Ringelman.Cómo estudiar un estudio_7ed

68

Unidad

Estudiar un estudio

Miniestudio 3-7

Se encontró que fumar cigarrillos tiene un riesgo relativo de 10 para cáncer de pulmón en promedio. La exposición a factores

ambientales, como el radón en dosis altas, conlleva en promedio un riesgo relativo de 5 para cáncer de pulmón. La interacción fue estadísticamente significativa. Cuando hubo tanto la exposición a cigarrillos como a dosis altas de radón, se encontró que el riesgo relativo promedio era de aproximadamente 50.

Este es un tipo de interacción conocida como interacción multiplicativa . La interacción multipli- cativa implica que los riesgos se multiplican en lugar de sumarse. En otras palabras, si tanto el hábito tabáquico como la exposición a altas dosis de radón están presentes, el riesgo para quienes cuentan con ambos factores, en comparación con quienes no, es de 50 en lugar de 15. Este es un hallazgo importante porque sugiere que abordar cualquiera de los factores tendrá un impacto mucho mayor de lo esperado en las probabilidades de desarrollar cáncer de pulmón. Hemos explorado el signi cado de los resultados para los participantes en la investigación. Sin embargo, el trabajo aún no está terminado. Cuando se lee una investigación, interesa el signi cado no solo para quienes participaron en la investigación, sino también para aquellos que se encontrarán en la práctica. Estos pueden ser pacientes individuales, grupos de riesgo o poblaciones o comunidades. Así, el último componente de la extrapolación del marco MAARIE pide que se saquen conclusiones sobre quienes no están incluidos en la investigación. EXTRAPOLACIÓN El proceso de extrapolación requiere preguntarse qué dicen los resultados de la investigación sobre las personas no incluidas en el estudio y para las situaciones que este no aborda directamente. g Al realizar la extrapolación, el lector debe preguntar cómo los investigadores aplicaron los resultados en: ● Individuos, grupos o poblaciones que son similares al participante promedio de la investigación ● Situaciones que van más allá del alcance de los datos de la investigación ● Poblaciones o entornos que di eren de los de la investigación La extrapolación no es solo trabajo de los investigadores. De hecho, no están en la mejor posición para realizarla. Los investigadores a menudo quieren que las conclusiones de su estudio ten- gan las implicaciones más amplias posibles. Sin embargo, no pueden conocer las características de los individuos, instituciones o comunidades a quienes el lector desea aplicar la evidencia del estudio. Por lo tanto, el lector debe ser un experto en extrapolación. Debe comenzarse por ver cómo se pueden usar los datos de un estudio para extrapolarlos a individuos, grupos en riesgo y poblaciones o comunidades similares. Después se explorará la extrapo- lación más allá de los datos y a diferentes poblaciones y entornos. Extrapolación a individuos, grupos o poblaciones similares 6,7 La forma de extrapolación más cautelosa le pide al investigador que extienda las conclusiones a indi- viduos, grupos en riesgo y poblaciones similares a los incluidos en la investigación. En este proceso, por lo general, se puede continuar utilizando un abordaje cuantitativo, con un número limitado de suposiciones adicionales por parte del investigador. g La extrapolación también se denomina validez externa y generalización . Aquí se utiliza el término extrapolación porque es el más general. La de validez interna , en oposición a la validez externa , es una denominación que se utiliza para abordar cuestiones de evaluación del resultado, así como la interpretación de los datos para quienes se incluyeron en la investigación. En la literatura de las ciencias sociales y del comportamiento, la validez interna a menudo incluye la del contenido: qué tan bien la evaluación cubre todos los aspectos del fenómeno en estudio; la validez de constructo: qué tan bien la evaluación parece hacer una distinción significativa congruente con la teoría; y la validez de criterio: qué tan bien se correlacionó la evaluación con otras medidas bien aceptadas.