Espacios Colaborativos del Imserso
Blog del Creap
Valencia

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.

Clasificación de tipos de estudios científicos y criterios de elección de cada uno INVESTIGACIÓN | GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO Autores: Jorge Marredo Rosa. Psicólogo investigador. Coordinador del área de Gestión del Conocimiento, que presta sus servicios en el Creap a través de Grupo 5 Acción y Gestión Social S.A.U. 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. En el amplio campo de las ciencias del comportamiento en general y la rehabilitación psicosocial en particular, la metodología de investigación juega un papel crucial en la generación de conocimientos. Los estudios científicos se clasifican en varias categorías, cada una con sus propias fortalezas y limitaciones. En este artículo, exploraremos los diferentes tipos de estudios científicos basándonos en la metodología que los sustenta y proporcionaremos ejemplos de cómo se pueden aplicar en el contexto de la rehabilitación psicosocial de personas con trastorno mental grave. Estudios empíricos con metodología cualitativa Los estudios empíricos con metodología cualitativa presentan datos empíricos originales producidos por los autores, pero se basan en la tradición subjetiva. Estos estudios incluyen la etnografía, los estudios de casos y la investigación-acción. A. La etnografía implica el estudio de un grupo en el que se integra el investigador. Por ejemplo, un etnógrafo podría integrarse en un grupo de rehabilitación psicosocial para entender mejor las experiencias de las personas con trastorno mental grave. B. Los estudios de casos son estudios descriptivos que utilizan una única unidad muestral. Por ejemplo, un estudio de caso podría examinar en profundidad la experiencia de una persona con trastorno mental grave en un programa de rehabilitación psicosocial. C. La investigación-acción implica estudios de contexto social en los que se investiga al mismo tiempo que se interviene. Por ejemplo, un estudio de investigación-acción podría implementar y evaluar una nueva intervención de rehabilitación psicosocial en un entorno comunitario. Estudios teóricos Los estudios teóricos no aportan datos empíricos, pero son fundamentales para el desarrollo de nuevas ideas y teorías. Se dividen en dos categorías principales: los clásicos y los meta-análisis. A. Los estudios teóricos clásicos son revisiones de ideas sin aportes estadísticos. Por ejemplo, un estudio teórico clásico podría revisar las teorías existentes sobre la rehabilitación psicosocial y cómo estas teorías se han desarrollado y cambiado con el tiempo. B. Los meta-análisis, por otro lado, son revisiones de ideas con aportes estadísticos. Estos estudios buscan estimar el tamaño del efecto de los resultados acumulados de un problema de investigación. Por ejemplo, un meta-análisis podría analizar los resultados de varios estudios sobre la eficacia de la terapia cognitivo-conductual en el tratamiento de las alucinaciones auditivas para personas con esquizofrenia en los últimos cinco años. Estudios empíricos con metodología cuantitativa Los estudios empíricos con metodología cuantitativa presentan datos empíricos originales producidos por los autores. Estos estudios se basan en la tradición objetiva y se dividen en varias categorías, incluyendo estudios descriptivos, experimentos, cuasi experimentos, estudios ex post facto, experimentos de caso único y estudios instrumentales. A. Los estudios descriptivos observan y describen fenómenos. Por ejemplo, un estudio descriptivo podría observar y describir el comportamiento de un grupo de personas con trastorno mental grave en un entorno de rehabilitación psicosocial. B. Los estudios experimentales o experimentos manipulan al menos una variable independiente para determinar su efecto sobre una variable dependiente. Por ejemplo, un experimento podría manipular el tipo de intervención de rehabilitación psicosocial (variable independiente) para determinar su efecto sobre la calidad de vida de las personas con trastorno mental grave (variable dependiente). C. Los cuasi experimentos o estudios cuasi-experimentales buscan probar hipótesis de relación causal, pero presentan limitaciones para manipular la variable independiente. Por ejemplo, un cuasi experimento podría examinar el efecto de una intervención de rehabilitación psicosocial existente en la calidad de vida de las personas con trastorno mental grave. D. Los estudios ex post facto examinan las relaciones causales entre variables sin manipular la variable independiente. Por ejemplo, un estudio ex post facto podría examinar la relación entre la duración de la enfermedad mental (variable independiente) y la eficacia de la rehabilitación psicosocial (variable dependiente). E. Los experimentos de caso único utilizan a un individuo como su propio control. Por ejemplo, un experimento de caso único podría examinar los efectos de una intervención de rehabilitación psicosocial en un individuo con trastorno mental grave a lo largo del tiempo. F. Los estudios instrumentales están relacionados con el desarrollo de pruebas e instrumentos. Por ejemplo, un estudio instrumental podría desarrollar una nueva prueba para medir la eficacia de las intervenciones de rehabilitación psicosocial. A continuación, vamos a ampliar la exposición de los estudios cuasi-experimentales y los estudios de caso único por ser especialmente relevantes en la mejora de los programas de intervención en rehabilitación psicosocial. Los estudios cuasi-experimentales. Los estudios cuasi-experimentales son una categoría de investigación empírica que se sitúa entre los estudios observacionales descriptivos y los experimentos verdaderos. En los estudios cuasi-experimentales, los investigadores no tienen control total sobre la manipulación de las variables independientes, a diferencia de los experimentos verdaderos donde los investigadores manipulan directamente las variables independientes y controlan las variables de confusión. En el contexto de la rehabilitación psicosocial de personas con trastorno mental grave, los estudios cuasi-experimentales son particularmente útiles. Por ejemplo, si los investigadores quieren evaluar el impacto de un programa de rehabilitación psicosocial en la calidad de vida de los participantes, pero no pueden asignar aleatoriamente a los participantes al programa o a un grupo de control, pueden utilizar un diseño cuasi-experimental. En un estudio cuasi-experimental, los investigadores pueden comparar los resultados de los participantes que eligieron participar en el programa de rehabilitación (el grupo de tratamiento) con los resultados de un grupo comparable que no participó en el programa (el grupo de control). Aunque este diseño no permite establecer una relación causal con la misma certeza que un experimento verdadero, puede proporcionar evidencia sólida de la eficacia del programa de rehabilitación. La principal limitación de este tipo de estudios es la falta de asignación aleatoria, lo que puede introducir sesgos en los resultados. Por ejemplo, si los participantes que eligen participar en el programa de rehabilitación están más motivados o tienen más apoyo social que los que no participan, estos factores pueden influir en los resultados. Para minimizar estos sesgos, los investigadores pueden utilizar técnicas estadísticas avanzadas, como el emparejamiento por propensión, que intenta equilibrar las características de los participantes en el grupo de tratamiento y el grupo de control. A pesar de estas limitaciones, los estudios cuasi-experimentales son una herramienta valiosa en la investigación de la rehabilitación psicosocial, ya que permiten evaluar la eficacia de las intervenciones en condiciones del mundo real. Estudios de caso único. Los estudios de caso único, también conocidos como diseños de sujeto único, son una forma de investigación empírica que se centra en el análisis detallado de la conducta de un solo individuo, grupo u organización. Aunque este tipo de estudio puede parecer limitado en su alcance, ofrece una oportunidad única para obtener una comprensión profunda y detallada de fenómenos complejos que pueden no ser fácilmente accesibles a través de métodos de investigación más amplios. En el contexto de la rehabilitación psicosocial de personas con trastorno mental grave, los estudios de caso único pueden ser particularmente valiosos. Por ejemplo, un estudio de caso único podría examinar en detalle cómo una persona con esquizofrenia experimenta y se beneficia de un programa de rehabilitación psicosocial, como se hace en el caso de los Planes de Atención Individualizados (PAI) anteriormente conocidos como PIR. Este enfoque puede proporcionar una visión rica y matizada de la eficacia de la intervención o intervenciones, así como de los factores que pueden influir en su éxito o fracaso. Un aspecto clave de los estudios de caso único es que el individuo sirve como su propio control. Esto significa que los investigadores comparan la conducta del individuo antes, durante y después de la intervención. Este diseño permite a los investigadores controlar las variables de confusión y aumentar la confianza en la eficacia de la intervención. Los estudios de caso único utilizan una variedad de estrategias para aumentar la confianza en los resultados. Estas pueden incluir medidas repetidas, la introducción del tratamiento en diferentes momentos, el uso de varias líneas de base, la reversión (donde se retira y reintroduce la intervención) y la replicación. A pesar de sus fortalezas, los estudios de caso único también tienen limitaciones. La principal es que los resultados pueden no ser generalizables a otras personas o situaciones. Sin embargo, a pesar de esta limitación, los estudios de caso único pueden proporcionar una visión valiosa y detallada de la eficacia de las intervenciones de rehabilitación psicosocial y pueden ser una herramienta útil en la caja de herramientas de la investigación en ciencias del comportamiento. Elección del tipo de estudio La elección del tipo de estudio depende del tipo de investigación que se quiera realizar. Los estudios teóricos son útiles para revisar y sintetizar ideas existentes, mientras que los estudios empíricos son necesarios para generar nuevos datos. Dentro de los estudios empíricos, la elección entre la metodología cuantitativa y cualitativa depende de la naturaleza de la pregunta de investigación. La metodología cuantitativa es útil para responder preguntas sobre "cuánto" o "con qué frecuencia", mientras que la metodología cualitativa es útil para explorar "cómo" o "por qué". En el contexto de la rehabilitación psicosocial de personas con trastorno mental grave, diferentes tipos de estudios pueden ser útiles para diferentes propósitos. Por ejemplo, los estudios descriptivos pueden ser útiles para entender el estado actual de la rehabilitación psicosocial, los experimentos pueden ser útiles para probar la eficacia de nuevas intervenciones, y los estudios de casos pueden ser útiles para entender en profundidad las experiencias individuales. En resumen, la elección del tipo de estudio depende del objetivo de la investigación, la naturaleza de la pregunta de investigación y las limitaciones prácticas que con frecuencia se encuentran en el trabajo asistencial. La comprensión de los diferentes tipos de estudios científicos y sus aplicaciones puede ayudar a los investigadores a diseñar y llevar a cabo investigaciones de alta calidad en el campo de la rehabilitación psicosocial de personas con trastorno mental grave. Bibliografía Galarza, C. A. R. (2021). Diseños de investigación experimental. CienciAmérica: Revista de divulgación científica de la Universidad Tecnológica Indoamérica, 10(1), 1-7. Manterola, C., & Zavando, D. (2009). Cómo interpretar los" Niveles de Evidencia" en los diferentes escenarios clínicos. Revista chilena de Cirugía, 61(6), 582-595. Manterola, C., Quiroz, G., Salazar, P., & García, N. (2019). Metodología de los tipos y diseños de estudio más frecuentemente utilizados en investigación clínica. Revista médica clínica las condes, 30(1), 36-49. Petrisor, B. A., & Bhandari, M. (2007). The hierarchy of evidence: levels and grades of recommendation. Indian journal of orthopaedics, 41(1), 11. Zurita-Cruz, J. N., Márquez-González, H., Miranda-Novales, G., & Villasís-Keever, M. Á. (2018). Estudios experimentales: diseños de investigación para la evaluación de intervenciones en la clínica. Revista Alergia México, 65(2), 178-186.

La calidad de vida en personas con trastorno mental grave INVESTIGACIÓN | GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO Autor: Jorge Marredo Rosa. Psicólogo investigador. Coordinador del área de Gestión del Conocimiento que presta sus servicios en el Creap a través de Grupo 5 Acción y Gestión Social S.A.U. A lo largo de la historia, el concepto de calidad de vida ha estado presente en la vida de las personas, aunque no fue hasta finales del siglo XX cuando empezó a tener un papel destacado en la sociedad. A lo largo de este tiempo, su significado ha ido evolucionando en función de los distintos acontecimientos de cada época. Históricamente, se han utilizado términos como salud, bienestar o felicidad para describir este concepto. La calidad de vida es un concepto complejo y difícil de definir. Diferentes autores han propuesto distintas definiciones, pero en general se entiende que se trata de una medida compuesta por el bienestar físico, mental y social, tal y como lo percibe cada individuo y cada grupo. También se incluyen aspectos como la felicidad, la satisfacción y la recompensa. Aunque hay distintas definiciones, existe cierto consenso en que la calidad de vida se compone de cuatro factores principales: función física, estado psicológico, sociabilidad y somatización. Algunos autores consideran que los problemas físicos son los que más afectan a la calidad de vida, mientras que otros creen que tanto los factores psicológicos como los somáticos influyen en la falta de satisfacción con la vida. El factor social también es importante para evaluar la calidad de vida global del individuo. Las personas con diagnóstico de trastorno mental grave no solo tienen que lidiar con una enfermedad crónica e incapacitante, sino también con el estigma social asociado a las enfermedades mentales, lo que puede provocar un aumento en los síntomas depresivos y una disminución en la calidad de vida. Sin embargo, una buena red de apoyo social puede actuar como factor protector, disminuyendo los síntomas depresivos y aumentando la calidad de vida. A pesar de que los fármacos antipsicóticos surgidos en el siglo pasado mejoraron significativamente el tratamiento del trastorno mental grave y pueden controlar efectivamente los síntomas más evidentes de la enfermedad, ésta continúa siendo una enfermedad que provoca un deterioro progresivo, con un impacto negativo en la calidad de vida de las personas afectadas. La investigación en calidad de vida En la actualidad, la calidad de vida se ha convertido en un tema fundamental en nuestra sociedad, especialmente en medicina, psiquiatría, psicología y rehabilitación psicosocial. Como es sabido uno de los trastornos psiquiátricos más incapacitantes es la esquizofrenia, la cual, cómo hemos dicho, afecta considerablemente la calidad de vida de quienes la padecen. Si bien, varios estudios han demostrado que la calidad de vida es inferior en personas con este trastorno, hay pocos estudios que analicen los factores que influyen en ella. Distintas investigaciones han señalado que los síntomas negativos, positivos y afectivos, la neurocognición, la cognición social, la funcionalidad y otras variables, como la edad, el género, el estado civil y los años de escolarización, influyen en la calidad de vida de las personas con trastorno mental grave. Sin embargo, existen pocas investigaciones que analicen conjuntamente todas estas variables y que estudien cómo interactúan entre sí. Es importante conocer qué variables influyen directa o indirectamente en la calidad de vida de las personas con trastorno mental grave, para poder diseñar tratamientos terapéuticos más eficaces que mejoren su calidad de vida. Una de las variables clínicas más relevantes podría ser la situación de remisión clínica. Aunque se piensa que las personas en remisión presentan una mejor calidad de vida que las personas que no están en remisión, los hallazgos descritos en la literatura son contradictorios. Por lo tanto, es importante contar con estudios que comparen ambos grupos de personas y que incluyan una muestra control. Además, aunque existen estudios que analizan las posibles variables que afectan a la calidad de vida en las personas en remisión y no en remisión, hasta la fecha, no se conoce ningún estudio que haya analizado conjuntamente todas estas variables y sus interacciones. Sería importante comprobar si los factores que influyen en uno y otro subgrupo son diferentes. Calidad de vida referida a la salud En 1978, se celebró la Conferencia Internacional sobre Atención Primaria de Salud, organizada por la Organización Mundial de la Salud (OMS) y el Fondo de las Naciones Unidas para la Infancia (Unicef), en la que se declaró que la salud es un estado completo de bienestar físico, mental y social, no solo la ausencia de enfermedad. Además, se instó a los gobiernos, trabajadores de la salud y a la comunidad internacional a adoptar medidas para proteger y promover la salud de todos los individuos del mundo. A partir de esta definición de salud, se ha desarrollado el concepto de calidad de vida, que se compone de tres factores principales: función física, función social y función emocional. Según algunos autores, la calidad de vida se relaciona con el bienestar subjetivo de la persona en relación con su enfermedad, accidente o tratamiento. La OMS ha definido la calidad de vida como la percepción del individuo de su posición en la vida en el contexto de su cultura y sistema de valores con relación a sus objetivos, expectativas, estándares y preocupaciones. Las medidas de calidad de vida relacionadas con la salud deben ser subjetivas, multidimensionales, incluir sentimientos positivos y negativos y registrar la variabilidad en el tiempo. En general, estas medidas pueden clasificarse en genéricas o específicas. Los instrumentos genéricos son aplicables tanto a la población general como a grupos específicos de personas afectadas por algún trastorno o enfermedad, mientras que los instrumentos específicos se centran en aspectos específicos del estado de salud. La evaluación de la calidad de vida Existen varios instrumentos de medición utilizados para evaluar la calidad de vida relacionada con la salud. Entre ellos, destacan el Cuestionario de Calidad de Vida de la OMS (WHOQOL), el Cuestionario SF-36 sobre el Estado de Salud (The Short Form-36 Health Survey), y el Cuestionario de Salud EQ-5D (European Quality of Life-5 Dimensions). Nos vamos a centrar en estos tres pues son los más usados en la literatura científica. La WHOQOL (The World Health Organization Quality of Life), que tiene dos versiones: WHOQOL-100 y WHOQOL-BREF. La versión WHOQOL-100 consta de seis áreas, incluyendo salud física, salud psicológica, nivel de independencia, relaciones sociales, entorno y espiritualidad/religión/creencias personales. La versión WHOQOL-BREF es más breve y evalúa cuatro de estas áreas. Otro instrumento utilizado es el Cuestionario de Salud SF-36, que consta de 36 ítems que evalúan ocho dimensiones relacionadas con el estado de salud, como la función física, el dolor corporal y la salud mental. Finalmente, el EQ-5D es un instrumento auto administrado que evalúa cinco dimensiones de salud, como la movilidad y el dolor/malestar, y también incluye una escala visual analógica para evaluar el estado de salud global. Estos instrumentos son útiles tanto para personas diagnosticadas como para la población general. En resumen, aunque la calidad de vida es un concepto complejo y difícil de definir, se entiende que tiene una dimensión subjetiva y otra objetiva. La dimensión subjetiva se refiere al bienestar, la felicidad y la satisfacción con la vida, mientras que la dimensión objetiva se relaciona con aspectos como el funcionamiento social, el nivel de vida y los indicadores sociales. La calidad de vida es un concepto importante en la rehabilitación psicosocial y para evaluarlo existen instrumentos genéricos y específicos que tienen ventajas e inconvenientes que deben ser considerados. No obstante, todavía quedan muchos ámbitos relacionados con la calidad de vida en personas con trastorno mental grave que no se han investigado lo suficiente y que precisan de una mayor producción científica aplicada a los procesos de recuperación en personas con trastorno mental grave.

Informe de Tendencias DOCUMENTOS PROPIOS | 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. El Servicio de Referencia del Centro de Referencia Estatal de Atención Psicosocial a Personas con Trastorno Mental Grave (Creap) del Imserso en Valencia publica como novedad, un informe de tendencias en investigación sobre salud mental. El área de gestión de conocimiento pretende así, adelantar a la comunidad del sector de la salud mental los avances y las tendencias de investigación. Con el informe de tendencias, se quiere generar conocimiento sobre las disciplinas que se están moviendo y los aspectos en los que se está enfocando actualmente la ciencia en salud mental. ¿Qué es el Informe de Tendencias? El informe de tendencias es un documento propio, elaborado por el Servicio de Referencia del Creap Valencia que recogerá, con una periodicidad quincenal, una serie de artículos llamados preprints o preimpresiones. Estos manuscritos son el paso previo a la publicación del artículo científico tal y como lo conocemos hoy. La revisión por pares es un método de control para garatinzar la calidad científica del contenido. El proceso de elaboración de una investigación y su posterior publicación puede durar años. Cuando un grupo de investigación envía un artículo para su publicación a una revista científica, esta pone en marcha el proceso de validación del contenido para decidir si aceptan o rechazan el manuscrito. Este proceso pasa por la revisión del texto y la metodología a manos de un grupo de expertos en la materia. Los preprints se localizan en una fase anterior a todo este proceso de publicación científica. Sin embargo, se están convirtiendo en una fuente de información y actualidad útil a la ciencia. De hecho, ya conocemos varias bases de datos bibliográficas dedicadas únicamente a soportar y conservar preprints para su consulta. Por otro lado, cada vez son más las editoriales y plataformas digitales que empiezan a incluir estos manuscritos en sus servidores. Por ejemplo, Web Of Science, (servicio en línea de información científica, suministrado por Clarivate Analytics) dispone de una base de datos independiente llamada Preprint Citation Index, que recupera estas primeras versiones alojadas en los distintos servidores de preprints conocidos. Ventajas de los preprints El hecho de que los manuscritos se publiquen en acceso abierto, supone para los propios autores y autoras una forma de recibir comentarios de una gran comunidad científica, más amplia que la que tendrán con la revisión por pares en el formato de publicación tradicional. Con los preprints, tendremos acceso a descubrimientos científicos, podremos conocer las investigaciones de vanguardia en el campo de conocimiento que nos interese. Otra de las ventajas es que, con la publicación del preprint, el autor o el grupo de investigación, pone a disposición de futuros colaboradores, empleadores o instituciones financieras, sus líneas de investigación. Los preprints contribuyen a acelerar el progreso científico y a potenciar la innovación. Principales bases de datos consultadas Para elaborar el informe de tendencias se han consultado los siguientes repositorios de acceso libre: arXiv: aloja artículos académicos en sus primeras versiones, en los campos de la física, las matemáticas, la informática, la biología cuantitativa, las finanzas cuantitativas, la estadística, la ingeniería eléctrica, la ciencia de sistemas, y la economía. medRxiv: difunde manuscritos relacionados con las ciencias médicas, clínicas y relacionadas (ejemplos: medicina, psiquiatría, medicina genómica, salud laboral y medioambiental, salud sexual y reproductiva). bioRxiv: recoge los preprints cuyos temas están relacionados con las ciencias de la vida (ejemplos: biología, farmacología, genética, neurociencia). Preprints.org: es una plataforma multidisciplinar de manuscritos originales (algunas de las disciplinas que recoge: humanidades, ciencias sociales, arte, ciencias físicas). Más información sobre el Servicio de Referencia Informe de tendencias de marzo de 2023. Servicio de Referencia del Creap. Recursos de apoyo a la investigación. Informe de Evidencias de marzo de 2023. Otros Informes de Evidencias. Formulario de solicitud de consulta.