El proyecto “Nutrición materna y crecimiento prenatal e infantil en la postpandemia: herramientas de monitoreo en poblaciones vulnerables del Área Metropolitana de Buenos Aires” dirigido por la Dra. Paula N. González, Investigadora Independiente CONICET, directora de la Unidad Ejecutora de Estudios en Neurociencias y Sistemas Complejos (ENyS, CONICET-HEC-UNAJ) fue seleccionado en el marco de la convocatoria “Ciencia y Tecnología contra el Hambre”.
Se trata de una iniciativa del Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación, en conjunto con Ministerio de Desarrollo Social de la Nación y el Consejo Nacional de Coordinación de Políticas Sociales, que tiene como objetivo impulsar el conocimiento y desarrollo científico y tecnológico relevante para la planificación de las acciones comprendidas en el Plan Nacional “Argentina contra el Hambre”.
El proyecto tendrá una financiación de dos años y cabe destacar que fue seleccionado en una convocatoria nacional, abierta a todo el sistema universitario y científico, en el que se presentaron 461 proyectos y se seleccionaron 147. El trabajo de campo de este estudio se pondrá en marcha en las próximas semanas en Florencio Varela en donde incluirá una muestra de 300 personas gestantes.
En este caso, la propuesta liderada por la Dra. González busca evaluar la seguridad alimentaria y el estado nutricional en personas gestantes, niños y niñas residentes en la Región Sudeste del Conurbano Bonaerense, y desarrollar herramientas que permitan monitorear el impacto de políticas públicas implementadas para reducir la malnutrición en las primeras etapas de la vida.
Participan del grupo de trabajo Jimena Barbeito Andrés, Lucía Alba Ferrara, Noelia Bonfili y Mariana Vallejo (ENyS, CONICET-UNAJ-HEC), Diana Álvarez (HEC), Alicia Villalba, Mariela Nievas, Erika Martin y Roxana Paredes (UNAJ), Mariana Bendersky (UBA) y Alejandro Zunino (UNCEN).
Foto: la Dra. Paula González con parte del grupo de investigadores y profesionales del CIC del barrio Don José, Fcio. Varela donde se realizará la recolección de datos.