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Recopilación de fichas de información y aprendizaje del Creap RECURSOS DE APRENDIZAJE | BIBLIOTECA Y SERVICIO DE REFERENCIA Autora: Aurora Rodríguez Ródenas. Documentalista. Área de Gestión del Conocimiento que presta sus servicios en el Creap a través de Grupo 5 Acción y Gestión Social S.A.U. Las FIA recopilan y difunden una serie de accesos a recursos digitales, pertenecientes a redes de bibliotecas y centros de información e investigación nacionales principalmente, que se hacen llegar al equipo técnico como apoyo en su labor de investigación e innovación dentro del centro. Se recogen desde mitad del año 2021 y se crearon, en un primer momento, para los/as trabajadores/as del Creap. La idea se gestó desde la biblioteca del centro con el objetivo de acercar y dar a conocer los recursos publicados en otros centros que se consideran de interés, a la vez que didácticos. Más tarde se pensó que estas fichas podrían ser de utilidad a cualquier persona relacionada con el sector de la salud mental y, en definitiva, para cualquier profesional en el día a día de su trabajo. Es por ello que se decidió que se publicarían en la página web. Estas FIA se elaboran de forma quincenal en base a un sistema de curación de contenido, elaborado previamente, en el que se van recogiendo (mediante una herramienta virtual) los últimos contenidos de redes de centros científicos, bibliotecas u organizaciones de la salud oficiales. La herramienta que se utiliza para aglutinar todos los recursos es una especie de escritorio virtual que muestra una ventana por recurso informacional. Por lo que, a golpe de vista, se pueden ver las ventanas con la información novedosa de cada institución en formato lista. Recursos difundidos durante este año Uno de los bloques de información que más se difunden a través de las fichas, es el perteneciente a jornadas, eventos y ponencias (las grabaciones públicas) relacionadas con la rehabilitación psicosocial, la salud mental y la comprensión de los distintos trastornos mentales. Estas jornadas están organizadas por las distintas federaciones, organizaciones y grupos relacionados con el sector de la discapacidad, los servicios sociales y la salud mental, a nivel nacional e internacional. Las fichas de este bloque serían: FIA 38. Jornada: Jóvenes y salud mental de la Federación Salud Mental Madrid. FIA 41. Curso virtual de autoaprendizaje en intervenciones de salud mental de la Organización Panamericana de la Salud. FIA 43. Evento sobre trastorno bipolar del National Institute of Mental Health. FIA 44. Ciclo de conferencias sobre salud mental de la Confederación Salud Mental Madrid. FIA 46. Espacio conversa entre dos profesionales de la salud mental de Grupo 5 Servicios sociales, educativos y sociosanitarios. Asimismo, existe otro bloque de contenidos al que se le da cabida desde el Creap, como es el de las herramientas, metodología y cuestiones relacionadas con la investigación, la escritura científica, la publicación, la recogida de datos, etc. Las fichas de este bloque serían: FIA 39. Revisiones rápidas de la Biblioteca Cochrane. FIA 40. Preprints de ASAPbio. FIA 48. Acceso abierto y ciencia reproducible del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC). FIA 49. Búsquedas sistemáticas en la literatura médica de Elsevier Salud. Las FIA se pueden encontrar en la web, dentro de la sección Recursos de apoyo a la investigación. Aquí puedes descargarte el recopilatorio de fichas del primer semestre (2120 kb.). Otros recursos de apoyo a la investigación Normas APA. Fichas de Información y Aprendizaje. Ranking de publicaciones científicas.

Fichas informativas y de aprendizaje del mes de junio RECURSOS DE APRENDIZAJE | BIBLIOTECA Y SERVICIO DE REFERENCIA Autora: Aurora Rodríguez Ródenas. Documentalista. Área de Gestión del Conocimiento que presta sus servicios en el Creap a través de Grupo 5 Acción y Gestión Social S.A.U. Ficha Informativa y de Aprendizaje Nº48: Acceso abierto y ciencia reproducible En la ficha número 48 se recoge el enlace a un material didáctico elaborado por Isabel Bernal utilizado en un curso de formación de la Unidad de Recursos de Información Científica para la Investigación (URICI) de CSIC. Con este material se intenta dar una panorámica del tema, dar a conocer estrategias, buenas prácticas y herramientas para gestionar los resultados de investigación y que estos sean reproducibles. Lo primero que se presenta en dicho curso es el código de buenas prácticas científicas del CSIC en el que se incide en la importancia de que toda investigación se realice conforme a un protocolo y se destaca la publicación en abierto de las mismas en repositorios institucionales. Se expone lo que significa el término 'reproducibilidad', que implica tanto la reproducción de resultados como la recreación del estudio utilizando el mismo método. Ficha Informativa y de Aprendizaje Nº49: Búsquedas sistemáticas en la literatura médica La ficha número 49 presenta dos vídeos del canal de Elsevier Salud en Youtube, correspondientes a una sesión de formación sobre búsquedas sistemáticas en la literatura médica impartida por la Dra. Merit Mayté Gómez Carmona (primera parte) y la Dra. Sara Cobo (segunda parte). En la primera parte de la sesión se explica lo que es una búsqueda bibliográfica, la tipología, el por qué es importante saber hacer una búsqueda sistemática, los tipos de revisiones que existen, qué son las preguntas PICO, etc. En la segunda parte se habla de literatura gris como una de las fuentes de información interesantes pero poco conocidas que puede incluirse en una revisión sistemática, cómo buscar citas y conocer qué trabajos han realizado otros autores, cómo identificar estudios no publicados con resultados potencialmente importantes, el contacto con expertos, cómo realizar una buena estrategia de búsqueda, etc. Otros recursos de apoyo a la investigación Normas APA. Fichas de Información y Aprendizaje. Ranking de publicaciones científicas.

Clausura del Curso online «Búsquedas Bibliográficas y Escritura Técnica» FORMACIÓN | Creap Imserso Autor: Mª Rosa Perelló Pardo. Comunicación. Téc. Área de Gestión del Conocimiento que presta sus servicios en el Creap a través de Grupo 5 Acción y Gestión Social S.A.U. El curso online «Búsquedas bibliográficas y escritura técnica» se clausura hoy tras un gran éxito de asistencia y la satisfacción de los alumnos. Éxito de asistencia En los días de inscripción, el curso tuvo una gran acogida y las plazas se agotaron el primer día. Los profesionales de la rehabilitación psicosocial y del ámbito de la salud han mostrado un gran interés por la investigación científica y este interés se ha reflejado en el gran éxito de la convocatoria. Como muchos nos han comentado, tanto la búsqueda bibliográfica como la escritura técnica son conocimientos de vital importancia para profesionales del ámbito sociosanitario que quieran diseñar proyectos de investigación y aumentar sus competencias profesionales. Satisfacción por parte de los alumnos Aunque al principio la búsqueda bibliográfica puede parecer abrumadora, los alumnos han comentado que una vez se han adentrado en el tema les ha ido pareciendo mucho más interesante y no han tenido ninguna dificultad a la hora de seguir el curso. El curso se ha diseñado con el objetivo de que los alumnos puedan aprender sin dificultad a realizar búsquedas bibliográficas y escribir artículos científicos por lo que tras leer algunos comentarios se puede ver que el objetivo se ha cumplido. Hemos recibido muchas felicitaciones por parte de los alumnos a los que el curso les ha parecido muy completo y muy bien estructurado y nos han dado las gracias por ofrecer esta oportunidad. Gracias al curso, algunos alumnos, todavía universitarios, van a poder aplicar estos conocimientos en sus trabajos de fin de grado y los profesionales que están en activo podrán aplicar estos conocimientos para realizar futuras investigaciones. Plataforma de Teleformación del Imserso El curso ha estado disponible en la Plataforma de Teleformación del Imserso desde el 21 de junio al 7 de julio y ha constado de 4 módulos y una duración de 20 horas. Además, en esta edición los alumnos ya han podido descargar el certificado con su número de DNI, lo que otorga más confianza al curso. La plataforma de Teleformación del Imserso se consolida como un pilar esencial para los profesionales del ámbito sociosanitario. La actualización constante de los conocimientos y habilidades de los profesionales permite mejorar la labor que realizan aumentando sus competencias profesionales y mejorando la calidad y la efectividad de los servicios que prestan. Desde el Creap queremos compartir nuestra satisfacción por el éxito del curso y estamos muy contentos en cómo se ha desarrollado. Los avances de la tecnología nos deparan nuevos retos y desafíos por lo que la formación continua va a ser un elemento primordial si queremos enfrentarnos a ellos y aprovechar los beneficios de los nuevos avances. Os esperamos en próximas ediciones. Podéis seguirnos en redes sociales para estar al día de los próximos cursos y os recomendamos que os inscribáis a la lista de difusión de formación escribiendo un correo a infocreap@imserso.es con el asunto «Lista difusión formación», el nombre completo, correo electrónico y expresando formalmente que quieres que se te envíe esta información.

La significación estadística INVESTIGACIÓN | GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO Autor: Víctor González Ayuso. Psicólogo investigador. Área de Gestión del Conocimiento, que presta sus servicios en el Creap a través de Grupo 5 Acción y Gestión Social S.A.U. Introducción Cuando revisamos un artículo científico o queremos conocer la validez de un programa o intervención terapéutica, solemos hablar de si es estadísticamente significativo, pero ¿sabemos qué quiere decir exactamente esta expresión? Al evaluar un estudio, la idea fundamental es que los resultados obtenidos se deban a la intervención evaluada y no a efectos genuinos o extraños. Es decir, si evaluamos los efectos de una intervención para reducir los síntomas depresivos, el objetivo es que los resultados producidos se deban a la intervención y no a otros elementos. Análisis estadístico Para llevar a cabo el análisis estadístico, se sigue un proceso que incluye el cálculo de las diferencias entre las puntuaciones directas antes y después del programa para cada participante en estudio, seguido del uso de pruebas estadísticas para determinar si estas diferencias son estadísticamente significativas. Aquí se detalla ese proceso: 1. Cálculo de las diferencias: Primero, se toman las puntuaciones directas de cada participante antes y después del programa de intervención. Luego, se calcula la diferencia entre estas dos puntuaciones para cada participante. Esto nos proporciona un conjunto de diferencias individuales que representan el cambio en el rendimiento de cada participante después de participar en el programa. 2. Pruebas estadísticas: Una vez que tenemos las diferencias individuales, utilizamos pruebas estadísticas para evaluar si estas diferencias son estadísticamente significativas. Hay varias pruebas que se pueden utilizar dependiendo de la naturaleza de los datos y del diseño del estudio. Algunas pruebas comunes incluyen: Prueba t de Student: Esta prueba se utiliza cuando se comparan las diferencias entre dos grupos (por ejemplo, un grupo de control y un grupo de intervención). La prueba t determina si las diferencias entre los grupos son estadísticamente significativas. Análisis de varianza (ANOVA): Esta prueba se utiliza cuando se comparan las diferencias entre más de dos grupos. El ANOVA permite determinar si hay diferencias significativas en las puntuaciones antes y después del programa entre los diferentes grupos. Prueba de Wilcoxon o prueba de rangos con signo: Estas pruebas se utilizan cuando los datos no cumplen con los supuestos de normalidad requeridos para la prueba t. Se basan en los rangos de las diferencias individuales y determinan si hay diferencias significativas entre las puntuaciones antes y después del programa. Estas pruebas estadísticas generan un valor de p, que representa la probabilidad de obtener las diferencias observadas o más extremas si la verdadera diferencia entre las puntuaciones antes y después del programa fuera cero (es decir, si no hubiera un efecto real del programa). A continuación, se sigue el siguiente proceso: Se plantea una Hipótesis Nula (H0) que establece como punto de partida que no hay efectos, por lo tanto, la función del investigador será rechazar dicha hipótesis y demostrar que sí que los hay. Hablamos de Hipótesis porque desconocemos lo que sucede a nivel poblacional. Por lo tanto y utilizando el mismo ejemplo anterior, la H0 establece que la intervención para reducir los síntomas depresivos no produce mejorías, y las medias antes y después de la intervención son iguales. Posteriormente, mediante la técnica adecuada de contraste de hipótesis se obtendrá p o el nivel crítico, es decir, la probabilidad de obtener los resultados observados si fuera cierta la Hipótesis Nula. La p o nivel crítico se comparará con el valor de α o nivel de significación, cuyo valor estándar es de 0,05. Al comparar ambos valores, se tiene que tomar una decisión: Si p o nivel crítico es menor o igual a α Rechazaremos la H0. Si p o nivel crítico es mayor a α Mantendremos la H0. En otras palabras, si el valor de p, calculado previamente, es menor que el umbral predefinido de significación (generalmente 0,05), se considera que las diferencias son estadísticamente significativas y se rechaza la hipótesis nula de que no hay efecto del programa. Utilizando de nuevo el ejemplo anterior de la intervención para reducir los síntomas depresivos: Si las diferencias encontradas, entre la intervención y los datos pre-post, no son suficientemente grandes como para poder afirmar con certeza (con una probabilidad de error del 0,05), estamos diciendo que las diferencias que encontramos podrían ser simplemente el resultado del azar y no necesariamente se deben al efecto de la intervención. En este caso mantenemos la H0. Por lo tanto, los efectos de la intervención no son relevantes para la reducción de síntomas depresivos. Si las diferencias encontradas, entre la intervención y los datos pre-post, son suficientemente grandes como para poder afirmar con certeza (con una probabilidad de error del 0,05), estamos diciendo que las diferencias que encontramos se deben al efecto de la intervención y no al azar. En este caso rechazaremos la H0. Por lo tanto, los efectos de la intervención serán relevantes para la reducción de síntomas depresivos. Siempre existe la posibilidad de cometer un error a la hora de tomar la decisión de aceptar o rechazar la H0. Podemos hablar de dos errores: Error Tipo I (α): también conocido como falso positivo, y es el error asumido por el investigador al rechazar la Hipótesis Nula. Es decir, se asumen un 5% de posibilidades de que los resultados obtenidos no sean adecuados, es improbable que la intervención no produzca los efectos evaluados, pero no es imposible. Error Tipo II (β): o falso negativo, se produce cuando el investigador no puede rechazar la H0. Conclusión Por lo tanto, cuando volvamos a escuchar la expresión «la intervención es estadísticamente significativa», podemos tener un mayor conocimiento y saber que los efectos producidos en el pre y en el post son diferentes; así como al tomar una decisiones respecto a qué tipo de intervención utilizar, si nos basamos en el nivel de significación querrá decir que los resultados obtenidos han sido avalados en una muestra y demostrado el nivel de eficacia del tratamiento respecto a una enfermedad determinada. Bibliografía Pallás, J. M. A., & Villa, J. J. (2019). Métodos de investigación clínica y epidemiológica. Elsevier Health Sciences.

El diseño de Investigación INVESTIGACIÓN | GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO Autor: Víctor González Ayuso. Psicólogo investigador. Área de Gestión del Conocimiento que presta sus servicios en el Creap a través de Grupo 5 Acción y Gestión Social S.A.U. El diseño es la estructura de la investigación, es decir, una secuencia de observaciones (generalmente mediciones) e intervenciones o tratamientos que tratan de garantizar tanto como sea posible la calidad de una investigación, es decir, su validez interna y su validez externa. El concepto de validez en investigación hace referencia a lo que es verdadero o se acerca a la verdad. Por lo tanto, aquellos resultados libres de errores o sesgos estarán más próximos a ser válidos. Existen dos tipos de validez: Interna Externa Validez Interna Grado en el que puede establecerse de forma inequívoca la relación entre la variable independiente (X) y la variable dependiente (Y). Dicho de otro modo, cuando no existen otras variables que puedan influir en la explicación entre el efecto X sobre Y. Es importante destacar que la validez interna no mide el grado de intensidad entre ambas variables, si no el grado de relación que podemos atribuir a lo que pasa en Y se debe a X y no a otra cosa. Validez Externa Extensión y forma en que los resultados de un estudio o investigación pueden ser generalizados a diferentes muestras y contextos. Por lo tanto, es el grado en que los resultados obtenidos seguirán resultando ciertos fuera de la investigación. Dos tipos: Situación: cuando los resultados pueden ser extrapolados a otros contextos. Por ejemplo: de un laboratorio a una situación real. Población: los resultados pueden generalizarse a casos diferentes con los utilizados en la investigación. Por ejemplo: otras muestras de la misma población. Error En los estudios el objetivo fundamental es minimizar al máximo los errores, estos se dividen en dos tipos: Error aleatorio Error sistemático Error aleatorio El error aleatorio se produce por el azar. Puede deberse: Al hecho de trabajar con muestras y no con poblaciones. A la variabilidad del proceso de medición: producida por el instrumento seleccionado, factores biológicos o por el propio observador. Estrategias para reducir este tipo de errores: Producido por la muestra puede reducirse aumentando el tamaño de la misma. Debido a la medición, una buena medida es estandarizando las condiciones de la medición, realizar varias mediciones, hacer uso de instrumentos fiables y entrenar a los observadores. Error sistemático Es un error en el diseño, es decir, se producen por problemas de tipo metodológicos en el desarrollo de la investigación. Es un error muy relacionado la validez. En errores sistemáticos destacamos: Sesgo de selección. Sesgo de información. El sesgo de selección Se debe a: Medidas o cuestionarios poco sensibles o específicos: Las variables han de medirse con instrumentos adecuados y validados, así como han de aplicarse de la misma forma a todos los casos. Criterios diagnósticos incorrectos o diferentes en cada grupo: los criterios de selección de la muestra han de ser congruentes con los objetivos del estudio. A diferencia del error aleatorio, en este caso no se reduce el error aumentando el tamaño de la muestra. Imprecisiones o elementos omitidos en la recogida de datos. Las variables han de medirse con instrumentos adecuados y validados, así como han de aplicarse de la misma forma a todos los casos. Otros tipos de efectos o sesgos a controlar Efecto Hawthorne Respuestas inducidas por los conocimientos de los participantes que están siendo estudiados. Cuando una persona se encuentra inmersa en un estudio su comportamiento o respuestas pueden estar influenciadas por el tipo de tratamiento o intervención que esté recibiendo. El grupo control no elimina este efecto, pero se espera que ocurra del mismo modo en ambos grupos (experimental y control), permitiendo conocer el efecto de la intervención. Efecto Pigmalión Las expectativas de una persona pueden influir en el comportamiento de la otra (e incluso de si misma). Efecto Rosenthal Las expectativas de los investigadores pueden influir en los participantes del experimento. Tanto el efecto Pigmalión como el efecto Rosenthal pueden reducirse utilizando el doble ciego (donde los investigadores y casos no conocen el grupo en el cual se aplica el tratamiento). Efecto placebo Respuesta que se produce como consecuencia de la administración de un tratamiento, pero cuyos efectos no pueden considerarse específicos del mismo. Es decir, el placebo es una sustancia farmacológicamente inerte la cual no produce por si misma ningún tipo de efecto. Pero se ha demostrado que cuando la personas en un estudio cree que esta sustancia puede producir mejoras, se produce un efecto real (de tipo psicofisiológico) en el cerebro de la persona. Las causas de este efecto son ficticias, pero los cambios experimentados en la persona son reales. Regresión de la media Los valores extremos en un estudio tienden a acercarse a la media cuando se miden por segunda vez. Este efecto puede controlarse con un grupo de comparación, al observarse que puede suceder dicho error en dos grupos por igual. Evolución natural La terapia puede coincidir con la recuperación de una patología, si la intervención coincide con la resolución natural de una enfermedad. Por ejemplo: si una gripe dura aproximadamente dos semanas, si utilizamos el fármaco la segunda semana coincidirá la recuperación natural de la gripe con la aplicación del fármaco. Resultando complicado conocer si la recuperación se debe al trascurso natural o al tratamiento en cuestión. En conclusión: Los diseños establecen la estructura de la investigación como una secuencia de observaciones e intervenciones decidiendo: Los casos o grupos sobre los cuales se efectuaría la medición o intervención. La existencia o no de un grupo control. La variable independiente y dependiente. El uso de mecanismos de control experimental o no. El análisis estadístico empleado El tipo de resultados esperados. Destacando que el diseño es la parte más importante a la hora de dar comienzo una investigación, ya que si este está mal no tiene arreglo y todos los esfuerzos destinados a la investigación no habrán servido para nada. Bibliografía Pallás, J. M. A., & Villa, J. J. (2019). Métodos de investigación clínica y epidemiológica. Elsevier Health Sciences.

Bases del conocimiento científico INVESTIGACIÓN | GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO Autor: Víctor González Ayuso. Psicólogo investigador. Área de Gestión del Conocimiento, que presta sus servicios en el Creap a través de Grupo 5 Acción y Gestión Social S.A.U. Ciencias formales y empíricas Las ciencias pueden clasificarse según la manera de obtener la información. Estas se dividen en dos: Ciencias formales Ciencias empíricas Las ciencias formales obtienen el conocimiento de una forma no empírica, es decir, a partir de un hecho o principio ya establecido. La función de estas disciplinas está enmarcadas en el cómo y no en el qué, más centrado en las formas y no tanto en los contenidos. Estas ciencias son de corte analítico y no validan sus teorías y conocimientos mediante la observación del mundo real o la experimentación, sino a través del estudio de las reglas de pensamiento propias del sistema como pueden ser axiomas, preposiciones y definiciones. Ejemplos de ciencias formales: Matemática, la lógica… Las ciencias empíricas obtienen el conocimiento mediante la observación, la experiencia y la percepción del mundo a través de los sentidos. Ciencias más enfocadas en el qué y validación de su conocimiento se basan en la observación o experimentación del mundo real, es decir, tratan de predecir/ deducir los resultados obtenidos mediante la reproducción experimental de un fenómeno que ha sido observado. Ejemplos de ciencias empíricas: Química, Medicina, Psicología, Astronomía… «Destacar que las ciencias Naturales y Sociales se enmarcan dentro del conocimiento de las ciencias empíricas» El conocimiento científico El conocimiento científico y técnico de las ciencias empíricas, es una estructura de proposiciones. Pero ¿qué es una proposición? Una proposición es una afirmación con sentido completo. Las proposiciones empíricas son aquellas que se basan directamente de la observación. Las proposiciones son básicamente de dos tipos: Lógicas Causales Lógicas son proporciones que responden a dos tipos de respuesta solamente: verdadero o falso. Y su forma es: Existe al menos un X tal que … Y   Causales son proposiciones que tratan de explicar la causa, motivo, razón u origen de un determinado fenómeno. Y se expresan: Para todo X se cumple (probablemente) que … (propiedades…) La Rehabilitación Psicosocial se encuentra enmarcada dentro de las Ciencias de la Salud y Social, por ello nos centraremos en las proposiciones de tipo causal. Proposiciones causales Estas proposiciones responden a las relaciones causales donde X causa (o es una causa) de Y. Para que pueda atribuirse una relación causal entre ambas variables (X e Y), han de darse 3 condiciones de forma simultánea: a) Y tiene que covariar con X Covariar significa que ambas variables tienen que variar juntas. Por ejemplo: si sube X, subirá Y   b) X tiene que preceder temporalmente a Y La variable independiente o X, tiene que ir antes de la variable dependiente o Y para poder evaluar los efectos que produce X sobre Y. Por ejemplo: si queremos saber si un tratamiento reduce los efectos o sintomatología de una enfermedad, primero tendremos que aplicar el tratamiento para posteriormente evaluar los resultados. c) Hay que descartar que la causa de X e Y no se deba a otra variable o Z Por ejemplo: si queremos saber si un tratamiento funciona sobre una enfermedad y al mismo tiempo se está aplicando un fármaco, si mejora la persona no sabremos si se debe al tratamiento (X) o al fármaco (Z). Las investigaciones científicas consisten en establecer estas conexiones (causales, si es posible), y comprobar que realmente son así. Para ello, persiguen permanentemente establecer estas tres condiciones para las relaciones que estudian. En las ciencias empíricas es importante distinguir los diferentes niveles en los cuales puede encontrarse una proposición antes de ser consideradas válidas. Ejemplos: - Hay supuestas teorías que no pueden ser contrastadas, al no ser precisas o no referirse a un objeto empírico claro. Por lo tanto, estas teorías no contrastables no pueden ser consideradas ciencia. - En segundo lugar, encontramos teorías que pueden ser ciertas o no, pero que todavía no han sido puestas a prueba de forma empírica. Por lo tanto hasta que no pasen este proceso tampoco pueden considerarse válidas. - En un tercer grupo podemos encontrar las teorías que están siendo puestas a prueba actualmente. En este grupo encontramos teorías que poseen elementos apoyados empíricamente y otros que no. Por ello, hasta que no se hayan puesto a prueba y hayan pasado por un número considerable de contrastaciones empíricas, tampoco se pueden considerar como válidas. - Un cuarto grupo está formado por teorías que han experimentado un gran número de pruebas empíricas. Estas son las que son consideradas como el actual conocimiento científico disponible. No pueden afirmarse al 100% que funcionan, pero de acuerdo con las pruebas actuales pueden mantenerse, y son las mejores explicaciones que ahora se poseen. - Por último, un quinto grupo formado por infinidad de teorías que pueden resultar atractivas e interesantes, pero han tratado de ponerse a prueba de forma reiterada y no ha podido ser avaladas por la realidad. Por lo tanto, no se pueden considera válidas empíricamente hablando. Por lo tanto, los profesionales de la Rehabilitación Psicosocial y de la atención a otras personas en general, deberíamos basar nuestras decisiones en evidencia válida sobre las diferentes alternativas que podemos encontrar a la hora de actuar. La principal fuente de esta evidencia es la investigación clínica y aplicada. La toma de decisiones ha de basarse preferentemente en evidencias explícitas, contrastadas en procesos de investigación rigurosos, enmarcadas dentro de las ciencias empíricas y mediante el uso de proposiciones causales para poder explicar la causa, motivo, razón u origen de un determinado fenómeno. Bibliografía Pallás, J. M. A., & Villa, J. J. (2019). Métodos de investigación clínica y epidemiológica. Elsevier Health Sciences.