Evaluación neutrosófica para la evaluación en la atención de enfermería de pacientes con complicaciones quirúrgicas en el posoperatorio inmediato con bypass gástrico

Contenido principal del artículo

Katheryn Mishel Guamushig Jaque
Nairovys Gómez Martínez
Adisnay Rodríguez Plasencia

Resumen

La obesidad es un factor de riesgo que puede desencadenar diversas enfermedades y, en su forma mórbida, es una de las principales causas de muerte. El tratamiento inicial consiste en adoptar una alimentación saludable y realizar actividad física. Sin embargo, cuando estas medidas no son suficientes, se consideran intervenciones quirúrgicas, siendo el bypass gástrico uno de los métodos más efectivos. Este procedimiento no solo muestra resultados positivos en la pérdida de peso, sino que también mejora el metabolismo y favorece la liberación adecuada de insulina, lo que reduce las complicaciones asociadas a la diabetes.


Este estudio tiene como objetivo desarrollar un método para evaluar la atención de enfermería en pacientes que presentan complicaciones quirúrgicas en el posoperatorio inmediato tras un bypass gástrico. La evaluación neutrosófica se presenta como una herramienta valiosa para ofrecer un cuidado específico y directo a estos pacientes, asegurando que se aborden todas sus necesidades. Además, se proporcionará educación personalizada sobre los cuidados postquirúrgicos, con el fin de garantizar su confort y promover una recuperación efectiva, lo que contribuirá a reducir los días de hospitalización.

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Detalles del artículo

Cómo citar
Evaluación neutrosófica para la evaluación en la atención de enfermería de pacientes con complicaciones quirúrgicas en el posoperatorio inmediato con bypass gástrico. (2025). Neutrosophic Computing and Machine Learning. ISSN 2574-1101, 37, 217-225. https://fs.unm.edu/NCML2/index.php/112/article/view/716
Sección
Articulos

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Evaluación neutrosófica para la evaluación en la atención de enfermería de pacientes con complicaciones quirúrgicas en el posoperatorio inmediato con bypass gástrico. (2025). Neutrosophic Computing and Machine Learning. ISSN 2574-1101, 37, 217-225. https://fs.unm.edu/NCML2/index.php/112/article/view/716

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