Resumen de Análisis del impacto de la respuesta psicofisiológica y las competencias socioemocionales sobre el rendimiento de estudiantes de enfermería en entornos de simulación clínica
- español
Introducción:
La simulación clínica es una metodología docente cuya integración en los planes de estudio está en crecimiento, destacando su aplicación en el ámbito de la enfermería. Se trata de una técnica que recrea entornos y situaciones con el propósito de fomentar un aprendizaje controlado y progresivo, en base a los objetivos y competencias establecidos previamente. Proporciona a los participantes una experiencia inmersiva mediante el afrontamiento de escenarios de simulación en un contexto de seguridad.
El hecho de enfrentarse a situaciones complejas y realistas genera demandas exigentes en términos de conocimientos y habilidades para los estudiantes y profesionales. Este desafío conlleva la activación del sistema nervioso simpático en los participantes, quienes experimentan situaciones de estrés y ansiedad similares a las que se presentan en la práctica clínica real, lo que puede afectar positiva o negativamente en su rendimiento. Por este motivo es importante monitorizar de manera objetiva los parámetros psicofisiológicos y las competencias socioemocionales que influyen en la calidad del desempeño durante las prácticas de simulación clínica. La evaluación de parámetros como los signos vitales, el estrés, la ansiedad, la carga cognitiva o la conciencia situacional incorporando herramientas innovadoras permitirá adaptar el proceso de aprendizaje y optimizar los resultados de la práctica asistencial.
La termografía facial, la pupilometría y el seguimiento pupilar, son algunas de las herramientas tecnológicas que permiten evaluar el estado y activación de los participantes durante el afrontamiento de escenarios de simulación clínica en el ámbito de la enfermería.
Por todo ello, el objetivo general de esta Tesis Doctoral es evaluar el impacto de la respuesta psicofisiológica y las competencias socioemocionales sobre el rendimiento de los estudiantes de enfermería en entornos de simulación clínica.
Método:
Se diseñó una investigación compuesta por cuatro estudios cuasiexperimentales pre-test/post-test, en los cuales estudiantes de Grado y Máster en Enfermería participaron en cuatro experimentos. En cada uno de ellos tuvieron que enfrentarse a un caso clínico a través de un escenario de simulación clínica. En cada experimento se monitorizaron parámetros psicofisiológicos (frecuencia cardíaca, tensión arterial sistólica y diastólica, frecuencia respiratoria, saturación parcial de oxígeno y temperatura periférica) y se administraron cuestionarios validados sobre diversas competencias socioemocionales (estrés, ansiedad, carga de trabajo cognitiva, motivación y autoeficacia percibida) antes y después de afrontar las prácticas de simulación.
En el primer experimento, correspondiente al artículo 1, se incluyó la toma de imágenes termográficas faciales antes y después de la simulación clínica. En el segundo estudio, correspondiente al artículo 2, se analizó la relación entre los parámetros fisiológicos y las competencias socioemocionales de los participantes. En el escenario del artículo 3, se registró la dinámica pupilar durante el desarrollo del entrenamiento en simulación. Por último, en el último experimento, correspondiente al artículo 4, se registró el seguimiento pupilar en el entorno durante la totalidad de la práctica de simulación clínica.
Resultados:
Se publicaron cuatro artículos científicos que detallan los resultados obtenidos en los cuatro estudios. En el primero de ellos se identificaron diferencias estadísticamente significativas entre la respuesta psicofisiológica antes y después de afrontar los escenarios de simulación. También se observaron correlaciones estadísticamente significativas entre la ansiedad y la temperatura de las distintas zonas faciales (r = 0,579, p < 0,000; r = 0,394, p < 0,006; r = 0,328; p < 0,019; r = 0,284; p < 0,038). Se observó menor rendimiento asociado a mayores niveles de ansiedad.
En el segundo estudio, también se observaron diferencias estadísticamente significativas en la medición pre y post-test de la frecuencia cardíaca ( p < 0,0001). Además, se obtuvo un modelo de regresión múltiple que establece una relación entre el rendimiento, la saturación de oxígeno tras la prueba, la frecuencia cardíaca, la carga de trabajo y la autoeficacia (R2 = 0,490; F (3,39) = 8,305; p < 0,0001; d = 1,663).
El tercer artículo se realizó un modelo de regresión múltiple en el que se desarrolló un patrón estadísticamente significativo entre las diferencias del diámetro pupilar y parámetros como la frecuencia cardiaca, la presión arterial sistólica, la carga de trabajo y el rendimiento (R2 = 0,280; F (6,41) = 2,660; p < 0,028; d = 2,042).
La última publicación muestra diferencias estadísticamente significativas en los datos del seguimiento ocular (revisitas, miradas y duración de las fijaciones) en función de las áreas de interés en las que se enfocaron los participantes (p = 0,05). Los resultados de rendimiento mostraron una asociación negativa y moderada con el número total de miradas en el grupo de segundo ciclo (rho = -0,640, p = 0,010) Conclusiones:
La evaluación de los parámetros psicofisiológicos y las competencias socioemocionales ofrecen un marco prometedor para predecir la calidad de las prácticas clínicas simuladas.
La termografía facial permitió la evaluación de gradientes de temperatura en relación con la variabilidad de los niveles de ansiedad, el aumento de la respuesta pupilar mostró coherencia con la activación del SNS y el seguimiento pupilar describió los patrones de atención visual de los participantes.
Por tanto, la incorporación de herramientas tecnológicas abre un campo de estudio para establecerse como dispositivos complementarios en la evaluación del rendimiento durante la participación en escenarios de simulación clínica dentro de los procesos de aprendizaje de estudiantes y profesionales de enfermería.
- English
Introduction:
Clinical simulation is a teaching methodology whose integration in curricula is growing, highlighting its application in the field of nursing. It is a technique that recreates environments and situations with the purpose of promoting controlled and progressive learning, based on previously established objectives and competencies. To provide participants with an immersive experience by facing simulation scenarios in a safety context.
Facing complex and realistic situations generates demanding demands in terms of knowledge and skills for students and professionals. This challenge leads to activation of the sympathetic nervous system in participants, who experience stress and anxiety situations similar to those encountered in real clinical practice, which can positively or negatively affect their performance. For this reason, it is important to objectively monitor the psychophysiological parameters and socioemotional competencies that influence the quality of performance during clinical simulation practices. The evaluation of parameters such as vital signs, stress, anxiety, cognitive load or situational awareness by incorporating innovative tools will allow to adapt the learning process and optimize the results of clinical practice.
Facial thermography, pupillometry and pupillary monitoring are some of the technological tools that allow the evaluation of the state and activation of the participants during the confrontation of clinical simulation scenarios in the field of nursing.
For all these reasons, the general objective of this Doctoral Thesis is to evaluate the impact of psychophysiological response and socioemotional competencies on the performance of nursing students in clinical simulation environments.
Method:
An investigation composed of four quasi-experimental pre-test/post-test studies was designed, in which Bachelor's and Master's nursing students participated in four experiments. In each of them they had to face a clinical case through a clinical simulation scenario. In each experiment, psychophysiological parameters (heart rate, systolic and diastolic blood pressure, respiratory rate, partial oxygen saturation and peripheral temperature) were monitored and validated questionnaires on various socioemotional competencies (stress, anxiety, cognitive workload, motivation and perceived self-efficacy) were administered before and after facing the simulation practices.
The first experiment, corresponding to article 1, included facial thermographic imaging before and after clinical simulation. In the second study, corresponding to article 2, the relationship between physiological parameters and socioemotional competencies of the participants was analyzed. In the scenario of article 3, pupillary dynamics were recorded during the simulation training. Finally, in the last experiment, corresponding to article 4, pupillary tracking was recorded in the environment during the entire clinical simulation practice.
Results:
Four scientific papers were published detailing the results obtained in the four studies. In the first one, statistically significant differences were identified between the psychophysiological response before and after facing the simulation scenarios. Statistically significant correlations were also observed between anxiety and the temperature of the different facial areas (r = 0.579, p < 0.000; r = 0.394, p < 0.006; r = 0.328; p < 0.019; r = 0.284; p < 0.038). Lower performance was observed associated with higher levels of anxiety.
In the second study, statistically significant differences were also observed in the pre- and post-test measurement of heart rate (p < 0.0001). In addition, a multiple regression model establishing a relationship between performance, post-test oxygen saturation, heart rate, workload and self-efficacy was obtained (R2 = 0.490; F (3,39) = 8.305; p < 0.0001; d = 1.663).
The third paper performed a multiple regression model in which a statistically significant pattern developed between pupil diameter differences and parameters such as heart rate, systolic blood pressure, workload and performance (R2 = 0.280; F (6.41) = 2.660; p < 0.028; d = 2.042).
The latter publication shows statistically significant differences in eye-tracking data (revisits, glances, and duration of fixations) as a function of the areas of interest on which participants focused (p = 0.05). The performance outcomes showed a negative and moderate association with gaze the total number of gazes in the second-cycle group (rho = -0,640, p = 0,010).
Conclusions:
Assessment of psychophysiological parameters and socioemotional competencies offer a promising framework for predicting the quality of simulated clinical practices.
Facial thermography allowed assessment of temperature gradients in relation to variability in anxiety levels, pupillary response enhancement showed consistency with SNS activation, and pupillary tracking described participants' visual attention patterns.
Therefore, the incorporation of technological tools opens a field of study to be established as complementary devices in the evaluation of performance during participation in clinical simulation scenarios within the learning processes of nursing students and professionals.
