Valoración pronóstica de sobrevivencia del score ascot comparado con el score triss en pacientes con trauma severo unidad de trauma shock servicio de emergencia del hospital nacional Hipólito Unanue. Enero 2008 – diciembre 2010

Descripción del Articulo

Objetivo: Comparar la valoración pronóstica de sobrevivencia de los score ASCOT y TRISS, en pacientes con trauma severo que ingresan a la Unidad de Trauma Shock del Servicio de Emergencia del Hospital Nacional Hipólito Únanue. Material y métodos: Diseño y tipo de investigación, de enfoque cuantitati...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Martínez Viera, María Ysabel
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2015
Institución:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio:UNMSM-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/4350
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12672/4350
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Score ASCOT
Score TRISS
Sobrevivencia
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La calidad de predicción, calibración y discriminación se determinó con el área bajo la curva ROC, y el test de bondad de ajuste de Hosmer-Lemeshow. Resultados: La calibración de la valoración pronostica, realizada con el test H-L 17,36 para ASCOT y 18,45 para TRISS con una correspondencia de 91,6 para ambos scores. La discriminación del área ROC fue de 0,921 y 0,888 para TRISS y ASCOT respectivamente. Sensibilidad y Especificidad de 93,30% y 86 % para ASCOT; 95,20% y 80% para TRISS. Conclusión: ASCOT y TRISS tienen buena exactitud discriminativa para predecir sobrevivencia con un área ROC de 0,888 y 0,92, una alta Sensibilidad de 0,933 y 0,951, buena Especificidad de 0,86 y 0,80 para ASCOT y TRISS respectivamente, similar grado de correspondencia 91,6%. Pero ambos tienen una calibración H-L mayor de 15,5 con 17,36 vs 18,45.Objective: Compare the prognostic rating of survival of ASCOT and TRISS score in patients with severe trauma admitted to the Shock Trauma Unit Emergency Service Hipolito Unanue National Hospital. Methodology: Design and type of research quantitative approach, observational analytical retrospective. Data collection was obtained from the medical record review, of patients admitted with severe trauma of 2008 January 1 to 2010 December 3. The information of survival was collected from the condition of life of the patient to the hospitable discharge, alive or deceased. Of 253 patients admitted, worked with 215. The collected data have been entered in the SPPS 17.0 statistical software for analysis. The quality of prediction about discrimination was determined with the area under the ROC curve and the Hosmer–Lemeshow (H-L) test for goodness of fit. Results: The calibration of the prognostic assessment, carried out with the HL test for ASCOT 17.36 y 18.45 for TRISS with an accuracy of 91,6 for both scores. Discrimination of ROC area was 0,921 and 0.888 for TRISS and ASCOT respectively. Sensitivity and specificity of 93.30% and 86% for ASCOT 95.20% and 80% for TRISS. Conclusion: ASCOT and TRISS have discriminative accuracy predict survival with an ROC area of 0.888 and 0.92, a high sensitivity of 0.933 and 0.951, good specificity of 0.86 and 0.80 respectively for TRISS and ASCOT similar degree of correspondence 91.6 %. But both have a HL> 15.5 Calibration with 17.36 vs 18.45. Keywords: ASCOT Score, Score TRISS, Survival.TesisspaUniversidad Nacional Mayor de San MarcosPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Repositorio de Tesis - UNMSMUniversidad Nacional Mayor de San Marcosreponame:UNMSM-Tesisinstname:Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstacron:UNMSMScore ASCOTScore TRISSSobrevivenciahttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.00.00Valoración pronóstica de sobrevivencia del score ascot comparado con el score triss en pacientes con trauma severo unidad de trauma shock servicio de emergencia del hospital nacional Hipólito Unanue. Enero 2008 – diciembre 2010info:eu-repo/semantics/masterThesisSUNEDUMagíster en Docencia e Investigación en SaludUniversidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Medicina. Unidad de PosgradoMaestríaDocencia e Investigación en Saludhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestrohttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/112d84ed-93c0-4205-ac25-cd061d8ede0f/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52ORIGINALMartínez_vm.pdfMartínez_vm.pdfapplication/pdf580384https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/e80c2eb6-22ef-409c-a172-9a02bbeb166f/downloadc5dd56f44ea8ec38c9ad61c34bf4c5f3MD53TEXTMartínez_vm.pdf.txtMartínez_vm.pdf.txtExtracted texttext/plain106363https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/6b898721-349e-4828-bc26-b09e87bf84aa/download854005dd15ebb4e11004d8d3e273a925MD54THUMBNAILMartínez_vm.pdf.jpgMartínez_vm.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg16987https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/27ccc206-bc11-41e4-a184-49cd5a3572b3/downloada082e000565867bf8f1ed6a4af87cd78MD5520.500.12672/4350oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/43502021-09-25 17:10:26.926https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://cybertesis.unmsm.edu.peCybertesis UNMSMcybertesis@unmsm.edu.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