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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Un acercamiento a los métodos mixtos de investigación en educación médica]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[Mixed methods (MM) combine the quantitative (quanti) and qualitative (quali) perspective in one study aiming to give depth to the analysis when the research questions are complex. More than the sum of the quanti and quali results, mixed methodology is an orientation with its own worldview, its vocabulary and its techniques, rooted in pragmatic philosophy with an emphasis on the consequences of action in the real world practices. This article presents four models of MM used in studies related to the Sciences of Health over the past two decades, these are: 1) model to develop instruments; 2) explanatory or explanation model; 3) triangulation model; and 4) longitudinal processing model, as well as some guidelines for their use in educational research. MM allows expanding the questions and theories to address reality and have an impact on teaching and learning processes. The answers obtained through the application of MM are rich, meaningful, and contribute to the understanding of educational phenomena which in turn may raise new questions. The MM offer researchers the opportunity to discover new orientations, try varied strategies and find ways that go beyond those derived from the use of a single method.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="4">Art&iacute;culo de revisi&oacute;n</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="4"><b>Un acercamiento a los m&eacute;todos mixtos de investigaci&oacute;n en educaci&oacute;n m&eacute;dica</b></font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="3"><b>An approach to mixed methods research in medical education</b></font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><b>Alicia Hamui&#45;Sutton</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>Departamento de Investigaci&oacute;n Educativa, Divisi&oacute;n de Estudios de Posgrado, Facultad de Medicina, Universidad Nacional Aut&oacute;noma de M&eacute;xico, M&eacute;xico D.F., M&eacute;xico.</i></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Correspondencia:</b>    <br>     <i>Alicia Hamui Sutton.    <br> 	Departamento de Investigaci&oacute;n Educativa,    <br> 	Divisi&oacute;n de Estudios de Posgrado, Facultad de Medicina,    <br> 	Universidad Nacional Aut&oacute;noma de M&eacute;xico.    <br> 	Tel&eacute;fono y fax: 5622 0765.</i>    <br> 	Correo electr&oacute;nico: <a href="mailto:lizhamui@gmail.com">lizhamui@gmail.com</a></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Recepci&oacute;n 2 de junio de 2013    ]]></body>
<body><![CDATA[<br> 	Aceptaci&oacute;n 27 de junio de 2013</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Resumen</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los m&eacute;todos mixtos (MM) combinan la perspectiva cuantitativa (cuanti) y cualitativa (cuali) en un mismo estudio, con el objetivo de darle profundidad al an&aacute;lisis cuando las preguntas de investigaci&oacute;n son complejas. M&aacute;s que la suma de resultados cuanti y cuali, la metodolog&iacute;a mixta es una orientaci&oacute;n con su cosmovisi&oacute;n, su vocabulario y sus propias t&eacute;cnicas, enraizada en la filosof&iacute;a pragm&aacute;tica con &eacute;nfasis en las consecuencias de la acci&oacute;n en las pr&aacute;cticas del mundo real. En este art&iacute;culo se presentan los cuatro modelos de MM m&aacute;s utilizados en estudios relacionados con las ciencias de la salud en las &uacute;ltimas dos d&eacute;cadas, estos son: 1) modelo para desarrollar instrumentos; 2) modelo explicativo o aclaratorio; 3) modelo de triangulaci&oacute;n; y 4) modelo de transformaci&oacute;n longitudinal, as&iacute; como algunos lineamientos para su utilizaci&oacute;n en la investigaci&oacute;n educativa. Los MM permiten ampliar las preguntas y las teor&iacute;as para dar cuenta de la realidad e incidir en los procesos de ense&ntilde;anza y aprendizaje. Las respuestas obtenidas a trav&eacute;s de la aplicaci&oacute;n de MM son ricas, significativas y aportan a la comprensi&oacute;n de los fen&oacute;menos educativos que a su vez hacen surgir nuevas preguntas. Los MM le ofrecen al investigador la oportunidad de descubrir orientaciones novedosas, ensayar con variadas estrategias y encontrar sentidos que van m&aacute;s all&aacute; de aquellos derivados del uso de un solo m&eacute;todo.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Palabras clave:</b> M&eacute;todos mixtos; investigaci&oacute;n educativa en ciencias de la salud; desarrollo de instrumentos; triangulaci&oacute;n; modelo explicativo; M&eacute;xico.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Abstract</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Mixed methods (MM) combine the quantitative (quanti) and qualitative (quali) perspective in one study aiming to give depth to the analysis when the research questions are complex. More than the sum of the quanti and quali results, mixed methodology is an orientation with its own worldview, its vocabulary and its techniques, rooted in pragmatic philosophy with an emphasis on the consequences of action in the real world practices. This article presents four models of MM used in studies related to the Sciences of Health over the past two decades, these are: 1) model to develop instruments; 2) explanatory or explanation model; 3) triangulation model; and 4) longitudinal processing model, as well as some guidelines for their use in educational research. MM allows expanding the questions and theories to address reality and have an impact on teaching and learning processes. The answers obtained through the application of MM are rich, meaningful, and contribute to the understanding of educational phenomena which in turn may raise new questions. The MM offer researchers the opportunity to discover new orientations, try varied strategies and find ways that go beyond those derived from the use of a single method.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Keywords:</b> Mixed methods; educational health science research; development of instruments; triangulation; explanatory model; Mexico.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>&iquest;Qu&eacute; son los m&eacute;todos mixtos de investigaci&oacute;n?</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La caracter&iacute;stica principal de los m&eacute;todos mixtos (MM) es la combinaci&oacute;n de la perspectiva cuantitativa (cuanti) y cualitativa (cuali) en un mismo estudio. Cuando las preguntas de investigaci&oacute;n son complejas, la combinaci&oacute;n de los m&eacute;todos permite darle profundidad al an&aacute;lisis y comprender mejor los procesos de ense&ntilde;anza y aprendizaje en las ciencias de la salud.<sup>1</sup> Los MM utilizan diversas fuentes de informaci&oacute;n que se combinan de diversas maneras para sustentar an&aacute;lisis m&aacute;s comprensivos, acerca de la problem&aacute;tica educativa planteada. La investigaci&oacute;n con MM va m&aacute;s all&aacute; de la suma de lo cuanti y lo cuali, en el proceso de interfase entre ellos se van subsanando las limitaciones de ambos, al mismo tiempo que se dibuja un panorama m&aacute;s amplio que fortalece la validez de la interpretaci&oacute;n de los resultados.<sup>2</sup></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Leech &amp; Onwuegbuzie<sup>3</sup> definieron los MM de la siguiente manera: "recoger, analizar e interpretar tanto los datos cualitativos como cuantitativos en un solo estudio, o en una serie de estudios que investigan el mismo paradigma subyacente". Desde una perspectiva m&aacute;s amplia, Tashakkori y Teddlie<sup>4</sup> argumentan que la metodolog&iacute;a mixta es una orientaci&oacute;n con su cosmovisi&oacute;n, su vocabulario y sus propias t&eacute;cnicas, enraizada en la filosof&iacute;a pragm&aacute;tica con &eacute;nfasis en las consecuencias de la acci&oacute;n en las pr&aacute;cticas del mundo real.<sup>5</sup></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los MM empezaron a usarse en la d&eacute;cada de los 50's del siglo pasado, por ejemplo, Campbell y Fiske<sup>6</sup> justificaron la utilizaci&oacute;n de m&uacute;ltiples m&eacute;todos de medici&oacute;n para identificar tendencias y sus variaciones. Por su parte, Denzin<sup>7</sup> y Jick<sup>8</sup> propusieron la triangulaci&oacute;n metodol&oacute;gica de distintos tipos de informaci&oacute;n ante la misma pregunta de investigaci&oacute;n. Cuando los resultados eran concordantes se validaban los hallazgos de investigaci&oacute;n, cuando no, surg&iacute;an nuevas preguntas que ampliaban la indagaci&oacute;n.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Una de las cuestiones que se ha debatido con relaci&oacute;n a los MM tiene que ver con la compatibilidad epistemol&oacute;gica entre lo cuali y lo cuanti, los paradigmas que sustentan los m&eacute;todos parten de supuestos paradigm&aacute;ticos distintos sobre teor&iacute;a del conocimiento. Un paradigma es una visi&oacute;n de mundo o filosof&iacute;a que ti&ntilde;e el lente te&oacute;rico y el acercamiento metodol&oacute;gico del investigador. El positivismo orienta la perspectiva cuanti y es com&uacute;n en las ciencias y en la medicina, busca determinar las causas y efectos, seleccionando variables y generalizando los resultados a cierta poblaci&oacute;n. El supuesto parte de que la "verdad" existe y la meta del trabajo cient&iacute;fico es descubrirla.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Por su parte, el constructivismo sustenta que los individuos construyen activamente el conocimiento basados en sus experiencias y aprendizajes previos, as&iacute; como al afrontar desaf&iacute;os situados. El pragmatismo, el tercer paradigma filos&oacute;fico, se enfoca en las consecuencias, en la utilidad de la informaci&oacute;n y en la adopci&oacute;n de estrategias plurales basadas en pr&aacute;cticas sociales y educativas. &Eacute;ste es el que sustenta epistemol&oacute;gicamente, la metodolog&iacute;a mixta de investigaci&oacute;n.<sup>5</sup></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Seg&uacute;n Tashakkori y Teddlie,<sup>4</sup> el eclecticismo en los MM est&aacute; en la base estructural de las investigaciones, en la intersecci&oacute;n de tres &aacute;reas: el sustento te&oacute;rico&#45;conceptual, las estrategias metodol&oacute;gicas y las aplicaciones pr&aacute;cticas de los hallazgos. Al integrar sobre las t&eacute;cnicas apropiadas de los m&eacute;todos cuali y cuanti, se fortalece el estudio. Esta postura rechaza la tesis de la incompatibilidad de los m&eacute;todos por su inconmensurabilidad y las diferencias paradigm&aacute;ticas, y defiende la libertad de combinarlos para contestar preguntas de investigaci&oacute;n. No obstante, los autores tambi&eacute;n advierten que s&oacute;lo los conocedores de ambos m&eacute;todos pueden proseguir investigaciones serias.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Greene y colaboradores<sup>9</sup> definieron cinco categor&iacute;as de prop&oacute;sitos u objetivos para el uso de MM en estudios de investigaci&oacute;n: 1) para informar sobre el desarrollo de un m&eacute;todo a partir del otro, al utilizarlos secuencialmente para incrementar la validez de un constructo; 2) para explorar &aacute;reas que se sobreponen en el fen&oacute;meno de inter&eacute;s con el uso de distintos m&eacute;todos con el fin de mejorarlos, ilustrarlos o clarificar los resultados; 3) para triangular y corroborar los resultados utilizando distintos tipos de datos; 4) para incrementar la problematizaci&oacute;n del estudio al hacer converger la metodolog&iacute;a en varios componentes de la pregunta de investigaci&oacute;n; y 5) para especificar las inconsistencias descubiertas que abren nuevas perspectivas develadas en el an&aacute;lisis y los resultados al emplear MM.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Por lo general, al utilizar los MM en educaci&oacute;n, los problemas se abordan "en capas" pues atienden m&uacute;ltiples dimensiones de la ense&ntilde;anza o el aprendizaje.<sup>5</sup> Regehr<sup>10</sup> sugiere que la educaci&oacute;n m&eacute;dica deber&iacute;a considerar mejores maneras de pensar los problemas, as&iacute; como reexaminar supuestos como la "simplicidad", buscar "pruebas" y la "generalizabilidad" que son principios que confinan las tradiciones de investigaci&oacute;n en las ciencias f&iacute;sicas. Al abordar la investigaci&oacute;n en educaci&oacute;n m&eacute;dica desde una perspectiva "en capas", la primera pregunta que surge es &iquest;qu&eacute; es importante saber? y la segunda &iquest;cu&aacute;les son los niveles de informaci&oacute;n (personal, social, situacional, hist&oacute;rica, ecol&oacute;gica...) que afectan el fen&oacute;meno de estudio? Habr&iacute;a que enfocarse en la mejor manera de "operacionalizar" las dimensiones del aprendizaje y sus componentes relacionados, teniendo en mente el rigor y la factibilidad.<sup>11</sup></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Una vez que se ha revisado la literatura sobre el tema y las metodolog&iacute;as con que se abordan estudios relacionados, habr&aacute; que formular un conjunto de preguntas de investigaci&oacute;n claras e integradas basadas en problemas complejos. Tashakkori &amp; Teddlie,<sup>4</sup> justifican que se elabore una sola pregunta formulada con MM que sirva de paraguas para varias subpreguntas. Es decir, que se parta de una pregunta amplia y de ah&iacute; se enuncien otras espec&iacute;ficas. No obstante, Creswell &amp; Plano Clark<sup>2</sup> proponen formular conjuntos separados de preguntas cuali y cuanti seguidas por un pregunta de MM que integre ambas estrategias, es decir partir de lo particular a lo general. Por ejemplo, se puede indagar hasta qu&eacute; punto se pueden ampliar los resultados cuali (entrevistas con residentes) para confirmar los resultados cuanti (listas de cotejo, encuestas, etc. aplicadas a los residentes).</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Para llevar un estudio de MM apropiadamente, se necesita cierta experiencia en ambos tipos de investigaci&oacute;n, lo que implica tiempo de pr&aacute;ctica.<sup>12</sup> Especialmente para aquellos que empiezan, es poco probable que un investigador aislado sea apto en todas las &aacute;reas de la metodolog&iacute;a cuali y cuanti, por lo que la creaci&oacute;n de grupos de investigaci&oacute;n con distintas competencias es recomendable al iniciar el estudio.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Tambi&eacute;n es importante justificar el uso de MM y explicar la racionalidad para emplearlos con argumentos basados en la teor&iacute;a de los MM como podr&iacute;an ser: la necesidad de incrementar el alcance y la mira de la indagaci&oacute;n, descubrir dimensiones emergentes, triangular o corroborar evidencias, entre otras, apuntaladas en el paradigma pragm&aacute;tico que caracteriza a los MM. Habr&aacute; que dejar claro por qu&eacute; un solo m&eacute;todo es insuficiente para responder a la pregunta de investigaci&oacute;n, as&iacute; como el dise&ntilde;o elegido que combina y pondera las estrategias metodol&oacute;gicas en el proceso.<sup>5</sup></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Tipos de dise&ntilde;o en MM</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Schifferdecker y Reed<sup>13</sup> refieren los cuatro modelos de MM m&aacute;s utilizados en estudios relacionados con las ciencias de la salud en las &uacute;ltimas dos d&eacute;cadas, a pesar de que existen decenas de variantes de los mismos y m&aacute;s de 20 tipolog&iacute;as reportadas.<sup>14</sup> Los cuatro modelos m&aacute;s utilizados en educaci&oacute;n m&eacute;dica son: 1) para desarrollar instrumentos; 2) explicativo o aclaratorio; 3) triangulaci&oacute;n; y 4) transformaci&oacute;n longitudinal.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>1. Modelo para desarrollar instrumentos</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En este dise&ntilde;o se genera informaci&oacute;n cualitativa con el prop&oacute;sito de elaborar instrumentos cuantitativos como cuestionarios para encuestas o listas de cotejo para la observaci&oacute;n, &uacute;tiles por ejemplo en el ECOE (Examen Cl&iacute;nico Objetivo Estructurada). El instrumento resultante estar&aacute; basado en las visiones, experiencias y lenguaje de los participantes, en lugar de en la perspectiva exclusiva de los investigadores. Por lo general la informaci&oacute;n generada en la parte cuali es vasta en temas y situaciones concretas, ante esto, los investigadores tendr&aacute;n que ser selectivos y no pretender cubrir todos los aspectos descubiertos en el an&aacute;lisis cuali. Como con cualquier instrumento, los investigadores deber&aacute;n balancear todas las preguntas seg&uacute;n el objetivo del cuestionario y de acuerdo al tiempo planeado para ser completado (<a href="/img/revistas/iem/v2n8/a6f1.jpg" target="_blank">Figura 1</a>).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>2.&nbsp;Modelo explicativo</b></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">El dise&ntilde;o explicativo o aclaratorio es utilizado cuando los resultados o preguntas derivadas del estudio cuanti son investigadas cualitativamente para producir datos, que puedan ser usados de manera complementaria o con el fin de aclarar los hallazgos originales. En este tipo de estudio la indagaci&oacute;n cuanti tiene mayor peso y gu&iacute;a la cuali. En este dise&ntilde;o habr&iacute;a que considerar la forma de seleccionar la muestra de la parte cuali del estudio. Se puede incluir a toda la muestra cuanti y de ah&iacute; elegir los casos para el an&aacute;lisis cuali, o escoger a individuos distintos a los de la fase cuanti cuando se pierde contacto con ellos. Seg&uacute;n Schifferdecker y Reed<sup>13</sup> es recomendable que los individuos de la parte cuanti sean los mismos que participan en la fase cuali, para representar mejor sus percepciones y experiencias (<a href="/img/revistas/iem/v2n8/a6f2.jpg" target="_blank">Figura 2</a>).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>3.&nbsp;Modelo de triangulaci&oacute;n</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El modelo m&aacute;s utilizado en la investigaci&oacute;n con MM es el de triangulaci&oacute;n, en este dise&ntilde;o los datos cuali y cuanti son producidos simult&aacute;neamente. La generaci&oacute;n de datos ocurre en relativamente poco tiempo y se involucra a la misma poblaci&oacute;n (por ejemplo residentes), aunque no necesariamente a los mismos individuos. Los datos se integran en el an&aacute;lisis final. Uno de los problemas potenciales tanto en el modelo explicativo como en la triangulaci&oacute;n, se relaciona con el descubrimiento de contradicciones entre la informaci&oacute;n cuali y cuanti.<sup>15</sup> Aunque al principio estos hallazgos resultan desconcertantes, la situaci&oacute;n da oportunidades para desarrollar nuevas preguntas de investigaci&oacute;n o teor&iacute;as, as&iacute; como recoger datos adicionales para explorar y aclarar situaciones. Padgett<sup>16</sup> ha sugerido que si se requiere m&aacute;s tiempo o recursos que no se tienen para ampliar el estudio, los resultados se deben presentar de manera conjunta y definir las orientaciones para futuras investigaciones (<a href="/img/revistas/iem/v2n8/a6f3.jpg" target="_blank">Figura 3</a>).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>4.&nbsp;Modelo de transformaci&oacute;n longitudinal</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Este modelo combina muchas de las caracter&iacute;sticas, beneficios y desaf&iacute;os potenciales de los modelos antes presentados. En este dise&ntilde;o se recogen datos en m&uacute;ltiples momentos longitudinalmente, incluyen m&aacute;s de una poblaci&oacute;n (residentes y m&eacute;dicos tratantes) y utiliza varios m&eacute;todos como comunicaciones por correo electr&oacute;nico o telef&oacute;nicas, cuestionarios pre/post y calificaciones que muestren el rendimiento acad&eacute;mico. Los datos son integrados a trav&eacute;s del proyecto y construidos unos sobre otros (<a href="/img/revistas/iem/v2n8/a6f4.jpg" target="_blank">Figura 4</a>). Algunas consideraciones importantes en este tipo de estudios se refieren a la manera en que los datos son producidos, analizados, comparados o integrados. En algunos casos la informaci&oacute;n para desarrollar una parte del estudio depende del an&aacute;lisis de otro conjunto de datos, como el desarrollo de cuestionarios a partir de los datos cuali. En otros casos, la recolecci&oacute;n de informaci&oacute;n en una fase puede sesgar la producci&oacute;n de datos en una etapa posterior (por ejemplo, realizar grupos focales antes de la aplicaci&oacute;n de la evaluaci&oacute;n post con alg&uacute;n cuestionario o lista de cotejo). Como en cualquier estudio los posibles sesgos deben ser identificados antes de levantar los datos y tratar de eliminarlos o reducirlos previo a la aplicaci&oacute;n. Creswell y Plano Clark<sup>2</sup> describen posibles acercamientos para no sesgar la parte cuanti con la cuali y viceversa, dan recomendaciones como distribuir la recolecci&oacute;n de datos cuali entre el grupo de estudio y el grupo control, o ensayar estrategias cuali que no obstruyan como diarios o reportes elaborados por los participantes.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Como en las aproximaciones cuanti y cuali puras, en los MM tambi&eacute;n surgen retos espec&iacute;ficos en su implemenaci&oacute;n. La disponibilidad de recursos incluyendo tiempo, dinero y personal calificado con fortalezas en ambos m&eacute;todos son de las m&aacute;s relevantes.<sup>13</sup> El tiempo y la energ&iacute;a requeridos para desarrollar un proyecto con MM pueden rebasar a un solo investigador, por lo que se recomienda trabajar en equipo. Cuando los recursos, tiempo y habilidades son limitados tal vez sea mejor realizar un estudio con un solo m&eacute;todo, cuali o cuanti.<sup>12</sup> otro desaf&iacute;o es el </font><font face="verdana" size="2">acceso a las herramientas y a los programas para manejar y resguardar los datos de tal manera que permitan la comparaci&oacute;n e integraci&oacute;n de la informaci&oacute;n cuali y cuanti.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Lineamientos para el uso de MM</b></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">La clave est&aacute; en partir de una pregunta de investigaci&oacute;n clara y una hip&oacute;tesis a ser demostrada, para desde ah&iacute; debatir y definir el m&eacute;todo y los instrumentos apropiados para responderla. Una vez que se ha decidido utilizar MM hay ciertos aspectos que se deben considerar para dise&ntilde;ar, analizar y publicar la investigaci&oacute;n.</font></p>  	    <blockquote> 		    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">a.&nbsp;Identifique el tipo de dise&ntilde;o de MM m&aacute;s apropiado para su estudio en educaci&oacute;n m&eacute;dica y busque literatura relacionada con este tipo de estrategia metodol&oacute;gica.</font></p>  		    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">b.&nbsp;Decida el peso que tendr&aacute; cada componente de informaci&oacute;n al recolectar los datos, analizar y publicar los resultados, es decir, si se trata de un estudio cuantitativamente dominante, cualitativamente dominante o con igualdad de estatus entre lo cuali y lo cuanti.</font></p>  		    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">c.&nbsp;Desarrolle estrategias de muestreo para asegurar la obtenci&oacute;n de datos adecuados a la pregunta de investigaci&oacute;n, por ejemplo contar con suficientes casos en la parte cuanti para los an&aacute;lisis estad&iacute;sticos, o con bastantes entrevistas que permitan llegar al punto de saturaci&oacute;n.<sup>13</sup> Los investigadores cuali utilizan muestras por conveniencia relativamente peque&ntilde;as conformadas por personas que han tenido experiencias sobre el tema central de la investigaci&oacute;n. El supuesto es que pocos individuos pueden aportar una gran cantidad de informaci&oacute;n a profundidad. Por su parte, los estudios cuanti escogen al azar individuos que representan grandes poblaciones con el fin de generalizar los datos a toda la poblaci&oacute;n, por lo que sus muestras son mayores. En los MM se pueden combinar las muestras aleatorias con las intencionales creativamente para responder la pregunta de investigaci&oacute;n<sup>12</sup>, lo que implica tomar decisiones previas a la producci&oacute;n de los datos con respecto a las dos muestras, por ejemplo si van a considerar a los mismos individuos o a diferentes, si se van a abordar de manera simult&aacute;nea o subsecuente. Teddlie &amp; Yu<sup>17</sup> propusieron una matriz teor&eacute;tica de t&eacute;cnicas seg&uacute;n el tipo de muestreo considerando tanto la "generalizabilidad" como la "transferibilidad" de los resultados.</font></p>  		    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">d.&nbsp;Considere los aspectos &eacute;ticos del estudio por lo menos en tres cuestiones: resguarde la identidad de sus participantes, trate con respeto a los individuos, y proteja a los participantes de cualquier da&ntilde;o f&iacute;sico o psicol&oacute;gico.<sup>12</sup></font></p>  		    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">e.&nbsp;Sea riguroso y sistem&aacute;tico al recopilar los datos cuanti y cuali. Ambos tipos de estudio observan criterios estrictos que aseguran la calidad. En el caso de los m&eacute;todos cuanti estos incluyen un adecuado tama&ntilde;o de muestra seleccionada al azar, controles estad&iacute;sticos de variables externas, as&iacute; como la validaci&oacute;n de los instrumentos. En los estudios cuali hay que considerar la selecci&oacute;n de los informantes clave, las observaciones etnogr&aacute;ficas, la triangulaci&oacute;n, la transferibilidad y confirmaci&oacute;n de los datos. La interpretaci&oacute;n de los datos cuali es un proceso que consume mucho tiempo en la codificaci&oacute;n, categorizaci&oacute;n e interpretaci&oacute;n te&oacute;rica, mantener el rigor metodol&oacute;gico es cr&iacute;tico y no siempre es concientizado por los investigadores en educaci&oacute;n m&eacute;dica. Una entrevista o grupo focal de 90 minutos requiere de tiempo para convocar a los participantes, desarrollar la gu&iacute;a de entrevista, moderar la sesi&oacute;n, transcribir y analizar, lo que lleva entre 25 y 40 horas de trabajo.<sup>13</sup> Autores como Gruppen<sup>18</sup> en lo cuanti y Cote &amp; Turgeon<sup>19</sup> en lo cuali, alertan sobre las dificultades que se presentan en la investigaci&oacute;n en educaci&oacute;n m&eacute;dica.</font></p>  		    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">f.&nbsp;Explore herramientas, como programas computacionales, o t&eacute;cnicas para integrar los datos cuali y cuanti en la fase de an&aacute;lisis de los datos. Para llegar a conclusiones robustas capaces de ampliar la teor&iacute;a e incidir en la pr&aacute;ctica de la educaci&oacute;n m&eacute;dica, hay que darle sentido y encontrar significados al interrelacionar las variables. Cuando se utilizan m&eacute;todos m&uacute;ltiples y diversos se fortalece la validez, se expande la teor&iacute;a y se pueden sostener o refutar las hip&oacute;tesis.</font></p>  		    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">g.&nbsp;Escriba sus resultados para ser publicados siguiendo el orden en que los datos fueron producidos y analizados, si se trata de dise&ntilde;os para el desarrollo de instrumentos o explicativo, se exponen de manera separada y secuencial, aquellos que utilizaron la triangulaci&oacute;n o la transformaci&oacute;n longitudinal se integran y se presentan de manera conjunta.<sup>12</sup> Antes de redactar es conveniente revisar la forma en que otros art&iacute;culos de MM con dise&ntilde;o similar han sido presentados, para tener ideas de la forma de exposici&oacute;n de los datos.<sup>20</sup> Al elegir una revista hay que considerar la audiencia y la posici&oacute;n de los editores con respecto a las investigaciones con MM. El <i>Journal of Mixed Methods Research</i> puede ser un foro adecuado para estudios de calidad. Se puede referir en el t&iacute;tulo la utilizaci&oacute;n de alguno de los MM o hacerlo en el resumen. Otras opciones de difusi&oacute;n son los congresos, carteles y las discusiones en la comunidad acad&eacute;mica como las sesiones de investigaci&oacute;n en educaci&oacute;n m&eacute;dica o de revisi&oacute;n bibliogr&aacute;fica.</font></p>  		    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">h.&nbsp;Eval&uacute;e qu&eacute; peso tienen en las conclusiones los datos cuanti y cuali, con el fin de saber si realmente se utilizaron ambos para responder la pregunta de investigaci&oacute;n. Preg&uacute;ntese por la validez (cuanti) y credibilidad (cuali) del proceso de investigaci&oacute;n, y si existen interpretaciones alternativas a las que presenta el autor. Examine los pasos y el rigor metodol&oacute;gico, al integrar los datos cuali y cuanti. Por &uacute;ltimo, cuestione la generalizabilidad (cuanti) o transferibilidad (cuali) de los resultados para que puedan ser &uacute;tiles a otros investigadores o aplicables en otras situaciones.<sup>12</sup></font></p>  		    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p> 	</blockquote>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Conclusiones</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los MM son adecuados para abordar problemas de investigaci&oacute;n complejos en educaci&oacute;n m&eacute;dica, pues permiten ampliar las preguntas y las teor&iacute;as para dar cuenta de la realidad e incidir en los procesos de ense&ntilde;anza y aprendizaje. Las respuestas obtenidas a trav&eacute;s de la aplicaci&oacute;n de MM son ricas, significativas y aportan a la comprensi&oacute;n de los fen&oacute;menos educativos que a su vez hacen surgir nuevas preguntas. Los MM le ofrecen al investigador la oportunidad de descubrir orientaciones novedosas, ensayar con variadas estrategias y encontrar sentidos que van m&aacute;s all&aacute; de aquellos derivados del uso de un solo m&eacute;todo.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Financiamiento</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Ninguno.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Conflicto de intereses</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El autor declara no tener ning&uacute;n conflicto de intereses.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Presentaciones previas</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Ninguna.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Referencias</b></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">1.&nbsp;Cook DA, Bordage G, Schmidt HG. Description, justification and clarification: A framework for classifying the purpose of research in medical education. Med Educ 2008;42:128&#45;133.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=4589973&pid=S2007-5057201300040000600001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">2.&nbsp;Creswell JW, Plano Clark VL. Designing and conducting mixed methods research. Thousand Oaks, CA: Sage; 2011.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=4589975&pid=S2007-5057201300040000600002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">3.&nbsp;Leech NL, Onwuegbuzie AJ. A typology of mixed methods research designs. Qual Quant 2009;43:265&#45;275.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=4589977&pid=S2007-5057201300040000600003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">4.&nbsp;Tashakkori A, Teddlie C. Mixed Methods in Social and Behavioral Research. 2<sup>nd</sup> Edition. Los Angeles CA: Sage; 2010.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=4589979&pid=S2007-5057201300040000600004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">5.&nbsp;Lavelle E, Vuk J, Barber C. Twelve tips for getting started using mixed methods in medical education research. Med Teach 2013;35:272&#45;276.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=4589981&pid=S2007-5057201300040000600005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">6.&nbsp;Campbell DT, Fiske DW. Convergent and discriminant validation by the multitrait&#45;multimethod matrix. Psychological Bulletin 1959;54:297&#45;312.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=4589983&pid=S2007-5057201300040000600006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">7.&nbsp;Denzin NK. The logic of naturalistic inquiry. In: NK Denzin (ed.). Sociological methods: A sourcebook. New York: McGraw Hill; 1978.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=4589985&pid=S2007-5057201300040000600007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">8.&nbsp;Jick TD. Mixing qualitative and quantitative methods: Triangulation in action. Administrative Science Quarterly 1979;24:602&#45;611.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=4589987&pid=S2007-5057201300040000600008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">9.&nbsp;Greene JC, Caracelli VJ, Graham WF. Toward a conceptual framework for mixed&#45;method evaluation design. Educ Eval Policy Anal 1989;11(3):255&#45;274.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=4589989&pid=S2007-5057201300040000600009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">10.&nbsp;Regehr G. It's not rocket science: Rethinking our metaphors for research in health professions education. Med Edu 2010;44:31&#45;39.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=4589991&pid=S2007-5057201300040000600010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">11.&nbsp;Norcini J, Mc Kinley K. Assessment methods in medical education. Teach Educ 2007;23:239&#45;250.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=4589993&pid=S2007-5057201300040000600011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">12.&nbsp;Gardner MK. Mixed&#45;Methods Research. In: Frankel JR, Wallen NE, Hyun HH (eds.) How to design and Evaluate Research in Education. Eighth edition. USA: McGraw Hill; 2012. p. 556&#45; 585.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=4589995&pid=S2007-5057201300040000600012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">13.&nbsp;Schifferdecker KE, Reed VA. Using mixed methods research in medical education: basic guidelines for researchers. Med Edu 2009;43:637&#45;644.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=4589997&pid=S2007-5057201300040000600013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">14.&nbsp;Teddlie C, Tashakkori A. Major issues and controversies in the use of mixed methods in a social and behavioral sciences. In: Tashak&#45;kori A, Teddlie C (eds.) Handbook of Mixed Methods in Social and Behavioral Research. 1<sup>st</sup> Edition. Thousand Oaks, CA: Sage; 2003. p. 3&#45;50.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=4589999&pid=S2007-5057201300040000600014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">15.&nbsp;Creswell J, Fetters M, Ivankova N. Designing a mixed methods study in primary care. Ann Fam Med 2004;2(1):7&#45;12.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=4590001&pid=S2007-5057201300040000600015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">16.&nbsp;Padgett DK. Mixed methods, serendipity, and concatenation. In Padgett DK (ed.) The Qualitative Research Experience. Belmont, CA: Wadsworth/Thomson Learning 2004. p. 272&#45;288.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=4590003&pid=S2007-5057201300040000600016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">17.&nbsp;Teddlie C, Yu F. Mixed Methods sampling: A typology with examples. J Mix Methods Res 2007;1(1):77&#45;100.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=4590005&pid=S2007-5057201300040000600017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">18.&nbsp;Gruppen LD. Improing medical education research. Teach Learn Med 2007;19:331&#45;335.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=4590007&pid=S2007-5057201300040000600018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">19.&nbsp;Cote L, Turgeon J. Appraising qualitative research articles in medicine and medical education. Med Teach 2005;27:71&#45;75.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=4590009&pid=S2007-5057201300040000600019&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">20.&nbsp;Stage KC, Crabtree B, Miller WL. Publishing multi&#45;methods research. Ann Fam Med 2006;4(4):292&#45;291.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=4590011&pid=S2007-5057201300040000600020&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      ]]></body><back>
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