024. Jak określić lukę badawczą i nie pomylić jej z brakiem publikacji?

Luka badawcza to nie po prostu temat, o którym znaleziono mało artykułów. Jest to precyzyjnie określony niedostatek wiedzy, dowodów, metod, danych lub zastosowań, który ma znaczenie dla teorii, praktyki albo dalszego rozwoju dziedziny. Rozpoznanie takiej luki wymaga nie tylko wyszukania publikacji, lecz także oceny tego, jakie pytania już zadano, jak je badano, jakie wyniki uzyskano i czego nadal nie można wiarygodnie stwierdzić. W publicznym szkoleniu na statystyk.edu.pl ten etap warto traktować jako pomost między rozpoznaniem literatury a sformułowaniem konkretnego problemu badawczego.

Czym jest luka badawcza?

Luka badawcza oznacza rozbieżność między tym, co powinno być wiadome lub rozstrzygnięte z punktu widzenia danego problemu, a tym, co rzeczywiście wynika z dostępnych badań. Może dotyczyć zarówno samego stanu wiedzy, jak i sposobu jej uzyskiwania.

Najważniejsze jest to, że luka ma charakter relacyjny. Nie istnieje w oderwaniu od pytania badawczego, populacji, kontekstu i aktualnego stanu wiedzy. Zdanie „nikt jeszcze nie badał tego zagadnienia” jest zbyt ogólne, dopóki nie wiadomo, czego dokładnie nie badano: konkretnej populacji, określonej ekspozycji, punktu końcowego, mechanizmu, okresu obserwacji czy metody pomiaru.

Podstawowe rodzaje luk

• Luka empiryczna – brakuje danych dotyczących określonego zjawiska, populacji lub zależności.
• Luka metodologiczna – istnieją badania, ale zastosowane metody nie pozwalają odpowiedzieć na ważne pytanie, na przykład z powodu słabego pomiaru, małej próby lub braku kontroli zmiennych zakłócających.
• Luka populacyjna lub kontekstowa – wyniki pochodzą z innych grup, krajów, systemów ochrony zdrowia albo warunków organizacyjnych.
• Luka teoretyczna – obserwacje nie zostały dostatecznie wyjaśnione przez istniejące modele lub konkurencyjne teorie prowadzą do odmiennych przewidywań.
• Luka wyników – badania dają niespójne rezultaty, a przyczyna rozbieżności nie została ustalona.
• Luka aplikacyjna – wiadomo, że rozwiązanie działa w pewnych warunkach, ale nie wiadomo, czy można je wdrożyć, utrzymać lub dostosować do innej praktyki.
• Luka pomiarowa – brakuje trafnego, rzetelnego lub porównywalnego narzędzia do operacjonalizacji badanego konstruktu.

Jedno badanie może odpowiadać na więcej niż jeden rodzaj luki, ale nie należy używać tych kategorii jako ozdobnych etykiet. Każda z nich powinna prowadzić do innego rodzaju pytania, projektu i uzasadnienia.

Brak publikacji a luka badawcza

Brak publikacji jest obserwacją dotyczącą wyników wyszukiwania. Luka badawcza jest wnioskiem metodologicznym dotyczącym stanu wiedzy. Między jednym a drugim potrzebne jest rozumowanie.

Brak wyników wyszukiwania może mieć wiele przyczyn:

• użyto zbyt wąskich albo nietrafnych słów kluczowych;
• terminologia zmieniała się w czasie lub różni się między dyscyplinami;
• badania są indeksowane pod innymi hasłami;
• istotne dowody znajdują się w raportach, rozprawach, rejestrach badań lub literaturze szarej;
• przeszukano tylko jedną bazę albo ograniczono wyszukiwanie do jednego języka;
• badania istnieją, ale dotyczą nieco innej populacji, interwencji lub punktu końcowego;
• temat jest rzeczywiście słabo zbadany.

Dopiero po rozważeniu tych możliwości można ostrożnie stwierdzić, że literatura nie dostarcza wystarczających dowodów. W metodycznie opracowanym przeglądzie należy opisać strategię wyszukiwania, kryteria kwalifikacji, źródła informacji i sposób selekcji rekordów. PRISMA 2020 podkreśla znaczenie przejrzystego raportowania tych etapów w przeglądach systematycznych (Page et al., 2021). ([bmj.com](https://www.bmj.com/content/372/bmj.n71?utm_source=openai))

Jak krok po kroku określić lukę badawczą?

1. Zdefiniuj obszar, ale nie zaczynaj od zbyt szerokiego tematu

„Zdrowie psychiczne studentów” albo „jakość opieki ratowniczej” to obszary, nie pytania badawcze. Na początku należy określić co najmniej: populację, zjawisko lub interwencję, kontekst oraz interesujący wynik. Pomocne może być sformułowanie robocze:

W jakiej populacji, w jakich warunkach i dla jakiego wyniku brakuje wiarygodnej wiedzy?

W badaniach klinicznych można wykorzystać strukturę PICO, a w badaniach jakościowych lub społecznych – jej odpowiedniki dostosowane do pytania, na przykład populacja–zjawisko–kontekst.

2. Zbuduj mapę pojęć i synonimów

Jedno pojęcie może występować w literaturze pod wieloma nazwami. „Wypalenie zawodowe” może być opisywane jako burnout, occupational burnout, emotional exhaustion lub work-related exhaustion. Podobnie „zdalna konsultacja” może obejmować telehealth, telemedicine, virtual consultation oraz remote care.

Mapa wyszukiwania powinna obejmować:

• synonimy i terminy historyczne;
• nazwy narzędzi i skal;
• akronimy;
• alternatywne określenia populacji;
• terminy związane z metodą i punktem końcowym.

Warto odróżnić brak wyników dla jednego zapytania od braku badań w całym obszarze. Przeglądy literatury powinny być planowane jako metoda badawcza, a nie jako doraźne przeglądanie kilku pierwszych stron wyników (Snyder, 2019). ([sciencedirect.com](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0148296319304564?utm_source=openai))

3. Wykonaj wyszukiwanie wieloetapowe

Rozsądny proces ma zwykle trzy poziomy. Najpierw wykonuje się wyszukiwanie orientacyjne, aby poznać terminologię i znaleźć przeglądy. Następnie przeprowadza się wyszukiwanie bardziej czułe w kilku bazach. Na końcu sprawdza się piśmiennictwo cytowane w kluczowych artykułach oraz publikacje, które je cytują.

W zależności od dyscypliny można łączyć bazy bibliograficzne, rejestry badań, repozytoria, dokumenty instytucjonalne i źródła literatury szarej. W ochronie zdrowia pomocne jest także sprawdzenie, czy dane pytanie było przedmiotem istniejącego przeglądu systematycznego lub przeglądu zakresu. Przegląd zakresu służy przede wszystkim mapowaniu pojęć, typów dowodów i obszarów niedostatecznie zbadanych (Arksey i O’Malley, 2005; Peters et al., 2020). ([tandfonline.com](https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/1364557032000119616?utm_source=openai))

4. Sporządź tabelę dowodów

Samo czytanie publikacji sprzyja selektywnej pamięci. Dlatego warto utworzyć tabelę zawierającą co najmniej:

Element	Przykładowa zawartość
Populacja	kto był badany, liczebność, kryteria włączenia
Projekt	badanie przekrojowe, kohortowe, randomizowane, jakościowe
Ekspozycja lub interwencja	co dokładnie oceniano i jak to mierzono
Wynik	jaki punkt końcowy, w jakiej skali i w jakim czasie
Najważniejsze ustalenia	kierunek i wielkość wyników, nie tylko wartość p
Ograniczenia	ryzyko błędu, brakujące dane, ograniczona generalizowalność
Konsekwencja dla luki	czego ta publikacja nadal nie rozstrzyga

Ostatnia kolumna jest szczególnie ważna. Luka nie wynika z tego, że artykuł ma ograniczenia, lecz z tego, że ograniczenia te uniemożliwiają odpowiedź na istotne pytanie.

5. Oceń nie tylko liczbę badań, lecz także ich adekwatność

Dziesięć badań nie musi oznaczać pełnej wiedzy, a jedno dobrze zaprojektowane badanie może być bardziej informacyjne niż wiele badań słabych. Należy zadać pytania:

• Czy badania obejmują właściwą populację?
• Czy pomiar ekspozycji i wyniku jest trafny oraz rzetelny?
• Czy projekt pozwala odpowiedzieć na pytanie?
• Czy wyniki są zgodne, czy rozbieżne?
• Czy wielkość efektu ma znaczenie praktyczne?
• Czy wynik można uogólnić na planowany kontekst?

Wniosek „brakuje badań” powinien więc często zostać zastąpiony bardziej precyzyjnym stwierdzeniem: „brakuje badań o odpowiedniej jakości”, „brakuje danych dla określonej populacji” albo „nie wiadomo, czy efekt utrzymuje się w dłuższym okresie”.

Jak sformułować lukę w sposób operacyjny?

Dobre uzasadnienie można zbudować w czterech zdaniach:

1. Co wiadomo na podstawie dotychczasowych badań?
2. Jakie są najważniejsze ograniczenia lub rozbieżności?
3. Czego dokładnie nie można jeszcze stwierdzić?
4. Jakie badanie może ten niedostatek wiedzy zmniejszyć?

Przykładowa forma:

Dotychczasowe badania wskazują, że interwencja może zmniejszać objawy, jednak większość analiz obejmowała krótką obserwację i osoby rekrutowane w jednym ośrodku. Nie wiadomo zatem, czy efekt utrzymuje się po sześciu miesiącach i czy występuje w podstawowej opiece zdrowotnej. Planowane badanie kohortowe ma ocenić trwałość efektu w wieloośrodkowej próbie.

Takie sformułowanie nie twierdzi, że „nikt nigdy tego nie badał”. Wskazuje natomiast konkretny zakres niewiedzy, jego źródło i adekwatną drogę dalszego postępowania.

Przykłady

Przykład 1: pielęgniarstwo i wypalenie zawodowe

Badacz zauważa, że pielęgniarki oddziałów ratunkowych często zgłaszają zmęczenie i obciążenie emocjonalne. Wstępne wyszukiwanie pokazuje dużą liczbę publikacji o wypaleniu zawodowym. Nie oznacza to więc, że temat jest niebadany.

Po uporządkowaniu literatury może się okazać, że większość badań:

• ma charakter przekrojowy;
• wykorzystuje różne narzędzia pomiarowe;
• nie rozróżnia obciążenia pracą od skutków pracy zmianowej;
• nie śledzi zmian w czasie;
• pochodzi z dużych szpitali, a nie z mniejszych jednostek.

Luka nie brzmi zatem: „brakuje badań nad wypaleniem pielęgniarek”. Trafniejsze sformułowanie brzmi: „brakuje podłużnych badań oceniających, czy zmienność obciążenia pracą i praca zmianowa poprzedzają zmiany poziomu wypalenia u pielęgniarek oddziałów ratunkowych w mniejszych szpitalach”. To luka empiryczna, metodologiczna i kontekstowa jednocześnie.

Przykład 2: zdrowie publiczne i teleporady

W literaturze może istnieć wiele badań dotyczących satysfakcji pacjentów z teleporad. Jeżeli jednak dominują badania prowadzone w okresie nadzwyczajnym, obejmujące osoby młodsze i dobrze wyposażone cyfrowo, pozostaje pytanie o osoby starsze, pacjentów z chorobami przewlekłymi oraz osoby o ograniczonym dostępie do internetu.

W tym przypadku nie należy pisać, że „brakuje publikacji o teleporadach”. Bardziej uzasadniona jest luka dotycząca reprezentatywności populacji i nierówności w dostępie. Nowe badanie powinno zatem zaplanować odpowiedni dobór próby, zdefiniować dostęp cyfrowy i uwzględnić wyniki kliniczne, a nie tylko deklarowaną satysfakcję.

Przykład praktyczny: od wyniku wyszukiwania do uzasadnienia projektu

Załóżmy, że zespół chce zbadać skuteczność krótkiego szkolenia z komunikacji dla ratowników medycznych. Wyszukiwanie przynosi 18 publikacji. Na pierwszy rzut oka zespół stwierdza: „mamy lukę, bo nie ma badań w Polsce”. To jednak za mało.

Analiza tabeli dowodów pokazuje, że 12 badań oceniało samoocenę kompetencji, 5 wykorzystywało ocenę nagrań rozmów, a tylko 1 analizowało zachowanie w realistycznej symulacji. Ponadto większość pomiarów wykonywano bezpośrednio po szkoleniu, bez oceny utrzymania umiejętności.

Najmocniejsze uzasadnienie projektu mogłoby brzmieć następująco:

Istnieją badania sugerujące, że szkolenia komunikacyjne poprawiają deklarowane kompetencje ratowników, lecz dowody dotyczące obserwowalnego zachowania w symulowanych sytuacjach są ograniczone, a trwałość efektu jest rzadko oceniana. Brakuje także danych z polskiego systemu ratownictwa medycznego. Planowane badanie randomizowane oceni zmianę zachowania podczas standaryzowanej symulacji oraz utrzymanie efektu po trzech miesiącach.

Warto zauważyć, że polski kontekst jest tylko jednym elementem uzasadnienia. Najważniejsza luka dotyczy jakości pomiaru i okresu obserwacji, a nie samego faktu, że wcześniejsze badania przeprowadzono w innych krajach.

Najczęstsze błędy

• „Nikt tego nie badał”. To twierdzenie niemal zawsze wymaga zbyt szerokiego przeszukania literatury, aby mogło być wiarygodne.
• Utożsamianie braku publikacji z brakiem wiedzy. Brak wyników może wynikać z terminologii, indeksowania lub ograniczonej strategii wyszukiwania.
• Wskazywanie luki wyłącznie geograficznej. Sam fakt, że badania wykonano za granicą, nie dowodzi automatycznie potrzeby replikacji; trzeba wykazać różnicę kontekstu, populacji lub systemu.
• Traktowanie małej liczby badań jako dowodu ważności problemu. Rzadkość publikacji może oznaczać niski priorytet, trudność pomiaru albo niedostateczne uzasadnienie problemu.
• Opieranie luki na jednym przeglądzie. Przegląd może być nieaktualny, mieć inne kryteria lub pomijać określone bazy.
• Uzasadnianie badania samą nowością. Nowe narzędzie, populacja lub lokalizacja nie są jeszcze wartością naukową. Trzeba wskazać, jak nowość zmniejszy konkretną niepewność.
• Pomijanie literatury szarej i rejestrów. W niektórych dziedzinach ważne są raporty, protokoły i badania nieopublikowane w czasopismach.
• Formułowanie luki bez wskazania sposobu jej zmniejszenia. Jeżeli luka dotyczy przyczynowości, badanie przekrojowe może być niewystarczające; jeżeli dotyczy doświadczeń pacjentów, sama ankieta ilościowa może nie uchwycić znaczeń i kontekstu.

Co warto zapamiętać?

• Luka badawcza jest wnioskiem o niedostatku wiedzy, a nie prostym brakiem wyników wyszukiwania.
• Najpierw sprawdź terminologię, bazy, języki, literaturę szarą i istniejące przeglądy.
• Oceniaj adekwatność, jakość i spójność badań, nie tylko ich liczbę.
• Dobra luka określa populację, kontekst, zmienne, wynik i rodzaj niepewności.
• Uzasadnienie powinno prowadzić do pytania badawczego i projektu zdolnego odpowiedzieć na to pytanie.
• Nie używaj języka przyczynowego, jeśli dostępne badania lub planowany projekt nie zapewniają podstaw do wnioskowania przyczynowego.

Najkrótszy test jakości brzmi: czy potrafisz wskazać, czego dokładnie nie wiemy, dlaczego dotychczasowe badania tego nie rozstrzygają i w jaki sposób Twoje badanie zmniejszy tę niepewność? Jeżeli tak, prawdopodobnie opisujesz lukę badawczą. Jeżeli możesz jedynie powiedzieć „nie znalazłem publikacji”, jesteś dopiero na początku rozpoznania literatury.

\n

Źródła i dalsza lektura

\n

1. Arksey, H.; O’Malley, L. (2005). Scoping studies: Towards a methodological framework. International Journal of Social Research Methodology, 8(1), 19–32. DOI: 10.1080/1364557032000119616.
2. Grant, M. J.; Booth, A. (2009). A typology of reviews: An analysis of 14 review types and associated methodologies. Health Information & Libraries Journal, 26(2), 91–108. DOI: 10.1111/j.1471-1842.2009.00848.x.
3. Page, M. J.; McKenzie, J. E.; Bossuyt, P. M.; Boutron, I.; Hoffmann, T. C.; Mulrow, C. D.; Shamseer, L.; Tetzlaff, J. M.; Akl, E. A.; Brennan, S. E.; Chou, R.; Glanville, J.; Grimshaw, J. M.; Hróbjartsson, A.; Lalu, M. M.; Li, T.; Loder, E. W.; Mayo-Wilson, E.; McDonald, S.; McGuinness, L. A.; Stewart, L. A.; Thomas, J.; Tricco, A. C.; Welch, V. A.; Whiting, P.; Moher, D. (2021). The PRISMA 2020 statement: An updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ, 372, n71. DOI: 10.1136/bmj.n71.
4. Peters, M. D. J.; Marnie, C.; Tricco, A. C.; Pollock, D.; Munn, Z.; Alexander, L.; McInerney, P.; Godfrey, C. M.; Khalil, H. (2020). Updated methodological guidance for the conduct of scoping reviews. JBI Evidence Synthesis, 18(10), 2119–2126. DOI: 10.11124/JBIES-20-00167.
5. Snyder, H. (2019). Literature review as a research methodology: An overview and guidelines. Journal of Business Research, 104, 333–339. DOI: 10.1016/j.jbusres.2019.07.039.

\n