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¿Es posible tener una revisión científica de un método si el autor no tiene experiencia directa con él?

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Parece que es posible realizar una investigación científica sin acercarse realmente a la muestra / espécimen. Sin embargo, ¿qué pasa si la "muestra" de la investigación es una método? Por ejemplo, existen muchos métodos para diseccionar una ballena. ¿Es posible tener una revisión científica de un método si el autor no ha tenido experiencia directa en ese método, pero solo conoce sus reglas o pasos, y otras investigaciones que hablan de él? Y si la respuesta es sí, ¿cómo están relativamente seguros de que no se pierden algo (las incógnitas desconocidas)?

Supongo que hay diferentes casos a considerar:

  • El autor no tiene experiencia directa con ballenas.
  • El autor tiene experiencia directa con las ballenas, pero no tiene experiencia directa en ningún método para diseccionar una ballena.
  • El autor tiene experiencia directa con ballenas y métodos para diseccionar una ballena.

Según esta meta publicación, esta pregunta invita a las respuestas a analizar que significa la pregunta. Este análisis de las posibles interpretaciones de la cuestión puede constituir un interesante filosófico análisis.


Expuse el argumento de que la ciencia es lo que hacen los científicos aquí Supuestos filosóficos que subyacen a la ciencia

La ciencia aún puede investigar eventos puntuales o casi únicos. Chixulub, estallidos de rayos gamma, el big bang: eso lo estudiamos y estamos tan "lejos" de ello como es pissuble estar, en el espacio y el tiempo. Hubo una primera disección de una ballena hecha con la ciencia en mente. Un científico con menos experiencia no es necesariamente menos científico; de hecho, casi todos los premios Nobel fueron recibidos por trabajos realizados antes de los 30 años.

Si la respuesta es sí, ¿cómo están relativamente seguros de que no se pierden algo (las incógnitas desconocidas)?

Desarrollamos cajas de herramientas para dominios específicos. La consiliencia o la convergencia de la evidencia es un buen comienzo. Podría ser necesario corregir los sesgos cognitivos con herramientas como ensayos doble ciego. Galeno hizo que más de un milenio de médicos ignoraran sus propios ojos durante las disecciones, porque había diseccionado liendres humanos, solo cerdos y chimpancés, etc.

Pienso en la detección de ondas de gravedad como una clase magistral sobre cómo se hace ciencia. Cada fuente de ruido se minimizó sistemáticamente, dado el presupuesto, con pasos como amortiguación, múltiples detectores separados para eliminar el ruido y barras de error perseguidas por debajo del rango de la señal (aunque de hecho, la escala era desconocida).

En el ejemplo de la ballena, hay habilidades claramente transferibles de la disección y otros procedimientos quirúrgicos. La literatura puede indicar problemas clave específicos de las ballenas; para los conejos, creo que la vesícula biliar debe eliminarse rápidamente o 'contamina' la carne, lo que podría ser relevante para las investigaciones. Los cachalotes por sí solos producen ámbar gris, lo que podría justificar una investigación específica en ese caso. Los varamientos de ballenas se han centrado en el daño del oído, lo que ha requerido desarrollar un conocimiento más detallado de las minucias de las ballenas sanas muertas: se cree que el radar militar ha estado causando ráfagas de sonido ensordecedoras, lo que resulta en ciertas burbujas de aire microscópicas, lo que hace que las vainas huyan del agua. Siempre habrá investigación de vanguardia que haga nuevas técnicas y ciencia de rutina del trabajo diario, pero los límites de ambos se expanden continuamente.

Hay un nivel mucho más profundo sobre la generación de hipótesis y la falsabilidad, creando modelos abstractos manejables, paradigmas científicos, pero eso no parece ser lo que estás preguntando. Parece que está tratando de llegar a algo más profundo que no ha hecho explícito ...

Creo que el resumen es que ser más capaz de revisar las metodologías y pensar en las incógnitas desconocidas es lo que llamamos ser un mejor científico. A menudo, antes de que se haga la ciencia, no sabemos quién es bueno, por lo que usamos poderes como exámenes y entrevistas. Pero la buena ciencia de hacer mejor estas cosas, da como resultado una ciencia perspicaz notable, y tratamos de elevar a aquellos que pueden hacer eso para que supervisen y enseñen.


Si. La ciencia se basa en conjuntos de datos y modelos teóricos,1 no necesariamente en la experiencia directa:

Ensayo nuclear subterráneo

Estrella neutrón

Solo puedo agregar que, en general, no necesitamos experimentar algo directamente para sentirlo o vivirlo. Lo pensamos soñándolo despierto. Después de hacerlo durante toda tu vida, se vuelve bastante real. Ese es nuestro superpoder como seres humanos: compartir nuestras experiencias individuales entre nosotros.

1 excepto, que hoy en día, los modelos teóricos se descuidan de forma rutinaria a favor de la ciencia de datos, lo que resulta en un número alarmante de estudios revisados ​​por pares que hacen algo como esto:


¿Es posible tener una revisión científica de un método si el autor no tiene experiencia directa con él? - biología

Al final de esta sección, podrá:

  • Identificar las características compartidas de las ciencias naturales.
  • Comprender el proceso de investigación científica.
  • Compare el razonamiento inductivo con el razonamiento deductivo
  • Describir los objetivos de la ciencia básica y la ciencia aplicada.

Figura 1. Anteriormente llamadas algas verdiazules, las (a) cianobacterias vistas a través de un microscopio óptico son algunas de las formas de vida más antiguas de la Tierra. Estos (b) estromatolitos a lo largo de las orillas del lago Thetis en Australia Occidental son estructuras antiguas formadas por capas de cianobacterias en aguas poco profundas. (crédito a: modificación del trabajo de los datos de la barra de escala de la NASA de Matt Russell crédito b: modificación del trabajo de Ruth Ellison)

Figura 2. Los biólogos pueden optar por estudiar Escherichia coli (E. coli), una bacteria que reside normalmente en nuestro tracto digestivo, pero que a veces también es responsable de los brotes de enfermedades. En esta micrografía, la bacteria se visualiza utilizando un microscopio electrónico de barrido y coloración digital. (crédito: coloración digital de Eric Erbe por Christopher Pooley, USDA-ARS)

Al igual que la geología, la física y la química, la biología es una ciencia que reúne conocimientos sobre el mundo natural. Específicamente, la biología es el estudio de la vida. Los descubrimientos de la biología son realizados por una comunidad de investigadores que trabajan individualmente y juntos utilizando métodos acordados. En este sentido, la biología, como todas las ciencias, es una empresa social como la política o las artes. Los métodos de la ciencia incluyen la observación cuidadosa, el mantenimiento de registros, el razonamiento lógico y matemático, la experimentación y el envío de conclusiones al escrutinio de otros. La ciencia también requiere mucha imaginación y creatividad; un experimento bien diseñado se describe comúnmente como elegante o hermoso. Al igual que la política, la ciencia tiene considerables implicaciones prácticas y parte de la ciencia se dedica a aplicaciones prácticas, como la prevención de enfermedades (ver Figura 2). Otras ciencias proceden en gran parte motivadas por la curiosidad. Cualquiera que sea su objetivo, no hay duda de que la ciencia, incluida la biología, ha transformado la existencia humana y seguirá haciéndolo.


Ayuno intermitente: actualización sorprendente

Hay un montón de investigaciones increíblemente prometedoras sobre el ayuno intermitente (IF) realizadas en ratas gordas. Pierden peso, su presión arterial, colesterol y azúcar en sangre mejoran y mejoran, pero superan a las ratas. Los estudios en humanos, casi en todos los ámbitos, han demostrado que el IF es seguro e increíblemente eficaz, pero en realidad no es más eficaz que cualquier otra dieta. Además, a muchas personas les resulta difícil ayunar.

Pero un creciente cuerpo de investigación sugiere que el momento del ayuno es clave y puede hacer que IF sea un enfoque más realista, sostenible y eficaz para la pérdida de peso, así como para la prevención de la diabetes.

La historia de fondo sobre el ayuno intermitente

IF como enfoque de pérdida de peso ha existido en varias formas durante años, pero fue muy popularizado en 2012 por el periodista de televisión de la BBC Dr. Michael Mosley y el documental de televisión rsquos Come rápido, vive más y reservar La Dieta Rápida, seguido por la periodista Kate Harrison y el libro rsquos La dieta 5: 2 basado en su propia experiencia, y posteriormente por el bestseller de 2016 del Dr. Jason Fung & rsquos El código de la obesidad. IF generó un zumbido positivo constante a medida que proliferaban las anécdotas de su eficacia.

Como médico investigador que se inclina por el estilo de vida, necesitaba comprender la ciencia. los Código de obesidad parecía el recurso de resumen más basado en la evidencia, y me encantó. Fung combina con éxito mucha investigación, su experiencia clínica y consejos sensatos sobre nutrición, y también aborda las fuerzas socioeconómicas que conspiran para hacernos engordar. Él tiene muy claro que debemos comer más frutas y verduras, fibra, proteínas saludables y grasas, y evitar el azúcar, los granos refinados, los alimentos procesados ​​y, por el amor de Dios, dejar de comer bocadillos. Verificar, verificar, verificar, estoy de acuerdo. La única parte que todavía era cuestionable en mi mente era la parte del ayuno intermitente.

El ayuno intermitente puede ayudar a perder peso

SI tiene sentido intuitivo. Los alimentos que comemos son degradados por enzimas en nuestro intestino y eventualmente terminan como moléculas en nuestro torrente sanguíneo. Los carbohidratos, particularmente los azúcares y los granos refinados (piense en las harinas blancas y el arroz), se descomponen rápidamente en azúcar, que nuestras células usan para obtener energía. Si nuestras células no lo usan todo, lo almacenamos en nuestras células grasas, así como también grasa. Pero el azúcar solo puede ingresar a nuestras células con insulina, una hormona producida en el páncreas. La insulina lleva azúcar a las células grasas y la mantiene allí.

Entre comidas, siempre y cuando no comamos bocadillos, nuestros niveles de insulina bajarán y nuestras células grasas pueden liberar el azúcar almacenado para usarlo como energía. Perdemos peso si dejamos que bajen nuestros niveles de insulina. La idea completa de IF es permitir que los niveles de insulina bajen lo suficiente y durante el tiempo suficiente para que quememos nuestra grasa.

El ayuno intermitente puede ser difícil y infernal, pero tal vez no tenga por qué serlo.

Los estudios iniciales en humanos que compararon el ayuno cada dos días con comer menos todos los días mostraron que ambos funcionaban por igual para perder peso, aunque las personas luchaban con los días de ayuno. Entonces, había descartado IF como nada mejor o peor que simplemente comer menos, solo que mucho más incómodo. Mi consejo fue seguir con la dieta sensata, basada en plantas y de estilo mediterráneo.

Una nueva investigación sugiere que no todos los enfoques de FI son iguales, y algunos son realmente muy razonables, efectivos y sostenibles, especialmente cuando se combinan con una dieta nutritiva basada en plantas. Así que I & rsquom me preparé para enfrentarme a esto (e incluso revisar mi publicación anterior).

Hemos evolucionado para estar sincronizados con el ciclo día / noche, es decir, un ritmo circadiano. Nuestro metabolismo se ha adaptado a la alimentación diurna, al sueño nocturno. Comer durante la noche está bien asociado con un mayor riesgo de obesidad y diabetes.

En base a esto, investigadores de la Universidad de Alabama realizaron un estudio con un pequeño grupo de hombres obesos con prediabetes. Compararon una forma de ayuno intermitente llamada "alimentación temprana con restricción de tiempo", en la que todas las comidas se ajustaban a un período temprano de ocho horas del día (de 7 a. M. A 3 p. M.), O distribuidas en 12 horas (entre las 7 a. M. Y 7 pm). Ambos grupos mantuvieron su peso (no aumentaron ni perdieron) pero después de cinco semanas, el grupo de ocho horas tuvo niveles de insulina dramáticamente más bajos y una sensibilidad a la insulina significativamente mejorada, así como una presión arterial significativamente más baja. ¿La mejor parte? El grupo de ocho horas también tuvo una disminución significativa del apetito. Ellos no estaban muriendo de hambre.

El simple hecho de cambiar el horario de las comidas, al comer más temprano en el día y extender el ayuno durante la noche, benefició significativamente el metabolismo incluso en personas que no perdieron ni una libra.

¿Por qué podría ayudar cambiar el tiempo?

Pero, ¿por qué el simple hecho de cambiar el horario de nuestras comidas para permitir el ayuno hace una diferencia en nuestro cuerpo? Una revisión en profundidad de la ciencia de la FI publicada recientemente en Revista de Medicina de Nueva Inglaterra arroja algo de luz. El ayuno está incrustado evolutivamente en nuestra fisiología, desencadenando varias funciones celulares esenciales. Cambiar el estado de alimentación a ayuno hace más que ayudarnos a quemar calorías y perder peso. Los investigadores analizaron docenas de estudios en animales y humanos para explicar cómo el simple ayuno mejora el metabolismo, la disminución del azúcar en sangre disminuye la inflamación, lo que mejora una variedad de problemas de salud, desde el dolor artrítico hasta el asma e incluso ayuda a eliminar toxinas y células dañadas, lo que reduce el riesgo de cáncer y mejora la función cerebral. El artículo es profundo, ¡pero vale la pena leerlo!

Entonces, ¿el ayuno intermitente es tan bueno como parece?

Tenía mucha curiosidad sobre esto, así que le pedí la opinión de la experta en metabolismo, la Dra. Deborah Wexler, Directora del Centro de Diabetes del Hospital General de Massachusetts y profesora asociada de la Facultad de Medicina de Harvard. Esto es lo que me dijo. "Hay evidencia que sugiere que el método de ayuno con ritmo circadiano, donde las comidas se restringen a un período de ocho a 10 horas durante el día, es efectivo", confirmó, aunque en general recomienda que las personas "utilicen un método de alimentación que funcione para ellos y es sostenible para ellos ".

Entonces, aquí & rsquos el trato. Existe una buena evidencia científica que sugiere que el ayuno con ritmo circadiano, cuando se combina con una dieta y un estilo de vida saludables, puede ser un enfoque particularmente eficaz para la pérdida de peso, especialmente para las personas con riesgo de diabetes. (Sin embargo, las personas con diabetes avanzada o que estén tomando medicamentos para la diabetes, las personas con antecedentes de trastornos alimentarios como anorexia y bulimia y las mujeres embarazadas o en período de lactancia no deben intentar el ayuno intermitente a menos que estén bajo la estrecha supervisión de un médico que pueda controlarlas. )

4 formas de utilizar esta información para mejorar la salud

  1. Evite los azúcares y los cereales refinados. En su lugar, coma frutas, verduras, frijoles, lentejas, cereales integrales, proteínas magras y grasas saludables (una dieta sensata, basada en plantas y de estilo mediterráneo).
  2. Deje que su cuerpo queme grasa entre comidas. Don & rsquot snack. Manténgase activo durante todo el día. Desarrolla el tono muscular.
  3. Considere una forma simple de ayuno intermitente. Limite las horas del día en que come y, para obtener el mejor efecto, hágalo más temprano en el día (entre las 7 am y las 3 pm, o incluso de 10 am a 6 pm, pero definitivamente no la noche antes de acostarse).
  4. Evite comer bocadillos o por la noche, todo el tiempo.

Fuentes

Efectos del ayuno intermitente sobre la salud, el envejecimiento y la enfermedad. de Cabo R, Mattonson MP. Revista de Medicina de Nueva Inglaterra, Diciembre de 2019.


La visión

Durante muchos años he tenido la visión de una revista técnica en línea que publique la mejor investigación creacionista al más alto nivel profesional y presentación posible. Anteriormente, los mejores investigadores creacionistas tenían que esperar cuatro o cinco años para que la próxima Conferencia Internacional sobre Creacionismo presentara sus trabajos a un foro y publicación en el que pudieran estar seguros de los más altos estándares de revisión por pares, presentación y difusión. Además, la publicación en papel (en lugar de en línea) de las Actas de la CPI ha restringido la difusión de esta investigación de alta calidad. A pesar de que la CPI ahora se está moviendo hacia la publicación electrónica concurrente, la difusión oportuna todavía está restringida y retrasada por consideraciones de costos.

Tengo la esperanza de que ahora, debido a la rápida publicación que estaremos ofreciendo en el Revista de investigación de respuestas (dentro de los dos o tres meses posteriores a la recepción) y la publicación en línea gratuita para garantizar la más amplia difusión posible de los resultados de sus investigaciones de vanguardia, los principales investigadores creacionistas de todo el mundo harán la publicación en el Revista de investigación de respuestas su primera consideración. De esta forma confío en que Revista de investigación de respuestas estará rápidamente a la vanguardia en el establecimiento de la tendencia de las publicaciones técnicas creacionistas en línea, una "visita obligada" para todos los investigadores y estudiantes creacionistas serios.


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  • hasta 25 referencias a la descripción original del método que está utilizando

Mientras se mantiene el enfoque en el aspecto técnico del trabajo, es necesario proporcionar evidencia de la eficiencia del método y / o comparación con protocolos preexistentes. Esto debería ser inmediatamente evidente para el lector.

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Análisis de microplásticos - Publicado en 2020
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Gráficamente abstracto
Un resumen gráfico es obligatorio para esta revista. Debe resumir el contenido del artículo en una forma gráfica concisa diseñada para captar la atención de un amplio número de lectores en línea. Los autores deben proporcionar imágenes que representen claramente el trabajo descrito en el artículo. Tras la revisión, los resúmenes gráficos deben enviarse como un archivo separado. Tamaño de la imagen: proporcione una imagen con un mínimo de 531 y veces 1328 píxeles (h y veces w) o proporcionalmente más. La imagen debe poder leerse en un tamaño de 5 y 13 cm con una resolución de pantalla normal de 96 ppp. Tipos de archivo preferidos: archivos TIFF, EPS, PDF o MS Office. Vea aquí para ver ejemplos.

Manipulaciones de imágenes
Todas las transferencias de Western deben presentarse con pesos moleculares anotados, replicados, cuantificados y con análisis estadístico. El recorte de la imagen es aceptable pero debe indicarse claramente. No es aceptable fusionar imágenes para dar la apariencia de una sola imagen. El método de normalización de la proteína total o, cuando proceda, un control de carga (por ejemplo, estudios de señalización celular) debe indicarse explícitamente en el texto. Las imágenes pueden estar sujetas a análisis para su manipulación antes de su publicación y se puede solicitar a los autores que proporcionen copias de los datos originales.

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Ejemplo: [conjunto de datos] [5] M. Oguro, S. Imahiro, S. Saito, T. Nakashizuka, Datos de mortalidad de la enfermedad del marchitamiento del roble japonés y composiciones de los bosques circundantes, Mendeley Data, v1, 2015. http: //dx.doi .org / 10.17632 / xwj98nb39r.1.

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Vinculación de bases de datos
Elsevier anima a los autores a conectar artículos con bases de datos externas, dando a sus lectores acceso con un clic a bases de datos relevantes que ayudan a construir una mejor comprensión de la investigación descrita. Consulte los identificadores de base de datos relevantes utilizando el siguiente formato en su artículo: Base de datos: xxxx (por ejemplo, TAIR: AT1G01020 CCDC: 734053 PDB: 1XFN). Consulte el enlace de bases de datos para obtener más información y una lista completa de las bases de datos compatibles.

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Fuente de abreviaturas de revistas
Los nombres de las revistas deben abreviarse de acuerdo con la lista de abreviaturas de las palabras del título aquí.

Material suplementario
Los autores también pueden enviar material complementario (como datos brutos). Cada archivo de material complementario debe tener una breve leyenda que se colocará en la parte inferior del artículo, donde puede ayudar al lector y también ser utilizado por los motores de búsqueda. Tenga en cuenta que el material complementario no aparecerá en archivos PDF imprimibles.

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Artículos de grandes ideas y más

Aquí en Mayor bien, cubrimos la investigación sobre el bienestar social y emocional, y tratamos de ayudar a las personas a aplicar los hallazgos a su vida personal y profesional. Somos conscientes de que nuestro negocio es complicado.

Resumir los estudios científicos y aplicarlos a la vida de las personas no es solo difícil por razones obvias, como comprender y luego explicar la jerga científica o los métodos a los no especialistas. También se da el caso de que el contexto se pierde cuando traducimos los hallazgos en historias, consejos y herramientas para una vida más significativa, especialmente cuando lo empujamos a través de la máquina de aplastar matices de Internet. Mucha gente nunca lee más allá de los titulares, que intrínsecamente tienen como objetivo generalizar en exceso y provocar interés. Debido a que nuestros artículos nunca pueden ser tan completos como los estudios originales, casi siempre omiten algunas advertencias cruciales, como las limitaciones reconocidas por los investigadores. Para obtenerlos, necesita acceder a los estudios en sí.

Y es muy común que los hallazgos parecer para contradecirse. Por ejemplo, recientemente cubrimos un experimento que sugiere que el estrés reduce la empatía, después de haber discutido previamente otra investigación que sugiere que las personas propensas al estrés pueden ser más empáticas. Algunos lectores preguntaron: ¿Cuál es la correcta? (Encontrarás mi respuesta aquí).

Pero probablemente la pieza que falta más importante es el futuro. Puede parecer algo gracioso decirlo, pero, de hecho, un nuevo estudio no vale el PDF en el que se imprimió hasta que sus hallazgos sean replicados y validados por otros estudios, estudios que aún no se han realizado. Un experimento es simplemente interesante hasta que el tiempo y las pruebas convierten su hallazgo en un hecho.

Los científicos lo saben y están capacitados para reaccionar con escepticismo ante cada nuevo artículo. También esperan ser recibidos con escepticismo cuando presenten sus hallazgos. La confianza es buena, pero la ciencia no se trata de confianza. Se trata de la verificación.

Sin embargo, los periodistas como yo, y el público en general, a menudo somos propensos a tratar cada nuevo estudio como si representara la última palabra sobre la pregunta abordada. Este tema en particular fue destacado la semana pasada por, esperen, un nuevo estudio que trató de reproducir 100 estudios psicológicos previos para ver si sus hallazgos se mantenían. El resultado de la iniciativa de tres años es escalofriante: el equipo, dirigido por el psicólogo Brian Nosek de la Universidad de Virginia, obtuvo los mismos resultados en solo el 36 por ciento de los experimentos que replicaron. Esto ha dado lugar a algunos titulares excesivamente generalizadores, previsiblemente provocativos, que insinúan que no deberíamos tomarnos en serio la psicología.

A pesar de todos los errores, afirmaciones exageradas, críticas, contradicciones y argumentos, o tal vez porque de ellos, nuestro conocimiento del cerebro y la mente humanos se ha expandido drásticamente durante el siglo pasado. La psicología y la neurociencia han documentado fenómenos como la disonancia cognitiva, han identificado muchas de las estructuras cerebrales que sustentan nuestras emociones y han demostrado el efecto placebo y otras dimensiones de la conexión mente-cuerpo, entre otros hallazgos que se han probado una y otra vez.

Estos descubrimientos nos han ayudado a comprender y tratar las verdaderas causas de muchas enfermedades. He escuchado argumentar que las crecientes tasas de diagnósticos de enfermedades mentales constituyen evidencia de que la psicología está fallando, pero de hecho, lo contrario es cierto: estamos viendo más y mejores diagnósticos de problemas que habrían obligado a las generaciones anteriores a descartar a las personas como & # 8220stupid & # 8221 o & # 8220crazy & # 8221 o & # 8220hyper & # 8221 o & # 8220blue & # 8221 Lo importante a tener en cuenta es que la ciencia tardó muchísimo tiempo en llegar a estos conocimientos y tratamientos, después de mucho ensayo y error.

La ciencia no es una fe, sino un método que requiere tiempo para desarrollarse. Por eso es igualmente incorrecto aceptar sin crítica todo lo que lee, incluido lo que lee en esta página.

Dadas las complejidades y ambigüedades del esfuerzo científico, ¿es posible para un no científico lograr un equilibrio entre el rechazo total y la creencia acrítica? ¿Hay señales de alerta que debe buscar cuando lee sobre un estudio en un sitio como Mayor bien o en un libro de autoayuda popular? Si lee uno de los estudios reales, ¿cómo debería, como no científico, medir su credibilidad?

Me basé en mi propia experiencia como periodista científico y entrevisté a mis colegas aquí en el UC Berkeley Greater Good Science Center. Se nos ocurrieron 10 preguntas que podría hacer cuando lea sobre los últimos descubrimientos científicos. Estas también son preguntas que nos hacemos antes de cubrir un estudio.

1. ¿Apareció el estudio en una revista revisada por pares?

La revisión por pares (enviar artículos a otros expertos para su revisión independiente antes de su aceptación) sigue siendo una de las mejores formas que tenemos para determinar la seriedad básica del estudio, y muchos científicos describen la revisión por pares como un crisol verdaderamente humillante. Si un estudio no pasó por este proceso, por cualquier motivo, debería tomarse con mucha mayor cautela.

2. ¿Quién fue estudiado, dónde?

Los experimentos con animales dicen mucho a los científicos, pero su aplicabilidad a nuestra vida humana diaria será limitada. De manera similar, si los investigadores solo estudiaran a los hombres, las conclusiones podrían no ser relevantes para las mujeres y viceversa.

Esto fue en realidad un gran problema con el esfuerzo de Nosek por replicar los experimentos de otras personas. Al intentar replicar un estudio alemán, por ejemplo, tuvieron que usar diferentes mapas (que serían familiares para los estudiantes de la Universidad de Virginia) y cambiar una escala que mide la agresión para reflejar las normas estadounidenses. Este tipo de variación podría Explique los diferentes resultados. También puede sugerir los límites de generalizar los resultados de un estudio a otras poblaciones no incluidas en ese estudio.

Como cuestión de enfoque, los lectores deben recordar que muchos estudios psicológicos se basan en muestras WEIRD (occidentales, educadas, industrializadas, ricas y democráticas), principalmente estudiantes universitarios, lo que crea un sesgo intrínseco en las conclusiones de la disciplina. ¿Significa eso que debería descartar la psicología occidental? Por supuesto no. Es el equivalente a un signo de & # 8220 Precaución & # 8221 o & # 8220 Rendimiento & # 8221 en el camino hacia la comprensión.

3. ¿Qué tamaño tenía la muestra?

En general, cuantos más participantes haya en un estudio, más válidos serán sus resultados. Dicho esto, una muestra grande a veces es imposible o incluso indeseable para ciertos tipos de estudios. Esto es especialmente cierto en los costosos experimentos de neurociencia que involucran imágenes de resonancia magnética funcional, o fMRI, exploraciones.

Y muchos estudios sobre la atención plena han escaneado el cerebro de personas con miles de horas de experiencia en meditación: un grupo relativamente pequeño. Incluso en esos casos, sin embargo, un estudio que analiza a 30 meditadores experimentados es probablemente más sólido que uno similar que escaneó los cerebros de solo 15.

4. ¿Los investigadores controlaron las diferencias clave?

La diversidad o el equilibrio de género no son necesariamente virtudes en un estudio de investigación; en realidad, es algo bueno que la población de un estudio sea lo más homogénea posible, ya que permite a los investigadores limitar el número de diferencias que podrían afectar el resultado. Un buen investigador intenta comparar manzanas con manzanas y controlar tantas diferencias como sea posible en su análisis.

5. ¿Había un grupo de control?

Una de las primeras cosas que hay que buscar en la metodología es si la muestra es aleatoria e involucra a un grupo de control, esto es especialmente importante si un estudio sugiere que una determinada variable podría causar un resultado específico, en lugar de simplemente estar correlacionada con él ( ver el siguiente punto).

Por ejemplo, ¿a algunos de la muestra se les asignó al azar una práctica de meditación específica mientras que a otros no? Si la muestra es lo suficientemente grande, los ensayos aleatorios pueden producir conclusiones sólidas. Pero, a veces, un estudio no tendrá un grupo de control porque es éticamente imposible. (¿La gente todavía desviaría un carrito para matar a una persona con el fin de salvar cinco vidas, si su decisión matara a una persona real, en lugar de ser solo un experimento mental? ¡Nunca lo sabremos con certeza!)

Las conclusiones aún pueden proporcionar alguna información, pero deben mantenerse en perspectiva.

6. ¿Los investigadores establecieron causalidad, correlación, dependencia o algún otro tipo de relación?

A menudo escucho & # 8220Correlación no es causalidad & # 8221 gritar como una especie de grito de batalla, para intentar desacreditar un estudio. Pero la correlación, el grado en el que dos o más mediciones parecen cambiar al mismo tiempo, es importante y es un paso para encontrar eventualmente la causalidad, es decir, establecer un cambio en una variable desencadena directamente un cambio en otra.

Lo importante es identificar correctamente la relación.

7. ¿Está el periodista, o incluso el científico, exagerando el resultado?

El lenguaje que sugiere un hecho está & # 8220 probado & # 8221 por un estudio o que promueve una solución para todas las personas es muy probable que exagere el caso. Las generalizaciones radicales de cualquier tipo a menudo indican una falta de humildad que debería ser una señal de alerta para los lectores. Un estudio puede muy bien & # 8220 sugerir & # 8221 una cierta conclusión, pero rara vez, si es que alguna vez, & # 8220 lo prueba & # 8221.

Es por eso que usamos mucho lenguaje cauteloso y de cobertura en Mayor bien, como & # 8220might & # 8221 o & # 8220implies. & # 8221

8. ¿Existe algún conflicto de interés sugerido por la financiación o las afiliaciones de los investigadores?

Un estudio reciente descubrió que puede beber muchas bebidas azucaradas sin temor a engordar, siempre que haga ejercicio. ¿El financiador? Coca Cola, que promovió con entusiasmo los resultados. Esto no significa que los resultados sean incorrectos. Pero sugiere que debería buscar una segunda opinión.

9. ¿El investigador parece tener una agenda?

Es comprensible que los lectores se muestren escépticos ante los estudios de meditación de atención plena promovidos por budistas practicantes o los experimentos sobre el valor de la oración realizados por cristianos. Una vez más, no significa automáticamente que las conclusiones sean incorrectas. Sin embargo, eleva el listón de la revisión por pares y la replicación. Por ejemplo, se necesitaron cientos de experimentos antes de que pudiéramos comenzar a decir con confianza que la atención plena puede reducir el estrés.

10. ¿Los investigadores reconocen las limitaciones y consideran explicaciones alternativas?

¿El estudio se centra solo en un lado de la historia o en una interpretación de los datos? ¿Ha fallado en considerar o refutar explicaciones alternativas? ¿Demuestran conocimiento de qué preguntas se responden y cuáles no con sus métodos?

Resumo mi postura personal como no científico hacia los hallazgos científicos de la siguiente manera: curioso, pero escéptico. Me lo tomo todo en serio y con un grano de sal. Lo juzgo contra mi experiencia, sabiendo que mi experiencia crea prejuicios. Intento cultivar la humildad, la duda y la paciencia. No siempre tengo éxito cuando fallo, trato de admitir la culpa y perdonarme a mí mismo. Mi propia comprensión es imperfecta y me recuerdo a mí mismo que un estudio es solo un paso hacia la comprensión. Sobre todo, trato de tener en cuenta que la ciencia es un proceso y que las conclusiones siempre nos plantean más preguntas a las que responder.


¿Es posible tener una revisión científica de un método si el autor no tiene experiencia directa con él? - biología

El formato científico puede parecer confuso para el escritor de ciencia principiante debido a su estructura rígida que es tan diferente de la escritura en las humanidades. Una razón para usar este formato es que es un medio de comunicar de manera eficiente los hallazgos científicos a la amplia comunidad de científicos de manera uniforme. Otra razón, quizás más importante que la primera, es que este formato permite leer el artículo en varios niveles diferentes. Por ejemplo, muchas personas hojean los títulos para averiguar qué información está disponible sobre un tema. Otros pueden leer solo títulos y resúmenes. Aquellos que quieran profundizar más pueden mirar las Tablas y Figuras en los Resultados, y así sucesivamente. La conclusión aquí es que el formato científico ayuda a asegurar que en cualquier nivel que una persona lea su artículo (más allá de leer el título), probablemente obtendrá los resultados y las conclusiones clave.

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Las Secciones del Papel

La mayoría de los artículos científicos tipo revista se subdividen en las siguientes secciones: título, autores y afiliación, resumen, introducción, métodos, resultados, discusión, agradecimientos y literatura citada, que son paralelos al proceso experimental. Este es el sistema que usaremos. Este sitio web describe el estilo, contenido y formato asociados con cada sección.

Las secciones aparecen en un artículo de estilo revista en el siguiente orden prescrito:

Proceso experimental

Sección de papel

¿Qué hice en pocas palabras?

Abstracto

¿Cuál es el problema?

Introducción

¿Cómo solucioné el problema?

Materiales y métodos

¿Qué averigüé?

Resultados

¿Qué significa?

Discusión

¿Quién me ayudó?

Agradecimientos (opcional)

¿De quién trabajo me refiero?

Literatura citada

Información extra

Apéndices (opcional)

Encabezados de sección:

Encabezados de la sección principal: Cada sección principal del documento comienza con un encabezado que debe estar en mayúscula, centrado al principio de la sección y con doble espacio entre las líneas de arriba y de abajo. No subraye el título de la sección NI ponga dos puntos al final.

Ejemplo de un encabezado de sección principal:

INTRODUCCIÓN

Subtítulos: cuando su documento informe sobre más de un experimento, utilice subtítulos para ayudar a organizar la presentación. Los subtítulos deben estar en mayúscula (la primera letra de cada palabra), justificados a la izquierda y en negrita y cursiva O subrayados.

Ejemplo de subpartida:

Efectos de la intensidad de la luz en la tasa de transporte de electrones

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Título, nombres de los autores y afiliaciones institucionales

  • El título debe estar centrado en la parte superior de la página 1 (NO use una página de título, es un desperdicio de papel para nuestros propósitos) el título NO está subrayado ni en cursiva.
  • Los nombres de los autores (PI o autor principal primero) y la afiliación institucional están a doble espacio y centrados debajo del título. Cuando hay más de dos autores, los nombres están separados por comas, excepto el último, que está separado del nombre anterior por la palabra & quotand & quot.

ABSTRACTO

  • la (s) pregunta (s) que investigó (o el propósito), (de la Introducción)
    • enuncie el propósito muy claramente en la primera o segunda oración.
    • Expresar claramente el diseño básico del estudio.
    • Nombre o describa brevemente la metodología básica utilizada sin entrar en demasiados detalles; asegúrese de indicar las técnicas clave utilizadas.
    • informar los resultados que responden a las preguntas que estaba haciendo
    • identificar tendencias, cambios relativos o diferencias, etc.
    • Indique claramente las implicaciones de las respuestas que le dieron sus resultados.
    • extensa información de antecedentes,
    • referencias a otra literatura,
    • oraciones elípticas (es decir, que terminan en.) o incompletas,
    • abreviaturas o términos que pueden resultar confusos para los lectores,
    • cualquier tipo de ilustración, figura o tabla, o referencias a ellos.

    INTRODUCCIÓN

    • Establezca el contexto del trabajo que se informa. Esto se logra discutiendo la literatura de investigación primaria relevante (con citas) y resumiendo nuestra comprensión actual del problema que está investigando.
    • Indique el propósito del trabajo en forma de hipótesis, pregunta o problema que investigó y,
    • Explique brevemente su fundamento y enfoque y, siempre que sea posible, los posibles resultados que su estudio puede revelar.
    • Comience su Introducción identificando claramente el área temática de interés. Haga esto usando palabras clave de su Título en las primeras oraciones de la Introducción para enfocarlo directamente en el tema en el nivel apropiado. Esto asegura que llegará al tema principal rápidamente sin perder el enfoque o discutir información que sea demasiado general. Por ejemplo, en el documento sobre el comportamiento del ratón, las palabras hormonas y comportamiento probablemente aparecerían dentro de la primera o las dos primeras oraciones de la Introducción.
    • Establezca el contexto proporcionando una revisión breve y equilibrada de la literatura publicada pertinente que esté disponible sobre el tema. La clave es resumir (para el lector) lo que sabíamos sobre el problema específico antes de que hiciera sus experimentos o estudios. Esto se logra con una revisión general de la literatura de investigación primaria (con citas), pero no debe incluir explicaciones extensas y muy específicas que probablemente discutirá con mayor detalle más adelante en la Discusión. El juicio de lo que es general o específico es difícil al principio, pero con la práctica y la lectura de la literatura científica desarrollará un sentido más firme de su audiencia. En el documento sobre el comportamiento del ratón, por ejemplo, comenzaría la Introducción al nivel del comportamiento de apareamiento en general, luego se concentraría rápidamente en los comportamientos de apareamiento del ratón y luego en la regulación hormonal del comportamiento. Lleve al lector a su declaración de propósito / hipótesis enfocando su revisión de la literatura desde el contexto más general (el panorama general, por ejemplo, la modulación hormonal de los comportamientos) al tema más específico de su interés (por ejemplo, el papel / efectos de las hormonas reproductivas, especialmente el estrógeno, en la modulación de comportamientos sexuales específicos de los ratones).
    • ¿Qué literatura debería buscar en su revisión de lo que sabemos sobre el problema? Enfoque sus esfuerzos en las revistas de investigación primarias: las revistas que publican artículos de investigación originales. Si bien puede leer algunas referencias de antecedentes generales (enciclopedias, libros de texto, manuales de laboratorio, manuales de estilo, etc.) para familiarizarse con el área temática, no las cite, ya que contienen información que se considera fundamental o conocimiento `` común '' dentro de la disciplina. . En su lugar, cite artículos que informaron resultados específicos relevantes para su estudio. Aprenda, lo antes posible, cómo encontrar la literatura primaria (revistas de investigación) y revise artículos en lugar de depender de libros de referencia.Los artículos enumerados en la Literatura Citada de los trabajos relevantes que encuentre son un buen punto de partida para retroceder en una línea de investigación. La mayoría de las bibliotecas académicas admiten el índice de citas, un índice que es útil para rastrear una línea de investigación en el tiempo. Algunos de los motores de búsqueda más nuevos le enviarán alertas de nuevos artículos que citan artículos particulares de su interés. Los artículos de revisión son particularmente útiles porque resumen toda la investigación realizada en un área temática limitada durante un breve período de tiempo (de un año a algunos años en la mayoría de los casos).
    • Asegúrese de indicar claramente el propósito y / o la hipótesis que investigó. Cuando está aprendiendo a escribir en este formato por primera vez, está bien, y de hecho es preferible, usar una frase sencilla como "El propósito de este estudio era. "o" Investigamos tres posibles mecanismos para explicar el. (1) bla, bla ... (2) etc. Lo más habitual es colocar la declaración de propósito cerca del final de la Introducción, a menudo como la oración principal del párrafo final. No es necesario (ni siquiera deseable) utilizar las palabras & quothypothesis & quot o & quot; hipótesis nula & quot, ya que suelen ser implícitas si declaras claramente tu propósito y expectativas.
    • Proporcione una declaración clara de la justificación de su enfoque del problema estudiado. Por ejemplo: Indique brevemente cómo abordó el problema (por ejemplo, estudió las vías de respiración oxidativa en mitocondrias aisladas de coliflor). Esto generalmente seguirá a su declaración de propósito en el último párrafo de la Introducción. ¿Por qué eligió este tipo de experimento o diseño experimental? ¿Cuáles son los méritos científicos de este sistema modelo en particular? ¿Qué ventajas confiere al responder a las preguntas particulares que está planteando? No discuta aquí las técnicas o protocolos reales utilizados en su estudio (esto se hará en Materiales y métodos). Sus lectores estarán bastante familiarizados con las técnicas y enfoques habituales utilizados en su campo. Si está utilizando una técnica o metodología novedosa (nueva, revolucionaria, nunca antes utilizada), los méritos de la nueva técnica / método frente a los métodos utilizados anteriormente deben presentarse en la Introducción.

    MATERIALES Y MÉTODOS

    • el organismo (s) estudiado (planta, animal, humano, etc.) y, cuando sea relevante, su manejo y cuidado antes del experimento, y cuándo y dónde se llevó a cabo el estudio (solo si la ubicación y el tiempo son factores importantes) nota que el término & quotsubject & quot se usa ÚNICAMENTE para estudios en humanos.
    • Si realizó un estudio de campo, proporcione una descripción del sitio del estudio, incluidas las características físicas y biológicas importantes, y la ubicación precisa (latitud y longitud, mapa, etc.)
    • el diseño experimental del muestreo del quirófano (es decir, cómo se estructuró el experimento o estudio. Por ejemplo, controles, tratamientos, qué variable (s) se midieron, cuántas muestras se recolectaron, replicación, la forma final de los datos, etc.)
    • el protocolo para la recopilación de datos, es decir, cómo se llevaron a cabo los procedimientos experimentales, y
    • cómo se analizaron los datos (análisis cualitativos y / o procedimientos estadísticos utilizados para determinar la significación, transformaciones de datos utilizadas, qué probabilidad se utilizó para decidir la significación, etc.).
    • NOTA: Para los estudios de laboratorio, no es necesario informar la fecha y el lugar del estudio A MENOS QUE sea información necesaria para alguien que desee repetir su trabajo o utilizar las mismas instalaciones. La mayoría de las veces no lo es. Si ha realizado experimentos en una ubicación o laboratorio en particular porque es el único lugar para hacerlo, o uno de los pocos, debe tenerlo en cuenta en sus métodos e identificar el laboratorio o la instalación.
    • NOTA: Con mucha frecuencia, el diseño experimental y los procedimientos de recopilación de datos para un experimento no se pueden separar y deben integrarse juntos. Si repite mucha información sobre el diseño experimental al describir los procedimientos de recopilación de datos, es probable que pueda combinarlos y ser más conciso.
    • NOTA: Aunque sea tentador, NO digas que "anotaste los datos", es decir, en tu cuaderno de laboratorio, en la descripción de los métodos. Por supuesto que sí, porque eso es lo que hacen todos los buenos científicos, y es un hecho que registró sus mediciones y observaciones.
    • Software estadístico utilizado: A veces es necesario informar qué software estadístico utilizó, esto quedaría a discreción de su instructor o de la revista.
    • cómo se resumieron los datos (medias, porcentaje, etc.) y cómo se informan las medidas de variabilidad (DE, SEM, IC del 95%, etc.)
      • esto le permite evitar tener que indicar repetidamente que está usando mean & plusmn SD o SEM.
      • cualquier otra técnica numérica (por ejemplo, normalización de datos) o gráfica utilizada para analizar los datos
      • qué probabilidad (a priori) se usó para decidir la significación generalmente reportada como el símbolo griego alfa.
      • NOTA: NO es necesario que diga que hizo gráficos y tablas.

      A continuación se ofrecen algunos consejos adicionales sobre problemas particulares comunes a los nuevos escritores científicos.

      Problema: La sección de métodos tiende a ser demasiado prolija o demasiado detallada.

      • Evite el uso repetido de una sola oración para relacionar una sola acción, esto da como resultado pasajes muy largos y prolijos. Una secuencia relacionada de acciones se puede combinar en una oración para mejorar la claridad y la legibilidad:

      Ejemplo problemático: esta es una descripción muy larga y prolija de un procedimiento simple y común. Se caracteriza por acciones únicas por frase y muchos detalles innecesarios.

      `` La placa de Petri se colocó en el plato giratorio. A continuación, se levantó ligeramente la tapa. Se utilizó un asa de inoculación para transferir el cultivo a la superficie del agar. El plato giratorio se hizo girar 90 grados a mano. El asa se movió ligeramente hacia adelante y hacia atrás sobre el agar para extender el cultivo. Luego, las bacterias se incubaron a 37 ° C durante 24 horas.

      Ejemplo mejorado: las mismas acciones, pero toda la información importante se proporciona en una sola oración concisa. Tenga en cuenta que los detalles superfluos y la información obvia se han eliminado, mientras que se agregó información importante que faltaba.

      “Cada placa se colocó en un plato giratorio y se sembró en ángulos opuestos con cultivo de E. coli fresco durante la noche usando un asa de inoculación. Luego, las bacterias se incubaron a 37 ° C durante 24 horas.

      Mejor: aquí el autor asume que el lector tiene conocimientos básicos de técnicas microbiológicas y ha eliminado otra información superflua. Las dos oraciones se han combinado porque son acciones relacionadas.

      "Cada placa se sembró con un cultivo fresco de E. coli durante la noche y se incubó a 37 C durante 24 horas".


      Parte superior de la página

      • Problema: Evite el uso de términos ambiguos para identificar controles o tratamientos, u otros parámetros de estudio que requieran identificadores específicos para ser entendidos con claridad. Los designadores como Tubo 1, Tubo 2 o Sitio 1 y Sitio 2 carecen completamente de significado fuera de contexto y son difíciles de seguir en contexto.

      Ejemplo problemático: en este ejemplo, el lector no tendrá ni idea de lo que representan los distintos tubos sin tener que consultar constantemente algún punto anterior de los métodos.

      Se usó una especificación 20 para medir A 600 de los tubos 1, 2 y 3 inmediatamente después de que se añadieran los cloroplastos (tiempo 0) y cada 2 min. a partir de entonces hasta que el DCIP se redujo por completo. El A 600 del tubo 4 se midió solo en el tiempo 0 y al final del experimento.

      Ejemplo mejorado: observe cómo la sustitución (en rojo) de los identificadores de tratamiento y control aclara el pasaje tanto en el contexto del artículo como si se saca de contexto.

      Se utilizó una especificación 20 para medir A 600 de las mezclas de reacción expuestas a intensidades de luz de 1500, 750 y 350 uE / m2 / seg inmediatamente después de que se añadieran los cloroplastos (tiempo 0) y cada 2 min. a partir de entonces hasta que el DCIP se redujo por completo. El A 600 del control sin luz se midió solo en el tiempo 0 y al final del experimento.

      1. Función: La función de la sección Resultados es presentar objetivamente sus resultados clave, sin interpretación, en una secuencia lógica y ordenada utilizando tanto texto como materiales ilustrativos (Tablas y Figuras). La sección de resultados siempre comienza con texto, informa los resultados clave y hace referencia a sus figuras y tablas a medida que avanza. Los resúmenes de los análisis estadísticos pueden aparecer en el texto (generalmente entre paréntesis) o en las Tablas o Figuras relevantes (en la leyenda o como notas al pie de la Tabla o Figura). La sección de Resultados debe organizarse en torno a Tablas y / o Figuras que deben estar secuenciadas para presentar sus hallazgos clave en un orden lógico. El texto de la sección Resultados debe elaborarse para seguir esta secuencia y resaltar la evidencia necesaria para responder las preguntas / hipótesis que investigó. También se deben informar los resultados negativos importantes. Los autores suelen escribir el texto de la sección de resultados basándose en la secuencia de Tablas y Figuras.

      2. Estilo: Escriba el texto de la sección Resultados de forma concisa y objetiva. La voz pasiva probablemente dominará aquí, pero use la voz activa tanto como sea posible. Usa el tiempo pasado. Evite las estructuras de párrafos repetitivos. No interprete los datos aquí. La transición al lenguaje interpretativo puede ser una pendiente resbaladiza. Considere los siguientes dos ejemplos:

      La duración de la exposición al agua corriente tuvo un efecto pronunciado sobre los porcentajes acumulativos de germinación de semillas (Fig. 2). Las semillas expuestas al tratamiento de 2 días tuvieron la mayor germinación acumulada (84%), 1,25 veces la de los grupos de 12 ho 5 días y 4 veces la de los controles.

      • En contraste, este ejemplo se desvía sutilmente en la interpretación al referirse a la optimalidad (un modelo conceptual) y vincular el resultado observado a esa idea:

      Los resultados del experimento de germinación (Fig. 2) sugieren que el tiempo óptimo para el tratamiento del agua corriente es de 2 días. Este grupo mostró la germinación acumulada más alta (84%), con exposiciones más largas (5 d) o más cortas (12 h) que produjeron ganancias más pequeñas en la germinación en comparación con el grupo de control.

      Cosas a considerar al escribir la sección de Resultados:

      ¿Qué son los & quotresultados & quot? : Cuando planteas una hipótesis comprobable que puede responderse experimentalmente, o haces una pregunta que puede responderse mediante la recolección de muestras, acumulas observaciones sobre esos organismos o fenómenos. Luego, esas observaciones se analizan para dar una respuesta a la pregunta. En general, la respuesta es el & quot resultado clave & quot.

      Las declaraciones anteriores se aplican independientemente de la complejidad del análisis que utilice. Por lo tanto, en un curso introductorio, su análisis puede consistir en una inspección visual de cifras y cálculos simples de medias y desviaciones estándar; en un curso posterior, se puede esperar que aplique e interprete una variedad de pruebas estadísticas. Su instructor le dirá el nivel de análisis que se espera.

      Por ejemplo, suponga que hizo la pregunta: "¿Es la estatura promedio de los estudiantes varones la misma que la de las estudiantes en un grupo de especializaciones en Biología seleccionadas al azar? & quot Primero recopilaría datos de estatura de grandes muestras aleatorias de estudiantes hombres y mujeres. Luego, calcularía las estadísticas descriptivas para esas muestras (media, DE, n, rango, etc.) y graficaría estos números. En un curso donde no se emplean pruebas estadísticas, inspeccionaría visualmente estos gráficos. Supongamos que descubrió que los hombres que se especializan en biología son, en promedio, 12,5 cm más altos que las mujeres, esta es la respuesta a la pregunta.

      • Tenga en cuenta que el resultado de un análisis estadístico no es un resultado clave, sino más bien una herramienta analítica que nos ayuda a comprender cuál es nuestro resultado clave.

      Diferencias, direccionalidad y magnitud: informe sus resultados para proporcionar la mayor cantidad de información posible al lector sobre la naturaleza de las diferencias o relaciones. Por ejemplo, si prueba las diferencias entre los grupos y encuentra una diferencia significativa, no es suficiente informar simplemente que "los grupos A y B eran significativamente diferentes". ¿En qué se diferencian? ¿En qué se diferencian? Es mucho más informativo decir algo como: "Los individuos del grupo A eran un 23% más grandes que los del grupo B" o "los cachorros del grupo B aumentaron de peso al doble de la tasa de los del grupo A". Indique la dirección de las diferencias (mayor, mayor, más pequeño, etc.) y la magnitud de las diferencias (% de diferencia, cuántas veces, etc.) siempre que sea posible. Consulte también a continuación sobre el uso de la palabra & quotsignificant. & Quot

      Organice la sección de resultados según la secuencia de tablas y figuras que incluirá. Prepare las Tablas y Figuras tan pronto como se analicen todos los datos y organícelos en la secuencia que mejor presente sus hallazgos de manera lógica. Una buena estrategia es anotar, en un borrador de cada Tabla o Figura, uno o dos resultados clave que desea agregar en la parte de texto de los Resultados. Reglas simples a seguir relacionadas con tablas y figuras:

      • A las Tablas y Figuras se les asignan números por separado y en el orden en que se referirá a ellos en el texto.
        • La primera Tabla a la que hace referencia es la Tabla 1, la siguiente Tabla 2 y así sucesivamente.
        • De manera similar, la primera Figura es la Figura 1, la siguiente Figura 2, etc.
        • Cada tabla o figura debe incluir una breve descripción de los resultados que se presentan y otra información necesaria en una leyenda.
          • Las leyendas de la tabla van por encima de la tabla. Las tablas se leen de arriba a abajo.
          • Las leyendas de las figuras van debajo de la figura. Las figuras generalmente se ven de abajo hacia arriba.
          • Cuando se hace referencia a una figura del texto, & quotFigure & quot se abrevia como Fig., Por ejemplo,
            Figura 1 . La tabla nunca se abrevia, por ejemplo, Tabla 1.

          El cuerpo de la sección de Resultados es una presentación basada en texto de los hallazgos clave que incluye referencias a cada una de las Tablas y Figuras. El texto debe guiar al lector a través de sus resultados enfatizando los resultados clave que brindan las respuestas a las preguntas investigadas. Una función principal del texto es proporcionar información aclaratoria. Debe referirse a cada Tabla y / o Figura individualmente y en secuencia (ver secuencia de numeración), e indicar claramente al lector los resultados clave que cada una transmite. Los resultados clave dependen de sus preguntas, pueden incluir tendencias obvias, diferencias importantes, similitudes, correlaciones, máximos, mínimos, etc.

          • No reitere cada valor de una figura o tabla, solo el resultado clave o las tendencias que cada uno transmite.
          • No presente los mismos datos tanto en una tabla como en una figura; esto se considera redundante y una pérdida de espacio y energía. Decide qué formato muestra mejor el resultado y acéptalo.
          • No informe valores de datos brutos cuando se puedan resumir como medias, porcentajes, etc.

          Los resúmenes de las pruebas estadísticas (nombre de la prueba, valor p) generalmente se informan entre paréntesis junto con los resultados biológicos que respaldan. Informe siempre sus resultados con una referencia entre paréntesis a la conclusión estadística que respalda su hallazgo (si se están utilizando pruebas estadísticas en su curso). Esta referencia entre paréntesis debe incluir la prueba estadística utilizada y el nivel de significancia (la estadística de prueba y el DF son opcionales). Por ejemplo, si descubrió que la estatura media de los hombres que se especializan en Biología era significativamente mayor que la de las mujeres en Biología, puede informar este resultado (en azul) y su conclusión estadística (que se muestra en rojo) de la siguiente manera:

          & quot; Los hombres (180,5 y más de 5,1 cm n = 34) promediaron 12,5 cm más altos que las mujeres (168 y más de 7,6 cm n = 34) en el grupo AY 1995 de especializaciones en Biología (prueba t de dos muestras, t = 5,78, 33 gl, p & lt 0,001). & Quot

          Si las estadísticas resumidas se muestran en una figura, la oración anterior no necesita informarlas específicamente, pero debe incluir una referencia a la figura donde pueden verse:

          `` Los machos promediaron 12,5 cm más altos que las hembras en el grupo de estudiantes de biología de AY 1995 (prueba t de dos muestras, t = 5,78, 33 d.f., p & lt 0,001 Fig. 1).

          Tenga en cuenta que el informe del resultado clave (que se muestra en azul) sería idéntico en un documento escrito para un curso en el que no se emplean pruebas estadísticas; la sección que se muestra en rojo simplemente no aparecería excepto la referencia a la figura.

          • Evite dedicar oraciones enteras a informar solo un resultado estadístico.
          • Uso y uso excesivo de la palabra & quotsignificant & quot: sus resultados se leerán mucho más limpiamente si evita el uso excesivo de la palabra siginifcant en cualquiera de sus formas.
            • En estudios científicos, el uso de esta palabra implica que se empleó una prueba estadística para tomar una decisión sobre los datos; en este caso, la prueba indicó una diferencia mayor en las alturas medias de la que se esperaría obtener por casualidad. Limite el uso de la palabra & quotsignificant & quot únicamente para este propósito.
            • Si su información estadística entre paréntesis incluye un valor p que indica significancia (generalmente cuando p & lt 0.05), no es necesario (y redundante) usar la palabra & quotsignificant & quot en el cuerpo de la oración (vea el ejemplo anterior) porque todos interpretamos la p- valorar de la misma manera.
            • Del mismo modo, cuando informa que la media de un grupo es de alguna manera diferente de otro (más grande, más pequeño, aumentado, disminuido, etc.), su lector entenderá que ha probado esto y ha encontrado que la diferencia es estadísticamente significativa, especialmente si también reportar un valor p & lt 0.05.

            Presente los resultados de su (s) experimento (s) en una secuencia que respalde lógicamente (o proporcione evidencia en contra) la hipótesis, o responda la pregunta, establecida en la Introducción. Por ejemplo, al informar un estudio del efecto de una dieta experimental en la masa esquelética de la rata, considere primero proporcionar los datos sobre la masa esquelética de las ratas alimentadas con la dieta de control y luego proporcione los datos de las ratas alimentadas con la dieta experimental.

            Informe los resultados negativos: ¡son importantes! Si no obtuvo los resultados previstos, puede significar que su hipótesis era incorrecta y necesita ser reformulada, o tal vez se ha topado con algo inesperado que merece un estudio más a fondo. Además, la ausencia de un efecto puede ser muy reveladora en muchas situaciones. En cualquier caso, sus resultados pueden ser importantes para otros, aunque no respalden su hipótesis. No caigas en la trampa de pensar que los resultados contrarios a lo que esperabas son necesariamente & quot; datos malos & quot. Si realizó bien el trabajo, son simplemente sus resultados y necesitan interpretación. Muchos descubrimientos importantes se pueden rastrear hasta & quot; datos incorrectos & quot.

            Introduzca siempre las unidades adecuadas cuando informe datos o estadísticas resumidas.

            • para un valor individual, escribiría & quot la longitud media fue de 10 m & quot, o & quot el tiempo máximo fue de 140 min. & quot
            • Cuando incluya una medida de variabilidad, coloque la unidad después del valor de error, por ejemplo, & quot. era de 10 & plusmn 2,3 m & quot.
            • Asimismo, coloque la unidad después de la última en una serie de números que tengan la misma unidad. Por ejemplo: "longitudes de 5, 10, 15 y 20 m" o "no se observaron diferencias después de 2, 4, 6 u 8 min". de incubación & quot.

            DISCUSIÓN

            1. Función: La función de la Discusión es interpretar sus resultados a la luz de lo que ya se sabía sobre el tema de la investigación y explicar nuestra nueva comprensión del problema después de tomar en consideración sus resultados.La Discusión siempre se conectará con la Introducción por medio de las preguntas o hipótesis que planteó y la literatura que citó, pero no simplemente repite o reordena la Introducción. En cambio, dice cómo su estudio nos ha hecho avanzar desde el lugar donde nos dejó al final de la Introducción.

            Las preguntas fundamentales para responder aquí incluyen:

            • ¿Sus resultados proporcionan respuestas a sus hipótesis comprobables? Si es así, ¿cómo interpreta sus hallazgos?
            • ¿Concuerdan sus hallazgos con lo que otros han mostrado? Si no es así, ¿sugieren una explicación alternativa o quizás un defecto de diseño imprevisto en su experimento (o en el de ellos?)
            • Dadas sus conclusiones, ¿cuál es nuestra nueva comprensión del problema que investigó y describió en la Introducción?
            • Si se justifica, ¿cuál sería el siguiente paso en su estudio? Por ejemplo, ¿qué experimentos haría a continuación?

            2. Estilo: utilice la voz activa siempre que sea posible en esta sección. Tenga cuidado con las frases llenas de palabras, sea conciso y exprese sus puntos con claridad. El uso de la primera persona está bien, pero un uso excesivo de la primera persona puede distraer al lector de los puntos principales.

            3. Enfoque: Organice la Discusión para abordar cada uno de los experimentos o estudios para los que presentó resultados, analice cada uno en la misma secuencia que se presenta en los Resultados, proporcionando su interpretación de lo que significan en el contexto más amplio del problema. No desperdicie oraciones completas repitiendo sus resultados si necesita recordarle al lector el resultado a discutir, use & quot oraciones puente & quot que relacionen el resultado con la interpretación:

            "La lenta respuesta de las neuronas expuestas al plomo en relación con los controles sugiere eso. [interpretación] & quot.

            Necesariamente hará referencia a los hallazgos de otros para apoyar sus interpretaciones. Utilice subtítulos, si es necesario, para ayudar a organizar su presentación. Tenga cuidado de no confundir la reiteración de un resultado con una interpretación y asegúrese de que no se presenten aquí nuevos resultados que pertenezcan correctamente a los resultados.

            Debe relacionar su trabajo con los hallazgos de otros estudios, incluidos los estudios previos que haya realizado y los de otros investigadores. Como se indicó anteriormente, puede encontrar información crucial en el estudio de otra persona que lo ayude a interpretar sus propios datos, o quizás pueda reinterpretar los hallazgos de otros a la luz de los suyos. En cualquier caso, debe discutir las razones de las similitudes y diferencias entre sus hallazgos y los de los demás. Considere cómo se pueden combinar los resultados de otros estudios con los suyos para obtener una comprensión nueva o quizás mejor fundamentada del problema. Asegúrese de indicar las conclusiones que se pueden extraer de sus resultados a la luz de estas consideraciones. También puede optar por mencionar brevemente los estudios adicionales que haría para aclarar sus hipótesis de trabajo. Asegúrese de hacer referencia a cualquier fuente externa como se muestra en la sección Introducción.

            No introduzca nuevos resultados en la Discusión. Aunque ocasionalmente puede incluir en esta sección tablas y figuras que ayuden a explicar algo que está discutiendo, no deben contener datos nuevos (de su estudio) que deberían haberse presentado anteriormente. Pueden ser diagramas de flujo, acumulación de datos de la literatura o algo que muestre cómo un tipo de datos conduce o se correlaciona con otro, etc. Por ejemplo, si estuvieras estudiando un canal de transporte unido a una membrana y descubrieras un nuevo bit de información sobre su mecanismo, puede presentar un diagrama que muestre cómo sus hallazgos ayudan a explicar el mecanismo del canal.

            AGRADECIMIENTOS (incluir según sea necesario) | Preguntas frecuentes |

            Si, en su experimento, recibió alguna ayuda significativa para pensar, diseñar o llevar a cabo el trabajo, o recibió materiales de alguien que le hizo un favor al proporcionarlos, debe agradecer su ayuda y el servicio o material brindado. Los autores siempre reconocen a los revisores externos de sus borradores (en los cursos de IP, esto se haría solo si un instructor u otra persona criticara el borrador antes de la evaluación) y cualquier fuente de financiamiento que apoyó la investigación. Aunque los requisitos de estilo habituales (por ejemplo, primera persona, objetividad) se relajan un poco aquí, los agradecimientos son siempre breves y nunca floridos.

            LITERATURA CITADA

            1. Función: La sección de Literatura Citada proporciona una lista alfabética (por el apellido del primer autor) de las referencias que usted realmente citó en el cuerpo de su artículo. Las instrucciones para escribir citas completas de varias fuentes se encuentran en una página separada. Se puede encontrar una lista completa de formatos para prácticamente todos los tipos de publicación en Huth y otros (1994).

            NOTA: No etiquete esta sección como & quot; Bibliografía & quot. Una bibliografía contiene referencias que puede haber leído pero que no ha citado específicamente en el texto. Las secciones de bibliografía se encuentran en libros y otros escritos literarios, pero no en artículos de revistas científicas.

            APENDICES


            Función: Un Apéndice contiene información que no es esencial para la comprensión del documento, pero puede presentar información que aclare aún más un punto sin sobrecargar el cuerpo de la presentación. Un apéndice es una parte opcional del artículo y rara vez se encuentra en artículos publicados.

            Encabezados: Cada Apéndice debe identificarse con un número romano en secuencia, por ejemplo, Apéndice I, Apéndice II, etc. Cada apéndice debe contener material diferente.

            Algunos ejemplos de material que podrían incluirse en un apéndice (no es una lista exhaustiva):

            • datos brutos
            • mapas (tipo desplegable especialmente)
            • fotografías extra
            • explicación de fórmulas, ya sean conocidas, o especialmente si ha "inventado" algunos procedimientos estadísticos u otros procedimientos matemáticos para el análisis de datos.
            • programas informáticos especializados para un procedimiento en particular
            • nombres genéricos completos de sustancias químicas o compuestos a los que se haya referido de forma algo abreviada o por algún nombre común en el texto de su artículo.
            • diagramas de aparatos especializados.

            Figuras y tablas en apéndices

            Las figuras y tablas se encuentran a menudo en un apéndice. Estos deben tener el formato que se discutió anteriormente (ver Tablas y Figuras), pero están numerados en una secuencia separada de los que se encuentran en el cuerpo del documento. Entonces, la primera Figura del apéndice sería la Figura 1, la primera Tabla sería la Tabla 1, y así sucesivamente. En situaciones en las que se utilizan varios apéndices, la numeración de tablas y figuras también debe indicar el número de apéndice (ver Huth y otros, 1994).

            Modificado el 3-7-11
            Departamento de Biología, Bates College, Lewiston, ME 04240


            Experimentación en la práctica moderna

            Como toda investigación científica, los resultados de los experimentos se comparten con la comunidad científica, se basan e inspiran experimentos e investigaciones adicionales. Por ejemplo, una vez que Alhazen estableció que la luz emitida por los objetos ingresa al ojo humano, la pregunta natural que se hizo fue "¿Cuál es la naturaleza de la luz que ingresa al ojo humano?" Durante muchos años se debatieron dos teorías comunes sobre la naturaleza de la luz. Sir Isaac Newton fue uno de los principales defensores de una teoría que sugería que la luz estaba compuesta de pequeñas partículas. El naturalista inglés Robert Hooke (que ostentaba el interesante título de Curador de Experimentos de la Royal Society of London) apoyó una teoría diferente que afirmaba que la luz era un tipo de onda, como las ondas sonoras. En 1801, Thomas Young realizó un experimento científico ahora clásico que ayudó a resolver esta controversia. Young, como Alhazen, trabajaba en una habitación oscura y dejaba que la luz entrara solo a través de un pequeño orificio en la persiana de una ventana (Figura 5). Young volvió a enfocar el haz de luz con espejos y dividió el haz con una cartulina fina como el papel. Los rayos de luz divididos se proyectaron luego en una pantalla y formaron un patrón de bandas de luz y oscuridad alternas, lo que era una señal de que la luz era de hecho una onda (consulte nuestro módulo Luz I: ¿Partícula u onda?).

            Figura 5: El experimento de haz de luz dividido de Young ayudó a aclarar la naturaleza ondulatoria de la luz.

            Aproximadamente 100 años después, en 1905, nuevos experimentos llevaron a Albert Einstein a concluir que la luz exhibe propiedades tanto de ondas como de partículas. La teoría de la partícula de onda dual de Einstein es ahora generalmente aceptada por los científicos.

            Los experimentos continúan ayudando a refinar nuestra comprensión de la luz incluso hoy. Además de su teoría onda-partícula, Einstein también propuso que la velocidad de la luz era inmutable y absoluta. Sin embargo, en 1998, un grupo de científicos dirigido por Lene Hau demostró que la luz podía reducirse de su velocidad normal de 3 x 10 8 metros por segundo a apenas 17 metros por segundo con un aparato experimental especial (Hau et al., 1999). La serie de experimentos que comenzaron con el trabajo de Alhazen hace 1000 años ha llevado a una comprensión cada vez más profunda de la naturaleza de la luz. Aunque las herramientas con las que los científicos realizan experimentos pueden haberse vuelto más complejas, los principios detrás de los experimentos controlados son notablemente similares a los utilizados por Pasteur y Alhazen hace cientos de años.

            Resumen

            La manipulación y el control de variables son aspectos clave que diferencian la experimentación de otros métodos de investigación científica. Este módulo destaca los principios de la experimentación a través de ejemplos de la historia, incluido el trabajo de Alhazen en 1000 EC y Louis Pasteur en la década de 1860.

            Conceptos clave

            La experimentación es un método de investigación en el que una o más variables se manipulan conscientemente y se observa el resultado o efecto de esa manipulación sobre otras variables.

            Los diseños experimentales a menudo utilizan controles que proporcionan una medida de variabilidad dentro de un sistema y una verificación de fuentes de error.

            Los métodos experimentales se aplican comúnmente para determinar relaciones causales o para cuantificar la magnitud de la respuesta de una variable.


            En ciencia e ingeniería, hay esencialmente dos formas de reparar fallas y resolver problemas.

            Manejo reactivo Consiste en reaccionar rápidamente después de que ocurre el problema, tratando los síntomas. Este tipo de gestión se implementa mediante sistemas reactivos, [3] [4] sistemas autoadaptativos, [5] sistemas autoorganizados y sistemas adaptativos complejos. El objetivo aquí es reaccionar rápidamente y aliviar los efectos del problema lo antes posible.

            Gestión proactiva, a la inversa, consiste en evitar que se produzcan problemas. Se pueden utilizar muchas técnicas para este propósito, que van desde las buenas prácticas en el diseño hasta el análisis en detalle de problemas que ya han ocurrido y la adopción de medidas para asegurarse de que nunca vuelvan a ocurrir. La velocidad no es tan importante aquí como la exactitud y precisión del diagnóstico. La atención se centra en abordar la causa real del problema en lugar de sus efectos.

            Análisis de raíz de la causa se utiliza a menudo en la gestión proactiva para identificar la causa raíz de un problema, es decir, el factor que fue la causa principal de ese problema.

            Es costumbre referirse a la causa principal en forma singular, pero uno o varios factores pueden constituir de hecho la (s) causa (s) raíz del problema en estudio.

            Un factor se considera el causa principal de un problema si eliminarlo evita que el problema vuelva a ocurrir. A el factor causal, a la inversa, es uno que afecta el resultado de un evento, pero no es la causa raíz. Aunque eliminar un factor causal puede beneficiar un resultado, no previene su recurrencia con certeza.

            Ejemplos Editar

            Imagínese una investigación sobre una máquina que se detuvo porque se sobrecargó y el fusible explotó. [6] La investigación muestra que la máquina se sobrecargó porque tenía un cojinete que no estaba suficientemente lubricado. La investigación prosigue y encuentra que el mecanismo de lubricación automática tenía una bomba que no bombeaba lo suficiente, de ahí la falta de lubricación. La investigación de la bomba muestra que tiene un eje desgastado. La investigación de por qué se desgastó el eje descubre que no existe un mecanismo adecuado para evitar que la chatarra ingrese a la bomba. Esto permitió que la chatarra entrara en la bomba y la dañara.

            La causa fundamental aparente del problema es, por tanto, que la chatarra de metal puede contaminar el sistema de lubricación. La solución de este problema debería evitar que se repita toda la secuencia de eventos. La verdadera causa raíz podría ser un problema de diseño si no hay un filtro para evitar que la chatarra ingrese al sistema. O si tiene un filtro que se bloqueó debido a la falta de una inspección de rutina, entonces la verdadera causa raíz es un problema de mantenimiento.

            Compare esto con una investigación que no encuentra la causa raíz: reemplazar el fusible, el cojinete o la bomba de lubricación probablemente permitirá que la máquina vuelva a funcionar por un tiempo. Pero existe el riesgo de que el problema simplemente se repita, hasta que se resuelva la causa raíz.

            Análisis de costes y beneficios Editar

            Lo anterior no incluye el análisis de costo / beneficio: ¿el costo de reemplazar una o más máquinas, tener un filtro, excede el costo del tiempo de inactividad hasta que se reemplaza el fusible? Esta situación a veces se denomina peor curación que enfermedad. [7] [8] Una falta no relacionada de análisis de costo / beneficio, que puede ayudar a explicar el problema de que la cura sea peor que la enfermedad, es la compensación entre algunos beneficios alegados de la disminución de la población, que a corto plazo proporciona menos contribuyentes en sistemas de pensiones / jubilación, frente a detener la disminución de la población y reconocer la necesidad de impuestos más altos para cubrir el costo de construir más escuelas. [9]

            El análisis de la causa raíz se utiliza en muchos dominios de aplicaciones.

            Control de procesos industriales y de fabricación Editar

            El ejemplo anterior ilustra cómo se puede utilizar RCA en la fabricación. El RCA también se utiliza habitualmente en el control de procesos industriales, p. Ej. para controlar la producción de productos químicos (control de calidad).

            Informática y telecomunicaciones Editar

            El análisis de la causa raíz se utiliza con frecuencia en TI y telecomunicaciones para detectar las causas raíz de problemas graves. Por ejemplo, en el marco de gestión de servicios de ITIL, el objetivo de la gestión de incidentes es reanudar un servicio de TI defectuoso lo antes posible (gestión reactiva), mientras que la gestión de problemas se ocupa de resolver los problemas recurrentes para siempre abordando sus causas fundamentales (gestión proactiva). .

            Otro ejemplo es el proceso de gestión de incidentes de seguridad informática, donde a menudo se utiliza el análisis de la causa raíz para investigar las infracciones de seguridad. [10]

            RCA también se utiliza junto con el monitoreo de la actividad comercial y el procesamiento de eventos complejos para analizar fallas en los procesos comerciales.

            Salud y seguridad Editar

            En los dominios de la salud y la seguridad, la RCA se utiliza habitualmente en medicina (diagnóstico) y epidemiología (p. Ej., Para identificar la fuente de una enfermedad infecciosa), donde los métodos de inferencia causal a menudo requieren experiencia clínica y estadística para dar sentido a las complejidades de los procesos. [11]

            El RCA también se utiliza en ciencias ambientales (por ejemplo, para analizar desastres ambientales), análisis de accidentes (industria de la aviación y ferrocarriles) y seguridad y salud ocupacional. [12] En la fabricación de dispositivos médicos, [13] productos farmacéuticos, [14] alimentos, [15] y suplementos dietéticos, [16] el análisis de la causa raíz es un requisito reglamentario.

            Análisis de sistemas Editar

            A pesar de los diferentes enfoques entre las diversas escuelas de análisis de la causa raíz y los detalles de cada dominio de aplicación, RCA generalmente sigue los mismos cuatro pasos:

            1. Identificación y descripción: Los enunciados de problemas y descripciones de eventos efectivos (como fallas, por ejemplo) son útiles y, por lo general, se requieren para garantizar la ejecución de análisis de causa raíz adecuados.
            2. Cronología: La RCA debe establecer una secuencia de eventos o un cronograma para comprender las relaciones entre los factores contribuyentes (causales), la causa raíz y el problema que se investiga.
            3. Diferenciación: Al correlacionar esta secuencia de eventos con la naturaleza, la magnitud, la ubicación y el momento del problema, y ​​posiblemente también con una biblioteca de problemas previamente analizados, la RCA debe permitir al investigador distinguir entre la causa raíz, la causal factores y factores no causales. Una forma de rastrear las causas fundamentales consiste en utilizar soluciones de minería de datos y agrupamiento jerárquico (como la minería de datos basada en la teoría de gráficos). Otro consiste en comparar la situación bajo investigación con situaciones pasadas almacenadas en bibliotecas de casos, utilizando herramientas de razonamiento basado en casos.
            4. Graficación causal: Finalmente, el investigador debe poder extraer de las secuencias de eventos una subsecuencia de eventos clave que expliquen el problema y convertirla en un gráfico causal.

            Para ser eficaz, el análisis de la causa raíz debe realizarse de forma sistemática. Por lo general, se requiere un esfuerzo de equipo. Para los análisis de accidentes de aviación, por ejemplo, las conclusiones de la investigación y las causas fundamentales identificadas deben estar respaldadas por pruebas documentadas. [17]

            Transición a acciones correctivas Editar

            El objetivo de RCA es identificar la causa raíz del problema. El siguiente paso es desencadenar acciones correctivas a largo plazo para abordar la causa raíz identificada durante la RCA y asegurarse de que el problema no resurja. La corrección de un problema no es formalmente parte de RCA, sin embargo, estos son pasos diferentes en un proceso de resolución de problemas conocido como gestión de fallas en TI y telecomunicaciones, reparación en ingeniería, remediación en aviación, remediación ambiental en ecología, terapia en medicina, etc.

            Sin profundizar en la idiosincrasia de problemas específicos, varias condiciones generales pueden hacer que la RCA sea más difícil de lo que parece a primera vista.

            Primero, a menudo falta información importante porque generalmente no es posible, en la práctica, monitorear todo y almacenar todos los datos de monitoreo durante mucho tiempo.

            En segundo lugar, recopilar datos y pruebas, y clasificarlos a lo largo de una línea de tiempo de eventos hasta el problema final, puede no ser trivial. En telecomunicaciones, por ejemplo, los sistemas de monitoreo distribuidos generalmente manejan entre un millón y mil millones de eventos por día. Encontrar algunos eventos relevantes en una masa de eventos irrelevantes es pedir encontrar la aguja proverbial en un pajar.

            En tercer lugar, puede haber más de una causa raíz para un problema dado, y esta multiplicidad puede hacer que el gráfico causal sea muy difícil de establecer.

            En cuarto lugar, los gráficos causales a menudo tienen muchos niveles y el análisis de la causa raíz termina en un nivel que es "raíz" a los ojos del investigador. Mirando nuevamente el ejemplo anterior en el control de procesos industriales, una investigación más profunda podría revelar que los procedimientos de mantenimiento en la planta incluían una inspección periódica del subsistema de lubricación cada dos años, mientras que el producto del proveedor del subsistema de lubricación actual especificaba un período de 6 meses. El cambio de proveedor puede deberse al deseo de la gerencia de ahorrar dinero y a no consultar con el personal de ingeniería sobre las implicaciones del cambio en los procedimientos de mantenimiento. Por lo tanto, si bien la "causa raíz" mostrada anteriormente puede haber evitado la recurrencia citada, no habría evitado otras fallas, quizás más graves, que afectaron a otras máquinas.


            Preguntas frecuentes sobre la ciencia y los métodos & # 8220Alternativos & # 8221 para la salud

            El método científico es un conjunto de herramientas para pensar e investigar el mundo natural. Los científicos hacen hipótesis sobre cómo funciona el mundo y luego realizan experimentos para probarlas. Para ser comprobables, las hipótesis deben ser falsificables. Es decir, debe ser posible diseñar pruebas que las respalden o las refuten.

            P. ¿Qué tiene eso que ver con la salud?

            R. La comunidad científica busca probar la validez de las ideas sobre la naturaleza y el tratamiento de las enfermedades. Los juicios se basan en el método científico. Durante los últimos 150 años, la mayor parte del progreso de la medicina, y de todas las demás ciencias, se ha derivado de su uso.

            P. ¿Quién hace los juicios?

            R. Los científicos que realizan experimentos que consideran importantes generalmente informan sus resultados a una revista revisada por pares. El editor de la revista envía copias a otros científicos expertos en el mismo campo. Verifican si el trabajo es exacto, actualizado y se adhiere a los principios de la investigación científica. Luego, el artículo es aceptado, rechazado o devuelto al autor con sugerencias para su revisión. Por lo tanto, la revisión por pares sirve como una herramienta para eliminar el trabajo descuidado y las conclusiones injustificadas. La publicación en una revista revisada por pares indica que el artículo ha cumplido con los estándares de esa revista. Por supuesto, no todas las revistas gozan del mismo estatus en la comunidad científica. Publicación por una revista como Naturaleza, Ciencia, los Revista de Medicina de Nueva Inglaterra, o JAMA (Revista de la Asociación Médica Estadounidense) es una gran pluma en una gorra de científico & # 8217s.

            P. ¿Qué pasa con los testimonios? ¿Puede la experiencia personal & # 8217t demostrar lo que funciona?

            A. & # 8220Testimonials & # 8221 son relatos personales de las experiencias de alguien & # 8217 con una terapia. Generalmente son subjetivos: & # 8220 Me sentí mejor, & # 8221 & # 8220 Tenía más energía, & # 8221 & # 8220 No tenía & # 8217t tan nauseabundo, & # 8221 & # 8220 El dolor desapareció & # 8221 y así sucesivamente. Los testimonios son inherentemente selectivos. Es mucho más probable que las personas hablen sobre su & # 8220 asombrosa cura & # 8221 que sobre algo que no & # 8217 les funcionó. Los defensores de los métodos & # 8220alternative & # 8221 pueden, por supuesto, elegir qué testimonios utilizan. Por ejemplo, supongamos que si 100 personas están enfermas, 50 de ellas se recuperarán solas incluso si no hacen nada. Por lo tanto, si las 100 personas usan una determinada terapia, la mitad mejorará incluso si el tratamiento no hace nada. Estas personas podrían decir & # 8220 ¡Tomé la terapia X y mi enfermedad desapareció! & # 8221 Esto sería completamente honesto, a pesar de que la terapia no había hecho nada por ellos. Por lo tanto, los testimonios son inútiles para juzgar la efectividad del tratamiento. Por lo que sabemos, los que dan el testimonio podrían ser los solamente personas que se sintieron mejor. O, suponga que de 100 pacientes que prueban una terapia, 10 no experimentaron ningún cambio, 85 se sintieron peor y 5 se sintieron mejor. Los cinco que mejoraron pudieron decir honestamente que se sintieron mejor, ¡aunque casi todos los que probaron el remedio permanecieron igual o empeoraron!

            P. Todavía no veo cómo los científicos pueden ser más precisos. Aren & # 8217t solo ofrecen su observaciones como & # 8220testimonials & # 8221? Como sabemos ellos ¿No están & # 8217t equivocados?

            R. Los científicos utilizan ensayos controlados aleatorios (ECA) para resolver este problema. Los ECA examinan grupos de los pacientes y utilizar estadísticas para determinar qué funciona. Para sacar conclusiones fiables, los científicos utilizan varias & # 8216reglas & # 8217:

            Los criterios de inclusión deben ser estrictos. Es decir, se aseguran de que las personas estudiadas realmente tengan la afección que están tratando de tratar. Si está probando un nuevo remedio para el cáncer, pero en realidad no tiene cáncer, su experiencia no será muy útil para quienes lo tengan.

            Se debe tener en cuenta a todas (o casi todas) las personas en el ensayo. Podemos ver por qué esto es importante si volvemos a nuestro ejemplo de la enfermedad en la que el 5% de las personas mejoran. Si acaba de enterarse de las 5 personas que mejoraron, es posible que esté convencido de que la terapia es una gran idea. Pero, ¿qué pasaría si las otras 95 personas que recibieron la terapia empeoraran de lo que hubieran sido sin ella? De repente, ¡el 5% no parece tan optimista!

            Las personas que están siendo tratadas se comparan con un grupo de control. Esto nos permite comparar el grupo que recibe la terapia con los pacientes que no la reciben. Por ejemplo, si en nuestro ejemplo el 5% del grupo de tratamiento mejoró y El 5% de un grupo de control no tratado mejoró, pudimos concluir que la terapia fue ineficaz. Si el 5% en el grupo de tratamiento mejoró, pero el 10% en el grupo de control mejoró, podríamos decidir que la terapia en realidad estaba causando daño. Tenga en cuenta que incluso cuando este estudio demuestra daños (el doble de personas mejoran sin el remedio que con él), ¡aún podría haber algunas personas que pudieran testificar que se curaron!

            Finalmente, los ensayos controlados aleatorios tienen como objetivo objetividad. Los científicos intentan medir el progreso de la enfermedad sin hacer referencia únicamente a cómo se siente el paciente, ya que los sentimientos pueden cambiar incluso si la enfermedad sigue igual o empeora. Para aumentar la objetividad, los pacientes se asignan al azar a los grupos de control o de tratamiento para evitar el sesgo de colocar a los pacientes que el científico cree que les irá bien en el grupo de tratamiento. Idealmente, ni los científicos ni los pacientes deberían saber quién recibe qué hasta que se complete el experimento, una configuración llamada prueba & # 8220 doble ciego & # 8221.

            P. ¿Por qué tanta preocupación por el grupo de control y la asignación aleatoria? ¿No sería más sencillo simplemente dar el tratamiento a los pacientes y ver qué les sucede? Después de todo, sabemos que las personas sin el tratamiento no mejorarán.

            A. Buen punto. Este tema está en el corazón del ECA. En la década de 1950, los científicos descubrieron que aproximadamente uno de cada tres pacientes se sentiría mejorado incluso cuando se le administrara una sustancia farmacológicamente inerte, como una pastilla de azúcar. Esto se llama & # 8220el efecto placebo & # 8221. La forma en que percibimos las experiencias de nuestro cuerpo puede verse alterada por nuestro estado mental y nuestras creencias. La cantidad de personas que responden a los placebos puede ser aún mayor, especialmente si el paciente o el médico que administra el tratamiento creen fervientemente que funcionará. Es por eso que usamos un grupo & # 8220control & # 8221 o & # 8220placebo & # 8221; el grupo que se está probando obtiene, digamos, la píldora que queremos estudiar, y el grupo de control recibe una píldora de azúcar. Ambos grupos pueden mostrar alguna mejora, pero si ambos mejoran en la misma cantidad, entonces concluimos que esto se debe al & # 8220 efecto placebo & # 8221 Aleatorizamos a los pacientes a un grupo u otro por la misma razón, de modo que el El científico no sabe quién recibe qué terapia. Como se mencionó, las creencias del médico que administra la terapia pueden aumentar el efecto placebo, por lo que la asignación al azar garantiza que tratarán a todos por igual.

            P. ¿Está diciendo que los testimonios no sirven para nada?

            R. No. Los testimonios pueden ser excelentes lugares para comienzo buscando respuestas, pero no deben considerarse el final del viaje. Muchos descubrimientos científicos comienzan con una observación que conduce a una hipótesis que eventualmente se puede probar con un ensayo controlado aleatorio. Sin embargo, las personas que usan testimonios probablemente tengan poco mejor que ofrecer. Después de todo, es posible obtener un testimonio de alguien para casi cualquier cosa. En el siglo XIX, los curanderos vendían medicamentos que eran radiactivos o les daban a los pacientes trozos de metal radiactivo para que los usaran cerca de la piel. Muchos pacientes dieron testimonios entusiastas. Ellos pueden tener sinceramente sintió eran mejores, pero la experiencia demostró que no les estaba haciendo ningún favor; en última instancia, los empeoró mucho.

            P. Parece que está sugiriendo que los científicos son mucho más sabios e inteligentes que otras personas & # 8216normales & # 8217.

            R. Todo lo contrario. El método científico no es una forma de decir que los científicos tienen todas las respuestas. Los científicos lo usan porque se dan cuenta de lo fácil que es ser engañado o engañarnos a nosotros mismos incluso sin saberlo, especialmente cuando queremos que algo sea verdad. Esa es la razón por la que la ciencia siempre prueba los remedios de una manera que podría demostrar que eran ineficaces. Todos deberíamos estar abiertos al hecho de que podríamos estar equivocados y diseñar nuestras pruebas en consecuencia.

            & # 8220Libertad de elección & # 8221

            P. Bien, puedo ver por qué los científicos trabajan como lo hacen. Pero este proceso lleva tiempo, ¿no cree que algunas personas enfermas que no reciben ayuda de la medicina científica se impacientan y quieren probar otra cosa?

            A. Has dado en el clavo. Este es el problema para el paciente, por lo que siento una gran simpatía por aquellos que buscan terapias dudosas. Sin embargo, tengo menos para quienes los venden sin ser totalmente honestos y directos. La cuestión clave para el paciente es, & # 8220¿Qué me ayudará? & # 8221 Sin embargo, los médicos, los legisladores y la sociedad tienen una pregunta algo diferente. La sociedad debe brindar la mejor atención médica posible al mayor número de personas, de manera oportuna, con recursos limitados. Por lo tanto, debe intentar (mediante el método científico) determinar qué terapias son efectivas. Por supuesto, los pacientes son libres de hacer lo que quieran, pero si la sociedad, las compañías de seguros, etc.tienen que hacerlo pagar para cualquier cosa que los pacientes decidan que quieren? Si decido que bañarme en agua llena de polvo de oro es la cura para mi dolencia, debería usted [como contribuyente o comprador de seguros] tiene que pagar la factura si el proceso no funciona? También esperamos que nuestros médicos nos brinden una atención médica buena y confiable, tanto ética como legalmente. ¿Deberían los médicos ser responsables profesional o penalmente si no intentan, digamos, enemas de café para el cáncer solo porque alguien dice que ayudan? La elección inteligente depende de la capacidad de separar lo que funciona de lo que es una mera ilusión. El método científico ofrece la mejor manera de hacer esto.

            P. Incluso con el método científico, ¿no es posible que los científicos puedan estar motivados por deseos poco éticos para que sus terapias se prueben? ¡No intente decirme que las compañías farmacéuticas no están igualmente interesadas en que sus medicamentos sean comercializados y aceptados!

            A. Exactamente. Esa es la razón por la que las reclamaciones deben estar respaldadas por evidencia. El enfoque científico está diseñado para eliminar las ideas que desearíamos que fueran ciertas, pero que no lo son. Por supuesto, las compañías farmacéuticas quieren que se usen y vendan sus medicamentos, pero tienen que demostrar que funcionan y que son lo suficientemente seguros. ¿Por qué no se deberían mantener todas las terapias con el mismo estándar? Cualquiera que se beneficie de un remedio o cura tiene un interés personal en venderlo. El escrutinio científico es la única manera de saber si estamos obteniendo nuestro dinero y el valor de nuestro dinero; un regreso a los días de la atención médica no regulada (como en el siglo XIX) probablemente no sea del interés de nadie, excepto de aquellos que quieren ganar dinero. sin demostrar que están proporcionando una buena relación calidad-precio y una publicidad honesta.

            P. ¿Por qué no deberíamos tener un sistema en el que las personas puedan ir a donde quieran para recibir el tratamiento de salud que desean?

            R. La mayoría de la gente diría que tenemos tal sistema. La pregunta más difícil es quién debería pagar por tratamientos no probados. ¿Cuáles son los límites de lo que debería cubrir el seguro o la intervención del gobierno? La ciencia es el único estándar objetivo en el que todos podemos basar las mediciones.

            P. Si busco zapatos nuevos o un auto nuevo, tengo muchas opciones. ¿Por qué debería el gobierno regular o interferir con las afirmaciones hechas para varios enfoques de atención de la salud?

            A. El mercado libre lo hace Permitir que las personas busquen a cualquier persona o cualquier cosa que deseen para recibir atención médica (¡asumiendo que sea legal!). Existen varias diferencias entre comprar un par de zapatos o un automóvil y elegir la atención médica.

            Está bastante claro lo que hacen los coches o los zapatos cuando los examinamos. Podemos probarnos los zapatos, probar el automóvil, comparar su apariencia o especificaciones, etc. El período de prueba y error para decidir se puede posponer indefinidamente, e incluso somos responsables (en ausencia de fraude) de estar bastante seguros. de lo que estamos comprando. De hecho, la máxima legal & # 8220buyer beware & # 8221 (advertencia emptor) presupone tal enfoque.

            La necesidad de atención médica no se puede controlar ni posponer fácilmente. La gente no planea lastimarse o enfermarse, pero sucede. Necesitamos la ayuda ahora, no la semana que viene después de haber comprado un poco. Y, a menudo, el tiempo es esencial: probarse cinco pares de zapatos incorrectos antes de encontrar uno que nos quede bien no es una pérdida probar cinco terapias inútiles antes de dar con el correcto ¡no es una propuesta tan buena! Además, no podemos controlar el tipo de enfermedad que tenemos y el tratamiento que necesitaremos. Si compro un coche, puedo conformarme con un Ford Pinto si no puedo permitirme un Mercedes. Las personas con insuficiencia hepática no pueden & # 8217 decidir & # 8220 conformarse & # 8221 por unas aspirinas si eso & # 8217 es todo lo que pueden pagar.

            El tratamiento de las enfermedades siempre tiene un elemento de incertidumbre. La atención médica científica se basa en un enfoque estadístico que determina qué terapias ofrecen las mayores probabilidades de ayudar. Debido a que las enfermedades pueden aparecer y desaparecer, y debido a que el cuerpo tiene una maravillosa capacidad para curarse a sí mismo, es muy difícil determinar a través de la experiencia de una persona si una terapia debe recomendarse a todos.

            Es difícil para los no expertos (que somos casi todos, en la mayoría de las áreas) tomar decisiones inteligentes sobre la atención médica. El cuerpo es misterioso para muchas personas y la biología probablemente se encuentre entre las ciencias más complejas. Dependemos de personas con años de formación y experiencia (ojalá) para que nos asesoren en áreas en las que no tenemos el tiempo, los medios, la educación o (en algunos casos) ni siquiera la conciencia para aprender lo suficiente como para hacer una experiencia verdaderamente informada y racional. decisión.

            Contamos con nuestros médicos para seleccionar lo que necesitamos comprender para tomar una decisión, por lo que confiamos en que lo harán bien. Ésta es una confianza enorme, que explica en parte el respeto que se les da a los médicos y el abuso que se les acumula cuando nos fallan. Por lo tanto, hay debe Ser los medios establecidos para proteger al público de aquellos que darían consejos inexactos. El público es libre de elegir, pero parte de ser & # 8220free & # 8221 es la capacidad de discernir con claridad exactamente qué se está eligiendo.

            En mi opinión, existe un & # 8220 contrato social & # 8221 cuando uno va al médico. Deberíamos poder confiar en que estamos recibiendo la mejor terapia probada actualmente. Los pacientes no deberían tener que preocuparse por si los médicos que eligen son charlatanes. Si eligen ir a otra parte, es su derecho, pero la libertad de elección se ve obstaculizada si los pacientes no tienen forma de distinguir entre terapias probadas y no probadas / refutadas. Si la medicina basada en la ciencia no satisface sus necesidades, por supuesto, puede buscar en otra parte, pero debe darse cuenta de que está entrando en aguas menos cartografiadas con mucha menos seguridad de fiabilidad. Podría valer la pena preguntarse por qué algunos que venden métodos que no están probados quieren difuminar u ocultar esa distinción.

            Gregory Smith, B. Med. Sci., Es miembro de la clase de MD de 2000 en la Universidad de Alberta (Edmonton). A partir del 1 de julio de 2000, será residente en Medicina Familiar en la Universidad McGill, Montreal. Este artículo se basa en intercambios en la lista de discusión sobre fraudes de salud, que está abierta a cualquier persona que acepte cumplir con sus reglas. Sus comentarios son bienvenidos.