CONTINUARÁ...

Pues esto llega a su fin...de momento. Considero que hemos aprendido mucho en esta asignatura, especialmente realizando el proyecto de investigación. He de reconocer que hace unos 9 meses ni siquiera me había planteado la importancia que tendría la investigación en la enfermería. Hoy, después de haber finalizado las clases de primero de grado, y tras haber cursado esta asignatura, no me cabe ninguna duda de que la investigación (y dentro de ella la estadística y las tecnologías de la información y comunicación) juegan un papel fundamental en esta profesión.

Sé con certeza que volveré a encontrarme con la estadística en practicamente cada asignatura de la carrera, y sé, con más certeza aún, que volveré a enfrentarme a un trabajo de investigación, así que procuraré no olvidar todos los conocimientos aprendidos este cuatrimestre e intentaré integrarlos en cada cosa nueva que tenga la oportunidad de aprender.

Este ha sido sólo el comienzo....

TEST DE LA t DE STUDENT

Este test se usa en estudios en los que la variable exposición es cualitativa dicotómica y la variable resultado es cuantitativa continua.

t₀ = |x₁ – x₂| / √S² [1/n₁ + 1/n₂]

 

S² = (n₁ – 1) S²₁ + (n₂ – 1) S²₂ / n₁ + n₂ - 2

Los grados de libertad, para la t de Student se calculan: g.l. = n₁ + n₂ - 2

Al igual que para el test de la chi cuadrado, con estos valores vamos a la tabla y según los grados de libertad y la significación estadística que hayamos marcado vemos que valor da. Si el valor obtenido aplicando la fórmula es mayor o igual que el que aparece en la tabla entonces se podrá concluir que existen diferencias significativas.

 

TEST DE CHI CUADRADO χ2

Se usa para comparar dos variables cualitativas.

                 χ² = ∑ (O – E)² / E

Para calcular el Chi cuadrado se necesitan los valores esperados y los observados. En un estudio tendremos los valores observados, los valores esperados, teniendo en cuenta que la hipótesis nula es que no existe relación entre la exposición o la no exposición al factor, serán los mismos. Se representa a continuación cómo se realizaría el cálculo de las frecuencias esperadas: 

                                                    Enfermedad          No enfermedad

Exposición                                         FE1                    FE2                      a

No Exposición                                   FE3                    FE4                      b

                                                              c                          d

FE1 = a * c / Total

FE2 = a *d / Total

FE3 = a * c / Total

FE4 = b * d / Total

Teniendo esos valores se puede calcular el valor de χ². Para saber si se acepta o se rechaza la hipotesis nula en función a este valor, debemos saber si las diferencias entre los valores esperados y los observados son significativas. Para ello necesitamos saber los grados de libertad, que se calculan de la siguiente manera:

 g. l. = (número de filas -1) * (número de columnas -1)

Si tenemos 2 filas y 2 columnas, el valor del grado de libertad será 1.

Así, debemos observar en la tabla en que lugar se sitúa el valor obtenido en este test, y ver si el valor de p nos muestra diferencias significativas (dependiendo del nivel de confianza planteado y de los grados de libertad).

 

TEST DE HIPÓTESIS

Los test de hipótesis son herramientas estadísticas que permite cuantificar la compatibilidad entre una hipótesis previamente establecida con los resultados establecidos en un estudio. Si como resultado del contraste resultara que existe incompatibilidad entre la hipótesis previa y los datos del estudio, la decisión más razonable sería rechazar lo que se estableció previamente; en caso contrario, no debe haber inconveniente en aceptarla.

En todo contraste de hipótesis se parte de la que se denomina hipótesis nula que establece la no existencia de relación entre el desarrollo de una enfermedad  y la exposición o no exposición al factor. Ha de establecerse un nivel de confianza previo.

Junto con los intervalos de confianza, los contrastes de hipótesis sirven para controlar el error aleatorio.

Los test existentes para comparar dos grupos son:

• Test de la t de Student (variable cuantitativa continua y variable cualitativa dicotómica)
• Test del Chi Cuadrado (dos variables cualitativas dicotómicas)
• Regresión lineal simple (dos variables cuantitativas continuas)
• Regresión logística (variable cualitativa dicotómica y cuantitativa continua)

    

TIPOS DE ERROR

Se pueden cometer distintos tipos de error en los test de hipótesis. Es posible que, aun siendo verdadera la hipótesis nula, nosotros la rechazemos (Error tipo I o Error α); o que siendo falsa la hipótesis nula, nosotros la aceptemos (Error tipo II o Error β).

TIPOS DE MUESTREO Y TAMAÑO MUESTRAL

En la investigación clínica, la mayor parte de los estudios que realizemos tratarán de conocer lo que ocurre en la población a partir de lo observado en una muestra. Para que esta inferencia se realize correctamente se deben establecer unos criterios de elección de individuos de forma que estos reflejen las características generales de la población, es decir, que la muestra sea representativa.

De esta manera, podemos elegir la muestra mediante dos tipos de muestreo:

• Muestreo Probabilístico o aleatorio. Si la muestra se elige mediante algún procedimiento dependiente del azar, permite evaluar el error que se comete (error aleatorio). Puede ser:
• Aleatorio simple
• Sistemático
• Estratificado
• Conglomerado

•  Muestreo No probabilístico. De esta manera no se puede medir el error asociado. Puede ser:
• Por conveniencia
• Por cuota
• Accidental

El cálculo del tamaño muestral depende de:

• Error estándar (e.e.)
• Probabilidad
• Varianza
• Tamaño de la población

La fórmula que se aplica para calcular el tamaño muestral es:    n = z² * S² / e²

Si se cumple el resultado N > n (n-1), quiere decir que el tamaño muestral es adecuado.

Si no se cumple se calcularía un nuevo tamaño muestral: n´ = n / 1 + (n/N)

ESTADÍSTICA INFERENCIAL

La inferencia estadística es el conjunto de procedimientos que permiten pasar de lo particular a lo general.

CÁLCULO DEL ERROR ESTÁNDAR (e.e.)

El error estándar trata de captar la variabilidad de los valores de la media en todas las posibles muestras de un tamaño determinado que puidésemos tomar de una población. Cuanto más pequeño sea el error estándar de un estimador más nos podemos fiar del valor de una muestra concreta.

Se calcula dividiendo la desviación típica entre la raiz cuadrada del tamaño muestral. Si nos faltara alguno de estos datos también podríamos calcularla mediante proporciones.

INTERVALO DE CONFIANZA (I.C.)

Es el estimador de la población que contempla un rango en el que con un porcentaje de probabilidad se encuentra el valor del parámetro de la población. Para calcular el intervalo de confianza de un parámetro:

Estimador ± z (e.e.)

z depende del nivel de confianza, siendo:

z = 1,96 para un nivel de confianza del 95%

z = 2,58 para un nivel de confianza del 99%

z = 1 para un nivel de confianza del 68,26%

z = 2 para un nivel de confianza del 95,45%

z = 3 para un nivel de confianza del 99,73%

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

Los instrumentos usados en estadística descriptiva son:

• Para variables cualitativas: Tablas de frecuencia.
• Para variables cuantitativas: Medidas de tendencia central, posición y dispersión. Vamos a ver las principales.

 MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

• Media (Media aritmética): Sumatorio de todos los valores de la variable dividido entre el número de individuos de la muestra. Se toman todos los valores, de modo que se incluyen valores extremos, que finalmente desvirtúan mucho la media.
• Mediana: Es el valor medio que agrupa a la variable con un 50% por encima y con un 50% por debajo. Su propiedad es la robustez, es menos sensible a valores extremos.
• Moda: Es el valor que más se repite. Una muestra puede ser bimodal o multimodal. Sirve tanto para variables cualitativas como cuantitativas.

MEDIDAS DE POSICIÓN

• Percentiles. Divide la muestra en 100 partes, de modo que hay 100 percentiles. Así, el percentil 50 coincide con la mediana.
• Deciles. Divide la muestra en 10 partes. El decil 5 será el que coincida con la mediana.
• Cuartiles. Divide la muestra en 4 partes. El cuartil 2 será igual al percentil 50 y a la mediana.

MEDIDAS DE DISPERSIÓN

Cubren las limitaciones que presentan las medidas de tendencia central, aportando algo más de información.

• Rango o recorrido. Es la diferencia entre el valor mayor y el menor de la muestra.
• Desviación media. Cuanto se aleja de la media cada observación.
• Desviación típica. 
• Varianza. Desviación típica al cuadrado
• Recorrido intercuartílico. Q3 - Q1
• Coeficiente de variación. Cociente entre la desviación típica y la media. No tiene unidades.

EPI INFO

En las sesiones de seminarios hemos aprendido a usar una herramienta no sólo útil, sino absolutamente necesaria a la hora de llevar a cabo un proyecto de investigación, esto es, un programa informático de análisis estadístico. El programa utilizado fue Epi Info. En nuestros proyectos de investigación lo hemos usado para realizar el análisis de los datos.

A la hora de instalarlo en casa, el único problema que surgió fue que no conseguimos parchearlo, de modo que tuvimos que trabajar con la versión en inglés, pero la verdad es que el programa es bastante intuitivo por lo que no ha supuesto una gran dificultad.

En el primer seminario aprendimos a crear las variables, realizar un cuestionario y meter datos. En nuestro proyecto, el  cuestionario se insertó en 3 hojas diferentes, separando por variables sociodemográficas, datos relativos al "Burnout" y datos relativos a "Satisfacción".

En el segundo seminario empezamos a usar las herramientas de estadística descriptiva, tales como tablas de frecuencia, medidas de tendencia central  medidas de dispersión.

En el tercer seminario, aprendimos a usar las herramientas de estadística inferencial. Aunque en realidad este programa, al pedirle las medias calcula solo test de hipótesis correspondiente, por lo que lo único que nosotros debemos hacer es interpretar el resultado.

También aprendimos en las sesisones de seminarios a realizar gráficos con Epi Info, pudiendo elegir entre distintos tipos de gráficos.

 

En general, el programa me ha gustado, me ha resultado muy útil y bastante fácil de usar. Sin embargo, me hubiera gustado trabajar en algún momento con SPSS, me hubiera gustado ver las diferencias y aprender a usar ambos para, en un futuro, poder elegir entre estos dos programas a la hora de realizar el análisis estadístico necesario en un estudio de investigación.

MAGNITUDES DE ASOCIACIÓN

Considerando la siguiente tabla de contingencia:

                                                            Factor                              No factor

Casos (exposición)                                 a                                            b

Controles (No exposición)                    c                                            d

Las magnitudes de asociación que hemos estudiado son:

• Odds Ratio. Se usa fundamentalmente en estudios de casos y controles. Es una razón que mide la ventaja de los casos frente a los controles. Es una razón de razones, primero se obtiene la razón de los casos (a/b , es decir, enfermos/no enfermos de los casos) y posteriormente la de los controles (c/b, enfermos/no enfermos de los controles). Finalmente, la Odds Ratio, es el cociente entre uno y otro, de modo que OR = a*d / c*b. Se aplica a estudios logintudinales y en los que tengamos valores de prevalencia.

• Riesgo Relativo o Razón de incidencias. Se usa para estudios longitudinales en los que nos dan datos relativos a la incidencia de una enfermedad. Es el cociente entre la incidencia de los expuestos y la incidencia de los no expuestos. R.R = (a/a+b)/(c/c+d).

• Razón de prevalencia. A diferencia de los anteriores se usa para estudios transversales y en los que disponemos de la prevalencia. Es la prevalencia de los expuestos frente a la prevalencia de los no expuestos. R.P.= (a/a+b)/(c/c+d).

En los tres casos, si el resultado de la magnitud de asociación es mayor que 1, la exposición al factor es considerada factor de riesgo mientras que si es menor que 1 será considerada factor protector.

En algunos casos nos resultó complicado distinguir que magnitud de asociación debíamos utilizar. Sin embargo, parece que al final ¡lo conseguimos!

2013: Año Internacional de la Estadística

Resulta que 2013 es el Año Internacional de la Estadística, ¿puede haber un mejor año para  estudiar esta asignatura?

A continuación se enlaza el video promocional realizado para celebrar el Año Internacional de la Estadística, en el que se pueden ver la gran cantidad de utilidades de esta ciencia


VIDEO: 2013, Año Internacional de la Estadística

(Si quieres activar los subtítulos en la parte inferior derecha puedes hacerlo)

ESTUDIOS ANALÍTICOS

Dentro de los estudios de investigación usados en clínica, ahora vamos a analizar por encima los tipos de estudio analíticos que podemos encontrarnos. Basicamente, pueden resumirse en el siguiente esquema:

Basicamente esos son los cinco tipos de estudios analíticos que nos podemos encontrar.

De todos estos, me resulta importante destacar los Ensayos Clínicos Aleatorios, ya que son los estudios con mayor fiabilidad y menor posibilidad de sesgos, en primer lugar porque controlas las variables, en segundo lugar porque la división de los grupos se hace de forma aleatoria, lo que también disminuye la posibilidad de sesgos. 

Son estudios que requieren un aporte económico importante, además de consideraciones éticas, por lo que son los más complicados de realizar.

TIPOS DE ESTUDIOS

Los tipos de estudios que se suelen utilizar en clínica, se pueden clasificar en base a cuatro características, y son los siguientes:

No debemos olvidarnos de clasificar nuestro estudio según estas cuatro variables. 

Si el estudio pretende comprobar si existe correlación entre dos variables, estaremos realizando un estudio analítico, mientras que si únicamente pretende aportar información sobre una situación dada será un estudio descriptivo. Estos últimos suelen realizarse como una primera aproximación al problema.

Si el estudio se realiza en un momento dado será transversal, mientras que si se realiza durante un periodo de tiempo es longitudinal.

El control o no de las variables de estudio determinará que un estudio sea observacional (en el caso de que las variables no sean controladas por el investigador), o experimental (si el investigador tiene el control de las variables de estudio). Los estudios descriptivos son observacionales, el investigador no introduce ningún cambio en las variables.

Por otro lado, un estudio retrospectivo es aquel en el que a partir de los resultados (por ejemplo, personas enfermas), haces un estudio sobre la diferentes características o modos de vida de esas personas para llegar a alguna conclusión (es decir, se hace de delante a atrás). En un estudio prospectivo se parte de la exposición o no en el factor de estudio y se observa cómo éste influye (es decir, de atrás hacia delante).

Buscando artículos científicos

A la hora de realizar una investigación, es fundamental saber realizar una adecuada búsqueda bibliográfica, ya que éstanos puede ayudar, en primer lugar a elegir adecuadamente el tema de nuestra investigación, además de proveernos del marco teórico y de ayudarnos a elegir el diseño apropiado

Por ello, en esta entrada voy a exponer paso a paso la manera de encontrar un artículo científico que se encuentre relacionado con el problema que pretendemos investigar. 

En este caso, yo me he planteado buscar artículos relacionados con el tratamiento de las úlceras por presión. 

El primer paso es buscar los descriptores que necesitaré para posteriormente realizar mi búsqueda en una base de datos científica (como Scopus, PubMed, IME o CINAHL). Los descriptores los voy a buscar en la página DeCS, en la que se encuentran todos los descriptores de ciencias de la salud. 

En este caso busco en primer lugar el descriptor "Ulcera por presión", y encuentro lo siguiente:

El siguiente descriptor que busco es tratamiento y encuentro lo siguiente:

Ya tengo los dos descriptores que necesito, así que me voy a PubMed e introduzco en el buscador "Pressure Ulcer" AND "Combined Modality Therapy". Resultando 75 resultados, de los cuales el que más me interesa es el décimo, que es un artículo denominado "Vibration therapy accelerates healing of Stage I pressure ulcers in older adult patients", artículo del año 2010, que se encuentra en la revista Advances in Sin and Wound Care, en el volumen número 23, el issue 7 y las páginas 321-327.

Voy a la página de la Universidad de Sevilla y busco en revistas electrónicas. Encuentro que la Universidad se encuentra suscrita a la revista mencionada, y pone los enlaces a través de los cuales acceder a los artículos. Pincho en uno de ellos, e introduzco las primeras palabras del arículo, apareciendo éste en primer lugar. A continuación se enlaza el artículo mencionado:

Artículo "Vibration therapy accelerates healing of Stage I pressure ulcers in older adult patients"

También es posible descargarlo en pdf.

 

 

ERRORES

Hoy quería introducir una entrada sobre algo muy báscio en investigación y que debemos conocer sobradamente para poder minimizarlos al máximo: los errores.

Podemos encontrar o cometer dos tipos de errores: el error aleatorio y el error sistemático.

Error Aleatorio

El primero, el error aleatorio, afecta a la precisión de las estimaciones y se produce cuando el estudio se realiza sobre una muestra probabilística de la población y no sobre el universo de estudio. Es lógico, si se trabaja con muestras es difícil esperar que los reultados coincidan exactamente con lo que ocurre en la población. 

Este error es inevitable, pero la estadística nos presta instrumentos para minimizarlo:

• Cálculo del tamaño mínimo de la muestra necesario para poder detectar como estadísticamente significativa una diferencia (en la primera fase)

• Uso de pruebas o test de hipótesis (en la segunda fase)

• Cálculo de intervalos de confianza (en la tercera fase)

 De esta forma se consigue que los diseños tengan la mayor precisión posible.

Error Sistemático

El error sistemático o sesgo desplaza artificialmente las diferencias observadas en el estudio de las verdaderas, se muestree o no. La presencia de este tipo de errores afecta a la validez interna del diseño, es decir, la credibilidad de las conclusiones respecto a los individuos estudiados. Estos errores son evitables y debemos controlarlos al máximo, cuanto mejor diseñemos el estudio, menor posibilidad de sesgos tendremos, de ahí la importancia de la etapa conceptual (entre otras cosas).

Los sesgos pueden agruparse en tres categorías:

• Sesgo de selección: se produce cuando las personas incluidas en el estudio difieren en alguna característica relevante de la población a la que se pretende aplicar las conclusiones. Este tipo de errores pueden modificar los resultados del estudio. Un ejemplo característico de este tipo de error son las negativas a participar y los abandonos. Otro ejemplo de este tipo de sesgo podría ser que estudie sujetos que no cumplan las características que yo he determinado previamente, por ejemplo, si estoy haciendo un estudio sobre adolescentes, establezco como adoleste a los menores de 16 años, y tomo algunas muestras que no cumplen ese requisito. Es importante determinar criterios de inclusión y exclusión y cumplirlos.

• Sesgo de clasificación o de información: este sesgo es producto de cualquier ejercicio de medición. Es muy importante determinar cuáles son las variables que voy a tener en cuenta y cómo las voy a medir. Por ejemplo, si voy a medir la fiebre, tengo que especificar qué considero como fiebre (por ejemplo, más de 37,5) y debe ser un criterio acogido por todos los observadores. Este sesgo puede diluir las diferencias existentes, en este caso sería no diferencial o, exagerarlas, en cuyo caso sería diferencial. Un ejemplo de sesgo no diferencial sería cuando las personas mienten en cuanto a habitos socialmente no admitidos, de modo que mezclamos erróneamente gente con o sin la exposición, lo que dificulta encontrar asociaciones. El típico caso del sesgo diferencial es el de las madres con niños nacidos con malformaciones, porque es muy probable que recuerden con más intensidad las exposiciones ocurridas durante el embarazo que las que tuvieron hijos sanos, por lo que se sobreestima el verdadero riesgo asociado.

• Sesgo de confusión: es el único de los tres que se puede controlar en la fase de análisis, mientras que los otros dos sólo pueden controlarse en la fase de diseño. Este error se produce cuando no tengo en cuenta variables que sí influyen y son predictoras del efecto. Un ejemplo del sesgo de confusión podría producirse si en un estudio que relaciona el cáncer de vejiga con la dieta rica en grasas yo no tengo en cuenta el tabaquismo o ciertas exposiciones laborales que pueden producir cáncer. Estas variables confundentes pueden distorsionar los resultados de mi estudio.

 Como podemos observar, es necesario preveer una gran cantidad de factores antes de llevar a cabo el estudio, con el fin de evitar los errores, de modo que los resultados sean fiables y tengan validez interna, ya que, de lo contrario, las conclusiones de nuestro estudio no serán tenidas en cuenta y por tanto, nuestro trabajo y todo el esfuerzo realizado será inútil.

         

Aprendiendo a Investigar. Etapas en el proceso de investigación

A continuación se pretende mostrar una pequeña guía, a modo de orientación, para saber cómo llevar a cabo un proyecto de investigación. Se puede resumir en 3 etapas, que son las que siguen.

Etapa conceptual 

En esta etapa consiste en responder a las preguntas ¿Qué investigar? ¿Para qué investigarlo? Para poder conceptualizar adecuadamente lo primero es saber qué queremos investigar.

Como dijo Séneca, "No hay ningún viento favorable para el que no sabe a que puerto se dirige". Es por ello, que esta etapa es fundamental en el proceso de investigación y podríamos considerarla la más importante, así como la más complicada.

Consiste en:

- Observar 

- Identificar y formular el problema

- Revisión bibliográfica exhaustiva

- Establecimiento de un marco teórico 

- Definir los objetivos de nuestro estudio, que deben ser concretos y medibles

- Definir de forma operacional los términos y variables que tendremos en cuenta, es decir,  aplicado a nuestro estudio (por ejemplo, qué vamos a considerar como "persona dependiente")

- Formular la hipótesis. Lo que yo pretendo demostrar a priori.

- Importancia del estudio y sus limitaciones, así como la justificación.

Etapa empírica 

En esta etapa, responderemos a la pregunta ¿Cómo lo vamos a investigar? Es la etapa más práctica del proceso. Corresponde con "Material y método" y "Resultados" en el trabajo de investigación.

Incluye:

- Planificación de la investigación: Escoger el diseño metodológico (técnicas cualitativas o cuantitativas), elegir la población de estudio (nuestro universo), elegir también la muestra, determinar las variables exactas del estudio (por ejemplo, enfermedades cardivasculares y alcohol), definición del proceso de recogida de datos (es decir, explicar cómo se van a recoger los datos necesarios) y también del registro y procesamiento de esos datos (qué programa informático vamos a utilizar, qué bases de datos)

- Trabajo de campo. O sea, llevar a cabo la recogida de datos en sí, ejecutar lo definido en el punto anterior.

- Analizar los datos

Etapa interpretativa 

Esta etapase busca la significación de los hallazgos, se sacan conclusiones, se intenta buscar una explicación a los resultados obtenidos y saber si coincide o no con nuestra hipótesis inical. Habitualmente coincide con el apartado llamado "Discusión".

Incluye:

- Convalidar si el método empleado ha sido útil

- Convalidar si los resultados son válidos

- Describir fortalezas y debilidades

- Relacionar los hallazgos con los objetivos e hipótesis

- Relacionar los hallazgos con los hallazgos obtenidos por otros estudios

- Destacar los aspectos novedosos y relevantes

- Extraer conclusiones

Bueno, pues establecidas las etapas del proceso de investigación, iremos desarrollando poco a poco los puntos más importantes del mismo, esperando que finalmente nos convirtamos en personas con capacidades suficientes para llevar a cabo cualquier estudio que nos propongamos.

¿TICs?

Está claro que nos encontramos en la Era de la Comunicación y la Información. Nos resulta imposible encontrar un campo en el que las tecnologías de la información y la comunicación no sean relevantes, incluido, por supuesto, el de la salud, siendo una de las áreas en las que los TIC han tenido y tienen mayor impacto.

Tal es la importancia que tienen que incluso se han realizado trabajos de investigación, que han analizado el impacto de los TIC en el campo de la salud.

Entre ellas destacamos las siguientes:

• Supone un medio ideal para mantener al personal sanitario informado de lo que sucede en cualquier parte del mundo.

• También podemos destacar la importancia de las nuevas tecnologías en la telemedicina, que ha sido definida por la OMS como la distribución de los servicios de salud en los que la distancia es un factor crítico, y en la cual, los profesionales de la salud usan la información y tecnología de las comunicaciones para el intercambio de información válida para el diagnóstico, prevención y tratamiento de enfermedades, así como para la educación continuada de los proveedores de salud pública; todo ello, en interés del desarrollo de la salud del individuo y su comunidad.
  
  
• Además, muchos países en el mundo cuentan con universidades virtuales dedicadas a la Salud.
  
  
• El vocabulario estructurado y trilingüe de los Descriptores en Ciencias de la Salud (DeCS) fue creado para su uso en la indización de artículos de revistas científicas, libros, anales de congresos, informes técnicos y otros tipos de materiales, así como para la búsqueda y recuperación de información de la literatura científica en diferentes bases de datos. Esto fue desarrollado gracias a las TICs, facilita enormemente el proceso de investigación, en el campo de la salud en general, y en el de la enfermería en particular.
  
  
• La clínica virtual también debe su existencia al impacto positivo que las TIC han tenido sobre la comunicación de las personas interesadas en la salud, pudiendo hacerse teleconsultas, discusión diagnóstica y preguntas al experto.

Así, las ventajas que tiene conocer y aprender a utilizar las nuevas tecnologías son numerosas y fácilmente visibles, por lo que queda plenamente justificado su uso y nuestro aprendizaje sobre ellas en esta asignatura.

Como ejemplo se enlaza una WEB de la Junta de Andalucía, “Escuela de pacientes”, en la que profesionales sanitarios explican las características de una gran lista de enfermedades, incluyendo videos explicativos, guías informativas, asociaciones existentes para esa enfermedad, etc. Además, para muchas de las enfermedades existe un blog especializado, dirigido a pacientes y profesionales de la salud.

Escuela de pacientes

Enfermería basada en la evidencia

La enfermería, como disciplina, tiene la obligación de profundizar en sus conocimientos de forma constante, como lo hace cualquier rama del saber humano. De este modo, los enfermer@s necesitamos investigar con el fin de incrementar el cuerpo de conocimiento enfermero, en lo que se refiere a los principios teóricos pero orientados siempre a la práctica profesional.

Es de aquí de donde surge la Enfermería Basada en la Evidencia (EBE) como respuesta a la necesidad de que las intervenciones que se realicen en enfermería respondan a un uso consciente, explícito y juicioso de la actual y mejor evidencia que aporta la investigación sobre el cuidado individualizado de los pacientes.

Así, la investigación es una de las cuatro funciones enfermeras (asistencial, docente, gestora e investigadora), reconocida por todos los modelos teóricos. Como se ha mencionado, la investigación es imprescindible para el avance y mejora del cuerpo de conocimientos científicos, y consecuentemente de la mejora de la calidad asistencial y del ejercicio de la profesión enfermera.

¡Bienvenidos!

¡Hola! ¡Bienvenido a Investiblogueando!

Acabas de llegar a un blog de la asignatura Estadística y Tecnologías de la Información y la Comunicación de la Escuela de enfermería de Cruz Roja de Sevilla.

Este blog será desarrollado durante toda la duración de la asignatura (...o quizás más...), en el que se realizará un análisis de los contenidos que vayamos estudiando en clase, con el fin de sacar el máximo provecho a esta asignatura.

Espero que nos resulte muy útil y aprendamos mucho.