Revista de enfermería y cuidados

Objetivo: Este estudio tuvo como objetivo identificar la incidencia de embarazos adolescentes, tipos de partos, categorías de hospitalización y diagnósticos obstétricos en un hospital universitario brasileño entre enero de 2019 y agosto de 2021.

Métodos: Se realizó un estudio retrospectivo, en el que se analizaron 188 historias clínicas electrónicas de adolescentes de 10 a 19 años. Las variables recogidas fueron edad, número de embarazos, tipos de partos, nivel de riesgo de hospitalización, tiempo de estancia hospitalaria, complicaciones maternas y fetales, diagnósticos obstétricos, planificación familiar y edad gestacional al nacer. Se realizaron análisis descriptivos para calcular frecuencias absolutas, porcentajes, medias y desviaciones estándar.

Resultados: La mayoría de las adolescentes fueron primigestas (84,6%) y el parto vaginal fue el predominante (63,3%). Las complicaciones obstétricas se presentaron en el 35,1% de los casos, siendo las laceraciones perineales y las episiotomías las más comunes (40,0%). La edad gestacional media al nacer fue de 37,5 semanas, con una tasa de prematuridad del 14,4%. La planificación familiar posparto fue aceptada por el 40,8% de las adolescentes, siendo el Dispositivo Intrauterino (DIU) el método más elegido (48,5%).

Conclusión: El embarazo en la adolescencia sigue siendo un problema de salud pública, asociado a importantes complicaciones obstétricas. La alta aceptación de los métodos anticonceptivos posparto, especialmente el DIU, destaca la importancia de las intervenciones educativas y de salud reproductiva para mejorar los resultados maternos e infantiles en esta población.

En China, donde la educación en enfermería enfrenta desafíos como la distribución desigual de los recursos, el acceso limitado a la capacitación clínica y problemas de escalabilidad, la Inteligencia Artificial (IA) ha surgido como una fuerza transformadora. Este estudio examina la integración de las tecnologías de IA, en particular las simulaciones virtuales y los sistemas de aprendizaje personalizados, en la educación en enfermería china. Explora cómo estos avances abordan las desigualdades educativas, mejoran la eficiencia de la enseñanza y mejoran los resultados de los estudiantes. A través de estudios de casos y evaluaciones de desempeño, se destacan los beneficios de las herramientas de IA en la creación de experiencias de aprendizaje inmersivas y personalizadas. El estudio también analiza las preocupaciones éticas con respecto al manejo de datos confidenciales de los estudiantes y la infraestructura tecnológica necesaria para una implementación efectiva. Finalmente, evalúa las implicaciones globales de las aplicaciones de IA de China en la educación en enfermería, ofreciendo recomendaciones para futuras investigaciones, incluidos algoritmos de inteligencia emocional y sistemas de aprendizaje adaptativo, para mejorar aún más la práctica de la atención médica y la toma de decisiones.