Fracturas por estrés en cadetes y alumnos de las escuelas de formación de la Fuerza Aérea del Perú en relación al ángulo de inclinación femoral, durante el periodo 2022 a 2024

Descripción del Articulo

El objetivo general de la investigación es determinar si las fracturas por estrés en cadetes y alumnos de las escuelas de formación de la Fuerza aérea del Perú tienen relación con el ángulo de inclinación femoral. El estudio es de tipo correlacional, a su vez es no experimental. Se utilizará para el...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Rojas Mendoza, Luis Alberto Javier
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2025
Institución:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio:UNMSM-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/27064
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12672/27064
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Fracturas del fémur
Fracturas por estrés
Fuerzas armadas – Perú
Alumnos
http://purl.org/perepo/ocde/ford#3.02.10
http://purl.org/perepo/ocde/ford#3.02.11
http://purl.org/perepo/ocde/ford#3.02.12
Descripción
Sumario:El objetivo general de la investigación es determinar si las fracturas por estrés en cadetes y alumnos de las escuelas de formación de la Fuerza aérea del Perú tienen relación con el ángulo de inclinación femoral. El estudio es de tipo correlacional, a su vez es no experimental. Se utilizará para el estudio las radiografías de un total de 30 pacientes con edades comprendidas entre los 18 y 25 años. Para el análisis de las imágenes se empleará software gratuito para trazar los ángulos como es el caso de la herramienta online “ergonautas” elaborada por la Universidad Politécnica de Valencia. Para la presente investigación se analizarán a los cadetes y alumnos de las escuelas de formación de la Fuerza aérea del Perú que presenten fracturas por estrés femorales durante el periodo 2022 – 2024. Para el procesamiento de los datos se utilizará como herramienta el software Python el cual es un lenguaje de programación ampliamente utilizado en la comunidad de ciencia de datos.
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