Aprendizaje basado en simulación para la preparación ante emergencias en la educación en enfermería: una revisión sistemática y metaanálisis de escenarios gastrointestinales

Resumen

Este estudio examina cómo el aprendizaje basado en simulación (SBL) prepara a las enfermeras para gestionar emergencias gastrointestinales de alto riesgo. En general, la SBL mejoró el conocimiento, las habilidades de trabajo en equipo y la autoestima de las enfermeras en comparación con la enseñanza tradicional, aunque sus efectos sobre las habilidades técnicas y la responsabilidad profesional fueron variables. Estos hallazgos apoyan la integración de la formación simulada en la educación de enfermería de urgencias.

Resumen

El aprendizaje basado en simulación (SBL) se está incorporando cada vez más a la educación en enfermería para mejorar la preparación ante situaciones de emergencia. Las emergencias gastrointestinales (GI) representan escenarios clínicos de alto riesgo que requieren una evaluación rápida, toma de decisiones eficaz y trabajo en equipo coordinado. Esta revisión sistemática y metaanálisis evaluó la eficacia de la SBL en la educación de enfermería de urgencias, con especial relevancia para escenarios clínicos relacionados con la gastroenterología. Las búsquedas en PubMed, Scopus, Web of Science y Embase identificaron estudios que comparaban SBL con enfoques de enseñanza no basados en simulación. Las diferencias medias estandarizadas (Hedges' g) se agruparon utilizando modelos de efectos aleatorios con estimación de máxima verosimilitud (REML) restringida y ajuste de Knapp–Hartung. La heterogeneidad se evaluó utilizando estadísticas Q, τ² e I² , y el sesgo de publicación se evaluó mediante diagramas embudo y la prueba de regresión de Egger. Se incluyeron ocho estudios con 986 participantes. Los análisis agrupados demostraron efectos positivos de la SBL en la adquisición de conocimiento (g = 0,31, IC 95%: 0,12–0,50), la capacidad de trabajo en equipo (g = 0,66, IC 95%: 0,18–1,14) y la autoconfianza (g = 1,05, IC 95%: 0,62–1,49). Los efectos sobre el pensamiento clínico (g = 0,17, IC 95%: -0,21–0,55), responsabilidad profesional (g = 0,27, IC 95%: -0,11–0,65) y rendimiento de habilidades (g = -0,39, IC 95%: -0,85–0,07) fueron inconsistentes y no alcanzaron significación estadística. La heterogeneidad fue considerable en todos los dominios de resultado (I² > 97%). En general, la SBL puede mejorar el conocimiento, el trabajo en equipo y la autoconfianza en la educación de enfermería de urgencias, incluyendo competencias relevantes para escenarios clínicos relacionados con gastroenterología. Sin embargo, el pequeño número de estudios incluidos y la extrema heterogeneidad observada entre los resultados justifican una interpretación cautelosa de los hallazgos. Los efectos de la SBL sobre las habilidades técnicas, el pensamiento clínico y la responsabilidad profesional siguen siendo inciertos y requieren una investigación adicional.

Introducción

Las emergencias gastrointestinales como sangrado gastrointestinal agudo (GI), perforaciones o caídas rápidas de la presión arterial debido a pérdidas gastrointestinales, requieren tomar decisiones rápidas y actuar con rapidez. Cuando ocurren estos casos, el papel de la enfermera se vuelve esencial, comenzando con un examen inicial y continuando con el seguimiento, ayudando en el procedimiento y manteniendo al equipo de atención informado. Varios estudios han explorado la importancia de la formación simulada para preparar a las enfermeras para manejar situaciones de alta intensidad. Nielsen et al. demostraron que los simuladores de endoscopia validados pueden distinguir eficazmente entre principiantes y^{expertos 1}. Rong y Ning informaron que los internos de enfermería que utilizaron modelos de enseñanza mixta incorporando simulación mostraron mejoras tanto en conocimientos teóricos como en habilidades^{prácticas 2}. Wang et al. observaron avances significativos en conocimientos y práctica clínica tras la participación de los estudiantes en simulaciones de emergencia^{in situ 3}. Además, según Yang y Liu, la simulación cooperativa de escenarios combinada con el aprendizaje basado en problemas puede ser más efectiva en términos de pensamiento crítico, responsabilidad profesional y trabajo en^{equipo 4}.

Las emergencias gastrointestinales difieren de muchas otras condiciones clínicas agudas. Frecuentemente son caóticos porque presentan inestabilidad hemodinámica, desequilibrio metabólico y posible implicación multiorgánica. Los síntomas clínicos pueden ser vagos y, a menos que los pacientes reciban una intervención rápida, tienden a empeorar rápidamente. En comparación con algunas emergencias de trauma o cardíacas, que a menudo siguen protocolos paso a paso más estandarizados, las emergencias gastrointestinales requieren un mayor juicio clínico, conciencia situacional y trabajo en equipo interdisciplinar. Aquí, la formación basada en simulación ofrece un entorno controlado en el que los clínicos pueden entrenar la toma de decisiones rápidas y las reacciones en equipo en situaciones inciertas. Pero incluso con el uso continuo de la simulación en la educación de enfermería, la mayor parte de la investigación disponible se centra en temas como la reanimación cardiopulmonar, el cuidado de trauma o la preparación general para emergencias. La evidencia sobre situaciones de emergencia relacionadas con el gastroenterogénio sigue siendo limitada y fragmentada. Por ello, esta revisión sintetiza evidencias tanto de estudios de simulación de emergencias centrados en digestivo como mixtos para comprender mejor los resultados educativos relevantes para la enfermería de urgencias gastrointestinales.

Las emergencias gastrointestinales también implican requisitos educativos que difieren de los de muchos otros entornos de atención de emergencia. Las enfermeras que gestionan sangrados gastrointestinales agudos, perforaciones, obstrucciones intestinales o complicaciones relacionadas con la endoscopia deben integrar una evaluación rápida del paciente, monitorización hemodinámica, asistencia procedimental, administración de productos sanguíneos y comunicación continua con equipos multidisciplinares. Estos escenarios suelen requerir competencias técnicas, cognitivas y de trabajo en equipo simultáneas bajo condiciones de incertidumbre diagnóstica e inestabilidad clínica. En consecuencia, las intervenciones educativas que son efectivas en contextos más amplios de enfermería de urgencias pueden no abordar completamente los desafíos únicos asociados a la atención gastrointestinal de emergencia. Por tanto, una evaluación enfocada del aprendizaje basado en simulación en este contexto está justificada para identificar competencias que puedan beneficiarse especialmente del entrenamiento en simulación.

La investigación disponible es prometedora; Sin embargo, la evidencia es inconsistente. Se cree que el aprendizaje basado en simulación (SBL) mejora la adquisición de conocimientos y la confianza del aprendiz con mayor frecuencia que los resultados de la investigación sobre habilidades técnicas y comportamientos profesionales, lo cual está respaldado por revisiones^{sistemáticas 5,6}. Varios estudios han reportado mejoras en la autoconfianza tras intervenciones basadas en simulaciones, pero otros muestran pocos o nulos^{cambios 7,8}. Los resultados de las habilidades técnicas siguen el mismo patrón, con ciertas intervenciones que reportan efectividad y otras que reportan resultados inconclusos o pobres⁹. Estas discrepancias podrían explicarse por diferencias en el diseño del estudio, las características de los participantes, la fidelidad de la simulación, los instrumentos de medición de resultados y el entorno educativo. En consecuencia, los educadores y responsables políticos se ven desafiados a identificar la eficacia global de la SBL en la enfermería de urgencias gastrointestinales. Para abordar estas incertidumbres, se adoptó un enfoque metaanalítico. El metaanálisis permite la integración de la evidencia cuantitativa disponible para proporcionar una estimación más precisa del impacto agregado de la simulación en diversos dominios de competencia. Por tanto, el propósito de este estudio fue evaluar el impacto de la SBL en la preparación y respuesta ante emergencias en la educación de enfermería, con especial énfasis en las competencias relevantes para la atención de emergencias gastrointestinales. Se evaluaron seis dominios de resultado: adquisición de conocimientos, rendimiento de habilidades, capacidad de trabajo en equipo, pensamiento clínico, responsabilidad profesional y autoestima.

La escalabilidad y la rentabilidad también son consideraciones importantes, especialmente en países de ingresos bajos y medios (PIB) y otros entornos con recursos limitados. Aunque los simuladores de alta fidelidad pueden potenciar el realismo, los enfoques de menor fidelidad, como pacientes estandarizados, escenarios de mesa y modelos combinados, pueden ofrecer alternativas más rentables y logísticamente viables. Estas consideraciones son especialmente relevantes en contextos como el de China, donde los sistemas de educación en enfermería deben equilibrar la calidad educativa, la accesibilidad y la escalabilidad.

Protocolo

Diseño y presentación de informes del estudio
Esta revisión sistemática y metaanálisis se llevó a cabo para evaluar la eficacia del aprendizaje basado en simulación (SBL) para la preparación y respuesta ante emergencias en la educación en enfermería, con especial atención a escenarios de emergencia relacionados con la gastroenterología (GI). El objetivo era sintetizar tamaños de efecto estandarizados en seis dominios de aprendizaje predefinidos: adquisición de conocimientos, rendimiento de habilidades, capacidad de trabajo en equipo, pensamiento clínico, responsabilidad profesional y autoconfianza. La revisión se realizó y se informó conforme a las directrices PRISMA 2020 de Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and^{Meta-Analyses (PRISMA) 10}.

Fuentes de datos y estrategia de búsqueda
La búsqueda bibliográfica implicó una búsqueda sistemática en PubMed, Scopus, Web of Science y Embase. Se utilizó una combinación de términos de vocabulario controlado y palabras clave de texto libre, incluyendo enfermería, aprendizaje basado en simulación, atención de urgencias o agudas y condiciones gastrointestinales. Se aplicaron operadores booleanos para mejorar la precisión (por ejemplo, "enfermería" Y "simulación" Y "emergencia" Y ("gastrointestinal" O "sangrado gastrointestinal" O "dolor abdominal")). Además, se realizó un filtro manual de listas de referencias de estudios elegibles para identificar cualquier artículo relevante adicional.

La búsqueda abarcó todos los registros disponibles en las bases de datos seleccionadas desde su inicio hasta marzo de 2026. Las estrategias de búsqueda completas específicas para la base de datos, incluyendo palabras clave, operadores booleanos y filtros de búsqueda, se proporcionan en la Tabla Suplementaria 1.

La búsqueda inicial en la base de datos identificó 540 registros. Tras eliminar 180 registros duplicados, se filtraron 360 artículos según el título y el resumen. De estos, 300 discos fueron excluidos por su irrelevancia. Se evaluaron sesenta artículos en texto completo para determinar la elegibilidad, de los cuales 52 fueron excluidos (28 por datos cuantitativos insuficientes y 24 por falta de disponibilidad del texto completo o por no ser en inglés). Un total de ocho estudios cumplieron todos los criterios de elegibilidad y fueron incluidos en la revisión sistemática final y en la síntesis cuantitativa exploratoria. Dos revisores revisaron de forma independiente los títulos y resúmenes, seguidos de una evaluación en texto completo de los estudios potencialmente elegibles. Los desacuerdos sobre la elegibilidad de los estudios se resolvieron mediante discusión y consenso.

Criterios de elegibilidad
Se incluyeron estudios si se inscribieron estudiantes de enfermería o enfermeros en ejercicio y evaluaron intervenciones de aprendizaje basadas en simulación dirigidas a la respuesta a emergencias. Los estudios elegibles involucraron escenarios de simulación centrados en la gastroentería o programas más amplios de simulación de enfermería de urgencias relevantes para la evaluación, manejo, procedimientos o atención al paciente gastrointestinal. Los grupos comparadores incluían instrucción teórica, enseñanza estándar o formación clínica rutinaria. Se requirió que los estudios reportaran datos extractables de resultados posteriores a la intervención para al menos un dominio predefinido, incluyendo conocimiento, rendimiento de habilidades, capacidad de trabajo en equipo, pensamiento clínico, responsabilidad profesional o autoconfianza. Ensayos controlados aleatorizados, estudios cuasi-experimentales y otros diseños comparativos controlados fueron elegibles para su inclusión.

Extracción de datos y armonización de resultados
Dos revisores extrajeron los datos de forma independiente utilizando un formulario de extracción estandarizado. La información extraída incluyó nombre del autor, año de publicación, país, diseño del estudio, tamaño de la muestra, características de los participantes, detalles de la intervención y comparador de simulación, y medidas de resultado reportadas. Los datos cuantitativos incluyeron medias post-intervención, desviaciones estándar y tamaños de muestra para cada grupo de estudio.

Las medidas de resultado se categorizaron en seis dominios predefinidos: adquisición de conocimientos, rendimiento de habilidades, capacidad de trabajo en equipo, pensamiento clínico, responsabilidad profesional y autoconfianza. La mayoría de los resultados se asignaron directamente según las definiciones reportadas en los estudios originales. En un pequeño número de casos, los resultados reportados bajo etiquetas alternativas fueron reclasificados según su construcción educativa primaria para mejorar la comparabilidad entre estudios. Las decisiones de clasificación fueron revisadas de forma independiente por dos investigadores y resueltas por consenso. Este procedimiento de armonización se basó en marcos establecidos para la síntesis metaanalítica de resultados^{educativos 11}. Aunque este enfoque mejoró la consistencia entre estudios, no se puede excluir completamente cierto grado de solapamiento conceptual o mala clasificación de resultados. La justificación de todos los resultados reclasificados se presenta en la Tabla Suplementaria 2.

Cálculo del tamaño del efecto
Las diferencias medias estandarizadas se calcularon como la g de Hedges con intervalos de confianza (IC) del 95% correspondientes para cada resultado. La g de Hedges fue seleccionada para corregir el sesgo de muestras pequeñas y es adecuada para sintetizar resultados continuos medidos con diferentes instrumentos¹². Cuando era necesario, las estadísticas reportadas se convertían en diferencias medias estandarizadas utilizando fórmulas estándar.

Análisis estadístico y síntesis de datos
Se utilizaron modelos de efectos aleatorios para calcular efectos agrupados y tener en cuenta tanto la variación dentro del estudio como entre estudios. Para obtener intervalos de confianza más conservadores y fiables, especialmente cuando el metaanálisis se realiza basándose en un pequeño número de estudios, se utilizó la estimación de máxima verosimilitud restringida (REML) con ajuste de Knapp–Hartung. Para determinar la heterogeneidad estadística, se utilizó la estadística Cochran Q, τ² (varianza entre estudios) e I² , que mide el grado de variación total debida a la heterogeneidad y no al error muestral. Se consideraron^{que dos} valores superiores al 75% implicaban un gran grado de heterogeneidad.

Se generaron parcelas forestales para mostrar visualmente los tamaños de efecto individuales de los estudios y estimaciones agrupadas entre dominios de resultado. La robustez de los resultados agrupados fue investigada mediante análisis de sensibilidad para omitir estudios con características metodológicas poco claras. Se realizaron análisis de subgrupos basándose en el diseño del estudio (aleatorizado vs cuasi-experimental) y la fidelidad de la simulación (alta vs baja), cuando los datos lo permitían. Todos los análisis estadísticos se realizaron utilizando el software R (versión 4.3.1) con el paquete metafor. Se consideró estadísticamente significativo un valor p bilateral < 0,05.

Evaluación del sesgo de publicación
Se utilizaron diagramas de embudo para evaluar la evidencia visual de sesgo de publicación y efectos en estudios pequeños, y la prueba de regresión de Egger se empleó para evaluar la evidencia estadística de este efecto. La prueba de Egger se utilizó para evaluar la asimetría del diagrama embudo, en la que el tamaño del efecto estandarizado se retrocedió respecto a su error estándar; Una interceptación significativa indicó la presencia del sesgo de publicación¹³. La asimetría del diagrama embudo se observó con cautela, ya que también puede deberse a una heterogeneidad sustancial o fluctuaciones metodológicas en lugar de una publicación^{selectiva 14}.

Riesgo de sesgo y certeza de la evidencia
Cada estudio incluido fue evaluado para detectar el riesgo de sesgo utilizando un marco modificado de ROBINS-I. Se aplicó un marco ROBINS-I modificado para acomodar estudios de intervención educativa. La evaluación evaluó el sesgo derivado de la selección de participantes, la clasificación de intervenciones, la ausencia de datos de resultados, la medición de resultados y la notificación selectiva. Los dominios relacionados con desviaciones respecto a las intervenciones previstas se simplificaron porque los estudios incluidos involucraban principalmente intervenciones educativas en lugar de clínicas. Las evaluaciones de riesgo de sesgo variaron según los dominios metodológicos (Tabla 1). La mayoría de los estudios demostraron bajo riesgo de datos incompletos y reportes selectivos; Sin embargo, con frecuencia se identificaron preocupaciones moderadas respecto a la selección de participantes, los procedimientos de asignación y el ceguero debido al carácter educativo de las intervenciones. En general, la mayoría de los estudios se consideró que tenían un riesgo moderado de sesgo, mientras que el estudio prospectivo de validación de Nielsen et al. demostró un perfil de riesgo global más bajo. La confianza en toda la evidencia para cada dominio de resultado se evaluó utilizando el enfoque GRADE of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE), que considera las limitaciones de los estudios, la inconsistencia, la imprecisión y la indirectidad (Tabla 2).

Resultados

Selección de estudios
La estrategia de búsqueda integral identificó inicialmente 540 registros de cuatro bases de datos. Tras la eliminación de 180 artículos duplicados, se revisaron 360 títulos y resúmenes. En esta etapa, se excluyeron 300 registros porque no involucraban a poblaciones de enfermería, carecían de intervenciones basadas en simulación o no se centraban en escenarios de emergencia o gastroenterología. Este proceso de selección resultó en la evaluación de 60 artículos en texto completo para determinar su elegibilidad. De estos, 28 artículos fueron excluidos debido a datos cuantitativos insuficientes para metaanálisis (por ejemplo, falta de medias post-prueba o desviaciones estándar), y 24 artículos fueron excluidos porque el texto completo no estaba disponible o no se publicaba en idiomas distintos al inglés. Finalmente, ocho estudios cumplieron todos los criterios de elegibilidad y se incluyeron en la síntesis cuantitativa final. El proceso de selección del estudio se ilustra en el diagrama de flujo PRISMA (Figura 1).

Características del estudio
Los ocho estudios involucraron a un total de 986 participantes. El principal resultado documentado en los estudios fue la adquisición de conocimientos, y los resultados secundarios fueron el rendimiento de habilidades, la capacidad de trabajo en equipo, la capacidad de pensar clínicamente, la responsabilidad profesional y la autoconfianza.

Los estudios incluidos variaron en diseño e incluyeron ensayos controlados aleatorizados, estudios cuasi-experimentales, estudios retrospectivos y estudios de validación prospectiva. La mayoría de los participantes eran estudiantes de enfermería de grado y internos en enfermería, aunque algunos estudios involucraban a enfermeros en formación que habían trabajado en el entorno clínico. Un estudio incluido evaluó específicamente el uso de pacientes estandarizados por estudiantes combinados con simulación situacional en la educación de enfermería gastrointestinal y reportó resultados educativos^{favorables 15}. Los tamaños de muestra variaron entre 20 y más de 200 encuestados, y los estudios fueron muy diversos en cuanto a tamaño muestral. Las intervenciones fueron todas simulaciones y consistieron en maniquíes de alta fidelidad o modelos estandarizados de pacientes, simulaciones grupales de escenarios o instrucción mixta. A los grupos mixtos normalmente se les asignaban métodos tradicionales de enseñanza, como conferencias, rondas de sala o formación superficial en la clínica. No todos los estudios midieron los seis dominios de resultado, lo que contribuyó a la heterogeneidad en la presentación de resultados. Esta variación en el diseño del estudio, las características de intervención y las medidas de resultado probablemente contribuyó a la alta heterogeneidad observada en los análisis agrupados. Los detalles de los estudios incluidos se describen en la Tabla 3.

Efectos agrupados por conocimiento del dominio de resultados
En los estudios incluidos, diez comparaciones de resultados evaluaron la adquisición de conocimientos. El análisis agrupado favoreció el aprendizaje basado en simulación, produciendo un tamaño de efecto de g = 0,31 (IC 95%: 0,12–0,50). Estos resultados sugieren que un conocimiento teórico mejorado se asoció con intervenciones de simulación en comparación con estrategias de enseñanza sin simulación. No obstante, la heterogeneidad fue alta (I² = 98,79%), lo que indica una variabilidad considerable entre estudios. Las variaciones en la fidelidad de la simulación, las instrucciones y las medidas de evaluación, así como las diferencias entre los participantes, fueron causas probables de esta variabilidad. A pesar del amplio intervalo de confianza, la mayoría de los estudios reportaron mejores resultados de conocimiento en los grupos de simulación. Estos resultados se resumen en la Tabla 2 e ilustran en el gráfico del bosque (Figura 2A).

Rendimiento de habilidades
Diez comparaciones de resultados evaluaron el rendimiento de las habilidades. El tamaño global del efecto agrupado fue g = -0,39 (IC: -0,85–0,07), lo que indica que no hay diferencia estadísticamente significativa en las habilidades técnicas entre el aprendizaje basado en simulación y la enseñanza tradicional. El intervalo de confianza cruzó cero, lo que indica dudas sobre la estimación combinada. La heterogeneidad fue extremadamente alta (I² = 98,66%), lo que indica que las definiciones de las habilidades, su enseñanza y las pruebas eran significativamente diferentes entre estudios. Los periodos de intervención inconsistentes, la ausencia de instrumentos estandarizados de medición del rendimiento y la variación en las situaciones clínicas son fuentes potenciales de variabilidad. Las estimaciones agrupadas se presentan en la Tabla 2, con los resultados individuales de los estudios en la Figura 2B.

Capacidad de trabajo en equipo
Tres estudios informaron de resultados relacionados con el trabajo en equipo. El análisis combinado demostró un efecto positivo del aprendizaje basado en simulación, con un tamaño de efecto de g = 0,66 (IC 95%: 0,18–1,14). El intervalo de confianza era bastante amplio, pero la dirección general de la preferencia por el efecto era hacia intervenciones basadas en simulación. Los participantes que se sometieron a la simulación demostraron una mejora en el trabajo en equipo y las habilidades de comunicación. La heterogeneidad seguía siendo elevada (I² = 97,18%), lo que quizá indica diferencias en el énfasis en el trabajo en equipo como foco explícito de la simulación o como subconjunto de resultados de rendimiento. Estos hallazgos se resumen en la Tabla 2 y se ilustran en la Figura 2C.

Pensamiento clínico
Seis estudios aportaron datos sobre el pensamiento clínico y los resultados en la toma de decisiones. El tamaño combinado del efecto fue g = 0,17 (IC 95%: -0,21–0,55), que es un efecto pequeño y no significativo. El nivel de heterogeneidad era muy alto (I² = 98,95%), lo que implica que existía una variación significativa entre estudios. Estos hallazgos probablemente se vieron influenciados por diferencias en el realismo de la simulación, los objetivos educativos, las herramientas de evaluación y la experiencia de los participantes. Algunos estudios encontraron mejoras significativas en el pensamiento clínico, pero algunos encontraron efecto mínimo o nulo. Estos hallazgos se resumen en la Tabla 2, y el correspondiente gráfico forestal se representa en la Figura 2D.

Responsabilidad profesional
Seis estudios exploraron los resultados de la responsabilidad profesional. El tamaño del efecto combinado fue g = 0,27 (IC 95%: -0,11–0,65), que es un efecto positivo pequeño e impreciso del aprendizaje basado en simulación. El nivel de heterogeneidad también fue significativo (I² = 99,25%), que es el mayor entre todos los dominios de resultados. Esta inconsistencia probablemente indica variaciones en las definiciones conceptuales de responsabilidad profesional, que abarcan en el cumplimiento del protocolo y la rendición de cuentas a la práctica ética y profesional general. Estas inconsistencias resultaron en amplios intervalos de confianza. Los resultados agrupados se presentan en la Tabla 2 e ilustran en la Figura 2E.

Autoconfianza
Tres estudios informaron de resultados sobre la autoconfianza. El análisis agrupado mostró un efecto significativo y positivo del aprendizaje basado en simulación, donde el tamaño del efecto g = 1,05 (IC 95%: 0,62–1,49). Aunque el grado de heterogeneidad seguía siendo alto (I² = 98,95%), todos los estudios reportaron una mayor autoconfianza en todos los individuos sometidos a entrenamiento basado en simulación. Estos resultados subrayan la alta eficacia del aprendizaje experiencial en la preparación psicológica de los estudiantes para entornos clínicos de alta presión. Las estimaciones agrupadas se muestran en la Tabla 4, con los efectos individuales de los estudios en la Figura 2F.

Efecto global integrado
Se encontró que el aprendizaje basado en simulación tiene beneficios específicos de dominio en comparación con los métodos de enseñanza tradicionales en diferentes dominios de resultado. Las mejoras más consistentes se produjeron en la adquisición de conocimiento, la capacidad de trabajo en equipo y la autoconfianza, siendo esta última la que mostró el mayor tamaño de efecto agrupado. Por el contrario, los hallazgos sobre el rendimiento de habilidades, el pensamiento clínico y la responsabilidad profesional fueron menos homogéneos e incluyeron un alto grado de heterogeneidad. Estas diferencias probablemente se deban a diferencias en el diseño de la intervención, la medición del resultado y la fidelidad de la implementación. La Tabla 4 ofrece un resumen de las tendencias generales, y el gráfico combinado del bosque en la Figura 3 las representa visualmente.

Sesgo de publicación
El sesgo de publicación se evaluó utilizando diagramas de embudo y la prueba de regresión de Egger. La inspección visual de los diagramas de embudo (Figura 4) sugirió una asimetría leve en algunos dominios de resultado, especialmente aquellos con un número limitado de estudios, donde los estudios más pequeños tendían a reportar tamaños de efecto mayores. Sin embargo, la regresión de Egger no identificó efectos estadísticamente significativos en estudios pequeños en ningún dominio. Dado que los diagramas de embudo y la prueba de Egger son menos fiables cuando hay menos de diez estudios disponibles, estos hallazgos deben interpretarse con cautela. En general, no hubo evidencia sólida de sesgo sistemático de publicación, aunque el número limitado de estudios merece precaución a la hora de interpretar las estimaciones agrupadas.

Análisis de sensibilidad
Los análisis de sensibilidad se realizaron utilizando modelos de efectos aleatorios con estimación REML y ajuste de Knapp–Hartung. Como ningún estudio se clasificó como de alto riesgo de sesgo, se excluyeron dos estudios con ceguera poco clara para fines ilustrativos. Los resultados agrupados permanecieron en gran medida sin cambios, con tamaños de efecto de g = 0,29 (IC 95%: 0,11–0,47) para el conocimiento, g = 0,65 (IC 95%: 0,17–1,13) para el trabajo en equipo, y g = -0,38 (IC 95%: -0,83–0,07) para el rendimiento de habilidades, indicando la robustez de los hallazgos principales.

Análisis de subgrupos
Se realizaron análisis de subgrupos para explorar posibles fuentes de heterogeneidad. Los estudios se estratificaron por diseño (aleatorizados vs cuasi-experimentales) y por fidelidad de simulación (alta vs baja). Las simulaciones de mayor fidelidad demostraron efectos agrupados mayores para el conocimiento (g = 0,42) y el trabajo en equipo (g = 0,79) en comparación con las simulaciones de menor fidelidad (g = 0,15 y g = 0,34, respectivamente). Las diferencias entre los estudiantes de enfermería de grado y los enfermeros en formación fueron mínimas en la mayoría de los dominios de resultado.

Intervalos de predicción
Para interpretar mejor la heterogeneidad, se calcularon intervalos de predicción del 95% para cada dominio de resultado: conocimiento (-0,42–1,04), rendimiento de habilidades (-1,28–0,50), capacidad de trabajo en equipo (-0,15–1,47), pensamiento clínico (-0,62–0,96), responsabilidad profesional (-0,54–1,08) y autoconfianza (0,12–1,98). Estos amplios intervalos indican una variabilidad esperada sustancial en los tamaños de efecto en estudios futuros.

Disponibilidad de datos
Este estudio no generó nuevos datos primarios. Los datos a nivel de estudio extraídos de las publicaciones incluidas y utilizados para la síntesis cuantitativa, junto con las estrategias completas de búsqueda en bases de datos y el marco de armonización de resultados, han sido depositados en el repositorio Zenodo y están disponibles públicamente en 10.5281/zenodo.20747753.

LEYENDAS DE MESA Y FIGURA:

Figura 1: Diagrama de flujo PRISMA de la selección de estudios para la síntesis cuantitativa.
Esta figura resume la identificación, cribado, evaluación de elegibilidad e inclusión final de los estudios en la revisión sistemática y la síntesis cuantitativa. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

Figura 2: Gráficos de bosque de tamaños de efectos agrupados entre dominios de resultado. (A) Adquisición de conocimiento. (B) Rendimiento de habilidad. (C) Habilidad para trabajar en equipo. (D) Pensamiento clínico. (E) Responsabilidad profesional. (F) Confianza en uno mismo. Se muestran tamaños de efecto individuales de los estudios y estimaciones grupadas de Hedges con intervalos de confianza del 95%. Abreviaturas: IC = intervalo de confianza; DL = DerSimonian–Laird; DME = diferencia media estandarizada. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

Figura 3: Gráfico forestal agrupado global que resume estimaciones de efectos integrados en todos los dominios de resultado. Esta figura ofrece una visión comparativa de la magnitud y dirección de los efectos del aprendizaje basado en simulaciones en los dominios de competencia evaluados. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

Figura 4: Gráfico de embudo que evalúa el posible sesgo de publicación entre los estudios incluidos. Esta figura ilustra la distribución de tamaños de efecto de los estudios y errores estándar para evaluar los posibles efectos de estudios pequeños y el sesgo de publicación. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

Estudio	Sesgo de selección	Sesgo de rendimiento/detección	Datos de resultados incompletos	Informes selectivos	Riesgo global
Yang & Liu (2024)⁴	Moderado	Moderado	Bajo	Bajo	Moderado
Rong & Ning (2024)²	Moderado	Moderado	Bajo	Bajo	Moderado
Wang et al. (2021)³	Moderado	Moderado	Bajo	Bajo	Moderado
Nielsen et al. (2022)¹	Bajo	Bajo	Bajo	Bajo	Bajo
Guo & Mao (2025)¹⁵	Moderado	Moderado	Bajo	Bajo	Moderado
Jang & Park (2021)⁸	Moderado	Moderado	Bajo	Bajo	Moderado
Liu et al. (2023)⁷	Moderado	Moderado	Bajo	Bajo	Moderado
Maddahi et al. (2025)⁹	Bajo	Moderado	Bajo	Bajo	Moderado

Tabla 1: Resumen del riesgo de sesgo. Esta tabla resume la evaluación metodológica de la calidad de los estudios incluidos utilizando el marco modificado de ROBINS-I.

Resultado	No. de Estudios	Efecto (g, IC 95%)	Certeza (GRADE)	Motivo de degradación
Conocimiento	8	0.31 (0.12–0.50)	Moderado	Alta heterogeneidad
Rendimiento de habilidades	10	-0.39 (-0.85–0.07)	Bajo	Inconsistencia, imprecisión
Trabajo en equipo	3	0.66 (0.18–1.14)	Moderado	Tamaño de muestra pequeño
Pensamiento clínico	6	0.17 (-0.21–0.55)	Bajo	Inconsistencia
Responsabilidad profesional	6	0.27 (-0.11–0.65)	Bajo	Variación conceptual
Autoconfianza	3	1.05 (0.62–1.49)	Moderado	Alta heterogeneidad

Tabla 2: Resumen de la evidencia de GRADE. Esta tabla presenta la certeza de las calificaciones de evidencia para cada dominio de resultado basándose en el enfoque GRADE.

Autor (año)		País	Diseño del estudio		Condiciones		Población		N-Intervención	N-control	Resultados
Guo et al. (2025)		China	Estudio retrospectivo		Emergencias mixtas		Internos de enfermería		100	100	Conocimientos, rendimiento de habilidades, capacidad de trabajo en equipo, pensamiento clínico, responsabilidad profesional,
Jang y parque (2021)		Corea	Estudio de Métodos Mixtos		Sangrado gastrointestinal superior		Estudiantes de enfermería		41	39	Conocimiento, rendimiento de habilidades, confianza en uno mismo
Liu et al. (2023)		China	Ensayo controlado aleatorizado		Sangrado agudo del sistema digestivo superior		Estudiantes de enfermería		20	20	Conocimientos, capacidad de trabajo en equipo, pensamiento clínico, responsabilidad profesional
Maddahi et al. (2025)		Irán	Estudio cuasi-experimental		Sangrado		Estudiantes de enfermería		23	22	Conocimiento, rendimiento de habilidades
Nielsen et al. (2022)		Dinamarca	Estudio de validación prospectiva		Emergencias mixtas		Estudiantes de enfermería		10	15	Rendimiento de habilidades
Wang et al. (2021)		China	Estudio cuasi-experimental		Sangrado		Aprendices de enfermería		108	108	Conocimientos, rendimiento de habilidades, pensamiento clínico, responsabilidad profesional
Rong y Ning (2024)		China	Estudio retrospectivo		Emergencias mixtas		Internos de enfermería		36	35	Conocimientos, rendimiento de habilidades, pensamiento clínico, capacidad de trabajo en equipo, confianza en uno mismo
Yang y Liu (2024)		China	Estudio controlado aleatorizado		Emergencias mixtas		Estudiantes de enfermería		30	30	Conocimientos, rendimiento de habilidades, pensamiento clínico, responsabilidad profesional

Tabla 3: Características de los estudios incluidos en el metaanálisis. Esta tabla describe el diseño del estudio, las características de los participantes, las intervenciones, los comparadores, el tamaño de la muestra y los resultados reportados.

Resultado		k	G agrupado (DL)	SE (DL)	IC 95% bajo	IC alto al 95%	Q	df	p(Q)	I² %	τ² (DL)	Interceptación de Egger	Egger p
Pensamiento clínico		6	0.166	0.89	-1.579	1.91	477.796	5	0	98.954	4.689	-13.632	0.375
Conocimiento		10	0.306	0.823	-1.307	1.919	744.949	9	0	98.792	6.679	-15.924	0.276
Responsabilidad profesional		6	0.27	1.434	-2.541	3.08	668.813	5	0	99.252	12.198	-2.884	0.835
Autoconfianza		3	1.054	1.982	-2.83	4.939	190.421	2	0	98.95	11.621	9.595	0.727
Rendimiento de habilidades		10	-0.389	0.756	-1.87	1.093	670.517	9	0	98.658	5.584	-13.461	0.054
Capacidad de trabajo en equipo		3	0.663	0.831	-0.967	2.292	70.908	2	0	97.179	2.005	-6.394	0.739

Tabla 4: Tamaños de efecto agrupados y estadísticas de heterogeneidad entre dominios de resultado. Esta tabla informa sobre los valores g de Hedges, los intervalos de confianza del 95%, las medidas de heterogeneidad y las evaluaciones de sesgo de publicación para todos los resultados analizados.

Tabla suplementaria 1: Estrategias completas de búsqueda en bases de datos. Esta tabla proporciona las cadenas de búsqueda completas utilizadas para PubMed, Scopus, Web of Science y Embase, incluyendo palabras clave, términos de vocabulario controlado, operadores booleanos y sintaxis específica de la base de datos. Estas estrategias de búsqueda se utilizaron para identificar estudios que evaluaban el aprendizaje basado en simulación en la educación de enfermería de urgencias con relevancia para escenarios clínicos relacionados con la gastroentería. Por favor, haga clic aquí para descargar este archivo.

Tabla suplementaria 2: Marco de reclasificación y armonización de resultados.
Esta tabla presenta los resultados que requirieron reclasificación desde sus etiquetas originales específicas del estudio a los dominios de resultados predefinidos usados para la síntesis cuantitativa. La justificación de cada decisión de clasificación se proporciona para mejorar la transparencia, la coherencia y la comparabilidad entre estudios. Por favor, haga clic aquí para descargar este archivo.

Discusión

Esta revisión sistemática y metaanálisis sugiere que el aprendizaje basado en simulación (SBL) puede aportar beneficios selectivos en varios ámbitos de la educación en enfermería de urgencias, con especial relevancia para competencias asociadas a la atención de urgencias gastrointestinales (GI). Los efectos positivos más consistentes se observaron en la adquisición de conocimientos, la capacidad de trabajo en equipo y la autoestima, mientras que los hallazgos sobre el rendimiento de habilidades, el pensamiento clínico y la responsabilidad profesional fueron menos consistentes. En conjunto, los hallazgos apoyan el valor educativo de la SBL en contextos de enfermería de urgencias, aunque la considerable variabilidad entre estudios justifica una interpretación cautelosa de las estimaciones ^{agrupadas 16,17}.

Los efectos positivos observados en el conocimiento, el trabajo en equipo y la autoconfianza son coherentes con informes previos que demuestran que la simulación puede mejorar el aprendizaje cognitivo, la comunicación y la preparación del^alumno 2,3,5,6,18,19,20,21,22 . Las mejoras en la autoconfianza pueden reflejar la oportunidad de practicar la toma de decisiones clínicas y las respuestas en equipo dentro de un entorno de aprendizaje^{seguro 7,8}. De manera similar, los resultados del trabajo en equipo fueron generalmente favorables en estudios que incorporaban enfoques de simulación colaborativa^{e interprofesional 4,15}. En contraste, el rendimiento de habilidades técnicas y la responsabilidad profesional demostraron una mayor^{variabilidad 1,9}. Estas inconsistencias pueden reflejar diferencias en la fidelidad de la simulación, métodos de evaluación, diseño educativo y el grado en que se abordaron explícitamente competencias específicas durante^{la formación 17, 21, 23, 24}.

Un hallazgo destacado de esta revisión fue la extrema heterogeneidad observada en todos los dominios de resultados (I² > 97%). Los estudios incluidos difirieron sustancialmente en las características de los participantes, el diseño del estudio, la modalidad de simulación, la duración de la intervención, las estrategias de informe y los métodos de evaluación de resultados. Además, la base de evidencia incluyó ensayos controlados aleatorizados, estudios cuasi-experimentales, estudios retrospectivos, estudios de métodos mixtos y estudios de validación, cada uno con diferentes niveles de validez interna y susceptibilidad al sesgo. Aunque se utilizaron modelos de efectos aleatorios, análisis de sensibilidad, análisis de subgrupos e intervalos de predicción para abordar la variabilidad, las estimaciones agrupadas deben interpretarse como efectos promedio en diversos contextos educativos más que como estimaciones precisas de un único efecto de intervención. Además, varios estudios incluidos evaluaron simulaciones de enfermería de urgencia más amplias en lugar de escenarios exclusivamente centrados en la gastroenterología, limitando la especificidad de las conclusiones relativas únicamente a la enfermería de urgencias gastrointestinales.

Deben considerarse varias limitaciones. Primero, solo ocho estudios cumplieron los criterios de elegibilidad, lo que limitó el poder estadístico para análisis de subgrupos y evaluación de sesgo de publicación. En segundo lugar, la heterogeneidad se mantuvo extremadamente alta en todos los dominios de resultado. En tercer lugar, la armonización de resultados requirió la reclasificación de algunas medidas en dominios de competencia predefinidos, lo que pudo haber introducido solapamientos conceptuales. Cuarto, las diferencias en el diseño de los estudios, la calidad metodológica, la implementación de intervenciones y la medición de resultados limitaron la comparabilidad entre estudios. Por último, la mayoría de los estudios evaluaron los resultados educativos a corto plazo, impidiendo la evaluación de la retención de conocimientos a largo plazo, la transferencia de habilidades y los resultados relacionados con el paciente.

Estos hallazgos apoyan la incorporación de la SBL en la educación de enfermería de urgencias, especialmente para desarrollar conocimientos, trabajo en equipo y confianza del alumno. Sin embargo, la investigación futura debería priorizar medidas de resultados estandarizadas, diseños rigurosos de estudios e intervenciones de simulación claramente definidas para reducir la heterogeneidad y mejorar la comparabilidad entre estudios. Se necesitan estudios adicionales de simulación específicos para el gastroenterología para caracterizar mejor los resultados educativos dentro de esta área clínica especializada. Las recomendaciones de mejores prácticas existentes sugieren que la efectividad de la simulación depende de una alineación cuidadosa de los objetivos educativos, el diseño de escenarios y las estrategias de^{debriefing 25}. Las investigaciones longitudinales que examinen la retención de conocimientos, la transferencia del aprendizaje a la práctica clínica y los resultados para los pacientes, así como estudios que evalúen tecnologías emergentes como la realidad virtual y modelos híbridos de simulación, podrían aclarar aún más el papel de la simulación en la educación de enfermería de urgencias.

Materiales

Lista de materiales utilizados en este artículo

Nombre	Empresa	Número de catálogo	Comentarios
Embase	Elsevier	https://www.embase.com	Base de datos de literatura
metafor package	R Foundation/CRAN	https://cran.r-project.org/package=metafor	Paquete de meta-análisis
PubMed	National Library of Medicine	https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov	Base de datos de literatura
R (v4.3.1)	R Foundation for Statistical Computing	https://www.r-project.org	Análisis estadístico
Scopus	Elsevier	https://www.scopus.com	Base de datos de literatura
Web of Science	Clarivate	https://www.webofscience.com	Base de datos de literatura