作者：Ana Cristina Quesada Monge 4 年以前
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Con el fin de superar el sesgo de confirmación y mejorar la fiabilidad de las investigaciones, es importante aceptar que el sesgo es una parte de las investigaciones. La cuantificación de este sesgo inevitable y sus posibles fuentes debe ser parte de conclusiones bien desarrolladas.
Se debería alentar a los investigadores a evaluar la evidencia objetiva, teniendo en cuenta las pruebas contradictorias, y las perspectivas alternas a través de programas de educación y formación específica.
Un enfoque que se utiliza a menudo para llevar a cabo múltiples e independientes controles de los sujetos de estudio a través de diferentes laboratorios o mediante consulta con otros investigadores que pueden tener opiniones diferentes. A través de este enfoque, los científicos pueden buscar retroalimentación independiente y confirmación.
Sesgo de selección: Si se producen estos errores, las mediciones observadas serán diferentes de los valores reales, y esto se refiere a menudo como error de medición, el error instrumental, la imprecisión de medición, o sesgo de medición. Estos errores se encuentran en ambas (tales como estudios de cohortes) de observación y experimental, como pruebas de laboratorio) diseños de estudio.
Para errores aleatorios, la desviación de la observada a partir de los valores verdaderos no es coherente, causando errores que se produzcan de una manera impredecible
El error sistemático: las mediciones observadas se desvían de los valores verdaderos de una manera coherente, es decir, o bien son consistentemente más altos o más bajos que los valores verdaderos.
El tipo y la distribución de los errores de medición determina el tipo de ajuste de método
Se han hecho esfuerzos significativos para desarrollar enfoques estadísticos sofisticados que compensan el efecto de los errores de medición aleatorios, tales como R paquete de software ( http: // www.r-project.org ) Y el Stata (Stata Corporation, paquete de software. Incluyen características que permiten que se hagan ajustes por errores de medición aleatorios. Algunos de los métodos de ajuste de desviación incluyen simulación-extrapolación, regresión de calibración, y el enfoque variable instrumental.
Cuando los errores son sistemáticos, métodos de calibración se pueden método. Estos métodos se basan en una medición de referencia que puede obtenerse a partir de un estudio previo o piloto, y se utiliza como la cantidad correcta para calibrar las mediciones del estudio
El sesgo de información: El sesgo de información, también conocido como errores de clasificación, es una de las fuentes más comunes de sesgo que afecta a la validez de la investigación
Sesgo de recuerdo: los participantes del estudio pueden proporcionar erróneamente las respuestas que dependen de su / su capacidad para recordar eventos pasados. El sesgo en este caso puede ser referido como el sesgo de memoria, ya que es un resultado de un error de memoria. Este tipo de sesgo se produce a menudo en los diseños de casos y controles o estudio de cohorte retrospectivo, donde se requieren los participantes para evaluar variables de exposición retrospectivamente utilizando un método de auto-informes, como los cuestionarios autoadministración.
Sesgo de deseabilidad social: Cuando los investigadores utilizan una encuesta, cuestionario, o una entrevista para recopilar datos, en la práctica, las preguntas planteadas pueden referirse a temas privados o sensibles. Los datos pueden verse afectados por un sesgo externo causado por conveniencia social o aprobación.
Estrategia de superación
Validar el instrumento antes de su aplicación para la recogida de datos. Dicha validación puede ser o bien interna o externa. En validación interna, las respuestas recogidas del instrumento de auto-presentación de informes se comparan con otros métodos de recogida de datos, tales como las mediciones de laboratorio.
Causas
Se encontró sesgo de memoria que estar relacionado con una serie de factores, incluyendo la duración del período de recuperación (es decir, tiempos cortos o largos de evaluación clínica), características de la enfermedad objeto de investigación (por ejemplo, aguda, crónica), del paciente / características de la muestra ( por ejemplo, la edad, la accesibilidad), y el diseño del estudio (por ejemplo, duración de estudio
Estrategias de superación
Es importante señalar que la superación de los sesgos de memoria puede ser difícil en la práctica. En particular, el sesgo a menudo acompaña a los resultados de estudios de casos y controles
Cuando no es posible eliminar errores de memoria, es importante para obtener información sobre las características y la distribución de error. Tal información puede obtenerse a partir de estudios previos o piloto y es útil cuando el ajuste de los análisis posteriores y la elección de un método estadístico adecuado para el análisis de datos.
Un periodo de recuerdo corta es preferible a uno largo, sobre todo cuando se le pide a los participantes acerca de los eventos de rutina o frecuentes. Además, el período de recuperación puede ser estratificada de acuerdo a los datos demográficos de los participantes y la frecuencia de los eventos que experimentaron.
Llegar a generalizaciones a través de un mayor número de resultados de los estudios (decenas a cientos) para proporcionar una imagen más completa de lo que puede ser alcanzado a partir de un estudio primario individual
Evaluar las pruebas de la eficacia de intervenciones específicas para un problema particular o hipotético causal asocia- ciones para una condición
En ambos métodos, se utiliza para sintetizar la evidencia en todos los estudios para detectar los efectos, para estimar sus magnitudes y variación, y analizar los factores (covariables o moderadores) que influyen en ellos. Cuando el objetivo es evaluar la evidencia para intervenciones específicas, el foco de los meta-análisis se centra principalmente en la estimación precisa de una media general, y puede incluir la identificación de los factores que modifican tal efecto.
Ambos enfoques pueden ser limitados o incluso sesgados.
Otros desafíos para meta-análisis y revisiones sistemáticas incluyen el sesgo de publicación y el sesgo de la investigación. Este último que describe el sobre o sub-representación de poblaciones, especies o sistemas en la literatura, lo que resulta en una visión parcial de la totalidad.
Metaanálisis y revisiones sistemáticas pueden destacar las áreas en las que la evidencia es deficiente, pero no pueden superar estas deficiencias son técnicas estadísticas y científicos, no los mágico
El término meta-análisis se debe aplicar sólo a los estudios que el uso bien establecido procedimientos estadísticos, como el cálculo efecto de tamaño apropiado, de ponderación y análisis de heterogeneidad 57, y modelos estadísticos que tengan en cuenta la ponderación y análisis de heterogeneidad 57, y modelos estadísticos que tengan en cuenta la ponderación y análisis de heterogeneidad 57, y modelos estadísticos que tengan en cuenta la estructura jerárquica distinta de los datos analíticos meta-, o para los estudios que se desarrollan los avances metodológicos rigurosamente justificadas de estos métodos
