Salud mental en países latinoamericanos con diferentes ingresos económicos durante la pandemia de Covid-19.

Muestreo:

Se realiza un muestreo no experimental por sujetos voluntarios, ya que los sujetos acudirán al estudio por convocatoria en redes sociales.

Plan de gestión de datos:

Diseño de diccionario de datos

Se proporcionará capacitación y se desarrollará un diccionario de datos que describa las propiedades de las variables, como el tipo de datos (p. cadena y número), tamaño de variable, codificación de datos y restricciones y validaciones adjuntas a una variable dada (Anexo).

Recopilación de datos

Los datos de la investigación se obtendrán a través de la aplicación Survey Monkey, que cuenta con la acreditación "SOC 2" que cumple con las mejores prácticas y seguridad, ya que se transmiten a través de una conexión HTTPS segura y que los inicios de sesión de los usuarios fueron protegidos a través de TLS. Además, los datos se cifran utilizando algoritmos de cifrado estándar de la industria y la investigación.

Retención de datos

La base de datos se generará en Excel para su posterior análisis en R studio, que se mantendrá en la Universidad en una memoria USB encriptada para la seguridad de los datos y la contraseña de esta memoria solo la tendrá el director del proyecto.

Estándares que brindan integridad, precisión y coherencia a los datos

Se utilizará la Clasificación Internacional de Enfermedades (ICD-11) para presentar la consistencia, precisión y exhaustividad de los datos a través de la definición óptima de las entidades de salud mental. Por otro lado, se utilizarán los estándares de uso de datos recomendados por The Global Health Training Center:

(a) El encabezado de la columna (variable) no cambia entre los datos. b) Se mantiene la misma terminología para todas las variables. c) Hay un formato consistente y una definición estándar para la identificación de sujetos.

d) El nombre de los conjuntos de datos es siempre el mismo. e) Nombre del formulario/sección CRF, p. ej., datos demográficos f) Una lista de objetos de datos (nombres y definiciones) g) Descripción del elemento de datos en lenguaje natural h) Propiedades detalladas de los elementos de datos (tipo de datos, tamaño, nulabilidad, opcionalidad, índices) i) Opciones de respuesta, por ejemplo, casilla de verificación, botón de radio, texto j) Regla(s) de validación, por ejemplo, campo obligatorio, verificación de rango k) Relación de elementos de datos con otros elementos de datos. l) Detalles sobre las restricciones de privacidad y seguridad que deben asociarse con el elemento, por ejemplo, el estado de la Información de Salud Protegida.

Guión:

La evaluación se realizará en la aplicación llamada Survey Monkey y se distribuirá a través de las redes sociales.

Procedimiento de cegamiento del estudio:

Se realizará un estudio doble ciego basado en las recomendaciones de Parker & Berman (2014), las cuales mencionan que se realizarán dos etapas para tal fin:

1. Habrá un psicólogo que aplicará los criterios de eliminación a la muestra inicial y la enviará al sistema para la encriptación de una memoria usb que recibirá el analista de datos.
2. Habrá un psicólogo que participará en la abstracción y análisis de los datos a utilizar, quien enviará los datos de recolección a los metodólogos que los interpretarán con el diccionario de datos.

Pautas metodológicas para informar el estudio:

Se utilizará la guía para mejorar la calidad del reporte metodológico de estudios transversales en línea denominada CHERRIE.

Tamaño de la muestra:

Se utilizará la fórmula de población infinita para variables cualitativas, ya que se trabajará con variables ordinales. Además de que se desconozca el número total de unidades de observación o cuando la población sea mayor a 100.000.

El tamaño de muestra para 100.000 personas debe ser de 384 personas por país, de manera que el 95% de las veces los datos a medir estén dentro del intervalo de ±5% con respecto a los datos observados en la evaluación.

Análisis de los datos:

Se utilizará estadística descriptiva para analizar las frecuencias de tendencia central de las características de los participantes. Se aplicarán análisis de homogeneidad de datos y distribución de muestras para decidir si aplicar estadísticas paramétricas o no paramétricas para muestras relacionadas.