Este trabajo detalla el desarrollo y la validación de la usabilidad de una aplicación web diseñada para digitalizar registros de consultas prenatales de bajo riesgo. La herramienta fue desarrollada para optimizar la documentación de la información clínica, automatizar los cálculos obstétricos y mejorar la continuidad de la atención materna, abordando las limitaciones inherentes al registro manual.
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Artículo de investigación
Una plataforma web para registros médicos prenatales de bajo riesgo que integra la gestión digital de la atención y la validación de la usabilidad con profesionales sanitarios
En este artículo
Resumen
Resumen
La calidad y completitud de los registros prenatales son fundamentales para garantizar una atención materna y fetal eficaz. Sin embargo, el uso convencional de manuales impresos para documentar las consultas prenatales introduce limitaciones significativas, incluyendo entradas incompletas, ilegibilidad y el riesgo de daño o pérdida física. Estas limitaciones pueden comprometer la continuidad de la atención y la fiabilidad de la información clínica. Para mitigar estos problemas, este trabajo presenta el desarrollo y la evaluación preliminar de usabilidad de una aplicación web diseñada para digitalizar y optimizar los registros de consultas prenatales. El objetivo del protocolo es proporcionar un sistema digital estructurado y eficiente para registrar, consultar y gestionar datos prenatales, integrando cálculos obstétricos automatizados y herramientas de visualización para apoyar la toma de decisiones clínicas. Los requisitos del sistema se identificaron mediante un análisis basado en la literatura de las mejores prácticas en documentación de cuidados prenatales y sistemas de información sanitaria. La solución propuesta se implementó como una aplicación web adaptada que cumplía con los estándares de usabilidad y accesibilidad para facilitar la integración en los flujos de trabajo clínicos rutinarios. La evaluación de usabilidad involucró a profesionales sanitarios con experiencia previa utilizando el manual impreso. Los datos cuantitativos se recopilaron utilizando la escala de usabilidad del sistema (SUS), mientras que los conocimientos cualitativos se obtuvieron mediante entrevistas semiestructuradas. La solicitud alcanzó una puntuación media SUS de 77,50, lo que indica buena usabilidad y aceptación. Los participantes destacaron la relevancia del sistema para la práctica clínica, su potencial para reducir errores y su capacidad para mejorar la continuidad y calidad de la atención prenatal. Los hallazgos demuestran que el protocolo propuesto muestra efectivamente potencial para alinear la documentación digital con las necesidades operativas de los profesionales de la salud prenatal. El sistema alcanzó una puntuación media de 77,5 en la escala de usabilidad, superando el umbral de la industria de 68 e indicando una buena aceptación de usabilidad entre los profesionales evaluados. Estos hallazgos sugieren que la plataforma propuesta es un enfoque viable y aceptable para el usuario para digitalizar los historiales de salud prenatales.
Introducción
En Brasil, la atención prenatal es una política clave de salud pública para promover el bienestar maternoe infantil 1. Un seguimiento prenatal adecuado abarca múltiples dimensiones de la atención, incluyendo acciones clínicas como exámenes e inmunizaciones, así como el apoyo a las necesidades sociales y emocionalesde la paciente 2. En este contexto, el Historial de Salud de la Mujer Embarazada sirve como documento oficial utilizado para registrar y monitorizar los datos clínicos durante todo el embarazo3.
A pesar de su importancia, la versión impresa del historial médico presenta limitaciones significativas, incluyendo entradas manuscritas propensas a errores, incompletitud, ilegibilidad y problemas relacionados con la pérdida o daño en documentos4. Estas deficiencias cargan a los profesionales sanitarios con tareas administrativas y dificultan la continuidad de la atención. La baja calidad de los datos prenatales afecta negativamente a la seguridad del paciente y a la toma de decisiones informada, reduciendo finalmente la eficacia de las acciones de atención primaria. Estudios previos han demostrado una asociación directa entre la calidad de la atención prenatal y los resultados neonatales, mostrando que un seguimiento insuficiente está correlacionado con el parto prematuro y el bajo peso alnacer 5.
A nivel mundial, la Organización Mundial de la Salud (OMS) enfatiza que la transformación digital en la salud materna es una prioridad estratégica para alcanzar los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), en particular el ODS 3, que tiene como objetivo garantizar vidas saludables y promover el bienestar de todoslos 6,7. La Estrategia de Salud Digital de la OMS 2020–2025 aboga por adoptar sistemas digitales interoperables para mejorar la coordinación de la atención, la calidad de los datos y la continuidad entre los servicios sanitarios. En varios países, se han implementado con éxito historias clínicas maternas electrónicas para mejorar la toma de decisiones basada en datos, la detección temprana de complicaciones y la integración entre atención primaria y especializada 8,9.
La implementación de estas tecnologías contribuye a reducir las tasas de mortalidad materna y neonatal, que siguen siendo altas en países de ingresos bajos y medios a pesar de los esfuerzos globales. Las herramientas digitales permiten compartir datos en tiempo real, alertas automáticas para embarazos de alto riesgo y reportes estandarizados, cruciales para mejorar la calidad y seguridad de la atención prenatal. Además, el diseño centrado en el usuario y la validación de usabilidad se reconocen como componentes críticos para garantizar la adopción y sostenibilidad a largo plazo de los sistemas de información sanitaria10,11.
Dadas estas retades globales y nacionales, el desarrollo de sistemas tecnológicos para optimizar la gestión de la información clínica se ha vuelto cada vez más relevante. Estas herramientas buscan aliviar a los profesionales sanitarios de las tareas manuales de registro registrado, permitiéndoles centrarse en la atención directa alpaciente 12. Este estudio presenta el desarrollo y la evaluación preliminar de usabilidad de un prototipo de software basado en la web para digitalizar los historiales de salud de mujeres embarazadas, diseñado específicamente para embarazos de bajo riesgo. El sistema fue desarrollado con énfasis en la organización y accesibilidad de datos clínicos, siguiendo una arquitectura limpia13 y un enfoque de diseño centrado enel usuario 14. El objetivo es presentar los resultados de las pruebas de usabilidad realizadas con profesionales sanitarios para validar la admisión de pacientes, los flujos de trabajo de consulta y los procesos individualizados de seguimiento.
Hasta donde sabe la autora, este es uno de los primeros estudios en combinar una arquitectura de software basada en dominios y fundamentada clínicamente basada en Diseño Dirigido por Dominio y Arquitectura Hexagonal con un protocolo estructurado de evaluación de usabilidad aplicado específicamente a la digitalización del historial sanitario de la embarazada brasileña en entornos prenatales de bajo riesgo. Las principales contribuciones de este trabajo incluyen el desarrollo de un sistema de atención prenatal basado en la web, diseñado para digitalizar el historial de salud de la embarazada en embarazos de bajo riesgo, mejorando así la gestión, accesibilidad y fiabilidad de los datos clínicos en entornos de atención primaria. Además, el estudio presenta una evaluación preliminar de usabilidad realizada con profesionales sanitarios, con resultados que sugieren que el sistema puede mejorar la eficiencia del flujo de trabajo, reducir errores de documentación y apoyar una atención materna más centrada en el paciente y basada en datos.
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Protocolo
Este estudio incluyó una evaluación de usabilidad en la que los profesionales sanitarios ofrecieron opiniones profesionales sobre un prototipo de software. No se recogieron datos personales, clínicos ni identificables de los participantes, y todos los registros de los pacientes utilizados durante las sesiones eran ficticios. Como el estudio no representaba riesgos para los participantes ni recogía datos sensibles, se consideró exento de la revisión formal del comité de ética. Todos los participantes fueron informados de los objetivos del estudio y dieron su consentimiento verbal antes de participar.
La interfaz web metodológica propuesta en este trabajo se estructuró para garantizar un proceso reproducible para el diseño, desarrollo y evaluación de la aplicación propuesta de atención prenatal basada en herramientas. El proceso se organizó en fases secuenciales que abarcan análisis de requisitos15, prototipado, definición de arquitectura del sistema, implementación y evaluación de usabilidad. Esta estructura propuesta permitió el desarrollo de una herramienta digital robusta, orientada al usuario y consciente del contexto para apoyar la optimización de la documentación de la atención prenatal y la toma de decisiones clínicas, véase la Figura 1.
Figura 1: Modelo de proceso de desarrollo que ilustra las cinco fases secuenciales adoptadas en este estudio. (1) Análisis de Requisitos, que comprende revisión de la literatura y sesiones de co-diseño con un experto en el dominio; (2) Prototipado, que implica validación de wireframes de baja fidelidad; (3) Definición de Arquitectura, basada en los principios de Diseño Dirigido por Dominio y Arquitectura Hexagonal; (4) Implementación, cubriendo el desarrollo frontend, backend y bases de datos; y (5) Pruebas de Usabilidad, realizadas con cinco profesionales sanitarios utilizando la Escala de Usabilidad del Sistema y el protocolo de pensamiento en voz alta. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.
Requisitos del sistema
La fase de requisitos del sistema tenía como objetivo identificar las necesidades funcionales y operativas esenciales para el desarrollo de la solicitud propuesta de atención prenatal. El proceso de elicitación de requisitos combinó una revisión estructurada de la literatura con sesiones de co-diseño realizadas con una enfermera obstétrica especialista en cuidados prenatales primarios. La revisión se realizó en SciELO, PubMed/MEDLINE y Scopus, utilizando cadenas de búsqueda que combinan: ("cuidado prenatal" O "cuidado prenatal") Y ("salud digital" O "historial electrónico de salud" O "sistema de información sanitaria") Y ("usabilidad" O "diseño centrado en el usuario"). Se consideraron estudios publicados en inglés y portugués que examinaban herramientas digitales para la documentación prenatal o la evaluación de la usabilidad de sistemas de información sanitaria. La revisión bibliográfica ayudó a identificar las limitaciones en el historial clínico en papel y estableció los parámetros clínicos a digitalizar. Las sesiones de co-diseño incluyeron entrevistas estructuradas y prototipos colaborativos de baja fidelidad, en los que el experto del dominio validó la secuencia lógica de la introducción de datos y la relevancia clínica de cada característica del sistema antes de su implementación. Un resultado central de este proceso fue el establecimiento de un lenguaje ubicuo, un vocabulario compartido entre el equipo de desarrollo y el experto clínico, asegurando que términos específicos de dominio como 'Admisión del paciente', 'Edad gestacional', 'Altura uterina' y 'Frecuencia cardíaca fetal' se reflejaran consistentemente tanto en la interfaz de usuario como en el modelo de dominio del sistema. Este enfoque redujo la brecha entre los requisitos clínicos y la solución implementada y validó los dos módulos principales.
Para los fines de este sistema, un embarazo de bajo riesgo se define conforme a las directrices del Ministerio de Salud de Brasil (en portugués, Cadernos de Atenção Básica. Nº 32, 2012) como un embarazo sin condiciones maternas preexistentes (por ejemplo, hipertensión, diabetes mellitus, enfermedades autoinmunes), sin complicaciones obstétricas durante el seguimiento prenatal y sin anomalías fetales identificadas durante las consultas. Los pacientes clasificados como de alto riesgo están fuera del alcance de este sistema y deben ser derivados a cuidados materno-fetales especializados.
A partir de los hallazgos, se establecieron dos módulos principales: (i) el módulo de consulta y (ii) el módulo de seguimiento. Cada módulo fue diseñado para reflejar rutinas clínicas reales, promoviendo una navegación intuitiva y una entrada eficiente de datos durante la atención al paciente. El módulo de consulta abarca varios casos de uso clave alineados con el proceso típico de consulta prenatal. La funcionalidad de ingreso de pacientes permite el registro de nuevos pacientes introduciendo su nombre completo, número de tarjeta sanitaria nacional (CNS) y fecha de la última menstruación (LMP). Las especificaciones de campo, los requisitos de formato y las reglas de validación aplicadas tanto a nivel de cliente como de servidor se detallan en la Tabla 1. Para garantizar la integridad de los datos, el sistema impide automáticamente entradas duplicadas basadas en el identificador CNS. La función Start Consultation permite a los profesionales sanitarios iniciar una nueva consulta para un paciente ya registrado, redirigiendo al usuario a la interfaz de consulta.
| Campo | Formato | Regla de validación | Ejemplo |
| Nombre del paciente | Texto libre | Mínimo de 3 caracteres; solo caracteres alfabéticos y espacios. | "María da Silva" |
| CNS (Nacional Tarjeta de Salud) | 15 numéricos dígitos | Validado usando un algoritmo basado en Luhn; debe ser única para cada paciente. | “70000000 0000001” |
| Fecha de LMP | DD/MM/AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA | No debe ser una fecha futura y debe caer dentro de las 42 semanas antes de la fecha actual. | “01/01/2026” |
Tabla 1: Especificaciones del campo de admisión del paciente, requisitos de formato y reglas de validación. Los campos se organizan según los requisitos demográficos, de identificación y de registro clínico para garantizar la incorporación estandarizada de los pacientes y la coherencia de los datos durante la admisión prenatal.
El flujo de trabajo de la consulta sigue un proceso secuencial y estructurado diseñado para apoyar una gestión eficiente de la atención prenatal. Primero, el profesional sanitario accede a la lista principal de pacientes y localiza al paciente objetivo por nombre o número CNS mediante la función de búsqueda. Tras seleccionar al paciente, el profesional inicia la consulta haciendo clic en "iniciar consulta". En esta fase, el sistema crea un nuevo registro de consulta vinculado al paciente seleccionado y redirige al usuario a la interfaz de consulta, que está organizada en cuatro secciones: examen físico, análisis de laboratorio, ecografía y resumen.
Durante la fase de examen físico, el profesional registra parámetros clínicos generales, como peso, altura, presión arterial y quejas informadas, así como parámetros obstétricos, incluyendo la altura uterina y la frecuencia cardíaca fetal. El sistema calcula y muestra automáticamente el índice de masa corporal y la edad gestacional para facilitar la toma de decisiones clínicas. En la sección de pruebas de laboratorio, los resultados de los exámenes basados en el trimestre pueden registrarse a través de los controles de entrada correspondientes, mientras que los exámenes completados y pendientes se distinguen visualmente para facilitar el seguimiento de los protocolos prenatales.
Cuando esté disponible, la información de la ecografía también puede incorporarse a la consulta. El profesional puede acceder al área de registro ecográfico y completar el formulario correspondiente con los datos del informe. Una vez introducida toda la información relevante, la consulta se finaliza mediante la función de presentación. El sistema valida entonces los campos requeridos y, si el proceso se completa con éxito, redirige al usuario a la pantalla de seguimiento del paciente.
La pantalla de seguimiento ofrece una visión consolidada de la historia clínica del paciente, incluyendo gráficos de tendencias para índice de masa corporal y altura uterina, así como una lista cronológica de consultas previas. Esta estructura permite un seguimiento continuo de la salud materna durante toda la atención prenatal.
Dentro del flujo de trabajo de consulta, se implementaron características específicas para apoyar el registro de datos clínicos y diagnósticos. La sección de examen físico permite documentar parámetros generales y obstétricos siguiendo protocolos estandarizados de medición clínica. El peso se registra en kilogramos (rango aceptable: 30–200 kg) y altura en metros (rango aceptable: 1,00–2,50 m), calculando automáticamente el IMC como peso (kg) / altura2 (m2). La presión arterial se registra en mmHg como valores sistólicos/diastólicos (por ejemplo, 120/80 mmHg), siguiendo la medición estándar de esfigmomanometría con el paciente sentado. La altura uterina (altura fundal) se mide en centímetros desde la sínfisis púbica hasta el fondo uterino usando una cinta métrica no elástica con la paciente en decúbito dorsal (rango aceptable: 16–40 cm, dependiente de la edad gestacional). La frecuencia cardíaca fetal se registra en latidos por minuto (rango normal: 110–160 lpm). Campos adicionales incluyen la presentación fetal (cefálica/de nalgas/transversa) y la notación de edema o exantema cuando está presente.
La interfaz de pruebas de laboratorio permite registrar los resultados de los resultados por trimestre, con indicadores visuales que muestran exámenes completados y pendientes para evitar redundancias. El sistema soporta la documentación de los exámenes prenatales estándar recomendados por el Ministerio de Salud de Brasil, organizados por trimestre gestacional según se detalla en la Tabla 2. El módulo de ultrasonido es opcional y se activa cuando hay datos de la prueba ecográfica disponibles para su documentación. Los campos incluyen la fecha de examen (DD/MM/AAA), la edad gestacional en el examen basada en la LMP (semanas), la edad gestacional determinada por biometría por ecografía (semanas), el peso fetal estimado (gramos), la localización placentaria (anterior/posterior/fundal/lateral) y la evaluación del líquido amniótico. La discrepancia entre las estimaciones de edad gestacional basadas en la LMP y las basadas en ultrasonidos se conserva en el registro para apoyar la toma de decisiones clínicas respecto a la revisión de la fecha estimada de parto. Todos los campos, excepto la fecha del examen, son opcionales.
| Examen | 1º Trimestre | 2º Trimestre | 3º Trimestre |
| ABO/Rh | Obligatorio | – | – |
| Glucosa en sangre en ayunas | Obligatorio | – | – |
| Prueba oral de tolerancia a la glucosa | Obligatorio | – | – |
| Sífilis — Prueba Rápida | Obligatorio | – | – |
| VDRL | Obligatorio | – | – |
| Prueba de Coombs Indirecta | Obligatorio | – | – |
| VIH / Anti-VIH | Obligatorio | Repito | – |
| Hepatitis B (HBsAg) | Obligatorio | Repito | – |
| Toxoplasmosis | Obligatorio | Repito | Repito |
| Hemoglobina / Hematócrito | Obligatorio | Repito | Repito |
| Análisis de orina (EAS) | Obligatorio | Repito | Repito |
| Cultivo de orina | Obligatorio | Repito | Repito |
Tabla 2: Exámenes prenatales estándar de laboratorio apoyados por el sistema, organizados por trimestre gestacional. Los exámenes se agrupan según los periodos recomendados de seguimiento prenatal para apoyar la adhesión al protocolo y facilitar el seguimiento longitudinal de la salud materna.
Finalmente, la funcionalidad de consulta final consolida y guarda todos los datos registrados, redirigiendo automáticamente al profesional a la pantalla de seguimiento del paciente, donde está disponible un resumen integrado de la información sanitaria del paciente. El informe de seguimiento presenta una visión consolidada de la historia clínica, los resultados de laboratorio y las tendencias gráficas de parámetros clave como el índice de masa corporal (IMC) y la altura uterina, apoyando un cuidado materno continuo y basado en datos.
El sistema calcula automáticamente tres parámetros obstétricos clave desde la última fecha de la menstruación (LMP) introducida en el momento del ingreso del paciente. La edad gestacional (GA) en semanas se calcula como la diferencia de días entre la fecha actual y la fecha de última generación dividida por siete: GA = (Fecha actual − PMM) / 7. La fecha estimada de vencimiento (EDD) se obtiene añadiendo 280 días (40 semanas) al PMM: EDD = EMP + 280 días. El índice de masa corporal (IMC) se calcula a partir del peso (kg) y la altura (m) registrados durante el examen físico:
(1)
Estos cálculos se realizan automáticamente al introducir datos, eliminando el cálculo manual y reduciendo los errores de transcripción.
Tecnologías y arquitectura del sistema
El sistema se desarrolló siguiendo una arquitectura cliente-servidor, en la que una interfaz web interactúa con un servicio backend a través de una APIRESTful 17. Este enfoque permite modularidad, escalabilidad e interoperabilidad, asegurando que el sistema pueda ampliarse o integrarse con otros sistemas de información sanitaria en el futuro. La Figura 2 ilustra el diagrama entidad–relación (ER) de la aplicación, destacando las entidades principales, paciente, consulta, examen y ecografía, y sus respectivas asociaciones. La entidad paciente actúa como núcleo del modelo, manteniendo datos personales e identificativos vinculados a múltiples consultas. Cada registro de consulta, a su vez, está asociado a un conjunto de exámenes y entradas opcionales de ecografía, lo que permite un seguimiento longitudinal detallado de los parámetros de salud materna. Esta estructura relacional permite la organización coherente de los datos clínicos y apoya la generación de informes de seguimiento consolidados, facilitando una gestión integral y continua de la atención prenatal. Cada entidad utiliza una clave primaria UUID e implementa la eliminación suave mediante un campo dedicado deletedAt ., asegurando la trazabilidad de los datos sin eliminación permanente. Las restricciones clave incluyen: el campo CNS en la entidad del paciente se aplica como único a nivel de base de datos, evitando el registro duplicado de pacientes; Los signos vitales de consulta (peso, altura, altura uterina) se almacenan en tipos decimales para preservar la precisión clínica; y la entidad Ultrasonido es totalmente opcional, vinculada al paciente por identificador sin una restricción obligatoria de clave foránea. La definición completa del esquema, incluyendo todos los tipos de campos y restricciones, está disponible en el repositorio público en https://github.com/caderneta-digital-da-gestante/api.
Figura 2: Diagrama entidad–relación (ER) de la base de datos del sistema. Se representan cuatro entidades principales: Paciente (almacena datos de identificación y base obstétrica, incluyendo el número de SNC y la fecha de la PMR), Consulta (vinculada a cada visita del paciente), Examen (resultados de análisis de laboratorio trimestrales asociados a cada consulta) y Ecografía (datos ecografías opcionales vinculados a cada consulta). Un paciente puede tener varias consultas; cada consulta puede estar asociada a varios exámenes y cero o uno solo de ecografía. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.
El backend se implementó utilizando Node.js como entorno de ejecución, combinado con el marco Express.js para una gestión eficiente de rutas y solicitudes HTTP. La persistencia de datos se gestionaba a través del sistema de gestión de bases de datos relacional PostgreSQL, elegido por su robustez y cumplimiento de los principios ACID. Para facilitar el acceso a bases de datos y garantizar la seguridad de tipos, se adoptó la biblioteca ORM Prisma, que permitió una interacción eficiente y mantenible entre la lógica de la aplicación y la capade datos 18.
El frontend se construyó usando React junto con el framework Next.js para proporcionar una interfaz web rápida, responsiva y optimizada para motores de búsqueda. La interacción del usuario y la gestión de formularios se implementaron usando React Hook Form para la gestión de estados y Zod para la validación basada en esquemas, asegurando la consistencia de los datos y reduciendo errores de entrada. La obtención y caché de datos en el lado del cliente eran gestionadas por TanStack Query, lo que permitía un rendimiento optimizado y la sincronización en tiempo real con el backend.
Para el control de versiones y el despliegue, el proyecto utilizó git y github, siguiendo el estándar convencional de commits para mantener un historial de desarrollo claro y rastreable. El despliegue siguió un enfoque contenedorizado. Los requisitos previos incluyen Docker 27.x, una cuenta Vercel (frontend) y una cuenta Render (backend y base de datos). El backend requiere un archivo .env con dos variables de entorno: DATABASE_URL (cadena de conexión PostgreSQL proporcionada por Render) y DIRECT_URL (URL de conexión directa para migraciones a Prisma). Para desplegar el backend, la imagen Docker se construye con la API cdg-api de compilación de docker -t y se impulsa a Render como un servicio web, con el nodo de comando start dist/index.js y la variable de entorno API_PORT activada. El frontend se despliega en Vercel conectando el repositorio gitHub a través del panel de control de Vercel; la variable de entorno NEXT_PUBLIC_API_URL debe estar configurada como la URL del backend Render. Las migraciones a bases de datos se aplican mediante el despliegue de migración prisma en el primer despliegue.
En cuanto a la seguridad y privacidad de los datos, el prototipo actual no implementa autenticación por parte del usuario final, reflejando su naturaleza en fase inicial. Los datos del paciente se almacenan en una base de datos PostgreSQL alojada en la infraestructura cloud de Render, con el acceso a la base de datos restringido por credenciales a nivel de entorno no expuestas en el código fuente. Para los fines de este estudio de usabilidad, todos los registros de pacientes utilizados durante las sesiones de prueba eran ficticios; No se recogieron ni procesaron datos reales de los pacientes. La autenticación y el control de acceso se identifican como requisitos para una versión futura lista para producción, junto con la evaluación de cumplimiento conforme a la Ley General Brasileña de Protección de Datos (LGPD — Ley nº 13.709/2018).
El sistema implementa validación tanto del lado del cliente como del lado del servidor. En la interfaz frontal, React Hook Form con esquemas Zod impide la presentación del formulario cuando los campos requeridos están vacíos o están mal formateados, mostrando mensajes de error en línea. En el backend, todas las solicitudes entrantes se analizan y validan mediante esquemas Zod antes de llegar a la capa de dominio; las entradas inválidas devolven HTTP 400 con una respuesta de error estructurada que indica el campo y el mensaje afectados. La validación a nivel de dominio se aplica mediante objetos de valor: el campo CNS se valida para longitud, formato solo dígito y algoritmo de suma de comprobación (que soporta tanto CNS permanente que comienza con los dígitos 1–2 como CNS provisional que comienza con 7–9). Las entradas duplicadas del CNS son rechazadas a nivel de base de datos mediante una restricción única. En caso de errores de dominio, la API devuelve HTTP 400 con un mensaje de error descriptivo; las operaciones exitosas devuelven HTTP 201 (creación) o HTTP 200 (recuperación).
Pruebas de usabilidad
La evaluación de usabilidad del sistema se realizó utilizando la escala de usabilidad del sistema (SUS) para obtener una medida cuantitativa de la satisfacción del usuario y la usabilidadgeneral 19,20. Se diseñaron escenarios y tareas representativas basándose en actividades típicas realizadas con el historial médico físico de la mujer embarazada, asegurando que la prueba reflejara flujos de trabajo clínicos del mundoreal 21.
La evaluación constó de ocho tareas que cubrían el flujo de trabajo completo de la consulta prenatal, tal como se describe en la Tabla 3.
| Tarea | Instrucción impartida al participante | Criterios de éxito |
| 1 | ¿Cómo empezarías una consulta para el paciente X? | Localiza al paciente en la lista o barra de búsqueda → haz clic en "Iniciar consulta". |
| 2 | ¿Qué pasos seguirías para introducir los datos del examen físico y obstétrico del paciente X? | Accede a la pestaña de Examen Físico → completa los campos requeridos → haz clic en Siguiente o ve a otra pestaña. |
| 3 | ¿Qué pasos seguirías para añadir un examen de laboratorio durante la consulta y verificar los datos introducidos? | Accede a la pestaña de Exámenes → haz clic en "+" para el examen y el trimestre → completa el formulario → haz clic en Guardar → haz clic en Ver. |
| 4 | ¿Qué pasos seguirías para registrar el resultado de una ecografía? | Accede a la pestaña de Ecografía → haz clic en "Recibir Ecografía" → completa el formulario. |
| 5 | ¿Qué pasos seguirías para finalizar la consulta? | Asegúrate de que el formulario sea válido → haz clic en Enviar. |
| 6 | ¿Cómo monitorizarías la progresión del estado nutricional y la curva de crecimiento uterino del paciente Y? | Vuelve a la página principal → localiza al paciente Y → haz clic en "Caderneta" → accede a la pestaña de Información → ver las historias. |
| 7 | ¿Puedes mostrarme qué exámenes de laboratorio ya se han realizado para el paciente Y? | Accede a la Caderneta del paciente Y → ve a la pestaña de Exámenes. |
| 8 | ¿Cuántas consultas ha tenido el paciente Y y puedes ver los detalles de una? | Accede a la pestaña de Consultas → haz clic en "Ver detalles". |
Tabla 3: Tareas de evaluación de usabilidad y criterios de éxito. Las tareas están estructuradas para evaluar las funcionalidades centrales del sistema, incluyendo la búsqueda de pacientes, el flujo de trabajo de consulta, la introducción de datos y la revisión de seguimiento, con criterios predefinidos para su exitosa finalización.
Un total de cinco profesionales sanitarios fueron reclutados mediante muestreo bola de nieve, basándose en tres criterios: disponibilidad, experiencia práctica previa con el historial médico impreso de la mujer embarazada en un entorno prenatal y derivación por parte de profesionales implicados en la fase de elicitación de requisitos o por participantes previamente reclutados. No se administró ningún cuestionario demográfico formal; La recopilación de datos demográficos estructurados se identifica como una limitación de este estudio y un objetivo para futuras evaluaciones. Este tamaño de muestra es coherente con las directrices establecidas para estudios de usabilidad formativa, que indican que cinco participantes son suficientes para identificar los problemas de usabilidad más críticos en una interfaz22. Aunque este número limita la generalizabilidad estadística, es apropiado para la naturaleza exploratoria de esta evaluación preliminar. Durante las sesiones de prueba, se invitó a los participantes a explorar la aplicación web, realizando las tareas predefinidas mientras pensaban en voz alta. Antes de la sesión, los participantes fueron brevemente introducidos a la técnica de pensar en voz alta mediante un ejercicio de calentamiento no relacionado con el sistema. Se les indicó que verbalizaran sus pensamientos, acciones y dificultades de forma continua a lo largo de las tareas, sin necesidad de la ayuda del evaluador. No se proporcionó retroalimentación correctiva durante la ejecución de la tarea. Un observador entrenado registró notas de campo estructuradas documentando las dificultades observadas, vacilaciones y comentarios verbales para cadatarea 23.
Al concluir cada sesión, los participantes completaron el cuestionario del SUS en portugués brasileño. Los ítems estándar del SUS se adaptaron contextualmente al ámbito de la atención prenatal, por ejemplo, sustituyendo referencias genéricas al 'sistema' por referencias específicas a flujos de trabajo clínicos, como: "registrar y consultar los datos de la mujer embarazada", "seguimiento prenatal de bajo riesgo". Estas adaptaciones conservaron la estructura original de puntuación mientras mejoraban la relevancia para el grupo de usuarios objetivo. El SUS consta de 10 afirmaciones valoradas en una escala de Likert de 5 puntos (1 = fuertemente en desacuerdo, 5 = totalmente de acuerdo), alternando entre ítems positivos y negativos. Las puntuaciones se calculaban siguiendo el método estándar: para ítems impares, la contribución es la posición en la escala menos 1 (R − 1); para los elementos pares, la contribución es 5 menos la posición de la escala (5 − R). La suma de todas las contribuciones se multiplica por 2,5, dando una puntuación final de 0 a 100, donde las puntuaciones superiores a 68 indican una usabilidad superiora la media 24. Además, se aplicaron dos preguntas abiertas para recopilar retroalimentación cualitativa sobre las fortalezas del sistema y las áreas de mejora. Las respuestas se analizaron mediante análisis temático: los temas recurrentes de las respuestas de los participantes y las observaciones de pensamiento en voz alta fueron codificados de forma independiente por dos investigadores y agrupados en categorías. Las discrepancias se resolvían mediante la discusión. Las categorías resultantes, visión general consolidada de la atención, relación profesional-paciente, continuidad de la atención, dependencia de la conectividad, falta de funcionalidad de exportación y necesidades de soporte al usuario, se derivaron inductivamente de las respuestas de los participantes y se presentan en la tabla de resultados cualitativos.
Las sesiones de usabilidad se realizaron de forma remota. Cada participante accedía al sistema a través de una URL pública desde su propio dispositivo y navegador web predeterminado; las especificaciones de hardware, los sistemas operativos y las versiones del navegador no se controlaban ni registraban. Esto refleja una condición de uso real, pero constituye una limitación, ya que la variabilidad del rendimiento entre dispositivos puede haber influido en la experiencia de interacción. Las futuras evaluaciones deberían estandarizar el entorno de pruebas para aislar los problemas de usabilidad de las variables de hardware y conectividad.
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Resultados
La sección de resultados presenta los resultados de la evaluación de usabilidad, incluyendo medidas cuantitativas a partir de escalas estandarizadas y retroalimentación cualitativa de profesionales sanitarios. El análisis se centra en evaluar la eficacia, eficiencia y aceptación por parte de los usuarios de la aplicación de atención prenatal basada en la web. La evaluación de usabilidad del prototipo arrojó una puntuación global en la Escala de Usabilidad del Sistema (SUS) de 77,5, super...
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Discusión
El prototipo de registro digital de embarazo alcanzó una puntuación media SUS de 77,5 (DE = 9,35), lo que indica una usabilidad aceptable según los estándares establecidos. Este resultado sugiere que la combinación de los principios de Diseño Orientado por el Dominio25,26 y la ArquitecturaHexagonal 13, al alinear el sistema estrechamente con los flujos de trabajo clínicos reales, contribuye positivamente a...
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Divulgaciones
Los autores no declaran conflictos de interés.
Agradecimientos
Este trabajo fue financiado por el Consejo Nacional para el Desarrollo Científico y Tecnológico (CNPq), Brasil, bajo la Subvención Nº 305517/2022-8.
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Materiales
| Nombre | Empresa | Número de catálogo | Comentarios |
|---|---|---|---|
| Axios | Axios Contributors | 1.8.4 | N/A |
| Repositorio de backend | Autor | N/A | N/A |
| Docker | Docker, Inc. | 27.x | N/A |
| Express.js | OpenJS Foundation | 5.1.0 | N/A |
| Repositorio frontend | Autor | N/A | N/A |
| Next.js | Vercel | 15.2.4 | N/A |
| Node.js | OpenJS Foundation | 22.x | N/A |
| PostgreSQL | PostgreSQL Global Dev. Group | 15.x | N/A |
| Prisma ORM | Prisma Data, Inc. | 6.5.0 | N/A |
| React | Meta Platforms, Inc. | 19.0.0 | N/A |
| React Hook Form | react-hook-form Contributors | 7.55.0 | N/A |
| Recharts | recharts Contributors | 2.15.3 | N/A |
| Render | Render Services, Inc. | N/A | N/A |
| TanStack Query | TanStack | 5.74.4 | N/A |
| TypeScript | Microsoft | 5.8.2 | N/A |
| Vercel | Vercel, Inc. | N/A | N/A |
| Zod | Colin McDonnell | 3.24.2 | N/A |