Lectura crítica e interpretación de hallazgos en investigación cuantitativa

Unidad de aprendizaje 5: Lectura crítica e interpretación de los hallazgos

Ue Universidad Europea Unidad de aprendizaje 5: Lectura crítica e interpretación de los hallazgos Ve más allá Imagen generada con IA Grado en Enfermería 2023-2024Ue Universidad Europea

Resultados de Aprendizaje en investigación

Unidad de aprendizaje 5: Lectura crítica e interpretación de resultados de estudios de investigación Resultados de Aprendizaje RA1. Reconocer los principales conceptos relacionados con la investigación cuantitativa (incluyendo estadística) en ciencias de la salud. RA2. Identificar los principales conceptos relacionados con la investigación cualitativa en ciencias de la salud. RA3. Utilizar fuentes de información sociosanitaria para realizar búsqueda y recuperación de información científica. RA4. Resumir la información disponible en documentos científicos, enfatizando en los aspectos metodológicos. RA5. Analizar la información obtenida a partir de la búsqueda bibliográfica. RA6. Interpretar la calidad y aplicabilidad de las evidencias disponibles en las fuentes de información sociosanitaria. @ Copyright Universidad Europea. Todos los derechos reservados 2Ue Universidad Europea

Contenidos de la asignatura

CONTENIDOS DE LA ASIGNATURA Unidad 1: Introducción a la práctica basada en la evidencia. Paradigmas de la investigación: cuantitativa y cualitativa. Unidad 2: La pregunta de investigación. Unidad 3: La búsqueda bibliográfica sistemática y el lenguaje documental. Unidad 4: Manejo de fuentes de información. Unidad 5: Lectura crítica e interpretación de los hallazgos. Tipos de diseños de investigación y metodología. Estadística descriptiva e inferencial. I. Introducción II. Definición y Conceptos Básicos III. Estrategias de Lectura Crítica IV. Evaluación de la Metodología de Investigación V. Análisis de Resultados y Conclusiones Actividad 4 Unidad 6: Aplicar los resultados de la evidencia científica a la disciplina enfermera: recomendaciones. Unidad 7: Inteligencia Artificial en el ámbito sanitario. 3Ue Universidad Europea

Evaluación de la metodología de investigación cuantitativa

IV. EVALUACIÓN DE LA METODOLOGÍA DE INVESTIGACIÓN CUANTITATIVA REVISAR UA1 envenido de nuevo 03 itiva. Diseños Paradigma de Investigación Cuantitativa Imagen generada con IA 17

Fases de la investigación cuantitativa

1. Fases de la investigación cuantitativa
2. Diseños epidemiológicos
3. Población y muestra. Muestreo
4. Variables y procedimientos de recolección de datos
5. Análisis estadístico
6. Consideraciones éticas (UA1)

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Población, muestra y muestreo

Población muestra. Muestreo y Imagen generada con IA 5Ue Universidad Europea

Preguntas sobre estudios de investigación

¿Prefieres respuestas o buenas preguntas? -------- ----- ------- QUESTION EVERYTHING ¿Podemos realizar un estudio a toda una población? ¿Los participantes de un estudio de seleccionan al azar, según ellos quieran etc ...? ¿El tiempo es importante a la hora de realizar un estudio de investigación? Universidad Europea 6Ue Universidad Europea

Conceptos de población y muestra

Universo Validez externa Crit selección POBLACIÓN DE ESTUDIO Validez interna muestreo MUESTRA · Población diana o universo: conjunto de individuos que tienen las características a estudiar definidas en el objetivo de investigación. Ej. Conocer la opinión de los estudiantes de la Universidad Europea sobre la infraestructura del campus • Población de estudio (N): población accesible, que se puede estudiar. Es un subconjunto de la población diana que está definida por unos criterios de selección (inclusión y exclusión). Ej. Estudiantes de la Universidad Europea que cumplan los criterios de selección: - C. inclusión: estar matriculados en un curso anual - C. exclusión: estudiantes 100 % online · Muestra(n): subconjunto de la población que participa en el estudio, aquel sobre el que se realizan las mediciones · Individuos o participantes :¿ cómo los selecciono? 7ue Universidad Europea

Criterios de selección de población y muestra

Población y muestra: criterios de selección Población diana Población de estudio - Suelen ser características sociodemográficas, de la enfermedad o evento o de accesibilidad. - Los define el investigador basándose en la revisión de la bibliografía sobre el tema a estudio (fase conceptual) - Afectan a la validez externa: ¿ podría aplicar los resultados del estudio a otras poblaciones? - Se componen por: - Criterios de inclusión: Son las características que ha de cumplir mi población de estudio Ejemplo: Se incluyeron a los pacientes con una edad comprendida entre 60-95 años, hospitalizados en una unidad de medicina interna. - Criterios de exclusión: HABIENDO CUMPLIDO los criterios de inclusión, son las características que si cumple la población, no serán seleccionados para el estudio. Ejemplo: Pacientes que en el momento del estudio ya tuvieran una UPP Los criterios de exclusión NO son lo contrario de los de INCLUSIÓNUe Universidad Europea

Muestra representativa de la población

Muestra representativa de la población: Para que esto ocurra (PODER EXTRAPOLAR) la muestra ha de cumplir ciertos criterios: 1. Adecuarse al tamaño muestral (n) mínimo requerido (cálculo previo n). *Cálculo del tamaño muestral: se prentende definir un número aproximado de participantes que se necesitan incluir en la muestra, para que esta sea representativa de la población de referencia 2. Muestra representativa: es decir, elegida al azar > VER MUESTREOUe Universidad Europea

Ejemplo de población y muestra

Población y muestra Pacientes diabéticos Universo Población de estudio Pacientes diabéticos que cumplen criterios de selección Muestra Criterios de inclusión: - Pacientes diagnosticados de diabetes en el último año - Sintomáticos - En tratamiento con antidiabéticos orales Criterios de exclusión: - Pacientes con otra patología añadida - Pacientes mayores de 75 años - Pacientes con otro tratamiento para la diabetes añadido a los antidiabéticos orales Pacientes diabéticos que cumplen los criterios de selección tras aplicar muestreo 10Ue Universidad Europea

Tipos de muestreo

Población de estudio Muestra Probabilístico Muestreo aleatorio simple V Muestreo sistemático V Muestreo estratificado V Muestreo por conglomerados Muestreo No probabilístico Sin método Según criterio de autoridad v Por cuotas V Semiprobabilístico Imagen generada con IA 11Ue Universidad Europea

Muestreo probabilístico

MUESTREO PROBABILÍSTICO • Muestreo aleatorio simple (MAS): Todos tienen la misma probabilidad de salir. AVAI Todos los individuos de la población de estudio deben de estar numerados en un listado Los seleccionamos a través de un sorteo, un programa estadístico (números aleatorios), etc .. Hasta alcanzar el tamaño muestral 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 O 2 7 8 10 MA S © Copyright 12Ue Universidad Europea

Muestreo sistemático

4. Población: muestra y muestreo MUESTREO PROBABILÍSTICO • Muestreo sistemático: Todos tienen la misma probabilidad de salir. No hace falta una lista pero sí tener un orden para seleccionar ** El primer individuo se elige mediante el azar: Arranque aleatorio (lo da el ordenador) Después se elige a uno de cada "x" número de sujetos > para marcar la cadencia utilizo: fracción de muestreo K= N (población) /n (muestra) -- Ejemplo K= 12/4=3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Arranque aleatorio en el 2 13Ue Universidad Europea

Muestreo estratificado y por conglomerados

MUESTREO PROBABILÍSTICO • Muestreo Estratificado: * División de la población en subgrupos o estratos que tienen alguna característica común (sexo, edad, NSE ... ) * La selección de los sujetos dentro de cada estrato se realizará aleatoriamente (listado) * Se mantienen las proporciones: del estrato más grande seleccionaré más personas y del más pequeño menos. Es necesario coger individuos de todos ellos porque no son intercambiables • Muestreo por Conglomerados o cluster o multietápico : Población grande y dispersa, en lugar de seleccionar sujetos se seleccionan al AZAR subrgrupos o conglomerados, siendo estos agrupaciones naturales ya existentes (hospitales, municipios, colegios, viviendas, etc ... ) * Se escogen al azar, al menos dos (son intercambiables) Dentro de ellos se seleccionan todos o algunos individuos mediante MSA o MS hasta alcanzar el tamaño muestral * unidades de primera etapa > de segunda etapa > tercera etapa .... > unidades de análisis. ej. Provincias > hospitales > servicios > pacientes 4. Población: muestra y muestreo O O Opuestos × × X X ×Ue Universidad Europea

Muestreo no probabilístico

4. Población: muestra y muestreo MUESTREO NO PROBABILÍSTICO · Muestreo accidental o consecutivo (Sin método): En función de su presencia o no en un lugar y momento determinado. Ejemplo: Cojo 50 sujetos de mi área de salud según salen por la puerta, les doy un cuestionario • Semiprobabilístico Uso el azar en algunas etapas y en otras no Ejemplo: En un barrio tengo 10 bloques, selecciono dos al azar pero luego paso el cuestionario a los que me abran la puerta (sin azar) • Muestreo de conveniencia o criterio de autoridad: Criterios del investigador y basándose en los conocimientos sobre la población • Muestreo por cuotas Las cuotas se establecen a partir de variables consideradas relevantes como el estratificado pero sin azar. Ej. Las encuestas de intención de voto. Llamo a un listado y según sea hombre, mujer, con una edad los voy metiendo en un grupo, sigo llamando hasta que rellene 20 % de hombres mayores, 30 % de mujeres jóvenes ... . (Ue Universidad Europea

Metodología en ensayos clínicos

Los ensayos clínicos tienen otra metodología, el azar se aplica en la asignación del tratamiento no en la selección de la muestra Evento (a) Muestreo Grupo intervención No evento (b) Población Muestra Evento (c) Individuos Grupo control No evento (d) Al azar Inicio estudio Final estudio Periodo tiempo : ProspectivoUe

Procedimiento de selección de muestra en diseños analíticos

Universidad Europea En los diseños analíticos la selección de la muestra tiene otro procedimiento 1º Criterios inclusión 2º Criterios exclusión Selecciono hasta alcanzar el tamaño muestral calculado: Grupo intervención Candidatos elegibles Población diana Población de estudio Muestra, quienes cumplen criterios de selección y aceptan A Z A R Grupo control Calculo tamaño muestral: ¿Cuántos hacen falta para atrapar el efecto? R ? tiempoUe + o O 1 O O % 5 -D P + ¡GRACIAS! OH S G O 18