Evaluación del dolor oncológico pediátrico mediante una herramienta de inteligencia artificial
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2025-05
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Resumen
El dolor oncológico infantil impacta la calidad de vida y su evaluación es un reto por las limitaciones comunicativas de los niños. Este estudio diseñó una herramienta multidimensional para evaluar el dolor pediátrico oncológico, administrada mediante un bot conversacional. Se desarrolló en tres fases: validación lingüística con expertos, entrevistas cognitivas con tres niños (6-10 años) y prueba piloto con 81 participantes (6-12 años) en tratamiento oncológico. Los resultados mostraron comprensión adecuada y buena aceptación. El análisis factorial exploratorio identificó una estructura bidimensional de cinco ítems que explicaron el 48.2% de la varianza (RMSEA = 0.109; TLI = 0.827; CFI = 0.983). La confiabilidad fue moderada (α = 0.56; ω = 0.59), acorde con la etapa exploratoria y la brevedad del instrumento. Estos hallazgos respaldan el uso preliminar del bot para evaluar el dolor infantil y destacan el potencial de las tecnologías 4.0 en salud pediátrica. Se recomienda continuar con estudios ampliados para fortalecer su validez y aplicación en Colombia
Descripción
Abstract
Pediatric cancer pain affects quality of life, and its assessment is challenging due to children's communicative limitations. This study designed a multidimensional tool to evaluate pediatric oncological pain, administered through a conversational bot. The tool was developed in three phases: linguistic validation with experts, cognitive interviews with three children (ages 6–10), and a pilot test with 81 participants (ages 6–12) undergoing cancer treatment. Results showed adequate comprehension and good acceptance. Exploratory factor analysis revealed a two-dimensional structure with five items explaining 48.2% of the total variance (RMSEA = 0.109; TLI = 0.827; CFI = 0.983). Reliability was moderate (α = 0.56; ω = 0.59), consistent with the exploratory phase and the brevity of the instrument. These findings support the preliminary use of the bot for pediatric pain assessment and highlight the potential of 4.0 technologies in pediatric healthcare. Further studies with larger samples are recommended to strengthen its validity and implementation in Colombia.
Palabras clave
Dolor oncológico, Psicometría, Bot conversacional, Inteligencia artificial
Keywords
Cancer pain, Psychometrics, Conversational bot, Artificial Intelligence