Sugerencias para escribir un artículo científico

25 08 2011

publica en twitter esta recomendación que reproduzco en el blog.

Perneger T, Hudelson P.  Writing a research article: advice to beginners.  Int J Qual Health Care 2004;16(3):191–192

Sugerencias para escribir un artículo científico en dos páginnas: pregunta de investigación y estructura del artículo. Descargar aqui





Diez categorias de errores estadísticos

28 03 2011

Holmes TH. Ten categories of statistical errors: a guide for research in endocrinology and metabolism. Am J Physiol Endocrinol Metab. 2004;286(4):E495-501.  Descargar aqui

El autor presenta diez errores estadísticos frecuentes basados en el tipo de error (sesgo o imprecisión) y en la fuente u origen: muestreo, medición, estimación, pruebas de hipótesis y presentación de informes.  Cada descripción del error está acompañada de ejemplos de investigaciones en el área de endocrinología y metabolismo.

    • Category I: Sampling bias
    • Category II: Sampling imprecision
    • Category III: Measurement bias
    • Category IV: Measurement imprecision
    • Category V: Estimation bias
    • Category VI: Estimation imprecision
    • Category VII: Bias in hypothesis testing
    • Category VIII: Imprecision in hypothesis testing
    • Category IX: Reporting bias
    • Category X: Reporting imprecision




      Descripción de los métodos de recolección de la información: más es mejor!

      11 01 2011
      

      Para obtener más información sobre los métodos de recopilación de datos que se utilizan actualmente en la investigación médica, dos epidemiólogos evaluaron de forma independiente los artículos publicados en siete revistas de alto impacto durante 2008-09 (medicina general y epidemiología).  Las inconsistencias entre los dos revisores fueron de un 30% especialmente para las publicaciones de las revistas médicas generales. Un examen más detallado reveló que estas inconsistencias se debe principalmente a la información poco clara de los métodos utilizados, algunas veces los autores se limitan a informar el listado de variables o quienes las evalúan pero no especifican la forma en que obtuvo la información:  cuestionarios, entrevistas, revisión de la historia clínica etc.

       

      La elección del método de recolección de datos para un estudio en particular depende de varios factores, incluyendo pero no limitado a: tipo de estudio, la sensibilidad del tema de interés y los costos de las mediciones. Dado que los diferentes métodos de recopilación de datos tienen diversas cantidades de error de medición, es de gran importancia la información detallada sobre los métodos utilizados para poder evaluar la calidad del estudio tanto por lectores y críticos como editores. Además, la descripción adecuada de los métodos de recolección de datos permite reproducir el estudio original por otros grupos de investigación.

       

      van Gelder MM, Bretveld RW, Roeleveld N. Reporting on the modes of data collection. The Lancet (January 2011), 377 (9759), pg. 30-30 





      Si vas a publicar un artículo científico considera estos posibles errores en la presentación de resultados

      18 07 2010

      Este artículo sobre errores estadísticos que con frecuencia cometemos en la presentación de los resultados de la investigación fue publicado por Lang T en CMJ. 2004;45(4):361-370.  

      1. Informar mediciones con una precisión innecesaria.
      2. Transformar datos continuos a categóricos sin explicar por qué o cómo.
      3. Falta de información en las comparaciones pareadas del cambio  promedio  individual.
      4. Uso incorrecto de la estadística descriptiva.
      5. Uso del error estándar de la media (SEM) como una medida de estadística descriptiva.
      6. Informar sólo el “valor p” para los resultados
      7. No confirmar el cumplimiento de los supuestos de las pruebas estadísticas utilizadas.
      8. Utilizar un análisis de regresión lineal sin haber demostrado que la relación es, de hecho, lineal.
      9. Reporte de “missing data”
      10. No informar si se hicieron o cómo se hicieron los ajustes para las pruebas de hipótesis múltiples.
      11. Presentación innecesaria de la comparación estadística de características de base en el ensayo clínico aleatorio.
      12. No se define  “normal” o “anormal” al informar resultados de pruebas diagnósticas.
      13. No hay una definición clara de los resultados de una prueba: “positivo” o “negativo”.
      14. Uso de tablas y figuras sólo para “almacenar” los datos, en lugar de ayudar a los lectores.
      15. El uso de un diagrama o gráfico en el que el mensaje visual no es compatible con el mensaje de los datos del texto.
      16. Confundir las “unidades de observación” al informar e interpretar los resultados.
      17. Interpretación de estudios con resultados no significativos y de bajo poder estadístico como “negativo”, cuando lo son, de hecho, no concluyente.
      18. No distinguir entre “pragmático” (efectividad) y “explicativos” (eficacia) en el diseño e interpretación de investigación biomédica
      19. No informar de los resultados en unidades de utilidad clínica.
      20. Confundir la significación estadística y su importancia clínica.

      20 errores estadisticos de los articulos





      Escribiendo un reporte de caso

      5 03 2010

      Otro artículo para tener en cuenta en la preparaciòn de una publicación sobre un reporte de caso.  Presenta los aspectos que debe considerar para la  justificación de la selección del caso y escritura del artìculo.  Se puede descargar en Singapore Med J 2010;51(1):10-14