Capítulo 1

A continuación, el investigador elige la estrategia de investigación, es decir, el tipo de diseño epidemiológico con el que pretende contrastar su hipótesis. Finalmente, en función del diseño elegido, el investigador realiza la planificación operativa, en la que se describen los métodos y procedimientos a seguir, se define la población a estudiar, las variables a recoger, los análisis a llevar a cabo y las consideraciones de factibilidad, éticas y económicas del proyecto.

La calidad de la memoria de investigación será el principal argumento con el que contará el investigador para “vender” su proyecto. Aunque la experiencia y currículum profesional es un importante “aval” del proyecto, una buena memoria de investigación será fundamental a la hora de obtener permisos o financiación. A lo largo del presente libro repasaremos los elementos clave a tener en cuenta en la planificación y ejecución de la investigación, lo que nos permitirá estar preparados para elaborar memorias de calidad que sean evaluadas favorablemente. Asimismo, una adecuada planificación será la principal garantía del desarrollo y culminación de nuestro proyecto.

Los mensajes clave que abordaremos, y que constituyen los criterios de calidad de un buen proyecto de investigación, son:

1. Elaborar una memoria de investigación antes de iniciar la recogida de datos.

2. Definir claramente la pregunta de investigación siguiendo la estructura: Paciente, Intervención (exposición), Comparación y Resultado (outcome) (PICO o PICoR).

3. Elegir la medida principal de efecto (jerarquizar su importancia clínica).

4. Hacer una búsqueda bibliográfica sistemática (usar programas de gestión de citas) para justificar el proyecto.

5. Seleccionar el diseño epidemiológico más apropiado.

6. Elegir métodos adecuados de muestreo y aleatorización.

7. Definir con precisión las variables y los procedimientos de recogida de datos.

8. Emplear bases de datos con formularios y variables codificadas.

9. Utilizar medidas descriptivas adecuadas en función del tipo de distribución de las variables.

10. Estimar medidas de frecuencia, riesgo e impacto.

11. Estimar intervalos de confianza de las principales medidas.

12. Evaluar la importancia clínica y diferenciar de la significación estadística.

13. Estimar correctamente el tamaño muestral necesario (considerar la diferencia clínicamente importante y los errores tipo I y II).

14. Elegir el test estadístico más apropiado según las escalas de medida de las variables y su distribución.

15. Prevenir los principales errores metodológicos.

16. Planificar el control de factores de confusión e interacción.