Frecuencia del prolapso de cúpula vaginal posterior a histerectomía en el Hospital San Juan Bautista - Huaral de marzo 2018 a noviembre 2022

• Autor: Caballero Huaroc, Anaith Britty
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Peruana Cayetano Heredia
• Repositorio: UPCH-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.upch.edu.pe:20.500.12866/15972
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12866/15972
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Histerectomía; Tracto Urinario; Prolapso Vaginal; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.02; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.11; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.20

Una consecuencia muy común tras una histerectomía es el prolapso de la cúpula vaginal, lo cual se caracteriza por el descenso de la cúpula a través del canal vaginal, lo que provocara molestias en las pacientes según el grado de prolapso. − OBJETIVO: Analizar la frecuencia de prolapso de cúpula vaginal en mujeres histerectomizadas en el Hospital de Huaral. Además de explorar las principales causas y factores de riesgo asociado. − DISEÑO DEL ESTUDIO: Se realizará un estudio analítico que examina retrospectivamente datos médicos de los pacientes desde 2018 hasta 2022 que fueron tratados en el Hospital San Juan Bautista - Huaral, Lima, Perú. − POBLACIÓN Y MUESTRA: La población en estudio constara de mujeres entre los 40 y 65 años con algún grado de Prolapso de Cúpula, con antecedente de histerectomía, que fueron intervenidas quirúrgicamente para su corrección. − PROCEDIMIENTOS Y TÉCNICAS: El estudio se realizará mediante la revisión de las historias clínicas de las pacientes que acudieron al servicio de ginecología del hospital San Juan Bautista de Huaral entre marzo del 2018 y diciembre del 2022. A cada sujeto de estudio se le aplicará una ficha técnica. − ANÁLISIS ESTADÍSTICO: La información estadística obtenida se procesará a través del paquete de datos SPSS versión 25. Para ello, se utilizará la aplicación Excel - versión 2020, para representar las variables objeto de investigación en tablas y gráficos. El estudio utilizará un enfoque analítico, a través de un análisis de regresión logística.