domingo, 8 de agosto de 2010

Epidemiología Clínica

Definición
  • Aplicación de los principios y métodos epidemiológicos a los problemas de la práctica clínica cotidiana. Su propósito básico es promover métodos de observación e interpretación clínica que conduzcan a conclusiones válidas.
  • Aplicación de principios y métodos epidemiológicos a problemas prácticos en la medicina clínica.
  • Aplicación, por un profesional de la salud que da cuidado directo al paciente, de la epidemiología y métodos biométricos para el estudio del diagnóstico y proceso terapéutico con el objetivo de producir una mejoría de la salud.
El objetivo de la epidemiología clínica es desarrollar y aplicar métodos de observación clínica que conducirán a conclusiones válidas, evitando las malas interpretaciones por error sistemático y por azar; de esta manera, constituye un enfoque para obtener el tipo de información que los clínicos requieren para tomar las decisiones adecuadas en la asistencia de sus pacientes.
La epidemiología clínica como disciplina, se orienta al estudio de la enfermedad en tres aspectos:
  1. Prevención: búsqueda de factores de riesgo
  2. Diagnóstico: utilizando observaciones clínicas
  3. Tratamiento: interacción entre diagnóstico y pronóstico.
Fuente: Apuntes UFRO Prof. Pamela Serón S.

En epidemiología la Causa es aquél evento, condición o característica que tiene un papel esencial en producir la ocurrencia de una enfermedad. Este proceso recibe comúnmente el nombre de causalidad.
Tanto en el estudio retrospectivo como en el prospectivo se procura buscar la asociación causa-efecto. En el retrospectivo las unidades de observación se clasifican de acuerdo a la variable EFECTO, y luego se investiga la variable que se presume como causa. En el prospectivo las unidades de observación se clasifican primero de acuerdo a la variable que se considera como CAUSA, y posteriormente se registra la ocurrencia o ausencia del efecto.

Fuente: http://www.medspain.com/colaboraciones/EpidemiologiaySaludOcup.htm




Prueba de hipótesis

Estadísticamente una prueba de hipótesis es cualquier afirmación acerca de una población y/o sus parámetros.

Una prueba de hipótesis consiste en contrastar dos hipótesis estadísticas. Tal contraste involucra la toma de decisión acerca de las hipótesis. La decisión consiste en rechazar o no una hipótesis en favor de la otra. Una hipótesis estadística se denota por “H” y son dos:

- Ho: hipótesis nula
- H1: hipótesis alternativa

Partes de una hipótesis


1-La hipótesis nula “Ho”
2-La hipótesis alternativa “H1”
3-El estadístico de prueba
4-Errores tipo I y II
5-La región de rechazo (crítica)
6-La toma de decisión
 
Ver presentación


 
 

Estadística Inferencial: correlación y regresión

Parte de la Estadística corresponde a la Estadística Inferencial y dentro de ella los capítulos de correlación y regresión son muy usados en la Investigación Científica, una herramienta muy útil cuando se trata de relacionar 2 o más variables, relacionadas entre si, como por ejem. nivel de hemoglobina y embarazo en el ámbito de las Ciencias de la Salud, la Correlación implica el grado de dependencia de una variable respecto a otra y la Regresión es otra técnica que ayuda en la investigación de la salud.

 Regresión 

1.- Regresión lineal simple
2.- Regresión múltiple (varias variables)
  • Simple
  • Múltiple
3.- Regresión logística

miércoles, 21 de julio de 2010

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA E INFERENCIAL

Estadística Descriptiva e Inferencial

Se puede dividir la estadística en dos grandes ramas: la estadística Descriptiva y la estadística Inferencial.
Estadística Descriptiva: procedimientos empleados para organizar y resumir conjuntos de observaciones en forma cuantitativa. El resumen de los puede hacerse mediante tablas, gráficos o valores numéricos. Los conjuntos de datos que contienen observaciones de más de una variable permiten estudiar la relación o asociación que existe entre ellas.
Estadística Inferencial: métodos empleados para inferir algo acerca de una población basándose en los datos obtenidos a partir de una muestra. Los datos estadísticos son cálculos aritméticos realizados sobre los valores obtenidos en una porción de la población, seleccionada según criterios rigurosos.


miércoles, 14 de julio de 2010

Población y muestra

Las estadísticas de por sí no tienen sentido si no se consideran o se relacionan dentro del contexto con que se trabajan. Por lo tanto es necesario entender los conceptos de población y de muestra para lograr comprender mejor su significado en la investigación educativa o social que se lleva a cabo.



POBLACIÓN - es el conjunto total de individuos, objetos o medidas que poseen algunas características comunes observables en un lugar y en un momento determinado. Cuando se vaya a llevar a cabo alguna investigación debe de tenerse en cuenta algunas características esenciales al seleccionarse la población bajo estudio. 

Entre éstas tenemos:
  1. Homogeneidad - que todos los miembros de la población tengan las mismas características según las variables que se vayan a considerar en el estudio o investigación.
  2. Tiempo - se refiere al período de tiempo donde se ubicaría la población de interés. Determinar si el estudio es del momento presente o si se va a estudiar a una población de cinco años atrás o si se van a entrevistar personas de diferentes generaciones. 
  3. Espacio - se refiere al lugar donde se ubica la población de interés. Un estudio no puede ser muy abarcador y por falta de tiempo y recursos hay que limitarlo a un área o comunidad en específico.
  4. Cantidad - se refiere al tamaño de la población. El tamaño de la población es sumamente importante porque ello determina o afecta al tamaño de la muestra que se vaya a seleccionar, además que la falta de recursos y tiempo también nos limita la extensión de la población que se vaya a investigar.
MUESTRA - la muestra es un subconjunto fielmente representativo de la población.
Hay diferentes tipos de muestreo. El tipo de muestra que se seleccione dependerá de la calidad y cuán representativo se quiera sea el estudio de la población.
  1. ALEATORIA - cuando se selecciona al azar y cada miembro tiene igual oportunidad de ser incluido.
  2. ESTRATIFICADA - cuando se subdivide en estratos o subgrupos según las variables o características que se pretenden investigar. Cada estrato debe corresponder proporcionalmente a la población.
  3. SISTEMÁTICA - cuando se establece un patrón o criterio al seleccionar la muestra. Ejemplo: se entrevistará una familia por cada diez que se detecten.
El muestreo es indispensable para el investigador ya que es imposible entrevistar a todos los miembros de una población debido a problemas de tiempo, recursos y esfuerzo. Al seleccionar una muestra lo que se hace es estudiar una parte o un subconjunto de la población, pero que la misma sea lo suficientemente representativa de ésta para que luego pueda generalizarse con seguridad de ellas a la población.

El tamaño de la muestra depende de la precisión con que el investigador desea llevar a cabo su estudio, pero por regla general se debe usar una muestra tan grande como sea posible de acuerdo a los recursos que haya disponibles. Entre más grande la muestra mayor posibilidad de ser más representativa de la población.
En la investigación experimental, por su naturaleza y por la necesidad de tener control sobre las variables, se recomienda muestras pequeñas que suelen ser de por lo menos 30 sujetos. 
En la investigación descriptiva se emplean muestras grandes y algunas veces se recomienda seleccionar de un 10 a un 20 por ciento de la población accesible.


Las razones para estudiar muestras en lugar de poblaciones son diversas y entre ellas podemos señalar 
  1. Ahorrar tiempo. Estudiar a menos individuos es evidente que lleva menos tiempo.
  2. Como consecuencia del punto anterior ahorraremos costes.
  3. Estudiar la totalidad de los pacientes o personas con una característica determinada en muchas ocasiones puede ser una tarea inaccesible o imposible de realizar.
  4. Aumentar la calidad del estudio. Al disponer de más tiempo y recursos, las observaciones y mediciones realizadas a un reducido número de individuos pueden ser más exactas y plurales que si las tuviésemos que realizar a una población.
  5. La selección de muestras específicas nos permitirá reducir la heterogeneidad de una población al indicar los criterios de inclusión y/o exclusión.

    Fuente: http://www.fisterra.com/mbe/investiga/10descriptiva/10descriptiva.asp 

martes, 13 de julio de 2010

Formulación de Hipótesis

Las hipótesis son consideradas como explicaciones tentativas respecto al problema planteado, presentadas a manera de proposiciones. Pero no toda conjetura o suposición es una hipótesis científica. Cumple su función sólo si está relacionada con el conocimiento existente; si reúne lo ya conocido con lo que se busca.

Algunas hipótesis involucran una variable y señalan la presencia de cierto hecho o fenómeno, otras relacionan dos o más variables en forma de asociación o covarianza, hay un tercer grupo que las relaciona en términos de dependencia o causalidad y permiten predecir con cierto margen de error.

Tipos de Hipótesis
  • De Investigación:
Son las que plantea el investigador de acuerdo a su marco teórico respecto a posibles relaciones entre las variables en estudio. También se les denomina hipótesis de trabajo o alternas. 

Descriptivas del valor de una o varias variables que se van a observar en un contexto. Señalan la presencia de cierto hecho o fenómeno. Ej. Las personas marginadas de Montemorelos son apolíticas.
 
Correlacionales: el cambio o alteración de una o varias variables va acompañado con un cambio en otra u otras correspondientes. Puede ser una correlación bivariable o una correlación múltiple. El orden en que se coloquen las variables no es importante, no hay una relación de causa por lo que no se habla de variables dependientes e independientes esto únicamente se puede hacer con las hipótesis causales. Cuando se procura correlacionar varias variables se deben establecer diversas hipótesis según los pares de variables que se estudian.


De Diferencias entre Grupos: están dirigidas a comparar grupos y puede ser simple si no determina a cuál grupo favorece la diferencia o direccional en el caso contrario. Pueden ser parte de estudios correlacionales si se limitan a establecer la diferencia, pero si ademàs pretenden explicar el por qué de la diferencia, son hipótesis de estudios explicativos.
 
Que Establecen Relaciones de Causalidad: señalan la relación entre dos o más variables y cómo se dan esas relaciones; la existencia de una correlación no necesariamente establece una relación de causalidad. No todas las correlaciones tienen sentido y mucho menos se puede encontrar sentido en una relación de causalidad si no se ha demostrado la correlación.

Cuando se determina cuál o cuáles variables son la supuesta causa, éstas variables son conocidas como variables independientes y la variable o variables que resultan ser el efecto o afectada se denominan dependientes. La causa debe ocurrir antes que el efecto y producir cambios en el mismo.
Las hipótesis causales bivariadas se refieren a dos variables y las multivariadas a tres o más variables sean dependientes o independientes. También pueden darse hipótesis con variables intervinientes que son aquellas que sin ser causa, intervienen modificando la relación.
El uso del término dependiente e independiente al referirse a variables es propio a estudios experimentales en los cuales la relación de causalidad es bien definida
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sábado, 10 de julio de 2010

Variables

Las variables en la investigación, representan un concepto de vital importancia dentro de un proyecto. Las variables, son los conceptos que forman enunciados de un tipo particular denominado hipótesis. 

Variable independiente
Fenómeno a la que se le va a evaluar su capacidad para influir, incidir o afectar a otras variables.
Su nombre lo explica de mejor modo en el hecho que de no depende de algo para estar allí:

Es aquella característica o propiedad  que se supone ser la causa del fenómeno estudiado. En investigación experimental se llama así, a la variable que el investigador manipula.  Que son manipuladas experimentalmente por un investigador.

Variable dependiente
Cambios sufridos por los sujetos como consecuencia de la manipulación de la variable independiente por parte del experimentador. En este caso el nombre lo dice de manera explicita, va a depender de algo que la hace variar.
Propiedad o característica que se trata de cambiar mediante la manipulación de la variable independiente.
Las variables dependientes son las que se miden.

Por ejemplo:  Como influye la música clásica en la presión arterial de los pacientes.

Variable dependiente: "la presión arterial de los pacientes" (cambio sufrido por la variable independiente)
Variable independiente: "la música clásica" (que es la que manipula la variable dependiente)


Variable interviniente
Son aquellas características o propiedades  que de una manera u otra afectan el resultado que se espera y están vinculadas con las variables independientes  y dependientes. 

Las variables pueden ser clasificadas como cuantitativas o cualitativas:

    * Los datos cuantitativos medidos ya sea mucho o muchos de algo, representa una cantidad o un número.
    * Los datos cualitativos proporcionan etiquetas o nombres, observaciones.

Los datos cualitativos se pueden dividir en:
Variables nominales: Variables sin orden inherente o secuencia, en otras números que se utilizan como nombres (grupo 1, grupo de género ...), 2, etc
Variables ordinales: Las variables con una serie ordenada, por ejemplo, "No les gusta mucho, moderado, indiferente, desagrado."
Intervalo de variables: variables igualmente espaciados, por ejemplo, temperatura. La diferencia entre una temperatura de 36 grados y 37 grados se considera igual a la diferencia entre 37 º y 38º.
Relación de variables: Variables espaciadas por intervalos iguales con un verdadero punto cero, por ejemplo, edad.

Los datos cuantitativos se pueden dividir en:
Variable discreta: El conjunto de todos los valores posibles que consiste sólo en puntos aislados, por ejemplo, contar variables (1, 2, 3 ...). 
Variables continuas: El conjunto de todos los valores que consiste en intervalos, por ejemplo, 0-9, 10-19, 20-29 ... etcétera.

Relación entre variables

La forma de medir si existe asociación entre variables continuas es usando el coeficiente de correlación. Pero hay que tener siempre presente que este coeficiente sólo se aplica a variables continuas y sólo mide asociación lineal.
Es costumbre representar la variable dependiente en el eje vertical (ordenadas) y la independiente en el eje horizontal (abscisas). Cuando se estudia la relación entre dos variables, una puede considerarse causa y la otra resultado o efecto de la primera, siendo ésta una decisión teórica. Llamaremos variable exógena, o variable independiente a la que causa el efecto y variable endógena, o variable dependiente a la que lo recibe.

El caso (A) corresponde a la relación tal que al aumentar los valores de la variable independiente aumenta -en promedio- el valor de la variable dependiente. Cuando esto ocurre se dice que hay una relación lineal positiva.
El caso (B) representa otra relación de nuevo lineal, pero ahora negativa
El caso (C) representa una situación en la que no hay relación entre ambas variables. Decimos entonces que las variables son independientes.
El caso (D) muestra una relación entre ambas, pero no lineal.
La covarianza:
La covarianza es una medida de la asociación lineal entre dos variables que resume la información existente en un gráfico de dispersión. Véase que el plano de una representación gráfica posible puede dividirse en cuatro cuadrantes definidos por los dos ejes.
Se denomina primer cuadrante a la zona del gráfico donde ambas variables toman valores positivos. El segundo cuadrante corresponde a valores negativos de la primera variable y positivos de la segunda. El tercer cuadrante incluye los valores negativos de ambas variables y el cuarto es donde la primera variable toma valores positivos y la segunda valores negativos.
Para construir una medida de la asociación lineal a partir de estas propiedades, no sólo debemos atender la proporción de puntos en cada cuadrante, sino también la distancia en que esos puntos se alejan o no de su origen.
Si tenemos pares de observaciones ()()NNiiyxyx,,...,,, llamaremos covarianza entre x e y a la expresión
La covarianza será positiva cuando los puntos se encuentran en los cuadrantes impares Esto significa que ambas variables varían ene el mismo sentido.
La covarianza será negativa cuando los puntos estén en los cuadrantes pares. Esto significa que las variables varían en sentido contrario.
Finalmente, la covarianza será próxima a cero cuando no exista relación entre ambas variables o cuando, existiendo, la relación sea marcadamente no lineal.
El coeficiente de correlación:
La covarianza depende de las unidades de medida de las variables y se modificará si modificamos las unidades de medida de las variables. Esto hace que no sea útil comparar la covarianza de grupos diferentes de observaciones con unidades (o con escalas) de medición diferentes .
Por ejemplo, una covarianza de 1 medida en metros, se transforma en una covarianza de 100 medida en centímetros. Por lo tanto no tiene sentido decir que si la covarianza es grande, la relación es fuerte, ya que la covarianza cambiará si modificamos las unidades de medida de la variable.
Una medida de relación entre dos variables que resuma la información del gráfico de dispersión, y que no dependa de las unidades de medida, se puede construir dividiendo la covarianza por las desviaciones estándar de ambas variables.
Se define el coeficiente de correlación lineal r

Una correlación nos proporciona tres datos principales:
1) la existencia o no de una relación lineal entre las variables (si da diferente de cero)
2) la dirección de esta relación, si es que existe (por su signo positivo o negativo)
3) el grado de esta relación (por el valor absoluto del coeficiente).
Estos tres aspectos se dan, simultáneamente, con un solo valor.
La correlación, en última instancia, nos está indicando cómo varía o cambia una característica cuando la otra característica o variable asociada cambia. Indica si dos variables cambian o varían conjuntamente.

El coeficiente de correlación tiene las siguientes propiedades:
1) Cuando las variables están linealmente de forma exacta, el coeficiente de correlación s será igual a uno en valor absoluto.
2) Cuando las variables no estén relacionadas ( o no lo estén linealmente) entre sí, el coeficiente de correlación será cero.
3) El coeficiente no depende del orden en que se consideran las variables, es decir, r(x,y)=r(y,x)

4) -1 <= r <= 1

5) El coeficiente de correlación no se altera por transformaciones lineales de las variables.

DESCRIPCIÓN UNIVARIADA SEGÚN TIPO DE VARIABLE
http://www.liccom.edu.uy/bedelia/cursos/metodos/descripcion-univariada.pdf
 

jueves, 8 de julio de 2010

Fuentes Primarias y Secundarias

DOCUMENTACION CIENTÍFICA

El proceso de búsqueda de la información científica sobre un tema es importante para establecer el estado de la cuestión. Conocer si existen teorías, hipótesis o técnicas sobre los temas que estamos investigando. 
Precisar mejor el problema. Determinar los pasos a seguir en la investigación. Aclarar el énfasis que se le va a dar a la investigación. 


La tarea de revisar la literatura de investigación comprende la identificación, selección, análisis crítico y descripción escrita de la información existente sobre un tema de interés. 
Conviene realizar la revisión bibliográfica antes de conducir un proyecto de investigación. 
Esta revisión disminuye al mínimo la posibilidad de duplicación involuntaria.
 

Es útil para: 
  • Identificar estrategias y métodos de investigación. 
  • Identificar procedimientos de investigación. 
  • Identificar instrumentos de medición 

Todo proceso de búsqueda de información debe ser exhaustiva y muy cuidadosa para evitar el sesgo. Ser selectivo en la escogencia de fuentes es parte de la argumentación que debe llevar un trabajo de calidad. 
Una vez que el investigador ha identificado y localizado las referencias bibliográficas, debe evaluar su importancia y revisarlas de manera crítica.


DEFINICIÓN FUENTES PRIMARIAS


Bounocore (1980) define a las fuentes primarias de información como “las que contienen información original no abreviada ni traducida: tesis, libros, nomografías, artículos de revista, manuscritos. Se les llama también fuentes de información de primera mano…”229 p. Incluye la producción documental electrónica de calidad. Buonacore, Domingo (1980) Diccionarario de Bibliotecología. (2 ed.). Buenos Aires, Argentina: Marymar. 

  • Una fuente primaria no es, por defecto, más precisa o fiable que una fuente secundaria. 
  • Proveen un testimonio o evidencia directa sobre el tema de investigación. 
  • Son escritas durante el tiempo que se está estudiando o por la persona directamente envuelta en el evento. Ofrecen un punto de vista desde adentro del evento en particular o periodo de tiempo que se está estudiando. 

FUENTES PRIMARIAS 


Algunos tipos de fuentes primarias son: 
  • documentos originales 
  • diarios 
  • novelas 
  • instrumentos musicales 
  • minutas
  • entrevistas 
  • poesía 
  • apuntes de investigación 
  • noticias 
  • fotografías 
  • autobiografías 
  • cartas 
  • discursos

DEFINICIÓN FUENTES SECUNDARIAS

 
Fuentes derivadas. Bounocore (1980) las define como aquellas que “contienen datos o informaciones reelaborados o sintetizados…”229p. Ejemplo de ella lo serían los resúmenes, obras de referencia (diccionarios o enciclopedias), un cuadro estadístico elaborado con múltiple fuentes entre otros.
 

FUENTES SECUNDARIAS

 
Interpreta y analizan fuentes primarias. Las fuentes secundarias son textos basados en fuentes primarias, e implican generalización, análisis, síntesis, interpretación o evaluación
 

Algunos tipos de fuentes secundarias son:
  • Índices
  • Revistas de resúmenes.
  • Crítica literaria y comentarios
  • Enciclopedias
  • Bibliografías
  • Fuentes de información citadas en el texto
El registro de las fuentes de información en los trabajos académicos: permite sustentar la actividad de la investigación y sirve de base para establecer premisas que argumentan los cuestionamientos de la crítica científica o profesional.
 
La ética profesional pide reconocer el esfuerzo de los demás en la producción del conocimiento, por ello es necesario citar las fuentes que han servido de base al trabajo de investigación realizado.
Existen muchos métodos de citaciones, no obstante lo importante es escoger uno y mantenerlo en todo el proceso descriptivo del trabajo de investigación.
Para darle autenticidad y veracidad al trabajo, las fuentes de información utilizadas deben ser reconocidas, validadas y poseer un respaldo importante de autores y editores conocidos y de prestigio.
Las bases de datos electrónicas que analizaremos durante esta semana forman parte de un conjunto de fuentes excelentemente respaldadas por editores de alto prestigio y en ellas es seguro encontrar publicaciones arbitradas.

http://www.slideshare.net/cursosan/fuentes-primarias-y-secundarias



domingo, 27 de junio de 2010

Cómo realizar Sesiones Clínicas de Enfermería

La importancia que tienen  las sesiones clínicas de enfermería en la práctica clínica.
La EBE llevada a la PBE (Práctica basada en la Evidencia)
Ver video de 31 minutos del curso de realizado por  
Silvia Capitán Melgar
Mª Nieves del Valle
Maribel Picón
 
Supervisoras hospital “Punta de Europa” de Algeciras - AGSCG

 
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viernes, 18 de junio de 2010

Enfermería basada en la evidencia


En el año 2002 se celebra en Granada la I Reunión sobre EBE donde se adopta la siguiente definición:

“La enfermería basada en la evidencia es el uso consciente y explícito, desde el mundo del pensamiento de las enfermeras, de las ventajas que ofrece el modelo positivista de síntesis de la literatura científica de la medicina basada en la evidencia, integrado en una perspectiva crítica, reflexiva y fenomenológica tal que haga visible perspectivas de la salud invisibilizadas por el pensamiento hegemónico”.


Fuente: Libro de Enfermería Basada en la Evidencia

Se puede leer online en http://www.scribd.com/doc/22133694/enfermeria-basada-en-la-evidencia-libro

sábado, 12 de junio de 2010

Pauta de Planificación de una Investigación


Creando comunidad en Metodología de la Investigación UCEN 2010

A través de este blog podremos relacionarnos y compartir experiencia en Metodología de la Investigación en Salud.
Se inicia con la 2ª genereración de estudiantes de enfermería de la Universidad Central, Escuela de Enfermería en Santiago de Chile.
Asignatura: Metodología de la Investigación, los días miércoles, tercer y cuarto módulo.