MODELO DE ECUACIONES ESTRUCTURALES PARA PREDECIRLA CALIDAD DE NOTIFICACIÓN DE REACCIONES ADVERSAS A MEDICAMENTOS EN LA REGIÓN DE SALUD TACNA

• Autor: Changllio Roas, Juan José E.
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann
• Repositorio: Revistas - Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:revistas.unjbg.edu.pe:article/636
• Enlace del recurso: https://revistas.unjbg.edu.pe/index.php/rmb/article/view/636
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Tolerancia a medicamentos; Efectos colaterales y reacciones adversas relacionados con medicamentos

OBJETIVO: Diseñar un modelo estructural multifactorial que explique la calidad de la notificación espontánea de reacciones adversas a medicamentos (RAMs) a partir de algunos factores asociados al reporte en establecimientos de la región de salud Tacna. MATERIALES Y MÉTODOS: Estudio predictivo y transversal, mediante encuesta en 30 profesionales de la salud en el 2013. Se usó cuatro instrumentos de recolección: cuestionario para las características demográficas – laborales, test de conocimientos, escala de Likert para medir la actitud hacia el reporte de RAMs y una ficha de cotejo con la que se identificó las relaciones entre las variables de interés. Se probaron tres modelos de ecuaciones estructurales. RESULTADOS: El modelo estructural de ajuste más satisfactorio relacionó las características demográficas-laborales con la calidad de la notificación espontanea, evidenciando la existencia de mayor incidencia de las variables causales que de las variables intermedias en la notificación espontánea como el peso del parámetro de la experiencia profesional que incide con un valor de = 0,5, seguida del conocimiento de RAMS con = 0,23. CONCLUSIÓN: Se validó el modelo por medio de ecuaciones estructurales sobre la base teórica de la experiencia y reespecificado estadísticamente, lo cual brinda información necesaria para desarrollar políticas orientadas a niveles de acción complementaria.