Inteligencia Artificial en redacción de diagnósticos de Enfermería: estudio cuasi-experimental
| Dublin Core | Elementos de metadatos de PKP | Metadatos para este documento | |
| 1. | Título | Título del documento | Inteligencia Artificial en redacción de diagnósticos de Enfermería: estudio cuasi-experimental |
| 2. | Creador | Nombre del autor, afiliación, país | Juan Leonardo Pacios Dorado ; Universidad de Ciencias Médicas La Habana; Cuba |
| 2. | Creador | Nombre del autor, afiliación, país | Miguel Enrique Barroso Fontanals ; Cuba |
| 2. | Creador | Nombre del autor, afiliación, país | Raiza Fernández Sosa ; Cuba |
| 2. | Creador | Nombre del autor, afiliación, país | Elda Rosa Hernández Safonts ; Cuba |
| 2. | Creador | Nombre del autor, afiliación, país | Rocío Noelia Moreno Domínguez ; Cuba |
| 3. | Materia | Disciplina(s) | |
| 3. | Materia | Palabra(s) clave(s) | |
| 4. | Descripción | Resumen | Introducción: la elaboración precisa de los diagnósticos de Enfermería NANDA representa una piedra angular en el proceso de atención, requiriendo un pensamiento crítico y una comunicación clara y fundamentada. Objetivo: comparar la calidad metodológica y la originalidad de los diagnósticos de Enfermería redactados por estudiantes de pregrado que utilizan asistentes de IA frente a aquellos que emplean métodos tradicionales Métodos: se realizó un estudio cuasi-experimental con 113 estudiantes de Enfermería, divididos en grupo control y experimental. Este último empleó ChatGPT-4o con un prompt específico para redactar diagnósticos NANDA. La calidad se midió con una rúbrica validada y la originalidad con Turnitin. El análisis estadístico incluyó pruebas U de Mann-Whitney y Chi-cuadrado. Resultados: el grupo experimental obtuvo puntuaciones significativamente superiores en la rúbrica de calidad, especialmente en las dimensiones de características definitorias y factores relacionados. No se hallaron diferencias significativas en los índices de similitud entre ambos grupos. La mayoría de los estudiantes que usaron IA percibieron su utilidad, pero también reportaron cierta dependencia de la herramienta. Conclusiones: la inteligencia artificial, cuando se implementa como un recurso pedagógico estructurado, tiene el potencial de elevar la calidad del aprendizaje de competencias clínicas complejas en estudiantes de Enfermería, sin por ello fomentar el plagio. |
| 5. | Editor/a | Agencia organizadora, ubicación | |
| 6. | Colaborador/a | Patrocinador(es) | |
| 7. | Fecha | (AAAA-MM-DD) | 2025-10-14 |
| 8. | Tipo | Estado & género | Trabajo revisado (Peer-reviewed) |
| 8. | Tipo | Tipo | |
| 9. | Formato | Formato de fichero | Diploma |
| 10. | Identificador | Indicador de Recursos Universal (URI) | https://edumaespinar.sld.cu/index.php/edumaespinar/2025/paper/view/66 |
| 11. | Fuente | Título de la revista/congreso; vol., núm. (año) | EduMaes Pinar 2025; EduMaes Pinar 2025 |
| 12. | Idioma | Español=es | es |
| 13. | Relación | Ficheros adicionales | |
| 14. | Cobertura | Localización geo-espacial, periodo cronológico, ejemplo de investigación (género, edad, etc.) | |
| 15. | Derechos | Copyright y permisos | El autor, o autores, declara(n) que el trabajo es original y que no ha sido publicado previamente. Están de acuerdo con que se publique en el sitio |