Evaluación de estrategias clínicas para el hipotiroidismo subclínico en gestantes

Contenido principal del artículo

Santiago Xavier Peñarreta Quezada
Gilary Mayumi Imbacuan Ayala
Marcela Estefanía Chalacan Castro

Resumen

Este estudio tuvo como objetivo demostrar la aplicabilidad de la lógica neutrosófica en la priorización de intervenciones clínicas y preventivas para el manejo del hipotiroidismo subclínico en mujeres embarazadas. Se realizó una revisión bibliográfica sistemática en bases de datos científicas, utilizando términos clave relacionados con riesgos gestacionales y consecuencias clínicas. Se seleccionaron y analizaron varios artículos publicados entre 2019 y 2023, priorizando guías clínicas y revisiones sistemáticas. Los resultados mostraron que el hipotiroidismo subclínico incrementa significativamente los trastornos hipertensivos en el embarazo y el riesgo de infertilidad femenina. Asimismo, se identificaron estrategias clave, para el manejo de esta enfermedad en gestantes. Las alternativas fueron evaluadas mediante el método ELECTRE I, integrando lógica neutrosófica para manejar la incertidumbre y la complejidad de los datos. La derivación a especialistas emergió como la estrategia más dominante, seguida de la suplementación con levotiroxina y la educación nutricional. La aplicación de este método permitió priorizar las intervenciones mejorando la toma de decisiones en el ámbito de las ciencias de la salud. El estudio demostró que la combinación de métodos multicriterio y lógica neutrosófica resultó efectiva para abordar problemas complejos para la implementación de políticas sanitarias y futuras investigaciones en el campo.

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Detalles del artículo

Cómo citar
Evaluación de estrategias clínicas para el hipotiroidismo subclínico en gestantes. (2025). Neutrosophic Computing and Machine Learning. ISSN 2574-1101, 37, 736-745. https://fs.unm.edu/NCML2/index.php/112/article/view/766
Sección
Articulos

Cómo citar

Evaluación de estrategias clínicas para el hipotiroidismo subclínico en gestantes. (2025). Neutrosophic Computing and Machine Learning. ISSN 2574-1101, 37, 736-745. https://fs.unm.edu/NCML2/index.php/112/article/view/766