Predictores de laringoscopia difícil y fracaso de intubación en primer intento (FIPI) en pacientes no covid durante la pandemia de Sars-Cov-2

Descripción del Articulo

La vía aérea difícil (VAD), es una situación clínica que pone en riesgo la vida de un paciente y expone al operador en riesgo de contagio en especial durante epidemias de infecciones respiratorias. Laringoscopia difícil (LD) y fracaso de intubación en primer intento (FIPI) prolongan el tiempo de exp...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: De La Cruz Araujo, Waldir Jonatan, Revilla Torres, Antonio Jhair
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2023
Institución:Universidad Nacional de Trujillo
Repositorio:UNITRU-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:dspace.unitru.edu.pe:20.500.14414/20434
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.14414/20434
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Laringoscopía
Intubación
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description La vía aérea difícil (VAD), es una situación clínica que pone en riesgo la vida de un paciente y expone al operador en riesgo de contagio en especial durante epidemias de infecciones respiratorias. Laringoscopia difícil (LD) y fracaso de intubación en primer intento (FIPI) prolongan el tiempo de exposición del operador a la vía aérea, por lo que es imprescindible conocer sus predictores a fin de disminuir este riesgo. MÉTODOS Estudio observacional, transversal, prospectivo. Datos de la historia clínica de 130 pacientes COVID-19(-), con intubación para anestesia general durante la pandemia Sars-CoV-2. Se realizó regresión logística binaria así como sensibilidad, especificidad, VPP y VPN para los que tenían p<0.05 por Chi-cuadrado. RESULTADOS Encontramos LD 9.2% y FIPI 5.4%. En la regresión logística binaria por pasos: MMT es predictor de FIPI; MMT y DII son predictores de LD. En FIPI, la mayor sensibilidad (100%) fue de AC y especificidad (82%) de MMT; en LD, mayor sensibilidad (91%) fue de MMT y especificidad (96%) de NC. CONCLUSIONES El predictor de VAD más confiables para predecir LD y FIPI es MMT en pacientes no covid durante la pandemia de Sars-CoV-2.
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En la regresión logística binaria por pasos: MMT es predictor de FIPI; MMT y DII son predictores de LD. En FIPI, la mayor sensibilidad (100%) fue de AC y especificidad (82%) de MMT; en LD, mayor sensibilidad (91%) fue de MMT y especificidad (96%) de NC. CONCLUSIONES El predictor de VAD más confiables para predecir LD y FIPI es MMT en pacientes no covid durante la pandemia de Sars-CoV-2.Difficult airway (DA) is a clinical situation that puts a patient's life at risk and exposes the operator to the risk of contagion, especially during epidemics of respiratory infections. Difficult laryngoscopy (DL) and failure of intubation on first attempt (FIPI) prolong the operator's exposure time to the airway, so it is essential to know their predictors in order to reduce this risk. METHODS Observational, cross-sectional, prospective study. Data from the clinical history of 130 COVID-19(-) patients intubated for general anaesthesia during the Sars-CoV-2 pandemic. Binary logistic regression was performed as well as sensitivity, specificity, PPV and NPV for those with p<0.05 by Chi-square. RESULTS We found LD 9.2% and FIPI 5.4%. In binary stepwise logistic regression: MMT is a predictor of FIPI; MMT and DII are predictors of LD. In FIPI, the highest sensitivity (100%) was AC and specificity (82%) was MMT; in LD, the highest sensitivity (91%) was MMT and specificity (96%) was NC. CONCLUSIONS The most reliable predictor of ADV for predicting LD and FIPI is MMT in non-covid patients during the Sars-CoV-2 pandemic.application/pdfspaUniversidad Nacional de TrujilloPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/LaringoscopíaIntubaciónSARS-CoV-2https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.00.00Predictores de laringoscopia difícil y fracaso de intubación en primer intento (FIPI) en pacientes no covid durante la pandemia de Sars-Cov-2info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/updatedVersionreponame:UNITRU-Tesisinstname:Universidad Nacional de Trujilloinstacron:UNITRUSUNEDUMédico CirujanoMedicinaUniversidad Nacional de Trujillo. Facultad de Medicina4046697918136569https://orcid.org/0000-0001-7534-3655https://orcid.org/0000-0003-3257-80967002998172667236912016Salazar Briceño, Luis RamiroLarios Canto, Angel AlfredoJauregui Sagastegui, Jose Severohttp://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionalhttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisORIGINALDelaCruzAraujo_RevillaTorres.pdfDelaCruzAraujo_RevillaTorres.pdfapplication/pdf1691205https://dspace.unitru.edu.pe/bitstreams/699dbee3-fc26-484c-bc16-73a6ba1ab71d/downloadae453abb9c5660898fa05436ad327579MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://dspace.unitru.edu.pe/bitstreams/2c1af3ce-9ab7-4f4d-96c9-69ada287087e/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5220.500.14414/20434oai:dspace.unitru.edu.pe:20.500.14414/204342024-10-25 09:42:52.331https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://dspace.unitru.edu.peRepositorio Institucional - UNITRUrepositorios@unitru.edu.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