¡Buenas a todos! Me presento, mi nombre es Aida y soy estudiante de 1º Enfermería en la Cruz Roja de Sevilla. Sólo hace unos meses me introduje en esta apasionante y curiosa aventura de la Enfermería que espero que duré por muchos años.
Aquí os dejo este pequeño rincón de la estadísta enfermera; no es más que un proyecto de asignatura de "Estadística e Investigación" a modo de pequeño diario, donde incluiré reflexiones y entradas siempre relacionadas con el interesante mundo enfermero.
El camino nunca dijo nadie que fuera fácil pero... con esfuerzo y dedicación, todo es capaz de conseguirse.Ya estamos casi al final de la recta final y nos queda menos para llegar a lo alto de la montaña de nuestros conocimientos, así que sólo me queda añadir que no desistamos ahora y...¡vayamos a por todas!
Porque dicen que el algo quiere.. algo le cuesta, jeje y este camino de la Estadística no es más que uno de los muchos ladrillos que van a ir construyendo nuestro mundo de la Enfermería. Y, quien quiere, puede. :) ¡HASTA SIEMPRE! :)
Buenas tardes de nuevo. en esta entrada hablaremos del trabajo de investigación que nos ha tenido bastante entretenidas a mi grupo y a mi. Nuestro trabajo de Investigación abarca la siguiente cuestión:
"La prevalencia de la práctica de la Automedicación"
Escogimos a una población mayor de 18 años y residente en Sevilla provincia, a la cual le entregamos un cuestionario anónimo y confidencial detallado de unas 25 preguntas. En ellas, pudimos saber la edad, el sexo, la posesión o no de estudios sanitarios del sujeto entrevistado y el conocimiento acerca de esta práctica de automedicación.
Nuestro objetivo pricipal y general era conocer la frecuencia de automedicación de la población elegida frente al hecho de acudir al médico. Además, teníamos otra serie de objetivos más específicos que podemos destacar:
- Conocer la franja de edad dónde es más prevalente la práctica de la automedicación.
- Encontrar relación entre los estudios santarios que puede poseer la persona y su posible práctica.
- Los fármacos más consumidos en esta conducta.
- Motivos principales que le llevan al individuo al automedicarse.
- Si existe alguna relación entre la presencia de enfermedad crónica con automedicarse.
- Si hay algún indicio que el sexo influya en esta práctica.
- Conocimientos sobre los beneficios y los prejuicios de la automedicación.
- Grado de conocimiento y falsas creencias sobre la práctica de la automedicación.
Entre otras conclusiones, pudimos ver que la automedicación es una práctica bastante extendida. También, hemos visto que, ni la edad ni el sexo ni el hecho de tener un título sanitario influyen en esta práctica.
El hecho de tener una enfermedad crónica puede influir en el hecho de automedicarse por ser un sector de la población que necesitan una gran demanda de fármacos.
Con respecto a los fármacos más consumidos en esta práctica, destacamos los AINEs (analgésicos/antiinflamatorios), estando en la cabeza de medicamentos más consumidos seguidos de los antibióticos en segundo lugar. Cabe destacar que, las mujeres abusan de los analgésicos debido a que son tendentes a sufrir gran dolor en la época menstrual,
Otro punto a destacar, es cómo influye que una persona, normalmente amigos y familiares, sea aconsejada por otra para tomar un determinado fármaco cuando una de ellas presenta una dolencia, antes que acudir al médico, ya que a la otra le ha resultado efectivo en una dolencia concreta.
Finalmente, queremos destacar que esta práctica de automedicarse no es como tal una forma de autocuidado, como puede ser visto en algunas falsas creencias, sino que es una conducta que presenta una serie de riesgos que hay que tener en cuenta. Es por ello que, pensamos que es necesario educar a la población para que esta práctica no sea tan frecuente en nuestra sociedad y no sea un riesgo para la misma. ¡Feliz semana a todos! Y para terminar, aquí os deja una reflexión...
Buenas tardes a todos, os voy a hablar del quinto y último seminario de la asignatura de ETIC's.
En él hemos presentado nuestro trabajo de investigación. Debido a ciertos problemas personales mi grupo de investigación y yo hemos presentado nuestro trabajo con otro grupo de seminario distinto al nuestro hace tan sólo unas horas, concretamente el grupo 5 en vez del grupo 3. Expusimos nuestro trabajo entre mi compañero Irene y yo, mientras mi otra compañera, María, estaba pendiente por si necesitábamos algo durante dicha exposición. Os hablaré con mayor profundidad de nuestro trabajo en la próxima entrada.
A continuación, expusieron el resto de grupos, cuyos temas de investigación fueron los siguientes:
- El rol del trabajo cómo influye en el IMC de la persona (oficinistas, repartidores y personal de fábrica). - Los esteriotipos de Enfermería en personas que no están relacionadas con el ámbito ni poseen estudios de la Salud. - El conocimiento de primeros auxilios en el personal docente y no docente de un determinado colegio de la localidad de Sevilla. ¡Nos vemos en la próxima entrada!
Bueno chicos, hoy os hablaré de algo muy importante en la enfermería: el metaparadigma enfermero. Un metaparadigma es un conjunto de términos globales que detallan una serie de fenómenos principales que forman una disciplina y entre los cuales existe una relación que se establece de manera ideal y abstracta.
El metaparadigmo enfermero es el primer nivel de especificidad y perpectiva de los cuidados enfermeros. Pueden aparecer más fenónemos con el paso del tiempo, pero sus principales conceptos relacionados son:
- La persona
- El entorno
- Los cuidados enfermeros
- El concepto de salud
A partir de este concepto abstracto y superfluo se originan y establecen las distintas teorías y modelos de la enfermería.
El pasado 11 de Mayo, en la asignatura de género y salud presentamos nuestros vídeos acerca de los esteriotipos de salud y la violencia de género. En esta asignatura de la carrera de Enfermería hemos aprendido que el género también puede ser un determinante en la salud.
En el caso de mi grupo de Seminario nos basamos en la temática de la violencia de género. Gracias a la colaboración de mis compañeros como actores primarios y secundarios, guionistas o colaboradores, pude montar y crear este vídeo que nos muestra que debemos alzar la voz hacia cualquier señal el maltrato, porque no hay golpe más fuerte el que silencio.
Este pequeño cortometraje, fruto del esfuerzo y trabajo de todos los componentes del grupo 3 de Seminarios de 1º de Enfermería de la Escuela Universitaria Cruz Roja, quería compartirlo en mi muro y hablar un poco de él. Es una demanda a todas las víctimas de género, un grito de esperanza para ellas, que no callen lo que sienten, que alzen la voz y luchen por no vivir en un infierno, tienen respaldo y no están solas; y en cierto modo, una demanda al entorno de personas que somos meros espectadores de la violencia que sufren estas víctimas y no hacemos nada por evitar lo que está en nuestras manos.
"No dejes que el silencio gane la batalla"
Como futuros profesionales deberemos enfretarnos a situaciones duras y complicadas que tendremos que resolver y ser capaces de dominar. Es por ello que, tendremos que saber dar la fuerza y la energía de seguir adelante a estas personas que nos necesitan no sólo asistencialmente, si no ver en nosotros ese coraje y la esperanza para continuar hacia delante en el camino que aún les queda por andar, que no se sientan solas.
¿Sabeís de donde viene la figura de la Enfermera? ¿Sabéis como surgieron las Enfermeras de la Cruz Roja? ¿Os suena el Cuerpo de Damas Enfermeras? Pues bueno, os cuento una historia basada en hechos reales acerca de mi Escuela Universitaria de la Cruz Roja.
Tras los acontecimientos ocurridos en pleno reinado de Alfonso XIII, y el incremento de los conflictos bélico, el ascenso de la mortalidad infantil o el auge de enfermedades infecto-contagiosas, conllevó a que la población requería cuidados y medidas de hiegene cualificadas, así como, la asistencia a los heridos de guerra. Es por ello que, la máxima autoridad de la Cruz Roja, la cual formaba parte de la realeza, la Reina Victoria Eugenia de Battenberg decidió formar un cuerpo de enfermeras más cualificadas y dedicadas a dichas demandas.
Poco a poco, la formación de este Cuerpo de Damas Enfermeras, de figura joven y papel femenino, fue teniendo una formación más cualificada y práctica del ámbito de los cuidados y todo el entramado de la enfermería dentro de las instituciones de la Cruz Roja Española. A principios del siglo XX, se produjo un crecimiento en el ámbito enfermero, ya que la cualificación de estas Damas Enfermeras fue de mayor duración y de mayor experiencia práctica. Esta figura de la Dama Enfermera apareció por primera vez en el Hospital de San José y Santa Adela, bajo la delegación de Cruz Roja de Madrid. Espero que os haya gustado este pequeño recuerdo de nuestra profresión. Hasta pronto :)
Buenas noches a todos, ya acabando un poco el día terminaremos hablando de varios conceptos del mundo de la estadística enfermera, dadas en clase.
PROCEDIMIENTO MUESTRAL: Se trata de las técnicas de muestreo, es decir, el método por el cual escogemos a una población de estudio en la que podamos obtener un grado de probabilidad de que ese pequeño grupo contentga las características que estamos buscando. La población diana escogida aleatoriamente es, a partir de la cual obtenemos la muestra y sacamos las conclusiones. A partir de ella, deberemos hacer inferencia de la población entera (intervalos de confianza, en %).
En este procedimiento muestral hay que destacar también el tipo de muestreo y el tamaño de la muestra.
TIPOS DE MUESTREO: Entre los que destacan:
- Muestreo probabilístico: todos los sujetos de la población tienen una probabilidad distinta de cero en la selección de la muestra y es conocida a la hora de seleccionar los sujetos. Dentro de este tipo de muestreo existe diversas clases de muestreo probabilístico:
1. Aleatorio simple, el más fiable y equitativo.
2. Aleatorio sistemático, cada individuo tiene la misma probabilidad de ser escogido.
3. Estratificado, la población escogida de subdivide en grupos o estratos según presenten una cierta variabilidad o distribucción conocida.
4. Conglomerado, cuando no se posee de una lista detallada y enumerada de cada uno de los sujetos y resulta complicado elaborar la pobalción de estudio.
- Muestreo no probabilístico o de convenencia del investigador: puede haber personas en la población que no tengan propabilidad o se desconozca, de ser seleccionado la muestra. No existe probabilidad conocida y su muestreo se hace de forma arbitraria. En este caso no se puede considerar que la muestra sea representativa de una población completa. Dentro de este tipo de muestreo existe diversas clases de muestreo no probabilístico:
1. Accidental: Aquellos en los que los sujetos no tiene una probabilidad conocida o distinta de 0.
2. Por cuotas: escoger de forma arbitraria y con unos criterios de exclusión concretos.
3. Por conveniencia o intencional: El investigador decide según sus objeticos los elementos que integran la muestra.
Por último, y no menos importante, hay que destacar el TAMAÑO DE LA MUESTRA. Éste va a depender del error estándar. Se trata del volumen que posee nuestro espécimen de investigación.
Esto es todo por hoy, y por la asignatura, ¡feliz fin de semana a todos! P.D.: Espero que os haya sido ameno y, en especial, que no os haya resultado demasiado arduo y complicado.
En todo estudio de investigación en el que se analizan una serie de variables, no se puede olvidar hablar la hipótesis de dicho estudio. Tras realizar las pruebas estadísticas correspondientes,
- Hipótesis nula (Ho): Es aquella en la que no hay relación significativa entre las dos variables.
- Hipótesis alternatuva (Ha): En la que se plantea una relación o existen diferencias significativas entre las variables.
En relación a esta hipótesis planteada cabe destacar dos tipos de errores:
- Error tipo I o alfa: El investigador rechaza la hipótesis nula siendo verdadera en la población diana e la que se plantea el estudio. El investigador concluye que existe diferencia cuando realmente no la hay.
- Error tipo II o beta: El investigador no rechaza la Ho siendo ésta falsa en la población de estudio. El investigador concluye que ha sido incapaz de encontrar una diferencia que existe en la realidad.
El análisis de regresión lineal es una técnica estadística utilizada para estudiar la relación entre variables. Es un modelo matemático y estadístico que explica la relación de dependencia entre una variable dependiente, Y, con una variable independiente X. Podemos decir que una variable puede ser explicada por el comportamiento de otra, ya que al considerarse la relación lineal suponemos que: Y= F(X) , y al ser una función lineal, Y será igual a la ecuación de la recta: Y=aX+b. Tras plantear esta ecuación, se puede deducir que: Y(VD)=B1(X o VI)+Bo.
(donde B1 es igual a beta sub-uno y Bo, es igual a beta sub-cero) A continuación aplicamos la siguiente fórmula para saber cuanto vale B1: (en la imagen también podemos observr como se podría calcular Bo)
Finalmente, debemos calcular el coeficiente de correlación y el coeficiente de determinación. - Coeficiente de correlación (r): es un número adimensional, entre 1 y -1, que mide la fuerza y el sentido de la relación libealentre dos variables. - Coeficiente de correlación (r2): Se trata de elevar al cuadrado el coeficiente de correlación. Es un número adimensional, entre 0 y 1, que expresa el % de la relación entre la variable dependiente y la variable independiente.
Finalmente, siempre hay que realizar un test de comprobación de la hipótesis, en este caso, el test de Kendall, el cual se realiza mediante la siguiente fórmula:
Aquí os dejo un ejemplo de regresión lineal ya resuelto:
Continuaremos con los diversos test de hipótesis que utilizaremos para las variables en estudio.
En primer lugar, haremos un pequeño recordatorio de los tipos de variables:
Por tanto los test de hipótesis que deberemos emplear: (en cada uno de ellos dejaré un vídeo que explique con profundidad cada uno de ellos)
- Si se trata de una variable cualitativa frente a otra cualitativa, emplearemos una prueba de hipótesis de Chi Cuadrado.
- Si enfrentamos una cualitativa frente a una cuantitativa, el test de hipótesis correcto sería el Test de Student.
- Si son dos cuantitativas, realizamos una regresión lineal simple y el coeficiente de Pearson. Ambos conceptos los explicaremos con mayor profundidas en próximas entradas.
- En caso de ser una variable cualitativa policotómica frente a una cuantitativa, usamos el test de Anova, que sigue las directrice que vemos en las imagenes publicadas a continuación.
En esta entrada hablaremos de la tipificación de valores en estadística.
La tipificación de valores se puede realizar si trabajamos con una serie de variables continuas (variable dependiente y variable independiente) que siguen una distribucciñon normal y poseen más de 100 unidades.
La utilidad de este concepto estadístico nos permite saber si un valor cualquiera corresponde o no a la distribucción de frecuencia. Para ello, es necesario aplicar la siguiente fórmula, donde Sx corresponde a la desviación estándar, X al valor correspodiente y la otra letra restante, al valor de la media de los valores.
Espero que os haya sido de ayuda, así que os planteo un ejercicio resuelto para que lo apliquemos a la práctica.
Comenzamos un tema nuevo dentro del mundo de la estadística, en el que hablaremos de la hipótesis de los test de estadítica. Estos nos serán de gran ayuda para llevar a cabo nuestro proyecto de investigación y plantear los supuesto en nuestra aplicación informática de Epi-Info.
En las siguientes entradas plantearemos casos prácticos y ejemplos para ayudar a entender estos test de hipótesis en un trabajo de investigación. Plantearé el décimo y último tema de la asignatura.
Tras varias entradas sobre inferencia estadística os dejo resultos algunos casos prácticos que vimos en clase. Espero que os sea de gran ayuda y podáis aplicar los conceptos con facilidad.
CASO PRÁCTICO 1:
Un grupo de enfermera realiza un
estudio para conocer la frecuencia de lesiones causados por los sistemas de
extracción de sangre por vacio. Para ello una muestra de 150 pacientes se recoge
datos de las lesiones ocasionadas ayándose un total de 20 pacientes con
lesiones. Se pide que calcule el intervalo
de confianza de la frecuencia de lesiones por extracciones por vacio, del 95 y
99%.
Resolución:
CASO PRÁCTICO 2:
En una investigación sobre la obesidad en la población
femenina adscrita en el centro de salud se obtiene un resultado sobre una
muestra representativa de 233 mujeres que el peso medio de la muestra es de
69.6 kg. Y su desviación típica es de 9.8. Se pide que se calcule el intervalo
de confianza de la media del peso en toda la población adulta femenina adscrita
al centro de salud para un 95 y 99 % de confianza.
Resolución:
CASO PRÁCTICO 3:
En un
centro de salud se pretende realizar un estudio sobre tabaquismo, para lo que
se selecciona una muestra de 337 pacientes. Los enfermeros del centro de salud
encontraron que en total en la muestra había 83 fumadores habituales. Se pide
que calculemos el intervalo de confianza al 95 y al 99% para la proporción de
tabaquismo en el total de población del centro de salud.
Bueno, antes de seguir con el tema que nos queda pendiente vamos a hablar un poco de la cuarta sección de Seminarios que tuvimos ayer, el pasado 18 de Mayo.
Por un lado, estuvimos resolviendo dudas acerca de la asigantura y de antiguos problemas que no sabíamos plantear y no nos salían del todo bien... Pero gracias a los consejos del profesor nos costó menos realizar algunos de ellos. Así, se nos hará más ameno para el examen del próximo 24 de Junio.
También, se planteraon algunas dudas acerca del trabajo de investigación y su correspondiente protocolo, el cual tenía algunos errores que debíamos subsanar... entre ellos los de la referencias bibliográficas y el superíndice. Parece, que la gran mayoría de nosotros habíamos fallado en estos detalles y deberíamos correguirlos para hacer adecuadamente nuestro trabajo de investigación.
Por otro lado, planteamos ejercicios sobre la estadística inferencial y el profesor nos mostró como debiamos hacer las pruebas estadísticas de nuestro trabajo de investigación según el programa informático que estamos utilizando (Epi-Info 7.1.4.0.), como podemos ver en la imagen siguiente. En ella, según el tipo de variables con el que estemos trabajando, nos indica que tipo de prueba o test estadístico deberemos empelar.
Recuerdo que uno de los ejercicios que hicimos fue un Chi Cuadrado. El profesor nos dio unas nociones básicas para realizar sin dificultad alguna estos tipos de ejercicios.
Cabe destacar, que anteriormente a estos ejercicios, repasamos los tipos de variables que existen para saber exactamente qué test de hipótesis debemos plantear y realizar. Además, recordamos que tipos de errores que existen en relación a la hipótesis nula.
Todos estos conceptos los veremos con profundidad en próximas entradas entradas. ¡Seguimos en la próxima entrada!
En la inferencia estadística y muestro, no se nos puede olvidar hablar de los intervalos de confianza (Z). Éstos son un medio de conocer el parámetro de una población midiendo el error que tiene que ver con el azar, es decir. el error aleatorio. Son un par de numeros con un nivel de confianza determinados, pudiendo asegurar que el valor del parámetro es mayor o menos que ambos números.
El cálculo de estos intervalos de confianza se hacen considerando que el estimador muestral sigue una distribucción normal, como establece la toría central del límite. Para ello, se hace lo siguiente:
"Z" es un valor que depende del valor de confianza 1- α (α=error máximo admisible en ciencias de la salud: 5%) con que se quiere dar el intervalo. Por lo tanto, Z tiene que ver con el valor que va delnate de S en el TCL (Teorema Central del Límite). Si el intervalo de confianza (I.C.) es más alto, más probabilidad de que el intervalo esté dentro y la onda sera mayor. Por ello, hay que destacar estos niveles de confianza:
-Para nivel de confianza 68% z=1 (No suele utilizarse un intervalo de confianza del 68% porque asumimos un error máximo del 5%)
-Para nivel de confianza 95% z=1,96à2.
-Para nivel de confianza 99% z=2,58à3.
El signo significa que cuando se elija el signo negativo se conseguirá el extremo del intervalo y cuando se elija el psoitivo se trendrá el extremo superior.
Mientras mayor se la confianza que queremos otrorgar al intervalo, éste será más amplio, es decir, el extremo inferior y el superior estarán más separados, siendo el intervalo menos preciso.
Esto es todo por hoy. Aquí os dejo una frase para motivaros y haceros más amena la semana... ya queda menos para el fin de semana.
Hasta la próxima entrada, espero que os haya sido de ayuda. :)
En continuación a la entrada anterior sobre estadística inferencial, hablaremos sobre el teorema central del límite. El TCL indica que para estimadores que pueden ser expresados coo suma de valores muestrales, la distribución de estos valores sigue una cierta tendencia a la campana de gaus, es decir, una distribución normal. En esta distribución normal la media de los valores y la desviación típica es igual al error estándar del estimador del que se trate.
En el caso que se seleccionen 100 muestras como suma de valores muestrales, la distribución de sus valores sigue una distribución normal si calculara las medias y las traspasaramos a un histograma. Además, el correspondiente error estándar coincide con la desviación estándar (S) del histogrma: le sumamos y restamos a la media una vez la distribución estándar (error estándar), nos daría un valor de 68.26% de las observaciones, como podemos observar en la siguiente imagen. Como sigue una distribución normal, sigue los pincipios básicos de ésta y, por tanto, el error estándar en % corresponde a los valores siguientes.
1S/-1S -------------------- 68,26% de las observaciones (muestras) 2S/-2S--------------------- 95,45% de las observaciones 1,95S/-1,95S-------------- 95% de las observaciones 3S/-3S------------------- 99,73%de las observaciones 2.58S/-3S--------------- 99% de las observaciones En la próxima entrada seguiremos con los niveles de confianza. ¡Buenas a todos!
La estadística inferencia se trata de plantear un estudio en el ámbito sanitario para establecer relaciones entre variables. Al inferir nunca tienes la seguridad se que toda la población a la que estas estudiando te de unos resultado absolutos, es decir, que existe cierto error aleatorio y permite generalizar los datos de una muestra (estimaciones, desiciones, predicciones y otras generalizaciones). Se basa en la teoría de las probabilidades y trabaja con los datos que le propociona la estadística descriptiva. Para ello, hay que tener en cuenta una serie de términos:
- Población de estudio: conjunto de pacientes o individuos sobre los que queremos sacar la conclusión del estudio.
- Muestra de estudio: conjunto de individuos concretos que participan en el estudio.
- Tamaño muestral: al numero de individuos de la muestra
- Inferencia estadística: conjunto de procedimientos estadísticos que permiten pasar de los particular (muestra) a lo general (población).
- Técnicas de muestreo: procedimientos que permiten elegir muestras de tal forma que éstas reflejen las características de la pobación, de forma que evitemos el mayor número de sesgos.
- Muestreo probabilístico: Cuando elegimos un procedimiento al azar y evaluamos el error.
- Error aleatorio probabilístico:es el error asociado a esa medida de muestreo probabilístico.
- Muestreo no probabilístico: en este caso podemos evaluar el error aleatorio, el cual es evitable. - Error aleatorio no probabilístico: error asociado al muestreo no probabilítico
Hay que recordar que en el muestreo propabilístico, siempre que trabajemos con muestras, aunque sean represntativas (un parte de la población), se debe asumir un cierto error. Cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, más se favorece la reducción del error aleatorio por probabilidad.
Además, la estadísta indiferencial conlleva un proceso en el correspondiente estudio de investigación.
PROCESO DE INFERENCIA: Bucamos una población de estudio, y la medida que seguimos se conoce como parámetro. Se hace una selección aleatoria para obtener la muestra de estudio y por último, la medida de la variable de estudio obtenida se conoce como estimador. Y. al proceso por que mediante el estimador me acerco al parámetro se llama Inferencia.
Para ello, hay que seguir una serie de pasos principales:
1. Planteamiento del problema o cuestión. 2. Elaboración de un modelo teórico. 3. Extracción de la muestra (se aplica alguna técnica de muestreo). 4. Tratamiento de los datos (eliminamos errores y tabulamos los datos). 5. Estimación de parámetros con determinadas técnicas. 6. Contraste de hipótesis. 7. Conclusiones del estudio. CÁLCULO DEL ERROR ESTÁNDAR: Es la medida que trata de captar la variabilidad de los valores del estimador. En este cálculo mide el grado de variabilidad en los valores del estimador en las distinas muestras de un determinado tamaño que se pueda tomar de una población. Depende de si el estimador se trata de una media o de una proporción (frecuencia relativa), la fórmula será la siguiente: - Para medias: - Para frecuencia relativa:
De ambas fórmulas podemos deducir que cuanto menor sea el error estándar de un estimador, mayor fiabilidad tiene el valor de la muestra. Seguiremos con más entradas. Esto es todo por el momento. ¡Feliz día a todos!
Os hablaré un poco de la 3ª sección de Seminarios, el cual lo tuvimos el pasado día 11 de Mayo.
Empezamos hablando del trabajo de investigación y las pautas que debíamos seguir para diseñarlo correctamente. Además, tuvimos que entregar el cuestionario que creamos mediante Epi-Info 7.1.4.0. en mi grupo de investigación para llevar a cabo dicho estudio de investigación.
A continuación, el profesor nos dio una serie de nociones básicas sobre estadística descriptiva.
TRABAJO FINAL DE INVESTIGACIÓN: Este proyecto debe contenter estos puntos:
- Título: Es una frase en la que deberemos describir el contenido del estudio correspondiente. Este enunciado tiene que ser atractivo y lo más breve posible.
- Autores y afiliación: En este apartado se mencionará a los autores del estudio, el nivel académico de cada uno de éstos y la afiliación a la que pertenecen.
- Resumen: Se trata de sintetizar de forma clara y concisa el contenido completo del tema a estudiar en unas 250 palabras.
- Palabras claves o keys words: Se utiliza 4-6 palabras que sean claves en el contenido (términos DeCs o DeSh).
- Introducción: Debe responder a esta pregunta: ¿Cuál es el problema? O bien ¿Por qué es perinente?, por ello se debe contextualizar en aquellos artículos anterioresque estén en realción con el trabajo de investigación. Por tanto, hay que hacer una justificación con referencias en sistema de Vancouver o de APA y marco teórico del tema.
- Material y métodos: En este punto del trabajo de investigación deberemos explicar cómo se ha hecho el estduio del mismo para que sea reproducible, es decir, el tipo de estudio, la población a estudiar, criterios de inclusión, el material y los instrumentos empleados, el protocolo del mismo, entre otros aspectos importantes.
- Objetivos: cuáles son los objetivos generales a alcanzar con el estudio. Para ello, hay que empezar con palabras que sean infitinas y concisas.
- Hipótesis: si se plantea una hipótesis, explicarla de forma escueta y resumida.
- Resultados: Se tratan de todos los datos obtenidos mediante los instrumentos empleados. Éstos son expresados mediante estadística descrptiva y estadística inferencial (analítica).
- Discusión: En este apartado debemos interpretar los datos obtenidos, relacionandolos con los hallazgos de otros artículos publicados anteriormente relacionados con nuestro tema de investigación.
- Conclusión: Concisa y objetiva, contestando a los objetivos planteados en nuestro estudio.
- Agradecimientos: En el caso que se haya obtenido ayuda o colaboración de algún personaje relevante o alguna institución.
- Referencias bibliográficas: son toda aquella literatura empleada en el trabajo de investigación, debiendo estar expresada en normas de Vancouver o APA, toda ella en el mismo sistema.
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA: El profesor nos explicó lo necesario que debemos aplicar en nuestro trabajo de investigación y para ello, nos mostró las medidas de estadística analítica principales que he he explicado con mayor profundidad en entradas anteriores.
Cabe destacar, un concepto importante en la estadística descriptiva: el coeficiente de asimetría de Pearson, el cual lo dejo a modo de resumen en la siguiente imagen
Finalmente, tras ver cada uno de los conceptos mencionados en la estadística descriptiva, el profesor nos enseñó a utilizar el programa de Epi-Info para aplicar estos conceptos en nuestro trabajo de investigación. Para entenderlo con exactitud, os dejo un vídeo que lo explica con claridad.
Esto ha sido todo por el Seminario 3. Un saludo y hasta la próxima entrada. Ahora, ¡a trabajar en nuestro estudio de investigación con Epi-Info!
El pasado 6 de Abril en la asignatura de Historia, Técnicas y Métodos de la Enfermería I, planteamos cuáles eras las funciones de la Enfermería, y que es lo que socialmente se conoce como la figura del enfermero y sus funciones. Es por ello que, decidimos hacer este pequeño homenaje a nuestra futura profesión, que se valore aún más de lo que por el momento se conoce, y en especial, que hagamos ver al mundo entero que sin nosotros en la sanidad, nada sería posible. Somos el alma de los hospitales y el motor que mueve el funcionamiento de todos los pacientes. Porque Enfermería Hace Más de lo que creemos.
Aquí os dejo adjunto un vídeo muy interesante ;) y mi cartel, el cual hice con mi compi y amiga Irene (ambas presentes en el vídeo jeje), representando la promoción de la salud, tan importante en el rol del enfermero, nosotros tenemos que enseñar a potenciar las mejores medidas educaitvas saludables para nuestra salud.
No me queda nada más que decir que este pequeño grupo de la Cruz Roja estamos...
¡ORGULLOSOS SER ESTUDIANTES DE ENFERMERÍA! #EnfermeriaHaceMas
En el tema 9 entraremos en la estadística diferencial, en el cual hablaremos sonbre el muestreo y estimación de un estudio de investigación.
Continuaremos en los días siguientes, ya que debido a las continuas clases y seminarios no tendré tiempo para explicaros con profundidad la estadística inferencial. Que tengáis un buen fin de semana :)
Hoy, 12 de Mayo de 2016, conmemoramos nuestro gran día con el nacimiento de nuestra madre de la Enfermería, Florence Nightingale. Feliz día a todos los enfermeros, futuros enfemeros, estudiantes de enfermería o aquellos que quieran formar parte de ella. Hoy es día de recordar lo importante que es nuestra profesión, que sin la enfermería no existiría el cuidado a aquellos que lo necesitan, y no existiría la parte humana las profesión sanitaria.
Hoy, también hay que recordar a otras grandes figuras de la Enfermería como Virginia Herdenson, otro personaje importante en nuestra historia de la Enfemería. Por ello, en esta imagen que tenéis a continuación os dejo una impactante y hermosa frase sobre lo que para ella es la Enfemera y su rol en la sociedad.
Personalmente, esta frase citada de su libro "La Naturaleza de la Enfemería", no sólo muestra la parte humanística y social de la profesión enfermera, sino que es capaz de ir más allá de lo puramente sanitario.
