REFLEXIÓN FINAL.

A pesar de saber que la estadística sanitaria es un paso hacia el futuro de la investigación para la mejora  de los servicios de salud, cuando comencé la asignatura no podía comprender que esta exigiera un nivel de conocimientos tan amplio, una mente muy abierta y sobre todo creativa. Para investigar es necesario ser creativo como he dicho anteriormente, estudiar la salud es un paso muy importante, pero más importante es estudiar aquello que aún no se conoce.  En la búsqueda de artículos de muchos temas se conocen una inmensa cantidad de artículos relacionados con un mismo tema, sin embargo, existen otro tipos de artículos que he intentado buscar para realizar otro tipo de trabajos, y apenas se tiene bibliografía de ellos, queda mucho por saber, mucho por profundizar y mucho por descubrir.

Con respecto al avance de la asignatura, y a las competencias que deben adquirirse a lo largo de esta, la que más me ha costado es realizar el protocolo de investigación, desde mi punto de vista, para ser nuestra primera toma de contacto con la estadística, el nivel de exigencia de nuestro trabajo está muy alto, sin tener en cuenta que nos encontramos en nuestro primer año de carrera, que prácticamente nos acabamos de acostumbrar a la vida universitaria, que teníamos una falta de conocimiento muy grande sobre la estadística, cuanto más sobre una investigación, y que nos hemos afrontado solos a un trabajo duro. Ha sido un proceso desorientado al principio porque no sabíamos cómo enfocar nuestras ideas, repleto de tutorías, dudas, agobios, cercano a los exámenes finales por lo que el tiempo que teníamos era menor, pero aun así, como mucho esfuerzo y dedicación hemos podido sacar el proyecto hacia delante de la mejor forma que hemos sabido.

Cuando hicimos la presentación del mismo, a pesar de los problemas que hemos tenido todos los grupos para poder completarlo, nos dimos cuenta que el esfuerzo mereció la pena, a pesar de no llegar a nuestra hipótesis principal, parece ser que el trabajo quedó bien.

Para concluir, mencionar que a pesar de los esfuerzos realizados, me ha parecido una asignatura interesante,  con un futuro prometedor. 

SEMINARIO 5.

Ha sido el último seminario de la asignatura, como he ido mencionando a lo largo de todas las publicaciones, en esta última sesión de grupo se iba a hacer la presentación de los proyectos de investigación. El seminario se ha basado por tanto en la presentación del mismo, entre todos los miembros de cada grupo. Desde mi punto de vista, se han hecho estudios interesantes y se ha podido observar un gran esfuerzo por parte de todos los grupos. Con respecto a mi trabajo, parece ser que a todo el trabajo realizado a dado su fruto y que hicimos una buena presentación y un buen trabajo. Solo queda esperar la valoración que se nos ha puesto.

TEMA 10. HIPÓTESIS ESTADÍSTICA. TEST DE HIPÓTESIS.

Se trata del último tema de la asignatura, después de conocer toda la materia de los temas anteriores, es profundiza en las hipótesis, en la verdadera hipótesis y nos permite controlar el error aleatorio de una forma distinta a los intervalos de confianza.

Dependiendo de los resultamos que obtengamos en los test de hipótesis, podremos rechazar o aceptar la hipótesis nula, los resultados determinaran si hay relación o no entre las variables de estudio.  Para desarrollar un test de hipótesis es necesario.

•           Establecer una hipótesis cerca del valor de parámetro.
•           Realizamos la recogida de datos
•           Analizamos la coherencia entre la hipótesis previa y los datos obtenidos.

El test de hipótesis es un método fiable de contraste de hipótesis puesto que no permite la manipulación de los datos. Este test analiza las diferencias que hay entre los grupos, cuanto más diferencias tengamos, más relación causa-efecto, por lo tanto más se apoyara la hipótesis alternativa, alejándonos de la hipótesis nula.

Como he mencionado anteriormente, el test de hipótesis mide la probabilidad de error que cometo si rechazo la hipótesis nula.  Es conveniente realizar el contraste de hipótesis con un nivel de confianza del 95% lo cual tendremos una probabilidad de equivocarnos de 5% siendo pà 0.05.

TEST CHI CUADRADO.

Se utilizar para comparar variables cualitativas y medir la relación que existe entre ellas.

T de STUDENT.

Se usa cuando la variable es cualitativa (independiente) y cuantitativa (dependiente).  Este ha sido el test de contraste de hipótesis que he usado en mi protocolo de investigación junto con mi grupo, y gracia a él hemos podido conocer que nuestro estudio no tiene significación estadística, por lo que hemos aceptado la hipótesis nula.

Es interesante realizar este tipo de contraste entre las variables de un estudio, ya que ayuda a conocer la relación existente entre ellas y la intensidad con que se relacionan, además permite al investigador conocer la significación de su estudio y el error que puede cometer al aceptar una hipótesis u otra. 

TEMA 9. ESTADÍSTICA INFERENCIAL: MUESTREO Y ESTIMACIÓN.

La base de este tema se la inferencia estadística, ya que gracias a ella, cuando realizamos una investigación en el ámbito sanitario, podemos tener conocimiento de pacientes que no han participado en el estudio.  El problema con el que nos encontramos a la hora de inferir, siempre va a ser la presencia de un error aleatorio. 

Es importante conocer algunos conceptos en este tema.

• Los pacientes sobre los que se quiere estudiar algo se denominan población de estudio.
• Los individuos que participan en un estudio son la muestra y al número de individuos de la muestra se les conoce como tamaño muestral.
• Como he mencionado antes, el procedimiento estadístico que nos permite pasar de lo particular a lo general se denomina inferencia estadística.
• El conjunto de procedimientos que permiten elegir muestras que reflejen las características de una población se conoce como técnica de muestreo.
• El error aleatorio es aquel error que se produce por al realizar un muestreo probabilístico o aleatorio, como ya he mencionado, el error aleatorio es inevitable pero sin embargo, podemos calcularlo.  Para que este error sea lo más pequeño posible, el tamaño de la muestra debe ser cada vez mayor.

A la hora de realizar una inferencia, el objetivo es conocer el parámetro, es la medida, los datos de la población general, y este dato se conoce a partir del estimado, es decir, a partir del dato que obtenemos de la muestra.

Una de las formas explicadas a  lo largo de este tema, son los intervalos de confianza, esto es un modo de conocer el parámetro de una población, son un par de números con un nivel de confianza determinados que nos permiten asegurar que el valor del parámetro se encuentra entre ambos.

El nivel de confianza estándar que se desarrolla estadísticamente es el 95%, para el cual el valor de Z= 1.96, lo que quiere decir que el error será de un 0.5.

Para que el error sea lo menor posible, anteriormente dijimos que cuanto mayor sea el tamaño, menor es el error, pero no podemos olvidarnos que un tamaño muestral excesivamente grande tampoco es válido, por ello, existe una fórmula para calcular el tamaño muestral, el cual nos da el número de individuos que deben participar en el estudio. Esta fórmula va a depender del error estándar, de la varianza de la población y del tamaño de la población de estudio. Una vez que conocemos el tamaño muestral se debe elegir a la muestra, y existen distintos métodos, el más valido es el muestreo probabilístico aleatorio simple, en el que todos los sujetos de la población tienen una probabilidad equitativa distinta de cero en la selección de la muestra, se puede elegir por sorteo o rifa o de una forma más rápida y económica, mediante una tabla de números aleatorios.

Muestreo no probabilístico, el cual no puede considerar que la muestra de una población sea representativa.

A lo largo del desarrollo del tema hemos ido realizando diferentes ejercicios para calcular el error aleatorio y el tamaño muestral.

SEMINARIO 4.

El seminario ha comenzado con un repaso breve sobre lo que hicimos en el seminario anterior. Ha pasado mucho tiempo desde el ultimo y era necesario ponernos un poco al día.  La primera parte de este seminario ha comenzado con el análisis de los datos sobre el problema de intoxicación alimentaria usando el programa Epi info. Esta recogida de datos se ha basado en un principio en el test de hipótesis Chi cuadrado, este test se realizó con los tres alimentos más propensos a haber causado la intoxicación alimentaria que vimos en el seminario anterior. Estos alimentos eran la vainilla, el chocolate y el pastel. Según el test de hipótesis para el chocolate y el pastel aceptábamos la hipótesis nula, ya que el riesgo relativo era menor que el valor de p, sin embargo, para la vainilla, el valor de P se acercaba prácticamente a 0, por lo que el riesgo relativo era mayor que el valor de este, aceptando de esta manera la hipótesis alternativa. Por lo tanto, la conclusión según el test de hipótesis Chi cuadrado es que la vainilla es el determinante de la enfermedad.

En segundo lugar,  para poder usar el test de hipótesis T Student, al ser para este necesario una variable cuantitativa y otra cualitativa, abrimos una nueva base de datos dentro del programa Epi info, en la que analizamos las variables de peso y personas fumadoras, una vez más en función de los valores de p aceptamos o rechazamos la hipótesis nula dependiendo del caso y los valores.

El próximo y último seminario se basara en la exposición del trabajo de investigación de cada grupo de seminario.

TEMA 8. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL, POSICION Y DISPERSION.

En este tema, conoceremos los tres tipos de medidas estadísticas que se aplican especialmente a variables cuantitativas. Distinguiendo tres grandes tipos de medidas.

• Medidas de posición. Calcula la magnitud, tamaño o posición de las observaciones de los datos una vez que están ordenados de menor a mayor.
• Medidas de tendencia central. Dan una idea del comportamiento central mayoritario.
• Medidas de dispersión: muestran información sobre la heterogeneidad de la muestra.

A continuación, procedemos a explicar en profundidad cada una de estas medidas, comenzando con las medidas de tendencia central.

• Media aritmética: es la suma de todos los valores de la variable observada entre el total de observaciones. Cuando los datos están agrupados en el caso de que tengamos una tabla de frecuencia como ya se explicó en el tema anterior, existe una forma diferente de calcular la media tomando como referencia el valor de la marca de clase de cada intervalo sumada a su frecuencia absoluta dividido entre el número total de observaciones.
• La mediana: se calcula después de haber ordenado los datos de menor  a mayor y su valor será el que deje a su izquierda un 50% de los datos menor y un 50% de los datos mayor suponiendo que la muestra sea impar. En caso de que esta sea par se realiza la media de los dos datos centrales.
• Moda: es el dato que más veces se repite. En el caso de que los datos estén agrupados, la moda se corresponde con el intervalo en el que el cociente entre la frecuencia relativa y la amplitud es mayor.

Otro tipo de medidas importante tal y como hemos expuesto anteriormente son las medidas de posición.

• Los percentiles: dividen la muestra ordenada en 100 partes.
• Deciles: fracciona la muestra ordenada en 10 partes.
• Cuartiles: fracciona la muestra ordenada en 4 partes.

Finalmente, encontramos las medidas de dispersión. En ella encontramos.

• Rango o recorrido que es una diferencia entre el mayor y el menor valor de la muestra.
• Desviación media: es la media aritmética de cada observación con respecto a la media de la muestra.
• Desviación típica, cuantifica el error que cometemos si representamos una muestra únicamente por su media, la misma información que está pero en valores cuadráticos la expresa la varianza.
• Coeficiente de variación. Es una medida de dispersión relativa que nos sirve para comparar la heterogeneidad de dos series numéricas con independencia de las unidades de medida.

Finalmente, este tema nos explica que una distribución normal o distribución de Gauss es aquella distribución de probabilidad de variable continua que con más frecuencia aparece en fenómenos reales.  Este tipo de distribuciones, en un histograma se refleja como una campana, por eso se conoce como campana de Gauss, y el punto  más alto de la misma coincidirá a su vez con la media y la mediana. Es una gráfica simétrica que deja a la mitad por un lado los valores menores a la media y por otro lado los valores mayores a la misma.

Por otro lado, podemos tener representaciones graficas que representen asimetrías de las variables, por lo tanto diferenciamos entre:

• Asimetría hacia la izquierda, es aquella grafica en la que vemos el pico hacia la derecha. Presenta una asimetría negativa puesto que la mayor concentración de valores se presenta a la izquierda.
• Asimetría hacia la derecha, el pico lo encontramos a la izquierda.  Presenta una distribución asimétrica positiva ya que existe mayor concentración de valores a la derecha de la media.

Cuanto más asimétrica sea una variable, valores más diferentes encontraremos.

Como punto final de este tema, pasamos a explicar la curtosis, la cual sirve para medir el grado de concentración de los valores que toma en torno a su media. Los datos se acumulan mucho, mientras más se acumulen, más apuntada esta la curva. Los resultados de curtosis pueden ser.

• G2= 0 es un grado de concentración medio alrededor de los valores centrales de la variable.
• G2>0 es un grado de concentración elevado alrededor de los valores centrales de la variable.
• G2<0 es un grado de concentración mínimo alrededor de los valores centrales de la variable.

TEMA 7. INTRODUCCION A LA BIOESTADISTICA.

La estadística es la ciencia que estudia la variabilidad.  La diferentes variables de estudio existentes, tienen diferente naturaleza y por ello diferentes métodos de medición. Existen diversas escalas en función de las variables de estudio. Tipos de variables.

Variable cualitativa. Referida a propiedades que no pueden ser medidas. Distinguimos dos tipos de variables cualitativas.

• Nominal: en la cual no existe un orden ni puede darse entre las diferentes variables. La variable nominal, a su vez puede diferenciarse en:

n  Dicotómica: solo existen dos niveles o categorías.

n  Policotómicas: existen más de dos niveles.

• Ordinal: tiene las mismas propiedades que la anterior pero en estas si existe diferencia de orden.

Variable cuantitativa: es una variable que si puede medirse numéricamente. En este caso también diferenciamos entre.

•  Discreta: se representan mediante números enteros, porque la variable no se puede dividir. Por ejemplo el número de hijos.
• Continua: se representa mediante los números reales, admite la división de la variable en unidades.

Ya conociendo los distintos tipos de variables que podemos encontrar según el estudio realizado, pasamos a explicar las diferentes escalas de medidas.

• Escala nominal. Estudia la igualdad o diferencia entre dos variables. Los números no gozan de cualidades aritméticas.  Para variables cualitativas nominales.
•  Escala ordinaria: es un estudio que relaciona la igualdad, desigualdad y el orden de las variables. A pesar de estudiar el orden, no sabemos cuánto mejor es una variable de otra, por lo que solo establece una jerarquía. Propia de variables cualitativas ordinales.

Para las variables cuantitativas, existen unas escalas de medidas específicas. Las cuales son:

• Identidad y orden: en estas escalas, no podemos obtener proporciones entre las variables. Obtenemos igualdad, diferencia y orden medible a diferencia de las anteriores donde solo establecemos una jerarquía del orden. El 0 no es ausencia de propiedad.
• Escala de razón. Es el nivel más alto de medición. Estudia la igualdad, desigualdad, orden  y la distancia equivalente entre dos intervalos. En este caso, el 0 si representa ausencia de propiedad y los datos nos permiten sumar, restar, dividir, multiplicar…

Una vez se lleva a cabo la medidas de las variables, es conveniente realizar una representación de datos de las mimas para así facilitar la comprensión del estudio, hacerlo más claro, autoexplicativo…

• Tabla de frecuencia: es una de las representaciones más comunes y cómodas a la hora de realizar cálculos convenientes. Para su representación es necesario llevar a cabo una previa definición de los intervalos, calcular el recorrido, el cual es la diferencia entre el valor mayor y el menor. Calcular el número de intervalos necesarios para la tabla haciendo la raíz cuadrada del total de sujetos de estudios. Y una vez conocemos el número de intervalos, es importante calcular la amplitud de los mismos dividiendo el recorrido entre el intervalo.

Representación gráficas, es una representación visual de los resultados del estudio que comunica rápidamente la información numérica, da una imagen de las ideas principales y una orientación visual del estudio. No debe ser reemplazado por el texto, debe ser complementario y además no deben estas sobrecargadas. Los diferentes tipos de representación gráfica que podemos encontrar son los siguientes.

• Diagrama de barras para variables cualitativas y policotómicas.
• Pictograma que es similar al anterior, sustituimos las barras por dibujos de las variables.
• Histograma para variables cuantitativa continua. Es una representación de columnas unidas.
• Tronco  y hoja para variables cuantitativas continúas.
• Sectores para variables cualitativas dicotómicas. 

TEMA6. LA ETAPA EMPIRICA DE LA INVESTIGACIÓN. EL DISEÑO Y EL MATERIAL Y MÉTODOS

Para realizar una buena investigación, es necesario elegir una población de estudio muy detenidamente, de forma que los sujetos de estudio tengan las características necesarias que nuestro estudio contempla, de manera que podamos tener validez interna y externa de nuestro estudio.

Cuando la población es muy elevada, se lleva a cabo un muestreo, es decir, se seleccionan un número determinados de sujetos pertenecientes a la población de estudio siguiendo normalmente, al ser el más representativo, muestreo aleatorio simple.  Además es necesario realizar un cálculo del tamaño de la muestra, para que esta sea lo más representativa posible en función del tamaño de la población real.

Para llevar a cabo la recogida de datos existen diversas formas:

-          Observación directa

-          Por fuentes documentales

-          A través de entrevistas, formularios, cuestionarios…

El registro y procesamiento de los datos se lleva a cabo a partir de una agrupación de los mismos, mediante tablas cruzadas, bases de datos y jodas de cálculo.

A la hora de analizar los datos, es muy importante manejar la medida de asociación entre las variables, los posibles sesgos de que se hayan podido cometer, definir la validez del estudio, aplicación de la técnica estadística, comparación de grupos…

En este tema, hemos comenzado a conocer las medidas de frecuencia en estudios descriptivos.  Cabe destacar.

La prevalencia: es una medida de la proporción de la población que desarrolla una enfermedad, un vicio, un problema, una prueba… en un punto específico del tiempo. Es una variable adimensional y adopta valores entre 0-1 al tratarse de una proporción.

nº personas enfermos / nº total de población.

La incidencia: es el número de nuevos casos detectados durante un seguimiento de una enfermedad.

-          Incidencia acumulada.  Calcula el riesgo de que se produzca un fenómeno, es decir, la proporción de sujetos que desarrollan la enfermedad en un periodo de tiempo.
No permite interferir  fuera del periodo de estudio. No puede haber pérdidas en el seguimiento y se deben de seguir a todos los sujetos durante todo el estudio.  

nº total de casos nuevos en un tiempo determinado/ población a riesgo en el momento inicial.

-          Tasa de incidencia o densidad de incidencia. Es la velocidad con la que aparecen los nuevos
casos respecto al tamaño de la población. No todos los individuos son seguidos durante el mismo tiempo. Tampoco es una proporción por lo que puedo obtener valores por encima de 1.  

nº de casos nuevos / personas- tiempo a riesgo.

Otro tipo de medida que hemos conocido a lo largo de este tema es la medida de asociación.  Distinguimos en ella dos tipos de incidencia.

Incidencia en no expuestos e incidencia en los expuestos, relacionando estas dos medidas de asociación, podremos calcular el riesgo relativo, es decir, al dividir la incidencia de dos grupos que guardan una relación, podremos calcular la razón entre el riesgo de los expuestos y el riesgo de los no expuestos. Lo que conocemos como magnitud de asociación.

Riesgo relativo:    incidencia de los no expuestos/ incidencia de los expuestos.

cuando el riesgo relativo es igual a 1 o se acerca, aceptamos la hipótesis nula, ya que ese resultado indica que la incidencia entre los no expuestos y los expuestos es la misma.

TEMA 5. EL MARCO TEÓRICO Y LOS OBJETIVOS DE LA INVESTIGACIÓN. HIPÓTESIS DE INVESTIGACIÓN.

El marco teórico es una de las bases de toda investigación. En el es muy importante describir muy bien todos los componentes de la misma. Lo primero que se debe hacer a la hora de desarrollar un marco teórico es tratar de definir cuál es el objetivo de la investigación, si es pertinente, realista y mensurable (que se puedan medir las variables). Es muy importante junto con los objetivos, definir las palabras clave de nuestra investigación.
Una vez conocido nuestro objetivo, planteamos las hipótesis del estudio, las hipótesis describen cuáles son las expectativas de la investigación por parte de los investigadores, cabe mencionar que las hipótesis solo son validas para estudios analíticos o experimentales, y que deben relacionar dos variables.
Estas variables pueden ser de dos tipos: independientes o dependientes, por lo que nuestra hipótesis enlaza ambas variables sospechando que una influye sobre la otra.
En toda investigación debe haber tres hipótesis.

• 1ª y 2ª hipótesis relacionan las variables de estudio influyendo una sobre otra y viceversa. 
• 3ª hipótesis conocida como hipótesis nula: no existe relación entre las variables de estudio.

Una vez hemos desarrollado estos pasos, es muy importante desarrollar una pregunta que reduzca a términos claros en que consiste el estudio. Esta pregunta debe incluir:

El paciente o problema de interés + intervención que se va a considerar + intervención con la que se compara + resultado que se valora. 

Antes de comenzar con la etapa metodológica, queda hacer una evaluación critica de la literatura siguiendo los pasos que se explicaron en el tema 4, la cual debe dar suficiente confianza y validez para hacer recomendaciones científicas. 

A continuación pasamos a explicar los diferentes tipos de diseños cuantitativos que existen. 

• Descriptivo: el investigador se limita a observar a un grupo de la población con el objetivo de visualizar como es comporta UNA SOLA variable, por lo que no se plantean hipótesis.
• Analítico: Se analizan relaciones entre dos fenómenos. Dentro de este tipo de estudios podemos dividirlos en dos. 

1.  Estudio de seguimiento o de cohorte.  

• Prospectivo: se investiga a dos grupos de sujetos a lo largo de un tiempo. los grupos se encuentra separados en función de si cuentan o no con la variable independiente. El objetivo es observar quien desarrolla la variable dependiente con el tiempo.  
•  Retrospectivo o histórico: Se realiza el procedimiento anterior, solo que en este caso, la muestra es recogida de historias clínicas, u otros documentos lo cual nos da datos muy fiables.  

 2. Estudio de casos y controles. es al revés que el estudio prospectivo. Tengo un grupo de sujetos con la variable dependiente y otro grupo control que no posean la variable dependiente, e indagamos en su pasado para conocer si estuvieron expuestos a la variable independiente. 

• Experimentales. Es el investigador quien introduce la variable independiente en los sujetos de estudio, elije quien se expone a ella de forma aleatoria. se conocen como ensayos clínicos o cuasi experimental. 

Finalmente, cabe mencionar que todo diseño de investigación tiene un cierto grado de evidencia dependiendo de la metodología de estudio que se haya empleado. 

• Los experimentos controlados, aleatorizado o de un meta análisis de alta calidad tiene evidencia nivel I.
• Los experimentos clínicos controlados, aleatorizados pero se deduce la existencia de sesgos en la metodología obtiene un nivel de evidencia II. 
• Los experimentos no aleatorizados, controlados y bien diseñados tienen nivel de evidencia III1. 
• Los estudios analíticos observacionales tienen nivel de evidencia III2 si son prospectivos o de grupos y controles, si son históricos tienen nivel de evidencia III3. 
• Hay un ultimo nivel de evidencia, conocido como evidencia nivel IV que parte de las opiniones de las autoridades respetadas y experimentadas.

En función del nivel de evidencia del estudio, estos tendrán un grado de recomendación para llevar a cabo su intervención u otro. 

TEMA 4. FUENTES DE INFORMACIÓN Y REVISIÓN BIBLIOGRÁFIICA. INFORMACIÓN DOCUMENTAL E INFORMACIÓN DE CAMPO.

Con respecto a la pertinencia de una investigación comentada en el tema 3, antes de desarrollar cualquier protocolo de investigación, es necesario conocer si la idea que tenemos en mente está sobradamente investigada, por lo que no deberíamos plantear la investigación, y en caso de no estar sobre investigada, ampliar los conocimientos y teorías previas para no investigar desde el vacío y enfocar la atención en un problema particular. Para ello debemos hacer una revisión bibliográfica, esta revisión la hacemos mediante fuentes documentales:

• Primarias: son manuscritos directos
• Secundarias: son bases de datos que permiten acceder a cualquier tipo de formato incluido fuentes primarias.

• La búsqueda bibliográfica en bases de datos se hace mediante sistemas booleanos. Estos sistemas se basan en la búsqueda de descriptores (palabras claves) en DecS o MeCs. Una vez se han elegido los descriptores necesarios debemos hacer una combinación de los mismos para minimizar nuestra búsqueda. Los textos publicados de interés no deben superar los 10 últimos años, y para conocer el artículo que nos interesa debemos leer los resultados, titulo, autores, descriptores y resumen.

Una vez que conocemos que nuestra idea es pertinente y tenemos información sobre ella, existen diversos métodos de investigación de la muestra.

• Observación directa: es el método más fiable. Es un registro visual de lo que ocurre en una situación real, pero solo lo podemos hacer con aquellas variables que son observables. Aun siendo el método de investigación más fiable podemos cometer errores de observación provocados por los observadores, el instrumento utilizado o el fenómeno observado. Los observadores no deben formar parte de la variable, no deben ser más que un mero espectador de la muestra, ya que de esta manera no influye en los resultados de la misma.

• Entrevista: normalmente son preguntas abiertas y es el investigador quien las plantea. No son respondidas por escrito por lo que existe una interacción entre entrevistado e investigador. Se diferencian tres tipos de entrevista las cuales son:

Estructuradas donde las preguntas están claras y siempre son las mismas, el problema está en que es difícil obtener información confidencial y no permite profundizar, semiestructuradas y no estructuradas, en las cuales no existe un guion de preguntas, solo una serie de temas sobre los que el investigador desea obtener información, requiere más tiempo y la habilidad técnica del investigador para obtener la información que desea.

• Cuestionario: es un tipo de documento impreso que nos da información sobre mayor número de personas en un periodo corto de tiempo, pero no puede profundizar en la información. Es importante a la hora de elaborar un cuestionario, buscar preguntas ya enunciadas y probadas previamente, elegir bien el orden de las preguntas y evaluar la calidad del cuestionario.

El tema de la investigación y el tipo de investigación determinaran el tipo de método de investigación que debamos usar.

TEMA 3. LA ETAPA CONCEPTUAL DE LA INNVESTIGACIÓN: EL PROBELMA DE INVESTIGACIÓN.

Este tema nos da las bases para realizar una buena investigación, partiendo de: “las buenas investigaciones surgen de buenas ideas”,  a su vez las buenas ideas deben estar bien explotadas, requieren previa información sobre los conocimientos actuales de esa idea, una consulta con profesionales expertos para profundizar en el conocimiento de lo que se desea investigar y por ultimo saber identificar las variables y saber si el estudio es pertinente o no.

El desarrollo de una buena investigación sigue los siguientes métodos.

• Definir la pregunta que plantea el problema de investigación con claridad y escoger el diseño adecuado.
• Seleccionar la población de estudio que tenga los requisitos necesarios para llegar a buenas conclusiones y escoger una muestra adecuada a la población que se desea estudiar, para ello se deben realizar una serie de cálculos matemáticos.
• Medir las variables de estudio con precisión y plantear buenas estrategias de análisis.
• Organizar el estudio cuidadosa y minuciosamente intentando evitar cualquier sesgo que pueda alterar los resultados de manera significativa.
• Es también muy importante a la hora de interpretar los resultados hacerlos con total precaución y comunicarlos con rigor.

Como he mencionado anteriormente, una de las bases de una buena investigación es la pertinencia del estudio. Un estudio es pertinente si tiene interés social, si es grave o se da con mucha frecuencia, además la pertinencia requiere que se obtengan beneficios que puedan derivarse del estudio y aplicaciones prácticas.

Seguir estos pasos es fundamental para desarrollar una buena investigación.

TEMA 2. FASES DEL PROCESO DE INVESTIGACIÓN.

Este tema desglosa las pautas a seguir para llevar a cabo una investigación adecuada y acertada.
El  proceso de investigación sigue tres etapas fundamentales.

• La etapa conceptual  se basan en la búsqueda de aquello que se quiere investigar y para que se va a investigar. Principalmente se ha de llevar a cabo una observación de los hechos que se quieren investigar, identificar el problema, hacer una búsqueda bibliográfica como explicaremos mas adelante, definir los objetivos, formular la hipótesis del trabajo y encontrar la importancia del estudio y sus limitaciones. 
• Etapa empírica: se trata del método de investigación. Centrada en como se va a investigar. Esta etapa, es la mas practica de las tres. En ella se hace la recogida de datos necesarios para lograr unos resultados y llegar a unas conclusiones. Para obtener unos resultados fiables es necesario realizar para la recogida de datos el calculo de la mínima muestra necesaria. 
• Etapa interpretativa: se lleva a cabo la interpretación de los resultados obtenidos una vez ha sido desarrollado el método de investigación. 

A lo largo del desarrollo del tema, se observan los diferentes problemas que pueden producirse en una investigación. Según el tipo de problema se conocen como:

• Errores aleatorios. que son debidos al azar. 
• Errores sistemáticos o sesgos: desplazan las diferencias observadas en el estudio de las verdaderas, exagerándolas o minimizándolas y afectando a la validez interna del estudio. 

Sesgos de selección: se produce por una mala selección de la muestra, porque se han incluido en la misma sujetos que difieren en las características de la población que se desea estudiar. Esto hace que los hallazgos no puedan ser extrapolables.
Sesgos de clasificación. se producen por llevar a cabo una incorrecta medición de la variable de estudio, la cual depende de la validez y fiabilidad del método utilizado para recoger información.
Sesgos de confusión: este tipo de errores solo se puede cometer si se realiza un test de hipótesis, porque una  variable de riesgo haya contaminado la relación entre la exposición y el efecto estudiado.

Pues bien, existen diferentes medidas para evitar estos errores.

• Para evitar el error aleatorio, lo mas conveniente, como ya he mencionado anteriormente, es calcular el tamaño mínimo muestra para obtener resultados que en comparación con el resultado real de la población no haya diferencias significativas. Hacer un test de hipótesis (veremos en los próximos temas) para ver si existe relación o no, entre las dos variables de mi estudio.

En un estudio, también es importante la precisión y la exactitud, esto es el grado en que una medición proporciona resultados similares cuando se lleva a cabo en mas de una ocasión en condiciones similares. Comprende tres aspectos .
1. Repetibilidad: aplicación de la misma manera a los mismos sujetos en 2 o mas momentos a la hora de medir la variable.
2. Concordancia intraobservador. La destreza que tiene el investigador que mide la variable.
3. Concordancia interobservador. Todos los observadores deben seguir el proceso según el protocolo para evitar diferencias a la hora de medir la variable.

Finalmente cabe destacar los problemas éticos con que toda investigación cuenta, estos problemas surgen ya que en los estudios se trata con datos personales de la población. Por ello es importante garantizar el anonimato y cumplir la normativa vigente con la ley de protección de los derechos de los participantes, contar con autorizaciones de los comités éticos.

TEMA 1. ¿POR QUÉ Y PARA QUÉ INVESTIGAR EN NUESTRA PROFESIÓN? EL MÉTODO CIENTÍFICO.

  La investigación en enfermería, como ya dije en la introducción, es algo que aún está por descubrir y que tiene poco desarrollo actualmente en nuestra profesión. Es cierto que la investigación enfermera surgió a manos de la madre de las enfermeras, Florence Nightingale, en el siglo XIX, pero aún queda mucho por hacer. La investigación es importante en todos los campos, por lo que en enfermería también lo es.

La necesidad de investigar es cada vez mayor dado el aumento de la población anciana, las tecnologías médicas y la esperanza de vida. Investigar estos aspectos supone aumentar los conocimientos sobre la asistencia, los servicios de enfermería y ayuda a mejorar la calidad de la práctica enfermera.

Entre otras muchas causas, algunas de las que impiden que la investigación enfermera se haga cada vez más importante son: la falta de tiempo, falta de conocimientos sobre la metodología de investigación, la escasez de datos bibliográficos, escasa motivación por parte de las enfermeras y que es necesario investigar en equipo por lo que ya es necesario motivar a más de una persona y ponerlas de acuerdo. Además de los problemas mencionados anteriormente, investigar es un trabajo complejo dada la dificultad existente para identificar atributos que se pretenden asociar, existen problemas éticos puesto que las investigaciones en la mayor parte se hacen sobre sujetos y además es necesario llevar un control exhaustivo.

Por todo ello, investigar, no es una tarea fácil, cuanto menos rápida, pero es vital para el desarrollo, avance y supervivencia de la enfermería. La investigación se basa en el método científico que aplica la deducción, inducción y evita los sesgos. Además sigue etapas verificables, observables, medibles y reproducibles. Este método científico, sigue un razonamiento deductivo puesto que parte de lo general a lo concreto, pero por otro lado, podemos tener otro tipo de investigación basada en un razonamiento inductivo que parte de una experiencia puntual a partir de la cual se obtienen conclusiones generales.

Adentrarse en una investigación, debe convertirse en uno de los retos principales de los profesionales de enfermería, ya que gracias a esto, la profesión se hará cada vez meas fuerte y necesaria de lo que ya es.

Seminario 3.

El seminario 3 comenzó con una breve presentación por grupos de cual iba a ser el objetivo de nuestro proyecto de investigación para el trabajo final de la asignatura. Mi grupo, ha planteado una investigación acerca de las diferencias de hábitos saludables (alimentación y actividad física) en niños de entre 9-16 años.  Uno de los motivos por los cuales elegimos hacer esta investigación fue que tenemos fácil acceso a la población de estudio. el objetivo de nuestro trabajo es conocer si la edad influye en los hábitos de salud. Nuestro protocolo fue entregado con 24 horas de antelación a nuestro profesor, con el objetivo de que en el seminario conociéramos los errores que hayamos podido cometer en el mismo y cambiarlos, además, se nos aconsejo realizar un documento de consentimiento informado para adjuntarlo como anexo a nuestro protocolo, este a su vez se considera uno de los problemas éticos de nuestro trabajo junto con la protección de datos y el anonimato de la muestra. Para completar nuestro protocolo de investigación, nuestro grupo solo necesita pasar el cuestionario, hacer la recogida de datos del mismo y completar la metodología de trabajo de la investigación, además de dar algunas pinceladas al trabajo completo.

Como expliqué en el seminario anterior, para aprender a utilizar Epi Info hicimos un cuestionario sobre un problema de salud alimenticio que se presento en un evento, seguido de una recogida de datos. En la segunda parte de este seminario, continuamos con la investigación de ese problema analizando los datos recogidos, y descubrimos que la causa mas alta entre los enfermos de su intoxicación alimentaria era fue el helado de vainilla, ya que según los datos recogidos, casi el 99% de las personas que comieron helado de vainilla durante el evento, enfermaron. 

Para el próximo seminario, llegaremos a conclusiones basándonos en este análisis de datos.

Una vez más, con respecto a nuestro protocolo de investigación, cabe destacar que en una semana, pasaremos el cuestionario a la muestra, y que para el seminario 4, pretendemos este completado y listo para retocar y corregir errores. El cuestionario se pasará a alumnos de 4º de primaria y 1º y 4º de educación secundaria obligatoria, incluyendo repetidores y como criterio de exclusión a niños que hayan sufrido algún tipo de trastorno alimentario o que padezcan alguna incapacidad para poder desarrollar algún tipo de actividad física.
Adjunto enlace donde se puede observar el archivo con los primeros pasos de nuestro protocolo de investigación, el cual se completará a lo largo del cuatrimestre y se presentará en el último seminario. https://docs.google.com/viewer?a=v&pid=sites&srcid=ZGVmYXVsdGRvbWFpbnxwYXVsYXJyZXRpY3xneDo3ZDIxZGU3NzJhOWZmMDA2

Seminario 2.

El seminario comenzó con la presentación del trabajo de investigación que se nos mando el último día. Cada grupo ha comentado en que se basaba su trabajo, que han hecho, como lo han hecho y a que conclusión han llegado. Mi grupo tenía que investigar sobre cual era el método de cicatrización mas adecuado en pacientes de edad avanzada que tienen ulceras por presión, si el método tradicional "azúcar no estéril" o apósitos hidrocoloides. El problema que se nos planteó a la hora de realizar la búsqueda de datos científicos, es que no encontramos mas que un solo articulo que hablaba del azúcar no estéril y ademas no lo relacionaba con personas de edad avanzada, con respecto a los apósitos hidrocoloides si encontramos una gran variedad de artículos y todos o casi todos decían que ademas de ser muy eficaz, es el mas económico. Por lo tanto la conclusión de nuestro trabajo de investigación fue que los hidrocoloides eran el mejor método de cicatrización en pacientes de edad avanzada con ulceras por presión, para nuestra sorpresa, la conclusión no fue muy acertada ya que el mejor método es el "azúcar no estéril".
La segunda  parte del seminario se basó en la instalación del programa "EPI INFO", este programa es muy útil para realizar encuestas y recogida de datos de la forma mas cómodas en proyectos de investigación. Se nos enseñó como instalarlo y como usarlo. Para aprender a usarlo se nos presentó un problema de salud alimentario sobre el cual teníamos que investigar cual era la causa del problema haciendo una encuesta.Una vez elaborado el cuestionario, hicimos una recogida de datos de cinco personas que respondieron a la encuesta.

Finalmente, el seminario terminó con la explicación de cual debe ser nuestro siguiente trabajo para avanzar en lo que será el proyecto final de la asignatura. Este proyecto es una investigación relacionada con la salud que debemos hacer por grupos teniendo en cuenta el interés de la investigación y el acceso que tenemos o no a la población que queremos estudiar.
El próximo día presentaremos ante el resto de nuestro compañeros cual sera nuestro protocolo de investigación para el proyecto final.
Adjunto enlace con el documento del trabajo de búsqueda de descriptores y artículos que presentamos en el seminario 2.

https://docs.google.com/viewer?a=v&pid=sites&srcid=ZGVmYXVsdGRvbWFpbnxwYXVsYXJyZXRpY3xneDoyMzI1MzBiY2Y3MzRjYmRh

Seminario 1.

Este seminario, es el primero de la asignatura. Su contenido se ha basado en la enseñanza práctica de como hacer una búsqueda acertada. Hoy en día, pensamos que Internet es la solución a todo, yo misma lo pensaba, pero no es así, es cierto que en Internet podemos encontrar todo lo que buscamos, pero hay que saber como hacerlo. En esta sesión en pequeños grupos hemos aprendido como usar una base datos, y cual es la mejor para la investigación enfermera. Alcanzar una búsqueda adecuada y fiable no es nada fácil, aun después de haberle dedicado unas horas a aprender a usar fuentes reconocidas, estoy segura que en cuanto nos pongamos a realizar la tarea para la siguiente sesión tardaremos mucho tiempo para hacerlo de la forma que se nos ha enseñado. La tarea para le próximo seminario es hacer una búsqueda adecuada sobre un tema que se nos plantee: plantear la pregunta de la investigación, buscar los descriptores adecuados y llegar a una conclusión acertada.

Otra de las las actividades que hemos hecho en este seminario, es crear este blog, a través del cual tendremos que publicar como está siendo el avance de la asignatura y que no está aportando. 

Por último, comentar que me ha parecido una buena idea cambiar los grupos de trabajo, de esta forma podemos variar el método de trabajo con los compañeros y conocer otros pensamientos y modos de trabajo. 

Introducción

Estudiante de primero de enfermería en la Cruz Roja. Curso Estadística Y tecnología de la información y comunicación entre otras asignaturas. Unas de las cosas que ignoraba cuando decidí estudiar este grado, era la importancia de la investigación en enfermería. Desconocía por completo que gracias a la investigación hoy enfermería es lo que es. conforme me voy adentrando (con los conocimientos que hasta ahora he aprendido) en el proceso de investigación enfermero, me doy cuenta, que no es una tarea fácil.
A lo largo del transcurso de esta asignatura, espero despertar mis ganas e interés por la investigación, pero si algo ya tengo claro, es que gracias a ella,  mi futura profesión podrá avanzar a lo largo de los años y ser cada vez mejor.