ABSTRACT
Resumen Las innovadoras tecnologías del metaverso y el chat GPT4 (basado en inteligencia artificial) están presentes en el discurso cotidiano de la sociedad; recientemente se han introducido en la práctica médica y están provocando importantes cambios. En cuanto al metaverso ("después del universo"), diversas escuelas y facultades de medicina del mundo comienzan a utilizarlo como una estrategia innovadora dirigida a la enseñanza de materias como anatomía, histología, oftalmología y simulación en mundos paralelos (virtuales) para el aprendizaje y supervisión de cirugías, así como para otras aplicaciones en educación médica y en la relación médico-paciente. Si bien debe tomarse en cuenta como un área de oportunidad para la transformación de la medicina, es importante considerar las diversas limitaciones y riesgos del metaverso en la práctica médica, la formación de estudiantes y la relación del médico con los problemas de salud a los que se enfrenta en su práctica.
Abstract Innovative technologies such as the metaverse and chat GPT-4 (based on artificial intelligence) are present in the daily discourse of society; recently, they have been introduced into medical practice and are bringing about important changes. In the case of the metaverse ("beyond the universe"), various medical schools and departments around the world are beginning to use it as an innovative strategy for teaching subjects such as anatomy, histology, ophthalmology, and simulation in parallel (virtual) worlds for learning and supervision of surgeries, as well as for other applications in medical education and in the doctor-patient relationship. Although it should be regarded as an area of opportunity for the transformation of medicine, it is important to consider the various limitations and risks of the metaverse in medical practice, student training, and physicians' relationship with the health problems they have to deal with in their practice.
ABSTRACT
Resumen Antecedentes: El análisis de las trayectorias académicas es fundamental para evaluar la formación de los estudiantes y la estructura de los programas de estudio de educación superior, lo que permite diagnosticar y prevenir el rezago y abandono escolar. Objetivo: Analizar las diferencias en las trayectorias académicas de los estudiantes de las licenciaturas en ciencias de la salud de la UNAM de las generaciones 2001 a 2016. Material y métodos: Estudio de cohortes reales; se calcularon tasas de egreso y rezago. Se realizó ANOVA para contrastar el egreso entre planteles por carrera y tiempo. Para identificar los períodos críticos se utilizaron funciones de supervivencia con el método de Kaplan-Meier. Resultados: En las licenciaturas en enfermería y medicina se observaron los menores porcentajes de rezago; enfermería presentó los mayores porcentajes de egreso, sobre todo en la Facultad de Estudios Superiores Zaragoza; odontología mostró los menores índices de egreso y mayores índices de abandono y rezago. Las mujeres mostraron mayor egreso y menor riesgo de abandono y rezago. Conclusiones: Los estudiantes de las licenciaturas en enfermería, medicina y psicología de las facultades de estudios superiores Zaragoza e Iztacala, con programas modulares, alcanzaron los mayores porcentajes de egreso y menores índices de abandono y rezago.
Abstract Background: Academic track record analysis is essential for evaluating the training of students and the structure of higher education study programs, which allows diagnosing and preventing educational lag and school dropout. Objective: To analyze the differences in academic track records of UNAM health sciences undergraduate students from generations 2001 to 2016. Material and methods: Study of real cohorts; graduation and lag rates were calculated. ANOVA was used to contrast the graduation rates between campuses by undergraduate program and time. To identify critical periods, survival functions were used with Kaplan-Meiers method. Results: The lowest percentages of lag were observed in nursing and medicine students; nursing students had the highest graduation rates, especially at Zaragoza campus; dentistry students had the lowest graduation rates and the highest dropout and lag rates. Women showed higher graduation rates and lower risk of dropout and lag. Conclusions: Nursing, medicine and psychology undergraduate students at Zaragoza and Iztacala campuses, with modular programs, achieved the highest graduation percentages and the lowest dropout and lag rates.
ABSTRACT
Abstract: Objective: To identify medical school characteristics associated with performance in a medical residency admission test. Materials and methods: Performance and selection rates according to type of medical school (Student´s t-test, Chi-squared test), accreditation status (Student´s t-test) and geographic regions (Anova) were analyzed from a database comprising 153 654 physicians who took the residency admission test Examen Nacional de Aspirantes a Residencias Médicas (ENARM) in the period 2014-2018. Results: Performance was 62.5% for accredited programs and 61.4% for non-accredited programs (p<0.001); public schools reached 62.3% and private schools 62.2% (p<0.001). Northern regions performed above 63% while South-Southeast at 58.9% (p<0.001). Selection rate was 26.2% for accredited programs and 22.9% for non-accredited (p<0.001); 26.6% for public schools and 23.6% for private schools (p<0.001). North-East and North-West reached 31% while South-Southeast 20.7%. Conclusions: Type of school, accreditation status and geographic region may influence performance and selection rate.
Resumen: Objetivo: Identificar características de las escuelas de medicina asociadas con desempeño en un examen de admisión a residencias. Material y métodos. Utilizando una base de datos con 153 654 registros de aspirantes entre 2014-2018 se analizaron el desempeño y selección en el Examen Nacional de Aspirantes a Residencias Médicas (ENARM) y su relación con tipo de escuela y estatus de acreditación, así como región geográfica. Resultados: El desempeño fue 62.5% para programas acreditados y 61.4% para no acreditados (p<0.001); 62.3% para escuelas públicas y 62.2% para privadas (p<0.001). Las regiones del norte alcanzaron 63% y Sur-Sureste 58.9% (p<0.001). La tasa de selección fue 26.2% para programas acreditados y 22.9% para no acreditados (p<0.001); 26.6% para escuelas públicas y 23.6% para privadas (p<0.001). Las regiones del norte alcanzaron 31% mientras Sur-Sureste 20.7%. Conclusiones: Las características de la escuela de medicina influencian el desempeño en el ENARM.
ABSTRACT
Resumen La analítica del aprendizaje es una disciplina novedosa que tiene un enorme potencial para mejorar la calidad de la educación médica y la evaluación del aprendizaje. Se define como: la medición, recopilación, análisis y reporte de datos sobre los alumnos y sus contextos, con el propósito de entender y optimizar el aprendizaje y los entornos en que ocurre. En las últimas décadas, la aparición de grandes volúmenes de datos (big data), acompañada de una rápida evolución en la minería de datos educativos, la aparición de tecnologías sofisticadas para analizar y visualizar datos de cualquier tipo, así como la disponibilidad de dispositivos móviles con conectividad permanente, mayor velocidad de procesamiento y capacidad de recuperación de información, han generado un contexto que favorece el uso de la analítica del aprendizaje en la medicina clínica y la educación médica. En este artículo se describe la historia reciente del concepto de analítica del aprendizaje, sus ventajas y desventajas en educación superior, así como sus aplicaciones en la enseñanza de las ciencias de la salud y la evaluación educativa. Es necesario que la comunidad de educadores médicos conozca la analítica del aprendizaje, para ser capaces de integrarla en su contexto eficaz y oportunamente.
Abstract Learning analytics is an innovative discipline that has an enormous potential to improve the quality of medical education and learning assessment. It is defined as: the measurement, collection, analysis and reporting of data about learners and their contexts, for purposes of understanding and optimizing learning and the environments in which it occurs. In recent decades, the appearance of large volumes of data (big data), accompanied by a quick evolution of educational data mining techniques, the emergence of sophisticated technologies to analyze and visualize any type of data, as well as the availability of permanently-connected mobile electronic devices, higher processing speed and capacity of information retrieval, have generated a context that favors the use of learning analytics in clinical medicine and medical education. In this paper, the recent history of the concept of learning analytics is described, as well as its advantages and disadvantages in higher education, and its applications in the teaching of health sciences and educational assessment. It is necessary for the community of medical educators to be acquainted with learning analytics, in order to be able to integrate it to our context in an efficacious and timely manner.
Subject(s)
Humans , Educational Technology , Education, Medical/methods , Learning , Data Collection/methods , Data Mining/methods , Big DataABSTRACT
El propósito de este artículo es proporcionar un panorama general de la evaluación educativa en el contexto de las ciencias de la salud, específicamente en el campo de la Medicina. Para ello, se realizó una revisión del estado del arte de la evaluación, enfatizando los conceptos fundamentales en el desarrollo teórico y metodológico, así como los alcances de la evaluación educativa en la educación superior. Se enfatiza la necesidad de desarrollar instrumentos de evaluación congruentes con los perfiles de egreso de los planes y programas de estudio de la carrera de medicina y se pone en perspectiva la evaluación de la competencia médica a través de instrumentos como el Examen Clínico Objetivo Estructurado (ECOE), que por sus características es considerado como una herramienta útil en el ámbito de la evaluación de la competencia medica a nivel internacional.
The purpose of this article is to provide an overview of educational evaluation in the context of health sciences, specifically in the field of medicine. To do this, a review of the state of the art of evaluation was performed, emphasizing the fundamental concepts in theoretical and methodological development and the scope of educational evaluation in higher education. The need to develop evaluation instruments consistent with the graduate profiles according to the syllabus of medicine is highlighted, and the evaluation of medical competence through instruments such as the Objective Structured Clinical Examination (OSCE), which by its characteristics is considered as a useful tool in the field of assessment of medical competency in the international context, is also assessed.
ABSTRACT
La formación de un médico es una tarea compleja que implica el dominio de las ciencias biomédicas, sociomédicas y humanísticas aplicadas a la clínica con el fin de solucionar los problemas de salud de los pacientes y de las colectividades. El reto de la educación por competencias es educar a los estudiantes para comprender la interacción entre la biología de la enfermedad y el contexto social del padecimiento; la atención de la salud del individuo y la salud pública; la comunicación humana y tecnología y ciencia médicas, y la medicina clínica y la comunitaria. El Plan de Estudios 2010 de la Facultad de Medicina define a la competencia como el conjunto de conocimientos, habilidades, actitudes, valores y aptitudes que interrelacionados entre sí permiten tener un desempeño profesional eficiente de conformidad con el estado del arte. Las competencias involucran no sólo los conocimientos y técnicas, sino además el compromiso ético y los valores como elementos del desempeño competente. Para ello, el proceso educativo requiere del trabajo en equipo y colaborativo de profesores, el cumplimiento de los programas académicos, el papel proactivo del estudiante y el desarrollo de sistemas integrales de evaluación. En la medida en que el profesor-tutor y el estudiante comprenden y utilizan las competencias para el aprendizaje, estas últimas logran coherencia y congruencia.
Training a doctor is complex process where biomedical, sociomedical and humanistic knowledge is applied to clinical practice in order to solve health problems at an individual and collective level. The challenge in competency based education is teaching students to comprehend the interaction between the biology of the disease and the social context of the ailment; individual healthcare and public health; human communication, technology and medical science and, clinical and community medicine. The Faculty of Medicine's 2010 Curriculum defines competency as the combination of knowledge, skills, attitudes, values and aptitudes that once interrelated allow efficient state of the art proffessional performance. Competencies not only require knowledge and techniques, but ethical commitment and values to achieve competent performance. As such, the educational process is best served by teamwork and collaboration of teachers, compliance with the academic program, proactive role of students and the development of integrated assessment systems. Competencies achieve coherence and congruency when both teacher and student understand and use them in the learning process.
ABSTRACT
Se relacionaron los promedios obtenidos en bioquímica por los alumnos de seis grupos correspondientes a seis generaciones (91-92 a 96-97) de la Facultad de Medicina de la UNAM con los promedios alcanzados por los mismos alumnos en la enseñanza media superior y provenientes principalmente de la Escuela Nacional Preparatoria y el Colegio de Ciencias y Humanidades. Se encontró una baja correlación entre las dos variables mencionadas. Los resultados de este estudio sugieren que en el desempeño de los alumnos durante el curso de bioquímica influyen otros factores además del promedio alcanzado en la enseñanza media superior que sería muy importante reconocer y analizar. Los alumnos provenientes de la Escuela Nacional Preparatoria tuvieron mejor rendimiento en el curso de bioquímica. Las diferencias observadas entre los dos sistemas de bachillerato permiten suponer que el de la Escuela Nacional Preparatoria es superior al del Colegio de Ciencias y Humanidades