Eficacia de la técnica lisa en comparación a la técnica INSURE en la aplicación de surfactante en prematuros del Hospital Manuel Nuñez Butron de Puno 2022
Descripción del Articulo
Objetivo: Determinar la eficacia de la técnica LISA en comparación a la técnica INSURE en la aplicación de surfactante en prematuros del hospital Manuel Núñez Butrón de puno en el año 2022. Metodología: La investigación será prospectiva, analítica, longitudinal de diseño experimental: ensayo clínico...
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2022 |
| Institución: | Universidad Nacional Del Altiplano |
| Repositorio: | UNAP-Institucional |
| Lenguaje: | español |
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| Nivel de acceso: | acceso abierto |
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Objetivo: Determinar la eficacia de la técnica LISA en comparación a la técnica INSURE en la aplicación de surfactante en prematuros del hospital Manuel Núñez Butrón de puno en el año 2022. Metodología: La investigación será prospectiva, analítica, longitudinal de diseño experimental: ensayo clínico aleatorizado. La población será los recién nacidos prematuros en la UCIN del hospital Manuel Núñez Butrón de Puno en el periodo de agosto a diciembre del 2022. Con la prevalencia de membrana hialina de otros estudios de 77%, y con un error alfa de 0.05 y una potencia de prueba de 80%, el tamaño de muestra calculado es de 110 recién nacidos prematuros; que serán distribuidos en 2 grupos de 55 cada uno. A un grupo (A) se le administrará surfactante exógeno con la técnica de LISA, y al otro grupo (B) se le administrará surfactante exógeno con la técnica ENSURE. La selección de los 110 recién nacidos prematuros será no probabilística, los participantes irán ingresando a partir del mes de agosto en forma consecutiva como vayan ingresando a la UCIN hasta completar el tamaño de muestra. La asignación de los participantes al grupo A o al B se realizará en forma aleatoria randomizada. Se utilizará una ficha para recolección de información que será validada por juicio de expertos. El análisis estadístico se realizará con el paquete estadístico Stata versión 16; con un nivel de confianza de 95%. Para las variables cualitativas se utilizará la prueba de comparación de Chi cuadrado de Pearson. Para las variables cuantitativas se evaluará su distribución normal mediante la prueba de Shapiro-Wilks. Las variables cuantitativas con distribución normal serán analizadas con el estadístico t de Student. Las variables sin distribución normal serán analizadas con la prueba U de Mann-Whitney. Se analizará los factores de confusión evaluando el efecto de la técnica en un modelo de regresión logística binaria, para este propósito se calculará el riesgo relativo, y se ingresarán al modelo las variables que tengan un riesgo relativo mayor a 1. Se aplicará el consentimiento informado solo a las madres/padres/tutores que decidan voluntariamente que el recién nacido participe en estudio. |
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A un grupo (A) se le administrará surfactante exógeno con la técnica de LISA, y al otro grupo (B) se le administrará surfactante exógeno con la técnica ENSURE. La selección de los 110 recién nacidos prematuros será no probabilística, los participantes irán ingresando a partir del mes de agosto en forma consecutiva como vayan ingresando a la UCIN hasta completar el tamaño de muestra. La asignación de los participantes al grupo A o al B se realizará en forma aleatoria randomizada. Se utilizará una ficha para recolección de información que será validada por juicio de expertos. El análisis estadístico se realizará con el paquete estadístico Stata versión 16; con un nivel de confianza de 95%. Para las variables cualitativas se utilizará la prueba de comparación de Chi cuadrado de Pearson. Para las variables cuantitativas se evaluará su distribución normal mediante la prueba de Shapiro-Wilks. Las variables cuantitativas con distribución normal serán analizadas con el estadístico t de Student. Las variables sin distribución normal serán analizadas con la prueba U de Mann-Whitney. Se analizará los factores de confusión evaluando el efecto de la técnica en un modelo de regresión logística binaria, para este propósito se calculará el riesgo relativo, y se ingresarán al modelo las variables que tengan un riesgo relativo mayor a 1. 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