Prácticas de autocuidado sexual y reproductivo en mujeres “parejas de” migrantes internacionales de San Luis Potosí, México

Los migrantes y sus parejas han sido incorporados en los discursos institucionales de salud como “sujetos en riesgo” frente a las Infecciones de Trasmisión Sexual (ITS), sin embargo la incorporación de esta población específica en la comunicación y gestión del riesgo de ITS ha sido ambigua en el contexto mexicano. El objetivo del presente acercamiento fue conocer las prácticas de autocuidado sexual y reproductivo que adoptan en su cotidianeidad mujeres parejas de migrantes y la relación de dichas medidas con la comunicación y gestión del riesgo que los Servicios de Salud realizan. Se trató de una aproximación de tipo cualitativo con 20 mujeres “de migrantes” localizadas mediante los servicios de salud, la información se recabó a través de entrevistas a profundidad que focalizaron en las esferas de “percepción del riesgo” y “Autocuidado sexual y reproductivo”. Se encontró que la mayoría de las mujeres no se reconoce vulnerable frente a las ITS y que la percepción del riesgo no es determinante en la confrontación que respecto a la amenaza puedan desarrollar, dado que los imaginarios patriarcales que prevalecen en ellas, sus parejas y el personal de salud desestiman la utilización de medidas de prevención y detección oportuna.

Smart Sentinel: Monitoring and Prevention System in the Smart Cities

Today, faced with the constant rise of the Smart cities around the world, there is an exponential increase of the use and deployment of information technologies in the cities. The intensive use of Information Technology (IT) in these ecosystems facilitates and improves the quality of life of citizens, but in these digital communities coexist individuals whose health is affected developing or increasing diseases such as electromagnetic hypersensitivity. In this paper we present a monitoring, detection and prevention system to help this group, through which it is reported the rates of electromagnetic radiation in certain areas, based on the information that the own Smart City gives us. This work provides a perfect platform for the generation of predictive models for detection of future states of risk for humans.