Características clínicas, epidemiológicas y de tratamiento de la miomatosis uterina del Hospital Vitarte 2023
Descripción del Articulo
Este estudio busca determinar las características epidemiológicas y de tratamiento de las pacientes con miomatosis uterina atendidas en el Hospital Vitarte durante el año 2023. Objetivos: Describir las características clínicas de las pacientes con miomatosis uterina. Determinar las características e...
Autor: | |
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Fecha de Publicación: | 2023 |
Institución: | Universidad Ricardo Palma |
Repositorio: | URP-Tesis |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:repositorio.urp.edu.pe:20.500.14138/7653 |
Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.14138/7653 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Miomatosis uterina Mioma uterino https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.02 |
Sumario: | Este estudio busca determinar las características epidemiológicas y de tratamiento de las pacientes con miomatosis uterina atendidas en el Hospital Vitarte durante el año 2023. Objetivos: Describir las características clínicas de las pacientes con miomatosis uterina. Determinar las características epidemiológicas de las pacientes con miomatosis uterina en 2023. Describir los tratamientos recibidos por las pacientes con miomatosis uterina. Variables: Sociodemográficas: Sexo, edad, estado civil, procedencia. Clínicas y de antecedentes: Menarquia, antecedentes obstétricos, comorbilidades, sintomatología, hemograma, hemoglobina, peso, talla, colesterol sérico, triglicéridos. Tipo de mioma. Diseño metodológico: El estudio tiene un diseño descriptivo y observacional, donde no se interviene en las variables, sino que se observa y describe la realidad. Población y muestra: La población del estudio está compuesta por todas las pacientes atendidas en el servicio de ginecología del Hospital Vitarte durante 2023. Se tomará una muestra igual a la población total, es decir, se utilizarán todos los registros de historias clínicas que cumplan con los criterios de inclusión. Técnica e instrumentos: Una vez recolectada la información de las historias clínicas, se procederá a limpiar la base de datos con el apoyo de un especialista en estadística. Posteriormente, se realizará el análisis descriptivo de las variables utilizando el software SPSS v23.0 y Microsoft Excel para el manejo de la información |
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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).
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