Busqueda de informacion cientifica

2020
Guia Basica V.3
Busqueda de
informacion &
Lectura Critica
"UN ENFOQUE SOBRE LA SALUD"
Escrito por
Alvaro Vergara Nieto
@Nutrideportivoalvaro
www.Nutrideportiva.cl
“TODOS SOMOS MUY IGNORANTES. LO QUE
OCURRE ES QUE NO TODOS IGNORAMOS LAS
MISMAS COSAS.”
Albert Einstein
PREGUNTAS CORRECTAS
RESPUESTAS CORRECTAS
Formular una pregunta correcta nos lleva la
camino para encontrar la respuesta a nuestras
dudas, muchas veces no encontramos la
información necesaria porque nuestra
pregunta no responde a nuestra incognita,
formular una pregunta correcta es
fundamental.
QUE NO HACER ?
No te preocupes si no entiendes una parte o
todo el artículo en la primera lectura. En un
principio, sino alguna de las ideas principales,
con el tiempo y muchas veces con la re lectura
podras comprender mas. La literatura
científica requiere la familiarización con una
serie de conceptos específicos de cada
disciplina y es natural que un lector con poca
experiencia en investigación no los domine
inicialmente.
No trates de entender el artículo palabra por
palabra: No se trata de un libro de texto que
hay que estudiar y memorizar.
Por otra parte, con frecuencia no hay nada del
artículo que valga la pena guardar en la
memoria.
Parafraseando a Yancey en su artículo sobre
las 10 reglas para el lector de artículos
científicos:
“Seamos escépticos, existen bastantes
probabilidades de que los autores hayan
llegado a conclusiones no válidas en su
artículo”.
oteiN aragreV oravlA rop otircsE
No traduzcas literalmente el artículo:
Muchas personas de nuestro entorno no leen
artículos en inglés. Cuando no les queda mas
remedio que hacerlo, tienden a traducir el
artículo letra por letra antes de entenderlo.
Muchas veces viendo graficos y tablas
podemos comprender el contexto de un
parrafo y hacernos la primera idea.
que buscar?
En el área de salud y el ejercicio podemos
resumir la busqueda de información de
manera simple con la sigla PICOT , P:
Paciente o Población , I : Intervención
(muchas veces lo que buscamos como un
entrenamiento o suplemento), C :
Comparación: para saber si es bueno es
bueno comparar con un gold standar, O:
Outcome : resultado aparente , T: Tiempo
(temporalidad, duracion y/o cantidad)
75%
Gran parte de la información no se
encuentra porque la pregunta no esta
bien planteada , siempre
cuestionemos al buscar información ,
si lo que estoy preguntando
realmente respondera de manera
directa mi incógnita, y si lo que
encontré como información responde
esa pregunta y/o los que investigaron
buscaron esa respuesta !
Saber bien que estas buscando es
fundamental para encontrar la respuesta ,
muchas personas , un ejemplo común es
el "como bajar de peso" y la respuesta
puede ser desde cortarte una pierna
hasta vivir en la Luna, cuando muchas
veces lo que buscan y quieren "es mejorar
la composición corporal" osea como se
compone mi cuerpo, de cuanto musculo
o cuanta grasa o cuanta agua , etc...
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Concepto
crítica
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oteiN aragreV oravlA rop otircsE
Armar tu pregunta
PACIENTE O POBLACION
P
La población es fundamental, por eso cuando buscamos y
leemos un articulo existirá una gran diferencia entre "Dieta X
en ratas" o "Dieta X en sujetos sedentarios que sobrepeso y
Obesidad", a pesar que algunos protocolos si se podrían
aplicar entre diferentes oblaciones , lo correcto es buscar
algo que responda tu pregunta de manera lo mas directa
posible
INTERVENCION
I
La intervención la podríamos definir de manera directa con
lo que buscamos , un suplemento ? una dieta ? un
entrenamiento ? , en pocas palabras es parte fundamental de
lo que queremos usar o aplicar o cuestionar con el fin de
poder generar una respuesta medible de un caso especifico
COMPARACION
C
La comparación dentro de la intervención es muy importante
para darle peso a lo que buscas, un ejemplo claro es "el te
Verde es efectivo baja la grasa" , bueno para afirmar eso se
compara con un GoldStandar osea algo que se ha evaluado y
sabemos que sirve, como la dieta, bueno el te verde no es
efectivo, ya que entrenar y dieta es mil veces mejor, por eso
se podría afirmar que "el te verde baja la grasa" pero NO "que
es efectivo" (a modo de ejemplo)
OUTCOME
O
El outcome lo podríamos definir como una respuesta
tentativa a lo que buscamos , a lo que queremos saber, osea
"Dieta X para Bajar de peso" , "Dieta X para masa muscular" ,
"Dieta X para no enfermarme" , el PARA ALGO direcciona mi
pregunta de investigación al resultado aparente que busco
responder con mi intervención
MOMENTO DE BUSCAR
oteiN aragreV oravlA rop otircsE
BUSQUEDA
La busqueda de la información y de estudios científicos se realiza principalmente en
metabuscadores (buscadores que cuentan con base de datos) que son muy grades ,
donde destaca principalmente PUBMED que entrega una gran cantidad de
herramientas para la busqueda de información de manera rápida y simple.
Ya tienes tu pregunta, la gran duda que quieres responder, conoces sus partes, que la
compone de manera general , ahora la tenemos que escribir con el fin de poder
encontrar algo de manera especifica, incluso poder limpiar los datos que no
queremos.
CONECTORES BOOLEANOS
Cuando escribas en los buscadores usa los conectores booleanos, para simplificar la
lectura de tus resultados.
AND: dieta AND Comida ; veras todo el universo de resultado de esas dos variables
NOT: dieta NOT hambre ; veras todo el universo de la dieta, donde no incluyeron
esa variable hambre
OR : Dieta OR ejercicio ; veras estudios que hablen de la dieta O del ejercicio , es
uno o el otro, pero no ambos juntos
2018 | MARCH
ENTONCES SI
JUNTO TODO
COMO QUEDA ?
MEMPHIS SOLUTIONS
Poder unir los conectores booleanos con mi pregunta
o cuestionamiento es muy importante para poder
simplificar mi pregunta, así vamos limpiando terrones
al encontrar estudios de un área, ahora el problema es
que también se va reduciendo el espectro de
soluciones o respuesta , ya que nuestra respuesta
posiblemente este en un estudio mas amplio, por eso
es bueno hacer la busqueda mas de una sola vez.
ENTONCES SI JUNTO TODO COMO QUEDA ?
Keto diet AND body fat NOT cancer NOT epilepsy = 68 Resultados
Keto diet AND Body Fat = 70 Resultados
Keto Diet Body = 266 resultados
Keto Diet = 1099 Resultados
Keto = 24562 Resultados
DONDE MAS
BUSCAR
INFO ?
Existen muchos buscadores , sin embargo no todos
tienen el mismo alcance de información, el mas grande
hasta el momento (y fácil de usar) es Pubmed, existen
otros como Tripdatabase , epistemonikos, Google
Scholar, Embase, Scielo y muchas plataformas que
buscan buscar información científica, sin embargo
Pubmed es uno de los GoldStandar para buscar !
Si usamos el mismo algortimo (Keto diet AND body fat NOT cancer NOT epilepsy )en diferentes
base de datos encontramos
Pubmed : 68 Resultados (la base mas confiable)
Tripdatabase : 20 Resultados (Permite armar P.I.C.O.T en su buscador de manera independiente)
Epistemonikos : 2234 Resultados (resultados separados por tipo de diseño de estudios)
Google Scholar o Academico : 15800 resultados (de todo un poco y algo mas)
Scielo (Chile .cl): 130 Resultados (muchas investigaciones en Chile)
Science Direct : 2634 Resultados (busca estudios, libros, conferencias, cartas, charlas , etc... )
Acaemia.edu : 1324 Resultados (de todo un poco)
Bajo esto, nos damos cuenta que Pubmed entregaría la vision mas amplia y especifica, por ser el
meta buscador mas completo hasta el momento, simple de usar y mucho mas...
OJO Estructura
1. Tipo de diseño (estudio). 2. Sujetos incluidos
(criterios de selección de la muestra). 3. Fuentes
de información. 4. Descripción de la intervención
y definición del punto final de la investigación
(estudios experimentales). 5. Instrumentos y
procedimientos de medida (cuestionarios). 6.
Definición de las variables y covariables
incluidas en el estudio (factor de estudio y
criterio de evaluación). 7. Limitaciones y
consideraciones éticas de la investigación. 8.
Pruebas estadísticas a utilizar (programa
estadístico).
EVALUAR LA METODOLOGÍA DE UN ESTUDIO NOS ABRE LA
INCÓGNITA DE SI CONFIAR O NO, ERRORES INVOLUNTARIOS O
VOLUNTARIOS PARA LLEGAR A UN RESULTADO O CONCLUSIÓN ?
Existen diferentes escalas que se usan en
muchos tipos de diseños de estudios , las
mas usadas son :
PEDro : escala para medición de la
calidad de los informes de los ensayos
clínicos aleatorios controlados (link)
AMSTAR : escala para medición de la
calidad de las revisiones sistematicas
(link)
FASE 1
Pasos a Seguir sobre lectura critica
de un Estudio Cientifico
GUIA BASICA
oteiN aragreV oravlA rop otircsE
HOJEA EL ARTÍCULO
Lee los nombres de los autores.
Mira el año en que fue escrito.
Interpreta el título del artículo.
Identifica las secciones en que está dividido.
Mira las gráficas, figuras, tablas o fotos.
Mira la bibliografía, si es reciente y
relacionada con el tema.
LEE EL RESUMEN DEL
ARTÍCULO
Trata de entenderlo lo más posible.
Identifica el argumento central del artículo.
Mira sus conclusiones.
DALE UNA PRIMERA
LEÍDA RÁPIDA
Marca todos los conceptos y palabras
técnicas que no entiendes.
Al terminar la primera lectura, reflexiona y
toma nota sobre lo que entendiste así como
de las dudas que te hayan surgido.
BUSCA...
Busca en un diccionario especializado o en
páginas web acreditadas los conceptos que
no entendiste
No necesariamente tienes que buscar todas
las palabras y conceptos que no entendiste,
sino aquellos que tu piensas que son
fundamentales paras comprender y
enjuiciar las ideas principales del artículo.
VUELVE A LEER...
Toma nota de las preguntas que te vayan
surgiendo (las dudas que apuntes es muy
probable que puedan ser errores o
deficiencias del artículo).
Resume las ideas y las principales
conclusiones.
Intenta contestar las preguntas directrices
durante la segunda o tercera lectura del
artículo.
REFLEXIONA
Pon a prueba la validez del artículo.
Disecciona con precisión sus partes
fundamentales.
oteiN aragreV oravlA rop otircsE
oteiN aragreV oravlA rop otircsE
¿CÓMO ANALIZAR LA
EVIDENCIA?
Para dar respuesta a esta pregunta, se han desarrollado las
denominadas guías de lectura; de las que existen diversos
formatos, pero que en términos generales dan las pautas
necesarias para analizar de forma crítica artículos primarios
referentes a tratamiento y prevención, etiología y daño,
pronóstico e historia natural, y diagnóstico; y para valorar
artículos integradores, secundarios y de sinopsis como son las
revisiones
sistemáticas
de
la
literatura,
los
estudios
económicos, los análisis de decisiones, las guías de práctica
clínica y los estudios de CVRS
Tipos de estudios disponibles en relación a su origen y
capacidad de síntesis.
DEFINICIÓN DE LA
LECTURA CRÍTICA
La lectura crítica es el proceso de evaluar e
interpretar la evidencia aportada por la
bibliografía
científica,
considerando
sistemáticamente los resultados que se
presentan, su validez y su relevancia para el
propio trabajo
En otras palabras, a través de la lectura crítica
se verifican la validez y la aplicabilidad de los
resultados publicados con el fin de poder
incorporarlos
al
cuidado
de
nuestros
pacientes.
La lectura crítica nos permite discriminar los
artículos según los puntos fuertes y débiles de
la metodología utilizada, y su finalidad es
ayudar a los profesionales a tomar decisiones
adecuadas a una situación clínica o de gestión
concreta
Esta información válida y fiable promueve el
avance
del
conocimiento
y
mejora
la
decisiones tomadas por el profesional.
FASE 2
Pasos a Seguir sobre lectura critica
de un Estudio Cientifico
GUIA BASICA
oteiN aragreV oravlA rop otircsE
FASE 2
oteiN aragreV oravlA rop otircsE
¿CÓMO LEER CRÍTICAMENTE UN
ARTÍCULO DE INVESTIGACIÓN
EN CIENCIAS DE LA SALUD?
oteiN aragreV oravlA rop otircsE
CARACTERÍSTICAS
DEL TÍTULO
Encabezamiento del artículo.
Identificar con precisión el tema principal del
artículo.
Estructura sencilla:
Atractivo, indicativo del problema investigado.
15 palabras redactadas en tono afirmativo.
Descriptores del contenido del artículo.
Información sobre...
Sujetos (grupos) que se estudian.
Características de los sujetos bajo estudio.
Ámbito donde se realizó la investigación.
Único párrafo sin puntuaciones, claro, conciso y
preciso sobre los contenidos del artículo.
DEFECTOS EN LA
REDACCIÓN DEL TÍTULO
Incompletos, crípticos o enigmáticos.
Largos con información redundante y confusa.
Partidos (título/subtítulo).
Empleo de siglas, abreviaturas o nombre
comerciales de fármacos o tecnología.
Efectistas, con conclusiones.
Empleo del lenguaje popular no científico (jerga).
Terminología insólita o que solo tienen uso en un
área restringida.
EJEMPLOS DE ERRORES
EN LA REDACCIÓN DEL
TÍTULO
Estudio sobre.....
Estudio preliminar de...
Nuevo estudio sobre...
Investigación acerca de...
Informe de...
Situación de...
Observación acerca de...
Conceptualización de...
Nuestra experiencia de...
Resultados de un estudio sobre...
Aportación sobre...
Contribución al estudio de...
Análisis de los resultados de...
Análisis de la situación de...
Comportamiento de...
Controversia ante...
Notas sobre...
Consideraciones acerca de...
A propósito de...
Una aproximación a...
Reflexión sobre...
Valoración del...
Un tratamiento nuevo para…
CARACTERÍSTICAS DEL
RESUMEN/ABSTRACT
Definición: Expresión abreviada reducida a
términos sucintos, precisos y esenciales de las
ideas y conceptos más importantes del artículo.
Tarjeta de presentación del artículo al lector.
Independiente.
Autoexplicativo.
Autónomo.
Finalidad: Identificar el contenido del documento
de forma rápida y exacta.
Extensión: 150-250 palabras (Medline).
Estilo: Claro, preciso, conciso, sencillo e
impersonal.
ESTRUCTURA DEL RESUMEN
/ ABSTRACT
Fundamentos/objetivos principales del estudio.
Metodología.
Diseño o tipo de estudio.
Contexto: lugar, tiempo, ámbito.
Sujetos participantes o pacientes.
Intervenciones (variable predictora o
independiente introducida por el investigador
y la variable resultado o dependiente).
Tipo de análisis estadístico previsto.
Resultados o hallazgos principales con valores
numéricos precisos.
Conclusiones principales del estudio.
INTRODUCCIÓN
Describe los elementos de la fase conceptual de
la investigación.
Describe los conceptos básicos necesarios para la
comprensión del artículo original (marco teórico).
Sistema de ideas procedentes de experiencias
y conocimientos anteriores, que proveen los
fundamentos del estudio.
Es el soporte conceptual de la investigación.
Sirve de transición entre el mundo del lector al
mundo del autor, preparando al lector para que
lea con atención y reflexión.
Responde al qué y al por qué de la investigación.
Justificación de las medidas que se van a realizar
a lo largo de la investigación.
Conocer el estado actual del problema, sus
antecedentes y los conocimientos más recientes
existentes sobre el mismo (revisión bibliográfica).
Despertar el interés del lector en conocer el resto
del artículo.
ESTRUCTURA DE UNA
INTRODUCCIÓN
1. Enumeración de los temas generales que
abarcan el problema (marco teórico).
2. Revisión de los antecedentes del problema.
3. Definición del problema (pregunta) de
investigación.
4. Enunciación y ubicación de las variables
(predictora y resultado) a considerar en relación
al problema.
5. Formulación de los objetivos del estudio.
6. Importancia y alcance del estudio.
7. Limitaciones del estudio.
CARACTERÍSTICAS DE LOS
OBJETIVOS DEL ESTUDIO EN
LA INTRODUCCIÓN
Un objetivo es un resultado concreto y previsto
que se desea conocer mediante una
investigación de tipo descriptivo.
Enuncia un resultado unívoco, preciso, factible y
medible que se obtendrá al finalizar el estudio.
Define un estado o situación cuantificable en un
lugar y tiempo determinados.
El objetivo/s corresponde/n a la pregunta/s de
investigación cuya respuesta/s será la
conclusión/es del estudio.
ESTILO DE LA INTRODUCCIÓN
Narrativo.
Conversacional (no erudito).
Objetivo (no sesgado).
Tener la fuerza de la lógica (no la insistencia o la
exageración).
Crear en el lector una sensación creciente de
descubrimiento e interés.
Tiempo verbal presente (relata la situación actual
de los conocimientos sobre el problema).
Los objetivos se redactan en infinitivo utilizando
verbos activos de interpretación unívoca (no
desorienten o engañen posteriormente al lector).
ERRORES MÁS
FRECUENTES EN LA
INTRODUCCIÓN
oteiN aragreV oravlA rop otircsE
1. Inexactitud en la identificación
del campo general de
investigación (marco teórico).
2. Imprecisión en la definición del
problema de investigación
(pregunta de investigación).
3. Insuficiencia o mala calidad del
apoyo bibliográfico.
4. Falta de enunciación y
ubicación de las principales
variables del estudio (predictora
y resultado).
5. Objetivos excesivamente
generales, vagos o ambiguos o
mal formulados.
oteiN aragreV oravlA rop otircsE
Material y
métodos.
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Materiales y métodos:
Características del diseño
Adecuación a la pregunta de investigación concretada en los objetivos.
Precisión, que aumenta al disminuir la variabilidad inducida por covariables extrañas
(factores de confusión).
Poder (capacidad de un diseño de investigación para describir las relaciones entre
variables).
Ausencia de sesgos que produzcan distorsiones en los resultados.
Consideración de las limitaciones (diseños observacionales) y los aspectos éticos
del plan de investigación (diseños experimentales).
Estructura
1. Tipo de diseño (estudio).
2. Sujetos incluidos (criterios de selección de la muestra).
3. Fuentes de información.
4. Descripción de la intervención y definición del punto final de la investigación
(estudios experimentales).
5. Instrumentos y procedimientos de medida (cuestionarios).
6. Definición de las variables y covariables incluidas en el estudio (factor de estudio y
criterio de evaluación).
7. Limitaciones y consideraciones éticas de la investigación.
8. Pruebas estadísticas a utilizar (programa estadístico)
Tipos de diseño/estudios
1. Estudios experimentales.
a. Ensayo clínico aleatorio.
b. Ensayo clínico cruzado.
2. Estudios de cohortes.
3. Estudio de casos y controles.
4. Estudios descriptivos.
a. Estudios transversales.
b. Series de casos clínicos.
c. Estudios ecológicos.
Materiales (pacientes)
Criterios de selección de la muestra (inclusión y exclusión).
Procedencia.
Técnica de reclutamiento utilizada.
Tiempo empleado para reunir a todos los participantes.
Principales características de los pacientes:
Edad
Sexo
Procedencia
Gravedad
Años de evolución de la enfermedad
Patologías asociadas...
Cálculo de tamaño muestral. (GPower por ejemplo)
Calculo de Muestra (GPower)
Gpower es una programa estadístico gratuito, compatible con Windows y Mac
disponible para su uso en epidemiología, bioestadística, salud pública y medicina,
creado por la Universidad de Alemania Heinrich-Heine-University para estimar el poder
de una prueba estadística.
Proporciona métodos de estimación de potencia Test de Fisher, test de Student, Test
de Chi cuadrado y test exactos.
Efecto del tamaño muestral tamaño de la muestra y cálculos de potenciaútil para
distribuciones paramétricas y no paramétricas.
El programa se puede bajar en alemán o en inglés y es totalmente gratuito.Requiere
bastante formación en estadística, pero es muy útil.
Descarga GPower
www.gpower.hhu.de
Manual Ingles GPower :
http://www.psychologie.hhu.de/fileadmin/redaktion/Fakultaeten/MathematischNaturwissenschaftliche_Fakultaet/Psychologie/AAP/gpower/GPowerManual.pdf
Tipos de variables
Variables cualitativas
Categóricas nominales
Dicotómicas o Binarias
Policotómicas
Categóricas ordinales
Variables cuantitativas
Discretas
Continuas
Variable independiente (X)
Controlada por el investigador
Información disponible
Variable predictora
Variable previa
Exposición (F)
Posible causa
Factor
Regresor
Variable dependiente (y)
Respuesta que no se controla
Información que se desea conseguir
Variable desenlace
Variable criterio
Resultado (E)
Posible efecto
Consecuencia
Regresando
¿Qué es la distribución
normal?
La distribución normal es una distribución con forma de campana donde las
desviaciones estándar sucesivas con respecto a la media establecen valores de
referencia para estimar el porcentaje de observaciones de los datos. Estos valores de
referencia son la base de muchas pruebas de hipótesis, como las pruebas Z y t.
Histograma de una distribución normal hipotética
Puesto que la distribución de estos datos es normal, usted puede determinar
exactamente qué porcentaje de los valores está dentro de cualquier rango específico.
Por ejemplo:
Alrededor del 95% de las observaciones está dentro de 2 desviaciones estándar de
la media, indicado por el área sombreada en azul. El 95% de los valores se ubicará
dentro de 1.96 desviaciones estándar con respecto a la media (entre −1.96 y +1.96).
Por lo tanto, menos del 5% (0.05) de las observaciones estará fuera de este rango.
Este rango es la base del nivel de significancia de 0.05 que se utiliza para muchas
pruebas de hipótesis.
Aproximadamente el 68% de las observaciones está dentro de una 1 desviación
estándar de la media (-1 a +1), y alrededor del 99.7% de las observaciones estarían
dentro de 3 desviaciones estándar con respecto a la media (-3 a +3).
Test de normalidad
Test de Kolmogoroff-Smirnoff-Lilliefors (test más potente para muestra > 30 casos).
Test de Shapiro-Wilk (la prueba más potente para muestra < 30 casos).
Test de D’Agostino.
Test de Anderson-Darling.
Test chi-cuadrado de bondad de ajuste.
Test de Contraste de asimetría: Sirve para contrastar la hipótesis de que el
coeficiente de asimetría de Fisher g1 es cero. Propiedad que verifica la distribución
normal (g1 = 0).
Test de Curtosis: Contraste de apuntamiento, sirve para contrastar la hipótesis de
que el coeficiente g2 curtosis de Fisher (coeficiente de apuntamiento) es cero.
Propiedad que verifica la distribución normal (g2 = 0).
Test de Jarque-Bera.
¿Qué es la distribución
normal?
La distribución normal es una distribución con forma de campana donde las
desviaciones estándar sucesivas con respecto a la media establecen valores de
referencia para estimar el porcentaje de observaciones de los datos. Estos valores de
referencia son la base de muchas pruebas de hipótesis, como las pruebas Z y t.
Histograma de una distribución normal hipotética
Puesto que la distribución de estos datos es normal, usted puede determinar
exactamente qué porcentaje de los valores está dentro de cualquier rango específico.
Por ejemplo:
Alrededor del 95% de las observaciones está dentro de 2 desviaciones estándar de
la media, indicado por el área sombreada en azul. El 95% de los valores se ubicará
dentro de 1.96 desviaciones estándar con respecto a la media (entre −1.96 y +1.96).
Por lo tanto, menos del 5% (0.05) de las observaciones estará fuera de este rango.
Este rango es la base del nivel de significancia de 0.05 que se utiliza para muchas
pruebas de hipótesis.
Aproximadamente el 68% de las observaciones está dentro de una 1 desviación
estándar de la media (-1 a +1), y alrededor del 99.7% de las observaciones estarían
dentro de 3 desviaciones estándar con respecto a la media (-3 a +3).
Test de normalidad
Test de Kolmogoroff-Smirnoff-Lilliefors (test más potente para muestra > 30 casos).
Test de Shapiro-Wilk (la prueba más potente para muestra < 30 casos).
Test de D’Agostino.
Test de Anderson-Darling.
Test chi-cuadrado de bondad de ajuste.
Test de Contraste de asimetría: Sirve para contrastar la hipótesis de que el
coeficiente de asimetría de Fisher g1 es cero. Propiedad que verifica la distribución
normal (g1 = 0).
Test de Curtosis: Contraste de apuntamiento, sirve para contrastar la hipótesis de
que el coeficiente g2 curtosis de Fisher (coeficiente de apuntamiento) es cero.
Propiedad que verifica la distribución normal (g2 = 0).
Test de Jarque-Bera.
oteiN aragreV oravlA rop otircsE
Resultados
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Como se leen los
resultados ?
¿Qué se encontró en la investigación?
¿Cuáles son los hallazgos principales, producto de la metodología utilizada?
¿Con qué grado de detalle técnico deben presentarse los hallazgos? Con el
suficiente para que sean entendidos por el lector.
Seleccionar, ordenar y presentar sus hallazgos mediante formas estilísticas:
Primarias:
Texto (forma estilística más eficiente en la presentación de los resultados).
Secundarias: Auxiliares del texto.
Tablas.
Gráficos.
Figuras.
Fotografías.
Diagramas.
Texto en los resultados
Claro, preciso y limitarse a lo estrictamente necesario.
Utiliza una sucesión adecuada de párrafos.
Utiliza títulos y/o subtítulos solamente para agregar claridad a la categorización.
Citar todas las tablas y figuras.
Citar todas las referencias bibliográficas.
Se expresa en tiempo pasado.
No repite lo descrito en materiales y métodos.
Justificación de las tablas en los resultados
Presentar información esencial de tipo repetitivo en una forma fácilmente visible y
comprensible.
Mostrar frecuencias, relaciones, contrastes, variaciones y tendencias mediante la
presentación ordenada de la información.
Complementar (no duplicar) lo descrito en el texto.
Características de las
figuras
1. Autoexplicativas.
2. Sencilla y de fácil comprensión.
3. Título breve y claro.
4. Indicar la fuente de origen de la información (lugar y fecha).
5. Indicar las coordenadas, escalas y unidades de medida.
6. Equilibrar la sencillez con la claridad y la funcionalidad.
7. Agregar información, no duplicarla.
Con el tiempo y la lectura de estudios te podras familiarizar mas y
mas con graficos y resultados y podras comprenderlos de forma
mas rapida y simple.
oteiN aragreV oravlA rop otircsE
Meta análisis
Los términos metanálisis o metaanálisis o meta-análisis no han sido agregados
a la nueva edición del Diccionario de la RAE. En las publicaciones españolas se
usa con mayor frecuencia meta-análisis o metaanálisis, en la Revista Médica de
Chile metaanálisis y en otras metanálisis.
La tendencia actual es abandonar los guiones y mantener las dos vocales
cuando se usan prefijos terminados en vocal (intraarticular, sobreestimulación),
así que hablaremos de metaanálisis, aunque visual y auditivamente pareciera
mejor metanálisis.La medicina basada en la evidencia surgió como una manera
de mantener el paso con el desarrollo acelerado de la ciencia médica y como un
cambio del paradigma tradicional que reconocía en la intuición, la experiencia y
el razonamiento fisiopatológico a árbitros idóneos para la toma de decisiones
clínicas.
Así se llegó a configurar una jerarquía de la evidencia científica que va desde los
metaanálisis de ensayos clínicos en la cúspide hasta descender a las meras
opiniones/observaciones clínicas .
Sin embargo, no hay acuerdo unánime al respecto, y hay quienes prefieren no
tomar las conclusiones de una revisión sistemática o un metaanálisis como
verdades absolutas, o considerarlos casi como un sinónimo de evidencia. Parece
más ecléctico separar las investigaciones en prospectivas y retrospectivas y
considerar en la cúspide de la evidencia sólo las prospectivas.
Para prevenir conclusiones equívocas de un metaanálisis es conveniente saber
la forma de interpretarlos adecuadamente y conocer los posibles sesgos que
pudieran invalidarlos, pues son de una variada calidad. Un buen ensayo
aleatorizado y con un tamaño muestral adecuado, pudiera aportar mejor
información y ser más beneficioso para cambiar una conducta clínica que un
metaanálisis sesgado. Por otra parte, un buen metaanálisis de estudios
metodológicamente mal diseñados dará lugar a malos resultados estadísticos.
Anatomía de
un forest plot
Cuando se realiza un metaanálisis es de gran utilidad examinar los resultados de
cada ensayo incluido y los globales en una representación gráfica. Esto se
efectúa mediante un gráfico denominado “forest plot”, que permite una
interpretación sencilla y rápida. Todo metaanálisis debe mostrar un forest plot.
Para explicar este gráfico se presentará un metaanálisis (ficticio), que tiene el
objetivo de averiguar si el uso de presión positiva al final de la espiración (PEEP)
durante el intraoperatorio, es útil para disminuir la ocurrencia de atelectasias
postoperatorias.
Interpretar
Meta-Analisis
Las conclusiones de un metaanálisis siempre deberían establecerse como clara
respuesta a la pregunta formulada del estudio y en base a los resultados
obtenidos. En ningún caso los autores deberían establecer recomendaciones
para la práctica diaria en base a sus resultados (existen más aspectos que
deben tenerse en cuenta para realizar dichas recomendaciones, los Meta
analisis son una excelente herramienta pero no la unica ni perfecta) ni
extralimitarse en ninguna de sus conclusiones. El protocolo del estudio debe
quedar fijado y establecido previamente (registrándolo si pudiera ser), pero a
veces, cuando los resultados que arroja el metaanálisis no son estadísticamente
significativos, algunos autores acaban sacando conclusiones secundarias al
análisis de datos, olvidando incluso la(s) pregunta(s) que intentaba responder
inicialmente. Más allá de las conclusiones que los autores puedan sacar de sus
resultados, ser capaces de interpretar estos últimos de forma independiente nos
dará más herramientas para entender sus posibles implicaciones reales, así
como detectar conclusiones que no acaban de corresponderse con los
hallazgos.
oteiN aragreV oravlA rop otircsE
Interpretar
Meta-Analisis
En la primera columna se presenta el listado con la identificación de los estudios individuales
incluidos. Cuando se ha realizado un análisis de subgrupos, estos se muestran también en la
primera columna. Es importante tener en cuenta que el análisis de subgrupos debería haberse
indicado en el protocolo del metaanálisis, ya que algunos autores tienen la tentación de hacer
subgrupos a posteriori para intentar obtener resultados estadísticamente significativos.
También hay que fijarse en que los estudios que se indican en esta primera columna deben
presentar una metodología y diseño semejantes, ya que no es adecuado mezclar o agregar
datos de estudios que analizan diferentes especies o diseños dispares (estudios aleatorizados
controlados, estudios de cohortes, estudio in vitro, etc.). En el forest-plot de este ejemplo se
puede ver (con sorpresa) cómo se mezclan datos de estudios realizados en humanos y datos
de estudios realizados en animales.
La segunda columna representa a los grupos intervención y la tercera a los grupos control.
Estas dos columnas pueden presentar subcolumnas, que hacen referencia al tamaño de la
muestra (n) y a la media de los resultados individuales y sus desviaciones estándar (mean
(SD), o bien a riesgos relativos (RR)).La cuarta columna es una representación visual de los
resultados de los estudios (en algunos metaanálisis, esta información puede presentarse en la
sexta columna). La línea vertical central de esta representación es la línea de ‘no efecto’, la cual
simboliza que no hay diferencia entre el grupo de intervención y el grupo control.
En metaanálisis con variables dicotómicas o binarias (por ejemplo, sí/no, enfermedad/no
enfermedad, etc.), la línea tiene el valor de “uno” porque representa un ratio (el riesgo relativo o
el odds ratio); a diferencia de estudios con variables continuas (por ejemplo, peso, colesterol,
niveles de glucosa en sangre, etc.), donde la línea de no efecto tiene el valor de “cero”. Ambos
lados de la línea, simbolizan si los resultados favorecen o no la intervención, pero ojo, aunque
es habitual ver el “favorece a la intervención” a la izquierda de la línea de no efecto, esto no es
siempre así y, si no se hace una lectura más detenida, se puede malinterpretar la
gráfica.Dentro de la gráfica, los cuadrados representan el efecto evaluado en cada estudio y su
tamaño está directamente relacionado con el peso de los estudios en el metaanálisis
(expresado numéricamente en la quinta columna). La línea horizontal que los atraviesa
representa el intervalo de confianza. Cuanto más larga sea la línea, mayor será el intervalo y,
por tanto, los resultados del estudio serán menos precisos (una flecha en los extremos, indica
que el intervalo es mayor que el espacio disponible). Los efectos individuales (los cuadrados),
se posicionarán a izquierda, derecha o sobre la línea de no efecto, dependiendo del resultado
individual obtenido en cada estudio. Si la mayoría de efectos se posiciona a un lado de la línea
de referencia, esto indica que la heterogeneidad es baja, pero cuando los efectos se
distribuyen a ambos lados, significa que los estudios son contradictorios (la heterogeneidad es
alta) y las conclusiones del metaanálisis se pueden ver comprometidas.
Interpretar
Meta-Analisis
Los diamantes representan los resultados globales del metaanálisis, ya sea del análisis de
subgrupos realizados (subtotales) o bien del conjunto de todos los grupos (total). El centro del
diamante es el valor del efecto en conjunto y el ancho representa el intervalo de confianza
general.
La diferencia entre los grupos de intervención y control puede considerarse estadísticamente
significativa, si el diamante se posiciona claramente a un lado de la línea de referencia, pero si
la cruza o simplemente la roza, no se podrán sacar conclusiones que apunten en una
dirección.Todas las representaciones gráficas que acabamos de comentar, tienen su
traducción numérica en la quinta y sexta columna. La quinta columna representa el peso de
cada estudio sobre el resultado global (cuanto mayor sea el tamaño de la muestra y más
estrecho sea el intervalo de confianza, mayor será el peso del estudio).
Es fácil comprender que si un solo estudio tiene mucho peso, ejercerá una gran influencia en el
resultado final del metaanálisis, de modo que si este estudio tiene una calidad metodológica
dudosa, podría hacer que los resultados globales fueran engañosos. Para intentar evitar este
tipo de errores y determinar la solidez de los resultados del metaanálisis, los autores deberían
aplicar un análisis de sensibilidad, que consiste simplemente en presentar los resultados
cuando se quitan algunos estudios del análisis.
Si esto provoca cambios importantes en los resultados globales, como una modificación de la
dirección del efecto, los resultados del metaanálisis deben interpretarse con cautela; si por el
contrario sólo se altera el tamaño del efecto, el resultado puede considerarse firme. Esto es
tan importante que las conclusiones de los autores deberían ir acordes a estas
consideraciones.
La sexta columna expresa los resultados numéricos de cada estudio. Concretamente, en
metaanálisis con variables dicotómicas se presenta el riesgo relativo (el cociente del riesgo en
el grupo intervención entre el del grupo control de cada estudio) y en metaanálisis con
variables continuas se presenta la diferencia de medias (diferencia entre la media del grupo
intervención y el control de cada estudio), con su intervalo de confianza correspondiente. Para
que los resultados individuales sean estadísticamente significativos, en el caso de variables
dicotómicas, el intervalo de confianza no debe incluir el valor 1, mientras que en variables
continuas, no debe incluir el 0.
Interpretar
Meta-Analisis
Al final de esta presentación de datos, el forest plot incluye la prueba de heterogeneidad (I2),
que mide la variabilidad entre estudios, indicando cómo de comparables son los estudios
analizados. Los datos de los estudios individuales se pueden analizar en el metaanálisis
utilizando el modelo de efectos fijos (fixed effect model) o el de efectos aleatorios (random
effect model).
Resumidamente, el modelo de efectos fijos asume que el efecto del tratamiento es el mismo
en todos los estudios, mientras que el modelo de efectos aleatorios asume que los efectos del
tratamiento no son los mismos en todos los estudios. Cuando el nivel de heterogeneidad entre
los estudios es elevado, el resultado del metaanálisis probablemente dependa del modelo
utilizado y en estos casos, el análisis debería realizarse y presentarse usando ambos modelos.
Finalmente, el forest plot muestra un apartado que presenta el test de efecto global, que mide
la significación estadística del resultado del metaanálisis. Un resultado se considera
estadísticamente significativo cuando el valor de la “p” es inferior a 0,05 (para IC 95%).
Cuando no hay diferencia estadísticamente significativa (el valor es superior a 0,05), los
autores no deberían resaltar ninguna conclusión que apuntara en un sentido concreto, es decir,
deberían abstenerse de realizar consideraciones del tipo: “aunque los resultados no son
estadísticamente significativos, esta terapia muestra una tendencia a mostrar efectos
positivos en favor del grupo intervención” o similares.
De todos modos, hay que tener presente que el término estadísticamente significativo no es lo
mismo que tener efectos relevantes, ya que una asociación estadísticamente significativa
puede no ser clínica o epidemiológicamente relevante. Por eso, siempre debe entenderse en el
contexto del estudio, su diseño, las características de la muestra o la población, etc. El valor de
“p” no debe ser una cifra mágica que autorice a dar recomendaciones.
Interpretar
Meta-Analisis
En resumen, en un forest plot hay que fijarse en:
La heterogeneidad de los efectos.
El peso de los estudios.
Los intervalos de confianza.
La disposición del diamante.
El test de efecto global.
Principales errores en
los resultados
Tenga cuidado con:
No se describen las características de la población.
No se localizan los resultados principales en respuesta
a los objetivos del estudio (análisis bivariante).
Se incluye información (datos) no anunciada en
materiales y métodos.
Se emplean tablas y gráficos inadecuados, confusos o
repetitivos de la información contenida en el texto.
Se mezclan datos con opiniones (discusión).
Información sobre el análisis estadístico incompleta,
inadecuada o deficiente.
oteiN aragreV oravlA rop otircsE
Conclusión,
Discusión y
Bibliografía
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Discusión
¿Cuál es el significado de los hallazgos del estudio?
Destacar los aspectos nuevos y relevantes del estudio y las principales
conclusiones.
Análisis e interpretación de los datos de la investigación según la
metodología empleada.
Concretar una respuesta (conclusión) a la pregunta (objetivo) de
investigación.
Que Buscar...
1. Validez.
a. Interna. (Convencer al lector de la fiabilidad y validez interna de los
resultados.)
b. Externa. (Ratificar la ausencia de sesgos que puedan contaminar los
resultados y conclusiones (validez externa).
2. Importancia.
3. Novedad.
4. Utilidad clínica.
Validez
Interna: ¿Las diferencias observadas en la variable resultado en los
individuos o grupos participantes en nuestro estudio son atribuibles a la
variable predictora (causa) y no a otras variables extrañas (factores de
confusión) o al azar?
Externa: ¿A qué población, y en qué medios y condiciones puede aplicarse
los resultados del estudio? ¿Se puede generalizar o extrapolar los resultados
obtenidos de la muestra estudiada a la población de donde proviene?
Estructura de la discusión
1. Comentar los resultados propios.
2. Corroborar la fiabilidad y validez de la investigación.
3. Interpretar los hallazgos no esperados.
4. Confrontar los datos de la investigación con otros similares.
5. Reconocer las limitaciones del estudio y confirmar la ausencia de sesgos
(autocrítica del estudio con honestidad).
6. Discutir las implicaciones teóricas y/o prácticas del estudio (valorar el
alcance de la investigación).
7. Sugerir nuevos estudios concretos sobre el problema de investigación.
Marcar futuras líneas de investigación.
Sesgo
Aparecen cuando se introduce un error en el diseño del trabajo.
Sesgos de información: Es un error sistemático en la medición de la variable.
Todas las variables (predictoras y resultado) deben medirse de la misma
forma en todos los participantes del estudio.
Sesgos de selección: Es un error sistemático en el proceso de selección de
los individuos que limitan la comparación de los grupos. Criterios de
inclusión y de exclusión en la muestra.
Sesgos de confusión: Es un error debido a la presencia de otras variables
(predictoras) con influencia sobre la variable dependiente (resultado) que no
han sido estudiadas y/o controladas adecuadamente.
Objetivos de la
discusión
1. Examinar e interpretar los resultados en función de su evidencia y de sus
limitaciones.
2. Determinar la relación de coherencia o contradicción entre los datos
presentados.
3. Señalar las similitudes y las diferencias entre los resultados.
4. Determinar la validez interna de la investigación.
5. Determinar la validez externa de la investigación.
6. Destacar cualquier consecuencia teórica de los resultados.
7. Sugerir mejoras en la investigación del tema.
8. Señalar áreas distintas que hace falta investigar sobre el tema en cuestión.
Estilo de la discusión
1. Estilo argumentativo (debate y controversia).
2. Diferenciar lo cierto frente a lo probable y a lo meramente especulativo.
3. Equilibrio:
a. Objetividad Imaginación
b. Ponderación Entusiasmo
c. Honestidad intelectual Pura especulación
4. Tono ponderado y sincero (huir del lenguaje triunfalista o pesimista).
5. Tiempo verbal:
a. Presente para las referencias a otros autores.
b. Pasado para aludir a la propia investigación.
↔
↔
↔
Errores más frecuentes
en la discusión
Reiteración de la información dada en la introducción.
Repetición de los resultados de la investigación.
Hacer referencias a datos no publicados.
No hay consideraciones sobre las limitaciones (estudios
transversales) y validez del estudio (casos-controles,
cohortes…).
No se explican las similitudes o diferencias con estudios
afines (¿se ha realizado una buena búsqueda bibliográfica
actualizada?).
No se hacen recomendaciones para mejorar los métodos
en futuras investigaciones (siempre hay algo que mejorar o
que no se ha investigado en nuestro estudio).
Las interpretaciones sobre los resultados son
excesivamente optimistas o pesimistas.
oteiN aragreV oravlA rop otircsE
Conclusión
Representa la respuesta del investigador (apoyado en la interpretación de los
resultados obtenidos) a la pregunta de investigación planteada en forma de
objetivo.
Errores más frecuentes de las conclusiones:
Discordancia numérica entre objetivos y conclusiones.
Las conclusiones no se justifican al no apoyarse en los resultados del
estudio.
Las conclusiones no concuerdan con los objetivos (preguntas de
investigación, y por tanto dejan sin respuesta la pregunta).
Las conclusiones no se entienden.
Bibliografía
Introducción en el texto: Sistema Vancouver (orden de mención en el texto).
Distribución en el texto: 30-40% de las citas aparece apoyando la discusión
(2ª revisión bibliográfica).
Cantidad: 25 citas/2.000 palabras de texto
Bibliografía gris o no localizable
Datos no publicados.
Informes internos.
Libros de resúmenes de comunicaciones.
Tesis doctorales.
Conferencias no publicadas.
Artículos o editoriales de periódicos.
Bibliografía seleccionada
según criterios de medicina
basada en evidencia
La medicina basada en la evidencia (MBE) es la utilización consciente, explícita
y juiciosa de la mejor evidencia (prueba) científica disponible a la hora de tomar
decisiones sobre el cuidado de los pacientes. La práctica de la MBE significa
integrar en la maestría clínica individual la mejor evidencia (prueba) científica
disponible procedente de una investigación válida y fiable.
(Sackett et al., BMJ 1996; 312: 71-72)
Errores más frecuentes de la
bibliografía
1. Citar todos los artículos indiscriminadamente (escoger los más adecuados).
2. Copia de referencias incluidas en otros artículos sin haberlas leído. [Errores
en la transcripción de una referencia (citar sin error)].
3. Apoyar conceptos ampliamente conocidos y aceptados.
4. Omitir las citas de mayor actualidad.
a. No se ha realizado una buena búsqueda.
b. Excesiva inspiración en alguna de ellas.
5. Inclusión de citas desfasadas o antiguas.
6. Inexistencia o parquedad en las referencias.
7. No pertinencia con el problema de investigación.
8. Ausencia de una segunda revisión bibliográfica (para armar la discusión).
9. Referencia a documentos no recuperables por el lector (bibliografía gris o no
recuperable).
oteiN aragreV oravlA rop otircsE
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