Nuevo Registro 9 PDF

New Recording 9 Transcrito por TurboScribe.ai. Actualizar a Ilimitado para eliminar este mensaje. Encontrar la solución a un problema. Entonces primero tengo que observar un problema. Lo primero siempre va a ser observar un problema. Voy a plantear la solución, y la solución para que sea validada...

New Recording 9 Transcrito por TurboScribe.ai. Actualizar a Ilimitado para eliminar este mensaje. Encontrar la solución a un problema. Entonces primero tengo que observar un problema. Lo primero siempre va a ser observar un problema. Voy a plantear la solución, y la solución para que sea validada tiene que tener un método científico. Muy importante, ¿sí? No puede ser en base a la experiencia, en base a la amistad, en base a lo que sea. En base a un proceso científico. Investigación científica que... Investigación en medicina, como hemos dicho, que la investigación puede ser por diferentes formas de realizar un estudio, y que tiene que ver con diferentes amistads de un mismo problema. Muy bien. El artículo científico que va a ser lo final, que va a describir los resultados, va a tener conclusiones, y te permite repetir y replicar el test. Epidemiología, como hemos dicho, una rama de la salud pública que estudia los determinantes y las causas asociadas a la enfermedad o a una determinada enfermedad. Y tenemos dos enfoques, ¿verdad? El enfoque individual y el enfoque comunitario. Como hemos dicho, el método científico, en el ejemplo de Newton, empieza desde observar el problema. Observar el problema. Yo voy a plantear mi hipótesis, voy a plantear mi solución teórica al problema que estoy observando. Y finalmente voy a hacer mi experimento. Acá decía, como ayuda, decía fuentes primarias. Fuentes primarias significa que yo mismo estoy tomando los datos. Fuentes secundarias, si alguien tomó los datos que yo estoy reproduciendo, no les voy a preguntar. Y finalmente, el objetivo final del método científico es la causalidad. Yo he puesto una relación de causa-efecto. Como ustedes pueden ver en este gráfico, es un gráfico que regresa, regresa para si mismo. Entonces, una vez que yo tengo el problema, que expliqué el problema, que resolví el problema, ¿qué es lo que debo hacer? Solucionando el problema. Por eso el gráfico regresa a observar. Muy bien. El método epidemiológico, basado en el método científico, de esta manera lo podemos relacionar. Como hemos dicho, el problema se relaciona con el objetivo de mi trabajo, la hipótesis con la respuesta, y el diseño. Hemos visto que tenemos diferentes tipos de estudios epidemiológicos. Clasificados por el número de intervenciones, clasificados por el tiempo, clasificados por grupos incluso. Muy bien. Hemos visto los datos, que tienen que ser datos suficientemente correctos y actualizados. En este hemos puesto el ejemplo de las poblaciones finitas, ¿verdad? Las poblaciones finitas. Y el análisis, que bueno, estamos diciendo que es ejecutar, ¿no? El trabajo. Finalmente hemos dicho que las hipótesis pueden ser de dos tipos. Descriptivas, que solamente describen un evento, que acá en el ejemplo más fácil es el recorte de casos. En la analítica, que podemos dividirlo de tres maneras. En asociativa, en diferenciación de grupos, y finalmente en causalidad. En asociativa estamos buscando la asociación entre dos cosas. Diferencia de grupos, como hemos visto, ¿no? Causas y controles o colores. Y causalidad, para hablar de causalidad tenemos que hablar de los criterios de Bradford. ¿Sí? A es mi variable independiente. La variable independiente es la causa. Esta causa pasa a algo que produce un efecto, que es la variable dependiente, la variable D. Entonces hemos dicho que existen causas necesarias que siempre tienen que estar relacionadas principalmente con procesos infecciosos. Causas suficientes que pueden estar basta con que estén para que se dé la enfermedad. Y los factores de riesgo que son todos los factores que pueden predisponer a una enfermedad. Hemos hablado de los criterios de causalidad. Si tenemos en ciencito la fuerza de asociación estadística que está en relación con la matemática, ¿verdad? Como su nombre lo dice, tiene que tener una relación estadísticamente significativa. Y no tiene que estar determinado por el azar. Consistencia de la situación, como hemos dicho, repetir un mismo ejercicio, un mismo ejemplo, varias veces en el tiempo. Especificidad de la relación significa que yo voy a quitar de la vista todos los distractores que me puedan hacer perder el rumbo de mi objetivo principal, de mi problema principal. Adecuada relación temporal en la que la variable independiente debe preceder a la variable dependiente para que se produzca la causalidad. Y finalmente la evidencia experimental es el sesgo que tenemos que evitar nosotros como investigadores. Gradiente de dosis de respuesta. Hemos puesto el ejemplo de fumar. Si yo fumo más, probablemente más riesgo voy a tener de ser una enfermedad neoplástica. Plausibilidad biológica. Plausibilidad biológica, que hemos dicho que es que mi teoría me justifique mi práctica. Mi teoría me justifique el experimento, la hipótesis que estoy planteando. Analogía con situaciones parecidas hemos dicho que es probable que un perro y un lobo tengan distema. Mismo ejemplo para cerebro cerebelo, cerebros neuronas accionales. De repente mucosa intestinal del intestino delgado con mucosa del intestino grueso. Probablemente tienen la misma celularidad, pueden presentar las mismas patologías. Y coherencia de la evidencia, que no mezclemos pues papas con camotes. ¿No chicos? Muy bien. Y el enfoque de vista de por qué publicar la perspectiva la podemos ubicar en una perspectiva individual, una perspectiva institucional y finalmente en una perspectiva social. Este es el trabajito que tienen que hacer. Ya tenés el artículo para que vayas avanzando. Si pudieras por favor tomar unas fotos de Daniela para que te compartas en el whatsapp. Para que vayan avanzando. Transcrito por TurboScribe.ai. Actualizar a Ilimitado para eliminar este mensaje.