En mayo, la Universidad Federal de Minas Gerais (UFMG) comenzó a implementar Practicum Script como actividad formativa en quinto y sexto de la carrera de Medicina. La institución pública, líder en Brasil en lo relativo a educación e investigación científica, ha adoptado esta plataforma en línea de formación y evaluación del razonamiento clínico, que usa casos clínicos reales, para preparar a sus estudiantes para la etapa clínica en un entorno seguro. Para la coordinadora del laboratorio de simulación, la profesora Maria do Carmo Barros de Melo, «el uso de Practicum Script de forma longitudinal es interesante y relevante, permitiendo añadir contenido gradualmente».
La Universidad pilotará practicum script durante dos años con alrededor de 1.200 estudiantes, con el objetivo de fomentar las habilidades cognitivas y la autonomía de los estudiantes para la toma de decisiones clínicas
Según una encuesta publicada por el Instituto de Estudios Complementarios de Salud de la UFMG, casi 55.000 personas mueren cada año en Brasil debido a errores médicos (¡el equivalente a seis por hora!). La Prof. Barros de Melo es consciente de que la mayoría de estos errores médicos no se deben a conocimientos inadecuados, sino a fallos cognitivos, principalmente en situaciones de incertidumbre. Por eso, con el fin de preservar la seguridad del paciente y reforzar la competencia clínica desde una fase temprana, planteó a su universidad poner a prueba el juicio clínico de sus estudiantes en entornos de alta fidelidad de medicina interna.
La UFMG ha firmado un acuerdo con la Fundación Practicum (Madrid, España) para llevar a cabo una experiencia piloto de dos años con alrededor de 1.200 estudiantes, en virtud del que se prevé que Practicum Script fomente las habilidades cognitivas y la autonomía de los estudiantes para la toma de decisiones clínicas, a través de la repetición, el feedback inmediato y la reflexión sobre las acciones. El enfoque longitudinal estandarizado, aplicable a todo el ciclo clínico, ayuda a identificar errores y reducir sesgos, a la vez que se asimilan conocimientos y conocimientos relevantes, en relación con evidencias científicas y medicina basada en la experiencia.
La Prof. Barros de Melo confía en que esta metodología refuerce la maduración clínica de los alumnos, al ofrecerles auténticos retos de la práctica diaria. Los contenidos médicos de esta experiencia, dirigida a evaluar el impacto educativo de Practicum Script, así como el nivel de satisfacción con la metodología entre el profesorado y los estudiantes, han sido validados por expertos locales y recientemente auditados por personal de la UFMG para asegurar su relevancia en Brasil. Los resultados del estudio se publicarán en una revista internacional de educación médica.
Para complementar este aprendizaje autorregulado, la UFMG ha planificado un calendario de sesiones informativas clínicas posteriores a la simulación. El objetivo principal de estas sesiones es animar a los estudiantes a pensar de forma crítica y mejorar su retención de conocimiento mediante el aprendizaje a través de la discusión de los acontecimientos y la orientación de mentores. Para ello, un grupo selecto de profesores está utilizando Practicum Mentoring, una solución digital para el desarrollo de debates clínicos, utilizando métodos mayéuticos, con especial atención a la deconstrucción de errores.
La competencia aumenta con la práctica
Los pacientes virtuales aceleran la curva de aprendizaje en la enseñanza de la medicina. Al enfrentarse a casos basados en historiales clínicos reales, en los que deben pedir pruebas, proporcionar tratamientos y diagnosticar enfermos formulando sus propias hipótesis en texto libre, los alumnos adquieren las habilidades necesarias para atender a pacientes en carne y hueso. De este modo, los aprendices ejercitan su capacidad de resolución de problemas y aprenden de sus errores de forma controlada. Además, la exposición a una amplia gama de condiciones clínicas y escenarios complejos los ayuda a prepararse mejor para la práctica asistencial (más allá de los pacientes estadísticos, los casos de libro y las soluciones algorítmicas de respuesta única).
