Tecpán, Guatemala · Desde 2007
El Centro de Investigación en Salud Indígena (CISI) fue creado en 2007 por un grupo multidisciplinario de investigadores de Wuqu’ Kawoq | Maya Health Alliance, con el objetivo de avanzar en las investigaciones científicas sobre las necesidades de salud de las comunidades, basados en nuestra trayectoria de liderazgo en el desarrollo de soluciones prácticas para mejorar la calidad de la atención médica en comunidades rurales e indígenas de Guatemala.
Röj nqanimaj richin ri ütz raxnaqil k’aslem ma nk’atzin ta akuchi xatäx wi' o ri ch’abäl yacho'n Toda persona tiene derecho a servicios de salud de calidad, sin importar dónde nació ni qué idioma habla.
Trabajamos en kaqchikel, k’iche’ y otros idiomas mayas, además del español. El trabajo con los idiomas mayas y su revitalización es una parte central de nuestra investigación. Antropología médica, idioma y salud →
Los temas centrales de investigación del CISI comparten enfoques metodológicos, especialmente métodos mixtos, antropología aplicada y ciencia de la implementación.
Desnutrición crónica, seguridad alimentaria y desarrollo infantil temprano, desde ensayos aleatorizados de alimentación complementaria y huertos familiares hasta la adaptación de herramientas de monitoreo del desarrollo para uso del personal comunitario.
32 publicacionesTrabajo conjunto con comadronas mayas y técnicas neonatales para mejorar la navegación del cuidado obstétrico, la referencia de emergencia y la supervivencia neonatal.
39 publicacionesCáncer, diabetes y enfermedad renal crónica, incluyendo encuestas poblacionales de ERC en el área rural de Guatemala, programas de autocuidado de la diabetes y la implementación a escala nacional del modelo HEARTS de la OMS con el Ministerio de Salud e INCAP.
60 publicacionesPlanificación familiar, tamizaje de cáncer cervical y genotipificación de VPH en mujeres mayas.
11 publicacionesAntropología médica aplicada y el papel del acceso a los idiomas mayas en la calidad de la atención.
29 publicacionesApoyo a la toma de decisiones por teléfono inteligente, ultrasonido de bajo costo con inteligencia artificial y sensores portátiles, co-diseñados con comadronas y personal comunitario para contextos de baja alfabetización y en idiomas indígenas.
21 publicacionesCiencia de la implementación, mejora de la calidad, navegación del cuidado y salud ocupacional. Estudiamos cómo las intervenciones efectivas llegan realmente a las poblaciones indígenas y rurales a gran escala.
53 publicacionesLos objetivos de este proyecto son desarrollar y evaluar la efectividad de una tecnología móvil que permita a las personas cuidadoras participar directamente en el monitoreo del desarrollo de sus bebés, ofreciendo retroalimentación y apoyo para una crianza cariñosa.
2021-2026 · NIH / NICHD (PI Beth Smith, Children’s Hospital Los Angeles)Estudio piloto del Estudio Longitudinal del Envejecimiento en Guatemala (ELEGUA), una cohorte poblacional de envejecimiento, prevista como nacionalmente representativa y basada en los modelos del Health and Retirement Study y del Harmonized Cognitive Assessment Protocol.
2025–presente · NIH/NIA (R21AG090819); University of Michigan Center for Global Health EquityEnsayo aleatorizado que evalúa si la suplementación alimentaria, junto con consejería en nutrición y estilo de vida para mujeres embarazadas, puede mejorar tanto el peso materno como el crecimiento infantil en comunidades mayas de Guatemala, donde la desnutrición infantil y la obesidad en personas adultas coexisten con frecuencia.
2024–presente · NIH/NICHD (R01HD114708)Este proyecto trabaja en colaboración con el Ministerio de Salud y el INCAP para ampliar el tratamiento de la diabetes y la hipertensión en los servicios públicos de salud de todo el país.
2024–presente · World Diabetes Foundation; NIH/NHLBI (K23HL161271, R01HL178752)Este proyecto se basa en el Programa de Salud Móvil de larga trayectoria de Wuqu’ Kawoq, ahora enfocado en iniciativas específicas de mejora de la calidad, incluido el apoyo a la toma de decisiones en tiempo real por teléfono inteligente, para detectar complicaciones neonatales y prevenir muertes neonatales.
2024–presente · Google Nonprofit FoundationEn contextos de bajos recursos, las altas tasas de mortalidad perinatal se deben en parte a la dificultad de acceder a tecnologías asequibles para detectar y monitorear condiciones maternofetales de alto riesgo. Usamos inteligencia artificial para predecir la restricción del crecimiento fetal (RCF) y la preeclampsia a partir de registros Doppler maternos y fetales de bajo costo.
2023-2027 · NIH/NICHDSistemas de salud e implementación PubMed Texto completo gratuito DOI
Desnutrición crónica y desarrollo infantilPartería y emergencia obstétrica PubMed Texto completo gratuito DOI
Enfermedades no transmisiblesSistemas de salud e implementación PubMed DOI
Desnutrición crónica y desarrollo infantilPartería y emergencia obstétricaAntropología médica, idioma y saludSalud digital y móvilSistemas de salud e implementación PubMed Texto completo gratuito DOI
Enfermedades no transmisiblesPartería y emergencia obstétrica PubMed Texto completo gratuito DOI