2. Artículo Tipo de investigación Variable estudiada
1 Cualitativa Modelos educativos
2
3
4
Artículo Resumen
IMRaD
Población
estudiada
Procedimiento
realizado
Aspectos
éticos
Discusión
1 No No No No No
2
3
4

4. Artículo Tipo de investigación Variable estudiada
1 Cualitativa Modelos educativos
2 Mixto Alternativas de formación
3
4
Artículo Resumen
IMRaD
Población
estudiada
Procedimiento
realizado
Aspectos
éticos
Discusión
1 No No No No No
2 Si Si Si Si Si
3
4

6. Artículo Tipo de investigación Variable estudiada
1 Cualitativa Modelos educativos
2 Mixto Alternativas de formación
3 Cuantitativo Resistencia vascular
, índice cardíaco,
volumen eyectado
4
Artículo Resumen
IMRaD
Población
estudiada
Procedimiento
realizado
Aspectos
éticos
Discusión
1 No No No No No
2 Si Si Si Si Si
3 Si Si Si Si Si
4

8. Artículo Tipo de investigación Variable estudiada
1 Cualitativa Modelos educativos
2 Mixto Alternativas de formación
3 Cuantitativo Resistencia vascular
, índice cardíaco,
volumen eyectado
4 Cualitativo Discriminación en lugar de trabajo
Artículo Resumen
IMRaD
Población
estudiada
Procedimiento
realizado
Aspectos
éticos
Discusión
1 No No No No No
2 Si Si Si Si Si
3 Si Si Si Si Si
4 Si Si Si Si Si

9. MÓDULO III
SEMINARIO DE INVESTIGACIÓN

10. MÓDULO III
La pregunta de investigación
Variables y Medidas.
Tipos de estudios.
Lee los artículos proporcionados y determina el tipo de estudio y los tipos de
variables presentadas.

11. PREGUNTA DE INVESTIGACIÓN
• Aunque la investigación médica puede tomar variadas (e inesperadas) direcciones, en
general el tipo de pregunta que da inicio a una investigación suele ser similar
.
• Recordar que la pregunta de investigación es el motor de inicio de todo el proyecto, y que
ha sido formulada luego de revisiones bibliográficas sobre otras investigaciones y de la
observación concienzuda de la realidad.

12. PREGUNTA DE INVESTIGACIÓN
• La búsqueda de artículos sobre investigaciones previas puede facilitarse si se utiliza la
técnica PICO: https://pubmedhh.nlm.nih.gov/pico/index.php
• P: Población enfocada
• I: Intervención realizada (terapia, test diagnóstico, etc.)
• C: Comparado con… (con test o terapia se comparo la intervención)
• O: Outcome o resultados

13. PREGUNTA DE INVESTIGACIÓN
• En la investigación sanitaria casi todas las búsquedas se basan en motores de internet y
en bases de datos de revistas digitales.
• Las herramientas de búsqueda más extendidas sobre publicaciones de investigación
sanitaria son PubMed o Public Medline (https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/), Google
Académico (https://scholar
.google.es/), LILACS (https://lilacs.bvsalud.org/es/),

17. PREGUNTA DE INVESTIGACIÓN
• Las preguntas de investigación aparecen cuando existe algún cambio en algún aspecto
afectando la salud de la población, que requiera intervención, como ser cambios
ambientales, sociales o de alimentación, o cambios demográficos.
• Los nuevos avances médicos y tecnológicos obligan a investigar la aplicación práctica de
estas contribuciones. La investigación puede estar destinada a mejorar un servicio
sanitario o a reducir costos al seleccionar el mejor método diagnóstico o tratamiento.

18. CATEGORÍA EJEMPLOS
DIAGNÓSTICO O CRIBADO
• El nuevo score diferencia demencia vascular de demencia
senil?
• El dosaje de lactato pronostica de forma más temprana la
falla circulatoria que los datos clínicos?
SALUD PÚBLICA
• Cuál es el índice de letalidad entre las personas expuestas a
unos niveles elevados de mercurio?
• Cual es el riesgo de las mujeres fumadoras en padecer
osteoporosis severa en relación a las no fumadoras?
EFECTIVIDAD DE TRATAMIENTOS
• Cual es la efectividad de la cirugía bariátrica de derivación en
comparación con los análogos incretina en el tratamiento de la
obesidad mórbida?
• Cual es la reducción de riesgo de ACV isquémico con la ingesta
diaria de AAS?
COLATERALES DE TRATAMIENTOS
• Cual es el riesgo de hemorragia digestiva con la ingesta diaria
de AAS?
• Cual es la incidencia de hiperkalemia con el uso de IECAS?

19. DISEÑOS
• Todos los diseños se basan en los mismos componentes:
• P: Población definida
• O: Resultado medido
• I: Intervención realizada
• E: Exposición
• C: Grupo control para comparar
• Con P y O basta para responder preguntas sobre frecuencia y prevalencia.

20. DISEÑOS
• La primera distinción separa a los estudios en ANALÍTICOS y NO ANALÍTICOS.
• Un estudio no analítico o DESCRIPTIVO no trata de cuantificar la relación sino de darnos
una imagen de lo que está sucediendo en una población (p. ej., la prevalencia).
• Los estudios descriptivos incluyen informes de casos, series de casos, estudios cualitativos y
estudios de encuestas (transversales), que miden la frecuencia de varios factores y, por lo
tanto, el tamaño del problema.

21. DISEÑOS
• Un estudio analítico intenta cuantificar la relación entre 2 factores, el efecto de una
intervención (I) o exposición (E) sobre un resultado (O). Para cuantificar el efecto,
necesitamos conocer la tasa de resultados en un grupo de comparación (C), así como en
el grupo de intervención o expuesto.
• Ya sea que el investigador cambie activamente un factor o imponga una intervención,
determina si el estudio se considera observacional (participación pasiva) o experimental
(participación activa).

22. DISEÑOS
• En los estudios experimentales, el investigador manipula la exposición, es decir
, asigna
sujetos al grupo de intervención o exposición. Los estudios experimentales, o ensayos
controlados aleatorios (ECA), son similares a los experimentos en otras áreas de la
ciencia.
• Los ensayos controlados, particularmente si son aleatorizados y ciegos, tienen el
potencial de controlar la mayoría de los sesgos que pueden ocurrir en los estudios
científicos.

23. DISEÑOS
• En los estudios de observación analíticos, el investigador mide la relación entre un factor
de exposición y un determinado resultado. Incluyen los estudios de casos y controles
(resultado presente), estudio de cohortes (exposición presente) y transversales (ambos
presentes).
• Todos estos estudios incluyen grupos emparejados de sujetos. Investigan y registran las
exposiciones (intervenciones o factores de riesgo) y observan los resultados
(enfermedad) a medida que ocurren.

25. Experimentales
Estudio de Cohortes
Casos y controles
Estudios observacionales
Opiniones de expertos
Revisiones

26. EXPERIMENTAL OBSERVACIONAL
El investigador asigna
exposición?
ALEATORIZACIÓN?
GRUPO
CONTROL?
ESTUDIO CLÍNICO
RANDOMIZADO
ESTUDIO
CUASI- EXPERIMENTAL
ANALÍTICO DESCRIPTIVO
DIRECCIÓN
CAUSA↔EFECTO
SERIE DE CASOS
REPORTES
TRANSVERSAL
TRANSVERSAL
CASOS Y
CONTROLES
COHORTES

27. ESTUDIO CARÁCTERÍSTICA
Observacional y descriptivo,
Serie de casos
Detalla las características de una muestra de personas con una condición en común (ej, TBC pulmonar).
Observacional y descriptivo,
Serie de casos
Detalla las características de un caso clínico llamativo por diagnóstico o evolución poco frecuentes.
Observacional y descriptivo,
transversal
Determina la prevalencia de una condición en un período de tiempo en una población dada.
Observacional, analítico,
casos y controles
(retrospectivo)
Compara la frecuencia de un factor (nocivo o protector) entre personas con un diagnóstico dado y
controles sin dicho diagnóstico. Su análisis produce Odds Ratios. Por ejemplo determinar si los pacientes con
cáncer de cérvix han tenido más parejas sexuales que las que no tienen dicho diagnóstico.
Observacional, analítico,
estudio de cohortes
(prospectivo)
Compara la frecuencia de un diagnóstico entre personas con un factor dado (nocivo o protector) y
controles sin dicho factor
. Su análisis produce riesgo relativo y reducción de riesgo, número necesario para
tratar
, y (si se registra tiempo de evento) curvas de supervivencia y Hazard Ratios. Útil para comparar
tratamientos. Por ejemplo determinar la protección que ofrece una vacuna en prevenir COVID19.
Observacional, analítico,
transversal
Analiza causa (condición) y efecto (diagnóstico) al mismo tiempo y busca asociación (no causalidad) a través
de diferentes herramientas estadísticas, dependiendo el tipo de datos. Los datos pueden ser recabados a
partir de registros médicos. Por ejemplo buscar si existe asociación entre recien nacidos de bajo peso y
TSH.

28. ESTUDIO CARÁCTERÍSTICA
Cuasi-Experimental
Comparar la efectividad de un tratamiento entre un grupo intervención y un grupo control, con un muestreo
no azaroso (por conveniencia u otro), o sin grupo control (comparando los datos contra otros estudios).
Por ejemplo determinar la efectividad de reducción de la PA en paciente con preeclampsia comparando
amlodipina sola vs amlopidina+labetalol en pacientes que acuden libremente a la urgencia del Hospital de
Clínicas. El grupo amlodipina pudo ser reemplazado por una “cohorte histórica” con un tratamiento habitual.
Otro ejemplo podría ser el estudio de la cafeína sobre la motilidad esofágica, siendo cada paciente su propio
control (antes de consumir cafeína).
Experimental
Comparar la efectividad de un tratamiento entre un grupo intervención y un grupo control, con un muestreo
probabilístico.
Por ejemplo se quiere comparar la efectividad para el control de la glicemia de la dapagliflozina versus
tratamiento típico con metformina. Se elige aleatoriamente a partir de grupos estratificados por sexo, edad
e IMC.

29. PASADO DEL ESTUDIO PRESENTE DEL ESTUDIO FUTURO DEL ESTUDIO
EXPOSICIÓN
FACTOR
CAUSA
ENFERMEDAD
EFECTO
CONSECUENCIA
EXPOSICIÓN
FACTOR
CAUSA
ENFERMEDAD
EFECTO
CONSECUENCIA
EXPOSICIÓN
FACTOR
CAUSA
ENFERMEDAD
EFECTO
CONSECUENCIA
ESTUDIO TRANSVERSAL
ESTUDIO PROSPECTIVO
COHORTE
ESTUDIO RETROSPECTIVO
CASOS Y CONTROLES

30. VARIABLE
• Las variables pueden definirse como aquellos atributos o características de los eventos,
de las personas o de los grupos de estudio que cambian de una situación a otra o de un
tiempo a otro y que, por lo tanto, pueden tomar diversos valores.
• Desde el punto de vista conceptual pueden ser independientes (explicativa, causa,
usualmente un factor) y dependientes (resultado, efecto, usualmente una enfermedad).
• Desde el punto de vista operativo (medición) pueden ser cuantitativas o numéricas
(0,23; 45) y cualitativas o categóricas (rangos, escores). Las variables cuantitativas
pueden ser continuas (valores infinitos entre 2 medidas) o discretas (finitos).

31. MEDICIÓN
• La medición consiste en asignar un número o una calificación a alguna propiedad
específica de un individuo, una población o un evento usando ciertas reglas.
• Para medir es necesario seguir un proceso que consiste en el paso de una entidad
teórica a una escala conceptual y, posteriormente, a una escala operativa.
a) se delimita la parte del evento que se medirá.
b) se selecciona la escala con la que se medirá.
c) se compara el atributo medido con la escala.
d) se emite un juicio de valor acerca de los resultados de la comparación.

32. ESCALAS
• Las variables categóricas poseen escalas nominales u ordinales, las cuantitativas escalas
de intervalo y de razón.
• Las categorías deben ser exhaustivas y mutuamente excluyentes, debe existir una categoría para
cada caso que se presente y cada caso debe poder colocarse en una sola categoría.

33. ESCALAS CATEGÓRICAS
• Pueden ser de tipo nominal, categorías sin orden de importancia. Cuando son solo dos
categorías se denomina escala dicotómica (M/F
, Si/No, Tiene/No tiene).
• Una variable de Procedencia, sería nominal, no hay orden determinado, aunque a cada sitio de
procedencia se le asigne un valor referencial.
• O ordinales, categorías con orden (rankings, escores), como ser nivel de enfermedad
(leve, moderado, severo).
• Una pregunta sobre de satisfacción con 3 categorías (nada satisfecho, satisfecho, muy
satisfecho) es una escala ordinal.

34. ESCALAS NUMÉRICAS
• Se miden a través de escalas de tipo intervalo, con cero arbitrario (puede haber valores
negativos), como ser la temperatura o el coeficiente intelectual.
• Ignorando los días bisiestos, los años son una unidad de medida fija para el tiempo . Sin embargo, el
año cero no significa “nada” con respecto al tiempo. El año 2000 no es “el doble de tarde” que el
año 1000.
• O escalas de tipo razón, con cero real (solo valores positivos) que indica ausencia del
valor medido, como ser las mediciones bioquímicas.
• Un ejemplo es el peso en kilos. Un kilo es una unidad de medida fija porque siempre representa
exactamente el mismo peso. Además, cero kilos corresponde a “nada” con respecto al peso.

35. ESCALAS NUMÉRICAS
• Las variables discretas no permiten el registro de fracciones: goles recibidos, número de
personas.
• Las variables continuas permiten números decimales: peso de pacientes, temperatura
corporal.
• Se pueden graficar mediante histogramas para evidenciar la distribución.
• El valor real es el valor ± 0.5.

36. OTRO ENFOQUE…
• Variable dicotómica: Tienen precisamente dos valores distintos.
• Ejemplos típicos son el sexo, tener un automóvil o ser portador del VIH. Es útil distinguir las
variables dicotómicas como un nivel de medición separado porque requieren análisis diferentes que
otras variables.
• Variable categórica: Variables en las que los cálculos no tienen sentido.
• Contienen (generalmente pocas) categorías de respuesta . Debido a que los cálculos no tienen
sentido, las variables categóricas simplemente definen grupos y se analizan sus frecuencias.
• Variable métrica: Variables en las que los cálculos son significativos.
• Debido a que se permiten los cálculos, generalmente los analizamos con estadísticas descriptivas.

37. Existen 2 valores
posibles?
DICOTÓMICA
Existe un orden de los
valores?
Existe una unidad fija
de medida?
NOMINAL
ORDINAL
METRICA
NO
SI
SI
NO
NO
SI
CATEGÓRICA