UNIDAD 3 La estadística en la investigación epidemiológica.
Los problemas más frecuentes en la investigación en epidemiología son resueltos mediante el
diseño adecuado de estudios. La estadística ha contribuido a la conceptualización, desarrollo y
éxito de dichos estudios.
3.1 Importancia de la estadística en la investigación epidemiológica.
3.1.1 Utilización de la estadística en Estudios Médicos.
Los problemas más frecuentes en la investigación epidemiológica son el estudio de la asociación entre la exposición a un factor y el eventual desarrollo de una enfermedad, la comparación de opciones terapéuticas y el estudio de factores de pronóstico para pacientes sometidos a un tratamiento dado. Para resolver estos problemas se encuentra, frecuentemente, las tres formas de investigación siguientes: estudios de casos y controles, estudios de cohortes y ensayos clínicos aleatorizados .
Estos estudios son comparativos, es decir, la conclusión final se obtiene a través de la comparación de dos grupos de individuos. En los estudios de casos y controles, la comparación se da entre un grupo de personas enfermas (los casos) y un grupo de personas no enfermas (los controles). En los estudios de cohortes, se compara un grupo expuesto al factor de riesgo en estudio con otro grupo no expuesto. Los estudios de casos y controles y de cohortes son estudios observacionales, es decir, el investigador no impone un tratamiento, utiliza los datos producidos por la historia clínica del paciente y son, por razones éticas o prácticas, las estrategias de investigación más viables. El ensayo clínico aleatorizado es un estudio experimental y es la forma más conclusiva de investigación donde, además de la presencia del grupo de control, la comparación de los grupos es garantizada por la asignación aleatoria de los pacientes a los tratamientos.
La estadística ha contribuido enormemente a la conceptualización, desarrollo y éxito de dichos estudios, en particular, de los estudios de casos y controles y, en los últimos 50 años, esta contribución ha sido de las más importantes para la salud pública y las ciencias biomédicas.
3.2 Población y muestra.
3.2.1 Concepto y características de la población y de la Muestra.
3.3 Tipos de variables y su definición operacional.
3.3.1 Concepto, Tipos y Características.
Variable: Entidad abstracta que adquiere distintos valores, se refiere a una cualidad propiedad o característica de personas o cosas en estudio y varia de un sujeto a otro o en un mismo sujeto, en distintos momentos.
Clasificación de variables:
dependiente, es manipulada por el investigador, también se utiliza para describir o
medir los factores que son la causa o influyen en el problema.
➣ Variable Independiente: Esta es afectada por la presencia o acción de la variable
dependiente, se llama también efecto o acción condicionada y se utiliza para
medir o describir el problema estudiado.
➣ Variable Interviniente o desconcertante: Es aquella que se interpone entre las
dos variables ya expuestas, no es un objeto de estudio pero de no presentarse
puede distorsionar los resultados de la investigación y finalmente puede
intensificar o debilitar la relación aparente entre la causa y el problema.
Las cuales a su vez pueden ser Variables continuas : Unidad de medición que no puede
ser fraccionada y Variables discontinuas: La unidad de medición puede ser fraccionada.
➢ Variable Cualitativa: No pueden ser medidas en términos de cantidad de la propiedad
presente, puesto que son de motivación cualitativa.
lugar determinado.
➣ Variable Ordinal: Presenta un orden en sus categorías, pero no implican grado de
distancia entre ellas y se utilizan para clasificar, sujetos, hechos o fenómenos en forma
jerárquica.
➣ Variable de Intervalo: Se miden en cantidades, pueden presentarse en grados o
magnitudes. Además de ordenar y clasificar las categorías, indican los grados
de distancia que existen entre ellas.
➣ Variable de Razón: Poseen cero absoluto, las distancias entre dos puntos son
siempre iguales, además de tener de igual manera las características de las
variables anteriores.
3.4 Clasificación de estadísticas.
3.4.1 Tipos y Características.
La operacinalización de variables es el proceso de llevar una variable del nivel abstracto a un plano concreto osea hacerla medible.
Los pasos a seguir son:
Definición Operacional: Explica como se define el concepto específicamente en el estudio planteado, que puede diferir de su definición etimológica.
Equivale a hacer que la variable sea mensurable a través de la concreción de su significado, y está muy relacionada con una adecuada revisión de la literatura.
Puede omitirse cuando la definición es obvia y compartida.
Categorización o Dimensión: Cuando el concepto tiene varias dimensiones o clasificaciones o categorías, éstas deben especificarse en el estudio; tal es el caso de la variable “recursos», que puede hacer referencia a “recursos técnicos, financieros, ambientales, humanos entre otros».
Definición de las Categorías: Cada una de las dimensiones, categorías o clasificaciones debe ser definida conceptual y etimológicamente.
Indicador: Se expresa en razones, proporciones, tasas e índices. Permite hacer “medible” la variable.
Nivel de Medición: La medición de una variable se refiere a su posibilidad de cuantificación o cualificación, y éstas se clasifican según el nivel o capacidad en que permite ser medido el objeto en estudio. Pueden ser: Nominal, ordinal, intervalo, de razón.
Unidad de Medida: Se refiere a la respuesta que se espera en la medición planeada. Puede ser cuantitativa: en Kilos, en metros, en litros, en porcentajes, en proporciones, en tasas.
Valor: Es el resultado o número de resultados posibles que se obtiene de una variable.
3.5 Técnicas de muestreo.
3.5.1 Estadística Descriptiva e Inferencial, Concepto, Utilidad y Características.
Las técnicas de muestreo son un conjunto de técnicas estadísticas que estudian la forma de seleccionar una muestra representativa de la población, es decir, que represente lo más fielmente posible a la población a la que se pretende extrapolar o inferir los resultados de la investigación, asumiendo un error mesurable y determinado.
3.5.2 Medidas de tendencia central.
Las medidas de tendencia central son medidas estadísticas que pretenden resumir en un solo valor a un conjunto de valores. Representan un centro en torno al cual se encuentra ubicado el conjunto de los datos. Las medidas de tendencia central más utilizadas son: media, mediana y moda. Las medidas de dispersión en cambio miden el grado de dispersión de los valores de la variable. Dicho en otros términos las medidas de dispersión pretenden evaluar en qué medida los datos difieren entre sí. De esta forma, ambos tipos de medidas usadas en conjunto permiten describir un conjunto de datos entregando información acerca de su posición y su dispersión.
3.5.3 Medidas de dispersión.
Parámetros estadísticos que indican como se alejan los datos respecto de la media aritmética. Sirven como indicador de la variabilidad de los datos. Las medidas de dispersión más utilizadas son el rango, la desviación estándar y la varianza.
3.5.4 Estadística Paramétrica, Concepto, Utilidad y Características.
3.6 Recopilación (instrumentos de recopilación)
3.6.1 Censos
Recuento de individuos que conforman una población estadística, definida como un conjunto de elementos de referencia sobre el que se realizan las observaciones. El censo de una población estadística consiste básicamente en obtener mediciones del número total de individuos mediante diversas técnicas de recuento; además este se realiza cada determinado período.
3.6.2 Encuestas
Es un procedimiento dentro de los diseños de una investigación descriptiva en el que el investigador recopila datos mediante un cuestionario previamente diseñado, sin modificar el entorno ni el fenómeno donde se recoge la información ya sea para entregarlo en forma de tríptico, gráfica o tabla. Los datos se obtienen realizando un conjunto de preguntas normalizadas dirigidas a una muestra representativa.
3.6.3 Entrevistas
Diálogo entablado entre dos o más personas: el entrevistador interroga y el que contesta es el entrevistado.
3.6.4 Cédulas
Documento en el que se reconoce una deuda u otro tipo de obligación.
3.6.5 Cuestionarios.
3.7 Construcción de bases de datos.
3.7.1 Formatos de Organización de la Información, Aplicación y Limitaciones de acuerdo a las variables y escalas de medición utilizadas en la Investigación Epidemiológica.
Un aspecto crucial de la epidemiología lo constituyen los procesos de medición de los eventos de salud y su distribución en las poblaciones.
La investigación epidemiológica utiliza tres tipos principales de medidas:
3.1 Importancia de la estadística en la investigación epidemiológica.
3.1.1 Utilización de la estadística en Estudios Médicos.
Los problemas más frecuentes en la investigación epidemiológica son el estudio de la asociación entre la exposición a un factor y el eventual desarrollo de una enfermedad, la comparación de opciones terapéuticas y el estudio de factores de pronóstico para pacientes sometidos a un tratamiento dado. Para resolver estos problemas se encuentra, frecuentemente, las tres formas de investigación siguientes: estudios de casos y controles, estudios de cohortes y ensayos clínicos aleatorizados .
Estos estudios son comparativos, es decir, la conclusión final se obtiene a través de la comparación de dos grupos de individuos. En los estudios de casos y controles, la comparación se da entre un grupo de personas enfermas (los casos) y un grupo de personas no enfermas (los controles). En los estudios de cohortes, se compara un grupo expuesto al factor de riesgo en estudio con otro grupo no expuesto. Los estudios de casos y controles y de cohortes son estudios observacionales, es decir, el investigador no impone un tratamiento, utiliza los datos producidos por la historia clínica del paciente y son, por razones éticas o prácticas, las estrategias de investigación más viables. El ensayo clínico aleatorizado es un estudio experimental y es la forma más conclusiva de investigación donde, además de la presencia del grupo de control, la comparación de los grupos es garantizada por la asignación aleatoria de los pacientes a los tratamientos.
La estadística ha contribuido enormemente a la conceptualización, desarrollo y éxito de dichos estudios, en particular, de los estudios de casos y controles y, en los últimos 50 años, esta contribución ha sido de las más importantes para la salud pública y las ciencias biomédicas.
3.2 Población y muestra.
3.2.1 Concepto y características de la población y de la Muestra.
El muestreo realizado técnicamente permite con poblaciones pequeñas de un universo, extraer conclusiones para extrapolarlas a la población general. Es decir, que lo que se encuentre en esta muestra se pueda inferir que el universo se comporta de similar manera. Una muestra bien escogida debe representar a la comunidad de donde fue tomada y las características encontradas en la muestra pueden ser inferidas a toda la población.
Las ventajas de una muestra son claras en términos de dinero y tiempo. Algunas definiciones de términos que se emplean con frecuencia en el muestreo se muestran a continuación:
Población o universo: Es un concepto flexible que representa a un grupo de individuos u objetos que comparten características similares como aspectos demográficos, raza, edad o diferentes variables que se conocen como parámetros.
La población de referencia: Es el grupo del cual se selecciona la muestra, su significado se aproxima al universo.
Población blanco: Es a la población a la cual se van a generalizar los resultados, es más pequeña que el universo.
Población elegible: Es la población concreta al cual va dirigido el estudio, según parámetros seleccionados.
Población estudio: Es una parte de la población elegible disponible para el estudio.
Muestra: Es una parte definida de la población que permite inferir o extrapolar los resultados de las observaciones y mediciones de la población elegible según los criterios de inclusión y exclusión previamente seleccionados. Los criterios de inclusión son aquellos que hemos considerados importantes para el estudio y los de exclusión son las limitaciones de carácter ético, u otras que puedan hacer fallar la observación.
3.3.1 Concepto, Tipos y Características.
Variable: Entidad abstracta que adquiere distintos valores, se refiere a una cualidad propiedad o característica de personas o cosas en estudio y varia de un sujeto a otro o en un mismo sujeto, en distintos momentos.
Clasificación de variables:
- Por su posición en una hipótesis o relación de dependencia.
dependiente, es manipulada por el investigador, también se utiliza para describir o
medir los factores que son la causa o influyen en el problema.
➣ Variable Independiente: Esta es afectada por la presencia o acción de la variable
dependiente, se llama también efecto o acción condicionada y se utiliza para
medir o describir el problema estudiado.
➣ Variable Interviniente o desconcertante: Es aquella que se interpone entre las
dos variables ya expuestas, no es un objeto de estudio pero de no presentarse
puede distorsionar los resultados de la investigación y finalmente puede
intensificar o debilitar la relación aparente entre la causa y el problema.
- Por su naturaleza
Las cuales a su vez pueden ser Variables continuas : Unidad de medición que no puede
ser fraccionada y Variables discontinuas: La unidad de medición puede ser fraccionada.
➢ Variable Cualitativa: No pueden ser medidas en términos de cantidad de la propiedad
presente, puesto que son de motivación cualitativa.
- Por su valor de medición
lugar determinado.
➣ Variable Ordinal: Presenta un orden en sus categorías, pero no implican grado de
distancia entre ellas y se utilizan para clasificar, sujetos, hechos o fenómenos en forma
jerárquica.
➣ Variable de Intervalo: Se miden en cantidades, pueden presentarse en grados o
magnitudes. Además de ordenar y clasificar las categorías, indican los grados
de distancia que existen entre ellas.
➣ Variable de Razón: Poseen cero absoluto, las distancias entre dos puntos son
siempre iguales, además de tener de igual manera las características de las
variables anteriores.
3.4 Clasificación de estadísticas.
3.4.1 Tipos y Características.
Estadística: Es la ciencia que trata de la recolección, organización, presentación, análisis e interpretación de datos numéricos con el fin de realizar una forma de decisión más efectiva.
CLASIFICACIÓN DE LA ESTADÍSTICA
La estadística para su mejor estudio se ha dividido en dos ramas las cuales son: estadística descriptiva y estadística inferencial.
- Estadística Descriptiva: Consiste en la presentación de datos en forma de tablas y gráficas. Esta comprende cualquier actividad para resumir o describir los mismos factores pertinentes adicionales, esto se refiere a no intentar nada que vaya más allá de los datos.
- Estadística Inferencial: Se deriva de las observaciones hechas solo a una parte de un conjunto numeroso de elementos; implicando así que su análisis requiera de generalizaciones que van más allá de los datos, como consecuencia la característica más importante del crecimiento de la estadística ha sido un cambio en el énfasis de los métodos que sirven para generalizarlas. En otras palabras la estadística inferencial investiga y analiza una población partiendo de una muestra tomada.
La operacinalización de variables es el proceso de llevar una variable del nivel abstracto a un plano concreto osea hacerla medible.
Los pasos a seguir son:
- Definir la variable.
- Determinar las dimensiones de la variable.
- Establecer los indicadores y subindicadores necesarios.
- Elaboración de las escalas de medición.
Definición Operacional: Explica como se define el concepto específicamente en el estudio planteado, que puede diferir de su definición etimológica.
Equivale a hacer que la variable sea mensurable a través de la concreción de su significado, y está muy relacionada con una adecuada revisión de la literatura.
Puede omitirse cuando la definición es obvia y compartida.
Categorización o Dimensión: Cuando el concepto tiene varias dimensiones o clasificaciones o categorías, éstas deben especificarse en el estudio; tal es el caso de la variable “recursos», que puede hacer referencia a “recursos técnicos, financieros, ambientales, humanos entre otros».
Definición de las Categorías: Cada una de las dimensiones, categorías o clasificaciones debe ser definida conceptual y etimológicamente.
Indicador: Se expresa en razones, proporciones, tasas e índices. Permite hacer “medible” la variable.
Nivel de Medición: La medición de una variable se refiere a su posibilidad de cuantificación o cualificación, y éstas se clasifican según el nivel o capacidad en que permite ser medido el objeto en estudio. Pueden ser: Nominal, ordinal, intervalo, de razón.
Unidad de Medida: Se refiere a la respuesta que se espera en la medición planeada. Puede ser cuantitativa: en Kilos, en metros, en litros, en porcentajes, en proporciones, en tasas.
Valor: Es el resultado o número de resultados posibles que se obtiene de una variable.
3.5 Técnicas de muestreo.
3.5.1 Estadística Descriptiva e Inferencial, Concepto, Utilidad y Características.
Las técnicas de muestreo son un conjunto de técnicas estadísticas que estudian la forma de seleccionar una muestra representativa de la población, es decir, que represente lo más fielmente posible a la población a la que se pretende extrapolar o inferir los resultados de la investigación, asumiendo un error mesurable y determinado.
3.5.2 Medidas de tendencia central.
Las medidas de tendencia central son medidas estadísticas que pretenden resumir en un solo valor a un conjunto de valores. Representan un centro en torno al cual se encuentra ubicado el conjunto de los datos. Las medidas de tendencia central más utilizadas son: media, mediana y moda. Las medidas de dispersión en cambio miden el grado de dispersión de los valores de la variable. Dicho en otros términos las medidas de dispersión pretenden evaluar en qué medida los datos difieren entre sí. De esta forma, ambos tipos de medidas usadas en conjunto permiten describir un conjunto de datos entregando información acerca de su posición y su dispersión.
3.5.3 Medidas de dispersión.
Parámetros estadísticos que indican como se alejan los datos respecto de la media aritmética. Sirven como indicador de la variabilidad de los datos. Las medidas de dispersión más utilizadas son el rango, la desviación estándar y la varianza.
3.5.4 Estadística Paramétrica, Concepto, Utilidad y Características.
Las pruebas estadísticas paramétricas, se basan en que se supone una forma determinada de la distribución de valores, generalmente la distribución normal, en la población de la que se obtiene la muestra experimental.
- En contraposición de la técnicas no paramétricas, las técnicas paramétricas si presuponen una distribución teórica de probabilidad subyacente para la distribución de los datos.
- Son más potentes que las no paramétricas.
- Dentro de las pruebas paramétricas, las más habituales se basan en la distribución de probabilidad normal, y al estimar los parámetros del modelo se supone que los datos constituyen una muestra aleatoria de esa distribución, por lo que la elección del estimador y el cálculo de la precisión de la estimación, elementos básicos para construir intervalos de confianza y contrastar hipótesis, dependen del modelo probabilístico supuesto.
- Cuando un procedimiento estadístico es poco sensible a alteraciones en el modelo probabilístico supuesto, es decir que los resultados obtenidos son aproximadamente válidos cuando éste varía, se dice que es un procedimiento robusto.
3.5.5 Estadística no Paramétrica, Concepto, Utilidad y Características.
Las pruebas estadísticas no paramétricas son las que, a pesar de basarse en determinadas suposiciones, no parten de la base de que los datos analizados adoptan una distribución normal.
- Técnica estadística que no presupone ninguna distribución de probabilidad teórica de la distribución de nuestros datos.
- Se denominan pruebas no paramétricas aquellas que no presuponen una distribución de probabilidad para los datos, por ello se conocen también como de distribución libre (distribución free).
- En la mayor parte de ellas los resultados estadísticos se derivan únicamente a partir de procedimientos de ordenación y recuento, por lo que su base lógica es de fácil comprensión.
- Cuando trabajamos con muestras pequeñas (n < 10) en las que se desconoce si es válido suponer la normalidad de los datos, conviene utilizar pruebas no paramétricas, al menos para corroborar los resultados obtenidos a partir de la utilización de la teoría basada en la normal.
- En estos casos se emplea como parámetro de centralización la mediana, que es aquel punto para el que el valor de X está el 50% de las veces por debajo y el 50% por encima.
- Las pruebas no paramétricas no requieren asumir normalidad de la población y en su mayoría se basan en el ordenamiento de los datos, la población tiene que ser continua.
- El parámetro que se usa para hacer las pruebas estadísticas es la Mediana y no la Media.
- Son técnicas estadísticas que no presuponen ningún modelo probabilístico teórico.
- Son menos potentes que las técnicas paramétricas, aunque tienen la ventaja que se pueden aplicar más fácilmente.
3.6 Recopilación (instrumentos de recopilación)
3.6.1 Censos
Recuento de individuos que conforman una población estadística, definida como un conjunto de elementos de referencia sobre el que se realizan las observaciones. El censo de una población estadística consiste básicamente en obtener mediciones del número total de individuos mediante diversas técnicas de recuento; además este se realiza cada determinado período.
Es un procedimiento dentro de los diseños de una investigación descriptiva en el que el investigador recopila datos mediante un cuestionario previamente diseñado, sin modificar el entorno ni el fenómeno donde se recoge la información ya sea para entregarlo en forma de tríptico, gráfica o tabla. Los datos se obtienen realizando un conjunto de preguntas normalizadas dirigidas a una muestra representativa.
3.6.3 Entrevistas
Diálogo entablado entre dos o más personas: el entrevistador interroga y el que contesta es el entrevistado.
3.6.4 Cédulas
Documento en el que se reconoce una deuda u otro tipo de obligación.
3.6.5 Cuestionarios.
3.7 Construcción de bases de datos.
3.7.1 Formatos de Organización de la Información, Aplicación y Limitaciones de acuerdo a las variables y escalas de medición utilizadas en la Investigación Epidemiológica.
Un aspecto crucial de la epidemiología lo constituyen los procesos de medición de los eventos de salud y su distribución en las poblaciones.
La investigación epidemiológica utiliza tres tipos principales de medidas:
- a) de frecuencia de un evento
- b) de asociación o efecto
- c) de impacto potencial.
Recuentos o Frecuencia absoluta
Indica la magnitud de un evento o característica, es decir, mide el número de
veces que se repite el episodio o evento en la población. Dado que el número
absoluto de eventos va a ser dependiente del tamaño de la población, esta
modalidad no permite hacer comparaciones entre poblaciones de diferente
tamaño. En cambio, es muy útil para calcular los recursos que se requieren para
atender las necesidades de una población determinada.
Frecuencia relativa
Para comparar adecuadamente la frecuencia de los eventos de salud es necesario
construir una medida que sea independiente del tamaño de la población en la que
se realiza la medición. Este tipo de medida, denominada medida de frecuencia
relativa, se obtiene, relacionando el número de casos (numerador) con el número
total de individuos que componen la población (denominador).
Razones
Es el cuociente de frecuencias entre dos grupos distintos, por lo que el numerador
no necesariamente está incluido en el denominador. Permite comparar dos
frecuencias que en conjunto constituyen un indicador de interés.
Proporciones
La más simple de las medidas utilizadas en epidemiología es la proporción., Esta
es una fracción en la cual el numerador esta incluido en el denominador. Expresa
la frecuencia con que ocurre un evento en relación con la población total en la cual
acontece. Por lo tanto su valor oscila entre CERO Y UNO y se expresa en
porcentajes (%).
Tasa
Una tasa es el cambio instantáneo en una cantidad por unidad de cambio en otra
cantidad, donde esta última usualmente es el tiempo. En términos
epidemiológicos, es un cuociente en el que el numerador son los eventos que
ocurren en una población en riesgo durante un tiempo t, la cual se expresa en el
denominador. Eso significa que las tasas tienen una definición de tiempo; por ello
se pueden definir como la magnitud del cambio de una variable (enfermedad o
muerte) por unidad de cambio de otra (usualmente el tiempo), dado el tamaño de
la población que se encuentra en riesgo de experimentar el evento. A diferencia de
una proporción el denominador de una tasa no expresa el número de sujetos en
observación sino el tiempo durante el cual tales sujetos estuvieron en riesgo de
sufrir el evento.
La unidad de medida empleada se conoce como tiempo-persona de seguimiento. Dado que el
período entre el inicio de la observación y el momento en que aparece un evento
puede variar de un individuo a otro, el denominador de la tasa se estima a partir de
la suma de los períodos de observación de cada individuo hasta el fin del período
(si se mantuvo libre del evento) o hasta la ocurrencia del evento (si lo presentó).
Las unidades de tiempo pueden ser horas, días, meses o años, dependiendo de la
naturaleza del evento que se estudia.
El cálculo de tasas se realiza dividiendo el total de eventos ocurridos en un
período dado en una población entre el tiempo-persona total (es decir, la suma de
los períodos individuales libres de la enfermedad) en el que los sujetos estuvieron
en riesgo de presentar el evento. Las tasas se expresan multiplicando el resultado
obtenido por una potencia de 10, con el fin de permitir rápidamente su
comparación con otras tasas.
3.8 Organización de datos.
3.8.1 Concepto, Tipos y Características.
Una organización de datos es una estructura física-lógica que permite realizar operaciones computacionales (editar, guardar, actualizar, etc.) sobre un contenido de información.
Estructura física; describe la manera física (bytes) de almacenar los datos en un soporte (como se almacenan los datos en el soporte).
Estructura lógica; describe la manera lógica de representar la información a los usuarios (como ve el usuario la información).
3.8.2 Programas Informáticos para la construcción de bases de Datos.
3.8.3 Utilidad y Limitaciones.
Bibliografía:
3.8 Organización de datos.
3.8.1 Concepto, Tipos y Características.
Una organización de datos es una estructura física-lógica que permite realizar operaciones computacionales (editar, guardar, actualizar, etc.) sobre un contenido de información.
Estructura física; describe la manera física (bytes) de almacenar los datos en un soporte (como se almacenan los datos en el soporte).
Estructura lógica; describe la manera lógica de representar la información a los usuarios (como ve el usuario la información).
3.8.2 Programas Informáticos para la construcción de bases de Datos.
3.8.3 Utilidad y Limitaciones.
Con la ayuda de Internet, las bases de datos han logrado una difusión universal y han popularizado su uso entre los profesionales. La oferta actual en todas las disciplinas científicas es muy amplia, debido en buena medida a las diferentes necesidades e intereses de los colectivos científicos y sociedades, así como a la propia evolución histórica de las instituciones involucradas en la difusión y la gestión del conocimiento (universidades, institutos, bibliotecas, etc.). El poder disponer de una amplia oferta de bases de datos puede considerarse una estimable ventaja (a más recursos consultables, mayor exhaustividad en las búsquedas), pero también puede resultar un inconveniente por la dispersión del conocimiento que ello conlleva.
Al margen de las bases de datos internacionales, como Medline (de la National Library of Medicine), EMBASE o Scopus (ambas del editor Elsevier), Cochrane Library (de revisiones sistemáticas), LILACS (del Centro Latinoamericano y del Caribe de Información en Ciencias de la Salud-BIREME) o la Web of Knowledge (del Institute for Scientific Information, Thompson-Reuters), el ámbito nacional cuenta con una amplia representación de bases de datos que recopilan los artículos publicados por nuestros profesionales sanitarios y, además, ofrecen una instantánea de las dimensiones, los intereses y la cobertura de la producción científica española en salud.
La oferta de recursos para localizar y conocer la producción científica es amplia, variada y de gran utilidad, pero obliga a consultar con diferentes funcionalidades diferentes bases de datos de forma sucesiva, con el riesgo de solaparse los resultados, pero con la ventaja de lograr un poco más de exhaustividad. La escasa actualización de algunas de las bases de datos, como ocurre con IME o CUIDEN (al menos en sus versiones de acceso libre), es un importante handicap para ambas, pues los profesionales sanitarios demandan, sobre todo, información de máxima actualidad, y si no la encuentran libremente acabarán consultando otros recursos, por mucha información histórica que ofrezcan.
Entre las carencias comunes que se han detectado en la mayoría de las bases de datos figuran una escasa presencia de artículos con enlace al texto completo o funcionalidades como la reordenación de los registros (lo que dificulta en algunas de ellas la selección eficiente de los trabajos más recientes) o la exportación de referencias (que puede facilitar al usuario la creación de sus propias bases de datos mediante un gestor bibliográfico o simplemente imprimir o grabar los resultados para seleccionar posteriormente con mayor calma los documentos de interés).
Bibliografía:
- Bullón L. LA ESTADÍSTICA EN LA INVESTIGACIÓN EPIDEMIOLÓGICA:
EL ESTUDIO DE CASOS Y CONTROLES. 63(2) 2002 Disponible en: http://sisbib.unmsm.edu.pe/bvrevistas/anales/v63_n2/estadistica_inv.htm - Alvarez F. Población y muestreo. Epidemiología general y clínica. 2008 Disponible en: https://doctrina.vlex.com.co/vid/poblaci-muestreo-73199620
- Del Carpio A. Las variables en la investigación. Disponible en: http://www.urp.edu.pe/pdf/clase_variablesdeinvestigacion.pdf
- Apolaya M. Operacionalización de variables. (2012) Disponible en: http://bvsper.paho.org/videosdigitales/matedu/2012investigacionsalud/20120626Operacionalizacion_MoisesApolaya.pdf?ua=1
- Imagen de Estadística Descriptiva e Inferencial, Enciclopedia fianciera: https://www.enciclopediafinanciera.com/images/estadistica-inferencial.jpg
- Canal N. Técnicas de muestreo. Sesgos más frecuentes. 13(5) 2009 Disponible en: http://www.revistaseden.org/files/9-CAP%209.pdf
- QueVEDO F. ESTADÍSTICA APLICADA A LA INVESTIGACIÓN EN SALUD. rev. biomed. 11(3) 2011. disponible en: https://www.medwave.cl/link.cgi/Medwave/Series/MBE04/4934
- Scientific European Federation of Osteopaths. Las pruebas estadìsticas. 2014. Disponible en: https://www.scientific-european-federation-osteopaths.org/las-pruebas-estadisticas/
- Moreno A. PRINCIPALES MEDIDAS Y FUENTES DE INFORMACIÓN USADAS EN INVESTIGACIÓN EPIDEMIOLOGICA: SU APLICACIÓN AL AMBITO LABORAL. 42 (4) 2000 Disponible en: http://paginas.facmed.unam.mx/deptos/sp/wp-content/uploads/2015/11/epibasica-spm.pdf
- Primo E. Las bases de datos bibliográficas españolas, un instrumento para el conocimiento y la difusión de la producción científica. 10(4) 2009. Disponible en: http://www.elsevier.es/es-revista-seminarios-fundacion-espanola-reumatologia-274-articulo-las-bases-datos-bibliograficas-espanolas-S1577356609000074
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