Factores que influyen en la adherencia al tratamiento de anemia ferropénica con micronutrientes en niños de 6 a 18 meses en el centro de salud Perú IV zona

• Autor: Murrieta Fuentes, Ana María
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2018
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/24493
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/24493
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Adherencia; Micronutrientes; Factores Asociados; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.03.02

Esta investigación tuvo como propósito mejorar la calidad de vida de los niños del centro de salud Perú IV zona mediante la administración correcta de los micronutrientes además de la promoción de una alimentación y nutrición. Fue una investigación de tipo básica, de diseño no experimental correlacional causal y transversal. Las variables fueron los factores asociados y la adherencia al tratamiento de anemia ferropénica con micronutrientes las cuales tuvieron como dimensiones al cuidador del paciente, los efectos del tratamiento y el prestador de servicios de salud para la variable factores asociados; mientras que para la variable adherencia tuvo como dimensiones al adherencia al tratamiento farmacológico y al dietético. La población fueron los pacientes del consultorio de crecimiento y desarrollo del centro de salud Perú IV zona de 6 a 18 meses que recibían micronutrientes. Se tomó la muestra por conveniencia y fue de 100 niños. Se utilizó un cuestionario validado a través de juicio de expertos con una validez y confiabilidad de alfa de Cronbach y para el análisis de datos se utilizó la correlación del Chi cuadrado. Realizado el análisis descriptivo y la correlación se concluyó que existe influencia de los factores en la adherencia al tratamiento de anemia ferropénica con micronutrientes en niños de 6 a 18 meses el centro de salud Perú IV zona, debido a que la prueba de contraste de la razón de verosimilitud, que el modelo logístico es significativo (p<0,05); se ajusta bien a los datos (Desviación con p<0,05); y explica el 53.2%