• Debe originarse de la observación clínica directa o lagunas.
• Requiere estructura clara: Población/Intervención/Comparación/Resultado (formato PICO).

Población (ej: adultos diabéticos),

Intervención (ej: educación nutricional),

Comparación (ej: atención estándar),

Outcome/Resultado (ej: control glucémico).

Ejemplo: "¿La educación nutricional (I) en adultos diabéticos (P) mejora el control glucémico (O) comparado con la atención estándar (C)?".

• Bases de datos especializadas (CINAHL, PubMed) usando estrategias PICO
• Revistas indexadas de enfermería
• Guías de práctica clínica validadas (Por ejemlo: NICE)

La investigación en enfermería transforma la práctica desde lo asistencial hasta lo político-sanitario, requiriendo tanto rigor metodológico como relevancia clínica

• Con el análisis de brechas: Compara la práctica actual con guías actualizadas (ej: diferencias en el manejo de úlceras por presión).

• Priorización: Usa criterios como impacto en la salud, factibilidad y equidad (ej: investigar el acceso a cuidados en zonas rurales).

• Cualitativo: Para explorar experiencias o percepciones (ej: entrevistas sobre el impacto emocional del cáncer).

• Cuantitativo: Para medir relaciones causa-efecto (ej: ensayo clínico sobre una nueva intervención).

• Mixto: Combina ambos enfoques si necesitas profundidad y generalización.

Con la traducción del conocimiento, adaptando hallazgos al contexto local, identificación de barreras (ej: resistencia al cambio) y diseño de soluciones (ej: capacitación interactiva).

Ejemplo: Si un estudio recomienda ejercicios postquirúrgicos, valida su viabilidad con el equipo antes de implementarlos.

Errores de diseño metodológico

- muestreo no representativo (seleccionar participantes sin criterios claros o usar muestras de conveniencia)

- diseño inapropiado (elegir un enfoque cualitativo para preguntas que requieren mediciones cuantitativas)

Sesgos en la recolección de datos

- instrumentos no validados (uso de escalas o cuestionarios sin validación científica compromete la fiabilidad)

- instrucciones ambiguas (no estandarizar protocolos de medición)

Problemas éticos y de integridad

- consentimiento insuficiente (explicar riesgos en lenguaje técnico o omitir detalles clave)

- fabricación de datos (alterar resultados para ajustarse a hipótesis, incluso de forma inconsciente)

Análisis estadístico deficiente

- tamaño muestral inadecuado (estudios con pocos participantes carecen de poder estadístico)

- uso incorrecto de pruebas estadísticas (aplicar tests paramétricos a datos no normales)