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    KEDUSIA-RSM: un modelo de enfermería basado en Android para la prevención de la demencia y una mejor función cognitiva en adultos mayores
    (Universidad de Murcia. Servicio de publicaciones, 2023) Siti Maryam, Raden; Sahar, Junaiti; Harimurti, Kuntjoro; Priyo Hastono, Sutanto; Rekawati, Etty; Ni Made, Riasmini
    Introducción: Los ancianos con demencia pueden ser una carga para sus familias. El conocimiento de los factores de riesgo de la demencia puede reducir los efectos negativos de la propia demencia. El uso de aplicaciones basadas en Android puede ayudar a las familias a prevenir la senilidad y cuidar a los ancianos. Propósito: Este estudio tiene como objetivo formular un modelo efectivo de enfermería familiar a través de la aplicación Android Dementia Care Family – Raden Siti Maryam (KEDUSIA-RSM), para mejorar la función cognitiva y monitorear los factores de riesgo de demencia en los ancianos. Métodos: Este estudio utilizó un diseño de investigación operativa en dos fases: 1) desarrollo del modelo, integración de los antecedentes del estudio, revisión de la literatura y consulta de expertos, y 2) prueba del modelo piloto que compara los grupos de prueba previa y posterior con el grupo de control. La técnica de muestreo utilizada fue el muestreo por conglomerados compuesto con los resultados de 156 muestras, es decir, 79 familias en el grupo de intervención y 77 familias en el grupo de control. Resultados: La primera etapa produjo dos componentes principales del modelo de enfermería KEDUSIA-RSM, a saber, guías y aplicaciones basadas en Android; hubo una diferencia media significativa en la función cognitiva y el manejo de los factores de riesgo de demencia entre los grupos antes y cuatro meses después del modelo de intervención (valor de p < 0,05). Conclusión: KEDUSIA-RSM ha demostrado ser eficaz para mejorar la función cognitiva y controlar los factores de riesgo de demencia en los ancianos. Es muy recomendable replicar el modelo, realizar capacitación continua para enfermeras en salud pública y desarrollar otros estudios en aplicaciones basadas en iOS o en la web con modelos similares.