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Valor predictivo de la plaquetopenia para el riesgo de muerte en pacientes con diagnóstico de COVID-19
dc.contributor.advisor | Pérez Lujan, Lorenzo Emilio | es_PE |
dc.contributor.author | Cerna Bejarano, Gabriel Steffano | es_PE |
dc.contributor.author | Zavaleta Chambergo, Jhonny Rodrigo | es_PE |
dc.date.accessioned | 2023-10-31T13:29:33Z | |
dc.date.available | 2023-10-31T13:29:33Z | |
dc.date.issued | 2023-10-23 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.14278/4418 | |
dc.description.abstract | Introducción: Desde diciembre del 2019, se supo acerca del primer caso de neumonía originada por el virus SARS-CoV-2 en China, llegando muy rápidamente a consolidarse como pandemia, sorprendiendo a toda la comunidad médica por la desconocida clínica, tratamiento y secuelas que podía dejar esta nueva enfermedad llamada COVID-19. La mortalidad a causa de esta nueva enfermedad iba en incremento, y buscando datos sobre las posibles causas se encontró información sobre eventos anormales de coagulación asociada a casos graves, dentro de estos se encuentra la plaquetopenia que podría aumentar la probabilidad de severidad y mortalidad de los pacientes con COVID19. Por lo mencionado, se planteó un estudio de investigación para determinar si la plaquetopenia posee el valor predictivo de muerte en pacientes con COVID-19. Objetivos: Determinar si la plaquetopenia posee valor predictivo de muerte en pacientes con diagnóstico de COVID-19, del Hospital Regional Eleazar Guzmán Barrón durante la primera y segunda ola de COVID-19 Materiales y Métodos: Estudio Observacional, Retrospectivo, Transversal, Comparativo, teniendo como muestra de nuestro estudio a 389 pacientes con diagnóstico de COVID-19 hospitalizados en el área COVID-19 del Hospital Eleazar Guzmán Barrón. Se obtuvo los datos por medio de nuestra ficha de recolección de datos, haciendo un filtro con criterios de inclusión y exclusión, posteriormente se ordena y procesa los datos con el programa de Microsoft Excel v.16 y SPSS v.16 para obtener datos epidemiológicos en frecuencias y porcentajes, asociaciones de plaquetopenia y mortalidad, grado de plaquetopenia y mortalidad y el VPP y VPN entre la plaquetopenia y la mortalidad. Resultados: De los 389 pacientes ingresados por COVID-19, la prueba Chi cuadrado mostró una asociación estadística significativas entre la plaquetopenia y mortalidad (p < 0,001). Con respecto al VPP nos muestra que la probabilidad real de fallecer de un paciente con COVID-19 con plaquetopenia es del 83,9% y su VPN muestra que la probabilidad real de no fallecer de un paciente con COVID-19 sin plaquetopenia es del 52,6%. | es_PE |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad Nacional del Santa | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | es_PE |
dc.source | Repositorio Institucional - UNS | es_PE |
dc.subject | COVID-19 | es_PE |
dc.subject | Trombocitopenia | es_PE |
dc.subject | Mortalidad | es_PE |
dc.title | Valor predictivo de la plaquetopenia para el riesgo de muerte en pacientes con diagnóstico de COVID-19 | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
thesis.degree.name | Médico Cirujano | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad Nacional del Santa. Facultad de Ciencias | es_PE |
thesis.degree.discipline | Medicina Humana | es_PE |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.27 | es_PE |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0001-9118-3938 | es_PE |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional | es_PE |
renati.discipline | 912016 | es_PE |
renati.juror | Beltrán Osorio, Rafael Roberto | es_PE |
renati.juror | More Valladades, Armando Deivi | es_PE |
renati.juror | Pérez Luján, Lorenzo Emilio | es_PE |
renati.author.dni | 72887004 | |
renati.author.dni | 76905774 | |
renati.advisor.dni | 32816855 |
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