Mentefactos conceptuales como estrategia para el aprendizaje de Estadística Inferencial en estudiantes universitarios / Conceptual diagrams used with university students as a strategy for learning Inferential Statistics

Introducción: Los mentefactos conceptuales como estrategia para el aprendizaje de la estadística inferencial desarrollan procesos cognitivos mediante diagramas, lo que estructura los temas conceptuales sobre la base de las operaciones intelectuales. Objetivo: Determinar el efecto de los mentefactos conceptuales como estrategia didáctica para el aprendizaje de Estadística Inferencial por estudiantes del IV ciclo de carrera profesional de psicología en la Universidad Peruana Los Andes. Métodos: Se ejecutaron una investigación experimental y un diseño pre experimental longitudinal con pre- y pos prueba. La muestra fue de 16 estudiantes del IV ciclo de la carrera profesional de psicología, matriculados en la asignatura de Estadística Inferencial. Se experimentaron los temas población y muestra y estimación estadística. Se aplicó una prueba objetiva de 10 ítems medidos en escala de razón. Los datos se procesaron mediante la estadística descriptiva y las pruebas de hipótesis. Resultados: En relación con el tema población y muestra, se demostró la significancia de la diferencia de medias en pre-y pos = 4,7 mayor que = 2,04 y α = 0,05; en la segunda fase el tema fue estimación estadística, en el cual la diferencia de medias en pre- y pos- resultaron significativos porque = 8,6 mayor que = 2,04, al aceptar la hipótesis alternativa. Conclusiones: Los mentefactos conceptuales como estrategia de aprendizaje de la Estadística Inferencial generó expectativas en estudiantes, quienes lograron su aprendizaje significativamente. Se reconoció la necesidad de aplicar sistemáticamente y con continuidad el modelo, dado que se obtiene mejor nivel de aprehensión de los conocimientos estadísticos(AU)

Introduction: Conceptual diagrams as a strategy for learning inferential statistics develop cognitive processes, structuring conceptual topics on the basis of intellectual operations. Objective: To determine the effect of conceptual diagrams as a didactic strategy for the learning of inferential statistics by students from the fourth cycle of the professional major of Psychology at Los Andes Peruvian University. Methods: An experimental research was carried out, together with a longitudinal, preexperimental, pre-test/post-test design. The sample consisted of sixteen students from the fourth cycle of the professional major in Psychology, enrolled in the Inferential Statistics subject. The topics about population and sample, as well as statistical estimation, were tested. An objective test of ten items measured on a ratio scale was applied. The data were processed using descriptive statistics and hypothesis testing. Results: Regarding the population and sample item, the significance of the difference in means between pre-test and post-test was demonstrated, being t cal =4.7, a value higher than t crit =2.04, and α=0.05. In the second phase, the topic was statistical estimation, for which the difference in means between pre-test and post-test resulted to be significant, because t cal =8.6, a value higher than t crit =2.04, by accepting the alternative hypothesis. Conclusions: Conceptual diagrams as a strategy for learning inferential statistics created expectations among students, who achieved their learning significantly. The need to apply the model systematically and continuously was recognized, given that a better level of apprehension of statistical knowledge is obtained(AU)

Factores asociados a mortalidad en pacientes Covid-19 en un Hospital del norte de Perú / Factors associated with mortality in Covid-19 patients in a Hospital in northern Peru

Objetivo. Determinar los factores de riesgo sociodemográficos y clínicos relacionados con la mortalidad en pacientes COVID-19 en un Hospital del norte de Perú. Material y Métodos: la investigación se llevó a cabo en un Hospital del norte de Perú. La población la constituyeron 208 Historias Clínicas de pacientes COVID-19 atendidos entre Marzo a Julio del 2020. La variable independiente fueron los factores sociodemográficos tales como la edad, sexo y el estado civil y los factores clínicos como antecedentes epidemiológicos, los factores de riesgo (co-morbilidades) y el estado de salud y la variable dependiente fue la mortalidad Covid-19. Resultados: La mortalidad COVID-19 alcanzó al 46,20 % en pacientes mayores 65 años (51,90 %), de sexo masculino (60,40 %) y casados (65,40 %), con antecedentes epidemiológicos (37,5%), y factores de riesgo (comorbilidad) un 74,50 %, principalmente asociados con hipertensión arterial (8,2%), obesidad (3,4%) y diabetes mellitus II (1,9%), y comorbilidades indeterminadas (Otras) un 6,7%. No se presentó mortalidad en los pacientes cuyo estado de salud era Estable, mientras que los pacientes con estado de salud reservado y fallecieron representaron un 46,2%. Conclusión: La mortalidad por COVID-19 alcanzó un 46,20%; mayores de 65 años (51,90 %), de sexo masculino (60,40 %) y casados (65,40 %). Se encontró relación significativa entre factores sociodemográficos como la edad, factores clínicos (comorbilidad), en su mayoría hipertensión arterial, obesidad y diabetes mellitus II, y pacientes con estado de salud reservado con la mortalidad del COVID-19.

Objetive. To determine the sociodemographic and clinical risk factors related to mortality in COVID-19 patients in a Hospital in northern Peru. Material and Methods: the research was carried out in a Hospital in the north of Peru. The population was made up of 208 Clinical Histories of COVID-19 patients seen between March and July 2020. The independent variable was sociodemographic factors such as age, sex and marital status, and clinical factors such as epidemiological history, risk factors (co-morbidities) and health status and the dependent variable was Covid-19 mortality. Results: COVID-19 mortality reached 46.20% in patients older than 65 years (51.90%), male (60.40%) and married (65.40%), with an epidemiological history (37.5%) , and risk factors (comorbidity) 74.50%, mainly associated with arterial hypertension (8.2%), obesity (3.4%) and diabetes mellitus II (1.9%), and indeterminate comorbidities (Others) 6.7%. There was no mortality in patients whose health status was Stable, while patients with reserved health status and who died represented 46.2%. Conclusion: mortality from COVID-19 reached 46.20%; older than 65 years (51.90%),male(60.40%) and married (65.40%). A significant relationship was found between sociodemographic factors such as age, clinical factors (comorbidity), mostly arterial hypertension, obesity and diabetes mellitus II, and patients with a reserved health status with the mortality of COVID-19.