TEMA 7: Introducción a la bioestadística

Buenas tardessss!!

El tema 7 es la introducción a la bioestadística, en este tema comienzan los primeros problemas que entran en temario de examen, como por ejemplo, la realización de una tabla de frecuencia.

A lo largo de esta entrada voy a explicar las distintas escalas de medida, los tipos de variables que existen y la representación gráfica de los valores obtenidos en la tabla de frecuencia.

Primero vamos a darle nombre a la estadística: ciencia que estudia la variabilidad, la medición de signos y síntomas, también la podemos definir como: Cuerpo de conocimientos para aprender de la experiencia, frecuentemente en forma de números provenientes de medias que muestran variaciones entre los diferentes individuos.

Una vez definido este concepto, vamos a pasar a la explicación de las distintas escalas de medida que podemos encontrar: Una escala de medida, como bien indica su nombre sirve para medir variables.

Podemos distinguir:

• ESCALA NOMINAL

Es el nivel inferior de medida. En una característica o variable solo se puede comprobar si son iguales o diferentes.

Ejemplos:

Raza	Genero	Profesión
Blanco, amarillo, negro.	Hombre, mujer.	Médico, enfermero, abogado..

Las categorías deben ser exhaustivas y mutuamente excluyentes (un sujeto no puede estar en dos valores de la escala a la vez).

• ESCALA ORDINARIA.

En la mediación ordinal dadas dos o más modalidades de una variable. Es posible:

• Establecer si son iguales o diferentes.
• Si son distintas, determinar cuál de ellas es mayor.

Por tanto los números expresan relaciones de: igualdad, desigualdad y orden.

Ejemplo:

Grado de mejoría tras el tratamiento:

1. Nula, 2. Leve, 3. Media, 4. Máxima.
   No se tiene en cuenta una escala cuantificada que permita decir el grado exacto de mejoría, por lo que no se puede realizar de forma matemática.

Características:

• No podemos establecer la cantidad de mejoría diferencial que un nivel, categoría o número representa en relación a cualquier otro.
• Carecemos de suficiente información para determinar si entre los niveles 3 y 4 existe el mismo grado de mejoría que entre el grado 3 y 2 ó 1 y 2.
• No se puede afirmar que la categoría 4 sea la doble que la 2.
• Solo podemos establecer una jerarquía 4>3>2>1.

• ESCALA DE INTERVALO.

Presenta las características propias de las dos escalas anteriores. Desigualdad e igualdad.

• Identidad y orden.
• El requerimiento de que las distancias o intervalos iguales representan distancias equivalentes.

Ejemplos: Temperatura → 36º,37º,38º. El cambio de temperatura entre 36º y 37º = Al cambio de temperatura entre 40º y 41º, es decir, 1ºC.

• El 0 no representa ausencia de propiedad, es un valor arbitrario u absoluto.
• No puede sacar razones o proporciones. No podemos afirmar que 20ºC es el doble de 10ºC aunque numéricamente si lo sea, pero no es el doble de Tª.

• ESCALA DE RAZÓN.

Nivel más alto de mediación. Características propias de las tres escalas anteriores porque permite obtener la misma información que las escalas anteriores.

• Igualdad, desigualdad → Identidad
• Orden.
• Distancias equivalentes entre los intervalos.
• La ventaja adicional de poseer el 0 absoluto. En la que él 0 representa nulidad o ausencia de lo que se estudia.

Entre dos números atribuidos a las modalidades admitiremos como validas:

• Las relaciones de identidad + orden + la existencia de intervalos equivalentes y cuantas veces una modalidad es superior a otra.

• Por tanto, en 2 números atribuidos a dos modalidades se admitirán como validas las relaciones de:

Identidad; Orden; Las operaciones de suma, resta, multiplicación y división.

Ejemplos: edad, peso, talla, número de alumnos, volumen, etc.

Un número considerable de medidas en el campo de la salud posee una métrica bien definida como un 0 absoluto.

Una vez explicadas las distintas escalas de medida que distinguimos, vamos a dar paso a la explicación de los diferentes tipos de variables.

• CUALITATIVAS

Se refieren a propiedades que no pueden ser medidas.

Dentro de las variables cualitativas diferenciamos entre:

Nominales porque se miden con escalas nominales. No hay diferencia de importancia. Dicotómicas: porque tiene 2 niveles o categorías (eje: hombre, mujer). Todo lo que se responda con sí o no es dicotómico. Por ejemplo: ¿está usted enfermo? Policotómicas: Mas de 2 categorías. (ejemplo: soltero, viuda, casado, separado). Raza, religión.

Ordinales: Establecen una orden, una jerarquía. Ej.: Satisfacción en el trabajo: Muy satisfecho. Satisfecho. Poco satisfecho. Nada satisfecho. Si hay diferencia de importancia y valor.

Las categorías deben construirse con dos criterios: Exhaustividad (que todos los sujetos pueden ser clasificado en algún punto de la escala) y exclusividad (solo pueden estar incluidos en una categoría)

• CUANTITATIVAS

Son las que se pueden medir en términos numéricos. Son las que se utilizan en escalas de intervalo y de razón.

Dentro de las variables cuantitativas, podemos distinguir entre:

• Discretas: Sólo pueden tomar un número finito de valores. La unidad de medición no puede ser fraccionados. Son números aislados, numero enteros. Ejemplo: Nº de hijos: 1,2,3, 4,… o más.

• Continuas: Las que pueden valer cualquier número dentro de un rango. La unidad de medida pueda ser subdividida en forma infinita.

Escala Continua	Escala discreta
0-15 años	Niños
16-30 años	Jóvenes
31-60 años	Adultos
>60	Mayores

Ejemplo: TA (tensión arterial), talla, puede ser dividida en cms, mms,…

• Una variable discreta no podemos convertirla en continua, al revés sí.
• Las categorías deben construirse con dos criterios: Exhaustividad y exclusividad. 

A continuación damos paso a la representación de los datos obtenidos, la famosa ''tabla de frencuencia'' , la cual definimos por: imagen de los datos que muestran la frecuencias en columnas y las categorías de la variables en las filas. Representan la información.

Para que una tabla de frecuencia sea lo más correcta posible, debe cumplir una serie de requisitos:

• Ser auto-explicativa.
• Ser sencillas y de fácil comprensión.
• Tener título, breve y claro.
• Indicar lugar, fecha y fuente de información.
• Incluir las unidades de medida en cada cabecera.
• Indicar la base de las medidas relativas.
• Hacer explícitas las abreviaturas.

Un ejemplo de una tabla de frecuencia sería el siguiente:

Personal sanitario hospital “Coge tu cartilla y corre”. Año 2004.

Profesión	Frecuencia absoluta (fi)	Frecuencia relativa (hi)
Médicos/as	658	0,28
Enfermeros/as	932	0,39
Técnicos/as	123	0,052
Auxiliares	598	0,25
Otras	32	0,013
Total = N	2343	1

La frecuencia relativa, es un valor entre 0-1, se estudia dividiendo la frecuencia absoluta entre el número total de la muestra.

VARIABLES CONTINUAS: REPRESENTACIÓN DE DATOS.

Las variables continuas se representan en la tabla de frecuencia en forma de intervalos, para realizarla de manera correcta deberemos:

• Definir los intervalos.
• Definir los extremos de los intervalos. Procurando que esos extremos sean exhaustivos.
• Definir de amplitud o distancia entre los extremos.
• Calcular de la marca de clase de cada intervalo.

Para entenderlo de manera más sencilla vamos a explicarlo a través de un ejemplo.

Ejemplo

Pesos En Kg De Niños Atendidos En La Consulta De Niño Sano. N = 40

3,9 4,7 3,7 5,6 4,3 4,9 5,0 6,1 5,1 4,5

5,3 3,9 4.3 5.0 6.0 4.7 5.1 4.2 4.4 5.8

3.3 4.3 4.1 5.8 4.4 4.8 6.1 4.3 5.3 4.5

4.0 5.4 3.9 4.7 3.3 4.5 4.7 4.2 4.5 4.8

1. El primer paso es calcular el recorrido (Re) el cual se calcula de la siguiente manera.

Re = x_n –x₁

El que más pesa: 6.1 = x_n. El que menos pesa: 3.3 = x₁

Por lo tanto, Re = 6.1 – 3.3 = 2.8

2. Calculamos el intervalo, el cual se obtiene calculando la raíz cuadrada del número de datos observados, en este caso N = 40, y la raíz de 40 es igual a 6.32, por lo que por aproximación deberá haber 6 intervalos (filas de la tabla)

3. Para determinar la amplitud tendremos que dividir el Recorrido entre el número de intervalos, es decir, 2.8/6 = 0.46.

Peso en Kg	fi(Frecuencia absoluta)	EFi(frecuencia absoluta acumulada)	hi(frecuencia relativa)	Hi (frecuencia relativa acumulada)
[3.3-3.8] Mc= 3.5	3	3	0.075 o 7,5%	0.075 o 7,5 %
(3.8-4.3] Mc=4.0	8	11	0.2 o 20%	0.275 o 27,5 %
(4,3-4.8] Mc=4.5	14	25	0.35 o 35%	0.625 o 62,5%
(4.8-5.3] Mc=5.0	6	31	0.15 o 15%	0.775 o 77.5%
(5.3-5.8] Mc=5.5	4	35	0.1 o 10%	0.875 o 87,5 %
(5.8-6.3] Mc=6.0	5 40	40	0.125 o 12,5% 100%	1 o 100%

La Marca de clase se obtiene sumando los dos extremos del intervalo y dividiendo el resultado obtenido entre dos, por ejemplo:

Mc₁= 3.25 +3.75 / 2 =3.5 … y así con todos los valores.

La frecuencia relativa (fi) es el resultado del sumatorio de los datos obtenidos en la frecuencia absoluta (Fi), el número de la frecuencia absoluta se obtiene observando cuantos valores de los que nos han proporcionado en el enunciado se encuentran entre los extremos de los intervalos, por ejemplo, en [3.3-3.8] encontramos 3 valores ( 3.3 – 3.3 – 3.7 )

Por último vamos a hablar de la representación gráfica de los resultados obtenidos.
Distinguimos varias formas de poder representar:

• Diagrama de barras: Utilizada para medir una variable cualitativa, nominales y sobretodo policotómicas.

• Histograma y polígonos de frecuencia: Es más utilizada para las variables continuas.

• Gráfico de tronco y hojas: Forma de expresar las variables cuantitativas continuas.

• Gráfico de sectores: Se utilizan al trabajar con variables cualitativas, sobretodo dicotómicas.

• Gráfico para datos bidimensionales: Se usan para medir variables cuantitativas.

Y esto es todo por hoy! Un tema que nos puede ayudar mucho sobretodo para saber como representar de forma clara los resultados de las variables obtenidas!!

Y con esto y un bizcocho... Hasta mañana con el tema 8!!!

SEMINARIO III

Buenas noches chicos!!

Cada vez van quedando menos entradas... o muchas.. quién sabe si continuaré escribiendo...

La entrada de esta noche la voy a dedicar a explicar lo que hicimos en el seminario 3 de la asignatura ''Estadística y TIC's''.

En este seminario nos centramos en la explicación del programa Epi Info, el cual tendríamos que utilizar para introducir los datos que obtuviésemos una vez pasados los cuestionarios. Este programa también permite la elaboración de gráficos para ver de forma más clara los resultados obtenidos. Y nos facilita el cálculo del análisis de variables, como por ejemplo ''chi cuadrado'', ''T de Student'', etc.

TEMA 6: La etapa empírica de la investigación: El diseño, material y métodos

Buenas nochessss!!!

La entrada de hoy la vamos a dedicar a explicar el diseño, material y métodos de una investigación, es decir, su etapa empírica.

Material y métodos

Distinguimos la población de estudio y el muestreo.

- Población de estudio: Selección de individuos en búsqueda de la validez interna y externa.

- Muestreo: Cuando no es posible incorporar toda la población de estudio; distinguimos:

• Tamaño de la muestra
• Representatividad del muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado, multietápico. Sin embargo, el sistema que mejores condiciones de representatividad presenta es el aleatorio simple.

Planificación De La Recogida De Datos:	Registro y Procesamiento:	Ejecución de la recogida de datos	Análisis
Por observación directa. Por fuentes documentales. A través de entrevistas, cuestionarios, formularios. - Cuidado: fiabilidad y precisión. -Variables: búsqueda de relaciones de asociación (dependiente/s e independientes/s).	Agrupación de los datos Distribución de frecuencia Tablas cruzadas, tabulaciones Bases de datos y hojas de calcula (PCS).	Pilotaje previo. Evitar sesgos de información. Hoja de recogida de datos.	Revisión de la información. Aplicación técnica estadística. Comparación de grupos. Controlar variables confundentes. Estimar magnitud de la asociación. (en qué medida se relaciona una variable con otra) Errores en los estudios (aleatorios y sistemáticos), Definir validez.

En función de la pregunta de la investigación, asignaremos el diseño:

2. Medidas de frecuencia en estudios descriptivos

Antes que nada deberemos plantearnos qué es lo que queremos medir

- La situación en un punto determinado en el tiempo: Medida prevalencia, la cuál describe qué proporción de la población tiene una enfermedad en un punto específico en el tiempo, por ejemplo: ''Intolerantes a la lactosa en Abril del 2016''. Depende de la velocidad de aparición de la enfermedad, lo que conocemos como incidencia y de su duración.

NOTA: Si medimos una enfermedad de corta duración en un momento determinado, podrá haber menos prevalencia que si la enfermedad que medimos es de larga duración.

Podemos calcularla de la siguiente manera:

Nunca puede ser inferior a cero ni superior a uno (P=0-1)

- Lo que está pasando durante un periodo de tiempo: Incidencia, la cual describe la frecuencia de nuevos casos que ocurren durante un periodo de tiempo, es decir, los nuevos enfermos para la enfermedad que estamos estudiando.

La calculamos de la siguiente manera:

Distinguimos la incidencia acumulada, la cual calcula el riesgo de que se produzca un fenómeno. La calculamos utilizando un periodo de tiempo durante el cual consideramos que todos los individuos de la población están a riesgo de la enfermedad y observamos la proporción de sujetos que desarrollan la enfermedad. Mide el riesgo promedio de padecer la enfermedad.

Los valores de la IA están entre 0-1 

TASA DE INCIDENCIA O DENSIDAD DE INCIDENCIA

Dicha densidad de incidencia, se refiere a la velocidad con la que aparecen los nuevos casos con respecto al tamaño de la población. Habitualmente, no todos los individuos en riesgo son seguidos durante el mismo periodo de tiempo, en ese caso, tendremos distintos tiempos de observación a los que denominamos ''tiempos en riesgo''. 

Estudios de seguimiento y experimentales

Aquí vamos a destacar dos aspectos: 

• Medidas de asociación 
• Riesgo relativo

De las medidas de asociación distinguimos:

El riesgo relativo (R.R) = I.e/I.ne → Magnitud de la asociación

Como podemos ver, es la razón entre el riesgo de los expuesto y el de los no expuestos. 

Si R.R = 1 → Las incidencias de los expuestos y no expuestos es la misma, por lo que aceptaríamos la hipótesis nula. Aceptamos la hipótesis nula

Si R.R < 1 → Aceptamos la hipótesis nula.

Si R.R > 1→ Rechazamos la hipótesis nula.

ESTUDIO DE CASOS Y CONTROLES. ESTIMACIÓN DE LA MAGNITUD DE ASOCIACIÓN

Y esto es todo chicos!! Espero que os sirva de ayuda...

Hasta la próxima!

SEMINARIO II

Buenas noches chicos!!

En este segundo seminario, debíamos exponer un caso clínico siguiendo los pasos que nos habían planteado en el anterior seminario, es decir, planteando la pregunta ''PICO'' sobre el problema que se presentaba en el caso, seleccionando los descriptores DeCS y MeSH oportunos, y contrastar con artículos encontrados en bases de datos, como por ejemplo Pubmed, ENFISPO, Scopus...

Nuestro caso a investigar fue el siguiente:

''En un centro de salud de ámbito rural, el equipo de enfermería se reúne para realizar las valoraciones de los principales programas e intervenciones enfermeras que se realizan en el centro. Uno de los aspectos que suelen discutir con frecuencia en estas reuniones se refiere al abordaje de las Úlceras por Presión (UPP), ya que en la población a la que atienden hay un importante volumen de población anciana, en muchos casos dependientes y encamadas, que desarrollan este tipo de úlceras y en las visitas domiciliarias los enfermeros y enfermeras utilizan técnicas muy dispares para tratar de lograr la cicatrización y prevenir la infección. En esta última reunión se planteó la necesidad de llegar a algún consenso para unificar criterios de intervención ante esta problemática. Una de las enfermeras más experimentadas del centro, manifestó que ella había obtenido unos resultados espectaculares con varios pacientes realizando una cobertura de la lesión con azúcar no estéril, hasta no visualizar más el lecho de la herida, ocluyendo después con gasa o compresa. Sin embargo, otros enfermeros/as del equipo manifestaron su disconformidad con esta técnica, destacando como técnica más eficaz el empleo de hidrocoloides. Después de una intensa discusión, el coordinador de cuidados planteó realizar una búsqueda exhaustiva de información al objeto de realizar una recomendación para el equipo que mejore los resultados en el abordaje de las UPP.''

Para ello planteamos la siguiente pregunta PICO:

Definir población	Intervención	Comparación	Resultado esperado
Pacientes ancianos encamados con UPP	Curar las úlceras por presión	Tto. Con azúcar estéril o con hidrocoloides	¿Tiempo de recuperación más efectivo con azúcar o con hidrocoloides?

Los descriptores que empleamos para la búsqueda de los artículos son los siguientes:

Descriptores DeCS	Descriptores MeSh
Azúcar	sugar
hidrocoloide	hydrocolloid
Cura	cure
Úlcera por presion	Pressure Ulcer
Tratamiento	Treatment
Técnicas	Techniques
curación	healing

En las bases de datos ya mencionadas, empleamos las estrategias de búsqueda que nos enseñaron en el primer seminario, como por ejemplo:

• (“carbohydrate” OR “hydrocolloid”) AND (“pressure ulcer treatment” OR “pressure ulcer cure”)
• (''traetment'' OR ''healing'') AND ''pressure ulcer'' AND ''dresing''

Con la investigación realizada, llegamos a la conclusión de que el uso de los hidrocoloides favorecía la mejoría de las úlceras por presión (UPP)

Tras la exposición del trabajo, dedicamos el resto del seminario a la explicación de cómo introducir los datos en el programa estadístico ''Epinfo'', el cual tendremos que usar para el protocolo que tendremos que entregar en el SEMINARIO V de la asignatura.

Hasta la próxima chicos!!!

TEMA 5: El marco teórico y los objetivos de la investigación. Hipótesis de la investigación

HOLA!!

La entrada de hoy va a tratar del tema 5 de la asignatura, titulado ''El marco teórico y los objetivos de la investigación. Hipótesis de la investigación''.

En ella explicaré los distintos tipos de hipótesis, cómo se construye el marco teórico de una investigación, los distintos tipos de estudio y los niveles de evidencia. Pero primero de todo, debemos tener consciencia de qué el primer paso es formular los objetivos a los que queremos llegar, es decir, a dónde queremos llegar con la investigación.

HIPÓTESIS

Es un enunciado de las expectativas de la investigación acerca de las relaciones entre variables donde se indagan, pero sólo pueden llevarse a cabo en estudios analíticos o experimentales.

Las hipótesis cuentan con una serie de características:

• Es una predicción del estado esperado.
• Debe enunciar una relación esperada en una (o más) variables
• La hipótesis es un estado conjetural que enlaza las variables independiente y dependiente, es decir, siempre sospechamos que una de las variables influye sobre la otra.
• Exige una definición previa clara y concisa de dichas variables. Se debe formular en términos de “la hipótesis nula”.
• En toda hipótesis hay dos hipótesis alternativas y una hipótesis nula.

Para que su comprensión resulte más sencilla, podemos verlo con un ejemplo:

Primero nos planteamos el objetivo: Conocer si la alimentación desequilibrada influye en la obesidad infantil

Tras esto, tiene lugar la formulación de las hipótesis

• Hipótesis alternativa (H₁): La alimentación desequilibrada influye en la obesidad infantil
• Hipótesis nula (H₀) que establece que no hay relación entre las variables: La alimentación desequilibrada no influye en la obesidad infantil.
  Una vez determinadas las hipótesis, describimos las dos variables:
• Variable Dependiente: Obesidad infantil
• Variable Independiente: Alimentación desequilibrada

CONSTRUCCIÓN DEL MARCO TEÓRICO DE LA INVESTIGACIÓN

Es mucho más sencillo de lo que parece, consta de 4 sencillos pasos:

1. Formular de manera precisa una pregunta a partir del problema que presente el paciente o la unidad. (Podemos seguir la estrategia PICO explicada en la entrada titulada: ''Seminario 1'')
2. Localizar las pruebas disponibles en la literatura. Buscar descriptores, bases de datos..
3. Evaluación crítica de la literatura científica o pruebas: Se trata de determinar el nivel de evidencia a través de la revisión de la metodología de cada experiencia en términos de cantidad de casos, del azar y de la calidad del instrumento utilizado
4. Aplicación de estas conclusiones a la práctica.

TIPOS DE ESTUDIO

Me gustaría destacar 3 tipos de estudio:

→ E. Descriptivo: El estudio descriptivo se limita, simplemente, a observar y describir a un grupo de población o fenómeno. Se trata de un estudio observacional ya que el investigador no experimenta nada, su actividad es observar el comportamiento de una variable en un tiempo determinado. Para que sea más sencilla su comprensión podemos citar un ejemplo: Conocer el grado de obesidad en el municipio de Sevilla.

→ E. Analítico: En este tipo de estudio, nos centramos en el los cohortes, es decir, en el estudio de un grupo de cosas que tienen algo en común. Son estudios que se realizan entre dos fenómenos, y buscan posibles relaciones con el problema de investigación.

Por ejemplo, Lugar de residencia y obesidad, nuestra hipótesis sería ''El lugar de residencia influye en la obesidad''. Esta hipótesis la podemos enfocar de dos formas distintas:

• Estudio de seguimiento o de cohorte, como hemos explicado anteriormente, se refiere al estudio de un grupo de cosas que tienen algo en común. Puede ser:
  • Prospectivo: Tenemos un grupo de sujetos al que vamos a hacerle un seguimiento durante un tiempo determinado, además tenemos una hipótesis con una variable dependiente y otra variable independiente. Clasificamos los sujetos de estudio en función de la variable independiente; en un grupo ponemos a los que presentan la variable independiente y en otro a los que no la presentan. A lo largo del tiempo observaremos a quienes desarrollan la variable dependiente en cada grupo. Para que sea más sencilla su compresión, podemos explicarlo con un ejemplo: Tenemos un grupo de sujetos y una hipótesis, ''El tabaco favorece el cáncer de pulmón''. Clasificamos al grupo en dos, según quienes fuman y quiénes no lo hacen, y los separamos. Durante un tiempo hacemos un seguimiento a estos sujetos para ver quiénes desarrollarían cáncer de pulmón en cada grupo.
    El problema de estos estudios es que duran mucho tiempo, por lo que las conclusiones que saquemos al final pueden verse influenciadas por otras variables. Se usan para consecuencias que son a corto plazo.
  • Retrospectivo: En este tipo, se trata de clasificar una cohorte en expuestos y no expuestos a la variable independiente y observar a lo largo de un periodo de tiempo si se desarrolla o no la enfermedad. Dicha cohorte es antigua, no actual. Se trata de investigar un grupo de la población sobre la que ya hay datos registrados sobre la variable que queremos estudiar. El problema de este estudio, es que los datos no los ha recogido el propio investigador, sino otra persona y no tenemos certeza de su fiabilidad.

Tras estas dos explicaciones, podemos sacar la conclusión de que no tiene la misma fiabilidad una cohorte prospectiva que retrospectiva.

• El estudio de casos y controles se basa en hacer lo contrario a lo anterior, para su explicación utilizaremos los mismos datos que en anterior; tenemos un grupo de sujetos que presentan la variable dependiente (enfermos de cáncer de pulmón) y queremos saber si el tabaco influye. Para ello indagamos en el pasado de los sujetos, preguntando si han estado expuestos a la variable independiente que es el tabaco y comparando con un grupo de sujetos similares en edad y sexo que no posean cáncer de pulmón, en dicho grupo debemos averiguar si han sido o no fumadores. En el primer grupo, el 90% han sido fumadores y en el segundo 10% han sido fumadores. Por lo tanto determinamos que el tabaco influye en el cáncer de pulmón. El primer grupo es el grupo de casos y el segundo es el que denominamos grupo de control. Estos estudios no son costosos.

→ E. Experimental: Se estudian de la misma manera que si fuese un estudio prospectivo, partiendo de las variables independientes a las dependientes. Lo que varía es que la variable independiente es introducida por el investigador. Ejemplo: En un grupo de sujetos que NO fuma, es el investigador quién decide que tienen que empezar a fumar,pero antes ha tenido que pedir una autorización. Este tipo de investigaciones son las que plantean los problemas éticos. Al mismo tiempo son los estudios más acertados, ya que el investigador controla las condiciones de la manera que quiere. Sin embargo en los estudios prospectivos la variable independiente ha dependido de la decisión personal de cada sujeto y a lo mejor influyen otras variables. Tenemos que tener en cuenta que la elección del factor riesgo o variable independiente, debe ser aleatoria.

Tras la descripción de los tipos de estudio, os preguntaréis cuál es el de más fiabilidad. Pues aquí os dejo un orden de fiabilidad:

Ensayos clínicos > Estudios de cohorte/Seguimiento prospectivo > Estudio de casos de controles > Estudios prospectivos > Estudios descriptivos.

NIVELES DE EVIDENCIA

• Nivel de evidencia I: Obtenida, por lo menos, de un experimento clínico controlado, adecuadamente aleatorizado (sin sujetos que hayan decidido abandonar el experimento), o de una meta-análisis (estudios de estudios) de alta calidad.
• Nivel de evidencia II: Obtenida de por lo menos un experimentos clínico controlado, adecuadamente aleatorizado o de un meta-análisis de alta calidad, pero con probabilidad alta de resultados falsos positivos o falsos negativos. Lo dan estudios que utilizan metodología experimental, técnicas de aleatoriedad, metanálisis de calidad pero de la metodología se deduce que haya sesgos.
• Nivel de evidencia III: Este nivel de evidencia lo subdividimos en otros 3:

1. Nivel de evidencia III.1: Obtenida de experimentos controlados y no aleatorizados (existe un número de sujeto de estudios que se niegan a participar en el estudio), pero bien diseñados en todos los otros aspectos. Estudios analíticos observacionales.
2. Nivel de evidencia III.2: Obtenida de estudios analíticos observacionales bien diseñados tipo cohorte prospectiva o casos y controles, preferiblemente multi-céntricos (hechos en más de una población) o con más de un grupo investigativo.
3. Nivel de evidencia III.3: Obtenida de cohortes históricas (retrospectivas), múltiples series de tiempo o series de casos tratados. Es el más frecuente.

• Nivel de evidencia IV: Opiniones de autoridades respetadas basadas en la experiencia clínica no cuantificada, o en informes de comités de expertos. Los estudios descriptivos (todo lo que sean informaciones publicadas no cuantificadas)

De estos cuatro niveles de evidencia, surgen cinco grados de recomendación, aplicables como criterios de calidad a distintos niveles.

• Grado de recomendación A → Evidencia satisfactoria (Nivel I)
• Grado de recomendación B → Evidencia razonable (Niveles II, III 1, III 2)
• Grado de recomendación C → Existe pobre o poca evidencia (Niveles III 3 o IV)
• Grado de recomendación D → Evidencia razonable (Niveles II, III 1, III 2) que sustenta excluir o no llevar a cabo la intervención o actividad en consideración.
• Grado de recomendación E → Evidencia satisfactoria (Nivel I) que sustenta excluir o no llevar a cabo la intervención o actividad en consideración.

TEMA 4: Fuentes de información y revisión bibliográfica. Información documental e información del campo.

¡¡BIENVENIDOS OTRA VEZ CHICOS!!

Hoy voy a contaros un poquillo sobre las distintas fuentes de información y la revisión bibliográfica.

Como os he explicado en anteriores entradas, son necesarias muchas cosas para poder hacer una buena investigación, y una de ellas que tiene casi más valor que ninguna es la correcta elección de la fuente de información. Ésta es indispensable para:

• Enfocar la atención en un problema en particular y formular la pregunta
• No investigar desde el vacío, es decir, es importante para ampliar los conocimientos y las teorías previas
• No investigar sobre un tema del que ya haya demasiada investigación

Fuentes de información o Fuentes documentales, existen a montones, entre las que destacamos:

• Primarias: Son manuscritos ya escritos, como por ejemplo: artículos ya escritos acerca del puerperio.
• Secundarias: Son bases de datos que pueden estar en cualquier formato; ya sean catálogos, tratamientos de las fuentes primarias, listados, bases de datos en red; entre las que podemos destacar PubMed, Scopus, Medline... Podemos decir que son aquellas fuentes que nos permiten acceder a las fuentes primarias.

Y una vez que tenemos el medio para buscar, las fuentes de información, nos queda saber cómo hay que buscar, es decir, cuál es el procedimiento de búsqueda que hay que llevar a cabo.

• Búsqueda bibliográfica por sistemas “booleanos” (Para más información ver la entrada titulada: ''Seminario 1'')
• Selección de descriptores del Thesaurus. Los descriptores son las palabras clave.
• Selección del sistema de búsqueda.
• Tener en cuenta el tiempo de publicación de los textos, debemos seleccionar aquellos que no tengan más de 10 años de antigüedad.
• Lectura de resultados, titulo, autor/es, descriptores, localización revista, idioma y resumen.

En la entrada titulada ''Seminario 1'' ya os di algunas pautas sobre las estrategias de búsqueda, pero aquí os dejo unas imágenes para refrescarlas un poco.

Podemos distinguir distintas fuentes de información de campo

1. Observación directa
2. Entrevistas y cuestionarios
3. Registro por el propio paciente
4. Informador director
5. Registros previos :   - Primarios

   - Secundarios

   
   

   - Individuales

   
   

   - Agregados 

Todas ellas son aceptadas, pero la que más relevancia tiene es la observación directa. Es el método más fiable. Se tratade un registro visual de lo que ocurre en una situación real, consignándolo con algún esquema ya previsto y según el problema de estudio. Sólo podemos hacerlo con aquellas variables que sean observables, como por ejemplo la evolución de una herida. 

Como en todo, se suelen cometer errores. 

Otra de las fuentes a la que también hay que darle bastante importancia es a las entrevistas; tienen preguntas más abiertas y no suele haber un soporte de respuesta, es el investigador quién plantea las preguntas que considere. No son respondidas por escrito, ya que hay una interacción con quién las efectúa. De aquí no se pueden sacar datos estadísticos por lo que las empleamos en la investigación cualitativa. 

Podemos distinguir 3 tipos de entrevistas:

1. Estructurada: Las preguntas están claras y siempre son las mismas.
2. Semiestructurada: 
3. No estructurada: No hay guión con preguntas a formular, es el investigador quién propone el tema de diálogo para sacar la información necesaria.

También me gustaría explicaros brevemente las características, ventajas e inconvenientes principales de los cuestionarios. 

Como todos suponemos, puede realizarse a través del teléfono, por correo o bien manualmente. Tiene un coste bastante económico, nos proporciona facilidad a la hora de contrastar los datos y podemos realizarlo a un número elevado de personas en un corto espacio de tiempo. Sin embargo, es poco flexible y no se puede profundizar en la información. 

Como todo, para elaborar de manera correcta un cuestionario debemos seguir una serie de pasos: 

• Articular los objetivos con claridad y precisión
• Identificar y operativizar variblaes
• Buscar preguntas ya enunciables y aprobadas
• Elegir el tipo de cuestionario y de preguntas
• Redactar nuevas preguntas
• Definir los códigos, escalas y puntuaciones
• Seleccionar el orden de las preguntas
• Diseñar un formato de presentación
• Preparar el manual de instrucciones
• Entrenar a los encuestadores
• Recabar opiniones sobre el borrador del cuestionario
• Realizar una prueba piloto
• Revisar tanto el manual como el cuestionario
• Evaluar la calidad del cuestionario

Por último, os dejo un esquema de las ventajas e inconvenientes de los dos tipos de preguntas a realizar.

Hasta la próxima!!!!