UN ricerca longitudinale È quello in cui vengono eseguite misurazioni continue o ripetute di un determinato fenomeno per lunghi periodi di tempo. Spesso questo tipo di ricerca può durare anni o decenni. Sono generalmente di natura osservativa e possono raccogliere dati sia quantitativi che qualitativi.
Ad esempio, paesi come Svezia, Norvegia e Stati Uniti hanno condotto censimenti periodici della popolazione per più di due secoli (rispettivamente 1749, 1769 e 1970). Inoltre, dagli anni '70 questi studi hanno proliferato nelle scienze sociali e comportamentali, tra le altre discipline..
La comunità scientifica ne riconosce così il valore e molte aree di conoscenza ne certificano l'utilità. Uno di loro è nel campo della medicina. Sono spesso utilizzati per valutare la relazione tra i fattori di rischio e lo sviluppo della malattia. Possono anche misurare i risultati di diversi trattamenti.
D'altra parte, il suo vero valore sta nella sua capacità di rispondere a domande che non possono essere affrontate con un altro tipo di design. Uno studio longitudinale, secondo l'opinione di molti esperti, è l'ideale per stabilire l'ordine temporale, misurare i cambiamenti e fare le solide interpretazioni causali richieste nel metodo scientifico..
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Le caratteristiche di un'indagine longitudinale sono evidenti rispetto alla sua controparte: gli studi trasversali. La raccolta dei dati su una o più variabili, in quest'ultima, avviene in un unico momento.
Al contrario, nei progetti longitudinali, i dati vengono raccolti in due o più momenti. Ciò consente di misurare i cambiamenti. Inoltre, in molti casi possono fornire una sorta di spiegazione per questi.
Allo stesso modo, uno studio longitudinale consente l'accumulo di un numero molto maggiore di variabili e può essere esteso a un'area di conoscenza molto più ampia di quanto sarebbe possibile in uno studio trasversale. Questo perché la raccolta di informazioni può essere distribuita in tempi diversi.
In generale, si possono distinguere quattro tipi di progetti di ricerca longitudinale. Il primo misura le variabili nell'intera popolazione in ogni periodo dello studio..
Per gli altri modelli vengono prelevati campioni. Questo campione può essere lo stesso o diverso ogni volta. Un progetto finale consiste nella sostituzione di alcuni individui.
La ricerca longitudinale offre i vantaggi di avere intervalli di tempo estesi. Tra i suoi numerosi vantaggi c'è la sua utilità per stabilire relazioni causali. È anche utile per fare inferenze affidabili. Questo è possibile perché permette di separare le tendenze reali degli eventi accidentali.
D'altra parte, è appropriato per tracciare la crescita e lo sviluppo di molti fenomeni. Mostra anche come le proprietà mutevoli delle persone si adattano al cambiamento sistemico e consente di cogliere le dinamiche di questi cambiamenti, i flussi da e verso stati particolari e le transizioni tra stati..
Allo stesso modo, attraverso la ricerca longitudinale i dati vengono raccolti contemporaneamente piuttosto che in modo retrospettivo. In questo modo si evitano problemi di memoria falsi o selettivi.
Inoltre, questi studi offrono una copertura esaustiva e completa di un'ampia gamma di variabili, sia iniziali che emergenti. Ciò include affrontare gli effetti specifici individuali e l'eterogeneità della popolazione..
Infine, la ricerca longitudinale riduce l'errore di campionamento. Quest'ultimo si verifica perché lo studio rimane con lo stesso campione nel tempo. Quindi, in base ai suoi risultati, è possibile formulare raccomandazioni chiare nei casi in cui è necessario un intervento..
Nonostante i vantaggi che offre, la ricerca longitudinale presenta anche alcuni punti deboli. Uno dei più importanti è il tempo necessario per ottenere risultati concreti. Inoltre, i problemi di mortalità del campione aumentano nel tempo e diminuiscono la rappresentatività iniziale.
D'altra parte, ci sono gli effetti del controllo. Ad esempio, interviste ripetute con lo stesso campione possono avere un impatto sul loro comportamento. Questi effetti intermedi attenuano il piano di ricerca iniziale.
Altri due grandi problemi sono la partecipazione e l'analisi dei dati. Per quanto riguarda la partecipazione, deve essere assicurata, poiché questo tipo di studio prevede contatti ripetuti. In riferimento ai dati, questi sono ricchi a livello individuale, sebbene siano tipicamente complessi quando si tratta di analizzarli.
Nel 2003, Verena H. Menec ha presentato uno studio longitudinale di 6 anni. Il suo obiettivo era esaminare la relazione tra le attività quotidiane e gli indicatori di invecchiamento di successo..
Pertanto, lo studio ha valutato l'attività nel 1990 e la funzione, il benessere e la mortalità nel 1996. Il benessere è stato misurato in termini di soddisfazione di vita e felicità. Da parte sua, la funzione è stata definita in termini di una misura composita che combina la funzione fisica e cognitiva.
In generale, le attività sociali e produttive erano positivamente correlate a tutti e tre gli indicatori. Tuttavia, le attività più solitarie (come la lettura) erano associate solo alla felicità.
L'identificazione dell'impronta digitale umana si basa sulla premessa fondamentale che i modelli di cresta delle diverse dita sono diversi, ma si presume anche che il modello di impronta digitale non cambi nel tempo (persistenza). Tuttavia, quest'ultima è una convinzione generale basata solo su alcuni casi di studio..
In questo studio, condotto da Yoon e Jain (2015), i punteggi di corrispondenza delle impronte digitali sono stati analizzati utilizzando modelli statistici multilivello. Tra le covariate studiate ci sono l'intervallo di tempo tra due impronte rispetto all'età del soggetto e la qualità dell'immagine..
Per il campione, sono stati presi individui con almeno cinque registrazioni di 10 impressioni in un periodo minimo di 5 anni. I risultati hanno mostrato che i punteggi tendono a diminuire in modo significativo con l'aumentare dell'intervallo di tempo. Inoltre, la precisione del riconoscimento diventa sostanzialmente grande se l'immagine è di scarsa qualità..
L'obiettivo dei ricercatori era valutare la relazione tra burnout e soddisfazione professionale con i cambiamenti nello sforzo professionale dei medici.
A tale scopo, dal 2008 al 2014 sono stati utilizzati i registri amministrativi della Mayo Clinic. Allo stesso modo, l'esaurimento e la soddisfazione sono stati valutati tramite sondaggi..
I risultati hanno mostrato che il burnout e la diminuzione della soddisfazione erano fortemente associati a riduzioni effettive dell'impegno professionale dei medici..
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