Evaluación diagnostica de factores predictivos de pre eclampsia en gestantes atendidas en el Hospital Carlos Monge Medrano de Juliaca de agosto del 2019 a agosto del 2020

• Autor: Sanga Yampasi, Richard Miflin
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad Nacional Del Altiplano
• Repositorio: UNAP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:https://repositorio.unap.edu.pe:20.500.14082/13446
• Enlace del recurso: http://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/13446
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Ginecología y Obstetricia; Residentado Medico

El estudio se realizará con el objetivo de determinar el valor predictivo de los factores asociados a preeclampsia en gestantes atendidas en el Hospital Carlos Monge de Juliaca de agosto 2019 a agosto del 2020. El estudio será prospectivo longitudinal, de diseño epidemiológico de casos y controles anidado, la población será todas las gestantes, atendidas en su control prenatal en el servicio de gineco obstetricia del Carlos Monge Medrano de Juliaca de Agosto del 2019 a Agosto del 2020; se calculara el tamaño de muestra utilizando el muestreo aleatorio simple, con un nivel de confianza del 95%, y un error máximo permitido del 5%, la selección de la muestra será no probabilística por muestreo consecutivo, antes de ingresar a la gestante al estudio se solicitara el consentimiento informado, para la recolección de datos se utilizara una ficha estandarizada que será validada en una prueba piloto de 20 gestantes mediante el coeficiente de correlación y el coeficiente Alpha de Cronbach; para el análisis de datos la información será ingresada a una base de datos en Excel versión 10.0; para las variables cuantitativas se utilizará las medidas de tendencia central y de dispersión; y para las variables cualitativas se utilizará frecuencias absolutas y relativas; para medir de la asociación se calculará el Odds Ratio y la prueba exacta de Fisher; para evaluar la distribución normal se utilizara los gráficos Q-Q plot y Box-plot y prueba de Kolmogorov Smirnov; para la evaluación diagnóstica de los factores predictivos se calculara la sensibilidad, especificidad, VPP, VPN, likelihood ratios positivo y negativo con estos datos se elaborara una ecuación de predicción; mediante las curvas ROC se determinara los puntos de corte óptimos y las áreas bajo la curva normal.