Características clínicas y sociodemográficas y su asociación con pérdida en el seguimiento en los pacientes de la DEIDAE de adultos y adultos mayores atendidos en el programa de presupuesto por resultados en el Instituto Nacional de Salud Mental “Honorio Delgado-Hideyo Noguchi” del 2021 al 2024

• Autor: Marquina Janampa, Geidy
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Peruana Cayetano Heredia
• Repositorio: UPCH-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.upch.edu.pe:20.500.12866/16791
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12866/16791
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: DEIDAE de Adulto y Adulto Mayor; Programa Presupuestal por Resultado; Instituto Nacional de Salud Mental; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.24; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.03.02

La creciente carga de enfermedades neuropsiquiátricas en Perú, junto con la importancia de programas que sirven para mejorar la eficiencia del gasto público, como el Programa Presupuestal por Resultados (PPR), subrayan la necesidad de investigar las características de los pacientes incluidos en estos para optimizar las intervenciones de salud mental. Este estudio tiene como objetivo describir las características sociodemográficas y clínicas de adultos y adultos mayores atendidos en la Departamento de investigación, docencia y atención especializada - Adultos y Adultos Mayores (DEIDAE - AAM) del Instituto Nacional de Salud Mental “Honorio Delgado - Hideyo Noguchi” (INSM) que fueron incluidos en el PPR entre julio de 2021 y julio de 2024.Este estudio es de tipo descriptivo y transversal, incluirá a todos los pacientes atendidos en la DEIDAE - AAM durante el periodo de estudio. El estudio buscará identificar la relación entre factores sociodemográficos y clínicos con la pérdida al seguimiento y el cumplimiento de actividades programadas. Esto permitirá mejorar la precisión de las intervenciones financiadas por el PPR.El análisis de los datos incluirá la descripción de las variables y el análisis bivariado para explorar asociaciones relevantes, utilizando modelos de regresión adecuados.