El GIAF arranca su ciclo de capacitaciones con Metodología de la Investigación

De la curiosidad al protocolo

El GIAF nació como un punto de encuentro entre estudiantes de la Facultad de Organización Deportiva (FOD) y de Medicina, con un objetivo claro: producir investigación de calidad en anatomía funcional y ciencias del movimiento. Pero antes de diseñar un proyecto, hace falta un lenguaje común — y eso fue justo lo que abrió este primer módulo de capacitación.

La sesión, a cargo de Paolo Cano desde la coordinación académica, planteó la investigación científica como el proceso mediante el cual se genera nuevo conocimiento y se valida el existente, y recordó algo que aplica directo a la práctica clínica: en ciencias de la salud, las decisiones modernas deben sustentarse en evidencia de calidad. Identificar problemas, formular preguntas, buscar evidencia, diseñar proyectos, interpretar resultados y comunicar hallazgos: ese es, en resumen, el trabajo de un investigador.

El método científico, en 10 pasos

El núcleo del módulo fue desglosar el método científico en una secuencia que cualquier proyecto del GIAF debería poder seguir, sin saltarse pasos:

1. Observación — todo arranca con algo que llama la atención.
2. Identificación del problema — convertir esa observación en una pregunta incómoda.
3. Pregunta de investigación — aquí entra la estrategia PICO.
4. Revisión de literatura — ver qué se sabe (y qué no) hasta ahora.
5. Hipótesis — una respuesta tentativa, puesta a prueba.
6. Diseño metodológico — el plan antes de salir a campo.
7. Recolección de datos — donde la teoría se encuentra con la realidad.
8. Análisis — donde la evidencia toma forma.
9. Conclusiones — qué responde (y qué no) la evidencia obtenida.
10. Difusión científica — porque de nada sirve investigar si no se comunica.

No toda investigación se hace igual

Otro bloque importante fue distinguir entre los tipos de investigación: la básica busca comprender principios y fenómenos sin una aplicación inmediata, mientras que la aplicada apunta a resolver problemas concretos del ámbito clínico o de salud pública. A esto se suman los enfoques cuantitativo (datos numéricos y análisis estadístico, pensado para generalizar resultados), cualitativo (percepciones, significados y experiencias mediante entrevistas o grupos focales) y mixto, que combina ambos para una comprensión más completa.

Sobre esa base se construyen los diseños de estudio. Los observacionales —donde el investigador no interviene en la exposición de los sujetos— incluyen los transversales (una sola medición en el tiempo), los de cohortes (siguen grupos con distinta exposición hacia el futuro) y los de casos y controles (comparan personas con la enfermedad contra personas sin ella). Los experimentales, en cambio, parten de que el investigador asigna activamente la intervención; el ensayo clínico aleatorizado es el estándar de oro, porque la asignación al azar minimiza sesgos y permite hablar de causalidad.

La jerarquía de la evidencia: no toda pesa igual

Uno de los conceptos que más cuesta interiorizar al inicio es que no toda la evidencia científica tiene el mismo peso. La capacitación presentó la pirámide clásica de la evidencia, de menor a mayor solidez: reportes de caso y opinión de expertos, estudios transversales, estudios de casos y controles, estudios de cohortes, ensayos clínicos aleatorizados y, en la cima, las revisiones sistemáticas y metaanálisis.

Entender este orden no es solo un ejercicio académico: define qué tan firmes pueden ser las conclusiones de un estudio y, en la práctica clínica, qué tan seguros podemos estar al aplicar un hallazgo con un paciente real.

PICO: tu pregunta, en cuatro piezas

Una de las herramientas más prácticas que se revisaron fue la estrategia PICO, pensada para que cualquier pregunta de investigación quede bien planteada desde el principio:

• P · Población — ¿a quién estudias? Define al paciente o grupo.
• I · Intervención — ¿qué evalúas? Un tratamiento, una prueba o una exposición.
• C · Comparación — ¿contra qué? Puede ser un placebo u otra alternativa.
• O · Outcome (resultado) — ¿qué desenlace mides? El resultado clave de tu estudio.

Si alguna de estas cuatro piezas no está clara, lo más probable es que la pregunta todavía esté demasiado abierta para convertirse en un proyecto.

De la pregunta al artículo: buscar y leer bien

Con la pregunta definida, el siguiente reto es encontrar literatura relevante sin perderse en el intento. La sesión repasó las bases de datos de referencia para ciencias de la salud — PubMed, Scopus, Web of Science, SciELO, Cochrane Library y Google Scholar — junto con los operadores booleanos básicos: AND para unir conceptos, OR para ampliar la búsqueda y NOT para excluir términos. También se habló de los términos MeSH, el vocabulario controlado de PubMed que estandariza la terminología médica para obtener búsquedas más precisas y reproducibles.

Pero encontrar artículos es solo la mitad del trabajo. Para la lectura crítica, se propuso un filtro de cinco preguntas: ¿el título es relevante para mi pregunta?, ¿el resumen tiene un diseño y resultados pertinentes?, ¿la metodología es sólida, controla sesgos y es reproducible?, ¿aplica al contexto de mi investigación? y, finalmente, ¿los resultados son válidos, significativos y aplicables?

El protocolo: el mapa completo de un proyecto

Como cierre de la parte metodológica, se presentó la estructura general que debería tener cualquier protocolo de investigación del grupo: título, problema, justificación, pregunta de investigación, objetivos, hipótesis, marco teórico, metodología, variables, consideraciones éticas, cronograma y referencias. Doce piezas que, juntas, convierten una idea en un proyecto que se puede ejecutar, evaluar y replicar.

Bioestadística, ética... y el lugar de la IA

El módulo cerró con una serie de temas complementarios que acompañarán al resto del ciclo de capacitaciones: gestores bibliográficos como Zotero, Mendeley y EndNote junto con las normas APA, Vancouver y AMA; nociones básicas de bioestadística (análisis descriptivo e inferencial, p-valor e intervalos de confianza); ética en investigación, con el consentimiento informado y la Declaración de Helsinki como referencias obligadas; herramientas de lectura crítica avanzada como GRADE, CONSORT y PRISMA; y redacción científica bajo la estructura IMRyD.

Y, por supuesto, el tema que nadie quería dejar fuera: el uso responsable de la inteligencia artificial en investigación.

"Antes de producir conocimiento es necesario aprender a comprenderlo, buscarlo y analizarlo."

Lo que sigue

Esta primera sesión marca el inicio del ciclo de capacitaciones de la coordinación académica del GIAF, pensado para nivelar a todo el equipo —sin importar si vienen de FOD o de Medicina— en las bases de la investigación científica antes de lanzarse de lleno a sus propios proyectos. Próximamente compartiremos las siguientes sesiones del programa.