Validez de la evaluación pre anestestésica para la predicción de vía aérea difícil usada en pacientes programados para cirugía electiva no cardíaca en el Instituto de Enfermedades Neoplásicas 2018-2021

Descripción del Articulo

El INEN realiza al año aproximadamente 2.800 procedimientos quirúrgicos, entre casos electivos, urgentes y de emergencia, más del 60% de los cuales se realizan bajo anestesia general (7). En la experiencia vivencial se evidencia que existen casos de pacientes que presentan intubación difícil y no se...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Zuñiga Cano, Ana Marisol
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2025
Institución:Universidad de San Martín de Porres
Repositorio:USMP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.usmp.edu.pe:20.500.12727/17384
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12727/17384
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Anestestésica
Cirugía electiva
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description El INEN realiza al año aproximadamente 2.800 procedimientos quirúrgicos, entre casos electivos, urgentes y de emergencia, más del 60% de los cuales se realizan bajo anestesia general (7). En la experiencia vivencial se evidencia que existen casos de pacientes que presentan intubación difícil y no se cuenta con una data que registre estos casos. Esta investigación es importante por la gran necesidad de prever un plan preanestésico que permita asumir riesgos con suficiente preparación para afrontarlos y evitar complicaciones asociadas en los procedimientos invasivos tanto quirúrgico como del ámbito de la anestesiología en los pacientes oncológicos, Por lo tanto, es esencial realizar una evaluación preanestésica de los predictores desafiantes de las vías respiratorias para prevenir consecuencias potencialmente letales. Con el diagnóstico temprano de vía aérea difícil antes de la inducción nos permitirá seleccionar un método de intubación adecuado, preparación adecuada y uso óptimo de recursos y equipos, para un manejo exitoso; y debido a esta identificación temprana, se pueden anticipar complicaciones inminentes. Además, en base a los resultados obtenidos, podemos crear un algoritmo de vía aérea difícil para este tipo de pacientes en esta institución.
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