El arte como mecanismo formador para la integración y comprensión de la anatomía y fisiopatología de la piel en los estudios de enfermería. Validación de una propuesta didáctica

La educación universitaria tiene por objetivo formar a futuros profesionales que desempeñen su labor con un alto nivel de cualificación. Los conocimientos en Biociencias y la creatividad son una excelente preparación para ofrecer cuidados enfermeros de calidad y responder a una sociedad cambiante, ambos son muy importantes en los estudios de enfermería. La docencia universitaria viene abordando desde hace tiempo las dificultades en el estudio de Biociencias en los estudiantes de enfermería. En esta investigación doctoral, a la docente-investigadora, en su quehacer diario, le preocupan dos asignaturas de Biociencias: Módulo integral de cuidados en el adulto MICIA y Estructura y función del cuerpo humano EFCH. A lo largo del curso académico, en ellas, va disminuyendo paulatinamente el interés y asistencia acompañado de un bajo rendimiento académico de los estudiantes. Antes de implementar metodologías alternativas, investiga a través de un estudio de casos de una investigación-acción para comprender e interpretar las dificultades y los problemas que presentan los estudiantes; y, en base a ello, potenciar aquellas acciones encaminadas a cambiar su realidad práctica Para afrontar la situación comentada, la docente diseña e implementa el Modelo de Educación Artística Integrado en Biociencias, y como investigadora lo evalúa. El modelo incluye el arte como mecanismo formador para la integración y comprensión de la anatomía y fisiopatología de la piel. La investigación consta de dos etapas: en la primera etapa, curso académico 2014-2015, se realizó una intervención preliminar de carácter exploratorio en la asignatura MICIA en un conjunto de 133 estudiantes, con una recogida de información a 11 participantes a través de un Grupo Focal; y, en la segunda etapa, en el 2015-16, se llevó acabo la implementación y evaluación sistemática del modelo, en un proceso de acción-reflexión sobre y en la práctica en dos asignaturas, en MICIA, se intervino a un grupo de 127 estudiantes, y en la asignatura de EFCH en 132 estudiantes; con una recogida de información cuantitativa cualitativa de aprendizaje, satisfacción y pensamiento creativo postintervención en el aula. En conclusión, el modelo aplicado constituye una herramienta de utilidad para el diseño de programas formativos en Biociencias, ya que se confirma que el arte como vehículo formador de anatomía, fisiología, fisiopatología y cuidados de enfermería en el temario de la piel ayuda al aprendizaje de los estudiantes y favorece el pensamiento divergente-proactivo.University education aims to train future professionals who do their work with a high level of qualification. Knowledge of bioscience and creativity are an excellent preparation to offer quality nursing care and respond to a changing society, as both are very important in nursing studies. For some time the difficulties in the study of bioscience in nursing students have been addressed by University teaching staff. In this doctoral research, the teacher-researcher, in his or her daily work, is concerned about two subjects of bioscience: Integral module of care in the adult; MICIA, and structure and function of the human body; EFCH. Throughout the academic year, there is a gradual decrease in interest and attendance accompanied by low academic performance of students. Before implementing alternative methodologies, he or she researches using a case study of action-investigation to understand and interpret the difficulties and problems that students present; and, based on this, to promote those actions aimed at changing their practical reality. To deal with the aforementioned situation, the teacher designs and implements the Integrated Artistic Education Model in Bioscience, and as a researcher evaluates it. The model includes art as a training mechanism for the integration and understanding of the anatomy and physiopathology of the skin. The research consists of two stages: in the first stage, academic year 2014-2015, a preliminary exploratory intervention was carried out in the subject MICIA with a group of 133 students, with a collection of data of 11 participants through a focal group; and, in the second stage, in 2015-16, the implementation and systematic evaluation of the model was carried out, in a process of action-reflection about and in practice of two subjects. In MICIA, a group of 127 students took part, and in the EFCH subject 132 students; with a qualitative and quantitative data collection of learning, satisfaction and post-intervention creative thinking in the classroom. In conclusion, the applied model is a useful tool for the design of training programs in bioscience, since it is confirmed that art as a vehicle for anatomy, physiology, physiopathology and nursing care on the skin's agenda helps in the learning of students and favors divergent-proactive thinking

Evidence of learning on the insertion and care of peripheral venous catheters in nursing students: A mixed study

Objectives: 1) To assess nursing students' evidence-based knowledge on the use of PVCs, and 2) to examine the perception of learning and teaching strategies aimed at this skill. Background: Insertion and care of Peripheral Venous Catheters (PVCs) are essential skills in undergraduate nursing education. Appropriate knowledge of this skill is crucial to improve clinical practice and patient safety. Therefore, training becomes an enabler for safe practice. Design: A multi-centre convergent parallel mixed-methods. Setting and participants: A total of 675 second-, third- and fourth-year nursing students from 3 nursing schools took part in the study. Methods: Quantitative data collection used a validated 15-question survey on knowledge of PVC management, and a descriptive and inferential analysis was carried out. Qualitative data were collected via a questionnaire consisting of 4 open-ended questions assessing knowledge, teaching methodologies and scenarios, and points for improvement. Results: Most participants were female (74.04%), with a mean age of 22.45 (SD = 4.65), who had no experience in the health field (61.8%). They obtained a mean knowledge score of 7.27 (SD = 2.64) out of 15. The students who obtained higher scores had a mean professional experience of 7.96, SD = 2.66 (p 0.000) and were in their final year, with a mean of 8.59, SD = 2.56, (p 0.000). On the other hand, the students assessed their knowledge as basic but improving year by year. They also identified a need to apply more active and experiential methodologies that would allow for reflection. Conclusion: Level of educational level and experience is associated with increased knowledge. In order to improve knowledge, changes must be made in the training process to incorporate methodologies such as simulation and online training. There is a need to develop programmes that favour the alignment of theory with clinical practice

El Arte como mecanismo formador para la integración y comprensión de la anatomía y fisiopatología de la piel en los estudios de enfermería : validación de una propuesta didáctica /

Departament responsable de la tesi: Departament de Pedagogia Aplicada.La educación universitaria tiene por objetivo formar a futuros profesionales que desempeñen su labor con un alto nivel de cualificación. Los conocimientos en Biociencias y la creatividad son una excelente preparación para ofrecer cuidados enfermeros de calidad y responder a una sociedad cambiante, ambos son muy importantes en los estudios de enfermería. La docencia universitaria viene abordando desde hace tiempo las dificultades en el estudio de Biociencias en los estudiantes de enfermería. En esta investigación doctoral, a la docente-investigadora, en su quehacer diario, le preocupan dos asignaturas de Biociencias: Módulo integral de cuidados en el adulto MICIA y Estructura y función del cuerpo humano EFCH. A lo largo del curso académico, en ellas, va disminuyendo paulatinamente el interés y asistencia acompañado de un bajo rendimiento académico de los estudiantes. Antes de implementar metodologías alternativas, investiga a través de un estudio de casos de una investigación-acción para comprender e interpretar las dificultades y los problemas que presentan los estudiantes; y, en base a ello, potenciar aquellas acciones encaminadas a cambiar su realidad práctica Para afrontar la situación comentada, la docente diseña e implementa el Modelo de Educación Artística Integrado en Biociencias, y como investigadora lo evalúa. El modelo incluye el arte como mecanismo formador para la integración y comprensión de la anatomía y fisiopatología de la piel. La investigación consta de dos etapas: en la primera etapa, curso académico 2014-2015, se realizó una intervención preliminar de carácter exploratorio en la asignatura MICIA en un conjunto de 133 estudiantes, con una recogida de información a 11 participantes a través de un Grupo Focal; y, en la segunda etapa, en el 2015-16, se llevó acabo la implementación y evaluación sistemática del modelo, en un proceso de acción-reflexión sobre y en la práctica en dos asignaturas, en MICIA, se intervino a un grupo de 127 estudiantes, y en la asignatura de EFCH en 132 estudiantes; con una recogida de información cuantitativa cualitativa de aprendizaje, satisfacción y pensamiento creativo postintervención en el aula. En conclusión, el modelo aplicado constituye una herramienta de utilidad para el diseño de programas formativos en Biociencias, ya que se confirma que el arte como vehículo formador de anatomía, fisiología, fisiopatología y cuidados de enfermería en el temario de la piel ayuda al aprendizaje de los estudiantes y favorece el pensamiento divergente-proactivo.University education aims to train future professionals who do their work with a high level of qualification. Knowledge of bioscience and creativity are an excellent preparation to offer quality nursing care and respond to a changing society, as both are very important in nursing studies. For some time the difficulties in the study of bioscience in nursing students have been addressed by University teaching staff. In this doctoral research, the teacher-researcher, in his or her daily work, is concerned about two subjects of bioscience: Integral module of care in the adult; MICIA, and structure and function of the human body; EFCH. Throughout the academic year, there is a gradual decrease in interest and attendance accompanied by low academic performance of students. Before implementing alternative methodologies, he or she researches using a case study of action-investigation to understand and interpret the difficulties and problems that students present; and, based on this, to promote those actions aimed at changing their practical reality. To deal with the aforementioned situation, the teacher designs and implements the Integrated Artistic Education Model in Bioscience, and as a researcher evaluates it. The model includes art as a training mechanism for the integration and understanding of the anatomy and physiopathology of the skin. The research consists of two stages: in the first stage, academic year 2014-2015, a preliminary exploratory intervention was carried out in the subject MICIA with a group of 133 students, with a collection of data of 11 participants through a focal group; and, in the second stage, in 2015-16, the implementation and systematic evaluation of the model was carried out, in a process of action-reflection about and in practice of two subjects. In MICIA, a group of 127 students took part, and in the EFCH subject 132 students; with a qualitative and quantitative data collection of learning, satisfaction and post-intervention creative thinking in the classroom. In conclusion, the applied model is a useful tool for the design of training programs in bioscience, since it is confirmed that art as a vehicle for anatomy, physiology, physiopathology and nursing care on the skin's agenda helps in the learning of students and favors divergent-proactive thinking

LA NECRÓPOLIS IBÉRICA "FINCA GIL DE OLID" (PUENTE DEL OBISPO-BAEZA) JAÉN

Las necrópolis en general y las ibéricas en particular, son un tipo de yacimiento que tradicionalmente vienen recibiendo las consecuencias de la propia riqueza de sus materiales. Este es el caso del yacimiento que nos ocupa: la necrópolis ibérica "Finca Gil de Olid" (Puente del Obispo-Baeza). El primer tratamiento científico, y desgraciadamente el último que recibió este interesante yacimiento, fue la campaña de urgencia realizada en los meses de mayo y junio de 1983. Durante los trabajos de excavación participaron, además de los firmantesde este artículo, los arqueólogos don Marcelino Sánchez Ruiz, don Antonio Arjona Cifuentes, don Narciso Zafra de la Torre, don Rafael Lizcano Prestel, don Marcelo Castro López y don Francisco Nocete Calvo. El motivo de la intervención arqueológica vino dado por dos cuestiones: de un lado el deterioro sufrido por la necrópolis como consecuencia de la actuación de una cantera y, de otro lado, una serie de expolios que esquilmaron casi totalmente su extensión

EL HORIZONTE IBÉRICO ANTIGUO DEL CERRO DE LA CORONILLA (CAZALILLA, JAÉN). CORTES A Y F

El objeto de la excavación sistemática del Cerro de la Coronilla no era otro que abrir la segunda fase del proyecto que el equipo del Departamento de Prehistoria del C.U. de Jaén inició en 1974 con prospecciones sistemáticas en el Alto Guadalquivir para el análisis del poblamiento ibérico y que con el paso del tiempo acabó centrándose en la Campiña, una comarca abierta de características excepcionales por su facilidad de acceso y comunicación, posición estratégica, riqueza, fertilidad de tierra y amplia visibilidad

Antimicrobial resistance among migrants in Europe: a systematic review and meta-analysis

BACKGROUND: Rates of antimicrobial resistance (AMR) are rising globally and there is concern that increased migration is contributing to the burden of antibiotic resistance in Europe. However, the effect of migration on the burden of AMR in Europe has not yet been comprehensively examined. Therefore, we did a systematic review and meta-analysis to identify and synthesise data for AMR carriage or infection in migrants to Europe to examine differences in patterns of AMR across migrant groups and in different settings. METHODS: For this systematic review and meta-analysis, we searched MEDLINE, Embase, PubMed, and Scopus with no language restrictions from Jan 1, 2000, to Jan 18, 2017, for primary data from observational studies reporting antibacterial resistance in common bacterial pathogens among migrants to 21 European Union-15 and European Economic Area countries. To be eligible for inclusion, studies had to report data on carriage or infection with laboratory-confirmed antibiotic-resistant organisms in migrant populations. We extracted data from eligible studies and assessed quality using piloted, standardised forms. We did not examine drug resistance in tuberculosis and excluded articles solely reporting on this parameter. We also excluded articles in which migrant status was determined by ethnicity, country of birth of participants' parents, or was not defined, and articles in which data were not disaggregated by migrant status. Outcomes were carriage of or infection with antibiotic-resistant organisms. We used random-effects models to calculate the pooled prevalence of each outcome. The study protocol is registered with PROSPERO, number CRD42016043681. FINDINGS: We identified 2274 articles, of which 23 observational studies reporting on antibiotic resistance in 2319 migrants were included. The pooled prevalence of any AMR carriage or AMR infection in migrants was 25·4% (95% CI 19·1-31·8; I2 =98%), including meticillin-resistant Staphylococcus aureus (7·8%, 4·8-10·7; I2 =92%) and antibiotic-resistant Gram-negative bacteria (27·2%, 17·6-36·8; I2 =94%). The pooled prevalence of any AMR carriage or infection was higher in refugees and asylum seekers (33·0%, 18·3-47·6; I2 =98%) than in other migrant groups (6·6%, 1·8-11·3; I2 =92%). The pooled prevalence of antibiotic-resistant organisms was slightly higher in high-migrant community settings (33·1%, 11·1-55·1; I2 =96%) than in migrants in hospitals (24·3%, 16·1-32·6; I2 =98%). We did not find evidence of high rates of transmission of AMR from migrant to host populations. INTERPRETATION: Migrants are exposed to conditions favouring the emergence of drug resistance during transit and in host countries in Europe. Increased antibiotic resistance among refugees and asylum seekers and in high-migrant community settings (such as refugee camps and detention facilities) highlights the need for improved living conditions, access to health care, and initiatives to facilitate detection of and appropriate high-quality treatment for antibiotic-resistant infections during transit and in host countries. Protocols for the prevention and control of infection and for antibiotic surveillance need to be integrated in all aspects of health care, which should be accessible for all migrant groups, and should target determinants of AMR before, during, and after migration. FUNDING: UK National Institute for Health Research Imperial Biomedical Research Centre, Imperial College Healthcare Charity, the Wellcome Trust, and UK National Institute for Health Research Health Protection Research Unit in Healthcare-associated Infections and Antimictobial Resistance at Imperial College London

Surgical site infection after gastrointestinal surgery in high-income, middle-income, and low-income countries: a prospective, international, multicentre cohort study

Background: Surgical site infection (SSI) is one of the most common infections associated with health care, but its importance as a global health priority is not fully understood. We quantified the burden of SSI after gastrointestinal surgery in countries in all parts of the world. Methods: This international, prospective, multicentre cohort study included consecutive patients undergoing elective or emergency gastrointestinal resection within 2-week time periods at any health-care facility in any country. Countries with participating centres were stratified into high-income, middle-income, and low-income groups according to the UN's Human Development Index (HDI). Data variables from the GlobalSurg 1 study and other studies that have been found to affect the likelihood of SSI were entered into risk adjustment models. The primary outcome measure was the 30-day SSI incidence (defined by US Centers for Disease Control and Prevention criteria for superficial and deep incisional SSI). Relationships with explanatory variables were examined using Bayesian multilevel logistic regression models. This trial is registered with ClinicalTrials.gov, number NCT02662231. Findings: Between Jan 4, 2016, and July 31, 2016, 13 265 records were submitted for analysis. 12 539 patients from 343 hospitals in 66 countries were included. 7339 (58·5%) patient were from high-HDI countries (193 hospitals in 30 countries), 3918 (31·2%) patients were from middle-HDI countries (82 hospitals in 18 countries), and 1282 (10·2%) patients were from low-HDI countries (68 hospitals in 18 countries). In total, 1538 (12·3%) patients had SSI within 30 days of surgery. The incidence of SSI varied between countries with high (691 [9·4%] of 7339 patients), middle (549 [14·0%] of 3918 patients), and low (298 [23·2%] of 1282) HDI (p < 0·001). The highest SSI incidence in each HDI group was after dirty surgery (102 [17·8%] of 574 patients in high-HDI countries; 74 [31·4%] of 236 patients in middle-HDI countries; 72 [39·8%] of 181 patients in low-HDI countries). Following risk factor adjustment, patients in low-HDI countries were at greatest risk of SSI (adjusted odds ratio 1·60, 95% credible interval 1·05–2·37; p=0·030). 132 (21·6%) of 610 patients with an SSI and a microbiology culture result had an infection that was resistant to the prophylactic antibiotic used. Resistant infections were detected in 49 (16·6%) of 295 patients in high-HDI countries, in 37 (19·8%) of 187 patients in middle-HDI countries, and in 46 (35·9%) of 128 patients in low-HDI countries (p < 0·001). Interpretation: Countries with a low HDI carry a disproportionately greater burden of SSI than countries with a middle or high HDI and might have higher rates of antibiotic resistance. In view of WHO recommendations on SSI prevention that highlight the absence of high-quality interventional research, urgent, pragmatic, randomised trials based in LMICs are needed to assess measures aiming to reduce this preventable complication

XLVIII Coloquio Argentino de Estadística. VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga Modalidad virtual

Esta publicación es una compilación de las actividades realizadas en el marco del XLVIII Coloquio Argentino de Estadística y la VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga organizada por la Sociedad Argentina de Estadística y la Facultad de Ciencias Económicas. Se presenta un resumen para cada uno de los talleres, cursos realizados, ponencias y poster presentados. Para los dos últimos se dispone de un hipervínculo que direcciona a la presentación del trabajo. Ellos obedecen a distintas temáticas de la estadística con una sesión especial destinada a la aplicación de modelos y análisis de datos sobre COVID-19.Fil: Saino, Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Stimolo, María Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ortiz, Pablo. Universidad Nacional de córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Guardiola, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Aguirre, Alberto Frank Lázaro. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Alves Nogueira, Denismar. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Beijo, Luiz Alberto. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Solis, Juan Manuel. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Alabar, Fabio. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Ruiz, Sebastián León. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Hurtado, Rafael. Universidad Nacional de Jujuy; Argentina.Fil: Alegría Jiménez, Alfredo. Universidad Técnica Federico Santa María. Departamento de Matemática; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Departamento de Ingeniería en Minas; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Advanced Mining Technology Center; Chile.Fil: Álvarez-Vaz, Ramón. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Massa, Fernando. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Vernazza, Elena. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Lezcano, Mikaela. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Urruticoechea, Alar. Universidad Católica del Uruguay. Facultad de Ciencias de la Salud. Departamento de Neurocognición; Uruguay.Fil: del Callejo Canal, Diana. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Canal Martínez, Margarita. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Ruggia, Ornela. CONICET; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de desarrollo rural; Argentina.Fil: Tolosa, Leticia Eva. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Rojo, María Paula. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Nicolas, María Claudia. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Barbaroy, Tomás. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Villarreal, Fernanda. CONICET, Universidad Nacional del Sur. Instituto de Matemática de Bahía Blanca (INMABB); Argentina.Fil: Pisani, María Virginia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Quintana, Alicia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Elorza, María Eugenia. CONICET. Universidad Nacional del Sur. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Peretti, Gianluca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Paccapelo, María Valeria. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Cuesta, Cristina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Saenz, José Luis. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Luna, Silvia. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Paredes, Paula. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Maglione, Dora. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Rosas, Juan E. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Pérez de Vida, Fernando. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Marella, Muzio. Sociedad Anónima Molinos Arroceros Nacionales (SAMAN); Uruguay.Fil: Berberian, Natalia. Universidad de la República. Facultad de Agronomía; Uruguay.Fil: Ponce, Daniela. Universidad Estadual Paulista. Facultad de Medicina; Brasil.Fil: Silveira, Liciana Vaz de A. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Freitas Galletti, Agda Jessica de. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Bellassai, Juan Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Pappaterra, María Lucía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Ojeda, Silvia María. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.Fil: Ascua, Melina Belén. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Roldán, Dana Agustina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Rodi, Ayrton Luis. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ventre, Giuliana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: González, Agustina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Palacio, Gabriela. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Bigolin, Sabina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Ferrero, Susana. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Del Medico, Ana Paula. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Pratta, Guillermo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Tenaglia, Gerardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Instituto de Investigación y Desarrollo Tecnológico para la Agricultura Familiar; Argentina.Fil: Lavalle, Andrea. Universidad Nacional del Comahue. Departamento de Estadística; Argentina.Fil: Demaio, Alejo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Hernández, Paz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Di Palma, Fabricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Calizaya, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Avalis, Francisca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Fernícola, Marcela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Nuñez, Myriam. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Dundray, , Fabián. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Calviño, Amalia. Universidad de Buenos Aires. Instituto de Química y Metabolismo del Fármaco. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Farfán Machaca, Yheni. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Paucar, Guillermo. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Coaquira, Frida. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Escuela de posgrado UNSAAC; Argentina.Fil: Ferreri, Noemí M. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Pascaner, Melina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Martinez, Facundo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Bossolasco, María Luisa. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo; Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Valentini, Gabriel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria INTA San Pedro; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C.. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Grendas, Leandro. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Daray, Federico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Daray, Federico. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Leal, Danilo. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Nicolis, Orietta. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Bonadies, María Eugenia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Ponteville, Christiane. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Dillon, Justina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Carnevali, Graciela H. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Justo, Claudio Eduardo. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Agrimensura. Grupo de Aplicaciones Matemáticas y Estadísticas (UIDET); Argentina.Fil: Iglesias, Maximiliano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Gómez, Pablo Sebastián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Sociales. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Real, Ariel Hernán. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Vargas, Silvia Lorena. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: López Calcagno, Yanil. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Batto, Mabel. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Sampaolesi, Edgardo. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Tealdi, Juan Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: García Bazán, Gaspar. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Monroy Caicedo, Xiomara Alejandra. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Bermúdez Rubio, Dagoberto. Universidad Santo Tomás. Facultad de Estadística; Colombia.Fil: Ricci, Lila. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro Marplatense de Investigaciones Matemáticas; Argentina.Fil: Kelmansky, Diana Mabel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Rapelli, Cecilia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: García, María del Carmen. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Bussi, Javier. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Méndez, Fernanda. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística (IITAE); Argentina.Fil: García Mata, Luis Ángel. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Ramírez González, Marco Antonio. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Rossi, Laura. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Vicente, Gonzalo. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Universidad Pública de Navarra. Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas; España.Fil: Scavino, Marco. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Estragó, Virginia. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Muñoz, Matías. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Castrillejo, Andrés. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Da Rocha, Naila Camila. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP. Departamento de Bioestadística; BrasilFil: Macola Pacheco Barbosa, Abner. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP; Brasil.Fil: Corrente, José Eduardo. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho – UNESP. Instituto de Biociencias. Departamento de Bioestadística; Brasil.Fil: Spataro, Javier. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Salvatierra, Luca Mauricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Nahas, Estefanía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Márquez, Viviana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Boggio, Gabriela. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Arnesi, Nora. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Harvey, Guillermina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Wojdyla, Daniel. Duke University. Duke Clinical Research Institute; Estados Unidos.Fil: Blasco, Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Economía y Finanzas; Argentina.Fil: Stanecka, Nancy. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Caro, Valentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Sigal, Facundo. 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Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Peitton, Lucas. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística; Argentina. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Borgognone, María Gabriela. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Terreno, Dante D. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Castro González, Enrique L. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Roldán, Janina Micaela. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: González, Gisela Paula. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentina.Fil: De Santis, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Geri, Milva. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Geri, Milva. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Marfia, Martín. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Kudraszow, Nadia L. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de Matemática de La Plata; Argentina.Fil: Closas, Humberto. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Amarilla, Mariela. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Jovanovich, Carina. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: de Castro, Idalia. 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Arte y mapa conceptual como estrategias de aprendizaje en Anatomía y Fisiología

La docencia universitaria viene abordando desde hace tiempo las dificultades en el estudio de Biociencias. En la asignatura de Anatomía y Fisiología de Grado de Enfermería de la Escola Universitària d’Infermeria Gimbernat se observa como a lo largo del curso va disminuyendo paulatinamente el interés y asistencia acompañado de un bajo rendimiento académico. Dada la situación se plantea implementar y evaluar una experiencia docente que incluye el arte y la elaboración de mapas conceptuales en el temario del sistema tegumentario. Se presenta una investigación mixta que consta de dos etapas: primera etapa, curso académico 2015-2016, se realizó una intervención preliminar de carácter exploratorio en un conjunto de 133 estudiantes extrayendo una muestra a conveniencia de 11 participantes a través de un grupo focal; y, en la segunda etapa, en el 2016-17, se intervino a un grupo de 132 estudiantes; con una recogida de información cuantitativa de aprendizaje a través de los mapas conceptuales. Para la interpretación de los datos se realizó análisis de contenido y estadístico. Las puntuaciones obtenidas en los mapas conceptuales son altas en los diferentes grupos de estudiantes. En conclusión, se confirma que el arte como vehículo formador conjuntamente con mapas conceptuales constituye una estrategia docente de utilidad para la integración de conocimiento y su posibilidad de aproximación a la práctica para el aprendizaje en Biociencias