El AEIOU de La Investigación en Enfermería

A s p e c t o s B á s i c o s d e l a I n v e s t i g a c i ó n en Ciencias de la Salud

“Todo hombre, por naturaleza, desea saber”

Aristóteles

Itinerario Formativo

Investigación Enfermera

CONTENIDOS ¿Qué es investigación? ¿Por qué y para qué investigar? Fuentes del conocimiento humano

La investigación científica Visión general del proceso de investigación La pregunta de investigación como punto de partida Paradigmas en las ciencias sobre la salud

La ética en la investigación científica

En este capítulo…

Se exponen los aspectos básicos de la invesgación en ciencias de la salud, es decir, decir, qué conceptos se deben tener claros antes de iniciar un

estudio por ser nociones básicas relavas al proceso de invesgación (pese a que no forman parte de ninguno de los apartados que se desarrollan cuando se realiza el estudio). Son, por tanto, los aspectos fundamentales que cualquier persona que quiera adentrarse adentrarse en el mundo

de la invesgación enfermera debe comenzar a manejar.

Aspectos Básicos de la Investigación en Ciencias de la Salud

“La verdadera ciencia enseña, por encima de todo, a dudar y a ser ignorante”

Miguel de Unamuno

¿QUÉ ES INVESTIGACIÓN? Me resulta difícil denir, en pocas palabras, lo que es la investigación. i nvestigación. El término investigación proviene de las voces latinas “ in vestigium ire”, que etimológicamente signica “ir tras los vestigios” , y sí, podríamos decir que el investigador rastrea e intenta hallar los signicados ocultos de las huellas, las señales (los vestigios) que observa para tratar de aclarar así los diferentes problemas. Sin embargo, no creo que de esta manera dena correctamente el término. El Diccionario de la Lengua Española de la Real Academia dene, en su primera acepción, investigar como: “Hacer diligencias para descubrir algo ”. Claro, conciso, pero quizás, para la investigación a la que yo me reero, la investigación en Ciencias de la Salud, se ajusta más la denición de este término facilitada por dicho Diccionario en su segunda acepción: “Realizar actividades intelectuales y experimentales de modo sistemático con el propósito de aumentar los conocimientos sobre una determinada materia”. A partir de esta denición, queda claro que investigar

requiere: por un lado una determinada formación, que facilite al investigador los conocimientos necesarios sobre el método sistemático a aplicar en el desarrollo de la investigación; y por otro lado, la existencia de un pensamiento crítico que lo capacite para que este sepa comprender, interpretar, y/o explicar estos hallazgos, puesto que, como do el médico y biólogo francés Claude Bernard: “El que no sabe lo que busca, no entiende lo que encuentra ”. Son precisamente este pensamiento crítico, junto con la ética que debe guiar a todo investigador, los condicionantes que favorecen la generación de conocimientos a partir de la investigación. Denitivamente, creo que me resulta más fácil denir la investigación a partir de lo que no es.

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ITINERARIO FORMATIVO EN INVESTIGACIÓN ENFERMERA

Investigar no es adecuar la realidad a mis observaciones. Las Leyes de la Física, por ejemplo, pretenden explicar cómo se comporta la Naturaleza, y no que ésta las obedezca. No es, por tanto, coger el número de sujetos que a mí me parezca, sin criterios, sin rigor ni método cientíco alguno, de los que extraer datos (en muchos casos de manera tendenciosa) que se analizan casi intuitivamente y a partir de los cuales se dan conclusiones (que en ocasiones ya estaban presentes en la propia pregunta de investigación) con la pretensión de que dichas dic has conclusiones sean tenidas en cuenta como axiomas () , , poco menos. Como do Nicols sobre la investigación de mercados: “No se puede utilizar la investigación como el borracho la farola, para para apoyarse y no para alumbrarse alumbrarse ”.

Figura 1.1. Lo que no debemos hacer en Investigación. (Fuente: elaboración propia)

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Investigar no es un medio para publicar. La publicación cientíca pretende aumentar el conocimiento de una disciplina, no aumentar el currículo de los autores. Un estudio de investigación que ni se ha hecho ni se ha analizado con el suciente rigor, lógicamente no puede ser considerado como una herramienta útil para aumentar el conocimiento. En denitiva, me suscribo a la frase de Unamuno que abría este epígrafe, puesto que yo también opino que la duda debe ser la base de la búsqueda del saber, y la ignorancia, la humildad necesaria para aceptar acept ar la duda.

La investigación en enfermería La enfermería es considerada una ciencia y un arte. Como arte, es decir, como disciplina profesional, surge como resultado de la evolución dentro de la sociedad de la actividad de cuidar, y por tanto, ha ido modicándose y adquiriendo nuevas competencias y habilidades a lo largo del tiempo para adaptarse a los cambios sociales y en el concepto de saludenfermedad (y por ende, en el concepto de cuidado) acaecidos en las últimas décadas del pasado siglo. Muestra de esto es el cambio que la Ley General de Sanidad en España supuso en la forma de atender a la persona, pasándose de modelos centrados en la enfermedad a modelos centrados en el individuo inmerso en un entorno independientemente de su estado de salud. Como consecuencia, el individuo dejó de ser un sujeto que precisa ser cuidado en procesos de enfermedad para ser un sujeto que debe ser atendido por un equipo multidisciplinar, tanto en estado de salud como de enfermedad. Es de suponer, por tanto, que al igual que se ha ido adaptando en el pasado, su desarrollo como arte estará garantizado en el futuro y se seguirá adaptando a los cambios que pueda haber en la estructura social o en los nuevos modelos sociales, a los avances tecnológicos y a las diferentes representaciones socioculturales que el concepto de salud pueda tener en las sociedades futuras. Sin embargo, si nos centramos en el desarrollo de la disciplina enfermera como ciencia debemos reconocer que, hasta hace poco tiempo, hemos adoptado teorías desarrolladas en otras disciplinas (Medicina, Antropología, Psicología, Sociología, Biología, etc.), adaptando los conocimientos de dichas ciencias a las a necesidades de la disciplina enfermera. Tenemos, por tanto, una asignatura pendiente como disciplina cientíca y es la de desarrollar nuestro propio cuerpo de conocimientos a través de la investigación. Debemos esforzarnos en desarrollar el campo teórico de

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la enfermería. Además, el hecho de que seamos las enfermeras quienes desarrollemos nuestro corpus teórico, servirá para aumentar el reconocimiento social de la profesión. Para conseguirlo es ineludible utilizar la investigación como herramienta para adquirir el conocimiento. Cierto es que la investigación tiene una aureola de prestigio y que dicha aureola, fraguada varios siglos atrás (en la Antigüedad no se hablaba de investigadores sino de sabios), continúa vigente en la actualidad. De hecho, cuando pensamos en investigadores, la primera imagen que nos viene a la mente es la del investigador de un laboratorio, que desarrolla un trabajo altamente sofisticado, c entrado en el estudio de nanodiamantes para administrar quimioterapia o de células madre a partir de las cuales crear órganos, por ejemplo. Así, resulta difícil que una enfermera traslade esta imagen de investigador a su planta de hospitalización o a su consulta, a su trabajo diario clínico, docente, o gestor. La enfermera puede imaginar, con frecuencia, que la investigación solo se realiza en laboratorios, o que solo la realizan otros profesionales. Su propia labor le parece, a veces, de escaso interés. Sin embargo, la investigación es un acto natural y espontáneo, que empieza cuando somos conscientes de la existencia de un problema, y que ha sido y es la base de todo conocimiento cientíco. Esta imagen actual de lo que es la investigación dista mucho de la manera en que los sabios de la Antigüedad accedían al conocimiento del ser humano. Hipócrates o Galeno, por poner algún ejemplo, explicaban la fisiología y la patología humana a partir, fundamentalmente, de la observación y, como veremos más adelante, aún hoy en día la observación es considerada un método de investigación. La mera observación sistemática y anotación de los hallazgos ya es un tipo de investigación. En ocasiones, no son precisas herramientas altamente sofisticadas para recoger datos que ayuden a comprender la realidad y que aumenten el conocimiento de la disciplina científica en la que se aplican. Por tanto, si concebimos la investigación como herramienta que ayuda a satisfacer la curiosidad inherente al ser humano (podríamos decir que incluso los bebés “investigan” el mundo que les rodea, puesto que lo analizan para tratar de comprenderlo) para llegar al conocimiento de la realidad, es más fácil imaginar la investigación como el elemento que facilita la adquisición de conocimientos en cualquier ámbito de la realidad, y por tanto, comprendemos que también en la disciplina enfermera tiene su razón de ser. Además, el trabajo enfermero diario es un campo fecundo e inagotable de cuestiones sin resolver, de hechos 6

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que contradicen los conocimientos vigentes o de hechos que carecen de explicación en la actualidad; en definitiva, de preguntas de investigación que necesitan ser respondidas.

Algunos ejemplos de preguntas de investigación que nos podríamos plantear las enfermeras en nuestra práctica asistencial diaria son: – “¿Cómo se deben sellar los catéteres endovenosos periféricos, salinizándolos o heparinizándolos?”

O L

– “¿Cuántos niños obesos hay en la población a la que atiendo?”

P

– “¿Cómo debo realizar intervenciones educativas en adolescentes para prevenir los embarazos no deseados, de manera grupal o individual?”

M

– “¿Cómo influye en la salud de la población inmigrante el proceso migratorio?, ¿hay diferencias entre nuestro nuestro concepto de salud y el de sus países de origen?”

prejuicios – “Si realizo una intervención educativa en niños de 12 y 13 años, ¿reduciré los prejuicios sexistas en esta población?”

E J

– “¿Por qué una mujer maltratada no abandona a su agresor?” – “¿Cómo puedo ayudar a una mujer que va a ser mastectomizada?, ¿y a su pareja?”

E

Todas ellas pueden ser respondidas mediante el desarrollo de diferentes estudios de investigación. Para finalizar la exposición de este apartado, apartad o, y como síntesis de lo expuesto, expuesto , podríamos decir que realmente, los únicos requisitos que se necesitan para investigar son: tener curiosidad (suficiente para hacerse algunas preguntas), preguntas) , y querer responder a dichas preguntas; por eso, invito a todas las personas que tengan curiosidad por saber y ganas de conocer a que bajen a la investigación del pedestal en el que, seguramente, la tienen subida y se adentren en ella sin miedo.

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¿Cómo se deben curar los catéteres tipo Hickman, con clorhexidina o con suero salino hipertónico? ¿Influye el tipo de parto en el estilo de apego que desarrolla el niño? ¿Cómo afecta a las personas el hecho de trabajar en una Unidad de Cuidados Intensivos Pediátricos?, ¿hay diferencias dependiendo de si ellos mismos son o no padres? ¿Cuántos de los cuidadores de personas dependientes tienen sobrecarga intensa en la población a la que atiendo? Las personas con diabetes tipo 1, ¿tienen menos riesgo de padecer Alzheimer?

Figura 1.2. Preguntas de investigación (Fuente: elaboración propia).

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“Las ciencias aplicadas no existen, sólo las aplicaciones de la ciencia”

Louis Pasteur

¿POR QUÉ Y PARA QUÉ INVESTIGAR? • PORQUE… la investigación es la fuente de todo conocimiento: a la comprensión de la realidad se llega a través de la investigación. Los conocimientos actuales, los que aparecen en los libros de texto que tratan sobre la ciencia, son fruto de investigaciones pasadas como, por ejemplo, cuando Santiago Ramón y Cajal descubrió que las neuronas no se disponían como una estructura compacta, sino que entre ellas había unos espacios (las hendiduras sinápticas). Los hallazgos procedentes de las investigaciones actuales aparecerán en los libros de texto del futuro, y esto no solo es así en la investigación básica (aquella que se ocupa del saber teórico), sino también en la investigación aplicada (aquella que abarca el saber práctico de una disciplina), porque, como Patricia Benner arma (citado por Brykczynski), la teoría proviene de la práctica y la práctica es modicada o ampliada por la teoría, de modo que entre teoría y práctica se establece un diálogo que abre nuevas posibilidades. Como indica Borrero, la investigación es la madre del conocimiento, del saber que se difunde a través de la enseñanza. • PORQUE… la investigación es el principio del desarrollo profesional: como ya se ha señalado, la enfermería no es solo un arte sino también una disciplina cientíca, entendiendo esta como Alberdi la dene: “la perspectiva perspecti va diferenciada diferenciad a con que cada campo del saber contempla contempl a los fenómenos fenómeno s objeto de su interés y que resulta distinta de la mirada con que, desde otras áreas del conocimiento, pudiera también analizarse”. Las enfermeras tenemos un campo

de conocimientos y de actuación propio, que son los cuidados, y debemos ser nosotras las responsables de generar nuestros propios conocimientos, obtenidos a través de la aplicación del método cientíco que, por ello, podrán ser defendidos con argumentos cientícos. Somos, por tanto, las enfermeras quienes debemos hallar cuál es la mejor manera de proceder al realizar los cuidados de enfermería utilizando como herramienta para llegar a tal conocimiento la investigación cientíca.

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Además, debemos pensar que las disciplinas no se consideran cientícas hasta que no utilizan la investigación. La primera enfermera que recogió datos epidemiológicos sobre mortalidad y morbilidad fue Florence Nightingale, quien, a partir de los datos recogidos en los heridos de la guerra de Crimea, elaboró el Diagrama de Área Polar. Quizás este sea el motivo por el que el inicio de la enfermería como disciplina cientíca se sitúa en su gura. • PORQUE… la investigación enfermera ayuda a proporcionar cuidados de calidad: lo que a su vez disminuye la morbilidad y la mortalidad de las personas a las que atendemos reduciendo, consecuentemente, el coste económico. La calidad de nuestros cuidados tiene consecuencias directas sobre la salud de nuestros pacientes/clientes, hasta el punto que, si no hay profesionales sucientes y bien cualicados a pie de cama, los pacientes mueren y enferman con más frecuencia. Son múltiples los estudios que apuntan en este sentido. Basten como ejemplo las conclusiones del estudio liderado en el año 2002 por la Dra. Aiken, catedrática de enfermería y sociología, y directora del Center for Health Outcomes and Policy Research (Centro de Resultados en Salud y Políticas de Investigación) de la Universidad de Pensilvania. Este estudio constata que factores como: la adecuada dotación del personal de enfermería, la formación de las enfermeras, y, lo que ellos denominan el entorno de la práctica clínica (que incluye la capacidad de liderazgo de la dirección de enfermería, las relaciones entre enfermeras y médicos, la implicación de la enfermera en los asuntos del hospital y las iniciativas de garantías de calidad), inuyen en los resultados; ya que, según este estudio: Los hospitales con mejores entornos de la práctica de enfermería tienen una mortalidad signicativamente menor que los que tienen entornos decientes. – Una ratio deocho pacientespor enfermera (8:1) produce una sobremortalidad del 31% en pacientes quirúrgicos frente a una ratio de cuatro pacientes por enfermera (4:1). Cada paciente añadido a la carga media de trabajo de una enfermera (la ratio más adecuada debería ser cuatro pacientes por cada enfermera), se asocia con un aumento de la mortalidad del 7%. Esta misma relación enfermera/paciente (8:1 versus 4:1) estima un exceso de mortalidad que oscila entre el 5 y el 18 por mil según se trate o no de pacientes complicados. –

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–

Cada aumento del 10% en el porcentaje del número de enfermeras contratadas con el grado de licenciadas (4 años de formación), se asocia a una disminución de la mortalidad del 5% con respecto a aquellas enfermeras que han recibido 3 años de formación.

Sintetizando las principales conclusiones de este estudio: con una adecuada dotación de enfermeras bien formadas se disminuye la mortalidad de los pacientes a los que atienden, por tanto, la prestación de cuidados de calidad tiene, como vemos, consecuencias dignas de tener en cuenta. Yo, como enfermera asistencial, no puedo determinar cuál va a ser la dotación de enfermeras en mi centro de trabajo; pero yo, como enfermera asistencial, sí puedo intentar formarme e informarme de la mejor manera de prestar los cuidados para que estos sean de alta calidad, y esto es lo que pretende el movimiento denominado Enfermería Basada en la Evidencia. • PORQUE… investigar enseña a ver: investigar enseña a reexionar sobre la realidad, a reconocer los problemas, a formularnos preguntas y a la vez, a plantearnos cómo darles solución o respuesta. Investigar también enseña a reexionar sobre nuestra forma de hacer, a tener, lo que se denomina, un pensamiento crítico. Por todo ello, se puede decir que quien no investiga solo mira, pero no ve.

INVESTIGACIÓN

QUÉ ES

FUENTE DE TODO CONOCIMIENTO

PARA QUÉ ES

PRINCIPIO DE DESARROLLO PROFESIONAL

AYUDA A PROPORCIONAR CUIDADOS DE CALIDAD

ENSEÑA A VER

Figura 1.3. Por qué y para qué investigar (Fuente: elaboración propia)

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Introducción a la Enfermería Basada en la Evidencia Existe una gran variabilidad en la forma de proceder al realizar las diferentes técnicas y cuidados. Hay diferencias entre lo que se conoce y lo que en realidad se hace, y también entre la forma de actuar de diferentes enfermeras (lo que en un sitio se hace de una manera, en otro se hace de otra); algo muy notorio, sobre todo, cuando uno está estudiando y hace prácticas en diferentes lugares.

O Yo, por ejemplo , cuando realizaba las prácticas de la carrera, pude observar 4 formas L diferentes de comprimir una arteria para conseguir su hemostasia (con un vendaje elástico, un cepo o pinza, comprimiendo la propia enfermera y, cuando el paciente colaboraba, P con comprimiéndose él mismo). Además, si uno pregunta (como yo hice) por qué las cosas se M hacen de ese modo, los razonamientos suelen ser: “a mí me enseñaron a hacerlo así” , “yo E lo llevo haciendo así desde siempre” , “yo creo que da mejores resultados” , etc., pero rara J vez los razonamientos se justican de la siguiente manera: “la evidencia disponible indica E que es la mejor manera de actuar”. Casi se podría decir que cuidamos igual que escribimos: de acuerdo a unas reglas, pero cada uno con su estilo. Sin embargo, en este caso, la variabilidad no es algo deseable, puesto que genera dudas y desconanza en los pacientes o las familias a las que atendemos, que observan que lo que una persona hace de una manera, al día siguiente otra persona no lo hace igual. Además, los datos obtenidos por el estudio elaborado en 2006 por Aranaz et al. (citado en Ballesteros) sobre este tema invitan a la reexión: • En EE.UU. los errores médicos y los efectos adversos iatrogénicos son la tercera causa de muerte, tras las enfermedades cardiovasculares y el cáncer. • El 50% de los efectos adversos ligados a la asistencia sanitaria se podrían haber evitado. Estos efectos adversos se deben a: Fallos técnicos. – Defectos en la toma de decisiones. –

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No actuar de la forma más correcta en función de la información disponible. – Prestación inadecuada o ausencia de cuidados necesarios. – Administración de medicamentos. –

La variabilidad, por tanto, no solo genera desconanza hacia los profesionales, sino también favorece la aparición de efectos adversos. De hecho, al menos 3 de los factores que originan efectos adversos, a saber: los defectos en la toma de decisiones, no actuar de la forma más correcta en función de la información disponible, y la prestación inadecuada o ausencia de cuidados necesarios; serían evitados a partir de la simple formación e información sobre la mejor manera de actuar, lo que justica por sí misma la necesidad de integrar los resultados obtenidos en la investigación con la práctica clínica. Por otro lado, el uso de nuevas tecnologías y tratamientos tardan en generalizarse. El uso del antirretroviral azidotimidina o AZT, por ejemplo, tardó tres años en extenderse. Además, los procedimientos y tratamientos no son siempre usados adecuadamente. El lavado de manos del personal sanitario, por ejemplo, sigue sin realizarse de acuerdo a las recomendaciones. Debemos, entonces, aceptar que sigue habiendo una gran brecha entre la investigación (que muestra cuál es la manera más apropiada de actuar en cada caso) y los cuidados que se prestan. Consecuentemente, no prestamos los cuidados de mayor calidad, puesto que la calidad y la excelencia en la prestación de cuidados se obtienen a partir de la aplicación de los resultados procedentes de los estudios de investigación. Conseguir que los cuidados se basen en los hallazgos de la investigación es precisamente el objetivo de la Enfermería Basada en la Evidencia (en adelante, EBE). La EBE es un movimiento relativamente reciente que se apoya en las bases conceptuales de la Evidence Based Medicine o Medicina Basada en Pruebas, traducida1 como Medicina Basada en la Evidencia (MBE). La EBE pretende integrar las mejores evidencias disponibles, la valoración del profesional, los valores y preferencias de los pacientes y los recursos.

1. Como ya otros autores han apuntado, el término inglés evidence tiene unas connotaciones de huella o prueba de las que la palabra evidencia, en su uso más coloquial, carece. No obstante, el Diccionario de la Lengua Española sí la dene como “ Certeza clara y maniesta de la que no se puede dudar ” acorde al término en inglés y, puesto

que es así como generalmente se denomina a ambas corrientes en castellano, serán estos términos los que se utilizarán.

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Hunt identicó en 1981 varios factores que podrían haber inuido en que las enfermeras se encuentren alejadas de los hallazgos de la investigación y la evidencia, y que han hecho que se originara un distanciamiento entre lo que se sabe y lo que se hace. Esta misma autora los resumió en un editorial en 1996 indicando que aún estaban vigentes. Los factores identicados eran, fundamentalmente: • • • •

No los comprenden. No saben cómo hacer uso de ellos. No los creen. No tienen permitido aplicarlos.

Como estos factores aún están presentes en la actualidad, vamos a tratar de ver cómo se podrían eliminar cada uno de ellos: • En cuanto al primer y al segundo factor (no los comprenden o no saben cómo utilizarlos), ello fue lo que impulsó al médico británico Archie Cochrane en la década de los 70 del pasado siglo a elaborar “ un resumen crítico por especialidad o sub-especialidad, adaptado periódicamente, de todos los ensayos clínicos aleatorios relevantes ”.

Es cierto que basar la práctica en la evidencia (basar las actividades e intervenciones en el mejor conocimiento cientíco disponible) tiene una dicultad importante para su puesta en marcha, y es el hecho de que muchas personas que se dedican a la asistencia no disponen de tiempo para mantenerse actualizados y consultar el gran volumen de literatura cientíca que se publica sobre un tema. Además, no todo lo que está publicado siempre tiene el rigor que debería. Por este motivo, Cochrane pensó que las personas que trabajan en la asistencia necesitarían que se les proporcionara información recopilada, condensada, y acorde a sus conocimientos, sobre los estudios publicados acerca de un tema determinado, por medio de revisiones sistemáticas (). Cochrane argumentaba que, ya que los recursos son limitados, deberían utilizarse de forma efectiva para proporcionar cuidados con los que se ha demostrado, en evaluaciones válidas, que producen los resultados deseados. Enfatizaba la importancia de los ensayos clínicos aleatorios como fuente que facilita información able sobre la efectividad de las intervenciones médicas. Fue, por tanto, la dicultad de los profesionales para estar actualizados y la necesidad de hacer un uso efectivo de los recursos, las que sentaron las bases de las revisiones sistemáticas. De esta manera, eliminamos o estaríamos al menos en el camino de hacerlo, los factores primero y tercero identicados por Hunt. 14

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• Sobre el tercer factor (no los creen), podemos decir que no es cuestión de creer o no creer, los datos hablan por sí solos. Hemos visto que tres de las cinco fuentes de efectos adversos se podrían haber evitado en el caso de haber basado nuestras decisiones en la evidencia más actual disponible. Además, son numerosos los estudios que indican que la investigación mejora la calidad de los cuidados, disminuye la morbilidad y la mortalidad de los pacientes. No es, por tanto, algo opinable. • Para eliminar el cuarto factor (no tienen permitido aplicarlos), entramos en terreno pantanoso. ¿Por qué? Porque hasta ahora nos habíamos dedicado a aplicar (o continuamos aplicando) lo que, siguiendo la idea que Trisha Greenhalh propone en su libro How to read a paper , se podría denominar la Enfermería Basada en la “ Eminencia”. Los cuidados se basan en la opinión del “eminente” de turno o en el consenso de ciertas personas, a las que no siempre se les debería considerar expertos en el tema. Incluso en el caso de ser expertos, puede que sus opiniones no se fundamenten en las evidencias más actuales.

Figura 1.4. Enfermería basada en la “eminencia” (Tomado de: hp://www.thesimpsons.com/).

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Otras veces aplicamos lo que se podría denominar, en contextos menos autocráticos, la Enfermería basada en la “Videncia” , donde son mis intuiciones, mis observaciones las que hacen que actúe de una u otra manera, y que argumente mis actuaciones a partir de expresiones del tipo: “yo creo que es la mejor manera”, “me parece que da mejores resultados”. Las corazonadas, las intuiciones, en ocasiones, fallan; en otras, efectivamente no, pero deberá ser la investigación, la resolución de la pregunta de investigación mediante la aplicación del método cientíco la que conrmará o no mi intuición.

Figura 1.5. Enfermería basada en la “videncia” (Adaptado de: www.msc.es/ organizacion/sns/planCalidadSNS/boletinAgencia/suplementoImpacto/11/index.html).

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Como ya se ha comentado, la EBE pretende cuidar aplicando la mejor evidencia (información cientíca) disponible, sin dejar a una lado la formación y experiencia del profesional (que en muchos casos podría ser sinónimo del sentido común), y teniendo también en cuenta el derecho a la autonomía del paciente (sus preferencias y valores) y los recursos con los que contamos. Serían, como indica Clara Juandó, las cuatro patas que sustentan una mesa, ninguna más importante que otra.

Decisión basada en la Evidencia

Formación y experiencia

Recursos Información científica

Autonomía del paciente

Figura 1.6. La EBE como las cuatro patas de una mesa (Fuente: elaboración propia).

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Veamos un ejemplo de aplicación de la evidencia en el que se impone el sentido común: S yo soy una enfermera que trabaja en una planta de geriatría y tengo a mi cargo a un

O L P M E J E

paciente que precisa antibioterapia cada 8 horas y sueroterapia continua porque está deshidratado, con la dicultad que sabemos, supone la canalización endovenosa en este tipo de pacientes. La evidencia indica que debo sustituir los catéteres vasculares cortos a las 48-72 horas de la inserción para prevenir tromboflebitis y colonización bacteriana, pero yo, a este paciente en concreto, por la situación que he comentado, no se la voy a cambiar con esa frecuencia; sin embargo, sí debo tener en cuenta que, puesto que no voy a seguir esta recomendación, tendré que estar especialmente vigilante para evitar o detectar precozmente la aparición de flebitis o de infecciones. Así, realizaré la cura del catéter periférico de este paciente con clorhexidina que ha demostrado ser más ecaz para evitar la colonización intravenosa periférica que la povidona iodada, y trataré de evitar el uso de una llave de tres pasos, que favorecen la contaminación en el 45-50% de los casos, utilizando en su lugar, una llave de un paso (que son más seguras) y que jaré con un apósito transparente o una gasa estéril. Veamos ahora un ejemplo de situación en la que los recursos disponibles condicionan mi actuación: la evidencia indica que se deben realizar cambios posturales a pacientes encamados cada 2 horas para prevenir las lesiones por presión. En mi centro de trabajo esto no es viable, ya que no hay suciente personal para poder realizar los cambios posturales con esta periodicidad; sin embargo, consciente de que no puedo seguir las recomendaciones que la evidencia indica, sí puedo aplicar a los pacientes algún preparado de ácidos grasos hiperoxigenados, que, según indican los estudios, también han demostrado su efectividad para prevenir, o cuando menos retrasar, la aparición de úlceras por presión.

La EBE se puede desglosar en cinco etapas o pasos, que son: 1)

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En primer lugar, se formula una clara pregunta clínica referida a un problema de un paciente. La pregunta debe ser especíca, detallándose el tipo de paciente, la intervención clínica y el resultado clínico de interés. Para una correcta formulación de la pregunta, se recomienda que esta sea una pregunta estructurada según el formato PICO, es decir, que contenga información sobre: Paciente, Intervención, Comparación y Resultados (en inglés Outcomes), como se verá en el epígrafe La búsqueda bibliográca.

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2)

El segundo paso es encontrar las mejores evidencias disponibles. Para ello el clínico debe tener habilidades de búsqueda efectiva y un fácil acceso a las bases de datos bibliográcas.

3)

El siguiente paso es la valoración de las evidencias. Dos son las cuestiones a valorar: la validez de las evidencias y su utilidad clínica. Los clínicos deben adquirir la suciente maestría para analizar críticamente la literatura.

4)

Una vez se ha identicado la literatura válida y relevante, los clínicos pueden actuar directamente sobre el paciente o crear directrices o protocolos.

5)

En último lugar, se evalúan los resultados obtenidos con la nueva práctica (contrastando lo obtenido en la realidad con lo que indicaban los artículos), los riesgos/benecios de la nueva práctica, y se evalúan también cuáles han sido las expectativas y preferencias del paciente. Así, el esquema de la práctica basada en la evidencia sería:

Identificar un problema (formulación de la pregunta)

Localizar evidencias (Búsqueda bibliográfica)

Lectura crítica de artículos (validez y aplicación a “mi paciente”)

Generalización

Elaboración de protocolos y guías basadas en la evidencia

Evaluación de los resultados

Figura 1.7. Esquema de las fases de la práctica basada en la evidencia (Fuente: elaboración propia)

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Pero, ¿qué es eso de los niveles de evidencia? En función del rigor cientíco del diseño de los estudios (que podríamos denir como el “grado de control” que tiene el equipo investigador sobre las variables que intervienen en el estudio) y del benecio neto de los resultados (benecios menos perjuicios de la medida evaluada), pueden construirse escalas de clasicación jerárquica de la evidencia. A partir de esta clasicación de evidencia se establecen recomendaciones más o menos “fuertes” o “consistentes” respecto a la adopción de un determinado procedimiento médico o intervención sanitaria en la práctica clínica. Aunque hay diferentes escalas de graduación de la calidad de la evidencia cientíca, todas ellas son muy similares entre sí. Como ya se ha señalado anteriormente, no siempre podremos fundamentar nuestras actuaciones en evidencias extremadamente recomendables, porque la fuente que proporcione la evidencia sea, por ejemplo, un informe de un comité de expertos, que es la fuente que proporciona la menor evidencia en cuanto al rigor cientíco del diseño. Pero si es la única fuente de evidencia con la que contamos, será la que debe guiar nuestras actuaciones, hasta que otras recomendaciones “más fuertes” sean obtenidas (así podremos justicar nuestra forma de actuar con argumentos cientícos, aunque la evidencia de dicha actuación sea débil). Este es el motivo por el que las estrategias de actuación varían con el tiempo. Pensemos, por ejemplo , en la posición en la que se deben colocar los recién nacidos O para dormir: en las últimas décadas han dormido en prono, en decúbito lateral derecho, L en decúbito supino,... realmente quedan pocas opciones por probar, quizás porque nos P estamos basando en estudios descriptivos o comités de expertos, que proporcionan M evidencias débiles. Quizás, si pudiéramos contar con algún estudio que proporcionara E mayor evidencia sobre el tema, como por ejemplo un ensayo clínico aleatorizado o incluso J alguna revisión sistemática o metaanálisis ( ) , podríamos colocarlos de la que, ya con E una mayor seguridad, sabríamos que es la mejor posición para dormir. 

No obstante, en el ejemplo puesto sería imposible contar con este tipo de estudios (ensayos clínicos aleatorizados, revisiones sistemáticas o metaanálisis) por otro motivo que también puede ocasionar que tengamos niveles de evidencia bajos: la ética. Si sospechamos que dormir en prono puede favorecer la aparición de muerte súbita del lactante, no podemos diseñar un estudio en 20

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el que a un grupo de niños (determinados por el azar) se les coloque en esta posición y a otros (también determinados por el azar) no, puesto que no es ético realizar una intervención que se sospecha puede ser perjudicial para parte de la muestra. En este caso, por motivos éticos no se podría realizar un ensayo clínico aleatorizado (que corresponde al diseño que se acaba de exponer), sino que tendríamos que realizar estudios observacionales que, per se, ya tienen un menor grado de evidencia. Por eso, a veces es la ética la que hace que los estudios desarrollados sobre un tema no puedan ser del tipo de diseños que proporcionan mayores niveles de evidencia.

Los niveles de evidencia nos indican el grado de consistencia o abilidad del resultado de un estudio. En general, cuanto mayor sea el control que los investigadores han tenido sobre el estudio y mayor sea el benecio en comparación al perjuicio ocasionado por la intervención, mayor será también el grado en el que esa intervención es recomendada. Investigadores Nivel de Evidencia

=

Grado de control de todas las variables

Estudio (lo estudiado: efectos)

x (Beneficios – Perjuicios)

Como síntesis a esta aproximación de lo que pretende el movimiento de la enfermería basada en la evidencia, se expone la denición que el Instituto Joanna Briggs facilita a los pacientes sobre qué es la información basada en la evidencia en los folletos que elabora dirigidos a estos, donde indica: “ Igual que los detectives buscan pruebas para resolver un crimen, los profesionales de la salud buscan la evidencia en la que basar su práctica. El detective debe tener evidencia en la que basar su caso. De forma similar, el profesional de cuidados de salud debe tener evidencia que sustente los tratamientos que propone. Buscan información que les ayude a suministrar los cuidados más efectivos o beneciosos a sus pacientes ”, y donde aclara que “algunos tipos de evidencia son más ables que otros ”.

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“Aprendemos o por inducción o por demostración. La demostración parte de lo universal, la inducción de lo particular”

Aristóteles

FUENTES DE CONOCIMIENTO HUMANO El conocimiento humano tiene muchas raíces, en ninguna medida excluyentes, que proporcionan los conocimientos que poseemos, que se sustentan en: • La tradición: es la transmisión de generación en generación de opiniones, juicios y hechos que se aceptan como verdaderos sin necesidad de comprobación. Muchas preguntas se responden y muchos problemas se solucionan en base a costumbres y tradiciones que heredamos. Así, en cada cultura se aceptan ciertas “verdades” como dadas.

O Ejemplo de ello son los llamados “remedios de la abuela”, como el paño frío en la frente si se tiene ebre, la leche con miel para el dolor de garganta, la leche caliente como ayuda L para dormir, etc. Estas “verdades” en ocasiones tienen una base cientíca que explica P su efectividad, por ejemplo la leche caliente ayuda a dormir porque contiene triptófano M (aminoácido esencial que regula los niveles de serotonina). Sin embargo, al estar muy E integrados en la herencia cultural, no se les exige comprobación empírica (por ejemplo, J sabemos que para bajar la ebre los paños no deben empaparse con agua fría, que produce E vasoconstricción, sino templada, para paliar este efecto). No obstante, también es cierto que la tradición brinda algunas ventajas como fuente de conocimiento: –

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Evita que cada individuo deba partir de cero para comprender el mundo o algún aspecto sobre él.

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–

Facilita la comunicación al brindar una base común de “verdades” aceptadas.

Sin embargo, la tradición también entraña algunos problemas para la investigación humana, ya que no se plantea poner en duda si estas “verdades”, que han sido y son aceptadas sin más, son realmente ciertas. • La autoridad: cuando una información proviene de una persona que es considerada una autoridad en el tema, dicha información se acepta como verdadera por el mero hecho de provenir de dicha autoridad. Sería imposible eliminar a la autoridad como fuente de conocimiento y comprensión, ya que en ocasiones tenemos que tomar decisiones sobre aspectos que desconocemos o que no conocemos con la suciente profundidad (por ejemplo, si el cardiólogo nos recomienda un nuevo tratamiento para la hipertensión por tener menos efectos adversos que la medicación existente hasta ese momento). No obstante, esta fuente de conocimiento también tiene sus desventajas, si las armaciones no se someten a valoración crítica y se aceptan sin más por el hecho de provenir de ciertos expertos. Sin embargo, las autoridades pueden emitir juicios erróneos o, como ya se ha comentado, no proporcionar información más actual sobre un tema.

Pensemos, por ejemplo , en las opiniones vertidas por expertos en programas televisivos sobre salud, que son aceptadas por los televidentes como verdades irrefutables.

E

• El método de ensayo y error: en ocasiones el aprendizaje se produce cuando se prueban diferentes maneras para dar respuesta a un problema, hasta dar con la respuesta correcta. Es una forma de aprendizaje basada, por tanto, en la experiencia (en muchas ocasiones, personal), donde a partir de las observaciones realizadas, se generaliza el conocimiento obtenido, inriéndose, en muchos casos, relaciones de causa-efecto.

Por ejemplo , si queremos saber cuál es la mejor manera de curar las quemaduras de tercer grado, y para ello probamos diferentes técnicas hasta determinar cuál es la mejor, que elegimos, desde entonces, como la técnica a aplicar en estos pacientes.

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E

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A pesar de la indudable utilidad de la experiencia, esta tiene limitaciones como base de la comprensión, fundamentalmente por dos causas: La experiencia de cada individuo puede ser demasiado restringida para poder emitir generalizaciones. – El mismo acontecimiento puede percibirse de manera diferente por dos individuos: si dos individuos deenden formas diferentes de curar quemaduras, por ejemplo, aunque los resultados sean objetivos (con una técnica se ha producido la cicatrización de la herida en el sujeto A dos días antes que con la otra en el sujeto B), la persona que deende la otra forma de curar puede argumentar que dicha curación se produjo antes por características propias del sujeto (no tenía una depleción proteica tan elevada como la del sujeto B, por ejemplo). –

• El razonamiento lógico: esta fuente de conocimiento combina la experiencia con el pensamiento lógico. El razonamiento lógico puede ser: – Razonamiento inductivo:

considera que al conocimiento se puede llegar a partir de la observación de un número suciente de sujetos que poseen características comunes.

Ind uctivo = de lo ind ividual a lo general

E

Un ejemplo de aplicación de razonamiento inductivo sería el expuesto en el epígrafe anterior. A partir del buen resultado obtenido en la curación de un paciente concreto, establezco que esta es la mejor manera de curar este tipo de heridas, y la aplicaré en todos los casos en los que tenga que curar quemaduras de tercer grado. También fue a partir de este tipo de razonamiento como Callista Roy estableció su modelo de adaptación, o como Kübler-Ross estableció las fases del duelo.

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– Razonamiento deductivo: en él se parte de axiomas, principios generales

o teorías para aplicar estos conocimientos a situaciones especícas. Se basa, por tanto, en la aplicación de los conocimientos que ya se tienen a situaciones especícas.

Por ejemplo , sabemos que la conducta de cualquier organismo (incluido el ser humano) sigue unas leyes generales, como, por ejemplo, el hecho de que se repitan si son premiadas y se extingan si no lo son. Si queremos aplicar esta ley general a nuestra práctica clínica con niños, les diremos a los niños que atendemos que si colaboran durante la realización de una técnica, recibirán una recompensa (como por ejemplo, la visita de un payaso) y, de esta manera, obtendremos una mayor cooperación del niño tanto en la realización de dicha técnica como en futuras intervenciones que también sean reforzadas.

O L P M E J E

Teorías o leyes

Inductivo

Razonamiento

Observación de la realidad

Deductivo

Aplicación a situaciones concretas

Figura 1.8. Diferencia entre razonamiento inductivo y deductivo. (Fuente: Elaboración propia).

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Los dos tipos de razonamiento (tanto el inductivo como el deductivo) son útiles como medio para comprender y organizar los fenómenos, y tienen una función importante en el enfoque cientíco. Sin embargo, tienen limitaciones cuando se utilizan exclusivamente porque: –

La calidad de los datos obtenidos a través del razonamiento inductivo depende en gran medida de los ejemplos utilizados como base para las generalizaciones y de la subjetividad del observador. Además, el proceso por sí mismo carece de mecanismos para valorar su validez2.

–

El razonamiento deductivo no es en sí una fuente nueva de datos, puesto que utilizamos conocimientos de los que ya disponíamos y que utilizamos en casos especícos. Además la lógica deductiva depende de la validez de las premisas o del conocimiento del que partamos, de manera que si estas no son correctas, las conclusiones a las que llegaremos tampoco lo serán.

Por ejemplo: si yo utilizo el siguiente razonamiento:

E

– Premisa 1. Todas las enfermeras son personas cariñosas. – Premisa 2. María es enfermera. Conclusión: María es una persona cariñosa.

Si las premisas son verdaderas, la conclusión también lo será, pero si una de las premisas no es correcta, la conclusión tampoco puedo asegurar que lo sea. • El método hipotético-deductivo: utiliza y combina tanto la inducción como la deducción. Puesto que el conocimiento cientíco necesita sustentarse tanto en datos empíricos como en teorías, la investigación cientíca puede partir tanto de la observación y recogida de datos como de una teoría conocida.

2. Se utiliza aquí el término validez de un modo general, referido al grado de seguridad con el que los resultados de una investigación reflejan la realidad del fenómeno

estudiado.

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Actualmente es el método que utilizan la mayoría de las disciplinas, entre ellas la Enfermería, para comprender, predecir o explicar los fenómenos objeto de su interés, mediante la aplicación de lo que se conoce como método científco. El método cientíco supone la adquisición de conocimientos mediante la aplicación formal de procedimientos sistemáticos y organizados , es decir, procedimientos que se desarrollan conforme a un diseño determinado y que se aplican por igual por todos los miembros del equipo investigador y a todos los sujetos participantes. Pero el método cientíco tiene otras características que lo denen, como las que se exponen sucintamente a continuación: • Tiene una base empírica , pues se basa en hechos observados en la realidad a partir de los cuales se llega a conocimientos que son provisionales, pues siempre están sujetos a revisión y son susceptibles de ser corregidos o modicados en el futuro. • Tiene gran diversidad de formas: puede tratarse de un método cualitativo o cuantitativo, adoptando diferentes estrategias según el fenómeno que se estudie. • Es fable y replicable: de manera que si otro investigador aplica los mismos métodos en las mismas condiciones, debería llegar a los mismos resultados. • Es flexible: pues el método se adapta al objeto de estudio de las diferentes disciplinas.

La tradición La autoridad

Razonamiento lógico

Fuentes de conocimiento humano

Ensayo/error

Método hipotético/deductivo

Figura 1.9. Diferentes fuentes del conocimiento humano (Fuente: Elaboración propia).

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“En principio la investigación necesita más cabezas que medios”

Severo Ochoa

LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA En Ciencias de la Salud generalmente la investigación comienza por la observación de unos hechos o unas ideas, que constituyen el objeto de estudio, a los que se quiere comprender mejor o de los que se pretende hallar una explicación. Para ello, generalmente se utiliza el método hipotético-deductivo, que consta de una serie ordenada de etapas o pasos que son: 1) Planteamiento de la pregunta:

se plantea la pregunta a la que se quiere responder y se plantea (o no3) una posible respuesta (a la que denominamos hipótesis).

2) Diseño de la investigación:

en esta fase fundamentalmente se diseña el estudio que se debe realizar (diseño que, como veremos más adelante, estará determinado sobre todo por la pregunta de investigación).

E

Por ejemplo , si queremos valorar la efectividad de una intervención llevada a cabo por la enfermera de Atención Primaria para reducir la prevalencia de trastornos de la conducta alimentaria en una población de adolescentes, deberemos plantear un estudio con un diseño diferente al que plantearíamos si quisiéramos saber si existen diferencias entre los niños que han sido alimentados con biberones esterilizados y los que han sido alimentados con biberones hervidos con respecto a las alergias alimentarias que desarrollan.

En esta etapa, por tanto, se ha de denir quiénes compondrán la muestra y cómo se seleccionará dicha muestra, qué instrumentos o técnicas de recogida de datos se emplearán y cómo se analizarán los datos obtenidos, es decir, cuáles serán los test o las técnicas utilizadas para el análisis de los datos. Asimismo, se indicará si se va a utilizar alguna aplicación en el proceso de análisis de los datos. 3. Los estudios que solo pretendan describir cuál es la situación de un problema concreto, no postulan hipótesis.

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3) Recogida, análisis e interpretación de los datos:

en la siguiente etapa se establece cuál va a ser el procedimiento y el plan mediante el cual se procederá a recoger los datos (también en consonancia con la estrategia metodológica del estudio). Posteriormente se interpretan los resultados obtenidos, estableciendo las principales conclusiones a las que se ha llegado con el estudio realizado.

4) Elaboración del informe de investigación y difusión de los resultados:

ya que ningún estudio está concluido hasta que sus resultados son debidamente compartidos con el resto de personas pertenecientes a la comunidad cientíca.

A partir de estas etapas, se puede dividir el proceso de investigación en tres fases (que serán la guía del desarrollo de este libro), a saber: 1) Fase conceptual: donde el investigador se plantea cuál va a ser la pregunta de

investigación a la que quiere dar respuesta, es decir, responde a la pregunta: “¿qué quiero conocer?” 2) Fase metodológica: en la que se establece qué tipo de estudio se va a realizar,

en qué población, cómo se va a seleccionar la muestra y con qué herramientas se recogerán los datos. En esta fase se responde a la pregunta: “¿cómo se va a realizar el estudio?” 3) Fase empírica:

en ella se recogen, analizan e interpretan los resultados obtenidos, y se indica en qué medida estos modicarán la práctica clínica o los conocimientos que se tienen sobre el tema objeto de estudio. Da por tanto, respuesta a la pregunta: “¿qué significan los resultados obtenidos?”

FASE METODOLÓGICA

FASE CONCEPTUAL

Modelo teórico

Formulación de la pregunta

Diseño de la investigación

Publicación de los resultados

Recogida de los datos

Redacción del informe de investigación

Análisis de los datos

Interpretación de los resultados

F A S E E M P Í R I C A

Figura 1.10. Etapas y fases del proceso de investigación (Fuente: elaboración propia).

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La investigación no es una actividad especialmente difícil, aunque requiere (y a la vez ayuda a hacerlo) desarrollar la capacidad de pensar con claridad y de una forma organizada. Al contrario de lo que muchos suelen creer, no necesita un extenso conocimiento de técnicas experimentales ni estadísticas, ni el dominio de un amplio vocabulario especializado, aunque sí que requiere de rigor y meticulosidad por parte del investigador durante la realización del estudio, en lo que podríamos resumir como los “diez mandamientos” del investigador:

r l a i n i d e f g u n t a d a d p r e c l a r i c o n r o g e Ñ o c s e i s e e l d e o n i d Ó n a r n o i c e c c i Ó s e l o b l a p l a c u a d a a d e l a r o s u c c a l s u j e t s o l o s e s a r i n e c l a s s r i m e d i a b l e s i Ó n v a r p r e c i u d c o n a c t i t x y e

p l a n e e st r a r l a d e a a t eg n Á l i a i s i s o r g a r e l e n i za s tu c ui d d a d o i o s a m e e j e n te c ut a r e s t e u l m i n d i o c o uc i o n s i d a i n te d r p r l o s e r ta r c o n e su p r e l t a d o s ca u c i Ón c o m u n i c l os ar r l c o n e su r i g ta o r d os

Tabla 1.1. Principales aspectos que se plantean en relación con una investigación. (Tomado de: Argimon Pallás JM, Jiménez Villa J. Métodos de investigación clínica y epidemiológica. 3ª ed. Madrid: Elsevier; 2007).

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“Si comienza uno con certezas, terminará con dudas; mas si se acepta empezar con dudas, llegará a terminar con certezas”

Sir Francis Bacon

VISIÓN GENERAL DEL PROCESO DE INVESTIGACIÓN Como ya se ha explicado, dentro del proceso de investigación podemos identicar 3 fases fundamentales, que en este libro se desarrollarán en los epígrafes que se exponen a continuación:

1) FASE CONCEPTUAL ¿Qué quiero conocer? • La formulación de la pregunta • El marco de referencia • La búsqueda bibliográca • Los objetivos de investigación • Las hipótesis de investigación

2) FASE METODOLÓGICA  ¿Cómo se va a realizar el estudio? • La elección del diseño • La población de estudio • Las variables de la investigación • Las herramientas de recogida de datos

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3) FASE EMPÍRICA  ¿Qué signican los resultados obtenidos? • La recogida de datos • El análisis y la interpretación de los datos • La difusión de los resultados En la primera fase, la fase conceptual , el investigador se plantea qué aspecto de la realidad es el que pretende conocer, es decir, se plantea cuál va a ser su pregunta de investigación. Como vemos, la pregunta de investigación surge de la inquietud del investigador por conocer algo, pero se delimita al realizar la búsqueda bibliográca, cuando el investigador es sabedor de qué aspectos relacionados con su pregunta se desconocen y, por tanto, sería interesante que fueran investigados. El investigador enmarca, entonces, su pregunta en un marco de referencia que utilizará como “ancla” de su investigación. Este marco de referencia le proporcionará las premisas de las que partir y en las que apoyarse para explicar los resultados obtenidos. Esta primera etapa naliza explicitando cuál será el objetivo de la investigación y, en su caso, las hipótesis que el investigador se plantea. La propia pregunta de investigación ya sugiere cuál será el tipo de estudio más adecuado para responderla y el investigador debe valorar si el diseño perlado por la pregunta cumple los principios éticos que deben guiar toda investigación, eligiendo, en todo caso, aquel diseño que cumpla ambos requisitos. El investigador se encuentra ya en la fase metodológica del estudio, en la que deberá concretar los aspectos relacionados con la población de estudio, delimitando qué características han de tener los sujetos que participen en el estudio y cómo se seleccionarán, entre otras. También deben identicarse las variables importantes del estudio, qué instrumentos de medida habrá que utilizar, etc. Una vez que el diseño ya está totalmente establecido, el siguiente paso es recoger los datos y analizarlos, en la fase empírica de estudio. En esta fase, asimismo, se realiza la difusión de los resultados, puesto que la utilidad de una investigación depende en gran medida de que sus resultados sean aplicados en la práctica o de que estos consigan ampliar el conocimiento de la disciplina en la que el estudio se desarrolla. La difusión de los hallazgos encontrados es, por tanto, un deber inexcusable de todo investigador.

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“Un cientíco debe tomarse la libertad de plantear cualquier cuestión, de dudar de cualquier armación, de corregir errores”

Julius Robert Oppenheimer

LA PREGUNTA DE INVESTIGACIÓN COMO PUNTO DE PARTIDA Como ya se ha indicado, la investigación se inicia a partir de la identicación de un problema o la generación de una buena idea, deniendo la pregunta concreta a la que el estudio pretende responder, expresada habitualmente en forma de objetivo y de hipótesis de investigación. Es importante que el investigador sea capaz de justicar, a partir de una revisión de la situación del conocimiento sobre el tema y del establecimiento del marco teórico adecuado, la realización del estudio, valorando su pertinencia y su viabilidad. El diseño de la investigación implica, en una primera fase, la selección del tipo de estudio más adecuado para responder a la pregunta planteada y la construcción de su estructura básica. Posteriormente se concretarán los aspectos relacionados con la población de estudio, como los criterios de selección de los participantes, cómo se identicarán y se seleccionarán, el número de sujetos necesarios, o la técnica que se utilizará para formar los grupos de estudio. También deben identicarse las variables importantes del estudio, decidir cuál será la variable de respuesta principal, qué otras variables será necesario medir, qué instrumentos de medida habrá que utilizar, etc. También deberá planicarse con detenimiento la fase de recogida de datos y la estrategia que se seguirá para su análisis. Por tanto, la base de una buena investigación es tener una buena pregunta. Si no se ha denido correctamente la pregunta será difícil que los objetivos de investigación estén bien planteados y que la hipótesis o potencial respuesta también lo esté. Incluso la elección del diseño puede ser errónea, porque como ya se ha indicado, tanto la fase conceptual como la metodológica y la empírica se articulan en función de cuál sea la pregunta de investigación que se pretende responder con el estudio. La pregunta nos ayudará a redactar el objetivo de nuestro estudio (qué se pretende conocer, en qué población y en qué contexto), qué posible relación pensamos que puede haber entre las variables que se estudian (hipótesis) y, al

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menos a priori4 , qué tipo de estudio debemos realizar (cuando menos, nos indicará en qué paradigma nos debemos situar para conocer lo que se pretende). No tener una buena pregunta es, por ejemplo, revisar historias clínicas para ver qué sale, a no ser que se quiera hacer un estudio descriptivo o una shing expedition (excursión de pesca) donde se cogen variables de una enfermedad y se cruzan a ver qué sale, pero generalmente, como do L. Peter: “Si no sabes dónde vas, acabarás en otra parte”. Solo en raras ocasiones se hallan descubrimientos por casualidad o sagacidad, como por ejemplo, el episodio que dio inicio al descubrimiento de la penicilina, que ocurrió gracias a la contaminación por un hongo de la placa que contenía las bacterias que Alexander Fleming estaba cultivando. A esta situación (descubrir cosas por casualidad) se denomina serendipity (o serendipia), término acuñado por Horace Walpole a partir de un cuento tradicional persa llamado Los tres príncipes de Serendip (que era el nombre árabe de la isla de Ceilán, actual Sri Lanka) en el que los príncipes protagonistas solucionaban problemas a través de increíbles casualidades.

?

Diseño (metodología que permite contestar)

Objetivos (a contestar)

Hipótesis (potencial respuesta)

Figura 1.11. La pregunta como centro del proceso investigador (Fuente: elaboración propia).

4. En ocasiones el diseño más indicado para dar respuesta a la pregunta de investigación no puede ser realizado porque no es ético desarrollarlo. Así, podemos tener que realizar un estudio observacional en situaciones que, para responder a la pregunta, sería más adecuado realizar un ensayo clínico aleatorizado, como se verá más adelante.

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“En todas las actividades es saludable, de vez en cuando, poner un signo de interrogación sobre aquellas cosas que por mucho tiempo se han dado como seguras”

Bertrand Russell

PARADIGMAS EN LAS CIENCIAS SOBRE LA SALUD Thomas S. Kuhn, en su libro La estructura de las revoluciones cientícas , dene los paradigmas como un determinado patrón o conjunto de prácticas que indica qué ha de observarse, cuáles son las preguntas relevantes y cómo han de interpretarse los resultados. Pero, como el propio Kuhn indica en el citado libro, los paradigmas no son algo estático. Kuhn arma que los cientícos realizan experimentos cuyos resultados deben poderse articular en el paradigma aceptado por la comunidad cientíca en ese momento, de tal forma que, cuando los hallazgos empíricos no permiten dicha articulación (los hallazgos empíricos denotan que el paradigma vigente no se ajusta a la realidad, es decir, que la interpretación de la naturaleza vigente es errónea), se produce lo que el autor denomina una “ revolución cientíca”, que supone un “cambio de perspectiva” que “deberá afectar a la estructura de los libros de texto y las publicaciones de investigación posteriores a dicha revolución ”. Es decir, un paradigma es un modelo de pensamiento o de interpretación de la realidad que se corresponde con una disciplina o momento socio-histórico dado. Así, por ejemplo, si pensamos en los diferentes paradigmas relacionados con el concepto salud-enfermedad dominante en las diferentes culturas y sociedades, observamos que han estado unidos al concepto de causalidad de la enfermedad vigente en cada momento histórico. Emprendemos un breve repaso sobre los principales paradigmas relacionados con el origen de la enfermedad para que se pueda comprender mejor esta relación y cómo los paradigmas han ido modicándose. En las culturas primitivas el paradigma que imperaba era el mágico-religioso, según el cual las enfermedades eran originadas por espíritus malignos , quienes castigaban con enfermedades, malas cosechas, alteraciones atmosféricas, etc. a los individuos o las comunidades. La medicina hipocrático-galénica incide en la importancia del ambiente para el desarrollo de enfermedades, como se reeja en el libro de Hipócrates Aires, aguas y lugares. A partir de sus observaciones, resalta la importancia que los estilos de vida tienen en la salud de los individuos. Establece que los movimientos

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pueden ocasionar enfermedades, ya que esta se entiende como un desequilibrio (discrasia o mala mezcla) de los diferentes humores (uidos) del ser humano, a saber: sangre, bilis amarilla, bilis negra y ema. Fue Galeno quien dio un signicado comportamental a dichos humores, estableciendo que el exceso o décit de un humor u otro (originado por la dieta y la actividad de cada individuo) alteraba su personalidad y, consecuentemente, su salud, de tal manera que aquellas personas con mucha sangre eran sociables; quienes tenían un exceso de bilis amarilla eran coléricos; aquellos con mucha bilis negra, melancólicos y los individuos con mucha ema eran calmados. Esta teoría estuvo vigente hasta la llegada de la medicina moderna, a mediados del siglo XIX, y fue la base del uso de prácticas como la sangría (para eliminar el exceso de sangre) o la aplicación de calor (para tratar el exceso de bilis), amén de servir también de cimiento para las comedias de Menandro y Plauto. Se impone, por tanto, una causalidad natural para el desarrollo de las enfermedades. Esta visión de causalidad natural no se abandona en las diferentes sociedades a lo largo de la historia, sigue siendo un referente, pero a esta idea de causalidad natural las diferentes culturas le van añadiendo sus propios matices. Por ejemplo, para las sociedades primitivas cristianas, aunque no rebaten esta causa natural de las enfermedades, añaden la idea de causalidad divina como el origen de las enfermedades. Durante la Edad Media, aunque se atribuyó una causalidad teocéntrica y punitiva al origen de las enfermedades, la comunidad cientíca se basaba en los preceptos de la medicina greco-árabe sobre el desequilibrio humoral como causa de enfermedad. Este desequilibrio podía originarse por una alteración del ambiente, como ocurrió con la llegada de la Peste Negra en el siglo XIV, cuyo contagio se asoció al enrarecimiento del aire, que se puricaba mediante la quema de los cadáveres infectados. La traducción de la Física de Aristóteles, en el siglo XII, en la que se propone que no se utilice la observación para demostrar lo que el texto apunta, sino que sea la observación la que dira hacia el conocimiento, supone que, a partir del siglo XV a este paradigma teocéntrico se incorpore una nueva visión de la realidad, surgida gracias a la observación directa del hombre: el antropocentrismo. El hecho de poder examinar cadáveres humanos supuso por primera vez la posibilidad de realizar una observación directa del hombre para, desde esta observación, llegar al conocimiento (ya no se utiliza la observación para corroborar los textos, sino para generarlos). Esta observación directa permitió identicar los factores que originaban algunas enfermedades (aunque sin abandonar la teoría última de causalidad divina), aumentando así el conocimiento sobre estas enfermedades. naturales

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En los siglos XVIII y XIX se identican factores externos asociados a la enfermedad. Son de destacar las siguientes aportaciones: en 1700 Ramazzini publicó el libro De morbis articum diatriba , en el que se relacionaron trastornos que se daban en grupos profesionales con la actividad desarrollada por estos y el ambiente en el que trabajaban; Thomas Percival que publicó su informe sobre la situación sanitaria de los trabajadores (sobre todo de los niños) textiles de Manchester en 1792; el Informe General sobre las Condiciones Sanitarias de la Población Trabajadora de Gran Bretaña de 1842, conocido también como Informe Chadwick , que relacionó la salud de la

población con las condiciones socioeconómicas y el saneamiento; y John Snow que, en 1854, relacionó la transmisión del cólera con el consumo del agua de la bomba de Broad Street; entre otros. Se puso entonces de maniesto la necesidad de utilizar nuevos enfoques para abarcar el proceso de salud-enfermedad, gestando, de esta manera, el nacimiento de la Epidemiología, la Higiene Social, la Medicina Social y la Salud Pública, fraguándose un nuevo paradigma basado en la determinación social de la salud, abriendo así las puertas de las Ciencias Sociales a la Medicina. Sin embargo, el descubrimiento, a nales del siglo XIX, de los microorganismos y del papel terapéutico de los medicamentos, llevó a pensar que estos se comportarían como “balas mágicas”, como el nobel Paul Ehrlich llegó a denominar, que matarían a los organismos patógenos dejando indemne al huésped. Esto hizo que se asumiera una postura triunfalista y dogmática que menospreciaba la inuencia de las condiciones de vida consolidando, al menos en la práctica, la preponderancia del paradigma biologicista y subestimando el nivel psíquico y los factores socioeconómicos y culturales del individuo. Fue a partir del interés mostrado por los investigadores sociales en las instituciones sanitarias cuando se puso de maniesto la necesidad de abordar los problemas de salud desde perspectivas diferentes de la biomédica. Estos profesionales contribuyeron a conformar un nuevo paradigma integracionista, que tuviera en cuenta al individuo en su contexto histórico, cultural y social, acercándose a este desde perspectivas que admitieran la observación y el conocimiento de dimensiones del sujeto objeto de estudio a las que no se puede llegar a partir de la investigación epidemiológica. Fue, por tanto, en este momento, cuando se comenzó a incorporar un nuevo paradigma con la nalidad de conocer no solo al individuo, sino al individuo en su contexto, o como indica Carmen de la Cuesta conocer “cómo algo sucede y no ¿por qué sucede? ”. Este paradigma constructivista, fenomenológico o naturalista es el que sienta las bases de la investigación cualitativa, que pretende conocer los aspectos relacionados con las dimensiones sociales, históricas o culturales de los problemas de salud, dimensiones que quedan opacas cuando se abordan desde la perspectiva del

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paradigma positivista (en el que se enmarca la investigación epidemiológica) y que está cada vez más presente en la investigación acerca de las ciencias de la salud, quizás, en parte debido a la crisis, o en palabras de Kuhn “ revolución cientíca” en la que paradigma positivista actualmente se encuentra inmerso. El principio de indeterminación formulado por Heisenberg, junto con otros principios físicos desarrollados durante el pasado siglo como el de complementariedad enunciado por Planck y Bohr y el de relatividad desarrollado por Einstein, cuestionan la dicotomía sujeto/objeto en la que se basa el positivismo, dando paso al paradigma post-positivista que, aunque sostiene varias creencias básicas del positivismo, reconoce la insostenibilidad del dualismo radical sujeto/objeto y critica que la verdad en ciencia sea absoluta, sino probablemente cierta.

Espíritus malignos

Movimientos naturales

Microorganismos

Enfermedad

Antropocentrismo

Teocentrismo

Figura 1.12. Principales paradigmas relacionados con el origen de la enfermedad a lo largo de la historia (Fuente: elaboración propia).

Esta visión más global de los paradigmas que han sustentado y sustentan la ciencia muestran lo que Kuhn denominaba “ revoluciones cientícas” en las que, ante la imposibilidad de resolver problemas que deberían ser resueltos con las reglas 38

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y procedimientos conocidos o ante la imposibilidad de articular los hallazgos empíricos en la teoría del paradigma, es necesario evaluar los patrones adoptados hasta el momento (y por tanto, los hallazgos que asumían dichos patrones como verdaderos) y, como consecuencia, modicar los supuestos en los que se basaba la comunidad cientíca, como el propio Kuhn indica: “excluyendo los campos, tales como las matemáticas o la astronomía, en los que los primeros paradigmas rmes datan de la prehistoria, y también los que, como la bioquímica, surgieron por la división o la combinación de especialidades, las situaciones mencionadas antes son típicas desde el punto de vista histórico”.

La ciencia, como ya se ha indicado, tiene una estrategia general para alcanzar el conocimiento: el método cientíco, que lógicamente también es utilizado por las ciencias de la salud para obtener los conocimientos que le son propios. No obstante, debido a la cada vez mayor diversicación de las disciplinas que engloban las ciencias de la salud (que han ampliado su ámbito de conocimiento hacia lo social, laboral, la educación, etc.) es preciso que estas amplíen igualmente las aproximaciones metodológicas que pueden utilizar para alcanzar el conocimiento que les interesa dependiendo del ámbito en el que se desarrolla el estudio. Esto hace que, actualmente, la mayor parte de las ciencias de la salud sean multimetodológicas, donde los paradigmas más comúnmente utilizados son: Paradigma positivista: tiene sus raíces en los principios losócos del positivismo, corriente losóca que surgió a inicios del siglo XIX de la mano del pensador francés Augusto Comte y del británico John Stuart Mill cuando, tras la Revolución Francesa, comenzó a plantearse la necesidad de ver a la sociedad y al individuo como objeto de estudio cientíco. El positivismo sostiene que la ciencia se ocupa de la explicación y predicción de los eventos observables y medibles. Este planteamiento pone de relieve lo racional y lo cientíco, donde los únicos objetos dignos de estudio son aquellos que son observables. Para esta perspectiva losóca, la realidad es única, exterior, ajena, objetiva, que puede (y por tanto, debe) ser estudiada y conocida, porque la Naturaleza es ordenada y regular, y responde a una causa objetiva que la explica, independientemente de quién la observe. Este es el paradigma utilizado cuando lo que se pretende es identicar las causas que subyacen en la Naturaleza para descubrir las leyes que la rigen, consiguiendo así predecir los fenómenos que acontecen en la realidad. De acuerdo a este paradigma, si sabemos que tras la presentación de un hecho, al que denominamos causa, sucede otro, al que denominamos efecto, podremos evitar la aparición del efecto actuando sobre la causa que lo origina.

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Paradigma naturalista, fenomenológico o constructivista: se basa en la perspectiva losóca del constructivismo, según la cual “la realidad es una construcción que emerge de la relación entre el sujeto que conoce y el objeto de conocimiento ”; y en la perspectiva fenomenológica, que arma que “ la existencia de la persona no puede verse separadamente del mundo, ni el mundo aparte de la persona ”. Ambas perspectivas losócas (constructivismo y fenomenología) sostienen que “la realidad es una construcción o interpretación del mundo y, por tanto, plantean que la realidad no es única ”,

sino que es una interpretación del mundo. Este paradigma asume, por tanto, que la realidad no es única ni ja, sino que está determinada histórica y socialmente. Desde este paradigma, no existe una verdad absoluta. La realidad es un constructo () , es decir, se construye a partir de la idea que de ella tiene cada sujeto. La realidad no puede ser observada directamente. Hay, por tanto, tantas realidades como interpretaciones de la misma, y el conocimiento se genera a partir de las características comunes de todas las posibles interpretaciones. Este paradigma asume, por tanto, que la realidad es múltiple. Pero, ¿cómo puede ser la realidad múltiple? Porque el constructivismo y la fenomenología distinguen dos tipos de realidades: la realidad empírica , que es objetiva y material y que puede existir con independencia de que se tenga o no conciencia de ella; y la realidad epistémica , que exige la existencia de un sujeto incorporado en un contexto histórico y cultural con relaciones sociales concretas y donde la realidad epistémica depende de la posición del individuo en dicho contexto, lo que hace que esta adquiera distintos signicados para los diferentes individuos, y es precisamente esta diversidad de signicados lo que interesa conocer. Como se puede fácilmente deducir, para este paradigma, el conocimiento se maximiza cuando la distancia entre el investigador y los participantes se minimiza, puesto que el conocimiento, como ya se ha apuntado, surge de la interacción entre el investigador y los participantes.

un ejemplo sirva para comprender mejor la existencia de múltiples realidades. O Quizás, Pensemos en el siguiente fenómeno: un embarazo. Desde el punto de vista biológico este L fenómeno es igual en una mujer que vive en España que en una mujer de una tribu de P la República de Malí, ya que biológicamente el feto se desarrolla de igual manera, pero el M signicado que la maternidad y el cuidado de los hĳos supone para una mujer que reside E en un país desarrollado no tiene nada que ver con el signicado que puede entender una J mujer que vive en un país de los denominados del tercer mundo. Pero no es necesario E desplazarnos geográcamente para poder observar diferencias.

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Incluso en una misma localización geográca, un embarazo deseado no es experimentado de la misma manera que uno que no lo es; existiendo también diferencias en qué signica y cómo afronta el embarazo una mujer que tiene un trabajo estable y que cuenta con una red de apoyo social con lo que signicaría para otra mujer que tiene un trabajo eventual y que piensa que el hecho de estar embarazada puede dicultar la siguiente renovación de su contrato. Aunque ambas se encuentren en un mismo contexto geográco, social, histórico y cultural, las situaciones personales en las que se encuentran hacen que su interpretación del fenómeno sea muy diferente. Igualmente habría diferencias en el signicado que ser madre tiene desde el punto de vista cultural o social. Cómo interpreta una mujer del siglo XXI el hecho de ser madre, cómo vive su maternidad, tampoco tendría mucho que ver con la interpretación de este mismo hecho en el siglo pasado, y por supuesto, mucho menos si echamos la mirada varios siglos atrás.

O L P M E J E

Los paradigmas responden a los interrogantes losócos básicos: • Ontológico: responde a la pregunta “¿Cuál es la naturaleza de la realidad?” • Epistemológico: responde a la pregunta “¿Cuál es la relación entre el estudioso y lo estudiado?” • Axiológico: responde a la pregunta “¿Cuál es el cometido de los valores?” • Metodológico: responde a la pregunta “¿Cómo debe obtenerse el conocimiento?” En la tabla 1.2 se exponen, de manera esquemática cómo responden los paradigmas positivista y naturalista estos interrogantes. Los postulados de cada paradigma sientan los cimientos con los que se desarrollan dos metodologías diferentes de investigación, que son: • Metodología cuantitativa o epidemiológica: se centra en fenómenos capaces de ser medidos. Pretende conocer quién, cómo, cuándo, cuánto y por qué de un fenómeno. Así, mide, describe y analiza los fenómenos que estudia, ya que su principal cometido consiste en poner a prueba (para conrmar o falsar) hipótesis que permitan relacionar las teorías con los hechos de la Naturaleza. Esta metodología utiliza la estadística como herramienta para indicar o predecir, con cierto grado de certeza (o lo que es lo mismo, asumiendo cierto porcentaje de error), que los hechos sucederán de la manera que se indica. Este tipo de investigación se corresponde con el paradigma positivista.

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INTERROGANTES FILOSÓFICOS

PARADIGMA POSITIVISTA (se corresponde con la investigación cuantitativa o epidemiológica)

PARADIGMA NATURALISTA (se corresponde con la investigación cualitativa)

Ontológico (Cuál es la naturaleza de la realidad).

La realidad es única y objetiva, hay un mundo real que responde a causas naturales.

Epistemológico (De qué manera se relaciona el investigador con lo investigado).

El investigador es independiente de lo que investiga.

Axiológico (De qué manera participan los valores en la investigación).

Se busca la objetividad.

Se busca conocer lo subjetivo.

Metodológica (Cómo se obtiene el conocimiento).

Procesos deductivos. Se busca establecer generalizaciones. Recoge datos que se pueden medir, cuanticar. Diseño fijo. Información cuantitativa, se somete a análisis estadístico.

Procesos inductivos. Se busca establecer patrones Recoge información relativa a las experiencias de los participantes.

La realidad es múltiple y subjetiva, es un constructo. El investigador interactúa con los sujetos investigados, porque

es a partir de esta interación como se genera el conocimiento.

Diseño flexible, que emerge .

Información cualitativa, sometida a un tipo de análisis cualitativo.

Tabla 1.2. Principales diferencias entre los paradigmas naturalista y positivista. (Adaptado de: Polit DF, Hungler BP. Investigación cientíca en ciencias de la salud. 6ª ed. México: McGraw-Hill; 2000).

• Metodología cualitativa: pretende comprender, detectar e interpretar los fenómenos que estudia. Es, por tanto, útil para comprender opiniones, actitudes, motivaciones y expectativas. Pretende conocer no los hechos, sino los discursos, y no cuantica, sino analiza e interpreta el lenguaje. En la metodología cualitativa el conocimiento es una creación compartida entre el sujeto de estudio y el investigador. El conocimiento emerge de esta relación investigador-investigado, por lo que se asume que las características y los valores del investigador inuyen en dicha creación de conocimiento. 42

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Pensemos, por ejemplo , que un adolescente no hablará sobre sus prácticas sexuales de la misma manera con una enfermera que le pregunte sobre ellas, con uno de sus amigos, o con sus padres, ya que las características de nuestro interlocutor hacen que nos expresemos de una u otra manera.

E

Este tipo de investigación se corresponde con el paradigma naturalista. Pero entonces, ¿qué tipo de estudio debo hacer?, ¿en qué paradigma me debo situar?

Como indica Julia García, la respuesta es sencilla, depende de lo que se quiera conocer con el estudio: • Si pretendo medir un fenómeno y observarlo desde fuera, deberé realizar un estudio epidemiológico o cuantitativo, que cuantica, mide el fenómeno que estudia, ubicándome en el paradigma positivista. • Si el objetivo es comprender un fenómeno, observándolo desde dentro, interactuando con los sujetos que participan en el estudio y que sea esta interacción la que proporcione la información que me permite llegar a comprenderlo, debo realizar un estudio cualitativo, situándome en el paradigma naturalista.

COMPRENDER desde dentro

MEDIR desde fuera

Positivista

Paradigma

Naturalista

Figura 1.13. Utilidades de cada paradigma (Fuente: elaboración propia).

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QUÉ queremos conocer nos dará la clave para saber CÓMO debemos estudiarlo

O

Veamos con un ejemplo cómo podemos abordar un mismo fenómeno (la violencia de género) desde las dos perspectivas:

L

Si pretendo conocer el número de denuncias por malos tratos interpuestas en España en un determinado año, y el perl de la mujer que sufre malos tratos, deberé hacer un estudio cuantitativo o epidemiológico. Lo que pretendo es cuanticar un fenómeno, conocer cuántas denuncias se ponen en un lugar y tiempo determinados. Estoy observando el fenómeno desde una perspectiva positivista. Los resultados que obtuviera podrían ser facilitados elaborando grácos puesto que se trataría de datos numéricos que indicarían, por ejemplo, cuál es el porcentaje de mujeres que tienen hĳos, cuál su edad media, o el porcentaje de ellas que trabajan fuera de casa, entre otros.

P M E J E

Sin embargo, si lo que quiero saber es por qué una mujer que lleva años sufriendo malos tratos, un día toma la decisión de denunciar, qué es lo que la lleva a tomar esa decisión, deberé abordar el fenómeno desde una perspectiva naturalista, realizando un estudio cualitativo, puesto que el objetivo del estudio es conocer cuáles son los motivos que le han hecho denunciar a su agresor. En denitiva, pretendo comprender su opinión, su realidad y su experiencia.

Con un ilustrativo símil podemos ver hasta qué punto podemos obtener información diferente dependiendo de cómo nos acerquemos a los sujetos que participan en el estudio. Hace ya algún tiempo (los que superamos la treintena, nos acordamos todos) en la televisión había un programa llamado “Juego de niños”, más conocido como el programa de los “gallifantes”, en el que a los niños se les hacían preguntas y ellos contestaban, sin cortapisa alguna, con la sinceridad propia de los niños. Al tratarse de preguntas abiertas () , no había respuestas prejadas a las que ellos debieran ajustarse.

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Pues bien, plantearemos cómo se harían las preguntas si pasáramos un cuestionario a los niños, y veremos también cuáles fueron las respuestas de algunos de estos niños ante esas mismas preguntas. En el caso del cuestionario, habría preguntas cerradas () (con opciones de respuesta establecidas), y en otras ocasiones, preguntas abiertas (sin estas opciones de respuesta, dejando un espacio para que la persona escriba lo que quiera). Los datos recogidos el supuesto cuestionario serían comparables a la información que obtenemos al realizar un estudio epidemiológico o cuantitativo, puesto que obtendríamos datos que serían cuanticados al presentar los resultados, que se mostrarían como porcentajes en cada opción de respuesta, por ejemplo. Las respuestas dadas por los niños se podrían comparar con la información que se obtiene en un estudio cualitativo. Son datos narrativos que deben ser analizados a partir de lo que se dice y de cómo se dice para obtener los resultados en este tipo de estudios.

Estudio epidemiológico (el cuestionario): ¿CUÁL ES LA MEJOR EDAD PARA CASARSE? a) Antes de los 20 años b) De los 21 a los 30 años. c) De los 31 a los 40 años. d) Después de los 41 años Estudio cualitativo (“Juego de niños”): “No existe la mejor edad para casarse. Hace falta ser verdaderamente estúpido para querer casarse”

Fernando, 6 años

¿ES MEJOR ESTAR CASADO O SOLTERO? a) Casado b) Soltero

“Para las chicas es mejor quedarse solteras, pero los chicos necesitan a alguien que limpie…”

Ana, 9 años

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¿CÓMO DECIDIR CON QUIÉN CASARSE? (pregunta abierta en el cuestionario, hay una amplia gama de opciones de respuesta) “Hay que buscar a alguien al que le guste las mismas cosas que a ti. Si te gusta ver el fútbol, también tiene que gustarle a ella que a ti te guste el fútbol y así traerte patatas fritas y cerveza.”

Alfredo, 10 años “Uno no decide por sí mismo con quién casarse, Dios lo decide por ti mucho tiempo antes y cuando te toque a ti, ya te enterarás.”

Cristina, 10 años

Tabla 1.3. Diferencias entre la aproximación cuantitativa y cualitativa. (Tomado de: hp://www.rtve.es). Como podemos observar y, aunque el símil (siguiendo el propuesto por Jaime Martín) no se ajuste a lo que realmente es un estudio epidemiológico o uno cualitativo, sí que ilustra el tipo de datos que se recogen con cada uno de los estudios. Es útil para comprobar que, mientras que con los estudios epidemiológicos obtenemos datos relativos al fenómeno que estudiamos que posteriormente nos permitirán cuanticar y ofrecer los porcentajes de respuestas obtenidas en cada uno de los ítems de respuesta; con la aproximación cualitativa al fenómeno objeto de estudio se obtienen datos que, además de informar sobre el fenómeno en sí, aportan información sobre el individuo y su contexto, es decir, sobre sus valores, creencias y experiencias, lo que nos permite comprender el fenómeno con profundidad. Debemos ser conscientes, por tanto, que la manera de aproximarnos al fenómeno objeto de estudio hará que obtengamos un tipo de información u otra sobre dicho fenómeno y que, si nos aproximamos desde una perspectiva positivista, habrá información que no podamos recoger. Quizás, alguna de las respuestas que se recogieron en los niños no hubieran sido igual al responderlas en un cuestionario. Aunque el mensaje pudiera ser similar, seguramente habría matices que se hubieran perdido. Por ejemplo , en el caso de la pregunta sobre si es mejor estar soltero o casado, quizás se nos hubiera podido ocurrir poner otro ítem “ninguno de los dos” pero, lo más seguro es que no hubiéramos podido recoger la armación del niño: “Hace falta ser verdaderamente estúpido para querer casarse”. Debemos, por tanto, ser conscientes que, como ya indicó el físico alemán Werner K. Heisenberg: “No conocemos la realidad, sino la realidad sometida a nuestro modo de interrogarla” .

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“El que duda y no investiga, se torna no solo infeliz, sino también injusto”

Blas Pascal

LA ÉTICA EN LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA La investigación biomédica, como ya se ha comentado, contribuye a mejorar la calidad de la atención que se presta a los pacientes, proporcionando la información necesaria para ayudarnos a elegir la opción terapéutica y de cuidados más adecuada en cada caso. Dados los importantes benecios que proporciona, resulta obvio que la investigación debe considerarse una obligación moral de las ciencias de la salud. Por tanto, aunque frecuentemente se discuten los aspectos éticos relacionados con la realización de investigaciones sanitarias, cabría también preguntarse si sería ético no investigar para intentar resolver lagunas de conocimiento, dudas, e incertidumbres que se plantean en el quehacer diario del profesional. La ética en la investigación pretende garantizar que los participantes en un estudio estén protegidos y, en último término, que la investigación clínica se conduce de manera que sirva a las necesidades de dichos participantes, así como de la sociedad en conjunto. Podríamos decir que la ética de la investigación tiene dos componentes esenciales: la selección y el logro de nes moralmente aceptables, y la utilización de medios moralmente admisibles para llegar a dichos nes. La historia nos muestra numerosos ejemplos de estudios éticamente inaceptables, como los que se exponen a continuación: • Los experimentos médicos de los nazis en la primera mitad del siglo XX constituyen el más infausto ejemplo reciente de desdén por la conducta ética. El programa nazi de investigación incluía el uso de prisioneros de guerra y “enemigos” raciales en numerosos experimentos diseñados para probar los límites de la resistencia y la reacción de los seres humanos a enfermedades y fármacos no probados. Los estudios carecían de ética no solo porque exponían a los participantes a lesiones físicas permanentes e incluso a la muerte, sino también porque se les negaba la oportunidad de rehusar participar.

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• Otro ejemplo es el protagonizado en Estados Unidos, por el conocido Estudio Tuskegee sobre sílis , que se desarrolló en Tuskegee (Alabama) entre 1932 y 1972, y que estaba patrocinado por el U.S. Public Health Service (Servicio de Salud Pública Estadounidense). En el estudio, se realizó un seguimiento a una cohorte de casi 400 hombres pertenecientes a una comunidad negra pobre con sílis no tratada, comparándola con un grupo de 240 sujetos sin sílis, para estudiar la historia natural de la enfermedad. Aunque no existía un tratamiento ecaz al inicio del estudio, el seguimiento continuó sin que los pacientes recibieran tratamiento, incluso después de que se hubiera demostrado, en 1947, la ecacia de la penicilina en el tratamiento de la sílis (hecho del que no se informó a los participantes), y a pesar de que los datos mostraban claramente un peor pronóstico y un aumento de la mortalidad en los sujetos infectados. El estudio nalizó en 1972 por la presión social que se generó al conocerse públicamente. • En el año 1997 se realizó un ensayo clínico aleatorizado en Uganda sobre la prolaxis de la tuberculosis en adultos VIH positivos con prueba positiva de la tuberculina, donde el grupo control recibió un placebo a pesar de la existencia de recomendaciones elaboradas por los Centers for Disease Control and Prevention (Centros de Control y Prevención de las Enfermedades, CDC) desde 1990. • Más recientemente, el 1 de octubre de 2010, el portavoz de la Casa Blanca, Robert Gibbs, ofreció una rueda de prensa en Washington sobre los experimentos realizados en Guatemala 64 años antes (entre 1946 y 1948), que fue destapado por la profesora de historia médica Susan M. Reverby. El estudio fue conducido por el médico John C. Cutler (que también participó en el estudio Tuskegee sobre sílis antes mencionado), y nanciado por el National Institutes of Health (Instituto Nacional de Salud estadounidense, NIH) y por la Organización Panamericana de Salud (OPS), cuyos actuales responsables han lamentado públicamente lo sucedido. El estudio, según Reverby, pretendía saber si la penicilina podría ser utilizada para prevenir que la enfermedad se extendiera por el organismo en las primeras etapas del contagio y no solo para curar infecciones tempranas de sílis, qué dosis podrían curar la infección y comprender el proceso de re-infección tras su curación. Para ello, tomaron como muestra a 696 individuos de la Penitenciaría Nacional de Guatemala, a soldados de un cuartel y a hombres y mujeres ingresados en el Hospital Nacional de Salud Mental, a los que se les inoculó la bacteria de la sílis directamente o mediante prostitutas, en el caso de los presidiarios, para posteriormente, tratarlos. 48

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Sin embargo, sí es cierto que rara vez la investigación que viola los principios éticos se realiza especícamente con propósitos crueles o inmorales. En general, surge de la convicción de que el conocimiento es importante para contribuir a salvar vidas, pero, hay proyectos de investigación en los que los derechos de los participantes y las necesidades del estudio se contraponen, lo que enfrenta al investigador a un dilema ético.

Veamos algunos ejemplos de situaciones que pueden originar dilemas éticos: – Investigación que quiere conocer los sentimientos y el mecanismo de afrontamiento de los padres cuyos hĳos sufren una enfermedad incurable. Debemos inmiscuirnos en el estado psicológico de los padres en un momento muy crítico en sus vidas. Además, en los estudios cualitativos, se pueden establecer vínculos estrechos entre el investigador y los sujetos que participan en el estudio, pudiendo estos compartir con el investigador información más íntima o incluso secretos. El investigador tiene que pensar cómo va a manejar la información sin faltar al compromiso de condencialidad, y sobre todo, debe saber discernir entre la información que es relevante para el estudio y aquella a la que ha tenido acceso pero no lo es, omitiendo esta última en el informe nal de la investigación. – El uso de un medicamento que parece prolongar la vida de los pacientes cancerosos. El grupo que lo recibe (experimental) puede estar expuesto a efectos colaterales peligrosos, o el grupo control puede ser perjudicado por privársele de un fármaco que les va a beneciar. Además, cabría preguntarse hasta qué punto una persona a la que se le ha diagnosticado un cáncer está psicológicamente capacitado para decidir “libremente” si quiere o no someterse a un estudio. ¿No puede ser que la desesperación o el miedo haga que tome una decisión quizás poco meditada, puesto que “no tiene nada que perder”?

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Debido, fundamentalmente, al conocimiento de los infames ejemplos expuestos anteriormente y a la existencia de situaciones en las que los investigadores se encuentran ante dilemas éticos en la investigación con seres humanos, se comenzaron a crear los códigos de ética, que sirven de guía en la realización de investigaciones con seres humanos.

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Códigos de ética Uno de los primeros esfuerzos reconocidos internacionalmente para establecer normas éticas es el llamado Código de Nüremberg , creado en 1947 como respuesta a los argumentos esgrimidos por algunos acusados en el curso de los juicios celebrados en esa ciudad alemana al nal de la II Guerra Mundial. En los juicios de Nüremberg se juzgó a la jerarquía nazi y algunos de sus médicos debido al tratamiento inhumano que habían dado a los prisioneros en los campos de concentración, ante lo que varios de los acusados argumentaban que los experimentos diferían poco de los llevados a cabo antes de la guerra, pues no existían leyes que los categorizaran como legales o ilegales. Posteriormente se desarrollaron otras normas, de entre las que destaca la Declaración de Helsinki , elaborada en 1964 por la World Medical Assembly (Asociación Medica Mundial), y que es considerada como la principal referencia mundial de investigación biomédica. Esta declaración ha sido revisada en diversas ocasiones, la última de ellas en el año 2008 5. Sin embargo, los códigos éticos eran difíciles de interpretar y aplicar. Además se seguían produciendo nuevos casos de investigaciones no éticas (como el citado estudio Tuskegee). Por ello, el congreso de EE.UU. creó en 1974 la National Commission for the Protection of Human Subjects of Biomedical and Behavioural Research (Comisión Nacional para la Protección de Sujetos Humanos en la Investigación Biomédica y Conductual), con el objetivo de elaborar un documento que enunciara los principios éticos básicos para formular, criticar e interpretar reglas o normas especícas de aplicación práctica en la investigación clínica. Así, en 1978 esta comisión presentó el documento sobre principios éticos y pautas para la protección de sujetos humanos de la investigación, conocido como Belmont Report (Informe Belmont), que sirvió como base de los reglamentos que rigen la investigación patrocinada por el gobierno federal estadounidense y que también sirvió de modelo para muchas disciplinas. El informe Belmont postuló tres principios éticos fundamentales, a saber: benefcencia , respeto a la dignidad humana y justicia6. A continuación se explican estos tres principios y las principales garantías y derechos que contienen.

5. El lector interesado puede acceder a esta la declaración en el siguiente enlace: http://www.wma.net/en/30publications/10policies/b3/17c.pdf. 6. El principio de no maleficencia fue añadido posteriormente por Tom Beauchamp, a partir del principio de beneficencia.

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Principios éticos en investigación PRINCIPIO

DE BENEFICENCIA

Este principio deriva de la máxima hipocrática “ primum non nocere” o “ante todo no dañar”. Se debe proteger a las personas no solo del daño físico sino también del psicológico, para lo que debemos formular las preguntas con sumo cuidado y celebrar sesiones de información en las que los participantes puedan hacer preguntas después de su participación y recibir información por escrito de cómo podrán ponerse en contacto con los investigadores más adelante. El daño psicológico debe prevenirse especialmente en los estudios cualitativos, en los que el sondeo de la profundidad puede llegar a exponer miedos y angustias profundamente arraigados que los participantes han reprimido. En caso de originar algún tipo de daño psicológico en los sujetos de estudio, se deben proporcionar los recursos necesarios para su tratamiento. Integra el principio del doble efecto según el cual se busca primero el efecto benecioso, asegurándose de que no existen efectos secundarios negativos desproporcionados respecto al benecio que se obtiene del efecto principal. Asimismo, cuando se prueba un nuevo fármaco, se debe experimentar primero en cultivos de tejidos o animales (respetando las normas éticas de la investigación en animales). Garantía de no explotación: participar en el estudio no debe situar a las personas en desventaja o exponerlas a situaciones para las que no han sido preparados explícitamente. Se debe garantizar que la información obtenida con la realización del estudio no será usada contra ellos. Por ejemplo , si realizáramos un estudio para saber cuánto cuesta a la administración pública la dispensación de los anticonceptivos de emergencia o píldora poscoital. Los resultados que se obtuvieran con este estudio no irían en benecio de la población diana () , puesto que al nal estaríamos indicando cuánto cuesta a las arcas públicas un tratamiento que no tiene nalidad terapéutica.

E

La explotación puede ser por tanto, evidente y maliciosa, por ejemplo, si usáramos sangre donada para desarrollar un producto comercial, puesto que las personas que han donado la sangre lo han hecho pensando que esta iba a

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tener otra nalidad. Pero también puede ser menos tendenciosa si, por ejemplo, un grupo de investigadores se plantea hacer un seguimiento a sujetos que han participado en un estudio y para ello, un año después de la recogida inicial de datos, solicitan a los sujetos que participaron su colaboración de nuevo. Al no haber advertido a los participantes que podría haber un seguimiento, se podría decir que los investigadores no se están ajustando al acuerdo establecido y se están aprovechando de la relación que tuvieron con los sujetos que participaron en la investigación, requiriéndoles un año después de nalizar su participación sin que este hecho se hubiera previsto. Debemos tener especial cuidado para no caer en la explotación especialmente en el caso de que exista entre el investigador y los sujetos investigados una relación de enfermera–paciente, ya que, en este caso, puede que los pacientes se vean “obligados a aceptar”, bien porque tenemos buena relación con el paciente y sería un desaire por su parte no participar, o bien porque piense que si no lo hace, la atención que se le preste pueda ser peor. Para evitar estas situaciones, es aconsejable que la persona que invite a participar a sujetos en el estudio no sea el profesional que los atiende, con el n de que los potenciales sujetos de estudio puedan decidir con mayor libertad si desean o no participar. Benefcios resultantes de la investigación: muchas personas aceptan participar en un estudio porque piensan que van a tener algún benecio directo o porque piensen que van a ser útiles. Se debe informar a los potenciales participantes claramente de los riesgos a los que se exponen y de los benecios que se esperan obtener. Razón riesgo/benefcio: el investigador debe valorar detenidamente los riesgos y benecios de desarrollar la investigación, compartiendo esta información con los sujetos participantes. El riesgo de los participantes no deberá exceder los posibles benecios derivados del conocimiento obtenido. Las normas federales de EE.UU. establecen como riesgos mínimos los riesgos previstos, no mayores de los de la vida diaria o los concomitantes al desarrollo de pruebas o procedimientos físicos o psicológicos que se realizan de manera sistemática. Para valorar el riesgo/benecio, el investigador debe preguntarse cómo se sentiría si los participantes fueran sus familiares. PRINCIPIO

DE RESPETO A LA DIGNIDAD HUMANA O AUTONOMÍA

Incluye el derecho a la autodeterminación y al conocimiento irrestricto de información, que constituyen los dos elementos principales en que se apoya el consentimiento informado. A continuación, se expone el principal contenido de estos dos derechos: 52

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Derecho a la autodeterminación:

los participantes tienen derecho a decidir voluntariamente si participan en un estudio sin el riesgo de exponerse a represalias o a un trato perjudicado. También los participantes pueden dar por terminada su participación en cualquier momento, rehusar dar información o exigir que se les explique el propósito del estudio y los procedimientos especícos. En él se incluye el derecho a no sufrir coerción, es decir, el derecho a no recibir amenazas implícitas o explícitas, o represalias por no participar, así como el ofrecimiento de recompensas excesivas por la aceptación (como por ejemplo, dar dinero a indigentes si participan). En el cumplimiento de este derecho (al igual que pasaba con el de explotación) debemos tener especial cuidado si el investigador ocupa una posición de autoridad con respecto a los sujetos. El investigador debe informar expresamente a los sujetos que ni el hecho de participar, ni el de no hacerlo, tendrá repercusiones en el trato que posteriormente reciban. Derecho al conocimiento irrestricto de información:

los potenciales participantes tienen derecho a ser informados de los siguientes aspectos relativos a la investigación antes de decidir si quieren participar o no: • • • •

La naturaleza del estudio. Su derecho a no participar. Las responsabilidades del investigador. Los probables riesgos y benecios del estudio.

Sin embargo, hay que admitir que estos principios en ocasiones, no se pueden aplicar totalmente en la realidad.

Imaginemos el siguiente ejemplo: queremos saber cómo experimenta la familia la espera durante una cirugía ambulatoria, con el n de mejorar la atención a la familia en esta situación. Para obtener este conocimiento, vamos a observar a la familia registrando cómo se comportan, qué dicen, cuáles son sus quejas, etc. El equipo investigador decide ir a un a sala de espera quirúrgica de un hospital de día y observar lo que interesa para el estudio. En este tipo de estudio, los sujetos observados no son conscientes de que están siendo sujetos de un estudio, ni de que la información que se obtenga mediante la observación será utilizada en una investigación.

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E

Esta situación también se podría dar si, por ejemplo , queremos conocer la percepción de la población sobre la atención sanitaria que recibe. Si nos presentáramos a los sujetos de estudio como enfermeros, podría pasar que los participantes solo dieran opiniones positivas sobre nosotros. Incluso podría suceder que, al presentarnos como enfermeros, dirigiésemos sus discursos hacia nuestro colectivo, y que, si no hubiéramos dado esta información, solo hubieran hablado de los médicos.

Un consejo para decidir si es ético o no ocultar información sería valorar el riesgo/benecio al que se exponen los sujetos que son estudiados. En el ejemplo expuesto en la página anterior, los familiares que son objeto de la observación participante son igualmente observados por el resto de familiares que se encuentran en la sala de espera. Lo que diferencia la observación hecha por los investigadores de la del resto de personas es que la de los investigadores se trata de una observación selectiva (se centra en los aspectos que se quieren conocer con la investigación), sistemática y organizada, y la nalidad con la que se realiza. Más controvertido todavía es el empleo del engaño, que consiste en no proporcionar datos o proporcionar datos falsos a los participantes. El engaño, por naturaleza, viola el principio de consentimiento informado pero es una estrategia de investigación necesaria en algunos casos.

E

Por ejemplo , si queremos realizar una prueba de memoria a personas ancianas, y les indicamos que lo que vamos a hacer es una prueba de lectura. Una vez leídas las palabras, les preguntamos cuántas recuerdan. Si desde un principio le hubiésemos indicados a los sujetos que posteriormente les íbamos a preguntar cuántas palabras recordaban, se hubieran esforzado por memorizarlas utilizando para ello, por ejemplo, reglas mnemotécticas.

Cuando se emplea el engaño es necesario, como indica Fernández, tras nalizar el experimento y antes de que los sujetos se marchen, informar a los participantes del objetivo real del estudio y de la existencia de cualquier engaño al que, por necesidades de la investigación, se les haya sometido. A este proceso se le denomina debrieng. 54

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También el empleo de placebos —cuando se utilizan técnicas de enmascaramiento ()— puede constituir un engaño, pues el sujeto desconoce que lo que toma es un preparado sin acción farmacológica. Algunos autores argumentan que el engaño nunca es justicable. Quienes lo deenden consideran que si este es inocuo, es decir, si el riesgo de los participantes es mínimo, y el estudio es benecioso para la ciencia y la sociedad, su empleo está justicado. PRINCIPIO

DE JUSTICIA

Este principio engloba el derecho a un trato justo y el derecho a la privacidad. Ambos se exponen brevemente a continuación: Derecho a un trato justo:

es el derecho a un trato justo y equitativo antes, durante y después de su participación. Comprende los siguientes aspectos: • Selección justa y no discriminatoria de los individuos. • No perjudicar a quien no participe o abandone el estudio. • Cumplimiento de los acuerdos jados previamente. • Acceso de los participantes a los investigadores en cualquier momento para aclarar información. • Acceso de los participantes a los profesionales de salud adecuados en caso de daños físicos o psicológicos. • Trato respetuoso y amable. • Si es necesario, desarrollo de sesiones para transmitir información o aclarar dudas. Derecho a la privacidad:

respeto a la privacidad del sujeto, a través del anonimato, que consiste en no relacionar a una persona con la información obtenida, y del compromiso de condencialidad, mediante el que el investigador se compromete a no divulgar la información de manera que se pueda identicar a los informantes. Asimismo, se compromete a no compartir la información a la que ha tenido acceso con personas ajenas al estudio ni conocidos de los sujetos, a menos que estos den su consentimiento explícito.

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Garantía de no explotación Beneficencia

Autonomía

Justicia

Benecios resultante de la investigación Razón riesgo/benecio

Derecho a la autodeterminación Derecho al conocimiento irrestricto de información Derecho a un trato justo

Derecho a la privacidad

Tabla 1.4. Principios éticos en investigación (Fuente: Elaboración propia).

El consentimiento informado El consentimiento informado es el procedimiento que garantiza que el sujeto ha expresado voluntariamente su intención de participar en el estudio, después de haber comprendido la información que se le ha dado sobre el mismo. Exige, por tanto, el cumplimiento de unos requisitos que son: •

Que la persona sea competente o capaz legalmente para otorgar el consentimiento. La competencia legal plantea la necesidad de obtener el

consentimiento a través de un representante legal en los menores de edad y en las personas incapacitadas legalmente. •

Que el sujeto ha recibido y comprendido la información necesaria

para

poder decidir si participa o no. • Que el sujeto, después de valorar la información, ha tomado una decisión voluntariamente , libre de coacciones, intimidación, persuasión, manipulación, inuencia o incentivo excesivo, y sabe que puede revocar su consentimiento en cualquier momento. Esto hace que existan grupos especialmente vulnerables a los que puede ser necesario proteger mediante procedimientos adicionales o más sensibles, para obtener su consentimiento. 56

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Se consideran sujetos vulnerables: • Niños. Carecen, desde el punto de vista ético y legal, de la capacidad para dar su consentimiento informado. Se recomienda que si el niño es sucientemente maduro para comprender la información básica, se obtenga de él un consentimiento escrito como muestra de respeto a su derecho de autodeterminación. • Personas con discapacidad mental o emocional. En estos casos, el consentimiento se obtendrá de su tutor legal. • Personas con discapacidad7 física. En ellas puede ser necesario recurrir a formatos especiales que sean adecuados para obtener el consentimiento, como por ejemplo, en el caso de personas sordas. • Personas con enfermedad terminal. Estas personas rara vez esperan beneciarse de los resultados de las investigaciones, por lo que será necesario evaluar cuidadosamente los riesgos y los benecios de la investigación. • Personas hospitalizadas o confnadas en alguna institución. Con frecuencia dependen del personal que les propone participar en el estudio y pueden sentirse presionados a participar por este motivo. En este tipo de situaciones, además, los sujetos han perdido su autonomía en diversas esferas y, por eso, pueden también sentir restringida su capacidad para dar su libre consentimiento. Por tanto, desde el punto de vista ético, lo más importante no es la obtención del consentimiento, sino el proceso por el que se obtiene. Debe quedar claro que no se le pide al sujeto que participe, sino que se le invita a participar, y se le debe proporcionar la posibilidad de reexionar, consultar con otros profesionales y responder a las dudas que el posible sujeto de estudio plantee. Como ya hemos comentado, cuando el investigador ocupa una posición de autoridad con respecto al sujeto (es el médico o la enfermera del potencial participante en el estudio), debemos tener en cuenta este hecho intentando que, en ese caso, sea otra persona la que obtenga el consentimiento, para evitar el conicto de roles entre clínico e investigador. En los ensayos clínicos, la hoja de información para solicitar el consentimiento de un posible participante debe contener información sobre: 7. En cualquier caso, la participación de personas con discapacidad en los ensayos clínicos está regulada en el artículo undécimo del Real Decreto 1276/2011, de 16 de septiembre, de adaptación normativa a la Convención Internacional sobre los derechos de las personas con discapacidad.

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57


• El objetivo y la metodología de estudio. • Los tratamientos que pueden serle administrados (incluyendo placebo, si procede). • Los benecios esperados, tanto para el paciente, como para la sociedad. • Las molestias, las incomodidades, y los riesgos que se pueden derivar del estudio, como por ejemplo, las derivadas de las pruebas y visitas que se tengan que realizar, entre otras. • Los posibles efectos adversos. • Otras alternativas terapéuticas disponibles. • El carácter voluntario de su participación y la garantía de que puede abandonar el estudio en cualquier momento sin que ello suponga un perjuicio. • Lo relacionado con la condencialidad de los datos, las compensaciones económicas y los tratamientos que se administrarán en caso de daño o lesión. • El nombre del investigador responsable del ensayo y cómo contactar con él en caso de urgencia.

Comités de Ética de Investigación Clínica En España, la normativa sobre la realización de ensayos clínicos con medicamentos, regulada por el Real Decreto 223/2004, de 6 de febrero, establece que estos estudios deben contar con un informe del Comité de Ética de Investigación Clínica como requisito previo a su puesta en marcha. La función principal de estos comités es la de evaluar y ponderar los aspectos metodológicos, éticos y legales del proyecto de investigación, valorando además el balance de riesgos y benecios. Asimismo, se encargan de realizar el seguimiento del ensayo clínico. Entre los aspectos que evalúan se encuentran: • La idoneidad del proyecto y del equipo investigador. • La información escrita que se proporcionará a los posibles sujetos de investigación y el tipo de consentimiento que va a obtenerse. • La previsión de la compensación y tratamiento que se ofrecerá a los sujetos en caso de lesión o muerte, así como el seguro o indemnización para cubrir las responsabilidades y el alcance de las compensaciones que se ofrecerán a los investigadores y a los sujetos participantes.

58

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F a s e C o n c e p t u a l d e la Investigación

“Saber que se sabe lo que se sabe y que no se sabe lo que no se sabe; he aquí el verdadero saber”

Confucio



CONTENIDOS La pregunta de investigación El marco de referencia

La búsqueda bibliográfica Los objetivos de investigación Las hipótesis de investigación

En este capítulo… Se expone la fase conceptual, en la que el invesgador se plantea la pregunta: ¿Qué quiero conocer? Lo primero que debemos hacer es formular una pregunta de invesgación, que responda a un aspecto poco conocido de la realidad. Es necesario enmarcar nuestra pregunta en el corpus teórico de la disciplina, definiendo los conceptos que constuyen la pregunta de invesgación, y por supuesto, saber qué se sabe y qué se desconoce del tema que pretendamos abordar, para lo que deberemos hacer una búsqueda bibliográfica. Tras ella ya tendremos bien delimitada nuestra pregunta y podremos comenzar a definir los objevos de la invesgación y las eventuales hipótesis que se quieran contrastar.

Fase Conceptual de la Investigación

“No hay viento favorable para quien no sabe dónde va”

Séneca

LA PREGUNTA DE INVESTIGACIÓN Como ya se ha comentado, la formulación de la pregunta es uno de los puntos clave del estudio, puesto que es la base sobre la que se sustenta el estudio, como se indicaba en el apartado La pregunta de investigación como punto de partida.

¿De dónde saco yo una pregunta de investigación? Cuando uno comienza a interesarse por la investigación, es frecuente que no tenga ideas sobre qué podría investigar. Dicho de otro modo, no le surgen preguntas de investigación. Sin embargo, contamos con numerosas fuentes que nos pueden dar ideas acerca de aspectos sobre los que investigar. A continuación, se exponen algunas de las principales fuentes de ideas:

• Experiencia: las situaciones clínicas, como arma Benner (citado por Bryczynski), siempre son más variadas y complicadas de lo que la teoría muestra. En la práctica clínica es frecuente observar, por ejemplo, que intervenciones similares en pacientes semejantes no producen siempre el mismo resultado; o problemas recurrentes en un tipo de pacientes determinado cuya causa desconocemos y queremos averiguar. También para examinar la efectividad de diferentes opciones de tratamiento, de nuestros cuidados de nuevos procedimientos, deberemos realizar

estudios de investigación que nos indiquen cuál es el mejor modo de actuar y de cuidar.

Podríamos, por ejemplo , querer saber si una determinada posición para dar el pecho reduce la incidencia de mastitis.

E

3


• Bibliografía especializada. La lectura de publicaciones, especialmente las dedicadas a la difusión de informes de investigación, pueden sugerir ideas,

bien directamente, porque en el estudio se especiquen aspectos sobre los que sería interesante investigar (algo que, como se verá más adelante, se hace en el apartado de discusión), o bien de manera indirecta, estimulando la imaginación del lector. También las discrepancias entre los resultados de diferentes estudios pueden animarnos a elaborar un estudio similar con una población distinta o en un ambiente distinto. Este tipo de réplicas con poblaciones o situaciones diferentes son necesarias para establecer la validez y el potencial de generalización de los hallazgos procedentes de la investigación.

E

Por ejemplo , si los resultados de un estudio indican que hay más burnout en mujeres solteras

que en casadas, y queremos comprobar si eso es así también en nuestro ámbito laboral.

• Aspectos sociales. Las ideas pueden emerger de aspectos que suponen un tema de preocupación social o política en ese momento.

E

Por ejemplo , si quisiéramos investigar cómo influye la crisis económica a la salud

mental de las personas mayores de 50 años, o si quisiéramos hacer un estudio sobre violencia doméstica.

• Comprobación de teorías: para que una teoría resulte de utilidad en la práctica, debe ser puesta a prueba investigando su aplicabilidad (a través de hipótesis).

E

Ejemplo: La teoría del reforzamiento postula que una conducta o actividad que es reforzada positivamente (recompensada) tiende a ser aprendida o repetida.

• Fuentes externas: pueden ser sugerencias de profesores, las propuestas de investigación de entidades nanciadoras, o temas que surjan en reuniones de profesionales (como conferencias, congresos, etc.) las que nos proporcionen ideas sobre aspectos interesantes de ser investigados.

4


Podríamos resumir estas fuentes de ideas concluyendo que la investigación

cientíca se basa en la duda, de manera que la investigación nos sirve para llegar a las respuestas que buscamos. Aquello sobre lo que no se duda, no es susceptible de ser investigado.

¿Cómo debe ser la pregunta de investigación? La pregunta de investigación debe ser clara y concreta. Esto signica que la pregunta, al nalizar el estudio, debe ser respondida con monosílabos o con pocas palabras. Por ejemplo , si nuestra pregunta es: “¿Se deben heparinizar o salinizar las vías endovenosas periféricas de uso intermitente para evitar la obstrucción del catéter?”, la

E

respuesta será: se deben salinizar.

Los cientícos anglosajones arman, sobre la pregunta de investigación: “Shouldn´t be fine, but FINER” (“No debe ser buena, sino FINER”).

F I N E R Figura 2.1. Requisitos de la pregunta de investigación (Fuente: Elaboración propia).

FINER son los requisitos que debe cumplir la pregunta, donde cada sigla

signica:

F

actible.

El estudio que dará respuesta a la pregunta debe ser viable, ajustándose tanto a los recursos humanos como materiales de los que disponemos. También debemos tener en cuenta el tiempo que nos llevará realizar el estudio (los estudios cualitativos suelen ser más largos) y el momento temporal en el que se debería iniciar el estudio se plantea.

Por ejemplo , si quisiéramos hacer un estudio sobre la úlcera péptica, deberemos

plantearnos recoger los datos en otoño, cuando esta patología es más frecuente.

E

5


Asimismo, debemos pensar si dispondremos de sucientes sujetos para participar en el estudio en nuestro ámbito territorial o si será necesario ampliar la localización geográca del estudio. También debemos plantearnos si vamos a necesitar la autorización de los padres o tutores (en el caso de los sujetos vulnerables desde el punto de vista ético) o si será preciso contactar con alguna persona que nos sirva de portero, en el caso de estudios cualitativos. En el caso de estudios multicéntricos () , debemos establecer también quién o

quiénes serán los que coordinarán la investigación en las diferentes localizaciones.

I

nteresante. La utilidad de una investigación ha de estar marcada por el interés potencial que los resultados pueden tener en el campo de

conocimiento donde se desarrolla (en nuestro caso, en el campo de la salud), no por su viabilidad y posibilidad de publicación en revistas de impacto. Por tanto, si los potenciales resultados del estudio (la respuesta a la pregunta de investigación) no van a formular o modicar prácticas asistenciales ni van a aumentar el conocimiento que se tiene sobre un fenómeno, dicha pregunta de investigación no puede ser considerada interesante.

N

ovedosa. Debe permitir ampliar el conocimiento del que disponemos sobre el fenómeno o hecho que estudia. Debe, por tanto, no haber sido

ya contestada ni obvia en su respuesta. Como indica Marisa Rebagliato: “cuántos trabajos de investigación se ahorrarían con una revisión sistemática de la literatura o con la simple observación, sentido común y lógica”. Sirva como ejemplo el estudio que ella misma indica, titulado: Auckland children´s expousure to risk as pedestrians (Exposición al riesgo como peatones de los niños de Auckland), en el

que se concluye que los niños cuyos padres no tienen coche y van andando a la escuela son los que mayor riesgo de accidentes como peatones tienen. La réplica de otros estudios solo tiene sentido si se intenta superar problemas metodológicos de estudios previos o si, como ya se ha indicado, se quiere adaptar el estudio al contexto social o asistencial donde vaya a realizarse.

E

tica. En el sentido más amplio de la palabra. No solo debemos tener en consideración todos los principios éticos que rigen la investigación

cientíca (ver apartado La ética en la investigación cientíca) y sobre todo, la relación riesgo/benecio de la investigación; sino también debe garantizarse que los benecios para los participantes y para la sociedad sean los máximos posibles. Además, los investigadores deben exponer claramente cuáles son los motivos e intenciones que les inducen a realizar el estudio (algo a considerar especialmente cuando el proyecto de la investigación se presenta a alguna entidad para tratar de

conseguir nanciación). 6


R

elevante. Debemos investigar sobre temas que son propios de nuestro

campo de acción, teniendo en cuenta que el n último de la investigación es mejorar las condiciones de salud de la población y que hay preguntas que no son susceptibles de ser investigadas. No se deben investigar temas que son de naturaleza moral o ética, puesto que en estos casos no hay una forma más adecuada de actuar, sino que es una cuestión en la que los valores morales o

éticos determinan cómo actúa cada individuo. Por ejemplo , si nos preguntáramos “¿Se debe legalizar la práctica de la eutanasia?” Esta

es una cuestión personal, no está ni bien ni mal que se haga, simplemente, cada uno tiene su propia opinión. No es, por tanto, una pregunta de investigación. Sí se podría realizar una investigación donde se planteara si existen diferencias en el cuidado de pacientes

E

terminales por enfermeras que están a favor o en contra de la eutanasia.

En cualquier caso, antes de comenzar el estudio, debemos evaluar nuestra pregunta de investigación, para lo cual nos podemos formular estas sencillas preguntas:

• ¿El problema o hecho que queremos abordar es importante? • ¿Los conocimientos obtenidos beneficiarán a los pacientes o a la comunidad? • ¿Los resultados resultarán de aplicación práctica o de importancia teórica? , es decir: – ¿El estudio contribuirá a formular o modificar prácticas o políticas asistenciales? – ¿Los resultados permitirán aceptar o rechazar conjeturas que no han sido probadas?

Si la respuesta a alguna de estas cuestiones es no , debemos plantearnos otra pregunta de investigación, puesto que si el problema o hecho sobre el que queremos

investigar no es importante, o sus resultados no ampliarán los conocimientos actuales, no tiene interés realizar el estudio. Por otro lado, si los conocimientos

no resultarán beneciosos para la población diana, debemos plantearnos que no es ético realizar la investigación, como ya se comentó al abordar las cuestiones éticas de la investigación.

Por ejemplo , si realizamos un estudio para conocer cuánto cuesta a la administración la atención

a personas que acuden a España para recibir un tratamiento médico o quirúrgico (el llamado turismo sanitario), los resultados del estudio no van a beneficiar a los sujetos de estudio.

E

7


¿El problema es importante? NO SÍ NO ¿Los conocimientos beneficiarán a los sujetos?

SÍ

NO

R e f o r m u l a r l a p r e g u n t a

¿Los resultados servirán para modificar prácticas o para aumentar el conocimiento?

SÍ

La pregunta de investigación es adecuada

Figura 2.2. Algoritmo para evaluar la pregunta de investigación (Fuente: Elaboración propia).

Una vez dilucidado si nuestra pregunta de investigación es adecuada (FINER), el siguiente paso será conceptualizarla. Para ello es preciso: • Denir el problema de investigación y justicar que dicho problema es sucientemente importante para que deba ser investigado (y que es susceptible de serlo). • Situarnos en el marco de referencia que servirá de “anclaje” a la investigación.

• Identicar los conocimientos actuales sobre el tema de nuestro interés, es decir, determinar qué se sabe y qué no (para lo que nos ayudará la búsqueda bibliográca). • Formular los objetivos e hipótesis de la investigación. 8


“Los libros no están hechos para pensar, sino para ser sometido a investigación”

Umberto Eco

EL MARCO DE REFERENCIA El marco de referencia de un estudio es, como lo denen Polit y Hungler, “el andamiaje conceptual” de dicho estudio. También se puede entender como el ancla de la investigación, puesto que podríamos decir que son las premisas

de las que parten los investigadores y en las que se basarán para explicar los resultados obtenidos.

Marco de referencia

=

de la Investigación

Figura 2.3. El marco de referencia como el ancla de la investigación (Fuente: Elaboración propia).

Cuando un estudio se basa en una teoría, el marco de referencia se denomina

marco teórico, y cuando el estudio está basado en un modelo conceptual, este se denomina marco conceptual, aunque en ocasiones, ambos términos se utilizan indistintamente.

Algunos estudios no explicitan cuál es su marco de referencia, considerándose entonces que este es implícito. Pero no aclarar cuál es el andamiaje conceptual de sus variables hace más difícil integrar los resultados, puesto que algunas 9


deniciones de términos pueden ser ambiguas, como sucede con el término “atención”, como Polit y Hungler apuntan. La atención puede ser conceptualizada como un rasgo humano, una idea moral, afecto, o una interacción o intervención.

Así, es necesario que los investigadores aclaren qué denición conceptual han adoptado, o lo que es lo mismo, cuál es el marco de referencia de su estudio.

Utilidades del marco de referencia A continuación, se enumeran algunas de las funciones del marco de referencia:

• Orienta sobre cómo ha de desarrollarse el estudio. Permite avanzar en el diseño de la fase metodológica, puesto que nos guía sobre cómo debe realizarse el estudio, sobre el tipo de sujetos en quienes sería interesante realizarlo, cómo recoger los datos o en qué lugares.

• Sirve de guía al investigador. Evita que el investigador divague y se desvíe del eje central de su investigación. • Ayuda al establecimiento de hipótesis que serán probadas empíricamente. • Orienta al investigador sobre qué aspectos de la realidad han de ser recogidos y cómo deben ser analizados , ayudándole para que ningún aspecto relevante pase inadvertido.

• Proporciona un marco donde se interpretarán los resultados. Como ya se ha indicado, el marco de referencia plantea no solo las premisas de las que parte la investigación, sino también cómo han de interpretarse los resultados.

• Unica criterios y conceptos que podrán servir de base a estudios posteriores.

¿Cómo elaborar el marco de referencia de un estudio? Como indica Rivera-García, es necesario analizar y exponer las teorías, enfoques teóricos e investigaciones previas con el n de encontrar sentido a la investigación que se quiere realizar, puesto que en él se sustentará el estudio que se vaya a desarrollar. Como esta misma autora indica, “cada investigación toma en cuenta el conocimiento previamente construido, por lo que cada investigación se apropia

de parte de la estructura teórica ya existente.” La elaboración del marco de referencia de un estudio comprende fundamentalmente, las siguientes fases:

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• Revisión de la literatura. Se debe buscar bibliografía y materiales que pueden ser útiles para la investigación que se va a desarrollar. • Adopción de una teoría o perspectiva teórica. De entre todas las perspectivas teóricas encontradas, el investigador debe posicionarse en una de ellas que

será la que guíe y dirĳa la investigación. En la elaboración del marco teórico, el investigador debe plantear sus

interpretaciones (y, de existir, sus discrepancias) con el modelo teórico en el que se sitúa, argumentando el motivo de la elección de dicho marco. • Seleccionar los términos que se van a emplear en la investigación y que puedan ser confusos , como puede ser el término “atención” antes mencionado. • Denir los términos de acuerdo a las fuentes consultadas. Cuando haya terminado de elaborar su marco de referencia, que debería hacerse utilizando documentos primarios () , el investigador debe plantearse

si ha hecho una búsqueda exhaustiva no solo en documentos publicados sino también en la denominada literatura gris ().

Ejemplos de modelos conceptuales utilizados en las investigaciones de enfermería serían los que utilizan como marco de referencia los diferentes modelos

de enfermería, como por ejemplo: el modelo de autocuidado de Orem, el modelo de adaptación de Roy, el de conservación de Levine o el de seres humanos unitarios de Rogers. A partir de estos modelos se pueden derivar teorías o conjeturas, que el investigador puede poner a prueba con hipótesis, que como ya se verá más adelante, son predicciones sobre la forma en la que se relacionan las variables.

El marco de referencia de los estudios cualitativos

Los estudios cualitativos a menudo pretenden conceptualizar

y establecer teorías a partir de los fenómenos observados (de modo inductivo), pretendiéndose entonces, describir o

explicar los acontecimientos como ocurren en la realidad, y no valorar cómo dichos fenómenos han sido conceptualizados en teorías preexistentes. En este tipo de estudios, no es tan necesario establecer

un “fuerte anclaje” del estudio y sus resultados con un marco de referencia, puesto que lo que pretende precisamente el estudio es generar teoría.

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“Si bien buscas, encontrarás”

Platón

LA BÚSQUEDA BIBLIOGRÁFICA Las bases de datos bibliográcas (BDB) 1 son conjuntos de referencias bibliográcas de publicaciones sobre una materia o disciplina concreta, almacenadas informáticamente y que pueden ser recuperadas interactivamente gracias a un lenguaje de consulta. Son, por tanto, una fuente secundaria de datos. Aunque las BDB recogen principalmente artículos de revistas, también existen otras donde se pueden buscar libros, comunicaciones de congresos, informes

técnicos y cientícos, etc. Las revistas son la principal vía de publicación y transmisión de la investigación

y el conocimiento cientíco desde hace más de tres siglos. Su periodicidad temporal (semanal, mensual, bimestral, etc.) y su agilidad informativa para recoger los resultados de los últimos estudios, las convierten en una herramienta de actualización de conocimientos más adecuada que los libros de texto, ya que estos requieren largos períodos de tiempo para su elaboración y actualización.

En la actualidad existen más de 22.000 revistas relacionadas con las ciencias de la salud que publican más de 21000.000 de artículos al año, por eso es necesario contar con estrategias que nos permitan discriminar artículos e identicar los que nos interesan.

La irrupción de Internet en el campo de las revistas biomédicas ha supuesto un gran cambio en la diseminación de la información. Una de las consecuencias es la proliferación de revistas online , que están amenazando la primacía del papel como soporte tradicional en la transmisión de la información escrita. Algunas de

estas publicaciones electrónicas no son más que simples duplicados de la versión impresa, mientras que otras son publicaciones exclusivamente creadas para ser

difundidas a través de Internet. Las revistas electrónicas se perlan como el formato del futuro ya que ofrecen unas potencialidades superiores a las del papel como medio de transmisión de la información. bases de datos pueden ser: bibliográcas, si contienen referencias de documen tos; textuales si contienen el texto íntegro; o mixtas, si contienen tanto referencias

1. Las

de documentos como los textos íntegros. En este capítulo nos referimos fundamentalmente a las bibliográcas, aunque en algunos casos estas faciliten el texto íntegro.

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Al realizar la búsqueda, lo que siempre vamos a obtener son las referencias bibliográcas, es decir, los datos mínimos que nos permitirán localizar el artículo o el documento publicado. En ocasiones, también podremos acceder al resumen

del artículo e incluso, al artículo completo, puesto que en los últimos años han aumentado el número de revistas online de acceso abierto () , en las que podemos acceder al texto completo del artículo sin necesidad de pagar cuota de suscripción alguna ni dinero por descargar el artículo. Si no hemos podido acceder al artículo completo a través de la base de

datos, a partir de la referencia bibliográca (que sí tendremos), y gracias a catálogos como el C17, podemos saber en qué biblioteca podemos encontrar la revista donde está publicado el artículo que nos interesa. El funcionamiento del catálogo C17 se explica dentro del epígrafe Otros recursos en Internet para la búsqueda bibliográca. Utilidades de la búsqueda bibliográca

Puesto que la búsqueda bibliográca es necesaria para elaborar el marco de referencia de la investigación, comparte muchas de las utilidades del marco de

referencia. En concreto, la búsqueda de artículos nos puede servir: • Como fuente de ideas susceptibles de investigación. A partir de la lectura de algún artículo, puede despertarse en nosotros la curiosidad de investigar sobre algún tema concreto. • Para identicar el estado actual del conocimiento sobre un tema, es decir, qué se sabe y qué no. La búsqueda permite tener una perspectiva completa y actual sobre el saber acumulado con respecto a un tema. Por este motivo, se recomienda

que los estudios utilizados no tengan más de cinco años, excepto aquellos que ofrezcan deniciones de los conceptos que se manejan en la investigación y que son referencia para el conjunto de la comunidad cientíca. • Para ahondar en la justicación del estudio. La lectura de artículos relacionados con nuestra investigación nos puede facilitar argumentos que

nos sean útiles para explicar las razones que nos han hecho elegir este tema y la utilidad práctica que la realización del estudio tendrá, tanto para modicar los conocimientos vigentes como para modicar o evaluar la práctica clínica. • Para identicar el marco referencia de nuestro estudio. La información que obtenemos al hacer la búsqueda nos puede servir para construir el marco teórico o conceptual de nuestro estudio, puesto que nos puede aportar deniciones conceptuales y operativas de las variables que vamos a recoger en el estudio.

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• Para descubrir métodos para el diseño, la recogida y el análisis de datos. Las diferentes estrategias, procedimientos, pautas de seguimiento, criterios

de selección, determinación del tamaño muestral, denición de las variables, prevención de problemas, análisis estadístico, etc. utilizados por otros estudios pueden servirnos de modelo para utilizarlos en nuestra investigación.

Por ejemplo , podemos definir la competencia como “un área definida como una actuación

E

cualificada que se conoce y se describe según su intención, funciones y significado”, tomando la definición establecida por Patricia Benner.

• En la elaboración del apartado de discusión del artículo original que se derive del estudio. Como se indica en el epígrafe El artículo original , en la discusión del artículo original se contrastan y se comparan los resultados obtenidos en nuestro estudio con los hallazgos de estudios similares ya publicados. Esto nos sirve para valorar la capacidad de generalización de nuestro estudio, es decir, su validez externa ().

Por ello, pese a que la búsqueda bibliográca debe ser una tarea a realizar durante todo el proceso investigador (puesto que los investigadores deben estar al tanto de los artículos que se publican relacionados con el tema sobre

el que versa su investigación), es imprescindible realizar una búsqueda al elaborar el informe nal de la investigación para poder contrastar los resultados de su estudio con los hallazgos más actuales procedentes de otros estudios similares.

Repertorios Bibliográcos () En la literatura médica la indización se inició en Estados Unidos en 1865 con

John Shaw Billings, médico militar que participó en la fundación de la Biblioteca de la Ocina General de Cirugía de Washington, de la cual fue director entre 1865 y 1895, y que se transformó en 1956 en la internacionalmente reconocida National Library of Medicine. Debido a la ingente cantidad de artículos que se genera en la investigación biomédica en todo el mundo, se llevaron a cabo grandes esfuerzos para poner en marcha las bases de datos informatizadas, que pusieran al alcance de cualquier

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investigador toda la información disponible y actualizada sobre cualquier tema.

En la actualidad, la mayor parte de repertorios bibliográcos tienen la información informatizada en bases de datos.

Denición de los conceptos fundamentales Descriptores o palabras clave: son términos estandarizados que los indexadores de la institución que produce la BDB asignan a cada referencia ().

Además del lenguaje de los descriptores o palabras claves, las BDB también pueden ser consultadas a través de búsquedas en lenguaje natural o libre ( free text ). Lenguaje natural o libre: se puede denir como el conjunto de términos o expresiones utilizados coloquialmente, que no forman parte del tesauro, que tampoco son descriptores de la base de datos, y que pueden aparecen

en el campo del título o del resumen de la referencia bibliográca. De hecho, consultar una BDB a través del lenguaje natural es la forma más sencilla, simple e intuitiva de hacerlo.

La gran desventaja de las búsquedas por lenguaje libre es que el número de referencias obtenidas suele ser muy elevado, con una gran abundancia de

referencias irrelevantes, por lo que la búsqueda no resulta óptima. Sería como comenzar a trastear con el aparato de televisión nueva, apretando un botón tras otro, en lugar de pararse a leer el libro de instrucciones. Seguramente, tendremos

que dedicar más tiempo del que invertiríamos si localizáramos en el índice del manual de instrucciones. Además, al buscar por lenguaje libre, al igual que al enredar con la televisión sin leer antes las instrucciones, no tenemos la seguridad

de que, al nal, demos con lo que nos interesa. Tesauro: es un conjunto ordenado y estructurado de todos los descriptores o palabras clave que se utilizan para describir, indexar y clasicar temáticamente las referencias de una BDB. Los tesauros muestran los términos que tienen indexados y sus relaciones

de jerarquía y sinonimia con otros términos (tienen por tanto, una estructura de árbol, donde los descriptores más amplios se ramican en series de términos cada vez más especícos), como se muestra en la gura 2.4. El primer tesauro y el más conocido es el de PubMed, que se denomina MeSH (Medical Subject Headings). Puede consultarse en la página Web: hp://www.ncbi. nlm.nih.gov/sites/entrez?db=mesh , donde además disponemos de videos tutoriales que muestran cómo utilizar el tesauro.

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este ejemplo vemos cuáles son los términos que están situados por arriba (términos O En más generales cada vez) y por abajo (términos más específicos cada vez) del descriptor

L

“Pain” (dolor) en el MeSH. Vemos que dos niveles encima del descriptor está el término “enfermedades del sistema nervioso” (Nervous System Diseases), y un nivel por debajo está el descriptor “dolor de espalda” (Back Pain), lo que evidencia la estructura jerárquica antes explicada.

All MeSH Categories Diseases Category

P

Nervous System Diseases Neurologic Manifestations Pain

Back Pain

M

Failed Back Surgery Syndrome Low Back Pain Facial Pain

E

Headache Labor Pain

Metatarsalgia Neck Pain

J

Neuralgia Neuralgia, Postherpetic

E

16

Sciatica Pain, Intractable Pain, Referred


Neumonía lipoidea

Neumonía por aspiración

Neumonía viral

Neumonía bacteriana Bronconeumonía Neumonía

Figura 2.4. Ejemplo de tesauro a partir del descriptor neumonía (Fuente: elaboración propia).

El equivalente al MeSH en español es el DeCS (Descriptores en Ciencias de la Salud), creado por BIREME (Biblioteca Regional de Medicina) y utilizado por las bases de datos LILACS y Medline, entre otras.

OPERADORES

BOOLEANOS O DE BOOLE

Permiten localizar registros utilizando la lógica booleana, mediante la relación lógica entre términos. Son: AND (Y) , OR (O) y NOT (NO).

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• AND (Y): localiza registros en los que coincidan todos los términos de búsqueda (es decir, aquellos registros en los que aparecen todos los términos de búsqueda). Es el operador que más limita el resultado.

Prevención

Neumonía

Ventilación mecánica

Resultado de la búsqueda

Figura 2.5. Operador booleano AND (Y) (Fuente: elaboración propia).

Por ejemplo , si fuéramos a realizar una búsqueda en CUIDEN sobre la prevención de

O la neumonía asociada a ventilación mecánica, podríamos escribir “prevención” AND L P

“neumonía” AND “ventilación mecánica”. Utilizando este operador, recuperaremos los artículos que contengan todos términos, es decir, recuperaremos los registros de artículos que traten sobre la prevención de la

neumonía asociada a ventilación mecánica. De esta manera, habríamos hecho una búsqueda intuitiva, utilizando el lenguaje libre. Pero si nos vamos a los registros de palabras clave que contiene esta base de datos (más M adelante se explica cómo hacerlo), comprobamos que en CUIDEN hay un descriptor que es “neumonía asociada a ventilación mecánica”, de manera que podríamos haber combinado E este descriptor con “prevención” (“prevención” AND “neumonía asociada a ventilación mecánica”). Si lo hiciéramos así, obtendríamos los registros que tratan exactamente sobre prevención de la neumonía asociada a ventilación mecánica, sin ruidos (  ). Obtenemos J lamenos registros, sí, pero porque solo recuperamos aquellos que se ajustan de manera más exacta a lo que realmente buscamos. Vemos así cómo al realizar búsquedas utilizando los E descriptores de la base de datos realizamos búsquedas más óptimas y relevantes.

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• OR (O): localiza registros que contengan alguno (al menos uno) de los términos de búsqueda. Es el operador que más amplía el resultado.

Prevención

Neumonía

Ventilación mecánica


Figura 2.6. Operador booleano OR (O) (Fuente: elaboración propia).

Si combináramos los descriptores del ejemplo anterior mediante el booleano OR (“prevención” OR “neumonía” OR “ventilación mecánica”), obtendríamos todos los registros que tratan sobre la prevención (en cualquiera de sus formas), todos los que traten

sobre la neumonía (independientemente de su etiología), y los que traten sobre cualquier aspecto relacionado con la ventilación mecánica, además de los registros que contengan todos los descriptores (los que traten sobre la prevención de la neumonía asociada a

ventilación mecánica), que serían los que habríamos recuperado utilizando AND.

O L P M E J E

• NOT (NO): utilizando este operador, recuperaremos los artículos que contengan los términos escritos antes del operador NOT, pero no los que se escriban tras él.

19


Prevención

Neumonía asociada a ventilación mecánica

Neonato


Figura 2.7. Operador booleano NOT (NO) (Fuente: elaboración propia).

Por ejemplo , si queremos localizar registros que traten sobre la prevención de neumonía

E

asociada a ventilación mecánica pero no queremos recuperar los documentos que traten sobre neonatos, podríamos escribir: “prevención” AND “neumonía asociada a ventilación mecánica” NOT “neonato”.

OPERADORES

DE POSICIÓN

• NEAR: utilizando este operador localizaremos artículos en los que los términos estén próximos, esto es, en los que los términos estén separados por

no más de 10 palabras, independientemente de su orden.

Por ejemplo: si escribimos “historia” NEAR “enfermería” aparecerán búsquedas en las

E

20

que el primer término puede ser historia y el segundo enfermería, o al contrario. Así podré recuperar artículos que hablen sobre la historia de la enfermería o sobre el registro de datos realizado por el personal de enfermería en la historia clínica del paciente.


Si a NEAR se le añade un número (n), indicamos el número de palabras intermedias que puede haber entre los números buscados, que será (n-1). Por ejemplo, si introduzcimos near3, podría haber 2, 1 o ninguna palabra entre los términos.

• JUNTO (ADJ): este operador se utiliza para localizar artículos en los que los términos aparecen unidos, con o sin palabras entre ellos, pero en el mismo orden en el que han sido introducidos.

Por ejemplo: si introduzco como términos de búsqueda “historia” ADJ “enfermería”

aparecerán búsquedas en las que el primer término sea siempre historia y el segundo

E

enfermería, pero no al contrario.

Si a ADJ se le añade un número (n), indicamos el número de palabras intermedias que puede haber entre los números buscados, que será (n-1). Por ejemplo, si introducimos adj3, podría haber 2, 1 o ninguna palabra entre los términos.

OPERADORES

DE EXACTITUD

• TRUNCAMIENTO (comodines): permite realizar búsquedas a partir de la raíz de la palabra, y así recuperar términos de búsqueda con cadenas de caracteres comunes. Esto simplica la búsqueda de los plurales, sujos, y prejos, a la vez que elimina la necesidad de escribir todas las posibilidades de palabras similares.

En los ejemplos que siguen el truncamiento se representa mediante el símbolo * , puesto que cada base de datos puede utilizar símbolos diferentes

para identicar el truncamiento.

Por ejemplo , escribiendo “cuid*”, podré recuperar artículos que contengan las palabras: cuidado, cuidados, cuidados de enfermería, cuidador, cuidador informal, etc.

E

21


El truncamiento se puede utilizar: –

E

Por ejemplo: utilizando “*bibliografía” recuperaríamos términos como tipobibliografía, biobiliografía, topobibliografía.

–

E

Al nal de una palabra: truncamiento a la derecha o de sujo.

Por ejemplo: utilizando “biblio*”, recuperaríamos términos como bibliografía, bibliología.

–

E

Al principio de una palabra: truncamiento a la izquierda o de prejo.

Se puede utilizar también el truncado simultáneo: truncamiento a la izquierda y a la derecha o de injo.

Por ejemplo: utilizando “*biblio*” recuperaríamos todos los términos expuestos en los

ejemplos anteriores.

• EXPRESIONES LITERALES: solo recuperamos artículos que tengan ese mismo término (términos idénticos). Para ello, habitualmente tendremos que introducir el término de búsqueda entre comillas. Este tipo de términos son útiles cuando buscamos términos novedosos, que aún no han sido incluidos como descriptores por las bases de datos.

E

22

Por ejemplo , el término “Internet” tardó un tiempo en ser incluido como descriptor.


¿Cuántos artículos necesito? Se recomienda, como un número razonable para manejar en una primera aproximación al tema elegido, unas 40 o 50 referencias bibliográcas. Tampoco existe acuerdo sobre el número de referencias bibliográcas que debe incluir un artículo, pero se podrían considerar sucientes de 10 a 15 para un proyecto de investigación, en torno a 20 para un original, de 35 a 50 para una tesina y de 90 a 200 para una tesis.

¿Cómo buscar? Aunque cada recurso tiene ciertas peculiaridades en cuanto a la búsqueda y por eso es recomendable consultar sus consejos de búsqueda antes de comenzar a trabajar con él, hay ciertas recomendaciones que pueden ser aplicadas a todas las búsquedas y que se enumeran a continuación: • No se deben introducir frases, sino solo los términos relevantes. Por ejemplo , en lugar de introducir eficacia de la educación sanitaria en la diabetes tipo 2, deberíamos escribir: educación sanitaria diabetes tipo 2.

E

• Es recomendable iniciar la búsqueda con pocos términos y, si obtenemos demasiados registros, incorporar poco a poco nuevos términos.

• Si buscamos en bases de datos, debemos consultar el índice de descriptores que utiliza la base de datos para optimizar nuestras búsquedas (no en el caso de metabuscadores () , que carecen de ellos al utilizar las bases de datos de

otros buscadores). • Si consultamos el índice de descriptores optimizaremos nuestras búsquedas, de hecho, esa es la manera correcta de buscar y no por lenguaje libre. • El uso de operadores booleanos suele facilitar la búsqueda, pero determinados recursos que utilizan por defecto el operador NEXT, recomiendan no usarlos (por ejemplo, la biblioteca Cochrane Plus). Así, si al realizar una búsqueda no obtenemos registros o estos no se ajustan a la temática de nuestro interés, debemos pensar si debemos o no utilizar operadores booleanos, algo que generalmente

especican los recursos en sus consejos de búsqueda o en su ayuda. 23


• Debemos tener cuidado con el uso de plurales, pues la mayoría de las bases de datos utilizan términos en singular. Si dudamos, siempre podemos utilizar

el truncamiento y así evitaremos este problema (introducimos el término en singular y el truncamiento, para que pueda incluir el plural) o incluso, realizamos el truncamiento en la raíz de la palabra, y así evitamos también excluir términos derivados de este que nos puedan interesar.

• Si realizamos búsquedas sobre evidencias cientícas (guías de práctica clínica, revisiones sistemáticas, etc.) es recomendable utilizar el formato PICO para introducir los términos de búsqueda.

P I C O Figura 2.8. Formato de las preguntas clínicas estructurada (Fuente: elaboración propia). El formato PICO es un método para formular preguntas clínicas estructuradas a partir de cuatro componentes, que son:

P I C O

aciente: para denir al paciente es necesario especicar el grupo de edad

de los sujetos, el estadio de la enfermedad de interés, las comorbilidades que se pueden dar, etc. ntervención: en este apartado se especicará cuál es la intervención, factor pronóstico, agente etiológico o prueba diagnóstica que se pretende evaluar. omparación:

se reere a la alternativa con la que se compara la intervención, como por ejemplo, tratamiento habitual o placebo, ausencia de factor etiológico o gold standar (patrón de oro) de la prueba. utcomes (resultados): variables de resultado clínicamente importantes

en el caso de estudios sobre ecacia, pronóstico o etiología, y estimadores de rendimiento o validez diagnóstica (sensibilidad, especicidad, coecientes de probabilidad y valores predictivos) en el caso de los estudios de pruebas diagnósticas.

24


Un ejemplo de cómo pasar una pregunta clínica general a una con el formato PICO sería: Pregunta clínica general: ¿Se recomienda el uso combinado de paracetamol e ibuprofeno

o la administración de uno solo para el tratamiento de la fiebre en el niño? Pregunta PICO: ¿Es eficaz el tratamiento con paracetamol o ibuprofeno de manera exclusiva para el tratamiento de la fiebre en el niño? P = niños con fiebre. I/C= tratamiento con paracetamol o ibuprofeno de manera exclusiva frente al tratamiento combinado. O = Disminución de la fiebre.

O L P M E J E

Recursos en Internet donde realizar búsquedas

A continuación se exponen, brevemente, cómo realizar búsquedas en algunos de los principales recursos a los que podemos acceder en Internet de manera gratuita desde cualquier ordenador ubicado en España (algunos recursos son de acceso gratuito gracias a acuerdos rmados por el Ministerio de Sanidad y las diferentes organizaciones). No obstante, para realizar una buena búsqueda bibliográca es preciso acceder a otras bases de datos que no están en acceso abierto, y a las que podremos entrar desde las bibliotecas de los hospitales o las universidades. El lector debe ser consciente que las ventanas que se muestran pueden

ser modicadas y presentar otros diseños en el futuro. No obstante, lo que no suele variar es la forma de buscar en cada recurso, y en cualquier caso, siempre podemos consultar la ayuda de cada uno de ellos para conocer sus

peculiaridades de búsqueda.

Debemos ser cuidadosos al escribir los términos en las bases de datos, puesto que si no están bien escritos (incluso, en ocasiones, si faltan tildes), podemos obtener un menor número de registros.

25


Google Schoolar o Académico: es un metabuscador de recursos académicos en línea al que podemos acceder en la url hp://scholar.google.es/ (Imagen 2.1.).

Imagen 2.1.

Es un buen punto de partida ya que podemos acceder, en la mayoría de las

ocasiones, al artículo completo. Además, al tratarse de un metabuscador, al realizar búsquedas en él podremos hacernos una idea de si el tema sobre el que estamos buscando cuenta con muchas publicaciones o no.

Para realizar la búsqueda solo tenemos que introducir los términos de búsqueda en el campo que aparece y hacer clic en el botón azul que aparece al lado o presionar la tecla “Intro” del teclado. Para renar la búsqueda, esto es, delimitar los criterios de búsqueda y por tanto, restringir los registros que recuperamos, podemos utilizar la búsqueda avanzada. Para acceder a ella debemos desplegar el menú que aparece en el extremo derecho del campo de búsqueda (Imagen 2.2.). De esta manera, podremos combinar los términos de búsqueda con operadores booleanos, que aparecen como: todas las palabras (and), al menos una de las palabras (or) y sin las palabras (not); o mediante el uso de expresiones literales (frase exacta). 26


También podemos delimitar los artículos que queremos localizar de acuerdo a

otros criterios, como: el lugar donde queremos que aparezcan las palabras (en el título o en todo el artículo), el autor, la revista, o la fecha de publicación (podemos delimitar un rango de fechas) (Imagen 2.3.).

Imagen 2.2.

Imagen 2.3.

27


Cuando obtenemos los registros, aparecen una serie de links, alguno de ellos muy interesantes, como por ejemplo: “Artículos relacionados”, que nos dirige a artículos relacionados con el recurso en el que aparece, o el de “Buscar en Rebiun” (Red de Bibliotecas Universitarias), donde nos indican en qué biblioteca universitaria podemos localizar la revista en la que se está publicado el artículo o el libro (es, por tanto, similar al catálogo C17) (Imagen 2.4.). Para acceder a la ayuda de este recurso, debemos hacer clic en el enlace “Acerca de Google Académico” que aparece en la página de inicio.

BASES DE DATOS EN CIENCIAS DE

LA SALUD

PubMed: es un proyecto desarrollado por la National Center for Biotechnology Information (NCBI) (Centro Nacional de Información Biotecnológica) en la Nacional

Library of Medicine (NLM) (Biblioteca Nacional de Medicina). Permite el acceso a bases de datos compiladas por la NLM, entre las que destaca MEDLINE. Es la BDB más consultada y utilizada a nivel mundial en el ámbito sanitario, y su acceso a través de Internet es gratuito desde 1997. Podemos acceder en su página Web en la url: hp://www.ncbi.nlm.nih.gov/ pubmed (Imagen 2.5.).

Imagen 2.4.

28


Imagen 2.5. El principal inconveniente que puede tener esta base de datos es que la mayoría

de los artículos que contiene están escritos en inglés, por lo que deberemos introducir los términos de búsqueda en este idioma. Si tenemos dicultades para buscar en PubMed por tenerlo que hacer en inglés, podemos introducir los descriptores en español en el DeCS (que como ya vimos, es el equivalente en español y portugués al MeSH), y de esta manera, identicaremos cuál es el equivalente en inglés y en portugués (que son los idiomas que facilita el DeCS). Podemos acceder a la página del DeCS en la dirección: hp://decs.bvs.br/E/homepagee.htm. En esta página, debemos hacer clic “Consulta al DeCS”, introducir el término en el campo indicado y hacer clic en “Consulta” (Imagen 2.6.). Es recomendable dejar, como aparece por defecto, “Palabra o término”, puesto que de esta manera no restringimos los posibles descriptores que pueda haber relacionados.

Este descriptor en inglés será el que utilizaremos para realizar la búsqueda en PubMed puesto que, como ya se ha explicado, ambos tesauros prácticamente contienen los mismos descriptores (Imagen 2.7.). A partir de este primer término, y dado que la base de datos nos facilita

sugerencias de búsqueda (descriptores similares que también guran en el MeSH) y artículos relacionados con la búsqueda realizada, es fácil realizar, a partir de un solo descriptor, búsquedas más exhaustivas. 29


Imagen 2.6.

Imagen 2.7.

Introduciendo el término de búsqueda en el campo destinado a ello y haciendo clic en “Search”, accedemos a los registros que contiene la base de datos (Imagen 2.8.).

30


Si hacemos clic en el cuadrado situado a la izquierda de cada registro y

sobre el enlace “Send to”, se despliega un menú en el que nos da la opción de guardar el registro en un portapapeles (“Clipboard”), desde donde posteriormente los podremos imprimir, o mandárnoslo por correo electrónico (“E-mail”) (Imagen 2.9.).

Imagen 2.8.

Imagen 2.9.

31


Cuando hemos enviado algún artículo al portapapeles, aparece un icono indicándonos el número de registros que tenemos (Imagen 2.10.).

Imagen 2.10.

Posteriormente, haciendo clic en “Clipboard” accederemos a todos los registros que hayamos ido enviando. Es recomendable imprimir o enviar por correo los registros del portapapeles antes de abandonar la base de datos. Como se trata de una base de datos que contiene muchos recursos, la forma

más óptima de buscar en ella es utilizando los operadores booleanos, y para eso, debemos hacerlo a través del MeSH, que, como ya se explicó al denir el término tesauro, es el tesauro de esta base de datos. Para realizar búsquedas utilizando el MeSH, debemos seleccionar esta opción en la página de inicio, haciendo clic en “MeSH database” (Imagen 2.11.). Comenzamos por introducir el término en el campo de búsqueda y hacemos clic en “Search”. A continuación, podemos elegir el descriptor que más se ajuste a la temática sobre la que nos interese buscar. Para ello, podemos utilizar los términos llamados

“Subheadings” o subencabezamientos. 32


Imagen 2.11.

Estos son términos genéricos como por ejemplo: etiology, diagnosis, therapeutics, economics, surgery, economics, y muchos más que, relacionados adecuadamente con los descriptores nos permiten precisar aún más los resultados de la búsqueda.

Por ejemplo: si nos interesa obtener referencias sobre los efectos secundarios que los antibióticos puedan provocar, podremos optar por seleccionar el descriptor

“Antibiotics” y el subheading “Adverse effects” haciendo clic en la caja que aparece a

E

la izquierda del subheading.

Si no queremos restringir de este modo la búsqueda, solo tendremos que enviar el término a la caja de búsqueda, haciendo clic en “Add to search builder” (Imagen 2.12.).

Observamos que entonces aparece el descriptor en el “Search builder”. Lo que debemos hacer después es introducir el otro término de búsqueda en el mismo campo donde habíamos escrito el primer término (lo borramos para seguir escribiendo) y otra vez hacemos clic en “Search” (Imagen 2.13.). 33


Imagen 2.12.

Imagen 2.13.

En este ejemplo, debemos elegir también entre los diferentes descriptores que tiene la base de datos y que contienen este término. Imaginemos que no queremos restringir mucho la búsqueda y vamos a elegir el primero. Si hiciéramos clic en él, accederíamos a los subencabezamientos que tiene este descriptor (Imagen 2.14.).

34


Imaginemos que no queremos restringir por subencabezamientos, lo siguiente, entonces, sería hacer clic sobre el botón “Add to search builder”. Vemos que, por defecto, aparece el booleano AND, que, por ser el más restrictivo, es el más recomendable (Imagen 2.15.).

Imagen 2.14.

Imagen 2.15.

35


Entonces ya tenemos los dos registros en el “Search builder” combinados con el operador AND. Si no queremos seguir combinando términos, solo queda hacer clic en “Search PubMed” (Imagen 2.16.).

Imagen 2.16.

La base de datos nos puede ltrar los registros atendiendo a diferentes criterios: ensayos clínicos (clinical trial), revisiones (review); por la cantidad de texto disponible, por fechas de publicación, o dependiendo de si los artículos se han hecho o no en seres humanos. Asimismo, la base nos indica otros artículos que tienen los descriptores

introducidos en el título, y registros relacionados. Gracias a estos recursos, como ya se explicaba antes, es posible hacer búsquedas más exhaustivas. Vemos que, por la ingente cantidad de registros que recuperamos en esta base de datos, es recomendable restringir las búsquedas mediante el uso de más de dos descriptores o el uso de subencabezamientos. CUIDEN: es una base de datos de enfermería española, a la que accedemos en la siguiente url: hp://www.doc6.es/index/ (Imagen 2.17.).

36


La búsqueda es muy fácil, utilizando los operadores booleanos según los símbolos que la página indica (Imagen 2.18.).

Imagen 2.17.

Imagen 2.18.

37


Tras introducir los términos, hacemos clic en “Consultar” y obtenemos los registros que la base de datos contiene (Imagen 2.19.).

Imagen 2.19.

Haciendo clic en cada registro, obtenemos información más detallada sobre cada uno de ellos. En ocasiones podremos tener una referencia bibliográca más completa, en otros casos, podremos leer el resumen del artículo, y en otros, podremos acceder desde Internet al artículo “a texto completo” a partir de la url facilitada.

Tiene una opción de búsqueda avanzada (a la que se accede desde la página de inicio), donde también se puede acceder al índice de los descriptores que la base de datos utiliza, para localizar de una manera más eciente los términos que nos interesen. Sin embargo, y como esta aplicación puede dar problemas si no tenemos

la aplicación JAVA actualizada, podemos realizar las búsquedas avanzadas en CUIDEN desde el enlace a esta base de datos del Servicio Andaluz de Salud: hp:// www.juntadeandalucia.es/servicioandaluzdesalud/cuiden/default.asp (Imagen 2.20.). En esta pantalla, debemos hacer clic en el enlace “Búsqueda avanzada” para poder buscar utilizando los descriptores que la base de datos contiene. Para ello,

haremos clic en el “Índice Palabras clave” e iremos eligiendo los descriptores que nos interesen combinar (que, por defecto, se combinarán con el booleano AND). 38


Para elegir los descriptores, debemos introducir en el campo de ltro el término y hacer clic en ltrar. Nos aparece entonces el primero de los descriptores por orden alfabético, pero haciendo clic en el menú desplegable, podremos acceder al resto (Imágenes 2.21. y 2.22) .

Imagen 2.20.

Imagen 2.21.

39


Imagen 2.22.

Hacemos clic en “Seleccionar” y, para incluir el otro descriptor con el que lo queramos combinar, hacemos el mismo proceso (escribirlo en el campo de ltro, hacer clic en “Filtrar” y, posteriormente, en “Seleccionar”). Ya tendremos los dos términos de búsqueda en el campo “Índice de Palabras Clave”. Si no los queremos combinar con más, debemos hacer clic en “Consultar”. Cochrane Library Plus:

la colaboración Cochrane es una iniciativa cientíca internacional destinada a producir, mantener y divulgar revisiones sistemáticas de las evidencias sobre la prevención, el tratamiento o el control de los problemas sanitarios. Accedemos a la biblioteca en la siguiente url: hp://www.update-soware.

com/clibplus/clibplus.asp Podemos hacer búsquedas en español y en inglés, pero obtendremos más resultados haciendo la búsqueda en inglés.

40


La biblioteca consta de cuatro bases de datos que ofrecen informaciones

especícas: • La Base de Datos Cochrane de Revisiones Sistemáticas, que proporciona revisiones sobre todo de ensayos controlados.

• The Database of Abstracts of Reviews of Effectiveness (DARE), que incluye resúmenes estructurados de revisiones sistemáticas que se han sometido a valoración crítica.

• The Cochrane Controlled Trial Registrer (CCTR), que es un registro de ensayos clínicos controlados que debe reunir unas condiciones mínimas de

abilidad. • The Cochrane Review Methodology Database (CRMD), que ofrece bibliografía extensa de artículos y libros relacionados con la metodología utilizada para

sintetizar la investigación y preparar revisiones sistemáticas. Para comenzar la búsqueda, debemos hacer clic en “Acceder “Acceder”” (Imagen 2.23.):

Imagen 2.23.

41


Se introduce el criterio de búsqueda en el campo “Buscar”. También recuperaremos más registros si lo introducimos en inglés que si lo escribimos en español. Para combinar con los operadores booleanos, hay que escribir entre los

términos, dejando un espacio AND, OR y NOT; si no se escribe nada, utiliza el operador NEXT por defecto. El recurso busca, por defecto, los registros en los que los descriptores aparezcan

en el título y el resumen de los registros, pero también podemos ltrarlos por autor, solo título o solo resumen (Imagen 2.24.).

Cuando se hace la búsqueda, los resultados aparecen en una cha donde se indica, en unas pestañas, cuál es el recurso que facilita los documentos y cuántos hay en cada recurso. Para acceder a ellos deberemos hacer clic en cada pestaña (Imagen 2.25.). Para acceder a cada recurso, solo tenemos que hacer clic sobre él.

Aunque, de momento, no es posible realizar búsquedas utilizando el MeSH, en la página se indica que en un futuro sí lo será.

Imagen 2.24.

42


Imagen 2.25.

LILACS: esta base de datos contiene literatura latinoamericana y del caribe de

información en ciencias de la salud. Es producida prod ucida por BIREME y la Organización Panamericana Panamericana de la Salud. Se puede consultar en la siguiente url: hp://lilacs.bvsalud.org/en/

Esta base de datos recoge resúmenes de la literatura publicada en esta región desde 1982. Introducimos el término de búsqueda en el campo destinado a ello. Por defecto, estos términos se buscan en todos los índices de los registros, pero también se pueden ltrar por título, autor o tema (Imagen 2.26.).

43


Imagen 2.26.

Tras introducir los términos en el campo de búsqueda, hacemos clic en “Search” y obtenemos los registros. Como siempre, haciendo clic en ellos podemos obtener

más información sobre el registro e incluso, en ocasiones, accederemos acc ederemos al artículo completo.

Debajo de cada registro, aparece un enlace de documentos relacionados (“Related documents”), que resulta de gran utilidad. En la parte derecha de la pantalla se especican criterios para ltrar los registros que hemos recuperado, según el tema principal, el tipo de estudio, el idioma o el año, por ejemplo. Si hacemos clic en el cuadro que aparece a la izquierda de cada registro, este se envía automáticamente a “Your “Your selection” (Imagen 2.27.).

44


Imagen 2.27.

SciELO (Scientific Electronic Library Online): es una biblioteca virtual

formada por una colección de revistas cientícas españolas de ciencias de la salud, seleccionadas de acuerdo a unos criterios de calidad preestablecidos. Se accede a la base de datos en la url: hp://scielo.isciii.es/scielo.php. Se pueden buscar registros por artículos o revistas. Lo habitual es buscar por artículos, puesto que rara vez sabremos de antemano

en qué revista se encuentra publicado el artículo que busquemos. No obstante, si tenemos este dato o si queremos localizar artículos por estar publicados en una

revista determinada, podemos utilizar la búsqueda por revistas. Para buscar artículos utilizando los operadores booleanos, hay que hacer clic en “Búsqueda de artículos” (Imagen 2.28.).

45


Imagen 2.28.

Haciendo clic en el “Índice” accedemos a los descriptores utilizados en esta base de datos. En la siguiente pantalla, introducimos el término que

queramos buscar en el campo de búsqueda y hacemos clic en “Muestra índice” (Imagen 2.29.) . Como tiene un descriptor “Neumonía asociada a ventilación mecánica”, lo añadimos seleccionándolo y haciendo clic en “Añadir “Añadir”” (Imagen 2.30.) . Podemos realizar ya la búsqueda (haciendo clic en ese botón) o combinarlo con c on otro descriptor. La página, por defecto, utiliza el booleano AND. Si lo queremos combinar con otro, debemos hacer clic en el índice del segundo campo y repetir el proceso anterior (Imagen 2.31.) .

Si no queremos añadir otro descriptor, hacemos clic en “Búsqueda” y obtenemos los registros (Imagen 2.32.) .

46


Imagen 2.29.

Imagen 2.30.

47


Imagen 2.31.

Imagen 2.32.

48


Podríamos acotar un poco más la búsqueda (no en este caso, puesto que solo hay un artículo), haciendo clic en “Renar” y modicando los criterios de búsqueda o incluyendo alguno más (Imagen 2.33.) . También podemos seleccionar el registro, haciendo clic en el cuadro que aparece a su izquierda. Posteriormente, podríamos recuperarlo haciendo clic en

el botón “Su selección”.

Imagen 2.33.

Joanna Briggs Institute (JBI): iniciativa del Royal Adelaida Hospital y de la Universidad de Adelaida, establecido en 1996 y actualmente en crecimiento. Es una colaboración internacional que incluye a enfermería, medicina e

investigadores relacionados con la salud de unos 40 países en cada continente. Es una de las principales instituciones que impulsa el uso de la práctica clínica enfermera basada en la evidencia. La página Web del JBI puede consultarse en la url: hp://www.joannabriggs.edu.au/ (Imagen 2.34.) .

49


Imagen 2.34.

También podemos acceder a la página del Centro Colaborador Español de Instituto Joanna Briggs en la url: hp://www.evidenciaencuidados.es/. Este es el recurso que se expone a continuación.

En ella, podemos acceder a sus recursos haciendo clic en “Recursos sobre evidencia” (Imagen 2.35.) , que son: • JBI COnNECT+ España. A través de este enlace accedemos a buscar recursos sobre evidencia.

• Evidencia Resumida ( Best Practice). Haciendo clic en este enlace y, posteriormente en “Documentos de evidencia para profesionales”, accedemos a los Best Practice , que son resúmenes de evidencia que indican cuál es la “Mejor Práctica” sobre aspectos concretos relacionados con la asistencia a pacientes.

50


• RNAO (Registered NursesÁssociation of Ontairo). Es un recurso que contiene guías de práctica clínica. • Center for reviews and dissemination. • NICE (National Institute for Health and Clinical Excellence). Contiene guías basadas en la evidencia.

• National Guidelines Clerinhouse. • The Campbell Collaboration. • GRADE working group: como se verá más adelante, GRADE es un sistema de valoración de la calidad de la evidencia.

• Artículos Metodológicos.

Imagen 2.35.

51


Para hacer búsquedas en JBI COnNECT+ España, debemos ir a la página de inicio y bajar hasta el enlace “Búsqueda de la evidencia” (Imagen 2.36.) .

Imagen 2.36.

Haciendo clic en este enlace, accedemos a la siguiente pantalla, donde la búsqueda es muy intuitiva. Solo debemos escribir en el campo destinado a ello los términos de búsqueda y hacer clic en “Buscar” (Imagen 2.37.) . Podríamos añadir más de dos términos haciendo clic en “Añadir”, pues aparece otro campo para realizar búsquedas. No obstante, debido a que la cantidad de recursos en español es escasa, es recomendable introducir un solo término de búsqueda y solo combinarlo con otros si se obtienen gran número de registros.

52


Imagen 2.37.

Al realizar la búsqueda, en la pestaña superior aparece el número de cada tipo de registros que hemos recuperado, y haciendo clic sobre cada pestaña, accedemos a ese tipo de registros (Imagen 2.38.) . Pubgle:

es un motor de búsqueda que combina la capacidad de indexación de PubMed con el metabuscador Google, Googl e, mediante el cual buscamos en PubMed un subgrupo de artículos (las guías de práctica clínica). Podemos acceder a este motor de búsqueda en la url: hp://www.pubgle.com/buscar.htm (Imagen 2.39.). Al realizar las búsquedas en PubMed, también localizaremos más artículos si introducimos el término en inglés que en español. Pero la propia página sugiere el término a utilizar en inglés. Por ejemplo, escribiendo “pediátrico”, aparecen tres guías de práctica clínica, sin embargo, si ponemos “pediatric” , como la propia página nos sugiere, recuperaremos 1396 (Imagen 2.40.) .

53


Imagen 2.38.

Imagen 2.39.

54


Imagen 2.40.

Al lado de cada título aparecen diferentes enlaces, o en ocasiones solo

uno, denominado “Full text”; haciendo clic en él, podremos acceder al texto completo de la guía de forma libre.

Los otros enlaces que pueden aparecer son: “Buscar el Google” o en Yahoo, donde nos localiza guías relacionadas con la que hemos seleccionado en otros recursos. Guía salud: es un organismo del Sistema Nacional de Salud (SNS) en el que

participan las 17 Comunidades Autónomas, creado en el 2002 y adoptado en 2003 por el Consejo Interterritorial como instrumento para mejorar la calidad de la atención sanitaria en el SNS. Su portal, que inició su andadura en 2005, recopila guías de práctica clínica elaboradas por diferentes agencias y grupos de expertos, según unos criterios explícitos denidos por su comité cientíco. Podemos acceder a este recurso en la url: hp://portal.guiasalud.es/web/guest/home. Para acceder a las guías de práctica clínica que contiene, debemos hacer clic en “Catálo “ Catálogo go de GPC”. Asimismo dispone dispone de otros productos productos basados basados en la evidencia y un enlace donde se facilita información de utilidad para los pacientes denominado “Información para pacientes y ciudadanos” (Imagen 2.41.) .

55


Imagen 2.41.

En esta pantalla, podemos buscar guías por temas o, bajando un poco más, las l as tenemos clasicadas según el CIE-9 (Imagen 2.42.) . También incorpora recursos útiles para la elaboración de guías de práctica clínica y herramientas para su implementación.

OTROS RECURSOS EN INTERNET PARA LA BÚSQUEDA

BIBLIOGRÁFICA

OAIster:

es un catálogo colectivo de recursos digitales al que desde 2010 podemos acceder a través de WorldCat, que es el catálogo colectivo en línea de OCLC (Online Computer Library Center), organización dedicada a prestar servicios bibliotecarios computarizados y de investigación, con el propósito de facilitar el acceso a la información y reducir los costos asociados.

Accedemos a OAIster a través de la dirección hp://www.oclc.org/oaister/.

56


Imagen 2.42.

OAIster es una de las recopilaciones más grandes a nivel mundial de registros dedicados a colecciones de archivos abiertos. Contiene, por ejemplo, registros de PubMed Central, Scielo, DOAJ y BioMed Central. Para realizar búsquedas, debemos acceder al enlace hp://oaister.worldcat.org/ (Imagen 2.43.) .

Introduciendo los descriptores en el campo de búsqueda, iniciamos la búsqueda haciendo clic en “Buscar”. Lógicamente, al ser una base de datos que engloba bases anglosajonas, localizamos más artículos si introducimos descriptores en inglés que si los introducimos en español (Imagen 2.44.) . Una vez localizados los artículos, estos se pueden ordenar por: biblioteca

y relevancia (que es como aparecen por defecto), solamente relevancia, autor (aparecen en orden alfabético por apellido), título (por orden alfabético) y fecha (podemos decidir si queremos que aparezcan primero los más antiguos o los más recientes) (Imagen 2.45.) .

57


Imagen 2.43.

Imagen 2.44.

58


Haciendo clic en los criterios de clasicación que aparecen a la izquierda de la pantalla, podemos renar más la búsqueda (Imagen 2.45.) . Los artículos se pueden seleccionar, haciendo clic en el cuadrado que gura a la izquierda de su número de orden, y almacenar nuestra selección en una lista, para lo que debemos crear una cuenta gratuita en WorldCat. Tiene una opción de búsqueda avanzada, donde se pueden introducir diversos criterios de búsqueda búsqueda (autor, título, palabras clave, tema, tipo de recurso…) para localizar más fácilmente los artículos que nos interesen. Además, podemos especicar un periodo de tiempo (en años) para recuperar artículos publicados exclusivamente en ese periodo, o especicar la lengua en la que los artículos están escritos, o el formato de los recursos que queremos recuperar: audio, imagen, texto, vídeo, etc. (Imagen 2.46.).

Imagen 2.45.

59


Imagen 2.46.

Catálogo C17: es un catálogo de publicaciones cientícas que se encuentran en las bibliotecas. Sirve para saber en qué biblioteca podemos encontrar la revista

que contiene un artículo que hemos encontrado a través de la búsqueda en las bases de datos bibliográcas. Su dirección Web es: es: www.c17.net.

Actualmente no es de acceso abierto abierto por lo que, para acceder acceder a él, es

necesario hacerlo desde alguna de las bibliotecas que incluyen sus publicaciones en este catálogo (prácticamente todas las bibliotecas de hospitales y de universidades las incluyen). Por tanto, para tener acceso a este catálogo deberemos dirigirnos a la biblioteca de un hospital o de una universidad cercana.

60


Para buscar revistas, nos situamos en la etiqueta C17, que aparece por defecto, y en los campos que aparecen introduciremos los datos de la revista y el año en el que se publicó el artículo que nos interesa.

En el campo “Título, ISSN” podemos introducir bien el nombre de la revista (completo o según su abreviatura internacional) o bien su ISSN. Si tenemos el ISSN de la revista, es recomendable introducirlo como criterio de búsqueda, puesto que el ISSN es el número que identica exclusivamente, y de manera inequívoca, cada revista (podríamos decir que es como el DNI de cada revista), mientras que una o varias palabras del título pueden ser comunes a varias revistas. Las bibliotecas aparecen organizadas por provincias, mediante unas claves. La primera palabra de dicha clave es el código de la provincia, que puede estar

formado por una o dos letras (que son las que guraban en las antiguas matrículas de los vehículos de dicha provincia) y, separados por un guión, la clave de la biblioteca, comenzando por H aquellas que pertenecen a hospitales, y por U o E las que pertenecen a Universidades. Si colocamos el ratón sobre dicho código, aparece un cuadro que indica el nombre completo de la biblioteca. Si hacemos

clic en el código, se descarga una página que nos proporciona información de la biblioteca. También es posible contactar con las bibliotecas mediante el correo

electrónico que facilitan o solicitar préstamos a través de un link que aparece (operación que puede estar sujeta a coste económico). Los símbolos que aparecen en los registros signican lo siguiente: • El guión [-]: en los registros donde aparece el año y un guión, por ejemplo, “2001-”, signica que a partir de esa fecha tienen todos los ejemplares (algo que también indica el candado abierto al inicio de la línea). Si el guión aparece entre dos años, por ejemplo, “2006-2011”, indica que entre esos años la biblioteca tiene todos los ejemplares, y en los casos en los que los años están unidos con guión pero aparecen entre paréntesis, por ejemplo, “(20092012)”, indica que en esos años la colección está incompleta un año o un periodo mayor.

• La coma [,]: expresa interrupción de la colección entre los años separados por ella.

• El punto [.]: al nal de una colección indica el cierre de la colección, la recepción de esa revista se ha suspendido en el año que precede al punto, bien por cancelación de la suscripción o porque ha dejado de publicarse, algo que también corrobora la imagen del candado cerrado al inicio de la línea.

61


En esta misma pantalla, haciendo clic en el enlace “+info” obtendremos información detallada de la revista, como el año en el que se inició la publicación, el lugar de publicación y la abreviatura internacional de la revista,

dato que necesitaremos para referenciar bibliografía según el denominado “estilo Vancouver”. Para buscar las bibliotecas de una determinada localidad, hacemos clic en la

pestaña “Bibliotecas” e introducimos el nombre de la localidad donde queremos realizar la búsqueda. Nos aparecen entonces todas las bibliotecas que existen en dicha localidad y, haciendo clic sobre cada una de ellas, obtenemos toda la información de cada una de ellas.

¿Qué nos encontramos al realizar la búsqueda?

EL ARTÍCULO ORIGINAL

2

Un artículo cientíco es un documento escrito y publicado que describe los resultados originales de la investigación.

Si nos jamos en la denición, un artículo cientíco debe cumplir dos condiciones: que se encuentre redactado por escrito y que esté publicado a través

de algún medio, normalmente una revista cientíca. El artículo original, también denominado artículo de investigación, trata de responder a varias preguntas, cada una dentro de un apartado del cuerpo del

artículo (que, en la mayoría de las revistas biomédicas, responde a la estructura IMRD) como se muestra a continuación.

I M R D Figura 2.9. Estructura del cuerpo del artículo (Fuente: elaboración propia).

2. La

redacción del artículo original se aborda en el epígrafe El artículo original. La in-

formación que aquí se expone pretende ser una primera aproximación a este tipo de artículos para conocer qué nos vamos a encontrar al localizar artículos originales en la búsqueda bibliográca.

62


I

ntroducción. En este apartado se responde a la pregunta: ¿Qué problema se ha estudiado y por qué?

M

aterial y Métodos. Responde a la pregunta: ¿Cómo se ha estudiado?

R

esultados. Responde a la pregunta: ¿Qué resultados se han obtenido?

D

iscusión. Responde obtenidos?

a la pregunta: ¿Qué significado tienen los resultados

Estos apartados del cuerpo del artículo son una de las tres partes en las que se estructura el artículo original, que son: parte preliminar, cuerpo del

artículo y parte nal. El contenido de cada una de las partes se especica en la tabla 2.1:

PRELIMINAR

CUERPO DEL ARTÍCULO (IMRD)

PARTE FINAL

Título Autor/es Resumen Introducción Material y Métodos Resultados Discusión Bibliografía Agradecimientos

Tabla 2.1. Estructura del artículo original

(Fuente: Aula virtual FUDEN. La fase de presentación de resultados en un estudio de investigación en enfermería. Madrid: FUDEN; 2008).

63


T ÍTULO

Debe, en unas 10 o 15 palabras, identicar con precisión el tema sobre el que trata el estudio. La lectura del título nos debe ser útil para, al menos, saber si el estudio era cuantitativo o cualitativo. Además, un buen título nos servirá también para identicar cuál es el objetivo principal del estudio. Debe estar escrito de acuerdo a las reglas gramaticales, aunque debemos tener

en cuenta que no tiene por qué ser una oración gramatical completa, con sujeto, verbo y predicado.

RESUMEN Su lectura debe servir al lector para decidir si le interesa o no leer el artículo completo. Es un texto que sintetiza la información facilitada en el cuerpo del artículo, por tanto, debe facilitar información relativa a:

• El objetivo, hipótesis, y alcance del artículo. • La metodología utilizada. • Los resultados principales obtenidos en el estudio. • Las conclusiones más relevantes, enunciadas a partir de los resultados obtenidos. Los verbos utilizados en este apartado se deben redactar en tiempo pasado

(ya que su escritura es posterior a la realización del estudio), y no debe contener ni citas bibliográcas, ni abreviaturas, ni, por supuesto, información que no se facilite en el artículo. Asimismo, en su redacción se deben utilizar expresiones

impersonales y datos objetivos. Debemos ser especialmente cuidadosos al elaborar el título y el resumen

de nuestro artículo, ya que estas serán las partes que primero se lean, y en ocasiones las únicas disponibles, de nuestro original. Su lectura servirá para que el lector decida si accede al resto del artículo original o no. Se podría decir

que el título y el resumen conforman la “tarjeta de presentación” de nuestro artículo original.

64


aeiou

Título R e s u m e n

Figura 2.10. El título y el resumen, la tarjeta de presentación del original (Fuente: elaboración propia).

C ONTENIDO

DEL CUERPO DEL ARTÍCULO

La lectura de la introducción debe ayudar al lector a identicar cuál es el estado actual de conocimientos del tema sobre el que versará el estudio, mostrando qué se sabe y qué se desconoce y qué se pretendía conocer con el estudio realizado. En el apartado de material y métodos se describe pormenorizadamente cómo

se ha desarrollado la investigación y se denen los criterios establecidos para seleccionar a los sujetos de estudio. En el apartado de resultados se exponen aquellos que resulten más relevantes para establecer recomendaciones para la práctica o para ampliar conocimientos sobre la disciplina, y aquellos que también puedan resultar interesantes por novedosos o por inesperados. En la discusión se comparan los resultados del estudio con los obtenidos por

estudios similares, con el n de observar si estos son anes o discrepantes.

65


“Yo conservo seis sirvientes honestos (ellos me enseñaron todo lo que sé). Sus nombres son: qué, por qué, cuándo, cómo, dónde y quién”

Rudyard Kipling

LOS OBJETIVOS DE INVESTIGACIÓN Un objetivo de investigación es un enunciado declarativo que informa sobre el tipo de estudio que se va realizar. Informa sobre por qué o para qué se hace la investigación que, en denitiva, pretenderá conocer algo en alguien y en algún lugar. Esa es la información que precisamente especica el objetivo. Como ya vimos, el objetivo principal o general del estudio deriva directamente de la pregunta de investigación. La denición del objetivo es el uno de los ejes fundamentales en torno al cual se construye la estructura del estudio, de manera

que, si el objetivo no está claramente denido, será difícil tomar decisiones relativas a la metodología del estudio (como por ejemplo, sobre el tipo de estudio más apropiado, que, como también vimos, depende de qué queramos conocer).

Redacción del objetivo de investigación El objetivo de investigación debe dar información relativa a qué se quiere conocer, en qué población y dónde.

Podríamos decir que el objetivo de investigación es la pregunta de investigación del estudio redactada “a modo de objetivo” tal como se indica en el siguiente cuadro:

VERBO (infinitivo) + QUÉ + A QUIÉN + DÓNDE

66


Donde:

• El verbo debe ser un verbo que denote estudio o búsqueda de conocimiento. No olvidemos que lo que se pretende con cualquier investigación es conocer. Pueden utilizarse, por tanto, verbos que sean sinónimos de conocer o estudiar,

como por ejemplo: explorar, describir, examinar, evaluar, explicar, analizar, comparar, determinar, etc.

Lógicamente, el verbo a utilizar no será igual si se trata de un estudio descriptivo , donde se pretende describir o explorar algún fenómeno, que si se trata de un estudio analítico , donde se pretende analizar o evaluar una relación causa-efecto entre las variables de estudio. En el caso de estudios cualitativos , dependiendo de la nalidad del estudio, los objetivos también

pueden tener connotaciones más exploratorias, o más descriptivas.

¡¡No se pueden utilizar verbos que indiquen acción!!

Como los que se utilizan en los programas de salud y que los enfermeros manejamos con frecuencia en la redacción de resultados esperados fruto de estos programas. Este tipo de verbos, como por ejemplo: implementar, proponer, aplicar, planificar, programar, etc. no son válidos para formular objetivos

de investigación, puesto que no significan búsqueda de conocimiento. Como indica Ana Palmar, estos verbos corresponderían a una etapa posterior del estudio de investigación, cuando se indica la utilidad que el

estudio tendrá en la práctica.

• Qué alude a lo que se pretende conocer. Son las variables () del estudio. • A quién se reere a la población diana. • Dónde se corresponde con el ámbito en el que se desarrollará el estudio. 67


O

Veamos un ejemplo de objetivo de investigación: Evaluar la efectividad de una intervención educativa realizada en alumnos de primer

curso de Educación Secundaria Obligatoria de Madrid sobre los prejuicios sexistas hostiles y benevolentes.

L

En este ejemplo: – Verbo: evaluar (se trata de un objetivo analítico, como se verá a continuación). – Qué: la efectividad de una intervención educativa sobre los prejuicios sexistas hostiles

P

y benevolentes. – A quién: alumnos de primer curso de Educación Secundaria Obligatoria. – Dónde: en Madrid.

A partir de este objetivo de investigación podemos formular posibles utilidades del que se obtenga con la realización del estudio. De esta manera podríamos M conocimiento decir que si se demuestra que la intervención educativa establecida disminuye el número de concepciones estereotipadas debidas al género, el estudio contribuirá a: – Fomentar las relaciones sanas de pareja, disminuyendo el número de casos de violencia

E

hacia las mujeres, ya que existe una relación lineal entre el sexismo ambivalente y la violencia física y psicológica. – Prevenir las consecuencias que la violencia hacia las mujeres provoca tanto en la salud

física como psicológica.

J

Estos serían dos ejemplos de objetivos derivados de la aplicación de los resultados en la práctica, que indican cuál será la utilidad práctica del estudio, su impacto clínico o asistencial. Como se indicaba anteriormente, son objetivos similares a los que se establecen cuando se elaboran programas de salud pero no son objetivos de

E

68

investigación , puesto que los verbos con los que se enuncian denotan acción y no búsqueda de conocimiento.


Tipos de objetivos • Objetivo principal o general: determina lo que se pretende conocer con la realización del estudio. Como ya se ha indicado, es el que deriva de la pregunta de investigación, o dicho de otro modo, es la pregunta de investigación

formulada como un objetivo. Ejemplo: Evaluar la efectividad de una intervención educativa realizada en alumnos de primer

curso de Educación Secundaria Obligatoria de Madrid sobre los prejuicios sexistas hostiles y benevolentes.

E

• Objetivos especícos: enuncian qué variables van a ser utilizadas, cómo van a ser medidas, y especican más la población de estudio. No se debe utilizar verbos generales como “conocer”, que sí estaría bien para un objetivo general. Si, como en el ejemplo expuesto para el objetivo general, lo que se pretende es medir una variable mediante la aplicación de un cuestionario, cada uno de los aspectos que mide dicho cuestionario puede

ser un objetivo especíco, como se muestra a continuación.

Ejemplo: – Evaluar si existen diferencias en la puntuación obtenida antes y después en cuanto a la diferenciación complementaria de género. – Evaluar si existen diferencias en la puntuación obtenida antes y después con respecto a la hostilidad heterosexual. – Determinar si existen diferencias en la puntuación obtenida antes y después en el paternalismo dominador. – Evaluar si existen diferencias en la puntuación obtenida antes y después con respecto al paternalismo protector. – Valorar si existen diferencias en la puntuación obtenida antes y después en cuanto a la diferenciación competitiva de género. – Evaluar si existen diferencias en la puntuación obtenida antes y después sobre la intimidad heterosexual.

O L P M E J E

69


Como indica Ana Palmar, según la nalidad del estudio al que pertenecen, los objetivos pueden ser: • Objetivos exploratorios o descriptivos: si la nalidad del estudio es la descripción de un aspecto poco conocido.

E

Por ejemplo , “describir el rol que desempeñan los hĳos en los casos en de violencia

contra la mujer infligida por su pareja en mujeres maltratadas que residen en la Comunidad de Madrid”.

• Objetivos relacionales: cuando lo que se pretende con el estudio es descubrir posibles relaciones existentes entre las variables de estudio y describirlas.

E

Por ejemplo , “valorar si existe relación entre sufrir depresión y desarrollar demencia

tipo Alzheimer en los pacientes adultos que acuden al Centro de Salud Mental Retiro”.

• Objetivos analíticos: cuando los conocimientos que existen sobre el tema permiten predecir los resultados de la investigación. Se formulan cuando se

exploran posibles relaciones causa-efecto entre las variables. En estos casos se formula también una hipótesis que supone la existencia de relaciones entre variables. La variable independiente () , introducida por el investigador en el estudio, producirá un efecto sobre la variable dependiente () , modicándola.

E

Por ejemplo , “evaluar si la dieta durante el embarazo influye en el riesgo de padecer

alergias en las mujeres que asisten al Centro de Salud Mirasierra”.

Los objetivos han de ser expresados con claridad, puesto que señalan qué se pretende conocer con la investigación; pueden entenderse, como Hernández et al. indican, como “las guías del estudio”, que, sobre todo en el caso de estudios epidemiológicos, evitan posibles desviaciones en el proceso investigador del fenómeno que se pretende estudiar.

70


Los objetivos deben ser susceptibles de ser conseguidos con el tipo de estudio propuesto, por tanto, deben ser coherentes con la metodología. Esto también

hace que los objetivos deban ser redactados formulando el tipo de objetivo más acorde al tipo de estudio propuesto. Asimismo, la muestra a estudiar debe ser

adecuada para poder alcanzar los objetivos que se plantean. Los objetivos de los estudios cualitativos, además de tener una mayor amplitud en su planteamiento, pueden tener que ser redenidos o ampliados según se recogen y analizan los datos con el n de conocer el fenómeno que se estudia en toda su complejidad. Esto es debido a que habitualmente, la investigación cualitativa explora fenómenos poco conocidos y, por tanto, lo que se pretende conocer con el desarrollo estudio no puede estar muy acotado al inicio del mismo.

Por ejemplo , podemos establecer, en un estudio cualitativo, el siguiente objetivo “explorar

el papel que desempeñan los hĳos en los casos de violencia contra la mujer”, y una vez comenzada la recogida y el análisis de los datos, podemos encontrar diferencias en el rol que desarrollan los hĳos dependiendo de su edad. Por este motivo, nos podemos plantear como objetivo “conocer las diferencias en el rol que juegan los hĳos dependiendo de si son o no mayores de edad”, aunque este no fuera un objetivo planteado al principio del estudio.

E

¡Cuidado con establecer objetivos que pretendan generalizar los hallazgos a la población si no se van a hacer pruebas de estadística inferencial! Por ejemplo , no podemos redactar como objetivo “analizar si existen diferencias en el consumo de alcohol de adolescentes

de 15 años residentes en una zona rural de Segovia según su nivel de estudios” si solo vamos a presentar los resultados descriptivos

de la muestra (y no vamos a hacer inferencias a la población diana). Con la estadística descriptiva no podemos determinar si existen o no diferencias estadísticamente significativas entre los grupos de comparación (para esto es necesario hacer un contraste de hipótesis, procedimiento que corresponde a la

estadística inferencial, como se verá en el epígrafe El análisis y la interpretación de los datos en estudios epidemiológicos).

71


“Hay cosas que son lo que parecen ser; otras que sí parecen serlo y no son; otras que son y no parecen serlo; y otras que no parecen serlo y no son. Al hombre sabio compete decidir correctamente”

Epicteto

LAS HIPÓTESIS DE INVESTIGACIÓN Una hipótesis es un enunciado formal que expresa las relaciones que se espera encontrar entre las variables. Es una posible explicación de la relación

entre los elementos objeto de la investigación, donde se expone cuáles serán las condiciones antecedentes y las consecuentes. Generalmente adoptan la forma: “Si ocurre A entonces ocurrirá B”, donde A y B son las variables de estudio. Cuando se formula una hipótesis debemos tener en cuenta que esta debe ser:

• Consistente: debe estar formulada sin contradicciones entre sus partes. • Compatible con otras teorías y leyes: debe ser coherente con el marco teórico y con los resultados esperados.

• Comprobable en la realidad: las hipótesis se comprueban empíricamente a partir de la observación y medición de las variables que relacionan.

Proceso de formulación y vericación de hipótesis

De modo general, la argumentación cientíca se realiza de la siguiente manera: 1) A partir de una teoría o tras la observación del fenómeno, se postula una

hipótesis del tipo: si ocurre A, entonces ocurrirá B. 2) La hipótesis se pone a prueba, de modo que, tras la ocurrencia de A pueden darse dos situaciones:

Ocurre el efecto B, por tanto, la hipótesis se conrma. Se inere, por tanto, que tras la ocurrencia del efecto A, ocurre el efecto B. – No ocurre el efecto B, por tanto, la hipótesis es rechazada. –

72


3) Si

la hipótesis se conrma, los resultados se generalizan y se incorporan al corpus teórico de la disciplina. Si no se conrma, deberemos formular y probar nuevas hipótesis.

Teoría / Observación

o c s i r o ó d e a t t l o u p s r e r e u e c d l n a n ó i ó c i a c z a i r l o a r p r e r o e c n G i e

Formulación de hipótesis

Verificación de hipótesis

La hipótesis

La hipótesis

se confirma

no se confirma

a v e u N

n ó i c a l u m r o f

Figura 2.11. Fases de la formulación y verificación de hipótesis. (Fuente: elaboración propia).

Al seguir esta argumentación las teorías se mantienen mientras no exista

ningún dato o evidencia en su contra; no olvidemos que las hipótesis suelen formar parte de sistemas teóricos más amplios, es decir, de teorías (podríamos decir que las hipótesis nacen del armazón teórico de una teoría) y que enuncian aspectos relacionados con la teoría para que esta pueda ser contrastada

empíricamente. Cuando una hipótesis se conrma empíricamente de manera que es universal, expresa regularidades de comportamiento y establece una relación necesaria entre las condiciones antecedentes y consecuentes de su enunciado, pasa a ser considerada una ley3. 3.

Aunque existen múltiples deniciones de los conceptos teoría y ley, en este texto se ha adoptado la propuesta por Fontes et al. en el libro Fundamentos de Investigación en Psicología, cuya referencia puede consultarse en la bibliografía.

73


Hipótesis

Hipótesis

Teoría

Teoría Hipótesis

Hipótesis

Hipótesis

Paradigma Teoría

Hipótesis

Figura 2.12. Relación entre hipótesis, teorías y paradigmas (Fuente: Elaboración propia).

Elaboración de hipótesis

Una forma simple y fácil de redactar una hipótesis de investigación analítica 4 es:

VARIABLE INDEPENDIENTE + VERBO +

4.

(supuesta causa)

(supuesto efecto)

Sujeto

Complemento directo

Se especica hipótesis analíticas porque es en ellas donde se asume que la relación entre las variables es de causa-efecto (que suele ser lo habitual cuando se formulan hipótesis). Esta relación causal no existe en las hipótesis de asociación, donde se postula que las variables están relacionadas, pero no se puede asumir que exista entre

ellas una relación causa-efecto.

74

VARIABLE DEPENDIENTE


Donde:

• La variable independiente es la supuesta causa del efecto o variable dependiente. Interpretando la hipótesis de investigación como una oración, desde un punto de vista gramatical, la variable independiente sería el sujeto de la oración.

• El verbo puede indicar o no un sentido en la relación de las variables (será entonces una hipótesis direccional o no direccional, como se verá posteriormente). Debe redactarse en presente o en futuro. • La variable dependiente es el supuesto efecto provocado por la variable independiente o supuesta causa. Si se interpretara la hipótesis como una oración, desde un punto de vista gramatical, la variable dependiente sería el complemento directo. Se denomina variable dependiente porque depende

de la primera (la independiente), denominada así porque no depende de ninguna otra al ser la supuesta causa, por tanto, la que aparece primero en el

tiempo (estos conceptos se exponen con mayor profundidad en el apartado Las variables de la investigación , dentro de la fase metodológica).

Veamos un ejemplo de hipótesis: Una intervención educativa realizada en alumnos de primer curso de Educación Secundaria Obligatoria reducirá los prejuicios sexistas hostiles y benevolentes en esta población.

En este ejemplo, – Variable independiente: la intervención educativa. – Verbo: reducirá (hace que la hipótesis sea direccional, como luego se explica). – Variable dependiente: los prejuicios sexistas hostiles y benevolentes.

O L P M E J E

Algunos autores, no obstante, recomiendan que no se exponga directamente

la hipótesis de investigación (la que se niega para hacer la hipótesis nula en el análisis estadístico de los datos), puesto que de esta manera las hipótesis se plantean como armaciones que dejan poco lugar a la duda. Estos autores recomiendan que la redacción sea en términos de conjetura. Para conseguir este efecto, la redacción debería comenzarse con alguna expresión del tipo “Se espera que (variable independiente + verbo + variable dependiente)…” o el antiguo formato: “Si… (variable independiente) entonces… (variable dependiente)”. 75


O Así, la hipótesis formulada en el ejemplo anterior quedaría: L – Se espera que una intervención educativa realizada en alumnos de primer curso de P Educación Secundaria Obligatoria reduzca los prejuicios sexistas hostiles y benevolentes M en esta población. E – Si se realiza una intervención educativa en alumnos de primer curso de Educación J Secundaria Obligatoria, entonces se reducirán los prejuicios sexistas hostiles y E benevolentes en esta población.

En la mayoría de estudios cualitativos no se suelen dar hipótesis porque, precisamente, lo que se pretende con el estudio es generarlas (recordemos que la investigación cualitativa es inductiva) o, al menos, explicar un fenómeno poco conocido del que no existen explicaciones teóricas.

En estos estudios, lo habitual es que las hipótesis se vayan generando y afinando conforme se recoge y analiza la información. En los estudios cualitativos las hipótesis son, por tanto, emergentes, flexibles y contextuales, y suponen uno de los resultados del estudio, como afirman Hernández et al.

Fuentes de hipótesis Las hipótesis pueden ser formuladas a partir de:

• Teorías: las teorías se ponen a prueba empíricamente y se verican o no a través de hipótesis.

76


Si, por ejemplo , tomamos la Teoría de la disonancia cognoscitiva de Festinger (que establece que la existencia de elementos en el campo psicológico que no son consonantes

entre sí, producen un estado psicológico de disonancia que es incómodo y que, por ello, la persona trata de hacer esas cogniciones más coherentes) podríamos establecer una

E

hipótesis para comprobar si realmente la disonancia cognitiva produce malestar.

• Observaciones personales: se quiere comprobar si lo que se ha observado en la práctica clínica ha sido fruto del azar o realmente existe una relación causa-efecto.

Si, por ejemplo , hemos observado que la mayoría de las mujeres que nos consultan

en nuestro centro de salud por incontinencia urinaria han tenido más de dos partos, podríamos postular que el haber tenido más de dos partos favorece la aparición de

E

incontinencia urinaria.

• Estudios previos: a partir de los resultados de otros estudios, podemos postular hipótesis que expliquen el porqué de esos resultados.

Por ejemplo , si leyésemos en un estudio que los bebés que han estado ingresados en

UCIs neonatales con limitación en el horario de visitas desarrollan estilos de apego ansioso, y postulamos una hipótesis para evaluar si la aplicación del mé todo canguro en

E

este tipo de unidades favorece el desarrollo de estilos de apego seguros.

77


Clasicación de las hipótesis

Las hipótesis pueden ser clasicadas atendiendo a los siguientes aspectos: A) Dependiendo de cómo se han formulado, las hipótesis pueden ser:

• Hipótesis inductiva: son aquellas que se formulan a partir de datos que provienen de la bibliografía, o de observaciones empíricas. Los ejemplos de hipótesis expuestos en el epígrafe anterior sobre la incontinencia urinaria y los diferentes estilos de apego serían de este tipo.

• Hipótesis deductiva: son aquellas que derivan de teorías, como el citado ejemplo a partir de la teoría de la disonancia cognoscitiva de Festinger. B)

Dependiendo del número de variables que relacionen, se denominan: • Simples: asocian una variable independiente con una variable dependiente.

E

Por ejemplo , la hipótesis “los niños nacidos por cesárea tienen más riesgo de padecer

asma en la edad adulta” tiene una variable independiente (nacer por cesárea) y una dependiente (padecer asma).

• Complejas o multivariadas: contienen dos o más variables independientes; dos o más variables dependientes, dos o más variables independientes con dos o más variables dependientes. Es decir, si no es una hipótesis simple, es compleja.

Si en el ejemplo anterior la hipótesis fuera “los niños nacidos por cesárea tienen más

E

riesgo de padecer asma en la edad adulta y de desarrollar estilos de apego evitador” tiene una variable independiente (nacer por cesárea) y dos dependientes (padecer asma y el estilo de apego evitador).

78


C)

Dependiendo de si establecen o no un sentido de la relación, se clasican como:

• Direccional o unilateral: predicen cuál es el sentido de la relación que exploran. Utilizan por tanto un verbo que indica cambio en cantidad o

sentido, como: reduce, mejora, aumenta, disminuye, etc.

El ejemplo expuesto anteriormente, “los niños nacidos por cesárea tienen más riesgo de padecer asma en la edad adulta”, es un tipo de hipótesis direccional, puesto que se indica

cómo se espera que se relacionen las variables, ya que la hipótesis postula que nacer por cesárea aumenta el riesgo de padecer asma.

E

• No direccional o bilateral: no indican cuál es el sentido de la relación que exploran. Utilizan verbos que no indican en qué medida se producirá el cambio ni en que sentido será este, como: modica, altera, influye, etc.

Si la hipótesis del ejemplo anterior la formuláramos: “nacer por cesárea influye en el riesgo de padecer asma en la edad adulta”, sería un tipo de hipótesis no direccional, puesto

que no se indica cómo se espera que se relacionen las variables. De esta manera diríamos que nacer por cesárea modifica el riesgo de padecer asma, pero no indicaríamos si este riesgo es mayor o menor.

E

¿Cómo debemos formular nuestras hipótesis, direccionales o no direccionales?

Es una decisión que deberá tomar el equipo investigador, pues en la mayoría de las ocasiones podremos formularlas de ambas formas. ¿Qué hacer entonces? Pues en esto, como en otros tantos casos, hay posturas opuestas.

Hay quienes deenden que es mejor usar hipótesis no direccionales porque sugieren imparcialidad y objetividad por parte del equipo investigador y requieren tamaños muestrales mayores.

79


Sin embargo, hay quienes opinan que si el marco teórico en el que se encuadra la investigación hace pensar que la posible relación entre

variables irá en un sentido determinado, es más honesto formular hipótesis direccionales, pues demuestran que el equipo investigador ha pensado de

manera crítica y cuidadosa sobre los fenómenos que estudia y dejan claro las expectativas que guiaron la investigación (lo que se pretende lograr) algo que, de cualquier modo, quedará claro en el apartado de antecedentes y estado actual del tema al exponer el marco teórico en el que se desarrolla

la investigación y los hallazgos de estudios similares. Además, las hipótesis direccionales suelen permitir una comprobación estadística de la hipótesis

más na y, como se verá más adelante, no impiden la realización de análisis estadísticos bilaterales.

Si me permiten un consejo, yo recomiendo que cuando los conocimientos que tenemos sobre el tema indiquen un posible sentido en la relación entre

las variables es mejor establecer hipótesis direccionales, pues de esta manera dejamos claro que somos conscientes de que, partiendo de los conocimientos actuales, podemos esperar un solo sentido en la relación entre las variables,

y explicitamos cuál es nuestra predicción. Si no lo hacemos así, podemos parecer menos honestos si con la información

facilitada en el apartado de antecedentes se puede suponer cuál sería la relación a esperar entre las variables.

E

Por ejemplo , si la bibliografía indica que el ejercicio físico reduce la incidencia de osteoporosis, no sería coherente establecer una hipótesis no direccional para probar si

la gimnasia dentro del agua también disminuye la incidencia de osteoporosis, pues la gimnasia acuática es un tipo de ejercicio físico.

Además, ¿sería ético plantearnos un tipo de estudio experimental en el que no especicáramos que el efecto esperado es benecioso para la población diana? , o también, ¿podríamos plantearnos que con nuestra intervención podríamos conseguir tanto un efecto como el contrario sin contravenir los principios éticos? Seguramente no en todos los casos.

80


D) Dependiendo de si la relación asociadas, se denominan:

entre las variables es de causa-efecto o están

• Causalidad: postulan que entre las variables de estudio hay una relación causa-efecto. Por ejemplo , en la hipótesis “los niveles elevados de calcio en sangre aumentan el

riesgo de padecer cáncer de próstata”, entre las variables hay una relación causa-efecto, pues el aumento de los niveles de calcio (causa) origina un aumento en el riesgo de padecer

E

cáncer de próstata (efecto).

• Asociación: postulan que las variables están asociadas, es decir, que el aumento de una supone la disminución de la otra o ambas aumentan o disminuyen a la vez. Estos efectos pueden estar causados por otra variable que origina el efecto de ambas, pero no por una relación causal entre ellas.

Por ejemplo , en la hipótesis “existe una correlación positiva entre la hipertensión arterial

y el índice de masa corporal en adolescentes”, lo que se indica es que los adolescentes con hipertensión arterial tienen mayores índices de masa corporal, pero la hipertensión arterial no es la causa de índice de masa corporal, ya que ambos parámetros son más bien el efecto de otros factores como, por ejemplo, el sobrepeso.

E)

E

Para el análisis estadístico, se clasican como: • Hipótesis de investigación o alternativa (H1): esta hipótesis postula que existen diferencias estadísticamente signicativas entre los grupos que se comparan. Se representa con el símbolo H 1. Esta es la hipótesis que se redacta en el proyecto o en el artículo original y, a partir de ella, se formula la hipótesis nula para proceder al contraste de hipótesis.

Por ejemplo , la hipótesis “los recién nacidos prematuros tienen mayor incidencia de autismo”.

E

81


• Hipótesis nula (H0): esta hipótesis postula que no hay diferencias entre los grupos que se comparan.

E

Por ejemplo , para la hipótesis de investigación expuesta, formulamos la siguiente

hipótesis nula: “no existen diferencias entre el hecho de haber nacido prematuro y la incidencia de autismo”.

La hipótesis nula, también llamada estadística, se representa con el símbolo

H0 y puede ser simple o compleja, de asociación o de causalidad. La H0 causal señala que la variable independiente no produce ningún efecto sobre la variable dependiente o que no existe diferencia entre los grupos estudiados.

Hipótesis nula = nulas (no hay) diferencias

Esta hipótesis se formula antes de iniciar el contraste de hipótesis, pues es la

que se utiliza para hacer dicho contraste, que se explica con más detalle en el capítulo de análisis de datos. De momento, tan solo adelantar que esta hipótesis se contrasta con los hechos observados y de esta manera se determina si la hipótesis se ve apoyada por los

datos o no. En el caso de que la hipótesis sea apoyada por los datos obtenidos (no hay diferencias estadísticamente signicativas entre los grupos), se acepta. Si los datos no apoyan la hipótesis (sí hay diferencias estadísticamente signicativas entre los grupos), esta se rechaza5. La decisión de aceptar o rechazar se hace con un cierto margen de error (el nivel de conanza o valor de p), que es una probabilidad de estar en lo cierto al aceptar o rechazar la hipótesis nula. 5.

82

Para ser estrictos, la hipótesis nula se acepta o no se acepta. De hecho, los expertos en estadística no hablan de “rechazo” de la hipótesis, sino de “no aceptación”. No obstante, por claridad expositiva y porque es en términos de rechazo como se suele expresar la no aceptación de la hipótesis nula en la mayoría de los textos sanitarios, en este libro también se utilizará la expresión “rechazo” para indicar la no aceptación de la hipótesis nula.

F a s e M e t o d o l ó g i c a de la Investigación

“Al final, no os preguntarán qué habéis sabido, sino qué habéis hecho”

Jean de Gerson



CONTENIDOS La elección del diseño La población de estudio Las variables de la investigación Las herramientas de recogida de datos

En este capítulo… Se expone la fase metodológica, donde se responde a la pregunta: ¿Cómo se va realizar el estudio?

Comienza por definir cuál será el po de estudio a desarrollar, algo muy determinado, como ya se ha explicado, por cuál sea la pregunta de invesgación a la que el estudio trata de dar respuesta, que nos indicará si el estudio a realizar será epidemiológico o cualitavo. El siguiente paso será decidir cómo vamos a seleccionar a los sujetos y qué caracteríscas han de cumplir estos, para luego delimitar cuáles serán las variables del estudio y cómo van a ser recogidas.

Fase Metodológica de la Investigación

“No se puede desatar un nudo sin saber cómo está hecho”

Aristóteles

LA ELECCIÓN DEL DISEÑO La elección del tipo de diseño es una fase fundamental del proceso de investigación que, como ya vimos en el apartado La pregunta de investigación como punto de partida , está muy determinada por la pregunta de investigación. Será la pregunta la que nos indique cuál será el tipo de estudio más adecuado para contestarla. Cuando menos, la pregunta nos dirigirá hacia un estudio epidemiológico, cualitativo o mixto. En otras ocasiones, será la pregunta junto a las consideraciones éticas, las que delimiten cuál debe ser el tipo de estudio a desarrollar.

Ejemplos:

– Pregunta de investigación: “¿cuántos trasplantes hepato-renales en pacientes adultos se han realizado en el Hospital Universitario 12 de Octubre durante 2012?” Objetivo: “determinar el número de trasplantes hepato-renales realizados en pacientes adultos durante el año 2012 en el Hospital Universitario 12 de Octubre”. Como lo que pretendo es medir (los resultados que obtengamos serán números) debemos hacer un estudio cuantitativo, posicionado en el paradigma positivista. Como veremos más adelante, el tipo de estudio a realizar será un estudio descriptivo transversal. – Pregunta de investigación: “¿cómo cambia la vida de una persona tras someterse a un trasplante hepato-renal?” Objetivo: “explorar qué cambios percibe en su vida una persona que ha sido sometida a un trasplante hepato-renal tras la intervención”. Como lo que pretendo es comprender un fenómeno (no busco cuanticar, medir, sino

comprender), debemos hacer un estudio cualitativo, posicionado en el paradigma naturalista.

O L P M E J E 3


Pensar en el instrumento de recogida de información que vamos a utilizar para acercarnos al conocimiento del tema, en la población de estudio o en la muestra necesaria, sin haber denido sucientemente los elementos de la etapa conceptual,

son algunos de los errores que se cometen con mayor frecuencia en los inicios de la actividad investigadora.

Clasificación de estudios según su diseño

El lector debe ser consciente de que existen numerosas clasicaciones de diseños de investigación, así como tipos de estudio

más complejos que los que se exponen a continuación. No obstante, el abordaje de estos estudios más complejos excede el contenido de este libro, cuyo objetivo es la iniciación del lector en el ámbito de la investigación. Debido a esto, a continuación se exponen las clasicaciones

más generales y los tipos de estudio más utilizados en ciencias de la salud.

Los estudios se pueden clasicar en base a diferentes criterios: A) Según su nalidad, los estudios pueden ser:

• Descriptivos: no pretenden evaluar una presunta relación causa-efecto, sino simplemente describir un hecho.

E

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Por ejemplo , un estudio que pretenda determinar el nivel de burnout en los enfermeros que trabajan en los diferentes servicios de un hospital determinado.


Pueden ser útiles para generar hipótesis que, posteriormente, se podrán contrastar con estudios analíticos, sobre todo en el caso de estudios correlacionales , en los que se pretende determinar si dos variables pueden estar relacionadas y varían conjuntamente. Para ello, este tipo de estudios examinan si las variaciones de una variable producen cambios en la otra variable que se estudia, aumentándola o disminuyéndola.

Por ejemplo , si quisiéramos saber si la resilencia y la depresión están relacionadas, podríamos pasar una escala para medir la resilencia, como por ejemplo, la escala de

resiliencia de Wagnild y Young; y una escala para medir la depresión, como la escala de valoración de Hamilton para la evaluación de la depresión, por ejemplo. A partir de

E

las puntuaciones obtenidas en cada una de ellas, observaríamos si existe covariación entre ambas variables y, en caso armativo, de qué tipo es tal covariación, es decir, si al

aumentar una aumenta o disminuye la otra y viceversa.

• Analíticos: son aquellos que pretenden evaluar una presunta relación causa-efecto. Por ejemplo , un estudio que pretenda evaluar si la asistencia a terapias grupales favorece la pérdida de peso.

E

B) Según la secuencia temporal en la que se desarrollan, se clasican en:

• Transversales: muestran los datos obtenidos en un momento de tiempo determinado. Las variables se miden simultáneamente y no siempre puede establecerse una secuencia temporal entre ellas (no sabemos cuál se da primero, cuál es la causa y cuál el efecto). Son, por tanto, estudios descriptivos (no pueden ser analíticos al no poder determinar qué variable antecede a la otra). Son, parafraseando a Juana Robledo, como una “fotografía” de lo que sucede. Por ejemplo , si hiciéramos un estudio para determinar la prevalencia de obesidad en los niños que asisten al Centro de Salud José Marva.

E

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Como ya se ha apuntado, cuando estos estudios pretenden establecer relaciones de covariación () entre las variables (del tipo si se da una variable es más probable que se dé la otra, o si las variables aumentan a la vez, disminuyen a la vez, o cuando una aumenta la otra disminuye), se denominan estudios correlacionales. Pese a que se encuentre una covariación o variación conjunta, no puede asumirse que exista una relación causal entre las variables, puesto que los estudios correlacionales también son transversales, y por ello, descriptivos (no pueden analizar una relación causa-efecto).

Por tanto, ningún estudio descriptivo transversal es útil para establecer (y mucho menos para probar) relaciones causales . Esto es algo lógico si pensamos que dos de las tres condiciones de causalidad no se pueden garantizar: No podemos probar la contingencia temporal , según la cual la variable causa debe preceder en el tiempo a la variable efecto, puesto que ambas se recogen en el mismo momento de tiempo y no siempre está claro cuál sucedió primero. No podemos tampoco garantizar la no espuriedad , ya que no podemos asegurar que no existan otras variables que puedan explicar los hechos que se observan.

con un ejemplo de estudio el porqué de las limitaciones de los estudios O Veamos, descriptivos correlacionales para establecer relaciones causa-efecto. L Imaginemos que queremos hacer un estudio para ver si existe correlación entre tener P artrosis de rodilla y obesidad. Los resultados nos podrían indicar que existe una positiva, es decir, que cuanta más obesidad tenga la persona, mayor grado M correlación de artrosis de rodilla. E Sin embargo, con este tipo de estudio no podríamos decir cuál es la causa y cuál el efecto. J ¿Es la obesidad la que produce la artrosis de rodilla o es la artrosis de rodilla la que E limita la movilidad y por eso la persona está obesa?

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• Longitudinales: en ellos existe un lapso de tiempo entre las variables que se evalúan, de forma que puede establecerse una secuencia temporal entre ellas (sabemos que una es anterior a la otra). Generalmente, las observaciones se realizan en, al menos, dos momentos en el tiempo, o si se recogen en un mismo momento, debe poderse asumir que existe una relación temporal entre las variables. Si los transversales son la “fotografía” de lo que sucede, estos serían la “película” de los hechos.

Por ejemplo , pensemos que queremos hacer un estudio para saber si haber nacido prematuro predispone a padecer autismo. Para ello, en la historia de todos los niños que sean diagnosticados de trastorno autista anotaremos si han sido prematuros o no. Entendemos que haber nacido prematuro es un hecho anterior al diagnóstico de autismo. Por eso, aunque ambos datos se recogieran al mismo tiempo, podemos asumir que entre

E

ellos hay una temporalidad y sabemos identicar cuál es el que se da antes.

C) Según la asignación de los factores de estudio, pueden ser:

• Experimentales: en los estudios experimentales el equipo investigador manipula la variable independiente, puesto que establece los valores que esta va a tomar, la controla de forma deliberada o introduce un elemento nuevo en la realidad que estudia.

Por ejemplo , imaginemos que queremos hacer un estudio para evaluar la capacidad de memorización tras haber dormido 3, 6 y 8 horas. El investigador establece que algunos sujetos (quienes el azar determine) van a dormir 3 horas, otros 6 horas y otros 8 horas (establece la magnitud de los valores de la variable independiente). En todos ellos se determinará cuántas palabras memorizan de una lista de 50 que se les presenta durante 20 segundos (el número de palabras memorizadas será la variable dependiente).

O L P M E J E

• Observacionales: en ellos, el equipo investigador no manipula, sino que solo se limita a observar lo que ocurre de forma natural, sin que el equipo investigador intervenga, bien para describirlo o bien para analizarlo. 7


O Ejemplo: Capacidad de memorización según la edad. investigador selecciona sujetos de diferentes edades. Posteriormente, a cada sujeto se L Elle presenta durante 20 segundos una lista de 50 palabras y se anota cuántas palabras ha P podido memorizar. M En este segundo caso, no es el investigador quien determina cuál va a ser la edad de cada E sujeto (no establece la magnitud de los valores de la variable independiente), los sujetos J son seleccionados por tener cierta edad (cierto valor de la variable que ya poseían antes E del inicio del estudio). D) Según el momento de inicio del estudio y su relación con la cronología de los hechos, los estudios pueden ser:

• Prospectivos: son aquellos en los que el inicio del estudio es anterior a los efectos estudiados, de modo que los datos se recogen según se van sucediendo en el tiempo.

Causa

Efecto

Inicio del estudio

Figura 3.1. Esquema de los estudios prospectivos

(Fuente: elaboración propia).

E

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Por ejemplo , si quisiéramos saber si nacer prematuro predispone a padecer autismo, si seleccionamos a los sujetos que nazcan prematuros y les seguimos a lo largo del tiempo para ver cuántos de ellos padecen autismo, sería un tipo de estudio prospectivo.


• Retrospectivos: en ellos, los efectos ya han sucedido en el momento de iniciarse el estudio. El inicio del estudio es, por tanto, posterior a la aparición de los hechos estudiados.

Causa

Efecto

Inicio del estudio

Figura 3.2. Esquema de los estudios retrospectivos


Para que el ejemplo anterior sea un estudio retrospectivo, seleccionaríamos a sujetos diagnosticados de autismo y registraríamos cuántos de ellos fueron prematuros al nacer.

E

Podríamos decir que los estudios prospectivos se

desarrollan desde la causa al efecto y los retrospectivos desde el efecto hacia la causa o, si se preere, los

prospectivos desde el presente hacia el futuro y los retrospectivos, del presente hacia el pasado. Lógicamente, tanto los estudios prospectivos como los retrospectivos son estudios longitudinales, puesto que en ellos se puede asumir que existe una temporalidad

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A continuación, se resumen en la tabla 3.1 las diferentes clasicaciones de los tipos de estudio expuestas hasta ahora.

Finalidad del estudio

Asignación de los factores de estudio

Temporalidad

Sentido del estudio

Descriptivos Analíticos

Experimentales Observacionales Longitudinales Transversales

Prospectivos Retrospectivos

Tabla 3.1. Diferentes clasicaciones de los estudios


En las próximas páginas, se exponen los diferentes tipos de estudio de acuerdo a la siguiente clasicación:

1. ESTUDIOS EPIDEMIOLÓGICOS O CUANTITATIVOS: son aquellos que pretenden medir los fenómenos que estudian. Dentro de ellos, distinguimos: 1.1. Estudios experimentales: en ellos, los investigadores manipulan la supuesta causa (variable independiente), puesto que determinan cuáles son los posibles valores que dicha variable va a tomar. Los grupos son creados de manera aleatoria y hay un grupo de control que sirve de comparación. Son tipos de estudios experimentales los siguientes:

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1.1.1. Ensayo clínico aleatorizado. 1.1.2. Ensayo cruzado. 1.1.3. Estudio factorial. 1.1.4. Diseño Solomon.


1.2. Estudios observacionales: son aquellos en los que los investigadores no tienen control sobre la variable independiente ni pueden inuir sobre ella. Los investigadores solo se seleccionan los diferentes valores de la variable que presentan los sujetos. Miden las variables en situaciones naturales, no hay restricciones ni condiciones impuestas por el equipo investigador.

Pueden ser de dos tipos:

1.2.1. Descriptivos. 1.2.2. Analíticos. Los estudios analíticos, pueden ser: • Estudio cohortes. • Estudio casos-control.

1.3. Estudios cuasi-experimentales: en ellos no hay grupo control, la asignación de los sujetos a los grupos control y experimental no es aleatoria o la comparación se hace con un grupo de diferentes características. 2. ESTUDIOS CUALITATIVOS: son aquellos que pretenden comprender los fenómenos que estudian 1. 2.1. Etnografía: pretenden describir e interpretar hechos a partir de los valores, ideas y prácticas de los grupos culturales. 2.2. Fenomenología: son aquellos que explican la esencia de la experiencia de los sujetos que participan. 2.3. Teoría fundamentada: pretenden elaborar teorías a partir de las experiencias y los cambios que se producen a lo largo del tiempo. Tratan, por tanto, de establecer un proceso. 2.4. Etnometodología: se interesan por el análisis semiótico y sintáctico del discurso. 2.5. Investigación-acción: pretenden identicar algún aspecto social para mejorarlo y/o cambiarlo. 2.6. Biografía: abordan cuestiones subjetivas y vivenciales.

3. ESTUDIOS MIXTOS: integran las perspectivas cualitativas y cuantitativas. 1. Debido al diseño exible y emergente de la investigación cualitativa, resulta compli cado explicar los diferentes abordajes como se puede hacer con los estudios epide miológicos, puesto que en ellos el propio desarrollo del estudio indicará las tareas y actividades a realizar posteriormente. Este es el motivo por el que solo se indica cuál es la principal utilidad de este tipo de estudios.

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Experimentales

Epidemiológicos

Ensayo clínico aleatorio Ensayo cruzado Estudio factorial Diseño Solomon

Observacionales Descriptivos Analíticos Cuasi-experimentales

Etnografía s o i d u t s E

Cualitativos

Fenomenología

Estudios no controlados Estudios con grupo control no comparable

Teoría fundamentada Etnometodología Investigación-acción Mixtos Biografía

Figura 3.3. Diferentes tipos de estudio


1. ESTUDIOS EPIDEMIOLÓGICOS O CUANTITATIVOS Son aquellos que se asientan en el paradigma positivista (véase el apartado Paradigmas en las ciencias sobre la salud) y que, por ello, pretenden fundamentalmente medir los fenómenos que estudian. En ocasiones se limitarán a medir, pero en otros casos, estas mediciones servirán para establecer comparaciones. Una primera clasicación de los estudios epidemiológicos los diferencia entre experimentales y observacionales. 12


1.1. Estudios experimentales Son aquellos en los que el investigador manipula las condiciones en las que se desarrolla el estudio (habitualmente, introduce la variable independiente). Como indica Ato (citado en Fontes et al.), “el método experimental es el método cientíco por excelencia, y su objetivo esencial es la identicación de las causas y la

evaluación de sus efectos”. En los estudios experimentales, los investigadores crean una situación articial, manipulando un aspecto determinado del ambiente para estudiar su efecto sobre los sujetos. Trata de buscar una relación causal entre un aspecto del ambiente (variable independiente) y el efecto en el sujeto (variable dependiente) controlando el resto de los factores que podrían inuir igualmente en el efecto —variables extrañas ()—. Para ello, estudia los cambios originados en la variable dependiente como producto de los diferentes valores tomados por la variable independiente.

Para que se pueda inferir una relación causal entre las variables , estas deben cumplir tres condiciones:

• Contingencia temporal: la causa (variable independiente) debe preceder en el tiempo al efecto (variable dependiente). • Covariación entre las variables: un cambio en la variable independiente deben conllevar un cambio proporcional, directo o inverso, en la variable dependiente. De no ser así, no habrá inuencia de la variable independiente en la variable dependiente y, por tanto, no habrá relación causal entre ellas. • No espuriedad: la covariación entre las variables no puede ser atribuida a otras variables. Para que un estudio se considere experimental , tiene que cumplir las siguientes condiciones:

• Manipulación de la variable independiente: es el investigador quien determina los valores que tomará la variable independiente y crea las condiciones de su presentación. • Existencia de dos condiciones experimentales como mínimo : debe poder darse una comparación entre un grupo al que se le aplica el tratamiento (experimental) y otro al que no (control) para poder comprobar la covariación de las variables y concluir que lo que hace que la variable dependiente varíe es la presencia de la variable independiente. 13


La importancia de tener un grup o control comparable

Antes de adentrarnos en la explicación, se expone una anécdota para comprender la importancia de tener un grupo control con el que comparar los hallazgos: Una tarde estábamos en casa viendo una película de dibujos animados en la que un perrito (el protagonista de la película) se encontraba en una situación de peligro, pues otro perro venía corriendo hacia él con la intención de hacerle daño. Mi hĳa, que entonces tenía tres años, asustada

y preocupada por el perrito, le gritó: “¡Corre, perrito, corre!” y el perrito salió corriendo, esquivando al malévolo can que iba hacia él. Ella, orgullosa de su hazaña, me miró y dĳo: “¡Mira mamá, le he salvado!” a lo que yo contesté: “¡Muy bien, hĳa!, ¡Muy bien!” Lógicamente... ¡no iba yo a quitarle la ilusión a mi hĳa ni el mérito por su gesta! En aquel

momento obvié explicarle que si hubiera habido otro niño observando la misma película que ella y que no hubiera gritado al perro protagonista

que saliera corriendo, este hubiese salido corriendo de todos modos; que el perro de la televisión realmente no le había oído a ella sino que había salido corriendo porque así estaba previsto, porque era el perro protagonista y la película aún no iba a terminar ¡estaba claro que el perrito iba a salir

airoso de la situación! Si hubiera podido compararse con otra situación (denominada control) hubiera comprobado que no había diferencias entre

gritar al perrito y no gritarle, puesto que el perrito protagonista hubiera salido corriendo en cualquiera de las dos situaciones. Pero no teníamos

una situación control con la que compararnos y eso la hizo pensar que ella había sido la causante del efecto observado (el perrito había salido corriendo y se había salvado).

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Esto que, así visto, puede parecer tan obvio, al ponernos a hacer estudios sobre salud no lo tenemos tan claro. Muchas veces, por ejemplo, no pensamos que hay patologías que revierten simplemente por el paso del tiempo; sino, recordemos aquello que hemos oído, seguro que todos, en alguna ocasión: “un resfriado se cura en una semana con antibiótico y en siete días sin él”.

Imaginemos, por ejemplo , que nos planteamos hacer terapia grupal sobre técnicas de relajación durante la época de exámenes en estudiantes universitarios (sin grupo control) para saber si así disminuimos su nivel de ansiedad antes de los exámenes.

O

El estudio consistiría en medir la ansiedad estado (la ansiedad en ese momento) de cada

alumno justo antes de comenzar cada examen y quizás comprobáramos que, en la medición previa al cuarto examen, la ansiedad estado era signicativamente menor que antes, y a partir de entonces los valores eran cada vez menores. Concluiríamos que la terapia

de relajación es efectiva tras tres sesiones (por ser a partir de la cuarta medida cuando hallamos valores signicativamente menores). Sin embargo, podría suceder que el tercer

examen realizado por los alumnos fuera el más temido (siempre hay uno), tras el cual, su nivel de ansiedad disminuye porque el resto de exámenes no les imponen tanto; y puede ser por este motivo, y no por las sesiones grupales, por lo que el nivel de ansiedad antes del cuarto examen era signicativamente inferior a los registrados antes.

L P M

Si hubiéramos tenido un grupo control al que no se le realizara dicha terapia grupal y que realizaran los mismos exámenes en las mismas fechas, compararíamos la ansiedad estado

de los sujetos del grupo experimental (los que acuden a la terapia) con la de los sujetos del grupo control (los que no acuden) antes de cada examen, comprobando que, quizás, no existían diferencias signicativas en la reducción de la ansiedad debida a acudir o no a la terapia; sino que ambos grupos habían reducido signicativamente su ansiedad y concluiríamos que ha habido algo ajeno a la variable independiente (en este caso la terapia

E J

grupal) que ha hecho que los sujetos de ambos grupos redujeran su ansiedad. De esta manera, podríamos haber concluido que la reducción no era debida a la terapia,

E

sino a haber realizado el examen más temido por los alumnos.

En otras ocasiones, sin embargo, lo que hace que las conclusiones encontradas sean erróneas es el hecho de comparar con otro grupo no equivalente.

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como ejemplo el expuesto por Darrel Huff en su libro, Cómo mentir con la O Sirva , en el que se indica que el porcentaje de mortalidad en la Marina durante L estadística guerra entre América y España fue de 9% y el de la población civil de Nueva York P ladurante el mismo periodo fue del 16%. A priori puede parecer que es más seguro ir a la M guerra, pero lógicamente, esto no es así. Lo que pasa es que se ha comparado un grupo de E soldados cuya edad media no es muy avanzada y por tanto, lo que causa su mortalidad es J fundamentalmente la guerra, con un grupo de personas de edad media más avanzada y E que presentan más factores de riesgo que pueden acarrear su muerte.

Pero, ¿cómo saber si los grupos son o no comparables? A priori, si la muestra ha sido obtenida mediante una técnica de muestreo probabilístico y los sujetos han sido distribuidos a un grupo u otro aleatoriamente (por extracción de etiqueta que indica el grupo al que pertenecerá, o de bolas de colores, donde cada color se identica con un grupo), tendremos bastantes indicios para pensar que los grupos son comparables. Por este motivo, la aleatorización es la última condición para considerar un estudio experimental. En cualquier caso, la realización del test de homocedasticidad () (cuyo desarrollo sobrepasa el contenido de este texto) nos informa si los grupos eran o no comparables al inicio del estudio (antes de aplicar la variable independiente sobre uno de ellos). En resumen, podemos decir que contar con grupos que son comparables nos permite aislar el efecto de la intervención del resto de los factores (podemos entonces armar que las variaciones que se producen en la variable dependiente son debidas exclusivamente a la variable independiente).

• Aleatorización: con esta técnica lo que se consigue es que los grupos sean equivalentes, es decir, similares al inicio del experimento. Cuando los tamaños de los grupos son sucientemente grandes, el azar hace que las posibles variables extrañas que pudiera haber (y que quizás aún no se conocen) se distribuyan equitativamente tanto en un grupo como en el otro.

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Por ejemplo , imaginemos que queremos realizar un estudio para saber si retrasar el inicio de la toma de cereales con gluten reduce la incidencia de alergias. Para ello, a un grupo de niños les introduciríamos el gluten a los 6 meses (de acuerdo a las recomendaciones actuales) y a otro grupo, a los 8 meses (este último grupo sería el experimental). Quizás no recogeríamos como variable el tipo de dieta que siguió la madre en el embarazo,

y, de acuerdo a un estudio publicado en la revista Journal of Phisiology, si la dieta durante el embarazo contiene un determinado grupo de ácidos grasos poliinsturados (AGPI n-3), estos provocan un cambio en el desarrollo del intestino fetal, lo que a su vez mejora la función inmunitaria y reduce la probabilidad de sufrir alergias. Pues bien, si nuestro estudio no ha recogido esta variable para poder controlarla, pero hemos asignado aleatoriamente a los niños a un grupo u otro y si el tamaño es suciente, el azar hará que haya un número

similar de niños cuyas madres han tomado estos ácidos grasos insaturados procedentes de pescado, aceite de nuez o linaza, en un grupo y otro.

O L P M E J E

Por tanto, la asignación aleatoria de los sujetos aumenta la posibilidad de que los grupos sean comparables al inicio del estudio (algo que se comprueba estadísticamente mediante el ya citado test de homocedasticidad) incluso en aquellas variables que, porque aún la ciencia no ha identicado, no se consideren extrañas.

La aleatorización se debe dar en dos momentos: – Al asignar a los individuos a los grupos control y experimental. – Cuando se asignan las condiciones experimentales a los grupos.

Los estudios experimentales se pueden clasicar atendiendo a diferentes aspectos: • Dependiendo del número de variables independientes (VI), se denominan: – Unifactoriales: tienen 1 variable independiente. – Factorial: tienen 2 o más variables independientes.

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• Dependiendo del número de variables dependientes (VD), se denominan: – Univariado: tienen 1 variable dependiente. – Multivariado: tienen 2 o más variables dependientes. El principal diseño experimental realizado en ciencias de la salud es el ensayo clínico aleatorio (ECA), que se expone a continuación. 1.1.1. Ensayo Clínico Aleatorio (ECA)

El ensayo clínico aleatorio (ECA) es la forma más sencilla de diseño paralelo con dos grupos. En este tipo de estudios, los sujetos son asignados aleatoriamente a uno de los siguientes grupos: el grupo experimental, que es el que recibe la variable independiente, es decir, el nuevo tratamiento o la nueva intervención; y el grupo control, que recibe el tratamiento habitual o un placebo. A los sujetos del grupo experimental se les aplica la variable independiente y a los del grupo control no. A ambos grupos se les hace un seguimiento en el tiempo y se cuantican y comparan los resultados obtenidos. Sabremos si existen diferencias signicativas (más allá de toda duda y que no son debidas al azar o a sesgos de muestreo) gracias a la estadística. En ellos es imprescindible que haya asignación aleatoria de los sujetos de estudio (cada sujeto puede ser asignado a un grupo o a otro) y un grupo control. También es imprescindible que los sujetos que participan den su consentimiento informado por escrito, y que el estudio pase por un Comité Ético que lo evalúe (sobre todo, cuando se trata de administrar medicamentos 2). No obstante, en la actualidad, incluso aquellos estudios en los que no se prueban tratamientos, sino que se hacen intervenciones educativas o preventivas son evaluados por los Comités Éticos. Sin la aprobación de dicho comité no se puede poner en marcha el estudio. Como estos estudios evalúan los efectos de una intervención, intentando establecer una relación de causa-efecto, son estudios analíticos y, por ello, longitudinales. Como la aparición de los efectos es posterior al inicio del estudio, son estudios prospectivos. Sin embargo, estas clasicaciones (estudio analítico, longitudinal prospectivo) no se suelen facilitar, ya que son inherentes al ensayo clínico aleatorizado. 2. Como ya se comentó al hablar sobre los comités de ética de investigación clínica, la realización de ensayos clínicos con medicamentos está regulada por el Real Decreto 223/2004, de 6 de febrero.

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Pérdidas

Grupo Experimental

Participantes (muestra)

Asignación

Efecto

Seguimiento

Aleatoria

Comparación mediante pruebas estadísticas

Grupo Control

Efecto Pérdidas

Figura 3.4. Estructura de un ensayo clínico aleatorizado

(Adaptado de: Argimon Pallás JM, Jiménez Villa J. Métodos de investigación clínica y epidemiológica. 3ª ed. Madrid: Elsevier; 2007).

La principal ventaja de estos estudios es que, al controlar el factor de estudio y las condiciones en las que se realiza la investigación (las variables de confusión o variables extrañas, que se explican en el apartado Las variables de la investigación), proporcionan una gran conanza en las conclusiones obtenidas, es decir, tienen mayor evidencia. Además, la asignación aleatoria de los sujetos (como ya se ha comentado) tiende a producir una distribución equilibrada de las potenciales variables de confusión. Su principal limitación viene impuesta por la ética. No es ético aplicar tratamientos que sabemos que pueden perjudicar al grupo experimental o privar al grupo control de tratamientos que han demostrado ser ecaces, por eso, es especialmente importante que en este tipo de estudios se recoja un consentimiento informado por escrito de los participantes. 19


En ocasiones, si los participantes son muy seleccionados (los criterios de inclusión y exclusión hacen que la población sea muy especíca), puede resultar dícil generalizar los resultados a la población diana.

ejemplo de ensayo clínico aleatorizado sería un estudio en el que se pretende saber si O Un un determinado programa de educación sanitaria a diabéticos tipo 1 mejora las cifras de L hemoglobina (en adelante, Hb) glicosilada. P En este ejemplo: El grupo experimental son las personas con diabetes tipo 1 que acuden al programa de M – educación sanitaria diseñado (que es la VI de este estudio). E – El grupo control son las personas con diabetes tipo 1 que hacen el seguimiento habitual J en consulta. E – El efecto, la variable dependiente (en adelante, VD) son las cifras de Hb glicosilada.

Este estudio es ético porque el grupo control no es perjudicado, puesto que recibe la intervención habitual (el seguimiento que habitualmente realizan en consulta) 3.

L    Las expectativas tanto de los pacientes como de los investigadores, pueden inuir en la evaluación de la respuesta observada. Para que esto no suceda se utilizan las técnicas de enmascaramiento, también llamadas ciego. Su propósito es evitar la inuencia que pueden tener los diferentes sujetos que participan en el estudio (equipo investigador, participantes, evaluadores, etc.) por conocer quién recibe la intervención y quién no. Este hecho puede contribuir a modicar sus acciones o decisiones (los sujetos experimentales pueden pensar que si se están tomando un fármaco para disminuir la ansiedad, por ejemplo, deben notarse más tranquilos) o en la evaluación del efecto producido, que sesgaría el resultado. 3. En cualquier caso, en el proyecto de investigación se debe indicar que, de probarse que la intervención mejora lo que se pretenda evaluar, esta se ofertará a los sujetos que hayan participado en el grupo control.

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Se distinguen tres tipos de ciego:

• Ciego simple: se aplica cuando los participantes en el estudio desconocen si lo que están recibiendo es la variable independiente, el tratamiento de comparación o un placebo. • Doble ciego: si los participantes en el estudio desconocen si lo que están recibiendo es la variable independiente, el tratamiento de comparación o un placebo, y también los investigadores desconocen lo que recibe cada sujeto. • Triple ciego: si es el investigador principal o el estadístico que analiza los datos quien desconoce la asignación de los participantes al grupo control o experimental. • Evaluador ciego: se recurre a esta técnica cuando no se pueden aplicar los procedimientos anteriores. Entonces es la persona responsable de medir la variable quien desconoce el grupo al que pertenece cada participante. Cuando un estudio no utiliza técnicas de enmascaramiento, se denomina ensayo abierto.

1.1.2. Ensayo clínico cruzado

En este tipo de ensayos, los sujetos que participan en el estudio reciben los dos tratamientos que se comparan, y lo que varía es el orden en el que reciben cada tratamiento. Así, el tratamiento que recibe un grupo en primer lugar, se administra al otro grupo en segundo lugar y viceversa. En este tipo de estudios, los sujetos son asignados aleatoriamente a un grupo (por ejemplo, grupo A o grupo B). A los sujetos del grupo A se les aplica un tratamiento (por ejemplo, tratamiento A) y al grupo B se les aplica el tratamiento de comparación (por ejemplo, tratamiento B), y se evalúa el efecto en ambos grupos. Se deja pasar un tiempo, denominado periodo de lavado o blanqueo, para tener la seguridad de que los efectos de los tratamientos A y B han desaparecido y los sujetos se encuentran en el estado inicial. Tras ese periodo de lavado se aplica a los sujetos del grupo A el tratamiento B y a los del grupo B el tratamiento A, y se evalúa el efecto en ambos grupos.

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Tratamiento A

Grupo A

s e ) t a n t r a s p i e c u i t r m a ( P

Efecto A1

Tratamiento A

Grupo B

Efecto A2

Grupo A

Efecto B2

Periodo de lavado

Asignación Aleatoria

Grupo B

Efecto B1

Tratamiento B

Tratamiento B

Figura 3.5. Estructura de un ensayo clínico cruzado


Como vemos, en este tipo de estudio, pertenecer a un grupo o al otro (A o B) lo único que determina es el orden en el que se recibirán los tratamientos que se comparan, ya que la secuencia de tratamientos en el grupo A es AB y en el grupo B es BA.

el siguiente ensayo clínico cruzado: queremos hacer un estudio para saber si, O Imaginemos la realización de una prueba de esfuerzo, la canitrina o la nitroglicerina alivian L durante antes el dolor precordial por angor. P A los sujetos del grupo A, se les administra canitrina, y a los del grupo B nitroglicerina M para aliviar el dolor precordial, y se mide el tiempo que tarda en desaparecer el dolor. E Tras un periodo de lavado de una semana, a los sujetos del grupo A se les administra J nitroglicerina y a los del grupo B canitrina para aliviar el dolor precordial, y se mide el E tiempo que tarda en desaparecer el dolor.

22


Estos estudios, por tanto, se pueden realizar en aquellos tratamientos en los que los efectos son rápidos, y también desaparecen rápidamente. No son útiles si la intervención produce un efecto de memoria o si se desconoce cuál debe ser el periodo de lavado para asegurar que el efecto ha desaparecido en todos los sujetos. Tampoco son útiles en enfermedades agudas o que cursen a brotes. El efecto del tratamiento se obtiene comparando los resultados obtenidos por el tratamiento A (en las respuestas A1 + A2) con los obtenidos por el tratamiento B (en las respuestas B1 + B2). En el análisis de los efectos se deben tener en cuenta la existencia de los siguientes efectos:

• Efecto periodo: es importante determinar si entre el primer y el segundo momento en el que se recogen los datos ha habido algún cambio en el sujeto. Puede que, por ejemplo, la enfermedad se haya agravado o que, por el contrario, haya mejorado y los efectos que se observan no estén relacionados con la intervención. Para evaluar este efecto hay que comprobar si existen diferencias en la primera observación (A1 + B1) y la segunda (A2 + B2). Este efecto se minimiza si cada sujeto cambia de tratamiento varias veces, pero esto hace que los sujetos sean más reacios a participar en el estudio. • Efecto secuencia: el efecto residual del primer tratamiento puede inuir en los efectos tras aplicar el segundo. Para prevenirlo, debe asegurarse que el periodo de blanqueo es suciente para extinguir el efecto del tratamiento anterior. Las intervenciones se administran en diferente orden (en un grupo la secuencia del tratamiento es AB y en el otro, BA) precisamente para evaluar este efecto secuencia, que se determina comparando (A1 + B2) frente a (B1 + A2). No obstante, en ocasiones, el efecto residual permanece, bien porque persistan sus efectos psicológicos, o bien porque la enfermedad o el síntoma ha mejorado y no es posible que el sujeto retorne a su situación inicial. Si sospecháramos que esto puede pasar, el ensayo cruzado no sería el tipo de diseño más adecuado. Si existe un efecto secuencia, los resultados del primer periodo de observación son los que proporcionan una comparación válida, pues hasta ese momento, solo el azar determinaba la pertenencia a un grupo o a otro (en el segundo periodo ya puede inuir tanto la secuencia como el efecto periodo).

23


La principal ventaja de este diseño es que la comparación es más potente y la estimación de la diferencia más precisa, al pasar todos los sujetos por todas las condiciones experimentales, puesto que cada sujeto actúa como su propio control. Su principal desventaja es su duración. Son estudios más largos que los ECA, y además, al tener que completar cada sujeto dos periodos de seguimiento, las pérdidas de sujetos son mayores. Este hecho también tiene una mayor repercusión en los ensayos cruzados, puesto que precisan tamaños muestrales más pequeños. 1.1.3. Estudios factoriales

Como ya se ha explicado, en él hay dos o más variables independientes (o factores) que inuyen en una o más variables dependientes. Cada factor (variable independiente) puede tener dos o más valores o niveles, y cada tratamiento surge de la combinación de los valores de un factor con los de otro, así, el diseño factorial más sencillo sería aquel formado por dos factores (A y B) en el que cada factor tiene 2 niveles que se combinan entre sí, denominándose diseño factorial A x B, donde A expresa el número de niveles de un factor y B el del otro (en el diseño factorial más sencillo 2 x 2). Este tipo de diseño daría lugar a 4 tipos de tratamiento diferente (en general, el número de tratamientos es el resultado de la multiplicación de los niveles de las variables). Los sujetos son asignados de manera aleatoria a cada tratamiento.

B

B1

B2

A1

A1B1

A1B2

A2

A2B1

A2B2

A

Tabla: 3.2. Esquema de un diseño factorial 2x2 (Adaptado de: Fontes de Gracia S, García Gallego C, Quintanilla Cobian L, Rodríguez Fernández R, Rubio de Lemus P, Sarriá Sánchez E. Fundamentos de investigación en Psicología. Diseños y Estrategias. UNED; 2006).

24


Donde los valores A1, A2 y B1 y B2 son los diferentes valores que toma cada una de las variables A y B.

Un ejemplo de este tipo de estudio sería aquel en el que quisiéramos comprobar si un programa de educación sanitaria facilita la pérdida de peso en personas obesas, y además quisiéramos saber si la combinación de ese programa con la asistencia a un grupo de

O

apoyo facilita también la pérdida de peso. De modo que tendríamos:

– 2 VI o factores: la educación sanitaria y asistencia a grupo de apoyo. – 1 VD: la pérdida de peso. Donde, por ejemplo, el factor A es la educación sanitaria, con dos valores (sí recibe la educación sanitaria y no la recibe) y el B es la asistencia a grupos de apoyo (igualmente con los valores sí y no). Como cada variable independiente o factor toma 2 valores, estamos

L P

ante un estudio factorial 2 x 2, con 4 tratamientos posibles, a saber: Asistencia a grupos de apoyo Asiste a un grupo de apoyo Educación

No asiste a un grupo de apoyo

sanitaria

Recibe educación

sanitaria No recibe educación

sanitaria

Recibe educación sanitaria Asiste a un grupo de apoyo

Recibe educación sanitaria No asiste a un grupo de apoyo

M E

No recibe educación sanitaria No recibe educación sanitaria Asiste a un grupo de apoyo No asiste a un grupo de apoyo

Tabla 3.3. Ejemplo de estudio factorial 2x2 (Adaptado de: Fontes de Gracia S, García Gallego C, Quintanilla Cobian L, Rodríguez Fernández R, Rubio de Lemus P, Sarriá Sánchez E. Fundamentos de investigación en Psicología. Diseños y Estrategias. UNED; 2006).

Tendremos entonces 4 grupos, cada uno de los cuales recibe un tratamiento diferente.

J E

Este tipo de estudios nos permiten identicar, además del efecto principal de cada factor o VI, esto es, la inuencia de cada factor (por separado) sobre la variable dependiente, otros efectos, como los que se enumeran a continuación: 25


• Efecto diferencial: compara los efectos de los distintos niveles de un mismo factor. Si el efecto principal es signicativo, es necesario conocer entre qué niveles se da tal efecto (en el caso de variables con más de dos niveles).

E

Si en el ejemplo anterior se establecieran 3 niveles del factor asistencia a grupos de apoyo: (asistencia 4 sesiones o menos, asistencia de 5 a 10 sesiones, asistencia a 11 sesiones o más), estaríamos ante un estudio factorial 2 x 3 y tendría sentido saber a partir de qué número de sesiones se produce influencia en la pérdida de peso (que, como ya se ha

explicado, es la variable dependiente de este estudio).

• Efecto de interacción: aparece cuando la inuencia de una variable independiente sobre la dependiente varía en función de los valores de las otras variables independientes.

En el ejemplo propuesto, solo habría una interacción posible AxB, que en este caso sería

O educación sanitaria x grupos de apoyo, al tratarse de un estudio con dos factores. Pero si añadiéramos otro factor al estudio del ejemplo anterior, por ejemplo, horas de ejercicio

L

al día (factor C) con tres posibles valores (menos de 1 hora, entre 1 y 3 horas, más de 3 horas), estaríamos ante un estudio factorial del tipo A x B x C, en concreto, un estudio

2 x 3 x 3, donde:

– El factor A, educación sanitaria, tendría 2 niveles: recibe educación sanitaria, no recibe P educación sanitaria. – El factor B, asistencia a grupos de apoyo, tendría 3 niveles: asistencia 4 sesiones o menos, asistencia de 5 a 10 sesiones, asistencia a 11 sesiones o más. M – El factor C, horas de ejercicio al día, tendría tres niveles: menos de 1 hora, entre 1 y 3 horas, más de 3 horas.

E

En este caso, habría las siguientes interacciones: AxB, AxC, BxC y AxBxC, por combinación de cada factor con los demás. Estas posibles interacciones serían, para el

ejemplo propuesto:

J E

26

– – – –

AxB: educación sanitaria x asistencia a grupos de apoyo. AxC: educación sanitaria x horas de ejercicio al día. BxC: asistencia a grupos de apoyo x horas de ejercicio al día. AxBxC: educación sanitaria x asistencia a grupos de apoyo x horas de ejercicio al día.


Participantes (muestra)

Asignación

A1 B1

Efecto

A1 B2

Efecto

A2 B1

Efecto

A2 B2

Efecto

Aleatoria

Figura 3.6. Esquema de un estudio factorial AxB (Adaptado de: Royo Bordonada MA, Damián Moreno J, coords.

Método epidemiológico. Madrid: Escuela Nacional de Sanidad; 2009).

Estos estudios son útiles para conocer fenómenos en los que intervienen múltiples variables (algo muy frecuente en los estudios sobre ciencias de la salud), y además, al utilizar la misma muestra de sujetos para medir el efecto de cada variable, estas son evaluadas con la misma precisión. Otro de sus puntos fuertes es la posibilidad de medir el efecto de interacción entre variables para conocer así cuáles son las combinaciones de tratamiento más apropiadas para el abordaje del fenómeno que se estudie. 1.1.4. Diseño Solomon

Es un tipo de estudio que pretende controlar la interacción entre la medida pre-tratamiento con la intervención o variable independiente. Es como un estudio factorial 2x2 en el que uno de los factores es la medida pre-tratamiento. Para su realización, se forman aleatoriamente cuatro grupos con los sujetos que componen la muestra, de manera que se obtienen dos grupos experimentales y dos grupos controles, cada uno de los cuales tiene un grupo con una medición pre-tratamiento.

27


M e p re -t r a a t a m di d i en t o

Con medida pre-tratamiento

Sin medida pre-tratamiento

Con tratamiento

Grupo A

Grupo B

Sin tratamiento

Grupo C

Grupo D

Tratamiento

Tabla 3.4. Representación esquemática de un diseño Solomon (Adaptado de: Fontes de Gracia S, García Gallego C, Quintanilla Cobian L, Rodríguez Fernández R, Rubio de Lemus P, Sarriá Sánchez E. Fundamentos de investigación en Psicología. Diseños y Estrategias. UNED; 2006).

Es decir: • En el grupo A , se realiza una medida pre-tratamiento y se le aplica el tratamiento. • En el grupo B , se aplica el tratamiento, pero sin medida previa. • En el grupo C , se realiza una medida pre-tratamiento, pero no se le aplica el tratamiento. • En el grupo D , ni se realiza medición previa ni se aplica tratamiento. De esta manera, tanto el grupo A como el B son grupos experimentales, pues reciben el tratamiento aunque se diferencian en que uno de ellos (el A) también es medido antes de su aplicación. Por otro lado, el grupo C y D son grupos controles, puesto que ninguno de los dos recibe el tratamiento (en el caso del grupo D, tampoco es medido antes de que en los grupos experimentales se aplique el tratamiento). Posteriormente, se miden los efectos del tratamiento (o de la no intervención, en el caso de los grupos controles) en un momento de tiempo determinado en todos los grupos (a la que se denomina medida post-tratamiento), de manera que de los cuatro grupos, hay dos que tienen medida pre-tratamiento (además de la medida post-tratamiento) y dos que tienen medida post-tratamiento solamente. Con un ejemplo quizás se entienda mejor cuál puede ser la utilidad de este tipo de estudios: 28


Imaginemos que queremos hacer una intervención educativa para reducir la ansiedad de los niños que van a someterse a cirugías programadas. Una semana antes de la cirugía, se darían las sesiones educativas a los grupos que les correspondiera y a los grupos que no, solo se les mediría la ansiedad-estado en ese momento.

O

Aleatoriamente dividiríamos a los niños de la muestra en 4 grupos, de manera que cada uno de ellos recibiría el siguiente tratamiento:

– – – –

A: medida de ansiedad-estado una semana antes + intervención educativa. B: intervención educativa.

L

C: medida de ansiedad-estado una semana antes. D: no intervención ni medición previa.

A todos ellos, les mediríamos la ansiedad-estado 2 horas antes de la cirugía (medida post-

tratamiento), para determinar las posibles diferencias entre la medida de la ansiedad después del tratamiento y la de antes del tratamiento (en los grupos a los que se les ha determinado la medida pre-tratamiento) y las posibles diferencias entre las medidas de ansiedad-estado entre los que han recibido la intervención educativa y quienes no.

P

Este tratamiento se representa, esquemáticamente en la tabla 3.5: Grupo

Medida de ansiedad-estado una semana antes

Intervención educativa

Medida de ansiedad-estado

M

2 horas antes de la cirugía

A (experimental)

SI (OA1)

SI (XA)

SI (OA2)

B (experimental)

NO

SI (XB)

SI (OB2)

C (control)

SI (OC1)

NO

SI (OC2)

D (control)

NO

NO

SI (OD2)

E

Tabla 3.5. Representación esquemática del ejemplo de diseño Solomon propuesto. (Adaptado de: Fontes de Gracia S, García Gallego C, Quintanilla Cobian L, Rodríguez Fernández R, Rubio de Lemus P, Sarriá Sánchez E. Fundamentos de investigación en Psicología. Diseños y Estrategias. UNED; 2006).

J

NOTA. En la tabla se utiliza la forma de representación esquemática habitual en los estudios de investigación, donde: O = Observación o medición. El subíndice indica si es la primera (en este caso pre-tratamiento) o sucesivas mediciones. X = Tratamiento En ambos casos se especica el grupo en el que se realiza la observación o el tratamiento.

E

29


Este tipo de diseño permite conocer: • Si se ha producido sensibilidad a la medida pre-tratamiento: comparando la medición post-tratamiento del grupo que recibe solo la medida pre-tratamiento con el grupo al que solo se le mide en el momento post-tratamiento, en nuestro ejemplo, OC2 con OD2. Si hubiera diferencias entre la medida posttratamiento en estos grupos, como ninguno de ellos ha recibido el tratamiento, estas diferencias serían debidas a la sensibilización por parte de los sujetos al instrumento de medida, que es lo único que los diferencia (el grupo C ha tenido una medida pre-tratamiento y el grupo D no). • Si la medida previa ha interactuado con el tratamiento : comparando la medición post-tratamiento de los dos grupos que reciben el tratamiento, puesto que en uno de ellos también se ha tomado una medición pre-tratamiento (en nuestro ejemplo, el grupo A). Para conocer esta interacción se comparan los resultados de la medición de OA2 con OB2. 1.2. Estudios observacionales Los investigadores no manipulan la variable independiente a su criterio, sino que miden las variables en situaciones naturales. No hay restricciones ni condiciones impuestas por el equipo investigador puesto que, en muchos casos, los fenómenos que se estudian no pueden provocarse intencionadamente por razones éticas o porque son variables que forman parte de las características personales de los sujetos o de su historia vital, como por ejemplo, ser obeso o no, haber tomado o no lactancia materna durante más de seis meses. Estas variables se suelen denominar variables de selección de valores, y son las que hacen que los sujetos sean agrupados en un grupo u otro en función de la presencia o no de dichas variables.

E

Por ejemplo , imaginemos que queremos hacer un estudio para conocer si los niños que han sido alimentados con lactancia materna durante los primeros seis meses de vida tienen menos alergias alimentarias que los niños alimentados con fórmula adaptada. En este caso el investigador simplemente selecciona a los sujetos por la presencia o no de la característica que pretende estudiar que, en este ejemplo, es haber tomado lactancia materna o lactancia articial en los primeros seis meses de vida.

30


Esta variable de selección de valores también tomaría dos valores posibles (lactancia materna o lactancia articial), pero el investigador no determina qué niños han tomado una u otra, ni lo podría plantear como un ensayo clínico aleatorizado pues, conocidos los muchos benecios de la lactancia materna, no sería ético decidir que habría un grupo de

E

niños a los que se les alimentará con fórmula adaptada. Deben ser sus progenitores, en todo caso, quienes tomen esta decisión y no los investigadores.

A continuación, se exponen los estudios observacionales más frecuentes: 1.2.1. Estudios observacionales descriptivos

Son observacionales porque el investigador no controla las variables, recoge los datos en el medio natural interesándose por la frecuencia de aparición y las características que determinado problema o suceso de salud tiene en la población que quiere estudiar. Los más frecuentemente utilizados en enfermería son los diseños transversales o también llamados de prevalencia que, como su propio nombre indica, sirven para medir la prevalencia () de una enfermedad, pero no su incidencia () (ver el apartado Medidas de enfermedad y cálculo de riesgos). Es importante para su realización denir especícamente la población de estudio, de la que habitualmente tomaremos una muestra representativa, y tener en cuenta que la validez del estudio dependerá en gran medida de la representatividad de la muestra. Además la característica estudiada debe tener larga duración para asegurar que en el momento de realización del estudio hay un número suciente de individuos que posean la característica. Las variables que se miden son fáciles de obtener (con mucha frecuencia se utilizan encuestas para ello). Es preciso incluir medidas que aseguren que no se producirán demasiadas pérdidas de los sujetos participantes, pues esto puede producir un sesgo en el momento de analizar los resultados.

31


Los estudios descriptivos, como ya se comentó,no permiten establecer relaciones de causa-efecto entre las variables estudiadas (no son estudios analíticos). No obstante, sí pueden sugerir la existencia de una asociación entre las variables, sobre todo en el caso de estudios descriptivos correlacionales, que posteriormente habrá que conrmar mediante la realización de estudios analíticos. Algunas ventajas de este tipo de estudios son:

• Son estudios que requieren poco tiempo para su realización. Este es uno de los motivos que hace que también sean estudios poco costosos económicamente. • Al estimar prevalencia, son útiles para la planicación sanitaria. Entre sus inconvenientes encontramos:

• No son válidos para evaluar relaciones causales. • No son útiles para determinar características poco frecuentes. • La “no respuesta”, las pérdidas de sujetos participantes, introduce un sesgo.

E

Por ejemplo , descripción de los hábitos de consumo de alcohol entre los adolescentes de 13 a 17 años que residen en la Comunidad de Madrid

1.2.2. Estudios observacionales analíticos

Como ya se explicó, se subdividen en: estudios de cohortes y estudios de casos-control. E  

Se denomina cohorte al conjunto de individuos que comparten una determinada exposición y/o “evolucionan” juntos a lo largo del tiempo, como Pollán indica. La cohorte pueden ser personas de una misma generación (por ejemplo, personas nacidas en una misma fecha); un grupo profesional (por ejemplo, enfermeras de un país); personas que presenten una determinada exposición (por ejemplo, mujeres operadas de cáncer mama); una característica genética (por ejemplo, personas que portan trisomía del cromosoma 21); o una comunidad denida geográcamente (por ejemplo, habitantes de la población de Framingham). 32


En estos estudios se comparan dos grupos, uno expuesto a un determinado factor (considerado la causa del efecto) y otro grupo que no presenta dicha exposición. Así los grupos se denominan cohorte expuesta y cohorte no expuesta. Se realiza un seguimiento (habitualmente durante un largo periodo de tiempo) de ambas cohortes y se valora si existe asociación de causalidad entre el factor de exposición y la enfermedad. Son, por tanto, estudios observacionales analíticos longitudinales y prospectivos.

Pérdidas

Cohorte expuesta

Enfermos (a) No enfermos (b)

Seguimiento

Enfermos (c)

Cohorte no expuesta Pérdidas

No enfermos (d)

Figura 3.7. Esquema básico de un estudio de cohortes.


La cohorte expuesta se selecciona dependiendo del factor de estudio (los que consideramos expuestos o que presentan el factor). La cohorte no expuesta se selecciona de la población general. También puede darse el caso de seleccionar una única cohorte general en la que se distinguen dos cohortes internas al seleccionar a los sujetos de esa cohorte general en expuestos y no expuestos, por ejemplo si seleccionamos como cohorte general a los trabajadores en una determinada empresa, después seleccionaremos dos cohortes internas, los que han estado y no han estado expuestos a un determinado factor. 33


Por ejemplo , imaginemos que queremos saber si trabajar en turno de noche favorece la aparición de trastornos depresivos.

E

Podríamos seleccionar a los trabajadores de una empresa que trabajen en turno jo de

noche como cohorte expuesta y compararlos con sus compañeros que trabajan en turnos de mañana o de tarde, que sería la cohorte no expuesta. Ambas cohortes serían cohortes internas de una cohorte general, que sería la de ser trabajador de esa empresa.

Las cantidades numéricas que se obtengan en el grupo de enfermos expuestos (a), de sanos expuestos (b), de enfermos no expuestos (c), y de sanos no expuestos (d), se organizan en una tabla de doble entrada como la que se muestra a continuación:

Enfermos

No enfermos

Expuestos

a

b

a+b

No Expuestos

c

d

c+d

a+c

b+d

n

Tabla 3.6. Organización de los datos de un estudio de cohortes


En el momento de ser seleccionado, los individuos están sanos (expuestos o no a la causa que se desea investigar), y esto es lo que los diferencia de los estudios casoscontrol, donde se seleccionan individuos a partir de la presencia o no de la enfermedad (o de la presencia o no del efecto que se desee investigar).

34


La ventaja principal de este tipo de estudio radica en su capacidad para determinar el efecto del factor de riesgo sobre varias enfermedades (e incluso identicar factores de riesgo hasta entonces desconocidos). Por tanto, permiten identicar multiefectividad.

También tienen otras ventajas, como por ejemplo, permiten medir: • La incidencia en expuestos y no expuestos, además en el grupo expuesto permite valorar si los cambios en la intensidad de la exposición implican un cambio en la incidencia. • El riesgo relativo (RR), que nos informará sobre la magnitud de la asociación entre el factor de riesgo y la enfermedad, que se explica en el apartado Medidas de enfermedad y cálculo de riesgos. Su principal inconveniente se debe al seguimiento prolongado, que implica un elevado coste y un posible aumento de las pérdidas de sujetos de estudio durante su realización. Tampoco son adecuados para estudiar enfermedades poco frecuentes o con un largo periodo de latencia.

Por ejemplo , si quisiéramos hacer un estudio para saber si los niños que toman lactancia materna tienen menos riesgo de presentar diabetes tipo 2. Sería necesario un largo periodo de seguimiento. Para este ejemplo, tomaríamos como cohorte expuesta a los niños que toman lactancia materna, y como cohorte no expuesta a las que no, y observaríamos

E

cuántos de ellos desarrollan diabetes tipo 2.

E  -

También comparan dos grupos entre sí. El grupo que se denomina casos está formado por individuos que tienen una determinada enfermedad (o el efecto que se pretende medir), y el grupo de controles está formado por individuos que no tienen esa enfermedad o ese efecto. La comparación entre grupos se realiza respecto a una variable que será la exposición que, creemos, está relacionada con la enfermedad o con el efecto que se evalúa. 35


Expuestos (a)

Casos (enfermos) (a) + (c)

No expuestos (c)

Expuestos (b)

Controles (sanos) (b) + (d)

No expuestos (d)

Figura 3.8. Esquema básico de un estudio de casos-control


Las cantidades numéricas que se obtengan en el grupo de casos expuestos (a), de controles expuestos (c), de casos no expuestos (c), y de controles no expuestos (d), también se organizan en una tabla de doble entrada como la que se muestra a continuación:

Casos

Controles

Expuestos

a

b

a+b

No Expuestos

c

d

c+d

a+c

b+d

n

Tabla 3.7. Organización de los datos de un estudio de casos-control


36


Como habitualmente este tipo de estudios se hacen para determinar la posible inuencia de un factor considerado de riesgo de una enfermedad especíca, lo habitual no es hablar de casos como sujetos que presentan el efecto que se pretende medir sino como sujetos que presentan una determinada enfermedad. En esos estudios, es necesario que se denan con exactitud los criterios que deben cumplir los individuos que vayan a ser incluidos como enfermos (en el grupo de casos). Esto implica denir la enfermedad y su grado de gravedad, así como denir el factor de riesgo que vamos a estudiar. Siguiendo con el ejemplo anterior, del estudio para saber si los niños que toman lactancia materna tienen menos riesgo de presentar diabetes tipo 2, en este ejemplo, los casos serían

las personas que desarrollan diabetes tipo 2 y los controles quienes no la tienen. A cada sujeto (tanto a los que pertenecen al grupo de casos como a los del grupo de controles)

E

deberíamos preguntarle si tomó lactancia materna.

Los resultados de estos estudios nos permiten conocer la proporción de casos y de controles expuestos a un posible factor de riesgo, pero no es posible calcular la incidencia de la enfermedad. Por este motivo no permiten calcular el riesgo relativo de manera directa por lo que se utiliza el odds ratio (OR) como medida indirecta de riesgo, que se explica en el apartado Medidas de enfermedad y cálculo de riesgos. Entre sus ventajas destacan:

• Son útiles para estudiar enfermedades poco frecuentes o con largos periodos de latencia. En el ejemplo expuesto, realizar un estudio de cohortes sería muy difícil por el alto número de pérdidas de sujetos que podría haber en un periodo de seguimiento tan prolongado. • Permiten detectar multicausalidad, es decir, múltiples causas que originan el efecto que se investiga. • Permiten estudiar exposiciones poco frecuentes pero muy asociadas a la enfermedad. Su principal inconveniente es el sesgo de memoria () (ver el epígrafe de Errores y sesgos en investigación), puesto que imaginemos que, en el ejemplo expuesto, el efecto benecioso de tomar lactancia materna se observara si esta se prolongó durante más de 6 meses. Probablemente, pocos sujetos sabrían esa información, y pocos de sus progenitores también recordarían ese dato. 37


Otros inconvenientes que presentan este tipo de estudios son: • Facilidad de introducir sesgos en la selección de los grupos y al recoger la información. • En algunas ocasiones, puede resultar difícil establecer la secuencia temporal exposición-enfermedad. • No es posible estudiar más de una enfermedad de forma simultánea. • No son útiles para determinar la incidencia ni la prevalencia de la enfermedad. • No permiten precisar el tiempo necesario de exposición al factor de riesgo para ocasionar daño. 1.3. Estudios cuasi-experimentales En ellos, el investigador manipula las condiciones en las que se desarrolla el estudio (habitualmente, introduce la VI), pero no se cumplen alguna(s) de las condiciones que deben darse en los estudios experimentales. Habitualmente, o bien no hay grupo control para comparar, o bien existe un grupo control pero no es comparable. Esto hace que los estudios cuasi-experimentales tengan menos validez interna () , al no poder garantizar que el efecto es debido a la intervención exclusivamente.

1.3.1. Estudios no controlados o estudios antes-después

Estos estudios comparan el efecto estudiado (la VD) en los mismos sujetos antes y después de aplicar la intervención. En este tipo de estudios, se podría decir que los sujetos actúan como sus propios controles pero, al no existir un grupo de comparación, no podemos aislar el efecto debido a la intervención (VI) de otros efectos debidos al efecto placebo ( ) , la regresión a la media ( ) , la evolución natural () de la enfermedad, el efecto Hawthorne () , etc. (ver el epígrafe de Errores y sesgos en investigación). También puede ocurrir que alguna variable externa haya podido influir en los resultados, como, por ejemplo, cambios en el clima, en los estilos de vida de los sujetos, etc.

38


O1

X

O2

Observación antes

Intervención

Observación después

Figura 3.9. Esquema de un estudio antes-después


Por ejemplo , imaginemos que queremos saber si el turno anti-estrés reduce la puntuación de estrés del personal de enfermería. Pasaríamos un cuestionario (por ejemplo, el JSS de estrés laboral de Spielberg) antes de establecer el turno anti-estrés (que sería la intervención de este estudio). Tres meses después de la implantación del turno anti-estrés volveríamos a medir el estrés en los mismos sujetos con el mismo cuestionario, y comprobaríamos si existen diferencias estadísticamente signicativas entre la medida previa y la posterior a la implementación

del turno anti-estrés.

O L P M E J E

1.3.2. Estudios con grupo control no comparable

En ellos, la asignación de los sujetos a los grupos que se comparan no se ha hecho de manera aleatoria, sino que se parte de grupos ya formados o los sujetos son asignados en función de algún criterio establecido por el equipo investigador, como por ejemplo, por una medida previa. Esto hace que, pese a que exista un grupo con el que establecer comparaciones, al no haber sido el azar quien determina que un sujeto pertenezca a un grupo o a otro, no podemos suponer que los grupos son comparables al inicio, puesto que pueden darse factores (conocidos o no) que hagan que los sujetos que conforman los grupos no sean comparables. 39


Veamos con un ejemplo cómo pueden darse grupos no comparables. Imaginemos que queremos realizar un estudio para si la musicoterapia aumenta las horas de sueño de los niños hospitalizados en la UCI Neonatal. Para comprobarlo, a los niños ingresados en la UCI Neonatal del Hospital Universitario

O L P La Paz de Madrid se les pone música durante el día y se determina las horas que duermen,

y se comparan con las horas de sueño de los niños ingresados en la UCI Neonatal del

M hospital Príncipe de Asturias. Puesto que no ha sido el azar lo que ha determinado que unos sujetos pertenezcan al grupo en el que se realiza la intervención o al otro grupo, E sino el hecho de estar ingresado en un centro sanitario u otro, no podemos asumir los grupos sean comparables. Además, en este ejemplo, al tratarse de hospitales de J que diferente nivel asistencial, podemos pensar que también la complejidad de los pacientes E puede ser diferente.

Algoritmo para la clasicación de los estudios

En la página siguiente se puede apreciar dicho algoritmo (Figura 3.10.). 2. ESTUDIOS CUALITATIVOS Fundamentos de la investigación cualitativa. El paradigma naturalista Como ya vimos cuando tratamos los paradigmas de la ciencia, la investigación cualitativa está basada en el paradigma naturalista, que pretende explicar los fenómenos desde la interpretación subjetiva de los sujetos. La realidad que le interesa es la que las propias personas perciben como importante. La investigación cualitativa La investigación cualitativa pretende, como Taylor y Bogdan indican, “comprender a las personas dentro del marco de referencia de ellas mismas” o, como Álvarez-Gayou indica, para la investigación cualitativa “resulta esencial experimentar la realidad tal como otros la experimentan”.

40


Medir y

Mixto

¿Qué pretende el estudio?

Comprender

Cualitativo

comprender Medir ¿Se va a probar alguna hipótesis? No

Sí

Descriptivo

Analítico

¿Hay manipulación de la VI? Sí

No Observacional

¿Hay grupo control? No

Sí

Antes-después

¿Cómo se selecciona a los sujetos?

¿Hay asignación aleatoria de los sujetos a los grupos? Cuasiexperimental Sí

No Con grupo control no comparable

Experimental

¿Cuántas VI hay? 1

Cohortes

Casos control

¿Hay medida pretratamiento?

¿Cuántos tratamientos recibe cada sujeto?

Sí

No

Solomon

Paralelo (ECA)

E n f e r m o s

2o+

Ensayo clínico

1

o s t e s u p x E

Factorial

2 Cruzado

Figura 3.10. Algoritmo para la clasicación de los distintos tipos de estudio


41


La investigación cualitativa, por tanto, pretende detectar, interpretar y comprender opiniones, actitudes, motivaciones y expectativas. Pretende conocer los hechos a partir de los discursos, y no cuantica, sino analiza e interpreta el lenguaje. Quiere conocer el fenómeno que estudia desde el punto de vista de los participantes en el estudio. Como indica Carmen de la Cuesta, la investigación cualitativa se interesa por conocer cómo las experiencias son vividas e interpretadas por quienes las viven; el investigador cualitativo se pregunta cómo algo sucede, no por qué sucede, no se intenta identicar causas que permitan predecir el comportamiento, sino comprenderlo al conocer la intencionalidad de las acciones, desde el punto de vista de los sujetos (también denominados actores) act ores) que participan en el estudio. Lo que se pretende es comprender la experiencia de los sujetos a partir de sus discursos y de sus acciones, y analizar dichos discursos tratando de encontrar los patrones a través de los cuales se organizan y que nos permitan conocer a estas personas en su contexto, contexto , tratando así de comprender su forma de ver la realidad, de d e entender su mundo. Es por esta pretensión de la investigación cualitativa de establecer patrones que permitan elaborar conceptos y teorías a partir de los datos obtenidos, por lo que este tipo de investigación es inductiva (parte de observaciones particulares para tratar de llegar a conocimientos generales). No pretende evaluar hipótesis o teorías preconcebidas, sino descubrirlas a partir del análisis de los datos que se van generando en el desarrollo de la investigación. Generalmente, los investigadores cualitativos comienzan sus estudios con interrogantes solo vagamente formulados, porque, precisamente lo que pretenden es conocer más profundamente los fenómenos objeto de su estudio. Por eso, este tipo de metodología es muy apropiada para conocer problemas que han sido poco estudiados o sobre los que se tienen pocos conocimientos, puesto que permitirá tener una visión más global y profunda del fenómeno. La teoría va emergiendo a lo largo del estudio, buscándose intencionadamente casos negativos que invaliden las hipótesis que se van generando con el n de asegurar que los resultados reejan a los sujetos y contemplan toda la variabilidad de la realidad estudiada, al margen de los prejuicios y de las habilidades del investigador. investigador. Talor y Bogdan enumeran las siguientes características de la investigación cualitativa:

• La metodología cualitativa es inductiva: se desarrollan conceptos y se establecen teorías a partir de la información recogida. No se pretende evaluar modelos o hipótesis que puedan ser aplicadas universalmente, que permitan hacer predicciones sobre la realidad, sino conocer los constructos. 42


Este es el motivo por cual se dice que su diseño es exible y elástico, ya que se debe adaptar a los hallazgos que se están encontrando en la recogida de datos. Es frecuente que, una vez iniciada la recogida de la información, los investigadores se planteen nuevas herramientas de recogida (como, por ejemplo, cuando los investigadores se plantean complementar con observación participante () o con entrevistas en profundidad () los datos obtenidos en el grupo de discusión () , , aunque en el proyecto de investigación solo se planteaban los grupos de discusión como técnica de recogida de la información). Por eso, también se dice que el diseño en la investigación cualitativa es emergente, ya que puede ser modicado si, al analizar la información recogida, el investigador se plantea la posibilidad de utilizar técnicas de recogida que no tenía previstas (véase, por ese motivo, la existencia de echas de doble sentido en la gura 3.13). De hecho cuando en el proyecto se establecen las herramientas de recogida de información, el investigador lo hace a partir de la que teóricamente es la mejor manera de llegar a ese conocimiento. El investigador cualitativo sabe, al inicio del estudio, solo de dónde parte y hacia dónde quiere llegar (es decir, cuál es el objetivo del estudio), pero el camino que debe seguir para alcanzar el conocimiento que pretende con mucha frecuencia es impredecible, puesto que los temas que se abordan con la investigación son, generalmente, poco conocidos (véase guras 3.14 y 3.15). No se busca llegar a “la verdad”, todas las perspectivas son valiosas, porque todos los escenarios y personas son dignos de estudio. Se reconoce la existencia de múltiples realidades y no una realidad única y objetiva. La realidad es fruto del constructo de las mentes humanas, y esa es la realidad que interesa conocer, la que existe en la mente de cada individuo, por tanto, “la verdad” está compuesta por múltiples constructos de la realidad. • En la metodología cualitativa el investigador ve el escenario y a las personas desde una perspectiva holística: son considerados como un todo y no como variables; las personas son estudiadas en su contexto, sin someterlo a distorsiones ni controles experimentales. Es esencial comprender la realidad tal como los sujetos la experimentan. • Los investigadores cualitativos son naturalistas: naturalistas: pues interactúan con los sujetos de un modo natural y no intrusivo. El conocimiento se maximiza a medida que la distancia entre el investigador y los sujetos investigados se minimiza (debemos tener en cuenta que es el investigador el principal instrumento de investigación). 43


El investigador se reconoce como parte del proceso de investigación, asume sus valores, experiencias y sistemas de conocimiento de la realidad. El investigador es, asimismo, sensible a los efectos que él mismo causa en los sujetos que estudia, y por ello, trata de dejar a un lado sus propias creencias y suposiciones (nada se da por sobreentendido). El investigador debe, por tanto, plantearse cómo sus creencias, valores, prejuicios o suposiciones pueden inuir en el análisis que realiza. A este proceso introspectivo por parte del investigador es a lo que se denomina reexividad (). El investigador cualitativo debe interactuar con los sujetos de manera que estos no se sientan juzgados ni evaluados. Debe, por tanto, situarse al mismo nivel que los sujetos investigados, siguiendo el consejo dado por el profesor Álvaro Giraldo: “El investigador debe bajarse del helicóptero para recoger los datos, y ya no volverse a subir a él cuando los analice.” arte . Al ser los investigadores • La investigación cualitativa es un arte. cualitativos flexibles en cuanto al modo en que conducen sus estudios, y no basarse en procedimientos estandarizados, el investigador no es esclavo de un procedimiento o una técnica es, como Taylor y Bogdan indican, “un artífice”. La investigación cualitativa en las ciencias de la salud El actual concepto de salud, enunciado por la OMS y vigente desde 1946, la dene como “el estado de completo bienestar físico, mental y social, y no solamente la ausencia de afecciones o enfermedades”. Esta denición del concepto de salud supone un cambio fundamental, ya que hasta entonces la salud era considerada como la ausencia de enfermedad; sin embargo, a partir de esta denición la salud se valora en términos positivos y de un modo subjetivo (puesto que en su denición se incluye el término bienestar), frente a la objetividad que q ue caracterizaba el concepto de salud cuando este se denía d enía como la ausencia de enfermedad. Además, en este concepto de salud, se añaden también los aspectos psíquicos y sociales de la salud, entendiéndose así la salud no solo desde una perspectiva biológica, sino también también psicosocial. Por Por tanto, a partir de esta denición se puede concluir que para conocer el nivel de salud será preciso conocer el estado de salud, tanto desde un punto de vista biológico como desde un punto de vista psíquico y social. Consecuentemente, el abordaje de la salud incluye aspectos que son opacos al modelo positivista, ya que, para abordar ciertos aspectos de la salud, la investigación epidemiológica puede no ser suciente, puesto que 44


el individuo se observa, desde el paradigma positivista, aislado del contexto al que pertenece. Recordemos que, desde la perspectiva del paradigma positivista, la realidad es única y es objetiva y, por tanto, puede ser observada y medida. Desde esta perspectiva se asume que los acontecimientos suceden debido a unas causas que los preceden y que igualmente se pueden observar y medir (modelo determinista de causalidad), por lo tanto, conociendo las causas, podremos predecir los efectos de estas.

Figura 3.11. El individuo estudiado desde el paradigma positivista


En el ámbito concreto de la enfermería enfermería,, esta es una disciplina y una profesión en la que se trata al individuo desde una perspectiva holística (recordemos que el holismo es la idea de que las propiedades de un sistema, no pueden determinarse con la simple suma de sus partes, o analizando sus partes de forma individual; sino que las partes o componentes deben verse como un todo. El holismo se resume en la máxima aristotélica: “El todo es más importante que la suma de sus partes”), teniendo en cuenta, además de los aspectos biológicos que inuyen en el cuidado del individuo, los aspectos psicosociales que favorecen la promoción de la salud y la prevención de la enfermedad, tanto del individuo como de la comunidad, ya que, no olvidemos que los estilos de vida inuyen de una manera importante en determinados problemas de salud. 45


Además, en un mundo cada vez más globalizado, donde el cuidado es (y debe ser) multicultural multicultural , , la necesidad de que las enfermeras conozcan la diversidad cultural va más allá de la mera curiosidad por aprender, puesto que las personas merecen ser cuidadas de acuerdo a su creencias y valores, y por eso, como ya apuntaba Madeleine Leininger (citado por Castillo), los cuidados que prestan las enfermeras deben ser congruentes con la cultura y las necesidades de quienes los reciben, puesto que, como Leininger indica, las personas que reciben cuidados que no son coherentes con sus creencias, valores y estilos de vida, tendrán conictos culturales, éticos o morales que les harán mostrar síntomas de insatisfacción y tensión. Dado que la cultura suministra un mapa conceptual, una guía, que dirige tanto las actuaciones como las interpretaciones que se hacen de las experiencias vividas y la percepción de su propia realidad, el propio binomio salud-enfermedad y por ende, la manera como se afronta la enfermedad, también están inuidos por la cultura, puesto que forman parte de las experiencias vitales de las personas. Por tanto, si se quieren prestar cuidados al individuo de manera holística, asumiendo que forma parte y es inuido por el contexto social y cultural al que pertenece, se hace imprescindible el uso de una metodología de investigación que sea sensible a la complejidad del individuo inmerso en su realidad social y cultural. Para alcanzar este conocimiento del individuo como un todo (teniendo en cuenta sus preferencias y sus necesidades) y, y, a partir de dicho conocimiento, determinar cuáles deben ser los cuidados que se prestan a cada individuo. Este es uno de los motivos por los que la investigación cualitativa está cada vez más presente en el ámbito de la salud, puesto que es la metodología más idónea para llegar a un conocimiento holístico de los sujetos que estudia. Si bien es cierto cier to que el paradigma para digma positivi pos itivista sta de investigació investi gaciónn ha sido el que hasta ahora ha contado con una posición hegemónica en el ámbito sanitario, este paradigma positivista se encuentra inmerso en lo que podríamos denominar una crisis o, como lo denía Kuhn, una “revolución cientíca”. Para este autor, como ya se ha indicado, en las revoluciones cientícas, ante la imposibilidad de resolver problemas que deberían ser resueltos con las reglas y procedimientos conocidos, o ante la imposibilidad de articular los hallazgos empíricos en la teoría del paradigma, es necesario evaluar los patrones adoptados hasta el momento (y por tanto, los hallazgos que asumían dichos patrones como verdaderos) y, y, como consecuencia, modicar los supuestos en los que q ue se basaba la comunidad cientíca, lo que afecta no solo a los libros de texto sino también a las posteriores investigaciones que se desarrollan en esa comunidad cientíca.

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Figura 3.12. El individuo estudiado desde el paradigma naturalista


Al margen de esta crisis que el paradigma positivista actualmente acusa, es evidente que, cuando queremos abordar los problemas de salud que atañen a su dimensión psíquica o social, los modos de análisis basados en la estadística se quedan casi siempre estrechos, puesto que el ser humano, desde un punto de vista holístico, no puede ser estudiado como un objeto material, aislado de su

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contexto histórico, social y cultural, aislado (podríamos decir) de la razón que lo caracteriza y dejándolo reducido al aspecto biológico común al resto de los animales. Es, por tanto, en estos casos necesario el uso de una metodología de investigación que admita la subjetividad, en la que se busque una comprensión detallada de las perspectivas de las personas que son estudiadas, para poder conocer la realidad del objeto de la investigación desde el punto de vista de los propios sujetos de estudio, conociendo a las personas en su contexto, para ser capaces de saber lo que sienten y comprender cómo interpretan ellos el fenómeno objeto de nuestro interés, pues, como ya do el lósofo José Ortega y Gasset, “Yo soy yo y mi circunstancia”. No podemos obviar que lo que rodea a las personas, y no solo de forma inmediata, sino también lo que han asumido como valores que les son transmitidos por la herencia cultural en la que están inmersos, inuye en la forma en la que los individuos se relacionan e interactúan con su mundo. Son estos valores y esta herencia cultural lo que les hace interpretar y asumir los diferentes fenómenos que les acontecen de una u otra manera y que por tanto inciden directamente sobre su salud psíquica y social. Este tipo de abordaje es posible desde la perspectiva naturalista, a partir de la cual se consigue co nsigue conocer la realidad desde el punto de vista de los sujetos —perspectiva emic ()— y desde el punto de vista del investigador —perspectiva etic ()—. Mercado sugiere que la investigación cualitativa surge en diálogo y contraposición con un modelo de hacer ciencia, el positivismo que fue el modelo hegemónico durante buena parte del siglo XX, y fue quizás ese surgimiento como la antítesis de la investigación epidemiológica la que supuso que ambos paradigmas, positivista y naturalista, fueran considerados antagónicos, en términos de oposición más que de complementación. No obstante, como indican Denman y Haro, desde la década de los 80 del pasado siglo surgieron voces que trataron de documentar la falacia de plantear una oposición radical entre ambos paradigmas, proponiendo la posibilidad de su integración, combinando tanto el uso de los números como el de las narrativas para explorar las realidades humanas. De hecho, como apuntan estos autores, “es evidente que hay aspectos cuantitativos dentro de lo cualitativo, como que lo cualitativo rige en toda perspectiva cuantitativa” , lo que las diferencia fundamentalmente son los aspectos de la realidad que analizan y la forma como los problematizan. El uso de metodología cualitativa en el ámbito de la salud tiene, además, como se indica en el Laboratorio de Investigación Cualitativa de la Fundación Index, otra ventaja, ya que, como arman: “el abordaje cualitativo de los problemas de salud no es solo una opción, sino que es una manera de darle voz a los que a menudo permanecen callados, o los que no la tienen (los desfavorecidos, los marginados)”.

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De hecho, la investigación cualitativa en ciencias de la salud se ha utilizado con los siguientes objetivos: poco , o en ocasiones, incluso, • Examinar fenómenos de los que se sabe poco , fenómenos que no han sido identicados ni nombrados, o que se han denido y conceptualizado de manera deciente.

• Describir dimensiones, variaciones e importancia de los fenómenos. fenómenos . comprendido , • Analizar las características generales de un fenómeno mal comprendido , para conocer las diversas maneras en que un fenómeno se maniesta y los procesos subyacentes.

• Comprender cómo o por qué ocurre un fenómeno, o qué signica este , como base para desarrollar una teoría apoyada en pruebas experimentales rmes.

OBJETIVO

TIPOS DE PREGUNTAS

Identificación

¿Cuál es el fenómeno? ¿Cómo se llama?

Descripción

¿Cuáles son las dimensiones del fenómeno? ¿Qué variaciones existen? ¿Qué es importante acerca del fenómeno?

Exploración

¿Cuáles son todas las características del fenómeno? ¿Qué está ocurriendo realmente? ¿Cuál es el proceso por el que surge o se experimenta el fenómeno?

Explicación

¿Cómo actúa el fenómeno? ¿Por qué existe? ¿Cuál es su significado? ¿Cómo se originó el fenómeno?

Tabla 3.8. Esquema de los objetivos de la utilización de investigación cualitativa en ciencias de la salud (Tomado (Tomado de: Salamanca Castro AB. La investigación cualitativa en

las ciencias de la salud. Nure Inv [Internet]. 2006 Sep-Oct.

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Diseños de la investigación cualitativa

Son las diferentes formas de abordar el fenómeno:

DISEÑO

SI LO QUE PRETENDEMOS ES... Cuestiones subjetivas y vivenciales enmarcadas en un momento histórico determinado.

Biografía

Etnografía

Ejemplo: cómo vivieron las mujeres parisinas el éxodo de sus hijos al campo para protegerlos de los alemanes en la II Guerra Mundial. Describir e interpretar hechos a partir de los valores, ideas y prácticas de los distintos grupos culturales. Ejemplo: vivencia de la muerte de un hijo en una tribu africana. Análisis semiótico y sintáctico del discurso.

Etnometodología

Fenomenología

Ejemplo: cómo definen las enfermeras los errores de medicación Explicar la esencia de la experiencia de los sujetos, es decir, su experiencia individual desde su punto de vista. Ejemplo: vivencias de personas que han sido secuestradas. Identificación de algún aspecto social para mejorarlo y/o cambiarlo.

Investigación-acción

Teoría fundamentada

Ejemplo: falta de seguimiento del embarazo en una comunidad. Pretendemos concienciar a los sujetos de esta necesidad y que sean ellos mismos los que posteriormente demanden la atención sanitaria. Experiencias y cambios a lo largo del tiempo. Este tipo de estudios pretende establecer un proceso. Ejemplo: cómo viven las madres primerizas el primer año de vida de su hijo.

Tabla 3.9. Principales diseños y utilidades de la investigación cualitativa

(Fuente: Elaboración propia).

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Fases de la investigación cualitativa Lo habitual al pensar en las fases o las etapas de un proceso es asumir que estas siguen una secuencia lineal. Sin embargo, en los estudios cualitativos, es frecuente tener que regresar a etapas previas, de ahí que se diga que el diseño en la investigación cualitativa es exible y emergente, ya que “emerge” durante la realización del estudio, debido, fundamentalmente, a que el fenómeno objeto de estudio no se conoce y/o comprende al inicio de la investigación (nótese por eso, la existencia de echas con dos sentidos).

Elaboración artículo investigación

Pregunta de investigación

Revisión de bibliografía (marco de referencia)

Validación de resultados

Análisis de datos

Diseño del estudio

Recogida de datos

Definición

de la muestra

Figura. 3.13. Fases de la investigación cualitativa (Adaptado de: Hernández Sampieri R, Fernández-Collado C, Baptista Lucio P. Metodología de la Investigación. 4ª ed. México: McGraw-Hill Interamericana; 2006).

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Quizás un símil ayude a comprender por qué se dice que el diseño

de la investigación cualitativa “emerge” durante el desarrollo del estudio. Pensemos que tenemos que ir a un lugar al que no hemos ido antes, pero contamos con las indicaciones de un GPS. El dispositivo nos indica cuál es (teóricamente) la mejor manera de llegar a nuestro destino.

Figura 3.14. Diseño “teórico” de la investigación cualitativa

(Fuente: elaboración propia). Ahora imaginemos que, una vez en carretera, descubrimos que hay una autovía

nueva (el GPS no estaba actualizado) que nos puede hacer llegar antes al punto de destino, o que debido a un tramo en obras o un accidente, nos desvían de la ruta que teníamos establecida y tenemos que reestructurar o rediseñar nuestro viaje

para poder llegar al destino. Algo similar ocurre con los estudios cualitativos. La investigación cualitativa estudia fenómenos que, por lo general, son poco conocidos (el destino al que no habíamos ido), pero sabemos que, dependiendo de

cuál sea el objetivo de nuestro estudio, la selección tanto de la muestra como de las herramientas de recogida de información serán unas u otras (teóricamente, como el GPS que nos indica cómo llegar). Sin embargo, como el fenómeno es poco conocido, en muchas ocasiones, una vez iniciado el acceso al campo descubrimos que el muestreo o las herramientas que habíamos pensado que íbamos a utilizar no

son adecuadas para nuestro estudio, y debemos reestructurar o rediseñar (al igual que hacíamos con la ruta) los métodos a emplear.

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Figura 3. 15. Diseño “emergente” en la investigación cualitativa

(Fuente: elaboración propia). Sirva como ejemplo de esto que se expone lo relatado por Sandra Cano Arana, quien arma que en una ocasión, estaban haciendo un estudio mixto () en el que, en su aproximación cualitativa querían saber cómo afecta a las personas el

hecho de haber tenido grandes quemaduras, en qué les cambiaba la vida y cómo. Los investigadores pensaban recoger la información realizando grupos de discusión (teóricamente, la mejor manera de obtener esta información) y para ello trataron de contactar con una asociación de grandes quemados. Tras mucho insistir, consiguieron contactar con dicha asociación (que apenas funcionaba) y supieron que esta forma de recogida de datos no podía ser aplicada en su investigación, puesto que las personas que habían sufrido quemaduras no querían tener en frente a otras personas que también las habían sufrido, pues ello afectaba a su imagen corporal,

y precisamente ese era el motivo por el que la asociación apenas funcionaba, por lo que debieron desestimar la idea de hacer grupos de discusión y recoger los datos mediante entrevistas en profundidad (que se realizan de manera individual).

3. ESTUDIOS MIXTOS O MULTIMÉTODO Como ya se ha explicado, quizás fue el surgimiento de la investigación cualitativa como antítesis del modelo positivista lo que hizo suponer que ambas perspectivas de investigación eran antagónicas y del todo incompatibles. Sin embargo, la asunción de que ambos paradigmas (positivista y naturalista) no 53


son contrapuestos, sino complementarios es cada vez es más frecuente, así como los estudios que utilizan ambas perspectivas de investigación para abordar el fenómeno objeto de interés. A este tipo de estudios se denominan estudios mixtos o multimétodo. Los estudios mixtos combinan abordajes cualitativos y cuantitativos en un mismo estudio, con el objeto de complementar con cada uno “lo que le falta al otro” , como indican Polit y Hungler. Como ya se ha explicado, el método epidemiológico se torna insuciente para el abordaje de aspectos de la salud que están más relacionados con los ámbitos psicosociales de esta, al igual que para captar la totalidad de un fenómeno, puesto que lo aísla de su contexto. En estos casos, el abordaje más idóneo es de tipo cualitativo. Pero esta perspectiva de investigación cuenta con una limitación fundamental, y es la escasa capacidad de generalización de sus resultados, que, si bien son de gran valor social por su carácter contextualizado, esto mismo hace que esos resultados solo puedan ser transferibles a contextos que compartan similitudes socio-demográcas y socioculturales con el lugar donde se ha generado la información. Por tanto, y dado ninguna perspectiva de investigación puede conocer completamente el fenómeno que estudia, el abordaje multimétodo se benecia de las potencialidades de cada perspectiva de investigación (de la investigación epidemiológica y de la cualitativa) y mitiga las deciencias de cada una de ellas. Los estudios mixtos, por tanto, suelen comenzar abordando el fenómeno desde una perspectiva cualitativa, que permite tener una visión global del fenómeno y de su complejidad, para luego utilizar métodos epidemiológicos y completar el conocimiento del fenómeno objeto de estudio. Los estudios mixtos pueden ser utilizados con los siguientes objetivos:

• Diseño de instrumentos de recogida de datos que luego se validan mediante métodos cuantitativos.

E

Por ejemplo , los investigadores pueden realizar entrevistas en profundidad para identicar los reactivos de un cuestionario.

Gracias al primer abordaje cualitativo, el instrumento se adapta a las inquietudes y preocupaciones de las personas sobre las que va a ser aplicado, inquietudes y preocupaciones que no siempre están identicadas en la literatura. 54


• Comprensión del porqué de las relaciones causales. Los métodos cuantitativos pueden hallar relaciones causales entre las variables que estudian, pero no consiguen explicar el porqué de dichas relaciones. Habitualmente, como indican Polit y Hungler, la explicación del porqué se hace a partir de conjeturas o suposiciones de los autores del estudio, que, en muchas ocasiones, sirven de hipótesis que serán probadas en estudios posteriores. El uso de metodologías cualitativas permitiría conocer, por ejemplo, con el desarrollo de entrevistas en profundidad, los motivos que los sujetos del estudio arguyen. También los métodos cuantitativos pueden ser útiles para esclarecer los hallazgos encontrados en estudios cualitativos.

Por ejemplo , si en un estudio cualitativo sobre maltrato a la mujer observamos que presentan ansiedad, y posteriormente les pasamos el test de ansiedad de Hamilton para

E

cuanticar su intensidad.

Este tipo de estudios presentan, no obstante, algunas limitaciones , como por ejemplo:

• Dicultades para el análisis: puede resultar difícil combinar datos numéricos y narrativos, así como solucionar las posibles incongruencias o contradicciones que surjan. No obstante, si esta dicultad se supera, no cabe duda que la conceptualización del fenómeno estudiado es más clara y renada. • Mayor coste económico: al ser estudios que requieren más tiempo y más recursos para ser desarrollados, son más costosos que los estudios que solo utilizan datos cualitativos o cuantitativos. Sin embargo, su coste sí es menor que el que tendrían dos estudios que, por separado, abordaran el fenómeno objeto de estudio. • Capacidad del equipo investigador: el equipo investigador debe estar compuesto por personas que tengan experiencia en ambos tipos de investigación. Es frecuente que los investigadores, por su mayor formación o por su experiencia investigadora, sean más diestros en un tipo de estudios u otro. Para desarrollar este tipo de estudios, es preciso contar con investigadores que tengan conocimientos y habilidades para desarrollar tanto estudios epidemiológicos como cualitativos. 55


“No ha de maravillarnos que el azar pueda tanto sobre nosotros partiendo de que vivimos por azar” Michael E. de Montaigne

LA POBLACIÓN DE ESTUDIO Una población es un conjunto nito o innito de elementos denidos por una o más características de las que gozan todos los elementos que la componen y solo ellos.

E

Ejemplos de poblaciones son los estudiantes de enfermería, las personas diabéticas, las

mujeres embarazadas, etc.

Niveles de población

Población diana

Población de estudio

Muestra

Figura 3.16. Niveles de población (Fuente: elaboración propia).

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Participantes


Al conjunto de individuos que presentan la característica que se pretende estudiar se denomina población diana o población blanco. Tal característica puede ser demográca, social, alguna exposición o problema de salud determinado. Esta es la población que se dene en el objetivo del estudio (que responde a la pregunta “¿A quién?” en la formulación del objetivo). Por este motivo, es a esta población diana, a la que vamos a generalizar los resultados, ya que lo habitual es que no se pueda realizar el estudio sobre todos los sujetos que la componen, siendo necesario realizar un muestreo.

Un ejemplo de población diana serían las personas diabéticas tipo 1.

E

Dentro de esta población diana, se encuentra la población de estudio, que es el subconjunto de casos que satisfacen los criterios de selección y que son accesibles para el investigador. Los criterios de selección, que se subdividen en criterios de inclusión o elegibilidad y criterios de exclusión, son aquellos que establecen qué características deben y no deben cumplir los sujetos para ser incluidos en la muestra.

Siguiendo con el ejemplo anterior, los pacientes diabéticos tipo 1 que acuden a los controles en el Área 2 de la Comunidad de Madrid, y que cumplen con los siguientes criterios de selección (por ejemplo):

– Criterios de inclusión: Personas que tengan más de 18 años de edad. Personas que hayan sido diagnosticadas hace menos de seis meses. – Criterios de exclusión: Personas que no comprendan el castellano. Personas que no sean autónomas para las actividades de la vida diaria.

O L P M E J E

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Los criterios de exclusión pueden estar determinados por aspectos: • Económicos: debido al coste que supondría incluir a sujetos con determinadas características.

E

Por ejemplo , si se excluyen sujetos que no hablen castellano, no porque no nos interese su opinión, sino porque necesitaríamos contar con traductores.

• Problemas de orden práctico : si nos resulta difícil acceder a ciertas personas.

E

Por ejemplo , delimitamos el área geográca que nos resulta accesible o que nos proporciona los permisos éticos necesarios para realizar el estudio.

• Posibilidad de participar en el estudio: se pueden excluir personas que puedan abandonarlo.

E

Por ejemplo , en el caso de personas que se encuentren en situación terminal.

• Diseño del propio estudio: puede que busquemos muestras homogéneas en algún aspecto con el n de controlar la inuencia de variables extrañas.

E

Si, por ejemplo , solo incluimos a personas que hayan sido diagnosticadas hace menos de seis meses, porque queremos medir la efectividad de una intervención educativa y pensamos que si llevan más tiempo diagnosticados será difícil comprobar qué conocimientos tienen y

cuáles han adquirido por nuestra intervención.

Al pasar de un nivel a otro de población, debemos siempre preguntarnos si existen características que puedan haber sido eliminadas y que, por ello, pueden hacer que la población ltrada sea diferente de la que procede y, de ser así, si esas 58


características eliminadas pueden inuir en los resultados de la investigación, puesto que lo que pretendemos es generalizar los resultados obtenidos en los participantes del estudio a los sujetos de la población diana.

Si los niveles de población fueran las muñecas rusas con las que se han representado, deberíamos comprobar que cada

muñeca que supone un nivel inferior de población encaja en el molde de las anteriores.

Por ejemplo , si en la población diana existen diferentes niveles educativos y pensamos que esto puede influir en la facilidad o dicultad de los pacientes diabéticos para aprender

lo relativo a su autocuidado, deberemos incluir estos diferentes niveles educativos en nuestra muestra.

E

Debemos tener cuidado de no establecer criterios de selección muy estrictos ni muy amplios, y optar más bien por un posicionamiento intermedio. Si los criterios de selección son muy estrictos, los sujetos serán fáciles de estudiar y posiblemente cumplidores del tratamiento, pero los resultados serán difícilmente generalizables a la población diana.

Por el contrario, si son muy amplios, la muestra será muy heterogénea, y aunque pueda ser más representativa, será difícil detectar el efecto estudiado.

Por ejemplo: si queremos analizar el efecto de un nuevo neuroléptico, no debemos establecer como criterio de inclusión que los sujetos sean cumplidores del tratamiento, pues sabemos que la escasa adherencia al

E

tratamiento es una característica común en los pacientes con psicosis.

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En la mayoría de las investigaciones no se trabaja con toda la población de estudio, ya que suele ser un número elevado de sujetos, sino que tomamos una muestra de esta población. Dentro de la muestra, muchos autores denen otro nivel de población que son los participantes en el estudio , ya que en la muestra se pueden dar pérdidas de sujetos. La muestra es el subconjunto de elementos de una población. Para que los resultados obtenidos en ella puedan generalizarse (inferirse) a la población de donde se ha tomado, la muestra debe ser:

• Representativa de la población diana de la que procede: la representatividad de la muestra está, en parte, condicionada con la técnica de muestreo utilizada, como se explica más adelante. • De un tamaño adecuado: es el otro factor que inuye en la representatividad. Debe ser lo sucientemente grande para garantizar que la muestra representa a la población diana, y lo sucientemente pequeña para facilitar el análisis. • Comparable: como ya se ha explicado, en los estudios analíticos en los que se compara un grupo (expuesto a un factor o en el que se aplica una intervención) con otro (que no tiene dicho factor de exposición o al que no se le ha aplicado dicha intervención), ambos deben ser similares al inicio del estudio. Esto hará que se pueda concluir que las diferencias encontradas entre ambos grupos son solo consecuencia de la exposición o no al factor o de la aplicación o no de la intervención. Puesto que la necesidad de que los grupos sean comparables se ha explicado en el apartado anterior (La elección del diseño), a continuación, se exponen detenidamente el resto de factores que inuyen en la representatividad de la muestra: las técnicas de muestreo y el cálculo del tamaño muestral.

Tipos de muestreo

El muestreo se dene como el proceso de selección de la muestra. Las unidades de muestreo son las unidades sobre las que se aplican los métodos de selección de la muestra, mientras que las unidades de análisis son aquellas sobre las que se realiza el estudio.

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Por ejemplo , si queremos medir la prevalencia de obesidad en escolares, la unidad de muestreo podrían ser las escuelas, si seleccionamos, mediante un muestreo aleatorio

simple, por ejemplo, los centros escolares en los que vamos a recoger los datos. Pero la

E

unidad de análisis, en este ejemplo, serían los niños, puesto que ellos serán los sujetos que

proporcionen los datos para el estudio.

Los tipos de muestreo son las técnicas utilizadas por los investigadores para seleccionar la muestra. En una primera clasicación distinguimos dos tipos de muestreo: probabilístico y no probabilístico. MUESTREO

PROBABILÍSTICO

Todas las unidades que componen la población tienen una probabilidad de ser elegidas y esa probabilidad es conocida de antemano (se puede calcular).

Ejemplo: Si tenemos que seleccionar a 30 sujetos que estudian enfermería en una Universidad especíca, donde estudian 500 alumnos enfermería, cada uno de esos 500

estudiantes tiene 1 probabilidad entre 500 (1/500), o lo que es lo mismo, una probabilidad de 0.002 de ser elegido.

E

El muestreo probabilístico es el único tipo de muestreo capaz de darnos el error que cometemos con la inferencia estadística,

es decir, al generalizar los datos de la muestra a la población.

Este tipo de muestreo aumenta la probabilidad de que las muestras sean representativas de la población, pero existen otros factores como la estructura y el tamaño de la muestra que también inuyen en su representatividad. 61


¿Por qué la estructura de la muestra inuye en la representatividad?

Porque la muestra debe contener toda la variabilidad presente en la población de la que se ha seleccionado. Esto hace que, cuanto mayor conocimiento tengamos sobre cómo es la población, menos errores cometeremos al seleccionar la muestra.

Figura 3.17. Muestra que representa a la población


¿Por qué el tamaño de la muestra inuye en la representatividad?

A esta cuestión se puede responder más adelante, cuando se explica el cálculo del tamaño muestral. De momento, tan solo apuntar que el tamaño de la muestra está relacionado con el grado de precisión al estimar los parámetros en la población, y que dicho tamaño dependerá de la homogeneidad o heterogeneidad de la población y con la cantidad de la característica que nos interesa conocer presente en la población, de manera que:

• Cuanto más homogénea sea la muestra, menor es el tamaño muestral necesario, y cuanto más heterogénea mayor será el tamaño muestral requerido. • Cuanta mayor presencia tenga la característica, necesitaremos un tamaño muestral menor. Por el contrario, si es una característica con poca presencia en la población necesitaremos una muestra mayor para poder observarla. 62


Quizás, apoyándonos en las guras que se exponen a

continuación, queden más claros estos conceptos:

Figura 3.18. Población heterogénea y homogénea


Si la población es muy heterogénea (hay una amplia variabilidad entre los sujetos que la componen), necesitamos muestras más grandes para tener la “garantía” de (o si se preere, que sea más probable) que en la muestra que seleccionamos

esté presente toda la variabilidad que existe en la población de la que procede. En cambio, si la población es más homogénea (hay poca variabilidad entre los sujetos que la componen), podemos utilizar tamaños muestrales menores porque es muy probable que, pese a que el tamaño de la muestra sea reducido, en ella tenemos toda la variabilidad presente en la población de la que procede.

Figura 3.19. Supercie muy

contaminada y poco contaminada (Fuente: elaboración propia).

63


Si la característica que interesa conocer es frecuente en la

población (por ejemplo, si la prevalencia es elevada, en el caso de que tal característica sea una enfermedad), precisaremos muestras más pequeñas porque tendremos más “garantía” de que en la muestra que seleccionamos tendremos sujetos sucientes que presenten esa característica. Si, por el contrario, fuera una característica poco frecuente, no podemos tener la garantía de que, en los sujetos que seleccionemos, haya sucientes sujetos que la presenten para que esa característica pueda ser estudiada. Este es el motivo por el que, si la característica es poco frecuente (o la enfermedad poco

prevalente), necesitamos muestras mayores. Como indica Juana Robledo, pensemos que tenemos que tomar una muestra de un tejido contaminado para determinar cuál es el microorganismo que contiene. Si el tejido tuviera gran cantidad de microorganismos, tendríamos que coger una

muestra menor procedente de ese tejido para poderlos observar que si el tejido estuviera poco contaminado, como se representa en la Figura 3.19.

MUESTREO

NO PROBABILÍSTICO

Las unidades de muestreo que componen la población tienen diferente probabilidad de ser elegidas, ya que la selección se hace por métodos en los que no solo interviene el azar, sino también intervienen otras condiciones. No es posible, por tanto, estimar la probabilidad que tiene cada elemento de ser incluido en la muestra y no todos los elementos tienen alguna posibilidad de ser incluidos. Este es el motivo por el que no podemos considerar que las muestras obtenidas mediante muestreo no probabilístico sean representativas.

Como, al hacer un tipo de muestreo no probabilístico no todos los

elementos que componen la población tienen alguna posibilidad de ser incluidos en la muestra, no debemos hacer inferencias estadísticas a la población si hemos seleccionado la muestra con este

tipo de muestreo, pues no tenemos la seguridad de que la muestra sea representativa de la población.

64


Por ejemplo , si tenemos que entrevistar a 30 usuarios del metro de Madrid. Para ello, acudimos el día 10 de Noviembre a las 9 de la mañana a la estación de Sol para conocer

la opinión de las 30 primeras personas que veamos. No solo el azar determina quién puede ser sujeto de estudio, porque hay usuarios del metro de Madrid que no acuden a la estación de Sol y que por tanto, no tienen ninguna probabilidad de ser incluidos en esta muestra. Además, aquellas personas que el 10 de Noviembre no cojan el metro a esa hora (porque lo cojan por la tarde, porque se encuentren en su día libre, etc.), tampoco podrán

formar parte de la muestra.

O L P M E J E

Selección de la muestra según el tipo de muestreo

Cada tipo de muestreo (probabilístico y no probabilístico) tiene diferentes métodos para seleccionar la muestra. A continuación se exponen los tipos de muestreo más utilizados, de acuerdo a la siguiente clasicación:

Aleatorio Probabilístico

Estratificado

Conglomerados

o e r t s e u M

Simple Sistemático

Consecutivo No probabilístico

De conveniencia o accidental A criterio o intencional

Figura 3.20. Tipos de muestreo (Adaptado de: Fontes de Gracia S, García Gallego C, Quintanilla Cobian L, Rodríguez Fernández R, Rubio de Lemus P, Sarriá Sánchez E. Fundamentos de investigación en Psicología. Diseños y Estrategias. UNED; 2006).

65


MUESTREO

PROBABILÍSTICO

Los métodos más utilizados son: el muestreo aleatorio, el estraticado y el muestreo por conglomerados.

M UESTREO ALEATORIO Como su propio nombre indica, en la selección de los sujetos interviene el azar.

Puede ser: • Muestreo aleatorio simple: consiste en seleccionar al azar (mediante una tabla de números aleatorios o el uso de un programa informático) un número n (el tamaño muestral) de elementos de una población. Es conceptualmente el método más sencillo y, sin embargo, el menos utilizado, porque requiere contar a priori con un listado con todas las unidades que componen la población accesible, por lo que se utiliza cuando la población es pequeña.

Figura 3.21. Representación gráca de un muestreo aleatorio simple

(Fuente: elaboración propia). 66


Por ejemplo , imaginemos que vamos a realizar un muestreo aleatorio simple para seleccionar la muestra de un estudio que pretende conocer el nivel de burnout en enfermeras de un hospital determinado. Necesitamos un listado de todas las enfermeras que trabajan en dicho hospital y numeramos consecutivamente a las enfermeras (por ejemplo, N = 400). El programa informático nos proporciona los sujetos que necesitemos en función de nuestro tamaño muestral n (por ejemplo, n = 100). En concreto, nos proporciona los 100 números aleatorios entre el 1 y el 400 que tenemos que seleccionar, y cogemos como muestra a las enfermeras que ocupan esos 100 números del listado (por ejemplo: 1, 3, 8, 12, 15, 23, 25, 32, etc.).

O L P M E J E

Es el método que produce muestras más representativas , ya que solo

interviene el azar. Sin embargo, no es muy utilizado por sus desventajas: – Es necesario contar con un listado enumerado de todas las unidades de población. – Los sujetos pueden estar muy dispersos por lo que contactar con todos ellos puede resultar costoso en tiempo y dinero. – Algunos subgrupos de población, especialmente los minoritarios, pueden no estar representados si la nuestra es pequeña.

• Muestreo aleatorio sistemático: consiste en seleccionar individuos según una regla o proceso periódico. Para realizar este tipo de muestreo, debemos realizar los siguientes pasos: – Calculamos la constante de muestreo (K = N/n muestra).

población candidata/



– Elegimos un número al azar entre 1 y K, y esa será la primera unidad (r) de la muestra. – Sumamos la constante K al número r hasta conseguir el tamaño muestral, siendo el primer individuo quien ocupe la posición r, el segundo (r+K), el tercero (r+2K), el cuarto (r+3K)… y así sucesivamente. 67


Imaginemos que queremos conocer la satisfacción de las mujeres que acuden a las urgencias O ginecológicas de un determinado hospital y vamos a seleccionar la muestra utilizando un L muestreo aleatorio sistemático. Para ello, primero calculamos la constante de muestreo como valor de N el número de mujeres atendidas en las urgencias ginecológicas P tomando durante el año anterior. Imaginemos que N/n = 400/100 = 4 = K. Sabemos que r tiene que M ser un número entre 1 y 4, por ejemplo, el 3, por tanto, r = 3.

E Así, el primer individuo de la muestra será el que haga el número 3 de orden de asistencia de urgencias, el segundo el que haga el número de orden 7 (3+4); el tercero el J alqueservicio haga el número 11 (3 + [2x4]); el cuarto el que haga el número 15 (3 + [3x4]),... hasta E llegar al individuo 100 que será el 399 (3+ [99x4]).

Figura 3.22. Representación gráca de un muestreo aleatorio sistemático


68


La ventaja de este tipo de muestreo es que no necesitamos tener antes la lista de toda la población , sino que se pueden seleccionar los individuos según se vaya formando el listado.

Si, por ejemplo , queremos conocer los hábitos dietéticos de las personas a las que se abra historia en el próximo año, estimamos cuál va a ser el total de historias que tengamos (en función de las que hayamos tenido en el año anterior) y el tamaño muestral. Con esos valores calculamos el valor de la constante K y podemos ir seleccionando a los individuos que formarán parte de la muestra según se vayan abriendo las historias.

E

El muestreo aleatorio sistemático NO se debe usar si las unidades están ordenadas por algún tipo de criterio periódico, ya que la K puede coincidir con este criterio. Por ejemplo, si quisiéramos conocer la demanda en un centro de atención continuada, y nos sale una K de manera que estamos determinando la demanda de un día determinado, siempre el mismo día de la semana, y ese día es, por ejemplo, el sábado. Tenemos una elevada probabilidad de que las demandas de este día no sean iguales

que las de cualquier otro, por tanto, la muestra no será representativa.

M UESTREO ESTRATIFICADO Se utiliza cuando la característica objeto de estudio no se distribuye de manera homogénea en la población, pero existen grupos o estratos en los que sí se presenta de manera homogénea esta característica. Estos grupos o estratos tienen alguna característica común pero son mutuamente excluyentes.

69


Para hacer este tipo de muestreo debemos realizar los siguientes pasos: 1) Establecer en base a qué variable vamos a estraticar. 2) Denir cuántas modalidades presenta esa variable en la población y, por tanto, en cuantos estratos dividimos a la población. 3) Conocer el total de población que pertenece a cada estrato (N1 , N2 , N3 , N4). 4) Tomar una muestra de forma aleatoria de cada uno de los estratos que tenemos (n1 , n2 , n3 , n4). La suma de estas submuestras constituirá nuestra muestra total (n 1 + n2 + n3 + n4 = n). Este tipo de muestreo tiene la ventaja de permitirnos estimar con determinada precisión cómo se comporta la variable que estamos investigando en subgrupos pequeños de la población. Sin embargo, presenta el inconveniente de necesitar una mayor información que en el muestreo aleatorio simple, ya que necesitamos una lista enumerada de la población existente en cada uno de los estratos.

Figura 3.23. Representación gráca de un muestreo estraticado (Adaptado de: Robledo Martín J. Población de estudio y muestreo en

la investigación epidemiológica. Nure Inv [Internet]. 2004 Nov). 70


La muestra aleatoria de cada estrato se puede hacer con diferentes criterios de ajación ():

• Simple: seleccionamos el mismo número de participantes en cada estrato, de modo que los estratos mayores tendrán proporcionalmente menos participantes en el estudio y los menores tendrán proporcionalmente más representación en la muestra, por tanto, la muestra no es proporcional al tamaño de cada estrato. Es frecuente tomar muestras no proporcionales cuando, si las tomamos de manera proporcional, el tamaño de la muestra de algún estrato es tan pequeño que no nos permite sacar conclusiones sobre ese subgrupo. Sin embargo, tenemos que tener en cuenta que siempre que tomamos muestras no proporcionales al inferir los resultados a la población, tenemos que ponderar, es decir, otorgarle un peso a cada muestra en función de su proporción en la población. • Proporcional: el tamaño de cada una de las muestras es proporcional al tamaño de cada estrato. En este caso, la proporción de sujetos en la muestra es similar a lo que ocurre en la población. • Óptimo: la selección de la muestra tiene en cuenta la homogeneidadheterogeneidad de la población en la característica objeto de estudio, de manera que se seleccionan pocos sujetos de los estratos que sean muy homogéneos y muchos de los heterogéneos. El problema para aplicar este tipo de ajación consiste en que es necesario saber si los estratos son homogéneos o heterogéneos en la realidad.

Por ejemplo , imaginemos que deseamos conocer el nivel de burnout en una población de enfermeros del Hospital Universitario 12 de Octubre de Madrid, pero nos interesa también conocer cómo es el nivel de burnout en enfermeros y enfermeras. Imaginemos que el personal de enfermería total son 1000 sujetos (N = 1000). Tenemos que tomar una muestra de 200 trabajadores (n =100) mediante un muestreo estraticado según el sexo.

Para ello dividimos a la población en dos estratos hombres y mujeres, y recabamos información sobre el número de sujetos en cada estrato siendo en nuestro ejemplo de 700

mujeres y 300 hombres. Como tenemos que tomar una muestra aleatoria simple de cada estrato, necesitamos el listado de los 700 hombres y el de las 300 mujeres y, mediante la

utilización de una tabla de números aleatorios, tomamos la muestra.

O L P M E J E 71


Antes, debemos decidir si tomamos una muestra proporcional a cada estrato o no:

O 1) Si decidimos hacer un criterio de ajación simple, la muestra estaría formada por 50 mujeres y 50 hombres.

L P

De esta manera, sí que podremos observar qué ocurre en el estrato más pequeño de la muestra, porque tendremos sucientes hombres, pero debemos tener en cuenta,

al inferir los resultados, que cada estrato tiene diferente ponderación (“peso”) en la población total. 2) Si optamos por un criterio de ajación proporcional, la muestra estaría formada por el 70% de mujeres y el 30% de hombres. Como el tamaño de la muestra es 100, serían 70

M E J

mujeres y 30 hombres. Al haber tomado el tamaño de cada muestra de manera proporcional al tamaño del estrato, el número de hombres puede ser demasiado pequeño para poder sacar conclusiones sobre el nivel de burnout en ese estrato. 3) Si tenemos la información suciente (por estudios anteriores, por ejemplo) para determinar si la característica (burnout) es homogénea en mujeres, porque, por

ejemplo, indiquen que un alto porcentaje de mujeres enfermeras presentan niveles altos de burnout; pero no en hombres, porque, por ejemplo, los estudios en enfermeros sean contradictorios, entendemos que la característica es homogénea en mujeres y

E

heterogénea en hombres. Precisaremos entonces, tomar menos sujetos mujeres que hombres para conformar la muestra.

M UESTREO POR

CONGLOMERADOS

La muestra se obtiene de conglomerados o grupos ya establecidos cuando no hay un listado de la población. Se suele utilizar cuando la población de referencia es muy dispersa o cuando no se dispone de un listado de los individuos, pero sí de las agrupaciones o conglomerados, (como por ejemplo, las unidades de un hospital). La principal desventaja de este procedimiento de muestreo es la imposibilidad de conocer de antemano el tamaño de la muestra que se va a obtener, ya que el tamaño de la muestra depende de los conglomerados que hayan sido seleccionados. Tiene, además, el inconveniente de precisar muestras de mayor tamaño que otros diseños de muestreo para obtener una misma precisión en las estimaciones poblacionales. 72


Figura 3.24. Representación gráca de un muestreo por conglomerados (Adaptado de: Robledo Martín J. Población de estudio y muestreo en

la investigación epidemiológica. Nure Inv [Internet]. 2004 Nov).

¿Muestreo monoetápico o muestreo en múltiples etapas?

Cuando solo se utiliza una técnica de muestreo probabilístico para seleccionar la muestra, utilizamos técnicas de muestreo monoetápico.

Por ejemplo , si queremos hacer un estudio sobre la satisfacción laboral en enfermeros de una unidad de cirugía pediátrica de un hospital determinado y como muestra seleccionamos a todos los enfermeros que trabajan en esa unidad, estaríamos realizando una técnica de

muestreo monoetápico, puesto que utilizamos un muestreo por conglomerados (unidad

E

de cirugía pediátrica) y ningún otro tipo de muestreo más (seleccionamos a toda la

población del conglomerado).

73


Pero si, para seleccionar la muestra, utilizamos más de un tipo de muestreo probabilístico, que se combinan sucesivamente (en distintos pasos o etapas), estamos utilizando técnicas de muestreo polietápicas. El muestreo en múltiples etapas es útil si la población es muy grande o se encuentra dispersa.

Por ejemplo , si en el estudio sobre satisfacción laboral anterior, primero seleccionamos al azar el hospital en el que vamos a hacer el estudio (muestreo aleatorio simple) y de este hospital

O L seleccionamos a los enfermeros de la unidad de cirugía pediátrica (muestreo por conglomerados). P De ellos, no seleccionamos a todos los enfermeros sino dividimos a los sujetos en tres estratos función de su experiencia laboral (por ejemplo: menos de 7 años, de 7 a 15 años y más de M en 15 años) y seleccionamos posteriormente una muestra proporcional al tamaño de cada estrato E (muestreo estraticado de ajación proporcional). En este caso, al estar utilizando varios tipos J de muestreo probabilístico (muestreo aleatorio simple, muestreo por conglomerados y muestreo E estraticado de ajación proporcional), utilizamos una técnica polietápica. MUESTREO

NO PROBABILÍSTICO

Los métodos más utilizados: el muestreo consecutivo, de conveniencia e intencional.

M UESTREO CONSECUTIVO Es el muestreo no probabilístico más utilizado. Si se realiza de manera adecuada, la representatividad de la muestra que se obtiene puede ser semejante a la obtenida con un muestreo probabilístico. El diseño de muestreo consecutivo consiste en reclutar a todos los individuos de la población accesible que cumplan con los criterios de selección durante el periodo de reclutamiento jado para el estudio. El periodo de reclutamiento se ja en función del tamaño muestral deseado y del número de sujetos reclutables cada día. Si, por ejemplo , queremos conocer las horas de sueño diarias de los niños recién nacidos,

E

podríamos realizar un muestreo consecutivo tomando a todos los recién nacidos que

acudan a un centro de salud determinado durante un año.

74


Sus principales limitaciones vienen determinadas porque el reclutamiento no se realice de manera consecutiva, produciéndose interrupciones, por ejemplo, por situaciones de alta demanda asistencial. También puede suponer una limitación para el empleo de este tipo de muestreo que el periodo de reclutamiento sea corto y no reeje uctuaciones estacionales del problema que estamos estudiando.

M UESTREO

DE CONVENIENCIA O ACCIDENTAL

Se seleccionan aquellos sujetos más fácilmente accesibles para el equipo investigador o que se presenten voluntariamente.

Si, por ejemplo , el investigador se sitúa en una calle determinada y pregunta a quienes pasan por ella su opinión sobre los servicios sanitarios.

E

Es una de las técnicas menos sólidas, aunque se utiliza en numerosas ocasiones. Requiere que los fenómenos que se investigan sean sucientemente homogéneos en la población puesto que, de no ser así, se puede producir un sesgo al no recoger toda la heterogeneidad del fenómeno.

M UESTREO A CRITERIO

O INTENCIONAL

Es el propio investigador el que selecciona a aquellos sujetos que considere más apropiados para formar la muestra. El muestreo a criterio se aplica a menudo cuando se desea tomar una muestra de expertos.

Si quisiéramos conocer qué dicultades encuentran los enfermeros para investigar y,

para ello, utilizásemos una técnica de consenso, como por ejemplo la técnica Delphi, para seleccionar el grupo de expertos que participarán, podríamos optar por realizarlo mediante

E

un muestreo a criterio, eligiendo a los sujetos que considerásemos más adecuados para formar la muestra.

75


Este tipo de diseño de muestreo no ofrece ningún método externo y objetivo para valorar la idoneidad de los sujetos seleccionados; no obstante, su utilización puede ofrecer ciertas ventajas en investigaciones como la presentada en el ejemplo. Estos dos últimos tipos de muestreo no probabilístico (de conveniencia e intencional) son los que más se utilizan en la investigación cualitativa.

Cálculo del tamaño muestral

Como ya se ha explicado, la representatividad de una muestra está muy determinada por el muestreo que se haya utilizado para seleccionarla y con el tamaño que tenga dicha muestra.

La representatividad de la muestra es especialmente importante en los estudios epidemiológicos, donde se busca que los resultados se puedan generalizar a la población diana (e incluso a otras poblaciones externas, como algunos autores apuntan) puesto que, desde esta perspectiva de investigación, los estudios han de tener validez externa. En los estudios cualitativos, los investigadores asumen que los hallazgos de su investigación tendrán escasa capacidad de generalización, puesto que estos, como ya se ha explicado, solo pueden ser transferidos a contextos que compartan similitudes socio-demográcas y socio-culturales con el lugar donde

se ha generado la información. En estos estudios, por tanto, se pretende que los sujetos investigados muestren toda la variabilidad existente del fenómeno que se estudia pero no que representen a toda la población diana, en términos de inferencia o generalización, como ocurre en los estudios epidemiológicos. Los estudios cualitativos, por tanto, no calculan un tamaño muestral, sino que en ellos se estudia a los sujetos necesarios para alcanzar la saturación (  ) de la información, como se verá en el epígrafe El análisis y la interpretación de los datos en los estudios cualitativos.

76


En cuanto al muestreo, como vimos cuando se expusieron las técnicas de muestreo, hay algunos tipos de muestreo que garantizan muestras más representativas que otros, y por eso, como se explica más adelante, la complejidad del muestreo utilizado inuye en el tamaño muestral. El cálculo del tamaño muestral, por su parte, permite determinar un número aproximado de sujetos que es necesario incluir en la muestra para que esta pueda ser representativa. Si no realizásemos este cálculo, podrían darse dos situaciones diferentes:

• Que realicemos el estudio sin el número suciente de pacientes. Esta situación conlleva que no podremos ser precisos al estimar los parámetros y además, que no encontremos diferencias signicativas cuando en la realidad sí existen, es decir, que cometamos el error tipo II ( ). • Que estudiemos a un número innecesario de pacientes, lo cual lleva implícito no solo la pérdida de tiempo sino también el incremento de recursos innecesarios. Además, si el muestreo no ha sido probabilístico, un tamaño muestral grande no tiene por qué garantizar que la muestra sea representativa, puesto que, como hemos visto, puede haber parte de la población que no esté representada en la muestra. El tamaño de la muestra puede depender de los siguientes factores: • La variabilidad del parámetro que se quiere medir : es decir, cuán frecuente sea lo que deseamos medir. Como ya hemos visto, si el fenómeno es muy frecuente, necesitaremos muestras más pequeñas que si se da con menor frecuencia. Para tener este dato (si el fenómeno es frecuente o no), debemos apoyarnos en los datos facilitados por otros estudios. • La precisión con la que queramos dar los datos , es decir, la amplitud del intervalo de conanza. Debemos pensar que cuanta mayor precisión queramos, más estrecho será el intervalo de conanza, o lo que es lo mismo, si ampliamos el intervalo de conanza con el que queremos dar los datos, el rango de valores también se amplía, como se explica en el epígrafe el Concepto de error estándar. El error estandar () que se quiere asumir, en cualquier caso, es una decisión esencialmente subjetiva que, como ya hemos apuntado, depende del intervalo de conanza con el que los investigadores quieran trabajar a la hora de inferir los resultados.

77


• El nivel de conanza , o lo que es lo mismo, la signicación estadística del estudio: que en estudios de ciencias de la salud se establece, por acuerdo universal, como mínimo en un 95% o, lo que es lo mismo, (1 - α) = 0.95, y por tanto, un α = 0.05. Esto signica que, en aquellas relaciones en las que no se pueda garantizar que, al menos en el 95% de los casos van a cumplirse, se asumirá que no existe relación causa-efecto. Este nivel de conanza en ocasiones se ja en un 99% o, lo que es lo mismo, (1- α) = 0.99, y por tanto un α = 0.01, garantizándose entonces que al menos en el 99% de los casos se cumple la relación causal encontrada. De nuevo, la decisión de qué nivel de conanza establecer debe ser tomada por el equipo investigador. A priori, este acuerdo puede parecer demasiado “exigente”, podríamos pensar que decir que algo va a suceder en el 95% de los casos, como mínimo es demasiado. No obstante, si pensamos en que un 50% de probabilidades no es más que el azar (puede pasar una cosa o su contraria) y que estamos tratando con aspectos relacionados con la salud, es lógico mantener ese grado de “exigencia”. Pensemos, por ejemplo , que se asume que una determinada dieta es útil para disminuir

E

la tensión arterial porque lo hace en el 70% de los hipertensos que lo han usado. Pero... ¡cuidado! ¡Son solo un 20% más de lo que habríamos podido encontrar por azar, y hay

un 30% de personas a las que la dieta no les ha disminuido sus cifras de tensión arterial! Entonces, ¿merece la pena implantar esta dieta si no puedo asegurar que al menos el 95% de los que la sigan (o el 99%) reducirán sus cifras de tensión arterial?

• El poder estadístico o la potencia del estudio : está relacionado con la precisión del estudio, esto es, la capacidad que tiene el estudio para encontrar diferencias si es que realmente las hay. Por tanto, es un parámetro que se debe establecer en los estudios que pretenden probar hipótesis. El poder estadístico es el complementario de la probabilidad de cometer el error tipo II o β, por tanto, es igual a (1 - β). Aunque todos estos conceptos se exponen con más detalle en el apartado Estadística analítica o inferencial , de momento solo adelantar que, generalmente, se suele trabajar con un poder en torno al 80% o al 90%, lo que signica que si la diferencia realmente existe, el estudio tiene un 80 o un 90% de probabilidades (respectivamente) de detectarlas. 78


• El efecto esperado: en el caso de ensayos clínicos, debemos estimar a priori (a partir de la bibliografía existente) cuál será el efecto que esperamos obtener por la intervención realizada. En función de si el efecto es pequeño, mediano, o grande, el tamaño de la muestra deberá ser mayor o menor. Lógicamente, al igual que sucedía con la prevalencia o variabilidad del fenómeno, cuanto mayor sea el efecto esperado menor será el tamaño muestral, ya que tendremos más “garantía” o “probabilidad” de tener sujetos que lo presenten.

Por ejemplo , pensemos que vamos a evaluar la efectividad de una intervención educativa para disminuir el consumo de éxtasis en estudiantes universitarios de Madrid. Revisamos la literatura existente y, aunque no encontramos ningún estudio que haya evaluado esto mismo (lo cual aumenta la pertinencia de nuestro estudio, es interesante que lo hagamos), sí encontramos estudios similares que han evaluado intervenciones educativas para reducir el consumo de cocaína, por ejemplo, y han obtenido que sí había diferencias entre los alumnos que asistían a las charlas educativas y los que no. Debemos

O L P

entonces, asumir un efecto esperado mediano, puesto que estudios similares nos hacen pensar que la intervención puede ser efectiva. Utilizamos una aplicación estadística o el

nomograma de Altman para calcular entonces el tamaño muestral. Comprobamos que con un α = 0.05, y un poder β = 0.8 (80%), para un efecto estimado

mediano (por ejemplo, de 0.3) deberemos seleccionar, aproximadamente, 300 sujetos (150 en el grupo experimental y 150 en el grupo control). Para estos mismos parámetros, α = 0.05, β = 0.8 (80%), y para un efecto estimado pequeño (de

0.1, por ejemplo), debemos seleccionar, aproximadamente, 3000 sujetos (1500 en cada grupo). Para estos mismos parámetros, α = 0.05, β = 0.8 (80%), y para un efecto estimado grande (de

0.6, por ejemplo), debemos seleccionar, aproximadamente, 80 sujetos (40 en cada grupo).

M E J E

Debemos tener en cuenta que la complejidad del muestreo también inuye en el tamaño de la muestra, de manera que cuanto más complejo sea el muestreo que utilizamos, mayor será la muestra que necesitaremos para conseguir el mismo grado de precisión. Esto es debido a que, si hemos realizado técnicas de muestreo polietápicas, hemos tenido que “cribar” bastante antes de llegar a la muestra que participará en el estudio, por tanto, tenemos más posibilidades de haber dejado fuera de la muestra a personas que pertenecen a la población pero que son minoritarias. Por tanto, la posibilidad de que la muestra no sea representativa aumenta según aumenta la complejidad del muestreo.

79


En denitiva, el cálculo del tamaño muestral pretende responder a las preguntas: “¿cuántos individuos son necesarios para poder estimar un parámetro determinado con el grado de conanza deseado?” , y “¿a cuántos sujetos es necesario estudiar para tener las mismas garantías de poder detectar una determinada diferencia

entre los grupos de estudio, en el supuesto de que esa diferencia exista realmente?”. Debemos asumir que el resultado es orientativo, pues se basa en asunciones que pueden o no ser correctas. Teniendo en cuenta estas consideraciones, lo armado por Kenneth Rothman puede ser un buen consejo: “en resumidas cuentas, el problema de determinar el tamaño de muestra más adecuado no es de naturaleza técnica; no es compatible de ser resuelto por vía de los cómputos sino que ha de encararse mediante el juicio, la experiencia

y la intuición”. DETERMINACIÓN

DEL TAMAÑO MUESTRAL

Para determinar el tamaño muestral de un estudio, debemos considerar los diferentes nes para los que se desarrolla un estudio:

• Estimar parámetros poblacionales: a partir de los datos obtenidos en la muestra que ha participado en el estudio (proporciones, medias) pretendemos hacer inferencias a valores poblacionales. • Contrastar hipótesis: el estudio pretende comparar si existen diferencias en los valores medios o las proporciones de las variables a estudio entre los grupos que conforman la muestra.

DETERMINACIÓN DEL TAMAÑO

MUESTRAL EN ESTUDIOS QUE PRETENDEN

ESTIMAR PARÁMETROS POBLACIONALES

Con estos estudios pretendemos hacer inferir (o generalizar) valores poblacionales a partir de los datos obtenidos en una muestra de esa población. Los valores que se han determinado en la muestra, y por tanto, que se pretenden inferir a la población pueden ser de dos tipos:

• Proporciones: si lo que se han medido son variables cualitativas y los datos que tenemos son proporciones de individuos que presentan la variable, como por ejemplo, si queremos estimar qué porcentaje de diabéticos están controlados. 80


• Medias: si lo que se han medido son variables cuantitativas y los datos que tenemos son las puntuaciones medias de los individuos que presentan la variable, como por ejemplo, si queremos estimar la media de Hb glicosilada de los pacientes diabéticos. Para hallar el tamaño muestral en estos casos, lo que necesitamos saber es la variabilidad del parámetro que se estudia, puesto que la precisión (i) con la que queramos dar los datos, y la signicación estadística del estudio o el nivel de conanza (Zα) son jados por los investigadores.

DETERMINACIÓN DEL TAMAÑO MUESTRAL

PARA ESTIMAR UNA PROPORCIÓN

La fórmula que debemos aplicar es la siguiente: Zα2 p (1 - p) n= i2 Donde: • Zα , es el coeciente que corresponde al nivel de conanza prejado. – Para un nivel de conanza del 95%, α = 0.05, el valor de Zα = 1.96 – Para un nivel de conanza del 99%, α = 0.01, el valor de Zα = 2.57

• p, es el valor aproximado del parámetro que se quiere medir (su variabilidad o cuán frecuente es) expresado en términos de probabilidad, es decir, en tanto por uno. Este dato lo podemos obtener de estudios previos o de un estudio piloto. • (1 - p), es el complementario del valor de p. • i, es la precisión con la que se desea estimar el parámetro (también jado por los investigadores). Por tanto, para calcular el tamaño muestral necesario para estimar una proporción necesitamos saber solo el valor de p, puesto que tanto el valor de Z α como el de i es jado por los investigadores, y el de (1 - p), se calcula a partir del valor de p. 81


Imaginemos que queremos medir lo que se exponía en el ejemplo , el porcentaje de

O diabéticos que están controlados. La pregunta es: ¿a cuántos diabéticos tenemos que L P M E J E

estudiar para estimar cuántos diabéticos están controlados? Por los datos con los que contamos, estimamos que tal porcentaje se sitúa en torno al 40%. Nuestro valor de p, entonces será p = 0.4, y el de (1 - p) será de 0.6 (1 - 0.4). Establecemos una conanza del 95%, por tanto, un α = 0.05 y un valor de Zα = 1.96. Determinamos que queremos dar los datos con una precisión de ± 4%, por tanto, i = 0.04. Ya solo queda sustituir los datos en la fórmula.

1.962 x 0.4 x 0.6 n= –~ 576 sujetos 2 0.04 Imaginemos que ahora cambiamos el nivel de precisión por un valor de ± 1%, o lo que es lo mismo, i = 0.01. El tamaño muestral para este nivel de precisión (manteniendo el resto de valores) sería:

1.962 x 0.4 x 0.6 n= –~ 9220 sujetos 2 0.01 Vemos cómo al aumentar la precisión con la que queramos dar los datos, el tamaño de la muestra aumenta considerablemente (de 576 sujetos a 9220).

Si no tuviéramos datos acerca del valor aproximado del parámetro que se está buscando, ni fuera posible realizar un piloto para obtener una primera aproximación a dicho valor, se puede adoptar la postura de máxima indeterminación y considerar que el parámetro estará presente en la mitad de los sujetos estudiados (lo mismo que se daría por azar), que es el valor que requiere mayor cantidad de individuos. Su inconveniente es que estudiaríamos a un número de sujetos superior al necesario para garantizar la representatividad de la muestra. 82


DETERMINACIÓN DEL TAMAÑO MUESTRAL

PARA ESTIMAR UNA MEDIA

La fórmula que debemos aplicar es la siguiente: Zα2 s2 n= i2 Donde: • Zα , es el coeciente que corresponde al nivel de conanza prejado. – Para un nivel de conanza del 95%, α = 0.05, el valor de Zα = 1.96 – Para un nivel de conanza del 99%, α = 0.01, el valor de Zα = 2.57

• S2 , es la varianza de la distribución de la variable cuantitativa que se supone existe en la población. Este dato lo podemos obtener de estudios previos o de un estudio piloto. • i, es la precisión con la que se desea estimar el parámetro (también jado por los investigadores) Por tanto, para calcular el tamaño muestral necesario para estimar una media necesitamos saber solo el valor de S2 , puesto que tanto el valor de Zα como el de i es jado por los investigadores.

Imaginemos que queremos medir lo que se exponía en el ejemplo anterior, la media de Hb

glicosilada de los pacientes diabéticos. La pregunta es: ¿a cuántos diabéticos tenemos que estudiar para estimar la media de Hb glicosilada en pacientes diabéticos? Por los datos con los que contamos, estimamos que la varianza de Hb glicosilada se sitúa en torno al 1.54. Nuestro valor de S2 , entonces será S2 = 1.54. Establecemos una conanza del 95%, por tanto, un α = 0.05 y un valor de Zα = 1.96. Determinamos que queremos dar los datos con una precisión de ± 0.3, por tanto, i = 0.3. Ya solo queda sustituir los datos en la fórmula.

1.962 x 1.54 ~– 66 sujetos n= 2 0.3

O L P M E J E 83


Imaginemos que ahora cambiamos el nivel de precisión por un valor de ± 0.1, o lo que es lo mismo, i = 0.1. El tamaño muestral para este nivel de precisión (manteniendo el resto

O L de valores) sería: P 1.96 x 1.54 ~– 592 sujetos M n= 0.1 E J Observamos otra vez cómo al aumentar la precisión con la que queramos dar los datos, el E tamaño de la muestra aumenta (de 66 sujetos a 592). 2

2

Si no tuviéramos datos acerca del valor aproximado de la varianza, ni fuera posible realizar un piloto, podemos obtener una primera aproximación al valor de la varianza a partir de la estimación de la desviación típica, s, (que, como se explica en el epígrafe Estadística descriptiva , es la raíz cuadrada de la varianza), se podría utilizar una regla práctica que consiste en determinar la diferencia entre los valores máximos y mínimos esperables, y dividir esta diferencia entre 4. El número obtenido se aproxima al de la desviación típica, s.

A continuación se explica por qué esta regla funciona4. Como asumimos que la variable es de distribución normal, sabemos que a una distancia de, aproximadamente, dos desviaciones típicas a la derecha y la izquierda de la media estarán el 95% de los

sujetos, expresado matemáticamente:

IC 95% = x– ± 2s

4. Se recomienda revisar los contenidos del epígrafe Estadística analítica o inferencial para comprender mejor esta explicación.

84


Veámoslo con un ejemplo: Sabemos que la media de Hb glicosilada (x–) es 8.35, y que su desviación típica (s) es 1.24. Sustituyendo estos valores en la fórmula del intervalo de conanza:

IC 95% = 8.35 ± (2 x 1.24) Por tanto, el valor máximo esperable es 10.83 (8.35 + 2.48) y el valor mínimo esperable es 5.87 (8.35 - 2.48) e imaginemos que estos son los únicos datos de los que disponíamos, los valores máximos y mínimos esperables.

Para aplicar la regla, calculamos la diferencia entre estos dos valores, que es 4.96 (10.83 - 5.87).

Dividiendo entre 4 esta diferencia obtenemos un valor de 1.24 (4.94 / 4 = 1.24), que es el valor de desviación típica.

Si la muestra para estimar una media o una proporción se va a obtener de una población nita (es decir, una población de tamaño conocido), debemos aplicar una fórmula para ajustar el número de individuos necesarios con respecto a los calculados para poblaciones innitas (como eran las fórmulas anteriores):

na =

n 1 + (n / N)

Donde: • na , es el número de sujetos necesarios tras el ajuste. • n, es el número de sujetos calculados para poblaciones innitas (a partir de las fórmulas anteriores). • N, es el tamaño de la población. 85


Veamos cómo se modica el número de sujetos necesarios para uno de los ejemplos

O anteriores, en concreto, para el utilizado para el cálculo de una proporción. L P

Imaginemos que nos interesa conocer qué porcentaje de diabéticos que acuden al Centro de Salud Mirasierra están controlados. La pregunta es: ¿a cuántos diabéticos tenemos que estudiar para estimar cuántos diabéticos de los que acuden al Centro de Salud Mirasierra están controlados? Imaginemos que a este Centro de Salud acuden 800 pacientes diabéticos.

M

El tamaño muestral calculado para una población innita era de 576 sujetos, con una p = 0.4, un valor de Zα = 1.96 y una precisión i = 0.04.

E

Sustituyendo los datos en la fórmula:

J E

na =

576 = 334 sujetos 1 + (576 / 800)

Lógicamente, necesitamos menos sujetos al tratarse de una muestra nita.

DETERMINACIÓN DEL TAMAÑO

MUESTRAL EN ESTUDIOS QUE PRETENDEN

CONTRASTAR HIPÓTESIS

Estos estudios pretenden comparar si las medias o las proporciones de las muestras son diferentes, habitualmente para comprobar la efectividad de las intervenciones. Para calcular el tamaño muestral en estos casos, es necesario conocer la variabilidad del parámetro que se estudia, y el efecto esperado debido a la intervención realizada. Como ya se ha comentado, para estimar estos dos valores hemos de consultar estudios similares.

El resto de elementos, han de ser establecidos por el equipo investigador, y son: • Denir si la hipótesis a contrastar va a ser unilateral o bilateral . En el caso de que la hipótesis sea bilateral, cualquiera de los dos parámetros a comparar (medias o proporciones) puede ser mayor o menor que el otro. No se establece dirección (son hipótesis no direccionales). 86


Las hipótesis unilaterales consideran que uno de los parámetros debe ser mayor que el otro, indicando por tanto una dirección de las diferencias (son hipótesis direccionales). Se recomienda que, para el contraste de hipótesis, se utilicen hipótesis bilaterales, puesto que es una hipótesis más conservadora y disminuye el riesgo de cometer un error de tipo I ( ) (rechazar la H0 cuando en realidad es verdadera). Por este motivo, es la que utilizan por defecto las aplicaciones estadísticas para el análisis de datos.

• Establecer el riesgo de cometer el error tipo I (α) que se está dispuesto a asumir. Habitualmente se establece en un riesgo del 5%, o lo que es lo mismo, una probabilidad de cometer este error de α = 0.05. • Establecer el riesgo de cometer el error tipo II (β) , que habitualmente se sitúa entre el 5 y el 20%, en función de las consecuencias que tendría cometer dicho error. A menudo se determina este riesgo a partir del concepto de poder estadístico o potencia del estudio, que es igual a 1 - β, y que, como ya se ha explicado, es la capacidad del estudio para detectar una diferencia si realmente existe. Para estimar el tamaño muestral en estos casos, podemos recurrir al ya citado nomograma de Altman o a aplicaciones informáticas que nos proporcionan el tamaño muestral a partir de los parámetros estimados y asumidos por los investigadores.

E L TAMAÑO MUESTRAL AJUSTADO A LAS PÉRDIDAS En todos los estudios es preciso estimar las posibles pérdidas de pacientes por razones diversas (pérdida de información, abandono, no respuesta, etc.) por lo que se debe incrementar el tamaño muestral respecto a dichas pérdidas, con el n de no perder la representatividad de la muestra.

El tamaño muestral ajustado a las pérdidas se calcula mediante la fórmula: 1 Na = n ( 1-R

)

87


Donde: • Na , es el número de sujetos ajustado a las pérdidas. • n, es el número de sujetos sin pérdidas (teórico). • R, es la proporción esperada de pérdidas expresada en tanto por uno.

Siguiendo el ejemplo anterior, en el que para estimar el porcentaje de diabéticos que están

E

controlados habíamos calculado, para una población innita, que eran necesarios 576 sujetos, vamos a calcular cuántos necesitaríamos si estimamos un porcentaje de pérdidas

del 20%. El tamaño muestral necesario sería: 576 (1 / 1 - 0.2) = 720 pacientes.

88


“De todos los infortunios que afligen a la humanidad, el más amargo es tener conciencia de muchas cosas y control de muy pocas”

Heródoto

LAS VARIABLES DE LA INVESTIGACIÓN En el contexto de una investigación cientíca, los conceptos generalmente se conocen como variables. Variable: cada uno de los atributos o fenómenos susceptibles de ser estudiados de cada individuo y que pueden tener diferentes valores si varían las circunstancias del estudio o la población estudiada. Por ejemplo , sexo, edad, nivel socioeconómico, nivel sérico de glucosa, etc.

E

Es decir, como su nombre indica, una variable es una característica () que cambia —que no es constante ()— y que por tanto puede presentar más de una modalidad (). Por ello, otra condición que debe cumplir una variable es que debe poder ser medida mediante algún procedimiento de medición (). En un estudio epidemiológico se debe denir desde el principio las variables de investigación, especicando la manera en que se observará y medirá cada variable. Esta denición de las variables se denomina denición operacional. Las variables pueden operativizarse en mayor o menor medida. Escalas de medida de las variables

Una escala de medida es un conjunto de reglas o modelos desarrollados para la asignación de números a los valores de las variables.

Hay 4 tipos de escala de medida: • Escala nominal: representa relaciones de igualdad o desigualdad de las modalidades de una determinada característica. Indica la pertenencia o no a una modalidad determinada. 89


Utilizando una escala de medida nominal podemos, por tanto, decidir si un sujeto es igual o diferente a otro, pero no es posible establecer relaciones de orden ni de cantidad respecto a la característica estudiada.

E

Son ejemplos de variables nominales los siguientes: sexo, profesión tipo de patología, nacionalidad, etc.

Si las diferentes modalidades de la variable se expresaran de forma numérica, estos no pueden ser utilizados para realizar con ellos operaciones matemáticas, puesto que no expresan cantidad ni orden.

Podemos asignar un número a la modalidad, por ejemplo, podemos asignar el número 1 a las mujeres y el 2 a los hombres, pero dichos números no establecen relaciones de cantidad. No podríamos decir, por ejemplo que una mujer más una mujer

es igual a un hombre (1 + 1 = 2) ni que un hombre menos una mujer es igual a una mujer (2 - 1 = 1), ya que hemos asignado valores numéricos (sin el sentido de cantidad que generalmente tienen implícito, al igual que ocurre cuando identicamos a una persona por su número de DNI) pero bien podríamos haberles asignado cualquier otro caracter, por

ejemplo: M = mujer, H = hombre, puesto que estos números tan solo sirven para clasicar a los sujetos, y por eso se considera una escala nominal.

• Escala ordinal: se clasifica a las modalidades en una posición que establece un grado con relación a cierto atributo, de manera que cada modalidad de la escala supone un aumento en el grado de las que quedan por debajo, a las que contiene. Permiten establecer relaciones del tipo “mayor que” o “menor que”, pero sin determinar qué distancia existe entre una modalidad u otra.

90


En una escala ordinal las modalidades de la variable van aumentando o disminuyendo de intensidad, al igual que en una pirámide escalonada se puede ir ganando o perdiendo altura.

Figura 3.25. La pirámide escalonada de la escala ordinal


Por ejemplo , podemos clasicar el nivel económico como: bajo, medio, alto. En este caso, las personas que se sitúan en un nivel alto tienen un nivel mayor que quienes se sitúan en el nivel medio y mayor aún que los que se sitúan en el nivel bajo. Con esta misma

E

escala, clasicamos la coloración de la tira cuando se analiza una muestra de orina para

hematuria como: 0, +, ++, +++.

91


También podemos asignar números a cada modalidad, por ejemplo: 1 = Bajo, 2 = Medio, 3 = Alto; pero, como en la escala nominal, no

podemos efectuar cálculos matemáticos con estos números, porque solo podemos establecer una relación de orden entre ellas, diremos, por ejemplo, que el nivel económico alto es mayor que el medio y que el bajo, pero no podemos decir en qué grado es mayor uno u otro.

Cuando se utiliza una escala ordinal para valorar aspectos subjetivos o de opinión, es preferible que el número de modalidades empleadas sean pares (4 o 6), porque los sujetos tienden a elegir los valores centrales.

E

Debemos emplear, por ejemplo las modalidades: bastante importante, importante, poco importante, nada importante, en lugar de: muy importante, bastante importante, importante, poco importante, nada importante, ya que en este último caso se tiende a elegir el valor central (importante).

• Escala de intervalo: ordenan los atributos según la magnitud de la modalidad que interese, existiendo ya para ello alguna unidad de medida común y constante que permite establecer la distancia que existe entre una modalidad y otra. El origen de la escala de medida es arbitrario y no reeja la ausencia de la característica que estamos midiendo (no es un cero absoluto porque el valor cero no signica “ausencia de”) por lo que los números se pueden sumar y restar, pero no multiplicar o dividir (lo que sí se pueden multiplicar o dividir son las diferencias entre los valores).

E

92

El ejemplo prototípico es el de la escala de temperatura. Podemos decir que la diferencia entre un sujeto que tiene una temperatura de 40o C y otro que tiene una temperatura de 38o C es igual que la diferencia entre este sujeto y otro que tiene una temperatura de 36o C (40 - 38 = 2, y 38 - 36 = 2) pero en la escala de temperatura el cero no signica ausencia de temperatura, sino que fue establecido porque es el punto de congelación del agua destilada marcado en la escala Celsius.


Lo mismo pasaría con la puntuación en un test de inteligencia. Podemos decir que la

diferencia entre un sujeto que obtiene una puntuación de 150 en un test de inteligencia y otro que obtiene 120 es igual que la diferencia entre un sujeto que puntúa 110 y otro que puntúa 80.

E

Por el hecho de no existir un valor de cero absoluto, no podemos decir que un sujeto que puntúa 150 es el doble de inteligente que otro que puntúa 75, ni que un cuerpo a 40 o C tiene el doble de temperatura que otro que se encuentra a 20o C, puesto que para hacer estas armaciones es preciso la existencia en la escala

de un cero absoluto.

• Escala de razón: tiene todas las características de una medida de intervalo pero además, en ella existe un valor de cero absoluto, que signica ausencia de la magnitud que se esté midiendo. Esto hace que los números que se asignan a los objetos al utilizar esta escala puedan ser sumados, restados, multiplicados y divididos.

El peso expresado en Kilogramos (Kg) se mide con esta escala. Podemos decir que una persona que pesa 100 Kg pesa el doble que otra cuyo peso es de 50 Kg, o que una persona cuya altura es de 1.90 metros, mide 10 cm más que la media en esa población, que es de 1.80 metros, por ejemplo.

E

¿Cómo debemos medir las variables?

En muchas ocasiones podremos medir una misma variable (por ejemplo, el peso) en diferentes escalas de medida. 93


Así, por ejemplo , el peso lo podríamos medir utilizando las siguientes escalas:

E

– De razón, expresado como masa en Kilogramos. – Ordinal, y clasicar así a los sujetos en los valores de la variable como: normopeso, sobrepeso u obesidad. – Nominal, y clasicarlos como obesidad sí o no, si solo nos interesa tener este dato.

Por lo general, debemos tratar de medir las variables con escalas de medida lo más precisas posible , puesto que las escalas de medida más precisas permiten aplicar técnicas estadísticas más potentes y tendremos más información y más posibilidades de trabajar con los datos. Además, las escalas de medidas más precisas incluyen las menos precisas (esto hace que, si posteriormente quisiéramos, porque no nos importara perder precisión, podríamos modicar la escala de medida) pero no al revés.

Siguiendo con el ejemplo anterior, si hemos recogido el peso en Kilogramos y la altura de todos los sujetos de la muestra, podemos posteriormente clasicarlos, mediante una escala

E

ordinal en las modalidades: normopeso, sobrepeso u obesidad; sin embargo, si hemos recogido esta clasicación como variable ordinal (normopeso, sobrepeso u obesidad), con esos datos

no podremos saber cuál es el peso exacto en Kilogramos de cada sujeto, y mucho menos si solo hubiésemos clasicado a los sujetos atendiendo a la presencia o no de obesidad.

Clasificación de las variables A) Según su naturaleza , las variables se clasican en:

• Cuantitativas: son aquellas que miden el atributo de forma numérica. Pueden ser: – Continuas: si el atributo se puede expresar con decimales.

E

94

Por ejemplo , si decimos que una persona pesa 50.3 Kg.


– Discretas: cuando el atributo se expresa mediante números nitos (no pueden expresarse con decimales).

Por ejemplo , el número de hĳos.

E

Una variable continua se podría expresar como discreta, redondeando, pero debemos ser conscientes que, al pasar una variable continua a discreta perdemos precisión en los datos y, como ya se ha explicado, debemos siempre tratar de establecer el criterio que cuantique la variable de la forma más precisa posible (ya podremos redondear, si queremos, más adelante).

Por ejemplo , si una persona pesa 50.32 Kg, lo podemos redondear y expresarlo sin decimales, y diríamos que pesa 50 Kg. Obviamente, hemos perdido precisión.

E

En ocasiones se expresan variables discretas como continuas como, por ejemplo, cuando se dice que la media de hĳos por

mujer es 1.3. Esto no es correcto, y por tanto, no debe hacerse (aunque en ciertos informes sí lo podremos encontrar). El motivo es que el

valor obtenido no forma parte del conjunto de números reales de la variable (no se pueden tener 1.3 hĳos). Estos datos se deberían expresar

calculando medidas de posición (cuartiles, deciles o percentiles) o a partir de otras medidas de tendencia central como la moda o la mediana.

• Cualitativas o categóricas: no miden de forma numérica el atributo. Las variables cualitativas se denominan, según el número de categorías (modalidades) que pueden adoptar:

95


– Dicotómicas: cuando solo pueden adoptar dos modalidades.

E

Por ejemplo , el sexo (masculino/femenino) o el tipo de patología (aguda/crónica).

– Politómicas: cuando pueden adoptar más de dos modalidades.

E

Por ejemplo , el nivel de estudios (sin estudios / estudios primarios / secundarios / universitarios).

Las variables cualitativas se pueden expresar con escalas de medida nominal u ordinal. Las variables cuantitativas, que pueden ser discretas o continuas, se pueden expresar con escalas de medida de intervalo o de razón (dependiendo de si existe o no un cero absoluto) y también como variables ordinales (en este caso, perderíamos precisión en los datos, utilizándolas solo como sistema de clasicación de los sujetos). Debido a que, tanto las variables cuantitativas como las cualitativas se pueden expresar como variables ordinales, a estas en ocasiones se las denomina cuasicuantitativas.

Nominal

Ordinal

Cualitativa

Intervalo o razón

Cuantitativa

Cuasicuantitativa

–

Precisión

+

Figura 3.26. Nivel de precisión de las variables según su escala de medida

96



B) Según su relación en el estudio de investigación , se clasican en:

• Variable independiente (VI) o variable predictora: se identica con la causa supuesta. Lógicamente, y como ya se ha comentado, para que pueda ser la causa, debe darse antes en el tiempo que el efecto; por eso, también se la denomina variable antecedente o predictora. En un estudio experimental es la que el investigador manipula haciendo que adopte diferentes valores, condiciones o tratamientos. Por ejemplo , si queremos hacer un estudio para saber si una intervención educativa realizada a mujeres embarazadas y a sus parejas reduce la ansiedad de ambos en el momento del parto. La intervención educativa es la variable independiente, y toma dos posibles valores: haber asistido y no haber asistido (asistencia: si / no). Decimos que el investigador manipula la variable independiente porque introduce un elemento nuevo (la intervención educativa) y compara la ansiedad-estado de las personas que han acudido a estas charlas educativas en el momento del parto con la ansiedad-estado de personas que no han acudido. El investigador podemos decir que altera la realidad que investiga porque introduce un elemento que no estaba presente.

O L P M E J E

• Variable dependiente (VD): se identica con el efecto posible. Es la que se mide para ver los efectos debidos a la variable independiente o predictora, por eso también se la denomina variable resultado. Lógicamente, al ser el supuesto efecto, debe darse después en el tiempo que la variable independiente; por este motivo, también se denomina variable consecuente. En el ejemplo anterior, el estudio para saber si una intervención educativa realizada a mujeres embarazadas y a sus parejas reduce la ansiedad de ambos en el momento del parto, la variable dependiente es la puntuación obtenida en la escala de ansiedad-estado en el momento del parto, puesto que es la variable que se compara como resultado o efecto en ambos grupos.

E

Esta denominación de variables (independiente y dependiente) estrictamente solo se debería utilizar en estudios analíticos donde, por denición, se quiere conocer la relación de causalidad existente entre dos o más variables dadas. No deberían denominarse así, por tanto, ni en estudios cualitativos, ni en estudios descriptivos. 97


¿Por qué no se deben utilizar en estudios cualitativos? Porque los estudios cualitativos no buscan relaciones entre variables, sino patrones de asociación como un modo de aclarar el signicado subyacente y la dimensionalidad de los fenómenos de interés. Se identican patrones de temas y procesos interconectados como un modo de comprender el todo. En este tipo de estudios se suele hablar de variables de estudio o variables agrupadoras. ¿Por qué no se deben utilizar en estudios descriptivos transversales? Porque, como ya se ha explicado, los estudios descriptivos transversales solo pueden hallar relaciones de asociación o covariación, pero no pueden establecer relaciones causales. En este tipo de estudios se suele hablar de variables de estudio. Otro aspecto a tener en cuenta es que las variables no son inherentemente dependientes o independientes. La variable dependiente de un estudio puede ser la variable independiente de otro, y viceversa. Por ejemplo , en un estudio nos podríamos plantear si la lactancia materna (VI) influye en el

E

desarrollo de alergias alimentarias en el niño (VD). En otro estudio nos podríamos plantear la influencia de las alergias alimentarias (VI) en la aparición de dermatitis atópica.

La muestra es heterogénea para una variable cuando dicho atributo muestra marcadas variaciones, y se considera homogénea cuando la variabilidad es relativamente limitada. En la investigación en ciencias de la salud, es frecuente que los efectos o VD tengan múltiples causas o VI (no olvidemos que la mayoría de las enfermedades son multicausales), por tanto, en la investigación en salud, son frecuentes los diseños con múltiples VI y VD, y es necesario también controlar otro tipo de variables: las variables extrañas.

• Variables extrañas (VE): son variables que pueden inuir sobre la variable dependiente pero cuyo estudio no es de interés para el equipo investigador. Estas variables, estrictamente, no formarían parte del estudio puesto que lo que se pretende conocer es la relación entre la variable independiente y la variable dependiente; no obstante, puesto que estas variables extrañas pueden inuir en la variable dependiente (al igual que supuestamente hace la variable independiente), deben ser controladas en el desarrollo de la investigación. 98


Para detectar cuáles pueden ser estas variables extrañas, debemos plantearnos la pregunta: ¿Qué variables podrían afectar a la variable dependiente del estudio, y al mismo tiempo, se relacionan con la variable independiente? Para responderla, es necesario conocer en profundidad el fenómeno que se está estudiando y localizar estudios recientes sobre el tema que nos puedan hacer prever qué variables pueden inuir en la VD que queremos medir. Lo que se pretende, por tanto, es mantener constantes las posibles inuencias sobre la variable o variables dependientes investigadas, de manera que se pueda comprender su verdadera relación con la variable independiente.

Para aclarar lo expuesto, tomemos el ejemplo anterior, e imaginemos que queremos saber si una intervención educativa realizada a mujeres embarazadas y a sus parejas reduce la ansiedad de ambos en el momento del parto. Como ya se ha explicado, en este estudio la variable independiente es la asistencia a las sesiones educativas, y la variable dependiente es la puntuación de ansiedad-estado.

O

Para identicar variables extrañas, debemos pensar entonces en variables que puedan influir en la ansiedad en el momento del parto y que no sean la variable independiente. Para ello debemos jarnos en variables que otros estudios similares hayan encontrado que influyen en la ansiedad en el momento del parto, o también podemos reconocerlas por

P

nuestros conocimientos sobre el tema o por nuestra experiencia. Por ejemplo , podemos pensar que si los padres (o alguno de ellos) son profesionales sanitarios, su experiencia ansiosa puede verse influenciada por sus conocimientos. Asimismo, la ansiedad en el parto del primer hĳo puede ser diferente a la que se da en partos sucesivos. También cómo se desarrolla el parto puede influir en la ansiedad de los padres, de modo que sería lógico pensar que en aquellos partos que son más largos, se

complican o terminan directamente en una cesárea, la ansiedad de los padres será mayor.

L

M E J E

Para controlar la inuencia que estos factores pueden tener, podemos recogerlas como variables de estudio para posteriormente valorar si efectivamente inuyen en la variable dependiente o no. En aquellos casos en los que la inuencia de estas variables resulte más difícil de controlar, podríamos plantearnos que su presencia se considerara un criterio de exclusión para los sujetos de estudio. 99


Para el ejemplo propuesto, la variable número de partos anteriores puede ser establecida

O como una variable de estudio, para posteriormente valorar su influencia en la ansiedad. L P

La duración del parto y el tipo de parto (eutócico/instrumental/cesárea) también podrían

ser variables a incluir para estudiar su efecto. Sin embargo, podemos pensar que el hecho de que alguno de los padres sea médico, enfermero, especialista en obstetricia y ginecología, etc., puede influir en la experiencia ansiosa de ellos en el parto, pero, a priori, resulta difícil determinar si tal influencia

actúa reduciendo la ansiedad o aumentándola (a veces, quienes más saben peor lo pasan). M Además, si alguno de los padres es profesional de la salud, tendrá más conocimientos que los que se hayan podido proporcionar en las sesiones educativas, de modo que no

E podríamos aislar qué parte de su experiencia ansiosa en el parto se debe a la variable J

independiente y qué parte se debe a los conocimientos que ya poseía. Podríamos, por estos

motivos, establecer esta variable (que alguno de los padres sea personal sanitario) como criterio de exclusión, para que no esté presente en la muestra ningún sujeto que lo sea,

E puesto que su influencia resultaría muy difícil de controlar.

Otra forma de controlar estas variables extrañas es mantenerlas constantes, intentando que inuyan de la misma manera en todos los grupos. Para ello, se utilizan las técnicas de control, que pretenden conseguir el principio MAX-MINCON , que básicamente5 consiste en:

• Maximizar la varianza sistemática primaria: eligiendo los valores de la variable independiente más adecuados para producir cambios en la dependiente. • Minimizar la varianza error: debida a uctuaciones aleatorias por errores de medida (que, como se explica en el epígrafe Sesgos debidos a los instrumentos de medida deben ser ables, válidos y, si interesa identicar enfermos, sensibles), o debida a diferencias individuales entre los sujetos imposibles de identicar y controlar, o al propio procedimiento experimental.

5. Las técnicas de control que se han de desarrollar para conseguir que se cumpla el principio MAX-MIN-CON exceden el objetivo de este libro.

100


• Controlar la varianza sistemática secundaria: es la debida a la inuencia de variables extrañas no controladas. Para controlar este tipo de varianza secundaria se utilizan técnicas como: eliminación, constancia, o las técnicas de simple y doble ciego ya explicadas o el balanceo, y el contrabalanceo. Resumiendo lo expuesto, debemos tratar de controlar aquellas variables que se relacionan con la variable dependiente y con la independiente simultáneamente, es decir, las variables extrañas (VE) que aparecen en la gura 3.27 de color azul. Para controlarlas, lo que habitualmente se hace es registrarlas y, posteriormente, poder analizar su inuencia en la variable dependiente, o eliminarlas para que ningún sujeto las presente, estableciéndolas como criterio de exclusión de los sujetos en el estudio.

VE

l e b a i r V a

V a r i a b l e

VI

V a r i a b l e

VD l e b a i r a V

VE

Figura 3.27. Variables extrañas a controlar (Adaptado de: Polit DF, Hungler BP. Investigación cientíca en ciencias de la salud. 6ª ed. México: McGraw-Hill Interamericana; 2000).

101


“Es más fácil conocer al hombre en general que a un hombre en particular” François de La Rochefoucauld

LAS HERRAMIENTAS DE RECOGIDA DE DATOS Puesto que la investigación epidemiológica y la cualitativa dieren en la forma como problematizan los fenómenos y como abordan sus variables; y que la información que se analizará en el estudio ha de ser recogida con herramientas adecuadas y adaptadas a cada tipo de información; resulta lógico pensar que la forma de recabar la información también es diferente en cada tipo de diseño. A continuación, vamos a ver las herramientas de recogida de datos más utilizadas en cada perspectiva de investigación. Herramientas más utilizadas en estudios epidemiológicos

En los estudios epidemiológicos, la información se puede recoger mediante la observación o la medición directa, como por ejemplo en el caso de determinaciones de parámetros como el nivel de glucosa, el peso o la tensión arterial. La recogida de estos datos no requiere un conocimiento de investigación especíco, sino tener la habilidad o destreza necesaria para realizar las técnicas requeridas correctamente. También es frecuente el uso de fuentes documentales tales como historias clínicas6 , certicados, o estadísticas, pero tal forma de recoger datos tampoco requiere conocimientos especícos de investigación. Otra de las herramientas más utilizadas para la recogida de datos en estudios epidemiológicos son las encuestas, para cuya elaboración y administración sí hemos de tener claros ciertos aspectos que son los que se abordan en las siguientes páginas. 6. Debemos tener en cuenta que incluso para recoger datos procedentes de historias clínicas, debemos contar con el consentimiento del sujeto al que pertenece la historia o, en su defecto, de su representante legal, como establece la legislación vigente.

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ENCUESTAS

Una encuesta se compone de un conjunto de preguntas que persiguen medir cuantitativamente características objetivas o subjetivas (no observables como opiniones, creencias o actitudes) de la población. A este conjunto de preguntas se denomina cuestionario.

Los datos obtenidos al aplicar un cuestionario serán útiles para establecer relaciones correlacionales o de covariación entre las variables, pero, como ya se ha explicado, nunca podemos establecer relaciones causales con ellos.

La elaboración de un cuestionario, aunque a priori puede parecer una labor sencilla, no lo es tanto, pues debemos ser conscientes que gran parte del éxito o del fracaso del estudio radica en la capacidad que tenga para recoger la información de forma que garantice la validez de los datos. En muchas ocasiones, termina siendo una tarea laboriosa en la que se acaba invirtiendo muchas horas de búsqueda bibliográca y discusión entre los componentes del equipo investigador hasta llegar al cuestionario denitivo. Por este motivo, y por los que se exponen a continuación, debemos siempre que sea posible utilizar cuestionarios validados. Estos cuestionarios, que podemos localizar en la búsqueda bibliográca, nos garantizarán que con ellos recogemos realmente información relativa al problema o hecho que estemos investigando (por estar validados), por ejemplo, si pasamos el cuestionario Maslach, sabemos que lo que estamos midiendo es nivel de burnout y no satisfacción laboral o estrés, que podrían ser conceptos relacionados. Al elegir el cuestionario debemos tener muy claro cuál es el objetivo de nuestro estudio y qué variables son las que queremos recoger. Por ejemplo , si queremos identicar adolescentes vulnerables para tener una dependencia de alcohol o tabaco, no podremos pasar la Encuesta de Alcohol y Salud de los Jóvenes (EASJ), que sirve como ltro para identicar sujetos que han consumido alcohol y tabaco alguna vez en su vida y para poder identicar la etapa de adquisición.

103


Además, si utilizamos un cuestionario validado, podremos comparar los resultados obtenidos en nuestro estudio con los obtenidos en todos los estudios que hayan utilizado ese mismo cuestionario, puesto que si medimos con la misma herramienta, podremos comparar las mediciones obtenidas.

Para utilizar un cuestionario validado debemos tener en cuenta para qué población lo está y en qué idioma. Es obvio que si un cuestionario está escrito en lengua inglesa, por ejemplo, lo debemos traducir antes de aplicarlo a población española, pero lo que no es tan obvio, y sí sería un error, sería pasarlo directamente tras ser

traducido. Cuando un cuestionario se traduce a otro idioma, se debe validar de nuevo en ese idioma. De igual manera, si un cuestionario está validado en población adulta, no se puede aplicar sin validarlo antes en niños, puesto que, pese a que el idioma sea el mismo, los niños pueden no entender las preguntas del mismo modo. Sirva como ejemplo de esto último, lo relatado por Teresa González sobre la validación de un cuestionario en niños. Los niños no entendían la expresión “problema de salud”. Para ellos, un problema era una suma o una resta. Por este motivo fue necesario modicar la redacción de las

preguntas en las que se utilizaba la citada expresión.

En cuanto a las consideraciones éticas debemos tener en cuenta que, aunque realizar una encuesta puede parecer una actividad inocua, en realidad no lo es. Como indican Quintanilla y Rodríguez, algunas preguntas pueden hacer que el encuestado atienda o reexione sobre algún aspecto que quizás no se había planteado, modicando su visión de la realidad en la que está inmerso o de su propia conducta.

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Por ejemplo , si pasamos el cuestionario Zarit, que mide la sobrecarga del cuidador, puede ser que quienes lo respondan no se hubieran planteado o no fueran conscientes de cómo ha cambiado su vida social desde que cuida a la persona dependiente o de cuánto tiempo lleva sin tener vacaciones.


Además, debemos tener presente que ciertas preguntas pueden hacer que el encuestado modique la respuesta que realmente reeja sus sentimientos u opiniones a favor de la que se considera más positivamente valorada. Es lo que se conoce como el sesgo de deseabilidad social () (ver el epígrafe Errores y sesgos en investigación).

Según cómo se aplique, el cuestionario puede ser: • Autoadministrado. En este cuestionario es el propio entrevistado quien responde las preguntas sin la dirección de un entrevistador, y posteriormente, entrega el cuestionario en mano o bien lo envía por correo. Generalmente se utiliza cuando se pretende abarcar una población muy dispersa, como pudieran ser provincias españolas o incluso municipios. Su principal ventaja es su coste, y que permite llegar a lugares dispersos en un periodo razonablemente corto. Otras de las ventajas que se les atribuye es que, en parte, se eliminan sesgos que pudieran ser introducidos por el investigador. Además, el encuestado puede tener tiempo para revisar algunos documentos que sean útiles para responder a determinadas preguntas. No obstante, este tipo de cuestionarios requieren una serie de consideraciones especícas: – Es conveniente que el cuestionario sea precedido de una carta de presentación enviada, preferiblemente, unos días antes. En la carta debe exponerse de forma clara el motivo de la entrevista, las razones por las que el sujeto ha sido seleccionado, los motivos por los que es fundamental su colaboración, la importancia de que el sujeto responda todas las preguntas, y las instituciones que avalan el estudio. En esta carta es necesario también garantizar la absoluta condencialidad de los datos obtenidos y que estos serán tratados de forma anónima. Para ello, conviene tener presente que el cuestionario no ha de llevar ningún distintivo o código preestablecido que induzca a sospechar sobre los procedimientos de garantía de la condencialidad. – El cuestionario debe ser elaborado de forma sencilla, con preguntas simples. Asimismo, es importante dejar abierto un apartado de observaciones que puedan aclarar dudas o determinados aspectos que, de existir, pasarían desapercibidos por la ausencia de entrevistador. En el mismo sobre en el que se facilite el cuestionario, se deben incluir unas normas básicas y muy simples sobre su manejo y forma de contestación. 105


– Es muy importante facilitar la devolución del cuestionario. Para ello, si esta ha de realizarse por correo postal, se debe incluir un sobre franqueado que incluya la dirección postal para su envío. – Uno de los principales problemas que conlleva la utilización de este procedimiento es el alto porcentaje de no respuesta que suele haber. Es un inconveniente a tener en cuenta desde el momento del diseño del estudio, pues será necesario calcular el tamaño muestral estimando un elevado porcentaje de pérdidas. De lo contrario, podemos encontrarnos con dicultades para garantizar la representatividad y la validez de los resultados. También es recomendable tener previamente localizadas una serie de direcciones que actúen como reservas, que reúnan las mismas características que la población encuestada, para que podamos recurrir a ellas en caso de que sea necesario.

• Administrado por el entrevistador: en este tipo de cuestionario, las preguntas son realizadas por un encuestador. Esta modalidad de cuestionario supone una mayor inversión de tiempo y dinero para la recogida de datos, pero también el porcentaje de respuesta suele ser mayor que en el procedimiento anterior. Otra ventaja de este tipo de cuestionarios radica en que, si el entrevistador está sucientemente entrenado, puede emitir su opinión acerca de si considera las respuestas ables o no. Además, permite un tipo de preguntas más complejas y aclaraciones puntuales sobre aspectos que no se entiendan, así como hacer más énfasis en obtener información válida sobre aquellas preguntas que sean más importantes. Cuando intervienen varios entrevistadores, es importante realizar previamente un programa de formación y entrenamiento sobre la encuesta que deben realizar. En esta etapa se intentará unicar procedimientos y criterios para evitar al máximo los sesgos que cada encuestador pueda introducir de forma involuntaria y llamar la atención sobre determinados aspectos especícos de la encuesta. Entre los principales inconvenientes de esta modalidad de cuestionario podemos citar, además del coste económico y en tiempo ya referidos, que se puede cometer algún tipo de sesgo debido al entrevistador, quien por su forma de entrevistar, de realizar las preguntas, de interpretar las respuestas, etc. puede introducir un sesgo en el estudio.

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• Realizado por teléfono: es un procedimiento en el que la encuesta se realiza por teléfono. Es una modalidad cada vez más extendida y que puede ser considerada como una situación intermedia, que comparte algunas de las ventajas y desventajas de cada una de las modalidades anteriores. Tiene un coste medio y es un procedimiento rápido que también permite llegar a lugares muy distantes entre sí ahorrando costes por desplazamiento de encuestadores. También participa de las ventajas de ser administrada por un encuestador. Debe, igualmente, ser precedido por una carta de presentación análoga a la descrita para los cuestionarios autoadministrados y sus preguntas han de ser redactadas en términos sencillos. Su principal inconveniente se debe a que este tipo de encuesta no permite realizar preguntas demasiado íntimas, pues suele haber cierta reticencia a contestarlas por teléfono. Además, también puede haber un alto porcentaje de no respuesta, pues resulta muy fácil desentenderse de la entrevista dando alguna excusa o incluso colgando el teléfono.

T IPOS DE PREGUNTAS Las preguntas que aparecen en un cuestionario pueden ser: • Preguntas abiertas: se deja al entrevistado manieste su opinión de forma abierta sobre la pregunta que bien le formula el entrevistador, o bien deja un espacio en caso de cuestionario autoadministrado. Suelen aportar información más detallada, pero requieren una mayor dedicación en las etapas posteriores, ya que, en primer lugar hemos de interpretar cada una de las respuestas y clasicarlas por apartados anes que han de ser posteriormente codicados. • Preguntas cerradas: son las que incluyen un listado con diferentes alternativas de respuesta. Como no siempre tendremos la certeza de haber contemplado todas las respuestas posibles, es conveniente incluir un apartado de “Otros”, seguido del término “Especicar”. Estas respuestas, al igual que ocurre con las de las preguntas abiertas, deben ser codicadas posteriormente.

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Cuando el cuestionario se administre por un encuestador, debemos terminar con una alternativa “No sabe/no contesta”. De esta manera, tendremos la garantía de que el encuestado no supo o quiso responder pese a que el entrevistador le realizó la pregunta. Además, puede resultar interesante analizar este resultado si el porcentaje de sujetos que no responden es elevado. Sin embargo, si se trata de un cuestionario autoadministrado, no es conveniente incluir esta apartado, puesto que puede inducir al encuestado a evadir respuestas sobre preguntas que supongan cierto esfuerzo para su contestación o que sean embarazosas.

C ONSEJOS PARA ELABORAR

UNA ENCUESTA

Antes de iniciar cualquier proceso encaminado hacia la elaboración de una encuesta es conveniente tener en cuenta algunos aspectos:

• Debemos tener claro que nos enfrentamos a elaborar un procedimiento de recogida de información que será la base de nuestro estudio, y por ello se convertirá en una herramienta decisiva en cuanto al éxito o el fracaso de este. Hemos de pensar, por tanto, que su diseño determina en buena parte que los resultados del estudio sean válidos. • Es preciso recopilar el mayor número de encuestas realizadas en trabajos similares y leer la bibliografía publicada sobre ellas, haciendo especial hincapié en detectar los principales errores e inconvenientes encontrados y su forma de solventarlos. • Es conveniente escribir cuál es el objetivo del trabajo y tenerlo bien visible al elaborar la encuesta. Con relativa frecuencia nos sorprenderemos incluyendo muchas preguntas cuya única razón de ser es la de “por si acaso luego las queremos utilizar…”. Este hecho puede alargar innecesariamente la encuesta, incrementando la no respuesta. Además, si la encuesta es demasiado extensa, también se aumenta el procedimiento de codicación, el de almacenamiento de datos y el análisis de los resultados. • Es conveniente diseñar la encuesta de modo que facilite el resto de procedimientos a desarrollar posteriormente. Hemos de darnos cuenta que, si bien constituye una etapa de las más importantes del proyecto, también es la primera fase del estudio y debe ser lo sucientemente ágil para facilitar el resto de etapas del plan de trabajo: codicación, almacenamiento y análisis de los datos, y elaboración de los resultados.

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• Independientemente de la modalidad de recopilación de información que hayamos escogido, es obligado que mediante carta o presentación oral del entrevistador, expliquemos al entrevistado los motivos de la encuesta, el procedimiento que se ha seguido para determinar la muestra y las razones que justican su inclusión en los individuos seleccionados y la importancia de su colaboración con el mayor grado de sinceridad en sus respuestas. Asimismo, es necesario especicar qué instituciones participan, nancian o amparan el estudio. Por último, debemos garantizar la condencialidad de la información facilitada y que esta será tratada de forma anónima. • Si en el estudio participan varios investigadores (como suele ser lo habitual), es necesario contar con un manual de instrucciones donde se expliciten las instrucciones necesarias para que cada miembro del equipo investigador sepa cómo actuar durante el proceso de recogida de datos. De esta manera, se garantiza la homogeneidad de criterios entre los investigadores y se minimizan los posibles sesgos que pudieran poner en peligro la validez de los resultados del estudio.

REDACCIÓN DE PREGUNTAS La redacción denitiva de las preguntas nos llevará muchos borradores. Es conveniente discutirlas entre los componentes del equipo investigador y apoyarse en cuestionarios ya elaborados. Un punto de partida que ayuda en esta fase es la elaboración de un listado sobre aquellas variables que deben ser necesariamente recogidas y aquellas que son secundarias para que, como ya se ha indicado, evitemos elaborar un cuestionario excesivamente largo. Debemos tener en cuenta que las preguntas han de redactarse de forma que su interpretación sea fácil, no sea ambigua, y de manera que cada pregunta se reera a una única cuestión. También es importante que las preguntas sean exhaustivas y excluyentes, es decir, que para cada sujeto haya una y solo una opción de respuesta válida. Por ejemplo , si preguntamos por el nivel de estudios (medido como una variable ordinal) las opciones de respuesta podrían ser: sin estudios, primarios, secundarios y universitarios de manera que los individuos estarían en alguno (pero solo en uno) de los

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valores de la variable.

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La pregunta debe inducir una respuesta clara y concisa, pero no debemos exigir un nivel muy grande de precisión en aquellas preguntas que no sea necesario o que la respuesta en estos términos sea difícil.

Por ejemplo , cualquier sujeto de la muestra podrá responder con precisión cuál es su edad o el número de hĳos que tiene; sin embargo, si se le pregunta por el número de

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veces que ha comido pescado en el último mes o cuántos analgésicos ha tomado en los últimos tres meses, no podrá responder con la misma precisión. Este tipo de preguntas es preferible formularlas en términos menos precisos, como por ejemplo: durante el último mes ha consumido pescado: (Ninguna vez / Entre 1 y 3 veces / 4 o más veces).

Las preguntas han de formularse de forma armativa y no deben inducir a contestar una determinada respuesta. Debemos evitar términos que no sean sinónimos para todos los encuestados o cuya interpretación dependa mucho de la percepción de cada persona.

Por ejemplo , si queremos saber cuántas veces ha acudido una persona a alguna consulta O de Atención Primaria durante el último año, y diéramos las siguientes opciones de respuesta: (Nunca / Pocas veces / Con relativa frecuencia / Muy frecuentemente). La L percepción de cada individuo de dicha frecuencia puede variar por la comparación que haga con su tendencia habitual. Si una persona generalmente no acude a Atención pero durante el último año le han diagnosticado algún problema de salud y por P Primaria este motivo ha debido asistir más, probablemente elegirá la opción“Muy frecuentemente” porque así ha sido en comparación con años anteriores. Si la situación fuera la contraria,

M y tras algún tiempo de asistencia con mayor frecuencia el pasado año fueran necesarias menos consultas, quizás elegiría “Pocas veces”.

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Por tanto, para recoger este tipo de información es mejor delimitar con valores numéricos las modalidades de la variable. Así, sería mejor ofrecer las siguientes

J E

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opciones de respuesta para conocer cuántas veces ha acudido una persona a alguna consulta de Atención Primaria durante el último año: (Ninguna / Entre 1 y 4 veces / Entre 5 y 8 veces / 9 o más veces). De esta manera, evitamos la subjetividad debida a la interpretación que cada persona puede hacer.


En ocasiones nos veremos obligados a utilizar las denominadas preguntas ltro , que son aquellas en las que, dependiendo de la respuesta, se escogerá una vía diferente para continuar la encuesta.

Por ejemplo , si una pregunta de un cuestionario autoadministrado es: “¿Tiene usted hĳos?” , las posibles respuestas serán (Si / No). Si el sujeto contesta que sí, se le remite a otras preguntas para obtener más información, como por ejemplo: número de hĳos, edad de los hĳos, etc.

En caso de que la respuesta hubiera sido negativa, se le indica que pase al siguiente bloque de preguntas, obviando las que proporcionan información relativa a los hĳos. Para ello, se

le indica cuál es el número de la siguiente pregunta a la que debe responder.

O L P M E J E

E STRUCTURACIÓN DE LA ENCUESTA Es recomendable dividir la encuesta por bloques o apartados de los diferentes temas tratados, ya que esto facilitará mucho la realización de la encuesta. En general será conveniente comenzar por abordar aquellos temas más generales para ir profundizando posteriormente sobre temas más especícos. Entre las preguntas preliminares se puede incluir alguna pregunta que produzca un impacto atractivo para el encuestado, por ejemplo alguna que trate sobre algún tema de su interés y así le estimule y motive a seguir la encuesta. En la primera tanda de preguntas debemos evitar tanto aquellas preguntas que supongan obtener información sobre temas íntimos o personales, como aquellas que contengan muchas opciones de respuesta, y puesto que en general, estas preguntas suelen presentar un alto porcentaje de no respuesta. Tampoco se debe comenzar por preguntas en las que se pida una opinión concreta ni por preguntas abiertas. Las preguntas en las que se recoja información sobre temas personales tampoco deben de ir al nal, pues pueden interpretarse falsamente como una «traición», una vez que ya se ha contestado el resto de la encuesta. Debemos diseñar la encuesta de modo que posteriormente podamos controlar y corregir posibles errores. Es conveniente reservar un margen a la derecha enmarcado y dividido para cada pregunta. 111


Para poder analizar e interpretar el porcentaje de no respuesta, se deben codicar de manera diferente las preguntas que se han dejado sin contestar y las preguntas mal contestadas, es decir, aquellas en las que el encuestado ha respondido pero faltan datos o la respuesta no se ajusta a la pregunta realizada. Es recomendable que cada encuesta se codique una vez realizada.

P ILOTAJE DEL CUESTIONARIO Una vez elaborado el cuestionario, debemos evaluar su idoneidad como instrumento de medida. Para ello debemos realizar una prueba piloto con el n de detectar aquellas preguntas que inducen a error, las que no expresan con exactitud el concepto que queremos explorar, o aquellas que han de ser eliminadas, por ejemplo. En esta prueba piloto los sujetos serán similares a los que compondrán la muestra del estudio (quienes realizarán el cuestionario denitivo). El equipo investigador registrará las dudas o las dicultades que hayan podido acontecer como consecuencia de imprecisiones u omisiones del cuestionario. Posteriormente, se incorporan las modicaciones pertinentes y se elabora el cuestionario denitivo.

No es lo mismo hacer una prueba piloto del cuestionario que validarlo. Una prueba piloto se realiza, grosso modo, como se ha expuesto en las líneas precedentes; sin embargo, la validación de un

cuestionario es mucho más compleja y requiere del desarrollo de un estudio para su realización.

Herramientas más utilizadas en estudios cualitativos

En investigación cualitativa, los principales métodos de recogida de datos se agrupan como métodos observacionales, donde se enmarca la observación participante, y métodos conversacionales, como son los grupos de discusión y las entrevistas en profundidad. A continuación, se explica brevemente en qué consiste cada uno de ellos, por ser las herramientas de recogida de información más habituales en investigación cualitativa. 112


OBSERVACIÓN

PARTICIPANTE

Es una técnica de recogida de datos que, como indica Álvarez Gayou, no solo implica obtener datos visuales, puesto que en la observación participan todos los sentidos. La observación cientíca se caracteriza por realizarse de un modo deliberado, sistemático y consciente, y porque sus resultados se ordenan y anotan para, a partir de ellos, describir, relacionar e interpretar el signicado y el alcance de lo observado.

La observación participante es un tipo de observación: • Selectiva: pues no es posible observar todo. El investigador se centra en observar aquellos aspectos que interesan para el objetivo del estudio, aunque de manera exible pues tiene en cuenta que, como ya se ha comentado, el diseño de una investigación cualitativa es emergente. Los objetivos del estudio son, asimismo, unos concretos, pero exibles. • Organizada: se planican las fases, las personas, los aspectos y los lugares que se van a observar. • Ordenada: se puede pasar de observaciones más generales a otras más especícas y viceversa. Una de las utilidades de la observación participante es que permite identicar las diferencias entre lo que los sujetos dicen y lo que se observa. En función del grado de participación del observador, se distinguen diferentes tipos de observación:

• Observación externa o no participante: el observador es ajeno a la situación de estudio y tiene escasa o nula interacción con los sujetos a los que observa. • Observación participante: el observador se integra en la realidad que estudia, participando en las actividades del grupo. Su principal ventaja es que permite profundizar en la comprensión de los problemas que estudia, pero la presencia del investigador también puede alterar el que hubiera sido el curso natural de los acontecimientos (como ilustra el chiste del antropólogo que aparece a continuación). La situación en la que el observador es un miembro natural del grupo al que investiga permite minimizar su intrusión en la realidad investigada, pero este hecho también limita su capacidad de análisis al no prestar atención a ciertos aspectos porque no le resultan novedosos, pues es una realidad que conoce. 113


Un antropólogo, el profesor Harvard, se fue a estudiar a una tribu indígena y la estuvo observando durante 10 años para

desarrollar su tesis. En ella, el profesor Harvard explicó cómo la tribu era una tribu nómada, que cambiaba de ubicación sin tener en cuenta los recursos que cada lugar podía tener. Incluso, a veces, se mudaban de zonas donde los recursos eran fáciles de obtener y donde ya tenían bien establecido

su campamento, a otras donde los recursos eran escasos. Habitualmente, no estaban más de seis meses en cada asentamiento. El profesor Cambridge, tras leer la tesis de Harvard, pensó que era una tribu tan interesante que decidió seguir profundizando en su conocimiento. Para ello, estudió malawe, el idioma de esta tribu y, cuando lo dominaba, se

adentró en el campo. Comenzó a hablar con los responsables de la tribu, pues le interesaba, sobre todo, saber cuáles eran los motivos por los que cambiaban su ubicación tan frecuentemente. Le comentó al gran jefe de la tribu que estaba allí continuando el trabajo iniciado por el profesor Harvard.

“¿El profesor Harvard?”—respondió el gran jefe. “¿No sería el hombre raro aquel que nos seguía dondequiera que fuéramos y al que no éramos capaces de

dar esquinazo...?”

Atkinson y Hammersley (citado por Álvarez-Gayou) distinguen el grado de participación en función, entre otras, del número de personas que reconocen al investigador como tal. En investigación cualitativa se suele hablar solo de observación participante, pues, como Álvarez Gayou indica, “la ilusión positivista de que el investigador podía separarse por completo y lograr la objetividad no se acepta en la investigación cualitativa. Incluso si se observa un vídeo y el investigador no tiene contacto con las personas

observadas, su interpretación de lo que observa le convierte en participante.” 114


El investigador debe decidir qué va a observar, a quiénes, durante cuánto tiempo, dónde, y cómo va a registrar lo que observe. Los fenómenos observados se pueden registrar en un cuaderno de campo o por medio de grabadoras de voz, vídeos, fotografías, etc. respetando siempre los principios éticos y la legislación vigente en relación al derecho al honor, a la intimidad y a la propia imagen. La observación puede complementarse con otras técnicas de recogida de datos. Asimismo, una misma situación puede ser observada por varios investigadores para tratar así de evitar la subjetividad y asegurar la credibilidad de la información recogida. A este proceso se denomina triangulación de investigadores (). Otra forma de observación utilizada en investigación cualitativa es la autoobservación. En ella, es el propio individuo quien se estudia a sí mismo y registra su conducta. Esta forma de observación aporta una mayor profundidad e introspección en los signicados y las experiencias, y permite el registro de conductas encubiertas o muy relacionadas con estados emocionales. GRUPOS

DE DISCUSIÓN

Es un método conversacional de recogida de datos cualitativos que se desarrolla en el marco de un grupo que debe estar formado por un mínimo de 5 y un máximo de 10 participantes. Los grupos puede estar compuestos por personas de similares características (se denominan entonces grupos homogéneos) o por personas con características diferentes (grupos heterogéneos), en función de lo que interese conocer.

Si se quiere conocer cuáles son los motivos que argumentan los jóvenes madrileños para no utilizar métodos anticonceptivos de barrera, interesa formar un grupo homogéneo, pero si lo que queremos es conocer la percepción de la asistencia sanitaria que tienen los usuarios del sistema sanitario público, quizás interese formar un grupo heterogéneo en cuanto a edad, sexo o nivel educativo, por ejemplo.

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Es el discurso de los sujetos que participan en el grupo lo que será analizado posteriormente. Para ello, el grupo debe ser grabado con grabadora de voz (como mínimo, aunque si es posible, es muy recomendable realizar grabaciones audiovisuales). Estas grabaciones han de ser transcritas literalmente y son estas transcripciones las que posteriormente serán analizadas. 115


Al diseñar y desarrollar grupos de discusión se deben tener en cuenta algunas recomendaciones, como son:

• Los participantes no deben conocerse entre sí, con el n de evitar que estos lleven elaborado el discurso. • La recogida de datos se debe realizar en sitios neutrales, es decir, sitios que no pertenezcan ni a los investigadores ni a los sujetos investigados, y que no tengan símbolos (como por ejemplo, crucijos, pósteres, carteles, etc.) que pudieran dirigir el discurso de los participantes en un sentido u otro. • Debemos informar a los participantes de cuánto tiempo durará el grupo de discusión antes de que comience la recogida de datos. De esta manera, evitamos que haya personas que, por esperar al nal, se queden sin hablar. Se recomienda que la duración del grupo de discusión sea en torno a una hora. • Los miembros del equipo investigador han de moderar el desarrollo del grupo para que se traten todos los temas que son de su interés, reconduciendo los discursos en el caso de que estos se alejen demasiado del fenómeno que interesa conocer. Asimismo, deben tener la habilidad necesaria para impedir que algunas personas monopolicen el grupo y que, por este motivo, otras personas no tengan la oportunidad de hablar. • Al nalizar la recogida de datos, se puede dar un pequeño obsequio a los participantes como muestra de agradecimiento. No obstante, este es un tema controvertido por lo que ya se comentaba en relación al derecho ético de autodeterminación. Se debe tener en cuenta que, para no contravenir este derecho ético, el obsequio no debe ser desmesurado. En cualquier caso, deberán ser los miembros del equipo investigador quienes decidan si darán o no algún obsequio a los sujetos que hayan participado en el estudio. Durante la recogida de datos, ha de valorarse: • El tiempo que se dedica a hablar del cada tema. • Las expresiones del lenguaje verbal y no verbal: debemos tener en cuenta no solo lo que se dice (lo lingüístico), sino también lo extralingüístico, es decir, las connotaciones del lenguaje, el tono en el que se expresan los sujetos, etc.

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Por ejemplo , no es lo mismo decir “aguantar” que “tolerar”, puesto el verbo “aguantar” tiene connotaciones negativas de las que “tolerar” carece.


En cuanto al lenguaje no verbal, la importancia de su análisis es obvia. En ocasiones, el lenguaje no verbal puede mostrar incoherencias con lo que se dice, mientras que en otras ocasiones refuerza lo que se habla o lo complementa, indicándonos cuál es la actitud que tiene el sujeto al hablar. La grabación de los grupos en algún formato audiovisual permitirá analizar mejor el lenguaje no verbal. Si no es posible realizar este tipo de grabación, se recomienda que algún miembro del equipo investigador se dedique a analizar el lenguaje no verbal durante el desarrollo del grupo y registre sus observaciones. ENTREVISTAS

EN PROFUNDIDAD

Pretende recoger la visión subjetiva y personal del entrevistado con relación a una experiencia personal. Por lo general, es necesario realizar varias entrevistas en profundidad en el curso de una investigación. Por tratarse de un tipo de técnica conversacional, al igual que ocurre en el grupo de discusión, puesto que en ella es el discurso de la persona entrevistada lo que será analizado posteriormente. Para ello, es también necesario grabar la entrevista, al menos, con grabadora de voz y transcribirla literalmente para su posterior análisis.

Según su grado de estructuración, las entrevistas se clasican como: • No estructurada: no tienen un guión previo. • Semi-estructurada: cuentan con un guión de la entrevista, cuya nalidad es recordar al investigador aquellos temas que está interesado en conocer y que, en caso de no salir en el curso normal de la entrevista, deben ser preguntados directamente. • Estructurada: son aquellas que cuentan con un cuestionario guía que se sigue. Este tipo de estructuración no es frecuente para las entrevistas en profundidad. Para la preparación y desarrollo de la entrevista, se debe prever tanto el lugar como la duración de la misma, que se recomienda que no exceda de 40 minutos. Durante los primeros minutos de la entrevista, se debe intentar crear un ambiente distendido, para disminuir la tensión, sobre todo cuando los temas a tratar son íntimos o difíciles de abordar.

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La entrevista debe comenzarse con una primera pregunta amplia, generadora, que facilite al sujeto iniciar su relato. Es importante analizar cómo organiza el entrevistado su discurso (si sigue o no una secuencia cronológica), y a partir de qué momento comienza el relato de su experiencia.

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Por ejemplo , no será igual una mujer maltratada que comienza a relatar su experiencia desde el noviazgo a otra que comience por hablar de su embarazo. Puede que cada una de ellas haya comenzado su discurso por momento en el que sitúa el comienzo de los malos tratos.

Las preguntas que resulten más incómodas o controvertidas, deben realizarse una vez que se ha establecido una buena relación con el entrevistado. El investigador debe tener presente que la calidad de la información que recoja dependerá, fundamentalmente, de su destreza como entrevistador, y que como tal, deberá escuchar más que hablar. Además, debe saber adaptarse al entrevistado, dirigiéndose a él de manera que no parezca que le está juzgando y con un lenguaje apropiado a su nivel cultural y/o de desarrollo. Este hecho cobra especial importancia cuando la entrevista se realiza a niños. Si bien la literatura establece que a partir de los 4 años de edad ya es posible realizar entrevistas en profundidad a niños, para investigar con ellos puede ser necesario utilizar recursos de soporte, como por ejemplo, el uso de marionetas para realizar entrevistas a niños preescolares. Con las marionetas, como indica González, podemos conseguir que el niño se sienta menos amenazado, gane en libertad de expresión y pierda el miedo a ser juzgado. En estos casos, esta autora aconseja que al niño se le ofrezca la caja en la que se encuentran las dos marionetas (la que hará de entrevistador y la que adoptará el rol de entrevistado) para que sea él quien ela una marioneta que responderá en su nombre a las preguntas realizadas por la otra marioneta. El hecho de ser él quien realiza la elección, le hará sentir más seguro y con control sobre la situación. Como González arma, con el uso de este recurso, el niño pasa de ser una persona con una determinada experiencia a ser un experto en esa experiencia cuando habla a través de su marioneta.

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F a s e E m p í r i c a d e la Investigación

“Un hombre con una idea nueva es un loco… hasta que la idea triunfa”

Mark Twain



CONTENIDOS La recogida de datos El análisis y la interpretación de los datos La difusión de los resultados

En este capítulo… Se expone la fase empírica, donde se responde a la pregunta: ¿Qué significan los resultados obtenidos? La primera labor será la de recoger los datos de forma sistemática utilizando las herramientas diseñadas en la fase metodológica. Posteriormente, los datos se analizan en función de la finalidad del estudio, según se pretenda explorar o describir fenómenos o verificar relaciones entre variables. En los estudios epidemiológicos el análisis se realiza utilizando la estadística, mientras que en los estudios cualitativos el análisis es principalmente inductivo. Finalmente, es necesario difundir los resultados del estudio, y así poder dar este por concluido. Amén de la escasa utilidad que puede tener desarrollar un estudio y luego no compartirlo con el resto de la comunidad científica, la difusión de los hallazgos es también un deber de cualquier investigador.

Fase Empírica de la Investigación

“Despacito y buena letra que el hacer las cosas bien vale más que el hacerlas”

Antonio Machado

LA RECOGIDA DE DATOS En la recogida de datos deberemos utilizar las herramientas o los recursos apropiados para recoger la información que nos interese y que hayan sido diseñados o establecidos en la fase metodológica del estudio. Lógicamente, las herramientas que utilizaremos para recoger los datos estarán determinadas por el tipo de estudio que estemos desarrollando y por los objetivos de este. Un aspecto que se debe tener en cuenta, tanto en estudios epidemiológicos como en cualitativos, es la necesidad de entrenar a los observadores y/o a las personas encargadas de recoger la información para que exista un consenso en la forma de medir, informar, observar o acercarse a los sujetos objeto de estudio. El objetivo fundamental es que los datos recogidos sean válidos, es decir, que reejen sin errores ni sesgos el fenómeno que se ha estudiado. Los investigadores han de tener presente, por tanto, las principales fuentes de errores y sesgos y los conceptos de validez y abilidad de los instrumentos de medida, que se exponen en este apartado.

Concepto de error aleatorio y error sistemático o sesgo Error Aleatorio: es aquel tipo de error debido al azar. Disminuye si se aumenta el tamaño muestral. Este tipo de error ocurre por el hecho de trabajar con muestras de individuos y no con poblaciones enteras y por la variabilidad inherente al proceso de medición de las variables debidas al instrumento de medida, al observador, o a la propia variabilidad biológica existente. 3


Este error aparece, por tanto, por el hecho de hacer inferencias a la población a partir de una sola muestra. Por este motivo, el error aleatorio sí se minimiza al aumentar el tamaño de la muestra, puesto que al aumentar el tamaño muestral, la media de la muestra tiende a aproximarse a la media de la población de la que la hemos obtenido. El error aleatorio está muy relacionado con el concepto de precisión, de manera que cuanto menor error aleatorio, mayor precisión.

Por ejemplo , imaginemos que queremos calcular el cociente intelectual (CI) medio de los O estudiantes de primero de enfermería de una escuela donde cursan primero 50 alumnos. Imaginemos que, por azar, en ese curso hay un alumno con un CI de 190, que hace que la media de CI ascienda de 110 (que sería la media de CI si excluyéramos al alumno L superdotado) a 111.60, que es la media de CI teniendo en cuenta a este alumno. Es decir, la presencia de esta persona hace que la medida de CI ascienda 1.6 puntos. P Sin embargo, si tomáramos como muestra los alumnos de esta escuela de enfermería y los que cursan primero en otras ocho escuelas más, el tamaño de la muestra ascendería de 50 M a 500 alumnos. Aunque siga perteneciendo a la muestra este alumno con CI de 190, su “inuencia” en la media de CI es menor, al ser el tamaño muestral mayor. En este caso el CI asciende de E 110 (que sería la media de CI si excluyéramos al alumno superdotado) a 110.16 por la presencia de este alumno. Es decir, la presencia de este alumno incrementa la media en J 0.16 puntos, y no en 1.6, como pasaba cuando el tamaño muestral era de 50 alumnos. Vemos cómo al aumentar el tamaño muestral disminuye el error aleatorio que se comete, que cuando la muestra es de 500 alumnos, el valor medio apenas varía de la media E puesto que se obtendría sin la presencia de este alumno.

Este es el error que cuanticamos cuando generalizamos los resultados obtenidos en la muestra a la población, puesto que es el grado de error que asumimos que puede haber acontecido en la muestra estudiada, y que indicamos en el valor de p que facilitamos al inferir los resultados. Error sistemático: comprende el sesgo de muestreo o sesgo de selección (que puede ocurrir al seleccionar la muestra) y el sesgo de información (que puede ocurrir al medir las variables). 4


Este sesgo no se minimiza por aumentar el tamaño muestral, como indica Arturo González Quintela, si a la Torre de Pisa, le añadiéramos más altura seguiría estando inclinada. Esto es así porque el error sistemático o sesgo es un error producido en el diseño del estudio, ya sea en la selección de los sujetos (sesgo de selección) o en la medición de las variables (sesgo de información), y que conduce a una estimación incorrecta (desde el inicio y sin que sepamos que este sesgo puede estar ocurriendo y por tanto, no podemos cuanticarlo). El sesgo de muestreo o de selección se produce al elegir una muestra que no representa adecuadamente a la población de estudio, como por ejemplo, cuando el muestreo no es aleatorio, o por errores en la clasicación o seguimiento de los sujetos.

Algunos ejemplos de situaciones en las que se produce este sesgo podrían ser: Imaginemos que queremos saber la opinión de los estudiantes de enfermería de una determinada universidad sobre las prácticas, y para ello seleccionamos a los cien primeros que acuden a la biblioteca de la universidad. Debemos pensar que no todos los estudiantes estarán representados, pues hay personas que por no acudir a la biblioteca de la universidad, no tendrían posibilidad de ser incluidos en el estudio. Además, las personas que acuden a la biblioteca pueden no representar al resto de estudiantes universitarios. Este sesgo de selección también podría ocurrir si queremos saber la relación entre el cáncer de pulmón y la exposición al humo del tabaco, y seleccionamos como casos a personas diagnosticadas de cáncer de pulmón que han sido fumadores y como controles a personas con limitación crónica del ujo aéreo (LCFA), sin pensar que muchos de ellos también pueden haber estado expuestos al tabaco.

O L P M E J E

El sesgo de muestreo o de selección también puede darse por la existencia de variables que son heterogéneas en la población diana (edad, estado civil, nivel socioeconómico, nivel de dependencia, etc.) y que, sin embargo, son homogéneas en la muestra. Por ejemplo , este sesgo se daría si los sujetos de la muestra tienen un nivel alto de estudios, pero esto no es así en la población diana y el nivel de estudios es una variable que inuye en el control del embarazo, que es lo que vamos a estudiar.

E

5


Para evitar la existencia del sesgo de muestreo es importante reexionar sobre el tipo de muestreo y hacernos la siguiente pregunta: ¿Tenemos indicios para pensar que la muestra no sea representativa de la población de la que la hemos obtenido? , si es así, deberemos modicar el tipo de muestreo.

El sesgo de información se produce cuando las mediciones son de mala calidad o son sistemáticamente desiguales.

E

Ocurriría, por ejemplo , si pesáramos individuos en una báscula mal calibrada, que pesa 500 mg más (todos los individuos pesarían 500 mg más de su peso real), o si los sujetos son pesados por dos personas diferentes y una de ellas pesa sin ropa y la otra no.

Este tipo de error tampoco se reduce al aumentar el tamaño muestral, sino que para disminuirlo se deben medir las variables con un instrumento adecuado, validado y bien calibrado, y de la misma manera en todos los sujetos de estudio.

Figura 4.1. Diferencia entre el error aleatorio y el error sistemático o sesgo



Errores y sesgos en investigación Los errores y los sesgos se pueden producir en cualquiera de las etapas del proceso de investigación:

Modelo Sesgado

Modelo teórico

Tipo de estudio o herramientas no adecuadas

Pregunta mal definida

Formulación de la pregunta

Diseño de la investigación

Sesgos al seleccionar la muestra o debidos a los investigadores

Recogida de los datos

Análisis de los datos

Publicación de los resultados

Redacción del informe de investigación

Interpretación de los resultados

Sesgo de publicación

Solo aquellos resultados que interesa contar

Errores al analizar los resultados

Figura 4.2. Diferentes errores y sesgos en las diferentes etapas del proceso investigador


No obstante, como se verá a continuación, las principales fuentes de errores y sesgos son las debidas a la no existencia de grupo control que sirva de comparación, y las que originan error sistemático (sesgos de selección y de información). Por ese motivo son los que se exponen a continuación. 7


TIPOS

DE ERRORES Y SESGOS MÁS FRECUENTES

Conocer la inuencia que determinadas decisiones que se han de tomar al diseñar el estudio pueden tener en los resultados del mismo es útil para establecer, ya en el propio diseño del estudio, mecanismos que ayuden a controlar su inuencia o incluso, a minimizarla. A continuación se exponen los errores, efectos y sesgos más frecuentes, agrupando aquellos que aparecen por no tener un grupo de comparación y los que originan error sistemático.

DEBIDOS A LA NO EXISTENCIA DE GRUPO CONTROL La importancia de contar con un grupo control comparable ya se explicó al exponer las condiciones que ha de cumplir un estudio para considerarse experimental. Como ya se indicaba, cuando no existe grupo control que sirva de referencia para comparar los resultados de ambos grupos, es difícil saber si los resultados son debidos a la variable independiente o al efecto de otras variables que no se han controlado. Algunos de estos sesgos son:

• Efecto Hawthorne: se produce cuando, al saber los participantes que están siendo observados, alteran su comportamiento. Se dene, por tanto, como la tendencia de las personas a modicar sus hábitos por el hecho de ser sujetos de un estudio, independientemente de la naturaleza especíca de la intervención que reciben. Se denomina así por el estudio que se realizó en la Hawthorne Plant de la Western Electric Company en Cicero, Illinois, entre 1927 y 1932. En este estudio se investigó el efecto que producían en la productividad los cambios ambientales introducidos por los investigadores. Los investigadores comprobaron que aumentando el nivel de intensidad luminosa en la planta, se aumentaba la productividad. La sorpresa fue cuando se disminuyó la intensidad luminosa y se comprobó que la productividad también aumentaba. Prácticamente se podía cambiar cualquier aspecto de la metodología de trabajo de la planta y la productividad aumentaba. ¿Cómo podía ser esto así? La principal conclusión de dicho estudio es que a los trabajadores les agradaba la atención recibida durante el estudio y se esforzaban por rendir más. Otra conclusión obtenida fue que la novedad introducida por el nuevo sistema sacaba a los trabajadores de su letargo metodológico, que a las personas les agrada lo novedoso y les aburre hacer las cosas siempre igual. Por este motivo, se denominó a este sesgo el efecto Hawthorne. 8


• Efecto placebo: se dene como la respuesta que se produce en una persona por la administración de una sustancia, pero que no puede considerarse un efecto especíco de dicha sustancia. • Regresión a la media: ocurre cuando seleccionamos sujetos con valores extremadamente altos o bajos de una característica que varía con el tiempo. Cuando la característica se mide por segunda vez, la segunda medida tenderá a aproximarse a la media de la población, simplemente por la variabilidad de la medida (hay más sujetos próximos al valor de la media poblacional que en las puntuaciones extremas). Dicho de otro modo, las puntuaciones que se alejan de la media son excepcionales y lo más probable es que, con el tiempo, se acerquen a la media. Si, por ejemplo , tuviésemos que apostar qué nota va a sacar en el siguiente examen un alumno que ha obtenido un 9.5 mientras que la media de puntuación de su clase ha sido de 7 para ese examen, lo más sensato sería apostar porque va a sacar menos nota, ya que, si no se trata de un alumno excepcional sino que se ha visto favorecido por la suerte, lo más probable es que en un examen posterior su nota se equipare más a la media, por ser esta nota la más frecuente. Es más infrecuente ser un alumno excepcionalmente bueno o malo, que ser un alumno promedio.

E

Por este motivo es posible que, cuando se miden variables que expresan una enfermedad o un factor de riesgo, en las mediciones posteriores los valores sean menos extremos, incluso en ausencia de intervenciones ecaces. Este hecho es una fuente de errores frecuente en la interpretación de los resultados de los estudios, ya que, cuando los individuos se seleccionan según una característica que varía con el tiempo, los valores de las mediciones posteriores pueden ser debidos a este efecto y no a la intervención realizada.

• Evolución natural: cuando el curso habitual de una enfermedad tiende a su resolución, los esfuerzos terapéuticos pueden coincidir con la recuperación, sin haberla causado. Un ejemplo de esto sería el dicho de que un resfriado se cura en siete días con antibióticos y sin ellos, en una semana.

E

Todos estos sesgos se pueden controlar si existe un grupo control para comparar los resultados. 9


F UENTES DE ERROR SISTEMÁTICO A continuación se exponen otros sesgos importantes que pueden originar error sistemático: Sesgos de selección

Ocurre si el método utilizado para seleccionar a los sujetos no es adecuado y puede haber diferencias sistemáticas entre los sujetos seleccionados y los no seleccionados. Son sesgos de selección:

• Sesgo de autoselección: la inclusión de sujetos voluntarios puede hacer que la población no esté debidamente representada en la muestra, o en los ensayos clínicos, que los grupos no sean comparables al inicio, porque los sujetos que se presentan como voluntarios pueden tener una mayor motivación o interés en el estudio en el que participan. Además, tanto los sujetos que se presentan voluntarios como los que no, pueden hacerlo por factores que pueden inuir con la relación que se estudia. Un ejemplo prototípico de este tipo de sesgo es el ocurrido al valorar el efecto de la vacuna O antipolio Salk en EE.UU. En algunas comunidades, la asignación de qué niños recibirían L la vacuna (grupo experimental) y cuáles la inyección de un placebo (grupo control) se hizo de forma aleatoria. Sin embargo, otras comunidades rehusaron este método y la vacuna P fue administrada a los niños cuyas familias mostraron interés en que se les administrara, M utilizando como controles los niños a los que no se les administró. Al analizar los datos, que las familias que habían aceptado que sus hĳos fueran vacunados tenían E seunobservó nivel de estudios superior y un mayor nivel económico, y esto hizo pensar que podría J haber existido una selección por múltiples factores, alguno de ellos no medidos y que E pudieran sesgar la estimación de la ecacia de la vacuna.

• Falacia de Berkson: ocurre en los estudios casos-control cuando los controles se seleccionan entre sujetos hospitalizados. Este sesgo llama la atención sobre la utilización como controles de sujetos hospitalizados, puesto que en una muestra hospitalaria, la presencia del factor de riesgo es mayor que en el resto de la población ya que en los sujetos expuestos al factor de riesgo aumentaría el riesgo de ser ingresados. 10


Este sesgo fue ilustrado por Berkson en 1946 cuando evaluaba un estudio de casos y controles realizado años atrás que concluía que la tuberculosis protegía frente al cáncer. En este estudio, los casos eran pacientes con cáncer y los controles eran pacientes hospitalizados por otras causas. El estudio reportó baja frecuencia de pacientes cancerosos con antecedente de tuberculosis, comparados con los sujetos controles, con un valor de odds ratio inferior a uno, por lo que se interpretaba que la tuberculosis era un factor de protección para el cáncer. Lo que en realidad pasaba era que los pacientes que tenían cáncer y tuberculosis tenían más probabilidad de estar muertos y, por tanto, menos probabilidad de estar incluidos en el estudio. Además, había menos personas ingresadas que tuvieran ambas enfermedades que personas que tuvieran solo cáncer. Este sesgo se hubiera evitado si se hubiese comparado la prevalencia de personas con cáncer y tuberculosis con controles procedentes de la población general que tuviesen cáncer pero no tuberculosis.

• Falacia de Neyman o falacia de supervivencia: ocurre en los estudios casoscontrol cuando la exposición está muy relacionada con la supervivencia, de manera que la enfermedad produce muertes precoces. Si estos individuos ya fallecidos no son incluidos en el estudio, se puede pensar que entre la exposición y la enfermedad hay poca asociación, o incluso, que la exposición protege de la enfermedad, pues la prevalencia es mayor en sujetos no expuestos. Lo que en realidad ocurre es que los sujetos no expuestos, al ser los que sobreviven, son los que se incluyen en el estudio, y por eso puede parecer que tienen mayor prevalencia que los expuestos.

El ejemplo propuesto por García Marcos et al. ilustra bien cómo inuye este sesgo. Imaginemos que vamos a realizar un estudio casos-control sobre la relación entre la radiación nuclear y la prevalencia de enfermedades congénitas en niños que ahora tienen 10 años de edad y cuyo embarazo transcurrió inmediatamente después de un accidente nuclear. Para ello, se seleccionan en el grupo de enfermos (casos) 1000 niños con malformaciones expuestos a la radiación nuclear y otros 1000 niños con malformaciones no expuestos a la radiación. Si se obvia la información de la columna en la que aparecen los niños que ya han fallecido (que aparece en la tabla 4.2) y solo nos jamos en la primera columna, hay más niños vivos con malformación entre los no expuestos que entre los expuestos (15 frente a 10).

O L P M E J E 11


O L

Vivos con malformación

Vivos sin malformación

Expuestos a la radiación

10

900

No expuestos a la radiación

15

980

Tabla 4.1. Ejemplo de sesgo de Neyman en un estudio de casos-control

P

(Fuente: García Marcos L, Guillén Pérez J, Orejas Rodríguez-Arango G. Epidemiología y metodología aplicada a la pediatría (V): Sesgos. An Esp Pediatr. 1999;50(5):519-524).

Como en los estudios de cohortes los sujetos hubieran sido seguidos desde el nacimiento, es más fácil que se registren los fallecimientos en el grupo de expuestos y no expuestos y, M por tanto, más difícil que se cometa este sesgo.

E J

Vivos con malformación

Muertos con malformación

Vivos sin malformación

Expuestos a la radiación

10

90

900

No expuestos a la radiación

15

5

980

Tabla 4.2. Ejemplo cómo se evita el sesgo de Neyman en un estudio de cohortes

E

(Fuente: García Marcos L, Guillén Pérez J, Orejas Rodríguez-Arango G. Epidemiología y metodología aplicada a la pediatría (V): Sesgos. An Esp Pediatr. 1999;50(5):519-524).

• Sesgo de membresía o pertenencia: puede ocurrir cuando se trabaja con grupos preexistentes, es decir, grupos no formados de manera aleatoria, como ocurre por ejemplo, en el caso de estudios cuasiexperimentales. Pues bien, si en uno de los grupos existe alguna característica que se relaciona positiva o negativamente con la variable dependiente, puede ser la inuencia de esta variable la que produzca diferencias en la variable dependiente. 12


Un ejemplo sería el de un estudio realizado hace años que concluía que los calcetines de ejecutivo aumentaban el riesgo de padecer infarto de miocardio. Posteriormente se vericó que lo que había sucedido es que los sujetos que utilizaban este tipo de calcetines entonces eran, fundamentalmente, ejecutivos (de ahí su denominación). Era su pertenencia a esta profesión, y los niveles de estrés a los que estaban sometidos, mayores que los de la población general, lo que hacía que tuvieran más infartos de miocardio, pero no el uso de este tipo de calcetines.

O L P M E J E

• Sesgo del trabajador sano: es similar al anterior, pero en este caso, se llama la atención sobre el hecho de que los trabajadores en activo requieren tener buena salud (suciente para poder trabajar), mientras que las personas incapacitadas, retiradas o desempleadas pueden no tenerla. Este sesgo se identicó cuando los trabajadores sometidos a ambientes peligrosos parecían tener tasas de supervivencia mayores que las de la población general. Lo que en realidad sucede es que, precisamente, se requiere una buena salud para poder trabajar en esos ambientes (algo que no ocurre en la población general), no que la exposición a ambientes peligrosos proteja a los trabajadores. Por ejemplo , es sabido que la mortalidad de los trabajadores en activo es menor que la de la población de la misma edad y sexo en su conjunto.

E

Sesgos de información

Ocurren porque hay una precisión diferente en la medición de la exposición o de la evolución entre los grupos que se comparan. Son sesgos de información:

• Sesgo de memoria (recall biass): ocurre en los estudios casos-control, donde la información se recoge retrospectivamente, y el sujeto puede haber olvidado aspectos relativos a la exposición o relevantes para el factor de estudio. Este sesgo es más frecuente en los sujetos sanos (controles), porque los que presentan la enfermedad (casos) pueden recordar mejor la exposición si esta les originó un cuadro agudo. 13


E

Por ejemplo , las personas con asma recordarán mejor que las personas no asmáticas los picos de contaminación a los que han estado sometidas, por el efecto que para estas personas tiene la contaminación.

• Efecto Hawthorne o sesgo de atención: es un tipo de sesgo de información que ya se ha explicado en el epígrafe de sesgos que pueden ocurrir al no tener grupo control. • Sesgo de medición: ocurre cuando el mal funcionamiento del instrumento que se utilice para la medición hace que los resultados estén sesgados siempre hacia un sentido.

E

Ocurriría por ejemplo , si tomamos la tensión arterial con un aparato mal calibrado, que registra valores 5 mmHg superiores a los reales.

• Sesgo del entrevistador: el entrevistador puede emplear preguntas o frases que condicionen la respuesta del individuo. • Sesgo de deseabilidad social u obsequiosidad: ocurre cuando los participantes orientan sus respuestas para dar una buena imagen de sí mismos al entrevistador, de modo que los encuestados pueden modicar la respuesta que realmente reeja sus sentimientos u opiniones a favor de la que se considera más positivamente valorada. • Sesgo de respuesta invariable: ocurre por la tendencia del individuo a responder siempre de la misma manera. • Sesgo de aprendizaje o proximidad: sucede al aplicar en más de una ocasión el mismo instrumento de medida. Se minimiza dejando pasar al menos 6 meses entre una medición y otra.

E

14

Por ejemplo , si vamos a valorar si una intervención educativa reduce los prejuicios sexistas en adolescentes, y para probarlo vamos a medir los prejuicios sexistas, tanto hostiles como benévolos con el Inventario de Sexismo Ambivalente (ISA) para adolescentes, deberemos dejar pasar 6 meses como mínimo entre una medición y otra con el cuestionario ISA para minimizar este sesgo.


• Sesgo de falseamiento: ocurre cuando, de forma premeditada o inconsciente, los participantes dan respuestas falsas o incompletas a preguntas consideradas íntimas o traumáticas. • Sesgo de cuestionario: aparece si el cuestionario no está correctamente diseñado y contiene preguntas ambiguas. • Sesgo de no respuesta: aparece debido al abandono o fallecimiento de los sujetos que participan en el estudio. • Sesgo de procedimiento: ocurre cuando los grupos no son tratados de la misma manera, habiendo por ejemplo, un mayor seguimiento a los pacientes del grupo experimental o a los de la cohorte expuesta o a los casos (en un estudio de casos-controles). Esto puede hacer que los sujetos del grupo experimental sigan mejor el tratamiento, o que en el caso de estudios observacionales, en los sujetos expuestos o enfermos se investigue con más profundidad el factor de riesgo, encontrándolo con más frecuencia. Para evitar este sesgo los grupos deben ser sometidos a los mismos procedimientos y examinados con los mismos criterios.

SESGOS DEBIDOS A LOS INSTRUMENTOS DE MEDIDA Conceptos de validez y fabilidad

La validez de un instrumento de medida se reere a su capacidad para medir aquello que deseamos y para hacerlo de manera exacta. Validez es, por tanto, sinónimo de exactitud. Si no fuera así, y con este instrumento se midiera a todos los sujetos, se cometería un error sistemático o sesgo, como por ejemplo, si pasásemos una escala de estrés laboral y lo que queremos medir es burnout o si medimos la glucemia con un aparato mal calibrado. Si el instrumento de medida es válido, sus mediciones serán las del verdadero valor de la variable, por ejemplo, el valor de glucemia obtenido será el exacto. Algunas variables son más válidas que otras, y son los investigadores quienes deben elegir las que consideren más válidas para lo que pretenden medir. Por ejemplo , si queremos tener una idea de cómo se controla una persona diabética, es preferible elegir la medida de la Hb glicosilada que una medición aislada de glucemia.

E

15


En el caso de necesitar clasicar a los individuos como sanos o enfermos, deberemos tener en cuenta la sensibilidad o especicidad de las pruebas diagnósticas. Por lo tanto, si lo que se pretende es identicar individuos que presenten una determinada enfermedad, necesitaremos que dichas pruebas sean sensibles. Si, por el contrario, vamos a utilizar pruebas diagnósticas con el objetivo de discriminar qué individuos no presentan la enfermedad, necesitaremos que dichas pruebas sean especícas. No obstante, estos conceptos se explican más detalladamente en el apartado Medidas de enfermedad y cálculo de riesgos. La fabilidad de un instrumento de medida se reere a la capacidad de realizar mediciones sucesivas que sean similares entre sí. Esto implica que cuanto menor sea la variabilidad entre las medidas más able es la medición. Fiabilidad es, por tanto, sinónimo de precisión.

E

Una báscula, por ejemplo será able si un individuo que se pese en ella tres veces consecutivas pesa siempre lo mismo.

La variabilidad puede deberse al propio sujeto ya que la mayoría de los aspectos biológicos, psicológicos y sociales cambian constantemente.

E

No se obtendrán los mismos resultados si medimos la glucemia por el día que por la noche, o en ayunas o 2 horas postprandial, por ejemplo.

Otra fuente de variabilidad puede deberse al observador, porque su habilidad para realizar las mediciones aumente al progresar el estudio o porque diferentes observadores midan en diferentes condiciones. Para reducir esta variabilidad debida a los observadores, estos deben ser entrenados con el n de consensuar las mediciones.

E

16

Por ejemplo si dos personas obtienen diferentes mediciones de la talla de un recién nacido por pequeñas diferencias al colocar al niño o si una persona mide a personas adultas con zapatos y otra sin ellos.


Cuando se utiliza una escala para medir las variables, el alfa de Cronbach es una medida de la consistencia interna de dicha escala. Este índice puede tomar valores que oscilan entre 0 y 1, de manera que cuanto más próximo sea a uno, mayor será la abilidad de la escala de medida; aunque esta también depende del número de items que tenga la escala. En general para una escala de 20 items, un alfa mayor de 0.8 se considera aceptable. Estrategias para aumentar la fabilidad y la validez

Para mejorar la abilidad, una buena estrategia consiste en obtener mediciones repetidas de la variable y calcular la media, como suele hacerse con la tensión arterial, que habitualmente se mide en más de una ocasión. Así mejoramos la precisión, pero no la validez, porque el instrumento puede estar mal calibrado. Para aumentar la validez, debemos calibrar los instrumentos de medida y, en los ensayos clínicos utilizar técnicas de enmascaramiento, sobre todo, las de doble ciego. De este modo, evitaremos que haya búsquedas más exhaustivas de los efectos que se estudian en individuos expuestos o del grupo experimental y que las expectativas de los participantes también inuyan en el efecto estudiado. Para incrementar la abilidad, la validez, o ambas, podemos utilizar ciertas estrategias, como son: • Denir las variables de forma operativa, con el n de que todos los investigadores sigan los mismos criterios. • Entrenar a los observadores para consensuar cómo se han de recoger los datos. • Seleccionar las medidas más objetivas posibles, para ser medidas con los aparatos más ables. • Utilizar la mejor técnica posible, es decir, aquella que proporcione mediciones más ables. • Siempre que sea posible, se deben realizar las mediciones con aparatos automáticos. • Calibrar correctamente los instrumentos de medida, con el n de evitar sesgos en las mediciones. • Emplear, siempre que sea posible, técnicas de enmascaramiento o ciego.

17


“Es ignorancia no saber distinguir entre lo que necesita demostración y lo que no la necesita”

Aristóteles

EL ANÁLISIS Y LA INTERPRETACIÓN DE LOS DATOS El análisis de los datos, al igual que ocurre con las herramientas utilizadas para su recogida, dependerá de si estamos realizando un estudio de tipo epidemiológico (los datos se analizan con métodos estadísticos) o de tipo cualitativo (donde los datos se analizan por medio del análisis del discurso y del contenido de este). A lo largo de este apartado, se hará una primera aproximación al análisis de los datos en las dos perspectivas de investigación, con el n de iniciar al lector en los métodos de análisis utilizados en cada tipo de estudio.

El análisis y la interpretación de los datos en estudios epidemiológicos Como ya se ha comentado, los estudios epidemiológicos (o cuantitativos) utilizan como herramienta para analizar los datos que obtienen la estadística. Pero, ¿por qué ha de usarse la estadística? Porque la simple observación, en ocasiones, nos hará dudar sobre lo que vemos. Los sentidos nos pueden “engañar” como acostumbra a demostrarnos Julian Beever con sus dibujos con perspectiva, o también puede suceder que dos personas diferentes interpreten un mismo objeto de forma diferente, como ocurre con el conocido jarrón de Rubin, desarrollado por el psicólogo danés Edgar Rubin.

18


Imagen 4.1. Dibujo con perspectiva de Julian Beever

(Tomada de: hp://www.julianbeever.net ).

Figura 4.3. Jarrón de Rubin

(Tomada de: hp://es.wikipedia.org/wiki/Archivo:Rubin2.jpg).

19


La estadística ha sido denida como un conjunto de métodos cientícos ligados a la toma, organización, recopilación, presentación y análisis de datos, tanto para la deducción de conclusiones como para tomar decisiones razonables de acuerdo a los análisis realizados; o también se dene como el arte de la decisión en presencia de incertidumbre. Aunque, como apuntó el escritor irlandés George Bernard Shaw: “La estadística es una ciencia que demuestra que si mi vecino tiene dos coches y yo ninguno, los dos tenemos uno”. Efectivamente, aunque las cifras no mienten, los mentirosos también utilizan cifras.

como ejemplo de esto el expuesto en el ya citado libroCómo mentir con la estadística , O Sirva sobre la incidencia de polio en 1952. En principio se dĳo que había sido el peor año de L polio de la historia de la medicina, porque se había informado de un número de casos P superior al de cualquier otro año anterior. Lo que en realidad pasaba era que durante ese M año había un gran número de niños en edad de riesgo, y por eso, aunque el porcentaje E de casos se mantuviera estático, el número total debería ser por fuerza mayor. Además, J el temor generalizado que existía hacia esta enfermedad, hacía que todos los casos fueran E registrados, incluso los más benignos.

Pero no nos alarmemos, cuando disponemos de la suciente información, bien recogida y analizada, no tenemos por qué dudar de lo que los números nos digan. La investigación epidemiológica tiene como objetivo, en líneas generales, encontrar y describir relaciones entre variables, y la estadística es la ciencia que estudia los métodos que permiten realizar este proceso para variables aleatorias. Con estos métodos, es posible resumir los datos y acotar el papel del azar. Es decir, la estadística nos va a permitir encontrar y describir las relaciones entre las variables que estudiamos, y nos va a indicar si esas relaciones son o no son fruto del azar. La estadística se puede clasicar en dos grandes áreas: • Estadística descriptiva: es la que se ocupa de organizar y describir (a modo de resumen) los datos obtenidos en la muestra para que dichos datos resulten manejables y sean más fácilmente comprensibles. 20


• Estadística analítica o inferencial: es la parte de la estadística que intenta hacer inferencias (generalizaciones) a partir de la información que se ha obtenido en una muestra, a la población de la que procede tal muestra, ya que, generalmente, estudiar a la población completa resulta imposible. La generalización de los hallazgos de la muestra a la población se puede hacer mediante dos procedimientos:

• Estimación de parámetros poblacionales: que puede ser puntual o por intervalos. • Contraste de hipótesis: se formula la hipótesis nula (H 0) y se contrasta con los datos obtenidos en la muestra para saber si la hipótesis nula es verdadera (en ese caso, se acepta la H0) o falsa (en tal caso, se rechaza la H0). Así, se habla de estadísticos , para referirse a una medida descriptiva relacionada con una variable aleatoria, cuando la variable se considera sobre la muestra , donde, por ejemplo, la media se representa por  y la desviación típica por s. Los parámetros, sin embargo, se reeren a una medida descriptiva relacionada con una variable aleatoria, cuando la variable se considera sobre toda la población , donde la media se representa por μ y la desviación típica por σ. A continuación vamos a ver las principales medidas para organizar y analizar los datos, utilizadas tanto en la estadística descriptiva como en la analítica o inferencial. ESTADÍSTICA

DESCRIPTIVA

Una vez nalizada la recogida de datos, los investigadores se encuentran con cuantiosos datos que, en bruto no informan de casi nada, sino que, por el contrario pueden resultar abrumadores. La pregunta que surge entonces es: ¿Qué hago yo ahora con todos estos datos? Nos podemos ayudar de aplicaciones informáticas que realizan el análisis de datos cuantitativos, como por ejemplo, Statistical Package for the Social Sciences (más conocido por sus siglas SPSS) o la aplicación denominada R. Si no disponemos de estas aplicaciones, lo primero que tenemos que hacer para comenzar a trabajar con los datos, es ordenarlos, y para ello, construiremos una tabla de distribución de frecuencias. 21


Construir una tabla de distribución de frecuencias es un proceso simple ya que consta básicamente de dos componentes, los valores obtenidos y el número de veces o la frecuencia con la que se ha obtenido ese valor. El único requisito de una tabla de frecuencias es que las clases en las que ordenamos los datos sean mutuamente excluyentes y exhaustivas en su conjunto, es decir, un valor no puede estar a la vez incorporado a dos clases distintas. En ella los datos se ordenan de menor a mayor. Con los datos organizados en una tabla de distribución de frecuencias podremos calcular las siguientes frecuencias y porcentajes:

• Frecuencia absoluta: es el número de individuos que tienen una determinada modalidad o valor de la variable estudiada. La suma de todas las frecuencias absolutas debe ser igual al total de observaciones. • Frecuencia relativa o proporción: es el resultado de dividir cada frecuencia absoluta entre el número total de observaciones (de sujetos de estudio). Se expresa en tanto por 1. La suma de todas las frecuencias relativas debe ser igual a 1. Frecuencia absoluta Frecuencia relativa = n

• Porcentaje: es el resultado de multiplicar las frecuencias relativas por 100. La suma de los porcentajes de cada puntuación deber ser igual al 100%. Porcentaje = Frecuencia relativa x 100

• Frecuencia absoluta acumulada: como su nombre indica, es el número de veces que se repite cada modalidad y cualquiera de las inferiores. Se calcula a partir de la frecuencia absoluta del valor inferior al que se van sumando las frecuencias absolutas de los valores siguientes. El valor de la frecuencia acumulada de la última modalidad de la variable debe coincidir con el número total de casos. • Frecuencia relativa acumulada o proporción acumulada: es el cociente entre la frecuencia absoluta acumulada de cada valor de la variable y el total de observaciones. El valor de la proporción acumulada de la última modalidad de la variable debe ser igual a 1. 22


Frecuencia relativa acumulada =

Frecuencia acumulada n

• Porcentaje acumulado: es el valor de la frecuencia relativa acumulada multiplicado por 100. El valor del porcentaje acumulado de la última modalidad de la variable debe ser igual al 100%. Porcentaje acumulado = Frecuencia relativa acumulada x 100

Veamos cómo se calcula cada uno de ellos a partir de un ejemplo: Pensemos que estamos realizando un estudio para conocer los valores de colesterol total de trabajadores de una determinada empresa. Tomamos una muestra representativa de 25 empleados obtenemos los siguientes valores: 201, 175, 220, 140, 175, 142, 201, 145, 198, 154, 218, 184, 220, 142, 145, 156, 184, 218, 201, 175, 145, 156, 198, 201, 218. Como dĳimos, lo primero es ordenar los datos de menor a mayor, colocando los mismos en una tabla de distribución de frecuencias, y a partir de ahí, podemos empezar a calcular las frecuencias y los porcentajes explicados. Valores de colesterol

140 142 145 154 156 175 184 198 201 218 220

O L P

Frecuencia Frecuencia Frecuencia Proporción Porcentaje Porcentaje absoluta relativa acumulada acumulada acumulado

1 2 3 1 2 3 2 2 4 3 2

0.04 0.08 0.12 0.04 0.08 0.12 0.08 0.08 0.16 0.12 0.08

4% 8% 12% 4% 8% 12% 8% 8% 16% 12% 8%

25

1

100%

1 3 6 7 9 12 14 16 20 23 25

0.04 0.12 0.24 0.28 0.36 0.48 0.56 0.64 0.80 0.92 1

4% 12% 24% 28% 36% 48% 56% 64% 80% 92% 100%

Tabla 4.3. Tabla de distribución de frecuencias para el ejemplo propuesto


M E J E 23


Si el número de valores que toma la variable es amplio (como en nuestro ejemplo), será útil agrupar la variable en intervalos, formando grupos de valores consecutivos de la variable. Pero, ¿cuántos intervalos son necesarios? Son los responsables del estudio quienes deben decidir si preeren tener pocos intervalos muy amplios, o muchos intervalos de muy pequeña amplitud. Para tomar esta decisión, debemos tener en cuenta, fundamentalmente, el grado de precisión y de manejabilidad de los datos que se requiera, ya que, al establecer intervalos agrupando valores de la variable, ya habremos perdido información sobre ella. De modo orientativo, se puede calcular el número de intervalos con el valor de a raíz cuadrada del número de sujetos (√n). El punto medio del intervalo se calcula sumando el valor máximo y mínimo del intervalo y dividiéndolo entre 2.

E

Para el ejemplo anterior, al ser n = 25, el número de orientativo de intervalos sería 5.

Pero la estadística descriptiva no solo permite saber cómo se distribuyen los valores de la variable, también se ocupa de describir cuál es la tendencia de los valores (a partir de las medidas de posición o tendencia central) y su variabilidad con respecto a un valor central (con las medidas de dispersión). A continuación vamos a explicar cómo se calculan cada una de ellas:

M EDIDAS DE POSICIÓN O TENDENCIA CENTRAL Este tipo de medidas informan sobre cómo son las medidas prototípicas. Media aritmética, promedio o media muestral: es la suma de todos los valores obtenidos en la muestra dividido entre el número total de casos. Es, por tanto, la media aritmética de la muestra. La media se puede calcular cuando las variables son cuantitativas. No es una medida de posición aconsejable si se trata de una distribución asimétrica () , puesto que, al ser sensible a los valores extremos, no representa bien cuál es la tendencia central de la distribución.

∑ xi x1 + x2 + ... + xn =  = n n

24


En el ejemplo anterior, la media muestral o promedio de la muestra de colesterol es 180.48.

E

Como ya se ha indicado, cuando la media se reere a un parámetro poblacional, se representa por µ, y representa la media poblacional o esperanza de una variable aleatoria. Cuando se reere a una muestra se denomina media muestral y se representa como . La media muestral es un estimador insesgado () de la media poblacional ya que su esperanza es la media poblacional. Moda: es el valor que más se repite, o lo que es lo mismo, el que tiene mayor frecuencia absoluta. Es el estadístico más relevante para caracterizar variables medidas en escala nominal, pero también se puede utilizar en variables medidas en escala ordinal y en cuantitativas.

Al igual que se dice que “algo está de moda” cuando muchas personas lo llevan, la moda de una distribución es el valor que más se repite.

En el ejemplo anterior, la moda es 201, puesto que tiene la mayor frecuencia absoluta (4), pues cuatro sujetos han obtenido ese valor de colesterol total.

E

Puede suceder que solo un valor que sea el que más se repite, y en ese caso la distribución se denomina unimodal. Si son dos los valores que más se repiten (que tienen los dos la máxima frecuencia absoluta), la distribución se denomina bimodal, y si son más de dos los valores que más se repiten, se denominan multimodal.

25


E

La distribución del ejemplo anterior es unimodal, puesto que solo el valor 201 es el que más se repite. Si, por ejemplo , el valor de colesterol 175 también se hubiera obtenido en 4 sujetos de la muestra, también tendría una frecuencia absoluta de 4, y la distribución sería bimodal (los valores 201 y 175 tendrían una frecuencia absoluta de 4). Si esa frecuencia absoluta de 4 también se hubiese obtenido en el valor 218 de colesterol, al haber ya tres modas, la distribución sería multimodal.

Mediana: ordenando los datos obtenidos en la muestra de menor a mayor, la mediana es el valor que está en el medio, es decir, que deja por encima y por debajo de él al mismo número de individuos de la muestra. Este estadístico se puede utilizar cuando las variables se han medido en una escala ordinal o para variables cuantitativas.

Al igual que las medianas de las carreteras dejan el mismo número de carriles a un lado y otro, la mediana de una distribución deja el mismo número de individuos a un lado y a otro.

O En el ejemplo anterior, como n = 25, la mediana es la que corresponde al valor que L ocupa la posición 13 de la distribución (tiene 12 valores a un lado y 12 al otro), por P tanto es 184. tuviésemos una muestra con un número par de elementos, como por ejemplo: 2, 5, 7, M Si9, 10, 12, la mediana se calcula sumando los dos valores centrales, es decir, los que en E el ejemplo propuesto dejan a un lado y a otro a dos sujetos. Estos valores son 7 y 9, por J tanto la mediana será (7 + 9) / 2 = 8. E En la gura 4.4 se muestran qué estadísticos se pueden aplicar dependiendo de cuál haya sido la escala de medida de la variable. 26


Moda

Mediana

Media

Cualitativa nominal

Cualitativa ordinal

Cuantitativa

Figura 4.4. Estadísticos a utilizar según las escalas de medida


Los estadísticos de tendencia central nos pueden indicar cuáles son los valores que más se repiten en la muestra, sus valores centrales y cuál es el valor medio, pero esa información no es suciente1.

Por ejemplo , nos pueden decir que el sueldo medio actual es de 2000 euros mensuales. Pero con esta información, no podemos saber si esto es así porque hay muchas personas que ganan en torno a 1500 euros y a 2500 euros, o si lo que pasa es que hay muchas personas que ganan cerca de 800 euros y muchas que ganan 3200 euros. Es decir, conociendo solo la media de una distribución no podemos saber cómo se distribuyen los datos en torno a ese valor, que, como se representa en la gura 4.5, pueden estar más o menos agrupados en torno a un mismo valor de la media.

O L P M E J E

1. Otras medidas de tendencia central son la media geométrica, media ponderada o media armónica, en ciertos casos, más representativas que la media aritmética (promedian velocidades, tiempos, rendimientos, índices, intereses…), pero su abordaje excede el contenido de este texto.

27


A B



Figura 4.5. Diferencias en la dispersión de los datos de dos distribuciones

con igual media (Fuente: elaboración propia).

Para saber esto, debemos hallar los estadísticos de dispersión, y así conocer cuál es la distancia que suelen tener los datos con respecto a ese valor central que representa la media.

M EDIDAS DE DISPERSIÓN Son medidas que permiten conocer cómo se distribuyen los datos en torno a la media. Rango: es la diferencia entre el valor máximo y mínimo de la muestra. Si los datos están ordenados, es la diferencia entre el primer valor y el último, es decir:

Rango = xn – x1 Antes de explicar el concepto de desviación típica, vamos a detenernos en explicar qué se entiende, matemáticamente, por desviación. 28


Figura 4.6. Desviación de diferentes observaciones xi con respecto a la media


La desviación es la diferencia entre la distancia que existe entre cada valor observado en la muestra, con respecto a la media. Matemáticamente, lo situado a la derecha de la media en una gráca se considera positivo y lo situado a la izquierda negativo. El problema que esto puede originar es que datos de igual valor pero situados a un lado y otro de la media, se anulan. Para que esto no ocurra, una solución es elevar estos valores al cuadrado. Otro problema por resolver es que por pequeñas que sean las distancias entre cada observación y la media, si el número de elementos es muy grande, el resultado de la diferencia puede ser articialmente mucho mayor en las distribuciones grandes que en las pequeñas. Para corregir esto, se divide por n, para relativizar el valor y hacerlo independiente del tamaño de la muestra. Es decir, se calcula el promedio de esas desviaciones al cuadrado. A esta nueva fórmula se le denomina varianza (S2). 29


Varianza : es una medida de dispersión de una variable aleatoria que se dene como la esperanza del cuadrado de la desviación de dicha variable respecto a su media. La varianza muestral es el estimador de la varianza poblacional. Existen dos estimadores de uso común para la estimación de la varianza poblacional a partir de la muestral. Aunque su fórmula sea diferente, ambos se denominan varianza muestral. S2 es un estimador insesgado de la varianza poblacional. Se utiliza para calcular la varianza de una población a partir de la obtenida en una muestra de esa población. Su fórmula es:

∑ (xi – )2 S = n–1 2

Este estimador es insesgado porque su esperanza es la varianza poblacional. Esta propiedad es deseable en cualquier estimador, de esta forma su esperanza coincidirá con el parámetro a estimar. Otro estimador de la varianza se calcula dividiendo las desviaciones cuadráticas por el número total de observaciones. Esta estimación traslada directamente a la población la varianza de la muestra. No es un estimador insesgado. 2 ∑ (x – ) i S2n = n

La desviación típica o desviación estándar se dene como la raíz cuadrada de la varianza.

s = √ S2 La desviación típica o desviación estándar se representa por s o DE (o SD, de standard deviation , en inglés) cuando se reere a las muestras y por σ cuando pertenece a poblaciones. Es el estadístico por excelencia para valorar las dispersiones, pero requiere que las variables estén medidas en una escala de intervalo o de razón. 30


En una distribución normal, se puede interpretar si la desviación típica es grande o pequeña calculando el doble de la desviación típica como promedio de las distancias. Así, si por ejemplo se indica que la edad media de una muestra es de 10 años, y la desviación típica de 2 años, podemos pensar que los sujetos se distanciarán entre 0 y 4 años de la media, porque para compensar un valor que tenga un desvío de 0 (es decir, que sea igual que la media) se necesita otro que sea el doble de la desviación típica. Para nuestro ejemplo, podemos calcular que los sujetos se encuentran entre los 6 y los 14 años de edad.

Si la distribución es simétrica () , el valor de la media y el de la desviación típica serán útiles para describirla, pero si es asimétrica, se deberían utilizarán medidas de posición no central, como son los cuartiles, quintiles, deciles y percentiles para conocer y analizar otros puntos característicos de la distribución, cuya explicación excede el contenido de este libro, pues habitualmente las variables biológicas siguen una distribución normal, que es simétrica. Coefciente de variación:

es la desviación típica de una distribución dividida por su media, aunque habitualmente se multiplica por 100 para expresarlo en porcentaje. Se utiliza para comparar la dispersión o variabilidad de dos o más muestras. CV =

s

x 100



Si el valor del coeciente de variación es menor del 33%, se dice que la distribución está concentrada, es decir, que los datos se agrupan en torno a la media; si toma valores entre el 33 y el 50%, se considera que la dispersión es grande; y si el coeciente de variación es mayor del 50% se considera que la dispersión es excesiva.

31


una muestra A con un valor de desviación típica de 8 y un valor de media O Side tuviésemos 12, y una muestra B con un valor de desviación típica de 4 y un valor de media de L 20, el coeciente de variación de cada una de ellas sería: P 8 4 CV x 100 CV x 100 = = M 12 20 E tanto, el coeciente de variación de la muestra A es 66.66% y el de B es 20%. J Por Podemos observar que la muestra A tiene una elevada dispersión, mientras que la E muestra B pertenece a una distribución concentrada. A

ESTADÍSTICA

B

ANALÍTICA O INFERENCIAL

La estadística analítica o inferencial se ocupa de generalizar los datos obtenidos en la muestra a la población de la que procede. Al extender los resultados de la muestra a un colectivo mayor (la población de la que procede), asumimos que puede haber variables o elementos en la población que dieran de los que componen la muestra, y por eso, asumimos que al inferir o generalizar los hallazgos obtenidos en la muestra a la población, tenemos alguna probabilidad de cometer un error. Este es el motivo por el que la inferencia es probabilística, y el grado de error que asumimos podemos cometer, es decir, la probabilidad de que los datos obtenidos en la muestra sean diferentes en la población, son expresados al proporcionar los resultados del estudio.

No se deben realizar cálculos de estadística inferencial si la muestra ha sido seleccionada mediante un muestreo no probabilístico puesto que, como ya hemos visto, con ese tipo de muestreo no podemos asegurar que la muestra sea representativa de la población. En estos casos, se deben realizar solo cálculos de estadística descriptiva, puesto que estos se limitan a describir los hallazgos encontrados en la muestra, sin pretender generalizar dichos hallazgos a la población.

32


La generalización (inferencia estadística) hacia la población se puede hacer mediante dos procedimientos:

• Estimación de parámetros poblacionales: que puede ser puntual o por intervalos. En la estimación de parámetros se calcula cuál será el valor (en la estimación puntual) o el rango de valores (en la estimación por intervalos) que se pueden encontrar en la población a partir de los datos obtenidos en la muestra que ha participado en el estudio. A partir de este procedimiento podríamos calcular, por ejemplo , qué proporción de hipertensos hay en la Comunidad de Madrid, o cuál es el valor medio de calcio en las mujeres de 60 a 65 años.

E

• Contraste de hipótesis: se formula la hipótesis nula (H 0), que postula que no hay diferencias entre los grupos que se comparan, y se contrasta con los datos obtenidos para determinar si esta es verdadera (se acepta la H 0 y se establece que no hay diferencias estadísticamente signicativas entre los grupos) o falsa (se rechaza la H0 y se establece que sí hay diferencias estadísticamente signicativas). En cualquier caso, la decisión de aceptar o rechazar la hipótesis se hace con un cierto margen de error o nivel de conanza, que es una probabilidad. Mediante el contraste de hipótesis podríamos saber si una intervención educativa reduce las cifras de tensión arterial o si la aparición de osteoporosis en las mujeres se relaciona con el número de embarazos que hayan tenido, por ejemplo.

E

Antes de comenzar a exponer cómo se realiza cada procedimiento, debemos aclarar ciertos conceptos básicos para comprender la inferencia estadística: el error estándar, la signicación estadística y la curva normal.

C ONCEPTO DE ERROR ESTÁNDAR El error estándar de la media (EEM) mide la dispersión hipotética que tendrían las medias de innitas muestras tomadas de una población determinada. El EEM responde, por tanto a la pregunta: ¿En qué medida la media obtenida en la muestra 1 tomada de la población A sería diferente si en lugar de haber tomado la muestra 1 hubiéramos cogido la muestra 2, 3, 4,… de esa misma población A?

33


El EEM es, por tanto, el error de muestreo, la uctuación que el valor de un estadístico puede tener entre distintas muestras tomadas de una misma población, ya que cuantica en qué medida los valores de la muestra seleccionada pueden diferir de los que hallaríamos si los sujetos hubieran sido otros que pertenecen a la misma población.

El error estándar de la media (EEM) está relacionado con la representatividad de la muestra. Así, cuando se dice que el EEM es del 5%, estamos armando que, con un 95% de probabilidad, la población de estudio estará representada en mi muestra.

Cuando a uno le explican esto por primera vez, puede pensar que habría una manera simple (pero no lógica ni operativa) de calcular dichas diferencias, tomando las innitas muestras que se pueden tomar en esa población y replicando el estudio en cada una de ellas. Así, si tuviéramos que tomar una muestra de 25 sujetos en una población de 500, podríamos tomar las 20 muestras posibles (de 25 individuos diferentes) y replicar el estudio 20 veces (una vez en cada muestra) para ver hasta qué punto los datos obtenidos dieren, pero para hacer eso… ¡no necesitaríamos haber tomado una muestra! Podríamos haber seleccionado desde el principio a la población entera (al nal, hemos realizado el estudio en los 500 sujetos que componen la población), algo que, al margen de no ser útil (calculando el tamaño muestral sabemos que estamos realizando el estudio en el número de sujetos mínimo que nos garantiza que, si la muestra está bien tomada representan a la población de la que proceden), no siempre es posible (si la población diana no son 500 individuos, sino los pacientes diabéticos de una zona básica de salud determinada, trabajaremos con cifras mucho mayores). Por este motivo, al ser necesario en la mayoría de los estudios trabajar con muestras, es más razonable calcular el EEM para hallar estas posibles diferencias que habría en los datos si hubiéramos seleccionado una muestra diferente de esa misma población.

34


El error típico o EEM mide el error que se comete al hacer estimaciones en la población a partir de una sola muestra. Responde, por tanto, a la pregunta: ¿Qué valores hubiera podido tomar la media muestral si, en lugar de coger la muestra que he cogido, hubiera tomado cualquier otra muestra de esa población?

Figura 4.7. Concepto de EEM

(Fuente: elaboración propia). El EEM depende de la desviación típica de la población y del tamaño muestral, de manera que:

EEM =

s

√ n

35


O

Veamos un ejemplo para aclarar más los conceptos: a 1000 estudiantes de enfermería se les somete a un examen de la convocatoria EIR donde la media de las puntuaciones obtenidas en una muestra aleatoria de 25 sujetos (n = 25) es de 100 (  = 100), con una desviación típica s = 10.

L

Si tomamos otra muestra aleatoria de 25 sujetos en esa misma población, la media obtenida podría ser 105 y en otra muestra aleatoria de 25 sujetos, podría ser de 97, por ejemplo. Esta uctuación entre las medias de las distintas muestras es lo que se conoce como error estándar de la media.

P

Si extrajéramos 40 muestras de esta población, tendríamos 40 medias con las que podríamos construir un polígono de frecuencias (  ) que seguiría una distribución normal (esto ha sido demostrado por expertos en estadística).

Esta distribución de muestreo de la media es una distribución teórica (porque en la M práctica nunca se realiza, ya que nunca se toman tantas muestras de una población, sino solo una). En realidad, para saber el grado de dispersión que puede haber entre las diferentes muestras se calcula el EEM, a partir de su fórmula:

E EEM =

J E

s

√ n

Para el ejemplo propuesto, donde n = 25,  = 100, y s = 10, el EEM es igual a 2.

EEM =

10

√ 25

=2

Si queremos hacer una estimación de la media poblacional más exacta, es decir, reducir el EEM, tendremos que aumentar el tamaño de la muestra (n). Algo lógico ya que, como ya hemos visto, aumentar el tamaño de la muestra hace que el error aleatorio disminuya.

36


Si en el ejemplo anterior la muestra fuera de 100 sujetos, n = 100, con los mismos valores de media y de desviación típica, el EEM sería igual a 1.

EEM =

10

√ 100

=1

E

C ONCEPTO DE SIGNIFICACIÓN ESTADÍSTICA ( P ) Es la probabilidad de que la relación observada sea producto de la casualidad (por ejemplo, debido al azar), es decir, es la probabilidad que tenemos de confundirnos, desde un punto de vista estadístico, cuando ofrecemos un resultado. Así, cuando damos un resultado con una p < 0.05 indicamos que la probabilidad de que la relación observada se deba al azar es de 0.05 por 1, o expresándolo en porcentajes, del 5%. El valor de p < 0.05 es el mínimo universalmente exigido para poder concluir que las diferencias son estadísticamente signicativas en los estudios en ciencias de la salud, al inferir los resultados obtenidos en la muestra a la población diana.

La signifcación estadística (p) está relacionada con el resultado del estudio. Así, cuando se dice que la p < 0.05, estamos armando que el resultado del estudio se cumple, al menos, en el 95% de los casos.

C ONCEPTO DE DISTRIBUCIÓN NORMAL La mayoría de las variables biológicas siguen una distribución normal (o campana de Gauss), que tiene las siguientes características:

• En ella, la media, la mediana y la moda coinciden. • Es simétrica alrededor de la media. • La mayor parte de los valores se encuentran en torno a la media. 37


Se han identicado unos puntos de inexión en la misma que corresponden, según cálculos estadísticos, con:

-2.57 s

-1.96 s

-1 s



+1 s

+1.96 s

+2.57 s

68% 95% 99%

Figura 4.8. Distribución normal

(Fuente: elaboración propia). El valor central de la distribución es la media (que, como ya se ha dicho, coincide con la mediana y la moda), y a una distancia de:

• ± 1 desviación típica (s), se encuentran el 68% de los individuos, • ± 1.96 s, se encuentran el 95% de los individuos, • ± 2.57 s (suele redondearse a 2.6 s), se encuentran el 99% de los individuos.

Antes de comenzar a explicar cómo se desarrollan los dos métodos de inferencia, es necesario subrayar siempre que vamos a inferir (generalizar) los resultados obtenidos en la muestra a la población diana, lo haremos asumiendo un cierto grado de error.

38


Por ejemplo , si realizamos un estudio para conocer si una determinada dieta reduce los valores medios de glucemia de las mujeres embarazadas de una determinada zona básica de salud, y comprobamos que esto es así, porque las mujeres que han seguido la dieta tienen niveles de glucemia menores y estadísticamente signicativos respecto a las embarazadas que no la han seguido, podremos inferir que la dieta reduce los niveles de glucemia en embarazadas. Sin embargo, no podemos armar que esto sería así en absolutamente todas las mujeres embarazadas. No podemos armar rotundamente que si tomáramos otra muestra de embarazadas en otra población diferente, obtendríamos en todos los sujetos el mismo resultado. ¿Por qué? Porque si el muestreo ha sido probabilístico y el tamaño de la muestra adecuado, podemos pensar que la variabilidad existente en la población de donde hemos tomado la muestra está representada en la muestra; sin embargo, no podemos saber si en otras poblaciones puede haber características (variables) que inuyen en la variable dependiente (en este caso, los niveles de glucemia) y que no estén presentes en la población que hemos tomado.

Quizás la siguiente anécdota ayude a claricar lo expuesto:

Un día, en el curso de una conversación, mi hĳa Sandra armó que las chicas tienen el pelo largo y llevan pendientes, pero los chicos tienen el pelo corto y no llevan pendientes. Mi hĳo Ángel, que en aquel momento tenía cuatro años, la corrigió rápidamente: “¡Eso no es así! ¡Yo ví una vez en el metro a un hombre con pelo largo y con un pendiente en la oreja!”.

39


Era lógico que Sandra pensara que solo las mujeres tienen el pelo largo y llevan pendientes, porque así era en la población que ella conocía hasta ese momento, lo que podríamos denominar su círculo social (que podría asemejarse a su población diana); pero Ángel, que es mayor que ella, había tenido ya tiempo para comprobar que en su círculo social no estaba representada toda la variabilidad posible. Él también pensaba que las cosas eran así hasta que vio a aquella persona del metro, que hizo, además de que sus conocimientos hasta entonces se tambalearan, que comprendiera que podía haber hombres con pelo largo y pendientes, aunque él no los hubiera conocido hasta entonces. Concluyó, en ese momento, que hay otras poblaciones con características diferentes a la de su círculo social (hay otras poblaciones diana con características diferentes).

¿Cómo se puede entender que esto sea así en investigaciones que estudian variables biológicas? Efectivamente, al principio nos resulta un poco difícil de asimilar, pero si lo pensamos bien, ni siquiera podemos armar que los fármacos producen siempre, en todos los sujetos, los mismos efectos. Sabemos que puede existir insensibilidad, resistencia, efecto rebote, etc., o incluso puede ser que, aunque sí produzca el efecto, debido a un décit de la enzima que lo sintetiza, por ejemplo, la dosis varíe de unos individuos a otros. Como ejemplo podríamos poner el de la clotiapina, empleada para reducir la ansiedad en pacientes drogodependientes, que, cuando se utiliza en pacientes de etnia gitana, debe administrarse a dosis inferiores, pues si se administra a dosis terapéuticas produce en estos pacientes una sedación excesiva. Por este motivo, debemos asumir que puede haber casos excepcionales que no están representados en la muestra, y por eso, nunca vamos a poder inferir resultados con una certeza absoluta. Aceptamos que los resultados se darán en, al menos, el 95% de los sujetos de la población, o lo que es lo mismo, que pueden ser diferentes en menos del 5% de los individuos. Una vez explicados estos conceptos básicos relativos a la inferencia estadística, comenzamos a exponer las dos técnicas por las que se ineren los hallazgos de la muestra a la población. 40


L A ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS POBLACIONALES La estimación de un parámetro poblacional a partir de los datos obtenidos en la muestra puede ser puntual o por intervalos.

• La estimación puntual: habitualmente, se utiliza el valor de la media muestral  como estimador de la media poblacional µ.

Por ejemplo , si el valor medio de colesterol en una muestra de pacientes es de 180.48, diríamos que este es el valor medio de colesterol en la población.

E

También se pueden hacer estimaciones puntuales de otros parámetros poblacionales, como la varianza o la desviación típica, a partir de los muestrales. Pero el problema de las estimaciones puntuales es que no proporcionan información acerca del grado de exactitud (o si se preere, de error) de la información que suministramos.

• La estimación por intervalos informa de la probabilidad de que el parámetro poblacional se encuentre entre unos valores determinados. Para realizar esta estimación es necesario construir un intervalo de confanza (IC), que establece un rango de posibles valores del parámetro en la población e indica la probabilidad de estar en lo cierto. El límite superior e inferior del rango de valores se denominan límites de conanza.

¿C ÓMO SE CONSTRUYE UN INTERVALO DE CONFIANZA? El cálculo de los límites de conanza se basa en el concepto de error estándar de la media (EEM) y en los principios relacionados con la distribución normal o de Gauss. A pesar de que el grado o nivel de conanza que se desea obtener es arbitrario, como ya se ha comentado, los investigadores en ciencias de la salud utilizan convencionalmente un intervalo de conanza que oscila entre 95% y el 99%, o lo que es lo mismo, asumen un nivel de error de entre 5% y el 1% respectivamente (0.05 y 0.01 expresado como probabilidad, en tanto por uno).

41


Para construir un intervalo de conanza del 95%, se aplica la fórmula: IC 95% =  ± (1.96 EEM)

que en nuestro ejemplo de los valores de colesterol, el error estándar de la O Imaginemos media ha sido de 4. L Construimos un intervalo de conanza del 95% sustituyendo los datos en la fórmula: P IC 95% = 180.48 ± (1.96 x 4) = 180.48 ± 7.84 = (172.64 ≥ µ ≤ 188.32)

Esta última expresión se interpreta como sigue: podemos armar que, con un 95% de M probabilidad, el verdadero valor de la media poblacional está entre 172.64 y 188.32. E Sería como decir que si repitiéramos el estudio en 100 muestras diferentes de esa población, en el 95% de las muestras que se tomaran de esa población, la media de colesterol obtenida J no sería ni inferior a 172.64 ni superior a 188.32, y solo en el 5% de esas 100 muestras se E obtendrían valores fuera de ese rango.

Si ahora quisiéramos construir un intervalo de conanza del 99%, la fórmula a aplicar sería: IC 99% =  ± (2.57 EEM)

Si utilizamos los mismos datos:  = 180.48 y EEM = 4

E

IC 99% = 180.48 ± (2.57x4) = 180.48 ± 10.28 = (170.2 ≥ µ ≤ 190.76) Esta última expresión se interpreta como sigue: podemos armar que, con un 99% de probabilidad, el verdadero valor de la media poblacional está entre 170.2 y 190.76.

Vemos cómo, si queremos dar resultados más precisos, asumiendo un menor grado de error (puesto que una probabilidad del 99% asume menos error que una probabilidad del 95%), el rango de valores que puede tomar la variable se amplía, como ya se adelantaba al explicar el cálculo del tamaño muestral. 42


C ONTRASTE DE HIPÓTESIS La prueba o el contraste de hipótesis consiste en contrastar la hipótesis del estudio con los datos obtenidos en la muestra con el n de vericar si existen diferencias en los hallazgos obtenidos en ambos grupos debidas a la acción de la variable independiente, o si simplemente estas diferencias han sido fruto del azar.

El contraste de hipótesis nos permite decidir si los resultados obtenidos son fruto de la causalidad (por una relación causa-efecto) o de la casualidad (por azar).

Este método consiste, en denitiva, en un proceso de toma de decisiones, que consta de las siguientes fases: Fase 1

Lo primero que tenemos que hacer es formular nuestra hipótesis nula a partir de la hipótesis de investigación o alternativa. La hipótesis nula(H0), también llamada la hipótesis de no diferencia, indica que no existen diferencias signicativas entre los resultados obtenidos en la práctica y los resultados teóricos, es decir, que no hay relación real entre las variables y que cualquier relación observada es producto del azar, de la casualidad, o debida a uctuaciones en el muestreo. Así, la hipótesis nula indica que la media de la población A es igual a la de la población B. Normalmente se expresa de la siguiente forma, H0: μA = μB

Hipótesis nula = nulas (no hay) diferencias

43


Es la hipótesis de investigación o alternativa (H1 o Ha) la que arma que la media de la población es un valor diferente al hipotético. Se suele expresar de la siguiente forma, H1: μA ≠ μB La necesidad de contar con una hipótesis nula radica en que la comprobación estadística de la hipótesis constituye generalmente un proceso de rechazo de esta. Si bien resulta imposible demostrar de forma directa si la hipótesis alternativa es o no correcta, sí es posible demostrar si la hipótesis nula es incorrecta. ¿Por qué? Porque mientras la hipótesis nula tiene solo una posibilidad, que la µA y la μB sean iguales, la hipótesis alternativa tiene innitas posibilidades. Es algo que al principio parece un poco enrevesado, pero que tiene una explicación lógica: matemáticamente, resulta más fácil comprobar si dos medias son iguales que comprobar que son diferentes. Quizás con el siguiente símil pueda quedar esto más claro:

Imaginemos que tuviésemos que probar si es de día y para ello, el recurso que tuviéramos es negar que sea de noche (esa sería, para este símil, la hipótesis nula). Si tuviésemos que hacer esto, trataríamos de dar “argumentos” para demostrar que no es de noche. Como argumentos diríamos, por ejemplo, que no podemos ver la luna en el cielo o que las luces de las farolas no están encendidas. Esto probaría que no es de noche. Lo que se haría con el contraste de hipótesis sería probar si la hipótesis nula es cierta (si es de noche), y para ello la contrasta los datos que se tienen. Los test estadísticos darían los “argumentos” a favor o en contra de que sea de noche, y de esta manera, podrían darse dos situaciones: – Se comprueba que es de noche (aceptamos, en este caso la hipótesis nula). – Se comprueba que no es verdad que sea de noche (rechazamos entonces la hipótesis nula). En este caso, debemos aceptar entonces que, si no es verdad que sea de noche, tiene que ser de día.

44


Sin embargo, al llegar a la conclusión de que es de día a partir de negar que sea de noche, debemos asumir que puede ser que los “argumentos” que hemos facilitado hayan sido observados por situaciones excepcionales (por azar). Puede ser que no veamos la luna en el cielo porque hay un eclipse de luna, o que las luces y las farolas no estén encendidas porque haya un apagón. Asumimos, por tanto, que por aceptar un hecho a partir de negar su contrario, podemos equivocarnos.

Por tanto, lo que el investigador pretende mediante la aplicación de pruebas estadísticas al realizar el contraste de hipótesis es probar si la hipótesis nula es verdadera o falsa.

• Si la hipótesis nula es verdadera , solo hay una posibilidad: µA=µB , por tanto, no hay diferencias estadísticamente signicativas entre los grupos y no hay relación real entre las variables. Las posibles diferencias encontradas (sería muy raro que los valores fueran exactamente iguales) son debidas al azar o a características de la muestra, pero no hay relación causa-efecto entre las variables que se analizan. • Si la hipótesis nula es falsa , tenemos claro que μA ≠ μB, pero no sabemos si µA < µB o si µA > µB. Para saber cuál es el sentido de la diferencia, es preciso hacer un contraste bilateral o de dos colas (que es el que normalmente hacen por defecto los paquetes estadísticos). ¿Qué es eso del contraste bilateral?

Como vimos en la clasicación de las hipótesis, según si estas indican o no el sentido de la diferencia, se denominan direccionales o no direccionales. Como ya vimos, las hipótesis no direccionales o bilaterales, solo indican que el parámetro de la población es diferente al hipotéticamente establecido, sin especicar si es un valor mayor o menor, y requieren pruebas de hipótesis bilaterales. En estos casos, el valor de α se distribuye en las dos colas de la curva, por lo que cada cola adopta un valor de α / 2. Esto signica que si el valor de α es 0.05, el valor en cada cola de α es 0.025 (0.05 / 2). 45


En el caso de que la hipótesis sea direccional o unilateral, además de armar que el parámetro es diferente, indicamos si es mayor o menor. Requeriría un contraste de hipótesis unilateral, teniendo en cuenta solo una cola de la distribución, en la que el valor de α será de 0.05. Sin embargo, como ya se ha indicado, la mayoría de las aplicaciones estadísticas realizan un contraste bilateral, para descartar que el efecto que se produce no es el contrario, aunque la lógica y los conocimientos que poseemos sobre el problema objeto de estudio indiquen cuál puede ser la dirección esperada; de hecho, cuando leemos un artículo de investigación en el que se ha hecho un contraste de hipótesis, debemos suponer que este ha sido bilateral, a no ser que los autores especiquen lo contrario.

O Por ejemplo , hay diversos estudios que apuntan que la visita prequirúrgica de la enfermera L reduce los niveles de ansiedad del paciente que va a ser intervenido. Imaginemos que P queremos saber si esto también es así en pacientes que son reintervenidos de una misma Deberíamos hacer un contraste de hipótesis bilateral, dejando abierta la posibilidad M cirugía. los niveles de ansiedad aumenten, puesto que, aunque en la mayoría de los estudios E dehanqueobtenido como resultado que los niveles de ansiedad disminuyen, puede ser que en estos J pacientes en concreto (quienes son reintervenidos) los niveles de ansiedad aumenten. E ¿Cómo se formula la H0? Cuando la H0 se formula a partir de una hipótesis (alternativa) unilateral, por ejemplo, la intervención A es más ecaz que la B, que se expresa H1: µA > µB.

La hipótesis nula postula entonces que B es, como mínimo, tan ecaz como A. Se expresa, entonces: H0: μA ≤ μB (porque la H1: µA>µB) Cuando la H0 se formula a partir de una hipótesis bilateral, por ejemplo, la intervención A tiene una ecacia diferente que la B, que se expresa H1: μA≠μB. La hipótesis nula postula entonces que B es igual de ecaz que A, lo que se expresa: H0: μA = μB

46


Fase 2

Tras formular la H0 se calcula, mediante el estadístico de contraste más apropiado, la probabilidad de que los resultados observados puedan deberse al azar , es decir, la probabilidad de que, a partir de la población de referencia puedan obtenerse otras dos muestras que presenten unos valores tan diferentes como los observados. Esta probabilidad es la signicación estadística (p). Un estadístico de contraste de hipótesis o de signifcación estadística es una medida estandarizada de la discrepancia que hay entre la hipótesis nula y el resultado de la diferencia de medias obtenido en la muestra. Calcula, por tanto, la probabilidad de que los resultados obtenidos en una investigación reejen un efecto signicativo y no sean producto del azar, es decir, calculan el grado de signicación estadística o el valor de p. ¿Cómo se elige el estadístico de contraste?

La elección del test más adecuado para realizar el contraste de hipótesis depende de los objetivos del análisis y de la comprobación de que los datos cumplan un conjunto de supuestos o características, que son:

–

La escala de medida y el tipo de variables: como ya se

ha indicado, las escalas de medida más precisas permiten aplicar técnicas estadísticas más potentes (por eso se indicaba, al tratar las diferentes escalas de medidas de la variable, que se debe intentar medir las variables de la forma más precisa posible).

–

La independencia o dependencia de las medidas: debemos tener en

cuenta si los datos proceden de participantes independientes (la puntuación de un sujeto no proporciona información sobre la de otro ni condiciona la puntuación de este otro sujeto), en cuyo caso se denominan medidas independientes; o si por el contrario las mediciones se hacen en los mismos participantes en diferentes momentos de tiempo o condiciones diferentes (como en los estudios antes y después). En este caso, se consideran medidas dependientes o relacionadas.

47


–

El aspecto de la distribución de la variable dependiente: en

ciencias de la salud, donde se suele trabajar con muestras grandes (n > 30), y donde las variables que estudiamos generalmente se distribuyen según la curva normal o de Gauss, los datos suelen cumplir los supuestos que permiten la aplicación de contrastes paramétricos. Estos supuestos son: a) Normalidad y distribución homogénea de las varianzas u homocedasticidad. b) Trabajar con una escala de medida de razón o de intervalo. En el caso de que estos supuestos no se cumplan, se utilizan los contrastes no paramétricos, que permiten poner a prueba hipótesis no referidas a parámetros poblacionales (en estos casos la distribución de frecuencias de la variable dependiente puede asemejarse a la distribución de Poisson o a la de t de Student).

Aunque, como ya se ha explicado, el estadístico de contraste a elegir dependerá de lo expuesto, en las investigaciones epidemiológicas que realizamos habitualmente los enfermeros, los contrastes que utilizamos suelen ser los paramétricos que aparecen en la Tabla 4.4.

Tipo de variables que se contrastan

Prueba paramétrica

Cualitativa + cualitativa

Chi cuadrado

Cualitativa de 2 categorías + cuantitativa

t de Student

Cualitativa de más 2 categorías + cuantitativa Cuantitativa + cuantitativa

ANOVA Correlación de Pearson

Tabla 4.4. Estadísticos de contraste más utilizados en estudios de enfermería



A continuación se exponen algunos ejemplos en los que se podrían utilizar estos estadísticos de contraste.

Por ejemplo , asumiendo que la distribución es normal, y que se cumplen las condiciones de aplicación de los estadísticos de contraste de hipótesis para pruebas paramétricas:

– Si quisiéramos probar si la asistencia a unas clases de preparación al parto reducen la ansiedad-rasgo de los padres, deberíamos utilizar la t de Student, pues se contrasta una variable cualitativa de dos categorías: asistencia al parto (sí/no) y una cuantitativa (la puntuación de ansiedad rasgo). – Si quisiéramos probar si el tiempo de duración del parto inuye en la puntuación de Apgar del recién nacido al minuto, deberíamos utilizar el coeciente de correlación de Pearson, puesto que las variables que se contrastan son las dos cuantitativas (el tiempo de duración del parto y la puntuación del test de Apgar). – Para probar si el nivel de estudios de la madre inuye en el tiempo que dura la lactancia materna, deberíamos utilizar el ANOVA. En este caso, se trata de una variable cualitativa de más de dos categorías (sin estudios/primarios/secundarios/universitarios) y de una cuantitativa (el tiempo de duración de la lactancia materna). – Para probar si asistir a clases de Pilates reduce el dolor lumbar, siendo las variables: asistencia a clases de Pilates (sí/no) y dolor lumbar (no dolor/leve/moderado/intenso), deberíamos utilizar la chi cuadrado, pues son dos variables cualitativas.

O L P M E J E

Fase 3

Basándose en esta probabilidad, se decidirá rechazar o no la hipótesis nula. Así, cuanto menor sea el valor de p, menor será la probabilidad de que los resultados obtenidos se deban al azar y mayor evidencia habrá en contra de la hipótesis nula. Para decidir si se rechaza o no la H0 debe jarse previamente un valor de p por debajo del cual se considera que se dispone de la suciente evidencia contra la H0 para rechazarla. Este valor se denomina valor de signicación estadística α, que de forma arbitraria, y por convenio, se ja habitualmente en el 5% (0.05). Con los datos obtenidos en el estudio calculamos, con el estadístico de contraste adecuado, el valor de p.

49


Si el valor de p obtenido es superior al límite crítico, es decir, al valor que facilitan las tablas o la aplicación estadística para ese nivel de conanza, estaríamos en la región crítica y rechazamos la hipótesis nula. Podremos decir, asumiendo ese nivel de conanza, que existen diferencias estadísticamente signicativas. Si por el contrario el valor de p obtenido es inferior al del límite crítico, estaríamos en la región de aceptación. En ese caso, aceptamos la hipótesis nula e indicamos que no hay diferencias estadísticamente signicativas.

Región crítica

Región de aceptación

Límite crítico

Se rechaza H0

Región crítica

Límite crítico

Se acepta H0

Se rechaza H0

Figura 4.9. Zonas de aceptación y rechazo de la hipótesis nula.

(Adaptado de: Polit DF, Hungler BP. Investigación cientíca en ciencias de la salud. 6ªed. México: McGraw-Hill Interamericana; 2000).

Cuando la diferencia no es estadísticamente signicativa, quiere decir que no se ha encontrado la suciente evidencia para decir que las medias son diferentes, y los estudios se denominan estudios negativos. El valor de p no es una medida de fuerza de asociación. Este valor informa sobre la existencia de una diferencia entre ambos grupos y de la probabilidad de que no se deba al azar, pero no informa sobre la causa de las diferencias. Así, un estudio que obtenga un valor de p<0.001 no quiere decir que la asociación encontrada sea más fuerte que la de otro con una p<0.04, solo quiere decir que es más improbable que el resultado haya sido debido al azar. 50


Un valor de p = 0.048 es estadísticamente signicativo, y sin embargo, uno con una p = 0.052 no lo es, aunque en ambos casos la probabilidad de que el resultado haya sido debido al azar es prácticamente la misma. Por ello, se deben facilitar siempre, al presentar los resultados, el valor de p, sobre todo si están próximos al límite del valor de signicación estadística, para que el lector pueda valorar adecuadamente los resultados.

Aunque las hipótesis nulas se aceptan o rechazan con base en los datos de una muestra, las hipótesis se formulan acerca de los valores de la población. Así pues, el interés real de la prueba de hipótesis, como el de toda la inferencia estadística, consiste en formular conclusiones acerca de las relaciones existentes en la población a partir de una muestra.

Vamos a ver, con un ejemplo , cómo se hace un contraste de hipótesis: Imaginemos que hemos realizado un estudio para saber si realizar natación durante el embarazo reduce el número de partos instrumentales.

Las variables a contrastar son ambas cualitativas dicotómicas, y son:

– Asistencia a natación durante el embarazo: sí/no – Parto instrumental: sí/no

L P

Hemos obtenido los siguientes datos: Asistencia a clases de natación

Parto instrumental

O

SI

NO

SI

43

207

NO

105

1645

Tabla 4.5. Ejemplo de datos obtenidos en el estudio propuesto


M E J E

51


O

Vamos a hacer una prueba de hipótesis bilateral (puesto que, como se ha explicado, es lo más recomendable). Por tanto, dejamos abierta la posibilidad de que la asistencia a clases de natación durante la gestación aumente o disminuya el número de partos instrumentales.

H0: μA = μB

L

P

Suponiendo que se cumplen las condiciones para aplicar pruebas paramétricas, en este caso, la prueba a aplicar sería la chi cuadrado, que se calcula a partir de la siguiente fórmula: 2 (f – f ) o e χ 2 = fe

Donde:

– fo es la frecuencia observada, es decir, el valor que se ha obtenido y que aparece en la tabla. M – fe es la frecuencia esperada, es decir, la frecuencia que teóricamente podría haber en cada celdilla y que se calcula como se explica a continuación.

E

Para calcular la frecuencia esperada, lo primero que hemos de hacer es sumar el total de cada la y de cada columna (se han nombrado las celdillas con las letras a, b, c, y d, para que la exposición que sigue sea más fácil de entender). Asistencia a clases de natación

J Parto instrumental

E

SI

NO

SI

43 (a)

207 (b)

250

NO

105 (c)

1645 (d)

1750

TOTAL

148

1852

2000

Tabla 4.6. Totales de cada la y cada columna


52

TOTAL


La frecuencia esperada se calcula como a partir de la fórmula:

O

total la x total columna fe = n

L

Así, la frecuencia esperada cada celdilla se calcula:

250 x 148 = 18.5 fea = 2000

fec =

1750 x 148 = 129.5 2000

250 x 1852 = 231.5 feb = 2000

fed =

1750 x 1852 = 1620.5 2000

Una vez calculada la frecuencia esperada de cada celdilla, se resta esta frecuencia con la frecuencia observada y se eleva al cuadrado. La suma de todas ellas nos dará el valor de la χ 2.

P

M

E

(43 – 18.5)2 (207 – 231.5)2 (105 – 129.5)2 (1645 – 1620.5) 2 = = 40.04 + + + 18.5 231.5 129.5 1620.5

χ 2

J Ahora es necesario calcular los grados de libertad (gl), para ello aplicamos la fórmula:

Grados de libertad (gl) = (las -1) x (columnas -1)

E

53


En nuestro ejemplo, tenemos una tabla con dos las y dos columnas, por tanto, tiene un O grado de libertad: L gl = (2 – 1) x (2 – 1) = 1 x 1 = 1 P Nos vamos a la tabla de la distribución chi cuadrado y comprobamos que para un valor de M p = 0.05, y 1 grado de libertad, el valor del límite crítico es 3.84. nuestro valor de chi cuadrado es de 40.08, que es mayor que el valor del límite crítico, E Como nos encontramos en la región crítica, y por tanto, rechazamos la hipótesis nula, y decimos sí existen diferencias estadísticamente signicativas. Inferimos que la asistencia a J que clases de natación durante la gestación reduce el número de partos instrumentales, porque E nos encontramos en la zona derecha de la curva normal.

E RRORES EN EL CONTRASTE DE HIPÓTESIS Y CONCEPTO DE PODER ESTADÍSTICO Una pregunta que surge siempre en la presentación de los datos de una investigación es: ¿me habré equivocado aceptando o rechazando la hipótesis nula? Pues bien, efectivamente nos podemos equivocar, ya que como no trabajamos con la población total sino con una muestra representativa de la misma, resulta imposible asegurar de forma absoluta (con una certeza del 100%) que la hipótesis nula es verdadera o falsa. El investigador debe darse por satisfecho con saber que probablemente lo sea, sin olvidar que toda inferencia estadística lleva implícito siempre el riesgo de cometer algún error. A partir de los resultados de un estudio, puede llegarse a diferentes conclusiones:

• Puede concluirse que existen diferencias entre los grupos que componen la muestra y que esas diferencias también existirían en otras muestras diferentes tomadas en esa población.

54


• Puede concluirse que no hay diferencias entre los grupos que componen la muestra y que esas diferencias tampoco existirían en otras muestras diferentes tomadas en esa población. En cualquiera de estos dos casos, no habríamos cometido ningún error, puesto que lo que ha ocurrido en la muestra hubiera ocurrido igual en cualquier otra muestra de la población. Pero, también nos podríamos equivocar, pudiéndose cometer dos tipos de errores:

• El error tipo I que consiste en decir que existen diferencias estadísticamente signifcativas (porque realmente sí existen en la muestra que se ha tomado) cuando realmente esto no es cierto (estas diferencias no existirían en otras de las innitas muestras que podrían haberse tomado de esa población). Al cometer este error, el investigador rechaza la hipótesis nula (dice que hay diferencias) aunque realmente no las hay. La probabilidad de cometer este error suele ser 0.05. Esta probabilidad es lo que mide precisamente la signicación estadística p, que, como ya se ha comentado, universalmente se acordó que fuera como mínimo de α = 0.05 (aunque en ocasiones se trabaja con un α = 0.01, cuando se dan resultados con una p < 0.01). Por tanto, la probabilidad de cometer este error se denomina α y por eso al error tipo I también se le conoce como error α. • El error tipo II en el que se indica que no existen diferencias (en la muestra no se hallan diferencias estadísticamente signicativas), cuando realmente esto no es cierto (sí las habría en otras de las innitas muestras que se podrían haber tomado de la población). A este tipo de error también se le conoce como error β. Al cometer este error, el investigador acepta la hipótesis nula (dice que no hay diferencias) cuando realmente sí las hay. Como ya se comentó, la probabilidad de cometer este error ha de establecerse ya para calcular el tamaño de la muestra, y generalmente oscila entre el 5 y el 20%, en función de las consecuencias que pueda tener cometerlo. La probabilidad de cometer este error suele ser 0.2, ya que su complementario (1-β) es el poder estadístico o potencia estadística, que como ya se ha comentado, suele establecerse en 0.8, lo que indicaría, como ya se ha explicado, que el estudio tendría un 80% de probabilidad de detectar diferencias si estas realmente existen. 55


Diferencias en la población (N)

Diferencias en la muestra (n)

SI

NO

SI

Existen diferencias (no hay error)

Error tipo I

NO

Error tipo II

No existen diferencias (no hay error)

Tabla 4.7. Tipos de errores en la inferencia estadística

(Fuente: elaboración propia). Dicho de otro modo que quizás pueda ayudar a integrar esta información que resulta tan farragosa al principio: el error tipo I dice que hay diferencias cuando realmente no existen. El error tipo II arma que no hay diferencias cuando realmente sí existen.

Más reexiones sobre el tema: • El error tipo II es más probable que se cometa que el tipo I (0.2 > 0.05) . ¿Por qué? Porque, como ya se ha comentado, es preferible equivocarse y decir que una intervención no es efectiva cuando realmente sí lo es (cometer el error tipo II) que decir que es efectiva cuando realmente no lo es (error tipo I). • El error tipo II o β habitualmente se sitúa entre el 0.05 y el 0.2. La elección del valor variará en función de las consecuencias que pueda tener cometer dicho error, pues no es lo mismo cometerlo para una intervención educativa que en un fármaco, por ejemplo. Así, si jamos un error β del 20% (0.2), la potencia del estudio será de 0.80 = (1 – 0.2), y eso signica que, si la diferencia realmente existe, el estudio tiene un 80% de probabilidad de detectarla. • Si establecemos una signicación estadística de α = 0.01, esa será la probabilidad de cometer el error tipo I (o lo que es lo mismo, diremos que existen diferencias si realmente no las hay en menos del 1% de los casos). Pero disminuir la probabilidad de cometer este error tipo I hace que aumente la probabilidad de 56


cometer el error tipo II, conclusión a la que además de grácamente (como se muestra en la gura 4.10) se puede llegar mediante la razón. Si disminuimos la probabilidad de decir que existen diferencias si no las hay, estamos exigiendo al estudio una alta capacidad para detectar dichas diferencias, por tanto, puede que no lleguemos a detectar diferencias en tal grado de “exigencia”. Queda pues claro que cuanto menor sea la probabilidad de cometer un error tipo I, mayor será la probabilidad de cometer el error de tipo II.

µ0

α/2

µ1

α/2

β –

+

Figura 4.10. Relación entre el error tipo I o α y tipo II o β

(Fuente: Elaboración propia).

• Entonces... ¿nunca vamos a poder dar un resultado sin asumir cierto grado de error? Efectivamente, así es. A priori, puede resultar un tanto frustrante pensar que siempre vamos a asumir cierto grado de error en las generalizaciones a la población (un 5% de error si la p < 0.05 y un 1% de error si la p < 0.01), que nunca vamos a poder armar, con certeza absoluta, que los hallazgos de la muestra se darán en el 100% de la población diana. De hecho, recordemos que cuando la p < 0.05 asumimos que, de las innitas veces que pudiéramos repetir el estudio tomando diferentes muestras, el resultado obtenido sería diferente en menos de un 5% de las ocasiones, es decir, que si repitiéramos el estudio en 100 muestras diferentes, en 95 o más muestras obtendríamos los valores 57


inferidos y en menos de 5 obtendríamos valores que no correspondieran con nuestros cálculos por azar o por sesgos en el muestreo. Pero como indica el lósofo Elton Trueblood, asumir que existe cierto grado de incertidumbre no debe frustrarnos puesto que, según él arma: “ El hecho de que no tengamos ninguna certeza absoluta en cuanto a ninguna de las conclusiones humanas no signica que la tarea de inquirir sea infructuosa. Cierto que siempre tenemos que actuar sobre la base de las probabilidades, pero tener una probabilidad ya es tener algo. Lo que buscamos en cualquier reino del pensamiento humano no es la certidumbre absoluta, puesto que esta se nos niega como hombres que somos, sino más bien la vía más modesta de los que encuentran modos dignos de conanza de discernir los diferentes grados de probabilidad”. • Llegados a este punto, nos podemos preguntar: ¿de qué sirve hacer un estudio analítico si no vamos a poder generalizar los resultados más allá de la población diana? Sí que sirve. Debemos pensar que ningún estudio por sí solo demuestra nada (un estudio indica hacia dónde pueden ir las relaciones causales que analiza), pero varios estudios que indiquen una misma relación causal sí que hacen pensar que las relaciones entre las variables serán las que se indican. Por eso es importante no solo que hagamos estudios analíticos, sino también que los publiquemos, para aportar nuestro “granito de arena” al conocimiento y que el resto de la comunidad cientíca pueda establecer relaciones causales a partir de los hallazgos similares de varios estudios sobre un tema concreto. Es por este motivo por lo que, cuando se han de tomar decisiones relacionadas con la aplicación en la clínica de los hallazgos de investigaciones, se recomienda consultar revisiones sistemáticas o metaanálisis, pues proporcionan una compilación (e incluso un análisis matemático en el caso de los metaanálisis) de varios estudios relacionados con el tema que interesa conocer. Si esto aún no le satisface, piense que nos queda aún mucho por saber de siología, patología, factores de riesgo, etc., que cada día se descubren nuevos agentes (variables) que pueden actuar sobre el ser humano y que pueden dar lugar a efectos que hasta entonces no se sospechaban, y aunque tratemos de trabajar con muestras comparables, debemos arnos de que el azar, al ser muestras sucientemente grandes, actúa para hacer que estas sean equiparables (en lo que hasta ahora conocemos como factores que pueden inuir en el efecto), pero quién sabe si no lo son en alguno de estos agentes que a día de hoy desconocemos…. Debemos aceptar que no sabemos absolutamente todo y que lo que sabemos, lo hacemos con un alto grado de probabilidad. Debemos, por tanto, asumir con humildad que tenemos muy pocas certezas absolutas. 58


Métodos grácos de representación de los resultados

La representación gráca de los resultados permite visualizar el conjunto de datos que representa, para tener una primera aproximación sobre cómo se distribuyen los datos de forma rápida e intuitiva. Dependiendo del número de variables y de la escala de medida estas, la representación gráca de estas se hará con un tipo de gráco u otro. A continuación explicamos cómo se representan las variables dependiendo del número de variables que muestre el gráco, y de la escala de medida de las variables. UNA

VARIABLE

DIAGRAMAS DE BARRAS Se utilizan para variables nominales, ordinales y cuantitativas discretas.

Figura 4.11. Intensidad del dolor en una muestra de pacientes

(Fuente: Elaboración propia). 59


Para su representación, se coloca en el eje de abscisas (horizontal) los diferentes valores o las distintas modalidades de la variable, y en el eje de ordenadas (vertical) la frecuencia (que puede ser absoluta o relativa). Se representan a través de rectángulos o líneas con un margen de separación entre ellas igual en todas las barras. En las variables ordinales y cuantitativas discretas, se pueden utilizar diagramas de barras acumulativos, donde la frecuencia que se representa es la frecuencia acumulada, por lo que las barras representan su valor y el de las modalidades inferiores de la variable.

Figura 4.12. Frecuencia acumulada de la intensidad del dolor en una

muestra de pacientes (Fuente: Elaboración propia).

GRÁFICO DE SECTORES Se utiliza para variables cualitativas nominales y ordinales (Figura 4.13). Son muy fáciles de comprender y rápidos de elaborar. En ellos, cada sector indica una cantidad (en porcentaje) proporcional a la cantidad total de la esfera. Sabiendo que los 360 grados corresponden al 100%, los porcentajes obtenidos los convertiremos en grados para dibujar la parte que le corresponda. La primera línea del primer sector suele dibujarse en la posición de las 12 de un reloj, y se completa el gráco siguiendo los movimientos de las agujas del reloj. Se suele comenzar por el sector de mayor porcentaje nalizando por el más pequeño. Las variables que no alcanzan el 5%, se suelen agrupar entre ellas constituyendo el sector denominado “otros”, que posteriormente debe especicarse, en una nota o leyenda del gráco, qué variables incluye. 60


Figura 4.13. Índice de ocupación por servicios (Fuente: Elaboración propia).

P ICTOGRAMA En los pictogramas se representa un dibujo o símbolo alusivo a la variable. Es un error hacer la representación con una escala tal que el perímetro del dibujo sea proporcional a la frecuencia, puesto que de este modo, una frecuencia del doble correspondería a un dibujo de área cuádruple, proporcionando un efecto visual engañoso. Se debe incluir una referencia indicando la frecuencia a la que equivale cada símbolo del gráco. Suele utilizarse para variables cualitativas.

Glomerulonefritis

Hipertensión arterial

Diabetes mellitus 1 riñón = 50 personas

Figura 4.14: Pictograma de la demanda de atención en una consulta de ERCA

en el último año (Fuente: Elaboración propia). 61


H ISTOGRAMA Se utiliza para variables cuantitativas continuas con datos agrupados en intervalos.

Figura 4.15. Niveles de potasio en una muestra de pacientes del Centro de Salud A


Para su representación, se coloca en el eje de abscisas los límites exactos de cada uno de los intervalos en los que se ha agrupado la variable (lógicamente, todos deben tener la misma amplitud) o los puntos medios de los intervalos, y sobre ellos se levantan rectángulos cuyas áreas son proporcionales a la frecuencia correspondiente (que puede ser absoluta o relativa) y que se representa en el eje de ordenadas. En el histograma no hay separación entre los rectángulos, puesto que la variable es continua. También se pueden representar en el histograma las frecuencias acumuladas, donde cada rectángulo representa su valor y el de las modalides inferiores de la variable. 62


Figura 4.16. Frecuencia acumulada de los niveles de potasio

en una muestra de pacientes (Fuente: elaboración propia).

En el diagrama de barras, ya en el propio nombre hay espacios entre las palabras, igual que en la representación gráca hay espacio entre las barras. Si hay espacios es porque la variable es discreta, podríamos decir que entre un valor y el siguiente existe un “salto” pues no admite valores decimales. Sin embargo, la palabra histograma se escribe sin espacios y así también se representan sus barras, sin espacios entre ellas. Si no hay espacios es porque la variable es continua, pues admite valores decimales y entre un valor y el siguiente no hay ningún “salto”.

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P OLÍGONO DE FRECUENCIAS Se utiliza para variables cuantitativas continuas con datos agrupados en intervalos. El polígono de frecuencias resulta de unir los puntos medios de los intervalos contiguos de un histograma.

Figura 4.17. Valores de potasio de los pacientes del Centro de Salud A

y del Centro de Salud B (Fuente: elaboración propia).

La principal ventaja de este tipo de representación gráca es que permite, como se observa en la gura 4.17, comparar dos o más distribuciones a la vez.

DIAGRAMAS DE CAJAS O BOX PLOT Se utilizan para variables continuas representadas en cuartiles o variables ordinales. Son útiles para representar variables que presentan una gran desviación de la distribución normal. 64


6 Máximo 5 4

Tercer cuartil ()

Mediana

Rango intercuartílico ()

3

Primer cuartil ()

)

2

 (

•

1

1

2

r e i l t u O

Mínimo 3

Figura 4.18. Esquema de un diagrama de cajas o box plot


DOS

VARIABLES

Dependiendo de cómo sean las variables se pueden representar:

• Si al menos una variable es cualitativa, mediante un diagrama de barras combinadas y compuestas (Figuras 4.19 y 4.20). Debemos tener en cuenta que, para representar este tipo de grácos utilizando las frecuencias absolutas, el número de sujetos debe ser similar en ambas variables, puesto que en caso contrario, sería preferible utilizar frecuencias relativas o porcentajes. • Si las dos variables son cuantitativas, mediante un diagrama de dispersión o nube de puntos (Figura 4.21). En este tipo de grácos, la intersección de las dos variables se marca con un punto. Son grácos útiles para observar si entre las variables existe relación lineal.

65


Figura 4.19. Representación gráca de nivel de estudios y el sexo


Figura 4.20. Representación gráca de nivel de estudios y el sexo



Figura 4.21. Correlación entre los niveles de sodio y urea


El análisis y la interpretación de los datos en estudios cualitativos La recogida de la información en un estudio cualitativo, supone recoger datos textuales, auditivos, visuales, o expresiones no verbales. En la mayoría de los casos, los datos serán en esencia textuales, como pueden ser los que, tras haber sido grabados se encuentran transcritos en documentos escritos, las anotaciones tomadas como notas de campo durante el desarrollo de la observación participante, o las grabaciones audiovisuales que se hayan podido realizar, por ejemplo. Esta información, al igual que sucede con los datos procedentes de estudios epidemiológicos, debe ser organizada para tratar de encontrar las respuestas, los signicados y así, ir ligando lo que aparentemente está desconectado, ajustando las categorías unas con otras, e ir atribuyéndoles las consecuencias a sus antecedentes. Sin embargo, a diferencia de lo que ocurre con los estudios epidemiológicos, en los estudios cualitativos el análisis de la información no se hace tras nalizar la recogida de todos los datos, sino que la información se va analizando simultáneamente a su 67


recogida. En los estudios cualitativos, la información es analizada conforme se está recogiendo con el n de identicar patrones y conceptos importantes, qué cosas faltan por saber o qué cosas no encajan con el análisis que se va realizando, y así, guiar la recogida posterior de información (recordemos que en la investigación cualitativa, las fases no son lineales, sino que puede ser necesario volver a fases anteriores y reformular algunos aspectos relativos al diseño). Por este motivo, como indican Hernández et al. estandarizar un esquema de análisis iría en contra de la lógica inductiva. ESTRATEGIAS

DE ANÁLISIS CUALITATIVO

Aunque, como Polit y Hungler indican, habría casi tantas estrategias de análisis cualitativo como investigadores cualitativos, y aunque, como indican González y Cano, cada perspectiva (fenomenológica, etnográca o teoría fundamentada) haga que el análisis adquiera matices diferentes, sí se pueden extraer unas características generales del análisis cualitativo, como apuntan Hernández et al. y que son, sucintamente, las que se enumeran a continuación:

• Se pretende dar una estructura a los datos, lo que implica organizar las categorías buscando patrones. • El propósito central del análisis es describir las experiencias de las personas bajo su óptica, en su lenguaje, comprendiendo en profundidad el contexto donde se generan los datos. • Explicar ambientes, situaciones, hechos y fenómenos. • Encontrar sentido a los datos en el marco del estudio, de manera que las interpretaciones se diran al planteamiento del problema. • No es un análisis secuencial, sino que cada “pieza” de los datos se estudia en sí misma y en relación con las demás, analizando las similitudes y las diferencias entre ellas. Cada pieza sirve para ir formando el “rompecabezas”. • No es un análisis lineal sino espiral, como Creswell lo simboliza (citado por Hernández et al.), puesto que es necesario volver de los últimos datos recolectados a los primeros y viceversa, hasta que se van construyendo los signicados, de manera que, como Hernández et al. indican, “ el análisis es moldeado por los datos ”. Una vez más, el investigador sabe dónde comienza pero desconoce dónde habrá de terminar. El análisis es sumamente iterativo, y en ocasiones hace necesario regresar al campo en busca de nuevos datos enfocados a resolver alguna laguna o incoherencia en el conocimiento.

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El estilo de análisis más utilizado en los estudios cualitativos relacionados con la salud es el que deriva de la denominada Teoría Fundamentada, donde la teoría emerge, como su propio nombre indica, fundamentándose en los datos. ANÁLISIS

DE LA INFORMACIÓN

La primera actividad consiste en revisar todo el material en su forma original (grabaciones de audio, documentos, notas escritas, etc.). En esta primera revisión se comienza a escribir una bitácora de análisis, cuya función es documentar el procedimiento de análisis y las propias reacciones del investigador. Es, por ello, un instrumento muy útil para valorar la validez y la conabilidad del análisis, esto es, en qué grado diferentes investigadores que hubieran recolectado datos similares y efectuado los mismos análisis, hubieran generado resultados equivalentes. Al evaluar la conabilidad, por tanto, se evalúa la inuencia que haya podido tener el investigador tanto para generar los temas a partir de los datos y para generarlos a partir del contexto en el que dichos datos fueron recogidos. La bitácora de análisis debe ser realizada diariamente por cada investigador. En ella se irán escribiendo anotaciones relacionadas con las ideas, conceptos y signicados que van surgiendo en el análisis y sobre los ajustes que haya sido preciso realizar con respecto a la codicación. Asimismo, es necesario anotar información relacionada con los motivos por los que el investigador procede de una u otra forma, con el n de valorar, como ya se ha indicado, la conabilidad del análisis. Estas anotaciones se denominan también memos analíticos. Después de esta primera revisión del material, este debe comenzar a transcribirse. Latranscripcióndelainformaciónesunaactividadrealizadamuyfrecuentemente en los estudios cualitativos, puesto que en muchas ocasiones es necesario transcribir la información recogida para su posterior análisis. Las transcripciones deben contener información verbal, no verbal y contextual. Es, por tanto, muy importante que las transcripciones se hagan correctamente, pues serán el elemento central del análisis posterior de la información. Por este motivo, a continuación se enumeran algunas recomendaciones sobre cómo realizar las transcripciones:

• Se deben transcribir todas las palabras, sonidos y elementos paralingüísticos, tales como “¡oh!”, “¡eh!”, “¡bah!”, etc., puesto que estas expresiones también deben ser analizadas. Se debe transcribir literalmente lo que los sujetos dicen, aunque las expresiones sean gramaticalmente incorrectas o groseras.

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• Indicar en qué momentos se producen pausas, silencios, risas, llantos, etc. así como la existencia de sonidos ambientales que puedan propiciar ciertas expresiones o comportamientos por parte de los participantes, por ejemplo, un golpe en la pared, un móvil que suena, etc. • Al redactar el documento, se deben dejar amplios márgenes a los lados. De esta manera, se podrá posteriormente hacer anotaciones o comentarios. Asimismo, es importante separar las diferentes intervenciones de cada uno de los participantes (o del investigador y el entrevistado, en el caso de una entrevista) al menos con doble espacio, lo que además ayudará a identicar cuándo comienza y termina cada intervención. • Se debe identicar a los participantes a través de códigos, números, iniciales, etc. con el n de preservar su anonimato y la condencialidad de la información. Estos códigos utilizados para el análisis serán los que se utilicen en la exposición de los resultados. Estas transcripciones deben ser revisadas de nuevo, y en más de una ocasión, con el n de encontrar palabras o porciones de texto que suponen una primera clasicación y organización de los datos. Estas palabras y textos relevantes se codican como categorías. Para ello, como indican Hernández et al. el investigador se plantea preguntas como: “¿qué signica este texto?”, “¿a qué se reere?” , y al tomar otro texto, lo analiza y compara ambos textos en términos de similitudes y diferencias, preguntándose: “¿qué signicado tiene cada uno?”, “¿me dicen lo mismo o no?”, “¿qué tienen en común?, “¿en qué dieren?” Así se comprueba si cada uno induce una categoría diferente o si, por el contrario, inducen una categoría común, y esto mismo se repite con cada porción de texto. A cada categoría se le asigna un código que la identique, con el n de etiquetarla y hacer así que el análisis sea más sencillo. Los códigos pueden ser números, letras, símbolos, etc. como por ejemplo, el código CP para la categoría chantaje psicológico. La simple denición de las categorías ya obliga a pensar en sus signicados y en sus relaciones, obliga a ir conectando unas categorías con otras. Como indican Fontes et al. “analizar cualitativamente es dar sentido (interpretar) a un conjunto de datos (textuales o visuales) congurando categorías dentro de un sistema teórico, que a su vez, consigue dar sentido a los datos”. Así, las categorías se van creando, subdividiendo si eran demasiado amplias, o modicando conforme avanza el análisis de la información. En teoría fundamentada, a este primer nivel de codicación se denomina codifcación abierta.

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Estas categorías que emergen directamente de los datos se van agrupando en categorías de orden superior o de segundo nivel que agrupa las categorías codicadas en temas o patrones, y que son categorías de mayor amplitud conceptual, en lo que se denomina, en teoría fundamentada, codifcación selectiva. También a cada tema se le asigna un código, que en general son palabras o frases cortas.

CATEGORÍA



CATEGORÍA SUPERIOR CATEGORÍA

CATEGORÍA CATEGORÍA SUPERIOR CATEGORÍA

Figura 4.22. Esquema de análisis inductivo de la información cualitativa


En la interpretación de la información se debe, según Hernández et al.:

• Describir cada categoría y ubicarla en el fenómeno estudiado: respondiendo, como estos autores indican, a las preguntas: “¿cómo es?, ¿cuánto dura?, ¿cuándo se maniesta?, ¿cómo se ejemplica?”, para lo cual nos apoyaremos en los verbatims () y en las fuentes de los datos. • Analizar el signifcado que cada categoría tiene para los participantes: qué sentimientos elicita en ellos cada categoría, qué emociones les hace sentir. • Valorar la presencia de la categoría: indicando la frecuencia con la que aparece en el texto (algo que hacen la mayoría de las aplicaciones informáticas de análisis cualitativo), ya que resulta interesante conocer cuál es la palabra más frecuentemente utilizada para nombrar ciertas realidades o para referirse a ciertas personas. El conteo también facilita la identicación de aquellas menos frecuentes por tratarse de casos excepcionales. 71


• Establecer relaciones entre categorías y sus vinculaciones temporales o de pertenencia, si una está incluida dentro de la otra. Los recursos más frecuentemente utilizados para encontrar las relaciones entre los temas, y el sentido y signicado a dichas relaciones son:

• Diagramas de conjuntos o mapas conceptuales: donde cada elemento del mapa o del diagrama, que puede ser una categoría o un tema, se vincula con otros temas.

Agresión a los hijos

Futuro de los hijos

Denunciar

Miedo

Pedir ayuda

Agresor

Soledad (dependencia emocional)

Figura 4.23. Ejemplo de diagrama o mapa conceptual.

(Tomado de: Robledo Martín J, De la Fuente Aparicio D, Salamanca Castro AB, Sánchez Castro S. Qué es la violencia contra la mujer inigida por su pareja y cómo abordarla).

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• Matrices: en los que las categorías y/o los temas se colocan en las y en columnas y en cada celdilla del cuadro se documenta si las categorías se vinculan o no, indicando con un signo (+) que están vinculadas y con un signo (– ) que no lo están, por ejemplo.

C a t e g o C a t d e r í e g o B a s d e r í A a s

Categoría 1

Categoría 2

Categoría 3

Categoría 4

Categoría 1

+

+

-

+

Categoría 2

-

-

+

+

Categoría 3

+

-

+

-

Tabla 4.8. Estructura general de una matriz

(Fuente: elaboración propia)

• Metáforas: a partir de refranes o dichos populares expresados por los participantes en el estudio se pueden hallar signicados.

Por ejemplo , la expresión “quien bien te quiere te hará llorar” que puede, de algún modo, legitimar el sufrimiento en las relaciones de pareja. Por este motivo, es muy debatida y controvertida en la actualidad, habiendo quienes la formulan como: “quien bien te quiere NO te hará llorar”.

E

Es de esta manera como se comienza a entender el fenómeno estudiado y a generar teoría. La recogida de información, y en consecuencia su análisis, continuaría hasta que se llegue a la saturación, término adaptado de la química y que ocurre cuando los temas y las categorías de los datos se hacen repetitivos y redundantes, de manera que, la información que se recoge se ajusta fácilmente al esquema de categorías existente, y los nuevos análisis rearman lo que ya se ha analizado.

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El siguiente extracto 2 , que proviene del artículo El rol de los hĳos en la violencia contra la mujer inigida por su pareja 3 , puede servir de ejemplo para ver cómo las categorías O van emergiendo de los datos y se agrupan en otras de rango superior. Para mostrarlo, al nal del texto transcrito que aparece entrecomillado, se indica cuál era la categoría que agrupaba esta información. «Claro, mi hĳo que es el que saca la cara por mí, pues yo tengo miedo de que le haga L algo (GD44). Pues yo no sé como empecé a decir “¡no, no, no, esto no lo quiero, esto no lo quiero, yo no quiero pasar el resto de mi vida así [...], yo no puedo permitir que a mi hĳa eh…la amenace con el puño... (EP, mujer 43 años). Tiras la toalla porque dices “yo aquí…”, ¡claro!, ¡si peligran mis hĳos que los haga P algo, que son pequeños, si peligro yo, si peligra tu familia, si peligra… pues te lo piensas!, ¡es que mi integridad vale más, y la de mis hĳos sobre todo! (GD6). En una ocasión nos encerró en la habitación a mí y a mi hĳa mayor y a mi hĳa la agarró por los pelos y yo me eché sobre él y le arañé toda la espalda porque cuando una madre ve que están haciendo daño a su hĳa es capaz de tragarse a quien sea (GD4)».

M E J E

Esta información se agrupó en una categoría de análisis que era: miedo a que los hĳos sufran agresiones. Esta categoría se denió de la siguiente manera: miedo a que sus hĳos sean objeto de la violencia del agresor. «¡Por mi hĳa!, ¡porque yo no quiero que mi hĳa pase por lo mismo!, no quiero que mi hĳa piense que el destino…se da por darse, no es así, el destino se lo hace uno (GD4). Si yo tomo la decisión de separarme es por mis hĳos, porque yo estaba viendo que ¡al nal me comen los 3! [...] esos comportamientos son… ¡conductas aprendidas!, ¡los niños imitan ignorantemente a sus padres! (GD4)». Esta información se agrupó en la categoría: protección de los niños. Esta categoría se denió: evitar las consecuencias psicológicas que sobre ellos pueda tener la situación de maltrato que viven y/o para que en el futuro no reproduzcan esas conductas agresivas. Ambas categorías, miedo a que los niños sufran agresiones y protección de los niños , se agrupaban en otra de orden superior que era: hĳos que contribuyen a que la mujer decida dejar al agresor .

2. Algunos extractos del texto que resultan menos informativos han sido eliminados pues se trata de un artículo ya publicado. 3. Salamanca Castro AB, Robledo Martín J, De la Fuente Aparicio D, Sánchez Castro S. El rol de los hijos en la violencia contra la mujer infligida por su pareja. Enfermería

Comunitaria [Internet]. 2011. 4. GD son las siglas de grupo de discusión y a continuación se indica el número de grupo, y EP son las siglas de entrevista en profundidad.

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Como se puede comprobar, el análisis de la información que habitualmente se realiza en la investigación cualitativa es inductivo. No obstante, en algunos casos se utilizan categorías establecidas “a priori” procedentes de alguna teoría o algún modelo. En ellos, las categorías se establecen antes de iniciar la recogida de la información, que luego se va agrupando en dichas categorías. Esta práctica es criticada por ciertos autores que argumentan que, de este modo, se limita la esencia inductiva propia de la investigación cualitativa.

U TILIDAD DE LAS APLICACIONES INFORMÁTICAS EN EL ANÁLISIS DE DATOS CUALITATIVOS

Existen diferentes aplicaciones informáticas que ayudan al análisis de los datos cualitativos. Algunas de las más conocidas son, por ejemplo, NVivo o Atlas Ti. Su utilización facilita la realización de las tareas que a continuación se enumeran, pero no sustituye el análisis por parte del investigador ni le exime de realizar numerosas lecturas de la información recogida, ya que estas aplicaciones ayudan, sobre todo, a la organización de los datos. Como Álvarez-Gayou indica, estas aplicaciones informáticas ayudan al investigador fundamentalmente a:

• Buscar palabras, frases o segmentos de texto. • Asociar códigos a segmentos de texto y posteriormente, localizarlos y ordenarlos. • Identicar relaciones entre códigos. • Vincular memos analíticos con códigos o segmentos de códigos. • Preparar diagramas. Son aplicaciones que facilitan tareas del proceso de análisis (puesto que, sin ellas, dichas tareas deberían ser realizadas manualmente), pero no realizan el análisis por sí solas. La responsabilidad del análisis y la interpretación de los resultados siguen recayendo en los investigadores. 75


V ALIDACIÓN DE LOS RESULTADOS Uno de los principales retos de la investigación cualitativa es mostrar que la interpretación que se ha realizado de la información recogida es veraz, puesto que, como se ha podido comprobar, en la interpretación de los resultados participa la subjetividad de los investigadores, que analizan no solo lo que se dice sino también lo que observan. Es preciso, entonces, acreditar que tal subjetividad no ha propiciado, sin embargo, una interpretación errónea de la realidad investigada. Para ello, los investigadores cualitativos cuentan con diferentes técnicas como son: la triangulación, las vericaciones externas o el propio proceso de reexividad. A continuación se explica sucintamente en qué consiste cada una de ellas. La triangulación consiste en la utilización de múltiples materiales empíricos, métodos, perspectivas e investigadores para llegar a conclusiones de lo que constituye la verdad. Con la triangulación se pretende, por tanto, añadir rigor, amplitud y profundidad a la investigación. Denzin (citado por Álvarez-Gayou) propone cuatro tipos de triangulación, que son:

• La triangulación de datos, que implica el uso de diferentes fuentes de datos a n de tener diferentes puntos de vista para validar las conclusiones. Habitualmente se recogen datos en diferentes momentos y lugares, tanto a nivel individual como grupal o colectivo, con el n de validar los datos a través de las múltiples perspectivas del fenómeno. • La triangulación de métodos, que consiste en la utilización de diferentes técnicas de recogida de datos en un mismo estudio, como por ejemplo, realizar grupos de discusión, entrevistas en profundidad y anotaciones en un cuaderno de campo. • La triangulación de teorías, que consiste en la utilización de múltiples perspectivas para interpretar un mismo fenómeno. • La triangulación de investigadores, en la que se recurre a dos o más investigadores con experiencia para que analicen e interpreten la información recogida. A estos cuatro tipos, Janesick (citado por Álvarez-Gayou) añade otro más: la triangulación interdisciplinaria, que consiste en la participación de profesionales de diferentes disciplinas para así enriquecer la interpretación de la información obtenida.

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Para la verifcación externa de la información, esta puede ser compartida con otros profesionales que sean expertos en estudios cualitativos o en el fenómeno objeto de estudio (o en ambos). Estas personas podrán corroborar la validez y la credibilidad del análisis realizado. Pero la vericación con los propios participantes es, quizás, la técnica más importante para valorar la credibilidad del análisis realizado. Consiste en retornar a los sujetos participantes el análisis realizado para que sean ellos quienes veriquen, rectiquen, o maticen dicho análisis. Esta retroalimentación con los sujetos participantes también puede realizarse, de manera menos formal, mientras se recoge la información, para ir conrmando las interpretaciones que se van realizando. Como González indica, la reexividad puede ser denida como “ una conversación interna con uno mismo en torno a la experiencia del proceso de investigación al mismo tiempo que este se va desarrollando”. De la Cuesta dene la reexividad como “un proceso en el cual el investigador vuelve sobre sí mismo para examinar críticamente el efecto que tiene sobre el estudio y el impacto de las interacciones con los participantes”. Como ya se ha explicado, en la investigación cualitativa es la interacción entre los sujetos investigados y los investigadores la que genera la información que posteriormente se analiza, puesto que, para la recogida de datos, es preciso interactuar con los participantes en el estudio. El investigador cualitativo es consciente de que su sola presencia ya puede tener un impacto en los sujetos que investiga (no es lo mismo, por ejemplo, para un adolescente hablar con otro adolescente que hacerlo con un adulto), amén del hecho de que sus propios conocimientos, expectativas o creencias pueden inuir en la manera en que interpreta la realidad (si el investigador es ajeno a la realidad que investiga, llamarán su atención más elementos de ella que si la conociera). La reexividad sirve, por tanto, para que el propio investigador examine cuál es su inuencia sobre los sujetos y sobre la realidad que investiga, la inuencia que sus valores o creencias pueden tener en el análisis que realizan y cómo el propio estudio inuye en su forma de recoger y analizar los datos. Como De la Cuesta indica, debemos tener presente que, pese a que la reexividad se considera un instrumento para analizar la validez y un criterio para evaluar la calidad de los estudios cualitativos, “el proceso reexivo impregna todos los niveles de un estudio de investigación ”, pues cuando el investigador simplemente decide sobre qué va a desarrollar el estudio ya está demostrando un interés por ese tema.

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“Si me ofreciesen la sabiduría con la condición de guardarla para mí sin comunicarla a nadie, no la querría”

Séneca

LA DIFUSIÓN DE LOS RESULTADOS El último paso de un estudio de investigación consiste en divulgar los resultados obtenidos, puesto que la difusión de los resultados es la última etapa de la investigación. Una investigación no se considera nalizada hasta que sus resultados han sido difundidos, bien a través de comunicaciones orales o la exposición de un póster, o bien mediante su publicación en alguna revista cientíca y compartidos con el resto de la comunidad cientíca, puesto que la transmisión de los hallazgos obtenidos es un proceso inherente al trabajo cientíco. No obstante, es cierto que muchos investigadores (sobre todo los más noveles) no dan este último paso, quizás porque no se crea necesario o quizás porque piensen que su estudio no es sucientemente bueno como para ser divulgado en revistas o congresos. Ambas asunciones son erróneas, y a continuación se argumenta por qué:

• La difusión de los resultados no es solo necesaria, sino obligatoria. Además, si la investigación en salud mejora la calidad de la atención y con ello, la salud y el bienestar de las personas que los reciben, no sería ni justo ni ético que, si podemos aportar algún estudio que mejore estos aspectos, no lo difundamos sucientemente. • En cuanto al segundo argumento, quizás, a los autores les frene su inexperiencia, pero si el estudio está bien hecho (es metodológicamente correcto), la pregunta de investigación es novedosa, y los resultados son interesantes, ¿por qué no divulgarlo? Quizás no podremos publicar en la revista Nature , en Science o en alguna otra con un alto factor de impacto () , pero seguramente encontraremos alguna revista o algún congreso donde nuestro estudio tenga cabida.

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Para aquellos que necesiten más razones, a continuación se enumeran algunas más:

• La difusión genera conocimiento: los hallazgos de un estudio servirán para aumentar el conocimiento que se tiene sobre ciertos problemas a los que aún no se ha dado respuesta o para modicar la manera de actuar en la práctica clínica, creando así nuevos marcos de referencia que serán utilizados en estudios posteriores, pero para ello, deben haber sido divulgados con el n de alcanzar un mayor impacto. Además, como ya se ha explicado, la investigación no solo genera un avance de la comunidad cientíca donde se desarrolla, sino también un avance social, puesto que la prestación de cuidados de calidad mejoran la salud de la población. • La difusión genera satisfacción en los investigadores: dar a conocer la respuesta a la pregunta planteada hará que el equipo investigador se sienta satisfecho. Esto, que puede parecer demasiado prepotente, no lo es. No pensemos otra vez en la investigación de laboratorio con células madre, volvamos a pensar en ella, como se recomendaba al inicio de este libro, como un acto propio de cualquier ser humano, como una curiosidad que nos lleva a preguntarnos sobre la realidad que nos rodea y a tratar de comprender esa realidad. Pensemos en el niño cuyos descubrimientos son rápidamente comentados (difundidos) a sus padres, tíos, abuelos, etc., esto es, a quienes el niño tiene acceso, ¿por qué? Porque cuando uno comprende un aspecto de la realidad que le rodea, se siente tan orgulloso de haberlo hecho que está deseando contarlo. Si extrapolamos estos hallazgos, que podríamos denominar “del día a día” a los producidos cuando se investiga, se indaga de manera sistemática, utilizando para ello un método (como el método cientíco), pasamos (o así deberíamos hacerlo) de comentar nuestros hallazgos en nuestro círculo social más cercano a difundirlos con los medios apropiados para estos nes, lo que además redundará en hacernos no solo con un currículum de investigador (que más adelante veremos también es importante), sino también en ganar un reconocimiento entre nuestros colegas. • Los autores podrán ser conocidos en la comunidad científca a la que pertenecen. Pensemos en lo que hubiera pasado si Newton, Einstein, Darwin, Mendel, Fleming, Ramón y Cajal, y muchos otros, se hubiesen llevado su saber con ellos, si no hubieran compartido su conocimiento, que ahora forma parte de nuestros libros de texto. No se trata de ser una especie de “Einstein de la enfermería” pero, a otro nivel, sí que ciertos autores son una referencia dentro de nuestro ámbito, como por ejemplo, Carmen de la Cuesta Benjumea

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para la investigación cualitativa, o Mª Ángeles Durán para la temática de los cuidadores informales y del gasto de cuidar; de manera que si nos interesa buscar artículos sobre ese tema concreto, al realizar búsquedas en bases de datos, podamos seleccionar los artículos publicados por dicho autor. Esto supone no solo un empoderamiento de las enfermeras como colectividad, sino también un mayor avance de nuestra profesión.

• Tener publicaciones ayuda a conseguir fnanciación para proyectos de investigación: puesto que cuando se presentan proyectos a entidades nanciadoras, en el currículum de los investigadores debe indicarse si tienen proyectos nanciados o si tienen publicaciones. Aunque no es lo mismo publicar en ciertas revistas que en otras, que la revista tenga un sistema de revisión por pares () o no, o que la revista esté o no indexada en bases de datos (como se verá en el apartado Cómo elegir la revista adecuada para enviar un artículo), si en el currículum consta la publicación de algún original () , tendremos más posibilidades de obtener nanciación para desarrollar nuestros estudios. La nanciación, además, facilitará la publicación de los resultados que se obtengan en el estudio, pues al contar con recursos materiales, económicos, y humanos para realizar el estudio este será de mayor calidad, y por eso, tendrá más opciones de ser publicado en alguna revista. • Para obtener un reconocimiento a nuestro trabajo: porque, como reza este proverbio persa, “La mitad de la alegría reside en hablar de ella”. ¿De qué serviría haber realizado un buen estudio (con el esfuerzo que conlleva), haber llegado a obtener unos resultados útiles (con el interés que eso tiene), para que al nal uno no pueda saborear las mieles de ese triunfo? El artículo cientíco EVOLUCIÓN

HISTÓRICA DEL ARTÍCULO CIENTÍFICO

El 5 de enero de 1665 vio la luz el primer número del semanario Journal des Sçavans , publicada en París y que se considera la primera revista cientíca. Casi simultáneamente, la Royal Society de Londres también se publicó la revista Philosophical Transactions , que fue la segunda revista cientíca. Piqueras apunta que algunos de los principales factores que contribuyeron al nacimiento de las revistas cientícas fueron el aumento del número de personas dedicadas a la ciencia y el interés de la sociedad por la ciencia. Como esta autora

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arma, los libros no resultaban adecuados para difundir los conocimientos más actuales puesto que era necesario esperar a tener varios resultados novedosos para justicar la preparación de un volumen. Por este motivo, muchos descubrimientos eran publicados como folletos o panetos. El formato y el estilo del artículo cientíco han evolucionado desde la aparición de estas primeras revistas. En ellas se publicaban cartas cientícas, escritas, generalmente, por un solo autor y que se dirigían a todos los lectores; e informes experimentales, que se consideran los antecesores de los actuales artículos cientícos. En los informes experimentales se facilitaban datos originales de investigación, donde los hechos se describían cronológicamente. La actual estructura del artículo cientíco deviene de mitad del siglo XIX, cuando los cientícos Louis Pasteur 5 y Robert Koch, para acallar a sus críticos, describieron sus descubrimientos con minucioso detalle permitiendo a sus colegas reproducir los experimentos. Comienza a surgir entonces el principio de “reproducibilidad” que posteriormente se convertiría en dogma fundamental de la losofía de la ciencia. Aparece, por primera vez, una sección separada de “métodos”. A lo largo del siglo XX la descripción del método fue aumentando progresivamente evolucionando el artículo cientíco hasta una estructura general que se podría denominar, parafraseando a Alfaro, “teoría, experimento, discusión”. Las normas sobre el formato de los artículos cientícos comenzaron a estandarizarse, se produjo un menor uso del estilo literario al redactar artículos cientícos y aparecieron comités y normas de uso internacional. Así, se fue llegando al formato actual estructurado IMRD que fue establecido como norma de uniformidad por el American National Standards Institute (Instituto Nacional Estadounidense de Estándares) en 1972.

I M R D Figura 4.24. IMRD


5. Ambos son considerados los padres de la bacteriología moderna pues con sus experimentos rebatieron la teoría de la generación espontánea, demostrando que todo ser vivo proviene de otro ser vivo anterior ( Omne vivum ex ovo), lo que sentó las bases de la teoría germinal.

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DEFINICIÓN

Y CARACTERÍSTICAS DEL ARTÍCULO CIENTÍFICO

La Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (UNESCO) arma que “la nalidad esencial de un artículo cientíco es comunicar los resultados de las investigaciones, ideas y debates de una manera clara, concisa y dedigna.” Day (citado por Alfaro) asevera que “un artículo cientíco debe estar escrito de un modo determinado y debe ser publicado de un modo determinado, tal como lo denen tres siglos de tradición y desarrollo, práctica editorial, ética cientíca e interacción de procedimientos de imprenta y publicación”. Podemos concluir, sintetizando ambas armaciones que un artículo cientíco, para ser considerado como tal, debe ser un documento escrito que describa los resultados originales de la investigación, y debe estar publicado respetando la ética cientíca. El artículo cientíco debe estar redactado de forma clara, sencilla, concisa y directa, pues debe poder servir de base para investigaciones posteriores. Para conseguirlo, los autores deben utilizar preferiblemente la voz activa a la pasiva, salvo en aquellas situaciones en las que se pretenda destacar o dar más sapiencia a quien recibe la acción que a quien la realiza, por ejemplo, si al explicar cómo se realizó la aleatorización indicamos que “los sujetos fueron asignados a cada grupo mediante...”. Asimismo, debe evitarse el uso de antropomorsmos del tipo: “las tablas comparan” , pues las tablas no pueden ejercer esta función, redactando en su lugar: “las tablas muestran” , por ejemplo. Tampoco se deben utilizar expresiones ambiguas, no objetivas, donde se entrevén las opiniones de los autores. Este tipo de declaraciones solo son permitidas en la redacción del apartado de discusión, como se explica más adelante, en el que los autores interpretan el signicado de los resultados obtenidos, pudiendo entonces hacer hincapié en aquellos hallazgos que, por novedosos o inesperados, sean especialmente interesantes para la comunidad cientíca.

E

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Por ejemplo , expresiones del tipo “la mayoría de los sujetos” resultan ambiguas, puesto que la mayoría puede ser la mitad más uno en algunos ámbitos, mientras que en otros se reere a un porcentaje superior. Para facilitar la información de manera objetiva, es necesario indicar el porcentaje exacto.


La divulgación escrita posee una ventaja de la que carecen la comunicación oral o en formato póster, y que se podría resumir con el dicho “Lo que está escrito, se lee”. La comunicación oral permite una comunicación bidireccional entre los autores y el público asistente. En el caso de las comunicaciones en formato póster, es cada vez más frecuente que se destine un espacio en los congresos y jornadas para que los autores hagan una defensa oral del póster, lo que también permite esta bidireccionalidad; pero precisamente ahí radica la principal desventaja de las formas de divulgación oral: quien no asista a dicho evento, no puede saber lo que allí se ha expuesto, y por este motivo, la mayoría de los congresos elaboran un libro de ponencias en el que se resumen las comunicaciones expuestas. La publicación en revistas tiene una mayor difusión puesto que la información que se divulga no se limita a un momento de tiempo, sino que pueden ser consultada incluso años después. La difusión es aún mayor en el caso de revistas online de acceso abierto, puesto que para acceder a ellas no es preciso darse de alta ni pagar cuota de suscripción alguna, solo es necesario tener una conexión a Internet desde cualquier dispositivo para poder leer, imprimir o descargar a texto completo los artículos publicados. Por este motivo, la divulgación a través de artículos cientícos se considera el principal medio de difusión cientíca. Aunque existen diferentes tipos de artículos, el artículo cientíco por excelencia es el artículo original, en el que se muestra el resultado de una investigación. Este tipo de artículo es el más valorado curricularmente, e incluso en ocasiones, es el único que se valora. Por este motivo, en las siguientes páginas se muestra cómo se debe redactar un artículo original. EL

ARTÍCULO ORIGINAL

Un artículo original es un artículo cientíco en el que se da respuesta a una pregunta de investigación y que cumple las siguientes características: • Aporta un cierto grado de novedad. Habitualmente, abordará temas o preguntas que otros estudios ya hayan tratado con anterioridad, pero el artículo original debe introducir planteamientos nuevos o modicar los utilizados por sus antecesores, como por ejemplo, estudiar el fenómeno desde otra perspectiva o analizarlo con otros instrumentos o en otra población.

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E

Por ejemplo , si hemos explorado la calidad de vida de los niños diabéticos mediante un estudio cualitativo fenomenológico y no mediante el uso de un cuestionario de calidad de vida, o si hemos medido la sobrecarga del cuidador con el cuestionario Zarit, pero solo en personas que tienen formación sanitaria.

• Es inédito, es decir, no ha sido publicado anteriormente. • Está escrito en la misma secuencia que se realizó el estudio y resume en su contenido todas las fases de la investigación, de manera que la fase conceptual se expone en la introducción del artículo original, la metodológica en el apartado de material y métodos y la empírica en los apartados de resultados y discusión, como se muestra en la tabla 4.9.

Pregunta de investigación Marco de referencia Revisión bibliográca

Objetivos de investigación Hipótesis de investigación Elección del diseño Población de estudio Variables de la investigación Herramientas de recogida de datos Recogida de datos Análisis de los datos Interpretación de los datos

Introducción

Material y métodos Resultados Discusión

Tabla 4.9. Relación entre las fases del proceso investigador y las secciones

del artículo original (Fuente: elaboración propia).

• Informa sobre los resultados obtenidos. Se deben expresar los hallazgos del estudio con independencia de si los resultados sirvieron para aceptar o para rechazar la hipótesis planteada al comienzo del estudio. Como se explica más adelante, tan importante es vericar una hipótesis como rechazarla, o si se preere, tan importante es saber que una intervención es efectiva como que no lo es. Sin embargo, es habitual que los estudios negativos no sean publicados bien porque cuando los investigadores tienen que aceptar la hipótesis nula se sienten frustrados, o bien por el sesgo de publicación () , como se explica en el apartado Ética en la publicación cientíca . 84


E STRUCTURA DEL ARTÍCULO ORIGINAL Cada revista cientíca tiene un estilo y un formato para los artículos que en ella se publican. Esta información suele ser facilitada en una sección denominada “Normas de publicación”, “Información para autores”, “Instrucciones a los autores”, o similar. Es preciso, por tanto, consultar las normas de publicación de cada revista antes de remitir el artículo, e incluso es recomendable hacerlo antes de comenzar a escribirlo, con el n de ajustar los contenidos del original al estilo de publicación de la revista desde el inicio de su redacción. Lo ideal es, entonces, elegir la revista antes de comenzar la elaboración del artículo original. Para saber cómo decidir a qué revista enviar un artículo, se recomienda la lectura del apartado ¿Cómo elegir la revista adecuada para enviar un artículo? En este libro se van a exponer las normas de publicación de acuerdo a los requisitos de uniformidad para manuscritos sometidos a revistas biomédicas, establecidos por el International Commiee of Medical Journal Editors (Comité Internacional de Directores de Revistas Médicas), ya que son las normas que habitualmente utilizan las revistas cientícas enfermeras. A estos requisitos de uniformidad se les conoce habitualmente como el estilo o las normas de Vancouver.

La estructura básica del artículo original tiene las siguientes partes:

PRELIMINAR

Título Autor/es Resumen

CUERPO DEL ARTÍCULO

Introducción Material y Métodos Resultados Discusión

PARTE FINAL

Bibliografía Agradecimientos

Tabla 4.10. Estructura del artículo original

(Fuente: Aula virtual FUDEN. La fase de presentación de resultados en un estudio de investigación en enfermería. Madrid: FUDEN; 2008). 85


• Parte preliminar: contiene el título, los autores y el resumen estructurado del artículo original (que contiene los apartados que componen el cuerpo del artículo). • Cuerpo del artículo: en él se exponen los ya citados apartados IMRD (Introducción, Material y métodos, Resultados y Discusión). • Parte fnal: incluye las referencias bibliográcas que se han incluido en el texto y los agradecimientos (apartado este último que no es de obligado cumplimiento). A continuación se explica cómo se debe redactar cada una de las secciones del artículo original: Parte preliminar a) Título

Es la frase con que se da a conocer la obra cientíca. Un buen título debe servir al lector, al menos, para discernir si se trata de un estudio epidemiológico o cualitativo. Para su redacción, hemos de ser conscientes de que será leído por muchas más personas, de las que leerán el artículo completo. Por tanto, un buen título puede propiciar que el trabajo sea leído por más personas. Otra consideración importante a tener en cuenta es que la mayoría de los índices indexan los artículos a partir de su título, por lo que un título inadecuado puede llevar a una catalogación incorrecta. Un buen título debe ser:

• Conciso: debe describir adecuadamente el contenido del artículo con el menor número de palabras posible. El título debe contener, aproximadamente, entre 10 y 15 palabras o entre 90 y 100 caracteres incluyendo los espacios entre palabras. • Preciso: debe permitir al lector identicar con precisión el tema principal del artículo. • Atractivo: debe despertar en el lector curiosidad e interés por leer el artículo. • Exacto: para que el servicio bibliográco pueda clasicar el artículo adecuadamente. Es por este motivo por el que no se aconseja el uso de títulos interrogativos, como se explica más adelante. 86


• Sintácticamente correcto: como ya se indicó en la fase conceptual, aunque un título no es una oración gramatical, sí debe estar redactado de acuerdo a las reglas ortográcas. Los errores más frecuentes que se cometen al elaborar un título suelen deberse a:

• La extensión: si el título es demasiado corto, no suele aportar información suciente, dicultando además la indexación del artículo. Si, por el contrario, es demasiado largo, puede ser difícil dilucidar cuál era el objetivo del estudio.

“Estudio sobre automedicación en población universitaria española”. No aporta información suciente sobre cuál es el verdadero objetivo del estudio. Con su lectura, no sabemos si han hecho una intervención para reducir la automedicación, si han medido esta práctica o si lo que han determinado es la opinión de los universitarios sobre la automedicación. “¿Por qué las personas con bromialgia persisten en la actividad a pesar del dolor creciente?: estudio Delphi sobre el contenido del Cuestionario Clínico de Persistencia en la Actividad en Fibromialgia”. En principio parece que pudiera ser un estudio cualitativo, por el contenido de la pregunta, pero el subtítulo apunta hacia otro sentido.

O L P M E J E

• La claridad: en la redacción del título no deben utilizarse abreviaturas ni siglas porque la traducción a otras lenguas de dichas siglas no va a coincidir con las mismas en castellano, lo que dicultará tanto la indexación del artículo como la recuperación del mismo en las bases de datos.

“Estrategias para compensar las habilidades adaptativas de una persona con TCE en su núcleo familiar”. La recuperación de este artículo sería muy difícil en índices anglosajones, puesto que las siglas de traumatismo craneoencefálico en inglés con CET. Además, aunque para los profesionales de ciencias de la salud TCE sean las siglas de traumatismo craneoencefálico, para los juristas lo son del tratado constitutivo de la Comunidad Europea.

E

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Los títulos con subtítulos efectistas tampoco son muy adecuados, pues también dicultan la indización y, al igual que en el caso de los títulos demasiado extensos, resulta difícil encontrar el objetivo principal del artículo.

E

“Morir con dignidad. Estudio sobre voluntades anticipadas”. No sabemos si se ha hecho una encuesta sobre la opinión de la población del documento de voluntades anticipadas, si se ha medido el nivel de conocimientos de las personas sobre este documento o si se ha determinado el perl de personas que lo hacen. Tampoco sabemos en qué población se ha desarrollado el estudio, y con la simple lectura del título, ni siquiera podemos discernir si se trata de un estudio epidemiológico o cualitativo.

• El estilo: como ya se apuntaba, siempre que sea posible deben evitarse los títulos interrogativos puesto que, generalmente, no identican bien cuál es el objetivo del artículo. También se debe prescindir del uso de términos que, por obvios, son innecesarios, como por ejemplo: “Resultados de un estudio sobre...” , “Análisis de los resultados de...”. Este tipo de expresiones alargan innecesariamente el título, ya que no aportan información adicional.

o no migrar? ¿Qué pasará con nuestra próxima generación de médicos? Estudio O “¿Migrar causas y motivos en estudiantes avanzados de medicina en 11 Universidades de L sobre España”. Los interrogantes se podrían haber evitado, pues aportan poca información P al título. En cualquier caso, con su lectura tampoco sabemos si se trata de un estudio M cualitativo o cuantitativo. E “Resultados nales de un estudio de intervención multifactorial y comunitario para la J prevención de caídas en ancianos”. Las cinco primeras palabras se podrían haber reducido E a una: efectividad.

En el título no se debe facilitar información relativa al resultado obtenido, sino al objetivo del estudio y al tipo de estudio realizado.

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“Antirretrovirales para la reducción del riesgo de transmisión materno-infantil de la infección por VIH”. Se trata de una revisión de 2011 cuyo objetivo era: “determinar si un régimen de fármacos antirretrovirales da lugar a una reducción signicativa en la transmisión del VIH durante el embarazo y el trabajo de parto sin efectos secundarios graves”. El objetivo del trabajo no queda claro al leer el título, puesto que en él, la información que se facilita alude al resultado obtenido. Además, utiliza siglas que, como hemos visto, tampoco es adecuado.

O L P M E J E

Una forma fácil de elaborar un título es tomar el objetivo del estudio, quitarle el verbo en innitivo y redactar el resto de información que aparece en el objetivo.

QUÉ + A QUIÉN + DÓNDE

Por ejemplo:

Objetivo principal: Evaluar la efectividad de una intervención educativa realizada en alumnos de primer curso de Educación Secundaria Obligatoria de Madrid sobre los prejuicios sexistas hostiles y benevolentes. Título: Efectividad de una intervención educativa realizada en alumnos de primer curso de Educación Secundaria Obligatoria de Madrid sobre los prejuicios sexistas hostiles y benevolentes.

E

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b) Autor(es)

En este apartado se reconoce la autoría del estudio. ¿Quién debe estar realmente como autor?

Autor debe ser cualquier persona que haya participado en grado suciente, en casi todas las fases de estudio. Quienes no cumplen los requisitos necesarios para ser considerados autores, puede que sí puedan ser calicados como colaborador. Se considera colaboradores a aquellas personas que han contribuido en alguna fase del estudio, como por ejemplo, en la obtención de datos, el tratamiento estadístico, el acceso al campo, en la nanciación del estudio, etc. Aunque, en ocasiones, por amistad o por relación laboral nos sintamos obligados a considerar la posibilidad de nombrar a ciertas personas como autores, lo justo es que estas personas sean incluidas en el apartado “Agradecimientos” o en una “nota a pie de página”. En cuanto al número de autores, se recomienda que no sean más de seis, puesto que algunas revistas establecen como máximo esta cantidad de autores y, si el artículo sobrepasa el número de autores permitido, no será publicado. Además, como se explica más adelante, en la redacción de referencias bibliográcas con el formato Vancouver, el último autor que aparece en la referencia es el que ocupa el sexto lugar. A partir del sexto autor, mediante la expresión “et al.”, se indica que hay más autores, pero estos ya no aparecen en la referencia. En cuanto al orden de citación de los autores, dicho orden debería reejar la magnitud e importancia de la contribución que cada autor haya tenido en el estudio. La tendencia actual es que el primer puesto se le concede al autor principal pero, ¿cómo sabemos quién es? Si se trata de un estudio nanciado, el primer autor deberá ser el investigador principal; si no es el caso, debería ser aquel que haya hecho la contribución más importante al estudio, es decir quien introduce, en algún momento de estudio, elementos que lo convierte en novedoso. Si esto no ha ocurrido, si todos los participantes han contibuido de igual manera, el autor principal debería ser aquel que el grupo designe como el más adecuado para defender públicamente los resultados del estudio, y el resto de autores aparecerán por orden alfabético de apellido. En cualquier caso solo deben nombrarse aquellos profesionales que reúnan los requisitos necesarios para ser considerados autores. 90


Suele indicarse la dirección de correo electrónico de algún autor por si alguna persona estuviera interesada en obtener algún tipo de información adicional o aclaración relacionada con el artículo, por ejemplo. En algunas revistas, después de cada nombre y apellidos, se indica la profesión y el lugar de trabajo de cada autor; otras lo especican como notas a pie de página, el formato, otra vez, dependerá de las normas de publicación de cada revista. c) Resumen

Debe ser una síntesis de los aspectos más relevantes del estudio, es decir, debe contener un sumario breve de cada una de las fases del cuerpo del artículo (IMRD). Su extensión oscila entre 100 y 250 palabras (el límite, en cualquier caso, será el establecido en las normas de publicación de la revista). Los verbos deben redactarse en tiempo pasado, puesto que el resumen hace referencia a un trabajo ya realizado. Solo las conclusiones o las recomendaciones pueden escribirse en otro tiempo verbal. La expresión utilizada debe ser objetiva e impersonal, al igual que en el resto de los apartados del artículo original, con la excepción ya indicada de la discusión. En el resumen no deben aparecer citas bibliográcas, abreviaturas, ni siglas. Tampoco puede aportar información que no se haya derivado de la elaboración del estudio. Muchos autores preeren escribir el título y el resumen al nal del artículo para así tener una visión general del estudio.

La información que debe facilitar el resumen ha de ser suciente para que el lector decida si le interesa leer el artículo completo. La información mínima que el resumen debe proporcionar es, en este orden: • • • •

Cuál es el objetivo principal del estudio y la hipótesis (si la hubiera). Qué metodología se ha empleado. Cuáles son los resultados más destacables. Cuáles son las conclusiones más relevantes que se establecen a partir de los resultados del estudio.

Debemos pensar que, como ya se indicaba en la fase conceptual, el título y el resumen son la tarjeta de presentación del artículo, puesto que cuando este sea localizado en una base de datos, será la primera aproximación de los profesionales a él. Por este motivo, es importante que tanto el título como el resumen estén correctamente redactados y se ajusten al contenido del artículo, ya que su lectura servirá, en muchos casos, para que otros profesionales decidan si acceden al artículo completo o no. 91


En muchas ocasiones será preciso, por las normas de publicación de la revista, presentar una traducción en inglés de los apartados de la fase preliminar (título y resumen). En estos casos, al igual que ocurre con la redacción de las referencias bibliográcas, debemos ser especialmente cuidadosos para no cometer errores, solicitando si es necesario, ayuda para que alguien nos lo pueda traducir (la mayoría de traductores online no son válidos para traducciones de lenguaje cientíco). Si existen errores en la traducción al inglés de los textos, los autores pueden perder credibilidad para quienes lean el artículo que puede afectar, incluso, a la elaboración del estudio, pues dichos errores denotan una falta de esmero necesario para desarrollar cualquier investigación. Además, si estos errores aparecen en la redacción del título y del resumen, lo más seguro es que pocas personas accedan, por este motivo, al artículo completo.

Es cada vez más frecuente, sobre todo si la revista está indexada en alguna base de datos, que se requiera a los autores que indiquen unas palabras clave o descriptores para identicar su artículo. Dichas palabras clave deben ajustarse a las que aparecen como Descriptores en Ciencias de la Salud (DeCS), con el n de facilitar la localización del artículo en las bases de datos. Para localizar estos descriptores, deberemos acceder a la página Web hp://decs.bvs.br/E/homepagee.htm , que también se indicó en el epígrafe Bases de datos de ciencias de la salud como un recurso útil para buscar los descriptores traducidos del MeSH.

Una vez descritos los apartados de la fase preliminar, abordamos el siguiente apartado, el cuerpo del artículo, que como ya se ha indicado sigue la estructura IMRD. 92


Cuerpo del artículo

El cuerpo del artículo es el que contiene la ya citada estructura IMRD, que, como ya se ha indicado, revela las etapas del proceso investigador. Cada apartado del cuerpo del artículo responde a una pregunta concreta, de manera semejante a como lo hace cada fase del estudio. Estas preguntas y el apartado en el que son respondidas se muestran en la tabla 4.11.

PREGUNTA

APARTADO

¿Qué problema se ha estudiado y por qué?

Introducción

¿Cómo se ha estudiado?

Material y Métodos

¿Qué resultados se han obtenido?

Resultados

¿Qué signicado tienen los resultados obtenidos?

Discusión

Tabla 4.11. Estructura del cuerpo del artículo y preguntas a las que responde

(Fuente: Aula virtual FUDEN. La fase de presentación de resultados en un estudio de investigación en enfermería. Madrid: FUDEN; 2008).

A continuación se expone cómo debe redactarse cada uno de los apartados del cuerpo del artículo: a) Introducción

Da respuesta a la pregunta: “¿Qué problema se ha estudiado y por qué?” La lectura de este apartado debe ayudar al lector a conocer cuál es la situación del problema planteado en el momento en el que se realiza el estudio, y a identicar qué se sabe y qué se desconoce sobre el tema objeto de estudio. En la introducción del artículo original se debe exponer la situación actual sobre el tema objeto de investigación (qué se sabe y qué no), indicando claramente, en la justicación, la laguna de conocimientos que se pretende rellenar. El apartado de introducción debe nalizar enunciando cuál es el objetivo del estudio (tanto el objetivo principal como los especícos), y la hipótesis del estudio, si la hubiera. 93


Los verbos que se utilizan en la redacción de este apartado deben redactarse en presente, ya que se está plasmando la situación actual del tema objeto de estudio. El estilo de redacción debe ser claro, con una ordenación lógica de ideas, por ejemplo, podemos partir de los aspectos más generales para posteriormente ir delimitando cada vez más lo que se pretende conocer con el estudio y por qué. En la medida de lo posible, se mostrará cómo ha variado el fenómeno que se estudia a lo largo de los años hasta llegar a la situación actual. En la introducción se debe especicar cuál es la magnitud y la importancia del problema objeto de estudio, justicándose a partir de ella la necesidad de realizarlo. La introducción debe centrar el tema de estudio, pero no hacer una revisión sobre el mismo. Debemos pensar que si un lector ha localizado nuestro artículo, es porque está interesado en el tema que planteamos y ya conoce los aspectos más generales. El lector que quiera profundizar o tener una visión general sobre el tema, recurrirá a artículos de revisión o a monografías.

O Si por ejemplo , vamos a hacer un estudio para saber si una determinada formación en L educación para el paciente diabético tipo 1 mejora sus cifras de hemoglobina glicosilada, denir la diabetes tipo 1, a qué edades suele manifestarse y cuáles son P eslas necesario complicaciones que tiene para la salud, pero no es necesario que expongamos la M siopatología por la que se produce la diabetes y ni que describamos pormenorizadamente E los diferentes tratamientos disponibles (nos centraremos, por ejemplo, en la dieta, si es J sobre ella sobre la que versará nuestra educación sanitaria). E Las armaciones que se expongan en la introducción y los datos que en ella aparezcan deberán estar fundamentados en la bibliografía revisada (para que no induzca a pensar al lector que son aseveraciones hechas por los autores), pero en este apartado solo aparecerán las citas bibliográcas necesarias para la elaboración del mismo (como se indicará más adelante, no deben aparecer en las referencias bibliográcas artículos que solamente hemos leído pero cuyo contenido no aparece en ninguna de las partes del artículo). Será la bibliografía consultada la que nos indique qué se sabe y qué se desconoce sobre el fenómeno que estamos estudiando, por este motivo se recomienda que no se utilicen artículos de más de cinco años. Las lagunas de conocimiento junto a la magnitud e importancia del problema a estudiar, nos darán las bases que fundamenten la justicación del estudio. 94


La introducción debe redactarse exponiendo:

• Información sobre el estado actual del problema objeto de estudio , es decir, qué se sabe sobre el tema y cuál es la situación actual. • Qué estudios se han realizado sobre nuestro tema de investigación (exponiendo brevemente los resultados, si estosaportan nuevos conocimientos o conocimientos útiles para nuestra pregunta de investigación), es decir, qué se sabe y qué no y cuáles han sido los enfoques que han dado otros estudios sobre el tema. • Posteriormente, exponemos claramente nuestra pregunta de investigación , teniendo en cuenta que debemos denir cada uno de los términos que componen la pregunta de investigación. • A continuación se exponen el propósito y los argumentos que justifcan la realización del estudio , o si se preere, la importancia de que la pregunta de investigación que planteamos sea respondida. • Finalizaremos la exposición de este apartado con la redacción de los objetivos del estudio , tanto los generales o principales como los especícos, y la hipótesis del estudio , si la hubiera.

Veamos cómo se podría redactar esta información, de modo esquemático, en el siguiente ejemplo donde se muestran qué aspectos se deberían tratar en la redacción de la introducción de un estudio que quiera conocer si una intervención educativa realizada por la enfermera de Atención Primaria mejora el autocuidado de niños con diabetes tipo 1 sobre su enfermedad, y cuya variable dependiente serán los niveles de hemoglobina glicosilada.

O

Estado actual del problema objeto de estudio

P

Comenzamos por exponer brevemente qué es la diabetes tipo 1 y a qué se debe, y los últimos datos sobre prevalencia y/o incidencia de la enfermedad, sobre todo en niños. Continuamos facilitando estudios anteriores que versan sobre nuestro tema de investigación (exponiendo brevemente los resultados, si estos aportan nuevos conocimientos o conocimientos útiles para nuestra pregunta de investigación), es decir, qué se sabe y qué no y cuáles han sido los enfoques que han dado otros estudios sobre el tema. Por ejemplo, podemos haber encontrado estudios que hayan evaluado los conocimientos de los pacientes diabéticos, pero no hemos encontrado ninguno que los evalúe en niños, o estudios, por ejemplo, que hayan planteado una intervención educativa diferente a la nuestra, que se basa en una serie de dibujos animados realizada expresamente para el estudio.

L

M E J E 95


Pregunta de investigación

O

L

En nuestro ejemplo, la pregunta de investigación sería: “¿Una intervención educativa enfermera realizada en Atención Primaria mejorará los conocimientos de los niños con diabetes tipo 1 sobre su enfermedad?” deberíamos haber denido la diabetes tipo 1 como se indicaba; pero si nuestra pregunta fuera: “¿Qué conocimientos tiene el cuidador principal de un diabético tipo 1 dependiente sobre la diabetes?” tendríamos que denir, además de la diabetes tipo 1, el término cuidador principal y persona dependiente, explicando qué entendemos por cada uno de ellos, y facilitando, asimismo, datos actuales sobre el número de cuidadores principales que asisten a personas dependientes y la magnitud del problema en la actualidad, por ejemplo, indicando las consecuencias que para el cuidador tiene el hecho de serlo. La importancia de realizar el estudio

P

Podríamos decir: “sería interesante saber el nivel de conocimientos de los niños con diabetes tipo 1, puesto que es una enfermedad crónica, que generalmente se diagnostica en la etapa infantil y cuyo manejo inadecuado puede tener graves consecuencias para la salud y la calidad de vida de las personas que la padecen”. Objetivo general, objetivos específcos e hipótesis

M

E

J

E

96

En nuestro ejemplo, diríamos que el objetivo principal de este estudio es evaluar la efectividad de una intervención educativa realizada por la enfermera de Atención Primaria sobre los niveles de hemoglobina glicosilada en niños de 6 a 9 años de edad con diabetes tipo 1 que residen en la Comunidad de Madrid. Los objetivos especícos podrían ser: – Valorar la efectividad de la intervención educativa realizada por la enfermera de Atención Primaria sobre el nivel de conocimientos de los niños con diabetes tipo 1 sobre los hábitos alimentarios que deben adoptar. – Evaluar la efectividad de la intervención educativa realizada por la enfermera de Atención Primaria sobre el nivel de conocimientos de los niños con diabetes tipo 1 relacionados con el cuidado de los pies. – Evaluar la efectividad de la intervención educativa realizada por la enfermera de Atención Primaria sobre el nivel de conocimientos de los niños con diabetes tipo 1 sobre el manejo de la insulina y su correcta administración, etc. La hipótesis del estudio podría ser: – Una intervención educativa realizada por la enfermera de Atención Primaria niños de 6 a 9 años de edad con diabetes tipo 1 que residen en la Comunidad de Madrid mejorará los niveles de hemoglobina glicosilada en estos niños.


b) Material y métodos

Responde a la pregunta “¿Cómo se ha estudiado?” En él se debe describir el diseño de la investigación y cómo se ha llevado a cabo, haciendo una descripción pormenorizada para que, si el lector quiere hacer una réplica del estudio, pueda hacerlo con los datos facilitados (acorde al principio de reproducibilidad, dogma actual de la publicación científica). Este es el apartado evaluado con más detalle en el proceso de revisión de artículos, y es el más vulnerable para el rechazo de un manuscrito, ya que: si el diseño no es adecuado a la pregunta de investigación planteada, la existencia de sesgos en la selección de la muestra, la elección de las herramientas de recogida de datos es incorrecta o existen variables extrañas que no se han tenido en cuenta, supondrían riesgos importantes para la validez interna del estudio (y por ende, para la validez externa), hasta el punto de invalidar los resultados obtenidos. Además, este tipo de sesgos o de errores solo serían subsanables volviendo a realizar un nuevo estudio. Los verbos utilizados en la redacción de este apartado deben redactarse en tiempo pasado, puesto que en él se relata lo que sucedió durante el desarrollo del estudio. El estilo tiene que ser claro y directo, utilizando, en la medida de lo posible frases cortas que den la información imprescindible, de acuerdo a una secuencia lógica y cronológica, como la que se expone a continuación:

• El diseño del estudio , exponiendo las razones que justicaron la elección de dicho diseño. Por ejemplo , si hemos realizado un estudio cualitativo de un fenómeno que también podría haber sido abordado desde una perspectiva positivista, explicaremos el porqué de nuestro interés en realizarlo desde la perspectiva naturalista.

E

• Quiénes fueron los sujetos que intervinieron en el estudio, cómo fueron seleccionado (criterios de selección) y cuántos formaban la muestra (tamaño muestral). Conocer cómo eran los sujetos será útil para evaluar la adecuación de la población al estudio y para valorar la posibilidad de inferir los resultados hallados en esta muestra a otras poblaciones similares. 97


Para la descripción de los sujetos, se suelen redactar los siguientes subapartados: – Perl de los sujetos: cuál era su edad, sexo, enfermedades, patologías asociadas, procedencia, etc. – Criterios de selección de los sujetos: se establecen en función de cuál sea el objetivo y la metodología del estudio.

• Criterios de inclusión: expone las características que deben cumplir o tener los sujetos para ser susceptibles de participar en el estudio.

E

Para el estudio que se proponía como ejemplo en la introducción, debemos establecer un rango de edad determinado, con el n de equiparar el desarrollo cognitivo de los niños. Por ejemplo, podríamos establecer que los niños deben tener entre 7 y 11 años, puesto que en ese periodo se encontrarían en el subestadío de operaciones concretas, según las divisiones del desarrollo establecidas por Piaget.

• Criterios de exclusión: expone las características que no deben cumplir o tener los sujetos para ser susceptibles de participar en el estudio por las características de este, y los motivos por los que tales personas son excluidas. Habitualmente, como ya se ha indicado, se excluyen sujetos que presenten variables extrañas que difícilmente podrían ser controladas en el desarrollo del estudio. En este caso, podríamos excluir a niños que hayan sido diagnosticados hace más de un O año, porque en ese caso no podríamos valorar qué conocimientos ha adquirido con la L intervención propuesta y cuáles tenía anteriormente. Este criterio de exclusión no sería necesario si hiciésemos un estudio en el que realizáramos una medida previa a la P intervención de hemoglobina glicosilada, es decir, si lo que se pretende en el estudio es si las diferencias entre las medidas antes de la intervención y las tomadas después M saber son estadísticamente signicativas. En este último caso, puesto que lo que se evalúa es E el grado en el que la intervención aumenta los conocimientos y no tanto estos de manera el tiempo que lleven diagnosticados ya no es una variable extraña. J global, También podríamos excluir a niños que no comprendan castellano, si no hay posibilidad E de traducir la intervención a otros idiomas.

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No se deben establecer criterios de exclusión que sean antagónicos de los de inclusión ni aquellas condiciones que precisan un diagnóstico o una prueba para su identicación si no van a ser valorados en el estudio. Para los criterios propuestos no se debe indicar como criterio de exclusión, por ejemplo, niños que sean menores de 7 años o mayores de 11, puesto que ese ya es un criterio de inclusión y sería redundante establecer este criterio de exclusión. Tampoco podemos establecer como criterio de exclusión, niños que tengan décits cognitivos, o niños que tengan alteraciones sensoriales, si no vamos a pasar una herramienta que mida estos décits o alteraciones. En estos casos, es necesario valorar a los sujetos y establecer la puntuación umbral que establecerá qué sujetos pueden ser incluidos y cuáles excluidos del estudio.

• Criterios de reemplazo: los autores explican qué estrategias se siguieron en el caso de abandonos y/o pérdidas de sujetos. – Tipo de muestreo y tamaño de la muestra: se debe explicar el tipo de muestreo utilizado para seleccionar la muestra y el tamaño de esta. En el caso de estudios epidemiológicos, se debe explicar qué asunciones se utilizaron para calcular el tamaño muestral. Si los sujetos fueron asignados a un grupo de tratamiento o a otro de manera aleatoria, como, por ejemplo, en el caso de estudios experimentales, debe especicarse cómo se realizó la aleatorización de los sujetos a los grupos. En los estudios cualitativos, se debe indicar cuál fue el número de sujetos estudiados y las razones que determinaron la nalización de la recogida de datos (el abandono del campo).

• Descripción de las variables estudiadas y cómo se han operativizado: lo que supone no solo denir las variables sino también especicar las técnicas de medida y las fuentes de información, y si fuera necesario, la validez y precisión de estas. 99


Si se ha utilizado un cuestionario para la recogida de datos, se debe especicar si este ya estaba validado y/o publicado. Si se trata de un cuestionario validado o publicado en otro estudio, se debe aportar la referencia bibliográca donde se encuentra. Si, por el contrario, es un cuestionario inédito (elaborado ad hoc () por los autores), se debe hacer una descripción pormenorizada del mismo especicando el tipo de cuestionario que es, el número de preguntas que lo componen, el tipo de preguntas (abiertas, cerradas, ltro...), etc. Además, en este caso se adjuntará el cuestionario utilizado en un anexo o se especicará el nombre y dirección de la persona que podrá proporcionarlo. En el caso de estudios cualitativos, si se ha utilizado un guión para realizar entrevistas semi-estructuradas, también se debe adjuntar en un anexo. • Descripción del desarrollo general del estudio: especicando qué actividades se han realizado, con qué periodicidad, quiénes y cuántos eran los observadores, si se realizó un entrenamiento previo de quienes desarrollaban la actividad, cómo se ha controlado la calidad de los datos recogidos, etc. Si se trata de un estudio en el que se ha probado un tratamiento, debe señalarse si se ha empleado alguna técnica de enmascaramiento (simple, doble o triple ciego) y si ha existido un periodo de lavado previo a la intervención. Asimismo, deben especicarse las técnicas de registro de reacciones adversas y los criterios utilizados para la retirada anticipada de los sujetos. En los estudios cualitativos, se debe indicar cómo se accedió al campo, si hubo dicultades para acceder a él y, en tal caso, cómo se sortearon las dicultades. También se debe informar sobre qué situaciones se han observado y durante cuánto tiempo, y el tiempo de duración de las entrevistas, los grupos de discusión, o la extensión de las transcripciones resultantes, para que el lector tenga una idea de la magnitud de la información recogida. • También se debe indicar qué Comité Ético evaluó y aprobó el desarrollo del estudio. Se debe, asimismo, especicar si la participación de los sujetos fue libre y voluntaria, habiendo sido previamente informados de los riesgos potenciales e implicaciones de su participación y cómo se obtuvo el consentimiento informado. Esto es especialmente importante en los estudios experimentales, aunque la intervención no consista en la administración de medicamentos sino que se trate de una intervención de educación para la salud, por ejemplo. Es muy importante facilitar esta información, ya que si el artículo no la incluye, algunas publicaciones ni siquiera lo someten al proceso de revisión. 100


• Descripción de la estrategia y técnicas utilizadas para el análisis de los datos: se debe indicar con qué aplicación informática se han analizado los datos (como ya se ha indicado, para estudios epidemiológicos las más habituales son SPSS o R y para estudios cualitativos se suele utilizar Atlas-Ti o NVivo). En el caso de estudios epidemiológicos, qué valor de signicación estadística se ha establecido (que, como ya se ha explicado, suele ser una p < 0.05), la naturaleza de la hipótesis (bilateral o unilateral) y las pruebas estadísticas utilizadas. En el caso de estudios cualitativos, se debe indicar el sistema de categorías empleado especicando si las categorías fueron jadas a priori o si se establecieron de forma inductiva a partir de la información recogida, que, como se ha comentado, suele ser lo más frecuente. También es preciso indicar si fue necesario redenir algún aspecto de la metodología del estudio desde que se accedió al campo. Debemos tener presente que hemos de ser especialmente meticulosos en la redacción de este apartado, exponiendo todos los datos necesarios para que otros autores puedan hacer una réplica del estudio, puesto que, como ya se ha comentado, es el apartado más sensible para rechazar el artículo. c) Resultados

Responde a la pregunta “¿Qué resultados se han obtenido?” En este apartado se deben presentar y describir objetivamente los hallazgos más importantes encontrados en la investigación realizada. Se debe exponer solo la información importante, sin omitir nada que pueda interesar al lector o que sea necesario para la adecuada comprensión de los hallazgos. En ocasiones, los autores no tiene claro qué información deben exponer y cuál deben desechar, y publican toda la información disponible. Esto no es señal de honestidad cientíca sino de falta de criterio en la selección de la información, haciendo que el apartado pueda resultar demasiado denso, pesado para el lector e incluso, a veces, difícil de comprender. En general, los resultados más importantes son aquellos que dan respuesta a los objetivos y/o hipótesis del estudio, y en los que se basarán las conclusiones, con independencia de si los resultados han servido para rechazar o para aceptar la hipótesis nula puesto que, como ya se ha indicado, ambas situaciones pueden ser igualmente interesantes. También es necesario seleccionar aquellos resultados que, por ser novedosos o inesperados, pueden resultar valiosos. 101


Los resultados se deben presentar siguiendo una sucesión lógica, de acuerdo con la estrategia de análisis empleado. En los estudios epidemiológicos, la exposición se suele hacer en el siguiente orden:

• Datos descriptivos de las principales características de la muestra. Se facilitan los datos que describen a los sujetos estudiados a través de medidas de tendencia central y de dispersión, tales como: frecuencias, porcentajes, media, mediana, moda, desviación típica, etc. En los estudios analíticos, se facilita el resultado de la evaluación de la comparabilidad inicial de los grupos con respecto a las variables que pueden inuir en la respuesta. • Resultado principal del estudio: es el resultado que responde a la pregunta de investigación. A continuación, se expone el resultado del análisis en subgrupos, si se ha realizado. Si se ha probado alguna hipótesis, es necesario incluir información relativa a la aplicación informática que se ha utilizado, el estadístico de contraste utilizado (chi cuadrado, t de Student, ANOVA, etc.), el valor obtenido, los grados de libertad y la signicación estadística alcanzada (el valor de p). Los resultados se deben presentar con los indicadores de error o de incertidumbre adecuados, como los intervalos de conanza. Además, es recomendable incluir información sobre la magnitud del efecto (diferencia de proporciones, odds ratio o riesgo relativo) y la potencia del contraste en los estudios donde se estudian estos aspectos.

En la exposición de los resultados no se debe:

– Facilitar porcentajes si la muestra es demasiado pequeña. En estos casos es más adecuado presentar las frecuencias relativas. Si, por ejemplo , hemos realizado un estudio en una muestra de 20 personas deberíamos indicar 5/20 personas en lugar del 25%, para interpretar el resultado en el tamaño muestral donde se ha determinado.

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– Dar una media muestral sin su correspondiente desviación típica, ni dar una estimación poblacional sin indicar cuál era el error estándar de la media y los intervalos de conanza. – Facilitar el valor de p sin indicar la prueba estadística utilizada. – Presentar valores de p demasiado precisos, como por ejemplo, p = 0.0000001. Sería suciente indicar en este caso, p < 0.01.

• Número de no respuestas o de pérdidas acaecidas: exponiendo los motivos por los que se han producido. La redacción de este apartado debe realizarse en tiempo pasado, puesto que se exponen los hallazgos que se encontraron en el estudio, y como siempre, utilizando frases cortas y con una redacción ordenada y objetiva, facilitando los porcentajes exactos en lugar de expresiones del tipo “la mayoría de los sujetos del estudio” , como se explicaba anteriormente, o el valor de signicación estadística alcanzado. En el apartado de resultados se deben aportar los datos numéricos sin que éstos sean interpretados por los autores, para que sea el lector quien los interprete.

No se deben utilizar términos como “normal”, “signicativo”, “correlación”, o “azar” cuando estos términos no tienen el signicado estadístico que se les presupone. No podremos, por ejemplo, decir que hay diferencias signicativas entre los grupos, simplemente porque el porcentaje en uno de ellos es superior al del otro grupo. Si solo hemos hallado datos descriptivos de la muestra, sin haber realizado análisis correspondientes a la estadística inferencial, no podremos concluir que las diferencias son signicativas, ni mucho menos, estadísticamente signicativas. Cuando, en un texto cientíco, se indica que había diferencias entre los grupos se sobrentiende que los autores se reeren a diferencias estadísticamente signicativas. Por este motivo, es necesario facilitar el valor del intervalo de conanza, el valor del estadístico de contraste obtenido o la signicación estadística alcanzada (valor de p).

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Los resultados relevantes se deben exponer a través del tipo de presentación más adecuado (texto, tabla o gráco). La exposición de resultados en tablas o grácos debe ser una manera de sintetizar los datos, haciéndolos más comprensibles al lector, pero no reiterar lo dicho en el texto, puesto que su función es complementar al texto, no duplicarlo. Los grácos y las tablas que se utilicen deben ser autoexplicativos, es decir, deben mejorar la claridad expositiva, haciendo que el lector tenga una primera aproximación sobre cómo se distribuyen los datos con un simple vistazo. Las tablas son conjuntos ordenados y sistemáticos de números y/o palabras que se presentan en las y columnas. Son un complemento útil para presentar y ordenar información repetitiva. La representación gráca de las variables, como se ha explicado en el epígrafe Métodos grácos de representación de los resultados depende del número de variables y de la escala de medida de estas. A las tablas y los grácos o guras se remitirá al lector para que encuentre el resto de los datos relevantes, a partir de expresiones como: “la tabla 1 muestra que....”. Tanto las tablas como las guras deben contener un título (que debe ser breve y claro) e ir numeradas consecutivamente, según se mencionan en el texto. Si se utilizan abreviaturas, deben ir a pie de tabla o gráco y deben hacerse explícitas. En el caso de estudios cualitativos, en algunas revistas la exposición de los resultados y su interpretación (es decir, el apartado de resultados y el de discusión) se exponen conjuntamente. La exposición de resultados en estudios cualitativos puede comenzar exponiendo en primer lugar el análisis reexivo y posteriormente, el análisis de la información. Es necesario indicar las categorías, los temas o los patrones identicados, describiendo los signicados para los participantes y mostrando los ejemplos relevantes de cada categoría. Por este motivo, si la información analizada es verbal, se recomienda incluir los verbatims junto a las categorías que emergieron de ellos, con el n de aportar evidencias sobre la conabilidad y credibilidad del análisis, mostrando así cómo los resultados que se exponen se basan en la información recogida. En la exposición de los resultados también deben mostrarse el análisis de las anotaciones realizadas por el equipo investigador durante el proceso de recogida de datos. Las categorías habitualmente se muestran ordenadas de mayor a menor nivel, pero en ocasiones, se ordenan de acuerdo a la forma como emergieron o por

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su importancia. En cualquier caso, es necesario indicar cómo fue el proceso de codicación de la información. d) Discusión

Responde a la pregunta “¿Qué signifcado tienen los resultados obtenidos?” En este apartado se interpretan los resultados, es decir, se describe qué signican los hallazgos del estudio, destacando los aspectos más novedosos y relevantes y las conclusiones que se derivan de ellos. Como ya se ha comentado, es el único apartado donde se permite una redacción subjetiva, en la que tiene cabida el uso de pronombres personales, puesto que en la discusión los autores interpretan los resultados obtenidos, y para ello, pueden expresar sus opiniones o hacer hincapié en aquellos hallazgos que les hayan resultado más sorprendentes. En la redacción de este apartado deben utilizarse verbos en pasado cuando los autores se reeran a los hallazgos de su estudio, y en presente cuando se compare con los resultados de otros estudios o con teorías. Para las recomendaciones y las sugerencias para futuras investigaciones, se deben utilizar verbos en condicional. En cuanto a su extensión, lo habitual es que no sobrepase la mitad del artículo pero es necesario, como siempre, adaptarse a las normas de publicación de cada revista. La redacción de este apartado suele hacerse en el siguiente orden:

• Descripción de los hallazgos más importantes que van a ser motivo de comentario. Habitualmente se comienza haciendo una recapitulación sucinta de los principales resultados obtenidos, fundamentalmente del que responde a la pregunta de investigación, para continuar por aquellos resultados que son indiscutibles, y dejando para el nal los que pueden ser más fácilmente rebatibles o son más inconsistentes. • Comparación de los resultados obtenidos con los hallazgos de otros estudios que hayan utilizado un diseño o metodología similar. También se relacionan los resultados con las teorías subyacentes. De esta manera, se evalúa la validez externa del estudio, al comprobar si los resultados del estudio conrman y corroboran lo hallado por otros, o si por el contrario, son discrepantes.

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Si nuestros resultados son semejantes a los obtenidos por estudios similares, habremos aportado más argumentos a favor de tal hallazgo, y por tanto, nuestro estudio tendrá mayor validez externa. Tendremos, asimismo, más razones para pensar cómo es realmente el fenómeno estudiado, puesto que recordemos que un estudio por sí solo no demuestra nada, sino que al conocimiento de la realidad se llega por los hallazgos anes aportados por diversos estudios. La validez externa del estudio es especialmente importante en la investigación epidemiológica que, al sustentarse en el paradigma positivista, pretende generalizar sus hallazgos. Cuando existan diferencias entre los resultados encontrados y los hallazgos de otros estudios, se deben exponer estas abiertamente, tratando de explicar las posibles causas de dichas diferencias. Puede que, por ejemplo, la población estudiada sea diferente, o lo sean en el contexto en el que se desarrolló el estudio o el momento temporal en el que se ubica.

E

Por ejemplo , si hemos medido burnout en una muestra de enfermeras especialistas en ginecología y obstetricia en un momento en el que la carga de trabajo es mayor porque hay escasez de profesionales, sería lógico pensar que en nuestro estudio la puntuación de burnout va a ser superior. Los autores deben facilitar esta información para que quienes lean el artículo conozcan mejor en qué contexto se desarrolló el estudio.

Si no encontramos una posible explicación, debemos admitir honestamente la incapacidad para encontrar algún motivo que explique las discrepancias.

• Exposición de las conclusiones y las recomendaciones que se derivan de los resultados del estudio: se pueden comentar aquellos resultados que sirven para establecer las recomendaciones para la práctica clínica. Las recomendaciones deben estar orientadas a resolver problemas o a mejorar la práctica, y en ellas han de especicarse las medidas a adoptar. • Exposición de las limitaciones del estudio: los autores deben comentar, con honradez, las limitaciones que el estudio ha tenido (y que todos los estudios tienen). De esta manera, evalúan la validez interna del estudio. Aunque los autores no indiquen cuáles son las limitaciones o los sesgos del estudio, estos serán identicados por quienes hagan una lectura crítica () del mismo, y por tanto, eludirlos tampoco servirá para esconderlos, aunque sí podría dejar en entredicho el buen hacer del equipo investigador. 106


A partir de las limitaciones identicadas, se deben sugerir mejoras para que en futuros estudios puedan ser evitadas por otros investigadores, puesto que en muchos casos las limitaciones se hacen evidentes tras haber nalizado el estudio y nadie mejor que los autores las conocen. Por ejemplo , los autores pueden recomendar modificar los niveles de la variable administrados a cada grupo.

E

• Recomendaciones sobre futuras líneas de investigación con la nalidad de abordar lagunas no resueltas en el estudio, o para replicar el estudio en poblaciones o contextos diferentes. La última parte del artículo original es la parte nal, en la que se incluyen los agradecimientos y la bibliografía. En las siguientes líneas se explica cómo se debe redactar cada uno de estos apartados. Parte fnal a) Agradecimientos

En él se agradece la colaboración de personas que han participado en algún momento del estudio, ayudando a los investigadores. Como se describe en el apartado Autores , cualquier persona o institución que, con sus aportaciones haya contribuido al desarrollo del estudio pero no con el grado suficiente como para considerarlo autor, deberá aparecer en este apartado. Las formas de colaboración más frecuentes son:

• Colaboración cientíca: cuando los colaboradores han participado en el diseño del estudio. • Colaboración técnica: cuando las personas que han colaborado lo han hecho proporcionando ayuda material y/o técnica al estudio, como por ejemplo: en el momento de confeccionar la encuesta, o en la tabulación o análisis de los datos, etc. 107


También deberían aparecer en este apartado aquellas personas o instituciones que hayan contribuido a nanciar parcial o totalmente el estudio. En estos casos, es especialmente importante señalar la no existencia de conicto de intereses () económicos, académicos o profesionales. Sin embargo, este apartado no es de obligado cumplimiento. No nos debemos sentir coaccionados para poner un sinfín de nombres. Este apartado ha de ser redactado como una muestra de afecto o de norma de cortesía a quien haya aportado algo. En todo caso deben ser unos párrafos personales entre el autor y sus colaboradores y su redacción, por tanto, ha de ser personal, sencilla y breve, evitando el uso de palabras innecesarias.

E

Por ejemplo , en lugar de decir “Con respecto al equipo de enfermería de la Unidad de Cuidados Intensivos Pediátricos del Hospital Universitario La Paz, me gustaría darles las gracias por su inestimable colaboración....” sería más adecuado poner: “Doy las gracias al equipo de enfermería la Unidad de Cuidados Intensivos Pediátricos del Hospital Universitario La Paz por su inestimable colaboración...”.

Antes de que el artículo sea publicado, debería ser leído por las personas cuya colaboración se está agradeciendo. b) Bibliografía

Debe permitir al lector ampliar conocimientos sobre el tema y conocer dónde puede localizar documentación relevante sobre el tema. Para elaborar la bibliografía, se deben tener en cuenta algunas consideraciones:

• Solo se deben citar aquellos artículos que son citados en el estudio. No se deben incluir artículos por el mero hecho de haber sido leídos o porque han servido de fuente de ideas para el lector, como ya se explicó anteriormente. Solo aquellos artículos que hayan sido de utilidad en el estudio por su pertinencia o por su calidad, y que aparezcan referenciados en él deben ser los que aparezcan en el apartado de bibliografía. Como orientación, un artículo original podría tener entre 20 y 30 referencias bibliográcas. 108


• Debemos ser especialmente cuidadosos al redactar las referencias bibliográfcas para que no contengan errores. Debemos ajustarnos al estilo de citación indicado por la revista (Vancouver, APA, Harvard, etc.) ajustando la redacción de la bibliografía a cada formato especíco. Es muy importante redactar la bibliografía correctamente, puesto que los errores en las citas dicultan al lector la localización de la referencia citada. Pero, además, las imprecisiones en las citas, al igual que ocurría con la traducción al inglés, proyectan una mala imagen de los autores del manuscrito, puesto que denota una falta de esmero en su elaboración que podría ser extrapolada al resto del estudio pudiendo poner, incluso, en entredicho la forma como se ha desarrollado la investigación. • Se recomienda no citar artículos originales que tengan más de cinco años: puesto que los hallazgos de las investigaciones de hace más de cinco años pueden estar ya obsoletos o diferir mucho de la situación actual del tema objeto de estudio. El uso de bibliografía que tenga más de cinco años de antigüedad solo está justicado si se utiliza para denir conceptos o para elaborar el marco de referencia del artículo. • Siempre que sea posible, se debe facilitar la información a partir de las fuentes originales que la proporciona. En caso de tener que citar a partir de otra fuente, lo adecuado es indicar en la referencia la fuente a través de la cual se ha accedido a la información que se facilita. De no hacerlo así, podríamos contribuir a perpetuar posibles errores que se hayan cometido en la interpretación de la fuente original, o estaríamos atribuyendo a los autores de la segunda fuente hallazgos o méritos que no les corresponderían. Imaginemos que vamos a utilizar la clasicación de ansiedad establecida por Caell y Scheier en 1958, en la que identicaron dos tipos de ansiedad, la ansiedad-rasgo y la ansiedad-estado, pero no hemos podido acceder a la fuente original, sino a un artículo donde se facilita esta información cuyo autor es Hae Ra Han. En el texto indicaríamos: “Caell y Scheier (citado por Han) identicaron dos tipos diferentes de ansiedad: la denominada ansiedad rasgo, que es aquella relativamente estable que caracteriza a la personalidad; y la ansiedad estado, que alude a la ansiedad que se presenta en un momento de tiempo determinado como consecuencia de algún estado o condición transitoria (1)”. En las referencias, indicaríamos: 1. Han HR. Measuring anxiety in children: a methodological review of the literature. Asian Nursing Research. 2009 Jun;3(2):49-62.

O L P M E J E 109


• No se deben citar obras no publicadas y por lo tanto inaccesibles al lector: tales como resúmenes, borradores de trabajos, cartas, etc. En el caso de tener que incluir citas relativas a este tipo de documentos, será necesario hacerlo en una nota a pie de página, pero no en el apartado de bibliografía. Como ya se ha comentado, existen diferentes tipos de citación, pero el que se expone a continuación es el sistema adoptado por las normas del Comité Internacional de Editores de Revistas Biomédicas, que se ha utilizado asimismo para la estructura del artículo original, más conocido como “estilo Vancouver”. La historia del Comité Internacional de Editores de Revistas Biomédicas se remonta al enero de 1978, cuando un pequeño grupo de directores de revistas biomédicas se reunieron en Vancouver (Canadá) para establecer unas pautas relativas al formato de presentación de manuscritos a las revistas que ellos representaban. Los frutos de esta reunión trascendieron más allá de sus revistas, congurándose el denominado “Grupo Vancouver”, cuyos requisitos de uniformidad para los manuscritos enviados a revistas médicas, incluidos los formatos para las referencias bibliográcas desarrollados por la Biblioteca Nacional de Medicina de Estados Unidos, fueron publicados por primera vez en 1979. Desde su constitución, el grupo fue ampliándose progresivamente, hasta formar el actual Comité Internacional de Editores de Revistas Biomédicas (en inglés, International Commiee of Medical Journal Editors , ICMJE), que se reúne periódicamente, con el objetivo de mejorar o enmendar los requisitos establecidos. La versión más actual data de 2010 y puede ser consultada en la página Web 6: hp://www.icmje.org/index.html . ¿Cómo se redactan las referencias de acuerdo a los requisitos de uniformidad para manuscritos enviados a revistas biomédicas? Para citar bibliografía de acuerdo a este estilo de citación, los artículos se deben numerar conforme aparecen en el texto. El número de orden de aparición, que debe escribirse entre paréntesis o como un superíndice al nalizar el texto al que se reere la referencia, es el número con el que se identica dicha referencia en la bibliografía. Por tanto, si una misma referencia vuelve a ser citada, mantiene el número que le fue asignado la primera vez que apareció en el texto. 6. Para acceder al documento traducido, podemos escribir en Google: “requisitos de uniformidad para manuscritos enviados a revistas biomédicas” y dispondremos de varias páginas que facilitan el documento en pdf.

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En cuanto a la redacción de las referencias, estas deben adecuarse al tipo de fuente del que procedan. A continuación se exponen los tipos de fuente más habituales: libro, capítulo de libro, artículo de revista editada en papel y artículo de revista online. Los autores que no sean instituciones deben referenciarse redactando el apellido(s) seguido de la inicial del nombre (si se trata de un nombre compuesto, se escriben ambas iniciales sin dejar espacio entre ellas). Tras la inicial se escribe una coma si no es el último autor o un punto en caso de serlo. Como ya se ha indicado, si son más de seis autores, se citan los seis primeros seguidos de la expresión “et al.”. Para referenciar un libro con autores individuales:

• Autor(es).Título del libro. Número de Edición (se omite si es la primera edición). Lugar de publicación: Editorial; año. Kuhn TS. La estructura de las revoluciones cientícas. México: Fondo de cultura económica; 1971.

E

Para referenciar un capítulo de un libro:

• Autor(es) del capítulo. Título del capítulo. En: Director/Coordinador/Editor del libro. Título del libro. Número de Edición (se omite si es la primera edición). Lugar de publicación: Editorial; año. Página inicial-nal del capítulo. Brykczynski KA. Patricia Benner. De principiante a experta: excelencia y dominio de la práctica de enfermería clínica. En: Marriner Tomey A, Raile Alligood MR. Modelos y teorías en enfermería. 6ªed. Madrid: Elsevier España; 2007. p. 140-166.

E

Para referenciar el artículo de una revista editada en papel:

• Autor(es). Título del artículo. Abreviatura internacional de la revista. Año;volumen(número):página inicial-nal del artículo. García Martínez MJ. Los cuidados pediátricos a nales del siglo XVIII. El Conservador de los niños, una obra sobre autocuidados. Híades. 2000;6(7):327-354.

E

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Para referenciar el artículo de una revista online7:

• Autor(es). Título del artículo. Abreviatura internacional de la revista [Internet]. Año tres primeras letras de mes de publicación [citado el día tres primeras letras del mes año];volumen(número):[aprox.número de pantallas que ocupa p]. Disponible en: dirección url en la que se accede al artículo

E

García Salinero J. La elección del tipo de diseño de investigación. Nure Inv [Internet]. 2004 May. [Citado 10 nov 2010];1(5):[aprox. 3 pant]. Disponible en: http://www.fuden.es/FICHEROS_ADMINISTRADOR/F_METODOLOGICA/ formacion%205.3.pdf

Existen también gestores de referencias bibliográcas que son aplicaciones capaces de crear, organizar y dar forma a referencias bibliográcas obtenidas de diferentes fuentes (catálogos, bases de datos, Internet, etc.) de acuerdo con diferentes estilos de citación. Los más conocidos son: RefWorks, EndNote, ProCite o Reference Manager.

La redacción de estudios con diseños especícos como ensayos clínicos controlados aleatorizados, revisiones sistemáticas y metaanálisis, o estudios epidemiológicos, que deben utilizar como referencia las declaraciones CONSORT, QUORUM, y STROBE, respectivamente, exceden el objetivo de esta publicación.

7. La información [Internet] se puede omitir y dejar solo la abreviatura internacional de la revista. Si se trata de una publicación que no es mensual, sino bimestral, cuatrimestral, semestral, etc. en el apartado de mes y año deberán aparecer los meses en los que el artículo estuvo publicado.

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Exposición de trabajos cientícos a congresos

La presentación de un artículo a un evento cientíco, tal como un congreso, jornada, simposio, etc., tiene, como ya se ha comentado una ventaja importante (que a la vez es una limitación importante) y es la posibilidad que tiene el investigador de mantener un diálogo con los asistentes durante la exposición. Los participantes pueden preguntar o solicitar aclaraciones sobre el estudio y el conferenciante a su vez puede aprovechar la ocasión para hablar y entablar relación con colegas que trabajan en su misma área de interés. El procedimiento para enviar una comunicación a un congreso es relativamente sencillo. Los organizadores del evento exponen las normas de presentación, generalmente a través de distintos medios de comunicación (Internet, revistas, boletines, cartas, etc.), unos meses antes de su celebración. Estas normas señalan el formato que deben tener las comunicaciones que se presenten y la fecha límite para su envío. En general, las normas se basan en cumplimentar un documento que suele incluir lo siguiente:

• Datos personales. • Datos de la institución donde se trabaja. • Título de la comunicación: debe cumplir los mismos requisitos que el título de un artículo original. • Nombre del autor(es): generalmente es necesario indicar qué autor va a presentar la comunicación. • Palabras Clave: es recomendable seleccionar descriptores que aparezcan en el DeCS. • Resumen: al igual que en el artículo original, debe ser un resumen estructurado, que incluya los contenidos principales del cuerpo del artículo. A continuación se muestra cuál debe ser la información mínima a exponer de cada apartado: – Introducción: cuál era el objetivo del estudio. – Material y métodos: qué tipo de estudio se realizó, y una breve descripción de los participantes en el estudio. En el caso de estudios epidemiológicos, debe indicarse cuál era la población diana, cómo se seleccionó la muestra y cuál fue el tamaño muestral. 113


En los estudios cualitativos debe indicarse cómo se accedió a los sujetos y el proceso para alcanzar la saturación de la información. También es necesario indicar cuáles eran las principales variables del estudio y el procedimiento utilizado para la recogida de datos. – Resultados: cuál fue el resultado principal del estudio (el que responde a la pregunta de investigación), facilitando solo la información más relevante. – Discusión: cuáles son las repercusiones y el signicado de los resultados obtenidos. Es importante señalar cuál es la conclusión más importante derivada de los resultados, así como hacer notar la relevancia del estudio realizado y sus aportaciones en términos de conocimiento, implicaciones para la práctica clínica o para futuras investigaciones. La redacción, sintaxis y ortografía del resumen debe ser cuidada al máximo, puesto que, generalmente, los organizadores del evento decidirán si la comunicación presentada será aceptada o no a partir de la lectura de este documento.

• Formato de comunicación elegido: los autores, habitualmente, pueden decidir si preeren presentar una comunicación oral o en formato póster, o si no tienen preferencia y cualquiera de los dos formatos pudiera ser válido. • Medios audiovisuales que se van a utilizar para la presentación. El artículo es o no seleccionado para ser presentado en el congreso a través de este documento, por tanto, es importante que el resumen dé información precisa sobre cuál es el contenido de la comunicación que se desea presentar. En el caso de ser admitido, los organizadores del congreso indican al investigador principal el lugar, el día, la hora y la sala que tendrá para realizar su exposición. Asimismo, se le indica de cuánto tiempo dispone para exponer su comunicación o la defensa oral del póster, si ha sido este último el formato aceptado. LA

COMUNICACIÓN ORAL

El tiempo de presentación de una comunicación oral a un congreso, simposio, jornada, etc. suele oscilar entre 10 y 20 minutos y por ello el contenido debe compendiarse, exponiendo aquellos aspectos que puedan resultar más interesantes para los asistentes. 114


Si por ejemplo , vamos a exponer el resultado de un ensayo clínico en un foro al que asisten fundamentalmente, enfermeras que se dedican a la asistencia, debemos hacer más hincapié en las conclusiones y la aplicabilidad práctica del estudio, puesto que este será el aspecto que más les interese de nuestra investigación. Sin embargo, si el foro está compuesto fundamentalmente, por enfermeras investigadoras, expondremos con detalle el apartado de material y métodos, para que puedan valorar el diseño y la metodología del estudio, que seguramente será el aspecto que más les interese conocer.

O L P M E J E

En muchas ocasiones un buen trabajo cientíco queda deslucido ante el auditorio porque el conferenciante desconocía determinados aspectos esenciales a tener en cuenta en la exposición de una comunicación oral. El éxito de una comunicación oral no solo depende de la pericia del orador, sino también de aspectos que anteceden a la exposición y que se han de tener en cuenta, como los que se exponen a continuación: • Al elaborar las presentaciones, debemos tener en cuenta las diferentes versiones de los programas que utilizamos, para evitar errores de incompatibilidad con el equipo a través del cual serán expuestas.

Por ejemplo , si el equipo que se va a utilizar para exponer la presentación tiene una versión de Windows de 2007 y nosotros hemos elaborado la presentación con una versión de 2010, podemos tener problemas para que se visualice. Debemos, por tanto, guardar la presentación con un formato menos actual para que no dé problemas.

E

• Es recomendable dejar alguna copia de la presentación en algún servidor de correo o algún otro servicio de alojamiento de archivos, por si perdemos el hardware donde tenemos la presentación grabada ( pen-drive , disco duro portátil, etc.) o por si este no funciona en el ordenador donde debemos descargar la presentación. • Debemos utilizar un vestuario adecuado al evento y que sea cómodo para el orador. Este aspecto también debe ser cuidado puesto que también puede inuir en que el discurso sea más o menos valorado. 115


• Se debe llegar a la sala de conferencias antes que el público. De esta manera, podremos comprobar que los medios audiovisuales (micrófonos, proyectores, etc.) que vayamos a utilizar funcionan correctamente, o que tenemos acceso a Internet, si es necesario para nuestra exposición. En estos casos, es recomendable llevar otra alternativa de presentación por si no tuviésemos conexión a Internet. • Es recomendable situarse en la mesa de conferencias o en el atril desde donde vayamos a hacer la exposición con el n de familiarizarse con el lugar y tener una orientación del espacio. Es evidente que el impacto de un trabajo cientíco puede quedar minimizado si el conferenciante no lo presenta de forma adecuada. Indudablemente, quien con sus palabras y con sus gestos despierta interés en el auditorio, se comunica con éxito con el público. A continuación se exponen algunos de los consejos facilitados por María Pilar Moreno sobre cómo hablar en público. • Debemos dominar la ansiedad: hablar en público crea cierta inquietud, ansiedad que, si no es patológica, puede resultar hasta positiva. Para controlarla, debemos recordar que hablamos de un tema que dominamos (si exponemos un estudio que hemos realizado, obviamente contamos con los conocimientos sucientes para poderlo exponer); utilizar técnicas de relajación como, por ejemplo, respirar lenta y profundamente; y pensar en qué podría pasar en el peor de los casos. • Antes de empezar a hablar se deben eliminar los restos que pueda haber de oradores anteriores, por ejemplo, borrando lo que haya escrito en una pizarra. Así mostramos interés en comunicar nuestro mensaje. • Si nadie nos ha presentado, nos presentamos nosotros mismos indicando nuestro nombre, lugar de trabajo y el motivo por el que nos encontramos en el evento. • En cuanto a la actitud del orador es más adecuado, si las condiciones lo permiten, hablar de pie. Así aumentaremos la comunicación no verbal y la expresividad, algo importante si tenemos en cuenta que se estima que el lenguaje no verbal es aproximadamente el 55% del mensaje, el paraverbal (tono, énfasis) aproximadamente el 38%, y el 7% restante corresponde a lo que se dice. Al estar de pie, también podremos llamar la atención del auditorio sobre lo que nos interese más fácilmente, pues las personas se jan en lo que se mueve. Así, si nos interesa que los asistentes se jen en la

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pantalla, debemos quedarnos quietos mientras damos la información, pero si queremos que nos presten atención, debemos movernos.

• Debemos hablar con entusiasmo, ya que de esta manera mostramos una actitud comprometida. Podemos utilizar el lenguaje no verbal para resaltar el mensaje utilizando, por ejemplo, las manos con este n. Es necesario hablar con calma, despacio, vocalizando bien y haciendo uso de las pausas, el tono de la voz y los silencios para enfatizar los mensajes. Se debe utilizar un lenguaje que sea comprensible para el foro. La utilización de refranes, anécdotas personales, frases célebres, o expresiones ocurrentes aumenta la atención de la audiencia, pero debemos tener cuidado para no hacer comentarios sobre temas políticos, religiosos, raciales, etc. que pudieran herir sensibilidades. • Es conveniente no leer: puesto que así desaparece la espontaneidad y conseguiremos que los asistentes nos presten menos atención que si mantenemos con ellos un contacto visual. Además, el contacto visual permite valorar la actitud del auditorio, como por ejemplo: signos de cansancio, interés, impaciencia, pensamiento crítico, indiferencia, etc. que se maniestan a través de su expresión no verbal. Sí podemos llevar un guión o apoyarnos en presentaciones para no olvidar los puntos fundamentales. A continuación, se exponen algunas recomendaciones para afrontar con éxito una comunicación oral.

C ONSIDERACIONES GENERALES PARA PRESENTAR UNA COMUNICACIÓN ORAL • Es importante ajustarse al tiempo asignado: es habitual, por la dicultad que sintetizar toda la información tiene, que los oradores tiendan a excederse del tiempo. Este hecho, sin embargo, puede ser considerado como una descortesía para los organizadores del evento, para el resto de ponentes, y para el público asistente, ya que cuando un orador se excede del tiempo que le han asignado, además de dar la sensación de que no es capaz de sintetizar lo que debe decir, puede parecer incluso prepotente, dando la sensación de que lo que él/ella cuenta es tan interesante que no puede decirlo en menos tiempo. Además, si se trata de un evento en el que hay mesas de comunicaciones simultáneas en diferentes salas, no ajustarse al tiempo establecido puede hacer que los asistentes a su mesa no lleguen a tiempo al inicio de otra.

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Por este motivo, es muy importante preparar la comunicación ajustándola al tiempo disponible y para ello, es recomendable realizar ensayos previos en los que el orador mida el tiempo que tarda en realizar la exposición.

• La estructura de la comunicación oral puede ser semejante a la del artículo original pero, como ya se ha indicado, teniendo en cuenta las características del auditorio para hacer más énfasis en aquella información que les pueda resultar más interesante. No obstante, como mínimo habrá que informar sobre los siguientes aspectos de cada apartado: – Introducción: cuál era el objetivo del estudio y una breve justicación de por qué se desarrolló. – Material y métodos: tipo de estudio realizado y descripción de los sujetos, tamaño de la muestra (en los estudios epidemiológicos habrá que indicar en base a qué asunciones se calculó el tamaño muestral) y tipo de muestreo utilizado. Asimismo, habrá que indicar cuáles eran las principales variables del estudio y las herramientas utilizadas para la recogida de datos. – Resultados: se indicarán los resultados principales del estudio. Como mínimo, deberemos exponer el resultado que da respuesta a la pregunta de investigación y aquellos de los que derivan las principales conclusiones y recomendaciones del estudio. – Discusión: se compararán los resultados del estudio con los hallazgos obtenidos por estudios similares, indicando si son semejantes o si, por el contrario, discrepan. En este último caso, se indicarán los posibles motivos de dichas discrepancias. Asimismo, se expondrán las principales conclusiones y sus implicaciones para la práctica, para ampliar conocimientos o para futuras investigaciones.

Podemos pensar qué le contaríamos de nuestro estudio a un conocido o un amigo, para tener una idea sobre cuál es la información mínima que debemos facilitar.

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• En cuanto a los medios audiovisuales , pueden ser un buen recurso de apoyo, pues sirven para mantener el interés de los asistentes y facilitan la memorización de los mensajes, puesto que se recuerda más lo que se ha visto que lo que se ha escuchado; pero debemos tener cuidado para que no acaparen la atención del auditorio. Para ello, debemos tener en cuenta las siguientes consideraciones: – Si realizamos una presentación en PowerPoint, es recomendable utilizar fuentes estándar como, por ejemplo, Times New Roman para que no den problemas al proyectarlas, y de un tamaño adecuado para que puedan ser leídas. – El número de diapositivas debe ser adecuado, para que cada una de ellas pueda ser leída en el tiempo destinado a la exposición.

Podemos estimar que cada diapositiva deberá estar visible como mínimo treinta segundos, y así calcular que, si tenemos que exponer la comunicación en 15 minutos, no podremos tener más de 30 diapositivas, por ejemplo.

– Cada diapositiva debe mostrar una idea, que será la que nos interesa resaltar. El texto de cada diapositiva se recomienda que no exceda de ocho líneas puesto que el auditorio leerá las diapositivas antes de volver a prestar atención a lo que decimos y, si el texto de las diapositivas es copioso, dejarán de prestarnos atención. – La estructura de las diapositivas debe ser la misma que la de la exposición. – No se deben leer textualmente todas las diapositivas. Sí pueden ser leídas aquellas que denan conceptos que el orador quiera exponer literalmente. – En el caso de exponer grácos, no se deben utilizar más de dos grácos en cada diapositiva y estos deben ser fáciles de comprender. Siempre que sea posible, se deben utilizar grácos en lugar de tablas.

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• Es habitual que exista un tiempo destinado a la formulación de preguntas y para el debate. En ese caso, es necesario responder a las preguntas con una actitud positiva, sin arrogancia, siendo breves y ciñéndonos a lo que se pregunta. Si la pregunta es difícil, repetirla e indicar el interés que la pregunta tiene nos proporcionará un tiempo extra para ir pensando la respuesta. Si aún así no sabemos qué responder o qué decir, podemos facilitar nuestro correo electrónico e indicar que le enviaremos la respuesta. COMUNICACIÓN EN

FORMATO PÓSTER

La otra forma de exponer un trabajo cientíco en un evento es mediante la presentación de un póster o póster electrónico. Esta forma de exposición de resultados tiene la ventaja de permitir la expresión de la creatividad de sus autores, que pueden incluir en él fotografías, grácos, dibujos, composiciones, etc. que faciliten la comprensión de su contenido y que, a la vez, hagan que el póster resulte atractivo y llame la atención de los asistentes al evento cientíco. Además, como indica Barquero, los asistentes pueden verlos cuando lo deseen y durante el tiempo que quieran. Esta forma de presentación de resultados comenzó como una solución para presentar trabajos cientícos que no podían ser expuestos por falta de tiempo o de espacio donde hacerlo. Sin embargo, tiene cada vez más cabida e importancia dentro de los congresos, puesto que en la mayoría de ellos se establece un periodo para la defensa oral de los pósteres expuestos. En este caso, la organización informará al investigador responsable del póster el día, la hora, el lugar, la sala y el tiempo (que no suele ser superior a 10 minutos), y del número máximo de diapositivas de que el autor dispone para exponer el contenido de su póster y para que los congresistas puedan solicitar aclaraciones o realizarle preguntas sobre él. Los pósteres deben ajustarse al formato establecido por la organización del evento para su presentación, por eso, no se debe elaborar el póster hasta no se conozcan estas normas especicas establecidas para cada evento. Sin embargo, hay una serie de consideraciones generales a tener en cuenta en su elaboración y que se resumen a continuación. Es cada vez más frecuente en los congresos la existencia de pósteres electrónicos o e-póster. Son pósteres en formato digital que son proyectados en pantallas y que, por tanto, no necesitan ser impresos. Este tipo de pósteres

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deben ser confeccionados siguiendo las mismas recomendaciones que los pósteres convencionales ajustándose, igualmente, a las normas del congreso, que habitualmente facilita una plantilla para su elaboración. Suele ser necesario enviar, con anterioridad, una copia digitalizada del mismo a los responsables de la organización del evento.

C ONSIDERACIONES GENERALES PARA LA ELABORACIÓN DE UN PÓSTER • Debe seguir la misma que la del artículo cientíco. Por este motivo, si no se especica lo contrario, utilizaremos los requisitos de uniformidad establecidos por el International Commiee of Medical Journal Editors (Comité Internacional de Directores de Revistas Médicas) utilizando, por tanto, la misma estructura que se ha expuesto para la elaboración del artículo original, distinguiéndose los siguientes apartados: – Título: ha de ser breve pero informativo del contenido del artículo. Deberá tener un tamaño adecuado (aproximadamente, 3 cm de altura en el formato en papel y 20 puntos en el digital) para que pueda ser leído desde unos dos metros y debe escribirse en negrita. El resto del texto del póster debe poder ser leído desde una distancia no inferior a un metro, lo que supone un tamaño de letra aproximado de 0.5 cm en el formato en papel y 10 puntos en el caso del póster electrónico. – Autor(es): aparecerán debajo o al lado del título en un tipo de letra más grande que el resto del texto. Junto a los autores también se indicará, como especiquen los organizadores, el lugar de trabajo de cada autor. – Texto: estructurado en el formato IMRD, facilitando, como mínimo, la siguiente información de cada apartado:

• Introducción: se indicará cuál era el objetivo del estudio. • Material y métodos: se informará sobre el tipo de estudio realizado y se hará una breve descripción de los sujetos. Es necesario indicar el tamaño de la muestra y el tipo de muestreo utilizado. • Resultados: se mostrará el resultado principal del estudio, utilizando grácos para facilitar su visualización. El apartado de resultados será el que acapare la mayor parte del espacio del póster. • Discusión: de forma breve, se mostrará cuáles son las principales conclusiones que se derivan de los resultados y sus implicaciones para la práctica o para futuras investigaciones. 121


• Es importante que el póster sea atractivo visualmente y capte la atención de los asistentes. Para ello debe ser claro y llamativo, destacando el mensaje principal. También se debe dejar mucho espacio en blanco en todo el póster y destacar visualmente aquellos aspectos que más interese. • En cuanto al uso de los colores, debemos tener en cuenta que el contraste ayuda a resaltar el mensaje, pero que no todos los colores pueden combinarse entre sí. En la tabla 4.12 se muestran las combinaciones de colores que resaltan más y menos, de acuerdo a Limia y Salvadores.

COMBINACIONES QUE RESALTAN MÁS

COMBINACIONES QUE RESALTAN MENOS

Negro sobre blanco y amarillo

Negro sobre rojo

Rojo sobre blanco y amarillo

Rojo sobre verde

Blanco sobre azul

Blanco sobre negro

Verde sobre blanco

Verde sobre rojo

Tabla 4.12. Combinaciones de colores que resaltan más y menos

(Fuente: Limia Redondo S, Salvadores Fuentes P. Presentación ecaz de pósters. Metas enferm. 2002;5(48):20-25).

• También se deben tener en cuenta dónde se sitúan los centros ópticos de atención, que son los lugares donde la mirada se suele dirigir espontáneamente. En un rectángulo como el que se muestra en la gura 4.25, el centro de atención se sitúa en los cuatro puntos indicados y se dirige desde la izquierda hacia la derecha y de arriba abajo, haciendo un zig-zag (Figura 4.25). • Si se van a utilizar fotografías de pacientes, debemos obtener su permiso por escrito en el momento de hacerlas y se deben oscurecer o difuminar las partes de la fotografía que pudieran identicar al paciente, en la medida de lo posible. Asimismo, en el caso de exponer radiografías u otras imágenes diagnósticas, deben eliminarse los datos identicativos del paciente 8. 8. El uso de los datos procedentes de la historia clínica del paciente está regulado por la Ley 41/ 41/2002, de 14 de noviembre, básica reguladora de la autonomía del paciente y de derechos y obligaciones en materia de información y documentación clínica.

122


Figura 4.25. Centros ópticos de atención y direccionalidad de estos

(Adaptada de: hp://www2.uca.es/escuela/ciencias_salud/ Textos/JornadEnfe/Recomendacion.pdf).

• En el caso de utilizar guras, Limia y Salvadores recomiendan consultar el libro Illustrating Science: Standards for Publication9 , que facilita estándares y guías especícas para la publicación de documentos cientícos ilustrados. • Es conveniente llevar copias del póster en tamaño DIN A-4 por si alguno de los asistentes lo solicita.

9. Scientic Illustration Committee. Illustrating Science: Standards for Publication. Maryland: Council of Biology editors; 1988.

123

Consideraciones Finales de la Investigación

“No basta con alcanzar la sabiduría, es necesario saber utilizarla”

Marco Tulio Cicerón



CONTENIDOS El proyecto de investigación Medidas de enfermedad y cálculo de riesgos

Ética en la publicación científica ¿Cómo elegir la revista adecuada para enviar un artículo? Enfermería basada en la evidencia

En este capítulo… Se expone información que puede ser úl en diferentes momentos del

proceso invesgador. Se comienza por explicar cómo se debe redactar un proyecto de invesgación para solicitar financiación con la que desarrollar el estudio o cómo se interpretan y calculan las principales medidas de enfermedad, el riesgo relavo y el odds rao. En cuanto a la publicación cienfica, se facilita información relava a la éca y los principales sesgos en las publicaciones cienficas e información para ayudar al lector a elegir la revista más adecuada para publicar un arculo. Al final del capítulo se aborda con más profundidad la enfermería basada en la evidencia y las diferentes herramientas disponibles para realizar lectura críca de arculos y para difundir la evidencia tanto a profesionales sanitarios como a pacientes puesto que l a invesgación, como ya se ha comentado, debe estar dirigida a mejorar la asistencia que se presta a los pacientes/clientes.


“El diseño es la base de la realidad. Realidad que el hombre supone, propone y realiza”

G. Goncalves

EL PROYECTO DE INVESTIGACIÓN Elaborar el proyecto de investigación, esto es, poner en papel las ideas que tenemos, supone un ejercicio de reexión que ayuda a los investigadores a denir claramente la pregunta de investigación y a diseñar el estudio de

modo que sea factible su realización, puesto que para elaborar el proyecto el equipo investigador se ha de preguntar si este es abordable en el contexto en

el que se quiere realizar, si las variables de interés se podrán medir de forma precisa y able, o si van a disponer del tiempo, medios y/ o sujetos necesarios,

por ejemplo. Redactar el proyecto también ayuda a organizar las actividades, facilita la comunicación entre el equipo investigador, y supone la estandarización de los procedimientos; por todo esto, es recomendable que cuando vayamos a realizar un estudio de investigación redactemos antes el proyecto del estudio. Su elaboración es imprescindible si se quiere pedir algún tipo de nanciación.

Fuentes de nanciación

Los investigadores noveles no suelen plantearse solicitar ningún tipo de nanciación para llevar a cabo los estudios que realizan. En parte esto es

debido a que los investigadores que empiezan pueden pensar que su pregunta de investigación no es sucientemente importante, o que el estudio no va a

convulsionar las bases del conocimiento de la ciencia a la que pertenece (quizás, consecuencia de lo que comentábamos al inicio, que las enfermeras suelen pensar que su trabajo no es sucientemente importante). Sin embargo, realizar un estudio nanciado tiene unas ventajas nada desdeñables:

3


• Facilita recursos: no solo materiales o económicos, sino también humanos. Si tenemos un proyecto nanciado podremos contratar personas que realicen

actividades que no es imprescindible que sean ejecutadas por el equipo investigador, o contratar a personas más cualicadas para realizar determinadas

tareas, como por ejemplo, será posible contratar a un documentalista para hacer la búsqueda en bases de datos, o a un estadístico para realizar el análisis estadístico de los datos. Esto conllevará que el equipo investigador se dedique exclusivamente a las tareas que le son propias, suponiendo un ahorro de

tiempo por la no dedicación de tareas que pueden ser delegadas. • Supone un mayor prestigio para la investigación: no cabe duda que no es lo mismo elaborar un estudio con nanciación que sin ella. El hecho de que el proyecto haya sido nanciado implica que ha sido revisado por expertos

en metodología y en el tema del estudio, lo que avala su calidad. Además, el estudio resultante será de mayor calidad, gracias a los recursos que la nanciación facilita y, por tanto, tendrá más posibilidades de ser publicado. • Proporciona cierto prestigio al equipo investigador: de hecho, las entidades nanciadoras consideran a un investigador como novel si no tiene ningún proyecto nanciado o no cuenta con publicaciones en revistas cientícas. Así,

aunque una persona que haya elaborado varios estudios, si ninguno de ellos fue nanciado ni publicado, para las entidades nanciadoras seguirá siendo un investigador novel, aunque tenga una larga experiencia en la elaboración

de estudios.

El Programa Marco En España las líneas prioritarias de investigación están, en gran medida,

determinadas por el Programa Marco de Investigación y Desarrollo, principal instrumento de la Unión Europea para nanciar la investigación. Desde su lanzamiento en 1984, los programa marco han desempeñado un

papel de liderazgo en las actividades de investigación multidisciplinar colectivas en Europa y fuera de Europa. El Programa Marco actualmente en vigor es el Séptimo Programa Marco (7PM), que se inició en el año 2007 y estará vigente hasta este año 2013. En el

7PM el área temática “salud” se engloba dentro del pilar de Cooperación. En esta área temática se consideran, entre otros, la investigación en salud pública y la prevención de la salud, campos en los que la enfermería tiene un gran abanico de posibilidades. 4


En su página Web: hp://cordis.europa.eu/fp7/home_es.html se puede consultar más información sobre el 7PM, o en la página Web en español: hp://ec.europa.

eu/research/fp7/understanding/fp7inbrief/structure_es.html , en la que podemos encontrar también un documento que resume los principales aspectos del 7PM denominado El 7PM en breve.

El Fondo de Investigaciones en Salud A nivel nacional, la principal entidad nanciadora es el Fondo de Investigaciones en Salud (en adelante, FIS), que se creó en el año 1980 (como Fondo de Investigación Sanitaria de la Seguridad Social), con el objetivo de

organizar y articular la investigación en salud a nivel nacional. Posteriormente, la Ley 14/1986, General de Sanidad, creó el Instituto de Salud Carlos III (ISCIII), con el objeto de desarrollar funciones de fomento

y coordinación de la investigación biomédica y sanitaria, en el marco de la ley 13/1986, de Fomento y Coordinación general de la Investigación

Científica y Técnica. En el año 1988 el FIS pasa a depender del Ministerio de Sanidad y Consumo y, a partir del año 1994, se integra (primero solo funcionalmente y a partir de 1997 también estructuralmente) en el Instituto de Salud Carlos III. A partir

de ese momento, por tanto, el Instituto de Salud Carlos III es el encargado de la promoción, el fomento y la coordinación de la investigación biomédica y sanitaria en España. En el año 1996 se crearon en el Instituto los Grupos de Fomento y apoyo a la investigación clínica y Formación en Enfermería, que dos años más tarde fue incluido en la estructura y presupuesto del FIS. Fue en el año 2000 cuando se

creó y autorizó la Unidad de Coordinación y Desarrollo de la Investigación en Enfermería (Investén-isciii), con el objetivo de “desarrollar una estrategia nacional que organice y facilite la investigación en enfermería (asesorar, formar, difundir, coordinar, desarrollar)”. El FIS publica en el Boletín Oficial del Estado, en torno al mes de

Marzo, la convocatoria para la solicitud de financiación. Los plazos de la convocatoria obligan a que la evaluación sea completada en un periodo inferior a seis meses, con el objeto de que antes de finalizar el año natural,

los investigadores principales ya sepan cuál ha sido el resultado de la evaluación de su proyecto y, en el caso de que se les hubiese concedido una financiación, la cuantía de esta.

5


Para evaluar los proyectos se utiliza un sistema de revisión por pares, en la que se tienen en cuenta la puntuación obtenida en los siguientes componentes: • Hipótesis y objetivos. • Metodología. • Relevancia cientíca y sociosanitaria. • Factibilidad. Solo son nanciados aquellos proyectos que sean considerados válidos

metodológicamente, relevantes y factibles. En el caso de no obtener nanciación, se comunica al investigador principal

cuáles han sido las causas del rechazo, para que si así lo cree oportuno, este pueda realizar una alegación discutiendo las razones que motivaron la denegación de la ayuda. Si los argumentos esgrimidos por el investigador principal se estiman considerables (según la dirección del FIS), se solicita una nueva evaluación del

proyecto por diferentes evaluadores. A continuación se detalla cuál es el proceso de evaluación de los proyectos enviados al FIS: 1) El proyecto es enviado en el formato disponible en su página Web a través

de Internet, enviando igualmente los currículos (también según el modelo normalizado) de todo el equipo investigador, que debe estar formado por un máximo de seis investigadores. 2) La documentación es examinada por el personal técnico del FIS para

comprobar que la documentación se ajusta a los requerimientos formales que se especican en la convocatoria. También esta evaluación administrativa

pretende detectar posibles defectos o errores de forma o administrativos y posibles incompatibilidades de los investigadores, de acuerdo a las especicadas en cada convocatoria. 3) Cuando esta primera evaluación es superada, los proyectos pasan a la evaluación de su contenido ( evaluación cientíca). En esta fase los proyectos son incluidos en una base de datos especíca para la convocatoria de acuerdo con la temática expresada por el investigador principal, remitiéndose así a la

comisión técnica que mejor puede evaluar el proyecto. Aquellos proyectos en los que el investigador principal es un profesional de enfermería suelen ir a la comisión de epidemiología, salud pública y salud ocupacional, o a la de servicios de salud, tecnologías sanitarias y telemedicina. 6


Cada comisión consta de un presidente, dos o más adjuntos y varios panelistas, que están en contacto con la Agencia Nacional de Evaluación y Prospectiva (ANEP). Es esta agencia la que asigna a los dos evaluadores que revisarán el proyecto en cuanto a su contenido cientíco y técnico, quienes calican los proyectos desde excelentes a decientes.

Tras la recepción de los dos informes de evaluación, un sintetizador (que también es un evaluador elegido por la ANEP y/o el FIS) lee y analiza sendos

informes y el proyecto, emitiendo un informe que sintetiza toda la información y que remite al presidente de la comisión (que también tiene acceso a los informes de los evaluadores).

Paralelamente a esta evaluación, un panelista, que conoce el informe realizado por el sintetizador, evalúa la oportunidad y la estrategia de cada proyecto, elaborando un informe que le permite tener una visión global de los proyectos presentados. Una vez evaluados todos los proyectos, la comisión técnica se reúne y otorga la calicación nal a cada uno, según los informes de los evaluadores, del

sintetizador y del panelista. Generalmente, obtienen nanciación los proyectos calicados como “excelente”, “bueno plus” y “bueno”. Excepcionalmente obtendrían ayudas los calicados como “bueno minus”. Los calicados como “aceptable”, “cuestionable” o “deciente” no serán nanciados. 4) Posteriormente la comisión establece una propuesta de nanciación que hace llegar a la comisión de selección, quien da su visto bueno (o no) a dicha

propuesta reajustando, en caso necesario, el presupuesto. 5) Los listados de los proyectos que han obtenido nanciación y de los que han sido denegados se publican en una resolución provisional , que deja abierta

la posibilidad de que el investigador principal presente alegaciones a los argumentos facilitados por los evaluadores, como ya se ha comentado. No obstante, debemos tener siempre presente que el proceso es una concurrencia competitiva. Por este motivo, aunque nuestro proyecto sea bueno, si en esa convocatoria se han presentado muchos proyectos excelentes, el nuestro no sea nanciable. También debemos pensar que el hecho de que un proyecto no se nancie, no descalica cientícamente al equipo que lo ha presentado puesto que, como se expone más adelante, pueden concurrir aspectos no relacionados con la

calidad metodológica que pueden ser importantes para determinar si un

7


proyecto será nanciado o no. Ante una resolución de proyecto denegado,

debemos leer las causas que motivaron su denegación y pensar si podemos modicar alguna de ellas para presentar el proyecto en otra convocatoria de cualquier otro organismo o, incluso, en la siguiente convocatoria del FIS.

Otras entidades nanciadoras El FIS no es la única entidad que nancia estudios sanitarios. Algunas

administraciones, como los Ministerios por ejemplo, también emiten anualmente convocatorias para nanciar proyectos.

También algunas Comunidades Autónomas cuentan con entidades nanciadoras propias, como por ejemplo, las Fundación Sociosanitaria de

Castilla La Mancha. Asimismo, algunos hospitales cuentan con fundaciones que desarrollan y nancian proyectos de investigación, como por ejemplo la Fundación La Paz, o la Fundación Investigación Hospital 12 de Octubre, por

enumerar algunas de ellas. Existen también entidades privadas que, a través de sus fundaciones, nancian estudios de investigación sanitaria como algunas entidades bancarias,

por ejemplo.

La elaboración del proyecto de investigación El esquema de cualquier proyecto está íntimamente ligado a las fases en las que cronológicamente se desarrolla el estudio, como ocurría con la redacción del artículo original, pero a diferencia de este, en el proyecto solamente se exponen

las dos primeras fases del proceso de investigación, es decir, se establece sobre qué se va a realizar la investigación (la fase conceptual) y cómo se va a realizar (la fase metodológica).

Aunque debemos tener presente que cada entidad nanciadora tiene sus propios modelos de solicitud, en las siguientes páginas se expone cómo se debe redactar un proyecto de investigación utilizando el formulario estandarizado establecido por el FIS para la redacción de proyectos de investigación, por entender que este es el principal órgano nanciador en investigaciones sanitarias a nivel nacional.

8


TÍTULO DEL PROYECTO Debe redactarse siguiendo las mismas consideraciones que se han explicado

para la redacción del título del artículo original. Este título debe traducirse al inglés y, como ya se explicaba para el artículo original es muy importante que la

traducción sea correcta, pues de lo contrario, el equipo investigador proyecta una imagen de falta de esmero que puede incluso reducir la posibilidad de conseguir la nanciación que se solicita.

NOMBRE DEL

INVESTIGADOR PRINCIPAL

Es la persona del equipo investigador que aparecerá como el responsable del proyecto y a quien se dirigirá la entidad nanciadora.

TIPO DE PROYECTO Se debe especicar si se trata de un proyecto individual o si pertenece a una

red de investigación.

TIEMPO DE DURACIÓN Se debe indicar en cuánto tiempo está previsto que se desarrolle el proyecto.

RESUMEN Al igual que para el artículo original, se debe redactar un resumen estructurado del proyecto con la salvedad que, al tratarse de un proyecto, no habrá ni apartado de resultados ni de discusión, pues el estudio aún no se ha realizado. El resumen, al igual que el título, ha de ser traducido al inglés. En este resumen, por tanto, debe aparecer el contenido de lo que sería el apartado de introducción de un artículo original exponiendo brevemente:

qué se pretende investigar, estudios similares que se hayan elaborado sobre el tema objeto de estudio y la laguna de conocimiento que se pretende rellenar con el estudio propuesto (la justicación de por qué es necesario realizarlo), el objetivo del estudio y sus hipótesis, en caso de existir estas. A continuación, se ha de exponer brevemente aspectos relacionados con la metodología, en

9


concreto, cuál es el tipo de estudio que se propone realizar, en qué población, cómo se va a seleccionar la muestra y las herramientas con las que se pretenden recoger los resultados.

PALABRAS CLAVE Se deben indicar cinco palabras clave que ayuden a la entidad nanciadora a

derivar el proyecto a un evaluador o a otro, dependiendo de la metodología y la temática del proyecto. Como también se comentó para la redacción del artículo original, deben ser palabras contenidas en el DeCS.

ANTECEDENTES

Y ESTADO ACTUAL DEL TEMA

Que, según establece el FIS, no debe superar tres páginas con el formato de letra

predeterminado en el formulario. Esto obliga a que la redacción del mismo sea concreta. Debemos pensar que con este apartado los evaluadores determinarán el grado de conocimiento que tienen los investigadores sobre la temática del estudio y la pertinencia del proyecto. Es, por tanto, muy importante que hayamos hecho una búsqueda exhaustiva sobre el tema, aportando datos de estudios actuales, y

que planteemos cuáles son las preguntas que quedan por responder, que dejará entrever la necesidad de realizar el estudio que proponemos. La descripción de generalidades en este apartado o la no concreción de aquellos problemas que quedan por resolver, dará la sensación de que el equipo investigador no se encuentra muy familiarizado con el tema objeto de estudio. Como vemos, es un apartado muy similar al de la introducción de un artículo original. En concreto, se ha de exponer: • El estado actual del problema objeto de nuestra investigación, es decir, qué se

sabe sobre el tema y cuál es la situación actual. • Investigaciones previas: qué estudios se han realizado sobre nuestro tema de investigación, exponiendo brevemente los resultados si estos aportan

nuevos conocimientos o conocimientos útiles para nuestra pregunta de investigación. • Cuál es nuestra pregunta de investigación, deniendo cada uno de los

términos que la componen. • El propósito y los argumentos que justican la realización del estudio.

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BIBLIOGRAFÍA

MÁS RELEVANTE

Deben indicarse las referencias bibliográcas que se han utilizado para elaborar el apartado de antecedentes y estado actual del tema en un máximo de una

página. Si la bibliografía ha sido bien seleccionada, se relaciona con la pregunta de investigación y con el objetivo que se pretende responder, una página será espacio suciente para incluir los artículos relevantes que hayan hecho posible

la redacción del apartado de antecedentes; de lo contrario, deberemos revisar si podemos volver a redactarla de forma más escueta y precisa. Es recomendable que se incluyan artículos escritos en otros idiomas diferentes al castellano, para que los evaluadores piensen que el idioma no ha sido un hándicap para el equipo investigador y que estos han localizado y utilizado todo lo que hay escrito sobre el tema para la redacción del apartado de antecedentes. Es muy importante que la bibliografía aparezca bien citada, de acuerdo a los requisitos de uniformidad para manuscritos sometidos a revistas biomédicas establecidos por el International Commiee of Medical Journal Editors (Comité Internacional de Directores de Revistas Médicas), más conocidos como estilo

Vancouver, ya que, como apunta Marco “es frecuente que pequeños defectos de forma se asocien a una mala calidad global”.

HIPÓTESIS

Y OBJETIVOS DEL ESTUDIO

Se debe especicar la hipótesis planteada (en caso de existir esta) y los objetivos

que se pretenden conocer con el estudio. La hipótesis debe redactarse de forma que partiendo del conocimiento del que disponemos, podamos prever ciertos resultados y, consecuentemente, ciertos benecios para la salud de los sujetos. Es recomendable, entonces, redactar hipótesis direccionales en el caso de estudios experimentales.

En el caso de estudios cualitativos, como hipótesis puede aparecer la situación de partida o el contexto en el que se sitúa el estudio.

De acuerdo a Rodríguez et al., los objetivos deben ser claros, no redundantes y exentos de formulaciones conceptuales y metodológicas. Lógicamente, los

objetivos deberán ser evaluables, factibles (puesto que las variables que los componen lo deben ser) y relevantes desde el punto de vista social y sanitario, lo que signica que deben poder solucionar de forma precisa un problema y que deben ser capaces de producir avances signicativos en el tema de estudio.

Además, Rodríguez et al. recomiendan distinguir entre objetivos general (el que se relaciona con la pregunta de investigación) y especícos.

11


METODOLOGÍA En este apartado se describe cómo se va a desarrollar el estudio. Obviamente, es una de las secciones más importantes para determinar si nalmente el proyecto será o no nanciado. En el formato del FIS, se establecen tres páginas como máximo para exponer el siguiente contenido: • Tipo de diseño: se debe explicar cuál es el tipo de estudio que se va a realizar justicando el porqué del diseño, de modo similar a como se expuso para el

artículo original. • Cuál es la población diana (a quiénes se generalizan los resultados) y qué

características deberán tener los sujetos para ser incluidos en el estudio (criterios de selección de los sujetos).

Se debe indicar cuál será la procedencia de los sujetos y cómo se seleccionará la muestra, especicando qué técnica de muestreo utilizaremos.

Si se va a dividir en subgrupos la muestra, como por ejemplo si se va a realizar un estudio experimental, se debe especicar mediante qué estrategia de

aleatorización se asignará a los sujetos a uno u otro grupo. En los criterios de selección de los sujetos se deben exponer los criterios

de inclusión, es decir, las condiciones que deben cumplir los sujetos para poder participar en el estudio; los criterios de exclusión, es decir, aquellas condiciones que harán que el sujeto sea excluido del estudio; y los criterios de

reemplazo, esto es, qué estrategias tienen previstas los investigadores en caso de abandonos y/o pérdidas de sujetos.

Para redactar esta información resulta útil pensar en qué le ocurrirá a cada persona que participe en el estudio: se debe indicar cómo se comprobará si cumple los criterios de selección, cómo se solicitará el consentimiento, qué seguimiento se hará, cómo recibirá la intervención, qué mediciones se realizarán, qué ocurriría si debe abandonar el estudio, etc.

12


• Cuál es el tamaño muestral y cómo se ha calculado este tamaño, especicando

las asunciones utilizadas para dicho cálculo en los estudios epidemiológicos. Para ello utilizaremos la información de estudios similares para determinar la magnitud esperable del efecto. En el caso de estudios cualitativos también es necesario estimar a qué número de sujetos se cree que será necesario estudiar pero, lógicamente, esta estimación no se puede basar en asunción alguna, sino que se debe señalar que será la

saturación de la información la que establezca el momento en el que se ha alcanzado el tamaño muestral. • Qué variables se van a analizar , elaborando una denición operativa de cada una de ellas, que debe ser clara y precisa. Es necesario asimismo especicar qué

herramientas se van a utilizar para recoger los datos. En el caso de utilizar algún instrumento de medida, es necesario indicar cuál es su abilidad y su validez. Si

se va a utilizar un cuestionario, es recomendable que esté validado en la población donde se desea aplicar. Si no existe ninguno validado, será preciso realizar un

pilotaje del mismo, aspecto que también ha de indicarse en este apartado. En el caso de realizar alguna intervención (administración de una nueva intervención frente a la habitual, por ejemplo), se describirá dicha intervención

detalladamente. También se debe indicar si se va a utilizar alguna técnica de enmascaramiento. • Quién recogerá los datos y cómo se hará , diseñando asimismo los impresos

que se utilizarán para la recogida de datos. • Quién realizará el procesamiento informático de los datos , cómo y cuándo:

es necesario indicar qué pruebas estadísticas se prevé será necesario aplicar y cuál va a ser la aplicación informática que se utilice para analizar los datos. En el caso de estudios cualitativos, se debe explicar cuál va a ser la estrategia

de análisis a seguir e igualmente, qué aplicación informática será utilizada. En ellos es necesario indicar que el análisis de los datos se realizará simultáneamente a su recogida. • Cuáles son las limitaciones del estudio: los investigadores deben plasmar

cuáles son, a priori, las limitaciones que su estudio puede tener, que pueden ser debidas a: – El propio diseño: por el tipo de estudio o porque las herramientas utilizadas

en la recogida de datos se puedan deteriorar o puedan ser aprendidas por los sujetos.

13


E

Por ejemplo , si se pasa un mismo cuestionario en más de una ocasión.

– Las características de los sujetos de estudio: puesto que desarrollar una

investigación en determinadas personas puede ser más difícil.

E

Por ejemplo , personas con esquizofrenia es difícil que cumplan con un programa terapéutico o que acudan a sesiones formativas si deben hacerlo en el estudio.

– Por el tema que aborda el estudio: puesto que ciertos temas son más

difíciles de abordar que otros.

E

Por ejemplo , la mortalidad perinatal es más difícil de abordar que los cambios en el núcleo familiar con el nacimiento de un hĳo.

Para elaborar este apartado, por tanto, es recomendable revisar los posibles sesgos que se pueden cometer en el desarrollo de un estudio y comprobar cuáles de ellos pueden acontecer en nuestra investigación, e indicar qué medidas tomará el equipo investigador para eliminar, o al menos, minimizar los efectos de dichas limitaciones. No debemos pensar que si ponemos muchas limitaciones del estudio estamos mermando la posibilidad de que este sea nanciado. Al contrario,

ningún estudio es perfecto, todos pueden tener algún tipo de sesgo que serán identicados por los evaluadores aunque el equipo investigador no los indique. Al exponer abiertamente cuáles son las limitaciones que pensamos

pueden originar sesgos en el estudio, estamos mostrando por un lado, que hemos reexionado ampliamente sobre el proyecto y que tenemos en

cuenta los posibles sesgos que pudieran acontecer, y cómo se van a tratar de minimizar o controlar; y por otro lado, demostramos una honradez que debe estar presente en todo investigador.

14


• Consideraciones éticas: se debe exponer cómo se respetarán los principios de la ética en la investigación. Para ello, se debe explicitar que las personas que sean susceptibles de participar en el estudio deberán rmar un consentimiento

informado previo a su inclusión en el estudio teniendo en cuenta, en caso necesario, las singularidades que supondría la participación de sujetos considerados vulnerables, como ya se explicó en el apartado La ética en la investigación cientíca. Dicho consentimiento se incluirá en el apartado de anexos de la convocatoria. En el caso estudios que evalúan una intervención con la existencia de un

grupo control que no la recibe, es necesario indicar que si tal intervención mostrase ser ecaz o efectiva, se ofertará a los sujetos que formaban el

grupo control. Asimismo, se indicará qué entidades y comités de ética deberán aprobar la realización del estudio antes de su puesta en marcha. El evaluador juzgará si la metodología es adecuada al problema de estudio y si permite obtener una respuesta válida a la pregunta planteada.

PLAN DE

TRABAJO

Se deben desarrollar las actividades que se realizarán en cada etapa del proyecto y cómo se distribuirán las tareas a realizar, especicando qué personas realizarán

cada tarea. El tiempo estimado para realizar las actividades correspondientes a cada etapa se suele medir en meses. Esta información se debe redactar en un espacio máximo de una página. También se deben identicar las personas, instituciones o servicios con los

que se deberá contactar o solicitar colaboraciones. Debemos tener en cuenta que la suma de los tiempos destinados a cada etapa no puede superar la duración total en años del proyecto, y que el cronograma

debe ser realista.

Por ejemplo , si vamos a solicitar nanciación para un proyecto de 3 años de duración, la suma de los tiempos de cada etapa no puede ser superior a 36 meses.

E

15


EXPERIENCIA

DEL EQUIPO INVESTIGADOR SOBRE EL TEMA

Todas las personas que participan en el proyecto como investigadores deben indicar, individualmente, cuál es su experiencia en proyectos similares y su

currículum profesional. Es recomendable que el investigador principal haya participado como coinvestigador en otros proyectos, es decir, que haya participado como miembro del equipo investigador. El investigador principal deberá ser el experto más cualicado, no el profesional de rango más elevado. En concreto, para valorar la adecuación del investigador principal se evalúa su productividad cientíca y su

capacidad para desarrollar el proyecto. En cuanto a los co-investigadores, deben tener experiencia en el tema sobre el

que trata el proyecto o en los dispositivos que se deban utilizar en este. Lo que los evaluadores consideran en este apartado es la capacidad del equipo investigador para desarrollar un proyecto con la envergadura propuesta. La capacidad se juzga, sobre todo, en función de los proyectos nanciados en los

que el equipo investigador ha participado o los artículos originales publicados por ellos en los últimos cinco años, centrándose principalmente, como ya se ha indicado, en la gura del investigador principal. Para la redacción de este apartado se dispone, como máximo, de una página.

PLAN

DE DIFUSIÓN DE LOS RESULTADOS

Especicando cuál es la relevancia cientíca y sociosanitaria del proyecto. La relevancia cientíca depende de la originalidad de la propuesta, de su capacidad para resolver problemas especícos y de la posibilidad de producir

avances en el campo donde se desarrolla. En cuanto a la relevancia sociosanitaria, fundamentalmente pondera el beneficio que el conocimiento derivado de la realización del estudio supondrá para la sociedad y la salud pública, sobre todo en términos de efectividad.

MEDIOS DISPONIBLES

PARA LA REALIZACIÓN DEL PROYECTO

Es necesario indicar con qué estructuras y medios materiales cuenta la institución a la que pertenecen los autores que solicitan el proyecto. 16


Esta información dará a los evaluadores una idea de los recursos disponibles en la institución y, a la vez, justica la necesidad de pedir otros recursos que se

solicitan en el presupuesto. Con la información de los recursos que la institución posee y la información de los que solicita en el presupuesto, los evaluadores estimarán si es factible que el estudio pueda llevarse a cabo.

JUSTIFICACIÓN DE LA AYUDA

SOLICITADA Y PRESUPUESTO

Es necesario explicar por qué se pide el material que se indica en el presupuesto

y cuál será la utilidad de dicho material. En cuanto al presupuesto, que en el formato del FIS se expone en un cuadro diseñado para tal efecto, se debe estimar cuánto dinero será necesario

para desarrollar el proyecto. Es importante que el presupuesto se ajuste a las necesidades reales del proyecto.

Por ejemplo , la inclusión de becarios solo está justicada si el proyecto supone una carga añadida importante.

E

En cualquier caso, si el presupuesto no es considerado adecuado por la comisión de selección, como ya se ha indicado, estos reajustan la partida presupuestaria no siendo este generalmente, un motivo por sí solo para la denegación del proyecto.

ANEXOS En ellos, se debe exponer cualquier información necesaria para que los

evaluadores tengan una mayor información sobre cómo se desarrollará el proyecto. Como anexos deberán adjuntarse, por ejemplo, la intervención diseñada en un estudio experimental, el documento con el que se recogerá el consentimiento

informado y que se deberán rellenar los sujetos participantes, los guiones de las entrevistas semi-estructuradas de un proyecto cualitativo, y cualquier otra herramienta o procedimiento que sea preciso explicar.

17


“Un sujeto normal es un individuo al que no se ha estudiado lo suciente”

Anónimo

MEDIDAS DE ENFERMEDAD Y CÁLCULO DE RIESGOS Proporción, razón y tasa Una proporción es un cociente en el que el numerador se encuentra incluido en el denominador.

E

Por ejemplo , si calculamos qué proporción de diabéticos son niños, en el numerador estarían los niños diabéticos y en el denominador el total de diabéticos.

Una razón o ratio en un cociente en el que el numerador no está incluido en el denominador.

E

Por ejemplo , si calculamos el ratio enfermera/paciente, en el numerador se encontrarían el número de profesionales de enfermería y en el denominador el número de pacientes.

Una tasa es una forma de proporción que incluye el tiempo y que así da una idea de cómo varía la magnitud que se estudia. Indica, por tanto, la velocidad del cambio de un estado a otro.

E

18

Por ejemplo , si decimos que la tasa anual de meningitis meningocócia en una población determinada es de un caso por cada 1000 personas, esto signica que el cambio en la situación de “no enfermo” a “enfermo”, es de una persona por cada 1000.


Principales medidas de enfermedad Las principales medidas de frecuencia de enfermedad son la prevalencia y la incidencia que, sucintamente, se explican a continuación:

PREVALENCIA Es la proporción de individuos que tienen una enfermedad. Es, por tanto, el total de casos de dicha enfermedad.

Prevalencia =

Número personas con la enfermedad Población total

INCIDENCIA Es el número de casos nuevos que se desarrollan en una población de riesgo determinada. Hay dos tipos de medidas de incidencia: • La incidencia acumulada es la proporción de individuos sanos que desarrollan

la enfermedad. Estima, por tanto, la probabilidad de que un individuo desarrolle la enfermedad. Se calcula mediante la fórmula:

Incidencia acumulada (IA) =

Número casos nuevos durante el periodo de segumiento Total de población en riesgo al inicio del seguimiento

Debe facilitarse especicando el tiempo que ha durado la observación, pues no es lo mismo una incidencia acumulada del 4% en un periodo de un año, que en un periodo de cinco años.

Cuando no todos los individuos han sido observados durante el mismo periodo porque por ejemplo, ha habido personas que se han incorporado después al estudio o porque ha habido pérdidas de sujetos a lo largo del seguimiento, se puede calcular la densidad de incidencia, que es una medida de aparición de una enfermedad en un momento de tiempo. 19


• La densidad de incidencia o tasa de incidencia mide los casos nuevos que

ocurren por unidad de tiempo-población de riesgo. El numerador es el mismo que el de la incidencia acumulada, pero en el denominador se tiene en cuenta la suma del tiempo individual de observación.

Densidad de incidencia (DI) =

Número casos nuevos durante el periodo de seguimiento Personas-tiempo de observación

El indicador persona-tiempo observación se mide, por ejemplo, como persona-año seguimiento. Para su cálculo se deben sumar los tiempos

individuales de observación.

E

Así, si por ejemplo , a dos personas se les sigue durante seis años (2 x 6), a una persona durante cinco años (1 x 5), a tres personas durante dos años (3 x 2) y a una persona durante un año (1 x 1), suman un total de 24 personas-año de seguimiento.

Como explican Argimon y Jiménez, el concepto persona-tiempo lleva implícita la idea de que el valor de diez personas-año puede proceder de la observación de diez personas durante un año cada una, de cinco personas durante dos años, o incluso, en el caso más extremo, de una sola persona durante diez años, pues cada unidad persona-tiempo se considera equivalente

e independiente de las otras.

RELACIÓN ENTRE INCIDENCIA Y PREVALENCIA La prevalencia depende de la densidad de incidencia y de la duración de la enfermedad, de modo que la prevalencia será mayor cuanta mayor sea la densidad de incidencia y/o cuanta mayor sea la duración de la enfermedad (por ejemplo, en el caso de enfermedades crónicas).

Prevalencia = Densidad de incidencia x duración de la enfermedad

20


Quizás el siguiente símil sirva para entender por qué esto es así. Imaginemos un grifo abierto vertiendo agua en un lavabo. El chorro de agua que cae sería el equivalente a la densidad de incidencia, y que el lavabo esté tapado o no sería el equivalente a la duración. La prevalencia, en este símil, sería la cantidad de agua que queda en el lavabo.

Figura 5.1. Relación entre incidencia y prevalencia

(Fuente: elaboración propia). Prevalencia (cantidad de agua que queda en el lavabo)

Chorro de agua (densidad de incidencia)

Duración de la enfermedad (lavabo tapado o destapado)

Baja (queda poco agua)

Grande

Corta (lavabo destapado)

Muy elevada (queda mucho agua)

Grande

Larga (lavabo tapado)

Muy baja (no queda agua)

Pequeña

Corta (lavabo destapado)

Elevada (queda agua)

Pequeña

Larga (lavabo tapado)

Tabla 5.1. Relación entre incidencia y prevalencia


21


Medidas de asociación Las medidas de asociación exponen la relación entre la aparición de una enfermedad y la exposición a un determinado factor de riesgo. El riesgo se dene como la probabilidad de desarrollar una enfermedad.

RIESGO RELATIVO Mide la magnitud de una asociación entre el factor de riesgo y la enfermedad. Responde a la pregunta “¿cuánto más frecuente es la enfermedad entre los expuestos a un factor de riesgo que entre los no expuestos?” Podemos denirlo también como el número de veces que es más probable que una enfermedad se desarrolle en el grupo de expuestos.

Para calcularlo es conveniente utilizar las tablas de doble entrada en las que cada individuo solo puede ser incluido en una celdilla, ya que estas son mutuamente excluyentes.

Enfermos

No enfermos

Expuestos

a

b

No expuestos

c

d

Tabla 5.2. Tabla para el cálculo del riesgo relativo

(Fuente: elaboración propia) Su fórmula es:

Riesgo relativo (RR) =

Incidencia en expuestos Incidencia en no expuestos

=

a / (a + b) c / (c + d)

Al calcular incidencia (casos nuevos) es una medida de riesgo utilizada en los

estudios de cohortes, puesto que en este tipo de estudios los sujetos, al inicio del estudio, están libres de enfermedad. 22


El riesgo relativo se interpreta como sigue: • Si su valor es superior a uno (RR > 1), la exposición estudiada es un factor de riesgo , puesto que si el cociente es superior a uno, esto indica que el

numerador es mayor que el denominador. Lo que ocurre, por tanto, es que hay más sujetos enfermos entre los expuestos (en el numerador) que entre los no expuestos (en el denominador). • Si su valor es próximo a uno (RR = 1), la exposición no está asociada con la enfermedad , pues no aumenta ni disminuye el riesgo de tener la enfermedad. Si el cociente es igual (o próximo) a uno, esto indica que hay tantos sujetos enfermos entre los expuestos (en el numerador) que entre los no expuestos (en el denominador). • Si su valor es inferior a uno (RR < 1), la exposición estudiada es un factor de protección , puesto que si el cociente es inferior a uno, esto indica que el

numerador es menor que el denominador. Lo que ocurre, por tanto, es que hay menos sujetos enfermos entre los expuestos (en el numerador) que entre los no expuestos (en el denominador).

Como mide la fuerza de asociación una asociación será tanto más fuerte cuanto más diera de 1 el valor del riesgo relativo.

Veamos cómo se calcula con un ejemplo: Se sigue durante 5 años a 1000 individuos en los que se aprecia un descenso del ST en el ECG de 4mm. De los cuales, 400 fuman (expuestos), y 600 no (no expuestos). Durante este periodo de tiempo se registra cuántos sufren un infarto agudo de miocardio (IAM), del siguiente modo: IAM

No IAM

Expuestos

50

350

No expuestos

30

570

Tabla 5.3. Ejemplo de estudio de cohortes


O L P M E J E

23


O L P

Sumamos los totales de cada la y cada columna: IAM

No IAM

Total

Expuestos

50

350

400

No expuestos

30

570

600

Total

80

920

1000

Tabla 5.4. Suma de valores totales en el ejemplo anterior


M La incidencia en expuestos es: – Ie = 50 / 400 = 0.125

E

La incidencia en no expuestos es: – Io = 30 / 600 = 0.05

J

Por lo tanto, la probabilidad de sufrir un IAM en 5 años es del 12,5% en fumadores y del 5% en no fumadores. – RR = 0.125 / 0.5 = 2.5

E

Lo que se interpreta como: es 2.5 veces más probable sufrir un infarto agudo de miocardio (IAM) en los fumadores que en los no fumadores.

ODDS RATIO Es la medida básica de asociación de los estudios casos-controles. En este tipo de estudios no se puede estimar de forma directa el riesgo, puesto que los sujetos ya presentan la enfermedad en el momento de ser seleccionados, pero existe una vía alternativa o indirecta de hacer el cálculo de la fuerza de

asociación, mediante un parámetro que es la desigualdad relativa, odds ratio, razón de desventaja o razón del producto cruzado, y se suele representar por las letras OR.

24


Para su cálculo también se construye una tabla de doble entrada:

Casos

Controles

Expuestos

a

b

No expuestos

c

d

Tabla 5.5. Tabla para el cálculo del odds ratio


Se calcula mediante la fórmula:

Odds Ratio (OR) =

axd b x c

El sentido de la exposición sigue siendo el mismo que en el caso del riesgo relativo, puesto que en el denominador están los casos expuestos y los controles no expuestos (es decir, el numerador apunta que la enfermedad está causada por la exposición), y en el denominador se encuentran los casos no expuestos y los controles expuestos (es decir, lo raro, como signica el término inglés odd), por tanto, podemos memorizar la fórmula a partir de esta regla nemotécnica: Odds Ratio (OR) = lo esperado / lo raro

25


Su resultado se interpreta igual que el riesgo relativo, de manera que: • Si su valor es superior a uno ( OR > 1), la exposición estudiada es un factor de riesgo , puesto que si el cociente es superior a uno, esto indica que el

numerador es mayor que el denominador, por tanto, hay más casos entre los expuestos y controles entre los no expuestos, que son los que aparecen en el

numerador. • Si su valor es próximo a uno (OR = 1), la exposición no está asociada con la enfermedad , pues no aumenta ni disminuye el riesgo de tener la enfermedad,

puesto que el numerador y el denominador tienen valores similares, y por eso el cociente es próximo a uno. • Si su valor es inferior a uno (OR < 1), la exposición estudiada es un factor de protección , puesto que si el cociente es inferior a uno, esto indica que el

numerador es menor que el denominador, por tanto, hay menos casos entre los expuestos y controles entre los no expuestos, que son los que aparecen en

el numerador.

O

Veamos cómo se calcula con un ejemplo de un supuesto estudio de casos-control, en el que se mide si el consumo de más de 80 gramos de alcohol al día es un factor de riesgo para la aparición de cáncer de páncreas encuentran estos datos:

L P M

Cáncer de páncreas

No cáncer de páncreas

Alcohol > 80 g/día

25

40

Alcohol < 80 g/día

35

120

Tabla 5.6. Ejemplo de un estudio casos-control


E J E 26

Odds Ratio (OR) =

25 x 120 40 x 35

= 2.14

Se interpreta como sigue: el consumo de más de 80 gramos de alcohol al día aumenta 2.14 veces la probabilidad de padecer un cáncer de páncreas.


Sensibilidad, especicidad y valores predictivos

La sensibilidad de una prueba diagnóstica es la capacidad de esta para clasicar correctamente individuos enfermos. Contesta, por tanto, a la pregunta: “si un individuo tiene la enfermedad o el factor de riesgo, ¿qué probabilidad existe de que el resultado en la prueba sea positivo?”

Si una prueba no es muy sensible, habrá muchos falsos negativos, es decir, personas que son diagnosticadas como sanas por la prueba pero que realmente tienen la enfermedad. La especicidad de una prueba diagnóstica es la capacidad de esta para clasicar correctamente individuos sanos. Contesta, por tanto, a la pregunta: “si un individuo no tiene la enfermedad o el factor de riesgo, ¿qué probabilidad existe de que el resultado en la prueba sea negativo?” . La sensibilidad depende de la prevalencia de

la enfermedad, de manera que cuanto más prevalente sea la enfermedad, mayor será la sensibilidad, al aumentar también la probabilidad de que esta sea detectada. Si una prueba no es muy especíca, habrá muchos falsos positivos, es decir,

personas que son diagnosticadas como enfermas por la prueba pero que realmente están sanas. Por tanto, en los casos de enfermedades poco prevalentes, graves o cuyo tratamiento sea costoso o agresivo, se requieren pruebas muy especícas, ya

que es difícil que se detecten los casos, como por ejemplo, para diagnosticar una neoplasia.Sin embargo, en aquellas enfermedades que deben ser controladas o tratadas en sus etapas iniciales, interesan pruebas que sean sensibles, para que puedan clasicar correctamente a los enfermos.

El valor predictivo positivo (VPP) es la probabilidad de que una persona que ha dado positivo en la prueba esté realmente enferma. El valor predictivo negativo (VPN) es la probabilidad de que una persona que ha dado negativo en la prueba esté realmente sana. La relación entre la sensibilidad y la especicidad se puede representar grácamente mediante la realización de una curva ROC (del inglés, receiveroperanting characteristic curve), en la que se representa, en el eje de ordenadas

los valores de la sensibilidad, y en el de abscisas los del complementario de la especicidad (1-E). El área bajo la curva ROC indica la capacidad discriminatoria de la prueba, mayor cuanto más próximo sea dicho área al valor 1, que correspondería al hipotético valor de una prueba que fuera 100% sensible y 100% especíca. Una prueba que no discriminara entre sanos y enfermos, dibujaría su curva ROC como la diagonal del gráco y su valor sería de 0.5.

27


Podemos recordar cómo se calculan la sensibilidad, la especicidad y los valores predictivos positivos y negativos, muy fácilmente con el siguiente cuadro. Lo único que debemos recordar es que los verdaderos positivos (VP) y los verdaderos negativos (VN) siempre se sitúan en el numerador.

Enfermos

No enfermos

Prueba (+)

a (VP)

b

VPP

Prueba (-)

c

d (VN)

VPN

Sensibilidad

Especificidad

Tabla 5.7. Tabla para el cálculo de la sensibilidad, especicidad

y valores predictivos (Fuente: elaboración propia).

Sensibilidad =

VPP =

28

a a+c

a a+b

Especicidad =

VPN =

d c+d

d b + d


Veamos cómo se calculan todos estos valores a partir de un ejemplo:

Personas con insuficiencia cardiaca

Personas sin insuficiencia cardiaca

Disnea de esfuerzo (+)

90

45

Disnea de esfuerzo (-)

5

575

O

L

Tabla 5.8. Ejemplo de hallazgos de una prueba


P Lo primero que tenemos que hacer es calcular el total de las las y las columnas:

Personas con insuficiencia cardiaca

Personas sin insuficiencia cardiaca

Total

Disnea de esfuerzo (+)

90

45

135

Disnea de esfuerzo (-)

5

575

577

Total

95

620

M

E

Tabla 5.9. Cálculo de los totales para el ejemplo anterior


J Aplicando las fórmulas: Sensibilidad = 90 / 95 = 0.947

VPP = 90 / 135 = 0.666

Especicidad = 575 / 620 = 0.927

VPN = 575 / 577 = 0.996

E

29


“Todo el que bebe este tratamiento se recupera al poco tiempo, excepto aquellos a los que no ayuda, que fallecen todos. Por tanto, es obvio que fracasa solo en los casos incurables”

Galeno

ÉTICA EN LA PUBLICACIÓN CIENTÍFICA Como ya se ha indicado, la investigación en ciencias de la salud debe estar caracterizada por la objetividad, la abilidad y la validez de sus datos y debe

permitir la reproducibilidad del estudio. La falta de honestidad por parte de los investigadores o de los responsables de la revista puede corromper la ciencia, haciendo que esta pierda la credibilidad que se le presupone, e incluso puede perjudicar a pacientes si los resultados de los estudios que se publican han sido manipulados y, por tanto, no son ciertos. Algunas de las conductas reprobables desde un punto de vista cientíco, ético y/o legal son las que se enumeran a continuación, que conciernen tanto a autores

como a las personas que participan en el proceso de publicación de las revistas. • No se pueden manipular datos o imágenes con el n de obtener los resultados

que se esperaban o que interesan por algún motivo como aumentar la prescripción de un fármaco u obtener nanciación para seguir investigando.

Estas conductas pueden suponer un riesgo para los pacientes, que pueden ser tratados con medicamentos o intervenciones no efectivos porque los hallazgos de estos estudios, al estar publicados, formen parte de alguna revisión sistemática o metaanálisis. Además, se pueden seguir destinado fondos a investigaciones que se basan en datos fraudulentos y que, como indica Marcovitch, están por ello abocadas al fracaso. Los autores deben especicar todas las fuentes y métodos utilizados para obtener y analizar los datos, explicando o referenciando los métodos analíticos

utilizados. Además, en la discusión del artículo, como ya se ha comentado, se deben indicar los posibles sesgos del estudio. Por este motivo, es especialmente importante declarar si existe un potencial conicto de intereses tanto en el

artículo como en la carta de presentación que se elabora para su envío. El conicto de intereses existe cuando un autor (o su institución) tiene una relación personal, profesional o nanciera que pudiera inuir de manera no

30


apropiada en sus acciones al realizar la investigación o en la redacción del informe nal de esta. Dicha inuencia puede darse en el propio diseño del estudio, si este

ha sido pensado para tratar de aumentar la posibilidad de encontrar el resultado más favorable, en la inclusión de pacientes que puedan favorecer la obtención de dicho resultado o en el análisis de los datos, si estos se manipulan.

Para evaluar si existe un conicto de intereses nos podríamos plantear si los lectores podrían sentirse manipulados o engañados por los resultados que se publican.

• No se deben facilitar conclusiones que no se deriven de los hallazgos del

estudio. En ocasiones, estas conclusiones o recomendaciones para la práctica se facilitan dejando entrever algún tipo de interés por parte de los autores del artículo para que las conclusiones sean esas y no otras. • Los autores que pretenden publicar un artículo cientíco deben saber que no

es ético enviar un mismo estudio a varias revistas simultáneamente, puesto que de esta manera no se trataría de un artículo inédito y esta es, como hemos visto, una condición indispensable para que sea considerado un artículo original. Además, si ambos artículos fueran publicados con resultados idénticos o muy similares, se produciría una publicación duplicada, que puede tener consecuencias tanto legales como cientícas: – En cuanto a las repercusiones legales, la primera revista en publicar los

resultados puede poseer derechos de autor, lo que supone que la segunda revista incurra en un robo intelectual o plagio. Asimismo, es necesario indicar al equipo editorial de la revista si ha habido alguna presentación previa de los resultados en algún evento cientíco o en algún recurso Web. La presentación de resultados en algún evento cientíco, generalmente,

no es óbice para que el artículo sea admitido al proceso de revisión; sin embargo, la publicación de los mismos en una red pública sí puede originar problemas si al artículo se puede acceder desde fuera de la institución. – Con respecto a las repercusiones en el ámbito cientíco, los artículos

duplicados pueden originar un sesgo en las revisiones sistemáticas y los metaanálisis, si estos contabilizan dos veces los mismos datos. 31


Tampoco se deben realizar los denominados artículos-salami en los que se trocean artículos con metodología común y hallazgos similares, redundantes o incluso se realizan publicaciones duplicadas, con el n de obtener un mayor

número de artículos publicados. Esta práctica de “cortar” los resultados de un mismo artículo puede tener sentido, como Matías-Guiu apunta, si los resultados

del estudio pueden ser interesantes para distintos grupos de profesionales o especialistas, por ejemplo, si los a partir de los resultados de un estudio se elaboran artículos destinados a enfermeros, psicólogos o trabajadores sociales.

Figura 5.2. Elaboración de artículos-salami

(Fuente: elaboración propia). • Cuando se va a utilizar contenido de algún otro autor, este debe ser referenciado en el texto. Además, si la cita () es literalmente el mismo texto que el expresado por el autor, esta debe ir entrecomillada. Asimismo, si se utiliza una expresión o una palabra que es fruto de la creatividad de autor, debemos especicar que estamos parafraseando al autor de la misma. • También ha de tenerse en cuenta que no se debe reproducir un trabajo sin

autorización del autor, puesto que ello podría ser motivo de plagio. • Tanto los autores del estudio como los editores de las revistas deben hacer lo posible para evitar el sesgo de publicación , que se reere a aquellas situaciones en las que los resultados obtenidos en el estudio inuyen en

32


la decisión de publicarlo o no, de manera que se publican en mayor grado resultados positivos que negativos (aquellos concluyen que no existen diferencias signicativas entre los grupos).

La responsabilidad de reducir este sesgo no solo recae en los editores de las revistas, sino también, en los propios autores. Sin embargo, la no publicación de estos artículos supone un sesgo en las evidencias disponibles puesto que, al no estar publicados ni difundidos por ningún otro medio, es muy poco probable que formen parte de revisiones sistemáticas y/o metaanálisis y, como consecuencia, puede perjudicar a los

pacientes a los que atendemos. Debido al sesgo de publicación se siguen utilizando terapias aunque se haya demostrado con estudios que no son mejores que otros fármacos más antiguos o más baratos. De hecho, el Real Decreto 223/2004, de 6 de febrero, por el que se regulan los ensayos clínicos con medicamentos, indica, en su artículo 38: “ el promotor está obligado a publicar

los resultados, tanto positivos como negativos, de los ensayos clínicos autorizados en revistas cientícas y con mención al Comité Ético de Investigación Clínica que aprobó el estudio”. Con ello se pretende que quienes desarrollan su trabajo en el ámbito clínico cuenten con toda la información que necesitan para decidir qué tipo de tratamiento utilizan en función de los hallazgos encontrados. • Los responsables de la revista deben corregir inexactitudes o publicar una

retracción cuando haya evidencia de fraude o error importante. Asimismo, deben expresar su reserva si sospechan de conducta impropia por parte

de los autores y guiarse por las normas de buena práctica publicadas por el Comité Internacional de Editores de Revistas Biomédicas, por las

publicadas por el Comité de Ética en Publicaciones o por las del Consejo de Editores Cientícos. • Los evaluadores que participan en la revisión por pares no pueden permitir que los celos o las rivalidades profesionales o personales inuyan en su valoración nal del artículo. En todo caso, si los revisores pensaran que un potencial conicto de intereses pudiera afectar a su trabajo, deberían indicarlo

a los responsables de la revista y rehusar esa revisión. • Los revisores y los miembros del equipo editorial de la revista están obligados a mantener la condencialidad sobre los originales que le son remitidos para

su valoración y a no retrasar indebidamente el proceso de evaluación. • Los editores de las revistas deben tener en cuenta que la publicación o no

de un artículo no puede venir determinada por quién es su autor o cuál es su lugar de procedencia. A este hecho se denomina sesgo editorial. 33


“La ciencia más útil es aquella cuyo fruto es el más comunicable”

Leonardo Da Vinci

¿CÓMO ELEGIR LA REVISTA ADECUADA PARA ENVIAR UN ARTÍCULO? En este punto se intentará describir los criterios generales ayudan a elegir la revista más adecuada para la publicación de un artículo. En primer lugar, habrá que buscar alguna revista que publique artículos sobre el área de conocimientos que les interesa a los autores del artículo. Es necesario, por tanto, leer el propósito de la revista y su ámbito de conocimiento antes de enviar el artículo. Entre todas las revistas donde el artículo pueda tener cabida, debemos escoger aquella que tenga mayor “nivel de calidad”. Para ello debemos: • Realizar una búsqueda bibliográca para conocer dónde se han publicado los

trabajos más importantes o interesantes de la temática sobre la que trata el artículo. • Informarnos sobre cuál es el factor de impacto (FI) o el índice de citación (IC)

de la revista. El factor de impacto es el índice bibliométrico más frecuentemente utilizado. Se calcula dividiendo el número de citas del año completo de artículos publicados en los dos años anteriores entre el número total de artículos publicados en esos dos años por la revista. Este índice se publica a través del Journal Citation Report (JCR).

E

34

Por ejemplo , si quisiéramos saber el factor de impacto que una revista ha tenido en 2012, deberíamos indicar el número de citas que en 2012 se produjeron de artículos publicados entre 2010 y 2011 en esa revista dividido entre el total de artículos publicados en 2010 y 2011 por esa revista.


El factor de impacto, por tanto, evalúa la importancia relativa de la revista, pero no indica el número de veces que un artículo determinado ha sido citado, como sí aparece en Google Académico, por ejemplo. Actualmente, son pocas las revistas de enfermería españolas que cuentan con

factor de impacto puesto que este índice recoge fundamentalmente, revistas anglosajonas. En nuestra disciplina, puede ser útil guiarnos por otros índices, como el índice de citación (IC) elaborado por la Fundación Index. • Vericar si la revista tiene un sistema de evaluación por pares y si está indizada en alguna base de datos bibliográca, ya que ambos son indicadores

de calidad de la revista. El sistema de evaluación por pares ( peer review) garantiza una evaluación imparcial, independiente y crítica, al tratarse de una revisión ciega. Las revistas que cuentan con este sistema de revisión, envían sus artículos a dos evaluadores, que son personas ajenas al personal editorial, que evalúan los artículos sin conocer la identidad de los autores del manuscrito ni a qué institución pertenecen. También cada revisor desconoce quién es la otra persona que está evaluando ese mismo artículo. Por otro lado, las revistas indexadas en bases de datos bibliográcas , aumentan la difusión de los artículos que publican, puesto que estos pueden ser localizados buscando no solo en la revista, sino también al hacer búsquedas en las bases de datos que contienen la revista y que, como hemos visto, es la forma más habitual de localizar información cientíca. Además, el hecho de

que la revista esté indizada en bases de datos supone que ha superado el proceso de evaluación de esas bases, y por tanto, aporta evidencia sobre la calidad de la revista. • Conrmar si se trata de una revista de acceso abierto: puesto que, de esta

manera, la difusión del artículo también se verá aumentada. Hasta hace relativamente poco tiempo, era necesario estar suscrito a estas revistas (bien individualmente o a través de las instituciones) para poder

acceder a los artículos que en ellas se publicaban. Sin embargo, la irrupción de Internet ha supuesto una evolución y, a la vez, un cambio en la forma de publicar, plasmándose este cambio en lo que se conoce como la Iniciativa de Acceso Abierto (en inglés, Open Access Initiative , OAI). El movimiento internacional de la Iniciativa de Acceso Abierto promueve el acceso abierto y sin restricciones (sin necesidad de abonar cuotas de suscripción) a la literatura cientíca y académica, fomentando, así el acceso a todos los campos del saber cientíco como un derecho universal.

35


El movimiento del Open Access sentó sus bases en la Conferencia Mundial sobre la Ciencia para el siglo XXI celebrada en Budapest en diciembre de 2001 y cuyo resultado fue la Iniciativa de Budapest de Acceso Abierto ( Budapest Open Access Initiative). Esta iniciativa es, a la vez, una declaración de principios, puesto que arma que el conocimiento cientíco es decisivo en la producción

de bienestar a la población y por tanto, debe ser un bien compartido, una estrategia de actuación y un acto de compromiso, ya que plantea que la aplicación del conocimiento cientíco mejora la salud y el bienestar de la

población y que, por tanto, el acceso al conocimiento no debería ser asimétrico, abogando así por un mundo más equitativo, o como en ella se arma: “ la ciencia en pro de un mundo más equitativo”. Cada vez son más las revistas que se suman a esta iniciativa y que publican sus contenidos completos en abierto con el n de que los lectores puedan acceder a la información sin necesidad

de pagar cuota de suscripción alguna. • Conocer la frecuencia con que aparece la revista para saber si su tirada es

mensual, bimestral, trimestral, etc. Esta información nos dará una primera idea del tiempo que vamos a tener que esperar para que el artículo se publique, puesto que, suponiendo que el tiempo que tardan las revistas en revisar un artículo es el mismo, las revistas de tirada trimestral tardarán más meses en publicar el artículo que las de periodicidad mensual. El tiempo medio que tarda una revista de tirada mensual en publicar un artículo se sitúa entre 4 y 6 meses, pero esta estimación depende mucho

de la cantidad de artículos que recibe cada revista. Podemos preguntar a algún compañero que haya publicado recientemente en la revista que nos

interese, el tiempo que ha transcurrido desde el envío del artículo hasta su publicación y así podremos tener una mejor estimación de cuánto tiempo va a pasar desde que enviemos el artículo hasta que este pueda ser publicado, en caso de ser admitido. Una vez hemos decidido cuál va a ser la revista a la que enviaremos el artículo, debemos leer las normas de publicación de la revista, que suelen aparecer en una sección denominada “Normas de publicación”, “Información para autores”, “Instrucciones a los autores”, etc., con el n de ajustar la redacción de nuestro

artículo al estilo editorial de la revista. Es recomendable, una vez nalizada la redacción del artículo, dejarlo sin

enviar y volver a revisarlo unos días después, para acercarse a él con una mirada más crítica, que permitirá modicar algunos aspectos y mejorarlo antes de

enviarlo a la revista.

36


Envío del artículo a la revista Actualmente, la mayoría de las revistas aceptan el envío electrónico de los manuscritos y para ello, habitualmente tienen un formato determinado para que los autores realicen el envío. En el caso de enviar el artículo en papel, suele ser necesario remitir el número requerido de copias y de las guras. En cualquier caso, el artículo debe ir acompañado de una carta de presentación en la que se debe incluir la siguiente información: • Nombre y dirección de correo electrónico del autor con el que se establecerá

la correspondencia. • Título del artículo. • Tipo de artículo y sección de la revista a la que va dirigido. • Una declaración donde se asegure que el artículo ha sido leído y aprobado

por todos los autores y que estos consideran que el manuscrito presenta un trabajo honesto. • Una declaración de las relaciones nancieras o de otro tipo que pudieran acarrear un potencial conicto de intereses en los aspectos cientícos. • Una declaración completa de todos los manuscritos enviados para publicar y de

los artículos previos que puedan ser considerados publicaciones redundantes, citándose estos artículos e incluyendo copias de los mismos. Asimismo, habrá de indicarse si los resultados preliminares del estudio fueron difundidos en algún evento cientíco. • Una declaración donde se asegure que ese mismo artículo no se ha publicado

ni se encuentra en proceso de evaluación en ninguna otra revista, y que tampoco ha sido presentado en ningún evento cientíco. • Cualquier otro tipo de información que pueda ser útil para el editor de la

revista como por ejemplo, los comentarios obtenidos en revisiones anteriores de ese artículo en otras revistas. Muchas revistas facilitan una lista de comprobación previa ( checklist) al envío del documento, para que los autores puedan comprobar si el manuscrito contiene todos los elementos que se requieren para su envío a esa publicación. Estas listas de comprobación deben ser enviadas junto al artículo.

37


Cuando el artículo es recibido, el autor corresponsal recibe un correo indicándole que el artículo se ha enviado correctamente (si es este el caso) y

el periodo estimado en el que obtendrá la información sobre el resultado de la evaluación de su artículo. Si el envío no se ha realizado correctamente, se indica a este autor cómo han de enviarlo, o si falta algún documento. Si este correo de conrmación no se recibe en el plazo de un mes, ni se puede localizar en qué fase

del proceso de evaluación se encuentra el artículo (posibilidad que hoy en día ofrecen muchas revistas), es recomendable escribir al editor de la revista para

comprobar si ha sido recibido. Si el artículo cumple los requisitos establecidos, es enviado a dos revisores externos (si la revista cuenta con un sistema de revisión por pares). La evaluación,

como antes se ha indicado, es ciega ya que los revisores desconocen la autoría del manuscrito, a qué institución pertenecen los autores y qué otro revisor lo está evaluando. Cada uno de los evaluadores remite un informe de su valoración del artículo al editor, en el formato de revisión normalizado que tenga cada revista. En su informe, el evaluador valora cada una de las partes del artículo original y, nalmente, indica si el artículo puede ser aceptado para su publicación, si puede

ser publicado pero es preciso mejorar algún aspecto del artículo, o si por el contrario, el artículo debe ser rechazado. El editor de la revista recibe los dos informes reportados por los revisores y emite un informe nal que envía a los

autores indicándoles cuál ha sido el resultado de la evaluación de su artículo. Si el manuscrito es aceptado sin cambios, se indica al autor si es necesario que remita algún documento más (por ejemplo, una revisión de la versión maquetada) y se le indica una fecha aproximada en la que su artículo estará publicado. Si el artículo es aceptado con cambios (que es la situación más habitual), se indica al autor qué modicaciones deben ser realizadas y en qué plazo de tiempo para que el artículo pueda ser publicado. Si no se realizan las modicaciones o no

se envía la nueva versión del manuscrito antes de la fecha establecida, este podría ser eliminado, nalizando así su proceso de evaluación.

Si el artículo no es aceptado para ser publicado, se informa al autor de cuáles han sido los motivos alegados por los revisores externos para su rechazo. Los

autores pueden entonces, tratar de mejorar el artículo utilizando esta información y pueden enviarlo con esas mejoras a otra publicación. Esto se podrá hacer siempre y cuando los motivos de rechazo no residan en aspectos relacionados con la metodología que, como ya se indicó, requeriría la elaboración de un nuevo estudio.

38


“Libros, caminos y días dan al hombre sabiduría”

Proverbio árabe

ENFERMERÍA BASADA EN LA EVIDENCIA Aunque en el primer bloque, a modo introductorio, ya se han expuesto algunos

conceptos relacionados con la práctica basada en la evidencia, en este capítulo se pretende profundizar un poco más en este movimiento. Como ya se indicó en el capítulo en el que se abordaban los Aspectos básicos de la investigación en ciencias de la salud , la Enfermería Basada en la Evidencia (EBE) es un movimiento relativamente reciente. Fue en marzo de 1997 cuando se

celebró en Londres la 1st National Conference on Evidence Based Nursing (Conferencia Nacional de Enfermería Basada en la Evidencia), auspiciada por el Royal College of Nursing , que se sustenta en las bases conceptuales de la Medicina Basada en la Evidencia (MBE). El concepto de MBE se apunta en 1991 por Guya y, y, en 1992, el Evidence Based Medicine Working Group , creado en la Universidad de McMaster (Canadá), enuncia una nueva forma de entender la asistencia sanitaria. Desde el año 1993 hasta 1996 se publican en JAMA una serie de artículos en los que marca las directrices de cómo evaluar un artículo cientíco ( User´s Guides to the Medical Literature). La primera denición explícita de la MBE fue enunciada en 1996 por Sacke y sus colaboradores, quienes la denen como “el uso consciente, explícito y juicioso

de la mejor evidencia actual para la toma decisiones sobre el cuidado de los pacientes. Implica integrar la maestría clínica con la mejor evidencia externa derivada de la investigación sistemática”. El objetivo de la MBE y de la EBE sería, por tanto, disponer de la mejor información cientíca disponible (la mejor evidencia) para aplicarla a la práctica

clínica. En ocasiones la mejor evidencia no procederá de una revisión sistemática o de un ensayo clínico aleatorio, que son los que a priori tienen mayor grado de evidencia sino, a lo mejor, de la opinión de un experto (que aporta un bajo grado de evidencia), pero si no hay otra superior, será la que deberemos tener en cuenta. Buscar evidencias y actuar de acuerdo a ellas, como el centro colaborador JBI ( Joanna Joanna Briggs Institut Institutee) indica, es útil para:

39


• Las enfermeras asistenciales: que pueden actualizarse y prestar cuidados basados en documentación cientíca y, por tanto, de calidad; acceder a protocolos con los que se consiguen resultados válidos y ables; y resolver

dudas sobre la validez de los procedimientos que realizamos. • Las enfermeras investigadoras: ya que pueden conocer la evidencia actual

y emplearla como punto de partida para futuros estudios, y formarse en la realización de lectura crítica, revisiones sistemáticas y en la evaluación de los resultados.

Niveles de evidencia La primera de las escalas jerárquicas de clasicación de evidencias fue

formulada en 1979 por la Canadian Task Force on the Preventive Health Care (Grupo de Trabajo Canadiense en el Cuidado de la Salud Preventiva), antes conocido como Grupo de Trabajo Canadiense sobre el Examen Periódico de la Salud. Este grupo estuvo trabajando desde 1976 en el desarrollo de una metodología que permitiera pesar la evidencia cientíca con el n de hacer

recomendaciones a favor o en contra de incluir maniobras de prevención en el examen periódico de salud realizado a personas asintomáticas, puesto que,

como ellos indican, los médicos en su práctica clínica deben tomar decisiones binarias binaria s (hacer o no hacer), pero la evidencia cientíca de muchas intervenciones intervencio nes

preventivas no muestra alternativas en esas dos dimensiones. En la década de 1980 la metodología del Grupo de Trabajo Canadiense fue aprobada, con modicaciones mínimas, por el U.S. Preventive Services Task Force (USPSTF) o Grupo Estadounidense de Servicios Preventivos. En 2005 el Grupo de Trabajo Canadiense en el Cuidado de la Salud Preventiva se disolvió, pero en 2010 el

grupo de trabajo fue restablecido con el apoyo de la Public Health Agency of Canada (PHAC) o Agencia de Salud Pública de Canadá. Tanto la U.S. Preventive Services Task Force como la Canadian Task Force on the elaboración de Preventive Health Care , que son dos instituciones de referencia en la elaboración recomendaciones en el ámbito de la prevención y la Atención Primaria, pertenecen al grupo GRADE (The Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation), que comenzó su andadura en el año 2000. Los sistemas de evaluación de la calidad actuales no solo tienen en cuenta el tipo de diseño de los estudios, sino que los grados de recomendación se establecen a partir de la calidad de la evidencia y del benecio neto (benecios menos perjuicios) de la medida evaluada.

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Calidad de la evidencia

Alta

Diseño del estudio

A

Limitación de la calidad del estudio importante (-1) ECA o muy importante (-2) (Ensayo Inconsistencia importante (-1) clínico aleatorizado) Alguna (-1) o gran (-2) incertidumbre acerca de si la evidencia es directa Datos Datos escasos escasos o impreci imprecisos sos (-1)

Moderada

Alta probabilidad de sesgo de noticación (-1)

Baja

A

Disminuir si

Aumentar si

Asociación fuerteB, sin factores de confusión, consistente y directa (+1) Asociación muy fuerteC, sin amenazas importantes a la validez (no sesgos) y evidencia directa (+2) Gradiente Gradiente dosis-respu dosis-respuesta esta (+1) Todos los posibles factores confusores podrían haber reducido el efecto observado (+1)

Estudio observacional

Muy baja A B

C

1: subir o bajar 1 nivel (p. ej., de alto a moderado); 2: subir o bajar 2 niveles (p. ej., de alto a bajo). Un riesgo relativo estadísticamente signicativo de > 2 (< 0,5), basado en evidencias evidencias consistentes en 2 o más

estudios observacionales, sin factores confusores plausibles.

Un riesgo relativo estadísticamente signicativo de > 5 (< 0,2), basado en evidencia evidencia directa y sin amenazas

importantes a la validez.

Tabla 5.10. Evaluación de la calidad de la evidencia para cada variable. Sistema

GRADE (Fuente: Marzo Castillejo M, Bellas Beceiro B, Vela Vallespín Vallespín C, Nuin Villanueva M, Bartolomé Moreno C, Vilarrubí Estrella M, et al. Recomendaciones de prevención del cáncer. Aten Primaria. 2012; 44 Supl 1:23-35).

Pacientes

Fuerte

Débil

Clínicos

Gestores/planificadores

La inmensa mayoría de las personas estaría de acuerdo con la acción recomendada y únicamente una pequeña parte no lo estaría

La mayoría de los pacientes debería recibir la intervención recomendada

La recomendación puede ser adoptada como política sanitaria en la mayoría de las situaciones

La mayoría de las personas estaría de acuerdo con la acción recomendada, pero un número importante de ellas no

Reconoce que diferentes opciones serán apropiadas para diferentes pacientes, y que el profesional sanitario tiene que ayudar a cada paciente a adoptar la decisión más consistente con sus valores y preferencias

Hay la necesidad de un debate importante y la participación de los grupos de interés

Tabla 5.11. Fuerza de las recomendaciones. Sistema GRADE

(Fuente: Marzo Castillejo M, Bellas Be llas Beceiro B, Vela Vallespín Vallespín C, Nuin Villanueva M, Bartolomé Moreno C, Vilarrubí Estrella M, et al. Recomendaciones de prevención del cáncer. Aten Primaria. 2012; 44 Supl 1:23-35). 41


Definición de las variables de resultado (de benecio y de riesgo), para cada una de las preguntas de intervención formuladas y denidas en formato PICO (paciente, intervención, comparación, outcomes) Puntuación de las variables de resultado de 1 a 9. A las variables clave para tomar

una decisión se les asigna una puntuación de 7 a 9, para las variables importantes (pero no clave) de 4 a 6 y para las variables poco importantes, de 1 a 3. El grupo de trabajo identicó, valoró y consensuó la importancia de las variables de resultado. Evaluación de la calidad de la evidencia para cada una de las variables de resultado clave. Para la evaluación de la evidencia se han tenido en cuenta las RS y

los informes disponibles elaborados por la USPSTF y la CTF. Asimismo se han diseñado búsquedas para identicar las RS, los ECA y otros estudios publicados. La calidad de

la evidencia para cada una de las variables en el sistema GRADE se valora como alta, moderada, baja y muy baja. Los ECA (y las RS de ECA) tienen como punto de partida una calidad de la evidencia alta y los estudios observacionales (y las RS de estudios observacionales) baja. Los diversos aspectos descritos en la Tabla 5.10 pueden hacer disminuir o aumentar la calidad de la evidencia. Las tablas de evidencia se han elaborado con la herramienta GRADE prole (http://www.gradeworkinggroup.org/index.htm ( http://www.gradeworkinggroup.org/index.htm ) Evaluación de la calidad global de la evidencia. La calidad global de la evidencia

se considera según el nivel de calidad más bajo conseguido por las variables de resultado claves. Si la evidencia para todas las variables claves favorece la misma alternativa y hay evidencia de alta calidad para algunas, aunque no para todas las variables, la calidad global se puede considerar alta. Las evidencias de baja calidad sobre benecios y riesgos poco importantes no deberían disminuir el grado

de evidencia global. Asignación de la fuerza de la recomendación. El sistema GRADE distingue entre

recomendaciones fuertes y débiles, y hace juicios explícitos sobre los factores que pueden afectar a la fuerza de la recomendación: balance entre benecios y riesgos,

calidad global de la evidencia, valores y preferencias de la población y costes. Ambas categorías, fuerte y débil, pueden ser a favor o en contra de una determinada intervención. Las recomendaciones se han valorado desde la perspectiva individual y desde la perspectiva poblacional. Se remarca la importancia que tiene que las personas estén informadas de los benecios y riesgos del cribado. Los valores y preferencias

de las personas serán factores clave para realizar este cribado. Algunas personas le darán mucho valor a los benecios del cribado (disminución de la mortalidad),

pero otras querrán evitar los riesgos del sobrediagnóstico y sobretratamiento, y los posibles perjuicios sobre su calidad de vida. En la Tabla 5.11 se describe el signicado

de las categorías fuerte y débil. ECA: CTF: RS: USPSTF:

Ensayo clínico aleatorizado. Canadian Task Task Force. Revisiones sistemáticas. United States Preventive Task Force.

Tabla 5.12. Metodología de evaluación de la calidad de la evidencia y fuerza de las

recomendaciones. Sistema GRADE (Fuente: Marzo M arzo Castillejo M, Bellas Beceiro Be ceiro B, Vela Vela Vallespín C, Nuin Villanueva M, Bartolomé Moreno C, Vilarrubí Estrella M, et al. Recomendaciones de prevención del cáncer. Aten Primaria. 2012; 44 Supl 1:23-35). 42


Podemos decir que la MBE y la EBE (en general, la práctica basada en la evidencia) pretende la unión entre investigación y práctica clínica. Es

decir, se pretende que las enfermeras que trabajan en el ámbito clínico apliquen los conocimientos adquiridos mediante la investigación y que los que investigan lo hagan sobre aspectos de la práctica clínica, para lo que deben valorar cuál va a ser la aplicación práctica de los hallazgos de la investigación. Me gustaría terminar esta introducción sobre qué es la EBE EB E con una reexión

hecha por Virginia Henderson en un congreso celebrado en Edimburgo en el año 1987, y cuya traducción libre sería: “Cuando la sensibilidad de las enfermeras hacia las necesidades humanas (su intuición) se una a la habilidad de encontrar y utilizar la opinión experta, con la habilidad de encontrar investigaciones publicadas y aplicar aplic ar eso a su práctica, prác tica, y cuando cuan do ellas ella s mismas mism as utilicen util icen el método méto do cientíc cien tícoo de investigación, no habrá límites a la inuencia que ellas pueden tener en el cuidado de la salud en todo el mundo1”.

Lectura crítica de artículos La lectura crítica de la literatura cientíca es una herramienta imprescindible

para todos los profesionales sanitarios que deben tomar decisiones en su práctica diaria. La lectura crítica es parte del proceso de la Medicina Basada en la Evidencia (MBE) o, en términos generales, de la Práctica Basada en la Evidencia. El fundamento de este movimiento, como ya se ha explicado, es que las

decisiones sobre diagnóstico, pronóstico, etiología y terapia estén basadas en evidencias sólidas procedentes de la mejor investigación clínico-epidemiológica posible. A este conocimiento derivado de la investigación debe añadirse la experiencia de la persona que atiende al paciente, el entorno y los medios

disponibles, y las preferencias de los pacientes. La Práctica Basada en la Evidencia es un proceso que consta de cinco etapas o pasos, como ya se expuso en el apartado ¿Por qué y para qué investigar?

1. “When nurses’ sensivity to human needs (their intuition) is joined with the ability to nd and use expert opinion, with the ability to nd reported research and apply it to their practice, and when they themselves use the scientic method of investigation, there is no limit to the inuence they might have on health care worldwide” .

43


Identificar un problema (formulación de la pregunta)

Localizar evidencias (Búsqueda bibliográfica)

Lectura crítica de artículos (validez y aplicación a “mi paciente”)

Generalización

Elaboración de protocolos y guías basadas en la evidencia

Evaluación de los resultados

Figura 5.3. Esquema de las fases de la práctica basada en la evidencia

(Fuente: elaboración propia)

Las dos primeras etapas, es decir, la formulación de la pregunta y la búsqueda bibliográca ya se han explicado en capítulos anteriores. Por este motivo, a continuación se expondrá lo relativo a la lectura crítica de artículos y la elaboración

de protocolos y guías basadas en la evidencia.

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¿Qué es la lectura crítica de la literatura cientíca?

Realizar una lectura crítica supone evaluar críticamente (critical appraisal) un artículo vericando la validez (aproximación a la verdad) y valorando la utilidad (aplicabilidad clínica) de los resultados de la investigación publicados, con el n de incorporarlos o no al cuidado de los pacientes y mejorar así la

calidad de la asistencia. ¿Cómo se hace una valoración crítica?

Para hacer una valoración crítica de un artículo es necesario tener ciertos conocimientos previos sobre metodología de investigación, sobre estadística y sobre la patología o el problema que estamos analizando. No obstante, existen

guías de valoración crítica de artículos art ículos que nos pueden ayudar. Las guías de valoración crítica son herramientas que ayudan a realizar valoraciones críticas facilitando preguntas o aspectos que han de ser evaluados para obtener una valoración tanto de la validez interna como de la validez externa del artículo que se está evaluando. Para ello, proporcionan una serie de

preguntas o aspectos a valorar, diferentes en función del tipo de estudio que se esté evaluando. Una de las guías de valoración crítica más conocidas es el Critical Appraisal Skills Programme (CASP) o Programa de Habilidades en Lectura Crítica, que surgió en Inglaterra a partir de las pautas de valoración crítica de artículos establecidas por el Evidence-Based Medicine Working Group de la Universidad de McMaster, con el objetivo de facilitar la evaluación de la literatura cientíca. En España, se denomina Critical Appraisal Skills Programme España , más conocido por

sus siglas, CASPe2. También el Instituto Joanna Briggs dispone de una guía de valoración

crítica, denominada RAPid 3 por sus siglas en inglés Rapid Appraisal Protocol Internet Database. Estas guías de valoración crítica proporcionan preguntas o ítems que deben ser analizados o valorados, y que se deben responder indicando “Sí”, “No”, o “Dudoso”. 2. Se puede acceder a las parrillas de lectura crítica CASPe en el enlace http://www. redcaspe.org/drupal/?q=node/29 3. A la versión en castellano de esta guía se puede acceder en el siguiente enlace: http://es.connect.jbiconnectplus.org/Help http://es.connect.jbi connectplus.org/Help/RAPid_UserGuide_Spain.pdf /RAPid_UserGuide_Spain.pdf

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En líneas generales, analizan los siguientes aspectos, respondiendo para ello a las siguientes preguntas:

Aspectos que evalúan o analizan

Preguntas que responden

La validez interna del estudio, en términos de adecuación y corrección metodológica.

¿Son válidos los resultados del estudio?

Los resultados se evalúan no solo en términos de signicación estadística sino también en cuanto a su relevancia clínica

La aplicabilidad de los resultados, es decir, si estos se pueden generalizar a la población de interés para el evaluador.

().

¿Cuáles son los resultados? ¿Me serán útiles los resultados para atender a mis pacientes?

Tabla 5.13. Aspectos que evalúan o analizan las guías de valoración crítica


FASES DE

LA LECTURA CRÍTICA

1) La primera aproximación a la validez del artículo proviene de la localización y de la selección de los artículos. En ella, valoraremos si el artículo nos puede

resultar interesante. Además, tendremos una primera idea de su calidad puesto p uesto que podremos evaluar los contenidos de la parte preliminar del artículo. En esta primera aproximación nos jamos si la revista donde se encuentra

publicado el artículo cuenta con un sistema de evaluación por pares ( peer peer review) o no. El título nos indicará si el tema es el que nos interesa: “¿es interesante o útil para nuestro problema?”. Por último, valoraremos el resumen comprobando si incluye brevemente todas las partes del cuerpo del artículo: objetivo, diseño, número y principales características de los sujetos

incluidos, tratamiento, principales resultados y conclusiones. A partir de su lectura nos preguntamos: “¿nos parece válido?” , “¿los resultados pueden ser utilizables?” , “¿serán aplicables para la resolución de mi problema o de mi caso clínico?”. De esta manera, iremos seleccionando una serie de artículos que abordan el problema de interés. En las siguientes fases se analizará la validez de la investigación. 46


2) Seguidamente, se realizan una serie de preguntas metodológicas claves para

determinar la capacidad del artículo para poder contestar adecuadamente, y de forma able, a nuestra pregunta. Para ello se analiza en profundidad la

metodología del estudio y se determina su calidad. La valoración de la validez interna del estudio implica analizar si la metodología empleada es la más adecuada para la consecución del objetivo del estudio y si es correcta, puesto que a cada objetivo y tipo de pregunta clínica corresponde un diseño de investigación distinto.

Cada tipo de estudio requiere una metodología distinta y la mejor evidencia es la que aporta el diseño más idóneo. De esta manera, si lo que pretendemos valorar es una intervención (curativa o preventiva) el ensayo clínico aleatorizado será el diseño más correcto; si queremos analizar la evolución de

una enfermedad, deberemos hacer un seguimiento de una cohorte de pacientes; si es una prueba diagnóstica lo que pretendemos evaluar, deberemos realizar un estudio transversal comparándola con un patrón de oro o gold standard; o si queremos identicar la etiología de un problema p roblema debemos contar con un

estudio casos-control. Esta segunda segunda aproximación se centrará centrará en en dos o tres características

metodológicas básicas para cada tipo de d e estudio que, en las parrillas de lectura crítica disponibles en CASPe, aparecen como “preguntas de eliminación”. Si estos requisitos básicos con respecto al diseño de los estudios no se cumplen, los resultados obtenidos no serán ables y la validez interna del estudio no se

puede asegurar. 3) Una vez hecha la revisión inicial, se realiza un análisis meticuloso centrado fundamentalmente en la sección de material y métodos. métodos. Otras consideraciones a tener en cuenta y que son correctas para todos los estudios son: – Denición clara y precisa del objetivo. – Adecuación del diseño diseño a la pregunta de la investigación. investigación. – Adecuación de los criterios de selección de la población de estudio. suciente . – Tamaño de la muestra suciente. – Consideraciones sobre errores y sesgos, así como maneras en las que el

estudio podría haberse mejorado. – Conclusión acorde con los resultados del análisis. Una vez vericada la validez interna del estudio, se analizan los resultados

y su precisión.

47


4) Los resultados obtenidos dependerán de la pregunta que responde el estudio y del tipo de diseño empleado. Además, hay que tener en cuenta

que la relevancia de los resultados no viene determinada únicamente por la signicación estadística obtenida, sino también por la relevancia clínica

observada. 5) Finalmente, se evalúa el grado en que los resultados pueden ser generalizados a poblaciones o pacientes especícos. La aplicabilidad de los resultados de un

estudio a nuestros pacientes dependerá de si entre la población de estudio y la nuestra existen diferencias en las características de los sujetos y el entorno. En el caso de existir diferencias, debemos pensar si estas pueden condicionar

la aparición de resultados distintos, como en el caso de los termómetros óticos, que aun siendo mejores que los de mercurio, no se pueden utilizar en pacientes con tratamiento antineoplásico ya que debido a la mucositis que estos pacientes presentan, no dan mediciones válidas. También hay que tener en cuenta el posible impacto de los resultados sobre el manejo del paciente y tener en consideración el entorno y las preferencias de los pacientes.

Revisiones sistemáticas y metaanálisis Como ya se ha comentado, las revisiones sistemáticas surgieron con la idea de realizar un resumen crítico de todos los ensayos clínicos relevantes sobre una especialidad o sub-especialidad, impulsados por el médico británico Archie Cochrane, en un intento de facilitar el acceso a las evidencias cientícas a los

profesionales dedicados a la asistencia. Con la elaboración de una revisión sistemática o un metaanálisis se consigue, por un lado sintetizar todos los resultados alcanzados en relación a un tema determinado y por otro, dar respuestas más consistentes a preguntas clínicas puesto que, como ya se ha comentado, un estudio por sí solo no demuestra nada, sino que son el conjunto de varios estudios similares que muestran resultados anes lo que nos acerca al conocimiento de la realidad.

Como Pértega y Pita indican, la revisión sistemática proporciona un mayor rigor tanto al proceso de selección de los trabajos como a la posterior integración y análisis de los resultados puesto que en ellas, a diferencia de lo que ocurre en las revisiones narrativas () , los artículos deben cumplir unos criterios determinados para ser incluidos en el análisis, lo que implica una valoración crítica de los estudios y la determinación de qué criterios deben o no cumplir para que sean analizados en la revisión sistemática.

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En algunos casos, es posible utilizar técnicas estadísticas mediante las cuales se combinan los resultados obtenidos en los estudios para obtener estimaciones globales. En estos casos, hablamos de metaanálisis. En las próximas páginas se exponen las fases de la elaboración de una revisión

sistemática y sus posibles limitaciones.

ETAPAS EN UNA REVISIÓN

SISTEMÁTICA

La revisión sistemática es un diseño de investigación en sí misma, donde las

unidades de estudio no son sujetos, sino trabajos originales. Para su elaboración se distinguen etapas muy similares a las del estudio de investigación, con la peculiaridad ya comentada, de que el análisis se hace sobre estudios ya realizados. A continuación se exponen, grosso modo, las etapas de una revisión sistemática: 1) Establecimiento de la pregunta que se desea responder en formato PICO, justicando cuáles son los motivos por los que esta resulta interesante. 2) Localización de los artículos originales. Para ello, es necesario realizar una búsqueda exhaustiva, objetiva y reproducible de los trabajos originales sobre el tema. Para que la búsqueda sea reproducible, se deben especicar los

descriptores que fueron utilizados y mediante qué operadores se combinaron. Esta información debe aparecer posteriormente en el informe de la revisión sistemática, en aras de respetar el principio de reproducibilidad de la publicación cientíca.

Es necesario buscar no solo en bases de datos electrónicas, sino también realizar búsquedas manuales en libros, otras revisiones y en la llamada literatura gris. La exhaustividad y el rigor de la búsqueda determinarán, en gran medida, la calidad y validez nal del metaanálisis. Por este motivo, también es necesario especicar en el informe nal dónde se realizó la búsqueda de artículos. 3) Criterios de selección de los estudios . Como ya se ha indicado, los

investigadores deben establecer cuáles serán las características de que deben tener (criterios de inclusión) y cuáles no (criterios de exclusión) los artículos identicados para ser incluidos en el análisis. Estos criterios de inclusión y exclusión han de ser objetivos y deberán hacerse explícitos con claridad, para que el proceso pueda ser reproducido por otros

investigadores. Para evitar el denominado sesgo de selección, es importante aplicar dichos criterios rigurosamente a cada estudio y, siempre que sea posible, se deben evaluar los estudios de forma ciega y por más de una persona.

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Habitualmente, los criterios de selección atienden a los siguientes aspectos: – El tipo de diseño del estudio: es el primer criterio que se establece. – La variable independiente: es decir, cuál es el factor de estudio o la intervención o exposición evaluada que, obviamente, deberá ser la misma

para todos los trabajos. – La variable de respuesta: esto es, la variable dependiente. Si los estudios

evalúan respuestas diferentes, será más difícil poder integrar los resultados. – El tamaño muestral estudiado. Debe tener un tamaño mínimo para asegurar una precisión suciente en los resultados obtenidos. – Las características de los sujetos estudiados: es decir, cuáles eran los

criterios de selección de los sujetos. Lógicamente, los estudios analizados para elaborar la revisión sistemática deberán haber sido realizados en poblaciones similares y con características similares. – La exhaustividad de la información que presentan: pues deben facilitar

toda la información que interesa conocer a quienes realizan la revisión.

A modo de ejemplo , se exponen los criterios de inclusión establecidos por Prakeshkumar O S Shah, Eugene Ng, Ajay K Sinha, en la elaboración de la revisión sistemática titulada Heparina para prolongar el uso del catéter intravenoso periférico en neonatos , cuya L referencia puede ser consultada en la bibliografía.

P

Criterios para la inclusión de los estudios para esta revisión:

Tipos de estudios: ensayos controlados aleatorios y cuasialeatorios en los que se comparó la administración de heparina con placebo o ningún tratamiento para la prevención de M la trombosis o la oclusión del catéter intravenoso periférico. Tipos de participantes: lactantes prematuros o nacidos a término que requirieron catéter E intravenoso periférico indicado por los médicos a cargo durante su estancia en la unidad de cuidados intensivos neonatales. J Tipos de intervenciones: heparina por infusión o inyecciones intermitentes por medio del catéter intravenoso periférico, versus placebo o ningún tratamiento. Se debía administrar E la heparina o el placebo durante todo el tiempo en el que el catéter estuviese colocado.

50


Tipos de medida de resultado: estudios que informan uno o más de las siguientes medidas de resultado: Medidas de resultado principales: 1) Número de horas de uso del catéter, medidas como tiempo hasta que se retiró el catéter. Medidas de resultado secundarias: 1) Complicaciones asociadas con los catéteres intravenosos periféricos que incluyeron: – Oclusión del catéter (identicada por la incapacidad de infundir líquidos); – Incidencia de ebitis o tromboebitis (un episodio por paciente); – Sepsis relacionada con el catéter (un episodio por paciente); – Número de catéteres intravenosos periféricos adicionales necesarios. 2) Complicaciones relacionadas con la heparina: – Perl de coagulación anormal; – Reacciones alérgicas; – Trombocitopenia inducida por la heparina; – Hemorragia intracraneal o intraventricular;

O L P M E J

3) Mortalidad neonatal En esta revisión, sólo se utilizaron los datos del primer catéter, obtenidos de los estudios publicados o directamente de los autores de los estudios, para informar las medidas de resultado relacionados con la ecacia de la heparina.

E

4) Valoración crítica de los estudios seleccionados . Como hemos visto,

algunos de los criterios de selección más habitualmente establecidos aluden a características relacionadas con una calidad metodológica mínima del artículo. No obstante, puede haber variabilidad entre la calidad metodológica de los que son nalmente incluidos. Por este motivo, algunos autores recomiendan

utilizar la calidad metodológica de los trabajos como una variable más a tener en cuenta en la interpretación de los resultados del metaanálisis mediante un análisis de sensibilidad ( ). 51


5) Búsqueda de información y datos relevantes de cada estudio . En cada uno

de los artículos originales que se revisan, se debe buscar información de interés referente a las características principales del diseño, características de

la muestra, características metodológicas, de las intervenciones realizadas (en caso de haberse realizado alguna) y la comparabilidad inicial entre los grupos.

Es aconsejable elaborar un formulario con los datos que deben consignarse para cada trabajo y que la recogida de datos sea realizada por más de un investigador, a n de evaluar la consistencia de los resultados y consensuar

posibles discrepancias. 6) Estrategia de análisis. Si es posible, se realizará un metaanálisis para obtener

un resultado que estime el efecto global de la intervención. En la mayoría de los casos, el estimador del efecto global se calcula como una media ponderada de los estimadores de cada estudio, donde los pesos de la ponderación se asignan en base a la precisión de cada trabajo, generalmente el inverso de la varianza de la estimación correspondiente. De esta forma, los estudios con mayor variabilidad (por ejemplo, aquellos con un tamaño muestral más reducido), tienen una contribución menor en el estimador global. Finalmente, los resultados obtenidos suelen representarse en una gráca que

muestra las estimaciones del efecto individuales de cada estudio, donde el intervalo de conanza se representa como una línea horizontal, y el valor

global obtenido al combinar todos los resultados con su correspondiente intervalo de conanza.

LIMITACIONES DEL METAANÁLISIS Y LAS REVISIONES SISTEMÁTICAS Los principales sesgos que pueden amenazar la validez de una revisión sistemática aparecen, especialmente, al localizar y seleccionar los artículos. • Sesgo de publicación: como ya se ha comentado, se reere al hecho de

que no todos los estudios tienen la misma probabilidad de ser publicados, pues los estudios que obtienen resultados negativos, al no hallar diferencias signicativas, pueden no llegar a publicarse o hacerlo más tarde. Además, estos

estudios habitualmente son también menos citados en otras publicaciones, lo que se conoce como sesgo de citación. Ambos sesgos condicionan los registros que se obtienen al realizar una búsqueda bibliográca y pueden dar lugar a resultados sesgados en un

metaanálisis.

52


• Publicación duplicada: también puede introducir un sesgo si se incluyen

ambas publicaciones, alterando así los resultados del metaanálisis o de la revisión sistemática. • Sesgo del idioma inglés: el hecho de ignorar los trabajos publicados

en un idioma distinto al inglés también introduce un sesgo. Además, es frecuente que cuando un estudio obtiene resultados positivos sea publicado en revistas anglosajonas, al ser estas las que cuentan con mayor factor de impacto, y cuando el resultado es negativo, se publique en revistas locales y en idiomas que pueden ser diferentes al inglés. • Sesgo de las bases de datos: debido a que las revistas editadas en países en

vías de desarrollo tienen menos representación en las principales bases de datos. Por este motivo, es importante realizar búsquedas manuales y en la denominada literatura gris. • Calidad de los estudios originales: la validez de la revisión sistemática se puede ver comprometida por combinar resultados de investigaciones sesgadas o metodológicamente decientes que pueden introducir un sesgo

en la estimación global del efecto. • Heterogeneidad entre los diferentes estudios. Si las investigaciones se han realizado en distintos contextos, con pacientes de diferentes características o

incluso con resultados muy dispares, no siempre será aconsejable realizar un metaanálisis. • Técnicas de análisis erróneas o denición incorrecta de las medidas que se desean combinar. Los valores de signicación, que no informan del sentido

ni de la magnitud de la asociación, o los estadísticos de contraste, que tienen en cuenta el sentido del efecto pero no su magnitud, no deberían considerarse como medidas de entrada al metaanálisis.

Otras formas de difusión de la evidencia La mayor autonomía de los ciudadanos para la toma de decisiones relacionadas con la salud y la demanda cada vez mayor por parte estos sobre información acerca de la salud, ha favorecido que sea cada vez más necesario divulgar los resultados de los estudios de investigación, de manera accesible a todos los sujetos que participan en el cuidado y la atención de la salud. Por este motivo, se han desarrollado formas de difusión de información relacionada con la salud dirigida no solo a los profesionales sanitarios sino también a la población general. Pero para que esta información llegue de una manera ecaz a los sujetos a quienes va

dirigida debe elaborarse teniendo en cuenta ciertas consideraciones. 53


A continuación se exponen otras formas de difusión de información

relacionadas con la salud, como son las guías de práctica clínica o los folletos divulgativos y se facilitan recomendaciones para su elaboración.

ELABORACIÓN

DE UNA GUÍA DE PRÁCTICA CLÍNICA

Una Guía de Práctica Clínica (en adelante, GPC) es un “conjunto de

recomendaciones desarrolladas de forma sistemática para ayudar a profesionales y a pacientes a tomar decisiones sobre la atención sanitaria más apropiada y a seleccionar las opciones diagnósticas o terapéuticas más adecuadas a la hora de abordar un problema de salud o una condición clínica especíca”. La Scoish Intercollegiate Guidelines Network4 (SIGN) o Red Escocesa Intercolegiada sobre GPC y el National Institute for Health and Clinical Excellence5 (NICE) o Instituto Nacional para la Excelencia Clínica del Reino Unido, son dos organismos con amplia experiencia en el desarrollo de GPC basadas en la evidencia cientíca. El Ministerio de Sanidad español creyó necesario favorecer el desarrollo de un Programa de elaboración de GPC basadas en la evidencia, cuyos criterios de calidad fueran evaluados por el instrumento AGREE 6 ( Appraisal of Guidelines for Research and Evaluation), que supone una herramienta útil no solo para valorar la calidad de las GPC sino también para su elaboración. Las fases en las que se desarrolla una GPC se indican en la Figura 5.4. A continuación se exponen, brevemente, cada una de las fases, así como las principales actividades que se deben desarrollar y cómo se han de realizar: 1) Delimitación y alcance de los objetivos. En este apartado se explica la necesidad de realizar la GPC. Se responden, por tanto, las preguntas: – ¿Por qué se hace la GPC?: se indica si la guía pretende homogeneizar prácticas, ilustrar cambios excesivamente rápidos o mejorar la calidad de

algún problema concreto.

4. El lector interesado, puede acceder a sus contenidos a través de la dirección en Internet es: http://www.sign.ac.uk/ . 5. El lector interesado, puede acceder a sus contenidos en la siguiente dirección en Internet: http://www.nice.org.uk/ . 6. El instrumento AGREE está disponible en la siguiente página Web: http://www. agreetrust.org/ .

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Delimitación del alcance y de los objetivos

Creación del grupo elaborador de la GPC

Formulación de preguntas clínicas (PICO)

Búsqueda, evaluación y síntesis de la literatura

Formulación de recomendaciones

Revisión externa

Edición de la GPC

Figura 5.4. Fases del desarrollo de una GPC.

(Tomado de: Ministerio de Sanidad y Consumo. Elaboración de Guías de Práctica Clínica en el Sistema Nacional de Salud. Manual Metodológico. Madrid: 2007).

– ¿Para qué se hace?: cuáles son los objetivos de la guía. Se especicará si se

trata de una guía de prevención, diagnóstico, de ambos, o si se aborda el tratamiento y qué tipo de intervenciones. – ¿A qué profesionales se dirige la guía?: es decir, qué tipo de centros

o profesionales serán los usuarios finales de la guía y a qué ámbito no va dirigida. – ¿A qué pacientes se dirige la guía?: especicando los grupos de pacientes que se tendrán en cuenta en la guía (edad, sexo, gravedad, descripción clínica y comorbilidad) y aquellos tipos de pacientes o población que no se

va a considerar. Asimismo, se detallarán aquellos aspectos clínicos que no se van a incluir y el ámbito asistencial donde será aplicable. 55


En esta etapa se elabora un documento que acote el tema y facilite la elaboración de las preguntas clínicas que se abordarán en la guía. La denición del alcance

y los objetivos se realizará antes o durante la constitución del grupo elaborador, y para ello se pueden consultar los criterios 1 a 3 del instrumento AGREE. Para elaborar este apartado es recomendable consultar a expertos y potenciales

miembros del grupo elaborador de la guía, para asegurar que han sido consideradas todas las áreas relevantes. También en el apartado de alcance y objetivos se indicará si la guía incluirá o no algún tipo de herramienta de ayuda para la toma de decisiones. El documento de alcance y objetivos debe ser de público acceso (se sugiere que esté disponible en la página Web de la institución promotora) y debe

permanecer disponible hasta que la guía sea publicada. 2) Creación del grupo elaborador de la GPC . La constitución del grupo elaborador es uno de los puntos clave para el éxito del proyecto. El grupo, que debe ser multidisciplinar y debe estar compuesto por un número suciente de expertos en metodología, debe garantizar fundamentalmente que: – Todas las áreas profesionales relacionadas están representadas. – Toda la información relevante será localizada y evaluada adecuadamente. – Se identicarán y tratarán los problemas prácticos derivados del uso de la guía, con el n también de minimizar las barreras para su utilización. El grupo elaborador debe contar con los siguientes perles: – Líder: preferiblemente un clínico con profundo conocimiento sobre el tema. Es recomendable que sea una gura reconocida dentro de su ámbito y que tenga conocimiento sobre diseño de GPC basadas en la evidencia. – Clínicos: profesionales asistenciales con experiencia en el tema objeto

de la guía. También deberían tener conocimientos y habilidades sobre la evaluación crítica de literatura cientíca. – Expertos en metodología: profesionales con experiencia en las diferentes etapas de elaboración de GPC. – Documentalista: que diseñe las estrategias de búsqueda. – Pacientes/Cuidadores: contribuirán a tener en cuenta su visión y podrán valorar el material escrito especíco para pacientes. En ocasiones,

pacientes y cuidadores no forman parte del grupo elaborador sino que son consultados mediante la realización de métodos cualitativos.

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– Coordinador técnico o encargado de la logística: debe asegurar la máxima eciencia en el funcionamiento del equipo. A menudo este rol es asumido

por el líder con la ayuda de otro miembro del equipo. – Colaborador experto: no puede ser considerado, en sentido estricto,

como autor de la guía. Debe ser un profesional clínico con conocimientos y experiencia en el tema, cuya participación es necesaria para delimitar

las preguntas clínicas iniciales, revisar las recomendaciones y facilitar la difusión e implementación y de la GPC. También existen otras guras que no forman parte del grupo elaborador, pero que son necesarias para el correcto desarrollo de la GPC: – Revisor externo: a diferencia del colaborador experto, participa únicamente al nal de la guía, revisando el borrador provisional. – Colaboradores: pueden participar parcialmente en la elaboración de la GPC.

Todos los potenciales miembros del equipo deben proporcionar una declaración formal de intereses antes de formar parte del grupo y cualquier modicación relevante en los intereses debe ser recogida al inicio de las

reuniones del grupo. 3) Formulación de preguntas clínicas. En esta fase se formulan las preguntas clínicas, en el formato PICO, que desarrollarán el tema que aborda la guía.

Serán las respuestas a estas preguntas las que ayudarán a los usuarios de la guía a tomar las diferentes decisiones que se plantean. Los pasos a seguir en esta etapa son: a) Denir el algoritmo o mapa de decisiones de manejo del problema clínico: así se identicarán las preguntas genéricas que deben ser contestadas en la toma de decisiones, obteniéndose al nal un “mapa de preguntas”, que

servirán para comprobar si todos los aspectos clínicos que se decidieron tratar en el alcance de la guía son abordados. b) Seleccionar las preguntas a responder de entre todas las formuladas: para ello se requiere, en muchas ocasiones, una búsqueda bibliográca

que permita reformular y generar nuevas preguntas. En ocasiones será necesario que el grupo elaborador debata sobre las preguntas clínicas. c) Formular las preguntas en formato PICO: pues esto ayuda a conducir la búsqueda bibliográca y facilita la elaboración de recomendaciones.

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4) Búsqueda, evaluación y síntesis de la literatura. Se debe planicar la búsqueda bibliográca y seleccionar la literatura de acuerdo a las preguntas

estructuradas. Dependiendo de cuál sea la pregunta PICO, se debe decidir cuál es el tipo de diseño que mejor responde a la pregunta.

E

Por ejemplo , para la pregunta “¿es efectiva una intervención grupal dirigida por la enfermera para reducir las fobias sociales?” (pregunta de intervención), el tipo de estudio que debemos buscar son ensayos clínicos aleatorizados.

Una vez determinado qué tipo de estudio es el que debemos buscar, elegiremos las bases de datos que contengan dicho tipo de estudios y realizaremos búsquedas en estas bases de datos. Es en esta fase donde es imprescindible contar con el apoyo de un documentalista o persona con experiencia y habilidades en la

búsqueda. Los artículos recuperados serán evaluados críticamente, valorando, como ya se ha comentado su validez interna, los resultados obtenidos y su aplicabilidad en los pacientes diana de la guía. Posteriormente se deben extraer los datos relevantes del estudio y sintetizar los

estudios seleccionados; para ello podemos valernos de las tablas de evidencia, en las que se debe incluir: – Una breve descripción del estudio: referencia bibliográca, tipo de estudio

y número de pacientes. – Las características de los pacientes y el contexto en el que se realizó. – Las intervenciones realizadas y con qué se compararon. – Las medidas de resultados utilizadas. – Un resumen de los resultados principales. – Un comentario sobre los problemas especícos del estudio. – Una valoración general del estudio.

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5) Formulación de las recomendaciones . En esta etapa el grupo elaborador debe plantearse hasta qué punto se puede conar en que llevar a cabo una recomendación conllevará más benecios que daños, lo que hace que sea una de las etapas más complejas en la elaboración de una GPC. Para formular recomendaciones, el manual metodológico para la elaboración de GPC del Sistema Nacional de Salud propone la utilización de dos sistemas: el SIGN modicado y el del grupo GRADE. Asimismo, se debe considerar el contexto donde se va a aplicar la guía y los recursos de los que se disponen, para tratar de identicar las posibles barreras que dicultarían la adhesión a la guía, ofreciendo un listado de criterios para

que la implementación de la guía pueda ser evaluada. Antes de la publicación de la GPC, esta debe ser probada por sus usuarios nales (realizando una prueba piloto). En el proceso de elaboración de una GPC se identican lagunas de conocimiento,

por lo que es necesario recomendar futuras líneas de investigación que, en la medida de lo posible, deberían concretarse en el formato PICO y si la pregunta lo requiere, especicando el diseño de estudio y el tiempo de seguimiento. 6) Revisión externa: cuya nalidad es identicar áreas de mejora y facilitar la puesta en práctica de la GPC, haciendo que esta sea un producto realista y adecuado al entorno al que va dirigido. En la revisión externa, que debe ser

de carácter multidisciplinar y en la que deben participar también pacientes y cuidadores, se verica si las recomendaciones de la guía son exactas. La revisión es llevada a cabo por unos 10 o 12 revisores habitualmente, que

pueden valorar la guía completa o, dependiendo de sus conocimientos, un apartado o sección de esta. Es importante que los pacientes y cuidadores revisen, cuando menos, los materiales informativos elaborados. Una vez recibidos los comentarios, el grupo elaborador los valora y se incorporan las aportaciones a la versión denitiva de la guía. Es recomendable que la versión denitiva sea revisada en cuanto a su estilo de redacción por un periodista o un escritor experto en temas de salud. 7) Edición de la GPC. Los formatos de las GPC pueden variar en función del uso

que se les quiera dar y de la población a la que estén dirigidas. Es recomendable realizar además de la versión completa de la guía, una versión resumida y una guía rápida, e información para pacientes, con el n de

facilitar su uso y aceptación. En la versión completa será donde se presenten todas las recomendaciones e información sobre la metodología utilizada y la evidencia que la fundamenta. 59


La estructura de la versión completa de la GPC contará con los siguientes apartados: – Índice. – Autoría y colaboraciones. – Preguntas para responder. – Resumen de las recomendaciones. – Introducción. – Alcance y objetivos. – Metodología. – Capítulos clínicos. – Estrategias diagnósticas y terapéuticas (incluyendo algoritmos). – Difusión e implementación. – Recomendaciones de investigación futura. – Anexos. Para la versión resumida, la estructura debe ser: – Autoría y colaboraciones. – Índice. – Introducción. – Capítulos clínicos. – Anexos. – Bibliografía.

Las guías rápidas o “herramientas de consulta rápida” deben contener los principales algoritmos y recomendaciones, que se tienen que poder localizar fácilmente. En cuanto a la información para pacientes, debe ayudar a estos a tomar decisiones y mejorar la comunicación clínico-paciente. La información que se facilite debe estar redactada en un lenguaje asequible a los pacientes y, como ya se ha apuntado, deberá haber contado con la participación de pacientes o cuidadores en su elaboración o al menos, en su revisión. 60


ELABORACIÓN DE FOLLETOS DIVULGATIVOS Como se comentaba al inicio de este apartado, los pacientes deben tener voz en la toma de decisiones relacionadas con su salud. Hoy en día, los cuidadanos pueden acceder a información sanitaria a través de Internet, de medios de comunicación, etc. pero para que la información que tiene el paciente le pueda capacitar para tomar decisiones, dicha información debe ser válida (basada en evidencias cientícas) y comprensible.

Además, cuando se prepara información para pacientes uno de los factores que los autores deben tener en cuenta es que existen diferentes tipos de usuarios

o pacientes, y no solo en cuanto a su nivel educativo o de conocimientos en cuestiones relacionadas con la salud; también debemos pensar que mientras algunos pacientes quieren tomar sus propias decisiones (que podríamos denir como “activos”), otros preeren tomarlas junto con el médico que les atiende (quieren compartir la toma de decisiones), y otros preeren que sea el médico quien decida qué debe hacer (que podríamos denir como “pasivos”).

Por este motivo, debemos ser conscientes de que la información que divulguemos no se va a ajustar a todos los perles de pacientes y que será

necesario elaborar diferentes tipos de información, desde un folleto que especique unas simples instrucciones, hasta un programa informático sosticado que les ayude a tomar decisiones clínicas de manera segura, por

ejemplo. Por eso, el National Health and Medical Research Council (en adelante, NHMRC) o Consejo de Investigación Nacional Médica y de la Salud, recomienda

que los pacientes participen en la elaboración de todas las publicaciones sobre salud que les afecten a ellos, para asegurar que todas las preguntas son contestadas a un nivel correcto y que su actividad no se limite a revisar el documento en las etapas nales. Cualquier publicación debe ser planicada minuciosamente antes de

comenzar a escribirla. Se deben plantear, como indica el NHMRC, cuatro preguntas esenciales: • ”¿Quieren o necesitan los pacientes información sobre este tema?” • ”¿Cómo les haremos llegar la información?” • ”¿Tenemos dinero para hacerlo adecuadamente?” • ”¿Cómo sabremos si ha merecido la pena?” , es decir: “¿cómo vamos a medir lo que

hemos hecho?” 61


Como indican Entwistle et al. (citado por NHMRC) la calidad de una

publicación la determinan el grado en el que alcanza el objetivo propuesto y las consecuencias de su uso, lo que implica que el propósito del documento debe plantearse claramente antes de iniciar el documento y mantenerse durante todo el proceso en mente. La calidad del documento será evaluada por sus resultados, por lo que las estrategias de difusión, implementación y evaluación deben ser contempladas en las etapas iniciales de la elaboración del documento. C ONTENIDO

DE LOS DOCUMENTOS

El contenido de la documentación debería estar determinado por dos factores: • Qué quieren saber los pacientes. • Qué saben y no saben los profesionales de la salud.

Para informarnos sobre lo que quieren saber los pacientes, se pueden desarrollar grupos de discusión donde, además, se puede establecer qué tipo de información tiene mayor interés y cuál menos. De esta manera, si por ejemplo vamos a realizar un folleto divulgativo breve, deberemos centrarnos sobre todo en dar la información relativa a los temas que suscitan mayor interés y facilitar referencias o direcciones donde quien así lo desee pueda conseguir más información sobre el tema. El grupo de discusión nos va a servir para tener una primera aproximación, un

punto de partida de lo que será el folleto divulgativo, puesto que no todos los temas de interés pueden aparecer en el grupo de discusión y tendrán que ser los expertos que realicen la guía los que los incluyan. También se puede aprovechar el grupo de discusión para preguntar a los sujetos en qué formato preeren que

se les presente la información y cuáles son sus recomendaciones acerca de la distribución de los mismos. Al redactar la información deberemos pensar qué conocen los sujetos a los que va destinado el folleto. Podemos, por tanto, partir de la idea de que no conocen nada sobre el tema y comenzar por denir los aspectos más básicos,

o podemos pensar que los sujetos tienen ideas erróneas o mitos que debemos tratar de eliminar y para ello incluiremos información sobre estos, como por ejemplo las creencias erróneas acerca de la morna en pacientes terminales.

Esta información o mitos deben ser debatidas en el grupo de discusión, para conocer cuál es la opinión de los sujetos al respecto. 62


El mensaje debe ser comprensible. Si el folleto se hace basándose exclusivamente en las evidencias cientícas, puede que entre los tratamientos que se exponen en

él no aparezcan tratamientos que los pacientes sí conocen porque, por ejemplo, no se haya poca información sobre su efectividad o las recomendaciones para su aplicación sean de un bajo nivel de evidencia. Esto hará que los pacientes se sientan desconcertados. Es necesario, por este motivo, guiarnos no solo por los niveles de evidencia, sino también tener en cuenta todas las prácticas y tratamientos comunes, trabajando con los temas que en el grupo de discusión se plantearon como aquellos que los sujetos querían conocer. La información debe ser exacta, sin enfatizar los benecios o minimizar

los riesgos. Las evidencias se deben presentar de forma precisa pero a la vez fácilmente interpretable por el sujeto. Como ya se ha comentado, la cantidad de información no va a satisfacer a todos los usuarios por igual. Seguramente aquellos sujetos que antes fueron denidos como

“activos” quieran tener más información para poder tomar sus propias decisiones. Por eso, es recomendable que el folleto incluya referencias, organizaciones, o grupos de apoyo a los que los sujetos interesados puedan acudir para solicitar más información. También se puede optar por realizar un folleto más breve y otro más completo para satisfacer las necesidades de información de todos los sujetos. Es interesante que el folleto contenga información sobre la experiencia de

otros pacientes. Esto hará por un lado, que el paciente no se sienta solo y, por otro lado, resulta tranquilizador leer anécdotas personales o ver fotos de personas con problemas similares. En el folleto se debe explicitar la autoría de la publicación, pues no es lo mismo

que haya sido escrita por un grupo de profesionales de la salud que por una asociación de pacientes, y si esta ha sido nanciada por alguna entidad (como laboratorio farmacológico, por ejemplo), por el potencial conicto de intereses. Si la elaboración del folleto ha sido nanciada, esta información deberá aparecer en

la sección de agradecimientos de la publicación. Es recomendable incluir un glosario que explique términos importantes para

la comprensión del folleto. También se debe incluir la fecha de publicación y en la que se estima la documentación será de nuevo revisada. DISCERN, grupo fundado por la Biblioteca Británica (British Library) y el Programa de Investigación y Desarrollo del Servicio Nacional de Salud ( National Health Service Research and Development Programme), ha desarrollado un listado de preguntas con las que los lectores pueden evaluar la calidad de la información a usuarios relativa a opciones de tratamiento, y quienes las desarrollan podrán evaluar si su publicación cumple los requisitos de los usuarios. Estas preguntas son:

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• ”¿Están claros los objetivos?” • ”¿La publicación responde a sus objetivos?” • ”¿Es relevante?” • ”¿Están claramente expuestas las fuentes de información usadas para realizar la

publicación?” • ”¿Se expone claramente quién escribió y nanció la publicación?” • ”¿Está claro cuándo se realizó la publicación?” • ”¿Es equilibrada y sin sesgos?” • ”¿Proporciona detalles de fuentes adicionales de apoyo e información?” • ”¿Trata sobre áreas de incertidumbre?” • ”¿Describe cómo actúa cada tratamiento?” • ”¿Describe los benecios de cada tratamiento?” • ”¿Describe los riesgos de cada tratamiento?” • ”¿Describe los costes (nancieros, temporales y sociales) de cada tratamiento?” • ”¿Describe qué pasaría si no se utiliza ningún tratamiento?” • ”¿Describe cómo las opciones de tratamiento afectan, sobre todo, a la calidad

de vida?” • ”¿Está claro que puede haber más de una opción de posible tratamiento?” • ”¿Proporciona ayuda para tomar decisiones compartidas o de forma autónoma?”

¿Cómo debo presentar la información?

A continuación se exponen algunas recomendaciones que la NHMRC propone para la presentación de información a pacientes: • El lenguaje debe ser claro , apropiado para la población a la que va dirigida. No se deben utilizar frases complejas (evitar el uso de pasivas) ni términos técnicos (que, en todo caso, como se ha indicado, deberán explicarse en un glosario), aunque no por ello se debe dejar de explicar asuntos que puedan

resultar complejos, debe hacerse, pero de modo fácilmente comprensible, teniendo en cuenta la edad de de la población a la que va dirigida (puede ser útil tener un sujeto diana en mente para saber cómo se debe redactar la información).

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• Se debe evitar el uso de letras mayúsculas , que pueden intimidar a los

lectores, en la redacción de los diferentes profesionales de salud y para aludir a los diferentes lugares. Por ejemplo , se debe escribir: cirujano, enfermera, neurólogo,... en lugar de Cirujano, Enfermera, Neurólogo, o unidad de cuidados intensivos neonatales, quirófano, cirugía mayor ambulatoria,... en lugar de Unidad de Cuidados Intensivos Neonatales, Quirófano o Cirugía Mayor Ambulatoria.

E

Las letras mayúsculas se deben reservar para títulos como Ministerio de Sanidad u Hospital Universitario 12 de Octubre. De igual modo se debe

limitar el uso de cursiva y negrita. • No se deben utilizar términos que puedan resultar ambiguos ni acrónimos o abreviaturas: a no ser que estos sean muy conocidos, como por ejemplo

“ml” para indicar mililitros. En cualquier caso, es recomendable limitar su uso y exponer el término completo (y a continuación las siglas entre paréntesis) la primera vez que aparece en el texto. • En general, debe redactarse la información dirigiéndose a un paciente , como por ejemplo: “ puede necesitar tres días de ingreso tras la cirugía”. Sin embargo, al

abordar aspectos con consecuencias serias y negativas, es necesario pasar a una redacción impersonal, como por ejemplo: “el 20% de los pacientes que se someten al tratamiento fallecen al año”. La redacción debe ser esperanzadora y optimista, no alarmista, pero en tono compresivo y honesto, no condescendiente. Dependiendo de la edad o de las circunstancias de los pacientes, puede considerarse el uso de otro material interactivo como por ejemplo CD-ROM, que

ayuden a los pacientes a comprender mejor la información que se facilita. Aunque es recomendable contar con un diseñador para elaborar el material que se hará llegar a los pacientes, a continuación, se exponen algunos consejos para la redacción de material en papel: • Los márgenes y los espacios en blanco deben ser generosos , porque facilitan la legibilidad del texto y atraen al lector. Deben evitarse textos muy

recargados.

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• Algunos tipos de letra se leen mejor que otros. En general, el tipo Times New Roman (Ejemplo) se utiliza más en documentos más completos, que son más tradicionales, y el tipo Arial (Ejemplo) se utiliza más en documentos breves

como folletos. No es recomendable utilizar una gran variedad de tipos de letra en el mismo documento (más de dos o tres tipos de letra suelen resultar confusos). Si se desea enfatizar algo, es mejor escribirlo en negrita que con

letras mayúsculas o en cursiva. • Es mejor utilizar supercies mate que con brillo , para reducir el reejo de

la luz. El brillo se debe utilizar en documentos ilustrativos. El papel debe ser sucientemente grueso (se recomienda como mínimo de 90 gramos por metro cuadrado). • Las ilustraciones son muy importantes en un documento dirigido a pacientes, puesto que pueden ayudar a explicar conceptos de anatomía, o aspectos complejos, además de romper con la monotonía del texto y mejorar la lectura.

Sin embargo, se deben utilizar con cuidado, para no presentar ilustraciones no adecuadas que, por ejemplo, presenten a modo de broma o de forma graciosa aspectos serios. • Los textos sin justicar (alineados a la izquierda) son más fáciles de leer que los que se encuentran justicados, puesto que en estos casos puede haber distorsiones y espacios grandes entre palabras (incluso entre letras) que dicultan su comprensión. • El texto debe redactarse en pequeñas secciones (encabezamientos y subencabezamientos), lo que hace que el lector pueda hacer pausas y refuerza

la importancia de los mensajes. También es útil utilizar resúmenes en tablas, que facilitan al lector la localización de información sin necesidad de leer todo el documento. • El color mejora la apariencia de la publicación , pero también incrementa su coste. En cualquier caso, se debe tener en cuenta lo explicado sobre el

contraste de los colores en el epígrafe Consideraciones generales para la elaboración de un póster.

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Glosario de Términos

“Si quieres conversar conmigo, define tus términos” Voltaire

GLOSARIO DE TÉRMINOS Acceso abierto

(open access): movimiento internacional que promueve el acceso a los textos completos y sin restricciones (sin necesidad de abonar cuotas de suscripción alguna) a la literatura científica y académica, fomentando, así el acceso a todos los campos del saber científico como un derecho universal.

Ad hoc: locución latina que significa literalmente para esto. Se utiliza para algo que se ha dispuesto especialmente para un fin, o para referirse a lo que se dice o hace solo para un fin determinado.

Afijación de la muestra: forma de determinar el número de elementos de cada estrato al hacer un muestreo estratificado. Análisis de sensibilidad: permite estudiar la influencia individual de cada estudio al resultado del metaanálisis y, por lo tanto, determinar el sesgo que pueden introducir estudios con escasa calidad metodológica. Para ello, se replica el metaanálisis quitando en cada paso uno de los estudios incluidos, comprobando si se obtienen o no resultados similares de forma global. Axioma: proposición tan clara y evidente que se admite sin necesidad de demostración. Característica: cualquier propiedad de objetos o

personas que se desea estudiar.

Cita: mención textual o factual de otro documento, que se

redacta.

Conflicto de intereses: situación en la que el autor (o la institución a la que pertenece el autor), evaluador o editor tienen relaciones (o compromisos duales) personales o financieras que pueden sesgar sus acciones.

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Constante: característica que solo toma un valor, por ejemplo, el valor de g o del número pi o el sexo en una investigación donde solo participan mujeres (ser mujer sería una constante). Constructo: entidad conceptual que no es directamente observable sino que se construye a partir de las características comunes observadas en la realidad. Covariación: variación conjunta de variables. Cuartiles: son un tipo de medida de posición. En concreto, los cuartiles son tres valores de la distribución que la dividen en cuatro partes de igual frecuencia. El primer cuartil (Q1), deja por debajo de sí al 25% de los sujetos y por encima al 75% restante, por lo que se corresponde con el percentil 25 (P25). El segundo cuartil (Q2) deja por debajo y por encima de sí al 50% de los sujetos, por lo que se corresponde con el percentil 50 (P50) y, por tanto, a la mediana de la distribución. El tercer cuartil (Q3) deja por debajo de sí al 75% y por encima al 25% restante, por lo que se corresponde con el percentil 75 (P75). Distribución asimétrica es aquella distribución en la que la media no coincide con la mediana o con la moda, o con ninguna de las dos. Esto hace que, cuando se divide en dos la distribución a la altura de la media, las dos mitades no sean imágenes especulares; es decir, si dobláramos en un papel la distribución a la altura de la media, las dos mitades no se superpondrían. Cuando una distribución es asimétrica se dice que es sesgada. Distribución simétrica: es aquella distribución en la que la media, la mediana y la moda coinciden en el mismo punto de la distribución. Esto hace que, cuando se divide en dos la distribución a la altura de la media, las dos mitades son imágenes especulares; es decir, si dobláramos en un papel la distribución a la altura de la media, las dos mitades se superpondrían. Cuando una distribución es simétrica se dice que no tiene sesgo, o lo que es lo mismo, que su sesgo es igual a cero. Documentos primarios: son documentos originales, es decir, documentos que transmiten información directa, consecuencia de un estudio de investigación o un trabajo intelectual. Son ejemplos de documentos primarios los artículos originales, las tesis, las patentes o las monografías. Esto es lo que les diferencia de los documentos secundarios ( ) y terciarios (). Documentos secundarios : ofrecen información organizada y elaborada de los documentos primarios. Son ejemplos de documentos secundarios los catálogos, las revisiones sistemáticas, o los resúmenes.

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Documentos terciarios: sintetizan los documentos primarios y los secundarios, a los que remiten, como los repertorios. Efecto Hawthorne: tendencia de las personas a modificar su comportamiento o sus hábitos por saber que están siendo sujetos de un estudio, independientemente de la naturaleza específica de la intervención que reciben. Efecto placebo: respuesta que se produce en una persona por la administración de una sustancia, pero que no puede considerarse un efecto específico de dicha sustancia. Emic: término que alude al punto de vista del sujeto investigado. Proviene del término phonemic (fonema). Entrevista en profundidad: tipo de técnica conversacional utilizada en investigación cualitativa para recoger la visión subjetiva y personal del entrevistado con relación a una experiencia personal. Es una técnica que se desarrolla de manera individual. Error estándar de la media (EEM): mide la dispersión hipotética que tendrían las medias de infinitas muestras tomadas de una población determinada. Este concepto se explica en profundidad al abordar la estadística analítica o inferencial. Error tipo I o α: error que se comete al inferir que exite una relación causal entre las variables pero tal relación solo existe en la muestra estudiada, no ocurre en la población. Error tipo II o β: error que se comete al inferir que no existe una relación causal entre las variables porque tal relación no existe en la muestra estudiada, pero sí en la población. Estimador insesgado: estadístico utilizado para estimar su parámetro correspondiente en la población porque no tiene sesgo. Estudio mixto o multimétodo: tipo de estudio que combinan abordajes cualitativos y cuantitativos en un mismo estudio. Estudio multicéntrico: estudio en el que participan distintas instituciones para estimar la magnitud de ciertas variables y resultados en una población específica. Etic: término que alude a lo

observado por el investigador. Proviene del término

phonetics (fonética).

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Evolución natural : situación que se produce cuando el curso habitual de una enfermedad tiende a su resolución, y esta se puede confundir con los esfuerzos terapéuticos realizados, si estos coinciden con la recuperación, sin haberla causado. Factor de impacto : índice bibliométrico más frecuentemente utilizado. Se calcula dividiendo el número de citas en el año corriente de artículos publicados en los dos años anteriores entre el número total de artículos publicados en esos dos años por la revista. Grupo de discusión : método conversacional de recogida de datos cualitativos que se desarrolla en el marco de un grupo. Incidencia: número de casos nuevos que se desarrollan en una población de riesgo determinada. Lectura crítica: consiste en evaluar críticamente un estudio para verificar la validez (aproximación a la verdad) y utilidad (aplicabilidad clínica) de los resultados de la investigación publicados, con el fin de incorporarlos o no al cuidado de los pacientes y mejorar así la calidad de la asistencia. Literatura gris: información a la que no se accede por los canales habituales, puesto que no se distribuyen de la forma habitual (no tienen depósito legal y por tanto, no aparecen en las bibliografías nacionales) siendo, por eso, difícil de obtener. A veces, esta situación es temporal y terminan publicándose. Son ejemplos de este tipo de literatura las tesis doctorales, comunicaciones de congresos, informes de instituciones públicas o privadas, trabajos no publicados o publicados en revistas no indexadas, etc. Medición: proceso por el que se asignan números a los fenómenos observados, según determinadas reglas (de forma congruente). Metaanálisis: estudio de revisiones sistemáticas que, a juicio de los investigadores, pueden ser combinados razonablemente para elaborar una síntesis estadística cuantitativa, que permita una estimación combinada de los efectos descritos. Metabuscador : sistema que localiza información en los motores de búsqueda más usados y que carece de base de datos propia. Utiliza las bases de datos de otros buscadores y muestra las mejores páginas que le ha devuelto cada buscador. Modalidad: diferentes formas de presentarse una característica.

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Observación participante: técnica de recogida de datos utilizada en estudios cualitativos que se realiza de un modo deliberado, sistemático y consciente, con el fin de describir, relacionar e interpretar el significado y el alcance de lo observado. Original, artículo: artículo científico en el que se da respuesta a una pregunta de investigación y que: aporta cierto grado de novedad, es inédito, está escrito en la misma secuencia que se realizó el estudio y aporta información sobre los resultados obtenidos en la investigación. Outlier : observación que es numéricamente distante del resto de los datos.

Población diana: conjunto de individuos que presentan la característica que se pretende estudiar. Polígono de frecuencias : representación gráfica que resulta de unir los puntos medios de los intervalos contiguos de un histograma. Se utiliza para variables cuantitativas continuas. Pregunta abierta: ítem, elemento o reactivo de un cuestionario o entrevista respecto al que el sujeto debe emitir una respuesta sin que para ello se le faciliten diferentes opciones de respuesta. Pregunta cerrada: ítem, elemento o reactivo de un cuestionario o entrevista respecto al que el sujeto debe elegir entre las posibles respuestas que se le ofrecen. Prevalencia: proporción de individuos que tienen una enfermedad. Es, por tanto, el total de casos de dicha enfermedad. Rango intercuartílico: diferencia entre el tercer cuartil y el primero (Q3-Q1). Referencia: dato bibliográfico que se ofrece para identificar de modo preciso la fuente mencionada. Reflexividad: proceso en el cual el investigador realiza un ejercicio de reflexión con el fin de examinar el efecto que él tiene sobre el estudio que realiza, y el efecto que el propio estudio tiene en él y en la forma de observar e interpretar la realidad que investiga. Regresión a la media: ocurre cuando seleccionamos sujetos con valores extremadamente altos o bajos de una característica que varía con el tiempo. Cuando la característica se mide por segunda vez, la segunda medida tenderá a aproximarse a la media de la población, simplemente por la variabilidad de la medida (hay más sujetos próximos al valor de la media poblacional que en las puntuaciones extremas).

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Relevancia clínica: es una medida del resultado que va más allá de la significación estadística obtenida porque en ella participa también el juicio clínico. Para la relevancia clínica se tienen en cuenta aspectos como la magnitud, la frecuencia, la gravedad, la vulnerabilidad y la morbimortalidad de la enfermedad o los efectos secundarios y el coste del tratamiento. Repertorios bibliográficos: índices, catálogos o listados de publicaciones. Revisión por pares: proceso de valoración en el que un mismo documento es evaluado por dos revisores independientes. Revisión narrativa: revisión desarrollada utilizando una metodología poco sistemática, basada fundamentalmente en la opinión del autor, quien normalmente selecciona los estudios a incluir mediante criterios sumamente arbitrarios (a menudo los que ya conoce y/o avalan su misma opinión), conduciendo a un análisis parcial de la información publicada. Pueden ser de utilidad para comunicar opiniones, pero distan mucho de ser la vía de transmisión objetiva e independiente necesaria para la práctica clínica. Revisión sistemática: estudio pormenorizado, estructurado, selectivo y crítico que analiza e integra la información esencial de documentos primarios de investigación sobre un tema. Se consideran estudios secundarios, pues su población de estudio la constituyen los propios estudios primarios. Se consideran herramientas de valor añadido, ya que ofrecen una síntesis rigurosa y amplia de la evidencia científica acumulada, lo que permite al lector hacer frente al problema que supone la sobreabundancia de información. Las revisiones sistemáticas no reemplazan ningún diseño de investigación y, tal como sucede con éstos, su pertinencia se relaciona con la naturaleza de la pregunta planteada y con el conocimiento previo disponible. Ruidos: documentos localizados en la búsqueda bibliográfica no relacionados con el tema. A la situación contraria se denomina silencios (). Saturación: término adaptado de la química, y que ocurre cuando los temas y las categorías de los datos se hacen repetitivos y redundantes, de manera que, la información que se recoge ya no aporta nuevo información sino que reafirma lo ya analizado. Sesgo de deseabilidad social : ocurre cuando los participantes orientan sus respuestas para dar una buena imagen de sí mismos al entrevistador, de modo que los encuestados pueden modificar la respuesta que realmente refleja sus sentimientos u opiniones a favor de la que se considera más positivamente valorada.

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Sesgo de memoria ( recall biass): ocurre en los estudios casos-control, donde la información se recoge retrospectivamente, y el sujeto puede haber olvidado aspectos relativos a la exposición o relevantes para el factor de estudio. Sesgo de publicación: situación en la que los resultados obtenidos en el estudio influyen en la decisión de publicarlo o no, de manera que se publican en mayor grado resultados positivos que negativos (aquellos concluyen que no existen diferencias significativas entre los grupos debidas a la intervención, es decir, que deben aceptar la hipótesis nula). Silencios: documentos significativos no localizados en la búsqueda bibliográfica. Técnicas de enmascaramiento o ciego : técnicas que se utilizan para evitar la influencia que pueden tener los diferentes sujetos que participan en el estudio (equipo investigador, participantes, evaluadores, etc.) quienes, por conocer quién recibe la intervención y quién no, pueden modificar sus acciones o decisiones o en la evaluación del efecto producido, que sesgaría el resultado. Test de homocedasticidad: test estadístico que comprueba si las varianzas de los grupos son homogéneas. De esta manera, se comprueba si los grupos eran comparables al inicio del estudio. Triangulación de investigadores : técnica en la que se recurre a dos o más investigadores con experiencia para que analicen e interpreten la información recogida, con el fin de añadir rigor, amplitud y profundidad a los estudios cualitativos. Validez externa : grado en que los resultados de un estudio se pueden generalizar a otras poblaciones diferentes a la del estudio. Validez interna: grado en que los resultados de un estudio están libres de error en la población estudiada. Variable: cada uno de los atributos o fenómenos susceptibles de ser estudiados de cada individuo y que pueden tener diferentes valores si varían las circunstancias del estudio o la población estudiada, es decir, es un atributo o fenómeno que puede variar entre individuos e incluso en el mismo individuo si varían las condiciones del estudio. Variable dependiente: se identifica con el efecto posible. Es la que se mide para ver los efectos debidos a la variable independiente o predictora, por eso también se la denomina variable resultado. Lógicamente, al ser el supuesto efecto, debe darse después en el tiempo que la variable independiente; por este motivo, también se denomina variable consecuente.

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El AEIOU de La Investigación en Enfermería

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