2024, Número 50
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Inv Ed Med 2024; 13 (50)
Carga mental en simulación de baja fidelidad asociada con material instruccional interactivo
Herrera-Aliaga E, Moreno GX, Orellana-Walden R, Madrid AG, Ruiz AC
Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 40
Paginas: 7-16
Archivo PDF: 501.74 Kb.
RESUMEN
Introducción: Las actividades de simulación clínica a
menudo se acompañan de un material instruccional de
apoyo que se entrega previamente. Este, paradójicamente,
puede implicar aumento de la demanda de recursos
mentales para poder procesarlos. La teoría de la carga
mental propone una capacidad limitada de la memoria
de trabajo, por tanto, se hace necesaria la medición de
la carga mental asociada con el material instruccional.
Objetivo: Evaluar la carga mental en simulaciones de
baja fidelidad en estudiantes de enfermería, con y sin el
uso de material instruccional interactivo.
Método: Estudio cuantitativo, experimental, diseño de
caso y control. La muestra fue de 105 estudiantes, de tipo
censal, con asignación aleatoria al grupo control y caso.
El grupo caso fue expuesto a material instruccional tipo
video y lectura de guía de aprendizaje, versus el grupo
control, expuesto solo a lectura. Se midió la carga mental
con instrumento NASA-TXL, después de una simulación
de baja fidelidad.
Resultados: Las medias de puntaje para los grupos
control y caso, fueron, respectivamente: demanda mental
5.69 ± 1.93 vs 6.24 ± 2.17 (p › 0.05), demanda física
3.22 ± 1.91 vs 3.47 ± 2.13 (p › 0.05), demanda temporal
4.89 ± 2.32 vs 5.49 ± 2.71 (p › 0.05), esfuerzo 6.98 ± 1.78
vs 7.61 ± 1.83 (p ‹ 0.05), nivel de frustración 4.81 ± 2.50
vs 6.02 ± 2.83 (p ‹ 0.05) y rendimiento 7.91 ± 1.49 vs
7.71 ± 1,45 (p › 0.05)
Conclusiones: Existieron diferencias significativas en las
escalas esfuerzo y nivel de frustración. En las escalas
demanda mental, física y temporal, el grupo caso presenta
mayores puntajes, sin diferencias significativas. El
rendimiento auto percibido fue menor en el grupo caso.
REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)
Illesca M, Novoa R, Cabezas M, Hernández A, GonzálezL. Simulación Clínica: opinión de estudiantes de enfermería,Universidad Autónoma de Chile, Temuco. Enfermeria(Montev.). 2019;8(2):51-65. https://doi.org/10.22235/ech.v8i2.1845
Piña-Jiménez I, Amador-Aguilar R. La enseñanza de la enfermeríacon simuladores, consideraciones teórico-pedagógicaspara perfilar un modelo didáctico. Enfer Universitaria.2015;12(3):152-59. https://doi.org/10.1016/j.reu.2015.04.007
Maimon NB, Bez M, Drobot D, Molcho L, Intrator N, KakiashvilliE, Bickel A. Continuous Monitoring of MentalLoad During Virtual Simulator Training for LaparoscopicSurgery Reflects Laparoscopic Dexterity: A ComparativeStudy Using a Novel Wireless Device. Front Neurosci. 2022;15:694010. https://doi.org/10.3389/fnins.2021.694010
Guerra C, Carrasco P, García J. El rol de la simulación en elaprendizaje de habilidades procedimentales en estudiantes deenfermería: historia y desafíos. Rev Med Chile. 2022;150(2):216-21. http://dx.doi.org/10.4067/S0034-98872022000200216
Ayala J, Romero L, Alvarado A, Cuvi G. La simulación clínicacomo estrategia de enseñanza-aprendizaje en cienciasde la salud. Rev Metro Ciencia. 2019;27(1):32-38. Disponibleen: https://revistametrociencia.com.ec/index.php/revista/article/view/60/60
Herrera-Aliaga E, Estrada LD. Trends and Innovations ofSimulation for Twenty First Century Medical Education.Front Public Health. 2022;10:619769. https://doi.org/10.3389/fpubh.2022.619769
Amaya-Afanador A. Catorce pasos para introducir la simulaciónclínica al currículo de medicina y ciencias dela salud. Simulación Clinica. 2019;1(1):55-60. https://doi.org/10.35366/RSC191I
Tremblay ML, Rethans JJ, Dolmans D. Task complexityand cognitive load in simulation-based education: A randomisedtrial. Med Educ. 2023;57(2):161-69. https://doi.org/10.1111/medu.14941
Acevedo E, Díaz J, Cajavilca R, Cobo J. Modelo de diseñoinstruccional aplicado a una guía virtual en simulaciónclínica. Univ Med. 2019;60(3):5-19. https://doi.org/10.11144/javeriana.umed60-3.mdis
Labbé C, López-Neira L, Saiz J, Vinet E, Boero P. Uso deTIC en estudiantes universitarios chilenos: enfoque desdela adultez emergente. PEL. 2019;56(2):1-14. https://doi.org/10.7764/PEL.56.2.2019.2
Lavín S, Zaldívar A, Rodelo J, Zaldívar J. Utilización desmartphone por estudiantes de nivel superior. RITI. 2019;7(14):89-97. https://doi.org/10.36825/RITI.07.14.008
Cortés M, Herrera-Aliaga E. Nomophobia: The smartphoneaddiction. Impact and recommendations for their properuse in healthcare teaching environment. Rev. méd. Chile.2022;150(3):407-408. http://dx.doi.org/10.4067/S0034-98872022000300407.
White G. Mental load: helping clinical learners. ClinTeach. 2011;8(3):168-71. https://doi.org/10.1111/j.1743-498X.2011.00458.x
Díaz-Guio D, Ricardo-Zapata A, Ospina-Velez J, Gómez-Candamil G, Mora-Martinez S, Rodriguez-Morales A. Cognitiveload and performance of health care professionalsin donning and doffing PPE before and after a simulationbasededucational intervention and its implications duringthe COVID-19 pandemic for biosafety. Le Infezioni in Medicina.2020;Suppl.1:111-17.
Rogers BA, Franklin AE. Cognitive load experienced bynurses in simulation-based learning experiences: An integrativereview. Nurse Educ Today. 2021;99:104815. https://doi.org/10.1016/j.nedt.2021.104815
Tokuno J, Carver TE, Fried GM. Measurement and Managementof Cognitive Load in Surgical Education: A NarrativeReview. J Surg Educ. 2023;80(2):208-15. https://doi.org/10.1016/j.jsurg.2022.10.001
Sevcenko N, Ninaus M, Wortha F, Moeller K, Gerjets P. MeasuringCognitive Load Using In-Game Metrics of a SeriousSimulation Game. Front Psychol. 2021 Mar 24;12:572437.https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.572437
Sibbald M, Caners K, Wang B. Managing cognitive load insimulations: exploring the role of simulation technologists.Can Med Educ J. 2019;10(4):e48-e56.
Lapierre A, Arbour C, Maheu-Cadotte MA, RadermakerM, Fontaine G, Lavoie P. Effect of simulation on cognitiveload in health care professionals and students: protocolfor a systematic review and meta-analysis. JBI EvidSynth. 2021 Jun;19(6):1394-403. https://doi.org/10.11124/JBIES-20-00213
Park SH, Goldberg SA, Al-Ballaa A, Tayeb B, Basurrah M,Abahuje E, Miccile C, Pozner CN, Yule S, Dias RD. ObjectiveMeasurement of Learners’ Cognitive Load During Simulation-Based Trauma Team Training: A Pilot Study. J Surg Res.2022;279:361-367. https://doi.org/10.1016/j.jss.2022.06.023
Sweller J. Cognitive load during problem solving: Effectson learning. Cognitive Science. 1988;12:257–85. https://doi.org/10.1207/s15516709cog1202_4
Sweller J. Element interactivity and intrinsic, extraneousand germane cognitive load. Educational Psychology Review.2010;22:123–38. https://doi.org/10.1007/s10648-010-9128-5
Sweller J, Cooper, G. The use of worked examples as a substitutefor problem solving in learning algebra. Cognitionand Instruction. 1985;2,59–89.
Sweller J, Van Merriënboer J, Paas F. Cognitive architectureand instructional design. Educational Psychology Review.1998;10,251–95. https://doi.org/10.1023/a:1022193728205
Meza W, Escobar C. Educacion virtual en imagenologíaaplicada a la terapia: ¿barrera u oportunidad de mejora?Rev Hered Rehab. 2020;2:37-42. https://doi.org/10.20453/rhr.v3i2.4113
Favre-Félix J, Dziadzko M, Bauer C, Duclos A, Lehot JJ,Rimmelé T, Lilot M. High-Fidelity Simulation to AssessTask Load Index and Performance: A Prospective ObservationalStudy. Turk J Anaesthesiol Reanim. 2022;50(4):282-87. https://doi.org/10.5152/TJAR.2022.21234
Díaz-García J, González-Ponce I, Ponce-Bordón JC, López-Gajardo MÁ, Ramírez-Bravo I, Rubio-Morales A, García-Calvo T. Mental Load and Fatigue Assessment Instruments:A Systematic Review. Int J Environ Res Public Health. 2021Dec 31;19(1):419. https://doi.org/10.3390/ijerph19010419
Lowndes BR, Forsyth KL, Blocker RC, Dean PG, Truty MJ,Heller SF, Blackmon S, Hallbeck MS, Nelson H. NASA-TLXAssessment of Surgeon Workload Variation Across Specialties.Ann Surg. 2020;271(4):686-92. https://doi.org/10.1097/SLA.0000000000003058
Díaz E, Rubio S, Martín J, Luceño L. Estudio Psicométrico delÍndice de Carga Mental NASA-TLX con una Muestra de TrabajadoresEspañoles. Rev. psicol. trab. organ. 2010;26(3):191-99. Disponible en: http://scielo.isciii.es/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1576-59622010000300003&lng=es.
Hart SG, Staveland LE. Development of NASA-TLX (TaskLoad Index): Results of empirical and theoretical research.In: Hancock PA, Meshkati N, (eds.) Advances in Psychology.1988;52:139-83. https://doi.org/10.1016/S0166-4115(08)62386-9
Bell SW, Kong JCH, Clark DA, Carne P, Skinner S, PillingerS, Burton P, Brown W. The National Aeronautics and SpaceAdministration-task load index: NASA-TLX: evaluation ofits use in surgery. ANZ J Surg. 2022 Nov;92(11):3022-28.https://doi.org/10.1111/ans.17830
Said S, Gozdzik M, Roche TR, Braun J, Rössler J, KasererA, Spahn DR, Nöthiger CB, Tscholl DW. Validation of theRaw National Aeronautics and Space Administration TaskLoad Index (NASA-TLX) Questionnaire to Assess PerceivedWorkload in Patient Monitoring Tasks: Pooled AnalysisStudy Using Mixed Models. J Med Internet Res. 2020 Sep7;22(9):e19472. https://doi.org/10.2196/19472
Hernandez R, Rol S, Jin H, Schneider S, Pyatak E. Validationof the National Aeronautics and Space Administration TaskLoad Index (NASA-TLX) Adapted for the Whole Day RepeatedMeasures Context. Ergonomics. 2022;65(7):960–75.https://doi.org/10.1080/00140139.2021.2006317
López I, Rubio S, García J, Luceño L. Fase de ponderacióndel NASA-TLX: ¿Un paso necesario en la aplicación delinstrumento? EduPsykhé. Revista de psicología y psicopedagogía.2010;9(2):159-75. Disponible en: https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=3437172
López-Núñez I, Rubio-Valdehita S, Díaz-Ramiro E. Cambiosproducidos por la adaptación al EEES en la carga detrabajo de estudiantes de Psicología. REP. 2019;77(272):163-76. https://doi.org/10.22550/REP77-1-2019-02
Olivares V, Jélvez C, Mena L, Lavarello J. Estudios sobreBurnout y Carga Mental en Conductores del Transporte Públicode Chile (Transantiago). Cienc Trab. 2013; 15(48):173-78. http://doi.org/10.4067/S0718-24492013000300011
Lebet RM, Hasbani NR, Sisko MT, Agus MSD, NadkarniVM, Wypij D, Curley MAQ. Nurses’ Perceptions of WorkloadBurden in Pediatric Critical Care. Am J Crit Care.2021;30(1):27-35. https://doi.org/10.4037/ajcc2021725
Josephsen J. Cognitive load measurement, Worked-outmodeling, and simulation. Clinical Simulation in Nursing.2018;23:10-5. https://doi.org/10.1016/j.ecns.2018.07.004
Farías M, Obilinovic K, Orrego R. El principio y efecto deredundancia en la retención y transferencia de expresionesidiomáticas en inglés como lengua extranjera. Íkala, revistade lenguaje y cultura. 2013;18(1):9-17. Disponible en: https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=255026360007
Ruiz-Rabelo J, Navarro-Rodriguez E, Di-Stasi L, Díaz-JiménezN, Cabrera-Bermon J, Díaz-Iglesias C, Gomez-AlvarezM, Briceño-Delgado J. Validation of the NASA-TLX Scorein Ongoing Assessment of Mental Workload During a LaparoscopicLearning Curve in Bariatric Surgery. Obes Surg.2015;25(12):2451-56. https://doi.org/10.1007/s11695-015-1922-1