Capacidad de predicción del CALL score, MULBSTA score y CURB-65 score para predicción de ingreso a UCI y mortalidad en paciente con neumonía COVID-19 en un hospital nacional del Perú

Descripción del Articulo

Desde Marzo del 2020 hasta la fecha en Perú llevamos mas de 1 millon de casos por neumonia por Sar-cov2 hasta la fecha, a pesar del estado de emergencia sanitaria nacional, seguimos siendo uno de los paises con mayor número de casos de la región. Se han implementado muchos protocolos de atención a n...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: García Ramos, Hugo Michael
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2021
Institución:Universidad Peruana Cayetano Heredia
Repositorio:UPCH-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.upch.edu.pe:20.500.12866/9426
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12866/9426
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:COVID-19
Capacidad Predicción
Mortalidad
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.07
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.08
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.03.08
id RPCH_9ff95102d34b926b445bfd5d393d25fc
oai_identifier_str oai:repositorio.upch.edu.pe:20.500.12866/9426
network_acronym_str RPCH
network_name_str UPCH-Institucional
repository_id_str 3932
dc.title.es_ES.fl_str_mv Capacidad de predicción del CALL score, MULBSTA score y CURB-65 score para predicción de ingreso a UCI y mortalidad en paciente con neumonía COVID-19 en un hospital nacional del Perú
dc.title.alternative.es_ES.fl_str_mv Prediction capacity of the CALL score, MULBSTA score and CURB-65 score for prediction of admission to ICU and mortality in patient with COVID-19 pneumonia in national hospital of Peru
title Capacidad de predicción del CALL score, MULBSTA score y CURB-65 score para predicción de ingreso a UCI y mortalidad en paciente con neumonía COVID-19 en un hospital nacional del Perú
spellingShingle Capacidad de predicción del CALL score, MULBSTA score y CURB-65 score para predicción de ingreso a UCI y mortalidad en paciente con neumonía COVID-19 en un hospital nacional del Perú
García Ramos, Hugo Michael
COVID-19
Capacidad Predicción
Mortalidad
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.07
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.08
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.03.08
title_short Capacidad de predicción del CALL score, MULBSTA score y CURB-65 score para predicción de ingreso a UCI y mortalidad en paciente con neumonía COVID-19 en un hospital nacional del Perú
title_full Capacidad de predicción del CALL score, MULBSTA score y CURB-65 score para predicción de ingreso a UCI y mortalidad en paciente con neumonía COVID-19 en un hospital nacional del Perú
title_fullStr Capacidad de predicción del CALL score, MULBSTA score y CURB-65 score para predicción de ingreso a UCI y mortalidad en paciente con neumonía COVID-19 en un hospital nacional del Perú
title_full_unstemmed Capacidad de predicción del CALL score, MULBSTA score y CURB-65 score para predicción de ingreso a UCI y mortalidad en paciente con neumonía COVID-19 en un hospital nacional del Perú
title_sort Capacidad de predicción del CALL score, MULBSTA score y CURB-65 score para predicción de ingreso a UCI y mortalidad en paciente con neumonía COVID-19 en un hospital nacional del Perú
author García Ramos, Hugo Michael
author_facet García Ramos, Hugo Michael
author_role author
dc.contributor.advisor.fl_str_mv Angulo Chocano, Daniel Marcos
dc.contributor.author.fl_str_mv García Ramos, Hugo Michael
dc.subject.es_ES.fl_str_mv COVID-19
Capacidad Predicción
Mortalidad
topic COVID-19
Capacidad Predicción
Mortalidad
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.07
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.08
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.03.08
dc.subject.ocde.es_ES.fl_str_mv https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.07
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.08
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.03.08
description Desde Marzo del 2020 hasta la fecha en Perú llevamos mas de 1 millon de casos por neumonia por Sar-cov2 hasta la fecha, a pesar del estado de emergencia sanitaria nacional, seguimos siendo uno de los paises con mayor número de casos de la región. Se han implementado muchos protocolos de atención a nivel nacional, sin embargo para predecir el riesgo de ingreso a unidad cuidados intensivos (UCI) y mortalidad, no temos un score valido en nuestro medio. Es por ello que en el presente estudio se plantea la finalidad de determinar la capacidad de predicción del CALL score, MULBSTA score y CURB-65 score en paciente hospitalizado por neumonía por COVID-19, afín de plantear estrategias sanitarias y protocolos de atención adecuados. Para ello se empleara un estudio observacional analítico descriptivo donde se incluira a todos los pacientes hospitalizados en el servicio de medicina interna area covid del Hospital Nacional Edgardo Rebagliati Martins entre los meses de octubre a diciembre del 2020, obteniendose por medio de una ficha de recolección de datos las variables demográficas, clínicas, imagenológicas y laboratoriales ; con las cuales se calculará los scores para cada paciente y finalmente para determinar la capacidad de predicción se empleara las curvas de ROC y el área bajo la curva (AUC), asi como el test de comparación de AUC. Es estudio es importante debido a que nos permitirá tenerminar cual score emplear y poder aplicarlo en nuestra población como método de tamizaje al ingreso en admisión hospitaliria en unidades de hospitalización.
publishDate 2021
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2021-05-25T16:30:45Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2021-05-25T16:30:45Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2021
dc.type.es_ES.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.12866/9426
url https://hdl.handle.net/20.500.12866/9426
dc.language.iso.es_ES.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.ispartof.fl_str_mv SUNEDU
dc.rights.es_ES.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri.es_ES.fl_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es
dc.format.es_ES.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.es_ES.fl_str_mv Universidad Peruana Cayetano Heredia
dc.publisher.country.es_ES.fl_str_mv PE
dc.source.none.fl_str_mv reponame:UPCH-Institucional
instname:Universidad Peruana Cayetano Heredia
instacron:UPCH
instname_str Universidad Peruana Cayetano Heredia
instacron_str UPCH
institution UPCH
reponame_str UPCH-Institucional
collection UPCH-Institucional
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.upch.edu.pe/bitstream/20.500.12866/9426/2/license.txt
https://repositorio.upch.edu.pe/bitstream/20.500.12866/9426/1/Capacidad_GarciaRamos_Hugo.pdf
bitstream.checksum.fl_str_mv f0cc608fbbde7146ed2121d53f577bd9
bde5d085f49149d8b4e79613b7f08c17
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional Universidad Peruana Cayetano Heredia
repository.mail.fl_str_mv repositorio.institucional@oficinas-upch.pe
_version_ 1841553865650995200
spelling Angulo Chocano, Daniel MarcosGarcía Ramos, Hugo Michael2021-05-25T16:30:45Z2021-05-25T16:30:45Z2021https://hdl.handle.net/20.500.12866/9426Desde Marzo del 2020 hasta la fecha en Perú llevamos mas de 1 millon de casos por neumonia por Sar-cov2 hasta la fecha, a pesar del estado de emergencia sanitaria nacional, seguimos siendo uno de los paises con mayor número de casos de la región. Se han implementado muchos protocolos de atención a nivel nacional, sin embargo para predecir el riesgo de ingreso a unidad cuidados intensivos (UCI) y mortalidad, no temos un score valido en nuestro medio. Es por ello que en el presente estudio se plantea la finalidad de determinar la capacidad de predicción del CALL score, MULBSTA score y CURB-65 score en paciente hospitalizado por neumonía por COVID-19, afín de plantear estrategias sanitarias y protocolos de atención adecuados. Para ello se empleara un estudio observacional analítico descriptivo donde se incluira a todos los pacientes hospitalizados en el servicio de medicina interna area covid del Hospital Nacional Edgardo Rebagliati Martins entre los meses de octubre a diciembre del 2020, obteniendose por medio de una ficha de recolección de datos las variables demográficas, clínicas, imagenológicas y laboratoriales ; con las cuales se calculará los scores para cada paciente y finalmente para determinar la capacidad de predicción se empleara las curvas de ROC y el área bajo la curva (AUC), asi como el test de comparación de AUC. Es estudio es importante debido a que nos permitirá tenerminar cual score emplear y poder aplicarlo en nuestra población como método de tamizaje al ingreso en admisión hospitaliria en unidades de hospitalización.Submitted by Yazmin Zelaya (yazmin.zelaya.b@upch.pe) on 2021-05-24T14:37:03Z No. of bitstreams: 1 Capacidad_GarciaRamos_Hugo.pdf: 714016 bytes, checksum: bde5d085f49149d8b4e79613b7f08c17 (MD5)Approved for entry into archive by Ricardo Mariño (ricardo.marino@upch.pe) on 2021-05-25T13:11:50Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Capacidad_GarciaRamos_Hugo.pdf: 714016 bytes, checksum: bde5d085f49149d8b4e79613b7f08c17 (MD5)Approved for entry into archive by Yazmin Zelaya (yazmin.zelaya.b@upch.pe) on 2021-05-25T16:29:16Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Capacidad_GarciaRamos_Hugo.pdf: 714016 bytes, checksum: bde5d085f49149d8b4e79613b7f08c17 (MD5)Made available in DSpace on 2021-05-25T16:30:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Capacidad_GarciaRamos_Hugo.pdf: 714016 bytes, checksum: bde5d085f49149d8b4e79613b7f08c17 (MD5) Previous issue date: 2021application/pdfspaUniversidad Peruana Cayetano HerediaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.esCOVID-19Capacidad PredicciónMortalidadhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.07https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.08https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.03.08Capacidad de predicción del CALL score, MULBSTA score y CURB-65 score para predicción de ingreso a UCI y mortalidad en paciente con neumonía COVID-19 en un hospital nacional del PerúPrediction capacity of the CALL score, MULBSTA score and CURB-65 score for prediction of admission to ICU and mortality in patient with COVID-19 pneumonia in national hospital of Peruinfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:UPCH-Institucionalinstname:Universidad Peruana Cayetano Herediainstacron:UPCHSUNEDUEspecialista en Medicina InternaUniversidad Peruana Cayetano Heredia. Facultad de Medicina Alberto HurtadoMedicina Interna7269891108782377https://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoAcademicohttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloSegundaEspecialidad912599Olascoaga Mesía, Ana CeciliaLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81859https://repositorio.upch.edu.pe/bitstream/20.500.12866/9426/2/license.txtf0cc608fbbde7146ed2121d53f577bd9MD52ORIGINALCapacidad_GarciaRamos_Hugo.pdfCapacidad_GarciaRamos_Hugo.pdfapplication/pdf714016https://repositorio.upch.edu.pe/bitstream/20.500.12866/9426/1/Capacidad_GarciaRamos_Hugo.pdfbde5d085f49149d8b4e79613b7f08c17MD5120.500.12866/9426oai:repositorio.upch.edu.pe:20.500.12866/94262025-08-13 14:43:51.981Repositorio Institucional Universidad Peruana Cayetano Herediarepositorio.institucional@oficinas-upch.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
score 13.380675
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).