PCR como biomarcador predictivo de dehiscencia de anastomosis intestinal en cirugía colorrectal en pacientes postoperados del Hospital San Juan Bautista de Huaral 2022 – 2023
Descripción del Articulo
        Es imprescindible considerar diferentes aspectos biomédicos en la recuperación post operatoria de pacientes intervenidos en operaciones quirúrgicas colorrectales, para lo cual se tiene en cuenta la producción de PCR como indicador natural de inflamación tras una cirugía. En función a esta premisa, e...
              
            
    
                        | 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:20.500.12866/15201 | 
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12866/15201 | 
| Nivel de acceso: | acceso abierto | 
| Materia: | Proteína C Reactiva Dehiscencia Anastomosis Cirugía Colorrectal https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.06 https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.11 https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.19  | 
| Sumario: | Es imprescindible considerar diferentes aspectos biomédicos en la recuperación post operatoria de pacientes intervenidos en operaciones quirúrgicas colorrectales, para lo cual se tiene en cuenta la producción de PCR como indicador natural de inflamación tras una cirugía. En función a esta premisa, el presente estudio tiene como objetivo determinar si la Proteína C Reactiva es un biomarcador predictivo de dehiscencia de anastomosis intestinal en cirugía colorrectal en pacientes post operados del Hospital San Juan Bautista de Huaral 2022 – 2023. Para ello, se ejecutará una investigación observacional analítica transversal, en el que se estructurará una muestra de 38 pacientes atendidos en 2023 y 25 pacientes atendidos durante el 2022, a los que se les aplicará una ficha de recolección de datos. Para el análisis estadístico, se aplicarán frecuencias y la matriz de confusión para obtener la sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivo y valor predictivo negativo, así como el área bajo la curva para determinar el punto de corte. | 
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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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