Valores de hemoglobina materna como factor asociado a resultados materno-perinatales adversos en la provincia del Cusco, 2023-2024

• Autor: Romero Cuyo, Luz Katherine
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco
• Repositorio: UNSAAC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unsaac.edu.pe:20.500.12918/10621
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12918/10621
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Anemia; Eritrocitosis; Gestante; Salud materna; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.27

En el presente estudio intitulado: “VALORES DE HEMOGLOBINA MATERNA COMO FACTOR ASOCIADO A RESULTADOS MATERNO-PERINATALES ADVERSOS EN LA PROVINCIA DEL CUSCO, 2023-2024” Antecedentes: La anemia materna en zonas de gran altitud se diagnostica utilizando la propuesta de corrección de hemoglobina planteada por la OMS, lo que puede llevar a una sobreestimación de los casos de anemia en el Perú, al ser una constante matemática que en ocasiones no se correlaciona con la clínica, lo que resulta en la administración innecesaria de suplementos de hierro a personas que podrían no necesitarlos. Además, investigaciones recientes han revelado que la incidencia de muerte fetal tardía, parto pretérmino y bajo peso al nacer aumenta en gestantes con valores de hemoglobina superiores a 13.2 g/dL. Estos hallazgos sugieren que tanto concentraciones bajas como elevadas de hemoglobina podrían estar asociadas con resultados materno-perinatales adversos. Métodos: El presente estudio es de tipo cohorte retrospectiva. El estudio estuvo constituido por 1 354 gestantes residentes en Cusco (3 400 msnm) que atendieron su parto entre el 1 de enero de 2023 al 31 de diciembre de 2024. Se empleó un muestreo probabilístico por conglomerados para la selección de la muestra. Se calculó el riesgo relativo (RR) para el análisis bivariado. Asimismo, se realizó un análisis de regresión logística multivariada para evaluar el RR ajustado, para elegir el mejor modelo matemático se utilizó el coeficiente AIC y la razón de verosimilitud, con un nivel de significancia del 95% (IC 95%) y un valor de p < 0.05 para determinar la significancia estadística.