Cómo entender un trabajo de investigación sobre fitness

La investigación publicada puede sonar como si estuviera escrita en un idioma diferente. Si no puede entender el título de un artículo, puede pensar que no mejorará si sigue leyendo. Como resultado, muchas personas nunca leen más allá del resumen, que resume los métodos y hallazgos del estudio.

Los estudios experimentales arrojan todo tipo de resultados interesantes que pueden ayudarlo a usted y a sus clientes a mejorar el desempeño, la salud, la seguridad y otras métricas. Pero si confía en los medios laicos para su información, es posible que no obtenga toda la historia.

Para ganar 2 CEU AFAA / 0.2 Sportstraining-Weightloss, compre el cómo entender los trabajos de investigación Prueba CEU Corner ($ 35) y complétela con éxito en línea en www.afaa.com.

No es que se equivoquen, per se, pero ciertos aspectos de los estudios pueden recibir más énfasis del que pretendían los investigadores, o puede que no esté claro si los hallazgos se aplicaron a un grupo pequeño y específico de personas (digamos, cinco atletas de trineo olímpico masculinos) .

Con un poco de ayuda, puede aprender qué buscar para poder responder mejor a las preguntas de los clientes sobre el próximo titular sensacionalista, o profundizar en una historia de los medios laicos que le parezca convincente.

Este artículo apareció originalmente en la edición de primavera de 2020 de la revista American Fitness.

El ciclo de vida de un artículo de investigación

Cuando se producen avances, normalmente el equipo de investigadores que realizó el estudio pionero los anuncia en una revista científica. Sin embargo, para comprender el funcionamiento interno de estos artículos, retrocedamos a cómo comienzan todos.

Una revisión del método científico

Cada artículo de revista comienza con el método científico—Algo que probablemente aprendiste en la escuela secundaria. Aunque este enfoque paso a paso se ha desglosado de varias maneras a lo largo de los años, los pasos son similares en todas las disciplinas: los científicos hacen una observación, lo que lleva a una pregunta de investigación. A partir de esto, forman una hipótesis, ven qué otras investigaciones existen sobre el tema y luego diseñan un experimento.

Reúnen las herramientas y los participantes, realizan el experimento y recopilan datos. Finalmente, agregan y analizan los resultados y extraen conclusiones, que redactan como trabajo de investigación.

Los principios rectores que subyacen a la investigación de calidad también son comúnmente sostenidos por la comunidad científica. Estos principios exigen que la investigación se lleve a cabo de forma ética, que sea aplicable más allá del contexto del estudio (es decir, que tenga validez externa) y que otros investigadores puedan reproducirla utilizando la misma metodología. Todos estos puntos se tratarán con más detalle a continuación.

Un vistazo al proceso de revisión por pares

Los científicos también son personas. Están sujetos a errores de juicio, pueden ser desviados por prejuicios y pueden ser engañados por datos que son "demasiado buenos para ser verdad". Para evitar estos errores, los artículos se someten a un proceso de selección, llamado "revisión por pares", después de que se envían a una revista para su publicación.

En una revisión por pares, científicos del mismo campo que los autores del estudio evalúan un artículo. (El proceso es ciego, lo que significa que estos expertos no saben de quién es el estudio). Los revisores examinan el estudio para determinar su validez interna o qué tan sólida es la investigación (un indicador de su calidad).

Verifican si los datos de los investigadores son precisos y confiables, si se utilizaron controles y métodos de análisis adecuados, etc. Luego plantean preguntas a los autores, quienes envían respuestas y modificaciones hasta que los revisores estén satisfechos. Finalmente, los revisores asesoran al editor de la revista sobre si el artículo debe ser publicado.

Curiosamente, los estudios que encuentran un resultado nulo, es decir, la intervención o el tratamiento no mostraron ningún efecto, tienen muchas menos probabilidades de ser publicados. Esto se conoce como sesgo de publicación y significa que es posible que nunca escuchemos sobre estos estudios, ya que es posible que sus autores no se molesten en enviar su artículo para revisión por pares.

Cómo se comparten los artículos de revistas con el público

A veces, los resultados de un estudio de investigación aparecen por primera vez en una publicación en línea. Esto permite a los investigadores anunciar los resultados de su estudio tan pronto como se acepte el artículo, en lugar de esperar a que se publique la edición impresa.

Si la revista en cuestión es de acceso abierto, el artículo completo sobre el estudio estará disponible para todos de forma gratuita. En las revistas basadas en suscripción, el artículo completo será visible solo para los suscriptores pagos, al menos al principio. A veces, estas revistas hacen que el artículo completo esté disponible de forma gratuita después de un cierto tiempo.

Hasta entonces, los resultados de la investigación estarán disponibles en forma de abstracto. Esta es una sinopsis del propósito principal y los hallazgos del estudio (alrededor de 200 a 300 palabras). El contexto y las sutilezas de la investigación, el financiamiento que la respalda, sus fortalezas y limitaciones, y cómo se compara con el trabajo anterior, solo se pueden evaluar leyendo el artículo completo.

Muchas veces, un artículo de revista también se presenta en forma de artículo de revisión. Este tipo de artículo también está escrito por expertos, pero es más "fácil de usar" para los no científicos porque el lenguaje es más fácil de entender. Los artículos de revisión tienden a dar una buena explicación del tema en cuestión y luego resumen los diversos hallazgos de otros artículos sobre el tema.

Sin embargo, un artículo de revisión estándar está sujeto a un sesgo de inclusión por parte de los autores (lo que significa que solo pueden incluir estudios que consideren interesantes).

Para evitar esto, los investigadores suelen hacer lo que se llama una revisión sistemática. Este tipo de revisión evita el sesgo personal al utilizar estándares objetivos para la inclusión y la exclusión, definir los términos de búsqueda utilizados para encontrar estudios en las bases de datos y explicar qué estudios se excluyeron y por qué. (Toda esta atención a la objetividad hace que una revisión sistemática sea el tipo de estudio de revisión más autorizado).

El objetivo es analizar y sintetizar "todo" lo que ya se sabe sobre un tema en particular. Las revisiones sistemáticas a menudo incluyen un metanálisis, en el que los investigadores utilizan un modelo estadístico para "traducir" sus datos colectivos en resultados cuantitativos que son más fáciles de entender.

Qué mirar en un artículo de revista

Los revisores de artículos de revistas pueden ser muy exigentes y requieren que los autores justifiquen todo, desde el diseño del estudio hasta la ejecución y el análisis. El sistema no es perfecto, pero es un baluarte contra la interpretación errónea o la "selección selectiva" de datos o para sacar conclusiones precipitadas a partir de pruebas que no están presentes. (Consulte “Algunas palabras sobre estadísticas”, página TK, para obtener más información sobre los errores).

Sin embargo, incluso si un estudio pasa revista, eso no significa que sea importante para usted y sus clientes. Su relevancia dependerá de varios factores.

¿Cuáles fueron las preguntas que se hicieron en la revista?

Un estudio científico puede constar de una pregunta o de varias preguntas. Al decidir si hacer varias preguntas, los investigadores se aseguran de que esto no afecte la validez interna (precisión o confiabilidad) de la investigación.

Si el artículo trata sobre la natación y nunca se va a la piscina, es posible que no le interese.

¿Qué población se estaba estudiando?

Una población simplemente se refiere a todos los miembros de un grupo específico. Esto puede ser muy específico (por ejemplo, atletas recreativos de por vida mayores de 65 años) o más general (por ejemplo, hombres y mujeres estadounidenses). Es muy importante tener esto en cuenta al intentar generalizar los resultados de la investigación.

Sí, los efectos observados en hombres más jóvenes pueden aplicarse a mujeres mayores (y viceversa), pero no podemos estar seguros. La forma en que los resultados de un estudio en particular pueden aplicarse a otros o generalizarse a la población en general se conoce como validez externa.

Para decir con seguridad que los resultados de un estudio se aplican ampliamente a "todos", las personas estudiadas deben variar en edad, sexo y etnia. Los estudios grandes a menudo desglosan los resultados por cohorte, y cada cohorte se refiere a un grupo de sujetos con una característica definitoria (por ejemplo, edad, sexo, etnia, tipo de enfermedad).

Para sacar conclusiones sobre una cohorte, debe ser lo suficientemente grande como para que la población que representa probablemente responda de manera similar en las mismas circunstancias. A veces, un subconjunto de una población incluida en un estudio también se denomina muestra. (Por supuesto, las personas en el estudio a menudo se denominan participantes, aunque también pueden denominarse pacientes o sujetos).

Es importante tener en cuenta que reclutar personas para que participen en la investigación introduce un sesgo de selección, ya que aquellos que dan un paso al frente pueden diferir de manera importante de aquellos que no ponen un pie en un laboratorio ni responden una encuesta.

Dado que no probamos este último grupo, nunca lo sabremos. (Consulte “¿Por qué hay tantos estudios sobre hombres jóvenes?”, Página TK, para ver otra mirada al sesgo).

¿Cuál fue el tamaño de la muestra en estudio?

Algunos estudios son muy amplios y analizan un grupo diverso (que varía en edad, sexo, etnia). Otros involucran una pequeña muestra de una población de interés específica (por ejemplo, una edad, sexo y / o etnia en particular, o con una condición de salud específica).

Los estudios cruzados proporcionan una forma de aumentar el poder estadístico mientras se usa una muestra más pequeña. Para estos, los expertos comparan a las mismas personas con ellos mismos en múltiples circunstancias en un orden aleatorio, con un período de "lavado" que separa los experimentos. Esto reduce el número requerido de participantes a la mitad (o más), al tiempo que produce resultados en varios tipos de intervenciones.

En cualquier caso, para responder a una pregunta de investigación, un estudio debe producir resultados estadísticamente significativos, lo que afecta al número de participantes necesarios para saber si la hipótesis funciona.

Tener demasiados participantes hace que el estudio sea difícil de manejar y costoso (aunque más datos), pero si hay muy pocos, es poco probable que los resultados muestren una diferencia estadística.

¿Cuánto duró el estudio?

En algunos casos, un estudio analizará las intervenciones durante un período prolongado. En otros, el estudio completo dura unas pocas semanas o incorpora solo unas pocas visitas al laboratorio. No es que uno u otro sea mejor, pero el período de tiempo podría afectar cómo se aplica a sus clientes (o no).

Sin embargo, por lo general, los grandes estudios que siguen a muchas personas durante mucho tiempo, llamados investigación prospectiva, nos brindan muchos datos muy sólidos.

¿Cómo se financió el estudio?

Todos los estudios tienen restricciones presupuestarias. El costo de suministros, equipo, pruebas, personal y pagos de voluntarios se suma. Normalmente, la financiación proviene de subvenciones privadas o gubernamentales o de fundaciones de investigación, pero a veces proviene de empresas o corporaciones que producen un producto en particular.

Estos deben enumerarse al final del artículo como posibles conflictos de intereses (más sobre esto más adelante).

¿Cómo se dividieron los participantes en grupos?

Es posible que haya visto las palabras controlado, aleatorizado, simple ciego y doble ciego en los resúmenes de los estudios. Aquí hay algunas formas rápidas de recordar lo que significa esta jerga.

En un estudio controlado, solo algunos de los participantes están recibiendo el tratamiento o la intervención; por ejemplo, en un ensayo médico, la mitad podría recibir un placebo o una píldora falsa. El grupo que no recibe tratamiento es el grupo de control.

En un estudio aleatorizado, los participantes se asignan al azar al grupo experimental o de control. El uso de controles aleatorios ayuda a garantizar que los resultados de un experimento no estén sesgados.

También es importante el "cegamiento", mencionado anteriormente en relación con las revisiones por pares. Dentro de un estudio, el cegamiento se refiere al ocultamiento de información a los investigadores o participantes en un intento de evitar que sus sesgos personales afecten los resultados.

En un estudio simple ciego, solo un grupo de personas (los investigadores) sabe quién recibe qué tratamiento; los participantes no. En un estudio doble ciego, ni los investigadores ni los participantes saben quién recibe qué, hasta que se recopilan los datos.

(En ese momento, los investigadores necesitan saber quién estaba en qué grupo para poder analizar los datos). Dado que las expectativas de los investigadores sobre lo que funciona podría influir en su comportamiento (y por lo tanto en el de los voluntarios), se considera la investigación doble ciego. el estándar de oro.

¿Dónde se realizó el estudio?

La repetibilidad, que se refiere a la variación en las mediciones tomadas por un equipo de investigación y / o instrumento, es la base de la validez interna o la precisión inherente de la prueba en sí.

La investigación de laboratorio a menudo se considera más confiable que la investigación de campo porque se puede ejercer un mayor control sobre las muestras y el muestreo en el laboratorio que en el campo. En el laboratorio, la temperatura, la presión atmosférica y la humedad se mantienen para que los instrumentos permanezcan calibrados durante cada prueba. Las muestras, ya sean de tejidos o de fluidos corporales, pueden analizarse inmediatamente o procesarse para su almacenamiento a largo plazo sin demora.

¿Son los resultados significativos y / o importantes?

Significación estadística significa que las diferencias encontradas en el análisis probablemente sean reales, con una pequeña probabilidad de que el efecto se deba simplemente al azar. La significación estadística o, en algunos casos, una tendencia hacia la significación en los datos, suele ser necesaria para la publicación.

Sin embargo, el hecho de que algo sea estadísticamente significativo no significa que la información sea significativa, y viceversa. Si algo es "importante" o no es muy subjetivo.

Por ejemplo, las diferencias de entrenamiento entre los tres mejores medallistas en un evento olímpico generalmente no son estadísticamente significativas, pero ese margen puede ser muy significativo para las personas que quieren competir con ellos.

Rompiendo un Resumen

Ahora que puede eliminar la jerga y descubrir qué es importante para usted, aquí hay un desglose de dónde encontrará información clave en un resumen y / o artículo de una revista.

Como se señaló anteriormente, lo primero que verá cuando busque una investigación publicada es típicamente el resumen, que resume el artículo. El resumen es una excelente manera de evaluar rápidamente si un estudio podría ser de interés para usted o sus clientes. Incluye las siguientes secciones (aunque en algunos casos, los nombres de las secciones pueden faltar o pueden ser ligeramente diferentes):

Objetivos: Esta parte del resumen explica la pregunta o preguntas de investigación y, a menudo, lo que motivó el estudio.

Métodos: Esta parte brinda información sobre el tamaño y las características específicas del grupo estudiado, los métodos de prueba utilizados y cómo se midieron los resultados. A menudo introduce abreviaturas que luego se utilizan en el resto del artículo (p. Ej., CRP para proteína C reactiva). El número de personas que se estudiaron se denomina aquí n. Entonces, si hubo 23 personas en el estudio, dirá (n = 23).

Resultados: Esta sección ofrece los resultados de los análisis estadísticos de los datos recopilados durante el estudio. También señala cuáles (si los hubo) mostraron importancia y cuál fue esa importancia.

Discusión: Esto es lo que la mayoría de nosotros realmente buscamos: ¿Cómo se pueden aplicar los hallazgos en el mundo real?

Desafortunadamente, es esta parte la que mucha gente usa, por sí sola, como evidencia a favor o en contra de cualquier caso que estén presentando. Sin embargo, leer el artículo en su totalidad es vital para aquellos que quieren comprender verdaderamente los matices de la investigación.

Anatomía de un artículo de revista

En un artículo de investigación publicado "completo", las secciones son similares a las del resumen, pero cada una profundiza mucho más.

Introducción / Antecedentes: Por lo general, se trata de una descripción general de la literatura actual y la justificación del estudio; por ejemplo, esta sección puede indicar qué información falta en la investigación existente o qué investigación existente desea reproducir el estudio.

Reproducibilidad es un principio fundamental de la investigación científica: si los resultados de un estudio no se pueden reproducir en condiciones similares, se cuestionan los resultados originales.

Materiales y métodos: Aquí encontrará descripciones de cómo se seleccionaron y asignaron los voluntarios a los tratamientos oa un grupo de control (si se usaba), así como detalles sobre las intervenciones (dosis, tiempo, período de lavado, etc.). Este nivel de detalle puede parecer excesivo, pero permite a otros laboratorios replicar las técnicas en un estudio futuro.

Resultados / Resultados: En esta sección se caracterizan las técnicas de análisis estadístico utilizadas, incluido el programa informático y su versión; las técnicas de muestreo, calibración y fabricación de las máquinas utilizadas en el laboratorio; cómo se prepararon y almacenaron las muestras (incluido el tipo de tubo de ensayo y cuánto tiempo se centrifugaron); y, a veces, gráficos y tablas de los principales resultados.

También encontrará detalles y explicaciones de cualquier evento adverso, como cuántos voluntarios abandonaron de qué grupo (s) y una explicación de los datos que se excluyeron del análisis.

(Nota: la exclusión de datos es legítima si fue problemática o si hubo errores en su recopilación, pero no está bien si los resultados simplemente no encajan con lo que los investigadores esperaban encontrar).

Discusión / Conclusiones: Aquí, los autores del estudio comparten su explicación y síntesis de los hallazgos y exponen por qué son importantes (y para quién).

También ofrecen sugerencias sobre qué hacer con los hallazgos, si es que se puede hacer algo. Esta sección también puede incluir (o ir seguida de) una sección de “fortalezas y limitaciones”, también escrita por los investigadores, junto con sugerencias sobre qué investigación adicional se debe realizar.

Las fortalezas pueden incluir cómo se pueden generalizar los hallazgos y qué tan consistentes fueron los datos; las debilidades pueden estar relacionadas con datos incompletos, inaccesibles, difíciles de entender o de conciliar con la investigación existente.

Por lo general, también habrá una descripción de dónde se originaron los fondos para el estudio y cualquier posible conflicto de intereses (por ejemplo, si un estudio sugiere que debe comer 12 libras de queso al día, y fue financiado por un grupo de presión de lácteos).

Esto no significa que el estudio no sea válido, pero puede hacer que desee compararlo con otras investigaciones realizadas por científicos con fuentes de financiación "neutrales" para ver si esos investigadores sacaron las mismas conclusiones.

Estudios de caso: comparación del resumen con el artículo

Ahora que ha revisado la terminología y el marco de trabajo de un artículo de revista, exploremos algunos resúmenes reales de Frontiers in Physiology, junto con algunas de las cosas adicionales que puede aprender si lee más allá del resumen.

Estudio de caso n. ° 1:

Como revisión sistemática, este estudio de Cerqueira et al. (2020) combina los resultados de una amplia gama de estudios existentes. Si solo leyera este resumen, asumiría que las series más largas de ejercicio de alta intensidad contribuyen a un mayor riesgo de lesiones e inflamación crónica.

Sin embargo, si lee el artículo completo, sus conclusiones serán más matizadas y menos definitivas, como se indica a continuación.

Abstracto

Antecedentes: El ejercicio conduce a una fuerte respuesta inflamatoria caracterizada principalmente por la movilización de leucocitos y un aumento de los mediadores inflamatorios circulantes producidos por las células inmunes y directamente del tejido muscular activo. Se han observado efectos tanto positivos como negativos sobre la función inmunológica y la susceptibilidad a enfermedades menores siguiendo diferentes protocolos de entrenamiento.

Si bien realizar una actividad moderada puede mejorar la función inmunológica por encima de los niveles sedentarios, cantidades excesivas de ejercicio prolongado y de alta intensidad pueden afectar la función inmunológica. Por tanto, el objetivo de la presente revisión fue aclarar los efectos inflamatorios en respuesta a diferentes intensidades de ejercicio.

Métodos: La búsqueda se realizó en PubMed y se completó el 31 de julio de 2017. Los estudios fueron elegibles si cumplían con los criterios de inclusión predefinidos: a) estudios observacionales o intervencionistas, b) realizados en adultos sanos (18-65 años), c) escritos en Portugués, inglés o español, d) incluyendo ejercicio moderado y / o intenso.

Se incluyeron dieciocho artículos. Los componentes específicos que se examinaron incluyeron niveles sanguíneos circulantes de citocinas, leucocitos, creatina quinasa (CK) y proteína C reactiva (PCR). Se evaluó la calidad metodológica de los estudios incluidos.

Resultados: Most of the intervention studies showed changes in the assessed biomarkers, although these changes were not consistent. White blood cells (WBC) had an increase immediately after intensive exercise (> 64% VO₂max), sin alteración tras ejercicio moderado (46-64% VO₂máx.).

Los resultados sugirieron una elevación de las citocinas proinflamatorias, a saber, IL-6, seguida de una elevación de IL-10 que fue más evidente después de intensas sesiones de ejercicio. La PCR aumentó tanto después de ejercicio intenso como moderado, con aumentos máximos hasta las 28 h. La CK aumentó solo después de un ejercicio intensivo y prolongado.

Conclusión: En resumen, el ejercicio intenso y prolongado puede conducir, en general, a niveles más altos de mediadores inflamatorios y, por lo tanto, podría aumentar el riesgo de lesiones e inflamación crónica. Por el contrario, el ejercicio moderado o el ejercicio vigoroso con períodos de descanso adecuados pueden lograr el máximo beneficio.

Derechos de autor © 2020 Cerqueira, Marinho, Neiva y Lourenço. Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos del Licencia de atribución de Creative Commons (CC BY), https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Evaluación del artículo

El artículo completo describe los métodos de inclusión, el análisis de datos y los marcadores inflamatorios clave de interés. Los investigadores concluyen que el ejercicio tiene "efectos considerables sobre los marcadores de inflamación" y, sin embargo, el artículo señala que "tLa fuerte variabilidad en los diseños de los estudios, el tipo, la duración y la intensidad del ejercicio siguen siendo obstáculos en la evaluación de los efectos medibles del ejercicio sobre los marcadores inflamatorios ".

Además, los autores dicen que la deshidratación puede haber afectado la cuantificación de los marcadores (haciéndolos parecer más abundantes debido a una disminución del volumen plasmático).

En cuanto a la variabilidad, los estudios revisados ​​se basaron en deportes individuales, como el ciclismo, el entrenamiento de resistencia y la carrera, limitando la aplicación de los hallazgos a otros tipos de ejercicio. Además, el número de sesiones de ejercicio y el tiempo dedicado a ello varió, y los autores no pudieron realizar un metanálisis, nuevamente, debido a la falta de coherencia entre los estudios.

Además, la mayoría de los estudios tuvieron solo un pequeño número de participantes, que se ejercitaron en un solo nivel de intensidad. Y, dado que todos los estudios utilizaron participantes sanos y no sedentarios, los resultados no se pudieron extrapolar fácilmente a quienes padecían enfermedades crónicas o estilos de vida completamente sedentarios.

También existen otras limitaciones. Ninguno es tan preocupante como para que debamos simplemente ignorar las conclusiones, pero son lo suficientemente preocupantes como para no rechazar el ejercicio de alta intensidad porque este estudio parece indicar que causa más problemas de los que resuelve.

Este estudio es cuidadoso en señalar que, junto con la intensidad, el ejercicio específico realizado y el tipo de contracción muscular (excéntrica versus concéntrica) fueron componentes críticos. Mejorar la seguridad puede ser tan simple como aumentar el período de recuperación entre los episodios, pero hasta que no se realicen más investigaciones, no lo sabremos.

Evaluación del artículo # 2

This research from Bertschinger, Giboin & Gruber (2020) is of interest because it appears to undermine existing findings that short bouts of high-intensity training enhance endurance performance and overall fitness.

Este tipo de ejercicio, también llamado entrenamiento en intervalos de velocidad (SIT) y entrenamiento en intervalos de alta intensidad (HIIT), se ha vuelto inmensamente popular en las clases de fitness grupales, dados sus aparentes beneficios descomunales para una inversión relativamente pequeña de tiempo de entrenamiento.

Lo significativo de este artículo de investigación es que plantea serias dudas sobre si al menos algunos de los estudios anteriores se vieron afectados por una falla de repetibilidad, donde los instrumentos o los investigadores, no la intervención, estaban causando las variaciones. Aunque el resumen alude a esto, se explica con mayor detalle en el artículo principal, que merece ser leído.

Annie: En el resumen a continuación, verá el término η2p varias veces. En el original, el 2 es un superíndice y la p es un subíndice, y la p está justo encima del 2. ¿Puedes hacer eso?

Un ejemplo de un resumen

Investigaciones anteriores demostraron que seis sesiones de entrenamiento de intervalos de velocidad (SIT) en bicicleta dentro de una duración de solo 2 semanas pueden aumentar considerablemente el rendimiento de resistencia. Se han investigado principalmente mecanismos musculares que explican tales mejoras en el rendimiento.

Sin embargo, se ha demostrado en otras tareas de ejercicio que los cambios inducidos por el entrenamiento también ocurren a nivel del sistema nervioso central. Por lo tanto, planteamos la hipótesis de observar un rendimiento neuromuscular mejorado junto con un aumento en el rendimiento de resistencia después de 2 semanas de SIT.

Por lo tanto, asignamos aleatoriamente a 19 hombres sanos (26 ± 5 años) a un grupo de control (n = 10) o de entrenamiento (n = 9), este último realizando una réplica del protocolo SIT de Burgomaster et al.

Antes y después de la intervención de entrenamiento, ambos grupos realizaron una prueba de resistencia en bicicleta hasta el agotamiento. La función neuromuscular del músculo vasto lateral derecho se evaluó antes y después de cada tarea de resistencia por medio de contracciones isométricas voluntarias máximas (MVC).

Siendo las variables de interés MVC, la activación voluntaria se midió mediante estimulaciones de nervios periféricos (VA_Funcionarios), por estimulación magnética transcraneal (VA_ETC), así como contracciones en reposo potenciadas (Q_{dos pueden}).

No encontramos diferencias significativas entre los grupos en la variable de control tiempo hasta el agotamiento en la tarea de resistencia. Además, no observamos ningún efecto de interacción tiempo × grupo en ninguno de los parámetros neuromusculares. Sin embargo, encontramos un efecto de tiempo significativo de gran tamaño en todas las variables neuromusculares (MVC, η2p = 0.181; VA_ETC, η2p = 0,250; Virginia_Funcionarios, η2p = 0,250; Q_{dos pueden}, η2p = 0.304) así como el tiempo hasta el agotamiento η2p = 0.601). A diferencia de otros estudios, no pudimos demostrar que una SIT a corto plazo sea capaz de aumentar el rendimiento de resistencia.

Un rendimiento de resistencia sin cambios después del entrenamiento probablemente explica la falta de diferencias en las variables neuromusculares entre los grupos. Estos hallazgos demuestran que se necesitan estudios de replicación para verificar los resultados, sin importar cuán sólidos parezcan ser. Diferencias en el tiempo para las variables de fatiga neuromuscular independientemente del grupo (MVC, + 9,3%; AV_ETC, + 0,2%; Virginia_Funcionarios+ 6,3%; Q_{dos pueden}, + 6,3%) demuestran efectos de prueba-reprueba que deberían tenerse en cuenta en futuros estudios de formación y enfatizan la inevitable necesidad de experimentos controlados.

@fuente: Copyright © 2020 Bertschinger, Giboin y Gruber. Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos del Licencia de atribución de Creative Commons (CC BY), https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Cómo evaluar artículos de investigación sobre fitness

El control experimental puede verse socavado por fallas muy básicas, como no tener en cuenta la duración de un efecto de aprendizaje. Siempre que se evalúe a voluntarios de investigación, ya sea para ver cuánto tiempo pueden hacer ejercicio hasta el agotamiento o cuánto pueden contraer voluntariamente un músculo, naturalmente mejorarán algo en su capacidad para realizar la prueba una vez que se familiaricen con lo que se espera.

Ciertamente hay formas de evitar este error. En este caso, el estudio utilizó un grupo de control que realizó las mismas pruebas que el grupo de intervención. El grupo de control mostró la misma mejora en la función neuromuscular, como era de esperar (muchas de las primeras mejoras en el rendimiento del ejercicio son atribuibles a esto).

Pero el grupo de entrenamiento no fue diferente en esto, ni hubo un aumento en su "tiempo de ejercicio hasta el agotamiento" (un marcador de mejora de la resistencia) durante las 2 semanas de su entrenamiento.

In the full article, Bertschinger, Giboin & Gruber hypothesize that the two exhaustive cycling tests (taken by both the control group and the training group before testing began) may have induced neuromuscular adaptations that persisted as long as 2 weeks.

En otras palabras, su primer paso en el proceso puede haber causado que el grupo de control obtuviera beneficios, ¡convirtiéndolos en parte del grupo de intervención! Si este estudio no hubiera utilizado un grupo de control, los investigadores podrían no haberse dado cuenta de los problemas subyacentes experimentos previos.

De todo corazón esperaban encontrar mejoras en el grupo de entrenamiento que no aparecieron en el grupo de control. Cuando no encontraron diferencias, se dieron cuenta de que incluso diferencias menores en la metodología pueden conducir a resultados muy diferentes, y que no importa cuán sólidos parezcan ser los resultados, los estudios de replicación son esenciales.

Sostienen que este es un problema reconocido en el campo de las ciencias del deporte y el ejercicio, particularmente en la evaluación de corto plazo intervenciones.

Al igual que el ejercicio, se vuelve más fácil con la práctica

Como puede ver, incluso para un no científico es útil leer detenidamente la literatura actual, en su totalidad, para ver si las personas que la interpretan han hecho un buen trabajo. Al igual que con cualquier cosa nueva, es posible que sienta que está por encima de su cabeza cuando entra por primera vez.

(¡Sus nuevos clientes probablemente también se sientan así!) Pero cuanto más lea revistas científicas y aprenda su jerga, más fácil será entenderlas (al menos hasta cierto punto).

Si bien la mayoría de nosotros no estaremos calificados para evaluar la validez de los estudios científicos (o descartarlos de plano), al menos podemos desarrollar una mejor comprensión de sus fundamentos, y a partir de ahí entenderemos más claramente cómo podría aplicarse a nuestros clientes.

¿Qué se califica como investigación ética?

Algunos de los delitos más atroces de la ciencia han ocurrido en investigaciones con poblaciones vulnerables que no sabían que estaban siendo estudiadas o que no tenían otra opción. Esa es una de las razones por las que, hoy en día, un estudio no se publica en una revista respetable y revisada por pares a menos que los experimentos hayan sido aprobados por una junta de revisión institucional, un comité de revisión ética o un comité de uso de animales antes de que comenzara el trabajo.

Estos grupos analizan la investigación propuesta y se aseguran de que no presente riesgos indebidos para los participantes; no depende de poblaciones que puedan sentirse presionadas a participar (como estudiantes de un profesor investigador o empleados de una organización); la compensación ofrecida es acorde con los riesgos e inconvenientes que plantea el estudio; y esos riesgos e inconvenientes se explican claramente a los voluntarios en un lenguaje que puedan entender fácilmente (es decir, hay consentimiento informado).

Ethical researchers also commit to maintain the anonymity of participants, not to invade their privacy, to give them safe and competent treatment, and to share the results of the study with them (Berg & Latin 2004). Further, all volunteers must be reminded that they can drop out of a study at any time, without penalty; it is unethical for a researcher to suggest otherwise.

Los intentos de eludir cualquiera de estos principios, mediante la realización de investigaciones "en alta mar", por ejemplo, son condenados por la comunidad científica.

Algunas palabras sobre estadísticas

Estadísticas is the science of synthesizing and analyzing data collected under specific conditions. It allows us to account for the uncertainties inherent in a data set and to quantify the relative import of new findings (Hinkle, Wiersma & Jurs 2003).

Cuando la investigación se realiza correctamente, el uso de estadísticas permite una extrapolación cuidadosa de los resultados, por lo que podemos sacar conclusiones generales para la población más grande, mientras solo estudiamos una muestra de ella. Por ejemplo, podemos afirmar que el ejercicio es bueno para nosotros sin tener que poner a prueba a todos los seres humanos del planeta.

Hay dos tipos importantes de errores estadísticos que todo investigador hace todo lo posible por evitar: errores de tipo I, o alfa (⍺); y errores de tipo II o beta (β). Un error de tipo I (⍺) es cuando cree que hay un efecto o diferencia, pero no lo hay. Un tipo II (β) es cuando hay un efecto o diferencia y los investigadores lo descartan (quizás porque no lo estaban buscando).

¿Cómo puedes mantener los dos rectos? En la historia de "El niño que gritó lobo", cuando el niño llora falsamente lobo y todos vienen corriendo, ese es el tipo I. Cuando el lobo está realmente allí y nadie le cree al niño, es el tipo II.

Para que los investigadores saquen conclusiones de un estudio, los resultados deben ser estadísticamente significativos. El umbral de significación estadística en la investigación del ejercicio se establece típicamente en ⍺ = 0.05, lo que significa que podemos estar razonablemente seguros de que, el 95% de las veces, las diferencias encontradas en nuestro análisis existe realmente. (El otro 5% de las veces, puede deberse al azar).

¿Por qué los investigadores no insisten en un estándar más alto, como el 99%? En los ensayos médicos y farmacéuticos, lo hacen, porque los riesgos y los costos son más altos. Sin embargo, en la investigación del ejercicio, lograr un resultado ⍺ = 0.01 sería prohibitivamente costoso, disminuyendo el número de estudios que los laboratorios podrían realizar.

Por imperfecta que sea la investigación, la respuesta es hacer más y permitir que la información de la más alta calidad fluya hacia arriba. Esto ocurre naturalmente cuando las organizaciones educativas y de certificación buscan la mejor ciencia y se adaptan cuando cambia el consenso.

Tipos de estudios: mirar hacia adelante o hacia atrás

Algunos estudios aplican una intervención ahora y observan lo que sucede, mientras que otros observan datos o comportamientos que ya han ocurrido. Aquí hay una guía rápida de las diferencias.

La mayoría de los proyectos de investigación que consideramos "experimentos" son estudios prospectivos. Es decir, comienzan con un grupo de sujetos (por ejemplo, voluntarios humanos o animales de investigación) e imponen algún tipo de intervención (por ejemplo, tratamiento o comportamiento), luego observan y registran los resultados.

Los estudios prospectivos a más largo plazo con los que puede estar familiarizado incluyen el Framingham Heart Study, el Nurses ’Health Study y NHANES (National Health and Nutrition Examination Survey). Estos estudios han recopilado datos de alta calidad sobre una serie de factores que afectan la salud en general, entre ellos, la dieta, el ejercicio, la genética, el tabaquismo y el uso de anticonceptivos orales.

Estudios retrospectivos Empiece por observar un resultado, como contraer una enfermedad específica, y trabaje hacia atrás. Por ejemplo, los investigadores pueden intentar evaluar por qué ciertas personas desarrollaron una condición de salud, mientras que otras no.

Los estudios retrospectivos a menudo incluyen una razón de probabilidades (OR) o un riesgo relativo (RR) que sugiere si ciertos factores influyen en la probabilidad de que algo le suceda a grupos específicos (por ejemplo, si el ejercicio diario reduce el RR de mortalidad temprana). Es importante notar que los OR y RR muestran correlación, no causalidad, es decir, no muestran que A causa B, solo que existe algún tipo de relación mutua.

Cuando una serie de estudios muestra repetidamente una correlación específica, se pueden realizar investigaciones futuras para tratar de descubrir la causalidad. Otra cosa a tener en cuenta con los estudios retrospectivos: son más propensos que la investigación prospectiva a involucrar sesgos de recuerdo, ya que les piden a los participantes que recuerden lo que hicieron (lo que comieron o cuánto ejercitaron, por ejemplo) en el pasado.

¿Por qué hay tantos estudios de salud en hombres jóvenes?

Puede parecer que se ha realizado una gran cantidad de investigaciones sobre el ejercicio en hombres jóvenes. Eso es porque lo hay, por varias razones. Muchos laboratorios universitarios utilizan estudiantes universitarios masculinos en sus investigaciones porque hay una gran cantidad disponible; normalmente tienen horarios flexibles; y los hombres jóvenes no tienen las fluctuaciones hormonales que tienen las mujeres embarazadas y que menstrúan.

Además, muchas universidades requieren que los participantes del estudio no tengan más de 35 años; los adultos mayores (mayores de 50 años) tienen más probabilidades de tener afecciones preexistentes y, por lo tanto, requerirían más supervisión y evaluación médicas durante el estudio.

Hasta finales del siglo XX, los ensayos clínicos (a menudo dirigidos por un médico) también tendían a estudiar solo a hombres, para evitar complicaciones introducidas por el ciclo menstrual o los peligros de probar medicamentos en mujeres embarazadas.

It is now recognized that women respond to medications differently from men, and scientists agree that differences in sex, age and ethnicity need to be adequately represented among participants in pharmaceutical research (Liu & Dipietro Mager 2016).

Diferencias individuales y formación personalizada

Un principio importante de la fisiología del ejercicio, las diferencias individuales, se opone directamente a la forma en que se realiza la mayoría de las investigaciones. Generalmente, los estudios de investigación informan la media (promedio) de varias medidas.

But each human being responds differently to things, including exercise (Bouchard & Rankinen 2001; Pickering & Kiely 2019). This means that even if a particular exercise protocol works well for most people, it may affect a particular individual in quite another way.

Como profesionales del fitness, ya trabajamos duro para personalizar nuestro enfoque hacia los clientes. Con suerte, a medida que la medicina avanza hacia ser más personalizada y específica para el genoma de una persona, los resultados del estudio reflejarán esto y respaldarán mejor los planes de entrenamiento individualizados.

Sería extraordinario si pudiéramos saber a qué modo, duración e intensidad del ejercicio respondería cada persona sin participar en la prueba y el error, pero aún no lo hemos logrado.

Términos comúnmente mezclados

Población: todos los miembros de un grupo específico, como todos los residentes de una ciudad o estado en particular, los de un grupo de edad en particular, etc.

Grupo: sujetos de estudio con una característica definitoria común, como edad, sexo o enfermedad

Muestra: un subconjunto de una población incluida en un estudio

Causalidad: una relación entre dos variables en la que una produce un resultado cuando se aplica a la otra

Correlación: una relación estadística que existe entre dos variables y que puede o no implicar causalidad

Validez interna: qué tan sólidos son la investigación, los métodos y el análisis de datos; un indicador de calidad

Validez externa: cómo se pueden aplicar o generalizar los resultados de un estudio a otros

Repetibilidad: acuerdo entre pruebas dentro del mismo estudio; p. ej., asegurarse de que los instrumentos estén calibrados adecuadamente para que las diferencias se deban a cambios y no a errores

Reproducibilidad: capacidad de otros investigadores para llegar a los mismos o similares hallazgos cuando utilizan los mismos métodos y enfoque

Referencias

Berg, K.E., & Latin, R.W. 2004. Fundamentos de los métodos de investigación en salud, educación física, ciencias del ejercicio y recreación. Filadelfia: Lippincott Williams y Wilkins.

Bertschinger, R., Giboin, L.S., & Gruber, M. 2020. Six sessions of sprint-interval training did not improve endurance and neuromuscular performance in untrained men. Fronteras en fisiología, 10 de 1578.

Bouchard, C., & Rankinen, T. 2001. Individual differences in response to regular physical activity. Medicine & Science in Sports & Exercise, 33 (6, Supl.), S446–51.

Cerqueira, É., Et al. 2020. Efectos inflamatorios del ejercicio de intensidad alta y moderada: una revisión sistemática. Fronteras en fisiología, 10, 1550.

Hinkle, D.E., Wiersma, W., & Jurs, S.G. 2003. Applied Statistics for the Behavioral Sciences (5th ed., pp. 1–13). Boston: Houghton Mifflin Harcourt.

Liu K.A., & Dipietro Mager, N.A. 2016. La participación de las mujeres en los ensayos clínicos: perspectiva histórica e implicaciones futuras. Práctica de farmacia, 14 (1), 708.

Pickering, C., & Kiely, J. 2019. Do non-responders to exercise exist—and if so, what should we do about them? Sports Medicine, 49,1–7.