Revista Española de Educación Médica Vol. 4 Nº 3 (2023)

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https://hdl.handle.net/10201/134711

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Ideación suicida y depresión en estudiantes de medicina enla pandemia
(Universidad de Murcia. Servicio de publicaciones, 2023) Guillén López, Otto Barnaby; Toscano Pacheco, Gloria Andrea
Hemos leído con sumo interés el estudio de García-Abajo et al quienes encontraronque 31,5% de estudiantes de medicina tenían posible depresión y un 17,3% de ideaciónsuicida en Madrid (España) en 2021 (1). Esto es algo preocupante, pero no es reciente. EnAlicante (España) ya se había reportado que el 60,9% de estudiantes presentabandepresión probable en el 2019 (2), lo cual muestra que la prevalencia de depresión enestudiantes de medicina podía ser ya elevada desde la época pre-pandemia de la COVID-19. Similares datos han sido descritos en una gran muestra de más de 5000 estudiantes deMedicina de toda España (3)
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Habilidades Blandas: una respuesta para la mejora de la atención de profesionales de la salud
(Universidad de Murcia. Servicio de publicaciones, 2023) Vargas, Rafael; Zaldivar Acosta, Marisa
La prevalencia de enfermedades crónicas no transmisibles como la diabetes y la obesidad está en aumento en Yucatán, México. Uno de los principales factores es el bajo índice de adherencia al tratamiento, el cual exige que los profesionales de la salud estén altamente capacitados para hacer frente a este reto. Entre las exigencias en la formación del personal sanitario se encuentra como principal característica el desarrollo de habilidades blandas o soft skills, las cuales no son estimadas en el proceso de enseñanza formal, sino que se dan a través de la experiencia. Las soft skills son educables y permiten que los profesionales ofrezcan un servicio integral que sea centrado en la atención del paciente y su contexto. Las soft skills como la empatía, la comunicación efectiva y el trabajo colaborativo harán posible que el profesional de salud detecte las áreas de oportunidad en donde se puede intervenir para mejorar la adherencia al tratamiento y que ésta se traduzca en la mejora de la salud del paciente
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Revisión bibliográfica de los métodos de evaluación de la entrevista clínica en ciencias de la salud
(Universidad de Murcia. Servicio de publicaciones, 2023) García Quintana, Marlene; López Mendoza, Yesenia; Álamo Arce, Daniel David; García Rodríguez, Irene; Etopa Bitata, María del Pilar; Medina Ramírez, Raquel Irina
La entrevista clínica se considera de gran importancia en la educación de los profesionales de la salud para que estos posean las habilidades necesarias para afrontar con éxito la relación terapeuta-paciente. Los objetivos de esta revisión bibliográfica exploratoria consisten en averiguar si, en la literatura actual, existen métodos de evaluación de forma escrita que permitan medir la entrevista clínica en Fisioterapia y en otras carreras de Ciencias de la Salud como Medicina o Enfermería. Y como segundo objetivo, si coinciden los métodos de evaluación utilizados en cada una de ellas, observando, además, la posible existencia o no desigualdades entre las mismas. Se revisó la información existente en los buscadores PubMed, Cochrane, PEDro, Google Académico o ScienceDirect, entre otros. Se utilizaron estudios realizados entre los años 2000 y 2020. Finalmente se aplicaron los criterios de inclusión y exclusión mediante la Declaración PRISMA. Se encontraron un total de 9 trabajos que expresan la existencia de cuestionarios o escalas en las titulaciones anteriormente referidas (Medicina, Enfermería y Fisioterapia) y nos permiten ver las diferencias entre unos métodos y otros. Además, la escala PRISMA aporta información de calidad que nos permite observar las similitudes y diferencias en cuanto al contenido de los artículos. Existe evidencia disponible en las distintas disciplinas y en todas ellas existe una coincidencia en cuanto a los cuestionarios o escalas utilizados. Se necesita mayor investigación futura en este campo, sobre todo en Fisioterapia
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Los sinónimos universales del habla de Habermas en la relación médico – paciente
(Universidad de Murcia. Servicio de publicaciones, 2023) Torres Belma, Alberto
En las Ciencias Sociales, es conocido el aporte del Sociólogo alemán Jürgen Habermas en el ámbito de la acción comunicativa, en donde básicamente se concibe la comunicación como aquel componente que crea significados y realidades. En dicho proceso es fundamental la intersubjetividad como condición para el entendimiento (1). Dicha acción se enmarca, entonces, en la teoría de la acción comunicativa, cuyo postulado es que la interacción social del ser humano pasa de estar basada en ritos y en lo sagrado a la potencia del signo lingüístico. En la interacción deben estar involucrados al menos dos sujetos que establezcan una conversación en la que puedan entenderse (2). Por ello, es relevante que dentro de la formación de un/a médico/a se enfaticen los aspectos comunicativos entendiendo el vínculo que se establecerá con los pacientes, con lo cual nos remitimos a los Sinónimos Universales del Habla de Habermas. Estos son entendidos como los requisitos mínimos para que una comunicación sea efectiva, a partir de 4componentes: inteligibilidad, que implica entender lo que el interlocutor comunica; verdad, que remite a una realidad objetiva, lo que involucra el manejo de datos y posesión de ciertos conocimientos; rectitud, es decir, actuar de acuerdo a un contexto normativo; y veracidad, que consiste en ser sincero en la comunicación (en otras palabras, decir la verdad). Su carácter de universales se atribuye en la medida en que son adecuados en cualquier lengua (3)
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Inteligencia artificial y heridas: avances, limitaciones y perspectivas en la educación médica
(Universidad de Murcia. Servicio de publicaciones, 2023) Sánchez Martínez, Diego Andrés; Saenz López, José David; Vega Santana, Davinson; Diaz Chaker, William
Desde que John McCarthy describió el concepto de inteligencia artificial (IA) hace más de 60años, su aplicación en el campo de la medicina ha sido ampliamente pronosticada (1). La IA, especialmente el aprendizaje automático ó Machine learning (ML), ha encontrado aplicaciones en diversas especialidades médicas, incluyendo diferentes ramas de la cirugía, incluyendo: oftalmología, dermatología y cardiología (2). En este contexto, las otras ramas de la medicina también han experimentado un creciente interés en el uso de la IA para la predicción de patologíasy la interpretación automatizada de imágenes médicas (3-4)

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