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Departamento de Medicina Preventiva y Salud Pública 1º de Grado en Enfermería. Curso académico 2015-
PRÁCTICAS DE TIC EN CUIDADOS DE SALUD Y
METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN
Bloque de Metodología de la Investigación
1º DE GRADO EN ENFERMERÍA
Curso Académico 2015-
Departamento de Medicina Preventiva y Salud Pública
Universidad de Granada
PROFESORADO
Dra. Carmen Amezcua Prieto
Dr. Eladio Jiménez Mejías
Dra. Rocío Olmedo Requena
Departamento de Medicina Preventiva y Salud Pública 1º de Grado en Enfermería. Curso académico 2015-
Índice
Tema Página
1. Identificación de los principales tipos de diseño 3
2. Análisis de datos de un estudio epidemiológico 4
3. Identificación de parámetros epidemiológicos 8
4. Intervalos de confianza 9
5. Investigación cualitativa 10
6. Problemas 12
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Sólo si la respuesta a la pregunta 3 fue INDIVIDUOS: ¿Existe seguimiento? (o lo que es lo mismo: ¿se puede establecer la secuencia cronológica correcta de los acontecimientos que se están midiendo? ). Si la respuesta es SI, seguir por la rama Longitudinales; si la respuesta es NO, el estudio es Transversal.
Sólo si la respuesta a la pregunta 4 fue SI: ¿El sentido del estudio es hacia delante o hacia atrás? (o lo que es lo mismo: ¿se parte de sujetos expuestos y no expuestos a la causa, o se parte de sujetos con y sin el efecto? ). Si la respuesta es HACIA DELANTE (SE PARTE DE SUJETOS EXPUESTOS Y NO EXPUESTOS A LA CAUSA), el estudio es de Cohortes. Si la respuesta es HACIA ATRÁS (SE PARTE DE SUJETOS CON Y SIN EL EFECTO), el estudio es de Casos y Controles.
2. ANÁLISIS DE LOS DATOS DE UN ESTUDIO
EPIDEMIOLÓGICO
El análisis de los datos de un estudio epidemiológico depende, en general, del tipo de estudio y del objetivo del mismo. En cualquier caso, siempre consta de dos partes:
- Obtención de las medidas de frecuencia.
- Obtención de las medidas de asociación.
2.1. OBTENCIÓN DE LAS MEDIDAS DE FRECUENCIA
a). En los estudios transversales se obtendrán estimaciones de prevalencia de punto u odds de prevalencia (ver lección teórica correspondiente). b). En los estudios experimentales y de cohortes se obtendrán incidencias acumuladas (IA) o densidades de incidencia (DI), según dispongamos de casos referidos a una población de susceptibles (IA), o una sumatoria de personas-tiempo (DI) (ver lección teórica correspondiente). c). En los estudios de casos y controles se obtendrán odds de exposición para casos y controles:
- odds de exposición de los casos: casos expuestos/casos no expuestos
- odds de exposición de los controles: controles expuestos/controles no expuestos.
2.2. OBTENCIÓN DE LAS MEDIDAS DE ASOCIACIÓN
Las medidas de asociación pueden ser de dos tipos: de fuerza y de impacto. Las de fuerza miden la magnitud y el sentido de la relación existente entre dos variables. Las de impacto miden la repercusión que tendría, sobre la frecuencia de una enfermedad en una población, la modificación o supresión de una determinada exposición. Estas últimas sólo habrán de ser calculadas cuando el estudio epidemiológico esté investigando una relación causal entre dos variables: una de exposición y otra de efecto.
2.2.1. Medidas utilizadas en los estudios de cohortes:
a) Si se han utilizado medidas de Incidencia Acumulada: Es conveniente tabular los datos construyendo la llamada tabla tetracórica:
Con Efecto Sin efecto Total Expuestos a b n No expuestos c d n Total a+c b+d N
A partir de ella se calculan tres incidencias acumuladas: la de la población expuesta al factor (IAe =a/n1), la de la población no expuesta (IAo = c/n0) y la de la población total (Iap= (a+c)/N). Con estas tres incidencias se pueden calcular las siguientes medidas de asociación:
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El riesgo relativo (RR): Constituye la principal medida de fuerza de asociación en los estudios de cohortes. Se define como el número de veces que el efecto es más frecuente entre los expuestos al factor de exposición en relación con los no expuestos. Se calcula dividiendo la IA de los sujetos expuestos entre la de los no expuestos (RR=IAe/IAo). Carece de unidades y sus límites oscilan entre 0 e infinito. Si el RR es igual a 1 (valor nulo), la incidencia es igual en expuestos y no expuestos y por tanto no existe asociación entre la exposición y el efecto. Si el RR es mayor que 1 (asociación positiva), el factor estudiado incrementa el riesgo de aparición del efecto. Si el RR es menor que 1 (asociación negativa), el factor estudiado actuaría como protector frente a la aparición del efecto.
El riesgo atribuible en expuestos (RAE): Indica la incidencia acumulada en el grupo de expuestos que se debe exclusivamente al factor de exposición. Es igual a la diferencia existente entre las IA en las cohortes expuesta y no expuesta (RAE=IAe-IAo). Sus límites son -1 y +1 y su valor nulo es el 0. No obstante, el RAE es una incidencia acumulada, medida que sólo puede tomar valores entre 0 y 1. Por ello, cuando la IAo sea mayor que la IAe, (y por lo tanto el RR es menor que 1), calcularíamos el RA en no expuestos (RAnE = IAo - IAe). El RAE también puede entenderse como la disminución que se produciría en la incidencia de una enfermedad entre los expuestos al factor de exposición si se suprimiese éste. Constituye pues una medida del impacto sanitario que un determinado programa de actuación conducente a eliminar un determinado factor tendría sobre la población originalmente expuesta al mismo.
La fracción etiológica en expuestos (FEE): Representa la proporción de casos nuevos de enfermedad entre los expuestos a un factor de exposición que es debida precisamente a ese factor y que, por tanto, sería prevenible si la exposición al mismo fuese eliminada. Es pues el RAE expresado en forma de proporción con respecto a la incidencia acumulada en expuestos. Resulta de dividir el RAE por la IAe y se expresa en %. [FEE=((IAe-IAo)/IAe,) x100 o sea, FEE=- (RAE/IAe) x100]. Si se divide el numerador y el denominador de la FEE por IAo, podemos expresar la FEE en función del RR [FEE=((RR-1)/RR)x100]. La FEE es una medida de fuerza de asociación (pues depende exclusivamente del RR), y también de impacto en expuestos (pues refleja la repercusión de una intervención sanitaria aplicada a la población expuesta). Es importante diferenciar el RAE de la FEE, pues suelen confundirse:
- Un RAE=0,25 en 1 año (25%) significa que de cada 100 expuestos a un determinado factor de exposición , 25 sufrirán la enfermedad en 1 año debido precisamente a ese factor.
- Una FEE=0,25 (25%) significa que de cada 100 enfermos expuestos a un determinado factor de exposición , 25 deben su enfermedad precisamente a ese factor.
Si el RR es menor que 1 (se trata de un factor protector), de nuevo hay que invertir los términos de la ecuación. Así, la FE en no expuestos (FEnE) o fracción etiológica de prevención sería ((IAo - IAe)/ IAo)x 100, o lo que es lo mismo: (1-RR) x 100.
El riesgo atribuible poblacional (RAP) y la fracción etiológica poblacional (FEP): En planificación sanitaria interesa mucho obtener medidas de impacto, no para grupos de sujetos con un nivel concreto de exposición, sino para una comunidad entera o población diana, en la que habrá una mezcla de individuos expuestos e individuos no expuestos a un factor determinado. En este caso, el cálculo del RAP y de la FEP es similar al efectuado para el grupo expuesto, pero sustituyendo IAe por IAp [RAP=IAp-IAo; FEP=((IAp-IAo)/IAp)x100]. IAp es la incidencia acumulada en toda la población, y puede ser obtenida de los datos del estudio (tabla tetracórica) siempre que en él la proporción de expuestos y no expuestos sea equivalente a la que existe en la población diana. Lógicamente, si la exposición realmente aumenta el riesgo de padecer el efecto, la IAp será menor que la IAe (porque no todos los sujetos están expuestos), pero mayor que la IAo (porque no todos los sujetos están no expuestos). Por la misma razón, el RAP y la FEP serán menores que el RAE y la FEE, tanto más pequeños cuanto menos expuestos haya en la población diana. Por el contrario, si la mayoría de los miembros de la población diana están expuestos, el RAP será muy parecido al RAE, y la FEP a la FEE. Si las proporciones de expuestos y no expuestos del estudio no se corresponden con las que existen en la población diana, RAP y FEP no se pueden calcular salvo que, a partir de otra fuente de información, se conozca la proporción de expuestos (pe) en la población diana. Entonces, se puede utilizar la siguiente expresión: RAP= pe x RAE. A
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proporción de casos expuestos, es decir a/(a+c). No es factible la estimación directa del RAE, ni del RAP, pues ello requiere el conocimiento de incidencias, algo que no es posible con este diseño.
2.2.4. Medidas utilizadas en los estudios de prevalencia
En los estudios de prevalencia en los que se valora una única variable (generalmente una enfermedad) en una determinada población, sólo se puede estimar la prevalencia de la misma en dicha población. Sin embargo, cuando se mide más de una variable las posibilidades de análisis son mayores. Vamos a describir el análisis en el caso de que se hayan medido dos variables, A y B. En esta situación, la tabla tetracórica que se podría construir sería la siguiente:
A+ A- Total B+ a b a+b B- c d c+d Total a+c b+d N
Como puede comprobarse, aunque la apariencia de la tabla sea similar a la de los estudios anteriores, aquí ya no se puede hablar de una variable de exposición y otra de efecto, puesto que no puede establecerse la secuencia temporal existente entre ambas variables. De hecho, es indiferente que la variable A se sitúe en las columnas y la B en las filas, o viceversa. A partir de esta tabla se pueden obtener las siguientes estimaciones:
Medidas de frecuencia : Se puede calcular la prevalencia de cada variable en la población total y en cada estrato definido por la otra variable, tanto en forma de proporciones como de odds. Así por ejemplo, para la variable A, la proporción de prevalencia de ser A+ en toda la población sería (a+c)/N, la odds de prevalencia de ser A+ en los sujetos B+ sería a/b), y la odds de prevalencia de ser A+ en los sujetos B- sería c/d. Igual puede hacerse para la variable B.
Medidas de asociación : En los estudios de prevalencia en los que se han valorado dos o más variables puede estimarse la asociación existente entre ellas, aunque de obtenerse alguna asociación no puede demostrarse la causalidad de la misma porque, como ya se ha dicho antes, en los estudios de prevalencia no puede establecerse cuál es la secuencia temporal entre las variables medidas. La asociación entre ambas se suele estimar utilizando la odds ratio. Por ejemplo, en el caso anterior, puede estimarse el número de veces que es más frecuente la odds de prevalencia de ser A+ en los sujetos B+ con respecto a los sujetos B-:
(a/b) / (c/d), o lo que es lo mismo: (ad )/(bc).
En caso de obtenerse valores superiores a 1, ello indicaría una asociación positiva o directa entre ambos factores: La frecuencia de uno es mayor en presencia del otro. Valores iguales a 1 indicarían ausencia de asociación, mientras que valores inferiores a 1 indicarían la existencia de una asociación negativa o inversa: la frecuencia de uno disminuye en presencia del otro.
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3. IDENTIFICACIÓN DE PARÁMETROS EPIDEMIOLÓGICOS
El resultado de los estudios epidemiológicos puede leerse u oírse tanto en los canales de difusión especializados (congresos, revistas científicas) como, la mayoría de las veces, en los medios de comunicación de masas. Es pues esencial saber interpretar correctamente los enunciados de frases que no son más que la expresión de los resultados obtenidos a partir de estudios epidemiológicos, similares a los que se han descrito en las secciones anteriores. Para ello es conveniente, al igual que se hizo a la hora de identificar los principales tipos de estudios, seguir un razonamiento por pasos. Así, tras leer cuidadosamente el enunciado de la frase, puede aplicarse el razonamiento que se esquematiza en la siguiente figura, respondiendo consecutivamente a las preguntas que se plantean en cada alternativa:
Preguntas del esquema:
- ¿Es una afirmación que simplemente expresa la frecuencia con que aparece un fenómeno en un grupo de personas o, por el contrario, cuantifica una asociación entre dos variables? En el primer caso tiene que ser una prevalencia o una incidencia. Hay que pasar a responder la pregunta 2. En el segundo caso, tiene que ser una medida de fuerza de asociación o de impacto. Hay que pasar a responder a la pregunta 4.
- ¿Se refiere, implícita o explícitamente, a una medición realizada en un momento concreto del tiempo o, por el contrario, se refiere a mediciones realizadas a lo largo de un período de seguimiento? En el primer caso se tratará de una medida de prevalencia. En el segundo caso, se tratará de una medida de incidencia y entonces hay que responder a la pregunta 3.
- ¿El denominador de la medición se refiere a un grupo de personas susceptibles o, por el contrario, se refiere a un conjunto de personas-tiempo? En el primer caso, se tratará de una incidencia acumulada, en el segundo, se tratará de una densidad de incidencia.
- Si se trata de una afirmación que establece una asociación entre dos variables, hay que diferenciar si es una medida de fuerza o de impacto. En el primer caso, la frase debe expresar el número de veces que es mayor la frecuencia de un fenómeno en un grupo de sujetos con respecto a otro grupo. Entonces se tratará de una medida de fuerza de asociación (RR ú OR). En caso contrario, se tratará de una medida de impacto, y habrá que aplicar el razonamiento que se expone en el siguiente punto:
- Si se trata de una medida de impacto, la asociación entre las dos variables es causal: la frase expresará el volumen o la proporción de casos de un determinado efecto que se deben a la exposición a una cierta causa en una subpoblación dada. El problema reside en diferenciar de
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demostrar que la asociación detectada es estadísticamente significativa hay que reducir la amplitud del intervalo, para que deje de contener al 1. Por ejemplo, si el intervalo oscilara entre 0,7 y 0,9 sí sería significativo porque, en el peor de los casos, el verdadero valor del RR sería 0,9, que sigue estando por debajo de 1. ¿Cómo estrechar el intervalo? O bien aumentamos el margen de error que estamos dispuestos a aceptar, o bien aumentamos el tamaño de la muestra de estudio (por ejemplo, 100 expuestos y 100 no expuestos).
5. INVESTIGACIÓN CUALITATIVA
Métodos de investigación cualitativa
Métodos de recogida de datos. Fundamentalmente son tres: la observación, la entrevista y el análisis de textos. Uno de los más frecuentemente utilizados en ciencias de la salud es la entrevista
Las entrevistas pueden ser clasificadas de diferentes maneras: individuales o grupales, biográficas o enfocadas en un tema, estructuradas o no estructuradas, etc. Entre las entrevistas realizadas a sujetos individuales destaca el análisis de narraciones o historias de vida. En el análisis narrativo, a diferencia de otras técnicas cualitativas, se presta atención a la estructura de la narración como un todo, sin fragmentar el texto. Entre las entrevistas realizadas a grupos destacamos las siguientes:
La técnica del grupo focal ( focus group ), también conocida como grupo de discusión. Esta técnica permite estudiar las percepciones, creencias, opiniones, actitudes, reacciones y experiencias de un grupo acerca de un asunto, servicio o producto. Consiste en la reunión de un grupo (4-10 personas) heterogéneo de personas (un grupo totalmente homogéneo produciría un discurso redundante), con un moderador encargado de hacer preguntas y dirigir la discusión evitando que se aleje del tema de estudio. Las preguntas son respondidas por la interacción del grupo en una dinámica en que los participantes se sienten cómodos y libres de hablar y comentar sus opiniones. No se tiende a buscar un consenso respecto al tema debatido, pero si una idea común sobre la que seguir trabajando. Los componentes del grupo no suelen conocerse entre sí y tampoco se conoce previamente el tema a debatir. Sin embargo, el grupo de discusión tiene desventajas. El entrevistador tiene poco control sobre el grupo y en ocasiones se pierde tiempo en asuntos de poca trascendencia. Además, al ser las personas reunidas en un determinado lugar pudiendo interaccionar entre sí, es posible que actúen bajo la presión, influencia y condicionamiento del grupo. Para evitar esto podría trabajarse con varios grupos focales, en cuyo caso los sujetos dentro de cada grupo habrían de ser homogéneos pero los grupos entre sí heterogéneos. Por otra parte el análisis es complejo ya que depende de los estilos de comunicación y de las reacciones no verbales de los participantes; por ello se necesita personal muy entrenado para el manejo del grupo y el análisis de los resultados.
La técnica Delphi. Pretende conocer la opinión de un grupo de personas que poseen información relevante en relación con los problemas de una comunidad. Se parte de informadores clave a los que se pregunta sobre una determinada cuestión. Las personas elegidas deben ser expertas del tema que se estudia y presentar una pluralidad en sus planteamientos con objeto de evitar sesgos en la información disponible en el panel. A partir de sus respuestas, la cuestión se reformula sucesivamente, deteniéndose el proceso cuando se alcanza un consenso. Las preguntas se envían por correo y los informadores no contactan entre sí. En este caso no se reúne físicamente a los componentes del grupo y no se permite su interacción directa.
La técnica del Brainstorming o torbellino de ideas. Consiste en presentar todo tipo de ideas sobre un tema, sin que existan limitaciones ni restricciones. Los participantes no suelen ser expertos en la materia. El objetivo es generar el mayor número de ideas
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posible, por lo que se recomienda que el grupo sea heterogéneo. Durante la sesión no se permitirá la crítica o la evaluación ni se deberán justificar las ideas. El objetivo es estimular el intercambio libre de ideas: cuantas más ideas se propongan, mejor.
La técnica de grupo nominal. Pretende identificar los problemas y necesidades de una comunidad a través de la generación de ideas así como clasificar los mismos por orden de importancia mediante el consenso de sus participantes (se busca un consenso jerárquico de los temas o ideas). Suelen ser grupos reducidos (4-6 personas) y un moderador. Todos los participantes son expertos en la materia y debaten sobre temas que conocen previamente combinando la reflexión individual con el debate.
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tercio de los sujetos con cáncer de colon refieren antecedentes de bajo consumo de fibra. Entre los sujetos sin cáncer, 50 son clasificados como bajos consumidores.
1.9. Se pretende comprobar si la modificación de la dieta en las mujeres diagnosticadas de diabetes gestacional (DG) reduce la frecuencia de recién nacidos macrosómicos (los que nacen con un peso superior a 4.500 gr). Para ello se realiza un estudio a nivel nacional en el que se identifica a 7420 mujeres con DG. A todas ellas se les ofrece modificar su dieta, pero sólo un 65% aceptan dicha modificación. Posteriormente, se compara la frecuencia de recién nacidos macrosómicos entre los dos grupos de mujeres (las que modifican su dieta y las que no).
1.10. Se pretende estudiar la relación entre el consumo de café y el riesgo de cáncer de páncreas. Para ello, se encuesta sobre los antecedentes de dicho consumo a todos los casos de cáncer de páncreas recogidos en el registro de cáncer de la provincia entre 1987 y 1992. De los 320 casos encuestados, 250 refirieron ser consumidores habituales de café. También se pasó la encuesta a dos vecinos por cada caso, que no presentaban ninguna enfermedad cancerosa ni de tipo digestivo. Entre ellos, 467 refirieron ser consumidores habituales.
1.11. Se han estudiado las tasas de mortalidad por esclerosis múltiple y la latitud media de 46 países, observándose una correlación directa entre ambas variables (a mayor latitud, mayor mortalidad).
1.12. Para valorar el efecto de la terapia estrogénica en la prevención de las fracturas espontáneas de cadera (FEC), se seleccionó una muestra de 1670 mujeres mayores de 65 años. Dicha muestra se subdividió aleatoriamente en dos grupos: Al primero de ellos, compuesto por 830 mujeres, se les administró una dosis diaria de 0,25 mg de 17-beta-estradiol durante tres años. A las mujeres del segundo grupo se les administró un placebo durante el mismo período de tiempo. Al cabo de 15 años desde el inicio del estudio se registraron 21 FEC, de las que 13 se dieron entre las mujeres que habían recibido el placebo.
1.13_._ Con objeto de comprobar si el compartir jeringuillas constituía un factor de riesgo para la adquisición de la infección por VIH+, los 382 usuarios de drogas (UD) seronegativos que en 1990 acudieron por primera vez a un centro de desintoxicación, fueron observados a lo largo del período comprendido entre 1990 y 2000. Al finalizar dicho período se dispuso de un total de 2306 personas-año de seguimiento para el grupo de UD que dejaron de compartir jeringuillas en 1990, y de 554 personas-año para el grupo de UD que mantuvo la práctica de compartir jeringuillas. A lo largo de los diez años, aparecieron 117 casos nuevos de infección por VIH en el primer grupo, y 102 en el segundo.
1.14. Al objeto de comprobar si el traumatismo craneoencefálico (TCE) estaba o no asociado a la Enfermedad de Alzheimer (EA), se realizó un estudio en el que se incluyeron los 120 enfermos de Alzheimer diagnosticados en una determinada ciudad a lo largo de un año, de los que 41 refirieron haber sufrido un TCE con anterioridad al diagnóstico de EA. De la misma ciudad de la que procedían las personas con EA, se seleccionó otra muestra, compuesta por 350 sujetos sin EA. De ellos, 89 refirieron el antecedente de TCE.
1.15. En abril de 2002 se encuestó a una muestra de población española sobre su consumo medio de alcohol en el año anterior a la entrevista y sobre si había sufrido algún accidente de tráfico también en el año anterior a la entrevista.
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PROBLEMA 2: La siguiente figura representa, a lo largo de un período de un año (dividido en meses), la evolución de 20 personas con respecto a una cierta enfermedad infecciosa, que confiere inmunidad (sólo puede enfermarse una vez). Cada línea horizontal representa una persona, y los trazos más gruesos representan los períodos durante los que cada persona estuvo enferma. El símbolo “x” indica que la persona falleció, y el símbolo “o” indica que la persona abandonó el estudio. A partir de esta información, calcula:
2.1. La prevalencia de enfermedad en los momentos t 0 , t 1 , t 2 y t 3 , como proporción y odds de prevalencia.
2.2. La incidencia acumulada de enfermedad durante el año completo y durante los subperíodos comprendidos entre t 0 y t 1 , t 0 y t 2 , t 0 y t 3.
2.3. La densidad de incidencia durante el año completo y durante los subperíodos comprendidos entre t 0 y t 1 , t 0 y t 2 , t 0 y t 3.
PROBLEMA 3: Se desea saber si el retraso en la intervención quirúrgica aumenta el riesgo de morir en el hospital tras haber sufrido una fractura de fémur. Entre los años 2001 y 2004 se intervinieron, en todos los hospitales de un cierto país, 129.520 pacientes con fractura de fémur. En el 20% de ellos, la operación se retrasó dos o más días tras el ingreso. Del total de pacientes operados, 18.508 murieron en el hospital. De este total de muertes, 6.478 se dieron en pacientes que sufrieron un retraso en la intervención de dos o más días. Calcula el efecto y el impacto del retraso en la intervención sobre el riesgo de muerte en el hospital tras sufrir una fractura de fémur.
PROBLEMA 4: Para valorar la eficacia de una vacuna para la prevención de la infección por los papilomavirus 16 o 18 (PV16/18) se seleccionaron 1113 mujeres de entre 20 y 25 años, sexualmente activas que, al inicio del estudio, no mostraban infección por papilomavirus. Aleatoriamente fueron asignadas a dos grupos: uno, compuesto por 560 mujeres, que recibió tres dosis de vacuna (al inicio del estudio y 1 y 6 meses después). El resto de las mujeres
to t 1 t 2 t 3
x
o
x
o
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PROBLEMA 8: Se quiere saber si el consumo periconcepcional materno de complejos
polivitamínicos puede prevenir el riesgo de malformaciones en las extremidades. Para ello se encuestó sobre dicho consumo a 117 madres de recién nacidos con dicha anomalía, así como a 3,029 madres de niños sanos, en la ciudad de Atlanta. Los resultados se presentan en las siguientes tablas:
PROBLEMA 9: Identifique en cada uno de los estudios planteados cuál es el método cualitativo utilizado.
9.1. Para conocer los logros obtenidos por las enfermeras de Atención Primaria de Salud (APS), identificar los problemas y/o déficits que tiene actualmente la enfermería y proponer líneas de trabajo a desarrollar en este ámbito, se seleccionaron de entre 145 profesionales, aquellos que tuviesen una experiencia mínima en de 5 años en APS y que representasen tanto al sector rural como al que presta atención sanitaria en la ciudad. Seleccionada la muestra, se crearon 8 grupos formados por entre 5 a 10 personas según su categoría profesional (Pediatras, Matronas, Enfermeras, Coordinadores de Enfermería, etc.). Cada grupo realizó dos reuniones con una duración media de dos horas y media cada una, la primera para analizar los logros obtenidos por las enfermeras de APS e identificar los problemas que existen actualmente y la segunda para proponer líneas de trabajo a desarrollar. El moderador de cada uno de los grupos, promovía el diálogo y la participación de los integrantes y planteaba las cuestiones siguiendo una guía sobre cómo formular cada pregunta tratando de conducir los argumentos de lo general a lo particular.
El estudio completo puede consultarse en: http://scielo.isciii.es/pdf/resp/v76n5/original4.pdf
9.2. Con objeto de identificar y clasificar los factores laborales más estresantes que afectan a los profesionales de enfermería (PE) de Unidades Hospitalarias Médicas, un equipo investigador seleccionó de entre dos hospitales de la Comunidad Valenciana a un total de 39 expertos empleando como criterios de inclusión: una antigüedad en el servicio de al menos 3 años y encontrarse en activo. Se procuró una selección de expertos de diferentes servicios asistenciales (Medicina Interna, Neurología, Digestivo, Cardiología, Endocrino, etc.). Concluida la selección, a cada experto se le envió por correo electrónico la invitación a participar en el estudio, los objetivos, las cuestiones planteadas sobre los factores laborales más estresantes, así como la bibliografía necesaria para su consulta. Obtenidas las primeras respuestas por parte de los expertos, el coordinador les reenvió a todos ellos, los factores estresantes comúnmente identificados y les invitó en sucesivas rondas de correos, a identificar y finalmente consensuar los diez más destacados. El estudio completo puede consultarse en: http://ojs.c3sl.ufpr.br/ojs2/index.php/cogitare/article/ viewFile/25430/
