Investigación diagnóstica

¿Qué es la investigación diagnóstica?

La investigación diagnóstica es un método de estudio diseñado para conocer a fondo una situación, fenómeno o problema específico, antes de intervenir. Es decir, es el análisis de una serie de sucesos con el objetivo de identificar los factores que promovieron la aparición de un fenómeno.

Por ejemplo, una investigación diagnóstica puede ser el estudio de las características de una infección que ha brotado en alguna población. A través de esta investigación, se podrán tomar las acciones necesarias para detener la enfermedad.

Una de las características principales de la investigación diagnóstica es que analiza cómo se ven afectados los sujetos de estudio por su relación con el entorno y con otros sujetos.

Por ejemplo, si se quiere estudiar un fenómeno de migración de aves (en este caso, el sujeto de estudio) hay que analizar su conducta, alimentación, los factores climáticos y su relación con las otras especies.

Características de una investigación diagnóstica

– Carácter descriptivo. Busca identificar y detallar cómo es la situación actual, sin modificarla.

– Orientación a la toma de decisiones. Sirve como base para planificar acciones, estrategias o soluciones posteriores.

– Análisis de la realidad. Examina el contexto, las causas y los factores que influyen en el problema.

– Uso de múltiples fuentes de información. Puede emplear encuestas, entrevistas, observación, documentos, estadísticas, etc.

– Enfoque en problemas específicos. Se centra en detectar necesidades, dificultades o áreas de mejora.

– Carácter previo a la intervención. Se realiza antes de aplicar programas, proyectos o cambios.

– Interpretación de datos. No solo recolecta información, sino que la analiza para comprender la situación.

– Contextualización. Considera el entorno social, económico, cultural o institucional donde ocurre el problema.

Técnicas de la investigación diagnóstica

• La población y la muestra. La población se refiere a la entidad sobre la cual se realizará el estudio. Puede estar conformada por individuos, hechos o elementos de otra índole. Mientras que la muestra es una parte de la población que se selecciona en representación de todos los sujetos de estudio. Por ejemplo, para realizar estudios en una población de aves, sería imposible estudiarlas a todas; es necesario seleccionar un grupo de ellas que representarán a todas las demás durante la investigación. Es esencial escoger cuidadosamente la muestra, de manera que los resultados y hallazgos obtenidos con ella puedan aplicarse a toda la población. Siguiendo con el ejemplo de las aves, se debe escoger un grupo que esté conformado por animales sanos, de una sola especie, con la misma dieta, entre otros aspectos.
• Forma de expresar los datos. Los datos conforman las variables de la investigación, entendiéndose como variable una característica específica o la propiedad del objeto que es estudiado. Por ejemplo: el color de las aves o el peso de las aves. Las variables se observan y se contabilizan en la investigación. Por ello, se expresan de forma cualitativa y/o cuantitativa:
  • Datos cualitativos: son los expresados mediante símbolos verbales, evitando la cuantificación (es decir, los números). Por ejemplo: colores de los objetos, sexo de las personas, nivel socioeconómico, entre otros.
  • Datos cuantitativos: son expresados mediante números y se originan de un cálculo o medición. Por ejemplo: edades de las personas de una población indígena, peso, talla, altura, entre otros.
• Técnicas de recolección de datos. Las técnicas de recolección de datos son los medios que utiliza el investigador para recopilar la información de su trabajo, entre ellas:
  • La observación: es el registro visual de una situación. En esta técnica se recopila la información según los tipos de datos que se desean conseguir. Es decir, se sigue una metodología.
  • La encuesta: en esta técnica, la información de los sujetos de estudio es suministrada por ellos mismos. Es decir, se utilizan cuestionarios o encuestas para recopilar los datos.
  • Entrevista: consiste en una comunicación verbal entre el sujeto y el investigador. Al igual que en las encuestas, este método se basa en una serie de preguntas.

Tipos de investigación diagnóstica

• Investigaciones comparativas. En estas investigaciones se comparan dos categorías de una variable en una misma muestra. Por ejemplo: la comparación de las características de una enfermedad según el sexo (femenino/masculino) o según el estado nutricional (desnutridos/nutridos). A partir de una investigación comparativa, se puede establecer si las distintas características de una variable son diferentes o semejantes. Esto permite describir los elementos que explican la presencia del fenómeno en una situación determinada.
• Investigaciones de correlación. Los estudios de correlación se utilizan para establecer de qué manera se relacionan las variables entre sí. En otras palabras, estas investigaciones evalúan cómo las características de una variable se corresponden con las de otras variables. Por ejemplo, si se quiere hacer un diagnóstico del desarrollo de una determinada planta, se puede analizar cómo interactúan entre sí las diferentes condiciones de luz, humedad y acidez del suelo; todos estos elementos son variables que se correlacionan entre ellas.
• Investigaciones de desarrollo. Las investigaciones de desarrollo se utilizan cuando se necesita evaluar los cambios que se producen en el transcurso del tiempo. Es decir, cómo se desarrollan los sujetos de estudio durante períodos que pueden ser meses o años. Por ejemplo: una investigación sobre el cambio de ubicación geográfica de una manada de delfines en el transcurso de un año.

Ventajas y desventajas de la investigación diagnóstica

• Ventajas. A través de la investigación diagnóstica se logra un conocimiento cierto y probado que lleva a una mejor comprensión de la realidad. Esto se debe a su metodología, la cual se caracteriza por estar bien estructurada, incluyendo un análisis riguroso de los datos y la utilización de instrumentos validados. Estas propiedades son la gran ventaja de la investigación diagnóstica y —gracias a su rigurosidad— es el tipo de investigación elegido en los estudios médicos y epidemiológicos.
• Desventajas. Para desarrollar estos estudios es necesario conocer el método científico a profundidad; sus etapas, la correcta formulación del problema y del análisis de los datos. Todos estos factores hacen que la investigación diagnóstica sea un procedimiento poco accesible al público en general, lo que representa su mayor debilidad, ya que no todos pueden aplicarla; en conclusión, requiere de una metodología específica para poder llevarla a cabo.

Ejemplos de investigación diagnóstica

A continuación se presentan algunos ejemplos sencillos de investigaciones diagnósticas:

– El análisis de las características de una población (edad, sexo, síntomas) afectada por una enfermedad en una región determinada.

– La descripción de las características de una población escolar.

– El estudio comparativo del desempeño de los alumnos de matemática bajo las modalidades virtual y presencial (es decir, clases digitales en comparación con las clases presenciales tradicionales).

– El establecimiento de la relación entre el fumar y el desarrollo de cáncer al pulmón.

Ejemplo de una investigación diagnóstica de desarrollo

– El estudio de la tendencia en el tiempo de una infección viral en una población. En esta investigación se evalúa periódicamente (diario, semanal o mensual) la frecuencia de una infección en una población determinada.

Referencias

1. Lijmer, J., Evers, J., Bossuyt, P. Characteristics of Good Diagnostic Studies. Recuperado de researchgate.net.
2. Coldit, G. Improving standards of medical and public health research. Recuperado de jech.bmj.com.
3. Glasser. Research Methodology for Studies of Diagnostic Tests. Recuperado de researchgate.net.
4. Oostenbrink, R., Moons, K.G., Bleeker, S., Moll, H., Grobbe, D. Diagnostic research on routine care data: prospects and problems. Recuperado de nlm.nih.gov.
5. Biesheuvel, C., Vergouwe, Y., Oudega, R., Hoes, A., Grobbee, D., Moons K. Advantages of the nested case-control design in diagnostic research. Recuperado de link.sp.ringer.com.