Metodologia dell’Infermieristica e EBN

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI VERONA: ANNO ACCADEMICO 2025-2026

METODOLOGIA DELL'INFERMIERISTICA BASATA SULLE EVIDENZE:

DOCENTE: BRUGNOLLI 1

5 domande risposta aperta e 5 chiusa + interpretazione dati di un articolo

COMPRENDERE GLI STUDI DI RICERCA:

IL PROCESSO DI RICERCA (pag 24):

SELEZIONE E DEFINIZIONE DEL PROBLEMA, DOMANDA E IPOTESI:

Fasi del processo di ricerca:

1)​ Identificazione del problema = in questa fase viene definito il problema e la sua

rilevanza (raccolta dati: peso del problema, percentuali, diffusione), l’obiettivo è

quello di analizzare il problema tramite un approccio di ricerca: c’è già una risposta

nota? Occorre iniziare una ricerca scientifica su questo problema?

2)​ Formulazione del quesito = in questa fase si definisce un quesito di ricerca o

ipotesi, inoltre si scelgono gli strumenti di raccolta dati (es. osservazione, check-list,

questionari), si tratta di una fase che si svolge “a tavolino” e prende il nome di

protocollo di ricerca

3)​ Attuazione del piano di ricerca = avviene tramite l’utilizzo di sistemi informatici per

raccolta e gestione dei dati (raccolta, analisi e interpretazione dei dati viene poi fatta

tramite il supporto dello statistico), se coinvolge pazienti deve esserci un passaggio

obbligatorio al comitato etico per l’approvazione della ricerca.

4)​ Rapporto di ricerca = produzione di un documento finale che viene inviato al

comitato etico, successivamente esso viene trasformato in articolo scientifico,

pubblicato e reso disponibile alla comunità (applicazione clinica: i risultati possono

essere usati per migliorare le cure)

NB. Lo studio deve possedere un “requisito di riproducibilità”, che permette

➔​ ad altri ricercatori di usare i dati sui propri pazienti e riprodurre il percorso di

ricerca (esso garantisce trasparenza e verificabilità)

GLOSSARIO PER COMPRENDERE UN ARTICOLO DI RICERCA:

1)​ La domanda del ricercatore: gli studi di ricerca sono guidati da domande di ricerca,

ossia domande concise, scritte al presente che includono una o più variabili (o

concetti) = quando leggi un articolo di ricerca la domanda del ricercatore solitamente

non è esplicita (utile ricostruire con l’acronimo PI/EO per capire se la popolazione, il

setting, il contesto, siano coerenti alla tua situazione e popolazione)

2)​ Variabile dipendente e indipendente: una variabile è una caratteristica misurabile

che varia tra i soggetti studiati, sia che siano misurate numericamente (es: età o 2

peso) o in categorie (es: sesso, presenza o assenza di malattia), esse sono

selezionate in base alla loro rilevanza ai fini degli obiettivi dell'indagine.

Quando si studia una associazione a due variabili una assume il ruolo di dipendente

e l'altra di indipendente:

a)​ Variabile indipendente = variabile che viene osservata, viene manipolata per

determinare l'effetto che ha su un'altra variabile

b)​ Variabile dipendente (criterio o variabile di risultato) = variabile che viene

osservata per valutare la reazione dopo che è stato applicato un trattamento

(si tratta della variabile che viene indagata e usata per costruire i risultati dello

studio)

c)​ Variabili o fattori confondenti = quando si arruolano le variabili da studiare

bisogna analizzare tutte le

caratteristiche (oltre la variabile

indipendente già specificata) che

possono influenzare o causare, in

modo noto o sospetto, la variabile

dipendente (l'effetto); si tratta di

fattori che influenzano i risultati

attraverso correlazione (positiva o

negativa) con l’intervento in studio

(variabile indipendente) e/o con gli

outcome misurati (variabile

dipendente)

FATTORE CONFONDENTE: ESEMPI:

-​ Il consumo frequente di birra è associato al consumo frequente di pizza: il consumo

frequente di birra può essere causa di cirrosi epatica? Il consumo di pizza è un

fattore di confusione/ confondimento nello studio della relazione causa-effetto tra

consumo di birra e cirrosi? NO! = il consumo di pizza sarebbe un confondente se

fosse un fattore di rischio per cirrosi nel gruppo di non bevitori di birra (un fattore

confondente deve influenzare l’outcome o malattia nel gruppo non esposto per

essere considerato tale)

-​ Il consumo frequente di birra è associato al fumo di sigaretta: il consumo di birra può

essere causa di ulcera peptica? Il fumo è un fattore di confusione nello studio della

relazione causale tra consumo di birra e ulcera peptica? SI! (i fumatori che non

bevono birra hanno un rischio aumentato di ulcera peptica maggiore rispetto ai

bevitori non fumatori, perciò il fumo di sigaretta è un fattore di confondimento nello

studio sul rapporto fra consumo di birra e ulcera)

DEFINIZIONE CONCETTUALE ED OPERATIVA DELLE VARIABILI:

-​ Ciascuna variabile misurata dovrebbe essere sufficientemente chiara e definita

esplicitamente, uno stesso termine può avere più di un significato, soprattutto in un

uso quotidiano

-​ Ci sono due tipi di definizioni:

a)​ Concettuale = descrizione teorica del concetto, generale ed astratta (es.

l’attività fisica è qualsiasi movimento corporeo prodotto dai muscoli scheletrici

che richiede energia) 3

b)​ Operativa (di lavoro) = traduzione pratica, concreta e misurabile del concetto,

che diventa in questo modo osservabile obiettivamente in modo tale da

evitare ambiguità, è utile ma non essenziale formulare una definizione

concettuale di una variabile, ma è sempre necessario formulare una

definizione operativa (es. viene considerata attività fisica moderata

camminare a passo svelto almeno 30 minuti al giorno per minimo 5 giorni a

settimana)

ELEMENTI DELLA RICERCA:

1)​ QUESITO DI RICERCA:

-​ Struttura tipica: PICO, PECO o PIO-PO

-​ Esempio:

Quesito Componenti PICO

Problema: aumento dei fenomeni di flebite P (Popolazione): pazienti maggiorenni (>18

Intervento: applicazione di una flow-chart con 5 anni) con CVP

interventi I/E (Intervento/Esposizione): terapia

Controllo-comparazione: usual care infusionale o flowchart sperimentale

Outcome atteso: riduzione delle flebiti e dei CVP non C (Comparazione): cura standard / usual

necessari care

O (Outcome): esito atteso (flebite, riduzione

dei CVP non necessari)

-​ Caratteristiche di un buon quesito = acronimo FINER:

●​ Feasible: fattibile, realizzabile concretamente

●​ Interesting: interessante, suscita curiosità

●​ Novel: innovativo, esplora territori non conosciuti

●​ Ethical: etico, non arreca danno ai partecipanti

●​ Relevant: rilevante, la risposta deve avere impatto significativo

2)​ VARIABILI NELLO STUDIO: si dividono in:

-​ Variabile indipendente (I): manipolazione fatta dal ricercatore, che può

essere intenzionale (es. inserimento flowchart) o naturale (es. esposizione

spontanea a un fattore come il fumo)

-​ Variabile dipendente (O): outcome/risultato misurato (es. flebite)

-​ Variabile confondente: fattore estraneo che può influenzare il risultato e

confondere l’effetto dell’intervento (es. chemioterapia, suscettibilità

all’infezione)

-​ Variabile ambientale: non influenza direttamente l’outcome​

3)​ OUTCOME (ESITO-EVENTO):

-​ Corrisponde alla variabile dipendente (quella misurata)

-​ Gli esiti primari sono quelli clinicamente rilevanti in grado cioè di misurare

come un individuo si sente, funziona o sopravvive (es. prolungamento

sopravvivenza, riduzione della mortalità, riduzione eventi negativi gravi come

la necessità di nuovo intervento, infezione secondaria della ferita chirurgica,

deiscenza nei pazienti che hanno effettuato la doccia con antisettico nel

periodo pre-operatorio) 4

-​ Non sempre è facile misurare gli outcome perché richiede di arruolare un

numero notevole di pazienti e di seguirli in follow up per un lungo periodo di

tempo (es. 5 anni)

-​ Possono essere:

●​ Clinici: mortalità, malattia, parametri metabolici

●​ Economici: ospedalizzazioni, riammissioni, giornate lavorative perse

●​ Umanistici: qualità della vita, soddisfazione, capacità funzionale

-​ Si classificano anche in:

●​ Outcome primari: hanno un impatto rilevante sulla vita dei pazienti

(es. sopravvivenza, riduzione mortalità)

●​ Outcome secondari: più semplici, rilevanti ma non principali (es.

ospedalizzazioni, eventi non fatali)

●​ Outcome surrogati: misurabili in tempi brevi e su campione più

ristretto di pazienti e a costi inferiori, validi se correlati a outcome

primari (es. HbA1c, INr, PA, conta batterica cutanea), in genere sono

gli outcome che vengono misurati e analizzati per primi

Es. In una revisione sull’efficacia di programmi di attività fisica nelle persone

anziane affette da demenza e sul loro caregiver, gli outcome erano: Outcome

primari = migliore stato cognitivo, capacità funzionale e qualità di vita

quotidiana del paziente, eventi avversi di cadute, frattura, depressione e

mortalità e Outcome secondari = collegati al caregiver ed includono lo stato di

salute, la qualità della vita e la mortalità

4)​ ENDPOINT/CHANGE:

-​ Termini usati in modo intercambiabile, si tratta di risultati o eventi associati ai

pazienti oggetto di studio, a volte il loro significato viene distinto nella

descrizione dell’analisi statistica e successivamente nella presentazione dei

risultati

-​ L’outcome è l’esito misurato (es. dolore NRS=10 dopo un intervento)

-​ L’endpoint è il momento o criterio specifico in cui misuri l’outcome (es. valore

medio NRS<2 a 9 settimane.)

-​ Il change è il cambiamento nel tempo dell’outcome (es. mi aspetto un

aumento/riduzione di X = riduzione del dolore dopo la terza settimana) senza

un punto di arrivo rispetto allo score di base ad inizio studio, si rappresenta

con la differenza dalla media della variabile continuo

5)​ IPOTESI DI RICERCA: affermazione che spiega o predice la relazione o la

differenza tra due o più variabili in termini di risultati attesi o esito di uno studio, il

ricercatore non pretende di provare l’ipotesi, piuttosto, raccoglie i dati che

permetteranno di accettarla o rifiutarla (es. l’uso della musica riduce ansia

preoperatoria nei pazienti sottoposti a day surgery, misurata tramite scala dell’ansia)

Si trova esplicitata spesso nella parte iniziale dei materiali e methods

POPOLAZIONE STUDIATA E CAMPIONE:

-​ Una popolazione è l’insieme completo di soggetti o elementi con determinate

caratteristiche oggetto di studio, la popolazione target è invece il gruppo su cui il

ricercatore vuole generalizzare i risultati, mentre la popolazione accessibile è

quella effettivamente disponibile per lo studio. 5

-​ Dal gruppo accessibile si seleziona un

campione rappresentativo, fondamentale

per permettere la generalizzazione,

l’arruolamento avviene tramite criteri di

eleggibilità (i criteri di inclusione

stabiliscono chi può partecipare, quelli di

esclusione chi deve essere escluso per

sicurezza o per evitare distorsioni), negli

studi questi criteri vengono riportati nella

sezione "Materiali e Metodi" per garantire

chiarezza e riproducibilità

-​ Glossario:

1)​ Popolazione: completo di soggetti, oggetti o elementi in studio (viene

chiamata popolazione target): sulla popolazione target si fanno le

generalizzazioni (cartelle, persone affette da… , cadute)

2)​ Popolazione accessibile: campione facilmente raggiungibile dal ricercatore

che rappresenta la popolazione target, da qui viene derivato il campione

3)​ Campione: rappresenta più da vicino la popolazione target, è il gruppo al

quale verranno rivolti i risultati dello studio, richiede una procedura eseguita

“a tavolino” di arruolamento (screening) attraverso dei criteri di

inclusione-esclusione

TIPOLOGIE DI CAMPIONAMENTO:

1)​ Campionamento randomizzato o probabilistico:

-​ Tipicamente utilizzato negli studi

sperimentali e negli studi di coorte

-​ I soggetti vengono assegnati ai diversi

gruppi in modo completamente casuale, di

solito tramite un computer che genera

numeri randomici o attraverso un centro di

randomizzazione esterno (distinguendo tra

selezione casuale del campione e

assegnazione casuale ai gruppi). Questo

significa che il ricercatore non ha alcun

controllo sull’assegnazione, evitando possibili influenze soggettive

(randomizzazione celata: chi gestisce la randomizzazione non fa parte del

gruppo di ricerca, ciò evita qualsiasi forma di bias)

-​ La randomizzazione garantisce anche che le variabili confondenti siano

distribuite in modo equilibrato tra i gruppi (omogeneità dei gruppi: tutti i fattori

noti e non noti che possono influire sull’esito sono equamente distribuiti)

-​ Permette la stratificazione in sottogruppi in base a caratteristiche specifiche

(es. fascia d’età), assicurando che ciascun gruppo abbia una distribuzione

bilanciata di caratteristiche chiave che possono influenzare i risultati (es.

sesso, comorbidità), consente inoltre di attribuire eventuali differenze nei

risultati al trattamento stesso e non a fattori confondenti (intepreto i risultati in

base ai dati forniti)

-​ L’allocation concealment maschera la sequenza di randomizzazione agli

sperimentatori, aumentando la validità dei risultati 6

2)​ Campionamento propositivo o intenzionale (purposive):

-​ Tipico della ricerca qualitativa (l’obiettivo non è misurare fenomeni numerici

ma comprendere esperienze e vissuti personali)

-​ Il ricercatore seleziona i partecipanti in modo mirato, scegliendo persone che

possano fornire informazioni significative sul tema in studio: il paziente deve

quindi essere vigile e in grado di raccontare dettagli sul proprio vissuto

-​ Vengono definiti i parametri con cui raccogliere le informazioni (es.

esperienza vissuta, durata, tempo trascorso dall’evento studiato per ridurre il

rischio di distorsioni legate alla memoria)

-​ I dati raccolti sono qualitativi e la loro validità si basa sulla profondità e

ricchezza delle informazioni, non sulla numerosità del campione, l’obiettivo

infatti non è generalizzare i risultati, ma descrivere in profondità

l’esperienza dei singoli partecipanti

3)​ Campionamento per convenienza (convenience sampling):

-​ Spesso utilizzato per motivi logistici, economici o pratici, quando la selezione

casuale e la randomizzazione sono sono fattibili (es. in studi longitudinali o

esperimenti condotti su gruppi già definiti)

-​ Il campione è costituito da soggetti prontamente disponibili e selezionati in

base a criteri di inclusione ed esclusione (es. in uno studio su un

intervento formativo, non si può assegnare metà dei partecipanti a un gruppo

e metà a un altro)

-​ Questo tipo di campionamento è pratico, ma può indurre bias, quindi è

importante definire chiaramente chi può partecipare e chi deve essere

escluso

-​ La generalizzabilità dei risultati è limitata, perché il campione potrebbe non

rappresentare fedelmente la popolazione target

CRITERI DI ELEGGIBILITÀ:

Devono essere coerenti con le caratteristiche della popolazione target: se sono troppo

restrittivi, il campione diventa "iper-selezionato" e potrebbe non rappresentare la

popolazione reale, è quindi importante chiedersi se i pazienti sui quali dovremo prendere

decisioni cliniche sarebbero stati inclusi o esclusi dallo studio

IL CAMPIONE:

-​ Poiché non è possibile studiare tutti i componenti di una popolazione, si seleziona un

campione, che deve rappresentare fedelmente la popolazione di interesse

-​ Il campione deve avere diverse caratteristiche:

a)​ Dimensione del campione: è fondamentale che il campione sia

sufficientemente ampio per garantire risultati affidabili e significativi (es. una

dimensione troppo piccola può compromettere la validità dello studio e la

capacità di rilevare differenze reali)

b)​ Rappresentatività: il campione deve riflettere le caratteristiche principali

della popolazione target, in modo che i risultati possano essere generalizzati

c)​ Follow-up: per studi longitudinali, è importante prevedere una durata

adeguata del follow-up per osservare gli effetti o gli esiti desiderati

dell’intervento studiato

d)​ Ricerca quantitativa e qualitativa: nella ricerca quantitativa, la dimensione

del campione viene spesso calcolata statistica­mente per garantire la potenza

7

dello studio, cioè la probabilità di rilevare un effetto reale. Nella ricerca

qualitativa, invece, la dimensione del campione è guidata dalla saturazione

dei dati, cioè il punto in cui nuove interviste o osservazioni non aggiungono

informazioni significative

e)​ Gestione delle perdite: lo statistico valuta quante partecipazioni o “uscite”

dallo studio possono verificarsi, così da prevedere un campione iniziale

sufficiente a compensare eventuali abbandoni

ELEMENTI DI QUALITÀ NEL RECLUTAMENTO DELLA POPOLAZIONE/CAMPIONE:

Due aspetti fondamentali influenzano la validità di uno studio:

1)​ Rappresentatività della popolazione: il campione deve riflettere la popolazione

reale su cui saranno applicati i risultati (criteri di inclusione ed esclusione troppo

restrittivi riducono il valore dello studio)

2)​ Omogeneità dei gruppi: grazie alla randomizzazione le caratteristiche demografiche

(età, sesso, razza), condizioni fisiologiche, fattori prognostici, comorbidità e rischi

sono distribuiti equamente nei gruppi in studio, questo consente di garantire che le

differenze nei risultati siano reali e non influenzate da fattori confondenti e rendere i

risultati generalizzabili e trasferibili ai pazienti incontrati nell