Un grupo de investigadores desarrollan una herramienta validada para medir los niveles de realismo en simulación aplicable a cualquier escenario de cualquier disciplina médica
La simulación es uno de los pilares fundamentales del modelo académico de la Universidad Europea de Madrid. La metodología se apoya en la recreación de entornos con gran nivel de verosimilitud con la realidad.
En base a un estudio de tres años de carácter mixto (método Delphi y validación estadística mediante índices Alpha de Cronbach, Lambda 6 de Guttman y correlaciones) los investigadores del grupo SIMLAB: Observatorio de Efectos Didácticos, Psicológicos y Bioéticos del Aprendizaje en Simulaciones de Alto Realismo, de la Facultad de Ciencias de la Salud han desarrollado una herramienta llamada ProRealSim v1.0 para obtener índices globales – y por dimensiones – del realismo en simulación.
Se trata de una herramienta teórica y matemática validada, online, bilingüe (inglés/castellano), gratuita, disponible en ordenador y móvil que será muy útil en los programas de estudio de la salud que apliquen la metodología, dada la versatilidad de poder ser aplicada a cualquier escenario simulado de cualquier disciplina médica.
Sus desarrolladores han consultado a expertos de los principales centros de simulación de España y América Latina. Han determinado, matemáticamente, el peso de las unidades y las dimensiones más significativas que expresan la precisión – realismo conceptual o estructural- y la naturalidad -realismo funcional – del participante simulado, el simulador y la escenografía.
Contar con una cifra objetiva – el índice medio de realismo en simulación evaluado por dos o más tasadores expertos- aportará una evaluación más justa y contrastable de un término hasta hoy bastante inaprensible, complejo y difuso.
El constructo se apoya en aportes de Dieckmann, Gaba, Rall (2007), Rudoplh, Reamer, Simon, Hamstra y colaboradores (2014), Tun, Alinier, Tang y Kneebone (2015). Centra la perspectiva observacional en el tasador más objetivo – el docente diseñador experto – para obtener consenso y comparar las relaciones e influencias entre los indicadores y las calificaciones.
Con el objetivo de superar el disenso del término fidelidad – dada su complejidad y falta de herramientas de este tipo – el equipo investigador ofrece la herramienta para el uso de grandes muestras. Esto será posible gracias a su amplia accesibilidad digital y al empleo de indicadores objetivables, medibles, fáciles de interpretar, reconocibles, frecuentes y familiares en la mayoría de los escenarios.
Una de las dificultades de todo sistema de medición complejo es la disparidad intra e interobservador sobre los objetos, actos y reacciones simuladas. Por ello, hacemos énfasis en la importancia de una nueva figura de gran valor científico, clave en la interpretación de estos términos: el tasador de realismo.
Vinculando descriptores cualitativos con una escala Likert de 1 a 10 -donde 1 es muy bajo y 10 es muy alto-, el tasador podrá calificar el realismo en simulación. Antes, recibirá formación y entrenamiento con la herramienta y se le acreditará mediante código.
La iniciativa tiene el propósito de formar una comunidad consolidada de expertos en realismo en simulación para profundizar en conocimiento, discriminar las sutiles diferencias y complejidades de la verosimilitud con estrategias que permitan disminuir las discrepancias entre los evaluadores, la fatiga del observador y la falta de análisis de contextos diferentes en base a la evidencia.
Paralelamente, la herramienta persigue impulsar una cultura de interpretación del realismo en simulación que permita conocer el impacto de las variables en estudio, verificar la utilidad de las dimensiones, unidades, categorías e indicadores creados y comparar las mediciones de realismo conseguido con las de realismo percibido por el alumno.
Esto ayudará a conocer el costo/beneficio de las inversiones, contando con la ventaja de que los elementos, activos y productos de la simulación sean validados por expertos clínicos, lo que permitirá analizar cómo impactan estas métricas en el diseño y construcción de entornos simulados y en el aprendizaje y transferencia de lo aprendido.Los investigadores, docentes, personal técnico, etc. interesados en este campo de estudio pueden ponerse en contacto con el equipo SIMLAB a través de la pestaña de feedback de la herramienta y/o el email: gleyvis.coro@universidadeuropea.es
Para más información:
