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elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0025">Introducción</span><p id="par0005" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para responder a las necesidades actuales de la sociedad, el proceso de aprendizaje de nuestros futuros profesionales médicos debe ser sometido a una revisión continua. La exploración de los procesos y métodos de enseñanza se realiza en buena medida gracias a la investigación en educación médica, que profundiza en la comprensión y los mecanismos que facilitan o dificultan la enseñanza-aprendizaje de la medicina. La investigación en educación médica debe ser un proceso sistemático y riguroso que garantice la precisión del estudio, con el objetivo de avanzar en el desarrollo científico de esta área de conocimiento y que consiga apoyar a otros investigadores<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0210"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a>.</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La mayor parte de los profesionales que se dedican a la actividad docente universitaria en ciencias de la salud tienen una formación científica e investigadora sólida en áreas de conocimiento de ciencias básicas o clínicas. Muchos de ellos tienen un interés genuino en saber cómo facilitar de la mejor manera posible el aprendizaje de sus estudiantes, con qué metodologías obtienen mejores resultados académicos o cómo evaluar los conocimientos o competencias adquiridos. Así mismo, la experiencia y el papel activo de los estudiantes suelen ser objeto de estudio. Es indispensable un manejo competente de las distintas técnicas de investigación específicas de educación médica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0215"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>.</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Este artículo pretende ser una guía ágil y clara que sirva de base a la hora de plantear un estudio de investigación en educación médica y que facilite la labor investigadora a los profesionales interesados en este campo. Como en cualquier trabajo de investigación, es fundamental saber transformar ideas y problemas en preguntas científicas pertinentes, plantearse unos objetivos y determinar qué metodología es la más adecuada para resolver nuestra pregunta de investigación y realizar un análisis de datos e interpretación de estos de manera rigurosa. En este trabajo trataremos la importancia de la pregunta de investigación y marco teórico, de las consideraciones éticas, y de las metodologías cuantitativa, cualitativa y mixta.</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0030">Metodología de la investigación en educación médica: planteamiento</span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0035">Pregunta de investigación</span><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El primer paso en la planificación de un estudio de investigación debe ser el planteamiento de una buena pregunta científica que dé respuesta a un problema generalizado en un contexto determinado. Esta pregunta es la piedra angular de cualquier investigación y debe abordar, en nuestro caso, problemas concretos relacionados con la educación médica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0215"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>. Las preguntas de temas amplios en el campo de la investigación educativa, como, por ejemplo, ¿funciona la educación basada en la evidencia?, son difíciles de contestar en un solo estudio por la diversidad de variables que puedan influir y, por lo tanto, las preguntas de este tipo son más apropiadas para revisiones sistemáticas, donde se aúnan resultados de distintos estudios sobre un mismo tema. Por ello, es más oportuno realizar preguntas de alcance local. No obstante, hay muchas preguntas pertinentes a las que se deben dedicar esfuerzos si queremos que la formación de los profesionales sanitarios, y más concretamente de los médicos, pueda basarse en la evidencia científica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0220"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>.</p></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0040">Marco teórico</span><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Una vez planteada la pregunta de investigación es fundamental la identificación del marco teórico en el que se basará la investigación<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0220"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>. Los investigadores deben aclarar, por tanto, el marco teórico que sustenta el estudio para que los lectores puedan comprender cómo los investigadores exploran sus preguntas y objetivos. En este sentido este posicionamiento teórico es doble, especialmente en estudios mixtos y/o cualitativos; por una parte, debe incluir el posicionamiento del investigador dentro de un marco educativo haciendo explícitas ciertas posturas a nivel ontológico y epistemológico, y por otra, realizar una revisión y el consiguiente posicionamiento a nivel más específico sobre el estado del arte en el área específica de la publicación<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0215"><span class="elsevierStyleSup">2,4</span></a>.</p><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0045">¿Dónde puedo empezar a buscar información para comenzar a documentar el marco teórico de mi pregunta?</span><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para integrar el conocimiento, establecer el marco conceptual y la pregunta de investigación y aclarar el diseño y los métodos de estudio, es necesario realizar una revisión bibliográfica exhaustiva<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0210"><span class="elsevierStyleSup">1,3</span></a>. El trabajo debe apoyarse en la literatura relevante que puede encontrarse a través de búsquedas bibliográficas en revistas, bien específicas sobre educación médica o más generales sobre educación o ciencias afines. Una buena estrategia es empezar con las revisiones sistemáticas sobre el tema en cuestión, ya que nos proporcionarán una visión global del mismo. Como base metodológica son recomendables revistas especializadas en educación médica, como <span class="elsevierStyleItalic">Academic Medicine</span>, <span class="elsevierStyleItalic">Medical Education</span>, <span class="elsevierStyleItalic">Medical Teacher</span>, <span class="elsevierStyleItalic">BMC Medical Education</span> o <span class="elsevierStyleItalic">Educación Médica</span>; bases de datos como SCOPUS, Medline o Web of Science, o libros como el de John Creswell, <span class="elsevierStyleItalic">Research Design</span>.</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La <span class="elsevierStyleItalic">Association for Medical Education in Europe</span> (AMEE) ha creado una serie de proyectos participativos o enfocados al desarrollo de la educación médica que contribuye con trabajos de investigación, análisis de estrategias y curricula, organiza reuniones científicas internacionales anuales para fomentar la discusión y la difusión de diversos temas de educación médica y proporciona información muy relevante en este campo. Entre estos proyectos destacan las <span class="elsevierStyleItalic">Guías AMEE</span> y las revisiones de <span class="elsevierStyleItalic">Best Evidence Medical Education</span> (BEME) <span class="elsevierStyleItalic">Collaboration (askAMEE)</span>, que compila la información existente de 14 preguntas básicas en educación médica como un buen punto de partida para recabar información<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0230"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a>:<ul class="elsevierStyleList" id="lis0090"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0005"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><a href="http://www.amee.org/">www.amee.org</a></p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0010"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><a href="https://amee.org/publications">https://amee.org/publications#amee-guides</a></p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0015"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><a href="http://www.bemecollaboration.org/Published+Reviews/">www.bemecollaboration.org/Published+Reviews/</a></p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0020"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><a href="https://amee.org/amee-initiatives">https://amee.org/amee-initiatives#askamee</a></p></li></ul></p></span></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0050">Consideraciones éticas previas al trabajo de investigación</span><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Como en cualquier otro campo de conocimiento, en los proyectos de investigación en educación médica hay que tener en cuenta las posibles implicaciones éticas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0230"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a>. Estas consideraciones éticas hacen que se deba incluir el consentimiento informado, el mantenimiento de la confidencialidad de los datos, la preservación del anonimato de los sujetos de estudio y el uso que vaya a hacerse de los resultados de la investigación. Antes de comenzar una investigación se debe revisar el código de conducta de la Universidad o Institución y solicitar el correspondiente permiso para llevarla a cabo, si fuera necesario<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0235"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>.</p><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La Asociación Americana de Investigación Educativa (AERA) ha desarrollado un código ético para la investigación educativa: <a href="https://www.aera.net/About-AERA/Key-Programs/Social-Justice/Ethical-Standards">https://www.aera.net/About-AERA/Key-Programs/Social-Justice/Ethical-Standards</a> (<span class="elsevierStyleItalic">American Educational Research Association</span>, 1916). Existe también la Guía AMEE n.°<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>53, en la que se recogen las consideraciones éticas y legales que deben tenerse en cuenta durante una investigación en educación médica y que constituye un buen instrumento de trabajo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0240"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>.</p></span><span id="sec0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0055">Metodología de la investigación en educación médica</span><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">McCusker y Gunaydin<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0245"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a> afirman que la elección del método adecuado para abordar una pregunta depende de la pregunta en cuestión, puesto que esta condicionará la metodología que debamos seleccionar. Esta metodología podrá encuadrarse dentro de las técnicas cualitativas, cuantitativas o una combinación de ambas. Además, se deben tener en cuenta otras variables, como la disponibilidad de recursos materiales y humanos para realizar la investigación, así como la disponibilidad de las herramientas o instrumentos que permitan el análisis de los resultados<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0250"><span class="elsevierStyleSup">9,10</span></a>.</p></span><span id="sec0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0060">Estudios de metodología cuantitativa</span><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Este tipo de metodología busca típicamente determinar la causa-efecto de los fenómenos de estudio, centrándose en correlaciones numéricas, teniendo en cuenta diferentes variables y generalizando los resultados a la población<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0260"><span class="elsevierStyleSup">11</span></a>. Las preguntas que se plantean en estos estudios suelen ser cerradas, y fundamentalmente se trata de estudios que pretenden medir el impacto de una intervención<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0265"><span class="elsevierStyleSup">12</span></a>.</p><span id="sec0045" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0065">Características del investigador</span><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los investigadores en las investigaciones cuantitativas se caracterizan por:<ul class="elsevierStyleList" id="lis0010"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0025"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Saber claramente de antemano lo que buscan, ya que hay un objetivo definido a partir de la hipótesis de origen<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0270"><span class="elsevierStyleSup">13</span></a>.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0030"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Planificar previamente el diseño metodológico antes de realizar la recopilación de datos, no existiendo normalmente modificaciones intermedias. El primer elemento implica la identificación de datos seguido de su cuantificación numérica.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0035"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Valorar la objetividad en la interpretación de los datos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0245"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>.</p></li></ul></p></span><span id="sec0050" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0070">Características/tamaño de la muestra</span><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En los estudios cuantitativos es fundamental determinar el tamaño muestral para que el estudio sea válido. Uno de los errores más frecuentes en los estudios de educación médica es partir de una muestra pequeña, lo que invalida los resultados y condiciona un uso limitado de los mismos. Existen métodos para determinar el tamaño muestral adecuado y cómo se ven influidos por distintos factores o variables<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0235"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>. A continuación, se exponen algunos:<ul class="elsevierStyleList" id="lis0015"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0040"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Cuando se espera que se observen grandes diferencias entre los grupos de estudio, no se requiere un tamaño de muestra muy grande. Sin embargo, cuando se estima que las diferencias sean pequeñas, se requiere un tamaño mayor.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0045"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En estudios longitudinales donde se espera un sesgo de deserción (debido a la pérdida de sujetos durante el seguimiento), se requiere un tamaño mayor de la muestra.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0050"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El número de variables que se estudian y el tipo de procedimientos estadísticos que se emplean pueden determinar el tamaño de la muestra. Como regla general, se pueden considerar treinta sujetos por variable<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0275"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a>.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0055"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Si se estudian poblaciones no distribuidas normalmente, es conveniente una muestra grande.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0060"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se pueden producir errores de muestreo y sesgos de muestreo. Cualquier diferencia entre la medida de la muestra y la medida de la población general se denomina error de muestreo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0235"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>.</p></li></ul></p></span><span id="sec0055" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0075">Características de la muestra</span><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Es importante definir de manera clara los criterios de inclusión y exclusión de los sujetos de estudio para evitar sesgos en la muestra. Hay que tener en cuenta factores tales como las características de la población a estudiar, la propia intervención o el contexto del estudio. La muestra de estudio debe ser homogénea y el instrumento de medida debe validarse. La existencia de un grupo control, que no reciba la intervención a analizar, facilita la credibilidad de la investigación en el contexto cuantitativo, pero en estudios de investigación en educación médica esto no siempre es posible, bien por problemas logísticos o incluso éticos dentro de una institución<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0235"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>.</p><p id="par0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Riva et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0280"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a> describieron un enfoque útil, denominado PICOT, que explora los efectos de una intervención educativa y que incluye una serie de elementos:<ul class="elsevierStyleList" id="lis0020"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0065"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La población de estudio <span class="elsevierStyleItalic">(Population)</span>. Se refiere al conjunto de sujetos de la muestra que se quieren reclutar para el estudio.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0070"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0145" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La intervención <span class="elsevierStyleItalic">(Intervention)</span>. Se refiere a la intervención formativa en educación médica que se proporcionará a los estudiantes sujetos del estudio.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0075"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0150" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las condiciones de control <span class="elsevierStyleItalic">(Control)</span>. Se refiere al grupo de referencia que no ha recibido la intervención formativa.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0080"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0155" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La medida del resultado <span class="elsevierStyleItalic">(Outcome)</span>. Se refiere a la forma en la que se miden los resultados para examinar la efectividad de la intervención.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0085"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0160" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El tiempo de medida <span class="elsevierStyleItalic">(Time)</span>. Describe la duración de la recopilación de datos.</p></li></ul></p></span><span id="sec0060" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0080">Recolección de datos cuantitativos</span><p id="par0165" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Existen diversos métodos para recolectar datos que permitan un análisis numérico de los mismos. Los más utilizados son los cuestionarios. Otra forma de recoger datos es la que se realiza a través de las calificaciones obtenidas para medir el rendimiento académico con diferentes metodologías de aprendizaje, o, por ejemplo, diferentes modelos curriculares. Los exponemos a continuación con más detalle.</p><p id="par0170" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Cuestionarios.</span> Proporcionan información mayoritariamente numérica de tendencias, actitudes u opiniones de la población de estudio. El diseño del cuestionario es fundamental para garantizar la recopilación de datos que permita obtener información fiable sobre el fenómeno en estudio. Se pueden realizar dos tipos de preguntas, con respuestas cerradas o abiertas, teniendo en cuenta que cada uno de esos formatos tiene sus ventajas y sus inconvenientes<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0215"><span class="elsevierStyleSup">2,16</span></a>: las preguntas cerradas son más fáciles de analizar porque pueden precodificarse, y eso simplifica el manejo de los datos y su recopilación, mientras que las preguntas abiertas proporcionan una mayor información, pero sin embargo son difíciles de cuantificar. Las preguntas abiertas son más adecuadas para análisis cualitativos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0290"><span class="elsevierStyleSup">17</span></a>. Por otro lado, la redacción de las preguntas con respuestas cerradas es más compleja porque el encuestado tiene que elegir una de las opciones que se le presentan sin dar lugar a interpretaciones<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0285"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a>. Las preguntas con respuestas cerradas se pueden utilizar para determinar el nivel de importancia asignado a los ítems por los encuestados a través de unas escalas de calificación. Las escalas más utilizadas son tipo Likert, en las que se pide a los encuestados que califiquen el nivel de acuerdo o la importancia de una serie de ítems. Generalmente se utilizan escalas de 5 o 7 puntos, donde 1 indica el desacuerdo o la poca importancia y el 5 o 7 el totalmente de acuerdo o muy importante. También se suelen utilizar escalas con un número par de posibilidades para evitar que los encuestados se decanten por la valoración intermedia. Se pierde información, pero se gana en claridad.</p><p id="par0175" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se considera que un cuestionario es válido cuando se ha demostrado que efectivamente mide aquello para lo que fue diseñado. Para ello, determinar la validez y la fiabilidad del cuestionario es imprescindible<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0295"><span class="elsevierStyleSup">18</span></a>.</p><p id="par0180" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Medición del rendimiento académico.</span> Se pueden utilizar datos cuantitativos que reflejen el rendimiento de los estudiantes como medida, por ejemplo, de la efectividad de una metodología de aprendizaje. Se puede abordar de manera descriptiva calculando las frecuencias de aprobados, suspensos, distribución de notas o estudios más sofisticados con análisis estadísticos en función de las variables elegidas<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0300"><span class="elsevierStyleSup">19,20</span></a>.</p></span><span id="sec0065" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0085">¿Qué hago una vez tengo los datos?</span><p id="par0185" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Paso 1.</span> Organizar los datos obtenidos. Informar sobre el número de miembros de la muestra que participaron y los que no participaron<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0235"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>. Es necesario comprender la naturaleza de medición de una variable, es decir, si las variables se medirán como una numeración continua (por ejemplo, de 18 a 36) o como una numeración categórica dicotómica (por ejemplo, mujeres<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1, hombres<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2).</p><p id="par0190" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Paso 2.</span> Estadística descriptiva: realizar un análisis descriptivo de datos para todas las variables dependientes e independientes en el estudio. Este análisis debe indicar distribuciones de frecuencias y sus representaciones gráficas, medidas de tendencia central y varianza (desviación estándar). La estadística descriptiva bivariada implica asociaciones entre dos variables, y se calcula mediante el coeficiente de correlación de Pearson.</p><p id="par0195" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Paso 3.</span> Estadística inferencial: establecer los modelos estadísticos en los que se basarán las conclusiones de nuestra observación, justificando la elección de la prueba estadística. Las pruebas estadísticas bivariadas y multivariadas se basan en procedimientos estadísticos como la prueba t de Student, el análisis de varianza, la prueba chi-cuadrado y regresiones múltiples<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0235"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>. Para elegir el tipo de prueba estadística se puede hacer consulta de literatura o libros como Gravetter y Wallnau, décima edición (2020). Tanto para la estadística descriptiva como para la estadística inferencial pueden utilizarse paquetes de software estadísticos como SPSS, SAS o R.</p><p id="par0200" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Paso 4.</span> Escoger una buena representación gráfica de las conclusiones de nuestro estudio en función de las pruebas estadísticas utilizadas y que represente de manera fiable nuestras conclusiones<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0310"><span class="elsevierStyleSup">21</span></a>.</p></span><span id="sec0070" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0090">Validación de estudios cuantitativos</span><p id="par0205" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En metodología cuantitativa, la medición se refiere a la asignación de números a sujetos de estudio de manera sistemática para representar las propiedades de cada uno de ellos. De tal manera, los datos de la investigación solo son confiables en la medida en que confiamos en la medición utilizada para obtener dichos datos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0270"><span class="elsevierStyleSup">13</span></a>. Existen dos conceptos importantes, denominados validación <span class="elsevierStyleItalic">(validity)</span> y confiabilidad o fiabilidad <span class="elsevierStyleItalic">(reliability)</span>. La validación confirma que el instrumento realmente mide lo que está destinado a medir, mientras que la confiabilidad se refiere a la capacidad de una prueba para medir de manera consistente, es decir, los resultados deberían ser más o menos los mismos (replicabilidad de la prueba) si se repite el instrumento de medición varias veces<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0235"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>.</p><p id="par0210" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se deben emplear recursos estadísticos para validar las escalas utilizadas y clasificar los datos obtenidos, así como la normalidad de la distribución de la muestra de nuestro estudio. Si la propuesta contiene un instrumento con escalas o un plan para desarrollar escalas, hay que identificar el procedimiento estadístico para lograrlo. También se debe mencionar la confiabilidad para la consistencia interna de las escalas. La consistencia interna de un test o de una medida depende del grado en el que los ítems de la escala usada son homogéneos entre sí. El método más adecuado para calcular la consistencia interna de un cuestionario o una encuesta es el cálculo del alfa de Cronbach. Hay que tener en cuenta que el cálculo de este parámetro estadístico se aplica en una determinada medida y en un momento concreto, así que puede variar. Otra prueba estadística que se puede llevar a cabo para medir la consistencia interna es el cálculo de la fórmula Spearman-Brown, que consiste en dividir el test en dos mitades y calcular si ambas proporcionan el mismo resultado<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0310"><span class="elsevierStyleSup">21</span></a>.</p><p id="par0215" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por otro lado, existen numerosas amenazas que cuestionen la posible conclusión del investigador que indiquen que el resultado de una intervención se deba a la intervención en sí y no a otros factores. Se definen dos tipos de amenaza para la validez de un estudio, externa e interna:<ul class="elsevierStyleList" id="lis0025"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0090"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0220" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Amenazas internas: son las relacionadas con el procedimiento experimental, las metodologías utilizadas o las experiencias de los participantes.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0095"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0225" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Amenazas externas: son las relacionadas con los participantes en sí o su contexto personal o social que limitan las posibilidades de generalizar a otras poblaciones<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0310"><span class="elsevierStyleSup">21</span></a>.</p></li></ul></p><p id="par0230" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Buenas referencias para llevar a cabo estudios cuantitativos que incluye mayor detalle son Tavakol y Sandars<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0235"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a> y Ratelle et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0270"><span class="elsevierStyleSup">13</span></a>.</p></span></span><span id="sec0075" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0095">Estudios de metodología cualitativa</span><p id="par0235" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los estudios cualitativos comienzan en supuestos ontológicos (supuestos acerca de la naturaleza de la realidad) y epistemológicos (supuestos referentes a la naturaleza del conocimiento). Estos estudios profundizan en conceptos que puedan ayudar a comprender mejor un fenómeno, en situaciones naturales (no experimentales), dando importancia al significado, las experiencias y los puntos de vista de los participantes del estudio. Asumen que la realidad se construye de forma social y el proceso inquisitivo asociado no es independiente de los valores intrínsecos a la sociedad donde se ubica el estudio o a las creencias del propio investigador<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0315"><span class="elsevierStyleSup">22</span></a>. A diferencia de la metodología cuantitativa, el investigador no es un observador, sino que puede participar en mayor o menor medida en la investigación, como ocurre en la observación participativa o en los proyectos de investigación acción<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0310"><span class="elsevierStyleSup">21</span></a>. La metodología cualitativa responde a preguntas como<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0265"><span class="elsevierStyleSup">12</span></a>: ¿por qué?, ¿cómo?, ¿cuál es la naturaleza de…? Si el objetivo es comprender cómo una comunidad o los individuos dentro de ella perciben una práctica educativa en particular, entonces los métodos cualitativos son más apropiados<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0245"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>. De manera general, dentro del contexto de la educación médica esta aproximación se utiliza en las siguientes situaciones<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0310"><span class="elsevierStyleSup">21</span></a>:<ul class="elsevierStyleList" id="lis0030"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0100"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0240" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para complementar o aclarar datos de estudios cuantitativos (estudios explicativos) normalmente <span class="elsevierStyleItalic">a posteriori</span> a un estudio cuantitativo.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0105"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0245" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para explorar fenómenos complejos que tienen difícil respuesta en estudios cuantitativos (estudios de exploración).</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0110"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0250" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para recabar las opiniones de los estudiantes o los profesores.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0115"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0255" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para facilitar el proceso de implantación de una intervención educativa compleja.</p></li></ul></p><p id="par0260" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En los estudios cualitativos es fundamental tener en cuenta que se deben describir las posibles relaciones entre los investigadores y los participantes, ya que pueden suponer un sesgo (equipo de investigación y la reflexividad). Además, se debe aclarar el marco teórico en el que se sustenta el estudio, para que los lectores puedan comprender cómo los investigadores exploran sus objetivos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>.</p><p id="par0265" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los tipos de estudio descritos en investigación cualitativa son<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0315"><span class="elsevierStyleSup">22,23</span></a>:<ul class="elsevierStyleList" id="lis0035"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0120"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0270" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Teoría fundamentada.</span> Se trata de una investigación inductiva que analiza sistemáticamente los datos cualitativos con el objetivo de generar teorías a través de los puntos de vista de los participantes.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0125"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0275" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Etnografía.</span> Para comprender las culturas de grupos con características compartidas; un ejemplo de investigación etnográfica usando entrevistas semiestructuradas y grupos focales se describe en Woolf et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0325"><span class="elsevierStyleSup">24</span></a>.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0130"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0280" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Fenomenología</span>. Para describir el significado y la importancia de las experiencias. Trata de describir experiencias vividas de los sujetos de estudio, ya que han vivido directamente el fenómeno de investigación.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0135"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0285" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Estudio genérico cualitativo.</span> Son los más comunes en educación médica; pueden ser interpretativos o descriptivos, y normalmente emplean técnicas de análisis temático, pudiendo centrarse en el discurso o en el contenido<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0330"><span class="elsevierStyleSup">25</span></a>.</p></li></ul></p><span id="sec0080" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0100">Características del investigador</span><p id="par0290" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los investigadores de las investigaciones cualitativas se caracterizan por:<ul class="elsevierStyleList" id="lis0040"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0140"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0295" class="elsevierStylePara elsevierViewall">No es necesario tener una hipótesis de partida, sino que se podría introducir durante las primeras etapas, dependiendo de la naturaleza de la investigación, lo que es característico en estudios exploratorios.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0145"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0300" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El investigador puede tener dos papeles: actuar ajeno a la innovación/intervención educativa en la recogida de datos, o bien estar involucrado activamente en la investigación, por ejemplo, en estudios de investigación acción u observación participante<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0335"><span class="elsevierStyleSup">26</span></a>.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0150"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0305" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Aclara su identidad y posicionamiento respecto a aspectos ontológicos y epistemológicos, mejorando así la credibilidad y la capacidad de evaluar cómo estos factores pueden haber influido sobre las observaciones<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0155"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0310" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Realizar la recolección de datos en un entorno natural, en el contexto real de los participantes.</p></li></ul></p></span><span id="sec0085" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0105">Características/tamaño de la muestra</span><p id="par0315" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El número de participantes dependerá del alcance y del diseño del estudio, la naturaleza del tema y la calidad de los datos. El número de participantes en estudios cualitativos suele ser considerablemente menor que en estudios cuantitativos: en un estudio de fenomenología podemos incluir de 1 a 10, mientras que un estudio de teoría fundamentada puede usar de 10 a 60 participantes.</p><p id="par0320" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El número de participantes/informantes es una cuestión de criterio que depende de la calidad de la información recopilada. El factor clave para evaluar el número de participantes en los estudios de investigación cualitativa es el principio de saturación de datos, lo que significa que no se añade nueva información con nuevos participantes, llegando a la redundancia o punto de saturación. En este sentido el análisis informa sobre la decisión de seleccionar a más participantes o no; el número exacto de participantes no se conoce <span class="elsevierStyleItalic">a priori</span>, hecho que constituye una diferencia importante respecto a los estudios cuantitativos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0235"><span class="elsevierStyleSup">6,12</span></a>.</p></span><span id="sec0090" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0110">Características de la muestra</span><p id="par0325" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Hay que definir cómo se ha seleccionado a los participantes. Generalmente se utiliza un muestreo intencional que implica la selección de participantes que comparten características particulares y que tienen el potencial de proporcionar datos ricos, relevantes, diversos y pertinentes con la pregunta de investigación<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>.</p></span><span id="sec0095" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0115">Recolección de datos cualitativos</span><p id="par0330" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La mayoría de las investigaciones cualitativas en educación médica implican el uso de entrevistas y grupos focales, aunque dentro de la investigación cualitativa pueden realizarse muchas otras técnicas, como son la observación, el análisis de manuscritos etc.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>. Las entrevistas o grupos de discusión pueden ser presenciales, virtuales o telefónicas. En cualquier caso, son grabadas para posteriormente transcribirse y realizar el análisis, que puede ser manual o apoyarse con softwares<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0290"><span class="elsevierStyleSup">17</span></a>.</p><p id="par0335" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los instrumentos que suelen usarse para obtener datos cualitativos son los siguientes:<ul class="elsevierStyleList" id="lis0045"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0160"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0340" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Entrevistas.</span> La entrevista busca describir y comprender aspectos relacionados con la pregunta de investigación. Generalmente tratan preguntas abiertas (se usan como guía) y pueden variar de una entrevista a otra<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0320"><span class="elsevierStyleSup">23</span></a>. Existen varios tipos de entrevista que se pueden llevar a cabo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0340"><span class="elsevierStyleSup">27</span></a>:</p></li></ul></p><p id="par0350" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Estructuradas:</span> las preguntas están definidas previamente. El investigador no suele realizar ningún tipo de comentario o apreciación, más allá de los adecuados para realizar una escucha activa que facilite la conversación. Los resultados pueden cuantificarse en función del número de veces que aparezca un concepto (tema o código) en función de los objetivos de la investigación; <span class="elsevierStyleItalic">no estructuradas:</span> las preguntas son abiertas y el investigador no tiene un guion predeterminado. Se trata de mantener conversaciones más informales que las estructuradas, en el propio contexto de estudio. Se suelen utilizar en estudios etnográficos y generalmente en fases exploratorias y <span class="elsevierStyleItalic">semiestructuradas:</span> constan de preguntas previamente preparadas que guían a los participantes hacia temas concretos (categorías deductivas que nacen del marco teórico o de la hipótesis) y además permiten que surjan temas no programados (categorías inductivas o emergentes) introducidas por los entrevistados. Algunos ejemplos de estudios cualitativos con entrevistas semiestructuradas pueden encontrarse en Hansen et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0345"><span class="elsevierStyleSup">28</span></a> y Xie et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0350"><span class="elsevierStyleSup">29</span></a>.<ul class="elsevierStyleList" id="lis0055"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0180"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0370" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Grupos focales.</span> Organizados generalmente con 4 a 12 personas, habitualmente tienen como objetivo debatir un tema específico. Inicialmente los moderadores comienzan planteando preguntas abiertas sobre el tema para ir evolucionando hacia preguntas más concretas. Se organizan con participantes que comparten determinadas características relevantes para el estudio<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0185"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0375" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Observaciones.</span> Abarcan desde breves observaciones de tareas específicas hasta observaciones prolongadas. Las notas de campo son el instrumento que se suele utilizar para el análisis posterior a la observación. Además, el investigador incluye comentarios sobre sus especulaciones. Debemos tener en cuenta el efecto del investigador, o <span class="elsevierStyleItalic">hawthorne</span><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0320"><span class="elsevierStyleSup">23</span></a>. Un ejemplo de estudio observacional se incluye en Kennedy et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0355"><span class="elsevierStyleSup">30</span></a>.</p></li></ul></p></span><span id="sec0100" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0120">¿Qué hago una vez tengo los datos?</span><p id="par0380" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Paso 1.</span> Organizar y preparar los datos para el análisis. Esto implica transcribir entrevistas y escribir notas de campo de la forma más inmediata posible durante la entrevista o una vez terminada esta. Existen programas para realizar transcripciones de audio o vídeo, como el F4transkript<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0310"><span class="elsevierStyleSup">21</span></a>.</p><p id="par0385" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Paso 2.</span> Leer la información para obtener una idea de la información recopilada y reflejar su significado general. Algunos investigadores cualitativos escriben notas en márgenes o comienzan a registrar reflexiones generales en esta etapa. Al analizar los datos se pueden realizar diversos tipos de análisis<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0360"><span class="elsevierStyleSup">31</span></a>:<ul class="elsevierStyleList" id="lis0060"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0190"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0390" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Inductivo.</span> Se parte de temas emergentes que surjan de los datos y <span class="elsevierStyleItalic">a priori</span> no influidos por el investigador. Esta forma de análisis es característica de estudios de teoría fundamentada.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0195"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0395" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Deductivo.</span> Informado por el marco teórico en el que el investigador busca evidencias en los datos para describir o resolver aspectos relacionados con la pregunta de investigación.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0200"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0400" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Mixto.</span> El análisis puede ser mixto partiendo de temas deductivos generales y permitir que existan otros generados a partir del análisis de datos.</p></li></ul></p><p id="par0405" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Paso 3.</span> Realizar un análisis detallado mediante un proceso de codificación. Consiste en organizar el material en fragmentos o segmentos de texto antes de dar significado a la información. Para ello se categoriza con un término significativo o palabra clave. Suelen utilizarse programas como MAXqda, Atlas.ti o QSR NVivo. Este proceso puede incluir una reducción de las categorías<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0360"><span class="elsevierStyleSup">31,32</span></a>.</p><p id="par0410" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Paso 4.</span> Usar el proceso de codificación para generar una descripción del entorno o las personas, así como clasificar en categorías o temas para el análisis. Es recomendable usar la codificación para generar de cinco a siete temas o categorías. Estos temas son los que aparecen como hallazgos importantes en estudios cualitativos y a menudo se usan para crear encabezados en las secciones de los estudios. Se aconseja mostrar múltiples perspectivas de los individuos respaldadas por diversas citas o lenguaje literal que hayan utilizado <span class="elsevierStyleItalic">(verbatim)</span><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0370"><span class="elsevierStyleSup">33</span></a>. Así, se apoya la veracidad de los temas propuestos y se dota de trasparencia al estudio. Los <span class="elsevierStyleItalic">verbatim</span> serían equiparables a los resultados numéricos en los estudios cuantitativos. A la hora de la codificación es importante definir correctamente los códigos que se van generando, comparando constantemente los datos con los códigos y escribiendo notas sobre los mismos; también se debe coordinar el equipo de investigación encargado en la codificación en el caso de que sean varias personas.</p><p id="par0415" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Paso 5.</span> Definir los temas, mediante descripción detallada de los mismos (completada con subtemas, múltiples perspectivas de individuos y <span class="elsevierStyleItalic">verbatim</span>) o un relato con temas interconectados. También pueden usarse imágenes, figuras o tablas.</p><p id="par0420" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Paso 6.</span> Interpretar los datos. A pesar de que el investigador debe intentar ser lo más objetivo posible, la interpretación depende, en muchos casos, del investigador, lo que aporta valor al estudio desde su propia cultura y experiencia. Así mismo, es fundamental considerar el entorno de la investigación. Deben además incluirse comparaciones con hallazgos obtenidos a partir de la literatura, que pueden generar nuevas preguntas. Por lo tanto, la interpretación en la investigación cualitativa puede tomar muchas formas, adaptarse a diferentes tipos de diseños y ser flexible para transmitir significados personales. Aun así, las conclusiones deben apoyarse con los <span class="elsevierStyleItalic">verbatim</span><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0310"><span class="elsevierStyleSup">21</span></a>. Un ejemplo de cómo se llevó a cabo un estudio cualitativo se recoge en McLellan et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0375"><span class="elsevierStyleSup">34</span></a>.</p></span><span id="sec0105" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0125">Validación de estudios cualitativos</span><p id="par0425" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los conceptos relevantes para la calidad de los datos son<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0235"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>:<ul class="elsevierStyleList" id="lis0065"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0205"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0430" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Credibilidad.</span> A pesar de que el investigador cualitativo pueda ser un agente activo en el entorno de la investigación y su posicionamiento teórico (positivista, constructivista, etc.) afecta a cómo conduce la investigación, su interpretación de los datos debe ser fiel a ellos. Es decir, que al realizar la interpretación de los resultados pueda apoyar sus conclusiones con los datos del estudio, en este sentido es necesario evidenciar las mismas con los <span class="elsevierStyleItalic">verbatim</span> pertinentes.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0210"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0435" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Confiabilidad.</span> El investigador debe asegurar que los resultados se replicarían si volviera a entrevistar a los mismos participantes en las mismas circunstancias<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0265"><span class="elsevierStyleSup">12</span></a>.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0215"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0440" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Confirmabilidad.</span> Se refiere a que la precisión de los hallazgos del estudio está basada en los puntos de vista de los participantes. Es importante verificar las transcripciones para asegurarse de que no contengan errores cometidos durante las mismas. Es recomendable compartir con las personas entrevistadas las conclusiones propuestas a partir de la transcripción.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0220"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0445" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Transferibilidad.</span> Las conclusiones de la investigación cualitativa se podrían trasladar a otros entornos, contextos o grupos, siempre adaptándolos a las situaciones concretas, aunque no es un objetivo prioritario de este tipo de estudios. Artículos de calidad para la consulta de cómo realizar estudios cualitativos son el de Cleland<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0315"><span class="elsevierStyleSup">22</span></a> y el de Cristancho et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0320"><span class="elsevierStyleSup">23</span></a>.</p></li></ul></p></span></span><span id="sec0110" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0130">Estudios de metodología mixta</span><p id="par0450" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los estudios de metodología mixta integran los métodos cuantitativos y cualitativos potenciando las fortalezas de ambas metodologías y resolviendo preguntas de investigación más complejas. Este tipo de metodología proporciona robustez al estudio y solidez a la interpretación de los resultados, ya que, si los resultados de la aplicación de las dos metodologías son concordantes, validan los hallazgos; y si son discordantes, amplían la indagación.</p><span id="sec0115" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0135">Tipos de estudios de metodología mixta</span><p id="par0455" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Creswell<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0310"><span class="elsevierStyleSup">21</span></a> propone clasificar los estudios mixtos en función de tres posibles consideraciones:<ul class="elsevierStyleList" id="lis0070"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0225"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0460" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El tiempo en el que ocurren las fases <span class="elsevierStyleItalic">(strands)</span> del estudio a nivel de la recolección de datos. Según las necesidades del estudio, la primera fase puede ser la cualitativa seguida de la cuantitativa, o viceversa; son estudios secuenciales. Un ejemplo serían los estudios para el desarrollo de instrumentos: a partir de información cualitativa generada, se elaboran instrumentos cuantitativos (cuestionarios, checklist, etc.), que estarán basados en las opiniones de los participantes<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0380"><span class="elsevierStyleSup">35</span></a>. Otro ejemplo serían modelos secuenciales explicativos: los resultados o preguntas cuantitativas son confirmados o complementados cualitativamente. Finalmente, estudios concurrentes en los que los datos de ambas técnicas cualitativa y cuantitativa se obtienen simultáneamente y de la misma población.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0230"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0465" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El peso de cada parte, cualitativa o cuantitativa. El investigador debe decidir si ambas partes, cuantitativa y cualitativa, del estudio tienen el mismo peso o una de ellas es dominante.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0235"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0470" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Cuando ocurre el «encuentro» entre las dos fases. En un estudio mixto es necesario planificar dónde vamos a integrar las dos fases. Ambas partes del estudio deben interactuar en algún momento. Los estudios pueden «conectar» en la denominada interfase cuando se interpretan los datos haciéndolo de forma integradora con los dos enfoques. Dentro de este enfoque son comunes los estudios de triangulación concurrente, donde además se validan resultados e interpretaciones obtenidos por uno y otro método. En otras ocasiones en estudios secuenciales, los resultados de la fase cuantitativa determinan cómo se va a realizar el muestreo intencionado de la cualitativa. Finalmente, en algunos casos uno de los estudios está embebido en el otro, siendo el primero complementario y de menor envergadura<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0310"><span class="elsevierStyleSup">21</span></a>.</p></li></ul></p></span><span id="sec0120" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0140">¿Qué hago una vez tengo los datos?</span><p id="par0475" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Algunas de las estrategias más comunes en el análisis de datos en metodología mixta son:<ul class="elsevierStyleList" id="lis0075"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0240"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0480" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Transformación de datos.</span> En las estrategias concurrentes suelen cuantificarse los datos cualitativos. Esto implica crear códigos y temas cualitativamente, para después contar las veces que aparecen en el texto. Esta cuantificación de los datos cualitativos permite su comparación con los cuantitativos. No obstante, no es siempre necesario ni recomendable.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0245"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0485" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Explorar los valores atípicos.</span> En el modelo secuencial, un análisis de datos cuantitativos en la primera fase puede generar casos extremos o atípicos. Las entrevistas cualitativas de seguimiento de estos casos atípicos pueden proporcionar información sobre los resultados.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0250"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0490" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Crear una matriz.</span> En estudios concurrentes, combinar información de los datos recopilados cuantitativos y cualitativos en una matriz es una manera de integrar los datos. El eje horizontal de esta matriz podría ser una variable categórica (tipo de profesional de la salud: médico, enfermera) y el eje vertical sería la información cualitativa (temas que surgen del tipo de relación de estos profesionales con el paciente). La información en las celdas podría ser <span class="elsevierStyleItalic">verbatim</span> de los datos cualitativos, recuentos del número de códigos de los datos cualitativos o una combinación. Los programas cualitativos proporcionan matrices para las investigaciones de métodos mixtos (p.ej., ATLAS.ti).</p></li></ul></p></span><span id="sec0125" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0145">Validación de estudios de metodología mixta</span><p id="par0495" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se recomienda considerar la validación de este tipo de estudios en sí misma, no tratando de manera separada la validez de las fases cuantitativa y cualitativa. Este tipo de validación se denomina <span class="elsevierStyleItalic">legitimación</span> y fue descrita por Onwuegbuzie<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0385"><span class="elsevierStyleSup">36</span></a>.</p><p id="par0500" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Algunos ejemplos de estudios mixtos son los de Lavelle et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0390"><span class="elsevierStyleSup">37</span></a> y de Halcomb y Hickman<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0395"><span class="elsevierStyleSup">38</span></a>. Ejemplos de artículos de investigación en educación médica se puede encontrar en Sánchez et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0305"><span class="elsevierStyleSup">20</span></a> y en Fisher et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0400"><span class="elsevierStyleSup">39</span></a>.</p></span></span></span><span id="sec0130" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0150">Modelos para el abordaje de investigaciones en educación médica</span><p id="par0505" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Existen modelos que permiten tener una visión general sobre los distintos abordajes en investigación en educación médica. Estos modelos tratan de organizar y conectar las diferentes facetas del estudio de investigación en una sola estructura coherente. Existen cuatro modelos de marco conceptual muy utilizados en educación médica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0215"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>:</p><span id="sec0135" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0155">El marco conceptual más utilizado en educación: la clasificación de Kirkpatrick<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0405"><span class="elsevierStyleSup">40</span></a></span><p id="par0510" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Clasifica los niveles de impacto de una intervención educativa. La clasificación tiene cuatro niveles de intervención:<ul class="elsevierStyleList" id="lis0080"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0255"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0515" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Nivel 1.</span> Reacción. Mide la percepción de la formación o de la experiencia en el aprendizaje por parte de los estudiantes mediante cuestionarios que se realizan después de la experiencia o la formación.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0260"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0520" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Nivel 2.</span> Aprendizaje. Mide la mejora del conocimiento, las destrezas y habilidades conseguidas gracias a la formación. Se utilizan pre y postest como instrumentos de medida.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0265"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0525" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Nivel 3.</span> Comportamiento. Mide la capacidad de aplicar esos conocimientos, destrezas y habilidades al trabajo mediante la puesta en práctica de los conocimientos a través de la observación.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0270"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0530" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Nivel 4.</span> Resultados. Mide cómo impacta la formación en el entrenamiento en la institución analizando el impacto y el rendimiento en el trabajo.</p></li></ul></p></span><span id="sec0140" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0160">La investigación traslacional</span><p id="par0535" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Tiene como objetivo incorporar los hallazgos basados en la evidencia a la práctica educativa. La investigación en educación médica debe servir para mejorar la práctica médica e incorporar los hallazgos a la práctica. Podemos distinguir tres niveles de intervenciones educativas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0215"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>:<ul class="elsevierStyleList" id="lis0085"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0275"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0540" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El <span class="elsevierStyleItalic">nivel 1</span> se refiere al estudio de una intervención educativa en un entorno de laboratorio controlado (p.ej., en una sala de simulación).</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0280"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0545" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El <span class="elsevierStyleItalic">nivel 2</span> se refiere a un estudio que evalúa el impacto de una intervención educativa referida a la atención al paciente, medido por docentes del entorno clínico.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0285"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0550" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El <span class="elsevierStyleItalic">nivel 3</span> se refiere a estudios que demuestran mejoras en el resultado de la atención al paciente.</p></li></ul></p></span><span id="sec0145" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0165">Modelo 3-P <span class="elsevierStyleItalic">(Presage Process-Product)</span><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0215"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a></span><p id="par0555" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Este modelo contextualiza la enseñanza y el aprendizaje desde la perspectiva del estudiante. Apoya el autoaprendizaje del estudiante en contraposición al modelo tradicional centrado en el docente. El concepto general del modelo 3-P es que los resultados de aprendizaje son el resultado de interacciones entre el estudiante y el profesor, referido a la intervención educativa.</p><p id="par0560" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El contexto del estudiante se refiere a la motivación, los valores, las expectativas, los estilos de aprendizaje, los conocimientos y las habilidades previas. El contexto del maestro se refiere al entorno de enseñanza, la estructura y el contenido del curso, el plan de estudios, la metodología y las evaluaciones. La interacción entre esos dos contextos produce un enfoque específico para el aprendizaje llamado <span class="elsevierStyleItalic">proceso</span>, que puede ser profundo o superficial. En el proceso profundo los estudiantes usan múltiples técnicas, como la discusión y la reflexión. Por el contrario, en el proceso superficial los estudiantes reproducen el aprendizaje solo para aprobar la evaluación.</p><p id="par0565" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El modelo 3-P proporciona una estructura útil para profundizar sobre la reflexión al desarrollar el proyecto de investigación; además, puede ayudar a los investigadores a considerar cómo afectan los problemas del proceso (p.ej., las interacciones del alumno) y cómo estos a su vez pueden afectar al producto (p.ej., a los resultados de una intervención).</p></span><span id="sec0150" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0170">Clasificación de Cook<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0410"><span class="elsevierStyleSup">41</span></a></span><p id="par0570" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Describe una clasificación jerárquica de la investigación en educación médica. Las tres categorías son: descripción, justificación y aclaración.</p><p id="par0575" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La <span class="elsevierStyleItalic">descripción</span> corresponde a estudios basados en el primer paso del método científico (observación). Se refiere a estudios que presentan un informe de una nueva intervención educativa, una propuesta para un nuevo método de evaluación o una descripción de un plan de estudios, donde no hay comparación disponible.</p><p id="par0580" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La <span class="elsevierStyleItalic">justificación</span> se centra en el último paso del método científico, al comparar una intervención educativa con otra y así averiguar la efectividad de las intervenciones. La pregunta principal es: «¿qué intervención es mejor?». Los estudios típicos podrían comparar un plan de estudios de aprendizaje basado en problemas (PBL) con un programa tradicional.</p><p id="par0585" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Finalmente, la <span class="elsevierStyleItalic">aclaración</span> es la que avanza en el campo de la educación médica al hacer preguntas del tipo «¿cómo funciona?» y «¿por qué funciona?». Los pocos estudios en esta categoría utilizan hallazgos de investigaciones anteriores y se basan en un marco teórico conceptual del que se harán predicciones y se comprobarán los resultados. Cook argumenta que los estudios de aclaración promueven una comprensión mucho mayor de la educación médica, permitiendo profundizar en la comprensión y avanzar en el arte y la ciencia de la educación médica.</p></span></span><span id="sec0155" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0175">Financiación</span><p id="par0590" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Este trabajo ha sido financiado con una Beca Cantera de Investigación Santander- Fundación Universidad Europea 2020.</p></span></span>" "textoCompletoSecciones" => array:1 [ "secciones" => array:9 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "xres1590017" "titulo" => "Resumen" "secciones" => array:1 [ 0 => array:1 [ "identificador" => "abst0005" ] ] ] 1 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec1429015" "titulo" => "Palabras clave" ] 2 => array:3 [ "identificador" => "xres1590018" "titulo" => "Abstract" "secciones" => array:1 [ 0 => array:1 [ "identificador" => "abst0010" ] ] ] 3 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La investigación en este campo debe ser un proceso riguroso y sistemático que garantice la precisión del estudio. Así pues, el objetivo de este artículo es proporcionar una guía inicial acerca de cómo llevar a cabo estudios de investigación en educación médica. Se tratará la importancia de la pregunta de investigación y del marco teórico, de las consideraciones éticas, de las metodologías cuantitativa, cualitativa y mixta en educación médica. Para ello se ha llevado a cabo una revisión exhaustiva de la literatura, donde se hacen recomendaciones de fuentes como artículos, guías, revistas o libros para que el investigador pueda documentarse; además, se exponen artículos de manera que puedan ser utilizados como referencia. A la hora de realizar una aproximación en este tipo de investigación es esencial realizar un análisis del estudio para determinar qué metodología será la más adecuada para contestar a nuestra pregunta de investigación, de modo que los investigadores podrán apoyarse en este artículo para comenzar a realizar sus proyectos. Sirva este artículo de documento a seguir para facilitar la labor investigadora a los profesionales interesados en este campo.</p></span>" ] "en" => array:2 [ "titulo" => "Abstract" "resumen" => "<span id="abst0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><p id="spar0010" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Most health science professors have a solid scientific background and additionally many of them develop an interest in medical educational research. Research in this field must be a rigorous and systematic process, which should guarantee the accuracy of the study. Thus, the purpose of this article is to provide an initial guide about how to conduct a study in the field of medical education research. The importance of the research question and the theoretical framework, ethical considerations and quantitative, qualitative and mixed methodologies in medical education research have been discussed. An exhaustive literature review has been carried out, where sources such as articles, guides, journals or books the novice investigator could use as a reference have been identified and some discussed in detail. To start in this type of research, analysis of the study and its objectives is essential to determine which methodology will be the most appropriate to answer the research question. May this article serve as a document to follow to facilitate the research work to those professionals interested in this field.</p></span>" ] ] "NotaPie" => array:1 [ 0 => array:3 [ "etiqueta" => "1" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara" id="npar0005">Misma contribución.</p>" "identificador" => "fn1" ] ] "bibliografia" => array:2 [ "titulo" => "Bibliografía" "seccion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "bibs0015" "bibliografiaReferencia" => array:41 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "bib0210" "etiqueta" => "1" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Experimental study design and grant writing in eight steps and 28 questions" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:2 [ 0 => "G. Bordage" 1 => "B. Dawson" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:2 [ "doi" => "10.1046/j.1365-2923.2003.01468.x" "Revista" => array:6 [ "tituloSerie" => "Med Educ." 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2024 Noviembre | 26 | 6 | 32 |
2024 Octubre | 185 | 42 | 227 |
2024 Septiembre | 192 | 33 | 225 |
2024 Agosto | 127 | 32 | 159 |
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2022 Marzo | 16 | 30 | 46 |
2022 Febrero | 21 | 33 | 54 |
2022 Enero | 12 | 11 | 23 |
2021 Diciembre | 34 | 11 | 45 |
2021 Noviembre | 33 | 18 | 51 |
2021 Octubre | 47 | 16 | 63 |
2021 Septiembre | 38 | 18 | 56 |
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2021 Julio | 27 | 32 | 59 |
2021 Junio | 42 | 45 | 87 |
2021 Mayo | 5 | 7 | 12 |