• Ha d'originar-se de l'observació clínica directa o llacunes.
  Requerix estructura clara: Població/Intervenció/Comparació/Resultat (format PICO).

Població (*ej: adults diabètics),

Intervenció (*ej: educació nutricional),

Comparació (*ej: atenció estàndard),

Outcome/Resultat (*ej: control glucèmic).

Exemple: "L'educació nutricional (I) en adults diabètics (P) millora el control glucèmic (O) comparat amb l'atenció estàndard (C)?".

• Bases de dades especialitzades (CINAHL, PubMed) usant estratègies PIQUE
• Revistes indexades d'infermeria
• Guies de pràctica clínica validades (Per exemple: NICE)
• La investigació en infermeria transforma la pràctica des de l'assistencial fins al polític-sanitari, requerint tant rigor metodològic com rellevància clínica

• Amb l'anàlisi de bretxes: Compara la pràctica actual amb guies actualitzades (ej: diferències en el maneig d'úlceres per pressió).
• Priorització: Usa criteris com a impacte en la salut, factibilitat i equitat (ej: investigar l'accés a cures en zones rurals).

Qualitatiu: Per a explorar experiències o percepcions (ej: entrevistes sobre l'impacte emocional del càncer).

Quantitatiu: Per a mesurar relacions causa-efecte (ej: assaig clínic sobre una nova intervenció).

Mixt: Combina els dos enfocaments si necessites profunditat i generalització.

Amb la traducció del coneixement, adaptant troballes al context local´identificació de barreres (*ej: resistència al canvi) i disseny de solucions (*ej: capacitació interactiva).

Exemple: Si un estudi recomana exercicis postquirúrgics, valguda la seua viabilitat amb l'equip abans d'implementar-los.

Errors de disseny metodològic

- mostreig no representatiu (seleccionar participants sense criteris clars o usar mostres de conveniència)

- disseny inapropiat (triar un enfocament qualitatiu per a preguntes que requerixen mesuraments quantitatius)

Biaixos en la recol·lecció de dades

- instruments no validats (ús d'escales o qüestionaris sense validació científica compromet la fiabilitat)

- instruccions ambigües (no estandarditzar protocols de mesurament)

Problemes ètics i d'integritat

- consentiment insuficient (explicar riscos en llenguatge tècnic o ometre detalls clau)

- fabricació de dades (alterar resultats per a ajustar-se a hipòtesis, fins i tot de manera inconscient)

Anàlisi estadística deficient

- grandària mostral inadequada (estudis amb pocs participants manquen de poder estadístic)

- ús incorrecte de proves estadístiques (aplicar tests paramètrics a dades no normals)