Antecedente Sub-5: Carga de trabajo cognitivo y aceptación de tecnologías en simulación clínica
Contexto
La medición de la carga cognitiva durante simulaciones de alta fidelidad es esencial para optimizar el diseño instruccional. Paralelamente, la aceptación de tecnologías de IA por parte de profesionales de salud determina el éxito de su implementación en entornos clínicos y educativos.
Estudios clave
| Autor | Año | Diseño | Muestra | Hallazgo principal |
|---|---|---|---|---|
| Harris et al. | 2020 | Experimental, validación de instrumento | 37 participantes, VR | SIM-TLX (10 dimensiones) validado para simulación; todas las subescalas sensibles (p < .05) excepto presencia |
| Bhandary et al. | 2016 | Descriptivo, NASA-TLX | 14 residentes anestesiología | Demanda mental fue la dimensión mas desafiante (M = 15.21); NASA-TLX eficaz en simulación cardíaca |
| Lambert et al. | 2023 | Revisión integrativa, modelo UTAUT | 42 estudios | Capacitación es el facilitador clave de aceptación; pérdida de autonomía y dificultad de integración son barreras unánimes |
Implicaciones para la tesis
Estos antecedentes fundamentan la selección de instrumentos de carga cognitiva (NASA-TLX o SIM-TLX) para evaluar la intervención de simulación con IA en perfusionistas. La evidencia sobre aceptación tecnológica (UTAUT) orienta el diseño de estrategias de implementación que incluyan capacitación progresiva, participación de usuarios finales y adaptación a flujos de trabajo existentes.