Desempeño predictivo del score SMART-COP versus el score PSI para anticipar complicaciones intrahospitalarias en neumonía adquirida en la comunidad

Descripción del Articulo

Comparar el desempeño predictivo del score SMART-COP versus el score PSI para anticipar complicaciones intrahospitalarias en neumonía adquirida en la comunidad en el Hospital Virgen de la Puerta. Con el fin de optimizar la toma de decisiones médicas y direccionar de forma eficiente los recursos hosp...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Zapana Mozombite, Maher Salalhasbaz
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2025
Institución:Universidad Privada Antenor Orrego
Repositorio:UPAO-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.upao.edu.pe:20.500.12759/94272
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12759/94272
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Neumonía Adquirida en la Comunidad
Pronostico
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.27
Descripción
Sumario:Comparar el desempeño predictivo del score SMART-COP versus el score PSI para anticipar complicaciones intrahospitalarias en neumonía adquirida en la comunidad en el Hospital Virgen de la Puerta. Con el fin de optimizar la toma de decisiones médicas y direccionar de forma eficiente los recursos hospitalarios. Material y métodos: Se desarrollará una investigación de diseño transversal y naturaleza analítica, fundamentado en la evaluación de herramientas diagnósticas. La población incluirá a adultos con NAC admitidos en el área de emergencia del Hospital Virgen de la Puerta, de junio a diciembre del 2025. A todos ellos se les aplicarán los scores SMART-COP y PSI al ingreso, y posteriormente se analizará su relación con la aparición de complicaciones durante la hospitalización. Se aplicará Chi cuadrado para asociaciones categóricas (p<0.05); si no se cumplen supuestos, se empleará Fisher (α=0,05). En cuanto a las pruebas diagnósticas, el rendimiento de SMART-COP y PSI será evaluado con la sensibilidad, especificidad, VPP/VPN y AUC de la ROC. Para controlar confusión se ajustarán modelos de regresión logística múltiple, reportando OR ajustadas con IC 95%.
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).