VI International Workshop on Computational Mathematics
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Matemática Computacional para la gasificación Downdraft: modelo, simulación y optimización de biomasa
ElbisOct. 15
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An overview about Scientometric and Assessment of the Science
Dr.C Yunwei ChenOct. 16
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Modelo computacional de analítica de datos con Power BI para la identificación de patrones delictivos contra la propiedad en la Zona 1 del Ecuador
Andrés Roberto León YacelgaOct. 16
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Análisis computacional sobre el aprendizaje de vocabulario básico de inglés para Educación General Básica Media
Luis Orlando Albarracín ZambranoOct. 16
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Metodología computacional para evaluar la motivación y la retención del conocimiento
Mónica Gabriela Cháchalo SandovalOct. 16
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Sistema inteligente de optimización y clasificación de productores agropecuarios mediante algoritmos de Aprendizaje Automático
Walter Vinicio Culque ToapantaOct. 16
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Modelo analítico y experimental para evaluar el comportamiento de nanopartículas en empastes de resina utilizados en tratamientos odontológicos
Juan Sebastián Michilena EcheverríaOct. 16
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Aplicación de la nanotecnología para la innovación en prevención, diagnóstico y tratamiento odontológico
Sol Elizabeth Altamirano PovedaOct. 16
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Modelo computacional para la evaluación del desarrollo de competencias de redacción académica en la asignatura Unidad de Integración Curricular
Jean RamosOct. 16
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Modelo computacional de apoyo a la decisión clínica para la aplicación de la técnica de Hall en pacientes pediátricos con caries en dentición decidua
Karen Gissel Guerrero TobarOct. 16
Se realizó una revisión sistemática exhaustiva sobre los modelos de simulación clínica en la enseñanza de las ciencias de la salud, empleando la metodología PRISMA para identificar y evaluar la evidencia disponible. En total, se analizaron 62 estudios publicados entre 2010 y 2023 en bases de datos académicas como PubMed, Scopus y Web of Science. La búsqueda inicial generó 175 artículos, de los cuales 22 cumplieron los criterios de inclusión tras la exclusión de duplicados, estudios no relevantes, y aquellos con calidad metodológica insuficiente (evaluada mediante la lista de verificación PRISMA). La revisión se centró en analizar variables como mejoras en retención del conocimiento (presentada en 11 estudios), desarrollo de habilidades prácticas (7 estudios), toma de decisiones clínicas (2 estudios), aumento de la confianza y reducción de errores (2). Los hallazgos demostraron que la simulación clínica es significativamente más efectiva que los métodos tradicionales en estos aspectos (p < 0.05 en la mayoría de los estudios), aunque se señalaba que su implementación presenta desafíos de costo, formación y resistencia al cambio en el ámbito educativo. La evidencia consolidada indica que la simulación es una estrategia complementaria poderosa, recomendando una integración híbrida con la enseñanza convencional. Se sugiere promover políticas institucionales que faciliten su adopción y desarrollo de habilidades especializadas para maximizar su impacto en la formación en ciencias de la salud.