REFLEXIÓN FINAL

  Hace nada me estaba presentando... y hoy ¡¡¡ya acabamos la asignatura!!!, ¿qué me llevo de esto?, una experiencia diferente, ya que al tener que hacer resúmenes de los temas, estaba obligada a leerlos, por lo que me ha ayudado a la hora de estudiar porque ya me sonaba todo 💪 además de ser más entretenido que estudiarlo solo con los apuntes por delante.

  La asignatura en particular me parece interesante, aunque de esto me he dado cuenta cuando he hecho el trabajo de investigación, ya que creo que es una herramienta muy útil a la hora de saber más sobre esta profesión, la Enfermería. 

Lo más útil del temario en mi opinión ha sido saber utilizar Epi Info 7, ya que presiento que va ser muy provechoso para mi carrera.
  Por último, me gustaría dar las gracias a los dos profesores de la asignatura, Don José Antonio Ponce Blandón en las clases de grupo grande y Don Manuel Pabón Carrasco en los seminarios ya que sin ellos esto no hubiera sido posible.

  Ya lo que queda es estudiar, que ¡¡¡los exámenes finales están aquí ya 😨!!! 

Hasta pronto👋👋

SESIONES TEÓRICAS ESTADÍSTICA Y TIC. TEMA 10

Contraste de hipótesis: para controlar los errores aleatorios, permite cuantificar la compatibilidad entre una hipótesis previamente establecida y los resultados obtenidos.

Con los contraste de hipótesis establecemos a priori una hipótesis cerca del valor del parámetro, realizamos la recogida de datos y analizamos la coherencia entre la hipótesis previa y los datos obtenidos.

El test de hipótesis siempre va a contrastar la hipótesis nula ( la que no establece relación entre las variables de estudio).

Errores de hipótesis

El test d ehipótesis mide la probabilidad de error que cometo si rechazo a hipótesis nula. Con la misma muestra podemos aceptar o rechazar la hipótesis nula.

Error alfa: probabilidad de equivocarnos al rechazar la hipótesis nula. Normalmente será menos de 0'05. Por encima del 5% de error, aceptamos la hipótesis nula, "significación estadística".

Test de hipótesis chi-cuadrado (variables cualitativas, dependiente e independiente).

Suponemos la hipótesis cierta y estudiamos como es de probable que siendo iguales dos grupos a comparar se obtengan resultados como los objetivos o haber encontrado diferencias más grandes por grupos.

• Grado de libertad: (número de columnas-1) (número de filas-1).

SEMINARIOS ESTADÍSTICA Y TIC. SEMINARIO 5

En este seminario expusimos los proyectos finales de investigación. En nuestro caso, nuestro grupo lo hizo sobre los conocimientos que los alumnos de 3º ESO tienen sobre el bullying y si esto influía en que lo realizaran o no.

Primero hicimos una introducción explicando lo que en normas generales era el bullying

Dan Olweus fue el primero que investigó el tema

Nuestros objetivos con el trabajo fueron :

• Medir la prevalencia del acoso escolar
• Sondear qué conocimentos tienen del bullying.

Los resultados que obtuvimos fueron:

A las conclusiones a las que llegamos fueron:

• El 100% de los que admiten haber intimidado a algún compañero alguna vez, saben que las consecuencias más frecuentes que esto provoca en los que lo sufren es sentir miedo, abandonar la escuela y bajar las notas, aunque de esos, un 21% solo lo asocia con sentir miedo.
• En la misma línea, el 50% de los que admiten que en su círculo poner motes es habitual, no lo reconoce como bullying.
• En la gráfica 1 se observa como el 93% de los que dicen haber realizado bullying en alguna ocasión, saben que es un abuso y aún así lo han realizado. Es decir, lo realizan aun teniendo la información necesaria que explica que el bullying es un problema muy grave 

• La gráfica 2 vuelve a apoyar nuestra conclusión, ya que se ve que el 26% de los que han sido informados sobre el bullying lo han realizado. 

Por último hemos agrupado las respuestas de las preguntas 8, 9, 12, 13 y 14 (conocimiento sobre el bullying) de cada encuestado, dándole a cada pregunta un valor de 0-20 puntos. A su vez hemos separado los chicos que han dicho realizar bullying (mediante la respuesta de las preguntas 4 y 6) y los que no. Realizando la media de la puntuación de cada grupo, se observa un 73'75 puntos de media entre los que dicen haber hecho bullying y un 68'29% los que no, por lo que deducimos que quien más sabe de bullying es quien lo realiza.

DÍA INTERNACIONAL DE LA ENFERMERÍA

  El pasado viernes, 12 de Mayo se conmemoró un año más el día internacional de la enfermería, muchos se preguntarán, ¿por qué este día? precisamente porque coincide con la fecha del nacimiento de Florence Nightingale, considerada "la madre de la Enfermería Moderna", después de las tantas aportaciones que hizo esta increíble mujer habría que hacerle un homenaje de algún tipo, ¿no?.

  Aprovecho esta entrada para felicitar a todas las enfermeras y enfermeros y para animar a quien se este pensando en empezar esta carrera el año que viene, porque os aseguro que no hay otra igual, y eso que aun no he acabado ni el primer año.

A seguir ayudando, apoyando, aconsejando, curando porque enfermería hace más.

"El arte de cuidar"

SESIONES TEÓRICAS ESTADÍSTICA Y TIC. TEMA 9

Estadística inferencial: muestreo y estimación

1. Inferencia estadística

El interés en un estudio del ámbito sanitario se centra además de en los pacientes concretos a los que hemos tenido acceso, como a todos los similares a estos.

*Inferir: al inferir nunca se tiene el dato seguro de toda la población sobre la que deduces los resultados de un estudio realizado anteriormente sobre la población que nos interesa, siempre hay error aleatorio.

• Población de estudio: conjunto de pacientes sobre los que queremos sacar conclusiones.
• 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, a lo general.
• Técnicas de muestreo: conjunto de procedimientos que permiten elegir muestras de tal forma que éstas reflejen las características de la población (para evitar sesgos).

- Cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, favorezco la reducción del error aleatorio por probabilidad.

2. Proceso de la inferencia estadística

*Parámetro: cuando tenemos una población de estudio y queremos obtener una medida.

*Estimador: medida de la variable de estudio obtenida en la muestra.

3. Error estándar

• Medida que trata de captar la variabilidad de los valores del 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; cuando más pequeño es el error estándar de un estimador, más nos podemos fiar del valor de una muestra concreta.

-Cálculo del error estándar.

Va a depender de cada estimador

• Error estándar para una media: S/√n
• Error estándar para una proporción (frecuenica relativa): √p(1-p)/n

*Mientras mayor sea el tamaño de una muestra, menor será el error estándar.

4. Intervalos de confianza

• Medio para conocer el parámetro en una población midiendo el error que tiene que ver con el azar (error aleatorio).
• Par de números tales que, con un nivel de confianza en que podamos asegurar que el valor del parámetro es mayor o menor que ambos números.

Cálculo: 

-Z es un valor que depende del nivel de confianza 1-α con que se quiera dar el  intervalo

•  Para nivel de confianza 68% z=1.

• Para nivel de confianza 95% z=1,96 ~2.

• Para nivel de confianza 99% z=2,58 ~3.

-Mientras mayor sea la confianza que queramos otorgar al intervalo, éste será mas amplio, el extremo inferior y el superior del intervalo estarán más distanciados y, el intervalo será menos preciso.

5. Procedimiento muestral (técnica de muestreo)

El muestreo consiste en escoger un grupo pequeño de una población para que podamos tener un grado de probabilidad de que esa muestra posea las características de la población que estamos estudiando.

6. Tipos de muestreo

7. Tamaño de la muestra

Depende de: 

• Error estándar.
• Mínima diferencia entre los grupos de comparación que se considera importante en los valores de la variable a estudiar.
• Variabilidad de la variable a estudiar.
• Tamaño de la población de estudio.

SESIONES TEÓRICAS ESTADÍSTICA Y TIC. TEMA 8

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL, POSICIÓN Y DISPERSIÓN.

1. Resumen numérico de una serie estadística:

Además de las tablas y gráficos podemos resumir una serie de observaciones mediante estadísticos. Solo se aplican a variables cuantitativas continuas.

Tres tipos de medidas estadísticas: 

• Medidas de posición: informa de la magnitud, tamaño o posición de las observaciones de los datos una vez que están ordenados de menor a mayor.
• Medidas de tendencia central: dan idea del comportamiento central de los sujetos.
• Medidas de dispersión o variabilidad: información sobre la heterogeneidad de los sujetos, diferencia entre ellos.

2. Medidas de tendencia central

• Media aritmética (x): suma de todos los valores de la variable observada entre el total de observaciones.
• Media aritmética ponderada (cuando los datos estan agrupados en intervalos): se suma la marca de clase multiplicada por la frecuencia absoluta y dividimos netre el número de sujetos.
• Mediana: valor de la observación que se queda en el 50% de los datos hacia arriba y hacia abajo; si el número de observaciones es impar, se suman los dos valores que quedan en el centro y se dividen entre 2. 
• Propiedad: solo se tiene en cuenta la posición de los valores en la muestra, por lo que tiene mucho mejor comportamiento que la media cuando hay observaciones. 
• Moda: valor que más se repite. Si hay más de una la muestra es bimodal y más de dos multimodal.
• Clase modal: cuando los datos están agrupados y corresponde al intervalo en el que el cociente entre la frecuencia relativa y la amplitud (se resta el intervalo mayor menos el menor).

3. Medidas de posición o cuantiles: para variables cuantitativas y, solo se tiene en cuenta la posición ordenado de mayor a menor de los valores en la muestra.

• Percentiles: divide la muestra ordenada en 100 apartes, para buscar la posición de un percentil en una serie de datos agrupados, buscamos el intervalo en el que la frecuencia relativa acumulada (Hi) sea superior al valor del percentil; el P50 es el valor de la mediana. 
• Deciles: divide la muestra ordenada en 10 partes; el D5 es igual a la mediana y, por tanto, al del P50.
• Cuartil: divide la muestra ordenada en 4 partes, Q2 es igual a la mediana.

4. Medidas de dispersión

La información aportada por las medidas de tendencia central es limitada.

• Rango o recorrido: diferencia entre el mayor y el menor valor de la muestra.
• Desviación media: 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: la misma información peor en valores cuadráticos.
• Recorrido intercuartílico: diferencia entre el tercer y primer cuartil.
• Coeficiente de variación: medida de dispersión relativa. Para comparar la hetrogenidad de dos series numéricas con independencia de las unidades de medidas. Va de 0 a 1.

5. Distribuciones normales

Distribución de probabilidad de variable continua que con más frecuencia aparece en fenómenos reales. 

Las distribuciones normales en un histograma aparece una especie de campana, por eso la campana de Gauss. Es simétrica respecto de los valores de posición central, la moda va coincidir con la media y la mediana.

6. Asimetría y Curtosis

• Coeficiente de asimetría de una variable:  grado de asimetría de la distribución de sus datos en torno a su media.
• Curtosis o apuntamiento de la curva:  no tiene relación con la simetría, sirve para medir el grado de concentración de los valores que toma en torno a su media. Los datos se acumulan mucho, mientras más se acumulen, más apuntada es la curva.

SEMINARIO ESTADÍSTICA Y TIC. SEMINARIO 4

En este seminario Manuel explicó algunos conceptos de los temas finales de la asignatura para así adelantarnos a cuando lo diéramos en la clase de grupo grande.

Tipos de análisis estadísticos según el tipo de variables implicadas en el estudio:

• Chi cuadrado:  cualitativa Vs cualitativa.
• T de Student: cualitativa dicotómica Vs cuantitativa.
• Test ANOVA: cualitativa policotómica Vs cuantitativa.
• Regresión lineal: cunatitativa Vs cuantitaiva.

*En Epi info podemos realizar tablas de 2 x 2

Varianza ( s2 ): es el promedio del cuadrado de las distancias entre cada observación y la media aritmética del conjunto de observaciones.

Desviación típica (S): La varianza viene dada por las mismas unidades que la variable pero al cuadrado, para evitar este problema podemos usar como medida de dispersión la desviación típica que se define como la raíz cuadrada positiva de la varianza.

Recorrido o Rango muestral (Re). Es la diferencia entre el valor de las observaciones mayor y el menor.  Re = xmax - xmi.

La población investigada, según los resultados puede ser:

Tipos de error al tomar una decisión: 

• Hipótesis nula (Ho): No existen diferencias significativas en la eficacia clínica de dos fármacos A y B (A=B)
• Hipótesis alternativa (Ha): Existen diferencias en la eficacia clínica de dos fármacos A y B (A ≠ B) A > B ó A < B
• Error tipo I (alfa): El investigador rechaza la Ho siendo esta verdadera en la población (el investigador concluye que existe diferencia cuando en realidad no la hay).
• Error tipo II (beta): El investigador no rechaza la Ho siendo esta falsa en la población (el investigador concluye que ha sido incapaz de encontrar una diferencia que existe en la realidad).

Chi cuadrado

Chi cuadrado en epi info

T de Student

T de student en epi info

SEMINARIOS ESTADÍSTICA Y TICS. SEMINARIO 3

  Este seminario tuvo lugar el 29 de Marzo, donde el profesor nos enseñó como crear formularios, grabar datos y analizar datos grabados en el programa informático Epi info.

El proceso es cómo explico a continuación:

Así sería el resultado final. Ahora a través de un vídeo se explica como llegamos hasta la última imagen.

Gracias a conocer el funcionamiento de este programa, podremos analizar los datos de nuestro trabajo de investigación final.

SESIONES TEÓRICAS. ESTADÍSTICA Y TICS. TEMA 7

Introducción a la bioestadística 

1. ESTADÍSTICA

 Cuerpo de conocimientos para aprender de la experiencia, en forma de números provenientes de medias que muestran variaciones entre los diferentes individuos. La variabilidad consiste en los cambios de las características clínicas observadas en cada paciente. La estadística es la ciencia que estudia la variabilidad.

2. ESCALAS DE MEDIDA (para medir variables)

-Escala nominal: nivel inferior de medida. En una característica o variable solo se puede comprobar si son iguales o diferentes.

-Escala ordinaria: en la medición ordinal con dos o más modalidad de una variable, es posible establecer si son iguales o diferentes; si son distintas, determinar cuál de ellas es mayor.
*Los números expresan relaciones de: igualdad, desigualdad y orden.
*Características: no podemos establecer la camtidad de mehoría diferencial que un nivel, categoría o número representa en relación a cualquier otro; carecemos de suficiente información para determinar si entre los niveles 3 y 4 existe el mismo grado de mejoría que entre el graso 3 y 2 o 1 y 2; no se puede afirmar que la categoría 4 sea la doble que la 2; solo podemos establecer un orden, una jerarquía 4>3>2>1.

- Escala de intervalo: presenta las características propias de las dos escalas anteriores. Desigualdad e igualdad.
* Identidad y orden; el requerimiento de que las distancias o intervalos iguales representan distancias equivalentes.

-Escala de razón: nivel más alto de medición. Características propias de las tres escalas anteriores ya que permite obtener la misma información que las escalas anteriores.
*Igualdad, desigualdad (identidad.
*Orden; distancias equivalentes entre los intervalos; la ventaja adicional de poseer el 0 absoluto. En la que el 0 representa nulidad o ausencia de lo que se estudia.

3. TIPOS DE VARIABLES

-Cualitativas: propiedades que no pueden ser medidas. Pueden ser nominales porque se miden con escalas nominales, dentro de estas existen las dicotómicas (2 niveles o categorías, solo 2 respuestas posibles) y las policotómicas (más de 2 categorías).

-Cuantitativas: se pueden medir en términos numéricos. Son las que se utiliza en escalas de intervalo  de razón, dentro de estas se encuentran las discretas (solo se puede tomar un número finito de valores, la unidad de medición no puede ser fracción) y continuas (las que aceptan cualquier número denro de un rango).

4. VARIABLES: REPRESENTACIÓN DE DATOS

Tablas de frecuencia: imagen de los datos que muestran las frecuencias en columnas y categorías de las variables en las filas.

Requisitos: auto-explicativas, sencillas y de fácil comprensión, con título breve y claro, indican lugar, fecha y fuentes de información, incluye las unidades de medida en la cabecera, indican la base de las medidas relativas, hacen explícitas las abreviaturas.

Frecuencia relativa: es un valor entre 0-1, se estudia dividiendo la frecuencia absoluta entre el número total de la muestra.

5. VARIABLES CONTINUAS. REPRESENTACIÓN DE DATOS

-Definición de intervalos, definición de extremos de los intervalos. Procurando que esos extremos sean exhaustivos, definición de amplitud o distancia entre los extremos, cálculos de la marca de clase de cada intervalo.

-Cálculo del recorrido: diferencia entre el valor más alto y el más bajo.

-Cálculo de intervalo: la raíz cuadrada del número de datos observados.

-Amplitud de los intervalos: recorrido entre el número de intervalos.

6. REPRESENTACIÓN GRÁFICAS.

-Forma rápida de comunicar información numérica (frecuencias), imágenes de las ideas (barras, sectores), aumentan la información escrita, ofrecen orientación visual, no reemplazan al texto.

Normas básicas: visualmente claros, claramente descritos en pie de figura y en texto, representar gráficamente las conclusiones del estudio, evitar gráficos confusos, no sobrecargados.

-Reacciones locales más frecuentes:
*Diagrama de barra: se utiliza para medir una variables cualitativa, nominal y sobre todo policotómicas.
*Pictogramas: variante del diagrama de barra que se usa para representa variables cualitativas, se diferencia del diagrama porque se sustituyen las barras por iconos o imágenes.

-Histogramas y polígonos de frecuencia: 
*Histograma:igual que el anterior en cuanto al tipo de frecuencia que se pueden utilizar. En el eje X se representan los intervalos en los que categorizamos esa variable y en el Y la frecuencia.
*Marcas de clase: punto medio de cada intervalo, es decir, la media. Media entre los dos intervalos.
*Polígono de frecuencia: polígono que forman las marcas de clase al unirlas

7. GRÁFICOS 

-Gráfico de tronco y hojas: formas de expresar variables cuantitativas, continuas particularmente.

-Gráfico de sectores: se utilizan para trabajar con variables cualitativas. Sobre todo variables con pocas categorías como por ejemplo las dicotómicas.

-Gráfico para datos bidimensionales: variables cuantitativas.

SESIONES TEÓRICAS. ESTADÍSTICA Y TICS. TEMA 6

La etapa empírica de la investigación

1. MATERIAL Y MÉTODOS.

Se selecciona un grupo de individuos con validez interna y externa, y en el muestreo hay que tener en cuneta el tamaño de la muestra (error determinado de <0,50), y la representatividad del muestreo aleatorio, ya sea simple, estratificado, multietápico...

a) Planificación de la recogida de datos: por observación directa, fuentes documentales. A través de entrevistas, cuestionarios...

b) Registro y procesamiento: agrupación de datos, distribución de frecuencia, tablas cruzadas, bases de datos...

c) Ejecución de la recogida de datos: pilotaje previo, evitar sesgos, hoja de recogida de datos.

d) Análisis: revisión de la información, comparación de grupos, controlar las variables, etimar magnitud de asociación, errores en los estudios...

2. MEDIDAS DE FRECUENCIA EN ESTUDIOS DESCRIPTIVOS

Medida de prevalencia: situación en un punto determinado en el tiempo.

Incidencia: lo que está pasando durante un periodo de tiempo.

Nuevos casos: frecuencia de estos, durante un periodo de tiempo. 

Incidencia acumulada: calcula una proporción de incidencia, es decir, el riesgo de que se produzca un fenómeno. Se calcula utilizando un periodo de tiempo durante el cual consideramos que todos los individuos de la población están a riesgo de la enfermedad y observamos la proporción de sujetos que desarrollan la enfermedad. 

3. TASA DE INCIDENCIA O DENSIDAD DE INCIDENCIA.

Se refiere a la velocidad con la que aparecen los nuevos casos con respecto al tamaño de la población. Si se dispone de los diferentes tiempos de observación (tiempos en riesgo) de los diferentes individuos.

• Es necesario especificar la unidad de tiempo a las que se refiere la tasa, una misma cantidad de personas-tiempo se puede obtener mediante el seguimiento de distintos grupos de población, se mide en unidades de tiempo elevado a menos 1; no son proporciones, es una tasa instantánea y puedo obtener valores por encima de 1; expresa la tasa a la que ocurren los eventos en sujetos de la población de riesgo en cualquier momento

-Personas-tiempo: suma de tiempos que los individuos están a riesgo de desarrollar el evento; las unidades a utilizar no dependen del investigador.

4. ESTUDIOS DE SEGUIMIENTO Y EXPERIMENTALES

Medida de asociación 

-Incidencia en no expuestos: número de casos nuevos entre los no expuestos/ número total de individuos no expuestos. (I.ne)

-Incidencia en expuestos: número de casos nuevos entre los expuestos / número total de individuos expuestos. (I.e)

Riesgo relativo (I.e/I.ne)

-Magnitud de la asociación: cuando el riesgo relativo es 1 quiere decir que las incidencias de expuestos y no expuestos es la misma, por lo que aceptamos hipótesis nula. Si el resultado es menor que 1 se acepta la hipótesis nula, mientras que si es mayor que uno la despreciamos.

5. Estudios de casos y controles. Estimación de la magnitud de asociación

  Se comparan dos grupos: uno que presenta la variable dependiente y otro grupo control que no la presenta. En estos estudios no hay ni incidencia ni prevalencia porque se indaga en su  pasado. 

Se calcula los ODDS RATIO mediante: 

-ODDS casos: presencia del factor entre los casos / Ausencia del factor entre los casos.

-ODDS controles: presencia del factor entre los controles / Ausencia del factor entre los controles

Otra forma es mediante esta tabla:

SESIONES TEÓRICAS. ESTADÍSTICA Y TIC. TEMA 5

El marco teórico y los objetivos de la investigación. Hipótesis de la investigación.

  Definición y formulación de objetivos: definir lo que queremos lograr con la investigación. Los objetivos tienen que ser fundamentados, concretos y realistas.

  Hipótesis: "Estado conjetural que enlaza las variables independiente y dependiente. Es decir siempre sospechamos que una variable influye sobre otra". Tiene que enunciar una relación esperada, exige una definición previa clara y concisa de dichas variables. En toda hipótesis hay dos hipótesis alternativas y una nula.

  El marco teórico: ¿Cómo se construye el marco teórico de una investigación?: se trata de formular la pregunta PICO a partir del problema que presenta el paciente o la unidad, es decir, reducirla a términos claros  precisos, dividirla en sus elementos principales; localizar y evaluar las pruebas disponibles en bases de datos, esto es, dar suficiente confianza y validez al mismo para hacer recomendaciones científicas y aplicar las conclusiones a la práctica.

Tipos de estudios

  Diseños cuantitativos (epidemiológicos), dentro de este hay 3 tipos. Descriptivo, se limita a observar y describir a un grupo de población o fenómeno por el investigador, este no experimenta nada, solo visualiza el comportamiento de la variable; analítico, estudio de cohortes (cosas que poseen algo en común) o de seguimiento, es decir, relaciones entre dos fenómenos y experimentales relación entre dos variables, pero la independiente la introduce el investigador.

  Dentro del estudio analítico hay dos subgrupos, estudio de seguimiento o de cohorte, haciendo seguimiento del grupo, que a su vez puede ser o prospectivo ( hipótesis con una variable dependiente y otra independiente) o retrospectivo (clasificar una cohorte en expuestos y no expuestos a la variable independiente y observar a lo largo de un período de tiempo si han desarrollo la enfermedad); y estudios de casos y controles, tengo un grupo de sujetos que presntan la variable dependiente y quiero saber si el pasado influye en ese dato.

Niveles de evidencia

  I: obtenida de al menos un experimento clínico controlado y aleatorizado, con un meta-análisis de alta calidad.

  II: obtenido de un experimento clínico controlado al menos, de un meta-análisis con probabilidad alta de resultados falsos positivos o falsos negativos.

  III: III.1 experimentos controlados peor no aleatorizados (algunos se niegan a hacer el estudio), bien diseñados en todos los otros aspectos; III.2 estudios analíticos observacionales bien diseñados tipo cohorte prospectiva o casos y controles, preferiblemente multi-céntricos; III.3 obtenida de cohortes históricas, múltiples series de tiempo o series de casos tratados. Es el más frecuente.

  IV: opiniones de autoridades respetadas basadas en experiencia clínica no cuantificada, o en informes de comités de expertos.

  Aplicación de las conclusiones a la práctica: grados de recomendación, aplicables como criterios de calidad.

  Grado A: evidencia satisfactoria, sustenta la recomendación para la intervención o actividad.

  Grado B: evidencia razonable. Nivel II, III.1 o III.2.

  Grado C: evidencia pobre. Nivel III.3 o IV.

  Grado D: evidencia razonable que sustenta excluir o no llevar a cabo la intervención o actividad en consideración.

  Grado E:existe evidencia satisfactoria que sustenta excluir o no llevar a cabo la actividad en consideración. 

SESIONES TEÓRICAS. ESTADÍSTICA Y TIC. TEMA 4

Fuentes de información y revisión bibliográfica. Información Documental e información de campo.

Antecedentes:

• Se trata de la información que se recoge dentro de la etapa empírica y sirve para enfocar la atención en un problema particular y para formular la pregunta,  ampliar conocimientos y teorías previas, y se impide investigar sobre algo ya sobradamente investigado.

Fuentes de conocimiento:

• Primarias que son manuscritos directos y Secundarias que son bases de datos.

Procedimiento:

• Sistemas “booleanos”, teorías de conjunto.


• Selección de descriptores (palabras clave) del Thesaurus
• Selección del sistema de búsqueda.
• Textos publicados hasta los 10 últimos años.
• Leer resultados, titulo, autor/es, descriptores (palabras clave), localización revista, idioma y resumen (no siempre aparece).

Fuentes de información de campo

• Observación directa: es el método más fiable. Solo lo podemos hacer con aquellas variables que son observables.
  Se suelen cometer errores por los observadores (falta de la definición operacional y precisa de cómo se medirá la variable, es decir saber qué criterio se va a usar); el instrumento utilizado (derivados por los desaciertos en su construcción y en lo que se quiere medir) o el fenómeno observado (existen diferencias en las unidades de estudio; variabilidad de las circunstancias; variabilidad de los sujetos).
• Entrevistas y cuestionarios: fuentes muy habituales en la investigación. Los cuestionarios suelen tener un carácter más cerrado y más estructurado y la entrevista es más abierta y está menos estructurada (estructuradas, semiestructuradas o no estructuradas, tienen ventajas y desventajas).
• Registro por el propio paciente: ejemplo: registros de 24h de alimentación.
• Informador directo: por ejemplo a cuidadores en caso de que la persona sea dependiente.
• Registros previos: historia clínica anterior.
• Primarios. La propia historia clínica
• Secundarios. Es una base de datos donde localizar registros primarios, es decir historias clínicos.
• Individuales. Los historiales clínicos son individuales.
• Agregados. Historiales de toda la familia.

Etapas de la elaboración de un cuestionario:

• Articular los objetivos con claridad y precisión, identificar y operativizar variables, elegir el tipo de cuestionario y el tipo de pregunta, redactar las nuevas preguntas, definir los códigos, escalas y puntuaciones, elegir el orden de las preguntas, diseñar el formato de presentación y el manual de instrucciones, entrenar a los encuestadores, recabar opiniones sobre el borrador del cuestionario, realizar una prueba piloto, revisar el cuestionario y le manual de instrucciones, evaluar la calidad del cuestionario, pueden ser autoadministrado (El sujeto de estudio lo complementa) o heteroadministrado (El encuestador le preguntas las cosas, por tanto se puede dar participación del investigador pudiendo interferir en la respuesta).

SESIONES TEÓRICAS. ESTADÍSTICA Y TIC. TEMA 3

LA ETAPA CONCEPTUAL DE LA INVESTIGACIÓN: EL PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN

Identificación y valoración del problema de investigación.

• Las ideas van a depender de: capacidad del profesional, requieren revisión, consulta a expertos, establecer marco teórico o identificación de las variables a tener en cuenta, análisis de la fiabilidad del estudio.

Puntos de guía para el desarrollo de la investigación.

• Definir pregunta clara, escoger diseño y población adecuada, medir variables con precisión y exactitud, planear estrategias de análisis, organizar y ejecutar el estudio con cuidado, interpretar y comunicar los resultados con precaución.

Importancia del problema: determinar la pertinencia de un trabajo.

• Frecuencia, gravedad, interés social...
• Beneficios que puedan derivarse del estudio.
• Aplicaciones prácticas que pueden derivarse de los resultados.
• Importancia por su valor teórico.

Aspectos a valorar en la justificación de un proyecto: pertinencia: decálogo.

1. Variables fáciles de medir.
2. Tiempo hasta que aparezca el resultado.
3. Oportunidad.
4. Sujetos disponibles.
5. Colaboración con otros porfesionales, servicios o centros.
6. Instalaciones y equipamientos.
7. Recursos económicos.
8. Experiencia del equipo investigador.
9. Consideraciones éticas.
10. Interés del propio equipo investigador.

Día Nacional Contra las Agresiones a Sanitarios

  Muy triste que tenga que existir este día. Los sanitarios, entre los que en un futuro me incluiré, están para cuidar y apoyar a quien lo necesita, por esto, únete a nosotros, no contra nosotros.

  16 de Marzo.

SESIONES TEÓRICAS. ESTADÍSTICA Y TIC. TEMA 2

FASES DEL PROCESO DE INVESTIGACIÓN

1. Etapa conceptual de la metodología de investigación: fase teórica.

• Concreciones variables basándose en antecedentes y revisiones antes estudiadas:

  Observación de hechos, identificación y formulación del problema, revisión bibliográfica (antecedentes), marco teórico (base teórica del problema), definición de objetivos, definición operacional de términos y variables, formulación de la hipótesis e importancia del estudio y limitaciones.

    2. Etapa empírica: proceso de investigación. Material y métodos.

• Establecer una base de investigación:

  Trabajo de campo, obtención de resultados en el trabajo de investigación, definir el enfoque o estrategia de abordaje del problema, fuentes de información válidas.

Validez interna: aplicación de una metodología en un grupo de personas con características parecidas, se debe corresponder con la realidad. Se obtendrán resultados similares.

Validez externa: capacidad de un método de ser repetido en otras poblaciones. Para esta validez es necesario que el método tenga antes validez interna. El procedimiento se ha diseñado de manera que si se mide en una población similar pero no la misma se obtienen resultados similares. 

• Esta confirmada por: planificación de la investigación, trabajo de campo y el análisis de datos.

    3. Etapa interpretativa del proceso de investigación.

• Convalidación de los métodos y los resultados, fortalezas y debilidades del estudio, relacionar los hallazgos con los objetivos y con los hallazgos de otros investigadores, aspectos innovadores y extracción de conclusiones.

   4. Errores en los estudios: Aleatorios (azar) y Sistemáticos "sesgos" (actuaciones del investigador).

• Medidas de control de los errores aleatorios: Primera fase (tamaño mínimo de una muestra para que no haya diferencias importantes en relación a la población total), Segunda fase (uso de prueba o test de hipótesis), Tercera fase (cálculos de intervalo de confianza, par de valores entre los que se encuentra el dato, para las estimaciones obtenidas).

• Tipos de sesgos: de selección (mal selección de la muestra), de clasificación o información (clasificar incorrectamente a un sujeto), de confusión (cuando se realiza un test de hipótesis y al contrastar dos datos uno de ellos no se ha estudiado.

   5. Control de los errores

• En la fase de selección y clasificación: restricciones y apareamientos.
• Validez interna: ausencia de sesgos para la población estudiada; validez externa: capacidad de extrapolar los resultados a otras poblaciones.
• Precisión: fiabilidad
• Exactitud: validez para que un estudio mida realmente aquello para lo que esta destinado.

PRECISIÓN Y EXACTITUD. ESTRATEGIAS

• Medidas objetivas, estandarizar la definición de variables, formar a los observadores, utilizar la mejor técnica posible, instrumentos automáticos, calibrar instrumentos, obtener varias mediciones de una variable para mejorar la precisión.

ÉTICA E INVESTIGACIÓN

• Respetar principios éticos en el diseño, ejecución, análisis...
• Cumplir con la normativa vigente con la protección de los derechos de los participantes.
• Fines y medios moralmente aceptables.
• Autorizaciones a los comités éticos de los centros.

*Fe de erratas en el video: min 1:16 (Objetividad),  min 1:43 (Revisión), min 2:03 (Revisiones). min 2:39 (Difusión).

SESIONES TEORICAS TIC Y ESTADÍSTICA. TEMA 1

  Ser enfermera significa investigar; aunque cada vez va siendo más importante la investigación, es un ámbito muy reciente en nuestra profesión, por lo que aún no se le da la importancia que realmente tiene.

  La investigación tiene como finalidad la resolución de problemas y la mejora del ejercicio profesional.

¿ POR QUÉ ES NECESARIO INVESTIGAR?

  ↑ población anciana, inacapacidades, tecnologías médicas y expectativas de vida; cambio de papel social de la mujer...

*Eficiente no es lo mismo que eficaz:

• Eficiente: Capacidad de disponer de alguien o de algo para conseguir un efecto determinado.
• Eficaz: Capacidad de lograr el efecto que se desea o se espera.

¿PARA QUÉ INVESTIGAR?

-Objetivo de la investigación en enfermería:

"Desarrollar el conocimiento que guía y apoya la práctica y la disciplina de la enfermería" (Comité Europeo de Salud).

LÍNEAS DE NVESTIGACIÓN

  El grupo INVESTEN estudia los proyectos de investigación de enfermería, este grupo actúa sobre la mejora de cuidados, más salud para la población y mayor desarrollo profesional.

PRIORIDAD DE LA INVESTIGACIÓN EN ENFERMERÍA

  Fomento de la independencia y autocuidado, garantía de continuidad de los cuidados de enfermería, desarrollo de la gestión de enfermería, reducción de los problemas de salud causado por hábitos de vida y problemas medioambientales, así como los efectos nocivos de las nuevas tecnología, ayuda a familias, desarrollo de modelos y métodos para el equilibrio costes/beneficio.

DIFICULTADES PARA EL DESARROLLO DE LA INVESTIGACIÓN ENFERMERA

  Falta de tiempo (sobrecarga de trabajo, reducción de recursos), carencia de una formación teórico-práctica, falta de conocimientos sobre la metodología de investigación, cuestiones burocráticas, inexistencia de documentación clínica de enfermería validada y estandarizada, entre otros.

Posibles alternativas: los recursos informáticos son suficientes pero están infrautilizados o usados de forma ineficaz, no debe exigirse este esfuerzo personal a toda enfermera.

INVESTIGACIÓN EN ENFERMERÍA. FACTORES DE DESARROLLO.

  Creación de programas de enfermería donde se fomente la investigación de enfermería, ya sea en asociaciones, instituciones, congresos y reuniones...

ANTECEDENTES HISTÓRICOS

• Siglo XIX: Florence Nightingale reconoce la recopilación sistemática de datos.
• Años 50: Nursing research, la primera revista especializada en investigación de enfermería.
• Años 70 Europa: amplio desarrollo en Reino Unido y Holanda, con 3 niveles de investigación en enfermería.

FUENTES DE CONOCIMIENTO HUMANO

Tradición, autoridad, experiencia, ensayo/error, intuición, razonamiento lógico y método científico.

EL MÉTODO CIENTÍFICO

1. Ciencia: se tiene que basar en conocimientos científicos.

• Pura o formal: ciencias abstractas.

            -Se ocupa de formas o ideas, sus enunciados son relacionados entre signos.

            -Método: lógica, para demostrar los teoremas propuestos.

            -Ejemplos: matemáticas.

• Aplicada o fáctica: ciencias experimentales.

           -Se ocupa de ña realidad y sus hipótesis, sus enunciados se refieren a sucesos y procesos.

           -Método: observación y experimentación.

           -Ejemplo: ciencias sociales y ciencias de la salud.

      2. Características

      3. Problemas: complejidad para identificar características que se pretenden asociar, medición (problemas de procedimiento e instrumentos de medición empleados), control en términos de comparación, ética (necesidad de vigilar las repercusiones de las investigaciones sobre los sujetos).

METODOLOGÍA DE INVESTIGACIÓN. PRECEPTOS BÁSICOS.

• Grupos de personas: información sobre la distribución de problemas de salud en colectivos de personas.
• Comparación de grupos
• Distribución de la enfermedad: no es aleatoria y es posible encontrar diferencias entre los grupos a comparar.