Fundamentos de Metodologia Dra. Maria de Mello Technocare technocare@technocare.com.br

Um método sistemático de fazer e responder perguntas O que é Pesquisar? Um método sistemático de fazer e responder perguntas technocare@technocare.com.br

Formas de aquisição do Conhecimento Prática Clínica Autoridade Tradição Dedução lógica Investigação Científica Intuição technocare@technocare.com.br

Por quê pesquisa é importante? 1. Pesquisas aprimoram a prática clínica: 1.1. Estabelecem a eficácia do tratamento 1.2. Gera e valida a teoria usada para guiar a intervenção clínica technocare@technocare.com.br

Por quê pesquisa é importante? 2. Pesquisa é um aspecto integral de qualquer profissão verdadeira 2.1. Promove a autonomia da profissão 2.2. Distingue a prática profissional da habilidade técnica technocare@technocare.com.br

Por quê pesquisa é importante? 3. Pesquisa é um componente de qualquer disciplina acadêmica legítima technocare@technocare.com.br

Níveis de Envolvimento com Pesquisa Consumista Primário: Representa a habilidade de ler e interpretar acuradamente pesquisas publicadas nas revistas. Produtor: Envolve a habilidade de identificar o problema a ser pesquisado, selecionar o método investigativo, coletar e analisar os dados, e interpretar e divulgar os resultados technocare@technocare.com.br

Níveis de Envolvimento com Pesquisa Consumista Profissional: Envolve a habilidade de aplicar e incorporar os achados de estudos e as metodologias aplicadas na prática clínica. Em reabilitação a principal meta de utilizar os achados e metodologias é melhorar o desempenho do cliente ( paciente). technocare@technocare.com.br

Passos em uma investigação Científica 1. Identificação do problema 2. Formulação da pergunta ou hipótesse 3. Revisão da literatura 4. Desenvolvimento do projeto de pesquisa 4.1. Selecionar o design 4.2. Coletar os dados 4.3. Analizar os dados 5. Interpretar os resultados 6. Partilhar / Divulgar os achados technocare@technocare.com.br

Fontes de Idéias para Pesquisa 1. Dúvidas / Questões clínicas 2. Pesquisas prévias: 2.1. Pesquisas próprias 2.2. Pesquisas de outros 3. Previsões teóricas 4. Replicações 5. Necessidade de explicação de um fenômeno 6. Idéias de um mentor ou orientador technocare@technocare.com.br

Revisão da literatura: 1. Ser o mais extensa possível 2. Realizada de forma sistematizada 3. Incluir o maior número de línguas possível ( cuidado com as traduções!) 4. Incluir relatos de pesquisas apresentados em congressos, teses, etc. 5. Selecionar os artigos que mais se aproximam do seu objeto de pesquisa. Ao término desse processo , você terá se tornado um “especialista” no assunto!! technocare@technocare.com.br

Variáveis 1. Variável independente: é o fator que é manipulado e medido, ou selecionado pelo pesquisador para determinar o seu impacto 1.1. Variável de controle: é controlada pelo pesquisador para neutralizar qualquer efeito que este fator possa provocar no resultado ( idade, sexo, status sócio-econômico). 2. Variável dependente: é o fator observado e medido para determinar o efeito da variável independente technocare@technocare.com.br

Variáveis Em pesquisas correlacionais não se usam os termos variáveis dependentes e independentes, e sim : Variável preditiva: é o fator medido ou selecionado pelo pesquisador para predizer a relação com uma segunda variável. Variável criteriion: é o fator observado e medido para determinar sua relação com a variável preditiva. technocare@technocare.com.br

Escalas de Medida O tipo de escala dos dados é que vai determinar qual abordagem estatística que será utilizada para a análise dos dados. technocare@technocare.com.br

Estatistica Não- Paramétrica Escalas de Medida Nominal: refere a categorias, não tem um valor quantitativo inerente: cor dos olhos, religião, sexo, etc. Ordinal: os valores refletem uma classificação. O tamanho do intevalo ou o grau de distância de uma posição a outra é desconhecida ou variável: colocações numa corrida de fórmula um, níveis de espasticidade ( 1= leve; 2= moderado, 3= severa), teste de função muscular, etc. Estatistica Não- Paramétrica technocare@technocare.com.br

Estatística Paramétrica Escalas de Medida Intervalar: valores que relatam uma ordem e os valores entre os intervalos é o mesmo. A distância entre dois pontos na escala é igual. Não há um ponto zero verdadeiro. Graus em uma escala de temperatura. Racional: Os valores contêm distância igual entre os escores e há um verdadeiro zero. Idade, altura, quilometragem, etc. Estatística Paramétrica technocare@technocare.com.br

Validade É a propriedade da medida que responde a seguinte questão: “Em qual grau este teste ( instrumento) mede aquilo que pretende medir? technocare@technocare.com.br

Tipos de Validade: 1. Validade lógica ( face): Existe quando os componentes da habilidade avaliada são medidos de forma direta. Ex. Medir a capacidade vital assoprando um balão. technocare@technocare.com.br

Tipos de Validade: 2. Validade de conteúdo: Refere ao grau que os ítens do teste representam a área de interesse. O teste é compreensível e os itens estão numa proporção razoável? Ex: um teste de desempenho motor deve incluir itens sobre habilidades de coordenação motora grossa e fina. Validade lógica e de conteúdo dependem de julgamento qualitativo feito por especialistas no assunto (index numérico de correlação). technocare@technocare.com.br

Tipos de Validade Construtiva : 1. Validade Concorrente: Refere a relação entre o desempenho do instrumento de interesse e o desempenho de outro instrumento semelhante e que já tenha sua validade conhecida. Ex. Comparar os escores de uma nova medida de independência em AVD’s com a versão brasileira da MIF. technocare@technocare.com.br

Tipos de Validade Construtiva : 2. Validade Preditiva: Refere a habilidade de um teste ou medida predizer o desempenho numa área de interesse. Ex. A nota do vestibular é capaz de predizer o desempenho acadêmico do universitário? Validade concorrente e preditiva podem ser avaliadas quantitativamente ( coeficientes numéricos) technocare@technocare.com.br

Confiabilidade O conceito de confiabilidade refere à habilidade de medir o fenômeno consistentemente. Um teste/instrumento é confiável se ele mede consistentemente sobre condições que poderiam causar erros. Tipos de confiabilidade: 1. Entre examinadors ( Inter-rater) 2. Teste - reteste 3. Consistência interna technocare@technocare.com.br

Confiabilidade Entre Examinadores ( Inter -Rater) Envolve o ato de dois ou mais examinadores aplicarem o teste no mesmo paciente e encontrarem o mesmo resultado. Os escores encontrados são correlacionados e é possível calcular um coeficiente. Este coeficiente nos diz o quanto o teste é confiável quando usado por examinadores diferentes. Este coeficiente varia de -1.00 a + 1.00 , sendo que o valor de +0.80 é aceitável como uma boa confiabilidade entre examinadores de um teste. technocare@technocare.com.br

Confiabilidade Teste - Reteste Envolve aplicar o mesmo instrumento aos mesmos indivíduos em duas ocasiões diferentes e então correlacionar os resultados. O coeficiente teste-reteste varia de +1.0 a -1.0 e reflete o grau o qual o resultado varia através do tempo. Informações que devem ser relatadas para averiguação da confiabilidade teste-reteste: I. O coeficiente de confiabilidade e como ele foi obtido II. O intervalo entre o teste e o reteste. technocare@technocare.com.br

Confiabilidade Interna Envolve a consistência interna ou estabilidade de um teste ou seções de um teste. É muito importante em teste que tem muitos ítens. Cronbach’s alpha é a medida mais freqüentemente usada para confiabilidade interna e provê uma medida de consistência entre ítens. technocare@technocare.com.br

EA= DP/N EA= 10/100=1 vs. EA=10/25=2 Desvio Padrão (Standard Deviation) x Erro amostral (Standard Error) Qual a diferença? O Desvio Padrão é a medida de variabilidade entre indivíduos em relação ao fator estudado. Erro amostral ( erro padrão) é a medida de incerteza da amostra estatística. Esta medida depende do desvio padrão e do tamnho da amostra ( EA= DP/N) e reflete o quanto a amostra é representativa em termos de número a população. Quanto menor o erro amostral maior é o poder do estudo . EA= DP/N EA= 10/100=1 vs. EA=10/25=2 technocare@technocare.com.br

Erro Padrão da Medida Refere a variabilidade associada com o escore de cada indivíduo no teste. O EPM é baseado nas propriedades da distribuição normal. O EPM provê os limites nos quais os verdadeiros escores vão estar. Se o teste não é confiável ( não mensura consistentemente) o EPM será grande. technocare@technocare.com.br

Amostragem É o processo de selecionar um número de sujeitos ( unidades) para um estudo de forma que estas unidades representam o grupo maior do qual elas forma selecionadas. O objetivo da amostragem é conseguir informação sobre a população. technocare@technocare.com.br

Métodos de Amostragem Representativo por Probabilidade: 1. Amostra aleatória ( casual) simples ( forma mais poderosa) 2. Amostra aleatória ( casual) estratificada: baseada em alguma característica particular ( ex. sexo) 3. Amostras grupais : seleciona a amostra por agrupamentos ( ex. instituições) technocare@technocare.com.br

Métodos de Amostragem Não por Probabilidade / não casuais: 1. Acidental ou por conveniência: baseia-se no que convêm ao pesquisador. 2. Amostra proposital: a lógica, o senso comum ou um julgamento equilibrado podem ser usados na seleção de uma amostra representiva de uma população maior. 3. Amostra de Quotas: diversas características de uma população , tais como idade, sexo, classe social são amostradas nas mesmas proporções em que figuram na população. technocare@technocare.com.br

Classificação dos Desenhos de Pesquisas 1. Por objetivo: Exploratório , Descritivo e Explanatório ( experimental) 2. Por estrutura: Experimental e segundo a natureza dos dados - quantitativo ou qualitativo 3. Por elemento temporal: Retrospectivo, Prospectivo ( Transversal ou Longitudinal) 4. Por conteúdo: específico para alguma disciplina 5.Por contexto: pesquisa de campo, de laboratório ou clínica. technocare@technocare.com.br

Tipos de Pesquisa Pesquisas Descritivas Objetivo: descrever ou mapear um fato ou fenômeno. Características: Baseado em informações apresentadas no formato de narrativa, pode incluir estatística descritiva. Exemplos: Estudo de casos, Estudos Qualitativos, “Surveys”, Estudos Históricos, Estudos Normativos, Estudos Desenvolvimentais, Estudos Documentários, Meta-análises technocare@technocare.com.br

Tipos de Pesquisa Pesquisas Relacionais Objetivo: Estabelecer uma relação ou associação entre duas ou mais variáveis. Características: Pode ser exploratório ou direcionado por uma teoria; sempre envolve o uso de estatística correlacional para a obtenção de um índice numérico que represente a associação/correlação. Tipos: Estudos Correlacionais, Estudos de Confiabilidade, Estudos de Validade, “Surveys”Analíticas, Estudos Comparativos Causais, alguns Estudos Históricos, Desenvolvimentais e Naturais. technocare@technocare.com.br

Tipos de Pesquisas Pesquisas Experimentais Objetivo: Explorar ou estabelecer causa ou efeito entre variáveis e gerar ou testar uma teoria Características: Envolve a manipulação da variável independente e o uso de estatística inferencial para testar as hipóteses. Deve prevalecer a tentativa de controlar todos os fatores envolvidos no experimento com exceção da variável independente. Tipos: Pré-experimental ( não obtém relações causais, tem dois ou três critérios do experimental); quasi-experimental ( não tem grupo controle equivalente, ou sequência temporal interrompida ou estudos de casos) e experimental verdadeiro technocare@technocare.com.br

Tipos de Revisão da Literatura 1. Revisão Integrativa: Sumariza as pesquisas realizadas sobre determinado assunto construindo um conclusão a partir de muitos estudos realizados separadamente mas que investigam problemas idênticos ou similares. 2. Revisão Teórica: O pesquisador espera apresentar as teorias oferecidas para explicar um determinado fenômeno, e compará-las considerando seu ponto de vista, a consistência interna de cada uma e a natureza de suas predições. technocare@technocare.com.br

Tipos de Revisão da Literatura 3. Metodológica: O objetivo é examinar os métodos e definições operacionais que podem estar sendo utilizados em uma determinada área do conhecimento. Representam sempre uma crítica às pesquisas existentes, discutindo os artefatos que produziram os resultados, que as medidas não são confiáveis, e/ou que as condições limitam as conclusões que podem ser alcançadas . technocare@technocare.com.br

4. Revisão Quantitativa: Meta- Análise Refere a análise estatística de uma grande coleção de resultados analisados com o objetivo de integrar os resultados. Conota uma rigorosa alternativa para administrar a rápida expansão do número de pesquisas publicadas. Forma sistemática de fazer uma revisão de literatura. Foca nos resultados, re-analisa os resultados. technocare@technocare.com.br

Meta- Análise A premissa é que localizando e integrando estudos realizados separadamente sobre um mesmo tema, estaremos somando os resultados , ou seja mantendo a inferência científica como ponto central para validar esse conhecimento surgido por esta somatória, assim como as inferências envolvidas na análise dos dados dos estudos primários. technocare@technocare.com.br

Meta- Análise Etapas: 1. Definição do problema 2. Coleta dos Dados 3. Avaliação dos Dados 4. Análise e Interpretação 5. Relato dos Resultados technocare@technocare.com.br

Meta- Análise 1. Definição do problema: Definição das variáveis e do racional para relacionar uma variável a outra ( definir as variáveis para selecionar os artigos, fazer a mesma perguntas “aos artigos”). 2. Coleta dos Dados: Buscar todos os artigos reacionados com a área das variáveis escolhidas ( pesquisadores, citação em outros artigos, sumários de congressos, pesquisas não publicadas, pesquisas via computador, etc.) technocare@technocare.com.br

Meta- Análise 3. Avaliação dos dados: Depois de coletar os artigos, eles devem ser relacionados os artigos que são relevantes ao assunto e os que não são ( defina as palavras chaves, como conseguiu os artigos, os banco de dados usados, etc.) 4. Análise dos dados: Utilizar estudos com desenhos semelhantes para poder somar os “n” e então combinar as probabilidades 5. Relatar os resultados: Introdução, Métodos, Resultados, Discussão, Conclusão. technocare@technocare.com.br

Críticas à Meta-Análise 1. Mistura alhos e bugalhos: perguntas muito amplas, força estudos diferentes com medidas diferentes estarem juntos. 2. Promove padrão de julgamento proporcional à qualidade dos estudos revisados. 3. Pode ocorrer um tendência devido a amostra ( “bias”) 4. Pode ser usada com fins não éticos/científicos. technocare@technocare.com.br