PUBMED, ENFISPO, CINHAL,... HASTA EL INFINITO Y MÁS ALLÁ

Como ya os dije, en nuestro primer seminario nos mandaron realizar una búsqueda bibliográfica en grupo. En mi caso, mi grupo estaba compuesto por dos compañeras y yo y nuestra búsqueda debía basarse en si la terapia de grupo era mejor que la individual en la diabetes.

He de deciros que, desde un principio el trabajo fue un reto, ya que no sabía de la existencia de las terapias de grupo para diabéticos (y eso que mi padre lo es). Sin embargo, parece ser que el resto del planeta tampoco tenía gran conciencia de ella, o si la tenía, no se habían llevado a cabo muchas investigaciones que trataran el tema. De esta forma, me dediqué a realizar una búsqueda (quizás demasiado específica), en las diversas fuentes bibliográficas y la frase literal que todas ellas me ofrecía a modo de resultado era: "no results found".

Con todo esto, no llego a entender aún cómo, pero conseguimos los cinco artículos mínimos exigidos en el trabajo de este segundo seminario. Usando como fuente principal PubMed (consejo: buscad en ella porque, al menos para mí, es la que reúne mayor cantidad de información). Además, y como punto que culminó la situación, el trabajo debía exponerse, ¿y a que no sabéis quién tuvo que explicar la presentación? Efectivamente, YO:) , pero he de admitir que finalmente, no fue para tanto, y salió mejor de lo que esperaba.

Para terminar con el seminario, "aprendimos" el manejo de Epi Info y lo pongo entre comillas porque cuando quisimos hacer los cálculos estadísticos de nuestro posterior trabajo de investigación con este programa, todo eran problemas, pero eso mejor... ¡os lo cuento en otra entrada!

Y ETICs TRATA SOBRE...

El primer seminario de la asignatura versó acerca de cómo podíamos llevar a cabo este blog y sobre cómo manejar las fuentes bibliográficas. 

Si os soy sincera, dedicar un seminario para aprender a manejar el blog está bien, porque realmente con la ayuda de nuestro profesor Manu y algún que otro tutorial de youtube, podíamos usarlo fácilmente.

Sin embargo, las fuentes bibliográficas son completamente imposibles, y cuando digo imposible, quiero decir IMPOSIBLES. De hecho, tuvimos que hacer un trabajo buscando en este tipo de fuentes y aprendí muchas cosas, entre ellas que no tenía ni idea de cómo buscar en estas. Así que mi consejo es: si estáis buscando algún artículo y no encontráis ningún resultado, acordaros de esta entrada y pensad bueno voy a ponerle imaginación y a buscar palabras porque tengo tiempo suficiente para hacerlo (aunque seamos realistas, no lo vais a tener). Ahora en serio, lo que debéis es tener paciencia, porque al principio nadie sabe, yo de hecho era un completo desastre, y en cambio, para el posterior, trabajo de investigación que tuvimos que realizar, las búsquedas se convirtieron en algo pesado (porque siempre lo son), pero más sencillo. También es importante, que si os ocurre como me ocurrió a mí que no encontráis demasiados resultados, os planteéis el estar usando una búsqueda demasiado específica, en cuyo caso o bien podéis ampliarla o en caso de ser una comparación entre dos estudios, buscad ambos por separados y estableced vosotros mismo los resultados. 

En conclusión, tened paciencia con las fuentes bibliográficas e id poco a poco que al final, al igual que me pasó a mí, aprenderéis.

ESTADÍSTICA INFERENCIAL: MUESTREO Y ESTIMACIÓN

La estadística inferencial es un proceso que puede consistir en una estimación, una hipótesis, un análisis de relaciones o una predicción.

Objetivos de la estadística inferencial

• Comprender los métodos estadísticos para inferir los parámetros de la población a partir de una muestra de interés de estudio. 
• Determinar el error estándar para estimar el grado de variabilidad de los valores del estimador (datos obtenidos en la muestra) en la distintas muestras. 
• Calcular los intervalos de confianza de la muestra para inferir el valor de los parámetros de la población. 

Proceso de la estadística inferencial

EL ERROR ESTÁNDAR

Mide la dispersión de los valores de los datos observados alrededor de la linea de dispersión. Cuanto más pequeño es el error estándar de un estimador, más nos podemos fiar del valor de una muestra concreta.

TEOREMA CENTRAL DEL LÍMITE

A medida que aumentamos el número de muestras, la distribución tenderá a seguir una curva de normalidad, sin tener en cuenta la distribución de la población. 

Acontinuación os adjunto un video en el que podréis encontrar un ejemplo de cómo aplicar el teorema central del límite:

https://www.youtube.com/watch?v=o2afi9BKRIM

INTERVALOS DE CONFIANZA

Se construyen como función de los valores observados en la muestra y nos permiten afirmar que el parámetro desconocido se encuentra entre ciertos valores con un nivel de confianza. Para que podáis practicar un poco, porque siendo sincera, la única forma de llegar a entender este tipo de problemas es haciéndolos, os dejo un enlace a una página en la que encontraréis ejemplos y la solución de los mismos. ¡Espero que os sirvan! http://www.uv.es/ceaces/tex2P/5p%20inter/pinterva.htm

MUESTREO

Consiste en la selección de un conjunto de personas, que se consideran representativos del grupo al que pertenecen, el cual, posee una o varias características que se desean estudiar. 

Tipos de muestreo

Podemos distinguir varios tipos de muestreo, clasificados en dos grandes grupos:

Muestreo probabilístico

En él, todos los individuos que componen la población tienen la probabilidad de participar en la muestra. Dentro de este tipo de muestreo distinguimos: Muestreo aleatorio simple, muestreo sistemático, muestreo estratificado y muestreo por conglomerados. 

Muestreo no probabilístico
Cada unidad que compone la muestra tiene una probabilidad diferente de participar en ella. Los estudios que presentan este tipo de muestreo corren gran riesgo de invalidez por la introducción de sesgos. Diferenciamos: muestreo por cuotas, accidental o por conveniencia. 

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL, DE POSICIÓN Y DE DISPERSIÓN

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

Sirven para describir características básicas de un estudio con datos cuantitativos. Nos dan una idea del comportamiento central o medio de los sujetos de estudio.

Fórmula de la media aritmética

Tipos de medidas de tendencia central

• Media aritmética: Se calcula mediante la suma de todos los datos, dividida entre el conjunto de todos los individuos de la muestra. ¡Importante!: Si los datos están agrupados por intervalos, se calcula la media aritmética ponderada (mediante el sumatorio de la marca de clase por la frecuencia acumulada, y el resultado dividido entre el número total de sujetos de la muestra).
• Mediana: Es el número medio o el promedio de los dos números medios del conjunto de datos de una muestra, de forma que deja el 50% de los datos a la izquierda de su valor y el otro 50% a la derecha.
• Moda: Es el valor que se repite un mayor número de veces.  

MEDIDAS DE POSICIÓN O CUANTILES

Son puntos tomados a intervalos regulares de la función de distribución de una variable aleatoria. Distinguimos:

• Percentiles: Dividen la muestra en 100 partes de igual extensión.
• Deciles: Dividen la muestra en 10 partes.
• Cuartiles: Dividen la muestra en 4 partes.

MEDIDAS DE DISPERSIÓN

Muestran la variabilidad de una distribución por medio de un número si las diferentes puntuaciones de una variable están muy alejadas de la media. Cuanto mayor sea el número, mayor será la dispersión de los datos de la muestra, en cambio, cuanto menor sea, menor será también la dispersión de estos.

Herramientas de medida de dispersión 

ASIMETRÍA Y CURTOSIS

INICIOS DE LA ESTADÍSTICA

La estadística es aquella ciencia encargada de estudiar a las poblaciones, de dos formas diferentes:

• Mediante la descripción de su comportamiento o sus condiciones de interés (estadística descriptiva)
• A partir de unas condiciones ya establecidas, elaboramos una serie de hipótesis (estadística inferencial). Dicho esto, es evidente que la este tipo de estudio estadístico, dependerá ampliamente de la estadística descriptiva.

A continuación procederé a explicaros una serie de términos fundamentales para entender posteriormente, los test y problemas que continuaré explicándoos. 

POBLACIÓN

Ejemplo de muestra

Es un grupo de individuos que poseen una característica en común. Esta característica es el objeto de interés del estudio y se denomina variable. 

El problema de las poblaciones es que suelen estar formadas por un gran número de individuos, por lo que para poder facilitar su estudio, sin perder fiabilidad, empleamos una pequeña fracción de la misma, a la que denominamos muestra. 

VARIABLES

Como ya he mencionado antes, las variables son el objeto de interés empleado para estudiar una población. 

¿Qué tipos de variables existen?

Distinguimos dos tipos principales: 

• Cualitativas: Se refieren a cualidades o aspectos visibles, pero que no necesariamente pueden medirse. Debemos distinguir, a su vez, entre: nominales (no hay diferencia de importancia entre las escalas que miden la variable) y ordinales (hay diferencia de importancia entre las escalas que miden la variable). 
• Cuantitativas: Hacen referencia a cantidades, y por consiguiente, pueden medirse. Dentro de ellas, debemos diferenciar entre: discretas (números enteros) y continuas (aceptan decimales).

Ejemplifiquemos todo lo explicado:

Imaginemos que una marca de ropa desea saber la presencia que tiene a nivel mundial. Partiendo de esto, determinaremos:

• Población: El mundo
• Muestra: Escogeríamos un número superior a 60 personas para que la muestra fuese representativa, siendo lo ideal escoger a estas personas por puro azar en cualquier ciudad del mundo. 
• Variable: Sucursales y tiendas distribuidoras de la marca.
• Tipo de variable: La variable habla de un número de sucursales y tiendas, por lo que nos encontraremos ante una variable cuantitativa y discreta, ya que, las tiendas solo pueden contarse de una en una. 

¿Cómo podemos representar los datos obtenidos al medir una variable?

Una forma visual de hacerlo es mediante la elaboración de tablas de frecuencia. Las tablas de frecuencia son ordenaciones de los datos numéricos en filas y columnas. Tras la elaboración de estas tablas, podemos realizar una representación aún más visual de los datos mediante la creación de los gráficos estadísticos, que podrán ser :

• Diagramas de barras: Para variables cualitativas nominales (sobretodo dicotómicas). 
• Pictogramas: Para variables cualitativas.
• Gráficos de sectores: Variables cualitativas.
• Gráficos para datos bidimensionales: Miden variables cuantitativas.
• Histogramas: Para variables cuantitativas continuas
• Diagramas de troncos y barras: Miden variables cuantitativas continuas.  

A continuación os dejo una imagen de cada tipo de gráfico, y además os adjunto un enlace para un vídeo que explica como elaborar las tablas de frecuencia y un tipo de gráfico de forma muy sencilla: 

https://www.youtube.com/watch?v=OzS7xkOUaE0

Diagrama de barras

Pictograma

Gráfico de sectores

Histograma

Gráfico para datos bidimensionales

Gráfico de tronco y hoja

ETAPA EMPÍRICA DE LA INVESTIGACIÓN EN ENFERMERÍA

Ya he mencionado esta etapa de la investigación con anterioridad, pero como ya descubriréis, supone una de las partes fundamentales a la hora de elaborar un buen trabajo. Por esto, a continuación iré desglosando poco a poco cada parte de la misma.

MATERIALES Y MÉTODOS

Esta parte de la investigación es de importancia capital, puesto que nos permite cumplir con un requisito básico, la reproducibilidad (todo estudio debe ser susceptible a poder ser reproducido, es decir, a que otro autor planteando las mismas situaciones y medios expuestos en el trabajo, obtenga los mismo resultados). Por tanto, a la hora de elaborar este apartado deberemos ser muy meticuloso para evitar que los lectores se queden con dudas.

¿Qué partes distinguimos?

• Elaborar un diseño en función de la pregunta de investigación.
• Realizar el experimento, es decir, recoger los datos que deseamos estudiar y procesar los mismo.
• Análisis de los datos recogidos. 
• Extracción de conclusiones a partir del análisis previo de los datos.

Dicho esto, analizaremos en mayor profundidad cada una de las partes expuestas:

Tipos de diseños de estudios

He encontrado un esquema con el que creo que os quedará bastante claro los tipos de diseños que podemos emplear en una investigación. 

Es importante aclarar que en los estudios observacionales no hay manipulación por parte del investigador, a diferencia de los estudios experimentales. 

Recogida y procesamiento de los datos

Las técnicas de recolección de datos se define como el conjunto de procedimientos y herramientas para recoger, validar y analizar la información obtenida, de forma que podamos lograr los objetivos planteados en el inicio de nuestro estudio.
Existen tres requisitos principales a la hora de escoger una correcta herramienta para la recogida de datos, que son:

• Confiabilidad
• Validez 
• Fiabilidad

¿Qué medidas de frecuencia tenemos en estudios descriptivos? Distinguimos dos básicas:

• Medida de prevalencia: Describe la frecuencia de casos ya existentes, por tanto será una medida estática. Su función es determinar la proporción de población que tiene probabilidad de padecer una enfermedad. Además, no necesita seguimiento en el tiempo, pues solo se mide un un momento concreto y se encuentra condicionado por la duración de la enfermedad. Es la mejor medida para estimar la carga probabilística de una enfermedad crónica.
• Medida de incidencia: Describe casos nuevos que tienen lugar en un periodo concreto de tiempo, por tanto, será necesario llevar un seguimiento del estudio a lo largo del tiempo. Este tipo de medida es independiente de la duración de la enfermedad estudiada. Es muy útil para el análisis de enfermedades agudas y causales. 

Fórmulas para calcular la prevalencia y la incidencia

¿Qué tipo medidas de frecuencia poseemos en estudios descriptivos? Debemos hablar de:

• Medidas de asociación: Miden la frecuencia con la que una enfermedad se asocia a un determinado factor. Suponen la comparación entre la incidencia de individuos expuestos a la enfermedad y aquellos que no lo están.  

Fórmulas de las incidencias

• Riesgo relativo: Se calcula dividiendo el resultado obtenido en la incidencia de individuos expuestos entre la incidencia de individuos no expuestos. ¡Importante!: Si el riesgo relativo es 1 o menor de 1, aceptamos la hipótesis nula; si es mayor que 1, rechazamos la hipótesis nula.

¿Qué tipo de medidas empleamos en estudios de casos de controles? Se comparan dos grupos de controles: uno presenta la variable dependiente y otro no. En este tipo de estudios no hay prevalencia ni incidencia, ya que se indaga en el pasado. 

¡Importante!: Si el resultado obtenido en ODDS ratio es 0 Aceptamos la hipótesis nula; si es mayor que 1, los casos tienen más riesgo de exposición al factor; si es menor que 1, los controles tienen más riesgo de exposición al factor.

Análisis de datos 

Seguiremos caminos diferentes a la hora del análisis en función de si el estudio es paramétrico o no: 

Extracción de conclusiones finales 

Tras obtener los resultados del análisis de datos, elaboramos respuestas a las hipótesis planteadas en el comienzo del trabajo. Deben de estar de acuerdo con los objetivos del proyecto, suponiendo por tanto, la parte más relevante de la investigación, puesto que se basan en los hechos comprobados en la misma. 

INICIOS DEL TRABAJO DE INVESTIGACIÓN

Todo buen trabajo de investigación debe estar creado mediante unos cimientos sólidos, que serán el marco teórico, los objetivos y la hipótesis o hipótesis del mismo. A continuación, intentaré daros algunos consejos sobre cómo elaborar esta primera y fundamental parte de vuestros trabajos de forma sencilla y correcta.

EL MARCO TEÓRICO

Consiste en citar escritos de un artículo, libro o cualquier documento científico, que sea relevante en nuestra investigación y nos ayude a elaborarla. 

¿Cuáles son sus funciones?

• Prevenir los posibles errores, mediante la orientación del estudio.
• Centrar el problema que nos planteamos.
• Documentar la realización del estudio (mediante las búsquedas bibliográficas).
• Crear hipótesis.
• Elaborar nuevas ideas.
• Generar un marco a partir del cual se puedan analizar los resultados que se obtengan en el estudio. 

¿Qué fuentes podemos emplear para escoger la información?

• Fuentes primarias: Documentos que contienen información acerca de nuestro estudio. 
• Fuentes secundarias: Resúmenes o esquemas de las fuentes primarias consultadas. 
• Fuentes terciarias: Documentos que encontramos incluidos en otros documentos. 

¿Qué etapas debemos seguir para elaborarlo?

• Obtención de la bibliografía útil para llevar a cabo nuestro proyecto de investigación.
• Adaptación de la teoría, es decir, usar la bibliografía para obtener hipótesis que sirvan de motivación para la elaboración del trabajo. 

LOS OBJETIVOS

Se refieren al planteamiento de los propósitos finales del trabajo, es decir, esclarece el por qué de nuestro proyecto de investigación y suponen la base para la evaluación objetiva de la misma. Distinguimos entre:

• Objetivos generales: Establecen la finalidad última de nuestro trabajo. 
• Objetivos específicos: Contribuyen a alcanzar los objetivos generales. 

¿Qué requisitos serán fundamentales para elaborar objetivos correctos?

1. La frase deberá comenzar con verbos en infinitivo (por ejemplo: conocer, clarificar, esclarecer,...) 
2. Se debe plantear un logro o finalidad de nuestra investigación, o lo que es lo mismo, debe estar dirigidos a problemas básicos de la investigación.
3. Deben ser medibles, observables, claros y precisos.
4. Siguen un orden lógico o metodológico. 

LAS HIPÓTESIS

Sirven para clarificar más aun los objetivos que nos planteamos en nuestro trabajo y siempre parten de un "presentimiento"sobre una situación sobre la que desconocemos los datos. Son deseables, aunque no por ello necesarias. Se representan mediante el símbolo Hi. Dintinguimos:

• Hipótesis descriptivas del valor de una variable: Establecen cómo se va a comportar una variable ante un determinado fenómeno o situación. Por ejemplo: Las principales causas de desempleo en Sevilla son la edad y el nivel educativo 
• Hipótesis del trabajo: Es la que crea el investigador para dar una respuesta anticipada al problema que se plantea en el trabajo. Por ejemplo: En Sevilla hay mayor número de hombres en paro que de mujeres. 
• Hipótesis nula: Plantea que la información obtenida en el trabajo es contraria a la hipótesis del trabajo. Por ejemplo: No existe una diferencia significativa entre el número de hombres y mujeres parados.