Inteligencia Artificial en la elaboración de diagnósticos de Enfermería: estudio cuasi-experimental

Juan Leonardo Pacios Dorado, Miguel Enrique Barroso Fontanals, Raiza Fernández Sosa, Elda Rosa Hernández Safonts, Rocío Noelia Moreno Domínguez

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 implementación estructurada de la inteligencia artificial constituye un recurso pedagógico eficaz para elevar la calidad del aprendizaje de competencias clínicas complejas en estudiantes de Enfermería, sin fomentar el plagio. Estos hallazgos son relevantes para la innovación curricular en la educación de Enfermería en América Latina.

Palabras clave

inteligencia artificial generativa, enfermería, estudiantes de enfermería, terminología normalizada de enfermería.

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