Factores predictores del tiempo hasta el reingreso hospitalario al servicio de medicina interna en pacientes con diagnóstico reciente de cirrosis

• Autor: Rodriguez Coronado, Kevin Enrique
• Formato: informe técnico
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Peruana Cayetano Heredia
• Repositorio: UPCH-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.upch.edu.pe:20.500.12866/17661
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12866/17661
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Cirrosis; Factores Asociados; Reingreso; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.19; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.27

Introducción: La cirrosis hepática tiene altos niveles de morbimortalidad en el Perú. Su progresión de formas estables a formas descompensadas (sintomáticas) genera frecuentes hospitalizaciones y reingresos precoces. Identificar los factores predictores del menor tiempo de reingreso, permitirían optimizar el manejo ambulatorio que reciben estos pacientes y reducir el impacto que tienen sobre el sistema de salud. Objetivo: Determinar los factores predictores del tiempo hasta el primer reingreso hospitalario al servicio de medicina interna en pacientes con diagnóstico reciente de cirrosis. Diseño del estudio: Cohorte prospectiva de un solo grupo. Población y muestra: Pacientes adultos hospitalizados en el servicio de Medicina Interna del Hospital Nacional Arzobispo Loayza que reciban por primera vez el diagnóstico de cirrosis hepática, en cualquier estadio. Se estima reclutar entre 240 y 360 pacientes, mediante un muestreo por conveniencia. Procedimientos y técnicas: Se recolectarán datos clínicos, sociodemográficos y laboratoriales mediante la revisión de historias clínicas y entrevista directa con cada paciente, previa firma del consentimiento informado. El seguimiento del estudio iniciará al alta hospitalaria, y será por un máximo de 12 meses o hasta que ocurra el evento (reingreso por alguna complicación relacionada a la cirrosis). Análisis estadístico: Se aplicará análisis de supervivencia con curvas de Kaplan-Meier y Regresión de Cox para identificar las variables asociadas al tiempo de reingreso. Se usará selección hacia adelante para encontrar aquellas variables que expliquen el desenlace de la forma más óptima, manteniendo la mayor parsimonia.