Aplicación de redes neuronales artificiales en el liderazgo asignado y el éxito académico en egresados de medicina
Objetivo: Aplicar un modelo de análisis de redes neuronales artificiales (RNA) para identificar las variables que predicen el liderazgo asignado y el éxito académico en egresados de seis generaciones de la carrera de Medicina. Método: Estudio analítico, retrospectivo y comparativo. Participaron 1434...
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Permanyer
2023-10-01
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| Series: | Cirugía y Cirujanos |
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| author | Efrén R. Ponce-Rosas Rocío Dávila-Mendoza Irma Jiménez-Galván Miguel A. Fernández-Ortega Armando Ortiz-Montalvo Guillermo Fajardo-Ortiz |
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| description | Objetivo: Aplicar un modelo de análisis de redes neuronales artificiales (RNA) para identificar las variables que predicen el liderazgo asignado y el éxito académico en egresados de seis generaciones de la carrera de Medicina. Método: Estudio analítico, retrospectivo y comparativo. Participaron 1434 egresados. Se envió un cuestionario por correo electrónico que incluyó el consentimiento de participación voluntaria. Se realizó análisis estadístico multivariado mediante RNA del tipo perceptrón multicapa, árboles de decisión y análisis de impulsores. Resultados: Las RNA identificaron siete variables independientes que predijeron el éxito profesional y ocho para el liderazgo en los médicos egresados. Los árboles de decisión identificaron diferencias significativas en las variables desempeño profesional (p = 0.000), edad (p = 0.005) y actividades de educación continua (p = 0.034) relacionadas con el éxito profesional, y para el liderazgo las variables sexo (p = 0.000), promedio en el bachillerato (p = 0.042), realizar práctica clínica en el servicio social (p = 0.002) y actividades de educación continua (p = 0.011). Conclusiones: Las RNA identificaron las principales variables independientes predictoras del éxito profesional y el liderazgo de los egresados. El estudio abre dos líneas de investigación poco estudiadas con las técnicas de RNA en el área de la medicina.
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| publishDate | 2023-10-01 |
| publisher | Permanyer |
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| series | Cirugía y Cirujanos |
| spelling | doaj.art-a099bd99de174348bf7dc1c34245e0a12023-11-16T23:15:26ZengPermanyerCirugía y Cirujanos2444-054X2023-10-0191410.24875/CIRU.22000318Aplicación de redes neuronales artificiales en el liderazgo asignado y el éxito académico en egresados de medicinaEfrén R. Ponce-Rosas0Rocío Dávila-Mendoza1Irma Jiménez-Galván2Miguel A. Fernández-Ortega3Armando Ortiz-Montalvo4Guillermo Fajardo-Ortiz5Subdivisión de Medicina Familiar, División de Estudios de Posgrado, Facultad de Medicina. Universidad Nacional Autónoma de México, Ciudad de México, MéxicoSubdivisión de Medicina Familiar, División de Estudios de Posgrado, Facultad de Medicina, Universidad Nacional Autónoma de México, Ciudad de México, MéxicoSubdivisión de Medicina Familiar, División de Estudios de Posgrado, Facultad de Medicina, Universidad Nacional Autónoma de México, Ciudad de México, MéxicoCentro de Investigación en Políticas, Población y Salud, Universidad Nacional Autónoma de México, Ciudad de México, MéxicoSecretaría de Educación Médica, Facultad de Medicina, Universidad Nacional Autónoma de México, Ciudad de México, MéxicoSubdivisión de Educación Continua, División de Estudios de Posgrado, Facultad de Medicina. Universidad Nacional Autónoma de México, Ciudad de México, MéxicoObjetivo: Aplicar un modelo de análisis de redes neuronales artificiales (RNA) para identificar las variables que predicen el liderazgo asignado y el éxito académico en egresados de seis generaciones de la carrera de Medicina. Método: Estudio analítico, retrospectivo y comparativo. Participaron 1434 egresados. Se envió un cuestionario por correo electrónico que incluyó el consentimiento de participación voluntaria. Se realizó análisis estadístico multivariado mediante RNA del tipo perceptrón multicapa, árboles de decisión y análisis de impulsores. Resultados: Las RNA identificaron siete variables independientes que predijeron el éxito profesional y ocho para el liderazgo en los médicos egresados. Los árboles de decisión identificaron diferencias significativas en las variables desempeño profesional (p = 0.000), edad (p = 0.005) y actividades de educación continua (p = 0.034) relacionadas con el éxito profesional, y para el liderazgo las variables sexo (p = 0.000), promedio en el bachillerato (p = 0.042), realizar práctica clínica en el servicio social (p = 0.002) y actividades de educación continua (p = 0.011). Conclusiones: Las RNA identificaron las principales variables independientes predictoras del éxito profesional y el liderazgo de los egresados. El estudio abre dos líneas de investigación poco estudiadas con las técnicas de RNA en el área de la medicina. https://www.cirugiaycirujanos.com/frame_esp.php?id=893Carrera de Medicina. Seguimiento de egresados. Liderazgo. Ãxito académico. Redes neuronales artificiales. |
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