"To be coined by..." - Acuñado por... [C2]

La mayoría de personas con un dominio básico de la lengua inglesa conocen el sustantivo coin, que significa moneda. Esta palabra también se puede usar como un verbo transitivo. To coin se traduce al castellano como acuñar y se emplea cuando una palabra o frase se propone por primera vez. La asociación de acuñar una moneda puede ayudarnos a recordar ambas acepciones. 

Cambridge Dictionary Online (2022)

• Coin /kɔɪn/ (Verbo) [Catalogada como C2]. To invent a new word or expression, or to use one in a particular way for the first time. 

En el mundo científico y de la investigación es muy habitual usar esta palabra para designar nuevos términos que hagan referencia a algún factor de un constructo, efectos de un fenómeno o posibles soluciones. En español empleamos el verbo acuñar como sinónimo de usar una palabra nueva (o no tan conocida) para denominar algo. En el caso del inglés, podremos encontrar esta expresión como:

• [TERM] be coined by [PERSON] to [OBJECTIVE]
• [TÉRMINO] fue acuñado por [PERSONA] para [OBJETIVO]

• The term meta-analysis was coined by Glass in the 1970s for a set of techniques designed to characterize and combine the findings of prior studies... (Barnard et al., 2017).

Entonces, cuando queramos usar esta expresión tendremos que tener en cuenta varios aspectos gramaticales. 

• Primero, normalmente nos referimos a acuñar como algo que ha hecho una persona anteriormente. Por lo tanto, el verbo to be deberá ir conjugado en pasado en función del número de las personas. En el ejemplo anterior, como Glass es una persona se conjuga was + coined. 

• Segundo, usaremos dos preposiciones que no se deberán cambiar o alterar su orden: by (por) para designar a la persona y to (para) para designar el motivo o el objetivo del nuevo término. 

• En el ejemplo anterior, tenemos la expresión for a set of, que traducido al castellano sería como un conjunto de. Hemos puesto este ejemplo para que se tenga en cuenta que "formular" expresiones como si fuesen matemáticas puede funcionar en algunos casos y en otros la "formulación" puede ser dramáticamente alterada.  

Fuente bibliográfica

• La definición del término que acabamos de ver puedes consultarla en el Cambridge Dictionary haciendo clic aquí.

• Barnard, N. D., Willett, W. C., & Ding, E. L. (2017). The misuse of meta-analysis in Nutrition Research. JAMA, 318(15), 1435-1436.

Jacob Sierra Díaz y Tesis

Lo importante del meta-análisis en ciencias de la salud - Artículo

Escrig-Sos, V. J., Llueca-Abella, J. A., Granel-Villach, L., y Bellver-Oliver, M. (2020). Metaanálisis: una forma básica de entender e interpretar su evidencia. Revista de Senología y Patología Mamaria, 34(1), 44-51. https://doi.org/10.1016/j.senol.2020.05.007

Se trata de un artículo de divulgación muy recomendable para conocer los puntos más importantes para leer un meta-análisis. También será un artículo relevante para aquellos profesionales que deseen comenzar a elaborar sus propios estudios sobre la evidencia empírica cuantitativa, independientemente de la rama de estudio. Lo más destacable de este trabajo es la facilidad de lectura y la explicación de términos relativamente complejos en lengua castellana.

En términos generales, el artículo se centra en los aspectos más importantes del meta-análisis de datos agregados aplicados a Ciencias de la Salud. Una de los aspectos positivos de este artículo es la declaración de que los meta-análisis no suponen por sí una evidencia definitiva. Por este motivo, el artículo gira en torno a la evaluación de dos sesgos importantes: sesgo de publicación y heterogeneidad. Para ello, los autores aportan figuras que ilustran las importantes explicaciones del texto. A todo esto se le suma las distintas posibilidades que se pueden realizar en base a la información disponible, tales como cuándo es ideal llevar a cabo un meta-análisis de supervivencia o un meta-análisis de pruebas diagnósticas (útiles para investigadores de Ciencias de la Salud).

El artículo se organiza en los siguientes apartados. Las preguntas planteadas a continuación se dan respuesta en cada uno de los correspondientes apartados.

• Introducción [Página 45]. ¿Qué es un meta-análisis? ¿Quién fue el primero en usar esta técnica? ¿Cuáles son las etapas más importantes de una Revisión Sistemática y Meta-Análisis? ¿Cuáles son los dos tipos más importantes de meta-análisis?

• Información, fortalezas y limitaciones [Página 45 - 49]. ¿Son eficaces los meta-análisis? ¿Qué tipos de sesgos son importantes en el diseño de un meta-análisis? ¿Cómo se interpreta un funnel plot? ¿Cómo se interpreta un forest plot? ¿Qué es el análisis de sensibilidad? ¿Cuándo se emplea una meta-regresión? ¿Qué son las pruebas de efectos fijos? ¿Qué son las pruebas de efectos aleatorios?

• El sesgo de publicación. Definición y evaluación visual a través del funnel plot.

• La heterogeneidad. Definición y evaluación visual mediante el forest plot.

• Pasos fundamentales en la interpretación de un metaanálisis [Página 49 - 50]. ¿Qué es la validez interna? ¿Qué es la validez externa?

• Metaanálisis de supervivencia [Página 50]. ¿Para qué usar este tipo de procedimiento?

• Metaanálisis de pruebas diagnósticas [Página 50]. ¿Para qué usar este tipo de procedimiento?

Tal y como mostramos a continuación. Por un lado, esta publicación trata de una manera concisa elementos importantes del meta-análisis y la importancia de leer o hacer críticamente este tipo de investigaciones. A pesar de que incluye información básica ideal para estudiantes o jóvenes investigadores, el artículo incluye información adicional que está enfocada a Ciencias de la Salud y que no es de tanta utilidad para lectores ajenos a la mencionada rama de conocimiento.

En resumen, se trata de un artículo muy bueno para comenzar a entender cómo funciona un meta-análisis. Haz clic en el siguiente enlace para acceder a la página principal del recurso. Es posible que para poder descargarte el archivo .pdf sea necesario estar en una red universitaria o institución que esté suscrita a Elsevier. También podrás acceder al artículo a través del Google Académico para encontrar artículos similares o incluso descargar su cita [Pulsa aquí].

Jacob Sierra Díaz

Concepto básico de "parámetro" y "estimador del parámetro"

El concepto de parámetro y estimador está muy relacionado con los términos población y muestra. En Estadística suele ser prácticamente imposible trabajar o investigar a toda la población. Esto hace que tengamos que recurrir a muestras relativamente representativas para poder obtener un valor muestra de una variable próximo al valor poblacional real y verdadero para poder obtener conclusiones robustas de toda la población.

Parámetro

Cantidad numérica sobre una variable objeto de estudio obtenida de una determinada población. 

Valor de la variable de la población. El parámetro es el verdadero valor que deseamos conocer para poder obtener conclusiones de una determinada población. Para ello, habría que obtener toda la información de toda la población objeto de estudio.

Ejemplo. De acuerdo con el Centro Reina Sofía sobre adolescencia y juventud, el total de jóvenes en España (15 - 29 años) en el año 2020 fue de 7.297.158. Este es el valor es la población joven en España. Si quisiésemos conocer el parámetro real y verdadero de la estatura de toda la población (7.297.158 jóvenes) tendríamos que medir a esos 7.297.158 sujetos... ni uno más, ni uno menos. Como esto es prácticamente imposible de hacer, recurrimos a muestras representativas para acercarnos a ese parámetro real y verdadero. Es aquí donde entra en juego el estimador del parámetro.

Estimador (del parámetro)

Valor de la variable (objeto de estudio) obtenida de una determinada muestra. 

En Estadística rara vez no se trabaja con estimadores. Como hemos visto en el ejemplo anterior, sería prácticamente conocer el parámetro de la altura de adolescencia y juventud en España porque supondría medir a los 7.297.158 sujetos de nuestro país (solo para el año 2020). De ahí, que en la mayoría de las ocasiones trabajamos con estimadores de muestras representativas de la población. En esencia, el estimador sirve para aproximarse a los valores (reales y verdaderos) del parámetro, el cuál, desconocemos.

Ejemplo. Una muestra representativa del ejemplo anterior pueden ser 385 jóvenes (nivel de confianza del 95% y margen de error del 1,5 -alto-). Calculando la estatura de 385 sujetos obtendremos el estimador del parámetro de la altura de la población joven en España para el año 2020. 

Jacob Sierra Díaz y Tesis

Concepto básico de "Estadística"

Si no es descabellado decir que todo lo que nos rodea son matemáticas, tampoco es muy exagerado que vivimos rodeado de estadística por todos los lados. Desde un anuncio basado en una probabilidad (como el 98% de los dentistas recomiendan esta pasta de dientes) hasta incluso nuestra decisión de coger el paraguas para salir de casa al ver nubes muy negras (es probable que a las 16:45 llueva porque lo dice la aplicación del tiempo en el móvil y veo que se están formando nubes muy negras). No en vano, la Estadística también es el "ingrediente secreto" de los meta-análisis. Por lo tanto, dominar conceptos estadísticos es básico en la realización o interpretación de esta técnica de síntesis cuantitativa.

Estadística

Rama de las matemáticas que se encarga de utilizar grandes conjuntos numéricos de datos para obtener inferencias basadas en el cálculo de probabilidades.

El objeto de estudio de la estadística es el de sistematización, recogida, ordenación y presentación de los datos referentes a un fenómeno que presenta variabilidad o incertidumbre para su estudio metódico. Gracias a los métodos estadísticos se puede deducir las leyes que rigen dichos fenómenos y poder hacer previsiones sobre los mismos, tomar decisiones u obtener conclusiones.

En general, la Estadística se divide en dos grandes categorías:

Jacob Sierra Díaz

Los nombres del tamaño del efecto

En la mayoría de idiomas del mundo existen muchas palabras que son distintas pero se refieren al mismo concepto. Esta estrecha relación semántica se denomina sinonimia. En el seno de los meta-análisis, la sinonimia no es una excepción e incluso puede llevar a confusión sobretodo si nos remitimos a las palabras en inglés.

El tamaño del efecto es un valor que refleja la magnitud de un efecto o la fuerza de la relación entre dos variables. Este concepto procede de la expresión inglesa effect size (effect es efecto y size es tamaño). Sin embargo, cuando leemos meta-análisis de distintas ramas de conocimiento en inglés, podemos apreciar que este concepto suele ser distinto. En muchas ocasiones podemos leer treatment effect o tamaño (del efecto) del tratamiento. Entonces, ¿es lo mismo effect size que treatment size? Básicamente, sí (). 

• En el campo de la Medicina y de las Ciencias de la Salud se suele aludir al tamaño del efecto como tamaño (del efecto) del tratamiento [treatment effect]. Normalmente esto se aplica para estadísticos como la razón de odds [odds ratios], el riesgo relativo [risk ratios] o las diferencias de riesgos [risk differences] para intervenciones que comparan varios tratamientos (normalmente un tratamiento innovador frente a un tratamiento ya consolidado).

• En el campo de las Ciencias Sociales se suele usar, por contra, la expresión tamaño del efecto [effect size]. En la mayoría de los meta-análisis se usa para estudiar las diferencias de medias estandarizadas [standardized mean differences] o las correlaciones [correlations].

El uso de un término u otro normalmente no tiene nada que ver con el tipo de índice o estadístico que se está usando, sino más bien con la propia naturaleza del estudio. 

• El término tamaño (del efecto) del tratamiento se suele usar cuando se emplea un estadístico que cuantifique el impacto de una intervención o (como su propio nombre indica) un tratamiento.

• El término tamaño del efecto se usa cuando el estadístico analice la relación entre dos variables o la diferencia entre dos grupos. 

Entonces, un meta-análisis que compare un tratamiento médico entre hombres y mujeres puede emplear los términos tamaño (del efecto) del tratamiento o tamaño del efecto; mientras que si ese mismo meta-análisis estudiase una relación entre dos variables se debería emplear el término tamaño del efecto. Pero nunca debemos olvidar que a pesar del nombre usado, no hay diferencias entre las fórmulas o el procedimiento involucrado en el cálculo del tamaño del efecto. Al fin y a cabo... ¡es "el mismo perro con distinto collar"!

Fuente bibliográfica

• Borenstein, M., Hedges, L. V., Higgins, J. P. T., & Rothstein, H. R. (2009). Introduction to Meta-Analysis. Wiley

Jacob Sierra Díaz

Primeros pasos en las Revisiones Sistemáticas y Meta-Análisis

Como su propio nombre indica, una Revisión Sistemática tiene que tener unos pasos determinados "sistemáticos" que podemos resumir en la siguiente infografía. Dependerá de la naturaleza de la revisión si se puede realizar un Meta-Análisis (parte cuantitativa de una Revisión Sistemática) o, si por el contrario, hay que pasar directamente a la presentación de los resultados y proceso de publicación.

Jacob Sierra Díaz

Ejemplo de elaboración de pregunta (PI/001/01-2020)

Una vez que hemos aprendido una estrategia para elaborar una pregunta de investigación que parte de lo general y va a lo específico, vamos a ver un ejemplo práctico. En este caso, vamos a plantear una pregunta de investigación ficticia de Astronomía.

En este ejemplo, podemos ver que no es necesario completar todos los campos propuestos en la estrategia.

• En primer lugar, estamos en la rama de conocimiento de Ciencias del Universo. En concreto, vamos a centrarnos en un aspecto de la Luna.

• El objeto de nuestra investigación es que cada vez que observamos la Luna, vemos dos colores principales: el blanco y el negro. Nos preguntamos si estos colores tienen algo que ver con su composición y si esto implica una diferencia de edad. En la vida real, llegados a este punto el problema se resolvería consultado en alguna base de datos o algún libro sobre los materiales de la Luna. Aquí ya no tendría sentido seguir elaborando una investigación (la cual sería inútil porque ya se conocen los resultados). Pero, supongamos que la humanidad no sabe nada sobre este hecho.

• Una vez que hemos definido el problema, plantearemos un objetivo que deberá estar en línea con el problema planteado. En nuestro ejemplo, no tendría sentido establecer como objetivo principal: "ubicar el punto más alto de la Luna". En este punto, podemos hacernos una idea (basado en lo que ya se sabe) sobre el resultado del objetivo en forma de hipótesis de investigación.

• Por último, aunque el eje principal de cualquier investigación se vertebra en un objetivo será útil plantear una pregunta que incluya los aspectos más importantes que hemos ido estableciendo. 

El objetivo de esta pregunta de investigación es usar un concepto astronómico básico para comprender la elaboración de una pregunta de investigación. Tiene un fin didáctico. Por supuesto, seguramente esta pregunta ya haya sido respondida tiempo atrás y verificada con la llegada de sondas espaciales a la Luna. De hecho, según el criterio INVER, habría que plantearse seriamente si esta pregunta dirge a una investigación empírica novedosa, viable y relevante.

Aquí viene otra enseñanza, el esquema que hemos visto anteriormente no tiene por qué ser fijo una vez que se haya completado. Es recomendable darle varias vueltas e incluso consultar con algún compañero o experto en la materia. Este "tiempo perdido de reflexión" puede ser muy útil para no hacer pasos en vano que nos conduzcan a callejones sin salida.

Por seguir con este ejemplo, tal vez sería interesante adaptar esta pregunta, orientada a la edad de los materiales, a la composición de la misma. Además, con las nuevas tecnologías (y nuevamente suponiendo que nadie haya estudiado este tema anteriormente), es más preciso hablar de otros colores como los azules o los marrones. 

A modo de curiosidad, los mares de la Luna (zonas oscuras) tienen una tonalidad azulada y amarillenta en función del tipo de elementos que lo constituye: 

Jacob Sierra Díaz

Esquema de diseño de una pregunta de investigación

El primer paso que cualquier investigador debe dar es la elaboración de la pregunta de investigación. Bien es cierto que plantear una pregunta de investigación no es un tema sencillo. De hecho, una pregunta precisa que oriente toda la investigación puede llevar varios días o incluso semana de trabajo. 

Cuando nos enfrentamos al folio en blanco para redactar la pregunta puede ser de interés tener en cuenta los siguientes pasos jerárquicos que van del concepto general a la contextualización específica. 

• En primer lugar, debemos preguntarnos ¿dónde estamos? o ¿cuál es el tema objeto de mi investigación? Esto nos ayudará a buscar fuentes bibliográficas del tema que nos permitan orientar o tener una idea de la pregunta que debemos plantear

• Una vez seleccionado el tema, tenemos que conocer qué cosas se saben del mismo y qué cosas faltan por investigar. Prácticamente la mayoría de temáticas son susceptibles de ser investigadas para cubrir ciertas ausencias de conocimiento. Reconocer la limitación en un tema en particular podrá ser de gran ayuda para plantear la pregunta final de investigación.

• A continuación, debemos de plantear determinados objetivos que estarán encaminados a dar respuesta (o contribuir a conocer mejor) el problema planteado anteriormente. Asociado al objetivo también estarán las hipótesis de investigación o lo que se espera encontrar una vez finalizada la investigación (bien por lo que indica la literatura existente del tema o por lo que parece indicar el procedimiento).

• Por último, con toda esta información y junto con la lectura de un número significativo de literatura científica en forma de artículos publicados o manuales técnicos, podremos comenzar a redactar nuestra pregunta de investigación teniendo en cuenta el criterio INVER. 

Por supuesto, este esquema puede sufrir modificaciones a lo largo de todo el proceso de investigación. Todos los procesos y procedimientos deben de ser lo suficientemente flexibles como para adaptarse a las circunstancias contextuales presentes a la hora de implementar la investigación. 

El objetivo principal de este esquema es orientar al investigador en uno de los pasos más importantes y complejos que definirá las siguientes pautas de actuación. De hecho, la elaboración de este esquema puede ayudar a enfrentarse al mencionado bloqueo delante del folio en blanco. Este modelo debe tomarse como un consejo o una orientación procedimental y no como un paso obligatorio a la hora de plantear cualquier pregunta de investigación. Haz clic en el siguiente enlace para descargar en formato pdf el Esquema General-Específico para diseñar buenas preguntas de investigación.

Jacob Sierra Díaz

Criterio INVER para la pregunta de investigación

Una buena pregunta de investigación debe satisfacer el criterio INVER. Estas siglas incluyen los puntos o claves más importantes que se deben analizar antes de considerar el resto de aspectos relevantes en cualquier investigación.

• La primera clave hace referencia al (I) Interés. Cualquier investigación científica debe extraer conclusiones interesantes para el investigador y para las el público en general. Entonces, la primera reflexión que se debe hacer a la hora de pensar una buena pregunta de investigación es el punto de interés que pueda surgir de las conclusiones una vez finalizada la investigación.

• La segunda clave establece la (N) Novedad. Es importante revisar el estado de la cuestión (estado-del-arte) para comprobar que la pregunta de investigación o las acciones derivadas de la misma no lleguen a conclusiones que ya se sabe del tema de estudio. Sin embargo, en este contexto no se debe confundir el término "novedad" con "lo nunca visto", sino más bien con el adjetivo "oportuno". Si bien es cierto que muchas preguntas de investigación se plantean a diario, puede ser oportuno estudiar ciertos matices de dicha pregunta (mediante una nueva pregunta de investigación). Nuevamente, el estado de la cuestión sumando al panorama socioeconómico pueden ser clave para estimar si la pregunta es oportuna o novedosa.

• La tercera clave alude a la (V) Viabilidad. Si la pregunta de investigación conduce a acciones que no pueden ser sostenidas debería ser descartada o modificada. A este respecto, esta clave hace una alusión concisa a la importancia de ser realista con los materiales y recursos que el investigador tiene a su mano en el momento de proponer una nueva investigación. 

• La cuarta clave enfatiza la (E) Ética. A este respecto, si la pregunta de investigación lleva a acciones o consecuencias éticas y moralmente cuestionables, deberá ser automáticamente suprimida. En pleno siglo XXI, y fruto de ciertas conductas cuestionables del siglo pasado, cualquier investigación en humanos o animales debe ser ética y respetuosa con los valores morales establecidos por la comunidad científica. 

• La quinta clave es la (R) Relevancia y conecta con la primera clave. En general, la respuesta derivada de la pregunta de investigación debe ser relevante y aportar conclusiones nuevas al tema concreto de estudio. Es posible que sea preciso cierta divulgación a la sociedad o la comunidad científica con el objetivo de justificar la relevancia del tema.

En efecto, plantear una buena pregunta no es nada sencillo. De hecho, puede llegar a destinar mucho tiempo de dedicación. Teniendo en cuenta el criterio INVER podremos llegar a plantear preguntas de investigación de calidad a través de los cinco puntos clave.

Jacob Sierra Díaz

Características de una revisión sistemática

Una revisión sistemática (RS) es un tipo de investigación rigurosa en el que se pueden observar varios elementos comunes independientemente de la temática a tratar (Sáenz y Ausejo, 2000):

La revisión sistemática es, en esencia, un estudio secundario en el que el objeto principal de estudios son las investigaciones primarias y empíricas. En determinadas ocasiones, se da un contexto idóneo para realizar una síntesis cuantitativa de los estudios en forma de meta-análisis (MA). Este término hace referencia a la síntesis estadística cuantitativa de los resultados (de las fuente de información incluidas en la revisión sistemática) para obtener una estimación combinada de los efectos descritos en los estudios individuales (Sánchez-Meca, 2010). En esencia, tal y como se muestra a continuación, una revisión sistemática se puede complementar con un meta-análisis; pero un meta-análisis nunca puede ir sin una revisión sistemática previa.

Fuentes bibliográficas

• Sáenz, A., y Ausejo, M. (2000). Guía para leer e interpretar una revisión sistemática. Revista de la Sociedad Madrileña de Farmacia Comunitaria, 2, 29-36.

• Sánchez-Meca, J. (2010). Cómo realizar una revisión sistemática y un meta-análisis. Aula Abierta, 2, 53-64.

Jacob Sierra Díaz