Impacto de la troponina I elevada como marcador predictor de mortalidad a los 90 días en pacientes con accidente cerebrovascular isquémico agudo, atendidos en el Hospital Regional de Huacho, 2024-2026
Descripción del Articulo
Introducción: El accidente cerebrovascular (ACV) isquémico agudo (IA), es causante de patologías neurológicas, discapacidades y decesos, por tal identificar marcadores que permitieran predecir la mortalidad sería crucial para un mejor pronóstico de estos pacientes. Basado en lo mencionado el objetiv...
Autor: | |
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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:20.500.12866/15937 |
Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12866/15937 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Troponina I Mortalidad Accidente Cerebrovascular https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.04 https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.25 |
Sumario: | Introducción: El accidente cerebrovascular (ACV) isquémico agudo (IA), es causante de patologías neurológicas, discapacidades y decesos, por tal identificar marcadores que permitieran predecir la mortalidad sería crucial para un mejor pronóstico de estos pacientes. Basado en lo mencionado el objetivo de este estudio será determinar el impacto de la troponina I elevada como marcador predictor de mortalidad a los 90 días en pacientes con ACV IA, atendidos en el Hospital Regional de Huacho (HRH), 2024-2026. Será un estudio de diseño analítico de casos y controles, observacional y prospectivo, la población la conformará, pacientes con ACV IA atendidos en el HRH, entre 2024-2026. La muestra de estudio será 150 pacientes con ACV IA, de los cuales el grupo caso estará conformado por 50 pacientes que fallecen y el grupo control por 100 que sobreviven. El análisis estadístico será con la prueba Chi cuadrado. Además, se calculará el Odds Ratio (OR) para determinar el comportamiento de estos factores con el evento de mortalidad. En el análisis multivariado, se construirá un modelo con los predictores de mortalidad a los 90 días en pacientes con ACV IA, utilizando la regresión logística. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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