Factores de riesgo asociados a historia de hipoglucemia en pacientes con diabetes mellitus tipo 2 hospitalizados en el Hospital Nacional Edgardo Rebagliati Martins, período 2016-2017

• Autor: Cruces Crisóstomo, Medalit
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad Peruana Cayetano Heredia
• Repositorio: UPCH-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.upch.edu.pe:20.500.12866/6635
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12866/6635
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Hipoglucemia; Diabetes Mellitus Tipo 2; Factores de Riesgo; Epidemiología Descriptiva; Métodos de Análisis; Estudio Observacional; Estudios Retrospectivos; Estudios Transversales; Hospital Nacional Edgardo Rebagliati Martins (Lima); https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.18

La mayor parte de los pacientes diabéticos en la evolución de su enfermedad presentaran algún episodio de hipoglucemia, que debe ser reconocido y tratado para evitar consecuencias negativas en el paciente. Objetivo: Determinar los factores de riesgo asociados a historia de hipoglucemia en pacientes con diabetes mellitus tipo 2 (DM2) hospitalizados en el Hospital Nacional Edgardo Rebagliati Martins, durante el período de Enero 2016 a Diciembre 2017. Diseño: Se trata de un estudio descriptivo y analítico, observacional, retrospectivo, de corte transversal. Población: Todos los pacientes con Diabetes Mellitus tipo 2 atendidos en el HNERM que presentaron episodio de hipoglicemia. Método: Se seleccionarán a todos los pacientes hospitalizados por diagnóstico de “Diabetes Mellitus descompensada” de los años 2016 y 2017.Se llenará una ficha de recolección de datos. Se dividirá a los pacientes en dos grupos: aquellos con antecedente de hipoglicemia registrado al ingreso de la hospitalización, y aquellos en los que no se ha registrado este dato, para la comparación correspondiente de las demás variables entre ambos grupos. Análisis: En el univariado se considerará media, desviación estándar, mediana y rango intercuartílico. Para variables dicotómicas, distribución de frecuencias. En el análisis bivariado se evaluará la fuerza de asociación mediante OR para variables cualitativas con correción F exacta de Fisher y para variables cuantitativas se empleará el T de Student o la Suma de rangos de Wilcoxon si fuera el caso. Se realizará el análisis multivariado ingresando al modelo de regresión, tanto lineal múltiple como logística.