Epidemiologic perspectives & innovations : EP+I, 2005; 2: 6-6 (más artículos en esta revista)

Enseñanza: el papel activo de la manipulación tridimensional de gráficos de dispersión en la comprensión del concepto de confusión

BioMed Central
Cora MC Busstra (Cora.Busstra @ wur.nl) [1], Rob Hartog (Rob.Hartog @ wur.nl) [2], Pieter van 't Veer (Pieter.vantVeer @ wur.nl) [1]
[1] Division of Human Nutrition, Wageningen University, P. O. Box 8129, 6700 EV Wageningen, The Netherlands
[2] Wageningen Multi Media Research Centre, Wageningen University, Dreijenplein 2, 6703 HB Wageningen, The Netherlands

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Resumen

En la enseñanza de la epidemiología, la confusión es un tema difícil. Los autores diseñado objetos de aprendizaje activo (LO) que se basa en manipulables en tres dimensiones (3D) parcelas para facilitar la comprensión de la confusión. El 3D los ayudan a ilustrar de la manera en la confusión puede producirse, cómo se genera el sesgo y cómo ajustar para él. Para el desarrollo de la los, las directrices se formularon sobre la base de la epidemiología y de las teorías de diseño instruccional. Estas incluyen la integración de los aspectos conceptuales y empíricas: las relaciones causales que se cree que operan en la población de estudio (aspecto conceptual) y datos orientado a las asociaciones (aspecto empírico). Otras directrices basadas en las teorías de diseño instruccional incluyen: comprometer activamente a los alumnos, utilizar métodos visuales cuando sea posible, y motivar a los estudiantes sobre la importancia del tema. Estudiantes dio el gran método de evaluaciones positivas. Expertos en epidemiología de acuerdo en que el 3D se aplican los científicos generalmente aceptados puntos de vista sobre la confusión. Sobre la base de sus experiencias, los autores piensan que el 3D parcelas Además puede ser útil en la enseñanza de la confusión. El artículo incluye enlaces y un archivo descargable que proporcionan una demostración de la LO-3D basado en el material didáctico.

Introducción

Uno de los principales objetivos en la enseñanza de la epidemiología es que los estudiantes dominar el concepto de la confusión. Ellos deben comprender cuando se pueden producir confusión, la manera en que puede resultar en prejuicio, y la forma de evaluar la presencia de confusión y ajustar para ello.

Como se describe por Rothman [1], "en el nivel más simple, de confusión puede considerarse una confusión de efectos. Concretamente, el efecto aparente de la exposición de interés está distorsionada debido a que el efecto de un factor no se equivoca a favor o en mezcla con el efecto real de la exposición ". (Véase Newman Groenlandia o de las definiciones más fundamentales de la confusión [2, 3].] Un factor de confusión, por lo tanto, debe ser: (1) un factor de riesgo de la enfermedad (en los no expuestos), sobre la base de pruebas epidemiológicas y biológicas, que requiere información No incluidos en los datos, y (2) el desequilibrio entre los grupos de exposición, que depende del diseño del estudio y la población. En un conjunto de datos, estos dos criterios, es decir que un factor de confusión debe estar asociado con la enfermedad y la exposición. El tercer criterio de la confusión se basa en las relaciones de causalidad entre la exposición, la enfermedad y los factores de confusión, lo que también requiere información que no aparece en los datos. Rothman describe este tercer criterio de la siguiente manera: (3) "Un factor de confusión no debe ser afectado por los factores de riesgo o enfermedad. En particular, no puede ser un paso intermedio en el camino causal entre la exposición y la enfermedad "[1].

A pesar de los trabajos teóricos y prácticos en nuestros cursos, en la comprensión de los problemas de confusión quedado claro cuando, en uno de nuestros cursos, los estudiantes analizar un conjunto de datos de un estudio transversal. Para ello, en primer lugar, el fondo biológico de la exposición de resultados y la relación potencial se presentan factores de confusión. Siguiente evaluar a los estudiantes de confusión utilizando tres parcelas: (a) el crudo de la asociación entre la exposición y los resultados, (b) de la asociación entre los posibles factores de confusión y de los resultados y (c) de la asociación entre los posibles factores de confusión y la exposición . Sobre la base de esta información, el estudiante debe llegar a la conclusión de confusión si está presente en los datos y si el crudo asociación visto en la primera parcela proporciona una representación válida de la relación causal entre la exposición y el resultado en el que el alumno esté interesado.

La comunicación con los estudiantes indicó que el conocimiento de los criterios y su aplicación en el conjunto de datos no es suficiente para comprender la confusión. Por ejemplo, parece difícil imaginar que la confusión puede invertir la dirección aparente de los efectos de la exposición. Varias explicaciones de la insatisfactoria nivel de comprensión puede ser dicha. Una explicación es que los estudiantes tienen que estudiar la articulación (tridimensional) de distribución de la exposición, los resultados y el factor de confusión, pero tienen que utilizar tres (dos dimensiones) parcelas en lugar de una parcela de tres dimensiones. Es evidente que, simultáneamente, la conceptualización de los tres gráficos complejos requiere procesamiento cognitivo y esto podría dar lugar a sobrecarga cognitiva. Otra posible explicación es que la mayoría de los libros de texto epidemiológicos tienden a distinguir dos aspectos de la confusión: En todos los libros de texto, se hace hincapié en a priori (antes de la reunión de datos) los criterios de la confusión (aspecto conceptual) y en la evaluación de la confusión comparando crudas y ajustadas Estimaciones (aspecto empírico). El aspecto conceptual de fondo se centra en los conocimientos acerca de la red de causalidad que une a la exposición, los resultados y posibles factores de confusión, que se corresponde con la definición clásica de la confusión. El aspecto empírico se centra en las asociaciones dentro de la estadística de datos y corresponde a la definición de confusión collapsibility [2, 3]. Para los estudiantes resulta difícil de entender cómo estos dos aspectos están relacionados.

Para facilitar la comprensión de la confusión, hemos desarrollado digital de objetos de aprendizaje (los) que se basa en tres dimensiones (3D), gráficos de dispersión. En lo que sigue, se describen las directrices y los requisitos para el diseño de los 3D, los describen el 3D y proporcionar un ejemplo de las manos-para el lector, y evaluar los resultados.

Análisis
Proceso de diseño

Tridimensional de objetos de aprendizaje se han diseñado para dos cursos: un curso de Licenciatura (6 ECTS: European Credit Transfer System) que proporciona una introducción a los diseños de los estudios y los sesgos y un curso de maestría (6 créditos ECTS), que se centra en el análisis de datos.

Para dirigir el proceso de diseño, se formularon directrices, basadas en las teorías de diseño instruccional (enseñanza y aprendizaje) y la materia (los contenidos y objetivos de aprendizaje). Los estudiantes, los maestros, los expertos en epidemiología y evaluado si los requisitos se cumplen. En la siguiente sección, las directrices y requisitos que desempeñó un papel importante en el diseño de las 3D son los descritos. Se hace hincapié en las directrices basadas en la materia. Tabla 1 se resumen las directrices, los requisitos y los evaluadores.

Diseño de directrices basadas en la materia
Diseño de directrices basadas en las teorías de aprendizaje e instrucción

Las directrices más importantes para el desarrollo de los de 3D, basado en las teorías sobre el aprendizaje y la instrucción, se resumen en esta sección.

Requisitos y evaluación

Los estudiantes evalúan qué tan bien el método de enseñanza cumplen estas directrices en los cursos de Licenciatura y Maestría en nuestra universidad, y en un curso de doctorado internacional organizado por nuestra universidad. En nuestra universidad los estudiantes la percepción de la calidad de los cursos, el material del curso y los profesores se evaluó con la utilización de formas de evaluación de acuerdo a preguntas sobre un acuerdo de cinco puntos escala Likert. Un promedio de 3 Resultado reconocimiento de estas formas de evaluación se considera satisfactoria, mientras que un promedio mayor de 4 se considera excelente. El 3D se los evalúa específicamente el uso de esos formularios de evaluación. Además, el examen de los resultados de los estudiantes son analizadas para obtener una indicación de su comprensión de la confusión.

Para la evaluación de los expertos, las formas de evaluación de acuerdo-de acuerdo con las preguntas en un cinco puntos de escala Likert y preguntas de respuesta libre se utilizaron. Los expertos trabajaron a través de 3D y los de los ejercicios como si fueran estudiantes. También se les pedirá que se centran en particular sobre si cree que el 3D se aplican los científicos aceptados puntos de vista sobre la confusión. Antes de esta evaluación oficial, tres de nuestros estudiantes de doctorado y dos profesores evaluados los 3D. Esto dio lugar a algunas pequeñas mejoras

Descripción de la 3D los

La siguiente es una descripción de uno de la LO-3D basado en la experiencia hemos utilizado nuestros cursos. Se basa en los datos de (hipotético) estudios sobre la relación entre ingesta de fibra y de la presión arterial llevó a cabo en tres poblaciones diferentes. El peso corporal es elegido como el posible factor de confusión, ya que se sabe que es un factor de riesgo para la hipertensión arterial. Hemos construido el ejemplo a fin de que el peso corporal no es un efecto modificador. Cada 3D LO comienza con un rotativo 3D parcela con el resultado (la presión arterial) en el eje Y, la exposición (de fibra) en el eje "x", y el posible factor de confusión (peso corporal) en el eje z. En todos los de 3D, los valores de presión arterial, el consumo de fibra y el peso corporal se eligen de manera que el peso corporal es un factor de riesgo para la presión sanguínea alta y consumo de fibra se asoció negativamente con la presión arterial. Sólo la asociación entre el consumo de fibra y el peso corporal varía entre las tres parcelas.

En todas las parcelas de los datos se puede proyectar en un lado (plano) de la parcela, por lo que cada parcela ilustra:

1. La distribución conjunta de las tres variables juntas: En todas las parcelas visualizado por el plano lineal ajustado a los datos (BP = 0 + β β 1 * fibra + β 2 * peso corporal + error) (Figura 1],

2. Que el peso corporal es un factor de riesgo para la hipertensión arterial (β 2) (Figura 2],

3. La ajustada relación entre la ingesta de fibra y de la presión arterial (β 1),

4. La asociación entre la ingesta de fibra y el peso corporal (la diferencia entre los) (Figura 3],

5. El crudo asociación entre la ingesta de fibra y de la presión arterial, ilustrado por una línea de regresión a través de la proyección de los datos en la fibra de la presión arterial lado de la parcela (Figura 4],

6. La asociación entre el consumo de fibra y de la presión arterial estratificado por peso corporal (una barra de deslizamiento que se puede utilizar para resaltar sólo los datos dentro de un determinado estrato de peso corporal).

El material didáctico consta de tres partes, que contiene una trama 3D y algunos ejercicios. La Figura 2 muestra las características principales de la parcela en 3D visualizar en la segunda parte del material de aprendizaje (la segunda LO).

El 3D parcela en el primer LO representa los datos de un estudio en el que la ingesta de fibra es independiente del peso corporal. Este LO ilustra el caso en que la aparente asociación entre la fibra y la presión arterial no es confundida por la presión de la sangre-efecto cada vez mayor de peso corporal. En todos los asumimos que el efecto de la ingesta de fibra en la presión arterial no está mediada por el peso corporal (criterio 3 de la confusión [1]].

La segunda LO (Figura 1, 2, 3, 4] y la tercera LO muestran que la confusión se produce cuando la ingesta de fibra y el peso corporal se asocian positiva o negativamente. Para la segunda 3D LO, sujetos con alta ingesta de fibra tienden a tener un menor peso corporal, quizás porque son más conscientes de la salud. En la segunda 3D LO, el crudo asociación (la pendiente de la línea resultante de la proyección de los datos a la fibra de la presión arterial avión) difiere de la asociación ajustado (la pendiente de la regresión avión, β 1) a fin de peso corporal es una de confusión Factor (Figura 4]. El lector puede acceder a la segunda 3D LO presentados en este documento, así como otros ejemplos, en nuestra página web [28]. (Ver nota 1 para obtener más información acerca de la página web y las instrucciones para usar el archivo publicado con este artículo que contiene una versión de lo que está en la web.)

En el tercer LO 3D, los resultados de otro estudio (hipotético) muestra cómo el peso corporal invierte la aparente efecto de la ingesta de fibra en la presión arterial, cuando la ingesta de fibra y el peso corporal son factores relacionados muy positivamente.

Experiencias prácticas con el 3D y los resultados de las evaluaciones
Conclusión

Recientemente, otros enfoques para la enseñanza de artes gráficas de confusión se han descrito [30, 31]. A diferencia de los nuestros en 3D, estos enfoques de la dirección de confusión, sin el uso de las técnicas de regresión multivariante. Por lo tanto, los criterios podrían ser útiles para introducir el concepto de confusión y de hacer a los estudiantes conscientes de la importancia de considerar la posible confusión. Estos enfoques no abordan directamente la relación entre los criterios de la confusión (aspecto conceptual) y el efecto de la confusión sobre el resultado de la exposición estudiada relación (aspecto empírico), al igual que los de 3D. Así, el 3D parecen ser los más útiles en un nivel intermedio, la preparación de los alumnos para el análisis de datos epidemiológicos. Por lo tanto, creemos que los enfoques pueden complementarse entre sí.

De los instrumentos de enseñanza usando 3D parcelas son potencialmente útiles para ilustrar efecto la modificación, la no linealidad en los conjuntos de datos [8], y otras relaciones de tres variables. Nos proponemos diseñar material didáctico adicional contrastantes de confusión y modificación de efecto. Además, ploteos 3D puede ser útil en la enseñanza de otros principios epidemiológicos. Por ejemplo, ¿cómo los errores de medición en el factor de confusión, la exposición variable, o la variable de resultado puede dar lugar a, respectivamente, residual de confusión, tendencia a la nula, o la disminución de la precisión. Vamos a hacer revisiones de la actual método de las adiciones y otros conceptos en nuestras 3D los disponibles en nuestra página web [28].

Nuestra primera experiencia con el 3D de los indican que la integración de los aspectos conceptuales y empíricas aspecto de la confusión estimular al estudiante a pensar más allá de la confusión. Aunque podría ser posible que el 3D los no será útil para algunos estudiantes (por ejemplo, los estudiantes que tienen dificultades con la interpretación de objetos en 3D), pensamos que, sobre la base de nuestras experiencias, el 3D los puede proporcionar una valiosa adición a los libros de texto estándar epidemiológica y de otro tipo Presentaciones gráficas de la confusión de la mayoría de los estudiantes.

Notas finales

1. Para garantizar la existencia de un archivo permanente, el sitio web que contiene el ejemplo que se destaca en este artículo se ha publicado con el artículo como un nuevo archivo (no obstante, el sitio web es más fácil de usar, más extensa, y contendrá versiones posteriores del software , Y, por lo tanto recomendamos a los lectores acceder a él http://pkedu.fbt.eitn.wau.nl/cora/demosite/ de ser posible en lugar de utilizar la archivo adicional). Para utilizar el archivo adicional, descargue el. Zip, descomprimir a una carpeta, y ejecutar (haciendo doble clic) index.html.

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Lista de abreviaturas

2D, bidimensionales.

3D, tridimensional.

Licenciatura en Ciencias, Bachillerato en Ciencias.

ECTS, el sistema europeo de transferencia de créditos.

LO, objeto de aprendizaje.

MSc, Master of Science.

PhD, postdoctoral.

Conflicto de intereses

Los autores declaran que no tienen intereses en conflicto.

Contribuciones de los autores

MCB diseñado, desarrollado y evaluado el 3D y los llevó a la redacción del manuscrito, pero los tres autores contribuyeron a la edición y revisión. RH iniciado el proyecto y proporcionó los primeros argumentos para invertir en el desarrollo de algún tipo de visualización 3D; los pasó revista a las de un punto de vista educativo. PvtV contribuido en el diseño de la 3D y los revisó el contenido epidemiológico de los 3D.

Agradecimientos

Queremos dar las gracias H van der Schaaf para la aplicación de la técnica de los 3D, Kampman E, EG Schouten y Burema J para una discusión crítica de los de 3D durante las primeras etapas del proceso de diseño y asistencia para la evaluación de las 3D de los . Además, queremos agradecer a los profesores y expertos en epidemiología de la Universidad de Wageningen fuera de la revisión de la crítica de los 3D.