Placenta accreta spectrum (PAS) is a life-threatening obstetric condition associated with increasing cesarean delivery rates worldwide. Existing classifications, such as the World Health Organization International Statistical Classification of Diseases and Health-Related Problems and the International Federation of Gynecology and Obstetrics system, describe depth of invasion and histopathological features but do not adequately predict surgical outcomes or guide individualized management. The PAS topographic classification describes the anatomical extent of uterine wall remodeling and the presence of uterovesical adhesions, allowing surgical teams to anticipate intraoperative complexity, organ involvement, and appropriate therapeutic strategies. Although successfully applied in selected centers, its broader evaluation across diverse healthcare settings is lacking. We designed a prospective, multicenter, international cohort study enrolling patients with a high prenatal suspicion of PAS. Eligible patients are aged ≥ 18 years, undergoing surgery after 20 weeks’ gestation, and managed by multidisciplinary PAS teams familiar with the topographic classification. Standardized prenatal ultrasound staging and intraoperative surgical staging are required, with photographic and video documentation. Surgical strategies include one-step conservative surgery, total hysterectomy, and modified subtotal hysterectomy, guided by intraoperative classification. The primary outcome is intraoperative blood loss, measured using a standardized protocol. Secondary outcomes include intraoperative complications, operative time, treatment type, and usability assessments of the classification through structured surveys. Data are collected in REDCap with external review of imaging records. This study will provide the first prospective, multicenter evaluation of the PAS topographic classification, assessing its correlation with clinical outcomes and its feasibility across hospitals with varying resources and surgical expertise. Preliminary results indicate successful implementation in both high- and low-volume centers, with promising adoption of prenatal ultrasound staging and surgical protocols. The collaborative, image-based, and open-access methodology aims to strengthen the reliability of PAS research by harmonizing surgical strategies and allowing external supervision. Ultimately, this project will generate robust multicenter data to inform individualized management strategies and support the integration of the topographic classification into routine clinical practice worldwide. ClinicalTrials.gov Identifier: NCT05922397. Registered on 21 May 2023.
Bioactive extracts from three underutilized Amazonian fruits, Euterpe oleracea (10-50 g & centerdot;100 g(-1) alginate), Myrciaria dubia (10-50 g & centerdot;100 g(-1) alginate), and Theobroma bicolor (10-50 g & centerdot;100 g(-1) alginate), were incorporated into alginate matrices (2% w/v) to produce biodegradable films with enhanced functionality for active food packaging. Extracts were characterized by proximate composition, dietary fiber and metabolomic profiles, revealing distinct phytochemical fingerprints. The composite films displayed extract- and concentration- dependent changes in thickness (0.11-0.32 mm), solubility (38.7-195.3 mim), opacity (1.06-8.76) and color (e.g., L* 23.51-91.37). Barrier performance of the films improved at all concentrations with E. oleracea, but mechanical strength was compromised at 50 g extract & centerdot;100 g(-1) alginate (e.g., 5.59 MPa for Eo50Alg and 8.67 MPa for Eo25Alg). Both M. dubia and T. bicolor showed plasticizing effects (10-50 g extract & centerdot;100 g(-1) alginate), while improving barrier properties at low concentrations (10 g extract & centerdot;100 g(-1) alginate). Additionally, M. dubia imparted antimicrobial activity on Gram-positive bacteria (50 g extract & centerdot;100 g(-1) alginate). FTIR confirmed crosslinking between alginate and all fruit extracts, predominantly as phenolic-alginate intermolecular hydrogen bonds. TGA indicated improved thermal stability, particularly for E. oleracea films (residual mass similar to 30%). In a real-food model using avocado pulp, all composite films delayed oxidative degradation (up to 80% with E. oleracea), improved pigment retention (T. bicolor) compared to neat alginate films (p < 0.05). Our results demonstrated the potential of Amazonian fruits as a clean source of functional additives for the formulation of active bioplastics that preserve the quality of high-value foods over storage.
El lenguaje se caracteriza por su constante evolución y adaptación a las transformaciones sociales, culturales y tecnológicas. En este contexto, los neologismos constituyen una manifestación de la creatividad lingüística y un indicador de los procesos de cambio en los entornos digitales. La presente investigación tuvo como propósito analizar unidades léxicas empleadas por hablantes de distintos grupos etarios en conversaciones de WhatsApp, con el fin de identificar tendencias de cambio lingüístico asociadas a la edad y al contexto comunicativo. El estudio, de tipo descriptivo-analítico y enmarcado en el paradigma interpretativo, adoptó un enfoque cualitativo con matices cuantitativos. Para el análisis del corpus se empleó el software Voyant Tools como herramienta de filtrado inicial y el sistema de clasificación del Observatorio de Neología (OBNEO), complementando el análisis con procedimientos pragmáticos y sociolingüísticos. Los resultados evidencian diferencias significativas en la frecuencia, diversidad y mecanismos de formación de palabras entre los grupos analizados. Los hablantes de los grupos uno y dos presentan un uso más innovador, con mayor empleo de acortamientos y expresiones coloquiales, mientras que los mayores de 35 años privilegian formas más tradicionales, corteses y afectivas. En conclusión, los neologismos reflejan prácticas comunicativas, identitarias y generacionales. Asimismo, los resultados confirman que las conversaciones de WhatsApp constituyen un corpus pertinente para comprender cómo la edad y el contexto sociocultural influyen en la creación y difusión de nuevas formas de expresión.
La transformación digital ha provocado un cambio sísmico en los procesos de enseñanza y aprendizaje de las matemáticas en varios niveles educativos. Hoy en día, el desarrollo de herramientas y sistemas tecnológicos basados en inteligencia artificial está cambiando la forma en que las personas acceden al conocimiento, resuelven problemas y desarrollan habilidades matemáticas. El propósito de este artículo fue comprender los desafíos y oportunidades de la inteligencia artificial en el campo de la educación matemática. Para ello, realizamos una revisión documental de la investigación sobre tecnologías educativas, plataformas digitales, aprendizaje de matemáticas, mediación pedagógica y pensamiento crítico en entornos escolares. Los resultados muestran que herramientas como GeoGebra, Kahoot, ChatGPT, Gemini, Copilot y Photomath promueven la motivación, interacción y comprensión de conceptos matemáticos a través de una experiencia de aprendizaje más dinámica, personalizada e interactiva. Pero también se reconocieron los peligros de ser indiscriminados en su uso: dependencia tecnológica, disminución del razonamiento lógico, automatización de respuestas y debilitamiento de habilidades asociadas al cálculo, argumentación y pensamiento crítico. En consecuencia, la inteligencia artificial en la educación matemática debe ser vista desde una perspectiva pedagógica crítica y reflexiva, donde la tecnología se proporcione como una herramienta de apoyo, no como un sustituto de los mecanismos cognitivos involucrados en la creación del conocimiento. Finalmente, hemos decidido que la formación docente y las estrategias educativas deben ser más sólidas para asegurar que la innovación tecnológica junto con el pensamiento matemático y crítico esté en su lugar para apoyar una educación que pueda ser muy exitosa para satisfacer las demandas del mundo digitalizado, pero sin descuidar la educación individual de los estudiantes.
