# data[].attributes.body
Este sistema parte de un acrónimo en el cual cada letra hace referencia a una parte de la pregunta:

P: paciente o problema.
I: intervención.
C: comparador.
O: outcome o resultado

Formato mas empleado en la construcción de preguntas

La estrategia PICO puede ser utilizada para construir varios tipos de preguntas de investigación

# data[].attributes.body
Paciente o problema de interés: características del paciente o grupo de pacientes; características del problema o condición.

¿Cómo describes al grupo de pacientes o la población que te interesa?

Ejemplo, pacientes con una enfermedad específica, pacientes de edad avanzada o solo mujeres.

# data[].attributes.body
Intervención principal a considerar (terapéutica, preventiva, diagnóstica, exposición de riesgo, etc.)

¿Qué intervención vas a investigar? Puede ser un método diagnóstico, un tratamiento o los factores de riesgo de alguna enfermedad.

# data[].attributes.body
Alternativa con la que comparar la intervención principal (hay que tener en cuenta, que en ocasiones no se dispone de una intervención con la que comparar).

¿Qué alternativa u opción diferente quieres comparar con la intervención?

# data[].attributes.body
Efectos de la intervención, en términos de mejora, efectos secundarios, etc.

¿En qué resultado medible está interesado? Puede ser por ejemplo la mortalidad, eventos cardiovasculares o ingreso hospitalario.

# data[].attributes.headline
Pasos para la busqueda de la pregunta PICO

# data[].attributes.subject
Pasos para la busqueda de la pregunta PICO

# data[].attributes.body
1. Formular la pregunta PICO
2. Identificar las palabras claves para cada elemento PICO
3. Planear la estrategia de búsqueda
4. Realizar la búsqueda
5. Refinar la búsqueda
6. Revisar los resultados
7. Evaluar la evidencia

# data[].attributes.body
Las preguntas PICO tienen características muy concretas: no son muy generales ni específicas. Se recomienda que se empiece planteando cuestiones más amplias y se vaya delimitando la pregunta a medida que se revisen los resultados obtenidos.

# data[].attributes.body
Según:

Intencionalidad

Descriptiva

Interferencial o analítica

Finalidad

Cuantitativa

Cualitativa

Contexto clínico

# data[].attributes.body
Un adjetivo interrogativo (cuál, cuánto, quién)

La medición (prevalencia, incidencia)

Una condición (depresión, ansiedad)

La población

El lugar y el momento

Esto define a una población muy específica a la que se generalizarían los resultados

# data[].attributes.body
Población (P)

Intervención, exposición o técnica diagnóstica (I, E o T respectivamente)

Comparación (C)

Desenlace (O, del inglés outcome)

# data[].attributes.body
PICO T:
T (time frame)
Representa el intervalo de tiempo para que la intervención logre el resultado.

# data[].attributes.body
La primera T (type of question)
Añade información sobre el tipo de pregunta que se realiza (diagnóstico, pronóstico, intervención, etc.).
La segunda T (type of study design)
Hace referencia al mejor diseño de investigación para responder a esa pregunta específica.

# data[].attributes.body
COMPONENTES DEL MODELO PICO Y SUS VARIANTES

# data[].attributes.body
Elaboración de Revisiones Sistemáticas.
Añade la letra S (study design) de diseño de estudio, incluidos en la investigacion.

# data[].attributes.body
Utilizadas en la elaboración de guías de practica clínica (GPC), para identificación de las preguntas clave que la guía intenta responder.
La segunda P se refiere a los profesionales a los que se destina la guía
la H (health care setting) al contexto en el que se implementará.

# data[].attributes.body
Q: Tipo de pregunta (tratamiento/diagnóstico/ Daño / pronóstico/ prevención).

S: Tipo de estudio (revisión sistematica/ Estudios clínicos randomizados / estudios de cohortes/ casos controles).

# data[].attributes.body
Reemplazan el término intervención por exposición
(D) indica la duración del tratamiento y/o duración hasta que el resultado se evalúa
(R) referida a resultados.

# data[].attributes.body
E (environments) hace referencia al entorno en el que acontece el problema.
S (skateholders) representa a aquellas personas que tienen un interés en el resultado.

# data[].attributes.body
P: Población estudiada.

E: Exposición a condiciones preexistentes.

O: Resultado (outcome) de interes.

# data[].attributes.body
En este caso, basaremos la investigación en torno a un caso de infección urinaria de una mujer. Al aplicar un ejemplo de aplicación de la metodología o pregunta PICO, el caso sería el siguiente:

Problema: caso grave de infección urinaria en paciente de género femenino.

Intervención: se analiza aplicar zumo de arándanos.

Comparación: no hubo intervención.

Resultados: recurrencia de unos seis meses.

Pregunta resultante: ¿Cuál es el método más recomendado para prevenir la infección urinaria en mujeres?

# data[].attributes.body
BIBLIOGRAFÍA

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- Yensen J. PICO Search Strategies. Online Journal of Nursing Informatics (OJNI)  2013.
- Da Costa Santos CM, De Mattos Pimenta CA, Nobre MR. The PICO strategy for the research question construction and evidence search. Rev Lat Am Enfermagem. 2007 May-Jun;15(3):508-11.
-  Cañón M, Buitrago-Gómez Q. The Research Question in Clinical Practice: A Guideline for Its Formulation. Rev Colomb Psiquiatr. 2018;47(3):193–200.
- Viteri- García A, Montero N, Arévalo - Rodríguez I, Armas -Vega A, Félix C, Simancas - Racines D. Odontología basada en evidencia: conceptos generales y su relevancia. KIRU. 2018; 15(1): 55 - 61.
Martínez J, Ortega V, Muñoz Ronda F. El diseño de preguntas clínicas en la práctica basada en la evidencia: modelos de formulación. Enferm. glob.  [Internet]. 2016  Jul [citado  2022  Sep  26] ;  15( 43 ): 431-438.