REFLEXIÓN PERSONAL

He aquí mi última entrada del blog, se acabó el recorrido de este primer año o eso espero. Hace ya 9 meses que comenzó esta andadura de la Enfermería, y 4 o 5 meses que comencé a conocer la asignatura de ETIC's.
Asignatura que desde un principio la verdad que la veía prácticamente inútil, aunque poco a poco me he ido dando cuenta de la importancia de esta asignatura para aquellas estudiantes de enfermería que se quieran dedicar a la investigación. Personalmente yo mi futuro no lo veo relacionado con la investigación( aunque eso nunca se sabe), a pesar de ello la asignatura finalmente me ha resultado algo "atractiva".
Espero que os haya sido de ayuda mi blog y espero que a mi me ayude también a aprobar la asignatura. Espero que os haya gustado. Hasta pronto.

SEMINARIO 5

Este fue el último seminario de esta asignatura del curso. En este seminario se expusieron los trabajos de investigación de los diferentes grupos del seminario 3, en el que personalmente vi bastante calidad en los trabajos.
Personalmente el trabajo realizado por mi grupo, el cual me tocó exponer junto a mi compañero Aure, lo vi bastante bien. La exposición fue bastante bien, yo personalmente algo nervioso pero finalmente y gracias al trabajo realizado durante la realización del trabajo y al dominio de la materia fue bien. La única pega es que tuvimos muy mala suerte a la hora de poder acceder a los datos que queríamos recoger y que finalmente no pudimos, lo que nos hizo tener un trabajo mas corto y no llegar al objetivo que nos habíamos marcado. A continuación os dejo unas pequeñas pinceladas de nuestra exposición:

Ahí os dejo la conclusión a la que llegamos al concluir el trabajo de investigación realizado, el cuál me ha servido para aprender sobre dos técnicas utilizadas hoy día y de las cuales no tenia apenas información. Al igual que me ha servido el trabajo de los demás compañeros para conocer también información de la cual ni había oído hablar.

VÍDEO GÉNERO Y SALUD

A continuación os dejo el vídeo realizado por los alumnos del grupo de seminario 3,del Centro de Enfermería de Cruz Roja, para la asignatura de Género y Salud.
Nuestra finalidad del vídeo era la de dar a conocer la importancia de no ayudar a los maltratadores mediante nuestro silencio, sino que la gente ayude a aquellas personas que sean maltratadas. Os dejo a continuación el vídeo para que juzguéis vosotros personalmente. Espero que os guste.

SEMINARIOS 3 Y 4

En estos dos seminarios de pequeños grupos, el profesor continuó con la explicación del manejo del programa estadístico que debíamos utilizar para la realización de nuestro trabajo de investigación: EpiInfo.

Realizó una explicación de cómo realizar las medidas de tendencia central y de dispersión a través del programa, además del análisis inferencial( Chi cuadrado, T de Student...). Decir que estos dos seminarios nos resultaron de gran ayuda para poder realizar nuestro trabajo de investigación posteriormente.

Por otra parte, en ambos seminarios el profesor también nos resolvió algunas dudas que gran parte del grupo tenía sobre los problemas y teoría dados en las clases teóricas.

De forma general, aquí se encuentra resumido las actividades realizadas durante ambos seminarios. Personalmente decir que me fue de gran ayuda, sobre todo la parte de resolver dudas de las clases teóricas, ya que tenía ciertas dudas que me fueron resueltas.

SEMINARIO 2

En este segundo seminario realizamos las exposiciones de búsquedas bibliográficas que tuvimos que realizar mi grupo de seminario. En concreto nos tocó realizar este caso:

CASO 3: En un centro de salud de ámbito rural, el equipo de enfermería se reúne para realizar las valoraciones de los principales programas e intervenciones enfermeras que se realizan en el centro. Uno de los aspectos que suelen discutir con frecuencia en estas reuniones se refiere al abordaje de las Úlceras por Presión (UPP), ya que en la población a la que atienden hay un importante volumen de población anciana, en muchos casos dependientes y encamadas, que desarrollan este tipo de úlceras y en las visitas domiciliarias los enfermeros y enfermeras utilizan técnicas muy dispares para tratar de lograr la cicatrización y prevenir la infección. En esta última reunión se planteó la necesidad de llegar a algún consenso para unificar criterios de intervención ante esta problemática. Una de las enfermeras más experimentadas del centro, manifestó que ella había obtenido unos resultados espectaculares con varios pacientes realizando una cobertura de la lesión con azúcar no estéril, hasta no visualizar más el lecho de la herida, ocluyendo después con gasa o compresa. Sin embargo, otros enfermeros/as del equipo manifestaron su disconformidad con esta técnica, destacando como técnica más eficaz el empleo de hidrocoloides. Después de una intensa discusión, el coordinador de cuidados planteó realizar una búsqueda exhaustiva de información al objeto de realizar una recomendación para el equipo que mejore los resultados en el abordaje de las UPP.

Para empezar comenzamos realizando nuestra pregunta PICO:

Después de realizar la pregunta, procedimos a realizar la búsqueda de las palabras clave en los Descriptores DeCS:

Cuando ya tuvimos las palabras claves en inglés, procedimos a realizar las búsquedas mediantes operadores booleanos en las distintas bases de datos, con el fin de encontrar artículos relacionados con nuestra pregunta PICO que nos permitieran contestarla.

Realizadas las búsquedas, procedimos a escoger los artículos que creímos oportunos y que más se relacionaban con nuestro tema, realizando después unas evidencias sobre ese artículo:

Esto lo realizamos con hasta cuatro artículos llegando por último a una conclusión:

 Al terminar de exponer nuestro trabajo, el profesor nos dijo que estaba mal, ya que llegamos a una conclusión que no era la correcta. No sabemos si fue culpa de la mala traducción de los artículos al español o simplemente que no supimos realizar bien las búsquedas y saber contrastar los resultados de forma correcta.
Por último en el seminario, el profesor nos enseñó a instalar el programa estadístico que utilizaremos para el trabajo de investigación (EPI INFO), también nos explicó cómo realizar los cuestionarios para que adelantáramos trabajo.
Este seminario en el que fallamos en el trabajo creo que nos ayudará para la realización y preparación del siguiente reto: el trabajo de investigación, el cual conlleva gran parte de la nota de seminarios.
Espero que os sirva esta entrada en vuestra realización de búsquedas bibliográficas y si tenéis alguna duda no dudéis en preguntar!

TEMA 10: Hipótesis estadísticas. Test de hipótesis.

Para controlar  los errores aleatorios contamos con otra herramienta como son los test de hipótesis, los cuales nos permiten, a partir de los resultados obtenidos, rechazar u aceptar la hipótesis nula, es decir, llegar a la conclusión de si hay o no relación entre las variables. Existen diferentes tipos de test de hipótesis  según el tipo de variables implicadas en el estudio:

En la imagen observamos los diferentes tipos de test de hipótesis que hay, aunque nosotros sólo vamos a ver 4 de ellos, los cuales comentaré luego.







Errores de hipótesis
Los test de hipótesis miden la probabilidad de error que cometo si rechazo la hipótesis nula. Todo depende del error alfa, el cual nos permite un máximo de error de un 5%. Los dos tipos de errores que se pueden cometer son:

• Error alfa. Este error se comete por rechazar la hipótesis nula cuando en realidad es cierta.
• Error beta. En este aceptamos la hipótesis nula cuando en realidad es falsa.

A continuación iré poniendo los 4 tipos de test que hemos visto en las sesiones teóricas, acompañándolos de un vídeo para que os resulte más fácil y ameno su comprensión:

1.-Test de hipótesis Chi-Cuadrado. Este tipo de test nos sirve para comparar dos variables cualitativas.

2.- Test de hipótesis T de Student. Se realiza cuando la variable dependiente es cuantitativa continua y la variable independiente es cualitativa dicotómica.

3.- Test de ANOVA. Compara la variable dependiente cuantitativa con la variable independiente cualitativa policotómica.

4.- Test de regresión lineal.

Este tema ya fue el último y si que me resulto más entretenido, aunque había algunas cosas que no entendía bien. En concreto los dos últimos tipos de test de hipótesis, ya que requieren una mayor práctica y metodología que espero adquirir para poder realizar un buen examen. Espero que os sirvan mis resúmenes y os sean de ayuda en vuestro estudio.

TEMA 9: Estadística inferencial: Muestreo y estimación

Cuando planteamos un estudio en el ámbito sanitario para establecer relaciones entre variables, nuestro interés no solo se centra en los pacientes estudiados sino en toda la población que se encuentra en esa misma situación. Ésto es inferir. Y siempre que realicemos inferencia cometemos un error aleatorio que más tarde hablaremos de él.
A continuación definiré algunos conceptos a tener en cuenta:

• Población de estudio: Conjunto de pacientes sobre los que queremos estudiar alguna cuestión.
• Muestra: Conjunto de individuos concretos que participan en el estudio.
• Tamaño muestral: Número de individuos de la muestra.
• Inferencia estadística: Conjunto de procedimientos estadísticos que permiten pasar de lo particular, la muestra, a lo general, la población.
• Técnicas de muestreo: Conjunto de procedimientos que permiten elegir muestras de tal forma que éstas reflejen las características de la población, con el fin de evitar sesgos.
• Muestreo probabilístico o aleatorio: Si la muestra se elige por un procedimiento al azar, se puede evaluar el error asociado a esa muestra elegida al azar mediante lo que se conoce como error aleatorio.
• Muestreo no probabilístico: En estos casos no es posible evaluar el error.

Proceso de la inferencia estadística

Tenemos una población de estudio y mediante una selección aleatoria, obtenemos una muestra, gracias a ésta, vamos a sacar una serie de datos (estimador: datos muestra) y una vez obtenido estos datos y mediante la inferencia vamos a obtener un parámetro (datos de la población) y la medida que queremos obtener se llama parámetro.

Error estándar

• Es la medida que trata de captar la variabilidad de los valores del estimador.
• El error estándar de cualquier estimador mide el grado de variabilidad en los valores del estimador en las distintas muestras de un determinado tamaño que pudiésemos tomar de una población.
• Cuanto más pequeño es el error estándar de un estimador, más nos podemos fiar del valor de una muestra concreta.

Arriba podemos observar la fórmula para calcular el error estándar y a la izquierda vemos la leyenda de que significa cada sigla.

De ambas fórmulas se deduce que mientras mayor sea el tamaño de la muestra, menor será el error estándar.

Intervalos de confianza

• Son un par de números entre los que podemos asegurar, con un nivel de confianza determinado, que se encuentra el parámetro, considerando que sigue una distribución normal.
• Z es un valor que depende del nivel de confianza, para un nivel de confianza del 95% Z=1,96 ; mientras que para un nivel de confianza del 99% Z= 2,58.
• Mientras mayor sea la confianza que le queramos otorgar al intervalo, éste será mas amplio y por ello menos preciso.

Tipos de muestreo

Existen dos tipos de muestreo:

1.-Muestreo probabilístico. Con este método todos y cada uno de los elementos tienen la misma probabilidad de ser elegidos. Hay distintos tipos:

• Aleatorio simple
• Aleatorio sistemático
• Estratificado
• Conglomerado

2.-Muestreo no probabilístico. En este caso no se sigue el proceso aleatorio. No todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser elegidos. Hay distintos tipos:

• Por cuotas
• Accidental
• Por conveniencia o intencional

Para realizar un estudio necesitamos muestras, su tamaño va a depender de:

• Error estándar
• De la mínima diferencia entre grupos de comparación
• Tamaño de la población de estudio

Para concluir diré que este tema no me ha gustado tanto como otros, ya que de nuevo era mucha teoría y poca práctica. Aún así seguro que nos servirá para nuestro trabajo de investigación en un futuro.

TEMA 8: Medidas de tendencia central, posición y dispersión

Este tipo de medidas se aplican únicamente a variables cuantitativas.
Medidas de tendencia central
Este tipo de medidas dan una idea del comportamiento central mayoritario. Podemos encontrar:
Media o media aritmética: Se calcula para variables cuantitativas.
Mediana: Sólo tiene en cuenta la posición de los valores de la muestra, por tanto tiene mucho mejor comportamiento que la media cuando hay observaciones extremas.
Moda: Se puede calcular en variables cuantitativas y cualitativas. Se trata del valor que más vece se repite. Puede ser bimodal( el valor se repite 2 veces) o multimodal( el valor se repite más de dos veces).

A continuación os dejo un enlace en que explica como se realizan estas tres medidas de tendencia central:

Medidas de posición

Cuantiles: Este tipo de medias de calculan para variables cuantitativas y, al igual que la mediana, sólo tienen en cuenta la posición de los valores en la muestra. Los cuantiles más usados son:

1. Percentiles. Dividen la muestra ordenada en 100 partes. Para buscar la posición de un percentil en una serie de datos agrupados, buscamos en el que la frecuencia relativa acumulada sea superior al valor del percentil. El valor P50 corresponde con el valor de la mediana.
2. Deciles. Dividen la muestra ordenada en 10 partes. El valor D5 corresponde al valor de la mediana y , por tanto, al P50.
3. Cuartil. Dividen la muestra ordenada en 4 partes. 

• El primer cuartil(Q1) indica el valor que ocupa una posición en la serie numérica, de forma que el 25% de las observaciones son menores y que el 75% son mayores.
• El segundo cuartil(Q2) indica que el 50% de las observaciones son menores y el otro 50% son mayores, de forma que este cuartil corresponde con la mediana(P50).
• El tercer cuartil(Q3) indica que el 75% de las observaciones son menores y que el otro 25% son mayores.
• El cuarto cuartil(Q4) indica el valor más alto que se alcanza en la serie numérica.

Medidas de dispersión
En este tipo de medidas veremos:

• Rango o recorrido.Diferencia entre el mayor y el menor valor de la muestra. Se realiza en valor absoluto.
• Desviación media. Es la media aritmética de las distancias de cada observación con respecto a la media de la muestra.
• Desviación típica o estándar. Cuantifica el error que cometemos si representamos una muestra únicamente por su media.
• Varianza. Expresa la misma información en valores cuadráticos.
• Recorrido intercuartílico. Diferencia entre el tercer y el primer cuartil. En valor absoluto. |Q3-Q1|.
• Coeficiente de variación. Es una medida de dispersión relativa. Nos sirve para comparar la heterogeneidad de dos series numéricas con independencia de las unidades de medidas. Siempre va de 0 a 1.

A continuación os pongo un enlace en que explica las medidas de dispersión:

Distribuciones normales
En estadística se llama distribución normal, distribución de Gauss o distribución gaussiana a una de las distribuciones de probabilidad de variable continua que con más frecuencia aparece en fenómenos reales. Es simétrica respecto de los valores de posición central( media, mediana y moda) que coinciden en estas distribuciones. Deja la mitad de los valores por debajo del punto máximo y la otra mitad por encima.
Una distribución normal sigue éstos principios básicos: si al valor de la media le restamos y le sumamos una desviación típica o estándar, si la serie numérica siguiera una distribución normal dice que el 68,25% de las observaciones se va a sumar entre los valores de la suma y la resta de la media a una desviación típica.

Asimetrías y curtosis

La asimetría es al lado contrario al que vemos el pico( que se trata de la moda). Los resultados de las asimetrías pueden ser los siguientes:

La curtosis no tiene relación con la simetría. Sus resultados pueden ser los siguientes:

Leptocúrtica: Presenta un elevado grado de concentración alrededor de los valores centrales de la variable.

Mesocúrtica: Presenta un grado de concentración medio alrededor de los valores centrales de la variable. Presenta un grado de concentración medio a los valores de la media.

Platicúrtica: Presenta un reducido grado de concentración alrededor de los valores centrales de la variable.

Aquí finaliza este tema, el cual es muy interesante y en el que ya comenzamos a profundizar más en la estadística y en la realización de problemas y cuentas.

TEMA 7: Introducción a la Bioestadística

La estadística es la ciencia que estudia la variabilidad. Y para medir variables tenemos diferentes escalas de medición:

• Escala nominal: Es el menor nivel de medida, solo se puede comprobar si una variable o característica son iguales o diferentes.
• Escala ordinaria: Esta nos permite, ademas de comprobar si son iguales o diferentes, en el caso de que sean distintas nos permite determinar cuál de ellas es mayor.
• Escala de intervalo: Esta escala tiene tiene distancias iguales entre los distintos niveles o intervalos. Se trata de una escala cuantitativa y en ella se puede aplicar la estadística(media, moda...)que veremos más adelante.
• Escala de razón: Es el nivel mas alto de mediación.Tiene las características propias de las tres escalas anteriores. En esta escala el valor 0 representa nulidad o ausencia de lo que se estudia.

Los tipos de variables son, de forma general, dos:

• Variable cualitativa. Se refieren a propiedades que no pueden ser medidas, es decir, no se pueden realizar operaciones aritméticas con ellas. Dentro de estas variables hay dos tipos:

1. Nominales: En este caso las distintas categorías de la variable no tienen relación entre sí. Existen las nominales dicotómicas( sólo tienen 2 niveles o categorías) y las nominales policotómicas( tienen más de dos variables o categorías).
2. Ordinales: Éstas si que tienen relación entre sí las distintas categorías de la variable.

• Variable cuantitativa. Son las que se pueden medir en términos numéricos. También hay dos tipos:

1. Discretas: Sólo pueden tomar un número finito de valores. Únicamente pueden ser números enteros.
2. Continuas: Son aquellas que pueden tener cualquier valor dentro de un rango. La unidad de medida puede ser subdividida de forma infinita.

Aquí os dejo algunos ejemplos de las distintas variables que he explicado anteriormente.














Las representaciones gráficas son formas de explicar los datos de forma sencilla y muy visual. Existen diferentes tipos de representaciones gráficas:

1. Diagrama de barra. Se utiliza para una variable cualitativa, nominal y sobre todo las policotómicas. Dentro de este grupo están también los pictogramas, que son iguales pero se sustituyen las barras por imágenes que representen los datos, por ejemplo una jeringuilla al hablas de vacunas.
2. Histograma y polígono de frecuencia. Se utiliza para variables continuas.
3. Gráfico de tronco y hojas. Para expresar variables cuantitativas continuas particularmente.
4. Gráfico de sectores. Para expresar variables cualitativas con pocas categorías, como las dicotómicas
5. Gráfico para datos bidimensionales. Para expresar variables cuantitativas.
6. Gráfico para datos multidimensionales: Diagrama de estrella.

Histograma y polígono de frecuencia

Diagrama de barras

Gráfico de sectores

Gráfico de tronco y hojas

Gráfico para datos bidimensionales

Diagrama de estrellas

Esto ha sido todo sobre este tema, el cual me ha servido mucho para aprender sobre todo los distintos tipos de variables que hay, ya que en un futuro nos servirá a la hora de realizar los test de hipótesis.

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

A la hora de comenzar un proyecto de investigación hay que tener en cuenta las revisiones bibliográficas, las cuales nos sirven para:

• Enfocar la atención en un problema particular y para formular la pregunta PICO.
• Es importante para no comenzar la investigación de cero, sino que nos sirve para ampliar conocimientos y conocer teorías previas.
• Evitar estudiar algo que ya esté de sobra investigado.

Para las revisiones bibliográficas podemos acudir a dos tipos de fuentes documentales:

• Las primarias, que son los manuscritos directos.
• Las secundarias, que son básicamente las bases de datos que nos permiten acceder a las fuentes documentales primarias( como pueden ser ENFISPO, Scielo, Pubmed...)

Para ello se necesitan unas estrategias de búsqueda con los operadores booleanos, estrategia que explico en las primeras entradas de SEMINARIO.

Aquí podemos ver un ejemplo de búsqueda que se podría realizar con operadores booleanos.

Posterior a la búsqueda bibliográfica, debemos realizar el trabajo de campo, con el fin de recoger información de la población que nos sirva para llevar a cabo nuestra investigación. Para ello tenemos dos fuentes de información de campo:

• La observación directa. Este es el método más fiable, ya que es uno mismo el que toma la información. Sólo se puede realizar con variables que sean observables y se pueden cometer errores de observación y relacionados con el objeto utilizado para realizar la observación.
• La otra fuente son las entrevistas y los cuestionarios. Las entrevistas son orales y los cuestionarios escritos. En el caso de los cuestionarios hay que tener en cuenta su fiabilidad y validez.

Este tema me ha servido mucho a la hora de realizar el cuestionario del proyecto de investigación que estoy llevando a cabo con mis compañeros, de forma que he podido ayudar a su realización aportando ideas que recordaba de este tema.

TEMA 3: La etapa conceptual de la investigación: el problema de investigación.

El primer paso para realizar una investigación es la elección de un buen tema, es decir , buscar un problema que investigar. Para ello es necesario tener buenas ideas, las cuales dependen de:

• De la capacidad del profesional para generar buenas ideas y formular interrogantes.
• Requieren revisión del estado actual sobre el tema.
• Consulta a profesionales expertos.
• Establecer el marco teórico e identificar las variables a tener en cuenta.
• Realizar un análisis de la pertinencia del estudio y de la viabilidad o factibilidad.

Puntos para guiarse a la hora del desarrollo de la investigación

• Definir la pregunta con claridad
• Escoger el diseño idóneo
• Seleccionar la población de estudio adecuada
• Calcular el número de individuos necesarios
• Medir las variables con precisión y exactitud
• Planear la estrategia de análisis
• Organizar el estudio cuidadosamente
• Ejecutar el estudio con minuciosidad
• Interpretar los resultados con precaución
• Comunicar los resultados con rigor

La elección del problema es muy importante ya que determina la pertinencia de un trabajo.

• La frecuencia del problema, la gravedad, el interés social...
• Los beneficios que se puedan obtener a partir del estudio.
• Las aplicaciones practicas que se deriven del estudio.

Por último vimos el decálogo de aspectos a valorar en la justificación de un proyecto:

1. Variables factibles de medir.
2. Tiempo hasta la aparición del resultado.
3. Oportunidad.
4. Disponibilidad de sujetos.
5. Colaboración con otros profesionales, servicios o centros.
6. Instalaciones y equipamientos.
7. Recursos económicos(financiación)
8. Experiencia del equipo investigador.
9. Consideraciones éticas.
10. Interés del propio equipo investigador.

TEMA 2: Fases del proceso de investigación.

El proceso de investigación se divide en 3 etapas:

1. Etapa conceptual
2. Etapa empírica
3. Etapa interpretativa

ETAPA CONCEPTUAL
Es la parte teórica de la investigación y consta de los siguientes apartados:

• Observación de hechos
• Identificación y formulación del problema
• Revisión bibliográfica
• Marco teórico o marco de referencia conceptual
• Definición de objetivos
• Definición operacional de términos y variables
• Formulación de hipótesis
• Importancia del estudio y limitaciones

ETAPA EMPÍRICA(material y métodos)

• Es la etapa mas práctica del proceso, el trabajo de campo.
• Corresponde al material y métodos y la obtención de resultados del trabajo de investigación.
• Define el enfoque o estrategia de abordaje del problema de investigación para el logro de los objetivos.
• Debe definir el plan de investigación, fuentes de información, métodos de recolección, tabulación y análisis.
• Debe asegurar control o comprobación y validez interna(capacidad de aplicar esa metodología en una población de características similares y obtener resultados similares) y externa(capacidad que tiene un método de ser repetido en otras poblaciones y obtener resultados similares).
• Si se tiene validez externa se tiene también validez interna, al revés no ocurre.

ETAPA INTERPRETATIVA

• Convalidación de los métodos empleados.
• Convalidación de los resultados.
• Describir puntos fuertes y débiles del estudio.
• Relación de los hallazgos con los objetivos e hipótesis.
• Relación de los hallazgos con los hallazgos de otros autores.
• Aspectos novedosos y relevantes.
• Extraer conclusiones.

Errores en los estudios

Dentro de los errores aleatorios encontramos los errores alfa y beta. El error alfa se comete cuando rechazo la hipótesis nula siendo ésta verdadera( este error es muy grave). El error beta se produce cuando acepto la hipótesis nula siendo ésta falsa.








Dentro de los errores sistemáticos o sesgos encontramos(son evitables):
-Sesgo de selección: Es una mala selección de la muestra.
-Sesgo de clasificación o información: Cuando se clasifica de forma errónea a un sujeto.
-Sesgo de confusión: Sólo se comete si se realiza un test de hipótesis, es decir, si se contractan dos datos y uno de ellos no se ha estudiado.

Precisión y exactitud
-La precisión(fiabilidad o reproductibilidad) es el grado en que una medición proporciona resultados similares cuando se lleva a cabo en más de una ocasión en condiciones similares. Depende de la variación biológica individual del fenómeno que se mide y de la técnica o proceso de medición. Comprende 3 aspectos:

1. Repetibilidad.
2. Concordancia intraobservador. Puede que me equivoque al tomar por ejemplo la tensión.
3. Concordancia interobservador. Diferencias a la hora de coger los datos entre los distintos observadores.

-La exactitud es la validez para que una medición mida realmente aquello para lo que está destinado. Pueden existir errores de exactitud debidos al observador, al individuo y al instrumento de medición. Para evaluar la exactitud o validez:

• Validez de criterio. Se compara con una fuente objetiva y fiable.
• Validez de concepto. Analiza la correlación de la medida con otras variables.
• Validez de contenido. Contemplar todas las dimensiones del fenómeno que se quiere medir.

Estrategias para tener buena precisión y exactitud:

• Seleccionar las medidas mas objetivas posibles.
• Estandarizar la definición de variables.
• Formar y entrenar a los observadores.
• Utilizar la mejor técnica posible.
• Utilizar instrumentos automáticos.
• Obtener varias mediciones de una variable para mejorar la precisión.
• Emplear técnicas de enmascaramiento.
• Calibrar los instrumentos.

Ética e investigación

• Se deben de respetar principios éticos en el diseño, ejecución, análisis y difusión.
• Se debe cumplir con la legislación vigente respecto a la protección de datos de los participantes.
• Fines y medios moralmente aceptables.
• Autorizaciones de los comités éticos de los centros. 

TEMA 1: ¿Por qué y para qué investigar en enfermería?. El método científico.

La investigación es un proceso sistemático y riguroso mediante el cual podemos aumentar nuestros conocimientos científicos y mejorar el ejercicio profesional.
¿Por qué investigar en enfermería?

• Debido al aumento de la población anciana, de las incapacidades, los problemas crónicos de salud...
• Debido al aumento de las tecnologías médicas , el cambio del papel social de la mujer y expectativas de los usuarios de la asistencia.
• El aumento que se ha producido en la esperanza de vida(costos sociales humanos y económicos cada vez más altos).

¿Para qué investigar?

• Los estudios de investigación en enfermería deberían ir dirigidos a aumentar los conocimientos sobre la asistencia y los servicios de enfermería y a mejorar la calidad en la práctica profesional.

Prioridades de la investigación en enfermería

• Realizar proyectos que fomenten la independencia y los autocuidados.
• Que desarrollen la continuidad de actividades de enfermería.
• Que desarrollen la gestión de enfermería, su estructura, recursos y métodos.
• Que reduzcan los problemas de salud causados por problemas medioambientales, hábitos de vida...
• Que reduzcan los efectos nocivos de las nuevas tecnologías.
• Que ayuden a personas, familias y grupos a mantener o recuperar el mayor grado de independencia.
• Que desarrollen modelos y métodos que equilibren la calidad de los servicios y su coste/beneficio.
• Que desarrollen fundamentos para permitir a los profesionales desarrollar su trabajo en equipos multidisciplinares.

Dificultades para el desarrollo de la investigación enfermera

• Falta de tiempo.
• Carencia de formación teórico-práctica.
• Falta de conocimientos sobre la metodología de investigación.
• Cuestiones burocráticas.
• Inexistencia de documentación clínica de enfermería válida y estandarizada.
• Escasez de fuentes de datos bibliográficos.
• El idioma.
• Escasa motivación de las enfermeras.
• Se investiga en equipo.

Investigación en enfermería. Factores de desarrollo.

• Implantación de programas de enfermería de formación superior.
• Preparación de los alumnos en tareas de investigación, en todos los niveles.
• Creación de secciones de investigación de enfermería en asociaciones, instituciones...
• Aparición de revistas especializadas.
• Difusión de las recomendaciones de comités expertos en enfermería de la O.M.S.
• Desarrollo de congresos y reuniones científicas.

Antecedentes históricos

• Florence Nightingale fue quien reconoció la importancia de la recogida de datos.
• Nursing Research: Fue la primera revista de enfermería relacionada con la investigación que se publicó.

Fuentes del conocimiento humano

• Tradición(costumbres)
• Autoridad
• Experiencia
• Enrayo-error
• Intuición
• Razonamiento lógico: Siendo éste la baso del método científico. Se diferencias 2 tipos:

1. Razonamiento inductivo. De lo concreto a lo general.
2. Razonamiento deductivo. De lo general a lo concreto.

Método científico
Es una ciencia:
-Pura ò Formal.

• No se ocupa de los hechos, sus objetos son formas o ideas y sus enunciados son relacionados entre signos.
• Se utiliza la lógica, con el fin de demostrar o probar rigurosamente los teoremas propuestos. Un ejemplo de este tipo serían las matemáticas.

-Aplicada ò Fáctica.

• Se ocupa de la realidad y sus hipótesis se adecuan a los hechos. Sus objetivos son materiales y sus enunciados se refieren a sucesos o procesos.
• Se utiliza la observación y la experimentación para verificar y confirmar si un enunciado es adecuado a su objeto. Un ejemplo son las ciencias de la salud.

Características del método científico

• Es fáctico, es decir, una experiencia sensible.
• Trascendente
• Predictivo
• Metódico
• Comunicable
• Simbólico
• Útil
• Analítico
• Claro y preciso
• Explicativo
• Verificable
• abierto y escéptico

Problemas de método científico

• Su complejidad a la hora de identificar atributos o características que se pretenden asociar.
• La problemática ofrecida a la hora de medir y recoger datos.
• Se necesitan grupos controles con los que comparar.
• La ética, que requiere la necesidad de vigilar las repercusiones de las investigaciones sobre los sujetos de investigación.

TEMA 6: LA ETAPA EMPÍRICA DE LA INVESTIGACIÓN: DISEÑO,MATERIAL Y MÉTODOS.

Este tema está ya relacionado directamente con la investigación. Cuando comenzamos una investigación debemos concretar una población de estudio, que es aquella sobre la que vamos a realizar nuestros estudios. Cuando la población de estudio es demasiado grande para estudiarla en su totalidad se realiza un muestreo, que consiste en coger un número de personas al azar dentro de esa población con la finalidad de recoger datos significativos que luego extrapolaremos a toda la población.

Para ello debemos:

1. Planificar la recogida de datos: Existen diferentes técnicas para poder realizarlas.
2. Registrar y procesar los datos recogidos.
3. Ejecutar la recogida de datos
4. Por último debemos analizar los datos y conclusiones obtenidos.

En estudios descriptivos existen varias medidas de frecuencia:

Prevalencia: Describe qué proporción de la población tiene el problema estudiado en un punto específico en el tiempo.

La prevalencia es adimensional(no se puede medir) y su valor debe ir entre 0 y 1.

Incidencia: Describe la frecuencia de nuevos casos que ocurren durante un periodo de tiempo.

Incidencia acumulada: Calcula una proporción de incidencia, es decir, calcula el riesgo de que se produzca el fenómeno estudiado.

• Mide la probabilidad de tener el fenómeno estudiado.
• Se expresa como %.
• Se siguen todos los sujetos durante todo el periodo.

Tasa o densidad de incidencia: Se refiere a la velocidad con la que aparecen los nuevos casos con respecto al tamaño de la población.

• Es necesario especificar la unidad de tiempo a las que se refiere la tasa. Ejemplo: personas-año; personas-mes; personas-semana...
• Se mide en unidades de tiempo elevado a -1.
• No son proporciones, y pueden obtener valores mayores a 1.

En estudios de seguimiento y experimentales:

En estos estudios encontramos las medidas de asociación, que son estudios entre incidencias. Podemos encontrar dos:

Incidencia en no expuestos= Nº casos nuevos entre no expuestos/ Nº total individuos no expuestos

Incidencia en expuestos= Nº casos nuevos entre expuestos/ Nº total individuos expuestos

A partir de esto podemos decir que la relación entre estas dos incidencias es el Riesgo Relativo.

Riesgo Relativo(R.R)= Incidencias en expuestos(I.e.)/Incidencias en no expuestos(I.ne.)

Cuando el Riesgo Relativo es 1 debemos aceptar la hipótesis nula. A continuación pondré un ejemplo práctico:

Un grupo de investigadores estudian durante 1 año a 1500 escolares para estudiar las enfermedades periodontales con y sin uso de colutorios. 900 usaban colutorios. A lo largo del año se observa que 15 de los escolares que usaban colutorios presentaron síntomas de infección periodontal, mientras que 40 de lo que no usaban colutorios presentaron estos síntomas.

1. Hipótesis nulas y alternativas identificando las variables.
2. Qué tipo de diseño es el utilizado.
3. Magnitud de asociación existente entre el uso de colutorios y enfermedades periodontales.
4. A qué conclusión se puede llegar a la vista de los resultados del estudio.

1)      Variables

Dependiente: aparición de caries

Independiente: uso del colutorio

Hipótesis nula: el uso de colutorios no influye en la aparición de caries

H1: el uso de los colutorios disminuye la aparición de caries.

H2: el uso de colutorios aumenta la aparición de caries.

2)      Diseño

Estudio de cohortes o seguimiento prospectivo. No es experimental porque nadie le dice a los sujetos lo que tiene que hacer.

3)      Magnitud de asociación

Al tratarse de un estudio de cohortes hay que calcular el riesgo relativo.

Incidencia de niños con colutorio: 15 nuevos caos / 900= 0,02

Incidencia de niños sin colutorio: 40 casos nuevos / 600= 0,07

Riesgo relativo: 0,7/0,2= 3,5

*En el numerador ponemos la incidencia del factor de exposición (causante de la enfermedad)

         Resultado: descartamos la hipótesis nula y escogemos la H1. 

Estudio de casos y controles. Estimación de la magnitud de asociación.

      En este caso de estudios se comparan dos grupos, uno de los cuales presenta la variable dependiente y el otro que es el grupo control que no la presenta. En estos estudios no hay ni prevalencia ni incidencia, ya que se indaga en el pasado. Se calcula la ODDS RATIO, que se puede realizar de dos formas:

 ODDS RATIO= ODDS casos*/ ODDS controles**

*ODDS casos= presencia del factor entre los casos/ausencia del factor entre los casos

**ODDS controles= presencia del factor entre controles/ausencia del factor entre controles

La otra forma es mediante una tabla (2x2):

	Factor	No factor
Casos	A	B
Controles	C	D

O.R.= ODDS CASOS/ ODDS CONTROLES

O.R.=(a/b)/(c/d)= a*d/b*c

A continuación os muestro un ejemplo:

En un centro de salud se pretende realizar un estudio sobre la influencia del tabaquismo sobre las EPOC. Para ello, a partir de un grupo de 337 pacientes EPOC que acuden a consulta, se selecciona un grupo de otros 337 pacientes sin EPOC pero que acudían a consulta de enfermería en el programa de atención al paciente diabético. Tras recoger los datos de antecedentes del tabaquismo de los sujetos de estudio, se comprueba que en el primer grupo había 215 pacientes con antecedentes del tabaquismo mientras que en el segundo grupo se detectaron 122 pacientes con antecedentes. Se pide:

1. Hipótesis más adecuada y variables
2. Diseño de investigación
3. Calcular la magnitud de asociación
4. Resultado

 Variables

Dependiente: EPOC

Independiente: tabaquismo

Hipótesis nula: el tabaquismo no influye en la EPOC

H1: fumar influye en el EPOC

H2: no fumar influyte en el EPOC

1)      Estudio de casos y controles.

2)      Magnitud de asociación

Al tratarse de un estudio de casos y controles hay que calcular OR.

	Factor	No factor
EPOC	215	122
No EPOC	122	215

              OR= (215x215) / (122x122)= 3,09

337

337

3)      Resultado: se confirma hipótesis 1: el tabaco influye en el EPOC.

*si es 0 à nula

*si supera a 1 à los casos tienen más riesgo de exposición al factor (H1)

               *si es inferior a 1 à los controles tienen más riesgo de exposición al factor (H2)    

Aquí concluye este Tema 6, el cual ha sido el primero en el que hemos comenzado a ver de forma práctica el uso de la estadística a la hora de realizar estudios de investigación. He de decir que no me ha resultado muy difícil su comprensión, espero que os ayude y aprendáis igual que lo he hecho yo!