Predictores de complicaciones y mortalidad luego de la intervención coronaria percutánea en pacientes con síndrome coronario agudo sin elevación del segmento ST de muy alto riesgo. Hospital Edgardo Rebagliati Martins. Periodo 2015 – 2020

• Autor: Diaz Sarasa, Pedro Daniel
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Peruana Cayetano Heredia
• Repositorio: UPCH-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.upch.edu.pe:20.500.12866/11973
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12866/11973
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Síndrome Coronario Agudo; Muy Alto Riesgo; Infarto de Miocardio; Complicaciones; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.04

Los síndromes coronarios agudos sin elevación del segmento ST (SCASEST) varían en su presentación: desde cuadros autolimitados, hasta aparatosos y desenlace fatal. Las guías actuales enfatizan la necesidad de estratificar el SCASEST en escalas de riesgo: muy alto riesgo (MAR), alto riesgo (AR) y bajo riesgo (BR) con la finalidad de priorizar o no la estrategia invasiva (cateterismo y angioplastia coronaria), esto debido a aparente mal pronóstico en SCASEST-MAR. Prácticamente no se publicaron estudios dedicados a predecir los factores clínicos y procedimentales asociados a peor pronóstico en pacientes con SCASEST-MAR. Por tal motivo, el presente estudio, es un diseño de casos y controles que buscará establecer los predictores de peor pronóstico en este grupo de pacientes, ingresados en el Hospital Nacional Edgardo Rebagliati Martins – Lima, entre 2015 y 2020. Para tal fin se analizarán las historias clínicas de 351 pacientes: 117 casos (pacientes con SCASEST-MAR con evolución desfavorable post intervencionismo percutáneo) y 234 controles (pacientes con SCASEST-MAR con evolución favorable post intervencionismo percutáneo). Los datos se ingresarán al programa STATA versión 15.0. Las variables cualitativas se evaluarán con Chi cuadrado y las continuas con T de Student. Para determinar qué factores son predictores independientes se realizará la técnica de regresión logística.