Factores laboratoriales predictores de mortalidad por cetoacidos diabética en la unidad de trauma shock del Hospital Regional de Loreto 2020-2021
Descripción del Articulo
OBJECTIVE: To recognize the laboratory factors that influence mortality in patients with Diabetic Ketoacidosis upon admission to the Trauma Shock Unit of the Regional Hospital of Loreto 2020-2021. MATERIAL AND METHODS: An observational, descriptive study of a series of cases will be carried out to r...
Autor: | |
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Formato: | tesis de maestría |
Fecha de Publicación: | 2023 |
Institución: | Universidad Nacional De La Amazonía Peruana |
Repositorio: | UNAPIquitos-Institucional |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:repositorio.unapiquitos.edu.pe:20.500.12737/9198 |
Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12737/9198 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Mortalidad Diagnóstico por imagen Técnicas de laboratotio clínico Cetoacidosis diabética https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.18 |
Sumario: | OBJECTIVE: To recognize the laboratory factors that influence mortality in patients with Diabetic Ketoacidosis upon admission to the Trauma Shock Unit of the Regional Hospital of Loreto 2020-2021. MATERIAL AND METHODS: An observational, descriptive study of a series of cases will be carried out to recognize the laboratory factors that influence mortality in patients with Diabetic Ketoacidosis, upon admission to the Trauma Shock Unit of the Regional Hospital of Loreto 2020- 2021. For the presentation of the information, statistical tables will be used. The general characteristics will be made through descriptive statistics. Numerical analysis will include measures of central tendency (mean, median, mode, standard deviation, etc.). The variables will be analyzed according to discharge status (discharged or deceased – 48 hours) using the chi-square test with Pearson's coefficient in the case of categorical variables, and the use of the Student's t-test in the case of continuous variables.The binary logistic regression model will be used to predict mortality through potential risk factors (independent variables) towards the dependent variable (mortality), taking a value of p<0.05 as statistically significant. RESULTS: They will be obtained according to the completion of the schedule for data analysis. CONCLUSIONS: They will be carried out once the results are obtained. |
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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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