Percepción de residentes de medicina de urgencias en Colombia del ambiente educativo en los servicios de urgencias

Introducción: La atención de calidad en urgencias sólo es posible si los médicos han recibido una enseñanza de alta calidad. La escala PHEEM (Postgraduate Hospital Educational Environment Measure) es un instrumento válido y fiable, utilizado internacionalmente para medir el entorno educativo, en la formación médica de posgrado. Materiales y métodos: Estudio de corte trasversal que utilizó la escala PHEEM versión en español para conocer el entorno educativo de los programas de urgencias. El coeficiente alfa de Cronbach se calculó para determinar la consistencia interna. Se aplicó estadística descriptiva a nivel global, por categorías e ítems de la escala PHEEM y se compararon resultados por sexo, año de residencia y programa. Resultados: 94 (94%) residentes llenaron el cuestionario. La puntuación media de la escala PHEEM fue 93,91 ± 23,71 (58,1% de la puntuación máxima) que se considera un ambiente educativo más positivo que negativo, pero con margen de mejora. Hubo una diferencia estadísticamente significativa en la percepción del ambiente educativo entre los programas de residencia (p =0,01). El instrumento es altamente confiable (alfa de Cronbach = 0,952). La barrera más frecuente en la enseñanza fue el hacinamiento y la evaluación fue percibida con el propósito de cumplir normas. Discusión: Los resultados de este estudio aportaron evidencia sobre la validez interna de la escala PHEEM en el contexto colombiano. Este estudio demostró cómo la medición del ambiente educativo en una especialidad médico-quirúrgica, con el uso de una herramienta cuantitativa, puede proporcionar información en relación a las fortalezas y debilidades de los programas.

Equality of educational opportunity employing Pisa data: taking both achievement and access into account

La medición de la desigualdad de oportunidades con las bases de PISA implican varias limitaciones: (i) la muestra sólo representa una fracción limitada de las cohortes de jóvenes de 15 años en los países en desarrollo y (ii) estas fracciones no son uniformes entre países ni entre periodos. Lo anterior genera dudas sobre la confiabilidad de estas mediciones cuando se usan para comparaciones internacionales: mayor equidad puede ser resultado de una muestra más restringida y más homogénea. A diferencia de enfoques previos basados en reconstrucción de las muestras, el enfoque del documento consiste en proveer un índice bidimensional que incluye logro y acceso como dimensiones del índice. Se utilizan varios métodos de agregación y se observan cambios considerables en los rankings de (in) equidad de oportunidades cuando solo se observa el logro y cuando se observan ambas dimensiones en las pruebas de PISA 2006/2009. Finalmente se propone una generalización del enfoque permitiendo otras dimensiones adicionales y otros pesos utilizados en la agregación.

Academic achievement in sciences: the role of preferences and educative assets

This paper provides new evidence on the effect of pupil’s self-motivation and academic assets allocation on the academic achievement in sciences across countries. By using the Programme for International Student Assessment 2006 (PISA 2006) test we find that both explanatory variables have a positive effect on student’s performance. Self-motivation is measured through an instrument that allows us to avoid possible endogeneity problems. Quantile regression is used for analyzing the existence of different estimated coefficients over the distribution. It is found that both variables have different effect on academic performance depending on the pupil’s score. These findings support the importance of designing focalized programs for different populations, especially in terms of access to information and communication technologies such as internet.

Inequality of opportunity in educational achievement in Latin America: evidence from PISA 2006-2009

We assess inequality of opportunity in educational achievement in six Latin American countries, employing two waves of PISA data (2006 and 2009). By means of a non-parametric approach using a decomposable inequality index, GE(0), we rank countries according to their degree of inequality of opportunity. We work with alternative characterizations of types: school type (public or private), gender, parental education, and combinations of those variables. We calculate incremental contributions of each set of circumstances to inequality. We provide rankings of countries based on unconditional inequalities (using conventional indices) and on conditional inequalities (EOp indices), and the two sets of rankings do not always coincide. Inequality of opportunities range from less than 1% to up to 27%, with substantial heterogeneity according to the year, the country, the subject and the specificication of circumstances. Robustness checks based on bootstrap and the use of an alternative index confirm most of the initial results.