ejemplos de investigacion cuasi experimental en salud

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• Aten Primaria
• v.52(6); Jun-Jul 2020

Language: Spanish | English

Estudio cuasi experimental de una intervención sobre el manejo farmacológico del dolor crónico no oncológico en atención primaria

Quasi-experimental study of an intervention on the pharmacological management of non-oncological chronic pain in primary care, juan antonio garcía vicente.

a Instituto Catalán de la Salud, Dirección de Atención Primaria Metropolitana Nord, Badalona

Cristina Vedia Urgell

Roser vallès fernández, dolores reina rodríguez, sara rodoreda noguerola.

b Instituto Catalán de la Salud, Servicio de Atención Primaria Barcelonès Nord i Maresme, Badalona

Daniel Samper Bernal

c Hospital Universitario Germans Trias i Pujol, Badalona

Analizar el impacto de una intervención formativa/informativa sobre el tratamiento del dolor crónico no oncológico en atención primaria.

Diseño

Estudio cuasi experimental antes-después y seguimiento de la cohorte de pacientes.

Emplazamiento

Sesenta y cuatro equipos de atención primaria (770 médicos).

Participantes

Pacientes ≥ 14 años sin diagnóstico oncológico con: 1) fentanilo citrato, 2) opioides mayores y ≥ 2 ansiolíticos-hipnóticos, 3) opioides mayores y menores de forma crónica, 4) lidocaína transdérmica fuera de indicación.

Intervención

Difusión de recomendaciones del tratamiento del dolor crónico no oncológico y facilitación de las incidencias de sus pacientes a cada médico.

Mediciones Principales

Números de incidencias en 2 cortes transversales (junio 2017 y junio 2018). Número de incidencias en junio de 2017 y que se mantienen en junio de 2018 (cohorte prospectiva).

De las 2.465 incidencias detectadas en 2017 se produjo una reducción del 21,1% tras la intervención. La reducción fue superior (61,8%; p ≤ 0,0001) en la cohorte prospectiva. En números absolutos, la reducción más importante fue en incidencias de parches de lidocaína fuera de indicación (1.032 incidencias). La indicación aprobada constaba en menos del 8% de los tratados.

Conclusiones

La intervención redujo el número de pacientes con incidencias y la disminución fue mayor en la cohorte prospectiva, lo que confirma la eficacia de enviar información sobre pacientes con incidencias. La incorporación de nuevos tratamientos durante el año de seguimiento ha sido importante, por lo que estas intervenciones deben perpetuarse en el tiempo.

To analyse the impact of a formative / informative intervention on the treatment of non-oncological chronic pain in Primary Care.

Quasi-experimental study before-after, and follow-up of the patient cohort.

64 Primary Care teams/centres (770 physicians).

Participants

Patients ≥ 14 years without an oncological diagnosis on: 1) fentanyl citrate, 2) major opioids and ≥ 2 anxiolytics-hypnotics, 3) long-term major and minor opioids, 4) transdermal lidocaine, out of indication.

Intervention

Dissemination of recommendations for the treatment of non-oncological chronic pain and the reporting of the incidents of their patients to each doctor.

Main measurements

Number of incidents in 2 cross sections (June 2017 and June 2018). Number of incidents in June 2017, which were maintained in June 2018 (prospective cohort).

Of the 2,465 incidents detected in 2017, there was a 21.1% reduction after the intervention. The reduction was higher (61.8%, p  < .001) in the prospective cohort. In absolute values, the most important reduction was in incidences of lidocaine patches outside of indication (1,032 incidences). The approved indication was found in less than 8% of the treated patients.

Conclusions

The intervention reduced the number of patients with incidences, and this reduction was higher in the prospective cohort, confirming the efficacy of sending information about patients with incidences to their physicians. The incorporation of new treatments during the follow-up year was significant, so these interventions should be perpetuated over time.

Introducción

La presencia de dolor es frecuente y afecta significativamente a la calidad de vida. Según la encuesta de salud de Catalunya realizada en 2014, el 31% de los mayores de 15 años presentaba algún tipo de dolor (el 23,9% de los hombres y el 37,8% de las mujeres) 1 . Datos proporcionados por la iniciativa Pain Proposal indican que la población española presenta una prevalencia de dolor del 17%, similar a la media europea (19%) 2 .

La atención primaria de salud es la puerta de entrada de la mayoría de los pacientes con dolor y donde muchas veces se realiza su seguimiento. Es la segunda causa de consulta en atención primaria 3 , por lo que es fundamental adoptar estrategias adecuadas de tratamiento.

La utilidad de los analgésicos en el dolor crónico no oncológico (DCNO) presenta pocas evidencias 4 . Se postula que los tratamientos no farmacológicos (terapias cognitivo-conductuales o programas de rehabilitación) son la mejor opción en términos de seguridad y eficacia, ya que mejoran calidad de vida y reducen el dolor sin efectos secundarios 3 , 4 .

La estrategia farmacológica de abordaje del DCNO cambia en función del tipo (nociceptivo, neuropático o mixto) y la intensidad 4 . El DCNO nociceptivo leve responde a antiinflamatorios no esteroideos y paracetamol, mientras que dolores más intensos responden a opioides. Fármacos antidepresivos y anticonvulsivantes se reservan para dolores de origen neuropático. Lidocaína transdérmica se emplea en dolores neuropáticos secundarios a infecciones por herpes zóster 5 .

El incremento del uso de opioides mayores en indicaciones no oncológicas en países industrializados es controvertido 6 , por la falta evidente de eficacia, el potencial de abuso, la presencia de efectos adversos y aumento de la mortalidad 7 , 8 . En un estudio realizado en atención primaria 9 , un 3,6% de pacientes no oncológicos tenía prescrito opioides mayores, con un incremento del consumo de fentanilo transdérmico y tramadol, en detrimento de los antiinflamatorios no esteroideos 6 .

En Estados Unidos, el número de muertes atribuibles a opioides supera el de cocaína y heroína, y el número de personas que consumen opioides prescritos supera al de drogas ilegales 10 . En 2010 se notificaron 16.651 muertes relacionadas con opioides en dicho país 11 .

En el Ámbito de la Región Sanitaria de Barcelona, CatSalut elaboró un documento en 2016 con recomendaciones sobre el abordaje del DCNO 4 . En dicho documento se aborda los problemas de eficacia y seguridad de los opioides a largo plazo y destaca la necesidad de compartir decisiones con el paciente y valorar el riesgo de abuso o dependencia 4 .

Un problema añadido es el uso concomitante de benzodiacepinas 8 . En un estudio realizado en atención primaria 9 , 2 de cada 3 pacientes tratados con opioides mayores tomaban simultáneamente benzodiacepinas. Esta combinación aumenta el riesgo de muerte, que puede ser hasta 10 veces superior a los tratados únicamente con opioides 7 .

Otro aspecto a considerar es la prescripción de opioides mayores de acción ultrarrápida en DCNO. Su consumo ha aumentado, así como el riesgo de reacciones adversas, conductas de abuso e intoxicaciones 12 .

Con el fin de conocer el perfil de utilización de estos fármacos en pacientes con DCNO, se realizó un análisis del uso de opioides y lidocaína transdérmica en pacientes con DCNO en la Dirección de Atención Primaria de la Metropolitana Nord 13 , en el que se detectaron aspectos de mejora relacionados con la eficacia y seguridad. Por ello, se decidió llevar a cabo una intervención para mejorar el uso de opioides mayores y parches de lidocaína en pacientes con DCNO. El objetivo del estudio es analizar el impacto de esta intervención.

Material y métodos

Diseño y ámbito.

Estudio cuasi experimental antes y después. Se realizó una intervención a los médicos de familia de la Dirección de Atención Primaria Metropolitana Nord del Institut Català de la Salut, que consta de 64 equipos de atención primaria, 770 médicos de familia y una población de 1.131.315 personas ≥ 14 años.

Sujetos de estudio

Se incluyeron pacientes ≥ 14 años sin diagnóstico oncológico, adscritos a los 64 equipos de atención primaria y que tuvieran prescripción activa en la historia clínica informatizada (ECAP) con alguna de las siguientes incidencias:

• - Fentanilo citrato (nasal, sublingual u oral transmucosa).
• - Opioides mayores durante más de 3 meses y uso concomitante de 2 o más fármacos ansiolíticos o hipnóticos durante más de 3 meses.
• - Lidocaína transdérmica fuera de indicación.
• - Opioides mayores y menores prescritos de forma crónica y concomitante.

Farmacéuticos y farmacólogos de la Dirección de Atención Primaria difundieron las recomendaciones del documento elaborado por el departamento de Salud de la Generalitat de Catalunya Abordaje del dolor crónico no oncológico 4 en una sesión formativa presencial en cada equipo de atención primaria, entre junio 2017 y abril 2018 ( fig. 1 ). Durante este período se facilitó a cada médico de familia la información de sus pacientes con alguna incidencia, de forma homogénea con una explotación de datos centralizada.

Cronograma del estudio.

Los datos se extrajeron de forma encriptada de los registros de la historia clínica informatizada (ECAP). Para evaluar la intervención se realizaron 2 cortes transversales antes (junio 2017) y después (junio 2018). Además se llevó a cabo un estudio de seguimiento prospectivo de la cohorte inicial de pacientes (junio 2017) y se analizó cómo varió el número de incidencias en esta cohorte.

Las variables principales del estudio fueron el número de incidencias:

• - En el momento basal (junio 2017) y después de la intervención (junio 2018).
• - En la cohorte inicial de junio de 2017 y el número de incidencias en dicha cohorte que continuaban en junio de 2018.

Las variables secundarias fueron edad y sexo de los pacientes; diagnósticos relacionados con las prescripciones (incluye la ausencia de diagnóstico); duraciones del tratamiento analgésico en cada tipo de incidencia y de los ansiolíticos-hipnóticos; principios activos de opioides mayores, opioides menores y ansiolíticos-hipnóticos.

Plan de análisis

Análisis descriptivo, con frecuencias para las variables cualitativas y medias y desviaciones estándar para las variables continuas, para conocer la evolución de las variables en ambos cortes transversales y en la cohorte de seguimiento (prospectiva).

Análisis bivariante mediante la prueba Chi-cuadrado en el caso de la comparación entre variables cualitativas y de la prueba t de Student para la comparación de medias independientes en los cortes transversales. También se calculó la variación porcentual del número de incidencias de un año respecto al anterior en los 2 tipos de estudios, y se comparó la variación en el estudio de la cohorte prospectiva respecto a la variación en ambos cortes transversales.

Se consideró estadísticamente significativos los valores de p < 0,05.

El procesamiento y análisis de los datos se realizaron mediante el paquete estadístico SPSS v15.0.

Aspectos éticos

El proyecto fue aprobado por el Comité de Ética de Investigación (CEI) de la IDIAP Jordi Gol.

En junio de 2017 se detectaron 2.465 incidencias, siendo la más frecuente el uso de parches de lidocaína fuera de indicación ( tabla 1 ). Con la intervención realizada se observó una reducción de incidencias del 21,1%. La menor reducción fue en el número de incidencias de fentanilo rápido.

Número de pacientes con incidencias de prescripción, en los cortes transversales y en el seguimiento de la cohorte inicial (prospectiva), de junio de 2017 y 2018

*/** Significación estadística de la reducción de incidencias en el estudio de cohortes respecto al transversal.

Como se puede observar en la tabla 1 , la reducción en 2018 de incidencias en la cohorte prospectiva fue superior (61,8%). Las reducciones de cada una de las 4 incidencias también fueron estadísticamente significativas.

El número de incidencias con mujeres fue superior en los 4 tipos. El porcentaje de mujeres en el grupo con fentanilo rápido fue inferior respecto a los grupos de opioides potentes con 2 o más ansiolíticos-hipnóticos (p < 0,0001), uso concomitante de opioides mayores y menores (p = 0,015) y lidocaína (p < 0,0001) ( tabla 2 ).

Distribución por sexos, media de edad y duración de los tratamientos, de los 4 grupos de pacientes según el tipo de incidencia, en junio de 2017 y 2018

La media de edad de los hombres fue estadísticamente inferior a la de las mujeres en los cuatros tipos de incidencias ( tabla 2 ).

Los pacientes con fentanilo rápido presentaron una media de edad menor respecto a los grupos de opioides potentes con 2 o más ansiolíticos-hipnóticos (p < 0,0001), uso concomitante de opioides mayores y menores (p = 0,03) y de lidocaína (p < 0,0001).

Los tratamientos con ansiolíticos o hipnóticos y con opioides menores fueron los más prolongados y los primeros mostraron una tendencia a disminuir en 2018, respecto a 2017 (p = 0,094 y p = 0,596), al igual que con las formas rápidas de fentanilo (p = 0,236).

Los diagnósticos asociados a especialidades de fentanilo de acción rápida aparecen en la tabla 3 . Más de la mitad de los diagnósticos eran de patología osteomuscular y un elevado porcentaje no tenían diagnóstico asociado. En la cohorte prospectiva se observó un menor porcentaje de pacientes sin diagnóstico asociado a prescripción (p = 0,0004).

Descripción de los diagnósticos asociados a la prescripción de formas rápidas de fentanilo en 2017 y 2018

Los diagnósticos asociados a lidocaína transdérmica fueron mayoritariamente de patología osteomuscular ( tabla 4 ). En 2018 se redujo el porcentaje de tratamientos sin diagnóstico relacionado al 11,7% (p < 0,0001). El tratamiento se empleó para la única indicación aprobada (neuralgia postherpética) en un 3,7% en 2017. Se detectó un incremento en 2018 (7,6%) (p < 0,0001).

Descripción de los diagnósticos asociados a la prescripción de parches de lidocaína en 2017 y 2018. Se incluyen los diagnósticos de la cohorte prospectiva

En pacientes tratados con opioides mayores y 2 o más ansiolíticos-hipnóticos, la lumbalgia representó el porcentaje más importante (18,3% en 2017 y 16,3% en 2018), seguido de los problemas del disco intervertebral (8% en 2017 y 5,2% el 2018).

En 2017, el 48,2% de los pacientes tratados con un opioide mayor y menor de forma concomitante no tenía asociado diagnóstico a la prescripción del opioide menor. Este porcentaje se redujo al 22,6% en 2018. En la misma línea, en 2017 no constaba diagnóstico asociado al opioide mayor en el 13,5% de los pacientes, reduciéndose al 6,5% en 2018.

Los opioides mayores más prescritos con 2 o más ansiolíticos-hipnóticos o con opioides menores fueron fentanilo transdérmico y buprenorfina ( Figura 2 , Figura 3 ). En ambos grupos destaca la escasa prescripción de morfina. El opioide menor empleado fue tramadol en todos los pacientes en 2017 y 2018.

Número de pacientes a los que se ha prescrito opioides mayores concomitantemente con 2 o más benzodiazepinas en 2017, 2018 y en la cohorte prospectiva.

Número de pacientes a los que se ha prescrito opioides mayores concomitantemente con opioides menores en 2017, 2018 y en cohorte prospectiva.

Los ansiolíticos-hipnóticos más prescritos con opioides mayores fueron diazepam, lorazepam, alprazolam y lormetazepam, este último se incrementó en 2018 (p < 0,0001).

Discusión

La intervención basada en sesiones formativas para profesionales sanitarios con posterior retroalimentación de su propia prescripción ha reducido el número de incidencias. Las reducciones de incidencias se han producido especialmente en la cohorte prospectiva (más de la mitad). En los cortes transversales de junio de 2017 y 2018 se ha reducido aproximadamente en una quinta parte, debido a la incorporación de nuevos pacientes con incidencias entre ambos cortes. Estos resultados indican que se ha realizado una revisión de las incidencias enviadas, pero el mensaje no se ha interiorizado suficientemente en la práctica clínica habitual ya que han aparecido nuevas incidencias.

La eficacia de las intervenciones para mejorar la prescripción de medicamentos en atención primaria ha sido un tema ampliamente abordado. Se han analizado intervenciones educativas, alertas informáticas, incorporación de expertos en el medicamento, retroalimentación de la prescripción, etc. Según Zavala-González et al., las intervenciones informáticas son las más efectivas 14 . Magrini et al. consideran que la intervención focalizada en un solo fármaco tendría un impacto más relevante a largo plazo 15 . Otros autores consideran que las intervenciones con retroalimentación pueden mejorar resultados 16 . La mayor parte de los estudios realizados han incidido en la prescripción de antibióticos, antidiabéticos o novedades terapéuticas 15 , 16 , 17 . No hay estudios de este tipo en pacientes con DCNO. Sí se dispone de algunos ensayos clínicos para reducir el uso de opioides con un número reducido de pacientes, en los que se realizaron intervenciones psicológicas o de otros tipos 18 .

Las formulaciones de fentanilo de liberación ultrarrápida en pacientes no oncológicos presentan una relación beneficio riesgo desfavorable, habiéndose duplicado en España el consumo en 2016, respecto a 2010. También ha aumentado las notificaciones de casos de abuso y/o dependencia a nivel mundial en pacientes fuera de indicación (dolor disruptivo oncológico) 19 .

Diferentes autoridades sanitarias 20 , 21 y algunos organismos internacionales 22 han alertado del problema del uso excesivo de opiáceos en los últimos años, especialmente las formulaciones de liberación rápida. En España, diversas sociedades científicas 23 y organismos sanitarios 2 , 4 han elaborado recomendaciones de uso. Teniendo en cuenta que no hay evidencias sobre la existencia de dolor disruptivo en el DCNO 24 , resulta difícil justificar este tipo de fármacos en pacientes no oncológicos. Por ello la reducción a casi la mitad de la cohorte prospectiva de pacientes con estas formas puede considerarse como algo positivo, pero resulta preocupante el mantenimiento en los ya tratados y la incorporación de nuevos tratamientos, por lo que debe ser considerado en el futuro como un problema de salud grave.

En 2016, la Food and Drug Administration (FDA) 25 alertó, en base a diversos estudios 7 , 26 , de los graves efectos adversos de la toma conjunta de opioides y benzodiacepinas, como depresión respiratoria, somnolencia extrema, coma o incluso muerte. Las reducciones observadas en nuestro estudio han sido importantes, pero insuficientes, dado el elevado número de pacientes que continúan tomando opioides mayores con 2 o más ansiolíticos-hipnóticos, especialmente en mujeres de edad avanzada.

En la escala analgésica de la OMS no se recomienda el uso concomitante de opioides mayores y menores. No hay evidencias suficientes de un supuesto efecto aditivo, sinérgico o de rescate, siendo la bibliografía escasa y controvertida (con modelos experimentales, o en pacientes oncológicos con tamaños muestrales muy reducidos o en pacientes con DCNO sin mejora concluyente de la actividad analgésica) 27 , 28 , 29 , 30 . El número de estas incidencias fue uno de los que más se redujo tras la intervención. El paciente tipo es mujer cercana a 70 años tratada con tramadol a largo plazo. La idea de usar el opioide menor como rescate del mayor quedaría en entredicho, dado que la duración media del menor es casi el doble de la del mayor.

El análisis de la prescripción de lidocaína en parches indica un uso indiscriminado para tratar cualquier tipo de dolor. La única indicación autorizada es la neuralgia postherpética, con resultados de eficacia modestos 31 . De hecho, distintas guías de práctica clínica 32 , 33 no la consideran como tratamiento de primera línea. En otros tipos de neuropatía periférica la evidencia científica es inconsistente.

Los pacientes tipo tratados con lidocaína son mujeres de unos 70 años, con más de un año de tratamiento por dolores osteomusculares. Pocos pacientes la tienen indicada para la indicación aprobada.

En nuestro estudio, el notable descenso de incidencias con lidocaína transdérmica posiblemente también se deba a medidas restrictivas en la prescripción llevadas a cabo por las autoridades sanitarias (asociación del diagnóstico a la prescripción y validación sanitaria).

Este estudio presenta diversas limitaciones, como la pérdida de incidencias entre pacientes oncológicos que también presenten dolores no relacionados con su proceso neoplásico. Se han excluido de forma sistemática para asegurar que el dolor no esté relacionado con un proceso oncológico.

Otra limitación del estudio es la falta de registro de diagnóstico relacionado con la prescripción o la presencia de diagnósticos poco verosímiles.

Paralelamente, los médicos recibieron información institucional relacionada con diferentes incidencias del uso de opioides y de lidocaína transdérmica sin diagnóstico correctamente asociado, que podría haber contribuido a la reducción de incidencias, independientemente de nuestra intervención.

Por otra parte, el estudio no es un ensayo clínico aleatorizado y carece de grupo control. La falta de este grupo es una limitación metodológica que puede generar dudas sobre la reducción del número de incidencias debidas a causas externas a la intervención, como fallecimientos, desplazamientos a otras zonas fuera del ámbito de estudio o recomendaciones institucionales sobre el uso de lidocaína transdérmica, especialmente en el seguimiento de la cohorte prospectiva. La razón por la que no se consideró la realización de un estudio con el diseño de un ensayo clínico fue de tipo ético, ya que de haberse realizado con esta metodología habría comportado no hacer una revisión de la medicación a un grupo de pacientes con prescripciones potencialmente peligrosas. La realización de un ensayo clínico con asignación aleatoria proporciona evidencias más concluyentes, pero en este caso se priorizaron los beneficios potenciales de aplicar una estrategia de mejora de prescripción a toda la población del territorio estudiado. En relación con el propio diseño, el estudio se ha analizado sin tomar como base al individuo, con la excepción de la cohorte prospectiva, por lo que una parte del estudio se asemeja más a una investigación con diseño de tipo ecológico.

Finalmente, otra limitación es la imposibilidad de asegurar que toda la medicación que consta en prescripción activa posteriormente se dispense y se consuma.

La intervención contribuye a la reducción del número de pacientes con incidencias de prescripción, excepto en el total de las de fentanilo rápido. El seguimiento de la cohorte prospectiva mostró una mayor reducción de incidencias en 4 grupos de incidencias, incluida la de fentanilo rápido. No obstante, la incorporación de nuevas incidencias durante el año de seguimiento justifica la implementación de este tipo de medidas, mantenidas en el tiempo.

Lo conocido sobre el tema

• • En los últimos años se está produciendo un incremento del uso de opioides mayores en indicaciones no oncológicas en detrimento del uso de antiinflamatorios no esteroideos, con el consiguiente aumento de muertes atribuibles a opioides.
• • El uso concomitante de opioides y benzodiacepinas y la prescripción de opioides mayores de acción ultrarrápida en dolor crónico no oncológico aumenta el riesgo de reacciones adversas, conductas de abuso, intoxicaciones y mortalidad.
• • La utilización de lidocaína en parches resulta indiscriminada para tratar cualquier tipo de dolor, fuera de la indicación aprobada por ficha técnica.

Qué aporta este estudio

• • Una intervención consistente en la difusión de recomendaciones y en la facilitación de incidencias concretas de pacientes a cada médico de atención primaria reduce el número de incidencias de prescripción. Esta intervención debe mantenerse en el tiempo, ya que resulta más efectiva en la cohorte de pacientes que se sigue desde el inicio y a lo largo del tiempo se incorporan nuevos casos.
• • La utilización de formulaciones de fentanilo de liberación ultrarrápida en pacientes no oncológicos y la administración conjunta de opioides y benzodiacepinas deben ser considerados como graves problemas de salud.
• • Menos del 10% de los pacientes tratados con parches de lidocaína lo hacen para la indicación autorizada.

Conflicto de intereses

Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses

Bibliografía

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Enfermería Global

Versión on-line  issn 1695-6141, enferm. glob. vol.11 no.26 murcia abr. 2012, https://dx.doi.org/10.4321/s1695-61412012000200004 .

Estudio cuasi-experimental sobre las terapias de relajación en pacientes con ansiedad

Quasi-experimental relaxation therapies in patients with anxiety

Soriano González, Javier*

*Enfermero. Servicio Murciano de Salud. Murcia. E-mail [email protected]

Introducción: Los trastornos de ansiedad son muy frecuentes en atención primaria y especializada. Para reducir la ansiedad se recomienda el uso de terapias de relajación como terapia alternativa a la psicofarmacología. El objetivo del estudio será averiguar si las terapias de relajación benefician a los pacientes con ansiedad. Material y métodos: Se utilizó metodología cuantitativa: estudio cuasi-experimental de antes y después, longitudinal, prospectivo. Sujetos a estudio: pacientes diagnosticados de ansiedad y que acepten participar en la terapia de relajación en el centro de salud mental Infante (Murcia), desde diciembre hasta marzo de 2010. (n=39). Variable independiente: terapia de relajación; variable dependiente: ansiedad. Otras variables: sexo, edad, nivel educativo y tratamiento con psicofármacos. Se utiliza la escala validada: STAI; se comparan puntuaciones pre-post-intervención (se aplica t de student, xi cuadrado (intervalo de confianza p< 0'05). Resultados: Realizan el test STAI pre-post 39 pacientes, 69% mujeres y 31% hombres. La edad media: 39'84 años. Un 77% tomaban medicación y el 23% no. Predominaba claramente el de educación secundaria obligatoria (ESO). La media de ansiedad estado antes fue de 68 y después de 56. STAI estado (antes/después) con un nivel de significación de p< 0'027, por lo que se aceptó la hipótesis nula. Se observó que en los pacientes que no tomaban psicofármacos, el descenso de ansiedad era significativo con una p<0'036. Conclusiones: Los talleres de técnicas de relajación son útiles en la reducción de la ansiedad en atención especializada, además son más eficaces en pacientes con ansiedad que no tomen medicación.

Palabras clave: ansiedad; terapias de relajación; efectividad.

Introduction: Anxiety disorders are highly prevalent in primary and specialty care. To reduce anxiety the use of relaxation therapy is recommended as an alternative therapy to Psychopharmacology. The aim of the study is determine whether relaxation therapies benefit patients with anxiety. Materials and Methods: We used quantitative methodology: a quasi-experimental study before and after a, longitudinal, prospective study. Subjects studied: patients diagnosed with anxiety who agreed to participate in relaxation therapy at the mental health center Infante (Murcia), from December 2009 to March 2010. (N = 39). Independent variable was relaxation therapy and the dependent variable was anxiety. Other variables were sex, age, educational level and treatment with psychotropic drugs. Validated scale used was STAI, scores comparing pre-post-intervention (t student applies, xi square confidence interval (p <0.05). Results: The test was performed by pre-post STAI 39 patients, 69% female and 31% male. The mean age was 39'84 years. 77% were taking medication and 23% were not. There was a clearly dominance of secondary education (ESO). Mean state anxiety before was 68 and after 56. STAI state (before / after) with a significance level of p <0'027, so the null hypothesis was accepted. It was observed that in patients not taking psychotropic drugs, the decrease in anxiety was significant at p <0'036. Conclusions: Workshops in relaxation techniques are helpful in reducing anxiety in specialized care, and are more effective in patients with anxiety who do not take medication.

Key words: anxiety; relaxation therapy; effectiveness.

Introducción

Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), los trastornos mentales de ansiedad y depresión se encuentran entre los trastornos psiquiátricos de mayor prevalencia 1-2 , siendo la ansiedad la segunda causa más frecuente de diagnósticos psiquiátricos emitidos en atención primaria 3 . Estos trastornos constituyen el principal motivo de consulta en lo que a trastornos mentales se refiere, tanto en atención primaria como en especializada, relacionándose con una gran cantidad de demandas que refieren dolencias somáticas inespecíficas que no corresponden con patologías concretas 4-5 .

Se estima que un 22% de la población sufre episodios de ansiedad 6 ; según la encuesta National Comorbidity Survey, una de cada cuatro personas presenta síntomas de un trastorno de ansiedad en algún momento de su vida, existiendo una prevalencia del doble en las mujeres que en los hombres y además los trastornos de ansiedad también muestran una prevalencia elevada en ancianos y en niños. Los trastornos de ansiedad con frecuencia se asocian a síntomas depresivos 7 .

La NANDA define ansiedad como "vaga sensación de malestar o amenaza acompañada de una respuesta autonómica" 8 ; la ansiedad produce cambios psicológicos , fisiológicos y conductuales. Psicológicamente se manifiesta como una sensación compleja y desagradable que abarca desde la inquietud hasta el pánico, miedo a morir, volverse loco o a perder el control, preocupación, sensación de estar en peligro, sensación de indefensión, etc. Fisiológicamente la ansiedad se expresa a través del sistema nervioso autónomo, aumentando la frecuencia cardiaca (FC), respiratoria (FR), elevando la tensión arterial (TA), sudoración, aumento de lactato en sangre, temblores, hormigueo en brazos y piernas, sequedad de la boca, cansancio, necesidad de orinar con mayor frecuencia, sudoración, alteraciones digestivas (náuseas, vómitos), dificultad para respirar, etc. Por ultimo, afecta a la conducta de manera que hay disminución del rendimiento, de la concentración, problemas para divertirse y disfrutar; además existe inquietud e impaciencia y se evitan situaciones en las que se piense que la ansiedad se puede desencadenar. Estos tres componentes (fisiológico, psicológico y conductual) o formas de manifestarse la ansiedad, varían según la persona que la padece o incluso en la misma persona pueden aparecer manifestaciones en diferentes momentos. Predominan las manifestaciones físicas, que llegan a pensar que padece una enfermedad grave 9 .

Se conoce que un cierto nivel de ansiedad es beneficioso para proteger a las personas en situaciones de peligro, pero un exceso de esta se transforma en negativo y contraproducente para las personas, produciendo como características mas habituales: temor extremo en situaciones en las que no existe ningún peligro real, dificultades emocionales que interfieren con la vida cotidiana, evitación de situaciones que causan ansiedad 7 .

Spielberger estableció la distinción entre dos tipos de ansiedad:

La ansiedad rasgo: se define como la predisposición personal a sentirse ansioso en situaciones muy diversas. La ansiedad estado: se define como la respuesta de ansiedad ante estímulos amenazantes 10 .

La pregunta más frecuente entre los pacientes diagnosticados de ansiedad es si la ansiedad puede curarse. Hoy día los trastornos por ansiedad si se diagnostican correctamente y se tratan de una forma apropiada pueden controlarse y, en algunos casos, resolverse de forma definitiva. De todos modos, la respuesta al tratamiento y la evolución depende del tipo de trastorno y del control de los factores de riesgo. Así, las formas agudas de ansiedad, incluyendo el trastorno por angustia, pueden tener una evolución excelente, mientras que el trastorno obsesivo compulsivo y el trastorno por estrés postraumático son más difíciles de tratar y, a menudo, requieren una terapia más prolongada 11 .

Un buen manejo del estrés, una personalidad estable y contar con apoyo social ayudan a prevenir los trastornos por ansiedad.

El tratamiento más utilizado para disminuir la ansiedad es el farmacológico, pero actualmente se emplea un uso excesivo de ansiolíticos como son las benzodiacepinas como el alprazolam y el clonazepan, que proporcionan un rápido alivio de la sintomatología. En España el que más recetan los facultativos es alprazolam en dosis de 0,5 mg, administrado por vía sublingual u oral, y que se puede repetir a los 20 minutos, es una buena alternativa, también el diacepam 5-10 mg, cloracepato dipotásico 5-15 mg o lorazepam 1-2 mg. Por vía oral todas las benzodiacepinas se absorben con facilidad. La absorción por vía intramuscular y rectal es errática, por lo que deben ser evitadas estas vías. Con la vía intravenosa hay que tener precauciones por el riesgo potencial de parada respiratoria, por ello hay que disponer de medidas de reanimación incluyendo flumanezilo, pero el uso de estos psicofármacos tienen el inconveniente de producir efectos adversos como son: ataxia, hipotonía muscular, somnolencia, depresión respiratoria, etc., y a largo plazo producen efectos tales como: tolerancia, abusos, síndrome de abstinencia y dependencia 12-13 .

Los efectos secundarios son la razón por la que los profesionales sanitarios y entre estos el enfermero deben utilizar otras medidas para disminuir la ansiedad que no produzcan sintomatologías adversas 3 ; entre otras técnicas para disminuir la ansiedad la más importante en cuanto a validez es la relajación ya que no produce efectos adversos y disminuye la ansiedad.

"Se considera interesante el aprendizaje de técnicas de relajación en la formación de futuros profesionales de Enfermería porque actuando desde lo físico, que sería la relajación muscular, se actúa en el plano psíquico, encontrando el paciente grandes beneficios" 14 , por ello se llega a la conclusión de que las técnicas de relajación reducen los niveles de activación autonómica y la experiencia desagradable de ansiedad, mejora el sueño y otros síntomas asociados al estrés, así como aumenta la motivación a continuar el tratamiento si se practica regularmente 4 .

Según la teoría del autocuidado de Dorotea Orem: "El autocuidado es una actividad aprendida por los individuos , orientada hacia un objetivo . Es una conducta que existe en situaciones concretas de la vida, dirigida por las personas sobre sí mismas, hacia los demás o hacia el entorno, para regular los factores que afectan a su propio desarrollo y funcionamiento en beneficio de su vida, salud o bienestar'; así pues se entiende que la relajación formaría parte de un beneficio para la vida, la salud y / o el bienestar 15-16 .

En la teoría de la enfermería psicodinàmica, de Hildegard Peplau, la enfermería es un importante proceso interpersonal y terapéutico. Funciona en términos de cooperación con otros procesos humanos que hacen de la salud una posibilidad para los individuos en las comunidades, lo que significa que es importante que el profesional de enfermería coopere en la mejora de la salud en pacientes con ansiedad y en pacientes en general 17 .

Burgo Varo, ML et al en su estudio: Intervención grupal en los trastornos de ansiedad en atención primaria: técnicas de relajación y cognitivo-conductuales , llegaron a la conclusión de que la ansiedad disminuía considerablemente tras la intervención 4 .

En distintos estudios se llegó a la conclusión de que "el entrenamiento en relajación es uno de los procedimientos más utilizados para disminuir la sintomatologia de la ansiedad" 4,18- .

Por tanto, la solución más efectiva para disminuir la ansiedad es la relajación. Tras esto se considera que los talleres centrados en la aplicación de la terapia de relajación son una herramienta de autoayuda en el afrontamiento individual y familiar de personas con ansiedad. Actualmente se están realizando talleres de relajación para enseñar y demostrar a las personas con ansiedad que se puede disminuir a través de la relajación 19 .

Además de la relajación existen una serie de recomendaciones que disminuyen la ansiedad, como son 20-21 : Mantener una alimentación sana y saludable: dietas con poca sal; reducir el consumo de café, tabaco, alcohol; tener una dieta equilibrada (55% hidratos de carbono, 30% lípidos, 15% proteínas); evitar alimentos con aditivos; ingesta reducida de colesterol; beber aproximadamente dos litros diarios de agua; comer de manera regular, evitando los atracones; ingesta adecuada de vitaminas y minerales y consumir una adecuada cantidad de fibra; realizar actividad física que no sea muy intensa y que sea eficaz, divertida y constante; aprender a decir que no, porque no se puede ir sobrecargado, y lo más importante es la salud de uno mismo; delegar en otros parte de nuestras responsabilidades: hay que aceptar que si delegas la persona lo hará de forma diferente a la de uno mismo pero que no lo hará peor; organizar el tiempo, dando prioridad a lo más importante.

En el protocolo de relajación que se utiliza en los centros de salud mental del servicio murciano de salud, se escoge como principal método de relajación, la técnica de relajación de Jacobson y el entrenamiento en respiración. Se estudiaron varios meta-análisis 22-26 , entre ellos uno de la facultad de Psicología de Murcia, los cuales concluían en que tanto la relajación muscular, como el entrenamiento autógeno obtienen resultados parecidos de diversas dolencias, por lo que se considera una técnica útil en Atención Primaria y especializada.

Por tanto se llega a la conclusión de que la relajación muscular es una estrategia útil tanto para trastornos psíquicos, como para otras enfermedades físicas 21 .

El fundamento de la relajación progresiva de Jacobson se basa en que si somos capaces de identificar los músculos de nuestro cuerpo, tensarlos y luego soltarlos, nos sentiremos relajados y podremos controlar la ansiedad.

La relajación de Jacobson nos permite aprender a tensar y después soltar o relajar de manera secuencial varios grupos de músculos a la vez, de forma que el paciente tendrá que prestar atención a las sensaciones asociadas a la tensión y relajación de los músculos, de manera que lo que al final consiga es ser capaz de reducir la tensión muscular cuando uno quiera hacerlo en la vida cotidiana 21 .

Con la práctica de la relajación de Jacobson se pretenden alcanzar una serie de objetivos, como son: aliviar o eliminar la tensión muscular, favorecer el descanso y el sueño, disminuir la ansiedad y conseguir disminuir el dolor y la hipertensión.

En definitiva, el propósito final de la relajación de Jacobson es enseñar al paciente la técnica de autocontrol ante cualquier situación ansiógena 21 .

Por tanto, la hipótesis que nos planteamos para este estudio es que las terapias de relajación benefician a los pacientes con ansiedad.

El objetivo principal será:

Averiguar si las terapias de relajación benefician a los pacientes con ansiedad.

Los objetivos secundarios serán:

1) Valorar el grado de ansiedad antes de realizar la terapia de relajación. 2) Realizar la terapia de relajación. 3) Observar si el grado de relajación ha variado con respecto al primer objetivo secundario.

Material y métodos

Se utilizó metodología cuantitativa, siendo un estudio cuasi-experimental de antes y después, longitudinal, prospectivo. Se realizó un estudio cuasi-experimental (antes y después) porque se realizaron dos mediciones una previa a la intervención y otra posterior, y además, en el estudio no se utilizó un grupo control para valorar el nivel de ansiedad de los pacientes; longitudinal, pues se hicieron dos mediciones en dos momentos diferentes, y prospectivo, porque aún no se habían medido los resultados.

El estudio se llevó a cabo en el centro de salud mental Murcia Infante durante los meses de diciembre de 2009, hasta marzo de 2010.

La población diana se definió como todos aquellos pacientes diagnosticados de ansiedad de la zona básica de salud Murcia Infante. N = 70.

Los criterios de inclusión que se utilizaron fueron: pacientes que aceptaran participar en el estudio y recibir la terapia.

Los criterios de exclusión: aquellos pacientes que no aceptaran participar en el estudio y recibir la terapia.

El tamaño de la muestra con la técnica del calculo muestral para poblaciones finitas fue de n=39 personas y se utilizó como técnica de muestreo, el muestreo no probabilístico por conveniencia.

La variable independiente elegida fue la terapia de relajación y se definió como una variable cualitativa nominal.

La variable dependiente fue la ansiedad como variable cuantitativa discreta.

Los instrumentos de recolección de datos que se emplearon para el estudio fueron el STAI, el programa Microsoft Excell para recogida de gráficos y el programa informatico SPSS versión 2009.

El STAI permite la evaluación de la ansiedad como estado transitorio (Ansiedad / Estado) y como rasgo latente (Ansiedad / Rasgo). Esta prueba se puede utilizar tanto en adolescentes, como en adultos. Consta de dos partes, la primera parte (Ansiedad / Estado) evalúa un estado emocional transitorio, caracterizado por sentimientos subjetivos, conscientemente percibidos, de atención y aprensión y por la hiperactividad del sistema nervioso autónomo. La segunda (Ansiedad / Rasgo) señala una propensión ansiosa, relativamente estable, que caracteriza a los individuos con tendencia a percibir las situaciones como amenazadoras.

La escala Ansiedad-Rasgo, consta de veinte afirmaciones en las que se pide a los sujetos describir cómo se sienten generalmente. La escala Ansiedad-Estado también consiste en veinte afirmaciones, pero las instrucciones requieren que los sujetos indiquen cómo se sienten en un momento dado.

La escala Ansiedad-Rasgo puede ser utilizada para determinar los sujetos que varíen en su disposición a responder a la tensión psicológica con niveles de ansiedad distintos Ansiedad-Estado. Esta escala sirve también para establecer los niveles de intensidad Ansiedad-Estado inducidos por procedimientos experimentales o en situaciones de campo, en un momento dado o a través de un continuo. Las puntuaciones para ambas escalas varían desde una puntuación mínima de 20 a una máxima de 80 en progresión con el nivel de ansiedad. Los sujetos contestan a cada una de las afirmaciones ubicándose en una escala de cuatro dimensiones que van de 1 a 4. En la escala Ansiedad-Estado son: 1-No en absoluto, 2-Un poco, 3-Bastante, 4-Mucho, y en la escala Ansiedad-Rasgo son: 1-Casi nunca, 2- Algunas veces, 3- Frecuentemente, 4-Casi siempre, con una confiabilidad entre el 0.73 y 0.86, siendo pues una escala validada.

Además se utilizará el programa informático Microsoft Excel para la recogida de datos.

La terapia de relajación no la realizó el investigador, la realizaron las enfermeras especializadas en salud mental del C.S.M (centro de salud mental) del Infante (Murcia).

El procedimiento fue el siguiente: primero se realizaron dos grupos compuestos por un total de 20 personas cada uno, uno comenzaría el 1 de diciembre de 2009 y finalizaría a mediados de marzo de 2010 y otro comenzaría a mediados de diciembre de 2009 y finalizaría a finales de marzo de 2010.

En los dos grupos se realizó el mismo procedimiento estando por tanto en igualdad de condiciones. Cada grupo de 20 personas realizó 8 sesiones de relajación, según el modelo de Jacobson (relajación con tensión).

Antes de comenzar la primera sesión se les dio a los pacientes el consentimiento informado para que lo rellenaran y una fotocopia del STAI. Se realizaron un total de 8 sesiones en las que la sala cumplía con las siguientes condiciones: estar insonorizada o al menos lo más silenciosa posible, la temperatura era agradable (ni muy fría ni muy calurosa) La luz era tenue (en las primeras sesiones se practicó con la luz encendida para que los pacientes pudieran seguir las instrucciones del terapeuta, una vez que las automatizaron disminuyó la intensidad), el asiento era cómodo para que el paciente estuviera lo más a gusto posible; la vestimenta del paciente debía ser cómoda (se recomendó evitar utilizar cualquier cosa que apretara, ya sea cinturón, etc. o que moleste), no permanecer con objetos en el regazo, si hubiera alguien que le molestan las gafas se recomendó que se las quitara, fue fundamental la desconexión de los teléfonos móviles.

Durante las 8 sesiones la posición era sentado en la silla con la espalda bien apoyada en el respaldo, la cabeza recta, evitando que se inclinaran a algún lado, los pies bien apoyados en el suelo, sin cruzar las piernas y las manos sobre los muslos.

En la primera sesión se demostró cómo se tensan y se relajan los grupos musculares que posteriormente intervendrían. La tensión duraba un tiempo corto (de 3-5 segundos). Cuando se relajaban los músculos se hacía de golpe dejándolos lo más sueltos y flojos posibles durante un tiempo mucho más largo (15 segundos).

En todas y cada una de las sesiones era importantísima la voz del terapeuta, ya que tenia que aumentar de volumen en el momento de la tensión y disminuir el volumen en el momento de la relajación; era imprescindible que se notara la diferencia de volumen entre la relajación y el momento de tensión.

Al comenzar y finalizar todas y cada una de las ocho sesiones, se realizaban alrededor de cinco respiraciones diafragmáticas, que consisten en una inhalación y una exhalación que dura el doble de tiempo que la inhalación. Tras realizar las cinco respiraciones diafragmáticas se comenzaba con la tensión- relajación muscular. En primer lugar se tensaban los brazos (izquierdo y derecho) de modo que se cerraba el puño y se estiraba el brazo lo máximo posible para relajarlo dejándolo caer lo más suelto posible a la vez que se centraban en las sensaciones de relajación que producían (esto se hacía tras cada tensión); después se tensaban los hombros y espalda, de forma que el paciente se incorporaba en la silla y llevaba los hombros hacía detrás intentando juntar las escápulas, luego volvían a la posición de relajación dejando los hombros caídos y la espalda floja.

Posteriormente se tensaba el tórax de manera que se hacía una inspiración profunda y se retenía el aire, mientras que se observaba la tensión en los músculos del tórax, se expulsaba el aire poco a poco y se iba viendo la diferencia entre la tensión y la relajación, siendo conscientes de las sensaciones de relajación que se experimentaban; el siguiente paso sería tensar los músculos del abdomen de forma que el estómago quedaba duro, apretando hacía adentro, para relajarlo dejaban hinchado el abdomen; la siguiente tensión fue en las piernas y pies (derecho e izquierdo) haciendo tensión de manera que los pies quedaran hacia adentro, levantando la pierna, estirándola al máximo; para relajarla dejaríamos caer la pierna de golpe y seguiríamos centrados viendo las sensaciones asociadas a la relajación de cada una de las partes del cuerpo correspondientes. En penúltimo lugar se tensaban el cuello de forma que se empujaba la barbilla hacia abajo evitando tocar el pecho, para relajar se dejaba el cuello lo más suelto y flojo posible volviéndolo a su posición inicial; por último, se tensaba la cabeza que se dividiría en tres partes: frente (arrugando la frente y volviéndola a su posición inicial para relajarlas), ojos , nariz y parte superior de las mejillas (cerrando los ojos fuertemente y arrugando la nariz) y finalmente la mandíbula (apretando los dientes fuertemente y para relajarla se volvía a la posición inicial) y para concluir se hicieron otras cinco respiraciones diafragmáticas.

Estos ejercicios se realizaron de la misma manera en todas y cada una de las 8 sesiones para ambos grupos de 20 personas.

Tras finalizar la octava sesión se les dio una segunda fotocopia del STAI para que la rellenaran y la entregaran para ver si habían cambios en la ansiedad tras la terapia. Una vez recogidas ambos STAI de cada uno de los pacientes se compararon (antes y después) y se valoró si existían variaciones o no del nivel de ansiedad de cada paciente.

Los recursos materiales utilizados fueron: fotocopias (una para cada paciente) del STAI, un CD de música de relajación (con contenido de canciones de musica clásica y relajante, sonidos del mar, etc.) para crear un ambiente tranquilo y relajante, una sala de exposiciones (la cual estará aislada, de modo que no moleste ningún ruido exterior a dicha sala), un equipo de música reproductor de mp3 ,sillas para todos los pacientes, un ordenador y los programas informáticos necesarios para el estudio.

En el estudio se utilizó la Chi cuadrado para comparar las variables y la t de student para ver las diferencias entre las medias. Se consideró para el estudio como significación estadística una p < 0,05.

Para el estudio se solicitó el consentimiento informado a todos y cada uno de los pacientes antes de empezar la terapia de relajación. Se aseguró la integridad y confidencialidad de todos los datos obtenidos a lo lardo del estudio. La terapia no supuso ningún riesgo para los pacientes.

En el Gráfico 1 se observa que la mayoría de los sujetos del estudio fueron mujeres.

Como se puede observar ( Gráfico 2 ) la mayoría de los sujetos que participaron en el estudio tenía como nivel educativo el grado de educación secundaría obligatoria, en segundo lugar bachiller / formación profesional (FP); en tercer lugar personas sin estudios y universitarios de grado medio y por último analfabetos y universitarios de grado superior.

Se observa ( gráfico 3 ) que la mayoría de los sujetos que han participado en el estudio tomaban medicación para disminuir la ansiedad.

Se observa ( gráfico 4 y tabla 1 ) que el intervalo de edad de 35 a 52 años es el abundante; siendo la media de 39'85 años, la mediana 40 y la moda 33; existiendo un error típico del 1'88.

Tal y como se aprecia en los gráficos 5 , 6 y en la tabla 2 , se consigue un descenso en el nivel de ansiedad estado desde antes de iniciar la terapia hasta que se finaliza la misma; concretamente el descenso en la puntuación de STAI estado es de una media de 68'35 a 56 puntos, lo cual indica una mejora en el nivel de ansiedad de los pacientes. Sin embargo este descenso no resulta estadísticamente significativo. Al correlacionar las dos medidas de STAI estado (antes/después) se manifiesta una relación entre ellas con un nivel de significación de p< 0'027. Sabemos que esa relación es tendente al descenso en la última pero como ya hemos indicado no se ha encontrado la disminución esperada.

Como se observa en el gráfico 7 , existe un claro descenso en el nivel de ansiedad de los pacientes que no llevan medicación al margen de la terapia al margen de un 60,4 a un 41,7; en los pacientes con medicación se puede observar que el descenso es menor.

La comparación de las medidas medias STAI Ansiedad estado antes-STAI ansiedad estado después en los pacientes sin medicación, existen diferencias estadísticamente significativas, al hacer la prueba t de student para muestras relacionadas, con un nivel de p<0.036. Por tanto demuestra que las terapias de relajación son eficaces para los pacientes con ansiedad que no tomen medicación y menos eficaces para pacientes sin medición.

La población de estudio son pacientes de la zona básica de salud Murcia Infante, que estuvieran diagnosticados de ansiedad y que aceptaran realizar la terapia de relajación.

En el estudio participaron el doble de mujeres que de hombres, de los cuales 30 pacientes tomaban psicofármacos para reducir la ansiedad y 9 no, siendo el nivel de estudios de educación secundaria obligatoria (ESO) el claramente predominante en los pacientes que participaron en el estudio, siendo el intervalo de edad predominante el de 35-52 años. Podemos observar que la ansiedad estado antes-después en pacientes que tomaron medicación para tratar la ansiedad descendió en 4 puntos, mientras que en los pacientes sin medicación descendió unos 19 puntos aproximadamente, por lo que se observa una diferencia significativa entre las dos variables.

Por tanto los resultados indican que hay un descenso del nivel de ansiedad, pero este no es significativo, por lo que se deberá aceptar la hipótesis nula. Respecto a los pacientes con ansiedad que no toman medicación los resultados fueron significativos, de manera que aquí sí se podrá aceptar la hipótesis propuesta.

Burgo Varo ML et al en su estudio: Intervención grupai en los trastornos de ansiedad en atención primaria: técnicas de relajación y cognitivo-conductuales , realizado en el año 2006 4 ; llegaron a la conclusión de que las terapias de relajación reducían considerablemente los niveles de ansiedad independientemente de si tomaban tratamiento farmacológico o no y sin embargo en este estudio se demuestra que el tomar o no tratamiento farmacológico interviene directamente sobre los efectos positivos de las terapias de relajación.

Cabello Lázaro R et al en su estudio: Experimentar la relajación: una técnica para disminuir la ansiedad , realizado en el año 2007 6 , llegaron a la conclusión de que la utilización de relajación como terapia no farmacológica de la ansiedad puede realizarse en el ámbito de la atención primaria y especializada, con un profesional de enfermería especialmente preparado

En cuanto a las limitaciones del estudio sin medicación debería haber sido más grande y por separado para ver mejor los efectos. La falta de grupo control supone menor posibilidad de atribuir la mejoría psicológica específicamente a la intervención, ya que también se afectan de tratamiento farmacológico y de actividades de seguimiento en consultas. Por otro lado, el tiempo en que se evalúa el efecto es demasiado próximo a la conclusión de la actividad (generalmente a la semana siguiente) y relativamente próximo a la cumplimentación del test, por lo que pueden intervenir sesgos de recuerdo y de desensibilidad social, además puede existir el sesgo de que los pacientes no respondan sinceramente, por miedo a expresar sentimientos o a lo que pueden pensar los demás.

Podríamos interpretar con los resultados del estudio, que la práctica de terapias de relajación en los centros de salud mental supondría una reducción de ansiedad en pacientes que no estén en tratamiento de psicofármacos para reducir la ansiedad. Por otro lado, sería necesario valorar si añadir a pacientes que estén en terapia con psicofármacos para reducir la ansiedad o no por que el efecto beneficioso que producen es más reducido.

Estos resultados se pueden dar porque los pacientes que toman ansiolíticos ya tienen un reductor de ansiedad y por ello con la relajación no les disminuye tanto, mientras que los que no toman medicación para reducir la ansiedad si disminuye de manera significativa; por lo que sería interesante valorar que quizá no haga falta el uso de psicofármacos, ya que las terapias de relajación disminuyen la ansiedad en pacientes sin tratamiento y en el caso del uso de psicofármacos no complementarla con relajación.

En futuras investigaciones se debe avanzar en el conocimiento del efecto de las terapias de relajación sobre pacientes con ansiedad que tomen tratamiento farmacológico y diferenciarlo de los que no, y valorar si es necesario el uso de ansiolíticos o solo con el uso de la relajación conseguimos efectos deseables. Además se deben abordar investigaciones acerca del efecto de las terapias no farmacológicas. También sería interesante valorar el consumo de psicofármacos.

Conclusiones

Valorando los resultados del estudio, podemos ver que los talleres de técnicas de relajación pueden ser útiles en la reducción de la ansiedad en atención primaria y especializada, además pueden ser más eficaces en pacientes con ansiedad que no tomen medicación.

Centrándonos en el objetivo primario que era: averiguar si las terapias de relajación benefician a los pacientes con ansiedad; podemos decir que hay una gran diferencia entre los pacientes con medicación y los sin medicación, ya que quizá la medicación haga efecto reductor de la ansiedad y por tanto la terapia ya no reduzca tan significativamente como en el caso de los pacientes sin medicación que al no tener otro aporte reductor de ansiedad, sí que el efecto es muy significativo. Por tanto hay que valorar si con tan solo las terapias de relajación surte efecto y no es necesario dar psicofármacos, evitando así efectos secundarios.

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• Ejemplos Verdes
• Definición de Investigación Cuasi Experimental: Ejemplos, Autores y Concepto

hace 4 meses

⚡️ La investigación cuasi experimental es un tipo de estudio científico que combina elementos de la investigación experimental y la investigación no experimental. En este artículo, se explorarán los conceptos y características de la investigación cuasi experimental, su definición, ventajas y desventajas, y su aplicación en diferentes campos.

• ¿Qué es Investigación Cuasi Experimental?

La investigación cuasi experimental es un enfoque metodológico que se utiliza cuando no es posible o práctico realizar un estudio experimental puro, es decir, un estudio en el que se manipulan los factores independientes y se miden los efectos en los depenientes. En la investigación cuasi experimental, se aprovecha la información disponible y se utilizan técnicas de análisis de datos para identificar patrones y tendencias en los resultados.

Definición técnica de Investigación Cuasi Experimental

Según los expertos en metodología de la investigación, la investigación cuasi experimental se define como un diseño de estudio que combina elementos de la investigación experimental y la investigación no experimental. En este sentido, se caracteriza por la ausencia de manipulación de los factores independientes, pero con la presencia de una variable independiente que se mide y analiza para evaluar su efecto sobre la variable dependiente.

• Diferencia entre Investigación Cuasi Experimental y Investigación Experimental

La principal diferencia entre la investigación cuasi experimental y la investigación experimental radica en la manipulación de los factores independientes. En la investigación experimental, se manipula sistemáticamente la variable independiente para evaluar su efecto sobre la variable dependiente. En la investigación cuasi experimental, no se manipula la variable independiente, pero se analiza su efecto sobre la variable dependiente. Esto significa que la investigación cuasi experimental es más flexible y adaptable que la investigación experimental, ya que no requiere la manipulación de los factores independientes.

• ¿Cómo se utiliza la Investigación Cuasi Experimental?

La investigación cuasi experimental se utiliza en aquellos casos en los que no es posible o práctico realizar un estudio experimental puro. Por ejemplo, en estudios sobre la salud pública, se pueden utilizar datos históricos o de encuestas para evaluar el efecto de una política pública sobre la salud de la población. En este sentido, la investigación cuasi experimental es un enfoque metodológico que permite aprovechar la información disponible y evaluar el efecto de una política o intervención en la sociedad.

Definición de Investigación Cuasi Experimental según autores

Según los autores, la investigación cuasi experimental se define como un enfoque metodológico que combina elementos de la investigación experimental y la investigación no experimental (Witteman, 2013). Otros autores definen la investigación cuasi experimental como un diseño de estudio que se utiliza cuando no es posible o práctico realizar un estudio experimental puro (Campbell, 2015).

• Definición de Investigación Cuasi Experimental según Campbell

Según Campbell (2015), la investigación cuasi experimental es un enfoque metodológico que se utiliza cuando no es posible o práctico realizar un estudio experimental puro. En este sentido, se caracteriza por la ausencia de manipulación de los factores independientes, pero con la presencia de una variable independiente que se mide y analiza para evaluar su efecto sobre la variable dependiente.

• Definición de Investigación Cuasi Experimental según Witteman

Según Witteman (2013), la investigación cuasi experimental es un enfoque metodológico que combina elementos de la investigación experimental y la investigación no experimental. En este sentido, se caracteriza por la ausencia de manipulación de los factores independientes, pero con la presencia de una variable independiente que se mide y analiza para evaluar su efecto sobre la variable dependiente.

• Definición de Investigación Cuasi Experimental según Merton

Según Merton (1968), la investigación cuasi experimental es un enfoque metodológico que se utiliza cuando no es posible o práctico realizar un estudio experimental puro. En este sentido, se caracteriza por la ausencia de manipulación de los factores independientes, pero con la presencia de una variable independiente que se mide y analiza para evaluar su efecto sobre la variable dependiente.

• Significado de Investigación Cuasi Experimental

El significado de la investigación cuasi experimental radica en su capacidad para evaluar el efecto de una política o intervención en la sociedad sin la necesidad de manipular los factores independientes. En este sentido, la investigación cuasi experimental es un enfoque metodológico que permite aprovechar la información disponible y evaluar el efecto de una política o intervención en la sociedad.

Importancia de Investigación Cuasi Experimental en la Salud Pública

La investigación cuasi experimental es importante en la salud pública porque permite evaluar el efecto de una política o intervención en la salud de la población. En este sentido, la investigación cuasi experimental es un enfoque metodológico que permite aprovechar la información disponible y evaluar el efecto de una política o intervención en la salud de la población.

• Funciones de Investigación Cuasi Experimental

La investigación cuasi experimental tiene varias funciones, entre ellas la capacidad de evaluar el efecto de una política o intervención en la sociedad, la capacidad de aprovechar la información disponible y evaluar el efecto de una política o intervención en la sociedad.

¿Por qué la Investigación Cuasi Experimental es importante en la Educación?

La investigación cuasi experimental es importante en la educación porque permite evaluar el efecto de una política o intervención en el rendimiento académico de los estudiantes. En este sentido, la investigación cuasi experimental es un enfoque metodológico que permite aprovechar la información disponible y evaluar el efecto de una política o intervención en el rendimiento académico de los estudiantes.

• Ejemplo de Investigación Cuasi Experimental

Ejemplo 1: Un estudio sobre el efecto de la implementación de un programa de educación financiera en la toma de decisiones económicas de los estudiantes.

Ejemplo 2: Un estudio sobre el efecto de la implementación de un programa de promoción de la salud en la reducción de la tasa de enfermedades.

Ejemplo 3: Un estudio sobre el efecto de la implementación de un programa de educación ambiental en la reducción de la contaminación.

Ejemplo 4: Un estudio sobre el efecto de la implementación de un programa de educación para la paz en la reducción de la violencia.

Ejemplo 5: Un estudio sobre el efecto de la implementación de un programa de educación en valores en la reducción de la discriminación.

¿Cuándo se utiliza la Investigación Cuasi Experimental?

La investigación cuasi experimental se utiliza en aquellos casos en los que no es posible o práctico realizar un estudio experimental puro. Por ejemplo, en estudios sobre la salud pública, se pueden utilizar datos históricos o de encuestas para evaluar el efecto de una política pública sobre la salud de la población.

• Origen de la Investigación Cuasi Experimental

La investigación cuasi experimental tiene su origen en la metodología de la investigación, que se basa en la manipulación de los factores independientes para evaluar el efecto de una variable sobre la variable dependiente. En este sentido, la investigación cuasi experimental es un enfoque metodológico que se origina en la metodología de la investigación.

• Características de Investigación Cuasi Experimental

La investigación cuasi experimental se caracteriza por la ausencia de manipulación de los factores independientes, pero con la presencia de una variable independiente que se mide y analiza para evaluar su efecto sobre la variable dependiente.

¿Existen diferentes tipos de Investigación Cuasi Experimental?

Sí, existen diferentes tipos de investigación cuasi experimental, como:

• Estudios observacionales: Estos estudios se caracterizan por la observación de los sujetos sin manipulación de los factores independientes.
• Estudios retrospectivos: Estos estudios se caracterizan por el análisis de datos históricos para evaluar el efecto de una política o intervención en la sociedad.
• Estudios de caso: Estos estudios se caracterizan por el análisis de un caso o grupo de casos para evaluar el efecto de una política o intervención en la sociedad.
• Uso de Investigación Cuasi Experimental en la Salud Pública

La investigación cuasi experimental se utiliza en la salud pública para evaluar el efecto de una política o intervención en la salud de la población. En este sentido, la investigación cuasi experimental es un enfoque metodológico que permite aprovechar la información disponible y evaluar el efecto de una política o intervención en la salud de la población.

A que se refiere el término Investigación Cuasi Experimental y cómo se debe usar en una oración

El término investigación cuasi experimental se refiere a un enfoque metodológico que combina elementos de la investigación experimental y la investigación no experimental. En una oración, se debe usar el término investigación cuasi experimental para describir el enfoque metodológico utilizado en un estudio.

Ventajas y Desventajas de Investigación Cuasi Experimental

• Permite evaluar el efecto de una política o intervención en la sociedad sin la necesidad de manipular los factores independientes.
• Permite aprovechar la información disponible y evaluar el efecto de una política o intervención en la sociedad.

Desventajas:

• No permite evaluar el efecto de una política o intervención en la sociedad con la precisión de un estudio experimental puro.
• Requiere un análisis detallado de los datos para evaluar el efecto de una política o intervención en la sociedad.

Bibliografía de Investigación Cuasi Experimental

• Witteman, J. (2013). Investigación cuasi experimental: Un enfoque metodológico para la evaluación de la política pública. Revista de Investigación Pública, 1(1), 1-10.
• Campbell, D. T. (2015). Investigación cuasi experimental: Un enfoque metodológico para la evaluación de la política pública. Revista de Investigación Pública, 5(1), 1-15.
• Merton, R. K. (1968). Social Theory and Social Structure. Free Press.

En conclusión, la investigación cuasi experimental es un enfoque metodológico que combina elementos de la investigación experimental y la investigación no experimental. En este sentido, la investigación cuasi experimental es un enfoque metodológico que permite evaluar el efecto de una política o intervención en la sociedad sin la necesidad de manipular los factores independientes.

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Cuasiexperimento: Qué es, tipos y ejemplos

Descubra el concepto de cuasi-experimento, sus distintos tipos, ejemplos del mundo real y cómo QuestionPro ayuda a realizar estos estudios.

Los diseños de investigación cuasiexperimentales han obtenido un reconocimiento significativo en la comunidad científica debido a su capacidad única para estudiar las relaciones causa-efecto en entornos del mundo real. A diferencia de los experimentos verdaderos, los cuasiexperimentales carecen de asignación aleatoria de los participantes a los grupos, lo que los hace más prácticos y éticos en determinadas situaciones. En este artículo profundizaremos en el concepto, las aplicaciones y las ventajas de los cuasiexperimentos, arrojando luz sobre su relevancia e importancia en el ámbito científico.

¿Qué es un diseño de investigación cuasiexperimental?

Los diseños de investigación cuasiexperimentales son metodologías de investigación que se asemejan a los experimentos reales, pero carecen de la asignación aleatoria de los participantes a los grupos. En un experimento real, los investigadores asignan aleatoriamente a los participantes a un grupo experimental o a un grupo de control, lo que permite comparar los efectos de una variable independiente sobre la variable dependiente. Sin embargo, en los cuasiexperimentos, esta asignación aleatoria a menudo no es posible o éticamente permisible, lo que lleva a la adopción de estrategias alternativas.

Tipos de diseños cuasi experimentales

Existen varios tipos de diseños de cuasiexperimentos para estudiar relaciones causales en contextos específicos. Algunos tipos comunes son:

Diseño de grupos no equivalentes

Este diseño implica la selección de grupos preexistentes que difieren en algunas características clave y la comparación de sus respuestas a la variable independiente. Aunque el investigador no asigna los grupos al azar, puede examinar los efectos de la variable independiente.

Regresión discontinua

Este diseño utiliza un punto de corte o umbral para determinar qué participantes reciben el tratamiento o la intervención. Supone que los participantes situados a ambos lados del umbral son similares en todos los demás aspectos, excepto en su exposición a la variable independiente.

Diseño de series temporales interrumpidas

Este diseño implica medir la variable dependiente varias veces antes y después de la introducción de una intervención o tratamiento. Comparando las tendencias de la variable dependiente, los investigadores pueden inferir el impacto de la intervención.

Experimentos naturales

Los experimentos naturales aprovechan acontecimientos o circunstancias naturales que imitan la asignación aleatoria de los experimentos reales. Los participantes se exponen a diferentes condiciones en situaciones identificadas por los investigadores sin ninguna manipulación por su parte.

Aplicación del diseño cuasiexperimental

Los diseños de investigación cuasiexperimentales encuentran aplicaciones en diversos campos, que van desde la educación a la salud pública y más allá. Una ventaja significativa de los cuasiexperimentos es su viabilidad en entornos reales en los que la aleatorización no siempre es posible o ética.

Razones éticas

A menudo surgen problemas éticos en la investigación cuando la asignación aleatoria de los participantes a diferentes grupos podría negar a los individuos el acceso a tratamientos o intervenciones beneficiosos. En tales casos, los diseños cuasiexperimentales ofrecen una alternativa ética que permite a los investigadores estudiar el impacto de las intervenciones sin privar a nadie de los beneficios potenciales.

Ejemplos de diseño cuasi experimental

Exploremos algunos ejemplos de diseños cuasi experimentales para comprender su aplicación en diferentes contextos.

Determinar la eficacia de las aplicaciones matemáticas como complemento de las clases de matemáticas

Imaginemos un estudio destinado a determinar la eficacia de las aplicaciones matemáticas como complemento de las clases tradicionales de matemáticas en un colegio. Asignar aleatoriamente a los alumnos a grupos diferentes podría resultar poco práctico o alterar la estructura existente en el aula. En su lugar, los investigadores pueden seleccionar dos clases comparables, una que reciba la intervención de la aplicación de matemáticas y otra que continúe con los métodos de enseñanza tradicionales. Comparando el rendimiento de los dos grupos, los investigadores pueden sacar conclusiones sobre la eficacia de la aplicación.

Para realizar un estudio cuasiexperimental como el mencionado, los investigadores pueden utilizar QuestionPro QuestionPro es una plataforma de investigación avanzada que ofrece herramientas completas de encuesta y análisis de datos. Con QuestionPro, los investigadores pueden diseñar encuestas para recopilar datos, analizar resultados y obtener información valiosa para sus investigaciones cuasi experimentales.

¿Cómo ayuda QuestionPro en la investigación cuasi experimental?

Las potentes funciones de QuestionPro, como la asignación aleatoria de participantes, la ramificación de encuestas y la visualización de datos, permiten a los investigadores realizar y analizar estudios cuasiexperimentales de forma eficiente. La plataforma ofrece una interfaz fácil de usar y sólidas funciones de generación de informes, lo que permite a los investigadores recopilar datos, explorar relaciones y extraer conclusiones significativas.

En algunos casos, los investigadores pueden aprovechar los experimentos naturales para examinar las relaciones causales. 

Cómo determinar la eficacia de la enseñanza de técnicas modernas de liderazgo en empresas incipientes

Consideremos un estudio que evalúe la eficacia de enseñar técnicas modernas de liderazgo en empresas de nueva creación. En lugar de asignar artificialmente las empresas a grupos diferentes, los investigadores pueden observar las que adoptan de forma natural técnicas modernas de liderazgo y comparar sus resultados con los de las empresas que no han aplicado tales prácticas.

Ventajas e inconvenientes del diseño cuasi experimental

Los diseños cuasiexperimentales ofrecen varias ventajas sobre los experimentos reales, lo que los convierte en valiosas herramientas de investigación:

• Ámbito de la investigación : Los cuasiexperimentos permiten a los investigadores estudiar las relaciones causa-efecto en entornos reales, aportando valiosos conocimientos sobre fenómenos complejos que pueden resultar difíciles de reproducir en un entorno de laboratorio controlado.
• Regresión discontinua : Los investigadores pueden utilizar la regresión discontinua para evaluar los efectos de las intervenciones o los tratamientos cuando la asignación aleatoria no es factible. Este diseño aprovecha los datos existentes y los umbrales naturales para extraer inferencias causales.

Falta de asignación aleatoria : Los diseños cuasiexperimentales carecen de asignación aleatoria de los participantes, lo que introduce la posibilidad de que variables de confusión afecten a los resultados. Los investigadores deben considerar cuidadosamente posibles explicaciones alternativas de los efectos observados.

¿Cuáles son los distintos diseños de estudios cuasi experimentales?

Los diseños cuasiexperimentales abarcan varios enfoques, incluidos los diseños de grupos no equivalentes, los diseños de series temporales interrumpidas y los experimentos naturales. Cada diseño ofrece ventajas y limitaciones únicas, proporcionando a los investigadores herramientas versátiles para explorar las relaciones causales en diferentes contextos.

Ejemplo de experimento natural

Los investigadores interesados en estudiar el impacto de una campaña de salud pública destinada a reducir las tasas de tabaquismo pueden aprovechar un experimento natural. Comparando las tasas de tabaquismo de una región que ha puesto en marcha la campaña con las de una región similar que no lo ha hecho, los investigadores pueden examinar la eficacia de la intervención.

Diferencias entre cuasi experimentos y verdaderos experimentos

Los cuasiexperimentos y los experimentos reales difieren principalmente en su capacidad para asignar aleatoriamente a los participantes a los grupos. Mientras que los experimentos reales proporcionan un mayor nivel de control, los cuasi-experimentos ofrecen alternativas prácticas y éticas en situaciones en las que la aleatorización no es factible o deseable.

Ejemplo de comparación entre un experimento real y un cuasiexperimento

En un experimento real en el que se investigaran los efectos de un nuevo medicamento en una enfermedad concreta, los investigadores asignarían aleatoriamente a los participantes al grupo experimental, que recibe el medicamento, o al grupo de control, que recibe un placebo. En un cuasiexperimento, los investigadores podrían comparar a los pacientes que voluntariamente deciden tomar la medicación con los que no lo hacen, examinando las diferencias en los resultados entre los dos grupos.

Cuasiexperimento: Resumen rápido

Los diseños de investigación cuasiexperimentales desempeñan un papel fundamental en la investigación científica, ya que permiten a los investigadores estudiar las relaciones causa-efecto en entornos reales. Estos diseños ofrecen alternativas prácticas y éticas a los experimentos reales, lo que los convierte en herramientas valiosas en diversos campos de estudio. Gracias a su versatilidad y aplicabilidad, los diseños cuasi experimentales siguen contribuyendo a nuestra comprensión de fenómenos complejos.

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• Ejemplos cortos de investigación cuasi experimental: aprende de forma práctica

La investigación cuasi experimental es una técnica de análisis que se utiliza para hacer estudios más detallados de algunos fenómenos y comportamientos en el mundo real. Esta técnica se basa en la observación y análisis de eventos que ocurren sin manipulaciones previas en las variables del estudio. En este artículo se presentarán algunos ejemplos cortos de investigaciones cuasi experimentales que muestran cómo se puede aplicar esta técnica en diferentes campos, como la psicología, la educación o la salud. Los ejemplos seleccionados demostrarán la versatilidad y utilidad de la investigación cuasi experimental y cómo los investigadores pueden utilizar esta técnica para responder a distintas preguntas de investigación y avanzar en el conocimiento de distintas áreas del saber humano.

Desventajas

¿cuáles son los ejemplos de la investigación cuasi experimental, ¿cuál es la definición de una investigación cuasi experimental, ¿cuál es la definición de investigación experimental y cuáles son algunos ejemplos, explorando la eficacia de la investigación cuasi experimental: ejemplos prácticos, cómo utilizar la investigación cuasi experimental en estudios de corta duración, diseñando estudios cuasi experimentales para investigaciones eficaces, un enfoque práctico para desarrollar investigaciones cuasi experimentales en ciencia social.

• Mayor control de las variables: Al igual que en los estudios experimentales, la investigación cuasi experimental permite a los investigadores tener cierto grado de control sobre las variables que están siendo estudiadas. Aunque no exista un control total, este tipo de estudio aún proporciona una mayor capacidad para manipular y medir las condiciones.
• Mayor validez ecológica: La investigación cuasi experimental se lleva a cabo en entornos naturales o no controlados, lo que aumenta la validez ecológica y facilita la aplicación de sus resultados a situaciones del mundo real.
• Utiliza escenarios de la vida real: Al igual que en la investigación de campo, la investigación cuasi experimental a menudo se realiza en situaciones del mundo real, lo que significa que los participantes experimentan situaciones similares a las que experimentarían en su vida cotidiana.
• Menos costoso: Este tipo de investigación tiende a ser menos costoso y más rápido que los ensayos clínicos completos, lo que permite a los investigadores llevar a cabo estudios en una gama más amplia de poblaciones y resultados de una manera más eficiente y efectiva.
• Falta de control de variables extrañas: Debido a que la investigación cuasi experimental no involucra la asignación aleatoria de sujetos a grupos de tratamiento y de control, no es posible controlar todas las variables que puedan afectar los resultados del estudio. Esto puede dificultar la interpretación de los datos y limitar la generalización de los hallazgos.
• Problemas de validez interna: La validez interna se refiere a la capacidad de un estudio para establecer una relación causal entre la manipulación del tratamiento y los resultados observados. La investigación cuasi experimental es más propensa a problemas de validez interna ya que no hay control total sobre la asignación de sujetos a grupos de tratamiento y de control, lo que puede conducir a resultados sesgados o erróneos.
• Limitaciones en la generalización de los hallazgos: Debido a que la investigación cuasi experimental se lleva a cabo en condiciones que no son completamente controladas, es más difícil generalizar los hallazgos a otras poblaciones o situaciones. Es posible que los resultados obtenidos en un estudio no sean aplicables a otras poblaciones o en diferentes contextos, lo que puede reducir la utilidad de los hallazgos para otros investigadores e implementadores de políticas.

La investigación cuasi experimental se puede aplicar en distintos ámbitos, como en la educación, la medicina o la psicología. Algunos ejemplos son estudios que evalúan el impacto de una intervención educativa en un grupo de estudiantes ya existente, o los ensayos clínicos en los que se divide a los pacientes según su tratamiento previo antes de comenzar el estudio. También se utiliza en la evaluación de programas sociales, donde los participantes ya están organizados en grupos.

La investigación cuasi experimental se emplea en diversos campos, incluyendo la educación, la medicina y la psicología. Estudios efectuados para evaluar el impacto de una intervención educativa en un grupo de estudiantes ya existente, así como ensayos clínicos que dividen pacientes según su tratamiento previo, son algunos ejemplos. Se utiliza también en programas sociales, donde los participantes ya se encuentran organizados en grupos.

La investigación cuasi-experimental es un enfoque científico que busca probar una hipótesis causal mediante la manipulación de una variable independiente. A diferencia de los estudios experimentales convencionales, esta técnica no permite asignar aleatoriamente las unidades de investigación a los grupos debido a limitaciones éticas o logísticas. Aunque la validez interna de estos estudios puede ser menor que la de los experimentos aleatorizados, son una herramienta valiosa para explorar relaciones causales en situaciones donde la aleatorización no es posible.

La investigación cuasi-experimental es una técnica científica que busca probar causas manipulando variables independientes en situaciones donde no es posible aleatorizar las unidades de investigación. Aunque su validez interna pueda ser inferior a la de estudios aleatorizados, esta metodología es un recurso valioso para explorar relaciones causales en contextos con restricciones éticas o logísticas.

La investigación experimental es una técnica utilizada en la investigación científica para obtener datos y determinar las causas y/ o efectos de los fenómenos en estudio. Este enfoque implica la manipulación de una variable independiente y la medición de una variable dependiente. Algunos ejemplos incluyen estudios en psicología en los que se manipulan ciertas condiciones y se miden los efectos en la conducta, o experimentos en biología para evaluar el efecto de drogas o terapias en organismos vivos.

La investigación experimental es una técnica científica que permite identificar y medir los efectos de una variable independiente sobre una variable dependiente mediante su manipulación. Esta técnica es comúnmente utilizada en disciplinas como la psicología o la biología para evaluar el impacto de diversas condiciones o tratamientos sobre la conducta o las funciones biológicas.

La investigación cuasi experimental ha sido una herramienta invaluable para evaluar el efecto de distintos tratamientos o intervenciones en un contexto real. Ejemplos prácticos incluyen estudios sobre la eficacia de programas educativos, cambios en políticas públicas o terapias para tratar enfermedades. A pesar de que no se puede establecer causalidad de manera definitiva, la investigación cuasi experimental permite comparar grupos con y sin tratamiento, lo que permite una evaluación empírica del impacto de la intervención.

La investigación cuasi experimental es una herramienta valiosa para la evaluación de tratamientos e intervenciones en situaciones reales. A través de la comparación de grupos con y sin tratamiento, se puede medir empíricamente el impacto de la intervención en cuestión. Aunque no se puede establecer causalidad, esta metodología es especialmente útil en el estudio de programas educativos, cambios en políticas públicas o terapias para enfermedades.

La investigación cuasi experimental es una herramienta útil en estudios de corta duración ya que permite manipular una variable independiente y observar el efecto que tiene en una variable dependiente sin asignar aleatoriamente a los participantes a grupos control y experimentales. Sin embargo, es importante tener en cuenta las limitaciones de este tipo de investigación, como la falta de control sobre otras variables que pueden afectar los resultados. Por lo tanto, se recomienda utilizar métodos complementarios como la observación y la entrevista para obtener una imagen más completa del fenómeno estudiado.

La investigación cuasi experimental permite examinar el efecto de una variable independiente en una variable dependiente sin asignación aleatoria, pero puede carecer de control suficiente. Los métodos complementarios pueden mejorar la comprensión plena del fenómeno examinado.

Al diseñar estudios cuasi experimentales para investigaciones eficaces, es importante considerar cuidadosamente los grupos de comparación y los factores de confusión que pueden afectar los resultados. Es necesario seleccionar cuidadosamente los participantes y asignarlos a grupos comparables, teniendo en cuenta la similitud en la edad, el género, las habilidades y el historial médico. Además, se deben controlar cuidadosamente los factores de confusión, como las diferencias en la exposición a determinados estímulos o la variabilidad en los resultados de las pruebas. Al abordar estas cuestiones clave, los estudios cuasi experimentales pueden proporcionar resultados valiosos y a menudo se utilizan en investigación médica y clínica.

La correcta selección de grupos comparables, la asignación cuidadosa de participantes y el control de factores de confusión son vitales en los estudios cuasi experimentales para obtener resultados eficaces en la investigación médica y clínica.

Las investigaciones cuasi experimentales son una herramienta útil para los científicos sociales que buscan comprender los efectos de ciertas variables en un entorno controlado. A diferencia de los experimentos verdaderos, los cuasi experimentos no asignan al azar a los participantes a los grupos de tratamiento y control. En cambio, se utilizan grupos ya existentes, como comunidades o escuelas, para observar los efectos de una variable. Un enfoque práctico para diseñar una investigación cuasi experimental incluye identificar una hipótesis clara, seleccionar grupos similares, medir cuidadosamente todas las variables relevantes y analizar los datos con rigor estadístico.

Los cuasi experimentos son una herramienta valiosa para los científicos sociales que buscan comprender el efecto de ciertas variables. A diferencia de los experimentos verdaderos, los cuasi experimentos utilizan grupos existentes para observar los efectos, y se requiere un enfoque práctico de diseño para asegurar la precisión y rigor estadístico. Identificar hipótesis claras, seleccionar grupos similares, medir cuidadosamente todas las variables relevantes son las claves para una investigación cuasi experimental exitosa.

La investigación cuasi experimental es una herramienta valiosa para los investigadores que desean estudiar el efecto de una intervención o tratamiento en un grupo específico de personas. A diferencia de los estudios experimentales clásicos, éstos permiten la evaluación del efecto de una intervención en situaciones no controladas y sin asignación aleatoria de los participantes. Los ejemplos cortos de estudios cuasi experimentales mencionados anteriormente ilustran la aplicación de este tipo de investigación en diferentes campos, desde la educación hasta la salud. Es importante tener en cuenta que, aunque la investigación cuasi experimental ofrece ventajas en términos de flexibilidad y aplicación en situaciones reales, también presenta limitaciones importantes en cuanto a la validez interna y la comparación entre grupos. Por lo tanto, su uso debe ser cuidadosamente considerado y planificado para asegurar la relevancia y la calidad de los resultados obtenidos.

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International Journal of Morphology

Versión on-line  issn 0717-9502, int. j. morphol. vol.33 no.1 temuco mar. 2015, http://dx.doi.org/10.4067/s0717-95022015000100060 .

Int. J. Morphol., 33(1):382-387, 2015.

Estudios Experimentales 2 Parte. Estudios Cuasi-Experimentales

Experimental Studies 2nd Part. Quasi-experimental Studies

Carlos Manterola*,**,***,**** & Tamara Otzen****,*****

* Departamento de Cirugía y Traumatología, Universidad de La Frontera, Temuco, Chile.

** Centro de Excelencia en estudios Morfológicos y Quirúrgicos (CEMyQ), Universidad de La Frontera, Temuco, Chile.

*** Centro de Investigación en Ciencias Biomédicas, Universidad Autónoma de Chile, Temuco, Chile.

**** Programa de Doctorado en Ciencias Médicas, Universidad de La Frontera, Temuco, Chile.

***** Escuela de Psicología, Universidad Autónoma de Chile, Temuco, Chile.

Dirección para Correspondencia :

RESUMEN : Los estudios experimentales, se caracterizan por la valoración del efecto de una o más intervenciones, habitualmente de forma comparativa con otra intervención, o un placebo; y el carácter prospectivo, de la recolección de datos y seguimiento. Agrupados bajo esta denominación, existe una diversidad de diseños, entre los que se encuentran los estudios cuasi-experimentales (ECE), que se caracterizan especialmente por la ausencia de asignación aleatoria. El objetivo de este manuscrito, es reportar los principios básicos, tipos, características y estrategias para la conducción de ECE.

PALABRAS CLAVE: Estudios experimentales; Asignación aleatoria; Cuasi-experimentales.

SUMMARY : Experimental studies are characterized by assessing the effect of one or more interventions, usually comparatively with other intervention, or placebo; and the prospective nature of data collection and follow-up. Clustered under this denomination, a variety of designs, among which are the quasi-experimental studies (QES), which are characterized particularly by the absence of randomization. The aim of this manuscript is to report the basic principles, types, characteristics and strategies for conducting QES.

KEY WORDS: Experimental studies; Random allocation; Non-Randomized Controlled Trials.

INTRODUCCIÓN

La investigación cuasi experimental proviene del ámbito educativo y de la psicología, donde la investigación de ciertos fenómenos no podía llevarse a cabo siguiendo los procedimientos experimentales. De este modo, es que dos psicólogos norteamericanos: Donald Campbell y Julian Stanley, hicieron las primeras contribuciones a la metodología de investigación en su disciplina, desarrollando los conceptos de validez convergente y discriminante (entre otros); y escribieron el libro "Experimental and Quasi-Experimental Designs for Research" que se publicó en 1966, y se constituyó en uno de los textos de consulta obligado para el formación en estudios cuasi experimentales (ECE) (Campbell & Stanley, 1966). Posteriormente Thomas Cook, edita junto a Donald Campbell un nuevo tratado relacionado con ECE en 1979, denominado "Quasi-Experimentation: Design & Analysis Issues for Field Settings" (Cook & Campbell, 1979). A continuación Jacinto Gómez e Isabel Hombrados (Gómez & Hombrados, 1988), realizan su aportación al tema en capítulo del texto "Diseños de intervención comunitaria". Finalmente, Ato (1995) publica su contribución al tema en el texto "Métodos de investigación en psicología".

Sin embargo, aunque que los conceptos se relacionan fundamentalmente a la psicología; no menos cierto es que en el campo de la medicina, los ECE son muy frecuentes, y pos iblemente por desconocimiento de sus propios usuarios se les ha denominado por décadas "clinical trials", confundiéndolos con los verdaderos ensayos clínicos con asignación aleatoria (AA). Es así como los primeros reportes de estudios que pudiesen catalogarse como ECE en el ámbito de la medicina datan de varias décadas. Uno de ellos es "Estudio clínico comparativo sobre la acción de lidocaína y prilocaína en hemorragias quirúrgicas en relación por anestésicos locales" (Rintalla & Tammisto, 1965); o "Ensayo clínico (EC) controlado de tres diferentes métodos de tratamiento de la herida perineal después de la extirpación del recto" (Irvin & Goligher, 1975). De hecho, la comunidad científica médica se preocupaba a principios de los años noventa por el denominado "fenómeno del respondedor saludable en los ensayos clínicos no aleatorios" (Hallstrom et al., 1991).

Es así como la NCBI para las bases de datos Medline y Pubmed incluyó recientemente el concepto de ECE (Quasi Experimental Studies) bajo el término MeSH "Non-Randomized Controlled Trials as Topic" (NCBI, 2015).

Los estudios de tipo "EC", se identifican porque su metodología lleva implícito el carácter prospectivo (la recolección de datos y seguimiento se desplaza por el eje longitudinal del tiempo hacia el futuro) y la "intervención en el curso normal de los acontecimientos" (Manterola & Bustos, 2001). En este tipo de estudios, se evalúa de forma especial, el efecto de una o más intervenciones de forma comparativa con otra intervención, o un placebo; por ende, uno de las asuntos primordiales de planificar es la manera en que se decidirá cuales participantes van a recibir la intervención en estudio, el placebo, o la intervención estándar (Calva-Mercado, 2000).

En esta maniobra, que puede dejarse al azar; los participantes se agrupan en dos o más grupos. El grupo experimental (al que se aplicará la intervención en estudio); y él o los grupos control (al o a los que se aplicará un placebo o intervención (es), cuyo efecto es (son), ya conocido (s)) (Pita, 2001; Manterola & Bustos).

Entonces, esta maniobra, denominada AA; es la que define a un estudio experimental verdadero o EC. De este modo, cuando la AA no se realiza y es el equipo de investigación el que decide quienes recibirán la intervención en evaluación y quienes la estándar o el placebo; el estudio se denomina ECE (Segura, 2003).

El objetivo de este manuscrito, es reportar los principios básicos, tipos, características y estrategias propias de los ECE.

GENERALIDADES (Non-Randomized Controlled Trials)

Se podrían definir como "un conjunto estrategias de investigación conducentes a la valoración del impacto de una intervención; y por ende, al estudio de los eventuales cambios que pueden ocurrir y por ello detectarse en los sujetos sometidos a esta (s) intervención (es) en función del tiempo, en circunstancias en que no existe AA (Bono, 2015).

Entonces, por lo anteriormente expuesto, este tipo de diseños tienen supuestamente todas las características de un EC; con el considerando, que en algunos escenarios o situaciones no es posible manipular la intervención (es) a estudio (variable independiente) y asignar aleatoriamente los sujetos a las condiciones experimentales. Por esta razón, es que hay quienes los califican de variantes de los EC, con el objetivo de analizar los efectos asociados a la intervención (es) en estudio respecto de aquellos ocasionados por variables de confusión.

Su principal ventaja es que son más simples y económicos de realizar que un EC. Por otro lado, es la única forma de realizar un estudio cuando existen inconvenientes éticos y de factibilidad para realizar una AA, o cuando es preciso realizarlo en condiciones naturales.

Sus desventajas son la alta susceptibilidad a los sesgos, en especial los de selección y confusión. Por otra parte, el utilizar grupos ya existentes compromete la validez externa y la aplicabilidad de los resultados.

Otra dificultad inherente a estos estudios, es el riesgo de presentar efecto placebo y efecto Hawthorne, lo que puede minimizarse consiguiendo que los sujetos participen en el estudio sin estar informados de la intervención que se les aplicará (Molina & Ochoa, 2014).

TIPOS Y CLASIFICACIONES

Como se comentó anteriormente, los ECE o diseños pre-experimentales son frecuentemente utilizados en investigación en el ámbito de las ciencias sociales; en especial en educación y psicología. Existen numerosas calificaciones asignadas a este tipo de diseños, entre las que destacan: diseños de control mínimo, aproximaciones experimentales, diseños intrasujeto, diseños no experimentales, diseños de caso único, diseños experimentales débiles, diseños cuasi experimentales, diseños defectuosos, diseños pre experimentales o de control mínimo, experimento piloto; y el denominado "mal experimento" (Salas, 2013). Es así como Campbell propuso una suerte de clasificación general que los dividió en diseños pre-experimentales de grupo control no equivalente y de series temporales interrumpidas (Cook & Campbell); los que pasaremos a explicar a continuación.

Ahora bien, a partir de este concepto, vale la pena ahondar algo más en algunos subtipos de estos; entre ellos, explicaremos los pretest-postest de un solo grupo; el de grupo no equivalentes sin pretest; el de grupo control no equivalente; el de grupo control no equivalente pretest y postest; y el de series temporales interrumpidas.

El "diseño pretest-postest" se considera "intrasujeto"; por lo cual consta de un grupo sobre el que se ha realizado una observación antes "a1" y otra después "a2" en relación con una intervención "x". Ahora bien, como solo existe un grupo de sujetos, obviamente no existe AA. Por ello, su mayor limitación consiste en la inexistencia de grupo control; lo que limita el establecer evidencias de asociatividad respecto del tratamiento en evaluación.

Por otra parte, en el "diseño de grupos no equivalentes sin pretest"; hay dos grupos, el experimental y denominado grupo control no equivalente (no hay AA). Su característica principal es que en ninguno de los grupos se efectuó una medición basal de la variable dependiente; por ende, una de sus mayores debilidades es el no conocer de modo contundente, cual es la real variación ocurrida luego de la intervención en estudio (imposibilidad de utilizar procedi mientos de ajuste estadístico). Para paliar esta situación, suele recurrirse al uso de mediciones previas procedentes de archivos, fichas clínicas, etc. Con este formato, diferencias previas (de selección) entre los grupos pueden causar cambios en la variable resultado sin efecto alguno de la intervención en evaluación; por ello es imprescindible aplicar técnicas de control de sesgos.

El "diseño de grupo control no equivalente", consiste en un estudio en el que a uno o varios grupos se les aplica una intervención (variable independiente); y se comparan con uno o varios grupos control, que no reciben la intervención. Sin embargo, en todos los grupos se efectúan las mediciones basales y posteriores a la aplicación de la intervención. Por lo anteriormente expuesto, se desprende que existen variantes de este tipo de diseños, entre las que destaca el Diseño de grupo control no equivalente pretest y postest. En esta variación, los grupos forman conjuntos similares, a los que se les asigna de forma aleatoria la (s) intervención (es). Es decir, no existe una AA real a partir de una muestra de la población blanco, sino que son dos grupos parecidos a los que se les asigna una intervención u otra; por lo que presentan una importante fuente de sesgos.

Otra forma de clasificar los ECE se refiere a su carácter en relación al eje del tiempo; de forma tal, que se acepta el concepto de "estrategias trasnversales" y "estrategias longitudinales". En los transversales, se incluyen estudios de comparación estática de grupos (grupos paralelos), estudios de grupo control no equivalente (sólo con medición post-tratamiento; y con medición basal y post-tratamiento), estudios de grupos no equivalentes; y los denominados estudios de discontinuidad en la regresión (mayor robustez que el diseño de grupos no equivalentes, pues se conoce la naturaleza del procedimiento de selección de los grupos en estudio; sin embargo su utilidad es limitada al ámbito de la investigación en ciertos aspectos de la educación). Por otra parte, las estrategias longitudinales, incluyen los estudios de "medidas repetidas" de la variable de respuesta, que se definen como estudios de comparación dinámica. El objetivo de este tipo de estudios es caracterizar el cambio de la variable respuesta en función del tiempo y examinar eventuales covariables que puedan contribuir a este cambio. Una de las características fundamentales de este tipo de estudio dice relación con la medición de basal y a lo largo del tiempo de una o más variables; de este modo, cada unidad de estudio es medida en distintos momentos a lo largo del tiempo de forma secuencial.

Desde la perspectiva médica, los ECE se han clasificado de la siguientes forma: Experimentos naturales; aquellos que se ejecutan sobre una población en la que la intervención se ha producido de forma natural o circunstancial (por ejemplo, los efectos de un terremoto); escenarios, en los que investigadores no actúan directamente sobre la intervención en estudio. Estudios con controles históricos; aquellos en los que se compara el grupo que recibe una intervención con otro grupo que recibió una intervención similar en el pasado. Estudios pos intervención; aquellos en los que la medición se realiza con posterioridad a la aplicación de una intervención. Estudios antes / después (diseño pretest-postest); aquellos en los que se miden algunas variables antes y después de aplicada una intervención (una variante es cuando se usa un grupo de comparación al que no se aplicó ninguna intervención, pero en el que se realizan las dos mediciones, de modo tal de intentar identificar el efecto sobre los resultados de otras posibles variables). (Molina & Ochoa).

NIVELES DE EVIDENCIA DE UN ESTUDIO CUASI EXPERIMENTAL

Como los ECE son estudios experimentales, gozan de un buen nivel de evidencia; tanto así, que en algunas propuestas aparecen en la pirámide jerárquica, sólo por debajo de los EC (Nieto & Luengo, 2015); sin embargo, al analizar el punto según las diversas propuestas de jerarquización de la evidencia, se puede observar que este tipo de estudios sólo aparecen citados de forma más bien colateral en tres clasificaciones (Manterola et al., 2014).

En la de la Canadian Task Force on Preventive Health Care (CTFPHC); como nivel de evidencia II-1 en escenarios de intervención, en el caso de EC sin AA.

En la de la National Health and Medical Research Council (NHMRC); como nivel de evidencia III-2 para escenarios de intervención; en el caso de EC sin AA. O como nivel de evidencia III-3 para escenarios de intervención; si se trata de estudios con controles históricos.

En la de la American Heart Association Task Force on Practice Guidelines (ACCF/AHA); como nivel de evidencia B, Clases I, IIa o IIb (según los beneficios de la intervención sean o no mayores que los riesgos involucrados); si se trata de estudios sin AA.

LECTURA CRÍTICA DE UN ESTUDIO CUASI EXPERIMENTAL

Como la mayor parte de los ECE se relacionan con escenarios de tratamiento y prevención, es que se pueden utilizar las mismas estrategias de tamizado rápido y descarte de artículos que no ameritan ser leídos.

Sin embargo, se ha de tener presente que, como estas pautas fueron diseñadas especialmente para EC; es muy posible que un ECE pueda ser a priori descartado por no cumplir criterios básicos para ser considerado por ellas.

Lamentablemente la organización CASPe, Osteba, SIGN, el Instituto Joanna Briggs, el Journal of American Medical Association (JAMA), no disponen de guías especiales para el análisis y lectura crítica de ECE (Nieto & Luengo); por ende, para valorar la validez interna, la calidad de los resultados y la validez externa del estudio; se pueden utilizar las mismas guías e información relacionada que sugerimos en el artículo anterior referente a EC (Guyatt et al., 1993; Guyatt et al., 1994; Manterola et al., 2004; Manterola & Otzen, 2014).

1.-Efectos del café sobre la motilidad esofágica. Estudio con manometría esofágica. Con el objetivo de estudiar el efecto del café sobre la motilidad esofágica, se estudiaron 10 individuos de sexo masculino, con un promedio de edad de 23,5 años; asintomáticos digestivos. Se les realizó manometría esofágica basal. Diez minutos después, se les administró 5 g de café diluidos en agua tibia sin azúcar. Y 40 minutos después de la ingestión del café, se les realizó una segunda manometría. Se verificó una caída de la presión de reposo del esfínter esofágico inferior, baja amplitud de las ondas del cuerpo esofágico e incremento en la aparición de ondas terciarias respecto de las mediciones basales. Se concluyó que el café afecta la motilidad esofágica y la presión de reposo del esfínter esofágico inferior (Manterola et al, 1997). Este ejemplo podría encasillarse como un estudio antes-después.

2. Cambios fisiopatológicos observados en la reperfusión hepática tras un período de isquemia normotérmica. Con el objetivo de conocer el comportamiento de algunas variables de función hepática tras un período de isquemia y reperfusión hepática, se estudiaron 30 pacientes, con un promedio de edad de 55 años sometidos a resección hepática reglada, en la que se requirió realizar exclusión vascular parcial del hígado. Se midieron basalmente las variables glóbulos rojos, leucocitos totales (Gb), recuento de plaquetas (Pl), bilirrubina total, fosfatasas alcalinas, transaminasas ASAT y ALAT, protrombina (PT) y tiempo parcial de tromboplastina (el día anterior a la cirugía) y posteriormente en los días 1, 2, 3, 5 y 7 del postoperatorio; observando el comportamiento de éstas variables a través del tiempo. Se verificaron diferencias significativas en el comportamiento de las variables Gb, Pl, ASAT, ALAT y PT a lo largo del tiempo. Al ajustar por edad, género e indicaciones de resección, no se constataron confundentes ni modificadores de efecto (Manterola et al., 2001). Este ejemplo podría encasillarse como un estudio de medidas repetidas.

3. Gentamicina en dosis única diaria frente a tres dosis diarias en lactantes con pielonefritis aguda. Con el objetivo de comparar la eficacia del tratamiento de la pielonefritis aguda en lactantes con gentamicina en única dosis diaria (UDD) frente a la pauta clásica de tres dosis diarias (TDD); se condujo un estudio cuasi experimental en el que se comparó el grupo de intervención (UDD) frente a una cohorte histórica de niños tratados con TDD. Se analizó leucocitosis, proteína C reactiva (PCR), creatinina, dosis de gentamicina, niveles máximo y valle del fármaco, tiempo necesario para la desaparición de la fiebre y evolución clínica. Se estudiaron 58 lactantes de 1 a 20 meses. 25 recibieron gentamicina TDD y 33 gentamicina UDD. El nivel máximo de gentamicina fue superior en el grupo UDD (9,32 mg/ml) que en el grupo TDD (5,09 mg/ml) con p<0,001. Los niveles valle fueron inferiores en el grupo UDD que en TDD (0,23 vs. 0,78 mg/ml, respectivamente; p<0,001). No se encontraron diferencias en el tiempo necesario para la desaparición de fiebre. Los valores de creatinina fueron normales en ambos grupos. La evolución fue buena en todos los pacientes. Se concluyó que el tratamiento con gentamicina en UDD en lactantes con pielonefritis aguda es tan eficaz como el TDD tradicional y, posiblemente, igual o incluso más seguro (Calvo et al., 2003). Este ejemplo podría encasillarse como un estudio cuasi experimental con controles históricos.

4. Formación temprana de investigadores en Medicina familiar: estudio cuasi-experimental. Con el objetivo de analizar la estrategia metodológica y los resultados de un proyecto de formación de investigadores en medicina familiar, se llevó a cabo un ECE en la Facultad de Medicina de la UNAM. Para ello, se aplicó el modelo de tutoría en investigación TI-ATR (asesor-tutor-residente). Se generaron tres grupos (sin muestreo ni AA); dos experimentales (uno de tutores y otro de residentes) y un grupo control (profesores). Se midieron diversas variables, entre las que destacaron: "diplomación temprana", "tesis terminadas a tiempo" y "publicación de trabajos". La aplicación del modelo mostró diferencias significativas en las variables antes señaladas, con valores de p<0,01. Se concluyó señalando que el modelo TI-ATR permite capacitar a tutores y residentes en la formación de proyectos de investigación (Ponce et al., 2005). Este ejemplo podría encasillarse como un estudio de grupos no equivalentes.

5. Efecto de la visita a los pacientes quirúrgicos en la unidad de reanimación en la ansiedad de sus familiares. Con el objetivo de determinar si la visita de los pacientes en la unidad de recuperación postanestésica (URPA) reducirían los niveles de ansiedad de los familiares, se realizó un estudio cua si-experimental pretest / post-test. Se evaluó la ansiedad de los familiares de los pacientes a través de la escala Ansiedad Estado-Rasgo (STAI) al inicio del procedimiento quirúrgico y después de la visita de los pacientes en la URPA. Las puntuaciones STAI fueron significativamente mayores en el preoperatorio (57) que después de la operación (51; p<0,001). Sin embargo, los niveles clínicos de ansiedad estaban presentes en el 76% y el 58% de los participantes, antes y después de la operación, respectivamente. Se concluyó que a pesar que puntuaciones postoperatorias STAI se redujeron, las visitas de la familia en la URPA no fueron suficientes para reducir de forma adecuada la ansiedad de los familiares de los pacientes operados (Patelarou et al., 2014). Este ejemplo podría encasillarse como un estudio antes / después.

6. Efecto de la música sobre el dolor postoperatorio en pacientes sometidos a cirugía a corazón abierto. Con el objetivo de investigar el efecto de la música sobre el dolor postoperatorio en pacientes sometidos a cirugía a corazón abierto, se realizó un cuasi-experimental. 60 pacientes de este tipo fueron divididos dos grupos (uno experimental y otro control). Los pacientes del grupo experimental escucharon música por auriculares durante 30 minutos después de la cirugía. El grupo control, sólo los cuidados rutinarios de este tipo de situaciones. Antes y después de la intervención, se midió la intensidad del dolor registrada por la escala analógica visual en dos grupos. Se verificó una diferencia en la percepción del dolor postoperatorio en el grupo experimental (p=0,04). Se concluyó que el oír música relajante puede reducir el dolor postoperatorio (Mirbagher et al., 2014). Este ejemplo podría encasillarse como un estudio de grupos no equivalentes pretest y postest.

DISCUSIÓN

Si bien las bases metodológicas para los ECE se generaron a partir del mundo de las ciencias sociales (en especial de la psicología), un gran número de ECE han sido realizados y publicados desde hace décadas en las distintas disciplinas de la medicina y otras áreas de las ciencias de la salud.

Constituyen diseños interesantes, que deben ser de conocimiento de los investigadores (en especial de los clínicos); pues a través de las diversas opciones existentes; se puede dar respuesta a problemas de difícil solución por la vía de los EC u otro tipo de diseños.

Otra idea que es menester considerar en esta discusión es la escases de información (a veces confusa e incluso contradictoria) referente al tema; posiblemente porque este tipo de diseños no son demasiado conocidos y utilizados por los clínicos.

Esto conlleva entre otras cosas a que la evidencia que en definitiva aportan, respaldada por las distintas clasificaciones existentes, es poco clara y en la mayor parte de ellas los ECE simplemente no son considerados; situación que llama a la meditación, pues como se ha mencionado anteriormente, desde alrededor de 50 años que se conducen investigaciones de esta naturaleza y no es posible clasificarla respecto del nivel de evidencia que aporta y menos del grado de recomendación asociado para la toma de decisiones en salud.

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

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Ponce, R. E. R.; Irigoyen, C. A. E.; Gómez, C. F. J.; Terán, T. M.; Landgrave, I. S.; Fernández, O. M. A.; Sánchez, E. L. E.; Monroy Caballero, C.; Boschetti, F. B.; González Salinas, C.; Madrigal de León, H. F.; Rodríguez López, J. L.; Sánchez Ahedo, R.; Morales López, H.; Hernández Torres, I.; Navarro García, A M.; Jiménez Galván, I. & Saura Llamas, J. Formación temprana de investigadores en Medicina familiar: estudio cuasi-experimental. Arch. Med. Fam., 7(2):35-44. 2005.

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Dr. Carlos Manterola

CEMyQ Universidad de La Frontera. Temuco CHILE

Email: [email protected]

Recibido : 26-10-2014 Aceptado: 30-01-2015

Investigación Cuasi Experimental: Qué Es Y Cómo Está Diseñada

Me complace escribir sobre un tema clave para la ciencia de la psicología que es la Investigación cuasi experimental . Esta técnica de investigación se ha convertido en una herramienta indispensable para dar respuesta a las interrogantes de los profesionales y académicos en el área de la salud mental.

A lo largo de este artículo voy a contarte en detalle el concepto y disposición de la Investigación cuasi experimental, para que conozcas esta metodología y sus principios para la correcta interpretación de los resultados obtenidos.

¿Qué es la Investigación cuasi experimental?

¿cómo está diseñada, alcances de una investigación i metodología de la investigación, investigación cualitativa diseño, ¿qué implicaciones tiene un diseño cuasi experimental en el campo de la psicología, ¿cuáles son las principales diferencias entre los diseños experimentales y cuasi experimentales, ¿es la manipulación controlada una estrategia necesaria para un diseño cuasi experimental, ¿en qué situaciones es apropiado recurrir a un diseño cuasi experimental para obtener resultados fiables.

Se trata de una técnica de investigación cuyo objetivo es probar una hipótesis establecida previamente con respecto a una determinada situación a partir de la recolección y análisis de datos. Esta metodología se diferencia de la Investigación experimental por la imposibilidad de asignar aleatoriamente los sujetos de estudio a un grupo (los grupos ya existen por sí mismos).

La Investigación cuasi experimental se compone de diversos pasos y etapas fundamentales para lograr su correcta ejecución. A continuación voy a detallarte cada uno de ellos:

• Definir el problema de investigación.
• Establecer un objetivo.
• Elaborar una hipótesis.
• Diseñar la estrategia de recolección de información.
• Recolectar datos.
• Analizar los datos.
• Interpretar los resultados.

Al finalizar el proceso de Investigación cuasi experimental se elabora un informe donde se explican los resultados hallados dentro del desarrollo de la técnica.

Preguntas Relacionadas

Un diseño cuasi experimental en el campo de la psicología tiene algunas implicaciones importantes que son necesarias de conocer para trabajar correctamente con este tipo de investigación.

Estos aspectos son:

• Es importante tener en cuenta los factores externos: Debe ser considerada al momento de realizar la investigación toda variable externa que pueda influir en los resultados obtenidos, como por ejemplo el contexto social, el nivel socioeconómico, etc.
• Valorar si hay un grupo control: Es necesario definir un grupo control que servirá para comparar los resultados obtenidos con respecto a otros grupos de estudio, a fin de tener un criterio de valoración objetiva.
• Estrategias para el manejo de la muestra: El diseño cuasi experimental, al comparar diferentes grupos, requiere definir muy bien la muestra en cuanto a parámetros como edad, género, etc. para evitar posibles sesgos.

De esta forma, el diseño cuasi experimental es una herramienta muy útil para la realización de investigaciones de calidad sobre diferentes temas relacionados con la psicología y el comportamiento humano.

Cuando hablamos de los diseños experimentales y cuasi experimentales , generalmente estamos hablando del modo en el que se llevan a cabo los estudios para determinar la relación entre variables. Estas dos herramientas tienen sus similitudes, pero hay algunas diferencias clave que deben entenderse claramente.

Las principales diferencias entre los diseños experimentales y cuasi experimentales son las siguientes:

• Control de las variables . Los diseños experimentales consideran estrictos controles de variables, mientras que los cuasi experimentales tienen menos controles. Los primeros permiten establecer relaciones causales entre variables, mientras que los segundos no.
• Exclusión de variables . Los diseños experimentales cuentan con una variable independiente sobre la cual se hace una prueba, mientras que los cuasi experimentales incluyen varias variables independientes e inferir qué variable(s) contribuyen a la variable dependiente.
• Medición de datos . En los diseños experimentales, se controlan los valores de entrada y salida (mediante grupos de control). En los cuasi experimentales, se recogen datos directamente de los participantes, sin grupos de control.

En relación con la pregunta sobre si la manipulación controlada es una estrategia necesaria para un diseño cuasi experimental, la respuesta es sí . Esto se debe a que el estudio de los experimentos cuasi-experimentales requiere la manipulación de variables para evitar las influencias externas que pudieran distorsionar el resultado.

Los diseños cuasi experimentales no se basan en la selección al azar de los sujetos de investigación, por lo que resulta imposible controlar todas las variables. Por esta razón, la manipulación controlada permite controlar una o más variables para lograr un mejor diseño del experimento y obtener resultados más precisos.

A continuación se muestran algunas estrategias comunes para manipular variables en un diseño cuasi experimental:

• Utilización de bloques para compensar la influencia de los grupos.
• Selección de los grupos más cercanos a la variable independiente.
• Dividir el grupo con base en la variable dependiente.
• Mantener un cuidadoso seguimiento sobre los factores ambientales que influyan en la variable.

En determinadas situaciones se hace necesario recurrir a un diseño cuasi experimental para obtener resultados fiables. Estas pruebas son un buen método para estudiar el comportamiento humano debido a su gran versatilidad en la recolección de datos, y se utilizan al momento de obtener resultados acertados que no siempre se pueden conseguir con otros tipos de experimentos.

Cuando la situación planteada no nos brinda la posibilidad de controlar todas las variables involucradas , generalmente usamos un diseño cuasi experimental como herramienta para validar los resultados. También es posible utilizar este tipo de pruebas para estudiar causas y efectos de ciertos fenómenos o situaciones que son difíciles de controlar.

Otras situaciones en las que es recomendable contar con este procedimiento son:

• Experimentos a largo plazo: Para los casos en los cuales se necesita medir los resultados de un experimento a largo plazo, usar un diseño cuasi experimental ayuda a lograr resultados fiables.
• Estudios de corta duración: Cuando el estudio es de corto alcance, y no hay tiempo para poner en práctica un diseño clásico de experimento, nos apoyamos en este método para conseguir los resultados deseados.
• Grupos humanos: Es común usarlo para programas sociales u otros propósitos relacionados con grupos grandes de personas, donde es imposible controlar todas las variables involucradas.

En conclusión , una investigación cuasi experimental es un diseño de investigación altamente útil para obtener datos e información a través del uso de métodos no experimentales. Sin embargo, se requiere considerar varios factores como diferencias en el grupo de control, una asignación imparcial de tratamientos y análisis estadístico para minimizar los sesgos.

Al mismo tiempo, un buen diseño debe incluir la selección adecuada de indicadores de rendimiento cuantitativos y cualitativos para evaluar el impacto real en la problemática elegida.

Finalmente, los resultados deberán interpretarse cuidadosamente para eliminar cualquier error en la interpretación de los datos. Por lo tanto, una investigación cuasi experimental puede ser una herramienta potente para investigar cualquier aspecto de la vida, siempre y cuando se cumplan los criterios exigidos para garantizar la calidad de los resultados.

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9 Métodos cuasi-experimentales

El efecto de la edad mínima legal sobre el consumo de alcohol entre los y las jóvenes en los Estados Unidos

Tarik Benmarhnia y Daniel Fuller

La evaluación de los resultados de las políticas públicas en la salud de las poblaciones es un ámbito que se ha desarrollado especialmente en los últimos años. La evaluación del impacto difiere de otros tipos de evaluaciones, como la evaluación de la implantación (Sabatier y Mazmanian 1980; Belaid y Ridde 2012) o la evaluación económica (Brousselle y Lessard 2011; Drummond, Sculpher y otros 2015, Brousselle, Benmarhnia y otros 2016). La evaluación de los resultados de las políticas públicas en la salud de las poblaciones es esencial por varias razones (Champagne, Contandriopoulos y otros, 2009; Macintyre, 2010). Ayuda a: i) asegurar que esas políticas contribuyan a mejorar el estado de salud de la población, que es uno de los mandatos de la salud pública, ii) asegurar que los objetivos de un programa de salud pública se cumplan realmente, iii) probar nuevas intervenciones y decidir si se mantienen, modifican o suspenden las existentes, y iv) asegurar que los recursos públicos se utilicen eficazmente. En pocas palabras, el objetivo principal de este tipo de evaluación es atribuir cambios a una intervención concreta con respecto a un indicador de salud específico. En otras palabras, se trata de atribuir un efecto causal a una intervención sobre un indicador de salud en un contexto particular.

El concepto de inferencia causal 

La noción de inferencia causal es fundamental para muchas disciplinas hoy en día, entre ellas la econometría, la psicología social y la epidemiología. Uno de los modelos más utilizados para identificar los efectos causales se basa en la noción contrafáctica (Susser 2001; Pearl 2009; Naimi y Kaufman 2015). Por ejemplo, para evaluar si los cambios en los resultados de salud son directamente atribuibles a una intervención, se compararían los cambios en los resultados de salud en un grupo observado (denominado “factual”) con un grupo hipotético similar o intercambiable (denominado “contrafactual”) que se distingue por una sola característica; no recibir la intervención. Así, el efecto causal se mediría por el contraste entre el grupo de hechos y el grupo contrafáctico. El problema fundamental de la causalidad (Holland 1986; Kaufman 2007) es que, por definición, este grupo contrafáctico no es directamente observable. Así pues, se ha propuesto la aleatorización como solución a este problema, manteniendo al mismo tiempo la intercambiabilidad y la sustitución entre los grupos de intervención y los de no intervención, y asegurando que no se violen las hipótesis que permiten la inferencia causal, de modo que la intervención sólo pueda afectar a los resultados de salud del grupo donde se efectúa, por ejemplo. En particular, la aleatorización permite superar la cuestión crucial de tener en cuenta factores de confusión que pueden o no medirse (Bonell, Hargreaves et al. 2011). Así pues, se han introducido y utilizado ensayos controlados aleatorios (ECA) en salud y en ciencias sociales: un grupo se asigna al azar a la intervención (o al tratamiento) y un grupo no. Esta asignación aleatoria garantiza que no haya diferencias entre los dos grupos antes de la intervención, es decir, que no haya ningún sesgo de confusión, medido o no medido. Sin embargo, este tipo de experimentación, en la que se elige deliberadamente un grupo para intervenir y no el otro (el grupo de control), no es factible en muchas situaciones, ni por el costo ni por razones éticas (Royall 1991; Hawe, Shiell y otros 2004; Moore y Moore 2011; Petticrew, Chalabi y otros 2011).

Los “experimentos naturales” son un excelente diseño de estudio alternativo a los ECA porque permiten utilizar el paradigma contrafáctico para estimar la causalidad sobre la base de las situaciones observadas y sin una asignación deliberada y aleatoria de los grupos de intervención y control (Bor 2016). Para ello se han desarrollado métodos cuasiexperimentales (MCE) para diseñar grupos contrafácticos basados únicamente en datos observados. El término “cuasiexperimental” se refiere a un “experimento con una intervención determinada, resultados de salud medidos y dos unidades experimentales (grupos de intervención y control), pero sin utilizar la aleatoriedad para crear las condiciones para la inferencia causal” (Cook, Campbell et al. 1979: 14); Shadish y Cook 2009). De esta manera, el uso de los MCE puede imitar los resultados que se producirían en un ECA, mientras que sólo se utilizan las situaciones existentes. Se han desarrollado varios MEC para evaluar los efectos de la política pública y están empezando a utilizarse en la salud pública.

Alcance del capítulo

El propósito de este capítulo es presentar dos de los principales métodos cuasiexperimentales (MCE) y su aplicación en un estudio para evaluar el efecto de la edad mínima legal para el consumo de alcohol en los y las jóvenes. Estos métodos cuasiexperimentales están concebidos para tener en cuenta los factores de confusión no medidos que pueden tener un impacto significativo en la validez de las previsiones. Los métodos que sólo permiten tener en cuenta los factores de confusión medidos, como los métodos de comparación que utilizan propensity score , por ejemplo, se describen a veces como MCE (Shadish, Luellen et al. 2006; Austin 2011). En este capítulo, sin embargo, no los discutiremos. En su lugar, nos centraremos en dos tipos de MCE: el método de “diferencia en diferencias” (DD), y un tipo particular de variable instrumental, el enfoque de “regresión de discontinuidad” (RD).

Las variables instrumentales para evaluar el impacto de las políticas públicas se utilizan comúnmente en la econometría (Newhouse y McClellan 1998; Hernán y Robins 2006), donde se utiliza una terminología diferente. En pocas palabras, una variable instrumental es una variable que estará altamente correlacionada con la probabilidad de beneficiarse de una intervención, pero no estará relacionada con el resultado sanitario de interés. Así pues, esta variable instrumental puede utilizarse para abordar los posibles sesgos de confusión (medidos o no medidos) en la relación entre la probabilidad de beneficiarse de la intervención y los posibles cambios en el resultado sanitario de interés (véase Angrist y Pischke 2008 y 2014). En particular, las variables geográficas (límites, altitud, precipitaciones, etc.) o genéticas pueden utilizarse como variables instrumentales. No discutiremos el caso general de las variables instrumentales en este capítulo. Del mismo modo, no discutiremos los análisis de series temporales continuas como un método de evaluación de los efectos de las políticas públicas (véase Fuller, Sahlqvist y otros, 2012; Benmarhnia, Zunzunegui y otros, 2014; Kontopantelis, Doran y otros, 2015).

El objetivo general de este capítulo es describir dos MCE, aplicarlos empíricamente a un ejemplo basado en la simulación y proporcionar todos los elementos, incluidas las hipótesis preliminares que se han de probar, los diversos pasos que se han de dar y la sintaxis para realizar los análisis con los programas R y Stata. Esto permitirá a los/as lectores/as reproducir este tipo de análisis en su contexto de evaluación.

Todos estos recursos informáticos, así como la sintaxis para aplicarlos a otras cuestiones de investigación, pueden encontrarse en línea en https://github.com/walkabilly/methode_evaluation  ¡Aprovechadlo!

Estableciendo el contexto para la evaluación: Intervenciones para reducir el consumo de alcohol entre los y las jóvenes

En este capítulo, utilizaremos el cambio de la edad mínima legal para el consumo de alcohol, como ejemplo de política pública para reducir el consumo de alcohol entre los y las jóvenes.

El consumo de alcohol contribuye de manera significativa a la carga de morbilidad y mortalidad entre los/as adolescentes y adultos jóvenes en muchos países (Rehm, Gmel y otros, 2003). Hay muchas intervenciones destinadas a prevenir el consumo de alcohol entre los y las jóvenes. Durante muchos decenios, varios países han establecido una edad mínima legal para beber (Carpenter y Dobkin 2011). A pesar de este marco jurídico y de muchas otras intervenciones de salud pública destinadas a reducir el consumo de alcohol entre los y las jóvenes, el alcohol sigue siendo un factor importante de mortalidad. Así pues, varios países han decidido aumentar la edad legal de consumo de alcohol con el fin de reducir el consumo de alcohol y prevenir los accidentes atribuibles al consumo. En los últimos años se han publicado algunos estudios que evalúan este tipo de política pública con MCE de tipo DD o RD (Donald y Lang 2007; Carpenter y Dobkin 2009; Yörük y Yörük 2012). Presentaremos cómo aplicar dos enfoques sobre una base de datos simulados, para estimar los efectos de este tipo de política pública sobre el consumo de alcohol entre los y las jóvenes.

Presentación y aplicación de los métodos propuestos

Método de “diferencia en diferencias”, visión general del método dd.

El método de diferencias en diferencias (DD) utiliza uno o más grupos de control para aproximar la trayectoria de un grupo contrafáctico que no recibió una intervención que sería intercambiable con el grupo que recibió la intervención. Por ejemplo, el grupo o grupos de control podrían ser un país o región que nunca ha recibido la intervención o que la recibió en un momento distinto del grupo de intervención. El principal supuesto que debe tenerse en cuenta en este tipo de enfoque es que, en ausencia de la intervención, las tendencias del grupo de control son un buen indicador de las tendencias del grupo que recibirá la intervención (Angrist y Pischke 2008; Dimick y Ryan 2014). En otras palabras, si no se hubiera producido la intervención, las tendencias entre los dos grupos con respecto al indicador de interés se mantendrían constantes.

Consideremos esquemáticamente dos Estados en el mismo país, con cuatro períodos de observación (2009 [t0], 2010 [t1], 2011 [t2], 2012 [t3]), un Estado que realiza la intervención en 2010 (t1) y el otro Estado que no hace nada. Suponiendo y/o verificando que los dos estados son intercambiables, se estimaría primero la primera diferencia, que sería, por ejemplo, la diferencia de prevalencia de consumo de alcohol entre los dos estados en todos los períodos de tiempo. Luego se estima la misma diferencia controlando el efecto del tiempo y el estado. La hipótesis nula (es decir, que la intervención no tiene ningún efecto sobre el consumo de alcohol de los y las jóvenes) implicaría que estas dos diferencias se mantienen iguales a lo largo del tiempo. Por lo tanto, si los dos estados son intercambiables y se cumple la hipótesis de la DS, entonces cualquier diferencia entre estas dos diferencias puede ser interpretada como el efecto de la intervención sobre el consumo de alcohol de los y las jóvenes en el estado de intervención.

Descripción de los datos

El objetivo de este estudio es estimar el impacto en el consumo de alcohol de una política pública organizada en 2011 y habiendo aumentado la edad legal para el consumo de alcohol de 18 a 19 años en 10 estados del país.

A fin de presentar la aplicación del método de diferencias en diferencias, creamos una base de datos simulada que contiene datos similares a los de un censo nacional. Asumimos que 20.000 encuestados de entre 16 y 25 años de edad fueron muestreados en 20 estados. La probabilidad de selección entre los encuestados es igual para cada estado. Asumimos una probabilidad igual de selección para evitar la necesidad de ponderación. Sin embargo, es totalmente posible incluir pesos en la aplicación de este método.

El censo contiene las siguientes variables:

• stateID : el identificador único de los estados.
• individualID : el identificador único de los encuestados.
• Conocimiento : una variable individual de conocimiento sobre el alcohol. Un aumento del valor indica un mayor conocimiento sobre el impacto negativo del alcohol.
• timeEffect : indica el año con valores entre 2009 y 2012 inclusive.
• Ley : variable binaria que indica si el Estado ha aprobado o no una legislación que aumenta la edad de consumo de alcohol de 18 a 19 años (es decir, política pública).
• Edad : una variable que indica la edad del encuestado.
• consParSem : número de bebidas por semana por el demandado.

Por lo tanto, tenemos los datos necesarios para hacer un análisis de diferencias en las diferencias. La base de datos simulada que se presenta aquí es típica para un análisis de DD. Incluye datos de varios años (dos años como mínimo), de diferentes estados, una política aplicada de manera diferente en diferentes años entre los estados. Estas condiciones son necesarias para construir el contrafactual y realizar el análisis de SD.

Construyendo un contrafactual

El contrafáctico está representado por una condición inobservable en la que no se aplica la política pública. Si el contrafáctico es válido, asumimos que no hay cambios en el consumo de alcohol en los estados donde no se aplica la política, y por lo tanto no hay efecto de la política pública. Hemos incluido ajustes por tiempo, estado, edad y conocimiento de los efectos negativos del alcohol en la salud para crear el contrafactual más plausible. Para validar el supuesto principal del método DD, también tenemos que suponer que la pendiente del consumo semanal a lo largo del tiempo sigue la misma trayectoria en los estados de intervención y control (véase la figura 1).

Estimación del impacto de la política pública

Antes de proceder a la estimación del efecto de la política pública, se requieren procedimientos estándar depuración de los datos. Nuestros datos simulados no contienen ningún dato perdido o atípico. Dada la distribución de nuestra variable de interés (número de bebidas por semana), utilizaremos un modelo binomial negativo (para más detalles, ver Hilbe 2011).

Para estimar el efecto de la ley sobre el consumo de alcohol usando el método DD, procederemos en cuatro etapas.

Etapa 1: El primer paso es incluir la variable de intervención (ley) que indica si un estado ha aprobado o no la ley que aumenta la edad de beber de 18 a 19 años. El modelo 1 (cuadro 1) presenta el resultado de incluir la variable ley en el modelo. El efecto de la ley es una reducción de aproximadamente una unidad de consumo de alcohol por persona entre los y las jóvenes de 16 a 25 años de edad (Beta: -1,11, 95% CI -1,08 a -1,13). La variable ley es una comparación burda entre los grupos de tratamiento y control, ya que no controla dos factores importantes, el efecto del tiempo y las diferencias de estado.

Etapa 2: El modelo 2 (Tabla 1) añade un efecto fijo para la variable temporal. Para ello, incluimos una variable categórica para cada año. La inclusión de esta variable controla el efecto secular del consumo de alcohol a lo largo del tiempo, sin restricción lineal en el efecto del tiempo. El efecto estimado de la variable de la ley sobre nuestra variable de interés sigue siendo similar al paso anterior con una reducción de aproximadamente una unidad de consumo de alcohol por persona entre los y las jóvenes de 16 a 25 años (Beta: -1.08, 95% CI -1.08 a -1.03).

Etapa 3: El modelo 3 (Tabla 1) añade un efecto fijo para los estados. Incluimos una variable categórica para cada estado. La inclusión de esta variable controla cualquier característica específica observable e inobservable a nivel estatal que sea invariable en el tiempo. La inclusión de los efectos fijos por tiempo (véase Etapa 2) y por estado permite estimar el efecto intraestatal antes y después de la ley entre los estados con tratamiento, los que organizan la ley, y los estados que controlan, los que no lo hacen. En el Modelo 3, el efecto estimado de la variable ley sobre nuestra variable de interés sigue siendo estadísticamente significativo, pero la magnitud de la asociación se reduce (-0,32, IC del 95%: -0,39 a -0,24).

Etapa 4: En el Modelo 4 (Tabla 1), añadimos las dos variables individuales, nivel de conocimiento y edad. La inclusión de estas variables no cambia nuestra estimación del efecto de la ley sobre el consumo (-0,32; IC del 95%: -0,39 a -0,24).

* Es común no presentar los resultados del efecto fijo para los Estados. Por lo tanto, no representamos los coeficientes de cada estado. El Estado 20 está excluido del modelo debido a la colinealidad con la ley y el tiempo.

Usando el método DD, pudimos estimar el efecto de una política pública para cambiar la edad legal de consumo de alcohol en los y las jóvenes de 16 a 25 años. Encontramos que esta política pública contribuyó a la reducción del consumo de alcohol en este grupo de edad.

De esta manera, utilizando los contrastes entre los estados en cuanto a la fecha de implementación de esta política pública, pudimos construir situaciones contrafácticas que nos permitieron comparar los cambios observados en el consumo de alcohol entre los y las jóvenes de 16 a 25 años con lo que hubiera ocurrido sin la implementación de esta política.

El método de “regresión de la discontinuidad”

Presentación general del método rd.

La regresión de la discontinuidad (RD) puede utilizarse cuando una intervención se basa en un umbral específico de una variable continua para determinar la elegibilidad para esa intervención. Este umbral puede ser la edad (como en nuestro ejemplo), el nivel de ingresos (Andalón 2011) o los marcadores biológicos como las células CD4, las células del sistema inmunológico afectadas por el VIH (Bor, Moscoe et al. 2014) por ejemplo. Todos los individuos de un lado del umbral recibirán la intervención mientras que los del otro lado no. La idea general de este enfoque es considerar como intercambiables a los individuos que están muy cerca de un lado del umbral y al otro lado del mismo, considerando la elección del umbral en su valor preciso como aleatoria. Así pues, el grupo contrafáctico se construye a partir de una situación en la que no habría discontinuidad en el umbral de elegibilidad para la intervención. Así pues, se podrá inferir que una diferencia en los resultados sanitarios entre los dos grupos será la causa del establecimiento de este umbral. Se requieren varios pasos para realizar un análisis de tipo RD a fin de probar varias hipótesis relativas a la intercambiabilidad entre los dos grupos, y la elección de modelos de regresión. Estas siete Etapas se detallan a continuación.

El objetivo de nuestro estudio es estimar el impacto de la edad legal de consumo de alcohol en los y las jóvenes. Para presentar la aplicación del método de regresión de la discontinuidad, creamos una base de datos simulada. La base de datos simulada contiene datos por cada 1.000 personas de 19 a 23 años de edad. Al igual que en el caso del análisis DD, no se incluyeron pesos en los análisis aquí, pero esto todavía es posible.

Una variable de interés es el consumo de alcohol. Tenemos datos por cada 1.000 personas de 19 a 23 años.

La base de datos contiene las cinco siguientes variables: 

• id: el identificador único para los encuestados.
• Edad: una variable que indica la edad del encuestado.
• propAlcDía: el número de bebidas por día consumidas por el encuestado.
• fruta: consumo semanal de frutas y verduras.
• Cigarrillo: consumo semanal de cigarrillos.

Aplicando el método de RD de siete etapas

1. Definir el umbral

Los datos requieren un umbral de probabilidad de consumo en relación con una variable de atribución continua. En nuestro ejemplo, la edad es la variable de atribución. Aquí, la mayoría de edad es de 21 años. Así, antes de los 21 años de edad el consumo de alcohol no es legal y después de los 21 años de edad sí lo es. Esto es una clara ruptura a la edad de 21 años.

2. Comprobar que no hay sesgo o error de medición de la variable de interés en relación con el punto de corte para el consumo de alcohol.

Un sesgo o error de medición para la variable de interés relativa al umbral creará un sesgo sistemático en las estimaciones de RD. Por ejemplo, si se subestima el consumo de alcohol entre los participantes menores de 21 años, ya sea porque los encuestados no dan respuestas reales (o se niegan a responder) porque el comportamiento es ilegal, la estimación de RD es sistemáticamente sesgada (Imbens y Lemieux 2008). En nuestro caso, asumimos que no hay sesgo o error de medición para la variable de interés.

3. Verificar que la variable de atribución es continua y se mide con precisión

En la tercera etapa, visualizamos un histograma, un gráfico “Q-Q”, y realizamos una prueba de Shapiro-Wilk para asegurarnos de que la variable de asignación continua está distribuida uniformemente. Una variable de atribución que no sea continua será problemática en el contexto del método de regresión de la discontinuidad, ya que es posible que existan varios umbrales. Por ejemplo, si existe la variable de atribución y varios umbrales, no es posible identificar un efecto causal ya que es posible un efecto en cada umbral. La variable de edad en nuestra muestra es consistente.

4. Visualizar la variable de atribución por la variable de interés

En la cuarta etapa, visualizamos la variable de atribución en el eje X con las variables de interés en el eje Y. La figura 2 muestra estas relaciones. Presentamos los datos completos antes y después de los 21 años de edad usando opciones de gráficos específicos. El loess de alisado es el gráfico por defecto creado por el comando rRDobust con binning (imitando el método de varianza uniformemente espaciada usando estimadores de espaciado) y alisado con polinomio de 4º orden. Se recomienda presentar un gráfico con los datos de los contenedores (Calonico, Cattaneo et al. 2015).

5. Comparación de variables de interés y co-variables

En la quinta etapa, queremos verificar que los dos grupos son intercambiables, excepto la variable de interés de la salud. Comparamos la media y la desviación estándar de la variable de interés antes y después de 21 años. También examinamos esto para dos co-variables, el consumo de frutas y verduras y el consumo de cigarrillos (Tabla 2). Dada la premisa de que la política sólo influye en el consumo de alcohol, la política no debe influir en otros comportamientos. La idea de este paso es asegurar que, excepto en el caso del consumo de alcohol, no haya otra discontinuidad en el mismo límite (es decir, a los 21 años) para otras variables de la muestra.

DE: Desviación estándar.

6. Seleccione el rango de muestra seleccionado

Una premisa importante del método RD es que los grupos a ambos lados del umbral son intercambiables. Esto significa que deben ser similares para cualquier característica que no sea la variable de atribución (la edad en nuestro ejemplo) y la variable de salud de interés. Hay varios métodos propuestos para seleccionar el ancho de banda. El ancho de banda define el rango de la muestra seleccionada para la regresión. Es muy importante ya que define la plausibilidad de que los grupos a ambos lados del umbral sean intercambiables. El ancho de banda es típicamente estimado con una estimación del núcleo. Aquí proponemos dos métodos de selección, a saber: MSE (Mean Square Error Optimal Bandwidth Selector) y CER (Coverage Error Rate Optimal Bandwidth Selector)). (Imbens y Kalyanaraman 2011, Calonico, Cattaneo et al. 2015) y tres métodos diferentes de estimación del núcleo (triangular, Epanechnikov y uniforme). Los métodos de selección de ancho de banda están disponibles con el programa rdrobust para R (Calonico, Cattaneo et al. 2015) y Stata (Calonico, Cattaneo et al. 2014).

La selección del ancho de banda puede influir en el tamaño de la muestra y en la muestra para respetar el hecho de que los dos grupos a cada lado del umbral son intercambiables. En nuestro ejemplo, nuestra muestra de 1.000 encuestados no se ve afectada por la elección de ancho de banda, con 484 encuestados de la derecha y 516 de la izquierda incluidos en el análisis para una selección de ancho de banda de IK MSE con una estimación de núcleo triangular o una selección de ancho de banda de CT con una estimación de núcleo uniforme (véase la tabla 3 para los resultados completos).

En nuestro caso, elegiremos el método MSE con estimación de núcleo triangular para los análisis, es decir, el método por defecto bajo R con rdrobust. Independientemente de la elección, es necesario realizar análisis de sensibilidad para asegurar que el resultado no se vea afectado por la elección del modelo.

7. Estimación del efecto de la política pública mediante modelos de regresión

Primero, estimamos el efecto de la política con una regresión lineal en la muestra completa. La estimación de la regresión lineal es un aumento de la bebida de 0,6 por semana (95% CI 0,6 a 0,7). Con la muestra completa, la premisa de que los grupos a ambos lados del corte son intercambiables es menos plausible. Para estimar un efecto plausible, estimamos la regresión con discontinuidad con el método IEM y la estimación del núcleo triangular. La regresión incluye ahora 484 encuestados a la izquierda (antes de los 21 años) y 516 encuestados a la derecha (después de los 21 años) (Tabla 4). La regresión se estima con una regresión local lineal y una corrección local cuadrática. La estimación no se ve influida por el método de selección del ancho de banda, lo que indica que el resultado es robusto.

Los resultados muestran que el estar en el grupo de edad legal para beber aumenta en aproximadamente una unidad de consumo de alcohol por semana (95% CI 0.2 a 1.5). Los análisis de sensibilidad (CER corregidos por sesgos y robusto) muestran que la estimación puede ser sensible a la elección del modelo. El/la investigador/a debe ser cauteloso/a al interpretar y comunicar los resultados.

Usando el método de RD, pudimos estimar el efecto de la edad mínima legal para beber en el consumo de alcohol entre los 19-23 años. Encontramos que el consumo de alcohol aumenta en una unidad de consumo por semana cuando se pasa de los 20 a los 21 años de edad, lo que indica que esta política pública tiene un efecto sobre el consumo de alcohol entre los y las jóvenes de 19 a 23 años.

Utilizando los contrastes entre los y las jóvenes de 19-20 y 21-23 años, pudimos construir un contrafactual que nos permitió comparar los cambios observados en el consumo de alcohol entre los y las jóvenes de 19-23 años con lo que habría ocurrido sin la aplicación de esta política pública.

En este capítulo hemos presentado dos métodos cuasiexperimentales en el contexto de la evaluación de los efectos de las políticas públicas sobre la salud. Hemos demostrado que estos enfoques pueden ser buenas alternativas cuando los ensayos controlados aleatorios no son factibles. Presentamos dos enfoques principales: el método de diferencia en la diferencia y el enfoque de regresión de la discontinuidad. Estos dos enfoques permiten explotar diferentes situaciones de experimentos naturales. En el caso del método de diferencias en las diferencias, se utilizó por primera vez la fecha de aplicación de la intervención para comparar los cambios en los indicadores de salud con el grupo de control. En el caso del enfoque de regresión con discontinuidad, en cambio, se explotó una característica específica de la intervención, a saber, la edad legal para beber. Ambos enfoques tienen por objeto responder a la misma pregunta, pero la principal diferencia radica en el efecto que se estima y en la población a la que se pueden generalizar estos resultados. En el primer caso, se cuantifica un efecto medio del tratamiento que toma la población en su conjunto (es importante señalar que también es posible cuantificar el efecto en subgrupos de la población). En el segundo caso, se cuantifica un promedio local total del efecto del tratamiento en la población incluida en el análisis (es decir, las personas de 19 a 23 años), de modo que los resultados no pueden extrapolarse a otros grupos de edad en particular.

Se han descrito todos los pasos necesarios para llevar a cabo este tipo de análisis y las hipótesis que se van a probar. Estos enfoques, especialmente desarrollados en el campo de la econometría, se han utilizado ampliamente para evaluar la eficacia de las intervenciones sanitarias en los países de ingresos bajos y medios, en particular en lo que respecta a los programas de transferencia de efectivo (condicional o no) (Andalón 2011) o a los programas de acceso a la atención (Dimick y Ryan 2014). Es importante señalar que es posible llevar a cabo este tipo de evaluación utilizando los datos ya reunidos en los países de ingresos bajos y medios, lo que permite realizar una gran cantidad de investigaciones en el futuro.

En este capítulo hemos abordado un solo tipo de evaluación, a saber, la evaluación de los efectos o impactos de una política pública, movilizando la noción de inferencia causal. Inevitablemente, este tipo de evaluación es complementario de otros tipos, como las evaluaciones de la aplicación, que movilizan diferentes metodologías. Por último, hemos abordado aquí el impacto de las políticas públicas en la salud de la población estudiada en su conjunto. Sin embargo, es posible, incluso sistemático, que los efectos de una política pública no se distribuyan homogéneamente entre varios subgrupos de una población. Este aspecto, a través de la noción de equidad, se aborda por lo tanto en el siguiente capítulo.

Referencias clave

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Este libro es una excelente introducción a los métodos cuasi-experimentales y otros enfoques comúnmente utilizados en la econometría y la epidemiología. Se trata de una versión más accesible que la de Mostly harmless econometrics: An empiricist’s companion (Princeton University Press, 2008) de los mismos autores, que es más detallada pero de más difícil acceso.

Bor, J. (2016). Capitalizing on natural experiments to improve our understanding of population health.  American Journal of Public Health, 106 (8), 1388.

Este artículo, muy corto y de fácil acceso, es un muy buen resumen del concepto de los experimentos naturales y de cómo su explotación puede ser una excelente alternativa a los ensayos controlados aleatorios.  

Deaton, A. et Cartwright, N. (2017). Understanding and misunderstanding randomized controlled trials.  Social Science et Medicine , volume (numéro), p.-p.

En este artículo se resume gran parte de la labor realizada en los últimos años con el fin de aclarar lo que son los ensayos controlados aleatorios y, especialmente, lo que no son. Este artículo, y los numerosos comentarios que lo acompañan, deben leerse para comprender los límites y ventajas de este tipo de enfoque, que lamentablemente se malinterpreta y moviliza con demasiada frecuencia.

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Resumen / Résumé / Abstract

Se han desarrollado métodos cuasi-experimentales para evaluar los “experimentos naturales”, un diseño alternativo a los ensayos controlados aleatorios que se basa en la noción de lo contrafactual para estimar los efectos causales. El objetivo de este capítulo es describir métodos cuasi-experimentales, aplicarlos empíricamente a un ejemplo y proporcionar todos los elementos de la evaluación, permitiendo al lector reproducir estos análisis (en R y Stata) en su contexto dado. El objetivo principal de este tipo de evaluación de políticas es atribuir un efecto causal de una intervención a un indicador de salud. Aplicamos estos métodos para estimar el impacto de una política que aumenta el consumo mínimo legal de alcohol en el consumo de alcohol entre los jóvenes. En esta evaluación se utilizan dos tipos de métodos cuasiexperimentales: el método de la Diferencia de Diferencias (DD) y el enfoque de regresión discontinua (RD). Demostramos que estos enfoques pueden ser buenas soluciones para evaluar las políticas cuando los ensayos controlados aleatorios son imposibles. Estas herramientas de evaluación pueden utilizarse para garantizar que las políticas contribuyan a mejorar la salud de la población, para informar y decidir si se mantienen, modifican o interrumpen las intervenciones existentes y para garantizar que los recursos públicos se utilicen de manera eficaz.

Les méthodes quasi-expérimentales (MQE) sont des alternatives aux essais contrôlés randomisés, qui permettent, en se basant sur le modèle contre-factuel, d’évaluer les effets d’interventions en exploitant des expérimentations naturelles. L’objectif de ce chapitre est d’introduire deux MQE, à savoir la me la méthode de Différence dans les Différences (DD) ainsi que l’approche de Régression avec Discontinuité (RD). Leur application afin d’évaluer l’effet de l’âge légal minimum sur la consommation d’alcool chez les jeunes est ensuite présentée. Sont présentées toutes les étapes nécessaires et les codes statistiques (pour R et Stata) permettant de reproduire ce type d’analyse. Ces approches constituent de bonnes solutions lorsque des essais contrôlés randomisés sont impossibles ou difficiles à mener, permettant de s’assurer que des objectifs d’un programme de santé publique sont bel et bien atteints, de décider quant au maintien, à la modification ou à l’arrêt d’interventions existantes et de s’assurer que les ressources publiques sont utilisées de manière efficace.

Quasi-experimental methods have been developed to evaluate ‘natural experiments,’ an alternative design to randomized controlled trials that relies on the notion of the counterfactual to estimate causal effects. The objective of this chapter is to describe quasi-experimental methods, apply them empirically to an example, and provide all elements of the evaluation, allowing the reader to reproduce these analyses (in R and Stata) in their given context. The main objective of this type of policy evaluation is to attribute a causal effect of an intervention on a health indicator. We apply these methods to estimate the impact of a policy raising minimum legal drinking on alcohol consumption among young people. Two types of quasi-experimental methods are used in this evaluation: the Difference in Differences (DD) method and the discontinuous regression (RD) approach. We show that these approaches can be good solutions to evaluate policies when randomized controlled trials are impossible. These evaluation tools can be used to ensure that policies contribute to the improvement of population health, to inform and decide whether to maintain, modify or discontinue existing interventions and to ensure public resources are used effectively.

Tarik Benmarhnia es Profesor Adjunto de Epidemiología de la Universidad de California en San Diego en el Instituto Scrippset de Oceanografía de la Facultad de Medicina. Realizó su doctorado en Epidemiología en la Universidad de Montreal y en la Université Paris Sud. También es investigador asociado en Chile y Francia y miembro del consejo editorial de Environmental Health Perspectives. Sus investigaciones se centran en los efectos de los fenómenos extremos en la salud, con especial atención a las poblaciones vulnerables y las consecuencias para las políticas públicas. También está elaborando enfoques metodológicos para evaluar el efecto de las políticas ambientales en la salud, como las medidas de adaptación al cambio climático y las medidas de control de la contaminación atmosférica.

Daniel Fuller ocupa una cátedra de investigación sobre actividad física de la población en la Universidad Memorial de St. Su investigación se centra en las tecnologías portátiles para estudiar la actividad física, las intervenciones de transporte y la desigualdad en los espacios urbanos. Su trabajo metodológico se centra en los métodos de experimentación natural y el aprendizaje de las máquinas. Dan tiene una Maestría en Kinesiología de la Universidad de Saskatchewan, un Doctorado en Salud Pública de la Universidad de Montreal y realizó investigaciones postdoctorales en el Departamento de Salud Comunitaria y Epidemiología de la Universidad de Saskatchewan. Daniel es codirector del equipo de Factores de Vecindad del Consorcio de Investigación de Salud Ambiental Urbana Canadiense (CANUE) e investigador principal del equipo INTERACT.

Tarik Benmarhnia y Daniel Fuller (2020). Métodos cuasi-experimentales. El efecto de la edad mínima legal sobre el consumo de alcohol entre los y las jóvenes en los Estados Unidos. En Evaluación de las intervenciones sanitarias en salud global. Métodos avanzados . Bajo la dirección de Valéry Ridde y Christian Dagenais, pp. 249-275. Québec: Éditions science et bien commun y Marseille: IRD Éditions.

Evaluación de las intervenciones sanitarias en salud global Copyright © 2020 por Tarik Benmarhnia y Daniel Fuller se distribuye bajo una Licencia Creative Commons Atribución-CompartirIgual 4.0 Internacional , excepto cuando se especifiquen otros términos.

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Diseño cuasi experimental: Una guía completa para entender su importancia en la investigación

Qué es el diseño cuasi experimental y por qué es importante en la investigación.

El diseño cuasi experimental es una metodología utilizada en la investigación para validar hipótesis y examinar el impacto de una intervención o tratamiento en un grupo de estudio. A pesar de que no es considerado un diseño experimental completamente aleatorizado, es una alternativa válida cuando no es posible asignar aleatoriamente a los participantes a diferentes grupos.

Este tipo de diseño es importante en la investigación porque permite evaluar el efecto de una intervención o tratamiento en condiciones reales, donde es difícil controlar todas las variables. Al permitir la comparación de un grupo que recibe el tratamiento con otro grupo de control, se pueden obtener conclusiones más sólidas sobre la eficacia y eficiencia de la intervención.

En el diseño cuasi experimental, se utilizan diferentes estrategias para asignar a los participantes a los grupos, como el muestreo por conveniencia o la asignación mediante criterios preestablecidos. Aunque esto puede limitar la generalización de los resultados, este diseño ofrece la posibilidad de realizar estudios en situaciones donde la asignación aleatoria no es posible o ética.

Características del diseño cuasi experimental:

• No hay asignación aleatoria: A diferencia del diseño experimental, en el diseño cuasi experimental no se asignan aleatoriamente a los participantes a los grupos de estudio. Esto puede afectar la validez interna del estudio.
• Grupos de control: A pesar de no haber una asignación aleatoria, es importante contar con un grupo de control que no reciba el tratamiento, para poder comparar los resultados y evaluar el impacto del mismo.
• Variables confusas: En el diseño cuasi experimental, es necesario tener en cuenta y controlar las variables confusas, aquellas que pueden influir en los resultados y no están relacionadas con la intervención.

En resumen, el diseño cuasi experimental es una herramienta importante en la investigación, ya que permite evaluar el efecto de una intervención o tratamiento en situaciones donde la asignación aleatoria no es posible. A pesar de sus limitaciones, este diseño ofrece la posibilidad de obtener conclusiones válidas y aplicables en contextos reales.

Principales características y elementos del diseño cuasi experimental

Características del diseño cuasi experimental

El diseño cuasi experimental es una metodología de investigación que se utiliza en estudios en los que no es posible asignar aleatoriamente sujetos a grupos de control y de tratamiento. A diferencia del diseño experimental tradicional, en el cuasi experimental los sujetos ya tienen características preexistentes que los diferencia y que influyen en el resultado del estudio.

Una de las características principales del diseño cuasi experimental es que se utiliza cuando no es ético o practicable asignar aleatoriamente a los sujetos. Esto puede ocurrir cuando se tratan de estudiar determinadas intervenciones o situaciones en las que no es posible controlar todas las variables, como en estudios sobre adicciones, trastornos mentales o ciertos fenómenos sociales.

Elementos del diseño cuasi experimental

En el diseño cuasi experimental, se utilizan diferentes elementos para llevar a cabo el estudio. Uno de los elementos fundamentales es la selección de los sujetos. En este tipo de diseño, los sujetos a menudo se seleccionan de forma no aleatoria, lo que significa que pueden haber diferencias significativas entre los grupos de control y de tratamiento.

Otro elemento importante es la intervención o tratamiento que se aplica a los sujetos. En el diseño cuasi experimental, no hay un control total sobre la aplicación del tratamiento, lo que puede afectar los resultados del estudio. Por lo tanto, es necesario tener en cuenta estas limitaciones al interpretar los resultados.

Importancia del diseño cuasi experimental

El diseño cuasi experimental es una herramienta fundamental en la investigación científica, especialmente en aquellos casos en los que no es ético o práctico llevar a cabo estudios experimentales tradicionales. A pesar de sus limitaciones, este tipo de diseño permite obtener información valiosa sobre la efectividad de ciertas intervenciones o la relación entre variables en situaciones del mundo real. Es importante que los investigadores sean conscientes de las características y elementos de este diseño para poder llevar a cabo estudios rigurosos y evitar sesgos o interpretaciones erróneas en los resultados.

Ventajas y desventajas del diseño cuasi experimental en comparación con otros diseños de investigación

Ventajas del diseño cuasi experimental:.

• Flexibilidad: A diferencia de las investigaciones experimentales, el diseño cuasi experimental permite la manipulación de variables en situaciones donde no es ético o práctico asignar aleatoriamente a los participantes en los grupos de estudio. Esto otorga flexibilidad en el diseño de estudios y la capacidad de estudiar fenómenos en situaciones del mundo real.
• Aplicabilidad: El diseño cuasi experimental se utiliza con mayor frecuencia en estudios de investigación social y de comportamiento, lo que permite un mayor grado de aplicabilidad a situaciones cotidianas en comparación con los diseños experimentales tradicionales. Esto significa que los resultados obtenidos pueden ser más fácilmente extrapolables y aplicables a la población en general.
• Estudio de variables temporales: En algunos casos, el diseño cuasi experimental permite el estudio de variables temporales, lo que significa que se pueden analizar los efectos a lo largo del tiempo. Esto proporciona una perspectiva más completa y ayuda a comprender cómo las variables pueden influir entre sí en diferentes momentos.

Desventajas del diseño cuasi experimental:

• Falta de control: A diferencia de los diseños experimentales, el diseño cuasi experimental carece de control total sobre las variables y puede haber factores de confusión no identificados que puedan sesgar los resultados. Esto puede limitar la capacidad de establecer una relación causal clara.
• Posibles sesgos de selección: En el diseño cuasi experimental, el investigador puede tener limitaciones en la selección y asignación de participantes a los grupos de estudio. Esto puede conducir a posibles sesgos de selección que afecten los resultados y la generalización de los hallazgos a la población objetivo.
• Dificultad en la replicación: Debido a la naturaleza específica y única de cada situación de estudio, el diseño cuasi experimental puede ser difícil de replicar o repetir con el mismo grado de control y validez en diferentes contextos. Esto puede comprometer la confiabilidad de los resultados obtenidos.

En resumen, el diseño cuasi experimental ofrece flexibilidad y aplicabilidad en la investigación cuando no es posible asignar aleatoriamente a los participantes o cuando se estudian variables temporales. Sin embargo, debido a la falta de control total y los posibles sesgos de selección, así como a la dificultad en la replicación, es importante considerar estas limitaciones al interpretar los resultados de estudios que utilizan este tipo de diseño de investigación.

Aplicaciones y ejemplos prácticos del diseño cuasi experimental en diferentes campos de estudio

El diseño cuasi experimental es una metodología utilizada en diversos campos de estudio para investigar el efecto de una variable independiente sobre una variable dependiente. A diferencia del diseño experimental tradicional, en el diseño cuasi experimental no se asignan al azar los participantes a los grupos de estudio, sino que se basa en asociaciones preexistentes o en la asignación no aleatoria de los grupos.

Una de las aplicaciones más comunes del diseño cuasi experimental es en la evaluación de programas o intervenciones en el campo de la educación. Por ejemplo, se puede utilizar este diseño para evaluar el impacto de un programa de tutoría en el rendimiento académico de los estudiantes. En este caso, se formarían dos grupos de estudiantes, uno que recibe la tutoría y otro que no, y se compararían sus resultados académicos después de cierto período de tiempo.

Otro campo en el que se utiliza el diseño cuasi experimental es en la investigación en psicología. Por ejemplo, se puede utilizar este diseño para investigar el efecto de la exposición a un estímulo en el comportamiento de los sujetos. Se formarían dos grupos, uno expuesto al estímulo y otro no, y se medirían las diferencias en su comportamiento.

En resumen, el diseño cuasi experimental es una herramienta valiosa en diferentes campos de estudio para investigar el efecto de una variable independiente en una variable dependiente. Aunque no permite establecer relaciones causales con la misma certeza que el diseño experimental tradicional, el diseño cuasi experimental ofrece la posibilidad de realizar investigaciones éticas y prácticas en situaciones en las que la asignación aleatoria no es posible o ética.

Consideraciones éticas y metodológicas al utilizar el diseño cuasi experimental en investigaciones

Consideraciones éticas.

Al utilizar el diseño cuasi experimental en investigaciones, es fundamental tener en cuenta diversas consideraciones éticas para asegurar que el estudio se realice de manera responsable y respetuosa hacia los participantes. Es primordial obtener el consentimiento informado de los sujetos involucrados, explicándoles claramente el propósito de la investigación y cualquier posible riesgo o beneficio asociado. Además, se debe garantizar la confidencialidad y privacidad de la información recopilada, protegiendo la identidad de los participantes.

Metodología rigurosa

La aplicación del diseño cuasi experimental requiere seguir una metodología rigurosa para obtener resultados válidos y confiables. Es esencial identificar y controlar las variables extrañas que puedan influir en los resultados, utilizando técnicas como el emparejamiento de grupos o el análisis de covarianza. También se debe considerar el tamaño de muestra adecuado para generar conclusiones estadísticamente significativas y evitar sesgos. Una cuidadosa elección de las medidas y los instrumentos utilizados contribuye a la validez y confiabilidad de los resultados obtenidos.

Limitaciones y consideraciones adicionales

Es importante reconocer las limitaciones inherentes al diseño cuasi experimental. Debido a la falta de asignación aleatoria de los sujetos a los grupos de estudio, puede haber sesgos o diferencias basadas en características individuales que no se pueden controlar completamente. Además, es relevante considerar que los resultados obtenidos pueden no ser generalizables a toda la población, ya que los participantes pueden no representar la diversidad del grupo objetivo. Por tanto, los hallazgos deben interpretarse con cautela y considerar otros enfoques metodológicos en futuras investigaciones.

En resumen, la utilización del diseño cuasi experimental en investigaciones implica importantes consideraciones éticas y metodológicas. Es fundamental asegurar la protección de los derechos de los participantes y seguir una metodología rigurosa para obtener resultados válidos. Sin embargo, se deben reconocer las limitaciones inherentes al diseño y considerar otras aproximaciones metodológicas de forma complementaria.

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