Revisión
Use of
Digital Tools in the Teaching of Clinical Pharmacology
from an
Evolutionary ICT-LKT-EPT Approach
Uso de
herramientas digitales en la enseñanza de la
farmacología
clínica desde un enfoque evolutivo TIC-TAC-TEP
Carolina Sánchez Sánchez 1
ORCID:
https://orcid.org/0009-0002-3780-1197
Mario Carrera Ortega 1
ORCID:
https://orcid.org/0009-0008-2808-6607
Víctor Hugo Sampayo Pelcaztre 1
ORCID:
https://orcid.org/0009-0005-6732-9200
Valeria Natalhie Bahena Juárez 1
ORCID:
https://orcid.org/0009-0002-4572-0223
José Cabrera Hernández 1
ORCID: https://orcid.org/0009-0007-6272-3764
Universidad de la Salud del Estado de
Puebla. Puebla-México 1
Autor de correspondencia
carolina.sanchez@usalud.edu.mx
Recibido: 04-02-2026
Aceptado: 10-04-2026
Disponible en línea: 15-04-2026
Abstract
The teaching of clinical pharmacology has incorporated various digital
technologies, whose use can be analyzed through the ICT-LKT-EPT model. The
objective was to identify their application in medical students through a
qualitative systematic review of articles published between 2010 and 2026 in
PubMed, Scopus, Web of Science, ERIC, and SciELO, following the PRISMA 2020
statement and a categorical analysis at three levels: ICT, LKT, and EPT.
Thirty studies were included, with a predominance of descriptive designs and
literature reviews, and a lower proportion of quasi-experimental and
qualitative studies. The results showed a predominance of technologies
classified as ICT, mainly oriented toward access to information, as well as a
relevant presence of LKT focused on guided learning. In contrast, EPT, related
to active participation and collaborative knowledge construction, were less
frequent. Overall, these findings indicate that the use of digital technologies
in clinical pharmacology education is concentrated at the levels of information
access and guided learning, with a lower representation of approaches focused
on active participation, in accordance with the ICT–LKT–EPT model.
Keywords: Clinical
pharmacology, Medical education, ICT-LKT-EPP, Educational technology
Resumen
La
enseñanza de la farmacología clínica ha incorporado diversas tecnologías
digitales, cuyo uso puede analizarse mediante el modelo TIC–TAC–TEP. El
objetivo fue identificar su aplicación en estudiantes de medicina mediante una revisión
sistemática cualitativa de artículos publicados entre 2010 y 2026 en PubMed,
Scopus, Web of Science, ERIC y SciELO, siguiendo la declaración PRISMA 2020 y
un análisis categórico en tres niveles: TIC, TAC y TEP. Se incluyeron 30
estudios, con predominio de diseños descriptivos y revisiones de literatura, y
una menor proporción de estudios cuasi-experimentales y cualitativos. Los
resultados evidenciaron un predominio de tecnologías clasificadas como TIC,
orientadas principalmente al acceso a la información, así como una presencia
relevante de TAC enfocadas en el aprendizaje guiado. En contraste, las TEP,
relacionadas con la participación activa y la construcción colaborativa del
conocimiento, fueron menos frecuentes. En conjunto, estos hallazgos indican que
el uso de tecnologías digitales en la enseñanza de la farmacología clínica se
concentra en niveles de acceso a la información y aprendizaje guiado, con menor
representación de enfoques centrados en la participación activa, de acuerdo con
el modelo TIC–TAC–TEP.
Palabras clave: Farmacología clínica, Educación médica,
TIC-TAC-TEP, Tecnologías educativas
Introducción
La enseñanza de la farmacología clínica en la educación médica enfrenta
un problema clave: la integración de tecnologías digitales como herramientas
para desarrollar el razonamiento clínico complejo, más allá de simples
repositorios de datos. Aunque la disponibilidad de dispositivos móviles y
plataformas digitales ha incrementado significativamente, especialmente tras el
contexto derivado de la pandemia por COVID-19, su incorporación no siempre se
acompaña de un enfoque pedagógico que permita aprovechar su potencial formativo
en una disciplina caracterizada por la densidad de información, la constante
actualización de guías terapéuticas, la complejidad intrínseca de la
farmacodinamia y la farmacocinética. Esta limitación puede impactar
particularmente en la toma de decisiones relacionadas con la prescripción
segura. (Reyes-Tirapegui, 2025). Este fenómeno se puede analizar bajo el modelo
evolutivo TIC (Tecnologías de Información y Comunicación), TAC (Tecnologías del
Aprendizaje y Conocimiento) y TEP (Tecnologías del Empoderamiento y la
Participación), el cual permite clasificar el uso de estas herramientas desde
el simple acceso informativo hasta el empoderamiento y la participación activa
del estudiante de medicina, buscando mitigar deficiencias en recursos
sanitarios y optimizar la seguridad del paciente en un futuro desde las etapas
formativas.
La
evolución de la inteligencia artificial ha contribuido al desarrollo de
herramientas digitales aplicadas a la educación médica, desde el acceso a la
información (Zhai et al., 2021) hasta la simulación de escenarios clínicos y la
toma de decisiones (Kim et al., 2023). En este contexto, la creciente
disponibilidad de dispositivos móviles ha transformado el entorno clínico y
educativo en un espacio de consulta inmediata. Diversas investigaciones han
demostrado que el uso de ecosistemas digitales orientados a la dosificación
segura como iDoctus, Medscape o Epocrates contribuye a la reducción de errores
de medicación y al desarrollo del razonamiento clínico, y representan una
respuesta a la necesidad de acceder a bases de datos farmacológicas
actualizadas en el punto de atención (Tala et al., 2022).
Esta
integración es vital en la educación médica ya que son espacios donde se les
permite a los estudiantes realizar prescripciones seguras mediante el uso de
herramientas digitales que permiten el cálculo de dosis y la verificación de
interacciones en tiempo real, para así reducir errores asociados a la
prescripción, contribuyendo a cerrar la brecha entre el conocimiento teórico y
la práctica clínica (Reyes-Tirapegui, 2025).
Sin
embargo, a pesar de esta disponibilidad tecnológica, su despliegue en las
aulas de medicina suele carecer de un marco pedagógico que guíe su integración
efectiva. La evidencia actual es reveladora, aunque el 97.7% de los
profesionales médicos emplean aplicaciones de salud en su práctica diaria, su
uso orientado a la docencia y la autocapacitación tiende a limitarse a
funciones informativas o administrativas (Mejia et al., 2016). Esta situación
confirma que tradicionalmente, la tecnología se ha reducido a un simple
repositorio de datos, desaprovechando su potencial como agente de transformación
educativa (Tumbaco-Toala ,2025)
Este
uso parcial tiene implicaciones en la formación médica, ya que, aunque los
estudiantes tienen acceso a una gran cantidad de información farmacológica, el
uso limitado de las herramientas digitales como recursos meramente informativos
puede favorecer una comprensión fragmentada del proceso terapéutico. En el
contexto de la farmacología clínica, esto se traduce en dificultades para
integrar el conocimiento farmacológico con la toma de decisiones clínicas en
escenarios reales, lo que refuerza la necesidad de enfoques pedagógicos que
promuevan un aprendizaje más integral y aplicado.
A
pesar de su relevancia, la literatura existente se ha centrado principalmente
en describir la utilidad o aceptación de estas herramientas, sin analizar de
manera sistemática el nivel pedagógico en el que operan. En particular, la
aplicación del modelo TIC–TAC–TEP en la enseñanza de la farmacología clínica ha
sido escasamente explorada, lo que limita la comprensión del impacto educativo
real de las tecnologías digitales y dificulta la toma de decisiones pedagógicas
fundamentadas.
Por
tanto, el reto actual no reside únicamente en el acceso a la tecnología, sino
en su integración dentro de modelos pedagógicos que favorezcan niveles más
complejos de aprendizaje. En este sentido, el modelo evolutivo TIC–TAC–TEP
adquiere relevancia como un marco conceptual que permite analizar el uso de las
tecnologías digitales más allá de su función instrumental, orientándolas hacia
el aprendizaje significativo, la participación activa y el desarrollo del
juicio clínico. Desde esta perspectiva, la transición hacia este enfoque no
implica solo la incorporación de nuevas herramientas, sino una reconfiguración
de las estrategias educativas en la enseñanza de la farmacología clínica.
Para
abordar esta problemática, el modelo evolutivo TIC–TAC–TEP ofrece un marco
conceptual que permite analizar el uso de las tecnologías digitales desde tres
niveles progresivos: en un primer nivel, las TIC
se orientan principalmente como herramientas de acceso, gestión y consulta de
datos, como ocurre con aplicaciones de cálculo de dosis o bases de datos
farmacológicas (Moreno-Llanos et al., 2024). En un segundo nivel, TAC implican
un uso más complejo de estas herramientas, favoreciendo el desarrollo del
razonamiento clínico y la resolución de problemas en contextos educativos y
clínicos. Finalmente, las TEP representan un nivel superior en el que los
estudiantes no solo utilizan la información, sino que participan activamente en
la construcción del conocimiento, el debate clínico y la toma de decisiones
colaborativas (Moreno-Llanos et al., 2024).
La
integración de estas herramientas en la farmacología clínica no es uniforme,
sino que se despliega en un espectro de complejidad creciente que abarca
diversas categorías tecnológicas. En un primer nivel, las plataformas digitales
y aplicaciones móviles actúan como herramientas de consulta inmediata y gestión
de la información, facilitando la transición de las TIC hacia las TAC al
permitir la resolución de problemas en el punto de atención (Tala et al.,
2022). En niveles más avanzados, emergen tecnologías inmersivas como la
realidad virtual (RV). A diferencia de las aplicaciones de consulta, la RV
permite la visualización tridimensional de interacciones moleculares y procesos
farmacocinéticos complejos, favoreciendo una comprensión más profunda de los
fenómenos farmacológicos, lo que representa el paso hacia TEP, donde el
estudiante interactúa con el conocimiento en entornos simulados de alta
fidelidad (Kim et al., 2023). Aunque difieren en su nivel de complejidad y en
los recursos tecnológicos que emplean, comparten un objetivo común en
farmacología, permitir que el error ocurra en un entorno digital controlado
antes de llegar al paciente real. Estas tecnologías, aunque distintas en hardware,
contribuyen a la construcción de un aprendizaje más seguro, aplicado y
progresivamente autónomo, en el que el aula se extiende hacia entornos
digitales y virtuales.
Diversos
estudios han señalado que la integración de tecnologías digitales, incluyendo
aplicaciones móviles, plataformas educativas y entornos de simulación, favorece
el desarrollo de habilidades clínicas y del razonamiento terapéutico (Tala et
al., 2022). En este sentido, herramientas específicas como la plataforma
MATYMAR se inscriben dentro de este tipo de estrategias tecnológicas, al
facilitar la toma de decisiones terapéuticas en entornos controlados y reforzar
el aprendizaje aplicado en farmacología clínica (Reyes y Tirapegui, 2025). En
este escenario, los estudiantes universitarios presentan una alta
predisposición al uso de estas tecnologías, buscando ganar autonomía y
autogestión en su formación (Agudelo, 2025).
En
este contexto, el objetivo de este estudio fue identificar el uso de
tecnologías digitales en la enseñanza de la farmacología clínica en estudiantes
de medicina con el fin de analizar su aplicación desde el modelo evolutivo
TIC–TAC–TEP.
Metodología
Se realizó una revisión sistemática cualitativa de la literatura
siguiendo las directrices de la declaración PRISMA 2020 (Preferred Reporting
Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses). El protocolo de la revisión
fue registrado en la base de datos PROSPERO con el objetivo de garantizar la
transparencia metodológica y reducir sesgos por duplicación.
La búsqueda bibliográfica se llevó a cabo en febrero de 2026 en las
bases de datos PubMed/MEDLINE, Web of Science (WoS) y SciELO, seleccionadas por
su cobertura en ciencias de la salud y educación médica. Adicionalmente, se
utilizó Google Scholar como fuente complementaria para la identificación de
literatura gris y estudios no indexados en las bases principales. Los registros
recuperados fueron gestionados mediante una base de datos en hoja de cálculo
para la eliminación de duplicados y organización del proceso de selección.
La delimitación temporal (2010–2026) se estableció en función de la
evolución reciente de las tecnologías digitales aplicadas a la educación
médica, particularmente en farmacología clínica, periodo en el cual estas
herramientas pasaron de ser recursos emergentes a componentes estructurales del
proceso de enseñanza-aprendizaje.
La estrategia de búsqueda se diseñó de manera específica para cada base
de datos, adaptando la sintaxis y los operadores booleanos según los
requerimientos de cada motor de búsqueda, con el fin de garantizar la
reproducibilidad del estudio. Se emplearon términos controlados (MeSH y DeCS) y
palabras clave relacionadas con tecnología digital, educación médica y
farmacología clínica.
Para PubMed: ("Education, Medical"[Mesh] OR "Pharmacology,
Clinical/education"[Mesh] OR "pharmacology teaching") AND
("Mobile Applications"[Mesh] OR "Computer-Assisted
Instruction"[Mesh] OR "mobile learning" OR "ICT" OR
"educational applications") AND ("Students, Medical"[Mesh])
Para Scopus: TITLE-ABS-KEY ("educación en farmacología" OR
"enseñanza de farmacología clínica" OR "pharmacology
teaching") AND TITLE-ABS-KEY ("TIC" OR "aprendizaje
móvil" OR "aplicaciones educativas") AND TITLE-ABS-KEY
("estudiantes de medicina" OR "medical students")
Para Web of Science: TS=("educación en farmacología" OR
"enseñanza de farmacología clínica" OR "pharmacology
teaching") AND TS=("TIC" OR "aprendizaje móvil" OR
"aplicaciones educativas") AND TS=("estudiantes de
medicina" OR "medical students")
Para Scielo: ("educación médica" OR "farmacología
clínica") AND ("herramientas digitales" OR "aplicaciones
móviles" OR "inteligencia artificial")
Para Google Scholar: "medical education" "clinical
pharmacology" ("digital tools" OR "mobile
applications" OR "artificial intelligence")
Google Scholar fue utilizado como fuente complementaria para la
identificación de literatura gris. Debido a las limitaciones de su motor de
búsqueda, no se aplicaron ecuaciones complejas, sino combinaciones de términos
clave y frases exactas en búsquedas sucesivas, con el fin de maximizar la
recuperación de estudios relevantes.
La estrategia de búsqueda fue sometida a pruebas piloto con el fin de
verificar su sensibilidad y especificidad en la recuperación de estudios
relevantes.
Se establecieron los siguientes criterios de elegibilidad:
Criterios de inclusión: Estudios originales (experimentales,
cuasi-experimentales y descriptivos), publicados en inglés o español entre 2010
y 2026, que evaluaran el uso de tecnologías digitales en la enseñanza de la
farmacología clínica en estudiantes de medicina. Se consideraron intervenciones
educativas basadas en herramientas digitales, incluyendo aplicaciones móviles,
plataformas de aprendizaje, entornos de simulación, tecnologías de apoyo a la
prescripción y otros recursos orientados al desarrollo del razonamiento
clínico.
Criterios de exclusión: Se excluyeron editoriales, cartas al editor,
revisiones narrativas y estudios sin evaluación empírica. Asimismo, se
excluyeron estudios cuya población no correspondiera a estudiantes de medicina,
investigaciones centradas en áreas distintas a la farmacología clínica, y
aquellos que no abordan explícitamente el proceso de enseñanza-aprendizaje
mediante tecnologías digitales.
El proceso de selección se realizó en dos fases. En la primera fase,
dos revisores evaluaron de manera independiente los títulos y resúmenes de los
registros identificados. En la segunda fase, se hizo la revisión a texto
completo de los artículos preseleccionados para verificar el cumplimiento de
los criterios de inclusión. Las discrepancias fueron resueltas mediante
consenso con un tercer revisor. El proceso incluyó la eliminación de registros
duplicados previo al cribado, conforme a las recomendaciones PRISMA.
De acuerdo con este procedimiento, en la fase de identificación se
recuperaron un total de 259 registros a partir de las bases de datos
consultadas. Posteriormente, se eliminaron los registros duplicados y se
procedió al cribado por título y resumen, tras lo cual se seleccionaron 32
artículos que cumplieron con los criterios de inclusión preliminares (PubMed n
= 13; Web of Science n = 3; SciELO n = 6; Google Scholar n = 10). En la fase de
elegibilidad, se evaluaron los textos completos, identificándose un artículo no
recuperado y un duplicado adicional, lo que dio lugar a una muestra final de 30
estudios incluidos en la revisión.
Posteriormente, los estudios incluidos fueron sometidos a un proceso de
análisis cualitativo para su categorización.
De una muestra final de 30 artículos, se extrajo información clave
mediante una matriz de análisis. Este se realizó mediante un enfoque de
análisis de contenido cualitativo de tipo deductivo, utilizando el modelo
TIC–TAC–TEP como marco teórico predefinido. A partir de este marco, se
registraron variables como el tipo de tecnología empleada, el objetivo
educativo, el nivel de interacción del estudiante y el contexto de aplicación.
La clasificación de los estudios se llevó a cabo en dos etapas. En una
primera fase, dos revisores analizaron de forma independiente el contenido de
cada artículo para identificar las características principales de las
herramientas tecnológicas. En una segunda fase, los estudios fueron asignados a
las categorías TIC, TAC o TEP de acuerdo con criterios operativos previamente
definidos: TIC, cuando la tecnología se utilizaba principalmente para el acceso
y consulta de información; TAC, cuando promovía el aprendizaje significativo
mediante la resolución de problemas o la aplicación clínica del conocimiento; y
TEP, cuando implicaba participación activa, co-creación de conocimiento o
interacción colaborativa en entornos educativos.
Las discrepancias en la clasificación fueron resueltas mediante
consenso entre los revisores, con el objetivo de reducir la subjetividad y
garantizar la consistencia del proceso analítico.
Figura 1
Diagrama de PRISMA 2020
Fuente: Elaboración propia, (2026).
Resultados
El análisis de los 30 estudios incluidos permitió identificar la
distribución de las experiencias educativas en farmacología clínica según el
modelo TIC–TAC–TEP. De estos, 12 estudios (40%) se clasificaron en la categoría
TIC, 14 (46.7%) en TAC y 4 (13.3%) en TEP.
Como se muestra en la Tabla 1, los estudios clasificados en la
categoría TIC (n=12) se caracterizan por el uso de aplicaciones móviles, bases
de datos farmacológicas y herramientas digitales orientadas principalmente a la
consulta y gestión de información. En la categoría TAC (n=14), se identificó el
mayor número de estudios incluyendo el uso de simuladores clínicos,
inteligencia artificial, aprendizaje basado en problemas, gamificación y
entornos virtuales. Por su parte, los estudios clasificados en la categoría TEP
(n=4) representan la menor proporción del total. En estos casos, las
herramientas digitales se vinculan con actividades de aprendizaje colaborativo,
uso de redes sociales y estrategias de aprendizaje-servicio, en las cuales los
estudiantes participan activamente en la creación y difusión de contenido
relacionado con farmacología clínica.
En cuanto a su diseño metodológico se identificaron estudios
descriptivos (n=6), revisiones de literatura (n=8) y estudios
cuasi-experimentales (n=2). Adicionalmente, se incluyeron revisiones
sistemáticas y metaanálisis (n=3), estudios comparativos (n=2), estudios
transversales (n=1), estudios piloto (n=1), así como trabajos de carácter
teórico, conceptual y de análisis crítico (n=7). La mayoría de los estudios se
desarrollaron en entornos de educación médica universitaria (n=24), mientras
que un menor número incluyó escenarios clínicos o de práctica profesional
(n=6).
En relación con las tecnologías empleadas, predominaron las
aplicaciones móviles (n=12), seguidas de plataformas digitales educativas
(n=5), herramientas basadas en inteligencia artificial (n=4) y simuladores
clínicos (n=2). En menor proporción, se identificaron estrategias que
incorporan redes sociales y plataformas colaborativas (n=3) orientadas a la
participación activa de los estudiantes. Cabe señalar que algunos estudios
incorporaron más de una tecnología, por lo que las categorías no son mutuamente
excluyentes.
Tabla 1
Clasificación de las
experiencias educativas en farmacología clínica según el modelo evolutivo
TIC–TAC–TEP
|
Autor y año
|
Metodología/ Contexto
|
Tecnología
|
Actividad reportada
|
Estrategia Didáctica
|
Clasificación
|
Justificación de la clasificación
|
|
Ventola (2014)
|
Revisión descriptiva y práctica clínica
|
Uso de aplicaciones móviles en la práctica clínica
|
Gestión de información
|
Aprendizaje ubicuo Informal
|
TIC
|
Uso meramente
instrumental, la tecnología funciona como un repositorio de
información externa
|
|
Abd-Alra- zaq et al. (2023)
|
Análisis exploratorio
|
Chatbots de IA (GPT-4 / Claude)
|
Creación de infografías farmacológicas para educación al
paciente.
Verificación de mecanismos de acción de fármacos nuevos.
|
Autoestudio guiado
|
TIC
|
Se utiliza como motor de búsqueda avanzado. No hay, por sí
solo, un análisis crítico sin mediación docente
|
|
Burbules (2014)
|
Análisis teórico y conceptual
|
Marco general de las TIC
|
Definición de
significados y
relevancia educativa
|
Conceptuali- zación pedagógica
|
TIC
|
Establece la base teórica sobre el uso instrumental de la
tecnología y su transición hacia fines educativos.
|
|
Chavira-
García y
Arredondo-López
(2017)
|
Revisión bibliográfica
|
Apps móviles
|
Mejora en servicios de
salud y seguimiento
|
Herramientas de
soporte en salud
|
TIC
|
Analiza las aplicaciones como medios para mejorar el acceso
y la atención sanitaria
|
|
Dussel y Quevedo
(2010)
|
Marco teórico / Foro
educativo
|
Nuevas tecnologías
|
Análisis de desafíos
pedagógicos en la
cultura digital
|
Reflexión pedagógica
crítica
|
TIC
|
Analiza la tecnología como entorno, sentando las bases para
su integración institucional.
|
|
González de León et al.
(2021)
|
Revisión y análisis de
calidad
|
Apps de adherencia
|
Mejora de adherencia a
la medicación
|
Análisis de calidad de
software
|
TIC
|
Se enfoca en la funcionalidad técnica y calidad para el
apoyo al tratamiento.
|
|
Selwyn (2011)
|
Análisis sociológico y teórico
|
Herramientas digitales
diversas
|
Debate sobre el papel
de la tecnología en la
educación
|
Análisis crítico de
medios
|
TIC
|
Cuestiona el determinismo tecnológico y se enfoca en el uso
instrumental y
social inicial.
|
|
Lugo y Kelly (2011)
|
Evaluación de políticas
públicas
|
Modelo 1 a 1 (Laptops)
|
Integración de
dispositivos individuales
en el aula
|
Alfabetiza-
ción digital
|
TIC
|
Se centra en el acceso y la dotación tecnológica como primer
paso hacia la calidad educativa
|
|
Santama-ría y
Hernández (2015)
|
Revisión de literatura
|
Apps Médicas Móviles
|
Definición de beneficios y riesgos de aplicaciones de salud
|
Gestión de recursos
digitales
|
TIC
|
Enfoque en la herramienta móvil como recurso de consulta y
apoyo pasivo a la práctica
|
|
Martín-
Fernández et
al. (2020)
|
Estudio descriptivo
|
Apps de salud
|
Evaluación y
acreditación de calidad en aplicaciones
médicas
|
Curaduría de
contenidos digitales
|
TIC
|
Se centra en la validez y seguridad de la tecnología como
fuente de información confiable
|
|
Tala et al. (2022)
|
Estudio descriptivo
|
Apps Médicas
|
Visión global y local del
uso de apps en
medicina
|
Apoyo a la decisión
clínica
|
TIC
|
Uso instrumental de dispositivos móviles para optimizar la eficiencia
en la consulta médica
|
|
García
Sánchez et al.
(2022)
|
Búsqueda sistemática y
análisis
|
Apps móviles
|
Información de
fármacos en urgencias
|
Análisis de contenido
de apps
|
TIC
|
Evaluación de apps como fuentes de información técnica y seguridad
|
|
Chahartangi (2026)
|
Estudio cuasi-experimental y simulación médica
|
Simuladores de paciente virtual basado en realidad aumentada
|
Resolución de casos clínicos complejos con retroalimentación
inmediata.
|
Aprendizaje basado en problemas
|
TAC
|
El estudiante debe procesar la información para tomar una decisión
clínica; hay construcción de aprendizaje significativo
|
|
Aloum et al.(2025)
|
Estudio cualitativo
|
Gamificación
|
Competencia de conceptos sobre farmacología en tiempo real.
|
Gamificación en el aula
|
TAC
|
Refuerza conceptos y evalúa la comprensión activa, aunque
con menor autonomía que en el nivel TEP
|
|
Montagna
(2025)
|
Estudio comparativo
|
Sistemas de soporte de decisión clínica y ChatGPT
|
Resolución de casos clínicos evaluando casos presión y
tiempo
|
Aprendizaje basado en evidencia
|
TAC
|
La tecnología se usa para mejorar la eficiencia y precisión
en el razonamiento clínico y toma de decisiones
|
|
Girao et al. (2020)
|
Revisión integrativa
|
TICs diversas (software,
videos)
|
Innovación en procesos
de enseñanza
|
Estrategias de innovación pedagógica
|
TAC
|
Sistematiza el uso de herramientas para mejorar la formación
profesional técnica
|
|
Garay Núñez (2020)
|
Fenomenología crítica
|
Dispositivos móviles
|
Apps como estrategia
de aprendizaje
|
Estrategia pedagógica
móvil
|
TAC
|
El estudiante usa la app
como herramienta para
construir su
aprendizaje
|
|
Maggio (2012)
|
Marco pedagógico
|
Ambientes de alta tecnología
|
Inclusión genuina de la tecnología en la enseñanza
|
Enseñanza enriquecida
|
TAC
|
Propone que la
tecnología transforme
la clase para generar
un conocimiento
profundo y significativo
|
|
Hua et al. (2013)
|
Estudio comparativo
|
Aprendizaje combinado
|
Comparación entre enseñanza tradicional y
mixta
|
Aprendizaje mixto
|
TAC
|
Utiliza la tecnología
para mejorar la
adquisición de
conceptos mediante la
flexibilidad horaria y de
recursos
|
|
Mejia et al. (2016)
|
Estudio transversal
|
Smartphones y Apps
|
Autocapacitación y
práctica de
telemedicina
|
Autoaprendi-
zaje asistido
|
TAC
|
La tecnología se usa activamente para mejorar competencias
profesionales y la atención clínica.
|
|
Vite y Carrión (2020)
|
Revisión documental
|
Entornos virtuales
|
Aplicación de
estrategias didácticas
en la virtualidad
|
Tutoría y mediación
virtual
|
TAC
|
Se enfoca en el diseño de actividades digitales para
facilitar el proceso de
enseñanza-aprendizaje
|
|
Zhai et al. (2021)
|
Revisión sistemática
|
Inteligencia artificial
|
Impacto de la IA en procesos educativos
(2010-2020)
|
Aprendizaje adaptativo
|
TAC
|
La IA actúa como
mediadora para
personalizar y
potenciar el
conocimiento del
estudiante.
|
|
Chandran et al. (2022)
|
Revisión sistemática y metaanálisis de estudios sobre
educación médica.
|
Aplicaciones móviles (m-Learning)como herramientas de
referencia y cálculo clínico.
|
Mejora de conocimientos teóricos y adquisición de
habilidades clínicas prácticas.
|
Aprendizaje ubicuo (Anytime, Anywhere) autogestión del
aprendizaje.
|
TAC
|
Demuestra un impacto significativo en el aprendizaje al
mejorar el rendimiento académico y la retención de conocimientos mediante la
tecnología.
|
|
Kim, K. et al. (2023)
|
Estudio piloto
|
Realidad virtual
|
Formación práctica en
conceptos de
farmacología
|
Simulación inmersiva
|
TAC
|
La RV permite la experimentación en entornos controlados
para fijar
conocimientos
complejos.
|
|
Moreno-Llanos et al.
(2024)
|
Desarrollo y validación
|
App de cálculo de dosis
|
Cálculo de
medicamentos en
neonatos y pediatría
|
Práctica clínica segura
|
TAC
|
Herramienta diseñada
específicamente para resolver problemas críticos de
dosificación y seguridad
|
|
González-Pérez et al. (2024)
|
Revisión narrativa y análisis de implementación en servicios
de salud.
|
Inteligencia Artificial, algoritmos de machine learningy
redes neuronales.
|
Optimización de procesos farmacéuticos: validación de
prescripciones, gestión de inventarios y farmacovigilancia.
|
Alfabetiza- ción digital y capacitación técnica para la toma
de decisiones clínicas asistidas.
|
TAC
|
No se limita al uso instrumental de la herramienta (TIC),
sino que se enfoca en cómo la IA genera un nuevo conocimiento para mejorar la
práctica clínica, la seguridad del paciente y el aprendizaje profesional
continuo en el entorno hospitalario.
|
|
Cala Calviño (2022)
|
Descriptivo
transversal
|
Grupos de WhatsApp
|
Debate grupal sobre la
ética de la prescripción
en pacientes
terminales.
|
Aprendizaje
colaborativo
|
TEP
|
Se genera empoderamiento
y participación activa; el
conocimiento se
co-construye a través
del diálogo digital
|
|
Beitia
Berrotarán (2024)
|
Proyecto de innovación
|
Redes sociales (Instagram/
TikTok)
|
Creación de infografías farmacológicas para educación al
paciente.
|
Aprendizaje servicio digital
|
TEP
|
El estudiante se convierte en creador de contenido y líder
de opinión; usa la tecnología para impactar en su entorno
|
|
Reyes y Tirapegui
(2025)
|
Revisión narrativa
|
Redes sociales
|
Impacto de plataformas sociales en formación médica
|
Aprendizaje en red
|
TEP
|
Las redes sociales se usan para la participación, el diálogo
profesional y la
creación de
comunidades
|
|
Tumbaco y Toala
(2025)
|
Estudio descriptivo
|
Ecosistema
TIC-TAC-
TEP
|
Integración de los tres niveles en el aula universitaria
|
Revolución didáctica
integral
|
TEP
|
Propone el
empoderamiento del estudiante como creador de contenido y
participe de la
transformación social.
|
|Al analizar la relación entre el tipo de tecnología y su
clasificación pedagógica, se observó que las aplicaciones móviles se
concentraron principalmente en la categoría TIC (n=12), orientadas a la
consulta y gestión de información. En contraste, las herramientas basadas en
inteligencia artificial (n=4) y los simuladores clínicos (n=2) se asociaron
predominantemente con la categoría TAC, al involucrar procesos de razonamiento
clínico y resolución de problemas. Por su parte, las redes sociales y plataformas
colaborativas (n=3) se identificaron exclusivamente en estudios clasificados
como TEP, vinculadas con actividades de participación activa y construcción
colectiva del conocimiento.
En cuanto a las estrategias didácticas, predominó el
aprendizaje basado en problemas, el autoaprendizaje asistido y la gamificación,
presentes principalmente en estudios clasificados como TAC. Las actividades
reportadas se orientan mayoritariamente a la gestión de información
farmacológica y la resolución de casos clínicos, mientras que en menor
proporción se identificaron actividades centradas en la creación de contenido,
educación al paciente y participación en entornos colaborativos, estas últimas
asociadas a la categoría TEP.
Discusión
El análisis comparativo entre las categorías TIC, TAC y TEP, a partir
de los 30 estudios incluidos, evidenció una amplia diversidad de recursos
tecnológicos aplicados a la enseñanza de la farmacología clínica, incluyendo
aplicaciones móviles, simuladores clínicos y plataformas digitales
colaborativas. Sin embargo, en los estudios analizados predominó un enfoque
descriptivo, reflejado en la frecuencia de revisiones de literatura (n=8),
estudios descriptivos (n=6) y trabajos teóricos o de análisis crítico (n=7),
mientras que los diseños orientados a la evaluación de intervenciones
educativas fueron menos frecuentes, como los estudios cuasi-experimentales
(n=2) y comparativos (n=2). Este patrón refleja una menor proporción de
estudios con diseños analíticos o evaluativos dentro de los incluidos.
En este sentido, la distribución observada entre las categorías TIC
(n=12), TAC (n=14) y TEP (n=4) muestra una diferenciación en los niveles de
integración pedagógica de las tecnologías. Mientras que las herramientas clasificadas
como TIC se orientaron principalmente a la consulta y gestión de información,
las TAC incorporaron con mayor frecuencia estrategias como simulación clínica,
aprendizaje basado en problemas y entornos virtuales, vinculadas al desarrollo
del razonamiento clínico. Por su parte, las experiencias TEP, menos
representadas, incluyeron el uso de redes sociales y plataformas colaborativas
asociadas a actividades de participación activa y construcción colectiva del
conocimiento. Esta distribución permite identificar un predominio de enfoques
centrados en el acceso a la información y el aprendizaje guiado, con menor
presencia de estrategias orientadas al empoderamiento del estudiante.
Los hallazgos de esta revisión muestran que, aunque existe una
integración progresiva de tecnologías digitales, esta se concentra
principalmente en niveles TIC y TAC (26/30 estudios), mientras que las
estrategias TEP representan una proporción menor (4/30). Las experiencias
orientadas a la participación activa y la co-creación del conocimiento tienen
una menor representación dentro de los estudios analizados. En relación con lo
reportado en la literatura, se ha señalado que factores como la carga académica
y la formación docente pueden influir en la adopción de tecnologías educativas
más complejas (Kim et al., 2022); sin embargo, estos aspectos no fueron
evaluados directamente en los estudios incluidos, por lo que su interpretación
debe considerarse con cautela.
En cuanto al tipo de tecnologías empleadas, los resultados evidencian
que las aplicaciones móviles fueron las herramientas más utilizadas (40%),
principalmente en estudios clasificados como TIC, orientadas a la consulta de
información farmacológica, como dosis e interacciones. Este hallazgo es
consistente con el uso observado en los estudios incluidos, donde estas
herramientas se emplearon principalmente para consulta rápida y precisa a
información en contextos clínicos. No obstante, en los estudios analizados,
este uso se mantuvo predominantemente en un nivel instrumental, sin que por sí
mismo implique el desarrollo de habilidades de razonamiento clínico. En este
contexto, la literatura ha señalado la importancia de la precisión en
farmacología clínica ya que se percibe a menudo como una disciplina de alta
criticidad, donde el margen de error es mínimo, fomentando un enfoque
pragmático centrado en la seguridad del paciente (Zhai et al., 2021), lo cual
puede contribuir a explicar el predominio de herramientas orientadas a la
gestión de información.
Por otro lado, las tecnologías clasificadas como TAC (46.7%) incluyeron
con mayor frecuencia el uso de simuladores clínicos, herramientas basadas en
inteligencia artificial y estrategias como el aprendizaje basado en problemas y
la gamificación. Estas herramientas se asociaron en los estudios analizados con
actividades centradas en la resolución de casos clínicos y la comprensión de
procesos farmacológicos complejos. Aunque se ha reportado que los modelos
digitales pueden mejorar los resultados de aprendizaje (Hua et al., 2013), en
el presente análisis estos enfoques se identificaron principalmente en
contextos controlados o educativos,lo que indica que su implementación se da
principalmente en contextos educativos estructurados.
En el nivel TEP, la baja frecuencia de estudios identificados (13.3%)
refleja una menor implementación de estrategias orientadas a la participación
activa, el aprendizaje colaborativo y la co-creación del conocimiento. En estos
casos, las herramientas digitales se vincularon con el uso de redes sociales y
plataformas colaborativas, donde los estudiantes participaron en la generación
y difusión de contenido. La menor representación de este tipo de experiencias
en los estudios analizados sugiere que su implementación es aún limitada dentro
de la enseñanza de la farmacología clínica.
Una posible limitación de esta revisión es la heterogeneidad
metodológica de los estudios incluidos, así como la predominancia de diseños
descriptivos, lo que puede limitar la comparabilidad de los resultados y la
evaluación del impacto de las intervenciones educativas.
En conjunto, los resultados evidencian una transición en el uso de
tecnologías digitales en la enseñanza de la farmacología clínica desde enfoques
centrados en el acceso a la información hacia estrategias orientadas al
aprendizaje significativo. Sin embargo, esta transición no es homogénea, ya que
predomina el uso de herramientas TIC y TAC sobre las TEP, lo que refleja una
menor integración de niveles pedagógicos orientados a la participación activa y
la construcción del conocimiento. En este contexto, los hallazgos indican que
la incorporación de tecnologías digitales se distribuye en distintos niveles de
complejidad pedagógica. La literatura ha señalado que factores como la
capacitación docente y la disponibilidad de recursos pueden influir en su
implementación (Kim et al., 2022); no obstante, dado que estos aspectos no
fueron evaluados directamente en los estudios incluidos, su relación con los
resultados debe interpretarse como un marco contextual y no como una conclusión
derivada del presente análisis.
Conclusión
La
presente revisión sistemática muestra que el uso de tecnologías digitales en la
enseñanza de la farmacología clínica, analizado bajo el modelo TIC–TAC–TEP,
permite identificar distintos niveles de integración pedagógica, que abarcan
desde funciones orientadas al acceso a la información hasta enfoques
relacionados con la participación del estudiante en el proceso de aprendizaje. En
este sentido, las categorías TIC, TAC y TEP no constituyen dimensiones rígidas,
sino niveles de uso definidos por su finalidad dentro del contexto educativo.
Los
hallazgos evidencian un predominio de enfoques centrados en TIC y TAC, con una
menor representación de estrategias TEP. Asimismo, se identificó una mayor
proporción de estudios con diseños descriptivos y revisiones de literatura, en
contraste con una limitada presencia de investigaciones orientadas a la
evaluación de intervenciones educativas, como los estudios cuasi-experimentales
y cualitativos.
En
conjunto, los resultados indican que la integración de tecnologías digitales en
la enseñanza de la farmacología clínica se concentra principalmente en niveles
de acceso a la información y aprendizaje guiado, con menor presencia de
enfoques centrados en la participación activa y la construcción del
conocimiento.
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Financiación
La publicación de este
artículo fue financiada por la Universidad de la Salud del Estado de Puebla
(USEP).
Conflicto
de Intereses
Los autores declaran que no
existe conflicto de intereses
Contribución
de Autoría:
Conceptualización: Carolina
Sánchez Sánchez, Mario Carrera Ortega
Curación de datos: Víctor
Hugo Sampayo Pelcaztre, Valeria Natalhie Bahena Juárez, José
Cabrera Hernández
Análisis formal: Carolina
Sánchez Sánchez, Mario Carrera Ortega
Investigación: Carolina Sánchez Sánchez, Mario
Carrera Ortega , Víctor Hugo Sampayo Pelcaztre, Valeria Natalhie Bahena Juárez,
José Cabrera Hernández
Metodología: Víctor Hugo Sampayo Pelcaztre, Valeria Natalhie Bahena Juárez, José
Cabrera Hernández
Administración del
proyecto: Carolina Sánchez Sánchez, Mario Carrera
Ortega
Supervisión: Carolina Sánchez Sánchez, Mario Carrera Ortega
Validación: Carolina Sánchez Sánchez, Mario Carrera Ortega
Visualización: Carolina Sánchez Sánchez, Mario Carrera Ortega
Redacción – borrador
original: Carolina Sánchez Sánchez, Mario Carrera
Ortega , Víctor Hugo Sampayo Pelcaztre, Valeria Natalhie Bahena Juárez, José
Cabrera Hernández
Redacción – revisión y
edición: Carolina Sánchez Sánchez, Mario Carrera
Ortega , Víctor Hugo Sampayo Pelcaztre, Valeria Natalhie Bahena Juárez, José
Cabrera Hernández
