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Tipos de Estudios II
Estudios Analíticos o Explicativos
(observacionales y experimentales)
Estudios Explicativos
- Para la aceptación de una relación causal se deben cumplir una serie de condiciones.
- Tres son básicas:
● Secuencia temporal: la causa debe anteceder al efecto.
● Relación de asociación o covariación: que a una modificación de la causa
acompañe una modificación del efecto. Se analiza por pruebas estadísticas.
● Neutralización de las variables de confusión: el diseño debe neutralizar las
variables no involucradas en la hipótesis causal, pero que podrían producir el
efecto o alterar la relación.
- Otras condiciones que hacen más confiable la asociación causal:
a) fuerza de la asociación;
b) persistencia de la asociación en diferentes estudios;
c) plausibilidad biológica.
Estudios explicativos observacionales
- Son investigaciones orientadas hacia el estudio de los efectos de fenómenos que el
investigador no puede “generar” en seres humanos.
- El objeto de estudio lo provee la naturaleza o la sociedad.
Ejemplo: el investigador no manipula para generar diabetes, infartos de miocardio,
niños desnutridos, etc.
- Entonces el investigador aísla la variable de interés no por intervención directa, sino
por la selección adecuada de individuos en los cuales la variable está presente o no.
- Las 2 estrategias más comunes para verificar hipótesis explicativas en las que
intervienen variables no manipulables son los estudios de cohortes y los estudios
de casos y controles.
- El fundamento es el mismo: analizar la relación entre las variables “de entrada” y “de
salida”, o entre la variable “causa” y la variable “efecto”.
- Según cómo se seleccione la muestra tendremos una u otra modalidad.
Estudios de cohorte:
- Interesa saber qué proporción de la población expuesta al factor de interés enfermó
o presentó un determinado resultado, comparada con la población no expuesta.
- Por lo tanto, parte de la CAUSA o variable condicionante hacia el EFECTO (resultado
o evento).
- En forma longitudinal prospectiva se sigue a ambos grupos para estudiar el efecto
o resultado.
- Puede haber otros diseños.
Por ej.: cohorte retrospectiva (o histórica).
Estudios de casos y controles:
- Compara la frecuencia con la que una posible causa o factor asociado al problema o
resultado estuvo presente en un grupo de casos y en un grupo de controles.
- Entonces se considera que parte del EFECTO a la CAUSA.
- Usualmente son estudios transversales retrospectivos.
- Pero pueden asumir otras modalidades (por ej., prospectivos, cuando la exposición
se determina posteriormente).
Estudios Explicativos Experimentales
- Se basan en el estudio de posibles relaciones causales, mediante la exposición a
una o varias condiciones de tratamiento, y la posterior comparación de resultados con
los observados en uno o varios grupos que no reciben tratamiento (o reciben otros
tratamientos).
- Si bien el modelo experimental constituye el modelo ideal entre los diseños
explicativos, cuando se estudia al ser humano consideraciones de orden ético y
práctico pueden limitar su aplicabilidad.
- Puede considerarse como diseño experimental verdadero aquel que satisface 3
condiciones fundamentales:
1. Manipulación de la variable independiente (grupo experimental).
2. Inclusión de grupo de comparación para el control de la situación antes y
durante el experimento (grupo control o testigo).
3. Asignación aleatoria de los sujetos en el grupo experimental y control.
- Las características diferenciales de 3 modelos de investigación experimental se
podrían resumir así:
1. Grupo experimental sin grupo control: Estudio Pre-experimental
(corresponde en realidad a un estudio descriptivo).
2. Grupo experimental + grupo control, sin distribución aleatoria: Estudio
Cuasi-experimental.
3. Grupo experimental + grupo control + distribución aleatoria: Estudio
Experimental Verdadero.
Estudios Pre-experimentales:
- Corresponde a un diseño preprueba - postprueba en un solo grupo.
- Se mide la variable dependiente (VD), luego se aplica el estímulo (variable
independiente, VI), y se vuelve a medir la VD: GE: O1 T O2
● GE: Grupo experimental.
● O: observación o test.
● T: tratamiento o estímulo.
- La validez (interna) de sus resultados es discutible, porque los cambios observados
pueden deberse al estudio (tratamiento aplicado), o a otros factores de distorsión que
la falta de grupo control no permite valorar.
- Entonces por la carencia de grupo control se los suele ubicar entre los estudios
descriptivos.
Estudios Cuasi-experimentales:
- Se aproximan al experimento verdadero porque manipulan la/s VI y tienen grupo
control (o varios).
- Pero se diferencian en que la asignación de los sujetos a los grupos experimental y
control no se realiza al azar, sino en función de determinadas condiciones.
- Una pre-prueba de las condiciones basales de ambos grupos permite evaluar
potenciales diferencias entre los grupos al comienzo del estudio:
1. Resultados equivalentes >> el estudio puede funcionar exitosamente.
2. Hay diferencias entre los grupos >> la falta de aleatoriedad conlleva el riesgo
de conducir a falsas conclusiones.
- La estrategia resumida sería:
GE: O1 T O2
GC: O1 O2
Estudios Experimentales Verdaderos:
- Son diseños que ofrecen grandes posibilidades de validez y confiabilidad.
- La distribución aleatoria de los sujetos en los grupos permite suponer que son
equivalentes al comienzo del estudio.
- Pero el control de las variables intervinientes y posibles relaciones espurias no es
nada fácil.
- También para su desarrollo el respeto por los derechos y la seguridad de los sujetos
es fundamental: principios éticos y consentimiento informado.
● 1ª condición para un EEV: Manipulación de las variables independientes
- La intervención implica la aplicación de un estímulo experimental capaz de
producir un resultado.
- El investigador modifica la VI y observa el efecto sobre la VD.
● 2ª condición para un EEV: Inclusión de grupo control
- Una hipótesis explicativa no puede considerarse corroborada sin una prueba
de comparación.
- Todos los EEV están construidos sobre la base mínima de 2 grupos
comparables: grupo experimental y grupo control (de comparación).
- El grupo control puede:
1. no recibir ningún estímulo,
2. puede recibir un estímulo inespecífico (placebo),
3. o puede recibir un estímulo específico diferente al que se desea
investigar (por ej., un tratamiento tradicional).
- Requisito básico para construir grupos comparables >> seleccionar
poblaciones o muestras homogéneas, en cuanto a características o
propiedades que el investigador considera importante controlar (pueden influir
en los resultados si no se las controla).
● 3ª condición para un EEV: asignación aleatoria (AA) o “randomización”
- AA = la distribución de los sujetos en los grupos de estudio se realiza por
medio del azar.
- De esta manera se supone que se distribuirán de manera equivalente los
factores que el investigador no conoce y por lo tanto no tuvo en cuenta al definir
las condiciones basales y que pueden afectar la VD.
- Enmascaramiento (“anonimato” o “ciego”) >> factor importante para potenciar
el proceso de aleatorización y comparabilidad de los grupos. Permite a los
actores (investigador / sujetos participantes) ignorar la pertenencia de los
sujetos a un determinado grupo.
- Si no se aplica se corre riesgo de que se produzcan resultados no atribuibles
a la intervención en sí, sino a los sujetos (efecto psicológico) o al investigador
(objetividad).
- No siempre es factible el enmascaramiento; dependen de la naturaleza de la
intervención.
- Simple ciego vs. doble ciego.
Revisiones sistemáticas
- La toma de decisiones en cualquier área en las Cs. de la Salud (medicina, nutrición,
etc.) está acompañado de cierto grado de incertidumbre.
- La experiencia y la intuición pueden ser útiles para contrarrestar esta incertidumbre.
- Pero lo ideal sería tomar decisiones basadas en evidencia más objetiva.
Prácticas basadas en la evidencia
La medicina basada en la evidencia es el uso meticuloso, explícito y acertado de la mejor
evidencia actual para la toma de decisiones.
Practica basada en la evidencia
- Si bien esta debería ser la forma ideal de resolver las preguntas planteadas, en la
actualidad se publican muchos estudios de investigación y se vuelve casi imposible
para los profesionales estar al día.
- Otro problema es que mucha de la investigación publicada no es de gran calidad.
- Además los profesionales de la salud suelen estar saturados y la escasez de tiempo
es algo habitual.
- Por lo tanto, el poder usar con eficacia el tiempo y la literatura científica es una
habilidad esencial para el personal de salud.
Conceptos básicos
- Revisión no sistemática o narrativa: es sólo una revisión de la literatura sobre un
tema específico, pero que no sigue un protocolo de elaboración en forma sistemática.
- Revisión sistemática (RS): proceso de recolectar, revisar y presentar la mejor
evidencia disponible, en base a un protocolo. Tipos:
1. Simple: RS que no presenta un análisis.
2. Cuantitativa o meta-análisis.
3. Cualitativa o meta-síntesis.
- Meta-análisis (M-A): técnica estadística que se aplica a la extracción y combinación
de datos para producir un resultado de manera resumida (numérico).
- Meta-síntesis: estrategia metodológica que permite revisar e interpretar de manera
“rigurosa” los hallazgos de la investigación cualitativa.
Evaluación de la calidad de los estudios
- La inadecuada calidad de los estudios puede afectar los resultados.
- Es difícil de definir, porque puede referirse a diferentes aspectos de los estudios, pero
se la relaciona con la validez de los resultados.
- Validez interna: la medida en que los resultados de un estudio son correctos para las
circunstancias que se estudian. Se aplica a las condiciones "internas" particulares del
estudio.
- Validez externa: (aplicabilidad o generalizabilidad) es la medida en que los resultados
de un estudio proporcionan una base correcta para generalizaciones a otras
circunstancias.
- Algunos autores proponen hablar de “riesgo de sesgo” (validez interna) en lugar de
“calidad” (conducción del estudio).
- Se suele evaluar a través de los análisis de sensibilidad.
Meta Análisis (M - A)
- Lo ideal es terminar el análisis de la RS de forma cuantitativa (es decir, realizando un
M-A). Pero no siempre es posible.
- Combinan estadísticamente los resultados de varios estudios que examinan la misma
pregunta, y se resume toda la evidencia en un valor numérico.
- Si bien se lo considera sumamente útil para sintetizar la evidencia disponible sobre un
tema, es importante recordar que su calidad (validez de sus resultados) está
determinada por la estrategia de búsqueda utilizada y la calidad de los estudios
seleccionados.
Objetivos del M - A:
- Revisar la literatura para guiar decisiones y dirigir futuras investigaciones.
- Mejorar la precisión en la estimación del tamaño del efecto.
- Medir y resolver conflictos en la literatura.
- Investigar la importancia y las fuentes de heterogeneidad.
- Investigar variaciones en el tratamiento en distintas situaciones entre diferentes
subgrupos.
- Analizar los resultados que no fueron parte de los objetivos del trabajo original.
- Investigar la presencia y el tamaño del sesgo de publicación.
- Estimar resultados durante un análisis de costo-efectividad.

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