Políticas públicas de promoción de salud en factores de riesgo en pacientes diabéticos en un hospital de Trujillo 2025
Descripción del Articulo
La presente investigación contempla como objetivo general explicar de qué manera influye las políticas de promoción de la salud en los factores de riesgo en pacientes diabéticos en un hospital de Trujillo. Se empleó el método cuantitativo, con diseño no experimental correlacional-causal de corte tra...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis doctoral |
| Fecha de Publicación: | 2025 |
| Institución: | Universidad Cesar Vallejo |
| Repositorio: | UCV-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/171591 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12692/171591 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Política de la salud Paciente Enfermedad Factores de riesgo Diabetes https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.06.02 |
| Sumario: | La presente investigación contempla como objetivo general explicar de qué manera influye las políticas de promoción de la salud en los factores de riesgo en pacientes diabéticos en un hospital de Trujillo. Se empleó el método cuantitativo, con diseño no experimental correlacional-causal de corte transeccional, aplicando encuestas (dos cuestionarios validados por expertos) a 50 profesionales de la salud. Los instrumentos mostraron alta confiabilidad (Alfa de Cronbach: 0.854 para políticas de promoción; 0.870 para factores de riesgo). Los resultados, mediante regresión logística ordinal (Sig<0.05), indican que las políticas de promoción influyen significativamente en los factores de riesgo, aunque con un efecto moderado (Nagelkerke R² = 19.3%). Predominó un nivel "regular" en ambas variables (60% en políticas; 90% en factores de riesgo). El modelo de ecuaciones estructurales (SEM) confirmó la relación causal propuesta. Su ajuste global fue aceptable, destacando el valor del CFI (Comparative Fit Index) = 1.000, que indica un ajuste perfecto según los parámetros establecidos. Otros índices apoyan la validez del modelo: RMSEA = 0.00 (óptimo), SRMR = 0.022 (bueno) y TLI = 1.118 (sobre ajuste). En conjunto, el modelo SEM valida la influencia causal de las políticas sobre los factores de riesgo. |
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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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