Language
Country/Area
No result found
Bandando los límites éticos: ¿cómo puede la investigación observacional sacar conclusiones sin experimentación aleatoria?
En los campos de la epidemiología, las ciencias sociales, la psicología y las estadísticas, la investigación observacional generalmente se puede inferir de la muestra a toda la población. Consideraciones éticas o limitaciones prácticas.Un ejemplo común de investigación observacional es explorar el impacto potencial de un cierto tratamiento en el sujeto, pero en tales estudios, el investigador generalmente no controla el proceso de asignación de sujetos al grupo de tratamiento o control.Esto es muy diferente del método experimental de ensayos controlados aleatorios, como la asignación aleatoria de sujetos al grupo de tratamiento o grupo de control.La investigación observacional con asignación aleatoria no es posible, y naturalmente enfrenta los diversos desafíos presentados por el análisis inferencial.
Las dificultades éticas y prácticas que los investigadores generalmente enfrentan tienen que recurrir a la investigación observacional para obtener una preciosa salud y datos sociales.
Motivación
¿Por qué las variables independientes son incontrolables?Hay muchas razones.Por ejemplo, realizar experimentos aleatorios puede violar los estándares éticos.Suponiendo que queremos estudiar la asociación entre el aborto artificial y el cáncer de mama, esta hipótesis cree que existe una relación causal entre la incidencia de aborto espontáneo y cáncer de seno en Sichuan.En experimentos de control hipotético, los investigadores debían dividir aleatoriamente una gran cantidad de mujeres embarazadas en grupos de tratamiento que recibieron grupos de aborto espontáneo y control que no se sometieron a un aborto espontáneo, y luego realizar una detección de cáncer regular en los dos grupos.Sin embargo, tales experimentos son obviamente contrarios a los principios éticos generales, y existen desviaciones causadas por varios factores confusos.
Además, la implementación de ciertos experimentos aleatorios también puede volverse poco práctico debido a su alta dificultad.Por ejemplo, si desea estudiar la asociación entre un medicamento y un grupo de síntomas muy raros, la asignación aleatoria también parecerá poco realista para considerar la rareza.No se pueden encontrar suficientes participantes para que el síntoma se manifeste en los participantes que reciben tratamiento.En tales casos, los investigadores generalmente comienzan con participantes que tienen síntomas preexistentes y miran hacia atrás a aquellos que han recibido el medicamento y posteriormente desarrollan los síntomas.
Si bien los estudios de observación no pueden hacer declaraciones absolutamente objetivas, aún pueden proporcionar información sobre el uso del "mundo real" y ayudar a formar hipótesis.
Tipos de investigación observacional
Los estudios observativos pueden clasificarse en varios tipos diferentes, incluidos los estudios de casos y controles, estudios transversales y estudios longitudinales.Los estudios controlados por casos se originaron en la epidemiología, donde se realizaron comparaciones entre dos poblaciones existentes para confirmar ciertas propiedades causales hipotéticas.La investigación transversal es un método para recopilar datos en puntos de tiempo específicos, mientras que la investigación longitudinal implica observaciones repetidas a largo plazo de la misma variable.Cada uno de estos estudios puede proporcionar diferentes ideas, pero también plantear diferentes desafíos y problemas.
La efectividad y confiabilidad de la investigación observacional
Aunque los resultados de la investigación observacional no pueden usarse como un criterio claro de los hechos, aún proporcionan información y ideas importantes en las aplicaciones del mundo real.Según la revisión de Cochrane 2014, los resultados de los estudios de observación mostraron efectos similares a los ensayos controlados aleatorios.
Sin embargo, el desafío de realizar estudios de observación es cómo eliminar los efectos de sesgo obvios y evaluar el papel de los sesgos potencialmente ocultos.
Prevención y remedio
Los estudios de observación tienen riesgos potenciales de varios sesgos en comparación con los ensayos aleatorios.Puede haber un sesgo en la capacidad del investigador para observar, lo que puede conducir a una búsqueda involuntaria de la información deseada.Por ejemplo, los investigadores pueden exagerar el impacto de una variable o subestimar el impacto de otra variable.Este sesgo puede ocurrir en cualquier etapa del proceso de investigación, introduciendo así las mediciones de errores sistemáticos.
Para minimizar estas dificultades, utilizando métodos como la coincidencia, considerar múltiples sesgos de comparación y evitar omitir sesgos variables se ha convertido en problemas que los investigadores de hoy necesitan enfrentar y resolver.A medida que la tecnología continúa evolucionando, los investigadores también buscan constantemente nuevos métodos de análisis de datos para mejorar la efectividad de la investigación observacional.
En resumen, la investigación observacional nos permite descubrir y confirmar varios fenómenos de salud y social sin nuestro control, pero como tal investigación se expande, ¿cómo podemos equilibrar el límite entre los resultados y la ética?
