Factores predictivos de fallo en la oxigenoterapia de alto flujo en pacientes con insuficiencia respiratoria aguda por Covid-19. Hospital María Auxiliadora, 2020-2021

Descripción del Articulo

Objetivos del estudio: Determinar los factores predictivos de fallo en la oxigenoterapia de alto flujo en pacientes con insuficiencia respiratoria aguda por COVID-19 atendidos en el Hospital María Auxiliadora, 2020-2021. Metodología: investigación observacional, analítica (de caso-control) y retrosp...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Torres Mitacc, Carmen Cindy
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2022
Institución:Universidad Científica del Sur
Repositorio:UCSUR-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.cientifica.edu.pe:20.500.12805/2236
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Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Factor de riesgo
Oxigenoterapia
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description Objetivos del estudio: Determinar los factores predictivos de fallo en la oxigenoterapia de alto flujo en pacientes con insuficiencia respiratoria aguda por COVID-19 atendidos en el Hospital María Auxiliadora, 2020-2021. Metodología: investigación observacional, analítica (de caso-control) y retrospectiva. La población la conformarán todos los pacientes COVID-19 con insuficiencia respiratoria aguda que acudieron al Servicio de Emergencia del Hospital María Auxiliadora en el periodo de abril 2020 a mayo 2021. Se estimará una muestra representativa, de la cual se conformarán dos grupos: Grupo caso: conformado por pacientes COVID-19 con insuficiencia respiratoria aguda que si presentaron falla a la oxigenoterapia de alto flujo (OAF). Grupo control: conformado por pacientes COVID-19 con insuficiencia respiratoria aguda que no presentaron falla a la OAF. La variable dependiente será el fallo a la oxigenoterapia de alto flujo, mientras que la independiente; se considerarán factores predictivos (epidemiológicos y clínicos). Para determinar los factores predictivos de fallo en la oxigenoterapia de alto flujo en pacientes con insuficiencia respiratoria aguda por COVID-19 se construirá un modelo a través de la regresión logística.
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