La esencia de la investigación cualitativa es dar sentido y reconocer los patrones entre las palabras para construir una imagen significativa sin comprometer su riqueza y dimensionalidad. Al igual que la investigación cuantitativa, la investigación cualitativa tiene como objetivo buscar respuestas para cuestiones de «cómo, dónde, cuándo quién y por qué» con una perspectiva para construir una teoría o refutar una teoría existente. A diferencia de la investigación cuantitativa que se ocupa principalmente de datos numéricos y sus interpretaciones estadísticas bajo un paradigma reduccionista, lógico y estrictamente objetivo, la investigación cualitativa maneja información no numérica y su interpretación fenomenológica, que inextricablemente se une con los sentidos humanos y la subjetividad. Si bien las emociones y las perspectivas humanas de los sujetos e investigadores se consideran sesgos indeseables, los resultados de confusión en la investigación cuantitativa, los mismos elementos se consideran esenciales e inevitables, si no altreables, en una investigación cualitativa, ya que invariable agregan dimensiones y colores adicionales para enriquecer el corpus de los hallazgos. . Sin embargo, el tema de la subjetividad y las ramificaciones contextuales ha alimentado controversias incesantes con respecto a los criterios de calidad y confiabilidad de los resultados de investigación cualitativa para la atención médica.
En muchos sentidos, la investigación cualitativa contribuye significativamente, si no más que la investigación cuantitativa, al campo de la atención primaria en varios niveles. Se eligen cinco estudios cualitativos para ilustrar cómo diversas metodologías de investigación cualitativa ayudaron a avanzar en la atención médica primaria, desde el monitoreo novedoso de la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) a través de la tecnología de salud móvil, [1] decisión informada de detección de cáncer colorrectal, [2] Trieging Servicios de GP fuera de horario, [3] evaluar las vías de atención para la psiquiatría comunitaria [4] y finalmente la priorización de las iniciativas de atención médica para fines de legislación a nivel nacional. [5] Con los recientes avances de tecnología de la información y dispositivo de conexión móvil, el autocontrol y la gestión de enfermedades crónicas a través de la tecnología de tele-salud pueden parecer beneficiosas tanto para el paciente como para el proveedor de atención médica. Reclutamiento de pacientes con EPOC que recibieron dispositivos de tele-salud que monitorearon las funciones pulmonares, Williams et al. [1] Realizó entrevistas telefónicas y analizó sus transcripciones a través de un enfoque de teoría fundamentada, identificó temas que les permitieron concluir que dicha configuración y aplicación de salud móvil ayudó a involucrar a los pacientes con una mejor adherencia al tratamiento y una mejora general en el estado de ánimo. Tales hallazgos positivos en contraste con estudios anteriores, que opinaron que los pacientes de edad avanzada a menudo fueron desafiados por operaciones de tabletas de computadora, [6] o, conversando con el software Tele-Health. [7]. Para explorar el contenido de las recomendaciones para la detección del cáncer colorrectal dada por los médicos de familia, Wackerbarth, et al. [2] realizó entrevistas con semiestructura con análisis de contenido posterior y descubrieron que la mayoría de los médicos entregaban información para enriquecer el conocimiento del paciente con poca consideración a la verdadera comprensión, ideas y preferencias de los pacientes en el asunto. Estos hallazgos sugirieron margen de mejora para los médicos de familia para involucrar mejor a sus pacientes para recomendar la atención preventiva. Frente a varios modelos de servicios de clasificación fuera de horario para consultas de GP, Egbunike et al. [3] realizó un análisis temático sobre entrevistas telefónicas semiestructuradas con pacientes y médicos en diversos entornos urbanos, rurales y mixtos. Descubrieron que la eficiencia de los servicios de triaje seguía siendo una preocupación principal tanto de los usuarios como de los proveedores, entre los problemas de acceso a los médicos y las expectativas no cumplidas/no coincidentes de los usuarios, lo que podría despertar insatisfacción e implicaciones legales. En el Reino Unido, se había introducido un modelo de vías de atención para la psiquiatría comunitaria, pero sus beneficios no estaban claros. Khandaker et al. [4] Por lo tanto, realizó un estudio cualitativo utilizando entrevistas con semiestructura con personal médico y otras partes interesadas; Adoptando un enfoque de teoría fundamentada, surgieron temas principales que incluyeron una mejor igualdad de acceso, logística más enfocada, mayor rendimiento laboral y una mejor responsabilidad para la psiquiatría comunitaria proporcionada bajo el modelo de la vía de atención. Finalmente, a nivel nacional de EE. UU., Mangione-Smith et al. [5] empleó un método de Delphi modificado para reunir consenso de un panel de nominadores que fueron expertos reconocidos y partes interesadas en sus disciplinas, e identificó un conjunto central de medidas de calidad para la atención médica de los niños bajo el programa de seguro de salud de Medicaid y niños. Estas medidas centrales se hicieron transparentes para la opinión pública y luego se aprobaron para una legislación completa, lo que ilustra el impacto de la investigación cualitativa sobre el bienestar social y la mejora de las políticas.
Dados los diversos géneros y formas de investigación cualitativa, no hay consenso para evaluar ningún trabajo de investigación cualitativa. Se han sugerido varios enfoques, las dos principales escuelas de pensamientos son la Escuela de Dixon-Woods et al. [8] que enfatiza en la metodología, y la de Lincoln et al. [9] lo que enfatiza el rigor de la interpretación de los resultados. Al identificar los puntos en común de la investigación cualitativa, Dixon-Woods produjo una lista de verificación de preguntas para evaluar la claridad y la idoneidad de la pregunta de investigación; la descripción y la idoneidad para el muestreo, la recopilación de datos y el análisis de datos; niveles de apoyo y evidencia de reclamos; coherencia entre datos, interpretación y conclusiones, y finalmente el nivel de contribución del documento. Estos criterios fomentan las 10 preguntas para la lista de verificación del programa de habilidades de evaluación crítica para estudios cualitativos. [10] Sin embargo, estos criterios ponderados en metodología pueden no hacer justicia a los estudios cualitativos que difieren en los paradigmas epistemológicos y filosóficos, [11,12] Un ejemplo clásico será positivista versus interpretivista. [13] Igualmente, sin un diseño metodológico robusto, una interpretación rigurosa de los resultados defendidos por Lincoln et al. [9] tampoco será bueno. Meyrick [14] argumentó desde un ángulo diferente y el cumplimiento propuesto de los criterios de doble núcleo de «transparencia» y «sistematicidad» para la investigación cualitativa de buena calidad. En resumen, cada paso de la logística de la investigación (de la formación de teoría, el diseño del estudio, el muestreo, la adquisición de datos y el análisis a los resultados y las conclusiones) debe validarse si es lo suficientemente transparente o lo suficientemente sistemático. De esta manera, tanto el proceso de investigación como los resultados pueden asegurarse de alto rigor y robustez. [14] Finalmente, Kitto et al. [15] personificados seis criterios para evaluar la calidad general de la investigación cualitativa: (i) aclaración y justificación, (ii) rigor de procedimiento, (iii) representatividad de la muestra, (iv) rigor interpretativo, (v) rigor reflexivo y evaluativo y (vi) transferibilidad/generalización , que también se duplican como puntos de referencia evaluativos para la revisión del manuscrito para el Medical Journal of Australia. Lo mismo para la investigación cuantitativa, la calidad para la investigación cualitativa puede evaluarse en términos de validez, confiabilidad y generalización.
La validez en la investigación cualitativa significa «idoneidad» de las herramientas, procesos y datos. Si la pregunta de investigación es válida para el resultado deseado, la elección de la metodología es apropiada para responder a la pregunta de investigación, el diseño es válido para la metodología, el análisis de muestreo y los datos es apropiado, y finalmente los resultados y conclusiones son válidos para la muestra y contexto. Al evaluar la validez de la investigación cualitativa, el desafío puede comenzar desde la ontología y la epistemología del tema que se está estudiando, p. El concepto de «individual» se ve de manera diferente entre los psicólogos humanistas y positivos debido a las diferentes perspectivas filosóficas: [16] donde los psicólogos humanistas creen que «individual» es un producto de la conciencia existencial y la interacción social, los psicólogos positivos piensan que el «individuo» existe al lado junto al lado con la formación de cualquier ser humano. Partido en diferentes vías, la investigación cualitativa con respecto al bienestar del individuo se concluirá con una validez variable. La elección de la metodología debe permitir la detección de hallazgos/fenómenos en el contexto apropiado para que sea válida, con el debido respeto a la variable cultural y contextualmente. Para el muestreo, los procedimientos y los métodos deben ser apropiados para el paradigma de la investigación y ser distintivo entre el muestreo sistemático, [17] intencional [18] o teórico (adaptativo) [19,20] donde el muestreo sistemático no tiene una teoría a priori, un muestreo propósito a menudo tiene un cierto objetivo o marco y el muestreo teórico está moldeado por el proceso continuo de recopilación y teoría de datos en la evolución. Para la extracción y el análisis de datos, se adoptaron varios métodos para mejorar la validez, incluida la triangulación de primer nivel (de investigadores) y la triangulación de 2º nivel (de recursos y teorías), [17,21] Trail de auditoría bien documentado, [22 , 23,24] Análisis multidimensional como concepto o caso orientado a los casos [25,26] y la verificación de los encuestados. [21,27]
En la investigación cuantitativa, la confiabilidad se refiere a la replicabilidad exacta de los procesos y los resultados. En investigación cualitativa con diversos paradigmas, dicha definición de confiabilidad es desafiante y epistemológicamente contraintuitiva. Por lo tanto, la esencia de confiabilidad para la investigación cualitativa recae en la consistencia. [24,28] Un margen de variabilidad para los resultados se tolera en la investigación cualitativa, siempre que la metodología y la logística epistemológica generen datos que son ontológicamente similares pero pueden diferir en la riqueza y el ambiente dentro de dimensiones similares. Silverman [29] propuso cinco enfoques para mejorar la confiabilidad del proceso y los resultados: análisis de refutación, comparación de datos constante, uso integral de datos, incluido el caso desviado y el uso de tablas. Como los datos se extrajeron de las fuentes originales, los investigadores deben verificar su precisión en términos de forma y contexto con comparación constante, [27] solo o con sus compañeros (una forma de triangulación). [30] El alcance y el análisis de los datos incluidos deben ser tan completos e inclusivos con referencia a aspectos cuantitativos si es posible. [30] Adoptar el dictamen popperiano de falsiabilidad como esencia de la verdad y la ciencia, intentó refutar los datos cualitativos y los analitos debe realizarse para evaluar la confiabilidad. [31]
La mayoría de los estudios de investigación cualitativa, si no todos, están destinados a estudiar un tema o fenómeno específico en una determinada población o grupo étnico, de una localidad enfocada en un contexto particular, por lo tanto, la generalización de los resultados de la investigación cualitativa generalmente no es un atributo esperado. Sin embargo, con la creciente tendencia de la síntesis de conocimiento de la investigación cualitativa a través de meta-síntesis, meta-narrativa o meta etnografía, la evaluación de la generalización se vuelve pertinente. Un enfoque pragmático para evaluar la generalización para los estudios cualitativos es adoptar los mismos criterios para la validez: es decir, el uso de muestreo sistemático, triangulación y comparación constante, auditoría y documentación adecuadas y teoría multidimensional. [17] Sin embargo, algunos investigadores adoptan el enfoque de la generalización analítica [32] donde uno juzga la medida en que los hallazgos en un estudio pueden generalizarse a otro bajo teórico similar, y el modelo de similitud proximal, donde la generalización de un estudio a otro se juzga por similitudes entre el tiempo, el lugar, las personas y otros contextos sociales. [33] Dicho esto, Zimmer [34] cuestionó la idoneidad de la metaíntesis en vista de los principios básicos de la teoría fundamentada, [35] fenomenología [36] y etnografía. [37] Llegó a la conclusión de que cualquier meta-síntesis válida debe retener los otros dos objetivos del desarrollo de la teoría y la abstracción de nivel superior, mientras que en busca de generalización, y debe ejecutarse como una interpretación de tercer nivel utilizando los conceptos de Gadamer del círculo hermenéutico, [38,39] Proceso dialógico [38] y fusión de horizontes. [39] Finalmente, Toye et al. [40] informó la practicidad del uso de la «claridad conceptual» y el «rigor interpretativo» como criterios intuitivos para evaluar la calidad en la meta etnografía, que de alguna manera se hizo eco de la controvertida teoría estética de los informes de investigación de Rolfe. [41]
¿Qué es la viabilidad en una investigacion cuantitativa?
Dado que no todos los datos se distribuyeron normalmente (prueba de Kolmogorov-smirnov), se utilizaron pruebas no paramétricas para todas las comparaciones y datos presentados como mediana (rango). La prueba de Mann-Whitney se utilizó para análisis de 2 muestras. Para las comparaciones múltiples, un valor p <0.008 se consideró significativo, ajustado de acuerdo con la corrección de Bonferroni. De lo contrario, un valor p <0.05 se consideró estadísticamente significativo. La actividad inducida por electrodos se calculó como el cambio en la potencia sumada en la banda de frecuencia de 10–50 Hz sobre los 5 s inmediatamente antes y después de la inserción del electrodo. Esto se correlacionó con el patrón de actividad de LES que posteriormente se desarrolló; a saber, el pico en amplitud de LES, frecuencia y longitud. Debido a que la cuantificación de la longitud de LES es difícil de automatizar, este parámetro se derivó de la selección manual de 5 SLE secuenciales al final de la grabación. Si no se desarrollaron SLE, todos los parámetros recibieron valores de cero.
CVK fue financiado por un asistente de investigación proporcionado por Auckland Uniservices Ltd. Auckland Uniservices Ltd también cubrió los costos de consumo del estudio. LJV fue financiado por la Junta de Salud del Distrito de Waikato y JWS por la Universidad de Auckland. Ninguna de las organizaciones de financiación tenía un papel directo en el diseño o implementación del estudio. Los autores también desean reconocer la Escuela de Ingeniería de la Universidad de Waikato por proporcionar el espacio de laboratorio para los experimentos.
CVK llevó a cabo los experimentos y análisis de datos. LJV ayudó a llevar a cabo los experimentos y el análisis de datos; y reclutó el periódico. JWS ayudó a editar el manuscrito. Todos los autores leyeron y aprobaron el manuscrito final.
A continuación se presentan los enlaces a los archivos enviados originales de los autores para imágenes.
¿Qué es la viabilidad de una investigación cuantitativa?
Existen diferentes métodos de investigación disponibles y la investigación cuantitativa no siempre es la opción correcta. Comprender las desventajas de la investigación cuantitativa puede ayudar a los profesionales a decidir cuándo es el mejor método de investigación para usar. Una desventaja de la investigación cuantitativa es una posible falta de contexto. Ya que gran parte de la investigación cuantitativa se produce en entornos antinaturales, el contexto adecuado puede faltar severamente.
Los entornos comunes para la investigación cuantitativa incluyen laboratorios que obviamente no son el entorno natural para muchos acontecimientos. Como resultado, un contexto cultural e histórico puede no estar representado de la misma manera que sería en un entorno natural. Desafortunadamente, la falta de contexto puede afectar tanto la recopilación de datos como los resultados generales de la investigación cuantitativa. Incluso con procesos estandarizados, los sesgos estructurales pueden contribuir a la inexactitud de los datos recopilados y los resultados concluyeron.
Los sesgos estructurales pueden incluir un muestreo inapropiado a través de una opción de diseño de investigación o método de recopilación de datos. El sesgo de muestreo ocurre tanto en la no probabilidad como en el muestreo de probabilidad. Existen formas en que el sesgo de muestreo se puede combatir dentro de la investigación cuantitativa mediante el uso de un cuidadoso diseño de investigación y procedimientos de muestreo. Un par de mejores prácticas de evitación de sesgo de muestreo incluyen la definición de una población objetivo y asegurarse de que las encuestas en línea sean lo más accesibles posible.
Con demasiada frecuencia, los métodos de investigación no miran la imagen más grande y pueden preocuparse con un enfoque demasiado estrecho. Los procedimientos de medición o las variables predeterminadas pueden conducir a los investigadores con vistas a observaciones relevantes fuera de su alcance de observación original. Otro tema prevalente del que puede ser culpable del método de investigación cuantitativa es la superficialidad de los conceptos complejos. Un ejemplo de dónde la investigación cuantitativa podría ser menos ventajosa sería medir el estado de ánimo o las emociones de los seres humanos.
Aunque los datos numéricos podrían usarse para representar emociones o estados de ánimo, los seres humanos son criaturas muy complejas. Como tal, los datos cualitativos probablemente serían un método de investigación más apropiado para las emociones humanas, ya que proporciona un potencial más elaborativo. Existen otros métodos de investigación disponibles como la investigación cualitativa que pueden ser más apropiadas en ciertas situaciones.
¿Qué es la viabilidad de una investigación cualitativa?
Los estudios de viabilidad se realizan cada vez más en preparación para ensayos controlados aleatorios para explorar incertidumbres y permitir a los investigadores optimizar la intervención o la realización del ensayo. La investigación cualitativa se puede utilizar para examinar y abordar las incertidumbres clave antes de un juicio completo. Presentamos una guía que los investigadores, financiadores de investigaciones y revisores pueden considerar al evaluar o realizar investigaciones cualitativas dentro de los estudios de viabilidad para ensayos controlados aleatorios. La guía consta de 16 ítems dentro de cinco dominios: preguntas de investigación, recopilación de datos, análisis, trabajo en equipo e informes. La investigación cualitativa apropiada y bien realizada puede hacer una contribución importante a los estudios de viabilidad para ensayos controlados aleatorios. Esta guía puede ayudar a los investigadores a considerar la gama completa de contribuciones que la investigación cualitativa puede hacer en relación con su ensayo particular. La guía también puede ayudar a los investigadores y otros a reflexionar sobre la utilidad de dicha investigación cualitativa en la práctica, para que los equipos de prueba puedan decidir cuándo y la mejor manera de usar estos enfoques en futuros estudios.
La guía del Consejo de Investigación Médica del Reino Unido (MRC del Reino Unido) sobre el desarrollo y la evaluación de intervenciones complejas recomienda una fase temprana de evaluación de la viabilidad antes de una evaluación completa [1]. En esta viabilidad y fase piloto, los investigadores pueden identificar y abordar problemas que pueden socavar la aceptabilidad y la entrega de la intervención o la realización de la evaluación. Cuando la evaluación del resultado es un ensayo controlado aleatorio, esta fase de viabilidad aumenta las posibilidades de que los investigadores evalúen la intervención óptima utilizando las prácticas de reclutamiento y el diseño de ensayos más apropiados y eficientes. Alternativamente, en la fase de viabilidad, los investigadores pueden identificar problemas fundamentales con la intervención o conducta del juicio y regresar a la fase de desarrollo en lugar de proceder a un juicio completo. Por lo tanto, la fase de viabilidad tiene el potencial de garantizar que el dinero no se desperdicie en un ensayo costoso que produce un resultado nulo debido a problemas con el reclutamiento, retención o entrega de la intervención [2].
Los estudios de viabilidad para ensayos controlados aleatorios pueden recurrir a una variedad de métodos. Algunos estudios de viabilidad utilizan solo métodos cuantitativos. Por ejemplo, los investigadores preocupados por si podían reclutar un ensayo y si la intervención era aceptable para los profesionales de la salud y los pacientes, emprendieron un ensayo piloto con resultados relacionados con el reclutamiento y las encuestas para medir la aceptabilidad de la intervención [3]. Cada vez más, se están utilizando métodos cualitativos o mixtos dentro de los estudios de viabilidad para ensayos controlados aleatorios. Una revisión de 296 artículos de revistas que informan el uso de investigación cualitativa con ensayos publicados entre 2008 y 2010 identificó que el 28 % de los artículos informaron una investigación cualitativa realizada antes del ensayo completo [4]. La investigación cualitativa no solo se realizó con ensayos de intervenciones complejas, sino que también se utilizó con ensayos de medicamentos y dispositivos donde los investigadores reconocieron la complejidad del grupo de pacientes que recibieron la intervención o la complejidad del entorno en el que se realizaría el ensayo [5] . Sin embargo, hay poca orientación disponible sobre cómo usar métodos cualitativos dentro de los estudios de viabilidad para los ensayos. Aquí, ofrecemos orientación para ayudar a los investigadores a maximizar las oportunidades de este esfuerzo.
Antes de ofrecer orientación sobre el uso de métodos cualitativos en la fase de viabilidad de un ensayo, primero debemos ser claros sobre el significado del término «estudio de viabilidad» porque el lenguaje utilizado para describir la fase preparatoria para un ensayo es inconsistente [6]. Estos tipos de estudios pueden llamarse viabilidad o estudios piloto, y los investigadores no hacen distinción clara entre los dos al informar sus estudios en artículos de revistas [7]. La guía de MRC para desarrollar y evaluar intervenciones complejas describe esto como la etapa de «viabilidad y pilotaje». El organismo de financiación del Reino Unido, el Instituto Nacional de Investigación de Salud (NIHR), ofrece definiciones de viabilidad y estudios piloto, distinguiendo entre los dos [8]. Se realiza un estudio de factibilidad para abordar la pregunta «¿Se puede hacer la evaluación planificada?». En contraste, los estudios piloto son versiones en miniatura del estudio principal. En el caso de un ensayo controlado aleatorio, el estudio piloto es un ensayo piloto. Un estudio de viabilidad para un ensayo controlado aleatorio no implica necesariamente un ensayo controlado aleatorio piloto [1], pero puede hacerlo, y de hecho, algunos investigadores han descrito sus estudios como un «estudio de viabilidad y ensayo piloto» en los títulos de sus artículos de revistas [9]. Se pueden usar otros términos para describir un estudio de factibilidad para un ensayo, por ejemplo, un estudio ‘formativo’ como parte de la ‘planificación basada en la evidencia’ [10] o un estudio piloto exploratorio [11] o una evaluación de procesos con un ensayo piloto [ 12]. En esta guía, utilizamos el término «estudio de viabilidad» para describir cualquier estudio que aborde la cuestión de si el ensayo de evaluación planificada se puede hacer independientemente de las etiquetas que otros investigadores puedan usar.
¿Cómo redactar una viabilidad?
La ingeniería de requisitos es una sección fundamental de la ingeniería de sistemas y, como tal, está representada por un número variado de actividades dirigidas al tratamiento sistemático de los requisitos. Muy a menudo, sin embargo, el término «ingeniería de requisitos» se confunde con el análisis de los requisitos que en su lugar representan solo una de las diversas actividades dentro de la disciplina más amplia.
Por lo tanto, la ingeniería de los requisitos no identifica un proceso por derecho propio, pero es una parte integral del proceso de desarrollo de software, y su propósito es crear y mantener un documento de los requisitos del sistema. El proceso general también incluye cuatro subreprocos de nivel superior:
El estudio de viabilidad de software consiste en evaluar si las necesidades que muestran el cliente son satisfactorias con los recursos disponibles.
Antes de continuar con el diseño de un nuevo sistema, es esencial comenzar con la definición de un estudio de factibilidad, para establecer si este sistema es desarrollable. El estudio proporciona un informe que indica si es conveniente continuar con la ingeniería de los requisitos y con el desarrollo del sistema, a partir de entradas tales como: requisitos preliminares de la compañía, una descripción general del sistema y una indicación de cómo el sistema contribuirá al logro de los objetivos corporativos.
Un estudio de factibilidad consiste, principalmente, en identificar y pedirle al cliente una serie de preguntas sobre el uso que desea hacer con el producto encargado, a los recursos tecnológicos y no para su diseño, y finalmente con respecto a las expectativas de Impacto positivo que el sistema debería tener en la organización corporativa.
No con poca frecuencia, de hecho, sucede que muchas organizaciones desarrollan sistemas que no contribuyen en absoluto al logro de sus objetivos porque no tienen una definición clara, porque no han podido definir claramente los requisitos de la empresa o porque otros factores , los políticos u organizacionales influyen en la adquisición del sistema.
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