Introducción
Las aplicaciones móviles han adquirido relevancia durante el desarrollo de las nuevas tecnologías de la información y la comunicación (TIC). Estas tecnologías están cambiando las perspectivas de aprendizaje en entornos de atención médica, ya que complementan la educación proporcionada en línea y fuera de línea, facilitan el acceso a recursos e información para estudiantes en profesiones relacionadas con la salud y fomentan la creatividad e iniciativa1.
En lo que va del siglo XXI ya hay más dispositivos móviles que personas en el mundo2. Además, hay más de 20 mil aplicaciones móviles de salud, con un aumento exponencial de aplicaciones para pacientes, estudiantes, médicos e investigadores de cada rama específica de la medicina y la tendencia está al aumento3. Lo anterior ocurre en el contexto de la revolución tecnológica y el uso de herramientas de apoyo/verificación en el ámbito educativo, debido su disponibilidad, comodidad, facilidad de uso y en algunos casos, por su costo-efectividad.
Para el personal de salud en formación con funciones académicas, investigativas y asistenciales, estas nuevas tecnologías forman parte de un marco más amplio que es la salud electrónica o e-Health, que abarca los procesos de aprendizaje electrónico (e-Learning) y vincula el uso actual de dispositivos móviles (m-Learining y m-Health), conceptos muy amplios, con cambios en su percepción a medida que las tecnologías se modifican, pero que en general se refieren al uso de las tecnologías móviles como herramienta para el servicio de aprendizaje y los servicios de salud, respectivamente4. En el mundo, ante la inminente revolución digital, cada vez se han implementado más políticas públicas que favorecen y moderan el uso de las TIC, y se ha recomendado la adaptación del personal del sector salud a estas nuevas tecnologías4. Sin embargo, se ha abogado por investigaciones metodológicamente diseñadas que permitan la evaluación crítica por pares de las aplicaciones móviles utilizadas para el aprendizaje del personal de salud5, y que permita su reproducibilidad en diferentes contextos, ya que hay abundante oferta de aplicaciones móviles disponibles, pero pocas con validación en cuanto a su efectividad y usabilidad, conllevando a limitaciones en la identificación de oportunidades de mejora2,5.
Por lo tanto, el objetivo de esta investigación fue diseñar una App gratuita de consulta y apoyo para la resolución de tareas de epidemiología, y comparar su efectividad y usabilidad como herramienta de apoyo en comparación con los métodos tradicionales (MT) en estudiantes de pregrado, maestría y posgrado de la Facultad de Ciencias de la Salud de una universidad en Cali (Colombia).
Metodología
Se realizó un estudio experimental controlado y aleatorizado para evaluar la efectividad y usabilidad de EpiApp. Se incluyeron estudiantes matriculados en el periodo académico 2019-1 en los programas académicos adscritos a la Facultad de Ciencias de la Salud de una universidad del suroccidente colombiano (Medicina, especialidades médico-quirúrgicas y Maestría en Epidemiología). Se incluyeron quienes tenían al menos un dispositivo móvil inteligente y aceptaron participar. No se aplicaron criterios de exclusión, y el acceso a internet se proporcionó a través de la red de la universidad.
EpiApp versión 1.0 fue diseñada como una herramienta de consulta y apoyo para la resolución de tareas de epidemiología en estudiantes del área de la salud. Esta aplicación se construyó bajo tres ejes estructurales: I) Un algoritmo de decisión sobre el tipo de estudio a utilizar de acuerdo con su pregunta de investigación, evaluando a través de preguntas simples y emitiendo conceptos breves durante el proceso de selección, así como una aplicación de esta información; II) Una calculadora con las principales medidas en epidemiología, recopilación de datos e interpretación de resultados; III) Un diccionario con la definición de 500 términos epidemiológicos.
El estudio utilizó un diseño paralelo de 2 brazos. La población de estudio fue categorizada por grupos académicos (pregrado en medicina, posgrado médico-quirúrgico y maestría en epidemiología), cada estudiante de los grupos académicos fue aleatorizado utilizando un esquema de aleatorización automatizado para formar el grupo EpiApp (estudiantes que usaron por primera vez la EpiApp) o MT (estudiantes que tuvieron la oportunidad de utilizar cualquier número de libros físicos, libros electrónicos y sitios web relacionados). Los grupos aleatorizados se distribuyeron en dos salas de sistemas, al grupo EpiApp se le instaló la aplicación móvil al inicio de la prueba y al grupo MT se le entregó el material al entrar en la sala. Este esquema aseguró una representación equilibrada de participantes, independientemente de sus conocimientos previos.
Para evaluar la efectividad de la aplicación móvil de ayuda para estudiantes de epidemiología, se aplicó un cuestionario idéntico a ambos grupos. La variable de efectividad se definió como una combinación de las respuestas correctas en el cuestionario y el tiempo utilizado para completar el cuestionario. Dicho cuestionario contenía preguntas de opción múltiple con única respuesta, fue estandarizado, adaptado y revisado por dos profesores de maestría en epidemiología, con base en los exámenes USMLE (United States Medical Licensing Examination) de Estados Unidos y MIR (Resident Internal Physician) de España. El cuestionario contenía 15 preguntas, ocho básicas y siete intermedias (anexo 1. Formato de evaluación de aplicabilidad) y se cargó a un cuestionario Google Forms®. Antes de la implementación del estudio, se realizó una prueba piloto con 20 estudiantes representativos para validar la comprensión del contenido de cada pregunta.
La calificación final fue proporcionada automáticamente por la plataforma Google Forms® con base al sistema de calificación de puntaje de cero a cinco: 0,0 fue la calificación más baja y 5,0 la máxima, cada pregunta recibió una puntuación de 0,33, el cuestionario se consideró aprobado con puntajes > o = 3,0. El tiempo de respuesta también fue recolectado automáticamente por la plataforma, con lo cual se gestionó el sesgo del evaluador en las dos variables de resultado de efectividad.
Para evaluar la usabilidad, se utilizó la Escala de Calificación de Aplicaciones Móviles (MARS), validada y adecuada para los actores de la salud y los pacientes6. Esta escala consta de 19 ítems que cubren cuatro dimensiones: a) Compromiso (5 elementos: diversión, interés, adaptabilidad individual, interactividad, grupo objetivo); b) Funcionalidad (4 elementos: rendimiento, usabilidad, navegación y diseño de gestos); c) Estética (3 elementos: diseño, gráficos y atractivo visual); y d) Calidad de la información (7 elementos: precisión de la descripción de la aplicación, objetivos, calidad de la información, cantidad de información, calidad de la información visual, credibilidad y base de evidencia). Todos los ítems fueron evaluados en un rango de 5 puntos (1: inadecuado, 2: pobre, 3: aceptable, 4: bueno y 5: excelente).
Análisis estadístico
Los datos fueron almacenados en una base de datos en la plataforma de formularios de investigación de la universidad de los participantes y analizados en el programa SPSS® versión 25. Se realizó un análisis univariado para determinar el comportamiento de las variables numéricas; la normalidad de las variables se determinó a través de la prueba de Kolmogorov-Smirnov, aquellas con un p ≤ 0,05 fueron consideradas con distribución normal y se presentaron medias y desviación estándar, y las que no eran normales se presentaron en mediana y rangos intercuartílicos. Las variables categóricas se presentan como números absolutos y porcentajes. Se realizó un análisis estratificado en estudiantes de medicina de quinto semestre, médicos residentes de especialidades clínico-quirúrgicas y maestros de epidemiología; el análisis de las variables número de preguntas correctas, tiempo de respuesta y los porcentajes se compararon utilizando la prueba estadística Chi-Cuadrado de Pearson y la prueba exacta de Fisher según correspondiera, dado el tamaño de la muestra para variables sin distribución normal, se utilizó la U de Mann-Whitney; el riesgo se calculó mediante Odds Ratio.
Resultados
El proceso de selección se presenta en la Figura 1, las pérdidas totales con respecto a la población total fueron 6,9 % del estimado 15 %. Un total de 88 estudiantes fueron aleatorizados al grupo EpiApp y 88 al grupo MT: medicina 23,9 °%, residentes 47,7 % y maestría en epidemiología 28,4 %, en cada grupo.
En la Tabla 1 se muestra que no hubo diferencias significativas en cuanto a las características sociodemográficas de los dos grupos (P > 0,05), siendo grupos comparables.
En la Tabla 2 se presenta que usar EpiApp no se asoció con no aprobar la prueba, mientras que, al estratificar los niveles de formación, la oportunidad de pertenecer a medicina y no aprobar fue 4,16 veces mayor que estar en especialización (P = 0,002), a su vez, ser especialista médico-quirúrgico y no aprobar tuvo una razón de oportunidad de 0,82 veces menor que entre los que pertenecían a la maestría en epidemiología (P < 0,05).
*Diferencia significativa: P < 0,05, X2 Pearson, MT: métodos tradicionales. DE: Desviación estándar.
En la Tabla 3 y en la Figura 2 se muestra que el tiempo de respuesta en minutos fue significativamente menor para los usuarios de EpiApp, en comparación con los usuarios de métodos tradicionales, y también se presenta que, el número de respuestas acertadas por grupo de estudio fue igual (P = 0,635).
Característica | Total | EpiApp | MT | Valor P* |
---|---|---|---|---|
n=176 | n=88 | n=88 | ||
Tiempo de respuesta, media (± DE) | 26,57 (10.42) | 23,99 (8,38) | 29,16 (11,61) | 0,005 |
Medicina | 25,21 (7,68) | 24,19 (7,30) | 26,24 (8,09) | 0,338 |
Especialización médico-quirúrgica | 23,64 (9,23) | 20,76 (8,42) | 26,52 (9,21) | 0,004 |
Máster en Epidemiología | 32,64 (11,84) | 29,24 (6,48) | 36,04 (14,84) | 0,109 |
Número de respuestas correctas, Media (± DE) | 10,35 (2,52) | 10,15 (2,77) | 10,55(2,23) | 0,635 |
Medicina | 9,88 (2,94) | 9,29 (2,95) | 10,48 (2,87) | 0,215 |
Especialización médico-quirúrgica | 11,23 (1,88) | 11,14 (2,20) | 11,31 (1,51) | 0,727 |
Máster en Epidemiología | 9,26 (2,59) | 9,20 (2,99) | 9,32(2,17) | 0,984 |
*Diferencia significativa: P < 0,05, X2 Pearson, MT: métodos tradicionales. DE: Desviación estándar.
La evaluación de la usabilidad de la aplicación según la escala MARS se presenta en la Tabla 4, donde se muestra que en el puntaje global fue de 4,04 (± DE 0,53); donde el puntaje de calidad específico para conciencia, conocimiento, actitudes, intención de cambio, búsqueda de ayuda y cambio de comportamiento fue mayor que 4 "bueno", mientras que el puntaje de calidad subjetiva fue de 3,57 (± DE 0,55).
Discusión
En el contexto de la epidemiología, existen aplicaciones móviles con potencial de facilitar el desarrollo de tareas en epidemiología, pero algunas carecen de procesos metodológicos rigurosos y estudios de su efectividad y usabilidad2,5,7. Para abordar esta preocupación decidimos diseñar EpiApp, una aplicación móvil para servir como herramienta de apoyo en la solución de problemas en epidemiología. Posteriormente, evaluamos preliminarmente su efectividad y usabilidad. Los resultados de la evaluación demostraron que la aplicación móvil diseñada resultó efectiva, al disminuir el tiempo para alcanzar los objetivos establecidos y sin comprometer la precisión en las respuestas. Además, la aplicación mostró un alto potencial en términos de usabilidad, lo que sugiere que podría ser una herramienta valiosa para profesionales de la salud en el campo de la epidemiología y contribuir al avance de la salud pública.
Observamos que la resolución de problemas epidemiológicos utilizando EpiApp disminuyó el tiempo para cumplir los objetivos (~5 minutos) sin comprometer el número de respuestas correctas, en comparación con el grupo MT. Mosquera et al.8, utilizando una aplicación para la interpretación de gases arteriales, reportaron una disminución considerable (media de 9,2 minutos P < 0,001) al utilizar una aplicación móvil. Sin embargo, es posible que las aplicaciones móviles deban validarse en cada región antes de su uso, ya que las diferencias económicas, sociales y culturales regionales pueden afectar los resultados. Golshah et al.9, compararon la efectividad del aprendizaje móvil basado en teléfonos inteligentes versus el aprendizaje basado en conferencias, y observaron que el aprendizaje móvil basado en teléfonos inteligentes tenía una efectividad comparable, e incluso ligeramente superior al aprendizaje basado en conferencias. Estos hallazgos consistentes indican los potenciales beneficios de la salud móvil en contextos de aprendizaje electrónico y atención médica.
La revisión sistemática de Rodríguez-Cubillo et al.10 destaca el impacto positivo del uso de aplicaciones móviles educativas en el aprendizaje de ciencias básicas, mostrando mejoras en el rendimiento, motivación y actitudes de los estudiantes, así como en el desarrollo cognitivo y habilidades visoespaciales. Por otro lado, Franz-Torres et al.11, señala que el uso de smartphones y tabletas en niños está asociado con el desarrollo de habilidades cognitivas clave y habilidades socioemocionales. Además, los estudios realizados por Ubhi H et al.12, y Yang J et al.13, han demostrado que ciertas aplicaciones, como la App SF28 (SmokeFree28) y la App Pain Guard, pueden ser efectivas en el abordaje del tabaquismo y el manejo del dolor en pacientes con cáncer, respectivamente. Estos hallazgos resaltan el potencial y la utilidad de las aplicaciones móviles en diferentes áreas de la educación y la atención médica.
Si bien las causas de la disminución del tiempo de respuesta podrían deberse a la rapidez de búsqueda y realización de tareas de EpiApp, la disminución del tiempo de respuesta que observamos en nuestra investigación también podría deberse a una disminución de la vacilación por las respuestas, generando una mayor confianza en los usuarios y ayudándoles a consolidar sus conocimientos, tal como se refleja en las respuestas de la evaluación de usabilidad, y como lo reportan otros autores, donde las aplicaciones móviles fueron efectivas para mejorar el aprendizaje, reducir la ansiedad, mejorar habilidades prácticas y generar una alta satisfacción14- 16. En conjunto, estos hallazgos sugieren que las aplicaciones móviles tienen un potencial significativo en la mejora del aprendizaje en distintos contextos de salud.
Oliveira et al.17 diseñaron y evaluaron "PhysioQuiz" para estudiantes de medicina e informan que, al igual que EpiApp, el uso de PhysioQuiz no produjo puntuaciones medias más altas. 0degaard et al.18, en una revisión sistemática y metaanálisis de ensayos aleatorizados y no aleatorizados que investigó la efectividad de los diseños de aprendizaje digital en la educación de fisioterapia, informaron que los diseños de aprendizaje digital en forma de aprendizaje combinado y aprendizaje a distancia fueron igual o más efectivos en comparación con MT, y hubo más beneficios para el aprendizaje de los estudiantes a través de aulas invertidas, sitios web, aplicaciones interactivas y videos producidos por los mismos estudiantes.
Pei y Wu19, también en una revisión sistemática y metaanálisis para saber si el aprendizaje en línea funciona mejor que el aprendizaje fuera de línea en la educación médica de pregrado, informaron que no hay evidencia de que el aprendizaje fuera de línea funcione mejor, mientras que el aprendizaje en línea demostró ventajas para mejorar el conocimiento y las habilidades de los estudiantes. La falta de identificación de un mayor número de respuestas correctas en nuestra investigación puede deberse a que la curva de aprendizaje no fue evaluada, la cual podría proporcionar mayor información20. Sin embargo, documentamos que en el primer uso de EpiApp no hubo compromiso (disminución) de las respuestas correctas, por lo que se justifican futuras investigaciones más rigurosas de la efectividad de EpiApp.
Valorar la usabilidad de los usuarios a los que se dirige la aplicación, específicamente, en el área de la salud, ofrece una perspectiva única de alto valor, como lo demuestran O'Connor et al.21, en su estudio de las perspectivas de los estudiantes de enfermería sobre el uso de aplicaciones móviles. Sin embargo, Johnson et al.7, realizaron una revisión exploratoria para identificar métodos y atributos de usabilidad en estudios de usabilidad de aplicaciones móviles para educación en salud, donde reportan que pocos estudios utilizaron cuestionarios probados psicométricamente. Por el contrario, esta investigación utilizó MARS, una escala validada para la evaluación de la calidad de las aplicaciones móviles en el sector de la salud6. Según la evaluación de la usabilidad de la EpiApp medida con la escala MARS, en general la aplicación tuvo una buena aceptación, pero no excelente, y con oportunidades de mejora principalmente en (A) compromiso (diversión, interés, adaptabilidad individual, interactividad). Oliveira et al.17, relatan que los estudiantes que utilizaron una aplicación móvil de fisiología la consideraron útil para el aprendizaje asistido (82,1 %) y la identificación de contenidos no aprendidos (78,6 %) y la consideraron una herramienta de autoevaluación (89,3 %), aunque el número de respuestas correctas no fue mayor.
El diseño metodológico y la evaluación de la usabilidad y efectividad de las aplicaciones móviles constituye una contribución importante a los procesos de aprendizaje basados en estándares internacionales de evaluación en el campo de la epidemiología y permite la evaluación crítica por pares en diferentes contextos. Desafortunadamente, esta práctica no se realiza con frecuencia, como lo muestran Fontaine et al.5, en su revisión sistemática y metaanálisis de la efectividad del e-Learning adaptativo para profesionales de la salud y estudiantes. La versatilidad y portabilidad de EpiApp en teléfonos inteligentes proporciona a los estudiantes el fácil acceso a información basada en evidencia, y les apoya en la toma de decisiones a través de diagramas de flujo de decisiones y calculadoras en epidemiología, convirtiéndose en una herramienta de utilidad para facilitar el aprendizaje y la aplicación de conceptos en epidemiología. Sin embargo, se requiere de estudios más rigurosos y mejoras continuas de la aplicación.
En esta investigación, la asignación aleatoria permitió controlar los factores de resultado que influyeron en el resultado, aislando así el efecto de la intervención. El método de evaluación fue estandarizado por pruebas validadas globalmente. Entre las limitaciones de este estudio, se relata que no se evaluó la curva de aprendizaje con el uso de la aplicación. Se describe que el grupo App no tuvo tiempo suficiente para conocer su funcionamiento, el diseño de aplicaciones es relativamente costoso, y la evaluación de la efectividad de la aplicación se realizó en una muestra muy seleccionada de estudiantes en salud, lo que limita la generalización de los resultados a otros contextos.
En conclusión, EpiApp se muestra como una herramienta potencialmente beneficiosa para estudiantes de epidemiología, permitiéndoles resolver problemas en esta disciplina en aproximadamente 5 minutos menos que los métodos tradicionales, sin comprometer la exactitud de las respuestas, especialmente para aquellos en especializaciones médico-quirúrgicas. En cuanto a la usabilidad, EpiApp obtuvo en general buenas calificaciones en la escala MARS, aunque se identificaron áreas de mejora, como la diversión, el interés, la adaptabilidad individual y la interactividad. Por lo tanto, EpiApp muestra potencial como herramienta de apoyo para estudiantes de epidemiología, pero se necesita investigación adicional para confirmar y mejorar sus beneficios y usabilidad.