Resumen de Identificación de factores demográficos y académicos que inciden en la aprobación de la asignatura Fisiología en la carrera de Medicina de la Universidad de Ciencias Médicas

Juan Carlos Vanegas-Pissa, Hilda Sancho-Ugalde

• español

  Recibido 5 de mayo de 2014 • Corregido 28 de enero de 2015 • Aceptado 27 de abril de 2015En este artículo, derivado de un trabajo de investigación, que analiza algunos factores académicos y demográficos que podrían influir en la aprobación o reprobación de la materia de Fisiología en la carrera de Licenciatura en Medicina y Cirugía, impartida en la Universidad de Ciencias Médicas, en el periodo 2008 al 2011. Este estudio es de tipo longitudinal-retrospectivo. Se analizan las calificaciones obtenidas por el estudiantado de la UCIMED que inscribieron la asignatura de Fisiología, por primera, segunda o tercera ocasión, durante el periodo de la investigación, los semestres en que fueron obtenidas, quienes aprobaron o reprobaron, las características sociodemográficas, otras asignaturas aprobadas o reprobadas previamente y sus notas. Para el análisis de los datos se utilizó el Software Stata 13 (Data Analysis and Statistical Software), se estima un modelo de regresión logística, para determinar las variables que explican la aprobación de la asignatura de Fisiología. Los resultados indican que las variables que mayor efecto tienen sobre la probabilidad de aprobar o no la asignatura de Fisiología son: la calificación en las asignaturas de Anatomía I y de Histología.

• English

  (This paper, product of a research project, analyzes some academic and demographic issues that might influence students passing or failing Physiology in the Licentiate Study Program in Medicine and Surgery at UCIMED (University of Medical Sciences) between 2008 and 2011. This was a retrospective cohort study. We analyzed the grades obtained by the students who were taking Physiology for the first, second or third time during the research period, the semesters in which the grades were obtained, who passed or failed the course, their sociodemographic characteristics, and other courses passed or failed previously with their corresponding grades. For the data analysis, we used the Stata 13 software (Data Analysis and Statistical Software) with a logistic regression model to determine the variables, which explain the passing or failing of the Physiology course. The results showed that the variables with a greater effect on the probability of p