METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN

Hay un panel de discusión, correspondiente a la clase de hoy aquí. Esta relacionado además con una lista de mail, de tal manera que cualquier comentario puede ser leído, además, en el buzon de cada alumno.

Se han suprimido algunas frases del log, sobre todo referentes a entradas y salidas de diferentes personas en el canal durante la presentación

Textoconferencia del día 30 de Mayo de 2006, martes
[17:01] (MJesus> Buenas tardes
[17:01] (Santiago> buenas tardes, como estáis?
[17:01] (oussamah> hola
[17:01] * MJesus está sentada, ¿y ustedes?
[17:02] (oussamah> listos
[17:02] (MJesus> oussamah no me mandaste el título del trabajo que vas a hacer
[17:03] (MJesus> Olga, y carolina tampoco mandaron el titulo del trabajo....
[17:03] (MJesus> a que esperais ?
[17:04] (MJesus> cristina y carolina estan jusntas,
[17:04] (MJesus> habeis mandado el titulo ?
[17:05] (MJesus> Bea, idem.... ¿titulo del trabajo ?
[17:05] (MariaR> yo estoy en ello.pensando
[17:05] (MJesus> hola maria Ridruejo: el titulo del trabajo ?
[17:05] (oussamah> estoy pensando en ello,te adelanto sguro q sera algo de nefro
[17:06] (MJesus> pero hay que pensar con mas rapidez....
[17:06] (MariaR> ya,estoy en ello.no te preocupes
[17:06] (MJesus> bueno, gracias por el adelanto ousama, pero los plazos corren
[17:06] (MJesus> no me preocupo?. Bueno.... pero pongo ya menos nota maria ?
[17:07] (Carolina> Las dos t hemos mandado el título del trabajo, lo has recibido?
[17:07] (MJesus> ah pues no se....
[17:07] (MariaR> no que estoy en ello
[17:07] (MJesus> es decir, no puedo mirar el corero desde las 11 de esta mañana
[17:07] (MJesus> voy a cerlo
[17:07] (MJesus> voy a verlo
[17:09] (MJesus> esta el de olga alamo, vanessa camarero
[17:10] (MJesus> aldo y sonia
[17:10] (MJesus> y carolina
[17:10] (iria> hola, buenas
[17:10] (MJesus> bueno, pues lo dicho; faltan unos cuantos....
[17:10] (MJesus> hola iria
[17:10] (MJesus> tengo que decir que ya hay dos que ham mandado el trabajo completo
[17:10] (MJesus> es decir, redactado el proyecto
[17:11] (MJesus> asi que.... animo los demas!
[17:11] (MJesus> que poder, se puede
[17:11] (marta> pues si les sobre tiempo nos pueden echar una mano al resto
[17:11] (Carolina> y el mio? soy Cristina
[17:11] (MJesus> crstina, no, no me ha llegado
[17:12] (MJesus> bueno, mandalo de nuevo cristina venga
[17:12] (MJesus> a ver, un voluntario que vaya ala web y diga que temas tocan hoy
[17:12] (iria> tenemos hasta el día 15, no?
[17:12] (MJesus> si, para hacerlo si. para entregar el titulo, hasta el domingo
[17:12] (MJesus> el domingo pasado, se entiende
[17:13] (MJesus> venga, a ver, de que toca hablar hoy ?
[17:14] (MJesus> han mirado la web ?
[17:14] (MJesus> una cosa: los que estan con webchat, para mirar la web sin desconectarse, tiene que abrir otro navegador
[17:14] (MJesus> (osea, abrirlo d enuevo en otra ventana)
[17:14] (MJesus> Bego ?
[17:15] (MJesus> Begoña, estas despierta ?
[17:15] (Oscar> manejo de informacion. plan de analisis
[17:15] (iria> manejo de la información y planes
[17:15] (Oscar> y plan de accion
[17:15] (MJesus> ah que bonito.... gracias oscar e iria!
[17:15] (MJesus> pue vamos con ello.....
[17:16] (Carolina> te lo acabo de mandar, espero que esta vez te llegue
[17:16] (MJesus> veamos, como podemos manejar la información para tener buen rendimiento en nuestro estudio ?
[17:16] (MJesus> acaba de llegar, cristina
[17:16] (Carolina> vale, gracias
[17:17] (MJesus> a ver, cristina, ya que estas ahi, y tan bien acompañada: hablanos un poco de como podremos manejar la información para ser eficaces
[17:17] (Aldo> hola a todos
[17:18] (MJesus> hola aldo. Estamos con el manejo de la información...
[17:18] (Aldo> vale
[17:18] (Aldo> cosa muy apreciada hoy dia
[17:18] (Sonia> buenas tardes
[17:18] (MJesus> a ver, quien puede ayudar a cristina-carolina a explicar como manejar la informacion
[17:18] (Carolina> Lo primero yo creo que sería el ser objetivos y realistas con lo que tenemos.
[17:18] (MJesus> MUY BIEN!
[17:19] (MJesus> mas...
[17:20] (Carolina> tener fuentes fiables
[17:20] (Aldo> hay que tener fuentes de informacion veraces
[17:20] (MJesus> a que te refieres ? a la bibliografia ?
[17:21] (Carolina> bibliografía, opiniones...
[17:21] (Aldo> con prestigio ya probado en la seleccion de sus datos
[17:21] (MJesus> ah muy bien.... hay que ser cuidadosos con eso. Pero una vez pergreñado el proyecto... vamos recogiendo los datos buscados..... y ahora que ?
[17:22] (Aldo> ordenarlos
[17:22] (Carolina> realizar tus propias gráficas,....para tener todo ordenado y bien visible
[17:22] (MJesus> osea, ya tengo el listado de los 156 casos seleccionados, y una lista que pone hombre 45 años, rubio, hipertenso.------ mujer 34, morena, diabetica... y ahora ?
[17:23] (MJesus> Aldo, ¿ordenarlos por orden alfabético? de edades ?.... de aparicion ?
[17:23] (Aldo> cronologia, origen autores
[17:24] (Aldo> ah de los datos de cada trabajo...
[17:24] (Aldo> pues eso por caracteristicas epidemiologicas
[17:24] (MJesus> aldo.... que autores? estamos hablando de los datos del proyecto a realizar....
[17:24] (MJesus> que hacemos con ese listado?
[17:25] (Carolina> elegir las variables
[17:25] (Aldo> lo agrupamos por caracteristicas
[17:26] (MJesus> las variables las hemos elegido antes de empezar: es decir, elegimos buscar edad, sexo, color del pelo, enfermedad previa..... por eso tenemos ese listado
[17:26] (Santiago> Generar subgrupos que engloben las distintas variables a que estan sujetos
[17:27] (MJesus> muy bien, como lo agrupamos ?
[17:27] (MJesus> formamos un montoncito con los casos de rubios, otro con los de morenos ... ?
[17:28] (Aldo> los separamos segun las variables
[17:28] (Aldo> qu se han elegido no?
[17:29] (MJesus> separar/formar grupos.... viene a ser lo mismo, no ?
[17:29] (Aldo> si...
[17:29] (Sonia> si
[17:30] (MJesus> aja.. ya vamos avanzando.....
[17:30] (MJesus> y una vez hechos los montoncitos con las fichas ?
[17:30] (iria> te refieres al analisis descriptivo?
[17:31] (MJesus> pues me refería a "como podremos manejar la información para ser eficaces" ?
[17:31] (Santiago> valorar su grado de significación y con ello intentar inferir relaciones causa_efecto?
[17:31] (MJesus> un paso de gigante, por fin santiago!
[17:32] (MJesus> de los montoncitos a la significacion, un buen salto, en efecto
[17:32] (Isabel> hola
[17:32] (MJesus> hola Isabel!
[17:32] (Isabel> perdon por el retraso
[17:32] (Sonia> vale
[17:33] (MJesus> bueno, vamos a ver... si estan de acuerdo conmigo:
[17:33] (MJesus> MANEJO DE LA INFORMACIÓN
[17:33] (MJesus> Un primer elemento básico en el trabajo de investigación es el adecuado registro, medición y sistematización de la información recolectada a partir de la observación.
[17:33] (MJesus> La comparación mediante el usos de indicadores que expresen la magnitud y aspectos cualitativos de los problemas de salud,
[17:33] (MJesus> es una práctica rutinaria en la investigación.
[17:34] (MJesus> estan de acuerdo ?
[17:34] (iria> por ahora sí
[17:34] (Santiago> si
[17:34] (marta> si
[17:34] (lara> ok
[17:34] (MJesus> En ocasiones se requiere homogeneizar dicha información
[17:35] (Isabel> bien
[17:35] (MJesus> a fin de poder establecer comparaciones que sean válidas.
[17:35] (Carolina> si
[17:35] (MJesus> es asi? o no... ?
[17:35] (Santiago> lo es
[17:35] (Carolina> si
[17:36] (MJesus> osea, nuestras fichas contienen datos como "diabetes" "hiperflucemia", "diabetica" "prediabetica...." etc etc: habra que homogeniezar!
[17:36] (MJesus> Sólo cuando se ha cumplido rigurosamente con las etapas anteriores,
[17:36] (MJesus> es posible que el análisisde los datos exprese con todas sus potencialidades.
[17:36] (MJesus> Ya vimos ayer que una variable es alguna característica condición o atributo susceptible medición,
[17:36] (MJesus> que puede adoptar diversos valores a los ojos del observador.
[17:36] (MJesus> Para nuestros efectos, es de también de interés medir estas características.
[17:36] (MJesus> La medición de una variable dependerá de la capacidad del observador
[17:36] (MJesus> y de la disponibilidad de un sistema de registro y medición capaz de identificar el valor real de la misma.
[17:37] (Aldo> vale
[17:37] (MJesus> pues a ver, un ejemplo
[17:37] (MJesus> quien puede ponernos un ejemplo ?
[17:37] (iria> pej el peso
[17:38] (Santiago> tensión arterial
[17:38] (MJesus> el peso, ok... como puedo medirlo ?
[17:38] (MJesus> como debo medirlo?
[17:38] (iria> segun lo que afinemos tendremos un resultado u otro
[17:38] (MJesus> con que instrumentos ?
[17:39] (MJesus> como puedo medir el peso ?
[17:39] (Sonia> una balanza
[17:39] (Sonia> caibrada
[17:39] (Sonia> calibrada
[17:39] (MJesus> perfecto.... una balanza calibrada
[17:39] (MJesus> y lo mido en ... ?
[17:40] (Sonia> gramos o Kg
[17:40] (MJesus> hummmmmm ¿cuantos gramos puede ser el peso de una ballena ?
[17:40] (MJ> olgaalamo
[17:40] (Sonia> depende de lo que se mida
[17:40] (MJesus> con / delante olga
[17:40] (Sonia> una ballena en toneladas
[17:40] (MJesus> exacto: depende de lo que se mida
[17:41] (MJesus> no creo que haya muchas balanzas de ballenas
[17:41] (Sonia> no primero las trozan
[17:41] (MJesus> se le ocurre a alguien como podia calcular el peso de una ballena ?
[17:41] (Santiago> por la producción de barriles de aceite
[17:42] (Sonia> bueno por su ancho alto y grosor
[17:42] (MJesus> y si en vez de calcular el peso de una balena, deseo medir el peso del eritrocito ?
[17:42] (Aldo> una medida pequeña
[17:42] (Vanessa> nick/ miranda
[17:43] (MJesus> con esto, quiero despertar sus neuronas para que se den cuenta que cuando se redacta un proyecto, hay que ser muy cuidadoso en detallar muy bien lo que queremos medir, y como lo vamos a medir
[17:43] (MJesus> al final del proyecto, uno puede encontrarse con que por ejemplo, esta medida la glucosuria en gr y en cruces...
[17:43] (MJesus> o bien detellar: variables: edad, sexo, talla...
[17:43] (MJesus> como se calcula la edad ?
[17:44] (iria> anhos cumplidos mas 0,5?
[17:44] (iria> (lo siento no tengo enhe en el teclado)
[17:45] (MJesus> osea, por ejemplo, en un proyecto de vacunacion infantil, pongo que los sujetos (de 10 meses) tenian 0 + 0'5 meses
[17:46] (MJesus> perdon , 0+0'5 años ?
[17:46] (MJesus> ponganlo como quieran pero midan bien y homogenicen!
[17:47] (MJesus> no hay problema en detallar "edad, expresada en meses, en el momento en que el paciente fue seleccionado para el estudio"
[17:47] (MJesus> o bien "edad, expresada en años, tomando la media aritmetica de la inicial y final durante el estudio"
[17:48] (MJesus> está claro ?
[17:48] (Santiago> si
[17:48] (MJesus> gracias Santiago
[17:49] (MJesus> Condiciones básicas en la definición, registro y medición de variables
[17:49] (MJesus> Al registrar los valores de una variable, existen al menos dos características que la variable definida debe poseer.
[17:49] (MJesus> En primer término, una variable debe ser exhaustiva, vale decir, debe considerar todas las posibles alternativas u opciones de respuesta.
[17:49] (MJesus> Si al aplicar un cuestionario e indagar acerca de las características del nivel socioeconómico como es el tipo de empleo, debiera ser previamente categorizado,
[17:49] (MJesus> e incluir todas las posibles opciones;
[17:49] (MJesus> Los atributos de una variable deben ser mutuamente excluyentes,
[17:49] (MJesus> osea, rubio o moreno, rojizo o .... entreverao!
[17:50] (MJesus> pero uno no puede ser rubio-morenoso
[17:50] (MJesus> e incluirle en 2 categorias
[17:50] (MJesus> de acuerdo ?
[17:50] (MJesus> Es decir, un sujeto no debiera identificarse con mas de una categoría al ser encuestado.
[17:50] (MJesus> Por ejemplo, si preguntamos acerca de la situación laboral ofreciendo las siguientes opciones:
[17:50] (MJesus> * Empleado
[17:50] (MJesus> * Desempleado
[17:50] (MJesus> * Buscando empleo
[17:50] (MJesus> una persona empleada que desea ascender o aumentar sus ingresos con pluriempleo,
[17:51] (MJesus> podría responder a más de una opción en las categorías propuestas arriba.
[17:51] (MJesus> como ven
[17:51] (MJesus> es muy bueno, pensar siempre las cosas antes de empezar
[17:52] (MJesus> Unidades de análisis
[17:52] (MJesus> La unidad de análisis corresponde a la entidad mayor o representativa
[17:52] (MJesus> de lo que va a ser objeto específico de estudio en una medición
[17:52] (MJesus> y se refiere al qué o quién es objeto de interés en una investigación.
[17:52] (MJesus> Debe estar claramente definida en un protocolo de investigación.
[17:53] (MJesus> El tipo de análisis al que se someterá la información es determinante para elegir la unidad de análisis.
[17:53] (MJesus> Por ejemplo, si el objetivo es dar cuenta de la satisfacción del usuario de un servicio médico,
[17:53] (MJesus> la unidad de análisis natural es el paciente atendido,
[17:53] (MJesus> o la persona que se atiende en ese servicio médico.
[17:53] (MJesus> La unidad de muestreo corresponde a la entidad básica mediante la cual se accederá a la unidad de análisis.
[17:53] (MJesus> En algunos casos, ambas se corresponden.
[17:53] (MJesus> Por ejemplo, si se desea estimar la prevalencia de daño auditivo
[17:53] (MJesus> en relación con niveles de ruido ambiental en una muestra de trabajadores de una fábrica,
[17:53] (MJesus> la unidad de muestreo puede corresponder a la entidad "sujeto",
[17:54] (MJesus> si se dispone de un registro detallado de cada sujeto.
[17:54] (MJesus> La unidad de análisis es el trabajador de la fábrica.
[17:54] (MJesus> Si en el mismo ejemplo se conoce de secciones de la fábrica con distinto nivel de exposición al ruido,
[17:54] (MJesus> podría obtenerse una muestra de cada sección (estratos).
[17:54] (MJesus> se entiende bien ?
[17:54] (MJesus> En este caso, la unidad de muestreo corresponde a la "sección",
[17:55] (MJesus> de donde se obtendrá a los sujetos a estudiar de acuerdo a algún procedimiento aleatorio de selección.
[17:55] (MJesus> La unidad de análisis es también en este caso, el trabajador.
[17:55] (MJesus> Correspondencia entre unidades de análisis y de muestreo
[17:55] (MJesus> Unidades de muestreo y de análisis deben corresponderse entre sí.
[17:55] (MJesus> En un enfoque "clínico", por ejemplo, si se desea estudiar el comportamiento de las infecciones hospitalarias,
[17:55] (MJesus> la unidad de análisis podría corresponder al evento "infección hospitalaria" o a "paciente con infección intrahospitalaria".
[17:55] (MJesus> Es evidente que la cifra en ambos casos puede ser diferente:
[17:55] (MJesus> un "paciente" con infección intrahospitalaria puede tener más de un "evento" de infección intrahospitalaria.
[17:56] (MJesus> ¿Cómo llegar a identificar estas unidades de análisis?
[17:56] (MJesus> Si es necesario realizar un muestreo de la población en estudio,
[17:56] (MJesus> la pregunta es ¿Cómo llegar a identificar a las unidades de análisis propuestas?.
[17:56] (MJesus> En este caso es posible obtener un listado detallado de los pacientes del hospital en un momento determinado.
[17:56] (MJesus> Un muestreo aleatorio simple o estratificado según servicio clínico permitirá identificar
[17:56] (MJesus> tanto a pacientes afectados como eventos de infección intrahospitalaria.
[17:56] (MJesus> Si el estudio tiene carácter nacional, es decir,
[17:56] (MJesus> representará el comportamiento global de la infección intrahospitalaria a partir de una muestra de establecimientos,
[17:56] (MJesus> la unidad de muestreo podrá ser el establecimiento.
[17:57] (MJesus> Los estudios ecológicos constituyen un caso particular de investigación
[17:57] (MJesus> en los cuales la unidad de análisis está constituida por agregados poblaciones,
[17:57] (MJesus> generalmente comunidades completas,
[17:57] (MJesus> ubicadas espacialmente en un lugar definido.
[17:57] (MJesus> También el meta-análisis es una forma particular de investigación observacional
[17:57] (MJesus> en la cual la unidad de análisis puede ser el "estudio" seleccionado
[17:57] (MJesus> o los sujetos contenidos en dicho estudio.
[17:57] (MJesus>
[17:58] (MJesus> Ahora pasemos al tratamiento de los datos del estudio.
[17:58] (MJesus> bueno
[17:58] (MJesus> mejor dicho
[17:58] (MJesus> antes de pasar
[17:58] (MJesus> alguna cuda o comentario ?
[17:58] (MJesus> alguna duda o comentario ?
[17:58] (Carolina> no
[17:58] (marta> no
[17:58] (iria> no
[17:58] (Isabel> no
[17:58] (OlgaA> no
[17:58] (MJesus> rgacias Carolina, marta iria, isabel, y olga !
[17:58] (MJesus> Por datos se entiende aquellas unidades de información que van a ser extraídas en el proyecto.
[17:59] (MJesus> Los datos en su forma original rara vez están listos para ser procesados.
[17:59] (MJesus> Es necesario organizarlos para su correcta interpretación y para esto se codifican y transportan en distintos medios.
[17:59] (MJesus> osea, de momento,
[17:59] (MJesus> los montoncitos que antes comentábamos
[17:59] (MJesus> pasaron a la historia
[17:59] (MJesus> y la mayoria de usstedes,
[17:59] (MJesus> no los han vivido
[17:59] (MJesus> yo si :)
[17:59] (MJesus> Debe describirse el proceso de tratamiento de los mismos así como aquellos procedimientos necesarios
[17:59] (MJesus> para garantizar la calidad de su manejo y que proporcionan una base de análisis más válida y fiable.
[18:00] (MJesus> Hablemos algo de SESGOS y ERRORES
[18:00] (MJesus> Error de medición
[18:00] (MJesus> Definición : Entenderemos por error de medición a la diferencia existente entre el valor obtenido al medir una variable con relación a su valor real y objetivo.
[18:00] (MJesus> Se puede producir error de medición por causas que determinan su ocurrencia en forma aleatoria (error aleatorio) o bien ser efecto de un error que ocurre en forma sistemática (sesgo).
[18:00] (MJesus> El concepto de error de medición se visualiza fácilmente cuando el ejemplo se refiere a situaciones experimentales u otras condiciones de medición propias de las ciencias básicas.
[18:00] (MJesus> Las fuentes más importantes de error de medición son:
[18:00] (MJesus> 1) A partir de la variable a registrar
[18:00] (MJesus> Periodicidad (variabilidad en la observación):
[18:01] (MJesus> el suceso observado puede seguir un patrón irregular a lo largo del tiempo, sea distribuyéndose uniformemente en el tiempo o concentrándose en períodos o ciclos.
[18:01] (MJesus> El conocimiento de esta característica es importante en sucesos biológicos que presentan ciclos conocidos (ritmo circadiano, ondas electroencefalográficas, temperatura corporal, accidentes laborales, etc).
[18:01] (MJesus> Naturaleza de la medición:
[18:01] (MJesus> Tanto para variables cuantitativas como cualitativas puede haber dificultad para medir la magnitud o valor de una variable,
[18:01] (MJesus> sea porque la magnitud de valores es pequeña (determinaciones hormonales)
[18:01] (MJesus> o por la naturaleza del fenómeno en observación (estado mental, satisfacción con la atención recibida).
[18:01] (MJesus> Condiciones de la observación:
[18:01] (MJesus> Determinados sucesos requieren de condiciones especiales para que su ocurrencia sea posible.
[18:02] (MJesus> Estas condiciones son bien conocidas en el terreno de las ciencias básicas,
[18:02] (MJesus> no así al considerar grupos humanos y situaciones de no-experimentación (ej. Temperatura, humedad).
[18:02] (MJesus> Errores en la clasificación de determinados eventos (por ejemplo, enfermedades),
[18:02] (MJesus> producto de modificaciones en la nomenclatura utilizada, situación que debe ser advertida por el investigador
[18:02] (MJesus> (ej.: diferentes definiciones operacionales de hipertensión arterial,
[18:02] (MJesus> diferentes códigos de clasificación de enfermedades
[18:02] (MJesus> o cambios en la clasificación de enfermedades).
[18:02] (MJesus> 2) Derivados de características del observador
[18:03] (MJesus> La capacidad de observación de un suceso es variable de un individuo a otro.
[18:03] (MJesus> Es más, frente a un mismo estímulo es posible que dos individuos puedan tener percepciones diferentes.
[18:03] (MJesus> Homogeneizar la observación, garantizando adecuadas condiciones para su ocurrencia y adecuadas técnicas (metodología) de observación,
[18:03] (MJesus> conduce a minimizar errores de medición.
[18:03] (MJesus> El error es inherente al observador, casi independientemente del instrumento de medición utilizado.
[18:03] (MJesus> Es por ello que en los diferentes modelos de investigación epidemiológica
[18:03] (MJesus> se definen estrictas condiciones para homogeneizar la medición realizadas por diferentes observadores,
[18:03] (MJesus> utilizando claras definiciones operacionales o verificando el cumplimiento de estos requisitos entre los sujetos incorporados en un estudio.
[18:04] (MJesus> 3)Relativo a los instrumentos de medición:
[18:04] (MJesus> La medición de fenómenos biomédicos utilizando algo más que los sentidos,
[18:04] (MJesus> conlleva la participación de instrumentos de medición,
[18:04] (MJesus> los que a su vez, siempre tienen limitaciones técnicas para poder medir exactamente lo que se desea.
[18:04] (MJesus> Las limitaciones de los instrumentos de medición se aplican tanto a aparatos y tecnología "dura"
[18:04] (MJesus> como a instrumentos de exploración poblacional, como encuestas o similares.
[18:04] (MJesus> Estas restricciones aplican fácilmente a las pruebas diagnósticas,
[18:04] (MJesus> en las que siempre existe la probabilidad de sobrediagnosticar a sujetos (falsos positivos) o subdiagnosticarlos (falsos negativos),
[18:04] (MJesus> cometiendo en ambos casos errores de distinta naturaleza.
[18:05] (MJesus> Frecuentemente hay que recurrir al diseño de instrumentos de recolección de información,
[18:05] (MJesus> cuya finalidad, es separar población de acuerdo a la presencia de algún atributo de interés.
[18:05] (MJesus> Si un instrumento carece de la sensibilidad adecuada,
[18:05] (MJesus> este determinará una baja tasa de identificación de sujetos verdaderos positivos (enfermos).
[18:05] (MJesus> Por el contrario, instrumentos de exploración con baja especificidad
[18:05] (MJesus> harán disminuir la probabilidad encontrar sujetos verdaderos negativos (sanos).
[18:05] (MJesus> Bueno, estan de acuerdo ?
[18:06] (MJesus> vamosa pasar ahora a ver los sesgos
[18:06] (MJesus> saben que son sesgos ?
[18:06] (MJesus> 2 puntos por cada respuesta acertada
[18:07] (Carolina> errores del estudio
[18:07] (iria> errores sistematicos
[18:07] (Carolina> por ejemplo, de medición, de información
[18:07] (Santiago> aquellos factores que pueden inducir una conclusión incorrecta
[18:07] (Oscar> todo aquello que altera el correcto resultado del estudio
[18:08] (MJesus> santiago, eso por ejemplo, incluye un paciente que fallece prematuramente
[18:08] (MJesus> oscar, eso incluiría por ejemplo, un investigador tonto
[18:08] (Isabel> errores en la medición de un parámetro
[18:08] (Carmen> o sesgo de selección que hacen que los grupos no sean comparables
[18:08] (Oscar> si lo hace mal el estudio estaria sesgado
[18:08] (MJesus> el robo del ordenador, o un tsunami que pasara por el armario donde guarda los datos
[18:09] (MJesus> bueno, pues venga.... repartanse 12 puntos
[18:09] (MJesus> Definición de Sesgo.:
[18:09] (MJesus> La ocurrencia de un error que ocurre en forma sistemática. Es decir, no aparece como un hecho aleatorio (al azar) que es lo que llamamos error.
[18:09] (MJesus> Error = Error aleatorio (éste ocurre o está dado por el azar)
[18:09] (MJesus> Sesgo = Error sistemático (está condicionado por algún factor distinto al azar)
[18:09] (MJesus> Es importante advertir esta diferencia, dado sus alcances para los efectos de interpretación de los datos analizados.
[18:10] (MJesus> Así como el error, de acuerdo con las formas por las cuales se produce, puede minimizarse,
[18:10] (MJesus> la ocurrencia de sesgo también puede ser neutralizada o controlada.
[18:10] (MJesus> En ocasiones sin embargo, es imposible controlar el sesgo y por cierto el error.
[18:10] (MJesus> En tales circunstancias conviene al menos estar en antecedente y tener conciencia de su existencia.
[18:10] (MJesus> Siempre la situación deseable es poder controlar el error y el sesgo a priori,
[18:10] (MJesus> es decir, considerando su ocurrencia antes de efectuar las mediciones de interés.
[18:10] (MJesus> El sesgo es frecuente, debido a que en algunos de los diseños de investigación habitualmente no se tiene el control total sobre la(s) variables que se miden en los individuos
[18:10] (MJesus> o bien los sucesos han ocurrido libremente
[18:10] (MJesus> sin que exista participación alguna del investigador.
[18:11] (MJesus> Clasificación de tipos de sesgos
[18:11] (MJesus> Existen diferentes tipos de sesgos, la mayor parte de los cuales pueden agruparse sistematizarse en dos tipos:
[18:11] (MJesus> * Sesgos de: Medición
[18:11] (MJesus> * Sesgos de : Selección
[18:11] (MJesus> A.- Veamos los sesgos de selección
[18:11] (MJesus> 1. Sesgo de Neymann (de prevalencia o incidencia):
[18:11] (MJesus> Se produce cuando la condición en estudio determina pérdida prematura por fallecimiento de los sujetos afectados por ella.
[18:11] (MJesus> En este caso, la medida epidemiológica de asociación (odds ratio) arroja un valor anómalo,
[18:12] (MJesus> debido a no incorporación en el análisis de los sujetos que fallecen prematuramente por la enfermedad de estudio.
[18:12] (MJesus> 2. Sesgo de Berkson (de admisión).
[18:12] (MJesus> Este sesgo, conocido como "falacia de Berkson", fue descrito en 1946 a partir de la existencia de asociación negativa entre cáncer (variable dependiente) y tuberculosis pulmonar.
[18:12] (MJesus> En este estudio, los pacientes casos correspondieron a pacientes con cáncer
[18:12] (MJesus> y sus controles fueron obtenidos a partir de pacientes hospitalizados por otras causas.
[18:12] (marta> no?
[18:12] (MJesus> El estudio reportó baja frecuencia de pacientes cancerosos con antecedente de tuberculosis,
[18:12] (MJesus> comparados con los sujetos controles, con un valor de odds ratio inferior a uno,
[18:12] (MJesus> señalando la paradójica conclusión acerca de la tuberculosis como factor de protección para el cáncer.
[18:12] (MJesus> La dificultad en interpretar este hallazgo derivaba de la baja frecuencia de tuberculosis entre los hospitalizados por cáncer,
[18:13] (MJesus> lo que no significa que entre estos enfermos la frecuencia de la enfermedad fuera menor.
[18:13] (MJesus> 3) Sesgo de no respuesta o efecto del voluntario.
[18:13] (MJesus> El grado de interés o motivación que pueda tener un individuo que participa voluntariamente en una investigación puede diferir sensiblemente en relación con otros sujetos.
[18:13] (MJesus> En el primer caso puede existir por ejemplo un mayor compromiso o motivación con respecto a la información solicitada.
[18:13] (MJesus> Igualmente, la negativa de algunos sujetos para ser incluidos en un estudio puede estar dada por motivaciones sistemáticas experimentadas por ellos.
[18:13] (MJesus> Por ejemplo, si un cuestionario indaga por hábito tabáquico en el contexto de una exploración acerca de enfermedad pulmonar,
[18:13] (MJesus> pueden rechazar su participación individuos que presentan problemas respiratorios y se automarginan para no ser sancionados socialmente o bien,
[18:13] (MJesus> pueden excluirse sujetos fumadores que se sienten sanos y no desean ser evaluados.
[18:14] (MJesus> 4) Sesgo de pertenencia
[18:14] (MJesus> Se produce cuando entre los sujetos evaluados se presentan subgrupos de sujetos que comparten algún atributo en particular,
[18:14] (MJesus> relacionado positiva o negativamente con la variable en estudio.
[18:14] (MJesus> Por ejemplo, el perfil de hábitos y costumbres de vida de los médicos puede diferir sensiblemente al de la población general,
[18:14] (MJesus> de tal manera que incorporar una gran cantidad de sujetos con esta profesión en un estudio puede determinar hallazgos condicionados por este factor.
[18:14] (MJesus> 5) Sesgo del procedimiento de selección
[18:14] (MJesus> Puede observarse en diseños de investigación experimentales (ensayos clínicos controlados),
[18:14] (MJesus> en los cuales no se respeta el principio de aleatoriedad en la asignación a los grupos de experimentación y de estudio.
[18:15] (MJesus> B.- Sesgos de medición
[18:15] (MJesus> 1) Sesgo de procedimientos:
[18:15] (MJesus> Ocasionalmente el grupo que presenta la variable dependiente
[18:15] (MJesus> resulta ser más interesante para el investigador que el grupo que participa como control.
[18:15] (MJesus> Por esta circunstancia, estos sujetos pueden concitar mayor preocupación e interés por conseguir la información.
[18:15] (MJesus> En el caso de un estudio en el que exista intervención,
[18:15] (MJesus> el sujeto del grupo experimental puede verse beneficiado con una mayor acuciosidad en la observación.
[18:15] (MJesus> 2) Sesgo de memoria (recall biass)
[18:15] (MJesus> Frecuente de observar en estudios retrospectivos,
[18:16] (MJesus> en los cuales se pregunta por antecedente de exposición a determinadas circunstancias en diferentes períodos de la vida, existiendo la posibilidad de olvido.
[18:16] (MJesus> Esta dificultad se produce en aquellas mediciones que de por sí son de alta variabilidad,
[18:16] (MJesus> como por ejemplo, parámetros nutricionales, exposiciones inadvertidas a diversos factores
[18:16] (MJesus> y que pueden afectar la medición ya sea por su omisión absoluta o en la determinación de niveles de exposición.
[18:16] (MJesus> 3) Sesgo por falta de sensibilidad de un instrumento.
[18:16] (MJesus> Si no se cuenta con adecuados métodos de recolección de la información,
[18:16] (MJesus> es posible que la sensibilidad de los instrumentos empleados en tales mediciones
[18:16] (MJesus> carezca de la sensibilidad necesaria para poder detectar la presencia de la variable en estudio.
[18:16] (MJesus> Como consecuencia de ello, la frecuencia de tal variable puede tener órdenes de magnitud inferiores a la real.
[18:17] (MJesus> 4) Sesgo de detección
[18:17] (MJesus> Su ocurrencia se explica por la introducción de metodologías diagnósticas diferentes a las inicialmente utilizadas al comienzo de un estudio.
[18:17] (MJesus> Si se trata de un estudio de sobrevivencia, por ejemplo, producto de una nueva reclasificación pueden verificarse cambios de etapificación de individuos,
[18:17] (MJesus> con el consiguiente cambio en el pronóstico, si fuera ésta la medida analizada.
[18:17] (MJesus> 5) Sesgo de adaptación (compliance).
[18:17] (MJesus> Se produce especialmente en estudios de intervención (experimentales o cuasi-experimentales),
[18:17] (MJesus> en los cuales individuos asignados inicialmente a un grupo particular deciden migrar de grupo por preferir un tipo de intervención por sobre otro.
[18:17] (MJesus> En un ensayo clínico controlado la ocurrencia de este tipo de sesgo se neutraliza
[18:18] (MJesus> mediante la asignación aleatoria de los sujetos a los diferentes grupos de intervención
[18:18] (MJesus> y por la presencia del llamado "doble ciego",
[18:18] (MJesus> ¿alguien puede definirlo?
[18:18] (MJesus> isabel ?
[18:18] (MJesus> lara ?
[18:18] (MJesus> laura ?
[18:18] (Carolina> la ignorancia tanto del paciente
[18:19] (marta> que ni el medico ni el paciente saben a qeu grupo estan asignados
[18:19] (JoseRamon> ni el paciente ni el experimentador saben a que gurpo pertenecen
[18:19] (Carolina> como del médico de quién recibe tratamiento o quien placebo
[18:19] (MJesus> ah caray.... pues hay quien dice que un estudio doble ciego son "dos traumatologos mirando un ECC"
[18:19] (MJesus> Bueno, es la circunstancia en la cual tanto el investigador como el sujeto
[18:19] (lara> estoy de acuerdo con ellos
[18:19] (JoseRamon> :)))
[18:19] (MJesus> ignoran cual es el tipo de intervención (fármaco por ejemplo) que reciben los individuos participantes.
[18:19] (MJesus> El control de este sesgo es mucho más difícil en el caso de los estudios cuasi experimentales,
[18:19] (MJesus> en los cuales un gran contingente de individuos puede conocer indirectamente los beneficios de una intervención diferente a la que recibe en el estudio.
[18:20] (MJesus> asi que tiene razon
[18:20] (MJesus> no son dos traumas....
[18:20] (MJesus> pero ¿imaginaban que hubiera tantos sesgos ?
[18:21] (Santiago> tenemos reciente el MIR.....como mínimo nos suenan
[18:21] (Sonia> es
[18:21] (Sonia> eso
[18:21] (MJesus> norabuena santiago... ¡que siga siempre reciente!
[18:21] (MJesus> bueno, antes de pasar a ver el plan de análisis
[18:21] (MJesus> algun comentario duda etc ?
[18:22] (iria> no
[18:22] (Aldo> no de momento
[18:22] (Carolina> no
[18:22] (lara> no
[18:22] (Sonia> no
[18:22] (MJesus> sigamos
[18:22] (OlgaA> no
[18:22] (Santiago> existencial....:)
[18:22] (Carmen> no
[18:22] (elena> no
[18:22] (MJesus> PLAN DE ANÁLISIS.
[18:22] (MJesus> El plan de análisis es la descripción del plan de organización y síntesis de la información obtenida en el estudio.
[18:22] (MJesus> En general se realiza por medio de procedimientos estadísticos, debidamente razonados,
[18:22] (MJesus> que deben aumentar la interpretabilidad de las observaciones y permiten hacer deducciones acerca de la validez y fiabilidad de los datos.
[18:23] (MJesus> El análisis debe hacerse siempre con un plan previo, siempre en función del resultado primordial esperado que servirá para elegir el diseño o las tácticas de análisis más adecuadas al propósitos del estudio.
[18:23] (MJesus> Es conveniente elaborarlo con un experto antes de la recogida de los datos.
[18:23] (MJesus> No debe confundirse el objeto del análisis con los métodos a utilizar.
[18:23] (MJesus> Los procedimientos estadísticos son herramientas que no tienen un fin en sí mismos.
[18:23] (MJesus> El análisis de los datos se iniciará describiendo el número y características de la muestra y su evolución a lo largo del estudio.
[18:23] (MJesus> Una primera forma de presentar ala información disponible es a través del uso de la estadística.
[18:23] (MJesus> Los porcentajes y las tasas son estadísticos muy usados para describir cómo se distribuyen las observaciones en las variables de interés.
[18:23] (MJesus> El porcentaje estandariza la distribución definiendo como cociente el número de casos observados para variable
[18:23] (MJesus> y el numerador los caos clasificados en una categoría "x" de la variable.
[18:23] (MJesus> Una tasa estandariza la distribución de observaciones sobre un criterio distinto.
[18:24] (MJesus> Aquí lo que interesa es otra variable considerada como patrón.
[18:24] (MJesus> Media aritmética, estadístico sumamente utilizado en el tratamiento de datos.
[18:24] (MJesus> El análisis continua mediante la estadística descriptiva de los datos y puede avanzar analizando asociaciones simples,
[18:24] (MJesus> asociaciones múltiples y más complejas,
[18:24] (MJesus> para proceder a la consideración de otras variables y procedimientos estadísticos más refinados en el estudio como análisis de supervivencia o multivariantes.
[18:24] (MJesus> Debe hacerse una mención explícita de la presencia de sesgos, su análisis y sus mecanismos de corrección.
[18:24] (MJesus> El procedimiento del análisis de los datos incluye los siguientes pasos:
[18:24] (MJesus> * Toma de decisiones respecto a los análisis por realizar (pruebas estadísticas)
[18:24] (MJesus> * Elaboración del plan de análisis
[18:24] (MJesus> * Ejecución del plan
[18:25] (MJesus> * Obtención de los resultados
[18:25] (marta> lo siento pero me tengo que ir,hasta mañana a todos, buena tarde
[18:25] (MJesus> Hasta aqui... el plan de analisis
[18:25] (MJesus> hasta mañana marta
[18:25] (MJesus> bueno, comentarios al plan de analisis ?
[18:25] (MJesus> siempre es facil, cuando las cosas estan bien planificadas y las variables bien definidas
[18:26] (MJesus> puede durar 10 minutos, como quien dice, cuando los datos estan como deben estar
[18:26] (MJesus> que les parece ?
[18:26] (MJesus> alguna opinion ?
[18:27] * MJesus no sabe si se han dormido o estan demudados sin más
[18:27] (MJesus> a ver, Maria
[18:27] (MJesus> que te parece ?
[18:28] (Bego> ni lo uno ni lo otro,... aunque lo segundo creo que no lo he entendido
[18:28] (OlgaA> estamos aqui...
[18:28] (Santiago> tenemos claro que hemos de consultar la elaboración del plan
[18:28] (MariaR> bien.
[18:28] (Isabel> estamos escuchando
[18:28] (MJesus> te refieres a esto? procedimiento del análisis de los datos incluye los siguientes pasos .... ?
[18:29] (MJesus> es como el resumen de lo dicho....
[18:29] (Bego> ah! vale
[18:29] (MJesus> osea, decidir que estadistico vas a usar, elaborar un plan, ejecutarlo y voilá.. sacar los resultados
[18:30] (MJesus> puede ser 10 munutos
[18:30] (MJesus> pero hay que hacerlo! (y detallarlo!)
[18:30] (MJesus> no vale decr "se haran estudios estadisticos"
[18:30] (MJesus> sino,... se calculara la media aritmetica..... y luego, hay que calcularla!
[18:31] (MJesus> pasemos a la accion!
[18:31] (MJesus> PLAN DE ACCIÓN.
[18:31] (MJesus> Por plan de acción se entiende la identificación y descripción de las actividades necesarias para alcanzar el objetivo del estudio
[18:31] (MJesus> su desarrollo en el tiempo y la organización de los recursos humanos y materiales en torno al proyecto.
[18:31] (Sonia> que bueno
[18:31] (MJesus> Mucho antes de que se inicie el trabajo con los sujetos de estudio los lugares y condiciones del trabajo deben estar establecidos,
[18:31] (MJesus> tener preparado el equipamiento necesario,
[18:31] (MJesus> informadas a las organizaciones implicadas y organizada la logística general del proyecto.
[18:31] (MJesus> Las responsabilidades del personal que trabaja en el proyecto deben asignarse desde el principio,
[18:31] (MJesus> incluidos los investigadores, coinvestigadores, consultores y el resto del equipo de trabajo.
[18:31] (MJesus> Especial mención debe hacerse a la descripción de presupuesto.
[18:31] (MJesus> Se incluirán las fuentes de financiación y una pormenorizada descripción de los gastos:
[18:32] (MJesus> personal, salario, comisiones, dietas, equipamiento, repuestos, gastos ocasionados por el manejo y análisis de los datos, teléfono, correo, etc.
[18:32] (MJesus> Debe incluirse de forma gráfica la presencia de un cronograma, agenda o programa para la finalización de las diferentes tareas y trabajos durante el proyecto,
[18:32] (MJesus> desde la presentación de la propuesta hasta la terminación.
[18:32] (MJesus> Por último deberá hacerse constar aquellas consideraciones legales y éticas que afecten al proyecto debidamente documentadas
[18:32] (MJesus> así como aquellos permisos, avales, memorias, necesarias para la correcta cumplimentación del mismo.
[18:32] (MJesus> Debe hacerse también mención expresa e incluir el informe de consentimiento de los sujetos de estudio.
[18:32] (MJesus> Bueno, pues ya hemos hecho el proyecto
[18:32] (MJesus> queda una cosa
[18:33] (MJesus> convencer al jefe, al FIS, a nosotros mismos, que lo que vamos a hacer
[18:33] (MJesus> tiene sentido
[18:33] (MJesus> es decir, "aplicabilidad de los resultados"
[18:33] (MJesus> ideas ?
[18:34] (MJesus> ahi van
[18:34] (MJesus> GENERALIZACION Y APLICABILIDAD
[18:34] (MJesus> El investigador debe explicar la aplicabilidad de los resultados esperados indicando si podrían aplicarse a otras poblaciones, medios, contextos o períodos.
[18:34] (MJesus> El nivel de generalización deberá tener en cuenta claramente la representatividad de la muestra y la sensibilidad estadística prevista. Se deben mencionar claramente los límites del proyecto.
[18:34] (MJesus> Además, el investigador deberá indicar de forma concisa cuales serán las consecuencias de los resultados
[18:34] (MJesus> y su posible utilidad para poder justificar la aplicabilidad en el terreno de la salud.
[18:34] (MJesus> Cuando leemos trabajos de investigación realizados por otros, antes de aplicarlos, tenemos que preguntarnos:
[18:34] (MJesus> ¿son de utilidad los resultados para mis pacientes?
[18:34] (MJesus> Esta pregunta sobre la APLICABILIDAD de los resultados, implica responder a las tres siguientes:
[18:35] (MJesus> 1. ¿Son equiparables los pacientes que participaron en el estudio a los demás, osea, a mis pacientes?
[18:35] (MJesus> - Extrapolaciones de resultados a poblaciones diferentes de pacientes.
[18:35] (MJesus> En sentido estricto, trabajo de investigación, por ejemplo un ensayo clínico,
[18:35] (MJesus> nos proporciona resultados referidos a una población concreta definida por los criterios de inclusión y exclusión
[18:35] (MJesus> establecidos en el protocolo del estudio y aplicados en el desarrollo del mismo.
[18:35] (Sonia> osea lo que llamamos utilidad o impacto social?
[18:35] (MJesus> Cuando atendemos a un paciente que reúne dichos criterios
[18:35] (MJesus> podemos asumir que obtendrá los resultados del estudio que estamos considerando, teniendo en cuenta:
[18:35] (MJesus> eso es, sonia
[18:35] (MJesus> a) que se trata de resultados promedio y que un paciente concreto puede beneficiarse más o menos que el promedio, y
[18:35] (MJesus> b) que la aplicación de la intervención debe realizarse con el mismo rigor que en el estudio (entrenamiento de los profesionales, seguimiento de los pacientes, etc.);
[18:35] (MJesus> si no es así, como suele suceder en las condiciones habituales de la práctica clínica cotidiana, los resultados serán lógicamente más pobres que los obtenidos en el estudio.
[18:36] (MJesus> La situación es diferente cuando atendemos a pacientes que no reúnen o sólo lo hacen parcialmente los criterios de inclusión y exclusión.
[18:36] (MJesus> Esto ocurre con bastante frecuencia, dado que es improbable que un ensayo clínico pueda incluir todo el espectro de pacientes que atendemos en la práctica cotidiana
[18:36] (MJesus> (diferentes edades, sexos, estadio de la enfermedad, enfermedades o factores de riesgo concomitantes, etc.)
[18:36] (MJesus> Por ejemplo: ¿se pueden aplicar a mujeres los resultados de un ensayo de prevención primaria y secundaria de enfermedades cardiovasculares realizado exclusivamente en varones?
[18:36] (MJesus> En este caso parece lógico asumir, con prudencia, la aplicabilidad salvo que
[18:36] (MJesus> haya claros argumentos de plausibilidad biológica en contra.
[18:36] (MJesus> 2. ¿Se han considerado todos los resultados clínicamente relevantes?
[18:36] (MJesus> - Comparación de la intervención experimental con la mejor alternativa disponible.
[18:36] (MJesus> La efectividad de una intervención preventiva y/o terapéutica siempre se estable con respecto a una intervención alternativa,
[18:37] (MJesus> aunque la intervención alternativa sea no hacer nada:
[18:37] (MJesus> ¿es mejor aplicar la intervención A o la B?, pudiendo ser B no hacer nada.
[18:37] (MJesus> Como clínicos estamos interesados en saber si la intervención que estamos considerando para nuestro paciente
[18:37] (MJesus> le aportará ventajas adicionales con respecto a la mejor alternativa existente, no frente a cualquier alternativa disponible.
[18:37] (MJesus> Con mucha frecuencia los ensayos clínicos comunican exclusivamente resultados intermedios.
[18:37] (MJesus> En interés de nuestros pacientes, no deberíamos asumir sin más la bondad de los resultados finales si los resultados intermedios son buenos;
[18:37] (MJesus> y ésto ni siquiera en el caso de un nuevo principio activo perteneciente a una clase bien conocida en la que otros principios activos han acreditado resultados finales beneficiosos.
[18:37] (MJesus> Baste recordar al respecto el todavía reciente ejemplo de la cerivastatina.
[18:37] (MJesus> - Seguridad. Reacciones adversas raras o a largo plazo.
[18:37] (MJesus> Por razones de coste y logística los ensayos controlados no suelen incluir un número suficiente de pacientes
[18:38] (MJesus> como para poder valorar la incidencia de reacciones adversas raras o a largo plazo.
[18:38] (MJesus> De aquí la necesidad de la vigilancia postmarketing y de estudios de casos y controles ad hoc ,
[18:38] (MJesus> y de prudencia a la hora de introducir en nuestra práctica clínica novedades terapéuticas y/o preventivas.
[18:38] (MJesus> 3. ¿Compensan los probables beneficios del tratamiento los posibles efectos nocivos, los inconvenientes y los costes del mismo?
[18:38] (MJesus> Finalmente la decisión final ha de basarse en un balance final entre beneficios, riesgos, inconvenientes y costes.
[18:38] (MJesus> Ello implica necesariamente la asignación de valores.
[18:38] (MJesus> Cada vez parece más clara la necesidad y el deseo de los pacientes de participar activamente en esa asignación de valores (toma de decisiones compartida).
[18:38] (MJesus> El hecho de que una propuesta esté basada en pruebas no implica que deba ser aplicada.
[18:39] (MJesus> Imagínese un ensayo clínico que sugiriera la eficacia de un nuevo antibiótico con mecanismo de acción novedoso,
[18:39] (MJesus> para el tratamiento de infecciones urinarias;
[18:39] (MJesus> aunque el nuevo antibiótico presentara una ventaja,
[18:39] (MJesus> por ejemplo de comodidad, respecto a los ya disponibles,
[18:39] (MJesus> probablemente lo más prudente sería reservarlo para cuando la aparición de resistencias
[18:39] (MJesus> invalidara los antibióticos anteriormente disponibles.
[18:39] (MJesus> Análogamente, un nuevo fármaco que no aporte pruebas impresionantes de superioridad sobre otros propuestos para las mismas indicaciones
[18:39] (MJesus> no debería ser de elección, porque la escasa experiencia con su uso
[18:39] (MJesus> (sobre todo con su uso en condiciones habituales) implica que todavía no es bien conocido
[18:39] (MJesus> en aspectos tan importantes como el perfil de reacciones adversas
[18:40] (MJesus> y el de sus interacciones y contraindicaciones todavía no identificadas.
[18:40] (MJesus> En ocasiones, incluso aunque parezca apropiado adoptar una determinada medida,
[18:40] (MJesus> su aplicación puede encontrar más obstáculos de los esperados.
[18:40] (MJesus> Un ejemplo es la adopción de la compresión neumática intermitente
[18:40] (MJesus> como método para la profilaxis de la enfermedad tromboembólica en pacientes ingresados en hospitales.
[18:40] (MJesus> Un estudio sobre su uso real tras su adopción indicó
[18:40] (MJesus> que los aparatos de compresión neumática eran colocados de manera inapropiada a un 22% de los pacientes de UCI
[18:40] (MJesus> y hasta a un 52% de los ingresados en otros servicios.36
[18:41] (MJesus> Las diferencias culturales (por ej., en la dieta),
[18:41] (MJesus> climáticas y genéticas también determinan que la historia natural
[18:41] (MJesus> y la epidemiología de las enfermedades no sean las mismas en todos los países.
[18:41] (MJesus> Así por ejemplo, la epidemiología de la cardiopatía isquémica (CI) difiere ampliamente
[18:41] (MJesus> según se consideren los Estados Unidos y los países del norte de Europa
[18:41] (MJesus> (tradicionalmente los principales productores de información terapéutica en estudios controlados), o los países mediterráneos y Japón.
[18:41] (MJesus> Los resultados del estudio internacional Seven Countries Study
[18:41] (MJesus> sobre la epidemiología de la CI en siete regiones del mundo
[18:41] (MJesus> indican que en hombres de 40 a 59 años con una distribución poblacional
[18:42] (MJesus> de los valores de presión arterial similar en las siete poblaciones,
[18:42] (MJesus> la mortalidad anual por CI fue de 70/10.000 en Estados Unidos y norte de Europa,
[18:42] (MJesus> y 3,5 veces menor (20/ 10.000) en Japón y sur de Europa;
[18:42] (MJesus> en cada población la hipertensión se asociaba a una mortalidad por CI del doble.
[18:42] (MJesus> Esto implica que aunque el riesgo relativo asociado a la hipertensión sea el mismo en todas las poblaciones,
[18:42] (MJesus> la traducción de este incremento en cifras de riesgo absoluto (número de personas afectadas) varía mucho de un país a otro,
[18:42] (MJesus> y en consecuencia la relación beneficio/riesgo de los tratamientos antihipertensivos diferirá ampliamente de una población a otra.
[18:42] (MJesus> Es un ejemplo que recuerda que antes de adoptar los resultados de un trabajo de investigación,
[18:42] (MJesus> e independientemente de la calidad de las pruebas que apoyan su eficacia,
[18:42] (MJesus> se debe considerar la necesidad de su aplicación.
[18:43] (MJesus> bueno....
[18:43] (MJesus> comentarios ?
[18:44] (MJesus> (antes de que salgan todos disparados )
[18:44] (MJesus> Oscar ?
[18:44] (MJesus> mariazgm ?
[18:44] (MJesus> elena ?
[18:44] (MJesus> teresa ?
[18:44] (iria> muy de acuerdo con esto ultimo
[18:45] (Santiago> creo que es un acicate para el proyecto
[18:45] (Aldo> es decir que la relevancia de un trabajo varia deacurdo a las circunstancias
[18:45] (MJesus> si... mas concretamente su aplicabilidad clinica
[18:46] (MJesus> osea, no es lo mismo porbar un test en voluntarios sanos que en diabeticos descompensados, por decir algo
[18:46] (MJesus> y que hay que ser sensatos siempre
[18:46] (MJesus> a ver, mañana será el ultio dia de clase "regular"
[18:47] (MJesus> mas o menos, todos los que van bien, ya mandaron el titulo
[18:47] (MJesus> y es de suponer que ya lo estan trabajando
[18:47] (Oscar> si
[18:47] (MJesus> naty y belen, ya lo terminaros
[18:47] (MJesus> los demas, pues aun tiene plazo hasta el 15
[18:47] (MJesus> todos tiene claro que es lo que hay que hacer ?
[18:47] (Santiago> quedamos hasta el 22
[18:48] (MJesus> seguro ???
[18:48] (Oscar> estoy con Santiago en lo del 22
[18:48] (iria> el que hasta el 22?
[18:48] (MJesus> vamos por partes
[18:48] (Isabel> explica bien lo que hay que hacer pofa
[18:48] (MJesus> a ver, re-explicamos
[18:48] (Isabel> porfa
[18:48] (MJesus> lo que hay que hacer es redactar un proyecto de investigacion que pueda ser la tesis doctoral
[18:49] (MJesus> en sentido practico, como si dijeramos "rellenar los impresos de una beca" del FIS, o de la Junta, o de lo que sea
[18:49] (MJesus> los impresos estan colgados en la web
[18:49] (MJesus> escogen el que les guste mas
[18:50] (MJesus> pero el proyecto llevara hipótesis, metodolofis (sujetos, variables,) etc etc....
[18:50] (MJesus> metodolofis/metodología
[18:50] (MJesus> se entiende ?
[18:50] (MJesus> ahora, antes del domingo tiene que entregar el titulo del proyecto
[18:50] (Isabel> vale, si
[18:50] (MJesus> (el domingo pasado)
[18:51] (MJesus> un buen proyecto, podria entrar como solicitud de verda
[18:51] (MJesus> un mal proyecto sera 2 o 3 paginas escuetas......
[18:51] (MJesus> los buenos, tendran un 10
[18:51] (MJesus> los malos. un 0.. 1 ... 2.... etc
[18:51] (MJesus> es el "examen" de este curso
[18:51] (MJesus> y hay que mandarlo a doctorado@uninet.edu (para variar!)
[18:51] (MJesus> dudas ?
[18:52] (Isabel> no
[18:53] (Carolina> no
[18:53] (Oscar> no
[18:53] (MJesus> pues vale....
[18:53] (MJesus> alguna cosa mas ?
[18:53] (MJesus> consejo: traten de sacar un 10
[18:53] (iria> no
[18:53] (MJesus> y no solo tendran un lustroso sobresaliente en este curso
[18:54] (Oscar> entonces tenemos hasta el dia 22 para mandarlo
[18:54] (MJesus> sino que tendrán encarrilada su tesis doctoral
[18:54] (MJesus> y en poco más de 12 meses, podran leerla, y defenderla
[18:54] (MJesus> y serán doctoras en medicina
[18:54] (Aldo> vale
[18:54] (MJesus> o doctores, claro
[18:54] (Isabel> bien
[18:54] (MJesus> si, exactamente a las 0:00'00 horas del dia 22
[18:54] (MJesus> vale ?
[18:55] (lara> ok
[18:55] (MJesus> venga, a ponerse a ello.....
[18:55] (MJesus> oussama, tendra sque concretarlo pronto
[18:55] (Isabel> hasta mañana
[18:55] (MJesus> porque ya vas pasado de fechas
[18:55] (MJesus> hasta mañana isabel
[18:56] (Santiago> bien, si surgen dudas (que apareceran) te encontraremos en la UI, en qu horario?
[18:56] (MJesus> mariazgm me falta tu titulo tambien
[18:56] (MJesus> en horario de 8 a 15, seguro..... a 17 probable
[18:56] (iria> ciao!!!
[18:56] (MJesus> y entre las 17 y las 22:00 te pueden dar mi movil
[18:56] (Sonia> vale
[18:56] (Santiago> bien, gracias y hasta mañana
[18:56] (MJesus> para localizarme
[18:57] (MJesus> asi que cuando querais !
[18:57] (MJesus> por cierto
[18:57] (MJesus> en los paneles de discusion podeis escribir cuanto querais
[18:57] (MJesus> por ejemplo, preguntas
[18:58] (MJesus> que se ocurren fuera de la clase
[18:58] (MJesus> y que pueden servir a todos
[18:58] (lara> Hasta mañana!!!Adios!!
[18:59] (elena> hasta mañana!!!
[19:00] (MJesus> bueno, pues adios a todos!

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