respuestas. Las condiciones son los procesos de carĂĄcter biolĂłgico, psicolĂłgico y social TXH GHÂżQHQ OD VLWXDFLyQ GH VDOXG HQ XQ LQGLviduo o una poblaciĂłn. Por respuesta no nos UHIHULPRV D OD UHDFFLyQ ÂżVLRSDWROyJLFD LQWHUna frente a un proceso mĂłrbido, sino a la respuesta externa que la sociedad instrumenta para mejorar las condiciones de salud.

En cuanto a la segunda dimensiĂłn de la tiSRORJtD UHFRQRFHPRV FRQ ÂżQHV GH VLPSOLÂżFDFLyQ GRV QLYHOHV GH DQiOLVLV XQR VH UHÂżHUH a individuos o partes de individuos (esto es, Ăłrganos, cĂŠlulas o elementos subcelulares); el otro es el nivel agregado de grupos o poblaciones.

Al cruzar estas dos dimensiones, resultan los tres tipos principales de investigaciĂłn que caracterizan al campo de la salud: la biomĂŠdica, la clĂ­nica y la investigaciĂłn en salud pĂşblica. AsĂ­, la mayor parte de la investigaciĂłn biomĂŠdica se ocupa de las condiciones, los procesos y los mecanismos de la salud y la enfermedad, sobre todo en el nivel subindi-

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vidual. Por su parte, la investigaciĂłn clĂ­nica se enfoca primordialmente hacia el estudio GH OD HÂżFDFLD GH ODV UHVSXHVWDV SUHYHQWLYDV diagnĂłsticas y terapĂŠuticas que se aplican al individuo.

Los objetos anteriores tambiĂŠn pueden analizarse en el nivel poblacional. Esto es, justamente, lo que constituye la investigaciĂłn en salud pĂşblica, que se subdivide en dos tipos principales: la investigaciĂłn epidemiolĂłgica y la investigaciĂłn en sistemas de salud. La primera estudia la frecuencia, distribuciĂłn y determinantes de las necesidades de salud, GHÂżQLGDV FRPR DTXHOODV FRQGLFLRQHV TXH UHquieren de atenciĂłn. Por su parte, la investigaciĂłn en sistemas de salud (ISSS) puede GHÂżQLUVH FRPR ÂłHO HVWXGLR FLHQWtÂżFR GH OD UHVpuesta social organizada a las condiciones de salud y enfermedad en poblacionesâ&#x20AC;?. $ ÂżQ GH H[WHQGHU OD WLSRORJtD ODV LQYHVWLgaciones epidemiolĂłgicas pueden, a su vez, FODVLÂżFDUVH VHJ~Q VX SXQWR GH SDUWLGD 'H XQ lado, es posible partir de algĂşn grupo de determinantes para estudiar sus diversas consecuencias; es el caso de la epidemiologĂ­a ambiental, ocupacional, genĂŠtica o social. Del otro lado, las investigaciones pueden partir GH DOJXQD FRQGLFLyQ HVSHFtÂżFD GH VDOXG R enfermedad (por ejemplo, la salud positiva, las enfermedades transmisibles, los padecimientos no transmisibles o las lesiones) para indagar sus mĂşltiples determinantes.

La ISSS tambiĂŠn comprende dos grandes categorĂ­as. La primera puede denominarVH ÂłLQYHVWLJDFLyQ HQ RUJDQL]DFLyQ GH VLVWHmas de saludâ&#x20AC;?, y se enfoca en los procesos que ocurren dentro de las organizaciones de atenciĂłn a la salud (nivel micro). AsĂ­, estudia la combinaciĂłn de diversos recursos para la producciĂłn de servicios de salud de cierta calidad y contenido tecnolĂłgico.

Por ello, comprende a la investigaciĂłn en recursos para la salud y a la investigaciĂłn en servicios de salud. Como puede verse, ĂŠsta Ăşltima es tan sĂłlo una parte de la investigaciĂłn en sistemas de salud, la que se ocupa de analizar los productos primarios del sistema que son, precisamente, los servicios. No obstante, en la bibliografĂ­a todavĂ­a es comĂşn que

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Lemus s Aragües s y Colaboradores s ISSS s

los términos investigación en sistemas e investigación en servicios se sigan empleando de manera indistinta. La segunda categoría de OD ,666 VH GHQRPLQD ³LQYHVWLJDFLyQ HQ SROtticas de salud” y se enfoca en la interrelación de las diversas organizaciones que forman SDUWH GHO VLVWHPD GH VDOXG R LQÀX\HQ VREUH él (nivel macro). Su propósito es investigar los procesos sociales, políticos y económicos TXH GHWHUPLQDQ ODV PRGDOLGDGHV HVSHFt¿FDV adoptadas por la respuesta social organizada.

Por lo tanto, se ocupa de estudiar los determinantes, el diseño, la implantación y las consecuencias de las políticas de salud.

Desde luego, las tipologías aquí propuestas representan meras abstracciones para sintetizar distinciones que en el mundo real nunca son tan claras. En particular, las celdas de la SULPHUD ¿JXUD QR GHEHQ YHUVH FRPR compartimentos impermeables. Por el contrario, existen numerosas conexiones entre los grandes tipos de investigación en salud. Así, por ejemplo, diversos campos emergentes (como la

bioepidemiología, la epidemiología clínica, el análisis de decisiones y la evaluación de tecnologías) se ubican en las interfaces entre los cuatro tipos. De hecho, el principal mensaje de la Figura 2.5 es uno de integración: la diferencia esencial entre la investigación en salud pública, por una parte, y la investigación biomédica y clínica, por la otra, no radica en los objetos sino únicamente en el QLYHO de análisis. Es posible que gran parte del aislamiento de la salud pública tradicional se haya debido a una concepción que postulaba objetos diferentes a los de las ciencias biomédicas y clínicas, lo que erigía una barrera infranqueable.

El futuro de la salud pública dependerá de su capacidad para construir puentes con los demás tipos de investigación en salud, aportanGR HQ HVWD HPSUHVD VX FRQWULEXFLyQ HVSHFt¿FD e insustituible: el nivel de análisis poblacional. Así pues, concluye Frenk, el reto estriba en integrar niveles y objetos de análisis para lograr una comprensión cabal del amplio ámbito de la salud.

SecciĂłn 3

Principales diseĂąos de InvestigaciĂłn CientĂ­ďŹ ca

al menos alguna parte de los pacientes) y son SRU GHÂżQLFLyQ ORV YHUGDGHURV H[SHULPHQWRV (al decir de Sackett, los otros son sĂłlo subexLas consideraciones sobre elecciĂłn del diseĂąo perimentos), que incluyen bĂĄsicamente los 4) son un paso importante para la investigaciĂłn. ensayos clĂ­nicos randomizados (ECR), conĂ&#x2030;ste consiste en un modelo explicativo para siderados los epĂ­tomes de la investigaciĂłn vincular Ăłrdenes de fenĂłmenos e implica una FLHQWtÂżFD \ ORV 0HWDDQiOLVLV R UHFRSLODFLyQ estrategia para el anĂĄlisis. Los diseĂąos faci- o reuniĂłn de varios ERC correctamente ejeOLWDQ OD WDUHD HSLGHPLROyJLFD D ÂżQ GH TXH VH cutados, cuyas caracterĂ­sticas, indicaciones, pueda dar respuesta a las hipĂłtesis planteadas, ventajas y desventajas se sumarizan en la Figura 3.1. con mĂĄximo rigor y economĂ­a de esfuerzos.

Entre ambos polos cabe distinguir el diUn diseĂąo se concibe y se ejecuta en forma seĂąo cuasi experimental, que se emparenta GHOLEHUDGD \ HVSHFtÂżFD SDUD UHFDEDU OD HYLcon los experimentos en la manipulaciĂłn de dencia empĂ­rica relacionada con la hipĂłtesis alguna variable, pero pierde otras caracterĂ­sque se desea comprobar. SeĂąala la direcciĂłn a ticas del experimento puro, que trataremos seguir para la recolecciĂłn, elaboraciĂłn, y anĂĄmĂĄs adelante. lisis de datos. Un buen diseĂąo orienta la selecciĂłn de determinadas pruebas estadĂ­sticas de anĂĄlisis de datos.

3.1.1 ProlegĂłmenos: medidas En general los diseĂąos de investigaciĂłn se absolutas y relativas SXHGHQ FODVLÂżFDU HQ El concepto de riesgo y las variables y medi, 2EVHUYDFLRQDOHV QR H[SHULPHQWDOHV das asociadas son seminales en epidemiologĂ­a en los cuales el investigador observa pero no y MBE (Medicina Basada en la Evidencia), actĂşa â&#x20AC;&#x201C;o mide pero no interviene, es decir, no ya que la mayor parte de las investigaciones controla ni dosis, ni tratamientos ni exposi- epidemiolĂłgicas implican el estudio de la reciĂłnâ&#x20AC;&#x201C;, que incluyen principalmente los dise- laciĂłn entre un tipo de acontecimiento o caĂąos: A) descriptivos, como anĂĄlisis de un caso racterĂ­stica y otro. El riesgo es la proporciĂłn o de una serie de casos, y B) analĂ­ticos, los de personas, en una poblaciĂłn inicialmente que a su vez pueden ser: 1) transversales, de libre de enfermedad, que la desarrollarĂĄ en corte o de prevalencia, 2) de casos y controles XQ LQWHUYDOR GH WLHPSR HVSHFLÂżFDGR (Q OD (o retrospectivos) y 3) longitudinales o de co- bibliografĂ­a epidemiolĂłgica se utilizan como riesgo de incidencia y tasa de incidencia. Al hortes (o prospectivos), y ,, ([SHULPHQWDOHV en los que el investi- igual que cualquier proporciĂłn, el riesgo no gador interviene activamente (hace algo con tiene unidades.

3.1 DiseĂąos de investigaciĂłn cuantitativa

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Lemus s Aragรผes s y Colaboradores s ISSS s

El riesgo relativo (RR) es una medida de la fuerza etiolรณgica, o de la asociaciรณn entre el factor de riesgo y la apariciรณn de la enfermedad. Un RR de 1 indica que no existe diferencia entre presentar el FR o no (o entre estar someti-

do a la intervenciรณn o droga o no). Un valor mayor a 1 indica una relaciรณn o asociaciรณn positiva entre FR e intervenciรณn (dice cuรกn mayor es la probabilidad en el grupo expuesto contra el no expuesto) y de la misma manera una relaciรณn

5NA COHORTE ES UN GRUPO DE INDIVIDUOS QUE TIENEN ALGO EN COMร N Y FORMAN PARTE DE UN CONJUNTO DURANTE UN CIERTO TIEMPO

%STUDIOS DE COHORTES PROSPECTIVOS hQUร PASARร v

0ERMITEN CALCULAR 22 Y RIESGO ATRIBUIBLE SE CONOCEN CON EXACTITUD LAS POBLACIONES EXPUESTAS Y NO EXPUESTAS

%STUDIOS DE COHORTE HISTร RICOS %STUDIOS DE EPIDEMIAS O DE BROTES 4ALIDOMIDA ,OS CASOS SE SELECCIONAN DE MANERA INDIVIDUAL CON BASE EN ALGUNA ENFERMEDAD O CONSECUENCIA ,OS CONTROLES SON INDIVIDUOS SIN LA ENFERMEDAD

%STUDIOS TRANSVERSALES

3ENCILLOS RELATIVAMENTE

Fร CILES Y Rร PIDOS MENOS COSTOSOS SU MEDIDA DE LA FUERZA DE LA ASOCIACIร N ES EL /$$3 2!4)/

$ESTINADOS A DETERMINAR LA PREVALENCIA DE UNA EXPOSICIร N O ENFERMEDAD PARTICULAR EN UNA POBLACIร N EN UN MOMENTO DEL TIEMPO

#ORTO PERร ODO DE SEGUIMIENTO SIMPLES DE REALIZAR

%STUDIOS EXPERIMENTALES

ลถ )LJXUD . . 'LVHxRV FLHQWtยฟFRV

!SPECTO ESENCIAL Y DISTINTIVO CONTROL DEL INVESTIGADOR SOBRE LA ASIGNACIร N ,IMITACIONES ร TICAS RELACIONADAS A LOS GRUPOS DE ESTUDIO COSTOSOS Y TRABAJOSOS

$ISEร OS CIENTร FICOS &RAMINGHAM 'ORDON Y +ENNEL &ACTORES DE RIESGO DE ENFERMEDAD CARDIOVASCULAR PERSONAS ENTREVISTAS Y EXร MENES Fร SICOS CADA Aร OS ,OS SUJETOS DE ESTUDIO DE COHORTES SE SELECCIONAN POR UNA O VARIAS CARACTERร STICAS QUE SE SOSPECHA PUEDEN CONSTITUIR EL ORIGEN O UN FACTOR DE RIESGO PARA UN CIERTO EFECTO PATOLร GICO DE LA SALUD

%STUDIOS DE CASOS Y CONTROLES RETROSPECTIVOS 1UE PASร ,OS ENSAYOS CLINICOS RANDOMIZADOS SON EL EPร TOME DE TODOS LOS PROTOCOLOS DE INVESTIGACIร N DEBIDO A QUE PROPORCIONAN LA EVIDENCIA Mร S INCONTROVERTIBLE DE CAUSALIDAD CONCLUYENTE

ASEGURANDO DE LA MEJOR MANERA QUE EL RESULTADO SE DEBE A LA INTERVENCIร N

%NSAYOS CLร NICOS RANDOMIZADOS %STUDIOS CON CONTROLES EXTERNOS %NSAYOS CLร NICOS NO RANDOMIZADOS %STUDIOS NO CONTROLADOS %STUDIOS CON AUTOCONTROLES

%N GENERAL SE LLEVAN A CABO EN HOSPITALES Y EN PERSONAS INTERNADAS Y ENFERMAS

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s 3ECCIĂ&#x2DC;N s 0RINCIPALES DISEĂ&#x2014;OS DE )NVESTIGACIĂ&#x2DC;N #IENTĂ&#x201C;lCA s

menor de 1 indica una asociaciĂłn inversa o negativa, un efecto protector o factor de no ULHVJR, podrĂ­amos decir, si se permite el barbarismo.

El OR (RGGV UDWLR) es similar pero se aplica a estudios retrospectivos. La conceptualizaciĂłn del OR indica que asĂ­ como el riesgo es una medida de probabilidad cuyo numerador es la cantidad de veces que un suceso ocurre y su denominador la cantidad de veces que SXGR KDEHU RFXUULGR, el odds indica en su numerador la cantidad de veces en que ocurre un suceso dividido la cantidad de veces que QR RFXUUH. Por ejemplo en un mazo de 52 naipes, el RR serĂ­a para cualquier carta (4/52) = 13 y el OR (4/48) = 12, de modo que odds y probabilidad son ligeramente diferentes, pero cuando el evento (suceso o enfermedad) estudiada es de rara ocurrencia, el odds es una buena aproximaciĂłn a la probabilidad.

La informaciĂłn sobre RR no proporciona una descripciĂłn completa de la asociaciĂłn entre la exposiciĂłn y el riesgo. El exceso de riesgo (tambiĂŠn llamado riesgo atribuible y especialmente en MBE riesgo absoluto) es una medida absoluta del efecto de la exposiciĂłn. Indica cuĂĄntos casos pueden ser atribuibles a una exposiciĂłn determinada suponiendo que la exposiciĂłn y la enfermedad sean causales, y es especialmente Ăştil para medir el impacto de la eliminaciĂłn o introducciĂłn de un FR. AsĂ­ el RR mide la fuerza de la asociaciĂłn y el exceso de riesgo el impacto de la asociaciĂłn en tĂŠrminos de salud pĂşblica y en este sentido es Ăştil expresar este exceso de riesgo con relaciĂłn al riesgo o tasa en el grupo expuesto, lo que se llama fracciĂłn en exceso o porcentaje de exceso de riesgo o porcentaje de riesgo atribuible y que representa la proporciĂłn de casos entre los expuestos que pueden atribuirse a la exposiciĂłn asumiendo causalidad.

Expresado de otra forma, representa la proporciĂłn de casos entre los expuestos que pudo KDEHUVH HYLWDGR o prevenido si nunca hubiesen estado expuestos al FR. Por ejemplo, en el clĂĄsico trabajo de Doll sobre cĂĄncer de pulmĂłn se ve que la fracciĂłn en exceso entre hĂĄbito de fumar y cĂĄncer es

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54% para cualquier tipo de cĂĄncer y 93% para cĂĄncer de pulmĂłn y para mortalidad por todas las causas de 44%, esto es como decir que un GH ODV PXHUWHV VH KXELHVHQ HYLWDGR GH QR KDEHUVH IXPDGR Utilidad de las diferentes medidas Hasta hace poco tiempo, en las revistas, la medida fundamental del efecto del tratamiento eran el RR y la RRR (reducciĂłn del riesgo relativo que se calcula como 1-RR) que brindan informaciĂłn sobre el incremento del riesJR HQ HO FDVR GH XQ )5 R HO EHQHÂżFLR HQ HO caso de un tratamiento) sĂłlo en tĂŠrminos comparativos entre uno y otro grupo en estudio.

Una gran desventaja del RRR es que no reĂ&#x20AC;HMD HO ULHVJR GHO HYHQWR VLQ OD WHUDSLD \ SRU OR tanto QR SXHGH GLVFULPLQDU ORV HIHFWRV LPSRUWDQWHV GHO WUDWDPLHQWR GH ORV TXH QR OR VRQ. En contraste, otra medida conocida como RRA (reducciĂłn del riesgo absoluto) GLIHUHQFLD FODUDPHQWH entre estas dos situaciones. La RRA (se usa tambiĂŠn el ARA, aumento del riesgo absoluto) es la diferencia aritmĂŠtica entre la poblaciĂłn control y la poblaciĂłn con el evento experimental.

Sin embargo la RRA es difĂ­cil de recordar e incluso manejar, sobre todo si es menor de 1 \ SRU OR WDQWR VH SUHÂżHUH XVDU VX LQYHUVD RR) que se llama 117 Q~PHUR QHFHVDULR D WUDWDU y nos dice cuĂĄntos enfermos es menester tratar para poder prevenir un mal resultado adicional. $QiORJDPHQWH VH SXHGHQ GHÂżQLU ORV HIHFWRV de la terapia con el llamado 11' Q~PHUR QHFHVDULR D GDxDU e indica cada cuĂĄntos tratamientos es dable esperar un efecto adverso.

SegĂşn Sackett, el NNT y el NND proporcionan una buena medida del esfuerzo que nosotros y nuestros pacientes tenemos que emplear para prevenir y causar un resultado peor, y es atractivo como Ă­ndice esfuerzo / resultado o DQiOLVLV GH FRVWR HIHFWLYLGDG GH ORV PpGLFRV SREUHV Estos conceptos, que en general no se reporWDQ HVSHFtÂżFDPHQWH HQ OD OLWHUDWXUD SURYHHQ informaciĂłn clave para evaluar el impacto en la poblaciĂłn y no solo la comparaciĂłn entre

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Lemus s AragĂźes s y Colaboradores s ISSS s

dos estrategias o dos grupos con diferente exposiciĂłn a un FR determinado.

Por ejemplo, si el riesgo relativo vinculado con la presencia de un factor (FR) es de 10, HVWR PHUDPHQWH VLJQLÂżFD TXH Ĺš la probabilidad de que aparezca la enfermedad es 10 veces mĂĄs alta que en alguien que no tiene el factor.

(O LQGLYLGXR FRQ HO )5 D~Q SXHGH WHQHU SUREDELOLGDGHV PX\ UHPRWDV GH DGTXLULU OD HQIHUPHGDG VL pVWD ~OWLPD HV UDUD Se ha demostrado, por ejemplo, que las mujeres que han usado anticonceptivos orales durante un perĂ­odo prolongado tienen riesgo relativo aumentado alto de adenoma de cĂŠlulas hepĂĄticas. Sin embargo, la incidencia de esta enfermedad es tan pequeĂąa que el riesgo auPHQWDGR TXH FRUUHQ ODV XVXDULDV HV LQVLJQLÂżFDQWH HQ FRPSDUDFLyQ FRQ ORV EHQHÂżFLRV REtenidos, o bien, por ejemplo, el RR de desarrollar linfoma de cĂŠlulas entre trabajadores expuestos al metilbenceno es 4 con respecto a los controles pero el riesgo atribuible es OR TXH LQGLFD VX LQVLJQLÂżFDQFLD FRPR )5 SDUD HVWH WLSR HVSHFtÂżFR GH WXPRU HMHPplo inventado).

Posee importancia especial tener este punto en mente cuando el riesgo relativo se ha determinado a partir de un estudio retrospectivo ya que dicho diseĂąo no proporciona tasas de incidencia para los grupos expuesto y no expuesto.

AsĂ­, el estimado de riesgo relativo para los expuestos es PHUDPHQWH XQ P~OWLSOR GH XQD WDVD GH LQFLGHQFLD GHVFRQRFLGD HQWUH ORV QR H[SXHVWRV Efectivamente, en el caso de estudios de casos y controles el investigador puede escoger a voluntad el nĂşmero total de pacientes HQ FDGD JUXSR \ SRU HOOR HO Q~PHUR ÂżQDO GH FDGD FROXPQD VH SXHGH PRGLÂżFDU D YROXQWDG \ QR UHĂ&#x20AC;HMD QHFHVDULDPHQWH OD IUHFXHQFLD QDtural de la enfermedad.

El riesgo relativo tambiĂŠn mide la fortaleza de una asociaciĂłn entre un factor cierto y el UHVXOWDGR ÂżQDO GH HVWH PRGR HO ULHVJR UHlativo Ĺš orienta hacia causaciĂłn (pero sĂłlo orienta, salvo que, como decĂ­a Doll, fuese tan alto que por sĂ­ mismo HV VXÂżFLHQWH SDUD

LQGLFDU FDXVDOLGDG) y es Ăştil para investigar el origen de enfermedad en tanto el riesgo atribuible mide la parte del riesgo absoluto (incidencia) que puede atribuirse a un factor particular (es decir, tabaquismo), y se calcula al tomar la tasa de incidencia del grupo que tiene el factor (fumadores), restando la tasa para el grupo factor (no fumadores). El exceso sufrido por los fumadores es el riesgo atribuible debido a tabaquismo. Como se GHÂżQLy HO ULHVJR DWULEXLEOH LQGLFD HO H[FHVR de enfermedad que se debe a un factor en el subgrupo de la poblaciĂłn que estĂĄ expuesto al FR. (Q GHÂżQLWLYD HO 55 QRV GLFH VREUH quĂŠ intervenir y el RA si vale la pena intervenir. ÂżCĂłmo deben ser los RR y los OR antes de tomar medidas concretas?, se plantea Sackett.

Los OR y RR superiores a 1 indican, como hemos dicho, que existe un mayor riesgo de resultados adversos asociados con la exposiciĂłn. Debido a que los estudios de cohortes y sobre todo los de casos y controles son susceptibles a variedad de sesgos, deberĂ­amos asegurarnos que la OR es mayor de la que podrĂ­a resultar exclusivamente del sesgo.

Por un lado, no podrĂ­a hablarse de un resultado impresionante a menos que el OR sea mayor de 4 para eventos adversos menores.

Como existe menos sesgo potencial en los estudios de cohortes, se podría considerar un RR de 3 como convincente. RecuÊrdese lo dicho por Doll, y mencionado XW VXSUD ³\R PLVPR KH GLFKR TXH XQ H[FHVR GH YHFHV 25 HV FDVL VX¿FLHQWH SDUD LQGLFDU FDXVDOLGDG´ Ademås del valor absoluto del RR o del OR debería establecerse su precisión, interSUHWDQGR VXV LQWHUYDORV GH FRQ¿DQ]D 5HFRUdemos aquí solo que el LQWHUYDOR GH FRQ¿DQ]D QRWDGR ,& nos da una medida de la precisión (o incertidumbre) de los resultados de un estudio para hacer inferencias sobre la población general, es decir, para extrapolar.

Su credibilidad es mĂĄxima cuando los IC 95% permanecen dentro del mismo lado de la unidad, ya que si la atraviesan, estĂĄn expresando la hipĂłtesis de nulidad: esto es, el

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s 3ECCIØN s 0RINCIPALES DISE×OS DE )NVESTIGACIØN #IENTÓlCA s

,OS INVESTIGADORES zMANIPULARON EXPOSICIØN ESTRATEGIA TRATAMIENTO

3°

./

2ANDOMIZACIØN CONTROL

%STUDIO OBSERVACIONAL NO EXPERIMENTAL

3°

./

%XPERIMENTO

#UASI EXPERIMENTO z'RUPO DE COMPARACIØN

REFERENCIA CONTROL

%#2

.O %#2 %# NO 2

3°

./

%STUDIO !NALÓTICO

%STUDIO $ESCRIPTIVO

!NTES $ESPUÏS

$IRECCIØN

z3OY IGUAL A LOS DEMÉS %XPOSICIØN DESENLACE EN EL MISMO MOMENTO

z1UÏ ME DEPARARÉ EL FUTURO

%XPOSICIØN $ESENLACE

#OHORTES

$E CORTE DE PREVALENCIA

#ASO #ONTROL

#ASO CONTROL ANIDADO

#OHORTES RESTROSPECTIVOS /SWEGO

%XPOSICIØN $ESENLACE z0OR QUÏ A MÓ

Ŷ )LJXUD . . 3ULQFLSDOHV GLVHxRV GH LQYHVWLJDFLyQ 6XPDULR JUi¿FR WRPDGR \ PRGL¿FDGR GH Lancet H[SOLFDFLyQ HQ HO WH[WR

WUDWDPLHQWR WDQWR SXHGH VHU EHQH¿FLRVR FRPR no serlo. Es decir, el OR –o el RR– es estadísWLFDPHQWH VLJQL¿FDWLYR VL VX YDORU VH DOHMD GH 1 ó no lo incluye.

Comentaremos a continuación los principales diseños de investigación, siendo de utilidad UHSURGXFLU DEDMR HO H[FHOHQWH VXPDULR JUi¿FR ideado por Lancet PRGL¿FDGR HQ VXV VHULHV epidemiológicas, que resume de un vistazo las principales características de cada uno.

3.1.2 Diseño caso control (retrospectivo) Los estudios de casos y controles están hoy SRU KR\ ¿UPHPHQWH DUUDLJDGRV HQ OD LQYHVWLJDFLyQ PpGLFD \ HVSHFt¿FDPHQWH HSLGHPLRlógica, y dados su amplio uso y el valor de sus resultados (y añadiríamos la facilidad de su realización), ULYDOL]DQ HQ LPSRUWDQFLD FRQ RWURV GLVHxRV PiV FRPSOHMRV. La forma actual del diseño caso-control es fácilmente reconocible

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Lemus s AragĂźes s y Colaboradores s ISSS s

en el famoso estudio de Janet Lane-Claypon de 1926 sobre el cĂĄncer de mama (que pasa usualmente por ser el primero â&#x20AC;&#x201C;si se deja de lado el conocido anĂĄlisis del ministro Whitehead sobre el cĂłlera en Londres, coetĂĄneo del de John Snowâ&#x20AC;&#x201C;), y cristalizĂł en los aĂąos postrĂ­meros a la segunda guerra, que presenciaron la apariciĂłn de cuatro estudios sobre la relaciĂłn entre cĂĄncer de pulmĂłn y hĂĄbito de fumar.

Una mirĂ­ada de conceptos debieron enlazarse antes de que el diseĂąo caso-control pudiera conceptualizarse y desarrollarse, entre ellos la creaciĂłn del concepto de caso, es decir, entidades patolĂłgicas unĂ­vocas, el agrupamiento de series de casos, un decidido interĂŠs en la etiologĂ­a antes que en otros aspectos de las enfermedades y la prĂĄctica de la recogida de datos sobre los antecedentes de aquĂŠllas. MĂĄs signiÂżFDWLYD QR REVWDQWH KD VLGR OD SRVLELOLGDG GH comparar casos de enfermedad contra casos de no enfermedad para despistar los factores que pudieran estar involucrados. Todos estos elementos raramente se vieron juntos en el siglo XIX, y sĂłlo en ocasiones antes de 1950; es despuĂŠs de esa fecha cuando se produce una mejora apreciable del diseĂąo. El desarrollo embrionario de esta tĂŠcnica resultĂł entonces del entretejido de estos elementos con vistas D XQ SURSyVLWR GHÂżQLGR HVWR HV HO GHVHQPDVcaramiento de factores de riesgo para diversas enfermedades operando en el nivel individual; HVWDEOHFHU HVWH REMHWLYR VLJQLÂżFDED VREUH WRGR implantar un nuevo paradigma reciĂŠn surgido pero aĂşn no completamente comprendido: el de multicausalidad, particularmente en las enfermedades crĂłnicas.

Un estudio de casos y controles es aquel que LQYROXFUD OD FRPSDUDFLyQ GH XQ JUXSR GH SHUVRQDV TXH VXIUHQ GH XQD HQIHUPHGDG ¹R HYHQWR GH VDOXG HVSHFt¿FR FDVRV ¹ FRQ RWUR JUXSR GH SHUVRQDV TXH QR VXIUHQ GH HVD HQIHUPHGDG ¹R HYHQWR GH VDOXG FRQWUROHV ¹ (O HVWXGLR FDVR FRQWURO SXHGH VXPDUL]DUVH HQ OD SUHFLVD IUDVH FRORTXLDO ¢SRU TXp D Pt" (O SURSyVLWR GH HVD FRPSDUDFLyQ HV LGHQWL¿FDU IDFWRUHV TXH SXHGDQ RFXUULU HQ PD\RU R PHQRU IUHFXHQFLD HQWUH ORV FDVRV TXH HQWUH ORV FRQWUROHV y que podrían, por lo tanto, au-

PHQWDU R UHGXFLU el riesgo de la enfermedad (o evento de salud) que estĂĄ siendo investigada, constituyĂŠndose asĂ­ en factores â&#x20AC;&#x201C;hacedoresâ&#x20AC;&#x201C; de riesgo o factores protectivos o de no ULHVJR respectivamente. En este sentido, en este tipo de estudio, el desenlace es una caracterĂ­stica del paciente, en tanto en los estudios prospectivos el desenlace es una enfermedad.

A veces se considera a los estudios de casos y controles â&#x20AC;&#x201C;como a los prospectivos o de cohortesâ&#x20AC;&#x201C; como longitudinales, entendiĂŠndose probablemente que se desarrollan sobre una lĂ­nea temporal, desde el daĂąo presente a la exposiciĂłn pasada, y a diferencia de los transversales que luego trataremos. No obstante, como bien destaca Pineda, los estudios caso control son en lo conceptual retrospectivos, pero fĂĄcticamente y por el hecho de analizar aquĂ­ y ahora al mismo tiempo a los casos y los controles, deben considerarse mĂĄs bien transversales (Pineda HW DO , OPS, 1995).

Los estudios de casos y controles QR SHUPLWHQ PHGLU OD LQFLGHQFLD R OD SUHYDOHQFLD GH XQD HQIHUPHGDG R HYHQWR GH VDOXG HQ HVWXGLR \D TXH QR WLHQHQ XQ GHQRPLQDGRU SREODFLRQDO ÂąORV FDVRV SURYLHQHQ GH XQD SREODFLyQ GHVFRQRFLGD \ ORV FRQWUROHV VRQ HVWLPDFLRQHV LGHDOPHQWH UHSUHVHQWDWLYRV GH HOODÂą; sĂłlo pueden estimar el OR (en verdad una seudotasa). El objetivo de un estudio de casos y controles es HVWDEOHFHU VL XQ IDFWRU GH ULHVJR HVWi DVRFLDGR FRQ XQD HQIHUPHGDG R HYHQWR ÂąR HYHQWXDOPHQWH HVWLPDU VL XQ IDFWRU HV SURWHFWLYR UHVSHFWR GHO GHVDUUROOR GH OD HQIHUPHGDG R HYHQWR /D PHGLGD GH OD DVRFLDFLyQ VHUi HO 25 RGGV UDWLR, razĂłn de los productos cruzados, razĂłn de ventajas, razĂłn de momios para los mejicanos), una aproximaciĂłn al riesgo relativo. El OR mide cuĂĄnto mayor es el riesgo de enfermar (o de tener un evento de salud) en los individuos expuestos al riesgo estudiado, que en los no expuestos â&#x20AC;&#x201C;o eventualmente cuĂĄnto menor es el riesgo en los sometidos a un factor protectivo. Por ejemplo, en un estudio de hĂĄbito de fumar y cĂĄncer de pulPyQ XQ 25 GH VLJQLÂżFD TXH HO ULHVJR GH cĂĄncer de pulmĂłn es 10 veces mayor en los

s 3ECCIĂ&#x2DC;N s 0RINCIPALES DISEĂ&#x2014;OS DE )NVESTIGACIĂ&#x2DC;N #IENTĂ&#x201C;lCA s

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$)3%Â&#x2122;/ #!3/ #/.42/, "USCO ANTECEDENTES

)NICIO ESTUDIO

%XPOSICIĂ&#x2DC;N PRESENTE #ASOS DAĂ&#x2014;O PRESENTE %XPOSICIĂ&#x2DC;N AUSENTE 6AN DESDE EL DAĂ&#x2014;O A LA EXPOSICIĂ&#x2DC;N

%XPOSICIĂ&#x2DC;N PRESENTE #ONTROLES DAĂ&#x2014;O AUSENTE %XPOSICIĂ&#x2DC;N AUSENTE Ĺś )LJXUD . . 'LVHxR FDVR FRQWURO

fumadores que en los no fumadores. En su forma mĂĄs simple, el OR es el resultado de la divisiĂłn del odds de exposiciĂłn en los casos (nĂşmero de casos expuestos dividido por el nĂşmero de casos no expuestos), por el odds de exposiciĂłn en los controles.

El elemento seminal en el diseĂąo caso-control es la comparaciĂłn para discernir diferencias de interĂŠs o importancia. En tĂŠrminos ÂżORVyÂżFRV HVWR HVWi H[SUHVDGR HQ HO VHJXQGR canon de John Stuart Mill, el mĂŠtodo de la diferencia, que establece: â&#x20AC;Śen una instancia HQ OD FXDO RFXUUH XQ IHQyPHQR EDMR LQYHVWLJDFLyQ \ HQ XQD HQ OD TXH QR RFXUUH VL WLHQHQ WRGRV ORV HOHPHQWRV HQ FRP~Q VDOYR XQR \ pVH RFXUUH VyOR HQ HO SULPHU FDVR HVWD FLUFXQVWDQFLD HQ OD FXDO GLÂżHUHQ HV HO HIHFWR R FDXVD R SDUWH QHFHVDULD GH OD FDXVD GHO fenĂłmeno (Mill, 1856). En un estudio casocontrol, la instancia en la que el fenĂłmeno en estudio ocurre, es el caso, y la instancia en la que no ocurre es el control.

3.1.2.1 Planeamiento y conducciĂłn del estudio - Planeamiento. Cuestiones centrales a tener en cuenta: 1. ÂżCuĂĄl es el propĂłsito de la investigaciĂłn? (Âżexploratorio o analĂ­tico?)

2. ÂżCuĂĄles son las principales hipĂłtesis de la investigaciĂłn? (ÂżestĂĄn expresadas con claridad, de tal forma que puedan ser testeadas?)

3. La enfermedad o evento de salud (casos) y sus variables de exposición al riesgo que seUiQ LQYHVWLJDGDV ¢IXHURQ GH¿QLGDV FODUDPHQWH" OD H[SRVLFLyQ ¢IXH GH¿QLGD GH DFXHUGR FRQ OD edad en que se inició, la duración de la misma y el tiempo transcurrido desde su interrupción?)

4. ÂżFue considerada la existencia de posibles variables de confusiĂłn?

3.1.2.2 DeďŹ niciĂłn y SelecciĂłn de los Casos 'HÂżQLFLyQ 1. ÂżA quĂŠ denominaremos caso?

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Lemus s Aragües s y Colaboradores s ISSS s

¢/D GH¿QLFLyQ HV SUHFLVD" ¿Qué criterios de inclusión y de exclusión serán adoptados?

2. ¿Serán incluidos casos incidentes o prevalentes?

Selección: 1. ¿Serán incluidos todos los casos provenientes de una determinada población?

Si no es así, considere el posible efecto de sesgo de: a) sobrevivientes b) referidos c) rechazados ¢&yPR VHUiQ LGHQWL¿FDGRV ORV FDVRV" 3. La detección de los casos, ¿será independiente de la historia de exposición?

te de donde vienen los casos. Los controles constituirían una muestra de la población general de la que provienen los casos y deben proporcionar una estimación de la prevalencia de exposición en esa población, o, si es un estudio hospitalario, sería una muestra de los pacientes que no sufren la enfermedad investigada, o también, una muestra de pacientes cuyas enfermedades no están asociadas con el/los factor/es de exposición estudiado/s; en este caso, parientes o amigos o visitas de los casos suelen usarse como FRQWUROHV. Los controles, en consecuencia, deberían tanto estar libres de la enfermedad o condición estudiada como ser representativos de aquellos individuos que hubiesen sido casos de haber tenido la enfermedad o condición, en pocas 3.1.2.3 Definición y Selección de los palabras, los controles serían representativos Controles de la población en riesgo de convertirse en 'H¿QLFLyQ \ RWUDV FRQVLGHUDFLRQHV casos. $O GH¿QLU OD SREODFLyQ FRQWURO HV LPSRUSalvo en los estudios caso-control anidados tante pensar que todo estudio de casos-con- (véase luego) en los que tanto casos como troles WLHQH WUD]DGD XQD FRKRUWH LPDJLQDULD controles provienen del mismo lote, suele ser ~QLFD, y que idealmente los controles repre- caro, difícil y laborioso obtener una muestra sentarían una muestra aleatoria de esta FRKRU- aleatoria de la población de captura. Debería #OHORTE IMAGINARIA

IDEALMENTE LOS CONTROLES SERÓAN UNA MUESTRA ALEATORIA DE ÏSTA PERO EN REALIDAD ___NO ES ASÓ

0OBLACIØN _COHORTE VIRTUAL DESCONOCIDA

6AN DESDE EL DA×O A LA EXPOSICIØN

Ŷ )LJXUD . . 'LVHxR FDVR FRQWURO HO SUREOHPD GH ORV FRQWUROHV

s 3ECCIĂ&#x2DC;N s 0RINCIPALES DISEĂ&#x2014;OS DE )NVESTIGACIĂ&#x2DC;N #IENTĂ&#x201C;lCA s

contarse con una lista de todas las familias y sujetos elegibles y aĂşn en este caso es posible que los sujetos totalmente sanos tiendan a no participar, lo que constituirĂ­a una considerable fuente de sesgo de selecciĂłn. Es imSRUWDQWH GHÂżQLU TXLpQ VHUi LQFOXLGR R H[FOXLdo, y por quĂŠ. Los criterios de exclusiĂłn, Âżson los mismos que para los casos? (los controles QR GHEHQ VHU LQĂ&#x20AC;XHQFLDGRV SRVLWLYD R QHJDtivamente, por la exposiciĂłn investigada).

Asimismo debe indicarse si los controles serĂĄn apareados con los casos (se aparea por un factor si ĂŠste estuviera asociado a la enfermedad y al factor de exposiciĂłn estudiados; en la prĂĄctica, es usual aparear solamente por edad, sexo y raza). No por nada suele decirse que la selecciĂłn de controles es una de las tareas mĂĄs arduas en la arquitectura de los diseĂąos de investigaciĂłn. Algunos ejemplos de muestra: supĂłngase que se estĂĄn seleccionando casos de pacientes con infarto de miocardio del servicio de cardiologĂ­a de un importante hospital municipal, y se eligen como controles a pacientes sin infarto derivados por la guardia del mismo nosocomio. El sesgo estĂĄ dado por el hecho de que el servicio de cardiologĂ­a suele ser centro de derivaciĂłn (y por tanto su ignota base poblacional probablemente estĂŠ representada por la poblaciĂłn de toda la ciudad) en tanto el departamento de urgencia atiende a SREODFLyQ GHO iUHD GH LQĂ&#x20AC;XHQFLD GHO KRVSLWDO Por lo tanto en este ejemplo o bien los controles se seleccionan de todo el ĂĄmbito municipal o se excluyen los casos con infarto derivados GH PiV DOOi GH ORV OtPLWHV GHO iUHD GH LQĂ&#x20AC;XHQcia del hospital. ConsidĂŠrese como segundo ejemplo un estudio en el que los investigadores estuviesen tratando de despistar el efecto de la ingesta de alcohol y el hĂĄbito de fumar sobre el desarrollo de cĂĄncer pancreĂĄtico. En un hospital gastroenterolĂłgico seleccionan casos de cĂĄncer de pĂĄncreas y controles que son pacientes atendidos por el mismo mĂŠdico, internados en el mismo hospital por condiciones diferentes de cĂĄncer. Los investigadores hallan que, efectivamente, los casos tuvieron mĂĄs exposiciĂłn al alcohol y al tabaco. El sesgo estĂĄ dado por el hecho de que muchos controles deben haber tenido enfermedades tales

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que contraindicasen la ingesta de alcohol o el hĂĄbito de fumar, como por ejemplo Ăşlcera duodenal, gastritis, etc. (Citado por DawsonSaunders y Trapp, 1997). Un tercer ejemplo estĂĄ dado por los controles utilizados en el estudio de cĂĄncer y hormonas esteroideas que tratĂł de evaluar el riesgo de desarrollo de cĂĄncer de mama, endometrio y ovario en pacientes que tomaban anticonceptivos orales. Los casos fueron todos los incidentes de mujeres entre 20 y 54 aĂąos residentes en ocho estados de EEUU durante el perĂ­odo en estudio, y los controles fueron elegidos de una muestra al azar de hogares a los que se llamĂł por telĂŠfono, seleccionando mujeres de la misma edad que los casos. El sesgo obvio es que sĂłlo se seleccionĂł a una base poblacional que tenĂ­a telĂŠfono y probablemente de mejor nivel socioeconĂłmico que al menos muchos casos, y por tanto es un sesgo de selecciĂłn ya que las mujeres con o sin telĂŠfono quizĂĄ GLÂżHUDQ HQ RWURV DVSHFWRV pVWRV Vt YLQFXODGRV a la exposiciĂłn de interĂŠs. RecuĂŠrdese que muchas asociaciones reportadas en estudios tienden a ser exposiciones vinculadas a variables socioeconĂłmicas y comportamentales que se relacionan ellas mismas a una mirĂ­ada de enfermedades (Citado por Santos Silva, OMS, 1999).

3.1.2.4 ConducciĂłn del Estudio 1. ÂżCĂłmo serĂĄ recolectada la informaciĂłn?

- Âżpor un cuestionario?

En este caso el cuestionario, ÂżserĂĄ administrado por un entrevistador o serĂĄ autoadministrado? (considerar, por ejemplo, las GLÂżFXOWDGHV LPSXHVWDV SRU ODV GHVLJXDOGDGHV socioculturales y sencillamente la falta de comprensiĂłn absoluta de las preguntas) - Âża travĂŠs de archivos mĂŠdicos?

2. ÂżSerĂĄ necesario el uso de procedimientos mĂŠdicos invasivos? En este caso, ÂżserĂ­an ĂŠsWRV DFHSWDEOHV \ MXVWLÂżFDEOHV pWLFDPHQWH" - Problemas en la mediciĂłn de la exposiciĂłn Tendenciosidad (bias) del observador 1. Idealmente el investigador (entrevistador) no deberĂ­a tener conocimiento de la hipĂłtesis

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a ser testeada, aunque en la práctica esto es muy difícil de obtener.

2. La información deberá ser obtenida de la manera más objetiva y neutra posible.

3. Los cuestionarios y procedimientos empleados deberán ser patronizados.

4. El mismo cuestionario y/o procedimiento deberá ser utilizado para casos y controles.

Tendenciosidad (bias) del entrevistado 1. Ni los casos, ni los controles, deberán tener conocimiento de las hipótesis que están siendo testeadas.

2. Ambos, casos y controles, deberán tener los mismos incentivos para recordar eventos pasados. Suele ocurrir sin embargo que los casos recuerdan mejor ciertas exposiciones que los controles (justamente se hallan senVLELOL]DGRV ya que de hecho han enfermado, en tanto que el control no tiene motivos particulares para recordar exposiciones que no llevaron a nada). Esto suele denominarse UHFDOO ELDV y es una fuente importante de sesgo informativo.

3.1.2.5 Ventajas y desventajas de los estudios de casos y controles

noveles a sumergirse en estos diseños con consecuencias a veces funestas.

2. Imposibilidad de establecer una secuencia o temporalidad de eventos 3. No es posible estimar la incidencia de las enfermedades o eventos de salud estudiados.

3.1.2.6 Casos y Controles dentro de una Cohorte (anidados) 8QD VLWXDFLyQ LGHDO \ PX\ H¿FD] SDUD HO GLVHño de un estudio de casos y controles es aquella en que el estudio está incluido dentro de una cohorte que está siendo seguida. Los casos serían los incidentes durante el período de observación de la cohorte y los controles serían seleccionados aleatoriamente entre los restantes miembros de la cohorte (si bien en teoría puede decirse que todo estudio caso-control está anidado dentro de una cohorte, sólo que ésta es desconocida). Una gran ventaja de este diseño es permitir que la obtención de datos relevantes para la investigación de la hipótesis estudiada sea hecha solamente para los casos y controles (y no para toda la cohorte), reduciendo sustancialmente el costo del estudio, el trabajo y el volumen de datos para analizar.

Ventajas: 1. Relativamente baratos y rápidos (dan información mucho más rápidamente que otro tipo de diseños).

3. Permiten la investigación simultánea de una mayor diversidad de factores de riesgo.

4. Son útiles para el estudio de enfermedades o eventos de salud raros o inusuales.

5. Tomando en cuenta que el tamaño de la muestra es menor que en los estudios de cohorte, se pueden utilizar exámenes o tests caros o laboriosos.

3.1.2.7 Control de factores de confusión en estudios de casos y controles.

Tipos de asociación La mayoría de los estudios epidemiológicos trata de testear hipótesis relacionadas a la asociación entre un factor de riesgo y una enfermedad o evento de salud particular.

Pero el hallazgo de una asociación entre el factor de riesgo y la enfermedad o evento estudiado puede ser debido a cinco razones diferentes:

Desventajas: 1. Posibilidad de sesgo o error (bias) en la selección de casos y controles o en la medición de la exposición. David Sackett comentaba que sólo conocía a media docena de personas capaces de llevar adelante adecuadamente un estudio de estas características como para creer las conclusiones. Justamente la rapidez en la realización y su aparente simplicidad dan pie a muchos investigadores

D $]DU una asociación puede ser observada simplemente por el azar, es decir, debido a una variación aleatoria. Un gran esfuerzo por parte de la teoría estadística se destinó a idenWL¿FDU \ FXDQWL¿FDU HO SDSHO GHO D]DU /D SURbabilidad de que una asociación sea debida al azar se expresa por los valores de p (por ejemplo, cuando se nota p < 0,05, quiere decir que la chance de que el resultado obtenido pueda ser debido al azar es menor del 5%).

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E 6HVJR R (UURU ELDV un diseĂąo inadecuado en un estudio de casos y controles puede resultar en un sesgo de selecciĂłn o de informaciĂłn. Por ejemplo, al aplicar un cuestionario el entrevistador pregunta a los casos: Âł8G ¢WRPy PHGLFDPHQWRV GXUDQWH VX HPEDUD]R R QR ORV WRPy"´ \ D ORV FRQWUROHV Âł 8G no tomĂł ningĂşn remedio durante su embarazo, Âżno es verdad?â&#x20AC;?. AsĂ­, la recolecciĂłn de la informaciĂłn serĂĄ sesgada, induciendo a casos y controles a responder en forma diferente.

Tal procedimiento puede llevar a encontrar una falsa asociaciĂłn entre la exposiciĂłn y el problema de salud en cuestiĂłn.

La literatura de MBE en general presta gran atenciĂłn al efecto de los sesgos, en estos estudios y especialmente en los ECR. Algunos mĂĄs que interesantes, presentes en la obra de 6DFNHWW \ ÂżJXUDQ DO PHQRV GLIHUHQWHV

son los sesgos de derivaciĂłn, o sesgo centrĂ­SHWR R VHVJR GHO ÂżOWUR GH OD GHULYDFLyQ TXH causa que los equipos que trabajan en niveles terciarios especializados en ciertas patologĂ­as tengan resultados â&#x20AC;&#x201C;enfermosâ&#x20AC;&#x201C; que no pueden ser razonablemente extrapolados a la poblaciĂłn general â&#x20AC;&#x201C;sĂłlo a la poblaciĂłn que acude y se trata en estos centros, y es altamente seleccionada, representando el polo mĂĄs grave de la patologĂ­a en cuestiĂłn. El deseo de aceptar a estos casos complicados o difĂ­ciles en desmedro de los menos graves o interesantes o espectaculares origina otro sesgo, de popularidad.

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G &DXVDOLGDG UHYHUVD ĂŠsta es una situaciĂłn que ocurre cuando la exposiciĂłn sucede, pero es provocada por la enfermedad y no al contrario.

Por ejemplo, el vĂłmito reiterado es un efecto pero no la causa de la mola hidatiforme.

H &DXVDOLGDG cuando la exposiciĂłn estudiada tiene una relaciĂłn causal verdadera con la enfermedad o evento de salud estudiado.

Estrategias para el control de la confusiĂłn Hemos referido que el sesgo es introducido por inadecuaciones en el diseĂąo o en la conducciĂłn de un estudio. La confusiĂłn existe a despecho GHO GLVHxR HV UHDO \ QR LQWURGXFLGD DUWLÂżFLDOmente por el diseĂąo del estudio. La confusiĂłn aparece cuando la asociaciĂłn que existe entre la variable de confusiĂłn y la enfermedad en cuestiĂłn es transferida a la variable de exposiciĂłn estudiada. AsĂ­, por ejemplo, la asociaciĂłn entre el tabaco (variable de confusiĂłn) y el cĂĄncer de pulmĂłn (enfermedad) es transferida al alcohol TXH HV OD YDULDEOH GH H[SRVLFLyQ GHÂżQLGD HQ HO estudio).

Es posible controlar la confusiĂłn en un estudio de casos y controles, tanto en el diseĂąo cuanto en el anĂĄlisis. La mayorĂ­a de los mĂŠtodos existentes para controlarla requieren la LGHQWLÂżFDFLyQ GH ODV YDULDEOHV GH FRQIXVLyQ SRtenciales antes de iniciar el estudio.

Para preparar una lista de las variables que pueden ser de confusiĂłn en un estudio, se debe usar el conocimiento existente sobre la exposiF &RQIXVLyQ que resulta de la presencia de ciĂłn y la enfermedad a ser estudiados, tanto lo una red compleja de relaciones entre variables que ya existe en la literatura, cuanto lo que puediversas y una enfermedad o evento de salud da ser plausible biolĂłgicamente. La lista debe HVSHFtÂżFR 8QD DVRFLDFLyQ HVSXULD SXHGH VHU contener todas las variables que puedan estar encontrada entre una exposiciĂłn y una enfer- asociadas con la enfermedad y las variables de medad, simplemente porque la exposiciĂłn es- exposiciĂłn estudiadas. tudiada funciona como una marca de la preLa edad, sexo y nivel socioeconĂłmico estĂĄn sencia de la segunda exposiciĂłn (la variable asociados a tantas enfermedades y eventos de de confusiĂłn), que serĂ­a la causa real de la salud y a tantas variables de exposiciĂłn que enfermedad. Por ejemplo, el hallazgo de una vale la pena siempre considerar la posibilidad asociaciĂłn entre el consumo de alcohol y cĂĄncer de que sean de confusiĂłn. de pulmĂłn serĂ­a explicado por confusiĂłn; el Pueden ser usadas varias estrategias para alcohol no provoca el cĂĄncer de pulmĂłn, pero controlar las variables de confusiĂłn en estuestĂĄ asociado al hĂĄbito de fumar, que sĂ­ es una dios de casos y controles. BĂĄsicamente se las causa real de cĂĄncer de pulmĂłn. puede controlar en el diseĂąo (restricciĂłn), en el

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DQiOLVLV HVWUDWLÂżFDFLyQ R HQ HO GLVHxR \ HQ HO anĂĄlisis (apareamiento).

Supongamos un estudio que quiera investigar el consumo de bebidas alcohĂłlicas en el embarazo como causa de reducciĂłn de peso en el reciĂŠn nacido. Imaginemos un estudio de casos y controles para investigar esa hipĂłtesis: los casos serĂ­an las madres de niĂąos nacidos con bajo peso; controles serĂ­an las madres de niĂąos nacidos con peso normal.

La variable de exposiciĂłn es el consumo de alcohol durante la gestaciĂłn; la enfermedad, el bajo peso al nacimiento. Vamos a imaginar DVLPLVPR TXH LGHQWLÂżFDPRV FRPR YDULDEOH GH confusiĂłn principal el consumo de cigarrillos durante la gravidez, pero tambiĂŠn la clase social y la edad de la madre. Consideramos estas variables como potenciales variables de confusiĂłn porque el conocimiento anterior, basado en la bibliografĂ­a, el sentido comĂşn \ OD ÂżVLRSDWRORJtD GH OD HQIHUPHGDG VXJLHUHQ que las tres pueden causar bajo peso al nacer y que pueden tambiĂŠn estar asociadas al mayor consumo de alcohol.

Vamos a usar este ejemplo para discutir los mĂŠtodos de control de confusiĂłn en estudios de casos y controles; UHVWULFFLyQ HVWUDWLÂżFDFLyQ \ DSDUHDPLHQWR \ UHJUHVLyQ ORJtVWLFD D 5HVWULFFLyQ Es la manera mĂĄs simple de controlar la confusiĂłn. Es usada en el diseĂąo, y consiste en restringir el estudio a un nivel de las variables de confusiĂłn. En el estudio ya comentado, para controlar la variable de confusiĂłn FRQVXPR GH WDEDFR se podrĂ­a restringir a casos y controles cuya madre no haya fumado durante su embarazo. O sea que la restricciĂłn controla la confusiĂłn a travĂŠs del HVWXGLR GH XQD SREODFLyQ DUWLÂżFLDO HQ OD TXH la variable de confusiĂłn no es importante, porque WRGRV ORV FDVRV y WRGRV ORV FRQWUROHV son homogĂŠneos en cuanto a la ocurrencia y nivel de la variable de confusiĂłn. Pero existen problemas con la restricciĂłn; puede ser logĂ­sticamente difĂ­cil conseguir asĂ­ el nĂşmero necesario de casos y controles (ya que ÂżcuĂĄntas personas beben pero no fuman?). No es posible generalizar el resultado hallado a los individuos que fueron excluidos del estudio por

encuadrarse en forma diferente en cuanto a la variable de confusiĂłn considerada. Por Ăşltimo, la restricciĂłn puede no controlar completamente el efecto de la variable de confusiĂłn; es la llamada FRQIXVLyQ UHVLGXDO que puede existir cuando persiste una variable de riesgo dentro de la categorĂ­a a la que el estudio fue restringido. Por ejemplo, un estudio en que la edad fuese la variable de confusiĂłn y el estudio fuese restringido al grupo etario de 25 a 30, podrĂ­a tener una confusiĂłn residual si persistiese una variaciĂłn de riesgo entre las edades de 25 a 30 aĂąos.

En el ejemplo anterior, la restricciĂłn fue aplicada solamente a la variable de confusiĂłn KiELWR GH IXPDU Pero, ÂżcĂłmo controlar las otras variables? Existen dos alternativas; o extender la restricciĂłn a todas las variables de confusiĂłn potenciales: los casos y controles serĂ­an las madres de entre 20 a 25 aĂąos, de una misma clase social, y no fumadoras durante su embarazo; o, alternativamente, aplicar la restricciĂłn a una variable de confusiĂłn (no fumadoras), y controlar el efecto de las otras variables de confusiĂłn en el anĂĄlisis, usando OD WpFQLFD GH HVWUDWLÂżFDFLyQ DSDUHDPLHQWR R regresiĂłn logĂ­stica.

E (VWUDWLÂżFDFLyQ /D HVWUDWLÂżFDFLyQ SXHGH ser usada en estudios no apareados. Consiste en asignar a los casos y controles en estratos, de acuerdo con los niveles de la variaEOH GH FRQIXVLyQ HQ TXH VH FODVLÂżFDQ 3RVWHriormente se calcula el riesgo asociado a la exposiciĂłn investigada para cada estrato de la variable de confusiĂłn. Cuando los riesgos hallados fuesen homogĂŠneos para todos los estratos los resultados pueden ser combinados y sumarizados usando mĂŠtodos estadĂ­sticos adecuados tales como el de MantelHaenszel.

3DUD TXH VHD YLDEOH OD HVWUDWLÂżFDFLyQ HQ HO anĂĄlisis es necesario que sean recolectadas LQIRUPDFLRQHV TXH SHUPLWDQ FODVLÂżFDU FDVRV \ controles en cuanto a la presencia y nivel de exposiciĂłn de las variables de confusiĂłn. El nĂşmero de variables de confusiĂłn que pueden VHU FRQWURODGDV VLPXOWiQHDPHQWH SRU HVWUDWLÂżcaciĂłn es limitado. Cuando existe un nĂşmero

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grande de variables de confusiĂłn es necesario usar la regresiĂłn logĂ­stica. /D HVWUDWLÂżFDFLyQ QR IXQFLRQD PX\ ELHQ FXDQdo la asociaciĂłn entre las variables de confusiĂłn y la enfermedad o evento es muy fuerte, toda vez que la mayorĂ­a de los casos tenderĂ­a a encontrarse en un estrato y la mayorĂ­a de los controles en el otro. En circunstancias como ĂŠstas podrĂ­a ser necesario aumentar el tamaĂąo de la muestra considerablemente. Ă&#x2030;sta es una de las situaciones donde el apareamiento puede VHU XQD DOWHUQDWLYD PHMRU TXH OD HVWUDWLÂżFDFLyQ /D HVWUDWLÂżFDFLyQ SXHGH YHUVH FRPR GLMLPRV como una forma de restricciĂłn SRVW KRF, realizada durante la fase de anĂĄlisis mĂĄs que sobre otras (por ejemplo diseĂąo). La idea es que los UHVXOWDGRV SXHGHQ HVWUDWLÂżFDUVH HQ IXQFLyQ GH la variable de confusiĂłn (conocida o putativa) y asĂ­ calcularse resultados en forma separada.

El procedimiento de Mantel-Haenszel combina luego los diferentes estratos y genera un estadĂ­stico resumen. Si luego el efecto ajustado GLÂżHUH VXVWDQFLDOPHQWH GHO HIHFWR FUXGR GHEH existir una variable confundidora. La confusiĂłn no siempre es intuitiva, y en ocasiones se presenta solapada o elusivamente.

ConsidĂŠrese el siguiente ejemplo. Dos mil mujeres se testean para comprobar la hipĂłtesis de que el uso de DIU se asocia al desarrollo de salpingitis (basada en evidencia observacional). Se genera una tabla 2 x 2 que, analizando las proporciones de salpingitis evidencia un RR de 3 (con IC por encima de la unidad lo FXDO FRPR YLPRV OH FRQÂżHUH FRQÂżDELOLGDG

para las usuarias de DIU, con lo que la causa parecerĂ­a demostrada.

No obstante, al considerarse el factor SURmiscuidad operacionalizado bajo la variable

nĂşmero de compaĂąeros sexuales, se generan dos tablas adicionales, mujeres con un compaĂąero y mujeres con mĂĄs de uno. En ambas el RR es igual a 1 con lo que el DIU, en verdad, no aparece como un factor de riesgo. Se evidencia sĂ­ una cantidad extraordinariamente alta de mujeres con mĂĄs de un compaĂąero que eligen usar DIU (700 vs. 300 mujeres) y, al mismo tiempo, el nĂşmero de compaĂąeros sĂ­ aparece vinculado al riesgo de salpingitis (esto es 6% de las mujeres con mĂĄs de uno la padecieron contra sĂłlo 1% de las mujeres con menos de 1 â&#x20AC;&#x201C;RR= 6 [IC 95% 1.82 a @Âą 9ROYLHQGR D ODV WDEODV HVWUDWLÂżFDGDV por nĂşmero de compaĂąeros el RR ponderado de Manzel-Haenzel es asimismo 1 (0.5-3); como conclusiĂłn, el aparente riesgo triplicado de las mujeres con DIU se debe sĂłlo a confusiĂłn siendo el verdadero riesgo el nĂşmero de compaĂąeros sexuales, que subyacĂ­a confundido.

F 5HJUHVLyQ /RJtVWLFD Es un mĂŠtodo iterativo que produce un modelo matemĂĄtico, que permite describir la asociaciĂłn entre la exposiciĂłn y la enfermedad investigada, controlando las variables de confusiĂłn al mismo tiempo. La regresiĂłn logĂ­stica funciona como HVWUDWLÂżFDFLyQ FRQ Ă&#x20AC;H[LELOLGDG SDUD DFRPRdar simultĂĄneamente muchas variables de confusiĂłn. La regresiĂłn logĂ­stica puede ser usada en estudios apareados y no apareados.

Sus desventajas serĂ­an: requerir el apoyo de un experto y de una computadora; asumir presupuestos sobre el comportamiento y la relaciĂłn entre las variables estudiadas para acomodarlas DO PRGHOR HVWDGtVWLFR \ ÂżQDOPHQWH OD SRFR FODUD visualizaciĂłn de los datos que limitarĂ­a nuestra 4/4!, 9 $% 0!#3 #/. 3!,0

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KDELOLGDG SDUD MX]JDU OD FRQÂżDELOLGDG GH ODV FRQclusiones presentadas en el estudio.

acceso a servicios de salud, hĂĄbitos de vida, factores genĂŠticos, etc.

El apareamiento para las variables de confuG $SDUHDPLHQWR Es la estrategia usada para siĂłn puede aumentar mucho el poder del estudio, lograr que los casos y controles tengan los mis- mientras que el apareamiento para las variables mos QLYHOHV de la variable de confusiĂłn, asĂ­ que terminan siendo no de confusiĂłn disminuye como para evitar la asociaciĂłn entre la variable muy poco el poder del estudio, principalmente de confusiĂłn y la enfermedad. En el ejemplo cuando el OR es pequeĂąo. anterior, para cada caso (madres con niĂąos ÂżPor quĂŠ aparear? Para controlar la confusiĂłn y de bajo peso) que haya estado fumando en el DXPHQWDU OD HÂżFLHQFLD GHO HVWXGLR (Q XQ HVWXGLR embarazo, serĂ­a seleccionando un control que sobre cĂĄncer, debido a la fuerza de la asociaciĂłn tambiĂŠn hubiese fumado; y para cada caso de entre cĂĄncer y edad, si no hubiera apareamiento no fumadora, un control que tampoco hubiese por edad, la mayorĂ­a de los casos tenderĂ­an a ser fumado durante el embarazo. aĂąosos y la mayorĂ­a de los controles jĂłvenes (esEs importante resaltar que cuando el estudio pecialmente en poblaciones de alta natalidad). El ha sido apareado el anĂĄlisis tambiĂŠn debe ser DSDUHDPLHQWR DXPHQWD OD HÂżFLHQFLD GH ORV HVWXapareado. El apareamiento puede generar re- dios de casos y controles, especialmente cuando sultados espurios si el anĂĄlisis no fuese apa- la variable de confusiĂłn estĂĄ muy asociada con UHDGR (V HVSHFLDOPHQWH HÂżFD] SDUD FRQWURODU la enfermedad o evento de salud. la confusiĂłn causada por variables de confuVLyQ TXH VRQ GLItFLOHV GH SUHFLVDU \ FXDQWLÂżFDU 3.1.2.8 Consideraciones adicionales Usando para el apareamiento variables como sobre saturaciĂłn y dragado de datos, vecindad, ser amigo o nominado por el caso, sesgo y confusiĂłn ser socio del mismo club, miembro de la fami- El 4 de octubre de 2002 las mujeres que bebĂ­an lia, etc., los casos y controles serĂ­an mĂĄs seme- de forma moderada tuvieron buenas noticias: su jantes con relaciĂłn a factores tales como nivel riesgo de cĂĄncer de mama no estaba aumentasocioeconĂłmico, exposiciones ambientales, do, de acuerdo a un reporte de Lancet que tuvo

s 3ECCIĂ&#x2DC;N s 0RINCIPALES DISEĂ&#x2014;OS DE )NVESTIGACIĂ&#x2DC;N #IENTĂ&#x201C;lCA s

amplia repercusiĂłn en los medios ingleses. Por desgracia, tambiĂŠn se decĂ­a que haber comenzado a fumar tempranamente sĂ­ se asociaba a riesgo incrementado de cĂĄncer de mama. Luego de disfrutar sin culpa por beber, apenas unos dĂ­as despuĂŠs, el 13 de noviembre, el mensaje sĂşbitamente cambiĂł: el alcohol sĂ­ incrementaba el riesgo de cĂĄncer de mama despuĂŠs de todo, pero no asĂ­ el humo del tabaco. La prensa geneUy WLWXODUHV FRPR Âł$OFRKRO WDEDFR \ FiQFHU GH PDPD OD UHVSXHVWD GHÂżQLWLYD´ Ă&#x2030;sta es una historia usual de desinformaciĂłn y dramatismo mĂŠdico; es usual en Inglaterra HQFRQWUDU OD ÂłDPHQD]D PpGLFD GH OD VHPDQD´ que generalmente viene de la mano de algĂşn reporte en las pĂĄginas del Lancet o del BMJ. Se dice en broma que los estudios observacionales proponen y los ECR disponen. En efecto, la percepciĂłn generalizada de que muchos estudios epidemiolĂłgicos generan resultados o hallazgos confusos y a veces equivocados del todo se ha visto apoyada por muchos recienWHV (5& TXH QR KDQ SRGLGR FRQÂżUPDU VLTXLHUD hallazgos en apariencia robustos provenientes de estudios observacionales. Un ejemplo particularmente ilustrativo es el de la terapia de reemplazo hormonal. En 1991 un meta anĂĄlisis de estudios epidemiolĂłgicos hallĂł que el uso de tal tratamiento reducĂ­a el riesgo de enfermedad coronaria a la mitad y la evidencia estadĂ­stica era concluyente y robusta (RR 0.50; ,& ÂłHO SHVR GH OD HYLGHQFLD da soporte a la idea de un efecto protectivo de los estrĂłgenos que es poco probable que se explique por variables de confusiĂłnâ&#x20AC;?. Sin embargo, los resultados de diversos ECR fueron desalentadores y dinamitaron los hallazgos previos con un primer ECR que no evidenciĂł EHQHÂżFLR FRQÂżUPDGR HQ GRV HQVD\RV SRVWHriores, resultando todos en un OR agrupado de 1.11 (IC 95% 0.96 a 1.30).

Algo similar ocurriĂł con el beta caroteno, anunciado en 1981 en 1DWXUH, nada menos, EDMR HO SURPHWHGRU WtWXOR GH ³¢3XHGHQ ORV EHWD carotenos reducir la incidencia de cĂĄncer?â&#x20AC;? EsSHFtÂżFDPHQWH VH SURSRQtD OD YLWDPLQD FRPR un factor de protecciĂłn contra el desarrollo de cĂĄncer de pulmĂłn. SĂłlo 4 aĂąos despuĂŠs ECR a gran escala mostraron algo asombroso: un in-

79

FUHPHQWR promedio del 18% (3 a 36%) en la incidencia de cĂĄncer entre aquellos TXH WRPDban beta carotenos. Y otro tanto ocurriĂł con la vitamina E, otrora panacea contra la enfermedad coronaria y luego defenestrada. ÂżA quĂŠ puede atribuirse esta seguidilla de fracasos de la metodologĂ­a epidemiolĂłgica o, al menos, en sus conclusiones?

La sobreabundancia â&#x20AC;&#x201C;casi la saturaciĂłnâ&#x20AC;&#x201C; y el consiguiente GUDJDGR de datos puede ser la respuesta: los epidemiĂłlogos disponen de estudios con inmenso nĂşmero de variables y pueden asociarlas a un amplĂ­simo nĂşmero de desenlaces, y al menos 1 en 20 serĂĄ estadĂ­stica â&#x20AC;&#x201C;y falsamenteâ&#x20AC;&#x201C; VLJQLÂżFDWLYD y apta para VHU SXEOLFDGD \D TXH H[LVWH HQ GHÂżQLWLYD XQD suerte de LGRODWUtD SRU OD S \ OD VLJQLÂżFDFLyQ (que lleva por ejemplo a pensar que un 0.05 HV VLJQLÂżFDWLYR \ XQ QR &XDQGR VH YH un gran nĂşmero de asociaciones en un grupo de datos con sĂłlo unas pocas de ellas reales, un nivel de 0.05 se vincularĂĄ, mayormente, a falsos positivos. Esta falsa positividad es el producto mĂĄs usual del dragado de datos, que resulta simplemente de mirar a muchas posibles asociaciones, quizĂĄ reales pero no causales â&#x20AC;&#x201C;una primera salida rĂĄpida serĂ­a, por ejemplo, aumentar el nivel requerido a 0.01 o incluso 0.001â&#x20AC;&#x201C; entre un factor no inherentemente causal pero sĂ­ vinculado a otros que lo son. En nuestro ejemplo de los estrĂłgenos, las mujeres que usaron terapia hormonal, es probable que fuesen menos fumadoras o hicieran mĂĄs ejercicio, quizĂĄ fueran pobres con menos posibilidad, y todos estos factores disminuyen la probabilidad de enfermedad coronaria. Las asociaciones reportadas en estudios observaFLRQDOHV \ QR FRQÂżUPDGDV HQ (&5 WLHQGHQ D ser exposiciones vinculadas a variables socioeconĂłmicas y comportamentales que a su turno se relacionan a una mirĂ­ada de enfermedades.

La verdad no reconocida es que vivimos en un mundo DVRFLDFLRQDO por asĂ­ decir. Un estudio apareĂł 133 exĂĄmenes fĂ­sicos y anĂĄlisis de laboratorio (8 778 correlaciones) derivados de un pool de 4 000 mujeres de edad. Esto hacĂ­a esperar 80 asociaciones VLJQLÂżFDWLYDV â&#x20AC;&#x201C;sĂłlo por azarâ&#x20AC;&#x201C; al nivel de 0.01; en realidad ÂĄse ob-

80

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Lemus s AragĂźes s y Colaboradores s ISSS s

tuvieron 3 000! En muchos sentidos ÂĄera mĂĄs notoria y probable la asociaciĂłn cuando la p no HUD VLJQLÂżFDWLYD Para prevenir la confusiĂłn o tratarla, las asociaciones deberĂ­an replicarse en bases en las que la estructura potencialmente confundidora GLÂżHUD GHO HVWXGLR LQLFLDO (Q GLIHUHQWHV UHJLRnes o paĂ­ses, diferentes enfermedades pueden estar relacionadas de muy diversa manera a gran variedad circunstancias socioeconĂłmicas R GH FRPSRUWDPLHQWR \ UHĂ&#x20AC;HMDU D VX WXUQR SDWURnes socioeconĂłmicos â&#x20AC;&#x201C;o de comportamientoâ&#x20AC;&#x201C; de enfermedad simplemente. Al comienzo del debate sobre terapia de reemplazo hormonal, se seĂąalĂł con lucidez que este tratamiento protegĂ­a no sĂłlo contra la enfermedad coronaria sino tambiĂŠn contra OD PXHUWH YLROHQWD R DFFLGHQWDO en estudios observacionales y ya que no habĂ­a explicaciĂłn biolĂłgica â&#x20AC;&#x201C;o de ningĂşn tipoâ&#x20AC;&#x201C; plausible para esta Ăşltima, era muy probable que DPEDV REVHUYDFLRQHV HVWXYLHUDQ EDMR HO LQĂ&#x20AC;XMR de variables de confusiĂłn â&#x20AC;&#x201C;lo que fue mĂĄs tarde HIHFWLYDPHQWH FRQÂżUPDGR SRU ORV (&5 Estas observaciones no quieren defenestrar el dragado de datos ya que muchas asociaciones precisas estĂĄn en su germen, VLQR VHPEUDU XQD VXHUWH GH VDQR HVFHSWLFLVPR DO UHVSHFWR \ D OD FUHHQFLD FLHJD \ DFUtWLFD D ORV QLYHOHV GH DVRFLDFLyQ HVWDGtVWLFD RecuĂŠrdese en este contexto que ademĂĄs de la VLJQLÂżFDFLyQ HVWDGtVWLFD estĂĄ la VLJQLÂżFDFLyQ FOtQLFD â&#x20AC;&#x201C;cuĂĄnto puede ser usado por el mĂŠdico en la prĂĄctica corrienteâ&#x20AC;&#x201C; y SRU ÂżQ OD VLJQLÂżFDFLyQ SHUVRQDO valoraciĂłn inWUDQVIHULEOH \ ~QLFD TXH KDFH TXLHQ HQ GHÂżQLWLYD recibirĂĄ la intervenciĂłn.

3.1.3 DiseĂąo de cohortes (prospectivo) Un estudio de cohortes es un estudio observacional analĂ­tico en el que se selecciona una poblaciĂłn (cohorte remite a la milicia romana, entrenada para comportarse como una sola mente o una sola unidad) y se reĂşne informaciĂłn para determinar quĂŠ sujetos tienen alguna caracterĂ­stica particular, que se sospecha relacionada a la enfermedad bajo estudio. Toda la poblaciĂłn se sigue en el tiempo y se compara ÂżQDOPHQWH OD LQFLGHQFLD GH OD HQIHUPHGDG HQ-

tre los expuestos contra la incidencia en los no expuestos. De alguna manera este diseĂąo se parece a un estudio de intervenciĂłn (experimental) en el hecho de que las personas se VHOHFFLRQDQ EDViQGRVH HQ XQ FULWHULR GH H[SRsiciĂłn y despuĂŠs se siguen en el tiempo, pero GLÂżHUHQ HQ HO VHQWLGR GH TXH OD DVLJQDFLyQ D los grupos QR HVWi EDMR FRQWURO GHO LQYHVWLJDGRU TXH DGHPiV QR PDQLSXOD QLQJXQD YDULDEOH Este diseĂąo podrĂ­a sintetizarse en la frase coloquial ÂżquĂŠ me depararĂĄ el destino?

Es importante notar que en este diseĂąo el estudio se inicia con un grupo de personas que posee una caracterĂ­stica y otro que no (expuestos-no expuestos) y que la apariciĂłn de enfermedad es el desenlace o resultado buscado. En contraposiciĂłn, los estudios de casos y controles se inician con personas que ya han desarrollado la enfermedad (enfermos-no enfermos) y se rastrea hacia atrĂĄs en el tiempo en busca de una caracterĂ­stica del paciente; esta caracterĂ­stica previa es el desenlace del estudio.

Al igual que con cualquier otro diseĂąo, es esencial establecer una hipĂłtesis clara antes GHO LQLFLR GHO HVWXGLR LQFOX\HQGR XQD GHÂżQLciĂłn adecuada y concreta de las exposiciones y los resultados o desenlaces de interĂŠs. La elecciĂłn de un grupo de individuos para un estudio de este tipo depende de las hipĂłtesis a investigar pero puede ser un grupo de la poblaciĂłn general, como los residentes de una FRPXQLGDG R XQD SREODFLyQ PiV HVSHFtÂżFD TXH SXHGD LGHQWLÂżFDUVH \ VHJXLUVH GLUHFWDmente (miembros de organizaciones profesionales, registros de mĂŠdicos, empleados de alJXQD LQGXVWULD HVSHFtÂżFD HWF 8QD FRKRUWH poblacional general puede reclutarse de una ]RQD JHRJUiÂżFD GHÂżQLGD 3.1.3.1 Estudio de Framingham El estudio mĂĄs famoso de este tipo, que hace poco cumpliĂł 50 aĂąos y es considerado un mojĂłn epidemiolĂłgico, es el de Framingham.

Todo lo que pueda decirse de Framingham parecerĂĄ poco; piĂŠnsese solamente en su dimensiĂłn epidemiolĂłgica y poblacional, que ha JHQHUDGR PiV GH DUWtFXORV FLHQWtÂżFRV HQ DxRV LGHQWLÂżFDGR FRQ FODULGDG ORV SULQFLSDles factores de riesgo cardiovascular asociados

s 3ECCIĂ&#x2DC;N s 0RINCIPALES DISEĂ&#x2014;OS DE )NVESTIGACIĂ&#x2DC;N #IENTĂ&#x201C;lCA s

a la enfermedad coronaria, creado una revoluciĂłn en la estrategia de la medicina preventiva y cambiado por siempre la forma en que la comuQLGDG FLHQWtÂżFD \ KDVWD HO S~EOLFR JHQHUDO YHQ la gĂŠnesis y el desarrollo de la enfermedad.

Antes de Framingham, la nociĂłn de que los FLHQWtÂżFRV SXGLHUDQ LGHQWLÂżFDU \ PRGLÂżFDU los factores de riesgo ([hacedores de riesgo] de paso, un tĂŠrmino acuĂąado por el estudio) para tratar la enfermedad coronaria, la vascular cerebral y otras, no era parte de la prĂĄctica mĂŠdica corriente.

Sus datos (transformados en una monumental base) se han utilizado ademĂĄs para estudios sobre accidentes vasculares cerebrales, demencia, osteoporosis, artritis, diabetes, enfermedades oculares, cĂĄncer y evaluaciĂłn de patrones genĂłmicos de otras tantas enfermedades prevalentes.

Cinco mil residentes de la ciudad de Framingham (Massachussets, EEUU) se siguieURQ GHVGH FRQ HO ÂżQ GH HYDOXDU XQD JUDQ variedad de exposiciones usuales sobre el riesgo de enfermedad, principalmente cardio-

0OBLACIĂ&#x2DC;N

Ĺś )LJXUD . . 'LVHxR SURVSHFWLYR

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vascular. Desde el punto de vista logĂ­stico, vaULDV UD]RQHV LQĂ&#x20AC;X\HURQ HQ OD HOHFFLyQ GH HVWD comunidad. En principio era una comunidad relativamente estable de 28 000 habitantes de los cuales 10 000 eran adultos cuyas edades oscilaban entre 30 y 59 aĂąos, con variedad de industrias y ocupaciones y bajo riesgo de emigraciĂłn. $O PLVPR WLHPSR HUD OR VXÂżFLHQWHPHQWH SHqueĂąa como para permitir que los residentes fueran a un Ăşnico centro para los exĂĄmenes bienales de salud y sĂłlo habĂ­a un hospital importante. Tomando en consideraciĂłn estas cuestiones se concluyĂł que una poblaciĂłn de 30 a 59 aĂąos de edad serĂ­a la mĂĄs indicada, estimĂĄndose que entre 5 000 personas dentro de este rango se desarrollarĂ­an aproximadamente 1 500 casos nuevos en un perĂ­odo de 20 aĂąos (esto equivalĂ­a a conseguir 6 500 personas dentro de este margen de edad para poder conseguir los 5 000 sin enfermedad). Como puede apreciarse en el diagrama, luego de la cohorte inicial se introdujo en 1971 una segunda cohorte de 5 000 pacientes adicionales

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Lemus s Aragües s y Colaboradores s ISSS s

(2IIVSULQJ VWXG\) descendientes de aquellos, y muy recientemente (2002) una tercera de 3 900 sujetos; se han efectuado análisis genómicos completos a una muestra de 1 800 sujetos de 336 familias, con lo que se cuenta con la fabulosa posibilidad de estudiar ciertas enfermedades (por ejemplo HTA) en una serie familiar completa de abuelos, padres e hijos.

Mencionaremos que, si bien Framingham es el estudio más famoso de este tipo, hay otros pue-

blos convertidos en ODERUDWRULRV, como congelados, recortados e introducidos en botellones, como Evans County vinculado a la Universidad de Carolina del Norte, o Alameda County por la UCLA, o Hagerstown por la Hopkins.

3.1.3.2. Pérdidas en el seguimiento Comentaremos en este punto un tema imporWDQWH UHVDOWDGR SRU 6DFNHWW TXH VH UH¿HUH DO seguimiento de los pacientes. Sea un estu-

$ESCUBRIMIENTOS COLATERALES COMO ISQUEMIA SILENTE O )!INAPARENTE

&RAMINGHAM

-ASSACHUSETS ESTUDIO A ESCALA COMUNITARIA

#OHORTE ORIGINAL

/BSERVACIÃ&#x2DC;N CONTINUA DE LA POBLACIÃ&#x2DC;N INGRESOS HOSPITALARIOS

CERTIFICADOS DE DEFUNCIÃ&#x2DC;N

%XÃ&#x2030;MENES CLÃ&#x201C;NICOS Y %#' BIANUALES

A #OHORTE h/FFSPRING 3TUDYv

0ROPÃ&#x2DC;SITO )NVESTIGAR INCIDENCIA DE ENFERMEDAD CORONARIA Y CARDIOVASCULAR Y &2#

&RAMINGHAM #IUDAD AL OESTE DE "OSTON 0OBLACIÃ&#x2DC;N !DULTOS ENTRE Y AÃ&#x2014;OS

3E CALCULÃ&#x2DC; QUE SI SE INCLUÃ&#x201C;AN PERSONAS DENTRO DE ESTE RANGO IBAN A PODER INCLUIRSE SIN ENFERMEDAD CORNARIA IDÃ&#x2DC;NEAS PARA ESTE ESTUDIO

,A POBLACIÃ&#x2DC;N DE A AÃ&#x2014;OS SERIA LA MÃ&#x2030;S IDÃ&#x2DC;NEA Ŷ )LJXUD . . (VWXGLR GH )UDPLQJKDP

A #OHORTE

3OBREVIVIENTES DE LA COHORTE ORIGINAL EXÃ&#x2030;MENES

&2# #LARAMENTE ESTABLECIDOS

2IESGO RELATIVO 22 RIESGO ATRIBUIBLE 2!

ANÃ&#x2030;LISIS MULTIVARIADOS

,Ã&#x201C;PIDOS SANGUÃ&#x201C;NEOS

(Ã&#x2030;BITO DE FUMAR

0RESIÃ&#x2DC;N ARTERIAL

/BESIDAD SEDENTARISMO

$"4

0SICOSOCIALES

'OTA

)NCIDENCIA DE PATOLOGÃ&#x201C;A CORONARIA Y CARDIOVASCULAR

&2 -ENORES

!NÃ&#x2030;LISIS DE 'ENOMA

MUESTRAS DE FAMILIAS CON ESCANEO GENÃ&#x2DC;MICO COMPLETO

3E DESARROLLARIAN UNOS CASOS NUEVOS EN UN PERIODO DE AÃ&#x2014;OS

s 3ECCIĂ&#x2DC;N s 0RINCIPALES DISEĂ&#x2014;OS DE )NVESTIGACIĂ&#x2DC;N #IENTĂ&#x201C;lCA s

dio de seguimiento en el que se incluyen 100 pacientes, con cuatro muertes y 16 pĂŠrdidas de seguimiento. Un Ă­ndice de mortalidad global contarĂ­a las 4 muertes entre los 84 sujetos con seguimiento completo, lo que darĂ­a 4,8%.

Pero, ÂżquĂŠ pasĂł con los 16 perdidos? En el peor escenario posible y si todos hubiesen muerto tambiĂŠn la mortalidad serĂ­a de 20/100, es decir 20%, ÂĄlo que es 4 veces el nĂşmero reportado!

En el mejor de los escenarios, por otra parte, ninguno hubiese muerto, con lo que la mortalidad serĂ­a 4/100 Ăł 4%. Como regla prĂĄctica, se concluye que menos del 5% de abandono o pĂŠrdida de seguimiento probablemente produzFD PRGLÂżFDFLRQHV GHVSUHFLDEOHV HQ ORV UHVXOWDdos, en tanto que 20% o mĂĄs es un porcentaje inaceptable.

En otras ocasiones y como alternativa logĂ­stica puede preferirse tomar una cohorte a partir GH XQ JUXSR VRFLR SURIHVLRQDO ELHQ GHÂżQLGR 7DO el estudio clĂĄsico de Doll y Hill en Inglaterra y Gales para evaluar los efectos sobre la salud del hĂĄbito de fumar, eligiendo a los mĂŠdicos britĂĄnicos. Comenzado en 1951, se enviĂł un cuestionario por correo a todos los integrantes del registro de mĂŠdicos britĂĄnicos, obteniĂŠndose un total de mĂĄs de 33 000 hombres y 6 000 mujeres. Esta cohorte ha sido seguida desde entonces.

Una vez establecida la fuente de los expuestos, la siguiente es elegir un grupo de comparaciĂłn adecuado de individuos no expuestos, siendo esta selecciĂłn un aspecto crĂ­tico. Como en el diseĂąo retrospectivo, este grupo deberĂ­a ser lo mĂĄs parecido al expuesto, respecto a la distribuciĂłn de todos los factores que puedan estar relacionados con los resultados de interĂŠs. AsĂ­, si realmente no hubiera asociaciĂłn entre enferPHGDG \ H[SRVLFLyQ ODV WDVDV ÂżQDOHV GH ORV GRV grupos serĂ­an esencialmente las mismas.

Pueden utilizarse dos tipos de grupos de comparaciĂłn: externos e internos. Por ejemplo, las cohortes de la poblaciĂłn general tienden a ser heterogĂŠneas respecto de muchas exposiciones y por lo tanto sus miembros pueden subclasiÂżFDUVH HQ GLIHUHQWHV FDWHJRUtDV GH H[SRVLFLyQ Esto es que un determinado grupo de la cohorte con bajo o nulo riesgo de exposiciĂłn puede usarse como grupo de comparaciĂłn.

83

En un estudio de cohortes sobre trabajadores de la industria del solvente, por ejemplo, un grupo interno de comparaciĂłn estarĂ­a dado por trabajadores de la misma industria no expuestos al factor en estudio. Ahora bien, si la cohorte es compactamente homogĂŠnea en relaciĂłn con la exposiciĂłn y no es posible a priori diferenciar un grupo menos expuesto o no expuesto, serĂĄ necesario apelar a un grupo de comparaciĂłn externo, que pueden ser empleados de otras industrias, retomando el ejemplo anterior, o en situaciĂłn extrema la SREODFLyQ JHQHUDO GH OD ]RQD JHRJUiÂżFD HQ cuyo caso la apariciĂłn de enfermedad observada en la cohorte se compara con la apariciĂłn de enfermedad en la poblaciĂłn general de la que ĂŠsta proviene.

En algĂşn caso, incluso puede ser de utilidad tener mĂşltiples grupos de comparaciĂłn, en especial cuando no puede asegurarse que QLQJXQR VHD VXÂżFLHQWHPHQWH VLPLODU DO JUXSR expuesto en tĂŠrminos de distribuciĂłn de variables de confusiĂłn.

La medida de la exposiciĂłn de interĂŠs es un aspecto crucial en este tipo de diseĂąo. Debe obtenerse informaciĂłn sobre la edad al iniFLR GH OD H[SRVLFLyQ IHFKDV GH LQLFLR \ ÂżnalizaciĂłn de la exposiciĂłn, dosis y patrĂłn de exposiciĂłn y cambios temporales. Existen dos tipos principales de estudios de cohortes GHÂżQLGRV VHJ~Q HO PRPHQWR HQ HO WLHPSR HQ que se obtuvo la informaciĂłn sobre la exposiciĂłn: presente o pasado. Los estudios de cohortes prospectivos tienen los datos actualPHQWH HQ HO SUHVHQWH XQD YH] GHÂżQLGD OD SRblaciĂłn en estudio. Una alternativa muy Ăştil para enfermedades crĂłnicas o con perĂ­odos GH LQGXFFLyQ SURORQJDGRV HV FRQÂżDU HQ ODV medidas de exposiciĂłn efectuadas aĂąos antes del inicio del estudio y que pueden obtenerse a partir de registros mĂŠdicos, ocupacionales o de otro tipo; ĂŠstos se denominan estudios de cohortes histĂłricos.

8QD OLPLWDFLyQ HVHQFLDO \ VLJQLÂżFDWLYD QR obstante, de este tipo de VXE GLVHxR es que los registros del pasado suelen ser menos exactos y detallados que si se recopilan de manera prospectiva. Cabe mencionar otro VXE GLVHxR HVSHFtÂżFR &XDQGR HQ XQD FRKRU-

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Lemus s AragĂźes s y Colaboradores s ISSS s

%STUDIO PROSPECTIVO CON PACIENTES

0Ă?RDIDAS EN EL SEGUIMIENTO

3I LOS HUBIESEN MUERTO TAMBIĂ?N ENTONCES ES _ VECES EL Ă&#x201C;NDICE REPORTADO EN EL ESTUDIO

MUERTOS CON SEGUIMIENTO COMPLETO POR LO QUE MORTALIDAD

3I NINGUNO HUBIESE MUERTO LA MORTALIDAD SERĂ&#x201C;A

MUERTOS

-ENOS DE PRODUCIRĂ&#x2030; DESVIACIĂ&#x2DC;N PEQUEĂ&#x2014;A

MĂ&#x2030;S DE INACEPTABLE

Ĺś )LJXUD . . 3pUGLGDV HQ HO VHJXLPLHQWR

te seguida a travĂŠs del tiempo pueden identiÂżFDUVH XQD FDQWLGDG DGHFXDGD GH FDVRV pVWRV pueden analizarse detalladamente tomando como comparaciĂłn una muestra de individuos no enfermos (controles) que provienen de la misma cohorte pero no son toda la cohorte.

Este sub diseĂąo se llama estudio FDVR FRQWURO DQLGDGR. Asimismo, cuando se analiza un evento (como un brote de alguna enfermedad aguda) en el que se conoce a toda la poblaciĂłn, es posible hablar apropiadamente de un estudio de FRKRUWHV UHWURVSHFWLYR, tal como el famoso ejercicio docente de Epi_Info, Oswego, que analiza los avatares de una toxiinfecciĂłn alimentaria en ocasiĂłn de una cena social en una iglesia, en 1940, en Lycoming, condado de Oswego (EEUU). Ă&#x161;ltimamente incluso se habla de diseĂąos 1) casos cohorte, que sĂłlo mencionaremos en este DFiSLWH LGHDGRV HVSHFtÂżFDPHQWH HQ HO FRQWH[WR del estudio de enfermedades crĂłnicas como el cĂĄncer. BĂĄsicamente implican la detecciĂłn de casos incidentes en una cohorte contra un grupo control de un porcentaje determinado de la misma cohorte, y 2) caso control alternante (FDVH FURVVRYHU) de diseĂąo y conceptualizaciĂłn mĂĄs complejo, que implica que cada paciente

es su propio control al compararse los prolegĂłmenos del desenlace contra otros perĂ­odos previos similares en los que el mismo no se produjo.

3.1.3.3. Pasos en el diseĂąo de Cohortes Los principales pasos a considerar en el diseĂąo clĂĄsico son los siguientes: a) Planteamiento de una hipĂłtesis en forma precisa y operacional.

E 'HÂżQLFLyQ GH OD YDULDEOH LQGHSHQGLHQWH \ de la exposiciĂłn a la misma.

F 'HÂżQLFLyQ \ YDOLGDFLyQ GH ORV LQVWUXmentos destinados a medir la exposiciĂłn y los efectos de interĂŠs. d) Fuente y criterios de elecciĂłn de las cohortes que se van a comparar. e) ObtenciĂłn de la informaciĂłn. f) DeterminaciĂłn del tamaĂąo muestral.

Repasaremos someramente cada una.

D 3ODQWHDPLHQWR GH XQD KLSyWHVLV HQ IRUPD SUHFLVD \ RSHUDFLRQDO Si bien la necesidad de una hipĂłtesis etiolĂłgica es extensiva a todos los diseĂąos analĂ­ticos, para un estudio de cohortes es imprescindi-

s 3ECCIØN s 0RINCIPALES DISE×OS DE )NVESTIGACIØN #IENTÓlCA s

ble que los investigadores tengan un planteo explicativo hipotético de la o las causas del evento, basado en otros estudios epidemiológicos, para obtener una hipótesis operacional, es decir, poder caracterizar la exposición en términos concretos de productos y poblaciones expuestas en las cuales sea posible detectar la incidencia del evento de interés.

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dentro de los estudios observacionales, el más parecido a un estudio experimental, por lo que es imprescindible que los grupos comparados sean lo más semejantes posible; idealmente sólo debieran diferir en el grado de exposición a la posible causa.

H 2EWHQFLyQ GH OD LQIRUPDFLyQ El objetivo fundamental en este aspecto es conE 'H¿QLFLyQ GH OD YDULDEOH LQGHSHQGLHQWH \ seguir una información no sesgada de los diverOD H[SRVLFLyQ D OD PLVPD VRV JUXSRV TXH VH HVWXGLDQ 8QD YH] GH¿QLGRV los instrumentos para determinar la exposición F 'H¿QLFLyQ \ YDOLGDFLyQ GH ORV LQVWUXPHQWRV y para observar su efecto, se ha de establecer GHVWLQDGRV D PHGLU OD H[SRVLFLyQ \ ORV HIHFWRV la periodicidad de las observaciones y la forma GH LQWHUpV como se llevarán a cabo. Para evitar sesgos se En un estudio de cohorte la validez depende recurre a la técnica de observación ciega: los en gran medida de la forma con la que se ha investigadores que realizan los exámenes coestablecido la exposición durante el tiempo rrespondientes desconocen a cuál cohorte perde observación de los sujetos y, consecuen- tenece cada individuo. temente, de los métodos utilizados para detectar la aparición del efecto o variable de- I 'HWHUPLQDFLyQ GHO WDPDxR PXHVWUDO pendiente.

(O LQYHVWLJDGRU GHEH ¿MDU HO QLYHO GH VLJQL¿FDEl monitoreo ambiental y biológico para FLyQ Į \ OD SRWHQFLD GH VX HVWXGLR , ȕ 'HEH el diagnóstico de la enfermedad constituyen además tener una estimación de la tasa de incielementos que se han de dejar claramente dencia de la enfermedad en los no expuestos y, GH¿QLGRV \ H[SOtFLWRV SDUD SHUPLWLU XQD DSUH- por último, determinar el Riesgo Relativo (RR) ciación justa de los resultados. que es interesante desde el punto de vista de la salud pública.

G )XHQWH \ FULWHULRV GH VHOHFFLyQ GH ODV 3.1.3.4 Ventajas y desventajas FRKRUWHV TXH VH YDQ D FRPSDUDU La fuente de los individuos que constituirán las de los estudios de cohortes cohortes depende del problema que se estudia: Dentro de los estudios observacionales, el así, por ejemplo, si el interés radica en una ex- diseño de cohortes es el que se asemeja en posición a sustancias de uso industrial, la fuente mayor medida a un estudio experimental; se más adecuada son grupos de trabajadores que explora la ocurrencia de una enfermedad a intervienen de alguna manera en la misma; si la partir de grupos expuestos o no expuestos a H[SRVLFLyQ VH UH¿HUH D GHWHUPLQDGRV DOLPHQWRV la causa hipotética, por lo tanto, no hay dudas o a su forma de preparación, la fuente priori- sobre la direccionalidad de los acontecimientaria son grupos seleccionados de la población tos. Puede establecerse la tasa de incidencia general. de la enfermedad y calcularse directamente El primer criterio de elección es, obviamente, el Riesgo Relativo, el Riesgo Atribuible y las la ausencia de la variable dependiente. Se re- Mediciones de Impacto. La información sobre quiere que tanto expuestos como no expuestos la exposición no está sujeta a la capacidad de se encuentren libres de la enfermedad. La apli- recordar de cada individuo, ya que se recoleccación de este principio puede tener limitacio- tará prospectivamente. nes prácticas y éticas. En segundo lugar, como Las desventajas, en especial para la invesFULWHULR GH VHOHFFLyQ GHEH ¿JXUDU OD LJXDOGDG HQ tigación de patologías crónicas, implican reexpuestos y no expuestos en relación con va- querir muestras numerosas seguidas duranriables de confusión. El estudio de cohortes es, te mucho tiempo, lo que es costoso en todo

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sentido. Durante el período de seguimiento pueden perderse sujetos o producirse cambios en los niveles de exposición. A mayor período de seguimiento existe un aumento de estos problemas. En resumen, el diseño de estudio de cohortes rinde una de las más válidas respuestas acerca de la relación causal entre una variable independiente y una variable dependiente, dentro de los estudios observacionales. Sin embargo, su utilización debe estar reservada a aquellos problemas para los cuales KD\ DFXPXODGD XQD HYLGHQFLD VX¿FLHQWHPHQWH fundada, ya que el diseño es de elevado costo y compleja ejecución.

3.1.4 Diseños transversales o de prevalencia /RV HVWXGLRV WUDQVYHUVDOHV WLHQHQ FRPR ¿Q determinar la prevalencia de un atributo (exposición o evento de salud) en una población GH¿QLGD HQ XQ PRPHQWR GHWHUPLQDGR GHO tiempo, más que seleccionar grupos de individuos de acuerdo a la presencia o ausencia de la exposición a factores de riesgo, o de acuerdo a la presencia o ausencia de enfermedad.

En algún caso, pretenden ir más allá y sugerir factores de riesgo potencial, pero en general debe recordarse que el foco está centrado en la prevalencia y no en la incidencia ya que los desenlaces (la enfermedad) y los eventuales factores de riesgo son evaluados al mismo tiempo, por lo que no puede establecerse una relación temporal. Por ejemplo, supóngase que se encuentra que la obesidad es más frecuente en mujeres con artritis. ¿Fue el sobrepeso el que desencadenó la artritis o es que las afectadas de artritis se vuelven inactivas y obesas? Imposible contestar desde esta perspectiva metodológica. Los estudios de este tipo responden a la pregunta coloquial: ¿soy diferente a mis vecinos? Los datos obtenidos en un estudio de prevalencia pueden examinarse de dos maneras diferentes: las tasas de prevalencia pueden ser comparadas entre los grupos de expuestos y no expuestos o puede procederse a comparar las proporciones de expuestos y no expuestos entre enfermos y no enfermos.

Los principales puntos a considerar en el diseño de un estudio de prevalencia son: D 'H¿QLU OD SREODFLyQ GH UHIHUHQFLD b) Determinar si el estudio se realizará sobre el total de la población o en una muestra. c) Determinar el tamaño de la muestra poblacional y las formas de selección de la misma. d) Elaborar y validar los instrumentos o técnicas mediante los que se determinará la presencia o ausencia de las variables independientes y de las variables dependientes. e) Asegurar la comparabilidad (de la información obtenida en los diferentes grupos). f) Determinar el tipo de análisis epidemiológico y estadístico de los datos. g) Determinar la conducta a seguir con los casos detectados.

Este diseño nos permite establecer las tasas de prevalencia correspondientes a expuestos y no expuestos a la variable independiente o, como se ha indicado en otra sección, establecer la FDUJD WRWDO de la enfermedad en la población, considerando casos antiguos y nuevos de la patología en estudio. Otra alternativa de análisis, utilizada con frecuencia, es la determinación de los porcentajes de exposición en enfermos y no enfermos. Se trata de un diseño cuya principal ventaja se encuentra en la utilización DGPLQLVWUDWLYD de sus resultados, porque el determinar la cuantía de la enfermedad prevalente en una comunidad, permite estimar la necesidad potencial de recursos humanos y físicos para su atención. La mayor desventaja, en relación con la investigación de causas, es la imposibilidad de establecer la direccionalidad de la asociación entre las variables independientes y dependientes, las que se han determinado simultáneamente. Puede darse la situación en que la que se considera una variable independiente de riesgo sea una consecuencia de la propia enfermedad.

Reporte de caso o de serie de casos El reporte es el tipo más simple de investigación, fruto de mentes inquisitivas, que se limita a describir, a veces puntillosamente, un caso observado en el que no ha habido intervención. Son ejemplos la descripción de un efecto adverso raro o de un fenómeno

s 3ECCIĂ&#x2DC;N s 0RINCIPALES DISEĂ&#x2014;OS DE )NVESTIGACIĂ&#x2DC;N #IENTĂ&#x201C;lCA s

inusual, como el desencadenamiento de un infarto miocĂĄrdico consecutivo a una picadura de avispa o los famosos artĂ­culos, que aĂşn hoy aparecen en la literatura ÂŤD SURSyVLWR GH XQ FDVRÂŤ (recordemos el trabajo clĂĄsico de Gottlieb HW DO , en 1981, sobre cuatro varones jĂłvenes con una forma rara de neumopatĂ­a que abrieron la senda para la investigaciĂłn epidemiolĂłgica del SIDA). La descripciĂłn de un caso o serie de los mismos puede iluminar algĂşn aspecto bĂĄsico desconocido o que ha pasado desapercibido, mecanismo farmaFRGLQiPLFR R ÂżVLRSDWROyJLFR HQ FXDOTXLHU caso no permiten hacer inferencias causales ni establecer temporalidad.

Los estudios correlacionales que tienen lugar al nivel poblacional mĂĄs que individual se llaman estudios ecolĂłgicos y si bien suelen ser Ăştiles para establecer hipĂłtesis iniciales estĂĄn sujetos a mĂşltiples sesgos y falacias, principalmente a la derivaciĂłn de un hallazgo del grupo al individuo (la llamada falacia ecolĂłgica).

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el diseĂąo bĂĄsico contra el que se juzgan los dePiV GHELGR D TXH SURSRUFLRQD OD MXVWLÂżFDFLyQ mĂĄxima para concluir causalidad y estĂĄ sujeto al menor nĂşmero de problemas o sesgos.

El primer requisito en un experimento es la LQWHUYHQFLyQ GLUHFWD de los LQYHVWLJDGRUHV sobre los sujetos observados, a travĂŠs de la imposiciĂłn de la variable independiente (es decir, el experimentador hace algo al menos a algunos sujetos del estudio). 0DQLSXOD intencionalmente la variable independiente, que considera como posible causa de algo (o condiciĂłn antecedente) para observar el efecto provocado (variable dependiente o consecuente).

Una segunda caracterĂ­stica es su QDWXUDOH]D SURVSHFWLYD EiVLFDPHQWH VRQ FRKRUWHV sobre las que se ha realizado alguna maniobra y en las que despuĂŠs de un cierto lapso se observa la apariciĂłn del o los efectos que se creen asociados a la variable independiente.

Por Ăşltimo, caracteriza a los estudios experimentales la DVLJQDFLyQ DOHDWRULD al azar, randomizada de los individuos a la variable independiente que estĂĄ bajo estudio. La randomizaciĂłn es en sĂ­ una medida de control 3.1.5 DiseĂąos de intervenciĂłn (vĂŠase mĂĄs abajo), introducida en 1940 por (experimentales) el brillante Ronald Fisher â&#x20AC;&#x201C;que ha dejado un CaracterĂ­sticas generales amplio rastro en la bioestadĂ­sticaâ&#x20AC;&#x201C; y cuyo El tĂŠrmino experimento suele denotar colo- propĂłsito es dar al investigador la seguridad quialmente el tomar una acciĂłn y despuĂŠs de que variables desconocidas no afectarĂĄn el observar las consecuencias. Desde el punto resultado de su estudio. Es Ăştil verla como una GH YLVWD FLHQWtÂżFR OD FRPSUREDFLyQ PiV FRQ- suerte de seguro (Cochran y Cox, 1992) en el creta de la participaciĂłn de una o mĂĄs varia- VHQWLGR GH TXH ³HV XQD SUHFDXFLyQ FRQWUD bles independientes en el desarrollo de una interferencias que pueden o no ocurrir y que enfermedad, consistirĂ­a en poder exponer a pueden o no ser importantes si ocurren. Por un grupo de individuos a dichas variables y lo general es aconsejable tomarse el trabajo compararlos con un grupo idĂŠntico no ex- de aleatorizar aĂşn cuando no se espere que puesto, controlando cualquier otro factor que haya un sesgo importante al dejar de hacerloâ&#x20AC;?. pudiera distorsionar la asociaciĂłn investiga- Recordemos en este contexto que la variable da. Esta situaciĂłn es lo que en forma general independiente (variable explicativa, supuesta se denomina un experimento, una interferen- causa en una relaciĂłn entre variables) se hipocia buscada y planeada en el orden natural de tetiza y se manipula y la dependiente (supueslos hechos. to efecto o respuesta a explicar) se mide.

Los diseĂąos de intervenciĂłn son los que mĂĄs Asimismo, debe existir XQ FRQWURO a la sise aproximan a los anĂĄlisis realizados por los tuaciĂłn experimental. La palabra control poFLHQWtÂżFRV HQ HO ODERUDWRULR (Q HVWH FDVR HO see diversas connotaciones. Una primera que investigador no es ya el observador pasivo de adopta el texto clĂĄsico de Dawson-Saunders y los diseĂąos previos. Los ensayos clĂ­nicos son el 7UDSS VH UHÂżHUH D FRQWURO FRPR FRPSDUDFLyQ estĂĄndar de oro o referencia en medicina, o sea, con pacientes tratados de otra manera â&#x20AC;&#x201C;usual-

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mente la mejor alternativa disponibleâ&#x20AC;&#x201C;; si ĂŠste no existe, muchas veces se concluirĂĄ que el procedimiento usado es el mejor, derivando en el problema concreto de recomendarse modos de tratamiento o estrategias diagnĂłsticas cuya HÂżFDFLD QR VH KD FRQWURODGR SRU OR WDQWR QR VH ha probado verdaderamente desde el punto de YLVWD FLHQWtÂżFR

Los controles ideales son los controles concurrentes independientes; es decir, se tienen dos grupos simultĂĄneos, uno sometido al procedimiento, estrategia o droga a investigar y otro asignado a placebo o tratamiento estĂĄndar, con trato semejante en el mismo perĂ­odo temporal, esto es un FRQWURO FRQFXUUHQWH; al mismo tiempo y para evitar que el experimentador vea lo que quiere ver, el anĂĄlisis debe ser doble ciego: ni pacientes ni investigadores conocen quĂŠ se administra (nĂłtese que esto es a veces imposible, como en el caso de asignaciĂłn a una estrategia de tratamiento, como cirugĂ­a vs. tratamiento mĂŠdico, que no puede ser desconocida al investigador ni al paciente). No obstante la fuente de controles puede ser, y de hecho a veces es, diversa. Por ejemplo, pueden utilizarse FRQWUROHV KLVWyULFRV R PHGLGDV GH OD SREODFLyQ JHQHUDO ÂąFRQWUROHV H[WHUQRV DO HVWXGLRÂą, con los sesgos que esto implica. Otra manera de lograr control es el utilizar al mismo grupo de pacientes para ambas alternativas en forma secuencial. Por ejemplo, en un estudio famoso sobre dieta y enfermedad coronaria un grupo de enfermos coronarios fue evaluado basal y accesoriamente despuĂŠs de dos aĂąos de dieta vegetariana y otros tratamientos. Cada paciente es su propio control y el diseĂąo se llama estudio con autocontroles; con todo, es un diseĂąo poco robusto ya que muchas veces los enfermos cambian, sobre todo por la atenciĂłn que reciben, o por saberse parte de un estudio mĂĄs que por la intervenciĂłn en sĂ­ (lo que se conoce como HIHFWR +DZWKRUQH, que tambiĂŠn serĂ­a aplicable al caso de los diseĂąos cuasi experimentales antes-despuĂŠs â&#x20AC;&#x201C;vĂŠase mĂĄs adelante). Una variante interesante del anterior es el diseĂąo cruzado en que cada lote de pacientes es alternativa y secuencialmente caso y control, interpuesto un perĂ­odo de lavado de duraciĂłn variable, como se esquematiza en la Figura 3.11.

(Q GHÂżQLWLYD ODV WUHV FDUDFWHUtVWLFDV GLVWLQtivas del experimento son: PDQLSXODFLyQ, FRQWURO y DOHDWRUL]DFLyQ. El objetivo de un ensayo clĂ­nico randomizado (en adelante ECR) es evaluar uno o mĂĄs tratamientos nuevos para una enfermedad u otro evento de interĂŠs. Ya que los ensayos que implican las mĂĄs de las veces a personas enfermas se realizan en hospitales u otros centros asistenciales. Pero existen tambiĂŠn ensayos clĂ­nicos de campo que tratan con sujetos no enfermos.

A pesar de ser la respuesta mĂĄs vĂĄlida acerca de la relaciĂłn causal que puede existir entre los factores de riesgo y una enfermedad, existen razones de carĂĄcter ĂŠtico que limitan, e incluso excluyen, la aplicaciĂłn de este diseĂąo de investigaciĂłn. Sin embargo, el mĂŠtodo experimental se aplica positivamente en estudios epidemiolĂłgicos de carĂĄcter preventivo y terapĂŠutico. La imposibilidad de observar de modo directo el papel causal de algĂşn factor, lleva al camino alternativo de analizar experimentalmente si la supresiĂłn o disminuciĂłn de la exposiciĂłn contribuye a eliminar o disminuir la incidencia de la enfermedad en los grupos. La experimentaciĂłn de tipo terapĂŠutico consiste en la evaluaciĂłn de un tratamiento mĂŠdico o quirĂşrgico, mediante un diseĂąo que cumpla con las caracterĂ­sticas generales antes enunciadas: existencia de grupos de comparaciĂłn, asignaciĂłn aleatoria y prospectividad de la investigaciĂłn.

Para la situaciĂłn especial de experimentos terapĂŠuticos, se utiliza con frecuencia la expresiĂłn de ensayos clĂ­nicos controlados.

Existe consenso en considerar al ensayo clĂ­nico controlado como la Ăşnica estrategia FLHQWtÂżFDPHQWH YiOLGD SDUD HYDOXDU OD HÂżFDcia de alguna acciĂłn terapĂŠutica. Cualquier otra forma, que no respete los principios o cĂĄnones de un experimento, estĂĄ sujeta a la posibilidad de distorsiones en sus resultados.

La necesidad de la ejecuciĂłn de estos experimentos controlados ha sido un fenĂłmeno cada vez mĂĄs acentuado y ha llegado a ser uno de los mĂĄs importantes avances metodoOyJLFRV DVRFLDGR FRQ ODV EDVHV FLHQWtÂżFDV GH la terapĂŠutica mĂŠdica.

s 3ECCIĂ&#x2DC;N s 0RINCIPALES DISEĂ&#x2014;OS DE )NVESTIGACIĂ&#x2DC;N #IENTĂ&#x201C;lCA s

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0OBLACIĂ&#x2DC;N 3UJETOS ELEGIBLES

'RUPO

'RUPO

%XPERIMENTO

#ONTROL

0ERDIDOS

0ERDIDOS

0OBLACIĂ&#x2DC;N 0ERĂ&#x201C;ODO DE REPOSO O LAVADO

'RUPO

'RUPO

%XPERIMENTO

#ONTROL

0ERDIDOS

0ERDIDOS

2ESULTADO &INAL Ĺś )LJXUD . . (&5 FRQ GLVHxR FUX]DGR

3.1.5.1 Requerimientos metodolĂłgicos del ensayo clĂ­nico controlado (O WpUPLQR FRQWURODGR VH UHÂżHUH HVSHFtÂżcamente a la utilizaciĂłn de alguna clase de aleatoriedad en la asignaciĂłn de los individuos al o los tratamientos que se desean evaluar. Cuando no existe un proceso aleatorio algunos autores utilizan la denominaciĂłn de ensayo clĂ­nico no controlado; sin embargo, este Ăşltimo tipo de observaciĂłn estĂĄ fuera de la condiciĂłn de experimento.

Cuatro requerimientos bĂĄsicos distinguen a este tipo de investigaciĂłn: a) base racional; b) representatividad de la experiencia; c) replicabilidad y d) aleatorizaciĂłn

Los discutiremos someramente.

D %DVH UDFLRQDO La ejecuciĂłn de un ensayo clĂ­nico controlado debe estar basada en la existencia de sĂłlidas ra]RQHV FLHQWtÂżFDV TXH MXVWLÂżFDQ HO HVWXGLR GH XQ determinado tratamiento. A pesar de lo obvio GH HVWD DÂżUPDFLyQ VRUSUHQGH OD UHDOL]DFLyQ GH H[SHULPHQWRV WHUDSpXWLFRV LQMXVWLÂżFDGRV GHVtinados muchas veces a responder preguntas intrascendentes. Un ensayo clĂ­nico controlado, en especial en ciertos campos como la oncologĂ­a, deberĂ­a poseer una hipĂłtesis central que constituya el elemento sobre el que podrĂ­a planearse el resto del diseĂąo. La operacionalidad de la hipĂłtesis consiste en la factibilidad de

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poder probarla y ello estĂĄ fuertemente ligado D OD IRUPXODFLyQ \ FODVLÂżFDFLyQ GH ORV HOHmentos que servirĂĄn para su comprobaciĂłn o rechazo.

E 5HSUHVHQWDWLYLGDG GH OD H[SHULHQFLD La intenciĂłn de quien ejecuta este tipo de estudio es obtener resultados que puedan ser generalizados a una poblaciĂłn mucho mĂĄs amplia que el conjunto de individuos que ha sido estudiado. La posibilidad de extrapolaciĂłn se vincula a la representatividad que posee el grupo en estudio. En muchas circunstancias, los resultados positivos alcanzados en un ensayo clĂ­nico controlado no son corroborados cuando se repite el estudio en un grupo mĂĄs amplio de pacientes. La situaciĂłn inversa tampoco es infrecuente.

F 5HSOLFDELOLGDG La necesidad de replicar o repetir un tratamiento en un nĂşmero determinado de sujetos se deriva del hecho que sus efectos en un individuo no pueden predecirse con certeza, porque los pacientes no son exactamente iguales; el tratamiento no afecta a cada paciente de la misma manera y, en muchas ocasiones, no puede ser idĂŠntico en todos, debido a los posibles efectos laterales que puedan ocurrir en algunos de los sujetos.

G $OHDWRUL]DFLyQ La asignaciĂłn al azar de los individuos a los diferentes tratamientos que se desean comparar es un requerimiento esencial en un ensayo clĂ­nico controlado. Al comentar los estudios epidemiolĂłgicos no experimentales, seĂąalamos que su desventaja era la no comparabilidad intrĂ­nseca de los grupos, por ser construidos de una manera no experimental; con eso aludimos a este procedimiento aleatorio en la formaciĂłn de los grupos en estudio. En esencia, la aleatorizaciĂłn consiste en utilizar un mecanismo de asignaciĂłn de los tratamientos, independiente de la voluntad del investigador o del sujeto investigado. La aleatorizaciĂłn, por lo tanto, tiene como objetivo primordial evitar cualquier sesgo consciente o inconsciente de quienes intervienen

en el experimento, si de ellos dependiera la elecciĂłn de la maniobra.

Adicionalmente, se logra que los grupos en SURPHGLR sean comparables respecto a variables de confusiĂłn no controladas en forma explĂ­cita por algĂşn procedimiento de emparejamiento.

Por Ăşltimo, la aleatorizaciĂłn valida las tĂŠcnicas de anĂĄlisis estadĂ­stico, aplicadas para determinar la probabilidad del azar en las diferencias entre los grupos en estudio.

La Figura 3.12 nos muestra la arquitectura ideal de este estudio. Sin embargo, se deben considerar algunos hechos que pueden conducir a resultados espurios o sesgos. Por ejemplo, no siempre el total de pacientes candidatos puede participar, por no desearlo o bien por no cumplir con todos los criterios GH LQFOXVLyQ TXH VH KDQ ÂżMDGR FRQ DQWHODFLyQ (y de paso, ÂĄĂŠstos no pueden ser controles!).

Una proporciĂłn de los que forman el grupo de estudio puede fallecer o retirarse antes de la DVLJQDFLyQ DOHDWRULD \ ÂżQDOPHQWH RFXUUH TXH durante el perĂ­odo de observaciĂłn se pierden algunos pacientes.

A lo largo de un ensayo clĂ­nico se producen alteraciones en la composiciĂłn original de los grupos. Para evitar extraer conclusiones sobre grupos sesgados, se deben tener en cuenta para el anĂĄlisis, las observaciones sobre los individuos que no aceptan el tratamiento y toda la informaciĂłn de los sujetos previa a su pĂŠrdida durante el seguimiento.

Uno de los aspectos clave para una ejecuciĂłn exitosa de estos estudios, consiste en la elaboraciĂłn de un protocolo de la investigaciĂłn. El protocolo es el documento en el cual el investigador deja constancia de todos los elementos conceptuales en que se basa su ensayo clĂ­nico, ha dejado explĂ­cita(s) la(s) hipĂłtesis por investigar, ha operacionalizado la forma (de observar los resultados) y ha establecido todos los aspectos prĂĄcticos de la ejecuciĂłn. Este documento debe conteQHU DGHPiV WRGRV ORV SXQWRV TXH VH UHÂżHUHQ a los aspectos ĂŠticos de la experiencia. Las tĂŠcnicas de anĂĄlisis estadĂ­sticas y el manejo de datos deben estar estipulados en el protocolo. La omisiĂłn de aspectos relevantes y la

s 3ECCIØN s 0RINCIPALES DISE×OS DE )NVESTIGACIØN #IENTÓlCA s

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sisten en que el paciente, o bien, el paciente y el investigador desconozcan a qué tratamiento ha sido asignado cada individuo. En la misma línea de evitar sesgos (de la información), se inscribe la utilización de un placebo, sustancia 3.1.5.2 Problemas especiales inerte, igual en forma, color, sabor y modo de en un ensayo clínico administración a la sustancia activa. En ocaD 6HVJRV HQ OD REWHQFLyQ GH OD LQIRUPDFLyQ siones la utilización de placebo es éticamente inaceptable, en otras, teóricamente es difícil VREUH ORV UHVXOWDGRV GH LQWHUpV Hemos discutido las ventajas de la aleato- lograr un igualamiento con el medicamento rización en este tipo de estudio, para evitar activo por lo que se restituyen las posibilidasesgos en la asignación de los sujetos a los des de utilización de esta técnica. diversos grupos. Pero además, se pueden utilizar algunas técnicas que evitan una tendencio- E (QVD\RV FRQ YROXQWDULRV VLGDG HQ OD DSUHFLDFLyQ GH ORV UHVXOWDGRV ¿QD- La participación de voluntarios es una modales. La medición del efecto del tratamiento por lidad utilizada en especial para estudios expemedio de algún examen objetivo (de laborato- rimentales etiológicos, como única vía de llerio), cuando es pertinente, contribuye a evitar varlos a cabo. Sin embargo, los resultados obo disminuir las apreciaciones subjetivas. Las tenidos en este tipo de experiencias deben intécnicas de observación en ciego simple o do- terpretarse con cautela, ya que los voluntarios ble ciego, son de utilidad, aunque no siempre son una población autoseleccionada (de hecho es posible aplicarlas de modo absoluto. Con- se habla del HIHFWR YROXQWDULR). Las razones imprecisión en el lenguaje son la causa de interpretaciones incorrectas o de errores en la ejecución, todo lo cual altera la calidad del estudio.

$)3% / $% 5. %#2 0OBLACIØN A ESTUDIAR

Selección mediante criterios definidos No participantes no cumplen criterios de selección

Participantes potenciales

Invitación a participar

No participantes

Participantes

Asignación randomizada

Grupo de tratamiento Ŷ )LJXUD . . 'LVHxR (&5

Grupo control

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s

Lemus s AragĂźes s y Colaboradores s ISSS s

que motivaron su participaciĂłn pueden estar en relaciĂłn directa con los factores de ĂŠxito o fracaso de los tratamientos. La extrapolaciĂłn de los resultados es prĂĄcticamente irrealizable. Al UHVSHFWR O~FLGDPHQWH GLFH 6DFNHWW UHÂżULpQGRVH a los voluntarios para catastro, que son un lote extraĂąo (!) y saludable y no se puede generalizar a partir de ellos a nuestros otros pacientes.

3.1.6 DiseĂąos cuasi experimentales

En un diseĂąo cuasi experimental se pierde algo del verdadero experimento, ELHQ OD DOHDWRUL]DFLyQ R OD SUHVHQFLD GH XQ JUXSR FRQWURO VHSDUDGR; aĂşn asĂ­, se incluye la manipulaciĂłn de la variable independiente que es la intervenciĂłn. Uno de los diseĂąos mĂĄs comunes de este tipo es el denominado diseĂąo con grupo F $VSHFWRV pWLFRV Las consideraciones sobre aspectos ĂŠticos control no equivalente: utiliza dos o mĂĄs gruson mĂĄs importantes en este tipo de estudio pos uno de los cuales sirve de control y en ĂŠste TXH HQ FXDOTXLHU RWUR \ VROR HVWiQ MXVWLÂżFDGDV no se realiza ninguna intervenciĂłn. Ambos en caso de incertidumbre, cuando existe una grupos se observan antes y despuĂŠs de la induda vĂĄlida sobre el valor de una nueva in- tervenciĂłn para determinar si ĂŠsta tuvo algĂşn tervenciĂłn en cuanto a su relaciĂłn ventaja / efecto (nĂłtese que la calidad de cuasi expeririesgo. Al designar los grupos de control, es mental es que los grupos no fueron asignados imposible dejar a un grupo de enfermos sin o distribuidos al azar ni hay apareamiento); un tratamiento que se sabe efectivo hasta el los grupos no son comparables entre sĂ­ y las momento, o solo administrarle placebo. Por eventuales diferencias en las pospruebas poejemplo, los pacientes coronarios del famo- drĂ­an atribuirse a la variable independiente so CASS (Coronary Artery Surgery Study) pero quizĂĄ actĂşen otras razones diferentes que fueron aleatorizados para recibir tratamien- permanecen en la oscuridad. RecuĂŠrdese que to mĂŠdico o quirĂşrgico, pero ninguno quedĂł el criterio de los experimentos verdaderos de sin tratarse o recibiĂł placebo. En este caso, el mantener la igualdad de los grupos (salvo obgrupo control es, como se comentĂł, el mejor viamente la variable independiente que estĂĄ tratamiento disponible hasta la fecha, el estĂĄn- en estudio) tambiĂŠn ha de aplicarse a los cuasi experimentos. dar de referencia o estĂĄndar de atenciĂłn.

Otro tipo de diseĂąo cuasi experimental muy 3.1.5.3 DiseĂąos experimentales conocido y usado es el llamado estudio o diespeciales. DiseĂąo factorial seĂąo antes-despuĂŠs. Usa un solo grupo (se lo 8QD WpFQLFD SDUD PHMRUDU OD HÂżFDFLD HQ ORV llama tambiĂŠn serie cronolĂłgica de un solo estudios de intervenciĂłn es probar dos o mĂĄs grupo) en el que se realiza una intervenciĂłn; hipĂłtesis de forma simultĂĄnea en los llamados algunos lo consideran pre experimental mĂĄs diseĂąos factoriales 2 x 2, en los que el suje- que cuasi experimental ya que no involucra to primero se distribuye aleatoriamente a la ni randomizaciĂłn ni grupo control (pierde intervenciĂłn A o B para la primera hipĂłtesis dos de las tres caracterĂ­sticas del experimeny despuĂŠs, dentro de cada grupo, se procede to). Debe tomarse muy en cuenta que no tiea una segunda aleatorizaciĂłn para las inter- ne punto de comparaciĂłn (grupo control) y venciones C y D. Un ejemplo de este tipo de por lo tanto la interpretaciĂłn del patrĂłn que diseĂąo fue el (VWXGLR 6REUH OD 6DOXG GH ORV adopte la variable dependiente en respuesta 0pGLFRV, ensayo clĂ­nico doble ciego, rando- [teĂłrica] a la independiente debe analizarse mizado, controlado por placebo, realizado en o interpretarse con sumo cuidado (es decir, EEUU para evaluar los efectos de la aspirina para estimar si no pudieron haber actuado sobre la mortalidad cardiovascular total y del otras causas diferentes de la variable indebeta caroteno sobre la incidencia de cĂĄncer, pendiente). TambiĂŠn existen variantes de que incluyĂł a 33 000 mĂŠdicos y durĂł de 1 a 6 este diseĂąo como las series cronolĂłgicas con meses, siendo los sujetos asignados a recibir mĂşltiples grupos, con repeticiĂłn de estĂ­mulo, con tratamientos mĂşltiples, etc. aspirina, beta caroteno o placebo.

s 3ECCIĂ&#x2DC;N s 0RINCIPALES DISEĂ&#x2014;OS DE )NVESTIGACIĂ&#x2DC;N #IENTĂ&#x201C;lCA s

$~Q FRQ HVWDV OLPLWDFLRQHV HV XQ GLVHxR interesante en el contexto de la ISSS ya TXH D YHFHV HV HO ~QLFR SRVLEOH SDUD HQfrentar situaciones problemĂĄticas usuales del dĂ­a a dĂ­a. Por ejemplo, la sobre espera en la atenciĂłn de consultorios o guardias es un problema cabalmente reconocido en muchas entidades proveedoras de servicio. Un hospital o servicio puede abocarse a la tarea de tratar GH LGHQWLÂżFDU FDXVDV GH HVWDV GHPRUDV \ XQD YH] GHÂżQLGDV LPSOHPHQWDU PHMRUDV SDUD OR FXDO HO problema es monitoreado o reevaluado al cabo GH XQ WLHPSR (Q GHÂżQLWLYD SXHGH VHU DSWR SDUD problemas de pequeĂąa escala o relativamente sencillos y opera con una lĂłgica de sentido comĂşn (que en realidad lo aparta aĂşn mĂĄs del experimento VWULFWR VHQVX), si el problema es muy

complejo (multifactorial) pierde utilidad y debe incluirse un grupo de control.

En todos estos casos se producen fuentes de invalidaciĂłn interna del estudio (vĂŠanse, por ejemplo, Campbell, 1975; Babbie, 2001; ChisWHQVHQ HVWR HV OD SpUGLGD GH OD FRQÂżDQ]D absoluta de que los resultados del estudio sean vĂĄlidos, que respondan a lo que suponemos responden; es decir, que lo Ăşnico que operĂł fue la exposiciĂłn a la variable independiente y no otra cosa. Se describen las siguientes fuentes de invalidaciĂłn interna (Campbell, op. cit.): Â&#x2021; +LVWRULD DFRQWHFLPLHQWRV TXH RFXUUHQ GXUDQte el desarrollo del experimento y que afectan a la variable dependiente. Â&#x2021; 0DGXUDFLyQ SURFHVRV LQWHUQRV \ GLQiPLFRV GH los participantes que operan como consecuencia

%#2 &ACTORIAL X 0OBLACIĂ&#x2DC;N A ESTUDIAR

3ELECCIĂ&#x2DC;N MEDIANTE CRITERIOS DEFINIDOS No participantes no cumplen criterios de selecciĂłn

Participantes potenciales

InvitaciĂłn a participar

No participantes

Participantes AleatorizaciĂłn Grupo de tratamiento

Grupo control

AleatorizaciĂłn Grupo de Tratamiento Ĺś )LJXUD . . 'LVHxR IDFWRULDO [

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Grupo de tratamiento

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Lemus s AragĂźes s y Colaboradores s ISSS s

del tiempo y acostumbramiento o aprendizaje o aĂşn en respuesta a condiciones del medio â&#x20AC;&#x201C;en cierto aspecto se solapa con el anterior. PiĂŠnsese por ejemplo en los famosos experimentos Hawthorne, llevados a cabo por Elton Mayo, que dieron origen a la escuela de las relaciones humanas, que evaluaron una mirĂ­ada de factores y fueron en verdad no concluyentes ya que, por HMHPSOR QR WXYLHURQ VXÂżFLHQWHPHQWH HQ FXHQWD ni los cambios dinĂĄmicos de los trabajadores ni los efectos sistĂŠmicos que sobre ellos tenĂ­a la depresiĂłn de los aĂąos 30. Â&#x2021; ,QHVWDELOLGDG VH UHÂżHUH D OD SRFD FRQÂżDELOLdad de las mediciones. Â&#x2021; ,QVWUXPHQWDFLyQ Â&#x2021; 5HJUHVLyQ D OD PHGLD Â&#x2021; 6HOHFFLyQ David Sackett (2001) propone en su obra dos guĂ­as interesantes. La primera ilumina aspectos fundamentales a la hora de evaluar estudios clĂ­nicos, de cara fundamentalmente a aspectos pronĂłsticos de nuestros pacientes, una preocupaciĂłn constante, desde el abierto cuestionamiento del enfermo (ÂżCuĂĄnto tiempo de vida me queda, doctor?, ÂżquedarĂŠ bien despuĂŠs de esta cirugĂ­a? O Âżpuedo morir en la cirugĂ­a o quedar con alguna secuela importante?, hasta las preguntas que nosotros mismos nos hacemos, como por ejemplo, decidir indicar una colectomĂ­a a un varĂłn de 37 aĂąos, con colitis ulcerosa controlada, para prevenir un eventual cĂĄncer de colon, o indicar cribado para aneurismas aĂłrticos abdominales). Se mencionan aspectos mĂĄs que interesantes sobre diversos sesgos (a lo largo de su obra Sackett encuentra 35 sesgos diferentes) a los que todos somos proclives en nuestra prĂĄctica. La segunda, cuyos puntos

PHQFLRQDPRV DEDMR VH UHÂżHUH D OD HYDOXDFLyQ de estudios individuales.

1- Los pacientes, ¿fueron asignados a un tratamiento aleatorizado? ¿Fue oculta la lista de aleatorización? ¢)XH HO VHJXLPLHQWR GH ORV HQIHUPRV VX¿cientemente largo y completo?

ConsidĂŠrese lo comentado XW VXSUD sobre pĂŠrdidas tolerables (ZLWKGUDZDOV o GURS RXWV). Sackett ubica este nivel mĂĄximo en el 20%, pero otros autores mencionan que si es mayor de 15%, las conclusiones del artĂ­culo deben tomarse con cuidado (Lang, Secic, 2001). En cualquier caso, raramente el seguimiento llegarĂĄ al 100% de los pacientes.

3- ÂżSe analizaron todos los pacientes en los grupos en los que fueron aleatorizados?

4- ÂżDesconocĂ­an los pacientes y los mĂŠdicos el tratamiento?

5- ÂżEran los grupos similares al comienzo del ECR? 6- ÂżCuĂĄl es la magnitud del efecto del tratamiento?

En este acĂĄpite entran las consideraciones hechas previamente en esta secciĂłn sobre las diversas medidas y su utilidad, p, RR RRR, RA y RRA, NNT y NND. 7- ÂżCuĂĄn exacta es esta estimaciĂłn del efecto del tratamiento?

8- ÂżSon los resultados de este estudio individual aplicables a nuestro paciente?

9- ÂżEs nuestro paciente tan diferente de aquellos en el estudio?

AsĂ­, estratĂŠgicamente, Sackett sugiere plantear la pregunta de modo reverso, es decir, consiGHUDU VL ODV FDUDFWHUtVWLFDV VRFLRGHPRJUiÂżFDV R biopatolĂłgicas de nuestro paciente son tan dife-

)NTERVENCIĂ&#x2DC;N

'RUPO DE ESTUDIO ANTES

'RUPO DE ESTUDIO DESPUĂ?S #OMPARACIĂ&#x2DC;N

Ĺś )LJXUD . . (VTXHPD GHO GLVHxR FXDVL H[SHULPHQWDO antes - despuĂŠs

s 3ECCIĂ&#x2DC;N s 0RINCIPALES DISEĂ&#x2014;OS DE )NVESTIGACIĂ&#x2DC;N #IENTĂ&#x201C;lCA s

rentes de las de los del estudio que hagan inĂştil el intento de aplicaciĂłn de los resultados o la evidencia a este caso concreto1.

10- ÂżEs el tratamiento factible en nuestro medio?

Esto incluye determinar si el tratamiento puede ser suministrado o pagado por el sistema sanitario â&#x20AC;&#x201C;lo cual es un debate fundamental y pendiente en nuestro medio.

3.2 Investigaciones cualitativas HistĂłricamente, desde los aĂąos 50 y 60 el paradigma de investigaciĂłn dominante en todos los paĂ­ses fue el modelo norteamericano y europeo, basado en el empirismo y el positivismo. La investigaciĂłn clĂĄsica pues responde al paradigma empĂ­rico positivista y ha sido la PiV XVDGD HQ HO iPELWR GH OD VDOXG 5HÂżHUH Black (1994) que los mĂŠtodos de investigaciĂłn que se aplican en la actualidad en salud pĂşblica son casi exclusivamente de carĂĄcter cuantitativo y sĂłlo los estudios cuyas conclusiones se apoyan en datos numĂŠricos parecen gozan de respetabilidad. El resultado es una saturaciĂłn de FLIUDV QR VLHPSUH ÂżGHGLJQDV que raras veces se cuestionan y que llegan a convertirse en componentes integrales de nuestros conocimientos. Por ejemplo, se sabe que una de cada 10 parejas es estĂŠril, que uno de cada 10 varones es homosexual y que la prevalencia de cardiopatĂ­a aumentĂł y ahora HVWi GLVPLQX\HQGR /D EDVH FLHQWtÂżFD GH WRGDV HVWDV DÂżUPDFLRQHV HV GXGRVD 1DGLH GLVFXWH HO YDORU GH OD FXDQWLÂżFDFLyQ HQ HO DQiOLVLV GH ORV fenĂłmenos que nos rodean. No obstante, la importancia que revisten los mĂŠtodos cuantitativos es precisamente lo que obliga a tratar de mejorar su aplicaciĂłn.

0XFKRV FLHQWtÂżFRV GHVFRQRFHQ OD QDWXUDOH]D exacta de la investigaciĂłn cualitativa y piensan que se trata de estudios sobre calidad o de muestras demasiado pequeĂąas para someterlas a anĂĄlisis estadĂ­sticos. La verdad es que la investigaciĂłn cualitativa arroja luz sobre

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la naturaleza de las variables, su fuerza y sus interacciones. Al igual que los estudios cualitativos, sirve para examinar la causalidad de los fenĂłmenos y depende de la observaciĂłn o interpretaciĂłn de los mismos, pero a diferencia de aquĂŠllos, su objetivo es determinar TXp ocurre y no FRQ TXp IUHFXHQFLD /D VLPSOLÂżFDciĂłn y el reduccionismo son ajenos a su modus RSHUDQGL, que consiste en una visiĂłn global de las cosas, sin despojarlas de su complejidad. Los mĂŠtodos cualitativos â&#x20AC;&#x201C;entrevistas, observaciĂłn de actividades, interpretaciĂłn de materiales escritos, etc.â&#x20AC;&#x201C; rinden sus mejores IUXWRV FXDQGR ODV YDULDEOHV FDUHFHQ GH GHÂżQLciĂłn o no se pueden controlar. Estos mĂŠtodos, que pueden aplicarse a un individuo, un grupo pequeĂąo o una organizaciĂłn, revelan lo que estĂĄ sucediendo sin tratar de determinar asociaciones o frecuencias.

Los mĂŠtodos cualitativos cuando se combinan con los cuantitativos pueden ayudar a entender la forma en que ĂŠstos se generan y a formular hipĂłtesis, explicar fenĂłmenos sin DSDUHQWH H[SOLFDFLyQ \ GHÂżQLU FXiOHV YDULDEOHV GHEHQ FXDQWLÂżFDUVH (Q RFDVLRQHV VRQ los Ăşnicos que se prestan para investigar un fenĂłmeno complejo, especialmente cuando las variables pertinentes no muestran una relaciĂłn muy patente con un resultado determinaGR (Q GHÂżQLWLYD HO XVR PiV IUHFXHQWH GH ORV mĂŠtodos cualitativos mejorarĂ­a enormemente la calidad de los estudios epidemiolĂłgicos y de los servicios de salud.

Como bien expresa De Souza Minayo, es cuestionable (por redundante) la denominaciĂłn LQYHVWLJDFLyQ FXDOLWDWLYD, ya que sĂłlo tiene sentido por oposiciĂłn a FXDQWLWDWLYD. En rigor, cualquier investigaciĂłn deberĂ­a contemplar una caracterĂ­stica bĂĄsica de su objeto: su aspecto cualitativo. Esto implica considerar como sujeto de estudio a la gente, en determinada condiciĂłn social, perteneciente a determinado grupo social o FODVH FRQ VXV FUHHQFLDV YDORUHV \ VLJQLÂżFDGRV Implica tambiĂŠn considerar que el objeto de las ciencias sociales es complejo, contradictorio, inacabado y en permanente transformaciĂłn.

6H UHÂżHUH DO HMHPSOR GH XQ UHVLGHQWH TXH VH QHJy D DSOLFDU ODV FRQFOXVLRQHV GH XQ (&5 D XQ HQIHUPR FRQFUHWR GH DxRV \D TXH HO estudio sĂłlo incluĂ­a pacientes de hasta 65 aĂąos. ÂżEra este paciente tan diferente?

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AsĂ­, la gran cuestiĂłn en relaciĂłn con la cuanWLÂżFDFLyQ VH GHEHUtD DO ULHVJR GH TXH XQ HVWXdio de alta trascendencia, desde un punto de vista matemĂĄtico o estadĂ­stico en que toda la atenciĂłn se concentra en la manipulaciĂłn soÂżVWLFDGD GH ORV LQVWUXPHQWRV GH DQiOLVLV GHVprecie aspectos esenciales de la realidad. $Vt PXFKDV YHFHV WHQGUHPRV XQD exacta respuesta SHUR SDUD SUHJXQWDV erradas o imprecisas.

Esta discusiĂłn de FXDQWLWDWLYR vs. FXDOLWDWLYR tendrĂ­a su origen en las diferentes formas de percibir la realidad social. Los fundamentos de la investigaciĂłn cuantitativa, en extremo, se basan en sostener que: a) todo opera con leyes causales, b) la realidad consiste HQ HVWUXFWXUDV H LQVWLWXFLRQHV LGHQWLÂżFDEOHV en cuanto a datos por un lado, y creencias y valores por otro, y c) lo UHDO estĂĄ dado por los datos brutos considerados datos objetivos; los valores y creencias son subjetivos y sĂłlo pueden ser comprendidos por los datos brutos. El OHQJXDMH de las variables cuantitativas permitirĂ­a expresar generalizaciones con precisiĂłn, objetividad y neutralidad.

La crĂ­tica a esta posiciĂłn estriba no en la desvalorizaciĂłn de los instrumentos clĂĄsicamente considerados (medidas de ocurrencia, DVRFLDFLyQ \ VLJQLÂżFDQFLD SRGHURVDV \ UHconocidas herramientas, sino en el hecho de restringir la realidad sĂłlo a lo que puede ser REVHUYDGR \ FXDQWLÂżFDGR (VWR SXHGH OOHJDU a IHWLFKL]DU los datos y tornarse el propio mĂŠtodo un fetiche en la medida que reduce la objetividad al mĂŠtodo y no a su contenido. El SURFHGLPLHQWR FLHQWtÂżFR GH DLVODU \ VHSDUDU (y reagrupar) es vĂĄlido para analizar un sinnĂşmero de cuestiones, sĂłlo que en ocasiones VH DSRORJL]D \ GHLÂżFD \ VH OR DFHSWD \ SLHQVD ontolĂłgicamente como una realidad en sĂ­, esto es decir que el modelo es el mundo y no que el modelo sĂłlo ayuda a entender el mundo o un aspecto de ĂŠl.

Varios autores critican esta posición extrema, con el argumento de que: a) los abordaMHV FXDQWLWDWLYRV VDFUL¿FDQ ORV VLJQL¿FDGRV HQ HO ³DOWDU GHO ULJRU PDWHPiWLFR´ E H[LVWLría una creencia ingenua de que las distorsioQHV SXHGHQ VHU HYLWDGDV SRU OD FRGL¿FDFLyQ (cuestionario vs. hombre común), c) existe

evidencia de que los mĂŠtodos cuantitativos VLPSOLÂżFDQ OD YLGD OLPLWiQGROD D ORV IHQyPHnos que pueden ser enumerados, y d) cuando se hacen inferencias desde los datos, se trabaja apriorĂ­stica y preconceptualmente, tomando como familiares los fenĂłmenos que acontecen, porque ellos pertenecen a la misma sociedad que se estĂĄ estudiando.

Fases en la InvestigaciĂłn cualitativa En este contexto, la investigaciĂłn cualitativa tendrĂ­a: - una fase exploratoria, que comprende la selecciĂłn del tema a investigar, la delimitaciĂłn GHO SUREOHPD OD GHÂżQLFLyQ GHO REMHWR \ GH ORV objetivos, la construcciĂłn del marco teĂłricoconceptual, los instrumentos de recolecciĂłn y de exploraciĂłn del campo.

- una fase de trabajo de campo, que comprende la determinaciĂłn espacial correspondiente al recorte teĂłrico del objeto de la investigaciĂłn.

Por ejemplo, si se trata de entender las concepciones de salud-enfermedad de determinado grupo social; si se trata de entender las relaciones pedagĂłgicas entre mĂŠdico-paciente; si se busca comprender el impacto de determinada polĂ­tica pĂşblica para la poblaciĂłn, cada uno de estos temas corresponde a un campo empĂ­rico determinado. Diversos VXMHWRV de investigaciĂłn, construidos teĂłricamente en cuanto REMHWRV de estudio, forman parte en el campo de una relaciĂłn de intersubjetividades, de interacciĂłn social con el investigador, dando como resultado un nuevo producto que confrontarĂĄ tanto con la realidad concreta como con las hipĂłtesis y presupuestos teĂłricos, en un proceso mĂĄs amplio de construcciĂłn de conocimientos. Tiene dos categorĂ­as fundamentales: Â&#x2021; OD HQWUHYLVWD QRPEUH JHQpULFR HQ HO TXH se pueden incluir diferentes abordajes, puede ser dividida en entrevistas abiertas (estructuradas, semiestructuradas), entrevistas a travĂŠs de grupos focales e historias de vida. Forman parte de la relaciĂłn mĂĄs formal del trabajo de campo en el que intencionadamente el investigador recoge informaciones a travĂŠs del hablar de los actores sociales. Tienen espe-

s 3ECCIĂ&#x2DC;N s 0RINCIPALES DISEĂ&#x2014;OS DE )NVESTIGACIĂ&#x2DC;N #IENTĂ&#x201C;lCA s

cial interĂŠs en este caso las representaciones sociales del proceso de salud-enfermedad en esos actores. Â&#x2021; OD REVHUYDFLyQ SDUWLFLSDQWH PRPHQWR que enfatiza las relaciones informales del investigador en el campo. Esta LQIRUPDOLGDG DSDUHQWH se reviste de una serie de presupuestos, de cuidados teĂłrico-prĂĄcticos, que pueden hacer avanzar o tambiĂŠn perjudicar el conocimiento de la realidad propuesta.

- una fase de anĂĄlisis o tratamiento del material; a partir de lo recogido en el campo se necesita analizar el material.

Este proceso tiene tres grandes obstĂĄculos: a) la LOXVLyQ GH OD WUDQVSDUHQFLD, comprensiĂłn espontĂĄnea, como si lo real se mostrase nĂ­tidamente al observador. Es tanto mĂĄs peligrosa cuanto mayor es la impresiĂłn de familiaridad con el objeto de estudio; es una lucha contra la ingenuidad y el empirismo, creyendo FRPSUHQGHU ODV VLJQLÂżFDFLRQHV GH ORV DFWRUHV sociales apenas como proyecciĂłn de la propia subjetividad. b) la LOXVLyQ GH OD PDJLD GH ORV PpWRGRV \ ODV WpFQLFDV, que no dejan ver lo esencial, en este FDVR OR ÂżGHGLJQR GH ODV VLJQLÂżFDFLRQHV SUHVHQtes en el material, referidas a relaciones sociales dinĂĄmicas. c) la LOXVLyQ GH OD IDFLOLGDG GH DVRFLDU ODV WHRUtDV FRQ HO PDWHULDO UHFRJLGR; en general, se KDFH GLÂżFXOWRVR MXQWDU WHRUtDV \ FRQFHSWRV DEVtractos con el material recogido en el campo.

Se buscan tres objetivos: superar la incertidumbre, enriquecer la lectura y la integraciĂłn de los descubrimientos. Comprende: a) anĂĄlisis del contenido (anĂĄlisis de expresiĂłn, de relaciones, de evoluciĂłn o representacional, de enunciaciĂłn y temĂĄtico); b) anĂĄlisis de discurso (trata de dar cuenta del sentido a travĂŠs de las condiciones de producciĂłn del lenguaje) y c) HermenĂŠutica-DialĂŠctica (presentada como un camino de pensamiento expresado como vĂ­a de encuentro entre las ciencias sociales \ OD ÂżORVRItD 6HJ~Q +DEHUPDV QR GHWHUPLQD tĂŠcnicas de tratamiento de datos y sĂ­ una autoFRPSUHQVLyQ HQ WDQWR TXH ÂłFRPSUHQGHU XQD PDQLIHVWDFLyQ VLPEyOLFD VLJQLÂżFD VDEHU EDMR quĂŠ condiciones su pretensiĂłn de validez podrĂ­a ser aceptadaâ&#x20AC;?.

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3.3 Addenda GuĂ­a para realizar una monografĂ­a 3.3.1 ÂżQuĂŠ es una monografĂ­a?

Es importante diferenciar una monografĂ­a de una tesis de doctorado, de una tesina de licenciatura o maestrĂ­a y de un DUWtFXOR FLHQWtÂżFR. Una tesis presupone un trabajo de investigaciĂłn en el cual el doctorando propone una hipĂłtesis RULJLQDO e intenta corroborarla mediante una investigaciĂłn que demuestre sus amplios conocimientos del tema. Es equivalente a la REUD PDHVWUD de los tiempos medioevales y, precisamente, pretende mostrar que el candidato no sĂłlo tiene licencia (es decir, es OLFHQFLDdo SDUD HMHUFHU OD SURIHVLyQ X RÂżFLR VL QR TXH ademĂĄs, merece pertenecer al selecto grupo de los maestros de ese arte. El tĂ­tulo de GRFWRU es el mĂĄximo tĂ­tulo acadĂŠmico otorgado por una universidad al que se puede aspirar.

Una tesina es un trabajo muy similar a la tesis en cuanto a estructura. La diferencia es principalmente cualitativa. AquĂ­ no se pretende que el maestrando proponga una hipĂłtesis con el grado de originalidad de una tesis ni tampoco que realice un trabajo de investigaciĂłn tan exhaustivo. Las tesinas son requeridas para obtener el grado de OLFHQFLDGR y de PDVWHU o PDJLVWHU. 8Q DUWtFXOR FLHQWtÂżFR HV OD VRFLDOL]DFLyQ JHneralmente a travĂŠs de su publicaciĂłn en una UHYLVWD FLHQWtÂżFD GH XQD LQYHVWLJDFLyQ TXH responde a un protocolo de investigaciĂłn. Su estructura es bastante diferente al de una tesis, de una tesina y de una monografĂ­a.

Por su parte, una monografĂ­a es una obra de elaboraciĂłn menor en la cual el autor debe exponer algunas ideas u opiniones originales y hacer el comentario de las mismas. Es decir, no VH WUDWD GH XQD PHUD UHFROHFFLyQ ELEOLRJUiÂżFD sino que se ha de efectuar un anĂĄlisis crĂ­tico de la misma proponiendo algunas ideas propias y/o realizando algunos comentarios tendientes a contrarrestar las crĂ­ticas seĂąaladas.

Pueden considerarse dos grandes formas de abordaje y exposiciĂłn:

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a) presentaciĂłn de algĂşn hecho nuevo que incremente el conocimiento en la materia en cuestiĂłn. b) exposiciĂłn de hechos conocidos pero interpretĂĄndolos de forma original.

Pero siempre debe haber algĂşn aporte personal.

8QD PRQRJUDItD HV HQWRQFHV XQ ÂłWUDEDMR HVcrito, que investiga de modo exhaustivo un tema claramente delimitado, desarrollĂĄndolo HQ IRUPD OyJLFD \ FX\R REMHWLYR ÂżQDO HV FRPXnicar una interpretaciĂłn personal del autor que permita una nueva o mĂĄs completa descripciĂłn y/o explicaciĂłn de los fenĂłmenos analizadosâ&#x20AC;?.

Por lo tanto, una monografĂ­a tiene las siguientes caracterĂ­sticas: tratamiento exhaustivo, tema liPLWDGR GHVDUUROOR OyJLFR \ ÂłDSRUWH SHUVRQDO GHO autorâ&#x20AC;?.

En sĂ­ntesis: no es una monografĂ­a una presenWDFLyQ HQ OD TXH VRODPHQWH VH UHVXPH FODVLÂżFD y organiza la bibliografĂ­a sobre el tema. Es estrictamente necesario que la monografĂ­a, para ser considerada como tal, contenga al menos una opiniĂłn personal del autor.

Con respecto al tipo de tema a elegir, si bien no existe algo preestablecido sobre este punto, como se ha dicho, es recomendable no elegir un tema amplio o demasiado conocido pues su abordaje conllevarĂ­a una extensa bibliografĂ­a y un gran insumo de tiempo. AdemĂĄs, serĂ­a poco lo que se podrĂ­a aportar de modo original. Lo mĂĄs aconsejable es la elecciĂłn de un tema punWXDO 3RU HMHPSOR HQ OXJDU GH Âł&RQVHQWLPLHQto informadoâ&#x20AC;? es preferible circunscribirlo a Âł$VSHFWRV pWLFRV GHO FRQVHQWLPLHQWR LQIRUPDGR para una prĂĄctica diagnĂłstica o terapĂŠutica en medicina internaâ&#x20AC;?; de esta manera se dejan de lado las consideraciones legales y el consentimiento informado en investigaciĂłn clĂ­nica.

3.3.2 Estructura de una monografĂ­a Las partes que componen una monografĂ­a son: a) CarĂĄtula b) Resumen y palabras clave c) Ă?ndice d) IntroducciĂłn e) Desarrollo f) Conclusiones J

5HIHUHQFLDV \ FLWDV ELEOLRJUiÂżFDV

h) i)

BibliografĂ­a Anexos

Nos referiremos a cada Ă­tem en particular.

La carĂĄtula incluye el tĂ­tulo y eventual subtĂ­tulo, los datos personales del autor, datos de la instituciĂłn de pertenencia, lugar y fecha. En general, las consignas para la carĂĄtula son establecidas por la instituciĂłn en la que se presenta el trabajo.

El resumen no es obligatorio pero es aconsejable pues permite al lector una rĂĄpida visualizaciĂłn del contenido de la monografĂ­a para asĂ­ poder decidir si es o no de su interĂŠs.

El tĂ­tulo y el resumen son entonces orientadores en ese sentido. Las palabras clave son SDODEUDV SRU ODV FXDOHV VH SRGUi LGHQWLÂżFDU OD temĂĄtica de la obra. Su utilidad radica en que SHUPLWHQ FUHDU ÂżFKHURV PDQXDOHV R HOHFWUyQLcos) que ayudan a los lectores en la bĂşsqueda de los trabajos de su interĂŠs. Por lo general, el resumen contiene de 200 a 250 palabras y las palabras clave son entre 3 y 7. Como su QRPEUH OR LQGLFD HO UHVXPHQ HV XQ ÂłUHVXPHQ de toda la monografĂ­aâ&#x20AC;?, vale decir que debe contener los conceptos e ideas principales presentes en todo el trabajo, desde la introducciĂłn hasta las conclusiones. Las palabras clave usadas suelen buscarse entre los tĂŠrminos listados en el 0HGLFDO 6XEMHFW +HDGLQJV (MeSH) del ,QGH[ 0HGLFXV. En caso de tĂŠrmiQRV GH UHFLHQWH DSDULFLyQ TXH D~Q QR ÂżJXUHQ en los MeSH, pueden usarse las expresiones actuales. El siguiente sitio URL ofrece mayor informaciĂłn al respecto: http://www.nlm.nih. gov/mesh/meshhome.html (O tQGLFH WLHQH FRPR ÂżQDOLGDG RUJDQL]DU HO contenido interno de la monografĂ­a y permitir de este modo la bĂşsqueda por pĂĄgina de un determinado apartado. Es sumamente Ăştil en aquellas monografĂ­as extensas y/o con muchos subtĂ­tulos en el desarrollo.

La introducciĂłn debe incluir el planteamiento del problema a investigar, el objetivo general o propĂłsito de la monografĂ­a, los objetivos espeFtÂżFRV \ OD GHVFULSFLyQ GH OD IRUPD HQ TXH VH

s 3ECCIĂ&#x2DC;N s 0RINCIPALES DISEĂ&#x2014;OS DE )NVESTIGACIĂ&#x2DC;N #IENTĂ&#x201C;lCA s

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llevarĂĄ a cabo la investigaciĂłn para alcanzar Es menester diferenciar entre QRWD UHIHUHQFLD dichos objetivos. No es necesario que estas ELEOLRJUiÂżFD FLWD ELEOLRJUiÂżFD y ELEOLRJUDItD. SDUWHV GH OD LQWURGXFFLyQ HVWpQ LGHQWLÂżFDGDV Una nota es generalmente una aclaraciĂłn sobre mediante subtĂ­tulos. Ejemplo: lo que se viene diciendo o informaciĂłn aĂąadida que, de ser escrita en el texto principal, podrĂ­a (O PRGHOR GH UHODFLyQ PpGLFR SDFLHQWH KD distraer la atenciĂłn del lector. No es una inforVXIULGR FDPELRV VLJQLÂżFDWLYRV HQ ODV ~OWLPDV maciĂłn esencial, de modo que el lector puede GpFDGDV /D H[LJHQFLD GHO UHVSHWR GH OD DXWR- omitirla sin demasiado perjuicio de la comprenQRPtD GHO SDFLHQWH VXHOH HQWUDU HQ FRQĂ&#x20AC;LFWR siĂłn del texto. Las notas suelen colocarse a pie FRQ ORV SULQFLSLRV \ YDORUHV WUDQVPLWLGRV WUD- de pĂĄgina o, sin son muchas, luego de las conGLFLRQDOPHQWH HQ OD HQVHxDQ]D PpGLFD GHVGH clusiones, ya sea en un apartado independiente OD PHGLFLQD KLSRFUiWLFD [aquĂ­ ya se planteĂł R MXQWR FRQ ODV UHIHUHQFLDV \ FLWDV ELEOLRJUiÂżFDV el problema] (O SURSyVLWR GH HVWD PRQRJUD- En el texto principal se indican con numeraciĂłn ItD HV MXVWLÂżFDU GHVGH XQD SHUVSHFWLYD pWLFD correlativa. /DV UHIHUHQFLDV \ FLWDV ELEOLRJUiÂżFDV VH XELOD QHFHVLGDG GH REWHQHU HO FRQVHQWLPLHQWR can en el mismo apartado luego de las concluLQIRUPDGR SDUD FDGD SUiFWLFD GLDJQyVWLFD siones.

EstĂĄn vinculadas al texto principal por HQ PHGLFLQD LQWHUQD 1XHVWURV REMHWLYRV VRQ nĂşmeros.

La numeraciĂłn puede ser correlativa GHVFULELU ORV DQWHFHGHQWHV KLVWyULFRV \ ÂżORo no de acuerdo a las normas seguidas. En los VyÂżFRV GH HVWD UHJOD ELRpWLFD H[SOLFLWDU OD trabajos mĂŠdicos es frecuente seguir las normas IRUPD HQ TXH GHEH UHGDFWDUVH XQ FRQVHQWLVancouver (ver URL: http://www.nlm.nih.gov/ PLHQWR HQ JHQHUDO \ ÂżQDOPHQWH DSOLFDU HVWRV bsd/uniform_requirements.html).

FRQRFLPLHQWRV D OD PHGLFLQD LQWHUQD [aquĂ­ se $ ORV ÂżQHV SUiFWLFRV XQD UHIHUHQFLD \ XQD FLWD plantearon el propĂłsito y los objetivos espeson casi lo mismo. Pero en realidad hay una diFtÂżFRV@ 3DUD HOOR UHDOL]DUHPRV XQD E~VTXHferencia entre ellas. En la cita, como su nombre GD ELEOLRJUiÂżFDÂŤ HQFXHVWDUHPRV \ HQWUHYLVlo indica, se cita textualmente un pĂĄrrafo de otro WDUHPRV D PpGLFRV FOtQLFRVÂŤ [aquĂ­ se estĂĄ texto.

Por tal motivo, debe ir entre comillas y, explicitando la metodologĂ­a a seguir]â&#x20AC;?. habitualmente, se escribe con mĂĄrgenes izquierEl desarrollo es el cuerpo principal de la do y derecho por dentro de los mĂĄrgenes del monografĂ­a. Puede no contener ningĂşn sub- texto principal y con un tamaĂąo de letra menor. tĂ­tulo pero lo habitual es que sĂ­ los posea con Finalizadas las comillas se coloca el nĂşmero de el propĂłsito de ordenar los contenidos. Esto cita correspondiente. Hacerlo de este modo es es particularmente importante en el caso de importante para evitar incurrir en plagio. Es lĂ­cilas monografĂ­as extensas. La cantidad y cali- to citar hasta 3 000 palabras pero no mĂĄs, excepdad de los subtĂ­tulos depende de la extensiĂłn to que la antigĂźedad del texto sea mayor de 50 y del tema desarrollado. Durante el desarro- aĂąos, en cuyo caso se pude hacer una cita mĂĄs llo, el autor va realizando sus propios co- extensa sin incurrir en plagio. Ejemplo: mentarios intercalĂĄndolos con la exposiciĂłn Âł(Q WRGRV ORV DVSHFWRV UHOHYDQWHV ORV VHUHV KXPDQRV y anĂĄlisis de la bibliografĂ­a.

Las conclusiones deben estar en relaciĂłn con los objetivos planteados en la introducciĂłn y con los comentarios propios vertidos en el apartado anterior. Pueden redactarse siguiendo el mismo estilo narrativo o bien mediante una enunciaciĂłn taxativa (Ejemplo: ÂŤHQ YLVWD GH ODV FRQVLGHUDFLRQHV SUHFHGHQWHV VH FRQFOX\H TXH

deben ser considerados y tratados de igual manera, es decir, de una manera uniforme e idÊntica, a menos TXH KD\D XQD UD]yQ VX¿FLHQWH SDUD QR KDFHUOR´ 11

3RU VX SDUWH HQ XQD UHIHUHQFLD ELEOLRJUiÂżFD QR se copia textualmente sino que se parafrasea el texto pero la idea expuesta no es de quien escribe sino de otro autor. Entonces no es necesario usar comillas aunque sĂ­ es obligatorio referir la fuente de donde se extrajo esa idea. La razĂłn de esta

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exigencia es doble: por un lado, se hace conocer el verdadero autor de los conceptos parafraseaGRV \ SRU RWUR VH SHUPLWH DO OHFWRU LGHQWLÂżFDU la fuente en caso que quiera consultarla directamente, tanto para corroborar como para ampliar lo que el autor de la monografĂ­a estĂĄ diciendo.

La bibliografĂ­a es el Ăşltimo apartado. Se enuncia por orden alfabĂŠtico siguiendo el apellido del primer autor y sin citar ninguna pĂĄgina pues no es propiamente una referencia sino un listado de las obras consultadas. Incluye la referencia biEOLRJUiÂżFD GH WRGRV ORV OLEURV R DUWtFXORV FRQVXOtados. Es decir, muchos de ellos ya estarĂĄn presentes en el apartado anterior pero otros no, de modo que la bibliografĂ­a siempre serĂĄ mĂĄs exWHQVD TXH ODV FLWDV \ UHIHUHQFLDV ELEOLRJUiÂżFDV Algunas monografĂ­as pueden incorporar un apartado de anexo. En ĂŠl pueden ubicarse foWRV GLEXMRV ÂżJXUDV FXDQGR pVWRV QR KDQ VLGR LQFOXLGRV HQ HO FXHUSR SULQFLSDO R ELHQ ÂżFKDV de recolecciĂłn de datos si, por ejemplo, se realizaron encuestas o entrevistas como parte de la PHWRGRORJtD VHJXLGD /DV WDEODV JUiÂżFRV H LOXVtraciones siempre deberĂĄn tener su correspondiente epĂ­grafe aclaratorio.

Un tema que suele preocupar a quien debe enfrentar el desafĂ­o de realizar una monografĂ­a es la extensiĂłn de la misma. Como es de prever, la respuesta es que lo mĂĄs importante es la calidad, es decir, lo que estĂĄ expresado mĂĄs que la cantidad de pĂĄginas que ocupe. Sin embargo, en lĂ­neas generales dirĂ­amos que una monografĂ­a tipo ocuparĂĄ una extensiĂłn mĂ­nima de unas veinte pĂĄginas excluyendo la carĂĄtula, el Ă­ndice y los anexos si los hubiera.

Otras cuestiones menores tienen que ver con el tipo de letra, el espaciado de lĂ­neas, los mĂĄrgenes, etc. Estas indicaciones suelen ser suministradas por la instituciĂłn que exige la presentaciĂłn de la monografĂ­a.

3.4 ArtĂ­culo cientĂ­ďŹ co Una vez que el protocolo de investigaciĂłn ha sido redactado, corregido y aprobado, el SUy[LPR SDVR GH OD WDUHD FLHQWtÂżFD FRQVLVte en la HMHFXFLyQ del proyecto. El fruto de

esta ejecuciĂłn consistirĂĄ en la obtenciĂłn de resultados, es decir, de datos que deberĂĄn ser interpretados y comparados con los de otros investigadores que abordaron el mismo tema.

Nos resta entonces FRPXQLFDU a la comunidad FLHQWtÂżFD QXHVWUDV FRQFOXVLRQHV (VD FRPXQLcaciĂłn se lleva a cabo mediante la redacciĂłn y publicaciĂłn de un DUWtFXOR FLHQWtÂżFR. RecuĂŠrdese que la informaciĂłn suministrada D OD FRPXQLGDG FLHQWtÂżFD GHEH VHU FRQÂżDEOH. Para que lo sea debe cumplir con tres condiciones: coherencia lĂłgica (interna y externa), conexiĂłn (todas las partes del artĂ­culo deben estar conectadas y relacionadas entre sĂ­) y veULÂżFDELOLGDG Veremos a continuaciĂłn cuĂĄles son las partes FRQVWLWXWLYDV GH XQ DUWtFXOR FLHQWtÂżFR 7tWXOR el mismo del protocolo que dio origen DO DUWtFXOR 'HEH VHU FRUWR HVSHFtÂżFR \ FODUR Es conveniente que no contenga mĂĄs de 10 a 12 palabras Ăł 90 letras. De alguna manera debe ser sintetizador del trabajo, es decir, tiene que orientar acerca de lo que el trabajo trata. Si es necesario, se puede agregar un subtĂ­tulo mĂĄs largo donde se aclaren conceptos. $XWRUHV el autor principal se ubica en primer o en Ăşltimo lugar y, con una llamada a pie de SiJLQD VH LQGLFD VX GLUHFFLyQ \ WHOpIRQR D ÂżQ de que el lector pueda efectuar las consultas sobre el trabajo que considere pertinentes. SĂłlo los autores que han tenido real participaciĂłn en HO SUR\HFWR GHEHQ ÂżJXUDU $TXHOODV SHUVRQDV que han colaborado pero cuya participaciĂłn no ha sido sustancial pueden ser mencionadas en un Ă­tem de DJUDGHFLPLHQWRV. 5HVXPHQ por lo general comprende unas 100 palabras (algunas revistas permiten 200).

Debe ser conciso pero completo, es decir, debe transmitir al lector una idea acerca de quĂŠ se investigĂł, cĂłmo se investigĂł y a quĂŠ conclusiĂłn se llegĂł. Se realiza en el idioma original y en inglĂŠs. (Valen las mismas consideraciones que para la monografĂ­a.)

3DODEUDV FODYH tres a siete palabras en el idioma original y en inglĂŠs que permitan una

s 3ECCIĂ&#x2DC;N s 0RINCIPALES DISEĂ&#x2014;OS DE )NVESTIGACIĂ&#x2DC;N #IENTĂ&#x201C;lCA s

ubicaciĂłn temĂĄtica del trabajo. (Valen las mismas consideraciones que para la monografĂ­a.) ,QWURGXFFLyQ generalmente su extensiĂłn oscila entre media y una carilla tamaĂąo carta escrita a doble espacio. En ella se plantea el SUREOHPD que ha motivado la investigaciĂłn y, por lo tanto, de quĂŠ manera la informaciĂłn que se posee hasta el momento entra en contradicciĂłn con una observaciĂłn, o resulWD LQVXÂżFLHQWH SDUD H[SOLFDU XQ GHWHUPLQDGR fenĂłmeno.

Luego se explicita la KLSyWHVLV que se ha pretendido corroborar durante la investigaciĂłn.

Aquí se establecen tambiÊn los REMHWLYRV que los autores se han propuesto alcanzar con la inYHVWLJDFLyQ YHU ³SURWRFROR GH LQYHVWLJDFLyQ´

101

HMHPSOR SODQLOOD ÂżFKD HWF DGMXQWDQGR XQ modelo.

5HSDURV pWLFRV todo proyecto de investigaciĂłn que involucre seres humanos ha de ser evaluado por un comitĂŠ independiente de ĂŠtica en investigaciĂłn. Dicho comitĂŠ evaluarĂĄ, entre otras cosas, el consentimiento informaGR OD UHODFLyQ ULHVJR EHQHÂżFLR \ OD HTXLGDG HQ OD GLVWULEXFLyQ GH ULHVJRV \ EHQHÂżFLRV Debe tenerse en cuenta que no sĂłlo las investigaciones biomĂŠdicas sino tambiĂŠn las epidemiolĂłgicas y las psico-socio-antropolĂłgicas requieren esta evaluaciĂłn. Las ciencias humanas suelen recurrir a entrevistas y encuestas como instrumentos de evaluaciĂłn, y esta prĂĄctica no estĂĄ exenta de riesgos. El riesgo es la probabilidad de daĂąo y el daĂąo no puede 0DWHULDO \ PpWRGRV AquĂ­ se describen, en entenderse sĂłlo en sentido biolĂłgico (muerte, forma pormenorizada, las caracterĂ­sticas de lesiĂłn fĂ­sica o mental, discapacidades, etc.). todos los materiales que se emplearĂĄn en la Para algunas personas, el riesgo de daĂąo legal investigaciĂłn. Por ejemplo, si se trata de dro- o social (aislamiento del grupo, discriminagas, el nombre comercial y el farmacolĂłgico, ciĂłn, pĂŠrdida del empleo, etc.) es aĂşn mayor la forma farmacĂŠutica, la dosis, el momento de que el de daĂąo biolĂłgico. aplicaciĂłn del tratamiento, etc. Si se trata de Los comitĂŠs de ĂŠtica evalĂşan el cumplimienDSDUDWRV HVSHFLÂżFDU OD PDUFD HO PRGHOR HWF to de los requisitos ĂŠticos en base a docu7DPELpQ VH HVSHFLÂżFDUiQ ORV PpWRGRV GH mentos de aceptaciĂłn internacional como el determinaciĂłn de las variables relevantes y cĂłdigo de Nuremberg, la DeclaraciĂłn de Hellos valores de las mismas que el investigador sinki, las normas de CIOMS (Consejo de OrconsiderarĂĄ como normales. Por ejemplo, si ganizaciones Internacionales de las Ciencias PHGLPRV OD JOXFHPLD GHEHUHPRV HVSHFLÂżFDU MĂŠdicas), etc. Cabe consignar que las normas cuĂĄl serĂĄ el mĂŠtodo y el valor normal para GH &,206 VH UHÂżHUHQ HVSHFtÂżFDPHQWH D ese mĂŠtodo. los estudios epidemiolĂłgicos y humanĂ­sticos AdemĂĄs, se explicitarĂĄ el momento de re- que hemos mencionado. colecciĂłn de datos asĂ­ como el nĂşmero de mediciones y cualquier otro dato que se con5HVXOWDGRV se informan los datos obtenidos sidere de interĂŠs. Por ejemplo, si una de las HQ IRUPD SUHFLVD HYLWDQGR FRPHQWDULRV Si se variables es la presiĂłn arterial, se describirĂĄ han efectuado pocas mediciones se informan el momento del dĂ­a en que se realizarĂĄ la me- los datos directamente y, de preferencia, ordiciĂłn, si bastarĂĄ una sola determinaciĂłn o si denados en una tabla. Si los datos son muy se realizarĂĄn tres, por decir un nĂşmero, y se numerosos resulta demasiado engorroso intomarĂĄ el promedio. formarlos del modo anterior; entonces es conSi tenemos variables intervinientes bajo veniente agruparlos de algĂşn modo, usando FRQWURO HVSHFLÂżFDUHPRV ORV SURFHGLPLHQWRV tablas o informando los parĂĄmetros estadĂ­sticos a emplear para controlarlas. (por ejemplo: media y desvĂ­o estĂĄndar, rango, RecuĂŠrdese que todas las variables deben mediana, modo). ser operacionalizadas.

Por Ăşltimo, se describirĂĄn la tĂŠcnica y el 'LVFXVLyQ en este apartado, se comentan los instrumento de recolecciĂłn de datos (por resultados, se los compara con los obtenidos por

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Lemus s AragĂźes s y Colaboradores s ISSS s

otros autores, se realizan HVSHFXODFLRQHV y se formulan FRQMHWXUDV que podrĂĄn ser motivo de investigaciones posteriores. TambiĂŠn se comentan los inconvenientes, si es que los hubo, quĂŠ suscitĂł el mĂŠtodo de investigaciĂłn aplicado, el uso de algĂşn aparato o droga, etc.

publicaciĂłn. AquĂ­ presentamos una posibilidad pero sĂłlo a modo de ejemplo: Â&#x2021; 6L OD IXHQWH HV XQD UHYLVWD FLHQWtÂżFD VH LQIRUmarĂĄ del siguiente modo:

Nº de referencia / Apellido de los autores, iniciales de los nombres. Entre uno y otro autor se coloca una coma. Si son mås de tres autores (algunos dicen seis) se cita sólo al primero y se FRORFD ³\ FRO ´ R HW DO Luego, dos puntos / Título completo del trabajo, en idioma original y respetando la puntuación. Se termina con una coma / Nombre de la revista completo o siguiendo las abreviaturas internacionales. Se termina con una coma / Volumen de la revista. Se termina con dos puntos / Primera y última pågina. Coma / 5HIHUHQFLDV ELEOLRJUi¿FDV \ QRWDV estos ítems $xR GH SXEOLFDFLyQ VLQ SXQWR ¿QDO &DEH FRQVLJQDU TXH ³\ FRO ´ \ HW DO. no son pueden ir juntos o separados. Si el número de notas es muy importante, conviene separarlos. sinónimos. La traducción de HW DO es \ RWURV. Recordemos que una nota es una aclaración o Como se advierte, \ RWURV QR HV OR PLVPR TXH ³\ un comentario que se desea introducir en la re- FRO ´ FRODERUDGRUHV 6HU FRODERUDGRU VLJQL¿FD dacción para una mayor comprensión pero que, no estar al mismo nivel que el autor principal en alguna medida, se aparta de la idea directriz mientras que la expresión \ RWURV implica una TXH VH HVWi GHVDUUROODQGR GH PRGR TXH D ¿Q GH participación casi en un plano de igualdad. no GLVWUDHU FRQ HOOD DO OHFWRU VH OD FRORFD DO ¿QDO Ejemplo: del artículo.

1. GarcĂ­a, LM HW DO ,QĂ&#x20AC;XHQFLD GH ODV YLWDPLQDV Al igual que en una monografĂ­a, una referenFLD ELEOLRJUiÂżFD HV XQD UHIHUHQFLD H[SOtFLWD D XQ en el crecimiento del lactante, 1 (QJO -, 27:45autor (por ejemplo, PĂŠrez, AD HW DO sostienen 48, 1991. que...) o la copia textual de un parĂĄgrafo (por Â&#x2021; 6L OD IXHQWH HV XQ OLEUR R XQD PRQRJUDItD VH HMHPSOR Âł OD SXEOLFDFLyQ GH XQD LQYHVWLJDFLyQ deberĂ­a obedecer a un sĂłlo motivo: comunicar procede asĂ­: informaciĂłn que pueda ser empleada por todo NÂş / Autores igual / TĂ­tulo del libro si el autor FLHQWtÂżFR ´ (Q DPERV FDVRV OXHJR GH FLWDU DO autor o de transcribir el pĂĄrrafo, se coloca un nĂş- citado es el autor principal o tĂ­tulo del capĂ­tulo PHUR TXH OXHJR VH UHÂżHUH HO tWHP TXH HVWDPRV si fuera de ĂŠl. En este caso, seguido de (Q y el GHVFULELHQGR GRQGH VH HVSHFLÂżFD OD IXHQWH GH tĂ­tulo del libro precedido del nombre del autor principal / nĂşmero de ediciĂłn, si es mĂĄs de una/ LQIRUPDFLyQ ELEOLRJUiÂżFD Como se aprecia en el ejemplo, cuando se nĂşmero de tomo / primera y Ăşltima pĂĄgina antetrata de una trascripciĂłn literal va entre comi- poniendo pp / Editorial / lugar / aĂąo. llas y, si el pĂĄrrafo no comienza y no termina en la trascripciĂłn que se lleva a cabo, se lo ini- Ejemplo: 1. Stalling, SL: La crisis de la Medicina en cia y se lo termina con puntos suspensivos.

Si bien existe la posibilidad de ordenar al- nuestro tiempo, 2ÂŞ ed., pp 24-38, EUDEBA, IDEpWLFDPHQWH ODV FLWDV ELEOLRJUiÂżFDV OR KD- Buenos Aires, 1990. bitual (y mĂĄs cĂłmodo) es hacerlo por RUGHQ Â&#x2021; 6L VH WUDWD GH XQD WHVLV WRGR LJXDO KDVWD HO GH DSDULFLyQ en el texto. La forma en que se UHÂżHUHQ ODV IXHQWHV YDUtD GH DFXHUGR D FDGD tĂ­tulo, luego la indicaciĂłn 7HVLV, ciudad, aĂąo, &RQFOXVLRQHV es un apartado netamente diferenciado del anterior. Las conclusiones deben dar respuesta al problema planteado en la introducciĂłn y deben estar conectadas con los objetivos. Se expresan en forma escueta y ordenada. Se diferencian de las especulaciones SRUTXH VRQ DÂżUPDFLRQHV TXH HVWiQ VXVWHQWDdas por la evidencia empĂ­rica que se ofrece en el trabajo.

s 3ECCIÃ&#x2DC;N s 0RINCIPALES DISEÃ&#x2014;OS DE )NVESTIGACIÃ&#x2DC;N #IENTÃ&#x201C;lCA s

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,PS R 'DFWLO, según que la tesis esté impresa o GDFWLORJUD¿DGD

R ³HQ SUHQVD´ VL \D KD VLGR DFHSWDGR SDUD OD SXblicación).

Â&#x2021; 6L VH WUDWD GH XQD FRQIHUHQFLD WRGR LJXDO KDVWD HO WtWXOR OXHJR ³3UHVHQWDGR HQ ´ VL QR HVWi LPSUHVR HQ DFWDV R ³$FWDV GHO ´ VL OR HVWi GHnominación del Congreso, ciudad, año, pp de las actas, editor.

Cuando se vuelve a citar autor o una obra se usan las siguientes abreviaturas: op. cit.

(RSHUD citata), ob. cit. (obra citada), ,ELG o ,ELGHP (en el mismo lugar), Loc. cit. (ORFR citato: en el lugar citado). Cuando se desea TXH XQD D¿UPDFLyQ VHD FRPSDUDGD FRQ OD GH otros autores se suele usar la abreviatura Cf (FRQIHUDV: comparar).

Â&#x2021; 6L VH WUDWD GH WUDEDMRV GH XQ LQYHVWLJDGRU FLtados por otro investigador: todo igual hasta el WtWXOR VHJXLGR GH ³FLWDGR SRU ´ FRQWLQXDU LJXDO $JUDGHFLPLHQWRV: a aquellos que, sin ser que en los casos anteriores según se trata de reco-autores, han participado de alguna mavista, libro, etc. nera en la realización del trabajo, por ejemÂ&#x2021; 6L VH WUDWD GH XQ WH[WR D~Q QR SXEOLFDGR QRP- plo, facilitando instalaciones, realizando EUH WtWXOR VHJXLGR GH ³WH[WR D~Q QR SXEOLFDGR´ dibujos, etc.

SecciĂłn 4

DiseĂąo y ConducciĂłn de una InvestigaciĂłn Operativa

Contexto General En lĂ­neas generales en cualquier tipo de invesWLJDFLyQ FLHQWtÂżFD RSHUDFLRQDO R LQFOXVR UHODtiva a hechos de la vida diaria, aquĂŠlla debe reunir una serie de caracterĂ­sticas: Â&#x2021; 5HTXLHUH REMHWLYRV FODURV \ XQ SODQ OR TXH excluye una bĂşsqueda a la deriva. Â&#x2021; 5HTXLHUH XQ SODQWHDPLHQWR DGHFXDGR GHO problema, una duda real que conmociona al investigador, una duda probablemente verdadera y probablemente fructĂ­fera, en otro contexto, una duda contestable, al decir de Sackett. Â&#x2021; /D SUHSDUDFLyQ SUHYLD GH OR TXH VH QHFHVLtarĂĄ para resolver el problema. Â&#x2021; /D E~VTXHGD GH ORV HOHPHQWRV TXH VH UHquerirĂĄn para resolverlo. Â&#x2021; /D LQWHUSUHWDFLyQ GH ORV GDWRV AgregarĂ­amos que: Â&#x2021; 6H FRQVWUX\H VREUH XQ FXHUSR GH FRQRFLmiento existente. Â&#x2021; /RV GDWRV QXHYRV GHEHUtDQ UHFROHFWDUVH sistemĂĄticamente para contestar los objetivos originales de la investigaciĂłn.

Mucho se ha hablado y en otra parte de esta obra consideramos las diferencias, caracterĂ­sticas y la dicotomĂ­a histĂłrica entre investigaciĂłn cuantitativa e investigaciĂłn cualitativa, habiendo establecido que mucho de esta diferencia responde a ideas preconcebidas sobre la supuesta superioridad de un enfoque sobre otro cuando en verdad ambos enfoques debieran utilizarse complementariamente (vĂŠase SecciĂłn 3); ya en este sentido decĂ­a Einstein â&#x20AC;&#x201C;nada menosâ&#x20AC;&#x201C; QR VLHPSUH OR TXH FXHQWD VH SXHGH FRQWDU QL OR TXH VH SXHGH FRQWDU FXHQWD

Esta dicotomĂ­a remite a la propia de las ciencias duras y las blandas o a la investigaciĂłn acadĂŠmica y la tĂŠcnica â&#x20AC;&#x201C;vĂŠase SecciĂłn 2â&#x20AC;&#x201C; o bien a la divisiĂłn propuesta por Rickert [que LQĂ&#x20AC;X\y HQ 3RSSHU :HEHU +DEHUPDV \ RWURV@ entre ciencias nomotĂŠticas (universalizadoras R EXVFDGRUDV GH OH\HV H LGLRJUiÂżFDV FRQVDgradas a lo individual e irrepetible) y, en este sentido, las ciencias naturales serĂ­an nomotĂŠWLFDV HQ WDQWR ODV VRFLDOHV VHUtDQ LGLRJUiÂżFDV e histĂłricas; dicotomĂ­a ĂŠsta apenas sostenible hoy ya que todas las ciencias son a un tiempo QRPRWpWLFDV H LGLRJUiÂżFDV 'H KHFKR WRGDV buscan patrones subyacentes y ocultos, todas explican los singulares en tĂŠrminos de universales y emplean particularidades para conjeWXUDU \ YHULÂżFDU JHQHUDOLGDGHV Ă&#x2C6;QJHO Trigger, 1978). Al decir de Mann (1986), la sociedad humana es un GHVRUGHQ SDXWDGR mĂĄs que un caos [si bien un sistema caĂłtico, como globalmente matematizable pero impredecible en lo individual, parece muy cercano a este desorden pautado], vale decir una combinaciĂłn â&#x20AC;&#x201C;sutilâ&#x20AC;&#x201C; de ley y accidente, lo mismo que parece ser la evoluciĂłn biolĂłgica. En tĂŠrPLQRV GH /HYLQV \ /HZRQWLQ ÂłODV FRsas son similares, esto hace posible la ciencia; las cosas son diferentes, esto hace necesaria la cienciaâ&#x20AC;? â&#x20AC;&#x201C;citado por Bunge, op. cit.â&#x20AC;&#x201C;. Las diferencias entre las ciencias con respecto al uso de conceptos y proposiciones generales es de grado y no de especie. En cualquier ciencia, el estudioso se concentra tan pronto en lo general con aspecto de ley como en lo particular.

Hace lo primero al buscar patrones, hace lo segundo cuando da cuenta de hechos individuales en tĂŠrminos de esos patrones (Wallers-

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Lemus s AragĂźes s y Colaboradores s ISSS s

tein, 1991). La diferencia o antinomia entre ciencias duras y blandas (naturales y sociales) ha sido puesta seriamente en tela de juicio a raíz de estudios como los de Berkeley en 1970 (especialmente el de Knorr Cetina) en los que cientí¿FRV VRFLDOHV VH LQWURGXMHURQ HQ ODERUDWRULRV duURV SDUD HVWXGLDU D ORV FLHQWt¿FRV HQ VX OXJDU GH WUDEDMR \ TXH HYLGHQFLDURQ TXH ³HO HVWXGLR GH los laboratorios hizo evidente el espectro completo de actividades implicadas en la producción de conocimiento mostrando que los objetos cienWt¿FRV QR VRQ VROR IDEULFDGRV WpFQLFDPHQWH HQ los laboratorios sino que estån inextricablemente

construidos simbĂłlica y polĂ­ticamenteâ&#x20AC;? (Knorr Cetina, citado por Kreimer, 2005).

La ISSS tiene dos propĂłsitos mayores: generar investigaciĂłn bĂĄsica, necesaria para producir conocimientos nuevos y la investigaciĂłn aplicada (investigaciĂłn-acciĂłn) neFHVDULD SDUD LGHQWLÂżFDU \ GHÂżQLU SUREOHPDV prioritarios y para idear polĂ­ticas y prograPDV TXH UHSRUWHQ ORV Pi[LPRV EHQHÂżFLRV Los procedimientos de investigaciĂłn han avanzado sustancialmente en los Ăşltimos decenios concentrĂĄndose en los aspectos de gestiĂłn, adquiriendo sinonimias como in-

-EDIO AMBIENTE

!DMINISTRACIĂ&#x2DC;N Y GESTIĂ&#x2DC;N

#OMUNIDAD ENTORNO FAMILIAR 3ERVICIOS DIRECTOS

%-%2'%.#)!3

Ĺś )LJXUD . . &DPSRV GH OD ,666

s 3ECCIĂ&#x2DC;N s $ISEĂ&#x2014;O Y #ONDUCCIĂ&#x2DC;N DE UNA )NVESTIGACIĂ&#x2DC;N /PERATIVA s

vestigaciĂłn operativa, ISSS, investigaciĂłn aplicada, etc. En Ăşltima instancia, las ISSS se interesan por mejorar la salud de las poblaFLRQHV SHUIHFFLRQDQGR OD HÂżFDFLD \ HÂżFLHQcia del sistema y/o los servicios de salud.

Las dimensiones cualitativas y cuantitativas representan diferentes momentos o ĂĄngulos en el conocimiento del objeto, no TXHULpQGRVH VLJQLÂżFDU TXH OD LQYHVWLJDFLyQ FXDQWLWDWLYD VHD XQD IDVH ÂżORJHQpWLFDPHQWH mĂĄs evolucionada. En ocasiones, investigaciones cuantitativas detectan nuevos fenĂłmenos o sĂşbitos cambios de tendencia, fracturas, discontinuidades o artefactos que estaban escondidos dentro de otros supuestamente conocidos y este fenĂłmeno abre paso a una investigaciĂłn cualitativa. No obstante, debe tenerse precauciĂłn ya que los sistemas sociales (ĂĄmbitos propios de la investigaciĂłn cualitativa) tienen a veces propiedades contraintuitivas y se comportan de modo imprevisto y hasta perverso (Bunge,

$Vt ÂłOD H[LJHQFLD GH TXH ORV PRGHlos de las ciencias sociales sean entendibles por la generalidad (Schutz, 1967) garantiza la producciĂłn de perogrulladas en grandes cantidades...â&#x20AC;?(Bunge, op. cit.); agregarĂ­amos que, no obstante, esto tambiĂŠn se aplica al ĂĄmbito de lo cuantitativo, basta ver la producciĂłn circular y DG LQÂżQLWXP de muchas prestigiosas revistas de epidemiologĂ­a con sus cĂŠlebres trabajos, que encuentran asociaciones y factores de riesgo putativos de lo mĂĄs extraĂąos â&#x20AC;&#x201C;contraintuitivos, imprevistos \ KDVWD SHUYHUVRV XVDQGR ORV FDOLÂżFDWLYRV GH Bungeâ&#x20AC;&#x201C; muy poco trasladables a la prĂĄctiFD XVXDO \ TXH GXGRVDPHQWH VLJQLÂżTXHQ XQ aporte relevante al conocimiento.

En lo concreto, como queda expresado en el diagrama, la ISSS se relaciona ya con la provisiĂłn directa de servicios y su administraciĂłn y gestiĂłn (polĂ­tica inclusive) ya con HO PHGLR DPELHQWH FRPR FDWiÂżODV FRQFpQWULcas a partir del entorno individual, familiar y comunitario.

La investigaciĂłn en sistemas de servicios de salud es por naturaleza multidisciplinaria ya que es evidente que en salud muchas cuestiones estĂĄn interrelacionadas e interac-

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tĂşan con acciones intersectoriales como producciĂłn, educaciĂłn y factores que ataĂąen al medio ambiente. Las habilidades y H[SHUWLVH necesaria deben ser por lo tanto multidisciplinarias en esencia; incluso la investigaciĂłn VHQFLOOD que se efectĂşa al nivel operativo (o quizĂĄ por esto mismo) es probable que exija pericias de investigaciĂłn que proceden de diversas disciplinas. Ă&#x161;ltimamente se ha planteado como molde para fusionar los enfoques cuali y cuantitativo la combinaciĂłn de metodologĂ­as (tal que VH SXHGDQ UHĂ&#x20AC;HMDU DGHFXDGDPHQWH IHQyPHnos y variaciones debidas al objeto de estudio mĂĄs que al mĂŠtodo en sĂ­). AsĂ­, se ha tomado de lo militar, pasando por las ciencias sociales el concepto de triangulaciĂłn, cuyo remoto origen se encuentra en el principio geomĂŠtrico bĂĄsico segĂşn el cual distintos puntos de vista permiten una mayor precisiĂłn en la observaciĂłn (o en la acciĂłn inclusive). En este contexto recordemos a Robert Hooke, pionero en la investigaciĂłn con microscopios, quien ante las divergencias en las observaciones entre diversos autores (por ejemplo, los ojos de una mosca podĂ­an verse como una red con agujeros bajo cierta luz, o FRPR XQD VXSHUÂżFLH VHPEUDGD GH FRQRV FRQ RWUD R D~Q FRPR XQD VXSHUÂżFLH FRQ SLUiPLdes bajo una tercera), parametrizĂł la tĂŠcnica de observaciĂłn bajo tres condiciones diferentes y complementarias de luz (convencido de que aquellas divergencias provenĂ­an de artefactos en la iluminaciĂłn) logrando que esta multiplicidad de puntos de vista aclarase el problema. De la misma manera, Leonardo da Vinci decĂ­a que la comprensiĂłn de la estructura profunda de algo no era posible hasta tener perspectivas mĂşltiples, desde tres puntos de vista al menos y hasta que esto no se lograba ni siquiera existĂ­a una EDVH SDUD OD FRPSUHQVLyQ SUHÂżJXUDQGR DVt el concepto de triangulaciĂłn). Hasta los ojos operan segĂşn este principio por el que dos imĂĄgenes diferentes pero complementarias se fusionan para lograr sensaciones como profundidad, etc. Volviendo a la geometrĂ­a, si se conocen tres medidas relacionadas de un triĂĄngulo, por ejemplo, dos ĂĄngulos y la

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Lemus s AragĂźes s y Colaboradores s ISSS s

distancia entre los mismos, es posible calcular las otras distancias y ĂĄngulos, ya que los ĂĄngulos interiores suman 180Âş, y conociendo la suma de dos se puede calcular el tercero. La esencia de la triangulaciĂłn radica en que: Â&#x2021; ODV PHGLFLRQHV VHDQ FRUUHFWDV \ Â&#x2021; ODV PHGLGDV FRQRFLGDV HVWpQ LQWHUUHODFLRQDGDV En la literatura de mĂŠtodos de investigaciĂłn social existe una larga tradiciĂłn que preconiza el uso de tĂŠcnicas de triangulaciĂłn o YDOLGDFLyQ FRQYHUJHQWH de los resultados obtenidos durante el trabajo de campo (Jick, 1979). El fundamento de estas tĂŠcnicas subyace en la idea de que cuando una hipĂłtesis sale airosa a la confrontaciĂłn de distintas metodologĂ­as tiene un grado de validez mayor que si proviene de una VROD GH HOODV 'H KHFKR ORV FLHQWtÂżFRV VRFLDOHV consideran que la utilizaciĂłn de un Ăşnico mĂŠtodo o enfoque de investigaciĂłn puede dar lugar a sesgos metodolĂłgicos o de otro tipo (OpperPDQQ $Vt VH DÂżUPD TXH ORV UHVXOWDGRV obtenidos mediante un Ăşnico mĂŠtodo de investigaciĂłn HVWiQ EDMR VRVSHFKD a no ser que sean WULDQJXODGRV con otros mĂŠtodos en una interpretaciĂłn plausible (Paul, 1996). El anĂĄlisis de sistemas organizativos complejos requiere, por lo tanto, diversidad en los mĂŠtodos de recogiGD GH GDWRV SDUD UHĂ&#x20AC;HMDU OD FRPSOHMLGDG TXH estĂĄn tratando de describir. Lo fundamental, al margen de esta aproximaciĂłn metodolĂłgica, es superar la oposiciĂłn cuanti-cualitativo que trae ecos de antinomias clĂĄsicas, como subjetivoobjetivo y otros.

4.1 Directrices para la investigaciĂłn La ISSS, cuando menos: 1. deberĂ­a concentrarse en problemas prioritarios.

2. deberĂ­a orientarse a la acciĂłn, esto es, a formular soluciones.

3. la participaciĂłn de todos los involucrados en el problema es un elemento central.

4. deberĂ­a hacer hincapiĂŠ en diseĂąos de investigaciĂłn relativamente sencillos y a corto plazo que es probable produzcan resultados prĂĄcticos con rapidez.

5. deberĂ­a basarse en criterios de costo efectividad ya que el manejo de programas tendrĂ­a que focalizarse en estudios de bajo costo que puedan ser llevados a cabo cotidianamente por el personal que trabaja en salud y con los recursos disponibles de ordinario (si bien eventualmente pueden necesitarse estudios complejos y costoVRV TXH UHTXLHUDQ ÂżQDQFLDPLHQWR HVSHFLDO

6. los resultados deberĂ­an presentarse en formatos Ăştiles para administradores y tomadores polĂ­ticos de decisiones (ÂĄno olvidemos los mapas inteligentes y la tecnologĂ­a de la georreferencia!).

4.2 La ISSS paso a paso Cualquier tipo de investigaciĂłn es un problema SHUPDQHQWH \ FRQVWDQWH LQÂżQLWR FDVL FRPR OD vida misma, la VHPLRVLV LOLPLWDGD de Peirce), sin soluciĂłn de continuidad, que no obstante admite en un determinado momento una resoluciĂłn tranVLWRULD QXQFD GHÂżQLWLYD \ HQ YHUGDG VLHPSUH \ hasta cierto punto, hipotĂŠtica) pero con el estatus de verdad necesario como para emprender una acciĂłn determinada. En cualquier caso la investigaciĂłn se desenvuelve en una serie de pasos que analizaremos a continuaciĂłn.

Antes que nada y como esquema general presentamos un mapa de las etapas de la ISSS, en que notamos que algunos pasos son comunes a los diseĂąos (estrategias) puramente cuantitativos SRU HMHPSOR WUDEDMR FLHQWtÂżFR FOiVLFR GH PROGH positivista como estudio caso control o ECR) o a los propios de la ISSS, mĂĄs orientados a lo cualitativo, a la investigaciĂłn acciĂłn, divergiendo luego este tronco comĂşn; en nuestro diagrama una lĂ­nea punteada separa estas dos vertientes SXUDV seĂąalĂĄndose otro elemento comĂşn a ambas que HV HO GHO ÂżQDQFLDPLHQWR QHFHVLGDG FRPSDUWLGD por cualquier emprendimiento. Destacamos asimismo que el resto de la secciĂłn responde a un enfoque eminentemente prĂĄctico o diagramĂĄtico dejĂĄndose ex profeso de lado discusiones epistemolĂłgicas o teĂłricas profundas (o inclusive conceptos supuestamente conocidos o que estĂĄn mĂĄs allĂĄ del alcance de esta obra) que pueden consultarse de forma adecuada en textos mĂĄs apropiados.

s 3ECCIร N s $ISEร O Y #ONDUCCIร N DE UNA )NVESTIGACIร N /PERATIVA s

Debe considerarse, ademรกs, que el nuestro es un HVTXHPD GLDJUDPiWLFR SDVLEOH GH VHU PRGLยฟFDGR \ TXH SDUHFLHUD UHร HMDU XQD OLQHDOLGDG LQH[LVWHQWH en la realidad.

Efectivamente, รฉstas son etapas lรณgicas mรกs que cronolรณgicas, si bien muchas veces el orden temporal y el lรณgico se corresponden. Una imagen mรกs feliz para esta sucesiรณn-conjunciรณn serรญan los FRUVL H ULFRUVL de Giambattista Vico, como las olas moribundas en la playa que van y vie-

nen; en cualquier caso, parafraseando a Donabedian, debe pensarse en este mapa como una guรญa orientadora pero no como una camisa de fuerza o como anteojeras que limiten la visiรณn del investigador. Se ha omitido asimismo y ex profeso la etapa de construcciรณn de objeto que fue considerada en la Secciรณn 2 a la que remitimos al lector.

Sรณlo recordaremos aquรญ, para contextualizar, que la asรญ llamada construcciรณn de objeto tiene que ver con la decisiรณn intelectual de limitar concep-

0OR QUร ES UN PROBLEMA Y POR QUร HA DE ESTUDIARSE *USTIFICACIร N

)NICIO

109

)DENTIFICACIร N DELIMITACIร N Y FORMULACIร N DEL PROBLEMA DE INVESTIGACIร N

)NVESTIGACIร N CUALITATIVA (IPร TESIS )NVESTIGACIร N CUANTITATIVA

$E QUร INFORMACIร N SE DISPONE YA

-ARCO TEร RICO ANร LISIS DE LA BIBLIOGRAFร A DISPONIBLE

%NUNCIACIร N CLARA DE OBJETIVOS GENERALES Y ESPECร FICOS

%NUNCIACIร N DE OBJETIVOS

#ONCLUSIONES RECOMENDACIONES

6ร AS DE FINANCIAMIENTO

6ARIABLES TIPO DE ESTUDIO

RECOPILACIร N DE DATOS MUESTREO

PROCESAMIENTO Y ANร LISIS DE DATOS

$ISCUSIร N

!POYO MATERIAL Y EQUIPO DINERO

$ISEร OS Y CUESTIONES METODOLร GICAS

2ESULTADOS

0ERSONAL CALENDARIO CRONOGRAMA

FLUJOGRAMA TIEMPOS Y ACTIVIDADES #ร MO SE PRESENTARร LA PROPUESTA A LAS AUTORIDADES PERTINENTES Y A LOS POSIBLES ORGANISMOS DE FINANCIACIร N

0ROTOCOLO 0ROPUESTA )NFORME FINAL

ลถ )LJXUD . . 0DUFR JHQHUDO GH OD LQYHVWLJDFLyQ

0ROYECTO DE TRABAJO

110

s

Lemus s AragĂźes s y Colaboradores s ISSS s

tualmente y caracterizar el objeto de estudio que en muchos casos no es un objeto real, con existencia propia. AsĂ­, el objeto de estudio de un anatomista serĂĄn los cuerpos y su conformaciĂłn, que tienen existencia real, pero el objeto salud pĂşblica no tiene existencia ontolĂłgica y es por tanto sĂłlo XQ REMHWR GH FRQRFLPLHQWR FLHQWtÂżFR Sea como fuere, diremos que estas etapas, encastradas unas en otras, estĂĄn, a su vez, inmersas en una matriz que se corresponde con tres momentos bĂĄsicos de la investigaciĂłn: el epistĂŠmico, el tĂŠcnico metodolĂłgico y el teĂłrico, segĂşn VH YH HQ OD VLJXLHQWH ÂżJXUD $ JUDQGHV UDVJRV ODV etapas primeras hasta la formulaciĂłn de objetivos inclusive estarĂ­an dentro del primer momento, la metodologĂ­a y anĂĄlisis de datos dentro del segundo y el resto de las etapas (interpretaciĂłn y discusiĂłn, conclusiones, extrapolaciĂłn, etc.) dentro del tercero.

4.3 Diversas cuestiones relacionadas al problema de investigaciĂłn Cualquier investigaciĂłn parte del interĂŠs de solucionar o encontrar respuestas a un problema o bien del deseo o necesidad de avanzar en el conocimiento de un tema. Si el problema se

%PISTĂ?MICO

0ROBLEMATIZACIĂ&#x2DC;N DEL PROBLEMA

-ARCO 4EĂ&#x2DC;RICO

(IPĂ&#x2DC;TESIS OBJETIVOS GENERALES Y ESPECĂ&#x201C;FICOS

%PISTĂ?MICO

Ĺś )LJXUD . . 0RPHQWRV GH OD LQYHVWLJDFLyQ

#Ă&#x2DC;MO INVESTIGAR 4Ă?CNICO METODOLĂ&#x2DC;GICO

3ELECCIĂ&#x2DC;N DEL DISEĂ&#x2014;O

#ONSTRUCCIĂ&#x2DC;N DEL OBJETO DE INVESTIGACIĂ&#x2DC;N

1UĂ? INVESTIGAR

desconoce o mĂĄs frecuentemente no se tiene claro, es imposible avanzar o comenzar siquiera â&#x20AC;&#x201C;o en todo caso el avance serĂĄ a tientas y tĂłrpidoâ&#x20AC;&#x201C;, ya TXH SDUDIUDVHDQGR D /HZLV &DUURO ³VL 8G QR VDEH DGyQGH YD FXDOTXLHU FDPLQR OR OOHYDUi´ R DO GHFLU GH %XQJH ÂłQR KD\ DUWLOOHUtD PHWRGROyJLFD HÂżFD] VL VH GHVFRQRFH DO HQHPLJR´ 8QD situaciĂłn problemĂĄtica requerirĂĄ investigaciĂłn si reĂşne al menos las siguientes tres condiciones: 1. Debe existir una diferencia o discrepancia entre la realidad y la situaciĂłn ideal o prevista.

2. No se ven claramente los motivos de esta diferencia (por lo que tiene sentido formular una pregunta de investigaciĂłn), y 3. Debe haber mĂĄs de una respuesta posible a la pregunta o soluciĂłn del problema.

SegĂşn dice Mancuso en su excelente libro, las siguientes tĂŠcnicas pueden ayudar a la problematizaciĂłn del problema de investigaciĂłn, aunque sin asegurarla (Mancuso, 2004): 1. Criticar las soluciones o respuestas clĂĄsicamente aceptadas casi por principio, esto es, generar una atmĂłsfera saludablemente escĂŠptica, ya que toda teorĂ­a o argumentaciĂłn humana es en DOJ~Q SXQWR FRQĂ&#x20AC;LFWLYD R SHUPDQHFH LUUHVXHOWD 2. Aplicar respuestas aceptadas o reconocidas a situaciones desconocidas.

3. Ampliar la aplicaciĂłn de problemas reconocidos.

4EĂ&#x2DC;RICO

0OBLACIĂ&#x2DC;N Y MUESTRA

6ARIABLES

)NTERPRETACIĂ&#x2DC;N DE DATOS

CONCLUSIONES DISCUSIĂ&#x2DC;N

COMUNICACIĂ&#x2DC;N

2ECOLECCIĂ&#x2DC;N DE DATOS Y ANĂ&#x2030;LISIS PRUEBA DE SIGNIFICANCIA

4Ă?CNICO -ETODOLĂ&#x2DC;GICO

4Ă?ORICO

s 3ECCIĂ&#x2DC;N s $ISEĂ&#x2014;O Y #ONDUCCIĂ&#x2DC;N DE UNA )NVESTIGACIĂ&#x2DC;N /PERATIVA s

4. Relacionar problemas y soluciones de otras disciplinas o campos de conocimiento. Viene a la mente el recuerdo de Julio Palmaz, creador del primer stent comercialmente viable, quien tomĂł la idea del dispositivo de un trozo de manguera de plomero caĂ­do en el garaje de su casa.

RecuĂŠrdese en este contexto que de acuerdo a Wasenberg la emergencia de ideas en ciencia procede de diversas vertientes como: Â&#x2021; OD UXSWXUD HVWR HV SHQVDU DOJR GH IRUPD completamente diferente a como ha sido pensado hasta ahora â&#x20AC;&#x201C;ruptura de lĂ­mites o de conformismo; Â&#x2021; OD LQFRQFLHQFLD HVWR HV SRQHU D OD PHQWH en un estado apto para ser impregnada por las nuevas ideas, como le ocurriĂł a KekulĂŠ con la estructura del benceno; Â&#x2021; OD DQDORJtD R OD FDSDFLGDG GH WRPDU SUHVtadas ideas de otros campos â&#x20AC;&#x201C;como el stent de Palmaz; Â&#x2021; OD FRPELQDFLyQ HV GHFLU OD SRVLELOLGDG GH armar y juntar piezas procedentes de diversas ciencias; Â&#x2021; \ OD SDUDGRMD HVWR HV OD FDSDFLGDG GH WRPDU y emplear nociones contraintuitivas, sosteQLHQGR PHQWDOPHQWH HO FRQĂ&#x20AC;LFWR KDVWD TXH DOJR nuevo se genere.

111

I. Represente un LPSDFWR LPSRUWDQWH en salud, lo que supondrĂĄ un aumento en la morbimortalidad si el cuidado deja que desear.

II. Afecte a JUDQ Q~PHUR de personas.

III. Exista HYLGHQFLD GLVSRQLEOH sobre cuidados apropiados. ,9 (VWp UHVSDOGDGR SRU UD]RQHV VXÂżFLHQWHV para suponer que HO UHQGLPLHQWR DFWXDO SXHGH PHMRUDUVH.

Es interesante comparar estos puntos con aquellos establecidos en su momento por la 236 206 FRPR FULWHULRV SDUD VHOHFFLRQDU XQ WHPD GH LQYHVWLJDFLyQ (Varkevisser, Pathmanathan, Brownlee, 1995). RecordĂŠmoslos brevemente: Â&#x2021; 3HUWLQHQFLD el tema debe ser un problema prioritario, es decir, Âża cuĂĄntos afecta? ÂżA quiĂŠnes afecta? Y, ÂżcuĂĄnto cuesta en tĂŠrminos monetarios? Ya que no todos los temas pueden tratarse simultĂĄneamente, los mĂĄs relevantes servirĂĄn de eje. Un criterio de priorizaciĂłn podrĂ­a ser (Paganini, Capote Mir, OPS, 1992): lo mĂĄs frecuente sobre lo menos frecuente, lo mĂĄs fĂĄcil sobre lo mĂĄs difĂ­cil, lo que va en auPHQWR VREUH OR HVWiWLFR OR PRGLÂżFDEOH VREUH OR QR PRGLÂżFDEOH OR PiV UHOHYDQWH VREUH OR menos relevante. Â&#x2021; $XVHQFLD GH GXSOLFDFLyQ el tema no es ya objeto de otros estudios; si no es asĂ­, el estudio 4.3.1 Criterios para seleccionar propio debe al menos enfocar un aspecto noun problema de investigaciĂłn vedoso o que ha quedado sin respuesta. Â&#x2021; 9LDELOLGDG el problema puede abordarse (VWH SDVR VH UHÂżHUH D OD E~VTXHGD GH XQ WHPD VRcon los recursos disponibles.

EUH HO FXDO DFFLRQDU \ SRU GHÂżQLFLyQ HV XQD GXGD que no se resuelve automĂĄticamente y requiere Â&#x2021; $VHQWLPLHQWR SROtWLFR deberĂ­an abordarse por tanto una intervenciĂłn activa. temas en los cuales las autoridades estĂŠn inExisten en salud al menos FXDWUR iUHDV VHQVLteresadas.

EOHV a la hora de efectuar anĂĄlisis, esto es, ĂĄreas Â&#x2021; 3RVLELOLGDG GH DSOLFDU UHVXOWDGRV \ UHFRen las cuales los cambios en el proceso pueden PHQGDFLRQHV llevar a mejorĂ­as sustanciales y que tienen, agreÂ&#x2021; 8UJHQFLD HQ OD QHFHVLGDG GH GDWRV garĂ­amos, un interĂŠs casi magnĂŠtico (Berwick Â&#x2021; $VHQWLPLHQWR PRUDO 1993). Ă&#x2030;stas son: 'HVHQODFHV GHO SURFHVR GH DWHQFLyQ 4.3.2 Pasos en el anĂĄlisis (O SURFHVR GH OD DWHQFLyQ HQ Vt del problema (O FRVWR JOREDO GHO FXLGDGR \ GH OD HQIHUmedad a) Conocer el punto de vista de los adminis &XHVWLRQHV GH MXVWLFLD VRFLDO \ HTXLGDG HQ tradores, de los trabajadores de salud y de los VDOXG investigadores en relaciĂłn con el problema.

E (VSHFLÂżFDU FRQ GHWDOOHV HO Q~FOHR GHO SUREs deseable que el problema, cuanto menos: blema.

112

s

Lemus s AragĂźes s y Colaboradores s ISSS s

'HEH WUDWDU GH LGHQWLÂżFDUVH HO Q~FOHR GHO SUREOHPD \ FXDQWLÂżFDUOR /D QDWXUDOH]D del problema por un lado, esto es, la distancia entre OR TXH HV y lo que se preferirĂ­a que la situaciĂłn IXHUD UHFXpUGHQVH ORV PRPHQWRV GH OD SODQLÂżcaciĂłn segĂşn OPS (Paganini, Capote Mir, OPS, 1992): explicativo â&#x20AC;&#x201C;lo que la situaciĂłn fue, es y tiende a ser sin intervenciĂłnâ&#x20AC;&#x201C;, normativo â&#x20AC;&#x201C;lo que se quiere que la situaciĂłn seaâ&#x20AC;&#x201C;, y estratĂŠgico, que articula a los anteriores; la distribuciĂłn del problema â&#x20AC;&#x201C;quiĂŠn estĂĄ afectado, cuĂĄndo, y dĂłndeâ&#x20AC;&#x201C;; y la magnitud e intensidad del problema â&#x20AC;&#x201C;ÂżestĂĄ extendido?, ÂżcuĂĄl es su gravedad?, ÂżcuĂĄles son sus consecuencias?

que podrĂ­an ser utilizadas en el estudio propio. Â&#x2021; 2ULHQWD VREUH FyPR SRGUtD UHDOL]DUVH HO HVtudio, evaluando quĂŠ tipos de estudio se han efectuado ya y cĂłmo se ha tratado el problema en general. Â&#x2021; (YHQWXDOPHQWH LQVSLUD QXHYDV OtQHDV GLrectrices de investigaciĂłn. Â&#x2021; 3URYHH XQ PDUFR GH UHIHUHQFLD SDUD LQWHUpretar los resultados del estudio.

La elaboraciĂłn del marco suele implicar al menos la revisiĂłn de la bibliografĂ­a disponible sobre el tema, apelando a: a) fuentes primarias (libros, artĂ­culos, tesis, etc.), b) secundarias (compilaciones, resĂşmenes, etc.) y aĂşn terciarias 4.3.3 ExposiciĂłn del problema (boletines, pĂĄginas web, compendios de revisPuede parecer obvio pero una clara exposi- tas y otras publicaciones periĂłdicas). TambiĂŠn es posible â&#x20AC;&#x201C;quizĂĄ hasta recomendableâ&#x20AC;&#x201C; iniciar ciĂłn del problema: Â&#x2021; &RQVWLWX\H OD EDVH GHO GHVDUUROOR XOWHULRU la bĂşsqueda a travĂŠs de la consulta con un experto. No obstante, las fuentes mĂĄs consultadas, de la investigaciĂłn.

GH WLSR SULPDULR VRQ OLEURV UHYLVWDV FLHQWtÂżFDV Â&#x2021; )DFLOLWD OD E~VTXHGD GH LQIRUPDFLyQ Â&#x2021; 3HUPLWH LQGLFDU IiFLOPHQWH HO PRWLYR SRU ponencias o trabajos presentados en congresos el que desea realizarse la investigaciĂłn y lo y eventos similares, entre otras cosas por ser las que espera lograrse con las conclusiones del que mejor sistematizan la informaciĂłn.

La revisiĂłn de la literatura puede revelar: estudio. Â&#x2021; 4XH H[LVWH \D XQD WHRUtD GHVDUUROODGD \ con apoyo empĂ­rico que se aplica a nuestro 4.4 RevisiĂłn de la bibliografĂ­a problema. Â&#x2021; 4XH KD\ YDULDV WHRUtDV sobre el tema y elaboraciĂłn Â&#x2021; 4XH KD\ SLH]DV \ WUR]RV GH WHRUtD FRQ PRdel marco teĂłrico derado apoyo empĂ­rico que se aplican a nuestro problema.

Una vez explicitado el problema, el siguienÂ&#x2021; 4XH KD\ DOJXQRV GHVFXEULPLHQWRV LQWHUHte paso consiste en sustentar teĂłricamente el santes, pero no una teorĂ­a global. estudio, esto implica la revisiĂłn de las teorĂ­as y enfoques teĂłricos, las investigaciones Recordemos en este momento que WHRUtD es y los antecedentes que se piensen vĂĄlidos un concepto relleno de diversos contenidos, para encuadrar el estudio.

TXHULHQGR VLJQLÂżFDU GHVGH ODV LGHDV R FRQFHSÂżCuĂĄl es la importancia de la revisiĂłn de la literatura disponible cuando se prepara una ciones que una persona tiene sobre nociones cotidianas, pasando por el pensamiento de alpropuesta de investigaciĂłn? BĂĄsicamente: Â&#x2021; (YLWD R PLQLPL]D OD SRVLELOLGDG GH GX- gĂşn autor, hasta una especie de esquema conplicaciĂłn â&#x20AC;&#x201C;de trabajo que ha sido hecho ceptual, connotando un conjunto de conceptos UHODFLRQDGRV TXH UHĂ&#x20AC;HMDQ OD QDWXUDOH]D GH OD con anterioridad. Â&#x2021; $\XGD D ÂłH[SHULPHQWDU HQ FDEH]D DMH- realidad (Ferman y Levin, 1979).

Kerlinguer por su parte, dice que una teorĂ­a naâ&#x20AC;?, por asĂ­ decir â&#x20AC;&#x201C;se aprovechan las lecHV Âł XQ FRQMXQWR GH FRQVWUXFWRV GHÂżQLFLRQHV ciones de otros investigadores. Â&#x2021; $\XGD D IDPLOLDUL]DUVH FRQ ODV DSUR[L- y proposiciones relacionados entre sĂ­, que dan maciones metodolĂłgicas ya ensayadas y XQD YLVLyQ VLVWHPiWLFD GH IHQyPHQRV HVSHFLÂż-

s 3ECCIĂ&#x2DC;N s $ISEĂ&#x2014;O Y #ONDUCCIĂ&#x2DC;N DE UNA )NVESTIGACIĂ&#x2DC;N /PERATIVA s

cando relaciones entre variables, con el propĂłsito de explicar y predecir fenĂłmenos...â&#x20AC;? (Kerlinguer, 2002). Daft agrega a su vez que la teorĂ­a es una descripciĂłn que explica cĂłmo ciertos conceptos o variables estĂĄn interrelacionados, siendo esta descripciĂłn un conjunto formal de enunciados basado en nuestros conocimientos actuales de un tema dado y en nuestros supuestos acerca de las variables mismas que nos permiten deducir proposiciones lĂłgicas que pueden probarse en el campo o en laboratorio.

Hasta las organizaciones tienen teorĂ­as, que reĂ&#x20AC;HMDQ HO HQWHQGLPLHQWR TXH VH SRVHH DFHUFD GH cĂłmo funciona la organizaciĂłn, aunque quizĂĄ ĂŠste sea intuitivo (Daft, 1999).

La utilidad central de las teorĂ­as serĂ­a la ayuda que proporcionan a la hora de organizar los FRQRFLPLHQWRV HQ XQD FRQÂżJXUDFLyQ GH UHODciones entre los acontecimientos observados, proveyendo una estructura o soporte al entendimiento â&#x20AC;&#x201C;una especie de andamiaje intelectual o conceptual dirĂ­amos.

Al respecto es interesante recordar que BunJH GD FRPR UDVJR GHO FRQRFLPLHQWR FLHQWtÂżFR entre otros, su cualidad de sistemĂĄtico, diciendo que la ciencia no es un agregado amorfo o inconexo de ideas sino un sistema de ideas caracterizado por un conjunto bĂĄsico de hipĂłtesis peculiares entrelazadas, que dan forma justamente a las teorĂ­as; al mismo tiempo la ciencia no se preocupa por los hechos aislados, sino que el hecho singular cobra vida, por asĂ­ decir, en la medida en que se vuelve miembro de una clase o caso de una ley, es decir, hasta que no se lo pueda incluir en piezas de estructuras teĂłricas â&#x20AC;&#x201C;como libros [los hechos] en una biblioteca [el andamiaje teĂłrico]â&#x20AC;&#x201C; buscando asĂ­ los universales que se esconden en los singulares, o la unidad bajo la diversidad (Bunge, 1957, 1958, 1959). Cuando un hecho es inserto en un corpus teĂłrico, cuando pasa a ser miembro de una clase, cuando se sumerge en una teorĂ­a, el enunciado GDGR HV ÂłDSR\DGR R DSODVWDGR SRU WRGD OD PDVD de saber disponibleâ&#x20AC;? (Bunge, op. cit.).

AsĂ­, las teorĂ­as ayudan a relacionar diversos hallazgos de manera que podamos concentrarnos en las principales relaciones y no perdernos HQ GHWDOOHV 8QD WHRUtD ÂłQRV SHUPLWH manejar grandes cantidades de datos empĂ­ri-

113

cos con relativamente pocas proposicionesâ&#x20AC;?.

Una buena teorĂ­a no es solamente un marco de referencia formal, abstracto y acadĂŠmico.

Explica el comportamiento de sucesos o de organizaciones reales. Como decĂ­a Kurt Lewin, Âł1R KD\ QDGD PiV SUiFWLFR TXH XQD EXHQD teorĂ­aâ&#x20AC;?. Y, ÂżquĂŠ es una buena teorĂ­a? Kaplan comenta en detalle los criterios para evaluar la utilidad o racionalidad de una teorĂ­a formal.

Pueden mencionarse cuando menos cinco de dichos criterios: Â&#x2021; &RQVLVWHQFLD LQWHUQD ¢(VWiQ OLEUHV GH FRQtradicciĂłn las ideas y relaciones inherentes a la teorĂ­a? ÂżSon lĂłgicas? Â&#x2021; &RQVLVWHQFLD H[WHUQD ¢6RQ ODV UHODFLRQHV de una teorĂ­a acordes con las observaciones de la vida real? Â&#x2021; 3DUVLPRQLD FLHQWtÂżFD ¢&RQWLHQH OD WHRUtD sĂłlo aquellos conceptos necesarios para apoyar las conclusiones o para explicar las relaciones? La simplicidad es siempre mejor a menos que una mayor complejidad enriquezca las conclusiones de la investigaciĂłn. Â&#x2021; 3RVLELOLGDG GH JHQHUDOL]DFLyQ 3DUD TXH XQD teorĂ­a sea Ăştil, debe ser aplicable a una amplia gama de situaciones u organizaciones. Â&#x2021; 9HULÂżFDFLyQ 8QD WHRUtD YiOLGD SXHGH SURbarse. Si no tenemos la capacidad para hacer operativas las variables y para someter una teorĂ­a a pruebas en campo o en laboratorio, no podremos determinar su exactitud o utilidad.

Si una teorĂ­a satisface estos requisitos se incrementarĂĄ su utilidad para los investigadores y gerentes. Una Ăşltima funciĂłn que podrĂ­amos agregar a su capacidad explicativa serĂ­a la capacidad predictiva, esto es, hacer inferencias a futuro sobre cĂłmo se va a manifestar u ocurrir un fenĂłmeno dadas ciertas condiciones.

En este sentido, la teorĂ­a proporciona conocimiento de los elementos que estĂĄn relacionados con el fenĂłmeno sobre el que se habrĂĄ de efectuar la predicciĂłn. Si hubiera una teorĂ­a adecuada sobre los temblores, se sabrĂ­a quĂŠ factores provocan un sismo y cuĂĄndo es probable que ocurran, y en el caso de que se observase que estos factores se presentan, podrĂ­a predecirse el fenĂłmeno.

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Lemus s AragĂźes s y Colaboradores s ISSS s

La investigaciĂłn cuantitativa se basa en la teorĂ­a desde el inicio del estudio, generando hipĂłtesis con variables mensurables que se someten a prueba, utilizĂĄndose la teorĂ­a y la literatura de forma deductiva. La investigaciĂłn cualitativa por su parte emplea literatura y teorĂ­a de manera inductiva y no requieren hipĂłtesis rigurosamente construidas para empezar a trabajar, surgiendo la claridad de los conceptos importantes de la recolecciĂłn de los datos en el campo o el contexto de interĂŠs.

Â&#x2021; 6HU SHUWLQHQWHV HV GHFLU FRKHUHQWHV FRQ el problema planteado; Â&#x2021; 8VDU YHUERV GH DFFLyQ HQ LQÂżQLWLYR OR VXÂżFLHQWHPHQWH HVSHFtÂżFRV SDUD VHU HYDOXDGRV SRU HMHPSOR FRPSDUDU YHULÂżFDU calcular. Al mismo tiempo deben evitarse verbos vagos como comprender, estudiar, etc. (Kerlinguer,1981).

TĂŠngase presente que, al igual que en la programaciĂłn, cuando un proyecto se evalĂşa, los resultados se confrontarĂĄn con los objetivos.

4.5 Objetivos de la investigaciĂłn

4.6 HipĂłtesis de investigaciĂłn

Los objetivos sumarizan lo que se quiere lograr con el estudio. Deben estar claramente vinculados con el planteo del problema y dan respuesta a la pregunta coloquial: Âżpara quĂŠ se hace?

Existe un objetivo general que establece quĂŠ se quiere lograr en tĂŠrminos generales, pero es aconsejable desagregar este objetivo en partes PiV SHTXHxDV OODPDGDV REMHWLYRV HVSHFtÂżFRV que deberĂ­an enfocar los varios aspectos del SUREOHPD WDO FRPR VH KDQ GHÂżQLGR GHEHUtDQ HVSHFLÂżFDU TXp VH KDUi HQ HO HVWXGLR GyQGH \ con quĂŠ propĂłsito.

La formulaciĂłn de objetivos ayuda a: Â&#x2021; )RFDOL]DU HQ OR HVHQFLDO Â&#x2021; (YLWD OD UHFROHFFLyQ GH GDWRV TXH QR VRQ estrictamente necesarios Â&#x2021; 2UJDQL]D HO HVWXGLR HQ VHJPHQWRV FODUDPHQWH GHÂżQLGRV \ OyJLFDPHQWH DUWLFXODGRV Los objetivos del estudio deberĂ­an idealmente: Â&#x2021; &RQVLGHUDU ORV GLIHUHQWHV DVSHFWRV GHO problema y sus factores contribuyentes de un modo coherente y secuencialmente lĂłgico; Â&#x2021; 6HU SUHFLVDPHQWH H[SUHVDGRV ÂąFODURV \ concisosâ&#x20AC;&#x201C; en tĂŠrminos operacionales espeFLÂżFDQGR TXp VH KDUi FXiQGR \ SDUD TXp propĂłsito y evitando formulaciones retĂłricas o abstractas; Â&#x2021; 6HU UHDOLVWDV HQ UHODFLyQ D ODV FRRUGHQDdas locales de contexto, esto supondrĂĄ su viabilidad (al igual que las normas, deben adecuarse al sitio en que se empleen);

3UREDEOHPHQWH KD\D SRFRV WpUPLQRV FLHQWtÂżcos que hayan sido objeto de tanta ambigĂźedad como el de hipĂłtesis. En general, suele aceptarse que una hipĂłtesis es una propuesta de que se admita algo como verdadero y, en este sentido, estĂĄ inherentemente impregnada de provisoriedad. De alguna manera tambiĂŠn, la hipĂłtesis sirve de modelo (sosteniendo que serĂ­a Ăştil ordenar las cosas de cierto modo) y su utilidad estarĂĄ dada por la ayuda que nos da para comprender las cosas de modo que auxilia al pensamiento o ejercita la imaginaFLyQ (Q HO WHPD HVSHFtÂżFR TXH QRV DWDxH GH la investigaciĂłn en servicios, en algunos casos puede ser posible la formulaciĂłn de una hipĂłtesis, entendida como la predicciĂłn de una relaciĂłn entre uno o mĂĄs factores que tienen que ver con el problema (o, en tĂŠrminos mĂĄs sencillos y menos acadĂŠmicos de Bunge, una VRVSHFKD XQD FRQMHWXUD XQD FRUD]RQDGDÂŤ \ TXH SXHGH VHU YHULÂżFDGD R UHIXWDGD HQ WpUPLnos popperianos). Suele confundirse la hipĂłtesis con la generalizaciĂłn inductiva, ya que se admite que las hipĂłtesis serĂ­an construidas a partir de un cĂşmulo de datos provenientes de la experiencia, de modo que la hipĂłtesis serĂ­a una observaciĂłn resumida (de alcance universal) que generalizarĂ­a sobre un conjunto de hechos u observaciones y que se basarĂ­a en algĂşn rasgo, propiedad o relaciĂłn que se hubiese advertido como invariante en tal conjunto. No obstante, este empirismo positivista soslaya el hecho de que no son las experiencias individuales â&#x20AC;&#x201C;al

s 3ECCIĂ&#x2DC;N s $ISEĂ&#x2014;O Y #ONDUCCIĂ&#x2DC;N DE UNA )NVESTIGACIĂ&#x2DC;N /PERATIVA s

menos no totalmenteâ&#x20AC;&#x201C; las que generan perceptos y constructos sobre esas experiencias sino mĂĄs bien al revĂŠs, que esas experiencias se insertan en una matriz social que les da sentido y a la vez la condicionan (Mancuso, 2004).

En efecto, suele decirse que no hay percepFLRQHV SXUDV VLQ WHRUtDV ÂłQR KD\ KHFKRV SXURV sino interpretaciones previasâ&#x20AC;?, queriendo sigQLÂżFDUVH TXH WRGD REVHUYDFLyQ HVWi VLHPSUH condicionada â&#x20AC;&#x201C;se enmarca en y estĂĄ determinada porâ&#x20AC;&#x201C; por diversidad de hechos, histĂłricos, culturales, etc.

En este momento deben notarse al menos dos cuestiones importantes. En primer lugar, no es menester que todos los estudios tengan una hipĂłtesis explicitada en el sentido clĂĄsico. Por un lado, es a menudo frecuente que la investigaciĂłn cualitativa carezca de hipĂłtesis. Por otro, mucho trabajo operativo concreto en instituciones de salud, que requieren de amplio bagaje tĂŠcnico y teĂłrico incluso no admite como FRUH la exposiciĂłn de una hipĂłtesis clĂĄsica (por ejemplo supĂłngase, retomando el ejemplo de la SecciĂłn 2, el replanteo de turnos mĂŠdicos en una instituciĂłn tal que se optimice el tiempo de atenciĂłn en relaciĂłn al recurso humano disponible y siguiendo y aprovechando lĂ­neas circadianas de utilizaciĂłn y se eviten por caso cuellos de botella y congestiĂłn en ciertas horas del dĂ­a o la semana).

El no reconocimiento de este punto hace que muchas veces trate de forzarse el modelo y se planteen hipĂłtesis que son desde el vamos incomprobables o indemostrables (o irrefutables) y permanecen lĂłgicamente incomprobadas o indemostradas (o irrefutadas si cabe el tĂŠrmino) ya que su lĂłgica interna inherente no permite esta operaciĂłn. AgregarĂ­amos que tambiĂŠn tiene lugar, y es mĂĄs grave aĂşn, el no reconocimiento de esta falla lĂłgica por parte de docentes, maestros, tutores o directores de tesis que obstinadamente se empeĂąan en tratar de llevar al alumno o maestrando a una resoluciĂłn acadĂŠmica de un problema que es prĂĄctico u operativo en los tĂŠrminos que estamos considerando.

Si recordamos el diagrama de Frenk de la SecciĂłn 2, se estĂĄn utilizando raciocinios y herramientas propios de la investigaciĂłn biomĂŠ-

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dica o clĂ­nica â&#x20AC;&#x201C;individualâ&#x20AC;&#x201C; en la investigaciĂłn en salud pĂşblica â&#x20AC;&#x201C;colectiva o comunitariaâ&#x20AC;&#x201C; y, dentro de ĂŠsta, en la investigaciĂłn en organizaciĂłn de sistemas de salud â&#x20AC;&#x201C;nivel de anĂĄlisis microâ&#x20AC;&#x201C; y dentro de ĂŠsta propiamente en las ISSS. Si bien esto es cierto, iremos un poco mĂĄs allĂĄ de nuestra argumentaciĂłn planteando que nada impide, por otra parte, que la investigaciĂłn operativa, participativa, cualitativa en estos tĂŠrminos clĂĄsicos sea enriquecida â&#x20AC;&#x201C;vĂŠase SecciĂłn 3â&#x20AC;&#x201C; con el aporte del anĂĄlisis FXDQWLWDWLYR, por ejemplo, comparaciĂłn de proporciones con chi2, o de medias con OD SUXHED GH W QLYHOHV GH VLJQLÂżFDFLyQ GH S LQWHUYDORV GH FRQÂżDQ]D HWF (VWR SHUPLWLrĂĄ una mejorĂ­a sustancial sobre las tĂŠcnicas cualitativas puras. En el ejemplo anterior del anĂĄlisis de la utilizaciĂłn de turnos y la propuesta de optimizaciĂłn, podrĂ­a enriquecerse el anĂĄlisis evaluando la media de espera por paciente antes y despuĂŠs de la implementaciĂłn del cambio a travĂŠs de una prueba de t â&#x20AC;&#x201C;un anĂĄlisis antes-despuĂŠs, como se comentĂł en la secciĂłn correspondiente.

HipĂłtesis nula e hipĂłtesis alternativa En cualquier caso, suele ser imposible desde el punto de vista prĂĄctico comprobar la mayorĂ­a de las hipĂłtesis de manera concluyente, por lo que es una posibilidad lĂłgica mĂĄs simple rechazar una hipĂłtesis que demostrarla o comprobarla. Esto se conoce en lĂłgica como PRGXV WROOHQV y en epidemiologĂ­a como hipĂłtesis nula (H0) que expresa la verdadera hipĂłtesis por su negativa. Por ejemplo, si (llevado al terreno del absurdo) un investigador supusiera que existen chinos rubios, su hipĂłtesis no se expresarĂ­a asĂ­ sino por el contrario: no existen chinos rubios. De este modo se LQYLWD al investigador a derribar esta hipĂłtesis nula para hacer prevalecer la verdadera hipĂłtesis del estudio (hipĂłtesis alternativa). La presencia de un solo chino rubio derribarĂ­a la H0 de que no existen chinos rubios y darĂ­a pie justamente a lo que querĂ­a demostrarse. AnĂĄlogamente serĂ­a imposible demostrar que todos los chinos tienen el pelo negro ya que no

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Lemus s AragĂźes s y Colaboradores s ISSS s

importa cuĂĄntos chinos se examinaran â&#x20AC;&#x201C;diez, cien, mil o millonesâ&#x20AC;&#x201C; siempre existirĂ­a la poVLELOLGDG GH TXH DO ÂżQ XQR QR WXYLHUD HO SHOR negro â&#x20AC;&#x201C;inclusive deberĂ­an considerarse todos los chinos que han existido y los que existirĂĄn en el futuro, con lo que los lĂ­mites del anĂĄlisis se vuelven inabarcables.

AsĂ­, ninguna hipĂłtesis es comprobable en sentido lĂłgico, pero sĂ­ refutable. Justamente a Popper se atribuye la llamada correcciĂłn falsacionista que resumidamente planteada establece que una hipĂłtesis sĂłlo se eleva a la FDWHJRUtD GH FLHQWtÂżFD VL HV SRVLEOH UHIXWDUOD ya que no podemos estar seguros nunca de la verdad, sĂłlo del error. Que sea refutable o falsable, en palabras de Popper, es decir, que debe existir alguna alternativa en el mundo real que, de darse, derribarĂ­a la hipĂłtesis en estudio; en este punto la ciencia, invitando permanentemente a los investigadores a la falsaciĂłn, pero resistiĂŠndose a ella al mismo tiempo, se diferencia del dogma, el sentido comĂşn o especialmente la seudociencia.

ConsidĂŠrese por ejemplo la astrologĂ­a: si se supone que su base se asentarĂ­a en que los plaQHWDV HMHUFHQ XQD GHWHUPLQDGD LQĂ&#x20AC;XHQFLD HQ OD vida y el destino de las personas, no importa lo que pase, todo estarĂĄ siempre determinado por los astros. No existe nada en el mundo que de ser cierto pudiera derribar esta hipĂłtesis o planteo general fundamental. Alan Chalmers cuenta cĂłmo Popper llegĂł a desencantarse con la idea de que la ciencia puede derivarse de hechos y cuantos mĂĄs mejor; recelaba de la manera en que freudianos y marxistas parecĂ­an fundar sus teorĂ­as apelando a un amplio rango de ejemplos de la conducta humana (y no tan amplio a la luz de los ensayos que vemos hoy) o del cambio histĂłrico, suponiendo asĂ­ que estos hechos daban soporte a las teorĂ­as. Ă&#x2030;stas no podĂ­an aparentemente equivoFDUVH SRUTXH HUDQ OR VXÂżFLHQWHPHQWH Ă&#x20AC;H[LEOHV como para acomodar y hacer compatibles con ellas cualquier ejemplo de conducta humana o de cambio histĂłrico. En verdad, decĂ­a Popper, no eran capaces de explicar nada porque no eran capaces de excluir nada, a pesar de que parecĂ­an teorĂ­as poderosas, FRQÂżUPDGDV por gran cantidad de hechos. Se caricaturiza-

ba la situaciĂłn con el siguiente ejemplo: un principio fundamental en la teorĂ­a psicolĂłgica de Adler es que todos tenemos un profundo sentimiento de inferioridad y que buena parte del desarrollo estĂĄ relacionado a tramitarlo.

ImagĂ­nese que un hombre, parado a la vera de un rĂ­o, ve a un chico ahogĂĄndose: su decisiĂłn puede ser tirarse a salvarlo, o no tirarse. Si se tira, un adleriano supondrĂĄ que debe hacerlo para superar su sentimiento de inferioridad. Si no se tira, supondrĂĄ que no pudo vencer ese sentimiento. La teorĂ­a permanece incĂłlume y ningĂşn hecho observable de la realidad puede contradecirla, en verdad estĂĄ formulada para ser inaccesible, estĂĄ formulada en tĂŠrminos dogmĂĄticos â&#x20AC;&#x201C;pase lo que pase, esto serĂĄ siemSUH DVt (Q FDPELR OD KLSyWHVLV ÂłORV SODQHWDV giran en Ăłrbitas elĂ­pticas alrededor del solâ&#x20AC;? es FLHQWtÂżFD MXVWDPHQWH SRUTXH HVWi H[FOX\HQGR la posibilidad de que giren en Ăłrbitas circulares o de que no giren en absoluto, hechos que de darse en la realidad derribarĂ­an absolutamente la teorĂ­a previa (Bunge, 2001). Esta teorĂ­a es claramente falsable (invita a que se suponga que no es cierta y hasta imagina condiciones que podrĂ­an violarla) pero se resiste obstinadamente a ser falsada.

En cualquier caso, de existir una hipĂłtesis en arenas puramente cuantitativas, ĂŠsta: Â&#x2021; 'HEHUtD SRVHHU WpUPLQRV FRPSUHQVLEOHV precisos y lo mĂĄs concretos posible. Â&#x2021; 7HQHU XQD FRUUHODFLyQ HQWUH YDULDEOHV clara y verosĂ­mil. Â&#x2021; /RV WpUPLQRV GH OD KLSyWHVLV \ OD UHODciĂłn planteada entre ellos deben ser observables y mensurables. Â&#x2021; 'HEHUtD HVWDU UHODFLRQDGD FRQ WpFQLFDV disponibles para probarlas.

4.7 Aspectos metodolĂłgicos Abordaje y mĂŠtodos Hay diversas concepciones sobre quĂŠ es diseĂąo epidemiolĂłgico y quĂŠ etapas deben subsumirse en el mismo. El siguiente es un planteo eclĂŠctico que proponemos. PodrĂ­a decirse como concepto preliminar que diseĂąo metodolĂłgico es la descripciĂłn o estruc-

s 3ECCIĂ&#x2DC;N s $ISEĂ&#x2014;O Y #ONDUCCIĂ&#x2DC;N DE UNA )NVESTIGACIĂ&#x2DC;N /PERATIVA s

turaciĂłn de cĂłmo se va a realizar la investigaciĂłn. Deben considerarse los siguientes aspectos:

4.7.1 Variables Sumariamente, llamamos variable a una caracterĂ­stica de un sujeto de estudio, objeto o fenĂłmeno que puede tomar varios valores, sea en formato numĂŠrico (edad) o no numĂŠrico (sexo). Algunas variables pueden expresarse en categorĂ­as y son llamadas categĂłricas. Las variables numĂŠricas por su parte pueden ser continuas o discretas.

1. Continuas. Admiten mediciones cada vez mĂĄs exactas de acuerdo al instrumento utilizado, por ejemplo, una longitud puede ser 2,5 cm Ăł 2,546 cm o 2,5463215 y asĂ­ sucesivamente.

2. Discretas. SĂłlo pueden adoptar valores enteros, por ejemplo, nĂşmero de consultas por aĂąo, nĂşmero de hijos, etc.

Las variables categĂłricas, a su vez, pueden ser ordinales o nominales.

1. Ordinales. Son variables agrupadas que se ordenan o ranquean en sentido creciente o decreciente.

2. Nominales. Los grupos o categorĂ­as no WLHQHQ RUGHQ R UDQNLQJ HVSHFtÂżFR SRU HMHPplo, sexo, estado civil, etc.

Si bien pueden fĂĄcilmente determinarse los diversos valores de muchas de las variables, en el caso de algunas resulta a veces imposible encontrar categorĂ­as que tengan sentido, a no ser que las variables se hagan operables FRQ XQR R PiV LQGLFDGRUHV HVSHFtÂżFRV +Dcer que las variables sean operables equivale a hacerlas PHQVXUDEOHV. Si imaginamos una variable putativa que podrĂ­amos llamar QLYHO GH FRQRFLPLHQWRV, estĂĄ claro que ĂŠsta no puede medirse como tal, y debe buscarse un indicador apropiado para medirla. La operacionalizaciĂłn de las variables, es decir, el proceso de seĂąalar cĂłmo se tomarĂĄn las medidas empĂ­ricas, no es un procedimiento exclusivamente tĂŠcnico, carente de teorĂ­a. Sin la teorĂ­a, la descripciĂłn y, por lo tanto, la tĂŠcnica misma no tienen

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sentido. En algunos casos las variables que aparecen enunciadas en los objetivos y en HO PDUFR WHyULFR QR RIUHFHQ PD\RU GLÂżFXOWDG HQ FXDQWR D VX GHVFULSFLyQ GHÂżQLFLyQ \ mediciĂłn (edad, ingreso, aĂąos de escolaridad, nĂşmero de hijos). Sin embargo, es frecuente que se incluyan variables de mayor FRPSOHMLGDG TXH WLHQHQ TXH VHU GHÂżQLGDV FODUDPHQWH SDUD HQWHQGHU VX VLJQLÂżFDGR \ SDUD llegar a su mediciĂłn. Ejemplos de este tipo de variables serĂ­an: marginaciĂłn socioeconĂłmica, satisfacciĂłn con un programa educativo, accesibilidad a los servicios de salud, calidad de la atenciĂłn brindada, etc. Cada persona podrĂ­a tener una idea distinta de lo TXH VLJQLÂżFDQ HVWRV WpUPLQRV \ VL WUDWDPRV de ponderar estas variables antes de haberODV FRQFHSWXDOL]DGR \ GHÂżQLGR FODUDPHQWH llegarĂ­amos sĂłlo a obtener informaciĂłn poco YiOLGD \ SRFR FRQÂżDEOH /RV FRQFHSWRV HQ los cuales se interesa el investigador deben ser traducidos en fenĂłmenos observables y mensurables. Previo al planteamiento del proceso de operacionalizaciĂłn de variables, se hace necesario discutir acerca de su conceptualizaciĂłn.

Para asegurarse de que todos (el investigaGRU HO UHFRSLODGRU GH ORV GDWRV \ ÂżQDOPHQte, el lector del informe de la investigaciĂłn) comprendan exactamente lo que se ha medido y estĂŠn seguros de que las mediciones se han realizado sistemĂĄticamente, es neceVDULR GHÂżQLU FODUDPHQWH ODV YDULDEOHV \ ORV indicadores de las variables). Por ejemplo, SDUD GHÂżQLU HO LQGLFDGRU WLHPSR GH HVSHUD es necesario decidir lo que se considerarĂĄ como punto de partida del perĂ­odo de espera, es decir, si es el momento en el que el paciente pasa por la puerta delantera o el momento en TXH KD FRQÂżUPDGR VX WXUQR \ UHFLELGR XQD tarjeta o un vale.

Pero con algunas variables puede ser imSRVLEOH GHÂżQLU LQPHGLDWDPHQWH OD YDULDEOH R HO LQGLFDGRU SXHVWR TXH SDUD HVWH ÂżQ VH UHquiere mĂĄs informaciĂłn. En algunos casos, puede ser necesario consultar la opiniĂłn de H[SHUWRV o de miembros de la comunidad o de los dispensadores de atenciĂłn de salud SDUD GHÂżQLU OD YDULDEOH R HO LQGLFDGRU

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Lemus s AragĂźes s y Colaboradores s ISSS s

9DULDEOHV GHSHQGLHQWHV \ YDULDEOHV LQGHSHQGLHQWHV Dado que en la investigaciĂłn sobre sistemas de salud se desea frecuentemente obtener una explicaciĂłn causal, es importante distinguir entre variables dependientes y variables independientes. La variable dependiente es el objeto de interĂŠs que varĂ­a en relaciĂłn con algo, la respuesta a explicar. Las variables que se utilizan para describir o medir los factores que se supone son la causa, o por lo meQRV LQĂ&#x20AC;X\HQ HQ HO SUREOHPD ÂąOD LQWHUYHQFLyQ o lo que estĂĄ siendo aplicadoâ&#x20AC;&#x201C;, se denominan variables independientes o explicativas; asĂ­ si una variable cambia en respuesta a otra, decimos que la variable dependiente es la que varĂ­a en respuesta a la variable independiente (vĂŠase tambiĂŠn la secciĂłn de diseĂąo).

Por ejemplo, en un estudio de la relaciĂłn entre fumar y el cĂĄncer de pulmĂłn, la presencia de cĂĄncer de pulmĂłn es la variable dependiente, y fumar es la variable independiente SXGLpQGRVH LQFOXVR D SRVWHULRUL HVWUDWLÂżFDU la muestra de acuerdo a la cantidad de atados diarios â&#x20AC;&#x201C;menos de 1, entre 1 y 2 y mĂĄs de 2.

Las variables no son intrĂ­nsecamente dependientes o independientes sino que la exposiciĂłn del problema y los objetivos del estudio determinan este punto. Por consiguiente, es importante que al diseĂąar un estudio se indique claramente cuĂĄles son las variables dependientes y cuĂĄles son las independientes. AsĂ­, si un investigador busca la causa de que la gente fume, IXPDU es la variable dependiente y OD SUHVLyQ TXH HMHUFH OD SXEOLFLGDG SDUD IXPDU podrĂ­a ser una variable independiente, en tanto en el estudio de cĂĄncer de pulmĂłn, IXPDU era la variable independiente.

4.7.2 DiseĂąo Remitimos al lector a la secciĂłn correspondiente para consultar los principales diseĂąos de investigaciĂłn, esto es, las estrategias para manejar y tratar los hechos. Como es habitual, la selecciĂłn de las estrategias mĂĄs adecuadas â&#x20AC;&#x201C;tambiĂŠn en el campo de la investigaciĂłnâ&#x20AC;&#x201C;, depende en buena medida de los

objetivos que se quieren alcanzar y surgen de un diĂĄlogo imaginario (o no tanto) entre el sujeto que investiga (sujeto individual o colectivo) y el objeto investigado (Lazarte, 2003). En un sentido mĂĄs comprensivo el objetivo de la investigaciĂłn es la producciĂłn de conocimiento y las metodologĂ­as son sus herramientas. La frecuente inversiĂłn de esta ecuaciĂłn podrĂ­a ser explicable ya que, como OD SURGXFFLyQ FLHQWtÂżFD SUHWHQGH YDOLGDUVH a sĂ­ misma, en ocasiones una investigaciĂłn puede esconder falta de ideas tras el uso de mĂŠtodos rigurosos. Esto se ha agravado en un contexto de estĂ­mulos productivistas a la LQYHVWLJDFLyQ FLHQWtÂżFD FRPR DOLFLHQWH HFRnĂłmico atado a nĂşmero de investigaciones o publicaciones en revistas con referato, que ha generado fenĂłmenos tales como investigaciones que se fragmentan para producir mĂĄs publicaciones o investigaciones que son publicadas mĂĄs de una vez en formatos diferentes, o bases de datos que se explotan hasta el cansancio con diferentes hipĂłtesis, etc. Sir Richard Doll, preclaro epidemiĂłlogo que demostrĂł la asociaciĂłn entre cigarrillo y cĂĄncer GH SXOPyQ GHFtD Âł0H JXVWDUtD TXH KXELHUD menos investigaciones y mĂĄs ideasâ&#x20AC;? (Congreso de EpidemiologĂ­a del CĂĄncer, Buenos Aires, 1980).

Deseamos sin embargo presentar un diagrama muy interesante que pertenece a DalmeiGD ÂżOKR UHLWHUDGDPHQWH FLWDGR HQ HVWD REUD \ TXH UHYLVLWD OD PHWRGRORJtD FLHQWtÂżFD \ epidemiolĂłgica clĂĄsica. El esquema pretenGH FODVLÂżFDU ODV SULQFLSDOHV HVWUDWHJLDV VHgĂşn algunas polarizaciones fundamentales y IXQGDFLRQDOHV FRQWURO GHVFRQWURO DUWLÂżFLDO real, cerrado-abierto, fragmentado-totalizado. Con la nociĂłn de tendencia a la profundidad (la lĂ­nea llena en la parte superior del diagrama) se pretende resumir las cualidades de apertura, descontrol, totalizaciĂłn, realidad del proceso de aprehensiĂłn del objeto de investigaciĂłn, e inversamente la tendencia a la generalidad sintetiza las cualidades de cieUUH FRQWURO DUWLÂżFLDOLVPR \ IUDJPHQWDFLyQ del polo opuesto, tales que permiten formulaciones generalizables, esto es universales, VREUH HO REMHWR FLHQWtÂżFR

s 3ECCIĂ&#x2DC;N s $ISEĂ&#x2014;O Y #ONDUCCIĂ&#x2DC;N DE UNA )NVESTIGACIĂ&#x2DC;N /PERATIVA s

En verdad, ninguna investigaciĂłn es completamente abierta o completamente controlada. Si no hubiera ningĂşn control, nada de DUWLÂżFLDO FRQ FRPSOHWD DSHUWXUD HVWD HVWUDWHJLD R GLVHxR QR SRGUtD OODPDUVH FLHQWtÂżFD (Q el diagrama de Dalmeida, la historia de vida que trabaja con un Ăşnico caso serĂ­a la estrategia mĂĄs prĂłxima al abordaje total del objeto.

Existe en ella poco o ningĂşn control sobre las circunstancias. Ă&#x161;nica en cuanto caso es por ende totalizada al lĂ­mite, real (una verdad, una fuente Ăşnica de informaciĂłn) y casi FRPSOHWDPHQWH DELHUWD SRU QR ÂżMDU OtPLWHV D la profundidad del abordaje. La segunda estrategia es la del estudio de casos. La tercera consiste en el estudio de grupos o subgrupos tendiendo a la profundidad, a que poseen algĂşn elemento comĂşn, sea ĂŠste una identidad cultural o un mismo proceso mĂłrbido.

La tercera estrategia consiste en el estudio de grupos y subgrupos. Este tipo tambiĂŠn se denomina estudio de casuĂ­stica o de serie clĂ­nica. El repertorio de la epidemiologĂ­a convencional engloba estudios ecolĂłgicos, encuestas tipo corte transversal, estudios de casos y controles y estudio de cohorte. Esos diseĂąos corresponden al ĂĄrea central del esquema. QuizĂĄ el estudio ecolĂłgico tiene tendencia a un abordaje macro, una aproxima-

ciĂłn mĂĄs totalizada, abierta, real y descontrolada que la de los otros. Investigaciones que producen un abordaje LQVWDQWiQHR de la situaciĂłn de salud de un grupo o comunidad, como los estudios seccionales o de corte transversal, se ubican en el centro del esquema. La EpidemiologĂ­a valoriza el diseĂąo de cohorte como el Ăşnico capaz de producir estimaciones de incidencia, al tiempo que, para estudiar las asociaciones entre enfermedades raras y determinados atributos, utiliza el estudio de casos y controles. Un estudio GH FDVRV \ FRQWUROHV SRU GHÂżQLFLyQ VH OLPLWD a los sujetos participantes y busca un grupo control para sus casos, mientras que un estudio de cohorte se restringe a los subgrupos expuestos y no expuestos. Tales restricciones apartan los estudios longitudinales del polo de la realidad, al alejarlos de una poblaciĂłn de referencia, fragmentĂĄndolos por un atributo que se llamarĂĄ variable dependiente, distinguiendo grupos de enfermos y grupos de sanos. En esa estrategia de investigaciĂłn, otras variables serĂĄn controladas por diseĂąo o por anĂĄlisis, y con ello el estudio se torna, hasta cierto punto, cerrado. En comparaciĂłn, estudios ecolĂłgicos o de prevalencia, relatiYDPHQWH PiV VXSHUÂżFLDOHV VH EDVDQ HQ XQD poblaciĂłn que estĂĄ en su ambiente.

0ROFUNDIDAD %STUDIOS DE CORTE TRANSVERSAL

#ONTROL

!RTIFICIAL

Ĺś )LJXUD . . 'LVHxRV GH LQYHVWLJDFLyQ VHJ~Q 'DOPHLGD )LOKR

3IMULACIĂ&#x2DC;N O MODELAJE

&RAGMENTADO %XPERIMENTACIĂ&#x2DC;N

!BIERTO

%STUDIO DE CASOS Y CONTROLES

4OTALIZADO

%STUDIO DE COHORTE

%STUDIOS ECOLĂ&#x2DC;GICOS

%STUDIO DE CASOS CLĂ&#x201C;NICOS

%STUDIO DE GRUPOS O SUBGRUPOS CASUISTICA

2EAL

'ENERALIDAD (ISTORIA DE VIDA ANAMNESIS

$ESCONTROL

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#ERRADO

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Lemus s AragĂźes s y Colaboradores s ISSS s

4.7.3. RecolecciĂłn de datos PoblaciĂłn y TĂŠcnicas de Muestreo La mayorĂ­a de los conocimientos actuales, WDQWR FLHQWtÂżFRV FRPR WpFQLFRV HVWiQ EDsados en estudios realizados en un nĂşmero relativamente reducido de observaciones efectuadas en repetidas ocasiones, a partir de las cuales se generaliza una teorĂ­a: este proceso se basa en la inferencia estadĂ­stica, que pretende estimar el comportamiento de una variable en una poblaciĂłn determinada, a partir de un nĂşmero reducido de observaciones. Asimismo, la mayor parte de los estudios epidemiolĂłgicos requieren ser realizados mediante muestras, ya que, la mayorĂ­a de las veces, serĂ­a imposible efectuarlos sobre toda una poblaciĂłn. Es por ello que gran parte de la validez de estos estudios dependerĂĄ del rigor con que hayamos seleccionado esa muestra.

Es decir, hay que decidir si se estudia a todas las personas de la poblaciĂłn objetivo o bien se toma una muestra de ella (poblaciĂłn bajo estudio). Una muestra seleccionada correctamente tendrĂĄ caracterĂ­sticas muy similares a las de la poblaciĂłn objetivo. Todos

creemos en el muestreo, aunque no nos demos cuenta; por ejemplo, probamos la cantidad de sal de la sopa tomando una cucharada solamente. Usualmente hacer un muestreo es mĂĄs barato y mĂĄs rĂĄpido que chequear a toda la poblaciĂłn, pero debe tenerse cuidado con los errores, es decir, las diferencias entre los resultados arrojados por la investigaciĂłn y las cifras reales en la poblaciĂłn. Una poblaciĂłn bajo estudio no necesariamente estĂĄ constituida por personas. Si la investigaciĂłn del riesgo se efectĂşa analizando registros mĂŠdicos, entonces la poblaciĂłn bajo estudio son los registros de las personas elegibles. Si se estĂĄ interesado en comunidades enteras, entonces las comunidades componen la poblaciĂłn en estudio.

Llamamos poblaciĂłn al conjunto de todas las posibles observaciones de la variable en estudio o todas las unidades que se puedan observar, mientras que muestra serĂ­a el subconjunto de observaciones obtenidas de la poblaciĂłn escogida; ĂŠstas Ăşltimas deben ser representativas de la SREODFLyQ \ WHQHU XQ WDPDxR VXÂżFLHQWH /D PHtodologĂ­a utilizada para obtener la muestra de la poblaciĂłn de referencia es el llamado mĂŠtodo de muestreo y al conjunto de tĂŠcnicas conocidas se le denomina tĂŠcnicas de muestreo.

0OBLACIĂ&#x2DC;N OBJETO DE ESTUDIO

0ACIENTES CON INFECCIĂ&#x2DC;N NOSOCOMIAL

#RITERIOS DE SELECCIĂ&#x2DC;N INCLUSIĂ&#x2DC;N Y EXCLUSIĂ&#x2DC;N 0OBLACIĂ&#x2DC;N DE REFERENCIA

0ACIENTES CON INFECCIĂ&#x2DC;N NOSOCOMIAL EN NUESTRO HOSPITAL

-UESTRA -Ă?TODO DE MUESTREO

Ĺś )LJXUD . . 0XHVWUHR

-UESTRA DE LOS PACIENTES CON INFECCIĂ&#x2DC;N NOSOCOMIAL DEL HOSPITAL

s 3ECCIĂ&#x2DC;N s $ISEĂ&#x2014;O Y #ONDUCCIĂ&#x2DC;N DE UNA )NVESTIGACIĂ&#x2DC;N /PERATIVA s

/RV PpWRGRV VH SXHGHQ FODVLÂżFDU JURVHUDmente en dos tipos: probabilĂ­stico y no probabilĂ­stico cuyas caracterĂ­sticas se exponen en la siguiente tabla.

La decisiĂłn de utilizar un sistema u otro dependerĂĄ del diseĂąo del estudio, del que nos proporciona una mayor precisiĂłn de estimadores segĂşn el tipo de unidades de muestreo GHÂżQLGDV \ GH FXiO VHD HO PiV IDFWLEOH GH acuerdo a los medios que tengamos a nuestro alcance.

Se puede hacer una correspondencia entre los tipos de estudios epidemiolĂłgicos y las posibles estrategias de muestreo: Tipo de estudio Estrategia de muestreo A. Descriptivo muestra representativa de toda la poblaciĂłn B. AnalĂ­tico tipo casos y controles muestreo separado de casos y controles estudio de todos los casos y toma de una muestra de los controles tipo prospectivo o cohorte muestreo de expuestos y no expuestos separadamente muestreo de toda la poblaciĂłn y luego claVLÂżFDFLyQ HQ H[SXHVWRV \ QR H[SXHVWRV 4IPO

3UBTIPOS

6ENTAJAS

2EQUERIMENTOS

&Ă&#x2030;CIL DE HACER

-ARCO DE MUESTREO TIENE CIERTA INEFICIENCIA

3ISTEMĂ&#x2030;TICO

&Ă&#x2030;CIL DE HACER

-ARCO DE MUESTREO SIN TENDENCIA

%STRATIFICADO

!SEGURA REPRESENTACIĂ&#x2DC;N DE SUBGRUPOS ESTIMACIONES PRECISAS

%STRATOS HOMOGĂ?NEOS NĂ&#x17E;MERO SUFICIENTE DE ELEMENTOS DE CADA ESTRATO

#ONGLOMERADOS RACIMOS CLUSTERS

%STUDIOS DE TODOS LOS ELEMENTOS DE LOS GRUPOS

-AYOR VARIACIĂ&#x2DC;N INTRAGRUPAL

0OLIETĂ&#x2030;PICO

.O PROBABILĂ&#x201C;STICO

estudiar todos los expuestos y muestreo de los no expuestos En todo caso se debe procurar realizar el proceso de muestreo con el mayor rigor posible, puesto que en la selecciĂłn de la muestra es donde se produce la mayor parte de los sesgos, y de ellos dependerĂĄ la validez del estudio epidemiolĂłgico.

Pueden ser: - 3UREDELOtVWLFRV * Aleatorio Simple; si cada posible caso tiene un determinado nĂşmero, y cada nĂşmero es seleccionado al azar con tablas de nĂşmeros al azar o por computadora. * SistemĂĄtico; si existen listas de casos (por ejemplo, numeraciĂłn de historias clĂ­nicas consecutivas, pacientes por orden de ingreso, etc.) y se toman al azar una de otra separadas por un nĂşmero constante (cada 5, 10, 20, etc.), pero este mĂŠtodo tiene el inconveniente de que debe evitarse en casos que tengan probables patrones cĂ­clicos. $OHDWRULR (VWUDWLÂżFDGR VH XWLOL]D SDUD WHQHU en cuenta subgrupos (edad, raza, peso, etc.) que conformarĂĄn HVWUDWRV GH PXHVWUHR. SegĂşn las diferencias de tamaĂąo de los estratos se harĂĄn las muestras para cada uno. * Por Conglomerados; un conglomerado puede ser una manzana, escuela, municipio, etc., elegi-

!LEATORIO SIMPLE

0ROBABILĂ&#x201C;STICO

$IFICULTAD DE MANEJO ESTADĂ&#x201C;STICO DE LOS ESTIMADORES OBTENIDOS

%STUDIOS CON VOLUNTARIOS SELECCIĂ&#x2DC;N SIN CRITERIO PREVIO ESTUDIOS DE POBLACIĂ&#x2DC;N ACCESIBLE

Ĺś )LJXUD . . 7LSRV GH PXHVWUHR

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dos por los mĂŠtodos anteriores. Luego se aplicarĂĄ â&#x20AC;&#x201C;en una segunda etapaâ&#x20AC;&#x201C; un aleatorio simple o HVWUDWLÂżFDGR D ORV FDVRV GHQWUR GH FDGD FRQJORmerado.

- 1R 3UREDELOtVWLFRV (no se puede calcular errores de muestreo). * Secuencial: se toman muestras a medida que llegan (por ejemplo, pacientes, patologĂ­as, accidentes, etc.) al sitio de recolecciĂłn.

3RU &XRWDV DEUHYLD HO HVWUDWLÂżFDGR \ VH usa en encuestas poblacionales; cada entrevistador tiene un nĂşmero de casos de cada categorĂ­a y estrato.

- (UURU (Bias) Puede ser por: * No representatividad de la muestra; error aleatorio o de muestreo (disminuye al auPHQWDU HO WDPDxR GH OD PXHVWUD \ HV LQĂ&#x20AC;XHQciado por la prevalencia). Se puede estimar o medir. * Error sistemĂĄtico o sesgo; es la diferencia sistemĂĄtica que existe entre la poblaciĂłn objetivo y la muestra, producida por un error tĂŠcnico en la selecciĂłn de personas o en la recolecciĂłn de los datos. No se puede estimar o medir.

* Sesgo por falta de respuesta de los encuestados; se pueden reemplazar los no hallados o quienes no responden, pero es una fuente de error importante (por algĂşn motivo no responden o no son hallados).

Es conveniente siempre consultar a un profesional en estas tĂŠcnicas, a menudo complejas, y â&#x20AC;&#x201C;en su casoâ&#x20AC;&#x201C; utilizar paquetes informĂĄticos (Epi Info o Epidat).

En general la selecciĂłn del tamaĂąo de la muesWUD GHSHQGHUi GHO ÂżQ TXH VH SHUVLJXH FRQ ORV resultados del estudio. La muestra debe ser lo VXÂżFLHQWHPHQWH JUDQGH SDUD SHUPLWLU VDFDU FRQclusiones vĂĄlidas relacionadas con la hipĂłtesis.

El que esto sea factible con una hipĂłtesis determinada y con cierto tamaĂąo de muestra depende, bĂĄsicamente, de dos factores, de los cuales sĂłlo uno de ellos es controlable; el JUDGR GH FRQÂżDQ]D TXH VH GHVHD WHQHU HQ ORV UHVXOWDGRV PLHQWUDV TXH HO RWUR VH UHÂżHUH D OD YDULDFLyQ GH ORV IDFWRUHV TXH VHUiQ PHGLGRV HQ OD SREODFLyQ El problema del tamaĂąo de la muestra puede resolverse en general por las fĂłrmulas: (VWXGLR GH XQD VROD SURSRUFLyQ SDUD OD SUHYDOHQFLD R LQFLGHQFLD GH XQ IDFWRU GH ULHVJR R XQD HQIHUPHGDG

4AMAĂ&#x2014;O DE LA MUESTRA %STIMACIĂ&#x2DC;N PREVIA DE LA PREVALENCIA

0ROBABLE RANGO DE LA PREVALENCIA ESTIMADA

Ĺś )LJXUD . . (VWLPDFLRQHV \ UDQJRV GH SUHYDOHFtD VHJ~Q WDPDxR PXHVWUDO

123

s 3ECCIĂ&#x2DC;N s $ISEĂ&#x2014;O Y #ONDUCCIĂ&#x2DC;N DE UNA )NVESTIGACIĂ&#x2DC;N /PERATIVA s

a) EstimaciĂłn previa

este valor debe estimarse sobre la base de las hipĂłtesis y de la informaciĂłn obtenida por 2 2 UHIHUHQFLDV ELEOLRJUiÂżFDV (Q DTXHOORV FDVRV n=t (p.q)/d en que se desconoce totalmente el valor de la proporciĂłn se puede tomar 0,50 como el valor mĂĄs conservador. En este caso la vaDonde: riancia es 0,25 (0,5 x 0,5). Vaughan y Mon: estimaciĂłn previa rrow proponen un esquema que rĂĄpidamente W FRQÂżDELOLGDG permite saber si se gana en precisiĂłn y cosp: proporciĂłn de poblaciĂłn en la que se mide WR EHQHÂżFLR DO DXPHQWDU HO WDPDxR GH XQD la caracterĂ­stica muestra para determinada prevalencia. q: 1-p AsĂ­ por ejemplo, si la probable tasa de d: precisiĂłn prevalencia esperada de una determinada E 7DPDxR GHÂżQLWLYR GH OD PXHVWUD condiciĂłn es de 40% aproximadamente, entonces la prevalencia para una muestra rannd= n/1 + n/N domizada de 50 personas, es probable que sea entre 26 y 55%. Si examinamos ahora un rango de 200 sujetos este rango cae a un 33 y 47% respectivamente. Claramente habrĂ­a un Donde: VLJQLÂżFDWLYR EHQHÂżFLR HQ FXDQWR D SUHFLVLyQ QG WDPDxR GHÂżQLWLYR GH OD PXHVWUD yendo de 500 a 200, pero no se ganarĂ­a mĂĄs n: estimaciĂłn previa si examinĂĄramos muestras de 500 sujetos.

N: tamaĂąo del universo Supongamos que se realiza una muestra (MHPSORV para saber cuanta gente tiene perros en sus Primero: Se determina la proporciĂłn, p = casas, y se obtiene un valor de 40%. Si bien 0,20. el resultado es innegable para la muestra, in6HJXQGR 6H GHWHUPLQD HO QLYHO GH FRQÂżDQ]D tuitivamente parece poco probable que para deseado, en general de 95%, de modo que t la poblaciĂłn general exactamente un 40% de = 1,96. las casas tenga un perro. El valor calculado Tercero: Se desea que la precisiĂłn sea de + SDUD XQ GH FRQÂżDQ]D HV D TXH 0,05 (Error EstĂĄndar de la precisiĂłn 0,025, se expresa 40 +- 3 (mĂĄs â&#x20AC;&#x201C; menos 3%) y sigporque d = 0,05) QLÂżFD TXH KD\ XQ GH SUREDELOLGDGHV GH que la proporciĂłn de hogares entre la poblaciĂłn general que tiene un perro estĂŠ entre 37 Cuarto: n = (1,96)2 (0,20) (1 - 0,20) = 246 y 43%1. Las muestras grandes tienen menos (0,05) 2 errores de muestreo y por lo tanto intervalos GH FRQÂżDQ]D PiV HVWUHFKRV TXH ODV PXHVWUDV estrechas. ConsidĂŠrese la siguiente tabla: Es decir que la proporciĂłn buscada estĂĄ en algĂşn punto entre 0,15 y 0,25 con un nivel GH FRQÂżDQ]D GH \ OD PXHVWUD WLHQH TXH tener un mĂ­nimo de 246 observaciones. .

El Error EstĂĄndar de la proporciĂłn (EEP) necesario para calcular d no se conoce en este caso porque no se tiene el nĂşmero de observaciones (n), que es lo que se desea obtener, ni el valor exacto de p. Por lo tanto,

5HFXpUVH TXH HO LQWHUYDOR GH FRQÂżDQ]D ,& GD XQD LGHD GHO UDQJR UHDO HQ TXH VH HQFXHQWUD HO SDUiPHWUR HQ OD SREODFLyQ

124

s

Lemus s AragĂźes s y Colaboradores s ISSS s

%RROR MUESTRAL 4AMAĂ&#x2014;O DE LA MUESTRA %L UNIVERSO NO TIENE ERRORES

!CTOR PREPONDERANTE TAMAĂ&#x2014;O DE LA MUESTRA

#ON MUESTRAS CHICAS EL AUMENTO DE TAMAĂ&#x2014;O AUMENTA NOTORIAMENTE LA PRECISIĂ&#x2DC;N 3IN EMBARGO

A MEDIDA QUE AUMENTA EL TAMAĂ&#x2014;O LA PRECISIĂ&#x2DC;N QUE SE AGREGA ES CADA VEZ MENOR

0OR LO TANTO EL INVESTIGADOR TRATARĂ&#x2030; DE EQUILIBRAR LA NECESIDAD DE PRECISIĂ&#x2DC;N CON LOS COSTOS DERIVADOS DEL MAYOR TAMAĂ&#x2014;O

,A RELACIĂ&#x2DC;N ENTRE TAMAĂ&#x2014;O MUESTRAL Y PRECISIĂ&#x2DC;N NO ES A SINO QUE ES FUNCIĂ&#x2DC;N DE LA RAĂ&#x201C;Z CUADRADA

Ĺś )LJXUD . . (UURU PXHVWUDO \ VX GHSHQGHQFLD DO WDPDxR GH OD PXHVWUD

El tamaĂąo de la muestra debe cuadruplicarse (50 a 200, 100 a 400 y asĂ­ sucesivamente) para reducir el error de muestreo a la mitad; la tasa de mejora del error de muestreo disminuye conforme el tamaĂąo de la muestra aumenta pero el error de muestreo nunca desaparece completamente a menos que se haga un censo o algo cercano. Deben seleccionarse con sumo cuidado las circunstancias en las que valga la pena pasar de una muestra de 1 000 a 4 000 para ganar un 1,5% de precisiĂłn en los resultados. En el campo, por ejemplo, de la investigaciĂłn de mercados casi todos los estudios usan muestras de entre 200 y 1 000, siendo este nivel de precisiĂłn adecuado para la mayorĂ­a de las decisiones de negocios. Aun los servicios de evaluaciĂłn de televisiĂłn y las encuestas polĂ­ticas rara vez usan muestras mayores de SHUVRQDV \D TXH QR VH MXVWLÂżFD HO FRVWR adicional.

Se basa en el cĂĄlculo del error estĂĄndar de la diferencia entre dos proporciones lo cual depende a su vez de las dos tasas de prevalencia y de los dos tamaĂąos muestrales.

La recolecciĂłn de datos es una etapa fundaPHQWDO HQ OD SODQLÂżFDFLyQ H LPSOHPHQWDFLyQ GH XQ HVWXGLR \D TXH VL pVWD KD VLGR VXSHUÂżFLDO R sesgada o aĂşn incompleta, los anĂĄlisis de tales GDWRV VH GLÂżFXOWDQ \ HO UHVXOWDGR GHO DQiOLVLV serĂĄ de baja o dudosa calidad. DeberĂ­a enfatizarse por tanto el desarrollo de herramientas apropiadas y probarlas varias veces. De acuerdo al tipo de estudio en ISSS se combinarĂĄn tĂŠcnicas segĂşn el principio de la triangulaciĂłn ya mencionado. Las principales tĂŠcnicas de recolecciĂłn se muestran en la tabla de la pĂĄgina siguiente.

4.7.4 AnĂĄlisis de datos En el caso del anĂĄlisis cuantitativo el comienzo es generalmente una descripciĂłn de datos para cada variable de todas las unidades de estudio incluidas en la muestra. El proceso de los datos puede tener lugar durante la propia UHFROHFFLyQ R XQD YH] TXH pVWD KD ÂżQDOL]DGR la descripciĂłn y el anĂĄlisis se realizan despuĂŠs que el trabajo de campo se ha completado. En

s 3ECCIØN s $ISE×O Y #ONDUCCIØN DE UNA )NVESTIGACIØN /PERATIVA s

125

0ROCEDIMIENTOS

6ENTAJAS

)NCONVENIENTES

5SO DE LA INFORMACIØN DISPONIBLE

s $E POCO PRECIO PORQUE YA SE DISPONE DE LOS DATOS s 0ERMITE EXAMINAR TENDENCIAS DEL PASADO

s .O SIEMPRE SE TIENE ACCESO FÉCIL A LOS DATOS s 0UEDEN SURGIR PROBLEMAS DE ÓNDOLE ÏTICA RESPECTO DE LA CONFIDENCIALIDAD s ,A INFORMACIØN PUEDE NO SER PRECISA O SER INCOMPLETA

/BSERVACIØN

s 0ROPORCIONA INFORMACIØN MÉS DETALLADA Y RELACIONADA CON EL CONTEXTO s 0ERMITE RECOPILAR LA INFORMACIØN SOBRE HECHOS NO MENCIONADOS EN EL CUESTIONARIO s 0ERMITE SOMETER A PRUEBA LA FIABILIDAD DE LAS RESPUESTAS A CUESTIONARIOS

s 0UEDEN SURGIR PROBLEMAS DE ÓNDOLE ÏTICA RELATIVOS A LA CONFIDENCIALIDAD O AL CARÉCTER PRIVADO s 0UEDE PRESENTARSE LA PARCIALIDAD DEL OBSERVADOR EL OBSERVADOR PUEDE ANOTAR ÞNICAMENTE LO QUE LE INTERESA s ,A PRESENCIA DEL RECOPILADOR DE DATOS PUEDE INFLUIR EN LA SITUACIØN OBSERVADA s 3E NECESITA INSTRUIR A FONDO A LOS AYUDANTES DE INVESTIGACIØN

%NTREVISTAS

s %S CONVENIENTE PARA SER UTILIZADO CON ANALFABETOS s 0ERMITE ACLARAR LAS PREGUNTAS s 0ROPORCIØN MÉS ELEVADA DE RESPUESTAS QUE EN EL CUESTIONARIO ESCRITO

s ,A PRESENCIA DEL ENCUESTADOR PUEDE INFLUIR EN LAS RESPUESTAS s ,OS INFORMES ACERCA DE LOS SUCESOS PUEDEN SER MENOS COMPLETOS QUE LA INFORMACIØN OBTENIDA A BASE DE OBSERVACIONES

%NTREVISTA FLEXIBLE DE PEQUE×A ENVERGADURA

0ERMITE RECOPILAR INFORMACIØN MÉS SERIA Y EXPLORAR LAS OBSERVACIONES ESPONTÉNEAS DE LOS INTERPELADOS

s %L ENCUESTADOR PUEDE INFLUIR SIN ADVERTIRLO EN LOS INTERPELADOS s %S DIFÓCIL ANALIZAR LOS DATOS EN RESPUESTAS FLEXIBLES

%NTREVISTA PREDETERMINADA DE GRAN ENVERGADURA

&ÉCIL DE ANALIZAR

0UEDE PERDERSE INFORMACIØN IMPORTANTE DEBIDO A QUE NO SE REGISTRAN O SE EXPLORAN LAS OBSERVACIONES ESPONTÉNEAS DE LOS INTERPELADOS

#UESTIONARIOS POR ESCRITO

s $E MENOS PRECIO s 3E PRESTA AL ANONIMATO Y PUEDE LLEVAR A RESPUESTAS MÉS HONESTAS s .O SE REQUIEREN AYUDANTES DE INVESTIGACIØN s 3E ELIMINA EL SESGO DEBIDO A QUE SE REDACTAN LAS PREGUNTAS DE FORMA DISTINTA PARA DIVERSOS INTERPELADOS

s .O PUEDE UTILIZARSE CON PERSONAS ANALFABETAS s &RECUENTEMENTE LA PROPORCIØN DE RESPUESTAS ES MUY BAJA s 0UEDEN INTERPRETARSE ERRØNEAMENTE LAS PREGUNTAS

Ŷ )LJXUD . . ,QVWUXPHQWRV GH DQiOLVLV

el caso del análisis cualitativo se trata más de interpretar los datos obtenidos para cada unidad de estudio (o por cada grupo de unidades de estudio). En este caso el investigador puede comenzar el análisis mientras recolecta los datos de modo que lo que quede sin contestar, o nuevas cuestiones que surjan, lo pueda ser antes de terminar el trabajo de terreno.

Existe una cierta ambigüedad sobre si la interdisciplina –paradigmática como dijimos de la ISSS– consiste en contar sistemáticamente con un profesional de cada profesión o especialidad convocado por la necesidad de utilizar una técnica que es propia del ámbito, o

en construir transversalmente con instrumentos de diferentes orígenes el herramental apto para abordar un objeto complejo. A pesar que HVWDV GL¿FXOWDGHV \ VLWXDFLRQHV GLOHPiWLFDV QR están resueltas, según algunos autores parece observarse un incremento, en los últimos tiempos, de la preferencia por el uso de técnicas cualitativas provenientes de las humanidades y las ciencias sociales en las investigaciones y en los trabajos académicos (véase por ejemplo Lazarte, 2001), que incluso sería más notorio en el caso de los alumnos de los diferentes postgrados del área de Salud Pública, en sus trabajos y presentaciones

126

s

Lemus s AragĂźes s y Colaboradores s ISSS s

DEVROXWDV \ UHODWLYDV ORV FRHÂżFLHQWHV \ ODV proporciones y tasas. Ă&#x2030;sta Ăşltima medida nos interesa particularmente, habida cuenta que una tasa mide un riesgo de salud a travĂŠs de un cociente. Es simplemente la expresiĂłn matemĂĄtica de la relaciĂłn entre el numerador y el denominador FRQ XQD HVSHFLÂżFDFLyQ GH WLHPSR (1).

Son ejemplos de tasas: * Tasa de Mortalidad; nĂşmero de muertes ocurridas en un aĂąo dividido la poblaciĂłn total.

7DVD GH 0RUWDOLGDG SRU FDXVD HVSHFtÂżFD nĂşmero de muertes debidas a una enfermedad HVSHFtÂżFD GLYLGLGR SRU OD SREODFLyQ HQ ULHVJR de contraer esa enfermedad Las tasas se deben utilizar e interpretar con ciertas precauciones, entre las que se cuentan: a) la falacia ecolĂłgica; generalizar los datos recogidos en un ĂĄrea en particular a todos los que viven en dicha ĂĄrea; E OD YDULDFLyQ GH EDVH VH GHEH HVSHFLÂżFDU 4.7.5 Instrumentos tradicionales siempre sobre quĂŠ base se ha expresado la tasa; de mediciĂłn epidemiolĂłgica c) la falsa asociaciĂłn: dos tasas sobre proLos administradores de servicios y de sistemas blemas diferentes pueden pertenecer a dos locales de salud recurren a la epidemiologĂ­a grupos diferentes de personas y no poder SDUD ÂłUHVROYHU HO WLSR \ FDQWLGDG GH VHUYLFLRV D asociarse; d) los pequeĂąos denominadores: con bajas ofrecer a la poblaciĂłn objetivo y determinar su efectoâ&#x20AC;?, es decir, utilizan principios, mĂŠtodos poblaciones no se pueden usar cantidades \ WpFQLFDV HSLGHPLROyJLFDV D ÂżQ GH LGHQWLÂżFDU ÂżMDV FRQ ÂżQHV FRPSDUDWLYRV Las tasas pueden ser: problemas de salud, establecer prioridades y

&UXGDV cuando toman todos los casos evaluar servicios. Para ello utilizan las mediciones epidemiolĂłgicas, lo que supone la cons- de muerte por una causa o un grupo de cautrucciĂłn de tres tipos de medidas: ocurrencia, sas pertenecientes a una poblaciĂłn total, en DVRFLDFLyQ \ VLJQLÂżFDFLyQ HVWDGtVWLFD SURGXFL- un lugar y perĂ­odo determinado (por ejemdas por fuentes de informaciĂłn y mecanismos plo, tasa de mortalidad).

(VSHFtÂżFDV cuando toman, tanto para el de recolecciĂłn, como los registros, encuestas y numerador como para el denominador, una tĂŠcnicas participativas. limitaciĂłn dada por un carĂĄcter particular 4.7.5.1 Medidas de ocurrencia (por ejemplo, tasa de mortalidad infantil). de eventos o problemas de salud

$MXVWDGDV cuando permiten comparar Comprenden las medidas de tendencia cen- dos poblaciones con caracterĂ­sticas relevantral (media, mediana y modo), las frecuencias tes disĂ­miles (edad, sexo, clases sociales, niy, muy especialmente, en la preparaciĂłn de VXV WHVLV $Vt Âł VLHQGR WHVLV LQGLYLGXDOHV realizadas por profesionales que provienen mayoritariamente del campo de la salud, creFLHQWHPHQWH VH YHULÂżFD TXH VXV REMHWRV GH estudio les requiere utilizar un instrumental que se encuentra bastante alejado de su formaciĂłn de grado. El resultado es que las tesis se esmeran en la rigurosidad de los datos hallados y en la construcciĂłn de marcos teĂłricos que hacen referencia al objeto de estudio pero no siempre son igualmente rigurosas en el encuadre metodolĂłgico y con frecuencia no contienen precisiones sobre el origen de las herramientas aplicadas, lo que reduce su comparaciĂłn con otras tesis, con su posible aplicaciĂłn en otras regiones o incluso la comparabilidad del mismo objeto consigo mismo en el tiempoâ&#x20AC;? (Lazarte, op. cit.).

(1)

#ANTIDAD DE (ECHOS CASOS DEFUNCIONES O SERVICIOS EN UN PER¤ODO ESPEC¤FICO DE TIEMPO 0OBLACIÂ&#x2DC;N EXPUESTA A RIESGO DE SUFRIR UN HECHO CASO DEFUNCIÂ&#x2DC;N O SERVICIO

X 10n

s 3ECCIĂ&#x2DC;N s $ISEĂ&#x2014;O Y #ONDUCCIĂ&#x2DC;N DE UNA )NVESTIGACIĂ&#x2DC;N /PERATIVA s

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veles de necesidades bĂĄsicas insatisfechas, etc.). Para ello se deben DMXVWDU las tasas FUXGDV \ HVSHFtÂżFDV SDUD KDFHUODV FRPSDUDbles. Este ajuste se puede realizar con el

la misma tasa de mortalidad que la poblaciĂłn general. El programa epidemiolĂłgico EPIDAT, entre otros, permite el ajuste de tasas.

3DUWLFXODUHV Comprenden: a) la frecuencia o incidencia: Ă­ndice al que Â&#x2021; PpWRGR GLUHFWR ~WLO FXDQGR VH HVWXGLDQ las personas sin padecimiento presentan la dos grupos de una poblaciĂłn o cuando se HQIHUPHGDG GXUDQWH XQ ODSVR HVSHFtÂżFR (V valoran los cambios temporales de una sola el nĂşmero de casos nuevos de una enfermepoblaciĂłn (por ejemplo, para intervalos de dad (o evento relacionado con la salud) en edad). una poblaciĂłn en un perĂ­odo determinado (3).

Tasa ajustada = E tx. Pm PM donde: tx: tasas a ajustar; Pm: poblaciĂłn y PM: poblaciĂłn total Â&#x2021; PpWRGR LQGLUHFWR TXH FRPSDUD XQD PXHVtra especial que se estĂĄ estudiando con la poblaciĂłn general. Mediante este mĂŠtodo se compara el nĂşmero de sucesos observado en la muestra de interĂŠs con el nĂşmero de sucesos que serĂ­an de esperar si la muestra estudiada tuviese la misma distribuciĂłn de edad que la poblaciĂłn general. Cuando la muerte es el desenlace de interĂŠs, el mĂŠtodo indirecto permite calcular una razĂłn conocida como RazĂłn Estandarizada de Mortalidad (2).

La REM es un instrumento Ăştil para comparar una muestra extraĂ­da de una poblaciĂłn de interĂŠs con la poblaciĂłn general. Sin embargo, cuando se interpreta esta razĂłn es importante recordar que a menudo no se espera que una poblaciĂłn especial en estudio tenga

Es el correspondiente numĂŠrico del concepto de riesgo (equivalente a medida de probabilidad de enfermar para los miembros de una comunidad dada, bajo determinadas condiciones). Mide la apariciĂłn de la enfermedad, problema o evento de salud. ManiÂżHVWD ~QLFDPHQWH HO tQGLFH FRQ TXH RFXUUH una enfermedad. Un cambio en la frecuencia VLJQLÂżFD TXH KD\ FDPELR HQ HO HTXLOLEULR GH factores etiolĂłgicos ya sea que consista en DOJXQD Ă&#x20AC;XFWXDFLyQ QDWXUDO R SRVLEOHPHQWH en la aplicaciĂłn de un programa preventivo HÂżFD] 7LHQH LPSRUWDQFLD SDUD HO HSLGHPLylogo que busca la etiologĂ­a de un problema. b) la Prevalencia: proporciĂłn de casos de una cierta enfermedad (o evento relacionado con la salud) en una poblaciĂłn delimitada, en un tiempo determinado. Mide la existencia de problema de salud (4).

Puede ser instantĂĄnea (o de punto), cuando se marca un momento preciso en el tiempo; SHULyGLFD FXDQGR VH GHÂżQH XQ SHUtRGR GH tiempo; o del tiempo de vida, cuando el pe-

(2)

2AZÂ&#x2DC;N ESTANDARIZADA DE MORTALIDAD .Â&#x17D; OBSERVADO DE MUERTES .Â&#x17D; ESPERADO DE MUERTES (3)

)NCIDENCIA .Â&#x17D; DE #ASOS NUEVOS EN UN LAPSO DADO 0OBLACIÂ&#x2DC;N CON RIESGO DE DESARROLLAR LA ENFERMEDAD (4)

0REVALENCIA 4OTAL DE CASOS DE UNA ENFERMEDAD EN UN TIEMPO 0OBLACIÂ&#x2DC;N TOTAL

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s

Lemus s AragĂźes s y Colaboradores s ISSS s

rĂ­odo engloba toda la existencia de los sujetos de la poblaciĂłn. Es tambiĂŠn posible calcularla por la fĂłrmula (5): Por eso: 1) mejoras en el tratamiento sin restablecimiento, en una enfermedad, paradĂłjicamente la aumentan, 2) el acortamiento de la duraciĂłn o restablecimiento mĂĄs rĂĄpido o muerte mĂĄs temprana, paradĂłjicamente la disminuyen. Tiene importancia para la PlaniÂżFDFLyQ SXHV PLGH OD QHFHVLGDG GH UHFXUVRV fĂ­sicos y humanos, etc. y es mĂĄs fĂĄcil de medir (estudios transversales).

AdemĂĄs de las tasas de incidencia y prevaOHQFLD HV QHFHVDULR GHÂżQLU XQD WHUFHUD PHGLGD de ocurrencia Ăştil para caracterizar la historia natural de la enfermedad (6).

A diferencia de las tasas de incidencia, la leWDOLGDG HVWi LQĂ&#x20AC;XHQFLDGD SRU ORV p[LWRV GH ODV intervenciones mĂŠdicas destinadas a curar las enfermedades. La letalidad es Ăştil para valorar el pronĂłstico, porque mide la probabilidad de no sobrevivir una vez iniciada la enfermedad.

La letalidad durante un perĂ­odo tiene una relaciĂłn importante con las tasas de mortalidad de una enfermedad determinada (nĂşmero de defunciones debidas a una enfermedad por persona-aĂąo).

Tasa de Mortalidad = Tasa de incidencia x letalidad $VLPLVPR HV QHFHVDULR GHÂżQLU OD 5D]yQ GH PRUWDOLGDG SURSRUFLRQDO (RMP) (7), que mide la probabilidad de que una defunciĂłn se deba a una causa determinada y es una herramienta Ăştil para determinar cuĂĄles son las causas de muerte mĂĄs frecuentes, pero no informan sobre la probabilidad de morir.

CapĂ­tulo aparte, por su actual trascendencia en el estudio de la mortalidad, merecen dos procedimientos para medir empĂ­ricamente el Exceso de Mortalidad, a travĂŠs de dos indicadores: a) RazĂłn Estandarizada de Mortalidad (REM): la correspondiente a todas las edades se obtiene dividiendo el total de defunciones observadas por el total esperado (como se ha visto); la correspondiente, por ejemplo, a la mortalidad previa a los 65 aĂąos estĂĄ restringida a la razĂłn de defunciones observadas y esperadas por debajo de esa edad. b) RazĂłn de AĂąos de Vida Potencialmente Perdidos (RAVPP): en este caso los AVPP observados y esperados se calculan multipliFDQGR SRQGHUDQGR HVWRV $933 HVSHFtÂżFRV por edad por defunciĂłn por el nĂşmero de defunciones observado y esperado, respectivamente, y sumĂĄndolos para todos los grupos de edad hasta 65 aĂąos exclusive.

4.7.5.2 Otros mĂŠtodos de informaciĂłn sobre ocurrencia a) ExtrapolaciĂłn: para aquellos casos en que se tienen datos de algunos perĂ­odos pero faltan en otros, o se quiere saber quĂŠ se puede HVSHUDU 6H SXHGH FXDQWLÂżFDU ORV IDOWDQWHV R los posibles con mĂŠtodos de regresiĂłn simple, algunos programas epidemiolĂłgicos hacen JUiÂżFRV GH WHQGHQFLD DXWRPiWLFDPHQWH b) AnecdĂłtica: datos que recuerdan profesionales o miembros de una poblaciĂłn, basados en impresiones y, en general, no en hechos o cifras. La informaciĂłn puede ser Ăştil pero debe ser interpretada con precauciĂłn. Even-

(5)

0REVALENCIA )NCIDENCIA X DURACIÂ&#x2DC;N MEDIA DE LA ENFERMEDAD (6)

,ETALIDAD .Â&#x17D; DE PERSONAS FALLECIDAS POR UNA ENFERMEDAD DURANTE UN PER¤ODO .Â&#x17D; DE PERSONAS DIAGNOSTICADAS DE LA ENFERMEDAD EN EL PER¤ODO (7)

2-0 .Â&#x17D; DE INDIVIDUOS FALLECIDOS POR UNA ENFERMEDAD .Â&#x17D; DE INDIVIDUOS FALLECIDOS POR TODAS LAS ENFERMEDADES

129

s 3ECCIĂ&#x2DC;N s $ISEĂ&#x2014;O Y #ONDUCCIĂ&#x2DC;N DE UNA )NVESTIGACIĂ&#x2DC;N /PERATIVA s

tualmente sirve para constatar si datos formaOHV VRQ FRQÂżDEOHV c) Inferencias de otra informaciĂłn: se trata de inferir la magnitud de algunas tasas no disponibles basada en informaciĂłn disponible relacionada. d) MĂŠtodo Delphi: consiste en una agrupaciĂłn y anĂĄlisis organizado de opiniones informadas sobre una terna. Se pregunta cierto dato a diez personas expertas, la estimaciĂłn resultante se vuelve a repreguntar y luego se KDFH XQD HVWLPDFLyQ ÂżQDO SRU FRQVHQVR e) Encuestas rĂĄpidas: se realizan encuestas que dependen de la memoria, en general no mĂĄs allĂĄ de tres aĂąos, a travĂŠs de listas de veULÂżFDFLyQ PX\ VLPSOHV 4.7.5.3 Medidas de asociaciĂłn o riesgo Remitimos al lector a la secciĂłn de diseĂąos de investigaciĂłn.

4.7.5.4 Medidas de SigniďŹ caciĂłn EstadĂ­stica Habida cuenta de que las investigaciones se realizan sobre una porciĂłn menor o subpoblaciĂłn (muestra) de un grupo mayor de individuos que pudieron haber sido incluidos, es usual que los investigadores se planteen la pregunta de si hubiesen encontrado los mismos resultados con otro grupo o entre la poblaciĂłn total, o bien si el azar pudo haber desempeĂąado algĂşn papel en los resultados obtenidos. Las llamadas SUXHEDV GH VLJQLÂżFDFLyQ HVWDGtVWLFD FXDQWLÂżFDQ y ponderan a partir de los datos del estudio la posibilidad de obtener un resultado igual o aĂşn mĂĄs extremo si no existiera asociaciĂłn entre los factores, es decir, sĂłlo por azar. /DV SUXHEDV GH VLJQLÂżFDFLyQ VH EDVDQ HQ OD premisa de que sĂłlo hay 2 Ăłrdenes de relaciones: dos factores, hechos, circunstancias o variables

6)6!3

estĂĄn asociadas o no lo estĂĄn (otra discusiĂłn es que esta asociaciĂłn sea causal). En realidad el determinismo sostiene que no existen hechos aislados en la realidad concreta pues las cosas estĂĄn objetivamente interconectadas, pero aĂşn cuando esta vinculaciĂłn se produzca con preFLVLyQ \ UHJXODULGDG HVWR QR VLJQLÂżFD TXH FXDQto hay en el mundo estĂŠ vinculado con todo lo GHPiV \ HQ WRGRV ORV DVSHFWRV QL DÂżUPD WDPpoco el determinismo causal de que todo estĂĄ causalmente vinculado a todo lo demĂĄs (vĂŠase Bunge, 1959). Como hemos visto, las pruebas comienzan con la formulaciĂłn de una hipĂłtesis de no ocurrencia (H0). Si sĂłlo existe una pequeĂąa probabilidad de obtener los resultados que se observaron si la H0 fuese verdadera, entonces ĂŠsta puede rechazarse, quedando por eliminaciĂłn o por descarte su Ăşnica alternativa, la de una asociaciĂłn no azarosa (hipĂłtesis alternativa o HA), idealmente causal. La mayorĂ­a de los esWXGLRV FRQVLGHUD VXÂżFLHQWH SDUD UHFKD]DU OD + XQ QLYHO GH R PHQRU 7UDWDUHPRV GH FODULÂżcar esto con un par de ejemplos: 6XSyQJDVH XQ HVWXGLR FLHQWtÂżFR TXH WUDWD GH evaluar un nuevo tratamiento (trat N) para el cĂĄncer de cuello uterino â&#x20AC;&#x201C;comparado con el tratamiento convencional o trat Câ&#x20AC;&#x201C; con metĂĄsWDVLV VLHQGR HO SXQWR ÂżQDO GXUR OD VXSHUYLYHQcia al aĂąo. Al cabo de un aĂąo se encuentran los resultados diagramados en la Figura 4.10 La hipĂłtesis obvia del estudio (aunque no se conceptualice asĂ­) es que el tratamiento N es superior al tratamiento C â&#x20AC;&#x201C;por eso los investigadores lo aplican. Esto se expresa como hipĂłtesis nula (H0 o PRGXV WROOHQV Äş no existe diferencia entre ambos tratamientos.

7UDV HVSHFL¿FDU OD + ¢FXiO VHUtD OD SUREDELOLdad de llegar a un resultado como el obtenido,

-5%24!3

4/4!,

42!4 .

42!4 #

VS

P

Ĺś )LJXUD . . $QiOLVLV GH FKL FXDGUDGR SDUD VXSHUYLYHQFLD

s

Lemus s Aragües s y Colaboradores s ISSS s

esto es, una diferencia de 63% vs. 41%? Bien, si la H0 fuese verdadera, es decir, si no existieran diferencias entre ambos tratamientos C y N, la probabilidad de hallar un resultado de 63% vs. 41% sólo debido al azar (un resultado así de amplio) sería menos de 0.001 (lo que se nota p<0.001). Es decir, que un resultado así se daría sólo por azar en menos de un millar de veces â&#x20AC;&#x201C;no imposible pero sí muy improbable verdaderamenteâ&#x20AC;&#x201C;. Como el nivel es menor del 5% se rechaza la H0, aceptándose entonces que H[LVWHQ GLIHUHQFLDV VLJQL¿FDWLYDV HQWUH DPERV tratamientos (N es superior a C) â&#x20AC;&#x201C;el nivel de HV FRQVLGHUDGR DOWDPHQWH VLJQL¿FDWLYR Se prueba pues la hipótesis del estudio.

Un segundo ejemplo que se cita a menudo (véase por ejemplo Santos Silva, OPS, 1999; y sobre todo Riegelman & Hirsch, OPS publiFDFLyQ FLHQWt¿FD SDUD XQD H[FHOHQte revisión de estos temas) es el siguiente: Un investigador supone (tiene una teoría o una hipótesis) que nacen más varones que niñas entre mujeres fecundadas por fertili-

(IPÃ&#x2DC;TESIS EN ESTUDIO

4RATAMIENTO .

/BSERVE QUE SIEMPRE SE HABLA DE RECHAZAR O NO RECHAZAR MÃ&#x2030;S QUE DE ACEPTAR

4RATAMIENTO #

zación LQ YLWUR. Se pregunta: ¿hay más niños que niñas? Su H0 (recuérdese, inversamente SODQWHDGD HV D¿UPDWLYD +D\ XQD PLVPD SURporción de nacimientos de varones y mujeres entre los nacidos por FIV. Para demostrarlo (o refutarlo en verdad) toma una muestra de 5 KLVWRULDV FOtQLFDV VLPSOL¿FDGR DO DEVXUGR \ sólo con intencionalidad docente) de un centro especializado en este tema y examina las proporciones. Son todos varones. ¢4Xp FRQ¿DELOLGDG WLHQH HVWH UHVXOWDGR" Si la H0 fuese cierta â&#x20AC;&#x201C;esto es si naciera la misma cantidad de niños y niñas [y uno esperara intuitivamente la mitad de HC de cada sexo]â&#x20AC;&#x201C;, la probabilidad de hallar este resultado â&#x20AC;&#x201C;todos varonesâ&#x20AC;&#x201C; sería de 0.03, menor de 5%, \ VL pVWH HV HO QLYHO GH VLJQL¿FDFLyQ DFHSWDGR (reténgase que también podría ser 1% o 10/00), se rechaza la H0 y se acepta la HA de que efectivamente nacen más niños que niñas. ¿Qué nos dice p en este contexto?

El valor de p puede considerarse como una medida de la consistencia del resultado observado con la H0; cuanto menor sea el valor

(IPÃ&#x2DC;TESIS NULA NO HAY DIFERENCIAS

3I LA ( ES CIERTA NO HAY DIFERENCIAS CUÃ&#x2030;L ES LA PROBABILIDAD DE HABER HALLADO ESTE RESULTADO

CUALQUIER VALOR POR DEBAJO DEL NIVEL ALFA RECHAZO ( Y ACEPTO (!

HAY DIFERENCIAS

ETC CUALQUIER VALOR SUPERIOR AL NIVEL !LFA NO PUEDO RECHAZAR LA ( Y POR LO TANTO ACEPTO QUE NO HAY DIFERENCIA

(! EN ESTUDIO TRATAMIENTO .

SUPERIOR A TRATAMIENTO #

Ŷ )LJXUD . . 6LJQL¿FDFLyQ GH S KLSyWHVLV QXOD \ DOWHUQDWLYD

3I LA 0 ES DE NO LA PUEDO RECHAZAR #ONFIRMO QUE NO HAY DIFERENCIAS Y POR LO TANTO AMBOS TRATAMIENTO SON IGUALES P 4ODO SE LIMITA A RECHAZAR O NO RECHAZAR LA (IPÃ&#x2DC;TESIS NULA P 3I LA P ES DE RECHAZO LA ( Y ACEPTO POR ENDE LA ALTERNATIVA QUE ES TRATAMIENTO .

SUPERIOR !

TRATAMIENTO #

6ERIFICACIÃ&#x2DC;N REFUTACIÃ&#x2DC;N

130

s 3ECCIĂ&#x2DC;N s $ISEĂ&#x2014;O Y #ONDUCCIĂ&#x2DC;N DE UNA )NVESTIGACIĂ&#x2DC;N /PERATIVA s

de p mĂĄs fuerte serĂĄ la evidencia proporcionada contra la H0, o sea, cuanto menor sea p mĂĄs se rechaza la H0 y mĂĄs se acepta la HA e inversamente, cuanto mayor sea p mĂĄs se acepta la H0 de que no hay diferencia.

4.7.6 Errores potenciales de los estudios Cualquier estudio estĂĄ sujeto a un cierto margen de error. Se describen clĂĄsicamente dos tipos fundamentales de error: tipo I y tipo II. a) Error tipo I: consiste en rechazar falsamente la H0 â&#x20AC;&#x201C;o inversamente expresadoâ&#x20AC;&#x201C; aceptar falsamente la H alternativa, esto es aceptar que hay GLIHUHQFLDV FXDQGR QR ODV KD\ R FRQFOXLU VLJQLÂżcaciĂłn cuando no la hay.

Causa: azar.

Es como un falso positivo en una prueba diagnĂłstica, que asume que existe una enfermedad cuando no la hay. b) Error tipo II: aceptar falsamente la H0 cuando no es cierta, es decir, aceptar que no hay diferencias cuando sĂ­ las hay. Concluir ausencia de VLJQLÂżFDFLyQ FXDQGR pVWD Vt H[LVWH Causa: azar o tamaĂąo muestral demasiado pequeĂąo (es decir, un estudio ulterior con mĂĄs paFLHQWHV SXHGH GDU VLJQLÂżFDWLYR

Es como un falso negativo que errĂłneamente indica que no existe enfermedad cuando sĂ­ la hay. ÂżQuĂŠ es peor, se preguntarĂĄ el investigador novel, un error I o uno II? Una analogĂ­a Ăştil es comparar con el sistema legal: suponer que la H0 es verdadera es como suponer que un sujeto es inocente hasta demostrar lo contrario, y DVt FRPR HV UHVSRQVDELOLGDG GHO ÂżVFDO DSRUWDU

0ROBABILIDAD DE QUE LA PRIMERA (# #ORRESPONDA A UN NIĂ&#x2014;O

pruebas en contra de la inocencia de un sujeto, tambiĂŠn el investigador debe proporcionar evidencias de que la H0 es falsa (debe demostrarse culpabilidad y veracidad de la H alternativa). En el sistema legal, para evitar un error tipo I que VLJQLÂżFDUtD VHQWHQFLDU D XQ LQRFHQWH IDOVR SRVLWLYR HO ÂżVFDO GHEH SURSRUFLRQDU HYLGHQFLD PiV allĂĄ de la sombra de la duda (menos de 0.05 o aĂşn menor) de que el acusado es culpable antes de que se pueda rechazar la hipĂłtesis nula de inocencia. En general, el sistema legal preÂżHUH HUUDU DO GHMDU OLEUH D XQ VXMHWR FXOSDEOH TXH condenar de manera injusta a un inocente. De IRUPD DQiORJD HQ OD E~VTXHGD FLHQWtÂżFD OD WUDGLciĂłn consiste en preferir el error de que se pierda XQD GLIHUHQFLD VLJQLÂżFDWLYD RWURV SRGUiQ YHQLU luego y corroborarlo) al error de concluir incoUUHFWDPHQWH FLHUWD VLJQLÂżFDFLyQ FXDQGR pVWD HVWi ausente (es decir, es preferible un falso negativo a un falso positivo, un error tipo II a uno tipo I).

Validez y ConďŹ abilidad Son conceptos muy importantes a la hora de evaluar los estudios.

Validez implica que las observaciones realmente miden lo que intentan o se supone que miden y no otra cosa (sus conclusiones por tanto son verdaderas). &RQÂżDEOLGDG LPSOLFD TXH FXDOTXLHUD TXH XVH el mismo mĂŠtodo en las mismas circunstancias obtendrĂĄ los mismos resultados (los hallazgos son repetibles). /D FRQÂżDELOLGDG HV XQD VXHUWH GH UHSHWLELOLdad y se relaciona usualmente a la precisiĂłn del instrumento usado para las observaciones. La validez por su parte se relaciona a la exactitud

RA Y DA NIĂ&#x2014;OS

8

RA DA Y RA NIĂ&#x2014;OS

8 8

RA DA RA 9 TA NIĂ&#x2014;OS

8 8 8

,AS NIĂ&#x2014;OS

8 8 8 8

P O

Ĺś )LJXUD . . 1LYHOHV GH SUREDELOLGDG GH S

131

132

s

Lemus s AragĂźes s y Colaboradores s ISSS s

de los datos recolectados. Suele presentarse el siguiente diagrama para ilustrar estos conceptos.

(Figura 4.13) El cĂ­rculo de la izquierda (A) representa obserYDFLRQHV TXH QR VRQ YiOLGDV QL FRQÂżDEOHV /RV mĂŠtodos de investigaciĂłn no dan en el centro u objetivo del estudio y los intentos consecutivos son errados. A la derecha (B) se representa XQD JUDQ FRQÂżDELOLGDG SHUR SRFD YDOLGH] /RV intentos no dan en el blanco o propĂłsito (no son vĂĄlidos) pero los intentos repetidos exhiben siempre el mismo resultado (errado), esto es, VRQ FRQÂżDEOHV (Q & VH UHSUHVHQWD YDOLGH] SHUR QR FRQÂżDbilidad, es decir, los mĂŠtodos de investigaciĂłn llegan al objetivo bastante cercanamente pero intentos repetidos dan resultados dispersos (esto HV QR VRQ FRQÂżDEOHV 3RU ~OWLPR HO FtUFXOR GH la derecha (D) muestra el estado ideal de mĂĄxiPD YDOLGH] \ FRQÂżDELOLGDG

4.7.7 Pruebas La elecciĂłn de una prueba estadĂ­stica depende de los siguientes factores: a - del tipo de hipĂłtesis que se formule b - del nĂşmero y tipo de las variables en estudio c - de la utilizaciĂłn de diseĂąos con datos independientes o apareados

d - de las propias condiciones de aplicaciĂłn de cada prueba estadĂ­stica Las etapas del mĂŠtodo estadĂ­stico pueden resumirse en: a) la determinaciĂłn de la muestra (ya tratada); b) la estadĂ­stica descriptiva (resumen de la informaciĂłn) y c) la inferencia estadĂ­stica (anĂĄlisis de informaciĂłn y conclusiones derivadas). Se trabaja con variables, que son las caracterĂ­sticas que pueden tomar diferentes valores, no necesariamente numĂŠricos, en los distintos elementos o individuos estudiados. Usualmente FRQYLHQH LGHQWLÂżFDU XQ SHTXHxR Q~PHUR GH YDriables estratĂŠgicas que determinen los aspectos esenciales del problema de salud/enfermedad.

Las variables pueden ser, como vimos: a) Cualitativas; aquellas que expresan una cualidad â&#x20AC;&#x201C;no susceptible de mediciĂłn numĂŠricaâ&#x20AC;&#x201C; del objeto o individuo observado, con relaciĂłn a las posibles respuestas que para dicha variable se puedan obtener en los distintos elementos o individuos (sexo, nacionalidad, etc.). Pueden ser nominales (no hay diferencias entre categorĂ­as) u ordinales (las hay, por ejemplo, respuesta a un programa; mala, regular y buena). Debe destacarse en este acĂĄpite las caracterĂ­sticas particulares de la investigaciĂłn cualitativa en salud y el constante peligro de producir un severo reduccionismo â&#x20AC;&#x201C;vĂŠase tambiĂŠn SecciĂłn 3â&#x20AC;&#x201C;, a partir de paradigmas que

A

B

C

D

Ĺś )LJXUD . . 9DOLGH] \ FRQÂżDELOLGDG

s 3ECCIĂ&#x2DC;N s $ISEĂ&#x2014;O Y #ONDUCCIĂ&#x2DC;N DE UNA )NVESTIGACIĂ&#x2DC;N /PERATIVA s

#ONCEPTO

133

6ARIABLE TEĂ&#x2DC;RICA

$EFINICIĂ&#x2DC;N CONCEPTUAL

$IMENSIONES

$EFINICIĂ&#x2DC;N OPERACIONAL DE CADA DIMENSIĂ&#x2DC;N

)NDICADORES

6ARIABLE EMPĂ&#x201C;RICA

Ĺś )LJXUD . . 2SHUDFLRQDOL]DFLyQ GH YDULDEOHV

instituyen el FXHUSR GHO SDFLHQWH como Ăşnico espacio de la salud/enfermedad, sin buscar en la teorĂ­a y en la prĂĄctica la totalidad biopsicosocial fundamental del ser humano. Asimismo, se hallan tres grandes obstĂĄculos en este tipo de investigaciĂłn, ya mencionados, que reiteraremos: 1) la llamada LOXVLyQ GH OD WUDQVSDUHQFLD, comprensiĂłn espontĂĄnea de la realidad, como si ĂŠsta se mostrase nĂ­tidamente al observador (ingenuidad o empirismo); 2) el sucumbir a la magia de los mĂŠtodos y las tĂŠcnicas, apartĂĄndose de lo HVHQFLDO TXH HV OD ÂżGHGLJQLGDG \ ODV VLJQLÂżFDFLRQHV GHO PDWHULDO UHFRJLGR \ OD GLÂżFXOWDG GH relacionar teorĂ­as y conceptos abstractos con las variables recogidas en los trabajos de campo. b) Cuantitativas; aquellas en que la categorĂ­a es la expresiĂłn numĂŠrica o la mediciĂłn cuantitativa del hecho que se estĂĄ observando (edad, estatura, peso, etc.). Pueden ser discretas (el vaORU SRVLEOH HV ÂżQLWR SRU HMHPSOR HQWUH \ caries sĂłlo puede haber 3 y 4) o continuas (el YDORU LQWHUPHGLR SRVLEOH HV LQÂżQLWR

Existe un proceso de operacionalizaciĂłn de estas variables (en general Unidad de AnĂĄlisis -UA--------- Variable -V--------Valor -R-) que se esquematiza en la Figura 4.14.

Es necesario tener en cuenta asimismo, que existen estudios epidemiolĂłgicos que LQFRUSRUDQ YDULDEOHV TXH VH ÂłFRUUHVSRQGHQ D diferentes unidades de anĂĄlisis y por ende, a diferentes niveles organizativos de los fenĂłmenos en estudioâ&#x20AC;?. Este planteo tambiĂŠn posee riesgos de reduccionismo y mecanicismo (reducciĂłn de la riqueza de los niveles superiores al estudiar partes de menor nivel, o viceversa, respectivamente). Al respecto se han propuesto sistemas de matrices de datos TXH WUDWDQ GH VROXFLRQDU HVWD GLÂżFXOWDG $FHUWDGDPHQWH VHxDOD 6DPDMD TXH ÂłHVWH FRPSRUtamiento exige que las propias categorĂ­as GHO OHQJXDMH FLHQWtÂżFR VH GHEDQ RUJDQL]DU en compleja y apretada trama y urdimbre si quieren llegar a ser la vestidura viviente de la realidad...â&#x20AC;?.

134

s

4IPOS DE VARIABLES

Lemus s AragĂźes s y Colaboradores s ISSS s

Prueba de la X2

Cualitativa

Prueba z de comparaciĂłn de proporciones Caso particular tablas 2x2

#ONDICIONES DE APLICACIĂ&#x2DC;N

&Ă&#x2DC;RMULA

0RUEBA ESTADĂ&#x201C;STICA

%O %C %C g de l = (F-1) (C-1) Ec = Efectivos esperados (total de fila x total de columna dividido por total de totales) Eo= Efectivos observados F= NĂşmero de filas C= NĂşmero de columnas

X Â&#x2122;

Z

Muestras grandes Como mĂĄximo un 20% de la tabla con Ec Â&#x201D; En caso contrario agrupar filas o columnas o utilizar correcciyn de <ates En tablas 2x2, si algun Ec Â&#x201D; 2 debe usarse el test exacto de Fisher Muestras grandes n1p, n2p, n1q, n2q Â&#x2022;

P P PG N PQ N

p1 = ProporciĂłn en la muestra 1 p2 = ProporciĂłn en la muestra 2 n1 n2 = TamaĂąo de cada muestra P

Cualitativa

P s N P s N

Prueba de Fisher Caso particular, tablas de 2x2 y Ec Â&#x201D; 2

N N q = 1-p CĂĄlculo exacto de la probabilidad

AnĂĄlisis de la variancia Prueba de comparaciĂłn de k medias en una muestra Prueba de Kruskal - Wallis Prueba Z de comparaciĂłn de dos medidas Caso particular en que la variable cualitativa tiene dos categorias

Prueba no paramĂŠtrica

t de 6tudent-Fisher Caso particular en que la variable cualitativa tiene 2 categorĂ­as U de Mann-Whitney Caso particular en que la variable cualitativa tiene dos categorĂ­as

Z

Normalidad Variancias homogĂŠneas

8 8 Muestra grande n1, n2 >30 Variancia conocida

ÄŽ N ÄŽ N X1 -X2 = Medias de las muestras ÄŽ2 = Varianza poblacional n1 n2 = TamaĂąo de las nuestras T N

8 8

Normalidad Variancias homogĂŠneas prueba F 6i no se cumple utilizar el test de Welch

3 N 3 N

3

3 N 3 N N N

n = n 1 + n2 Prueba no paramĂŠtrica (VWD ÂżJXUD FRQWLQ~D HQ OD SiJLQD Ĺš

135

s 3ECCIÃ&#x2DC;N s $ISEÃ&#x2014;O Y #ONDUCCIÃ&#x2DC;N DE UNA )NVESTIGACIÃ&#x2DC;N /PERATIVA s

Coeficiente de correlación de Pearson Regresión

R

Distribución normal de la variable X respecto a la Y y de Y respecto a X (linealidad)

Â&#x2122; ; ; < <

Â&#x2122; ; ; 2 Â&#x2122; < < 2

Cuantitativa

g de l = n - 1 X, Y = Valores de las variables X e Y X,Y = Valores de las medias de las variables X e Y n Nro de pareMas de valores X e Y observados Prueba no paramétrica

Coeficiente de correlación de 6pearman

Linealidad

Ŷ )LJXUD . . 3UXHEDV HVWDGtVWLFDV SDUD FRQWUDVWH GH KLSyWHVLV GH UHODFLyQ FRQ GDWRV LQGHSHQGLHQWHV

4IPOS DE VARIABLES

3UXHED GH OD [ &RPSDUDFLyQ GH XQD GLVWULEXFLyQ REVHUYDGD D XQD WHyULFD YDULDEOH FRQ PiV GH FDWHJRUtDV

&XDOLWDWLYD 3UXHED ] GH FRPSDUDFLyQ GH XQD SURSRUFLyQ REVHUYDGD D XQD WHyULFD &DVR SDUWLFXODU GH FRPSDUDFLyQ GH XQD GLVWULEXFLyQ REVHUYDGD D XQD WHyULFD FRQ XQD YDULDEOH FXDOLWDWLYD FRQ FDWHJRULDV

&XDQWLWDWLYD

3UXHED ] GH FRPSDUDFLyQ GH XQD PHGLD REVHUYDGD D XQD WHyULFD

#ONDICIONES DE APLICACIÃ&#x2DC;N

&Ã&#x2DC;RMULA

0RUEBA ESTADÃ&#x201C;STICA 8

È&#x2C6; (o (c

(c

*/ &

Ec (IHFWLYRV HVSHUDGRV WRWDO GH ILOD [ WRWDO GH FROXPQDV GLYLGLGR SRU WRWDO GH WRWDOHV

Eo (IHFWLYRV REVHUYDGRV & 1~PHURV GH FROXPQDV

Z

p p SJ Q

-UESTRAS GRANDES #OMO MÃ&#x2030;XIMO UN DE TABLA CON %c Â&#x201D; %N CASO CONTRARIO

UTILIZAR CORRECCIÃ&#x2DC;N DE 9ATES %N TABLA X SI ALGÃ&#x17E;N %c Â&#x201D; GHEH USARSE TEST EXACTO DE &ISHER

X È&#x2C6;

^ ( ( ` Ec

#ORRECCIÃ&#x2DC;N DE 9ATES p 3URSRUFLyQ REVHUYDGD S 3URSRUFLyQ WHyULFD T S Q 7DPDxR GH OD PXHVWUD

Z

x μ

S Q

-UESTRAS GRANDES NP Y NQ Â&#x2022;

-UESTRAS GRANDES N Â&#x2022;

[ 0HGLD GH OD PXHVWUD μo 0HGLD WHyULFD S 9DULDQFLD GH OD PXHVWUD Q 7DPDxR GH OD PXHVWUD (VWD ¿JXUD FRQWLQ~D HQ OD SiJLQD Ź

136

&XDQWLWDWLYD

s

Lemus s Aragües s y Colaboradores s ISSS s

3UXHED W GH FRPSDUDFLyQ GH XQD PHGLD REVHUYDGD D XQD WHyULFD

T

-UESTRA PEQUE×A 8ȯ Normal

X μ

S Q

', N

Ŷ )LJXUD . . 3UXHEDV HVWDGtVWLFDV HQ KLSyWHVLV GH FRQIRUPLGDG

4IPOS DE VARIABLES

Cualitativa

0RUEBA ESTADÓSTICA Modelos log-lineales Comparación de k situaciones evaluadas con una variable cualitativa con r categorías Prueba de simetría Comparación de 2 situaciones evaluadas con una variable cualitativa con r categorías Prueba de McNemar Comparación de 2 situaciones evaluadas con una variable cualitativacon dos categorias (tabla 2x2)* Análisis de la variancia para datos apareados Prueba de comparación de k medias Prueba de Friedman Comparación de k medias Prueba de z de comparación de dos medias con datos apareados

Cuantitativa Prueba t de comparación de dos medias con datos apareados

Prueba de Wilcoxon para datos apareados Comparación de dos medias

&ØRMULA Corresponde al X2 multivariante

#ONDICIONES DE APLICACIØN Muestras grandes Muestras grandes

Muestras grandes A + B > 10

X2 =

z=

(A - B)2 A+B

Xd Sd / n

X = Media de las diferencias S2 = Variancia de diferencias n = Tamaño de la muestra

t=

Xd

Normalidad Variancia homogéneas Muestars grandes n 30

d ȯ normal

Sd / n

g de l = n - 1 Prueba no paramétrica

Ŷ )LJXUD . . 3UXHEDV HVWDGtVWLFDV SDUD FRQWUDVWH GH KLSyWHVLV HQ UHODFLyQ FRQ GDWRV DSDUHDGRV

s 3ECCIĂ&#x2DC;N s $ISEĂ&#x2014;O Y #ONDUCCIĂ&#x2DC;N DE UNA )NVESTIGACIĂ&#x2DC;N /PERATIVA s

TĂŠcnicas descriptivas AnĂĄlisis de componentes principales AnĂĄlisis de corresponcencias mĂşltiples AnĂĄlisis de proximidades ClasificaciĂłn espontĂĄnea de individuos y/o variables TĂŠcnicas confirmatoriales Modelo log.-lineal

137

A partir de un nĂşmero elevado de variables consigue representar el mĂĄximo de informaciĂłn en el mismo nĂşmero de dimensiones (a ser posible dos, es decir, un plano). Trabaja exclusivamente con variables cuantitativas Similar a la anterior, pero para variables cualitativas, permitiendo tambiĂŠn la superposiciĂłn de variables cuantitativas Sus datos de partida son las diferencias entre los individuos o elementos muestrales, realizando una representaciĂłn en el mĂ­nimo nĂşmero de dimensiones Permite descubrir espontĂĄneamente grupos subyacentes de individuos o de variables Lo podemos considerar como el X2 multivariante. Permite el anĂĄlisis simultĂĄneo de diversas variables cualitativas

AnĂĄlisis discriminantes Modelo estructural lineal (esta tĂŠcnica engloba a casi todas las anteriores)

MĂşltiples anĂĄlisis de la variancia AnĂĄlisis factorial de la variancia y covariancia Permite analizar la influencia de variables tanto cualitativas (anĂĄlisis de la variancia) como cuantitativas (anĂĄlisis de covariancia) sobre una variable cuantitativa RegresiĂłn y correlaciĂłn mĂşltiple. Caso particular de la anterior en que todas las variables son cuantitativas Pretende descubrir la mejor combinaciĂłn de una serie de variables para clasificar a los individuos en dos o mĂĄs grupos conocidos Las variables tienen que ser cuantitativas y normales Pretende el estudio simultĂĄneo de un elevado nĂşmero de variables, entre las que puede existir todo tipo de relaciones.

Permite el anĂĄlisis factorial confirmatorio, asi como la verificaciĂłn de modelos de medida y al estudio de relaciones causales a partir de datos no experimentales.

Ĺś )LJXUD . . (VWDGtVWLFD PXOWLYDULDQWH

'HEHQ WDPELpQ VHU GHÂżQLGDV ODV OODPDGDV YDULDEOHV GH FRQIXVLyQ Âątratadas mĂĄs in extenso en otra parte de esta obra de modo que sĂłlo retomaremos lo esencial para contextualizarÂą, aquellas que se presentan cuando existe otra exposiciĂłn en la poblaciĂłn en estudio. Estas variables estĂĄn asociadas tanto a la enfermedad como a la exposiciĂłn primaria estudiada. Pueden tener una imSRUWDQWH LQĂ&#x20AC;XHQFLD SRVLEOHPHQWH DXQ FDPELDQdo la aparente direcciĂłn de una asociaciĂłn. Una variable que aparece como protectora puede, despuĂŠs del control de las variables de confusiĂłn, resultar perjudicial. La forma mĂĄs comĂşn de confusiĂłn es que una variable aparezca como

aparentemente ligada a una causa-efecto, cuando esta relaciĂłn en realidad no existe. La edad y la clase social son frecuentemente variables de confusiĂłn en estudios epidemiolĂłgicos. Los mĂŠtodos comĂşnmente utilizados para evitar la confusiĂłn, son (vĂŠase tambiĂŠn secciĂłn de diseĂąo): Â&#x2021; HQ HO GLVHxR UDQGRPL]DFLyQ UHVWULFFLyQ \ apareamiento Â&#x2021; HQ HO DQiOLVLV HVWUDWLÂżFDFLyQ \ PRGHORV HVtadĂ­sticos Las pruebas estadĂ­sticas que se aplican en cada oportunidad estĂĄn mĂĄs allĂĄ del alcance de esta obra y pueden hallarse en cualquier li-

138

s

Lemus s AragĂźes s y Colaboradores s ISSS s

bro de bioestadĂ­stica, pero consideramos que puede ser Ăştil tener un cuadro sintĂŠtico que relacione tipo de variable, prueba estadĂ­stica y condiciones de aplicaciĂłn de dicha prueba, amĂŠn de la fĂłrmula (Ruiz de Adana, 1992).

4.8 Plan de trabajo (O SODQ GH WUDEDMR HV XQ Ă&#x20AC;XMRJUDPD GLDJUDPiWLFR en el que se resumen â&#x20AC;&#x201C;idealmente con claridadâ&#x20AC;&#x201C; los diversos componentes de un proyecto de investigaciĂłn y la forma en que se agrupan conjuntamente y en el que pueden incluirse las tareas que han de realizarse, cuĂĄndo han de realizarse y quiĂŠn ha de realizarlas y cuĂĄnto tiempo se ha de emplear. El programa de trabajo, a su vez, es una tabla en la que se resumen las tareas que han de realizarse en un proyecto de investigaciĂłn, la duraciĂłn de cada actividad y el personal responsable â&#x20AC;&#x201C;en este sentido plan-programa-tareas UHPHGD OD HVWUXFWXUD GH SODQLÂżFDFLyQ EiVLFD 6H prepara bĂĄsicamente asignando nĂşmeros a las tareas y examinando las necesidades del personal para las mismas. Debe considerarse: â&#x20AC;&#x201C;quiĂŠn ha de realizar las distintas tareas; â&#x20AC;&#x201C;la cantidad de tiempo necesaria para cada una y â&#x20AC;&#x201C;el nĂşmero de personas necesario para completar cada tarea en el perĂ­odo de tiempo previsto. Con relaciĂłn al personal, debe determinarse si es probable que se disponga para el proyecto del necesario y con el nivel de experiencia o adiestramiento adecuado o, si debe procurarse personal especial, los procedimientos que han de seguirse. Y si es asĂ­, ÂżcuĂĄl es la capacitaciĂłn requerida para los ayudantes? ÂżCuĂĄnto durarĂ­a la capacitaciĂłn? ÂżQuiĂŠn se encargarĂ­a de la capacitaciĂłn?

Deben determinarse las fechas (por semanas) indicando el plazo en que ha de realizarse cada tarea y calculando el nĂşmero de dĂ­as de trabajo por persona necesarios para completar cada tarea. El plan de trabajo puede utilizarse bien como un instrumento para indicar con detalle los planes de las actividades del proyecto y mĂĄs tarGH SDUD KDFHU HO SUHVXSXHVWR GH OD ÂżQDQFLDFLyQ bien como un esbozo visual, o una ilustraciĂłn, del orden en que han de efectuarse las operaciones del proyecto. Puede facilitar la presentaciĂłn y las negociaciones relativas al proyecto ante las

DXWRULGDGHV \ DQWH RWURV RUJDQLVPRV GH ÂżQDQFLDciĂłn â&#x20AC;&#x201C;en el caso de proyectos de investigaciĂłn FRPXQLWDULRVÂą R ÂżQDOPHQWH FRPR XQ LQVWUXmento de gestiĂłn para el investigador principal y para los miembros de su equipo, indicĂĄndose las tareas y las actividades previstas, sus fechas de ejecuciĂłn, y cuĂĄndo estarĂĄn implicados en las diversas tareas los miembros del personal.

4.9 GestiĂłn del proyecto AdministraciĂłn o gestiĂłn de proyecto es la expresiĂłn utilizada para todas las actividades implicadas en la gestiĂłn de los recursos humanos, PDWHULDOHV ÂżQDQFLHURV \ ORJtVWLFRV GH XQ SURyecto de ISS, en general, de nivel poblacional o comunitario. Facilita de forma ordenada y precisa la compra y adquisiciĂłn de materiales, y la SUHSDUDFLyQ GH ORV LQIRUPHV ÂżQDQFLHURV 3HUPLWH que los investigadores prevean la necesidad de fondos y que hagan oportunamente solicitudes para evitar interrupciones innecesarias en la ejecuciĂłn del proyecto â&#x20AC;&#x201C;si bien en la realidad es probable que las mismas sean inevitables.

Es de utilidad que uno de los miembros del equipo actĂşe como investigador principal (IP) â&#x20AC;&#x201C;vĂŠase Varkevisser HW DO 236â&#x20AC;&#x201C;. El investigador principal es el SULPHUR HQWUH LJXDOHV; le incumbe en Ăşltimo tĂŠrmino la responsabilidad de llevar a la prĂĄctica la propuesta segĂşn los planes y a resolver los problemas que puedan surgir. El IP es el representante del equipo para los contactos RÂżFLDOHV 6XV WDUHDV GHEHUtDQ LQFOXLU Â&#x2021; 3URSRUFLRQDU DO HTXLSR DGPLQLVWUDWLYR XQ ejemplar de la propuesta de investigaciĂłn y asegurarse de que comprenden cuĂĄl es el trabajo de los investigadores. Â&#x2021; 'DU RSRUWXQDPHQWH OD DOHUWD D ORV IXQFLRQDrios administrativos respecto a necesidades de personal, de materiales, de equipo y de fondos durante las diversas etapas del proyecto. Â&#x2021; &RODERUDU FRQ OD DGPLQLVWUDFLyQ GHO SURyecto para hacer los planes de actividades de ÂżQ GH SUR\HFWR WDOHV FRPR XQ LQYHQWDULR GH los suministros y equipo restantes y entregarlos, de ser necesario, asĂ­ como hacer los arreJORV SDUD ORV SDJRV ÂżQDOHV \ OD FRQWDELOLGDG ÂżQDQFLHUD

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sultados de su estudio. El investigador debe interesarse en la utilizaciĂłn y divulgaciĂłn de los resultados de la investigaciĂłn, para asegurarse SupervisiĂłn es un proceso continuo por el de que ĂŠstos puedan utilizarse para mejorar la cual se recopila informaciĂłn relativa a la salud y la atenciĂłn de salud y segĂşn el tema seejecuciĂłn y a la evoluciĂłn del proyecto de leccionado, que puedan ser Ăştiles a la comuniinvestigaciĂłn. En la supervisiĂłn estĂĄn impli- dad. Entre las estrategias que se pueden aplicar cadas actividades diseĂąadas para seguir la para asegurarse de que se utilizan los resultados pista a los recursos disponibles y utilizados GHO HVWXGLR ÂżJXUDQ VLPSOLÂżFDGDPHQWH ,QWHy a la cantidad y calidad de las operaciones resar a las autoridades pertinentes, al personal, realizadas durante cada fase del proyecto. La y a los miembros de la comunidad en la selecsupervisiĂłn deberĂ­a continuar durante toda la FLyQ GHO WHPD \ HQ OD GHÂżQLFLyQ GHO SUREOHPD ejecuciĂłn del proyecto y ser organizada de 2. Hacer una lista de las recomendaciones que forma que ayude a dar la alerta al personal espera obtener de su estudio e indicar a quiĂŠnes respecto a los problemas que surgen y a mo- deberĂ­a interesarse por su ejecuciĂłn. Hay bĂĄsiGLÂżFDFLRQHV QHFHVDULDV (V XQ LQVWUXPHQWR camente dos categorĂ­as de personas que debede gestiĂłn y de aprendizaje valioso para to- rĂ­an estar implicadas: - Aquellos que han de conceder la autorizaciĂłn dos los interesados. para llevar a la prĂĄctica las recomendaciones; y - Los socios en el proceso de ejecuciĂłn. ÂżQuĂŠ debe examinarse durante las sesiones de supervisiĂłn? Â&#x2021; /RV UHFXUVRV QHFHVDULRV SDUD HO SUR\HFWR 4.12 Protocolo comprendidos el personal, equipo, sumiQLVWURV DSR\R ORJtVWLFR \ IRQGRV D ÂżQ GH propuesta - informe ďŹ nal evaluar su disponibilidad en el momento en El objetivo elemental de un informe de inque sean necesarios y si se utilizan adecua- vestigaciĂłn es informar a quien lo leerĂĄ, por damente; lo que es del todo pertinente antes de escriÂ&#x2021; /DV DFWLYLGDGHV GH FDGD PLHPEUR GHO HTXL- bir saber quiĂŠn serĂĄ el destinatario y por quĂŠ po y su relaciĂłn con el proyecto en conjunto, acometerĂĄ la lectura del informe de investipara evaluar si se lleva a cabo el plan de traba- gaciĂłn. En la ISSS es seminal tener en cuenjo en la forma prevista y si han surgido demo- ta las necesidades de la audiencia puesto que UDV R GLÂżFXOWDGHV TXH KXELHUDQ GH FRUUHJLUVH pVWD QR VRODPHQWH HV OD FRPXQLGDG FLHQWtÂżFD Â&#x2021; (O YROXPHQ \ OD FDOLGDG GH ORV GDWRV TXH sino que tambiĂŠn estĂĄ constituida por los adestĂĄn siendo recopilados; y ministradores de salud y por los lĂ­deres coÂ&#x2021; /D FRPXQLFDFLyQ \ OD FRRUGLQDFLyQ GHO munitarios. Muchos de los trabajos de invesequipo de investigaciĂłn con la poblaciĂłn de WLJDFLyQ TXH HVWiQ GHVWLQDGRV D ORV FLHQWtÂżFRV estudio, con otros grupos de colaboraciĂłn y no son adaptables a los administradores y a FRQ ODV DXWRULGDGHV GH ÂżQDQFLDFLyQ la gente en general. Por consiguiente, debe

4.10 SupervisiĂłn del proyecto

4.11 DivulgaciĂłn y comunicaciĂłn de los resultados de la investigaciĂłn Antes de que termine el proyecto de su propuesta de investigaciĂłn debe iniciar los planes respecto al uso que pudiera hacerse de los re-

prestarse atenciĂłn especial a la preparaciĂłn de los informes para que estĂŠn redactados de forma sencilla y sean explĂ­citos con relaciĂłn a las conclusiones.

Es importante no sĂłlo presentar los resultaGRV FLHQWtÂżFRV VLQR WDPELpQ UHFRPHQGDFLRQHV concretas en las que se atiende a las caracterĂ­sticas locales del sistema o las organizaciones de atenciĂłn de la salud, a las limitaciones, viabilidad y utilidad de las soluciones propuestas.

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La comunidad y los administradores estĂĄn en general mĂĄs interesados â&#x20AC;&#x201C;o a veces sĂłlo inteUHVDGRVÂą HQ DSUHQGHU ÂłOR TXH KD\ TXH KDFHU respecto a un problemaâ&#x20AC;? que en escuchar que ÂłH[LVWH XQ SUREOHPD´ R LQWULQFDGRV DODPELTXHV intelectuales en torno a ĂŠl (vg. sus causales, historia, efectos, etc., cosas que probablemente ya saben, aunque sea de forma intuitiva). Los informes deberĂ­an satisfacer las necesidades de la audiencia, es decir, de los lĂ­deres de la comunidad, de los administradores de salud y de los investigadores â&#x20AC;&#x201C;si bien tambiĂŠn es cierto que pocas veces se podrĂĄ satisfacer a todos a un tiempo.

Como fuere, la investigaciĂłn se efectuĂł para proporcionar nueva informaciĂłn. Por consiguiente, esto es lo que deberĂ­a destacarse en el informe y en lo que deberĂ­a concentrarse.

Esta QXHYD LQIRUPDFLyQ deberĂ­a resumirse como conclusiones del estudio. Es un hecho que la mayorĂ­a de los lectores â&#x20AC;&#x201C;del ĂĄmbito que seaâ&#x20AC;&#x201C; empezarĂĄ leyendo las conclusiones. Si la secciĂłn es interesante, Ăştil y se presenta atractivamente, el lector examinarĂĄ las otras secciones, y hasta cierto punto tambiĂŠn es cierto que el objetivo Ăşltimo de las otras secciones es dar apoyo a las conclusiones ayudando a que el lector aclare en su mente dos preguntas bĂĄsicas: - ÂżCĂłmo ayudarĂĄ la QXHYD LQIRUPDFLyQ a solucionar el problema en el sistema o servicio o en la comunidad? (es decir, ÂżcuĂĄl es el problema? y ÂżcuĂĄl es el sistema de salud en el que existe el problema? y ÂżcĂłmo ayudarĂĄ esta informaciĂłn a resolverlo o a que disminuya?)

- ÂżSe puede FUHHU en estas conclusiones?

HV GHFLU ¢VRQ ODV FRQFOXVLRQHV YiOLGDV \ ÂżDbles?). El diseĂąo de la investigaciĂłn, el muestreo, los mĂŠtodos de recopilaciĂłn de datos y el anĂĄlisis de los datos demostrarĂĄn la validez y OD ÂżDELOLGDG GH OD LQYHVWLJDFLyQ TĂŠngase presente que si un informe destaca la secciĂłn de metodologĂ­a, por caso, en detrimento de las conclusiones, esto pudiera ser interesante para una audiencia de investigadores, pero no interesarĂĄ en absoluto a la audiencia de administradores â&#x20AC;&#x201C;incluso puede que ejerza un efecto contrario de generar desinterĂŠs o la VHQVDFLyQ GH GLVWDQFLDPLHQWR HQWUH HO FLHQWtÂżFR y la realidad fĂĄctica.

En este sentido debe recordarse ademĂĄs que los administradores no suelen tener mucho tiempo para leer y que ademĂĄs no son muy YHUVDGRV HQ OD MHUJD FLHQWtÂżFD SRU OR FXDO HV menester concentrarse en lo esencial y ser preciso y concreto.

Una vez completada una primera revisiĂłn, GHEHUiQ HQXQFLDUVH ODV FRQFOXVLRQHV GHÂżQLWLvas en relaciĂłn con cada objetivo. DeberĂ­an despuĂŠs examinarse de nuevo las conclusiones, combinĂĄndolas siempre que sea posible y enunciĂĄndolas de tal forma que el lector SXHGD IiFLOPHQWH LGHQWLÂżFDU ODV FRQFOXVLRnes principales del estudio, esto es RMHDU HO LQIRUPH. No obstante reconocerse que no es posible postular esquemas de estructuraciĂłn rĂ­gidos (vĂŠase Heinemann y Vichweger, citado por Cubo de Severino, 2005) sĂ­ estĂĄ claro que es posible distinguir al menos tres elementos textuales: un nĂşcleo, una parte inicial y una parte terminal, ĂŠstas se corresponden con los siguientes epĂ­grafes (vĂŠase tambiĂŠn la SecciĂłn 3), que siguen lineamientos reconocidos y aceptados, mĂĄs una buena dosis de sentido comĂşn (vĂŠanse los excelentes trabajos de Day, 236 3XEOLFDFLyQ &LHQWtÂżFD 558, 1996, y Varkevisser HW DO 236, citado profusamente en esta obra). a) TĂ­tulo Si bien se espera que algunas personas lean el trabajo â&#x20AC;&#x201C;o al menos el resumenâ&#x20AC;&#x201C; el tĂ­tulo probablemente serĂĄ leĂ­do por muchos mĂĄs.

Un buen tĂ­tulo deberĂ­a contener el menor nĂşPHUR GH SDODEUDV TXH DGHFXDGDPHQWH GHÂżQD el nĂşcleo del trabajo, debe ser breve y preciso â&#x20AC;&#x201C;quizĂĄ sĂłlo unas pocas palabrasâ&#x20AC;&#x201C; aunque puede tener subtĂ­tulos. Suele sugerirse que VH SRQJD DO ÂżQDOL]DU HO WUDEDMR ÂąHVWR HV VLQ embargo, cuestiĂłn de preferencias; algunos autores trabajan mejor con un tĂ­tulo delante como ]DQDKRULD. Albutt indica que las primeras impresiones son decisivas y esto es aplicable enteramente a un buen tĂ­tulo, debe dar una indicaciĂłn clara de lo que vendrĂĄ despuĂŠs.

Una buena manera de poner el tĂ­tulo es responderse esta pregunta uno mismo: ÂżcĂłmo lo buscarĂ­a yo en un index?

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b) Resumen o sumario ejecutivo SerĂĄ la primera parte en ser leĂ­da y con mucha frecuencia la Ăşnica, por consiguiente su redacFLyQ KD GH VHU SURIXQGD HVPHUDGD \ UHĂ&#x20AC;H[LYD ya que puede considerarse como una miniaturizaciĂłn del trabajo. El sumario ejecutivo suele tener una cantidad mayor de pĂĄginas; en cualquier caso en el ĂĄmbito de la ISSS el objetivo es claro: su lector serĂĄ probablemente una persona acuciada por el escaso tiempo disponible y no leerĂĄ tramos extensos de literatura por lo que debe dĂĄrsele algo predigerido y que extracte lo sustancial, como consideramos antes. Debe ofrecer un sumario EUHYH de cada una de las secciones principales. Un resumen bien preSDUDGR SHUPLWH D ORV OHFWRUHV LGHQWLÂżFDU UiSLGD y exactamente el contenido de un documento, determinar su pertinencia para sus intereses y decidir asĂ­ si tienen que acometer con la lectura del trabajo en su totalidad ($PHULFDQ 1DWLRQDO 6WDQGDUGV ,QVWLWXWH, 1979). El Resumen propiamente dicho no deberĂ­a exceder de 250 palabras â&#x20AC;&#x201C;idealmente un solo pĂĄrrafo (el sumario ejecutivo, como dijimos, puede tener mĂĄs, quizĂĄ incluso algunas pĂĄginas)â&#x20AC;&#x201C; y ha de orienWDUVH D GHÂżQLU FODUDPHQWH OR TXH HO DUWtFXOR WUDta. El Resumen deberĂĄ 1) indicar los objetivos principales y el alcance de la investigaciĂłn, 2) describir los mĂŠtodos empleados, 3) resumir los resultados, y 4) enunciar las conclusiones principales. El Resumen no debe presentar ninJXQD LQIRUPDFLyQ QL FRQFOXVLyQ TXH QR ÂżJXUH HQ HO DUWtFXOR $ YHFHV XQ FLHQWtÂżFR RPLWH DOJR importante en un Resumen. Sin embargo, la inclusiĂłn de detalles innecesarios es con mucho el error mĂĄs corriente. En general, se imprime como un solo pĂĄrrafo. En vista de que precede al trabajo y como a los lectores les agrada tener alguna orientaciĂłn, el resumen es, casi universalmente, la primera parte del manuscrito que se lee y por consiguiente, es de importancia fundamental que estĂŠ escrito de forma clara y sencilla. Si el autor no es capaz de interesar al pĂşblico con el Resumen, su causa estarĂĄ condenada al fracaso. Muy a menudo, quien lea estarĂĄ peligrosamente cerca de juzgar el original despuĂŠs de leer tan solo el Resumen. Si el trabajo va dirigido a varios pĂşblicos, no es una mala idea escribir varios resĂşmenes, uno para

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cada uno de ellos (por ejemplo, investigadores FLHQWtÂżFRV WRPDGRUHV SROtWLFRV GH GHFLVLRQHV lĂ­deres de la comunidad) rescatando cada uno lo esencial desde el punto de vista de cada destinatario. Recuerde esta regla de oro: si su lector no lo entiende, dejarĂĄ su trabajo de lado. c) Palabras de agradecimiento RSWDWLYR SHUR FDVL REOLJDWRULR

Es de buena prĂĄctica agradecer a quienes han colaborado con usted, sea en lo tĂŠcnico o en lo econĂłmico, lo mismo que algĂşn superior que le ha permitido distraer horas de trabajo para completar su proyecto â&#x20AC;&#x201C;quizĂĄ tambiĂŠn a las organizaciones que dieron este apoyo. ReFXHUGH HQ HVWH FDVR TXH ÂłOR FRUWpV QR TXLWD OR valienteâ&#x20AC;?. d) Ă?ndice Esencial para proporcionar al lector una idea rĂĄpida de las principales secciones del informe. e) IntroducciĂłn /D ÂżQDOLGDG GH HVWD VHFFLyQ GHEHUtD VHU EULQGDU DQWHFHGHQWHV OR VXÂżFLHQWHPHQWH UREXVWRV FRPR para que el lector pueda comprender y evaluar los resultados y las conclusiones del trabajo sin necesidad de consulta a fuentes adicionales; SUHVHQWD DGHPiV HO IXQGDPHQWR R OD MXVWLÂżFDciĂłn del estudio. Deben incluirse los propĂłsitos en esta secciĂłn, lo mismo que las cuestiones referentes al problema de investigaciĂłn y la/s hipĂłtesis de existir las mismas. Una observaciĂłn, debe dar fundamentos a un pĂşblico que muchas veces serĂĄ versado en la materia, evite herir susceptibilidades con consideraciones demasiado bĂĄsicas. f) MetodologĂ­a La metodologĂ­a deberĂ­a incluir una descripciĂłn de Â&#x2021; (O WLSR GH HVWXGLR Â&#x2021; /DV YDULDEOHV FRQVLGHUDGDV Â&#x2021; /D SREODFLyQ ODV WpFQLFDV GH PXHVWUHR \ HO tamaĂąo de la muestra Â&#x2021; /DV WpFQLFDV GH UHFROHFFLyQ GH GDWRV Â&#x2021; /RV SURFHGLPLHQWRV XVDGRV SDUD HO DQiOLVLV de datos, incluyendo las pruebas estadĂ­sticas (si se han usado)

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g) Resultados y conclusiones Uno de los puntos nodales del artĂ­culo, los datos. En contra de lo que muchas veces suele hacerse, no hay que comenzar la secciĂłn de Resultados describiendo los mĂŠtodos que se omitieron en la de MetodologĂ­a. En primer lugar, puede hacerse una suerte de descripciĂłn sumaria, ofreciendo un SDQRUDPD JHQHUDO pero sin repetir literalmente lo escrito en metodologĂ­a. En el manuscrito hay que ofrecer los datos representativos y no los interminablemente repetitivos. El hecho de que haya podido usted realizar el mismo experimento 100 veces sin variaciĂłn importante en los resultados quizĂĄ sea de interĂŠs considerable para usted y su director de tesis (como el dicho que se atribuye D (GLVRQ Âł QR IUDFDVp HQ ORV LQWHQWRV previos a lograr una bombilla elĂŠctrica que funcionase, mostrĂŠ 2000 maneras en las que no debe hacerse una bombilla...â&#x20AC;?), pero los pĂşblicos de su trabajo, preferirĂĄn los datos un poco GLJHULGRV &RPR GLMR PX\ JUiÂżFDPHQWH $DURQVRQ Âł/D REVHVLyQ SRU LQFOXLUOR WRGR sin olvidar nada, no prueba que se dispone de una informaciĂłn ilimitada, sino que se carece de capacidad de sĂ­ntesisâ&#x20AC;?. En cuanto a los datos numĂŠricos, si solo hay que presentar una o varias mediciones, deberĂĄn tratarse descriptivamente en el texto. Las mediciones reiteradas VH SUHVHQWDUiQ HQ FXDGURV R JUiÂżFDV &XDOquier mediciĂłn, reiterada o no, deberĂĄ tener XQ VLJQLÂżFDGR FODUR $ PHQXGR HV LPSRUWDQWH exponer incluso los aspectos negativos de los experimentos o los trabajos. Con frecuencia es bueno decir lo que no se encontrĂł. Es muy probable que otro obtenga resultados diferentes en condiciones diferentes. Carl Sagan (1977) lo GLMR PX\ ELHQ Âł OD DXVHQFLD GH SUXHEDV QR HV prueba de ausenciaâ&#x20AC;?. Si se utilizan estadĂ­sticas para describir los resultados, deberĂĄn ser estaGtVWLFDV FRQ XQ VLJQLÂżFDGR FODUR Los resultados deben ser breves y claros, sin palabrerĂ­a, fraseologĂ­a especializada y muchas veces vacĂ­a; esto puede provocar un efecto contraproducente en muchos pĂşblicos, sobre todo tomadores polĂ­ticos de decisiones, que quizĂĄ no conozcan aspectos tĂŠcnicos pero no son tontos, y en los miembros de la comunidad. Los Resultados tienen que expresarse

clara y sencillamente, porque representan los nuevos conocimientos que se estĂĄn aportando al mundo. Hay que evitar la redundancia. La falta mĂĄs corriente consiste en repetir con palabras lo que resulta ya evidente para el lector DO H[DPLQDU ODV ÂżJXUDV \ ORV FXDGURV 7RGDYtD peor es presentar en el texto todos o muchos de ORV GDWRV TXH PXHVWUDQ ORV FXDGURV R ÂżJXUDV h) AnĂĄlisis - DiscusiĂłn /D 'LVFXVLyQ UHVXOWD PiV GLItFLO GH GHÂżQLU que las demĂĄs secciones. Por ello, es tambiĂŠn, normalmente, la secciĂłn mĂĄs difĂ­cil de escribir. Y, PXFKRV trabajos son rechazados a causa GH XQD 'LVFXVLyQ GHÂżFLHQWH DXQTXH ORV GDWRV del documento sean vĂĄlidos e interesantes.

MĂĄs probable resulta aĂşn que el verdadero sentido de esos datos se vea completamente oscurecido por la interpretaciĂłn hecha en la DiscusiĂłn, lo que se traducirĂĄ asimismo en un rechazo. Muchas secciones de DiscusiĂłn, por no decir que casi todas, resultan demasiado largas y verbosas. ÂżCuĂĄles son las caracterĂ­sticas esenciales de una buena DiscusiĂłn?: 1. Trate de presentar los principios, relaciones y generalizaciones que los Resultados indican. Y tenga en cuenta que, en una buena DiscusiĂłn, los resultados VH H[SRQHQ QR VH UHFDSLWXODQ 2. SeĂąale las excepciones o las faltas de correlaciĂłn y delimite los aspectos no resueltos. No elija nunca la opciĂłn de tratar de ocultar o alterar los datos que no encajen bien â&#x20AC;&#x201C;ademĂĄs de ser deshonesto puede ser mortal.

3. Muestre cĂłmo concuerdan (o no) sus resultados e interpretaciones con los trabajos anteriormente publicados.

4. No sea tĂ­mido: exponga las consecuencias teĂłricas de su trabajo y sus posibles aplicaciones prĂĄcticas. Recuerde que en este momento, usted es una de las personas que mĂĄs sabe respecto de lo que estĂĄ escribiendo si lo ha hecho bien y a conciencia, por lo tanto, sus opiniones adecuadamente fundadas tienen mucho valor, no tema expresarlas. Con excesiva frecuencia QR VH H[SRQH R VH H[SRQH LQVXÂżFLHQWHPHQWH la VLJQLÂżFDFLyQ de los resultados. El lector no deberĂ­a terminar preguntĂĄndose, Âży ahora quĂŠ? La DiscusiĂłn debe terminar

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haciendo un breve resumen de las concluVLRQHV VREUH OD VLJQLÂżFDFLyQ GHO WUDEDMR Âł(Q GHÂżQLWLYD OD EXHQD HVFULWXUD FRPR OD buena mĂşsica, tiene su culminaciĂłn apropiada. Muchos artĂ­culos pierden gran parte de su efecto porque la clara corriente de la discusiĂłn acaba en un delta pantanosoâ&#x20AC;? (Anderson y Thistle ,1947).

Sobre todo recuerde que no hace falta que llegue a conclusiones cĂłsmicas u oceĂĄnicas.

Probablemente lo mĂĄs que uno podrĂĄ hacer serĂĄ arrojar un poco de luz sobre algĂşn aspecto de la realidad.

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de su entorno y un control multidisciplinario (Vinyoles 1994; Cascabello HW DO. 1994), esto KDFH GH ORV UHWRV GH ÂżQDOHV GHO VLJOR ;; (Vinyoles 1994; Cascabello HW DO. 1994; Guijarro HW DO (Q OD %LEOLRJUDÂżD Â&#x2021; *RQ]iOH] + 6DOJDGR $ 0DQHMR del paciente anciano en atenciĂłn primaria.

LĂ­neas guĂ­a. AtenciĂłn Primaria; 9(14):219226 Â&#x2021; 9LQ\ROHV ( 'LDJQyVWLFR \ WUDWDmiento de las demencias. FormaciĂłn MĂŠdica Continuada: 1(5):269-281

El estilo Vancouver, por su parte, pasa por ser el estilo de citaciĂłn mĂĄs empleado desde 1978, cuando un pequeĂąo grupo de editores GH UHYLVWDV PpGLFDV DFRUGDURQ ÂżMDU SDXWDV FRPXQHV SDUD XQLÂżFDU OD SUHVHQWDFLyQ GH ORV manuscritos que les eran remitidos. El grupo se reuniĂł en Vancouver (CanadĂĄ) y elaborĂł los: 5HTXLVLWRV GH XQLIRUPLGDG SDUD PDQXVFULWRV SUHVHQWDGRV SDUD SXEOLFDFLyQ HQ UHYLVWDV PpGLFDV que se revisan y actualizan periĂłdicamente. Los 5HTXLVLWRV que son fundamentalmente instrucciones sobre la forma de presentar los manuscritos contienen recomendaciones a los autores sobre cuestiones de contenido (aspectos a tratar en cada uno de los apartados de los artĂ­culos originales), de forma (paginaciĂłn, extensiĂłn, mĂĄrgenes, j) Referencias etc.) y ĂŠticas, pero sobre todo son conocidos La bibliografĂ­a es una lista de todos los docu- SRU ORV HMHPSORV H LQGLFDFLRQHV HVSHFtÂżFDV \ mentos consultados por el investigador para la precisas sobre la forma en que se deben citar SUHSDUDFLyQ GH XQ 3, PHPRULD R LQIRUPH ÂżQDO 37 tipos diferentes de documentos. La verEl objetivo fundamental de la uniformidad, en siĂłn de 1997 incorporĂł la forma de citar los el estilo de citaciĂłn, es que el lector pueda recu- documentos electrĂłnicos. En el texto se deSHUDU FRQVXOWDU \ YHULÂżFDU ODV DSRUWDFLRQHV GH ben numerar las referencias consecutivamenun documento. Fundamentalmente, se emplean te segĂşn el orden de apariciĂłn. Las referenlos estilos Vancouver y Harvard; tambiĂŠn es cias citadas en las ilustraciones se numeran posible utilizar un sistema mixto o hĂ­brido. El siguiendo la secuencia que se establece por estilo Harvard, o sistema de autor y aĂąo, con- primera vez en el texto. En el texto: ...AsĂ­ las siste en citar en el texto y en el lugar corres- enfermedades mentales producirĂĄn un gran pondiente, y entre parĂŠntesis, el autor y el aĂąo; impacto en un futuro cercano (1). La asistenen la BibliografĂ­a, las referencias se escriben en cia a las personas con demencia senil exige orden alfabĂŠtico. Por ejemplo, en el texto: ...AsĂ­ un conocimiento profundo de su entorno y las enfermedades mentales producirĂĄn un gran un control multidisciplinario (2, 3), esto hace impacto en un futuro cercano (GonzĂĄlez y Sal- que los profesionales de la AtenciĂłn Primagado, 1992). La asistencia a las personas con ria sean los mĂĄs indicados para atender esta demencia senil exige un conocimiento profundo problemĂĄtica. i) Recomendaciones Las recomendaciones debieran seguir lĂłgicamente a la discusiĂłn de los hallazgos. Pueden ser escuetas, pero debieran presentarse en un orden lĂłgico. Puede ser de utilidad para el lector que sean mencionadas en el mismo orden que las conclusiones. Al igual que el resumen, las conclusiones pueden adaptarse al pĂşblico que se espera las lea, por ejemplo, tomadores polĂ­ticos de decisiones, investigadores, pĂşblico, lĂ­deres comunitarios, etc. Las recomendaciones deber ser contextualizadas, esto es, tomar en consideraciĂłn las caracterĂ­sticas locales del sistema de salud, las restricciones, la viabilidad material o polĂ­tica, etc.

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k) Anexos (apĂŠndices) En ocasiones es necesario acompaĂąar el informe con documentos o informaciĂłn adicional como los instrumentos de recolecciĂłn de datos, el calendario de actividades, el desglose presupuestario, entre otros. TambiĂŠn se pueden incluir otros materiales que generalmente no forman parte de los componentes principales de la propuesta o informe, pero que fueron utilizados por el investigador y cuya anexiĂłn se considera necesaria para mayor comprensiĂłn del proceso de investigaciĂłn. Los anexos GHEHQ SUHVHQWDUVH DO ÂżQDO GHO WUDEDMR GHELGDPHQWH QXPHUDGRV D ÂżQ GH SRGHUORV FLWDU HQ el cuerpo principal del informe. Es importante seĂąalar que los anexos deben mantenerse al mĂ­nimo, es decir, que solo debe incluirse aquella informaciĂłn que se considere pertinente.

4.13 Finalmente, ÂżcuĂĄndo escribir? (si su objetivo es bĂĄsicamente lograr un tĂ­tulo de postgrado y el proyecto es un requisito) Muchas veces el escrito de un proyecto de investigaciĂłn responde a un requerimiento acadĂŠmico para obtener un tĂ­tulo de postgrado.

En este caso le recomendamos fervientemente que comience a escribir con tiempo, mucho antes de que tenga que presentar su trabajo. &XDQGR KD\D ÂżQDOL]DGR XQ FRQMXQWR GHWHUPL nado de observaciones o alguna faceta importante del trabajo, harĂ­a bien en escribir lo que observe mientras todavĂ­a lo tenga fresco. Si GHMD WRGR SDUD HO ÂżQDO GHVFXEULUi TXH ROYLGy detalles importantes, o bien va usted perdiendo contenidos y pericia teĂłricos si no los usa a menudo, o peor aĂşn, sencillamente, quizĂĄ no tenga tiempo para escribir la tesis como es debido. Si no tiene mucha experiencia en escribir, ademĂĄs, se sorprenderĂĄ desagradablemente al ver que se trata de un proceso peQRVR \ VXPDPHQWH ODUJR ÂąDXQTXH DO ÂżQ PX\ agradable. Es probable que necesite entre tres y seis meses en total para escribir la tesis, trabajando mĂĄs o menos a jornada completa. Sin embargo, piense que no podrĂĄ dedicarle todo

su tiempo o habrĂĄ informaciĂłn que le serĂĄ retaceada o al menos serĂĄ difĂ­cil de conseguir, de modo que calcule un aĂąo. Una idea interesante es ir publicando pequeĂąos avances del contenido de la tesis en forma de literatura JULV HQ FRQJUHVRV R OXJDUHV DÂżQHV SDUD PDQWHner vivo el interĂŠs â&#x20AC;&#x201C;suyoâ&#x20AC;&#x201C; en la misma, antes de que puedan ocurrir avatares impensados, por ejemplo, usted mismo pudiera alejarse de la InstituciĂłn en la que desarrollĂł el proyecto, ya que siempre serĂĄ mĂĄs difĂ­cil hacerlo despuĂŠs de dejarla.

1XHVWUR FRQVHMR ÂżQDO HV ÂŁHVFULED FXDQWR DQWHV Sin lugar a dudas â&#x20AC;&#x201C;y nuestra experiencia con una gran cantidad de maestrandos o tesistas TXH QR ÂżQDOL]DQ ORV FXUVRV HQ FXHVWLyQ SRU IDOWD GH OD UHGDFFLyQ GHO SUR\HFWR ÂżQDO SDUHFH demostrarloâ&#x20AC;&#x201C; la redacciĂłn serĂĄ mĂĄs difĂ­cil con cada mes que pase. Evite que se le HQIUtH HO EUD]R (como suele decir Gabriel GarcĂ­a MĂĄrquez) y ponga de inmediato manos a la obra.

3UHVHQWDPRV ÂżQDOPHQWH XQDV JXtDV FRQ PHUR carĂĄcter orientativo que esperamos sean Ăştiles a la hora de autoevaluar un proyecto de ISSS o de decidir acometerlo o aĂşn para evitar errores comunes.

4.14 Escala para valorar temas objeto de ISSS (modiďŹ cado de Parmanathan, Brownlee et al.)

I. Pertinencia II. Ausencia de duplicaciĂłn III. Viabilidad IV. Consentimiento polĂ­tico V. Posibilidad de implementaciĂłn VI. Urgencia VII. (Asentimiento moral) Score: otorgue de 0 a 3 puntos a cada Ă­tem y luego sume el puntaje.

10 puntos o menos= escasamente valorado 18 o mĂĄs puntos= muy valorado entre 10 y 18 puntos= valoraciĂłn intermedia, deberĂĄ considerarse individualmente

s 3ECCIĂ&#x2DC;N s $ISEĂ&#x2014;O Y #ONDUCCIĂ&#x2DC;N DE UNA )NVESTIGACIĂ&#x2DC;N /PERATIVA s

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IX. Población y muestreo Su población de referencia, ¿ha sido adecuaGDPHQWH GH¿QLGD" ¢([LVWHQ VXESREODFLRQHV \ VH KDQ LGHQWL¿FDGR" , ,GHQWL¿FDFLyQ GHOLPLWDFLyQ \ IRUPXODFLyQ ¿Por quÊ se eligió a esta población? del problema La muestra, ¿fue representativa? ¿Cuål es el problema? ¿No estå sesgada? ¿Por quÊ es necesario estudiarlo?

(O SUREOHPD ¢VH KD H[SUHVDGR FRQ VX¿FLHQWH X. Proyecto de trabajo claridad? ¿QuiÊn harå quÊ, cuåndo y cómo? ¿Cuåntos ítems de la escala anterior de va¿Cómo se administrarå el proyecto? loración de problemas reúne? ¿QuÊ score alcanzó? ;, 3URWRFROR SURSXHVWD LQIRUPH ¿QDO ¿Cómo se presentarå la propuesta a las autoriII. Marco teórico y anålisis de la bibliografía dades o tomadores de decisiones en general? disponible ¢&yPR D ORV SRVLEOHV ¿QDQFLDGRUHV GH OD LQ¿De quÊ información disponemos ya? vestigación? ¿QuiÊnes y cómo han estudiado esto ya? ¿Estå adecuadamente redactado? ¢&RQ TXp GL¿FXOWDGHV VH HQFRQWUDURQ" ¢&yPR ¿No es demasiado teórico o tÊcnico, alejado las superaron? de las necesidades concretas de la comunidad o los tomadores de decisiones?

III. EnunciaciĂłn de objetivos ÂżPor quĂŠ se desea llevar a cabo la investigaciĂłn?

4.16 Errores tĂ­picos a evitar ÂżQuĂŠ se espera obtener? ÂżQuĂŠ obstĂĄculos espera encontrar? ÂżCĂłmo (modiďŹ cado de Vieytes, R) piensa superarlos? Â&#x2021; ,QYHVWLJDFLRQHV QR YLDEOHV LUUHDOHV HQ ODV ÂżQuĂŠ recursos necesitarĂĄ?

TXH QR VH LGHQWLÂżFDQ R MXVWLSUHFLDQ ODV QHFHsidades de recursos humanos, de tiempo o las IV. HipĂłtesis YtDV GH ÂżQDQFLDPLHQWR ÂżExiste una hipĂłtesis? Â&#x2021; ,PSUHFLVLyQ HQ HO REMHWLYR GH OD LQYHVWLJDFLyQ ÂżEstĂĄ planteada en tĂŠrminos de poder ser reÂ&#x2021; ([FHVLYRV DQWHFHGHQWHV FRQ UHODFLyQ DO futada? problema planteado, con la confecciĂłn de ÂżEn tĂŠrminos de poder ser investigada? verdaderos tratados teĂłricos sobre el mismo, farragosos o imposibles de leer, y ademĂĄs imV. DiseĂąo El diseĂąo, Âżfue apropiado con relaciĂłn a los procedentes ya que se supone en los lectores una cierta sapiencia sobre el tema en cuestiĂłn, o objetivos propuestos? Â&#x2021; ,QJHQXLGDG GH ORV SODQWHRV FRQ QLYHOHV explicativos que no guardan relaciĂłn con el VI. Variables supuesto nivel de quien leerĂĄ las propuestas ¢6H GHÂżQLHURQ DGHFXDGDPHQWH" (planteos casi RIHQVLYRV dirĂ­amos). Â&#x2021; 3ODQWHR GH REMHWLYRV HVSHFtÂżFRV TXH QR VH VII. Tipo de estudio ÂżSe adecua al tipo de variables que debe in- desprenden necesariamente del objetivo principal, apareciendo por lo tanto como GHVFROJDGRV vestigar? Â&#x2021; 8VR LQDGHFXDGR GHO FRQGLFLRQDO Â&#x2021; 3ODQWHDU SURFHGLPLHQWRV PHWRGROyJLFRV VIII. RecolecciĂłn de datos como objetivos en sĂ­ mismos, en lugar de ÂżQuĂŠ datos son necesarios? como lo que son, esto es, herramientas. ÂżCĂłmo se van a recolectar?

4.15 Check list o lista de comprobaciĂłn en ISSS

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2PLWLU FXHVWLRQHV TXH VRQ REYLDV SDUD OD mente del escribiente que sabe, por supuesto, y por eso hay elementos que no siente necesario aclarar) salvo para los lectores.

'HVFULSFLRQHV PX\ H[WHQVDV VLQ LQWHUSUHWDciones claras. Grupos de datos de gran volumen necesitan un cierre, una conclusión, y no pueden dejarse ÀRWDQGR sin ésta (después de todo, cualquiera puede ver los números crudos,

lo que el lector buscará conciente o inconcientemente es una interpretación y se sentirá muy defraudado si no la encuentra). Especialmente en la sección de análisis o discusión han de presentarse estas interpretaciones, sobre todo destacando si nuestros datos concuerdan o no con los de la literatura y de ser así por qué. Muy a menudo sin embargo la discusión es una reproducción sosa y sin brillo de los resultados.

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Ă?ndice AnalĂ­tico

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B Base racional ..................................................... 89 Becher, T. ......................................................... 17 Berkeley .......................................................... 106

Bias ............................................................... 73,74 Estudios, bibliografĂ­a ........................................ 99 Black ................................................................. 95 Bolande, R ......................................................... 46 Broncano, F. ..................................................... 15 Bunge, M. ................................... 27, 35, 105, 114 Bunker ............................................................... 46 Bordieu, P .......................................................... 55

C Calidad .............................................................. 44 Cambio histĂłrico ............................................. 116 Campo ............................................................... 42 &DPSR FLHQWtÂżFR Campo de aplicaciĂłn ......................................... 53 CarĂĄtula ............................................................. 98 Caso control anidado ................................... 72, 84 Casos y controles, desventajas .......................... 74 Casos y controles en una cohorte ...................... 74 Casos y controles, ventajas ............................... 74 Casos y controles, control de confusiĂłn ............ 75 Causalidad ......................................................... 75 Causalidad de diseĂąo ......................................... 27 Causalidad reversa ............................................ 75 Cerrado - abierto .............................................. 118 Chalmers, A. .................................................... 116 Ciencia ............................................................. 113 Ciencias duras vs. ciencias blandas ................. 105 &LHQFLDV LGLRJUiÂżFDV Ciencias nomotĂŠticas ....................................... 105 &LWD ELEOLRJUiÂżFD Clark, B. ............................................................ 30 &ODVLÂżFDFLyQ HVSRQWiQHD Cohortes histĂłricas ............................................ 83 Cohortes imaginarias ......................................... 72 Cohortes retrospectivas ..................................... 84 Cohortes, ventajas ............................................. 85 Cohortes, desventajas ........................................ 85 ComunicaciĂłn de resultados de la investigaciĂłn ... 139 Conclusiones ....................... 98, 99, 102, 140, 142

154

s

Lemus s AragĂźes s y Colaboradores s ISSS s

CondiciĂłn antecedente ...................................... 87 &RQÂżDELOLGDG ConfusiĂłn .......................................................... 75 &RQRFLPLHQWR FLHQWtÂżFR UDVJRV Consistencia externa ........................................ 113 Consistencia interna ........................................ 113 ConstrucciĂłn polĂ­tica del objeto ...................... 106 ConstrucciĂłn de objeto .................................... 109 ConstrucciĂłn simbĂłlica del objeto .................. 106 Constructos ............................................. 113, 115 Control de factores de confusiĂłn ....................... 74 Control - descontrol ......................................... 118 Controles concurrentes independientes ............. 88 Controles externos al estudio ............................ 88 Controles histĂłricos ........................................... 88 Coraggio ............................................................ 20 CorporaciĂłn RAND ........................................... 50 CorrecciĂłn falsacionista .................................. 116 Corsi - ricorsi ................................................... 109 Costo de la enfermedad ................................... 111 Costo del cuidado ............................................. 111 Cuestionarios por escrito ................................. 125 Curiosidad organizada ....................................... 47

D Daft .................................................................. 113 'DOPHLGD ÂżOKR Day .................................................................... 46 De Souza Minayo .............................................. 95 'HÂżQLFLyQ GH FDVRV 'HÂżQLFLyQ GH FRQWUROHV Delphi, simil ...................................................... 50 Desarrollo del cuerpo principal ......................... 99 Desenlaces del proceso de atenciĂłn ................. 111 'LIHUHQFLDV VLJQLÂżFDWLYDV Directrices para la investigaciĂłn ...................... 108 DiscusiĂłn ......................................................... 142 DiscusiĂłn cuantitativo - cualitativo ................... 96 DiseĂąo .............................................................. 118 DiseĂąo antes - despuĂŠs ...................................... 92 DiseĂąo caso control ........................................... 55 DiseĂąo cruzado .................................................. 88 DiseĂąo de cohortes ............................................. 80 DiseĂąo de ECR .................................................. 91 DiseĂąo factorial .................................................. 92 DiseĂąo prospectivo ............................................ 81 DiseĂąo retrospectivo .......................................... 69

'LVHxRV FLHQWtÂżFRV DiseĂąos cuasi experimentales ............................ 92 DiseĂąos de intervenciĂłn .................................... 87 DiseĂąos de investigaciĂłn ................................... 67 DiseĂąos de prevalencia ...................................... 86 DiseĂąos experimentales, caracterĂ­sticas generales ... 87 DiseĂąos experimentales especiales .................... 92 DistribuciĂłn ..................................................... 112 DivulgaciĂłn ...................................................... 139 Doble ciego ........................................................ 88 Doll & Hill ......................................................... 83 Donabedian, A. ................................................. 109 Dragado de datos ............................................... 79

E EconomĂ­a de la salud ......................................... 42 ECR ............. 50, 65, 75, 79, 80, 88, 89, 91, 94, 95 ECR problemas especiales ................................ 90 ECR requerimientos metodolĂłgicos .................. 88 Efecto Hawthorne ......................................... 88,93 Efecto protector ................................................. 67 Encuestas rĂĄpidas ............................................. 129 Ensayos con voluntarios .................................... 91 Entorno comunitario ........................................ 107 Entorno familiar ............................................... 107 Entorno individual ............................................107 Entorno social .................................................. 107 Entrevista ......................................................... 125 (QWUHYLVWD Ă&#x20AC;H[LEOH de pequeĂąa envergadura .................................. 125 Entrevista predeterminada de gran envergadura ........................................ 125 EpidemiologĂ­a clĂ­nica ........................................ 50 EpidemiologĂ­a social ......................................... 42 EpistemologĂ­a de las prĂĄcticas .............. 23, 24, 25 Equidad en salud .............................................. 111 Equipo administrativo ..................................... 138 Error ................................................................. 122 Error estĂĄndar de la diferencia entre dos proporciones ..................................... 123 Error estĂĄndar de la proporciĂłn ....................... 123 Error muestral .................................................. 124 Error sistemĂĄtico o sesgo ................................. 122 Error tipo I ....................................................... 131 Error tipo II ..................................................... 131 Errores potenciales de los estudios .................. 131 Errores tĂ­picos a evitar ..................................... 145

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s )NDICE !NALĂ&#x201C;TICO s

Escepticemia ...................................................... 43 EstĂĄndares .................................................... 44, 50 EstimaciĂłn previa de la prevalencia .................122 Estrategias de muestreo ................................... 121 EstratĂŠgico ....................................................... 112 (VWUDWLÂżFDFLyQ (VWUDWLÂżFDFLyQ PRGHORV Estructura organizativa ...................................... 55 Estudio con autocontroles ................................. 88 Estudio de una sola proporciĂłn ....................... 123 Estudios experimentales .................................... 65 Estudios observacionales ................................... 65 EvaluaciĂłn de calidad de la educaciĂłn superior ....................................... 17 Evans County .................................................... 82 Eventos, medidas de ocurrencia ...................... 126 Evidence based patient choice .......................... 50 Existencia ontolĂłgica ....................................... 110 Experiencias individuales .................................115 Experimento ...................................................... 53 Explicativo ....................................................... 112 ExposiciĂłn del problema .................................. 112 ExtrapolaciĂłn ................................................... 128

F Factor de no riesgo ............................................ 67 Fase de anålisis .................................................. 97 Fase de trabajo de campo .................................. 96 Fase de tratamiento del material ........................ 97 Fase exploratoria ............................................... 96 Fetichismo de los datos ..................................... 96 Fee for service ................................................... 46 Fernåndez Lamarra, N. ...................................... 33 FR ...................................................................... 66 Fragmentado - totalizado ................................. 118 Framingham, estudio ................................... 80, 81 Frecuencia o incidencia ................................... 127 Frenk .............................................. 56, 59, 61, 115 Frenk, Ordóùez, Paganini \ 6WDU¿HOG Fórmulas estadísticas .............................. 135, 136 Fuentes primarias ............................................ 112 Fuentes secundarias ......................................... 112 Fuentes terciarias ............................................. 112 Funcionarios administrativos .......................... 138 Funciones esenciales de la salud pública (FESP) ................................ 51

G GeneralizaciĂłn inductiva ................................. 115 Gibbons M. ...................................... 22, 23, 25, 30 Glover, A. .......................................................... 46 *UDGR GH FRQÂżDQ]D Greenberg & Choi ............................................. 57 Grimshaw .......................................................... 49 Grupos de comparaciĂłn externos ....................... 83 Grupos de comparaciĂłn internos ....................... 83 GuĂ­a orientadora .............................................. 109 GuĂ­as clĂ­nicas, protocolos .................................. 49 Guibourg ............................................................ 53

H Habermas J. ................................................. 28, 97 Hagerstown ........................................................ 82 HermenĂŠutica - dialĂŠctica .................................. 97 Higiene social .................................................... 42 HipĂłtesis .......................................................... 114 HipĂłtesis alternativa ................................ 115, 129 HipĂłtesis de no ocurrencia ............................... 130 HipĂłtesis nula .......................................... 115, 129 HipĂłtesis obvia ................................................ 130 Hopkins .............................................................. 82

I IC 95% ............................................................... 68 IdolatrĂ­a de p ...................................................... 79 IlusiĂłn de facilidad de asociar teorĂ­as y material .............................. 97 IlusiĂłn de la magia de las tĂŠcnicas .................... 97 IlusiĂłn de la magia de los mĂŠtodos ................... 97 IlusiĂłn de la transparencia ................................. 97 Incidencia .......................................................... 68 Incidencia de un factor de riesgo o una enfermedad ............................. 123 Inconciencia ..................................................... 111 Ă?ndice ......................................................... 98, 141 Inferencias de otra informaciĂłn ....................... 129 ,QIRUPH ÂżQDO Institute of Medicine ......................................... 58 Instrumentos tradicionales de mediciĂłn epidemiolĂłgica ............................ 126 Intensidad ......................................................... 112

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Lemus s AragĂźes s y Colaboradores s ISSS s

,QWHUYDOR GH FRQÂżDQ]D IntervenciĂłn del investigador ............................ 87 IntroducciĂłn ....................................... 98, 101, 141 InvalidaciĂłn interna ........................................... 93 InvestigaciĂłn acadĂŠmica .................................. 105 InvestigaciĂłn biomĂŠdica .................................. 115 ,QYHVWLJDFLyQ FLHQWtÂżFD InvestigaciĂłn cualitativa ...................... 95, 96, 114 InvestigaciĂłn cuantitativa .......................... 66, 114 InvestigaciĂłn en salud pĂşblica ........................ 115 InvestigaciĂłn tĂŠcnica ....................................... 105 InvestigaciĂłn, continuum informativo ..................................... 60 InvestigaciĂłn - acciĂłn ............................ 55, 56, 58 Investigador principal ...................................... 138 ISSS ........................... 32, 41, 51, 52, 55, 106, 108 ISSS check list ................................................. 144 ISSS escala de valoraciĂłn de temas objeto ..... 144 ISSS, estudio de utilizaciĂłn ............................... 55

J Jacques, E. .................................................. 28, 29 Jovell ................................................................. 60 Justicia social ................................................... 111

K Kerlinguer ................................................ 113, 114 Knorr Cetina .................................................... 106

L Lazarte ............................................................. 118 Levins & Lewontin ......................................... 105 Lewin, K. ......................................................... 113 Lewis ................................................................. 45 Ley de EducaciĂłn Superior ................... 17, 21, 30 Ley de promociĂłn y fomento de la innovaciĂłn ............................... 20 Lyotard, J. F. ...................................................... 17

M Magnitud ......................................................... 112

ManipulaciĂłn ................................................... 88 Mantel y Haenszel ............................................. 76 Marco de referencia formal ............................. 113 Material y mĂŠtodo ........................................... 101 MBE ............................................................ 65, 67 Medical Research Council ................................. 46 Medicina social ................................................. 42 Medidas absolutas ............................................. 65 Medidas de asociaciĂłn o riesgo ....................... 129 0HGLGDV GH VLJQLÂżFDFLyQ estadĂ­stica ........................................................ 129 Medidas relativas .............................................. 65 Medio ambiente ............................................... 107 Merton, R, ......................................................... 17 MĂŠtodo Delphi ................................................ 129 MĂŠtodo directo ................................................. 127 MĂŠtodo indirecto ............................................. 127 MĂŠtodos cualitativos ......................................... 95 Mill, J. S. ........................................................... 71 Modelo estructural lineal ................................. 137 Modelo explicativo ............................................ 65 Modos de producciĂłn de conocimiento ..................................... 22-30, 38 Modus tollens .......................................... 115, 130 Modelos log lineales ....................................... 136 Momento oportuno de escribir ........................ 144 MonografĂ­as, estructura ..................................... 98 MonografĂ­as, guĂ­as ............................................ 97 Muestra aleatoria ............................................... 72 Muestras grandes ............................................. 123 Muestreo, tĂŠcnicas ....................................120, 121 Muestreo prbabilistico ..................................... 121 Muestreo no probabilistico ...................... 121, 122 Muestreo no probabilĂ­stico por cuotas ............ 122 Muestreo no probabilĂ­stico secuencial ........................................................ 122 MĂşltiples grupos de comparaciĂłn ..................... 83

N Naturaleza del problema .................................. 112 Naturaleza interdisciplinaria ........................... 107 Naturaleza prospectiva ...................................... 87 Nivel de conocimiento ..................................... 117 NND .................................................................. 67 NNT ................................................................... 67 Normativo ........................................................ 112 Notas ......................................................... 99, 102

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s )NDICE !NALĂ&#x201C;TICO s

2 Objetivos de la investigación .................. 105, 114 Objeto de conocimiento .................................. 110 Objeto salud-enfermedad-atención ................... 41 2EMHWRV FLHQWt¿FRV Observación participante ................................... 96 Obståculo epistemológico ........................... 30, 34 Offspring study .................................................. 81 OMS ................................................ 32, 51, 54, 55 Ontología, sistema tÊcnico ................................ 28 Operacionalización .................................. 117, 133 Opperman ........................................................ 108 OPS ............................................................. 42, 55 OR ............................................................... 67, 68 Ordóùez ............................................................. 56

P Paganini ............................................................. 56 Palabras clave .................................................. 100 Palabras de agradecimiento ............................. 141 Palmaz, J. ......................................................... 111 Paradoja ........................................................... 111 3DUVLPRQLD FLHQWtÂżFD Patmanathan & Nuyens ..................................... 55 Perceptos ......................................................... 115 PĂŠrdidas de seguimiento .................................... 82 PĂŠrez Lindo ....................................................... 16 Perspectivas mĂşltiples ...................................... 107 Pertinencia ....................................................... 111 Plan de trabajo ................................................. 138 PoblaciĂłn de captura ......................................... 72 PoblaciĂłn y tĂŠcnicas de muestreo ................... 120 PoblaciĂłn, demandas de salud ........................... 55 PoblaciĂłn, necesidades de salud ........................ 55 Polanyi, M. ........................................................ 25 Policy makers .................................................... 57 PolĂ­ticas de conocimiento ............................ 16, 39 Popper, K. .................................................. 16, 116 Posibilidad de generalizaciĂłn .......................... 113 PreparaciĂłn de tesis ......................................... 126 Presupuesto ..................................................... 138 Prevalencia ................................................ 70, 127 Proaps Remediar .......................................... 45, 48 Problema de investigaciĂłn ............................... 110 Problema de investigaciĂłn, criterios de selecciĂłn ........................................ 111

Proceso de atenciĂłn .......................................... 111 ProducciĂłn y distribuciĂłn de recursos ............... 55 Programa Medicaid ........................................... 49 Protocolo .......................................................... 139 ProvisiĂłn directa de servicios .......................... 107 Punto de vista administrativo ......................... 112

Q Quintanillas ....................................................... 28

R RA ..................................................................... 68 RandomizaciĂłn ................................................ 137 RazĂłn de aĂąos de vida potencialmente perdidos (RAVPP) .......................................................... 128 RazĂłn de momios .............................................. 70 RazĂłn de mortalidad proporcional (RMP) ........................................ 128 RazĂłn de ventajas .............................................. 70 RazĂłn de productos cruzados ............................ 70 RazĂłn estandarizada de mortalidad (REM) ...................................... 128 Realidad social .................................................. 96 Recall bias ......................................................... 74 Rechazar una hipĂłtesis .................................... 115 RecolecciĂłn de datos, muestreo ...................... 120 Recomendaciones ............................................ 143 5HIHUHQFLDV ELEOLRJUiÂżFDV 5HĂ&#x20AC;H[LyQ VREUH OD DFFLyQ RegresiĂłn logĂ­stica ...................................... 76, 77 Reparos ĂŠticos .................................................. 101 Repetibilidad ................................................... 132 Replicabilidad ................................................... 90 Reporte de caso o serie de casos ....................... 86 RestricciĂłn ......................................................... 76 Resultados ....................................... 101, 139, 142 Resumen ................................................... 100, 141 5HYLVLyQ ELEOLRJUiÂżFD Riesgo ................................................................ 43 Riesgo relativo ............................................. 67, 68 RisopatrĂłn, V. .................................................... 15 Rovere, M. ............................................ 32, 33, 36 RRA ................................................................... 67 RRR ................................................................... 67 Ruptura ............................................................. 111

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Lemus s AragĂźes s y Colaboradores s ISSS s

S Sacket, D. ....................................... 67, 77, 91, 97 Salud para todos ................................................ 41 SaturaciĂłn de datos ...................................... 78, 79 Scarano, E. ........................................... 34, 35, 36 SchĂśn, D. ......................................... 23, 24, 26, 32 SelecciĂłn de casos ............................................. 71 SelecciĂłn de controles ....................................... 72 Semiosis ilimitada ........................................... 108 Serie cronolĂłgica de un solo grupo ................... 92 Sesgo o error (bias) ........................................... 75 Shared decisiĂłn making .................................... 50 6LJQLÂżFDFLyQ FOtQLFD 6LJQLÂżFDFLyQ HVWDGtVWLFD 6LJQLÂżFDFLyQ SHUVRQDO Simon, H. .......................................................... 23 Sistema caĂłtico ................................................ 105 Sistemas organizativos complejos ................... 108 Sistemas sociales ............................................. 107 6WDUÂżHOG % Stuhlman .......................................................... 53 Stuhlman, Roger y Veronelli ............................. 43 Sumario ejecutivo ............................................ 141 6XSHUYLVLyQ GHO SUR\HFWRÂŤ 673 ÂŤ

7 7DPDxR GHÂżQLWLYR GH OD PXHVWUD Tasas ajustadas ................................................ 126 Tasas crudas .................................................... 126 7DVDV HVSHFtÂżFDV TĂŠcnica de recolecciĂłn de datos ...................... 124 7pFQLFDV FRQÂżUPDWRULDV TĂŠcnicas cualitativas puras .............................. 115 TĂŠcnicas descriptivas ...................................... 137 Tedesco, J. C. .................................................... 20 Tendenciosidad del observador ......................... 73 TĂŠllez, M. ..................................................... 18, 19 TeorĂ­a ............................................................... 112 Testa, M. ...................................................... 24, 34 Thiollent ............................................................ 58 Tipos de asociaciĂłn ........................................... 74 TĂ­tulo ....................................................... 100, 140

TamaĂąo de la muestra ...................................... 122 TriangulaciĂłn ................................................... 107

U UCLA ................................................................ 82 Urgencia en la necesidad de datos ................... 111 URM â&#x20AC;&#x201C; PROAPS REMEDIAR ......................... 45 Utilidad de las diferentes medidas .................... 67

9 ValidaciĂłn convergente ................................... 108 Validez ..................................................... 131, 132 Variabilidad de la prĂĄctica mĂŠdica .................... 43 Variable consecuente ......................................... 87 Variable dependiente ....................................... 118 Variable independiente ...................................... 87 Variables contĂ­nuas .......................................... 117 Variables de confusiĂłn ..................................... 133 Variables discretas ........................................... 117 Variables mensurables ..................................... 117 Variables nominales ......................................... 117 Variables ordinales .......................................... 117 Vaugham y Morrow ......................................... 123 Vayda ................................................................. 45 9HULÂżFDFLyQ Viabilidad ........................................................ 111 Vico, G. ........................................................... 109 VPP ................................................. 45, 47, 48, 49 VPP, estudios ..................................................... 45 VPP, soluciones .................................................. 47

W Wasenberg ........................................................ 111 Wennberg y Gittelsohn ...................................... 46 Working paper ................................................... 58 Wurman ............................................................. 61

Y Yalour y Tobar ................................................... 36

ERRNVPHGLFRV RUJ