Petticrew Etal17 Defina los diferentes aspectos de la complejidad y ejemplos de preguntas relacionadas con la complejidad que potencialmente pueden explorarse en pautas y revisiones sistemáticas que toman una perspectiva de complejidad. Los aspectos relevantes de la complejidad esbozados por Petticrew Etal17 se resumen en la Tabla 2 a continuación, junto con las preguntas correspondientes que podrían abordarse en una síntesis que combina evidencia cualitativa y cuantitativa. Es importante destacar que los aspectos de la complejidad y sus conceptos de interés asociados aún no se han traducido plenamente en investigaciones de salud primaria o revisiones sistemáticas. Hay pocos ejemplos conocidos en los que se hayan utilizado conceptos de complejidad seleccionados para analizar o reanorar un estudio de intervención primaria. Lo más notable es Chandler Etal26, quien se propuso identificar y traducir un conjunto de conceptos de teoría de complejidad relevantes para la aplicación en la investigación de sistemas de salud. Chandler luego reanejó una evaluación del proceso de prueba utilizando conceptos de teoría de complejidad seleccionados para comprender mejor la vía causal compleja en el sistema de salud que explica algunos aspectos de la complejidad en la Tabla 2.
Rehfeuss Etal16 también recomienda la consideración por adelantado de la evidencia de integración de la OMS a los criterios de decisión al planificar una guía y formular preguntas. Los criterios reflejan quién norma y valores y tienen en cuenta una perspectiva de complejidad. El marco puede ser utilizado por grupos de desarrollo de directrices como un menú para decidir qué criterios priorizar y qué tipos de estudio y métodos de síntesis pueden usarse para recopilar evidencia de cada criterio. Muchos de los criterios y sus preguntas relacionadas pueden abordarse utilizando una síntesis de evidencia cuantitativa y cualitativa: el equilibrio de beneficios y daños, derechos humanos y aceptabilidad sociocultural, equidad en salud, implicaciones sociales y viabilidad (ver Tabla 3). Aspectos similares en el Decide Framework15 también podrían abordarse utilizando la síntesis de evidencia cualitativa y cuantitativa.
Las preguntas pueden servir como un «ancla» al articular los aspectos específicos de la complejidad a explorar (por ejemplo, ¿es la implementación exitosa del contexto de intervención dependiente?). 27 Preguntas de ancla Resultado X «es el tipo de pregunta del sistema de salud que requiere una síntesis de evidencia cuantitativa y cualitativa y, por lo tanto, una síntesis de métodos mixtos. La evidencia cuantitativa puede cuantificar la diferencia en efecto, pero no responde la pregunta de cómo. La pregunta «cómo» puede ser respondida en parte con evidencia cuantitativa y cualitativa. Por ejemplo, la evidencia cuantitativa puede revelar dónde surge el estado socioeconómico y la desigualdad en el sistema de salud (una propiedad emergente) explorando preguntas como “¿El patrón emerge durante la absorción porque menos personas de ciertos grupos entran en contacto con una intervención en primer lugar? » o «¿tienen más probabilidades de abandonar las personas de ciertos orígenes o mantener efectos más allá de una intervención de manera diferente?» La evidencia cualitativa puede ayudar a comprender las razones detrás de todos estos mecanismos. Alternativamente, las preguntas pueden actuar como ‘brújulas’ donde una pregunta establece un punto de partida desde el cual explorar más y potencialmente hacer más preguntas o desarrollar proposiciones o hipótesis para explorar a través de una perspectiva de complejidad (por ejemplo, ¿qué factores mejoran o obstaculizan la implementación? .27 Otros documentos de esta serie proporcionan más orientación sobre el desarrollo de preguntas para la evidencia cualitativa y la orientación sobre la formulación de preguntas.14 28
Para las preguntas de anclaje y brújula, la aplicación adicional de una teoría (por ejemplo, teoría de la complejidad) puede ayudar a enfocar la síntesis y la presentación de la evidencia para explorar y explicar cuestiones de complejidad.17 21 Desarrollo de una (s) modelo (s) específica (s) específica (s) puede ayudar a refinar aún más una inicial inicial Comprensión de cualquier problema de interés relacionado con la complejidad asociados con una intervención específica, y si es apropiado, el sistema de salud o la sección del sistema de salud dentro del cual contextualizar la pregunta de revisión y analizar los datos.17 23–25 herramientas específicas están disponibles para ayudar a aclarar el contexto. e intervenciones complejas.17 18
Si una perspectiva de complejidad, y ciertos criterios dentro de la evidencia de los marcos de decisión, se considera relevante y deseable por los desarrolladores de directrices, solo es posible seguir una perspectiva de complejidad si la evidencia está disponible. El alcance cuidadoso utilizando mapas de conocimiento o revisiones de alcance ayudará a informar el desarrollo de preguntas que respondan con evidencia disponible.20 Si no está disponible evidencia de efecto, entonces un enfoque diferente para desarrollar preguntas que conduzcan a una comprensión narrativa más general de lo que sucedió cuando intervenciones complejas. se implementaron en un sistema de salud (como en el estudio de caso 3, la guía de comunicación de riesgo). Esto no debería significar que las preguntas originales desarrolladas para las cuales no se encontraron evidencia al alcanzar la literatura no fueran importantes. Una función importante de crear un mapa de conocimiento también es identificar brechas para informar una agenda de investigación futura.
El cambio hacia la integración de la evidencia cualitativa y cuantitativa en la investigación primaria ha comenzado a reflejarse en la síntesis de la investigación.29–31 La extensión natural para realizar revisiones cuantitativas o cualitativas ha sido el desarrollo de métodos para integrar la evidencia cualitativa y cuantitativa dentro de las revisiones, y dentro del proceso de directriz utilizando evidencia para la decisión-frameworks. Abogar por la integración de la evidencia cuantitativa y cualitativa supone una complementariedad entre las metodologías de investigación, y la necesidad de ambos tipos de evidencia para informar la política y la práctica. A continuación, describimos brevemente los diseños actuales para integrar evidencia cualitativa y cuantitativa dentro de una revisión o síntesis de métodos mixtos.
¿Cuál es el proceso cuantitativo?
En el campo de las finanzas, el análisis cuantitativo explota el análisis matemático y estadístico para determinar el valor de un activo financiero como la bolsa de valores.
Los analistas de comercio cuantitativo, también llamados «Quants», utilizan una amplia variedad de datos para desarrollar algoritmos comerciales y modelos de computadora. Los datos pueden provenir, por ejemplo, de inversiones históricas o del mercado de valores.
Gracias a la información generada por estos modelos de TI, los inversores pueden analizar las oportunidades de inversión y desarrollar una estrategia comercial prometedora. Esta estrategia generalmente incluye información específica sobre puntos de entrada o salida, riesgos estimados y rendimientos esperados.
El objetivo final del análisis financiero cuantitativo es utilizar métricas y estadísticas cuantificables para ayudar a los inversores y ayudarlos a tomar decisiones rentables.
El análisis cuantitativo es el proceso de recopilación y evaluación de datos medibles y verificables, como ingresos, participación de mercado o salarios para comprender el comportamiento y el desempeño de una empresa.
En lugar de basarse en su intuición y experiencia como en el pasado, los líderes empresariales y otros fabricantes de decisiones pueden confiar en los datos.
La tarea principal de un analista cuantitativo es presentar una situación hipotética dada en forma de valores digitales. El análisis cuantitativo ayuda a evaluar el rendimiento y hacer predicciones.
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