Factores relacionados a las enfermedades cardiovasculares en personas adultas, atendidas en el Hospital PNP. Augusto B. Leguía - 2017

• Autor: Matos Uribe, Fausto Francisco
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Repositorio: UNMSM-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/19865
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12672/19865
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Sistema cardiovascular - Enfermedades; Estilos de vida; Adultos; Hospitales - Perú - Lima (Lima); https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.01; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.02; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03

Determina factores relacionados a las enfermedades cardiovasculares, en personas adultas, atendidas en el Hospital PNP Augusto B. Leguía Rímac. Lima- Perú, factores que influyen en la probabilidad de ocurrencia de tener o no la enfermedad. El estudio fue observacional y retrospectivo y analítico. El diseño muestral, es aleatorio simple, se tomó una muestra al azar de 1284 pacientes e historia clínica entre los meses de octubre a diciembre 2017, se usó la regresión logística binaria múltiple. En cuanto a los resultados, de un total de 12 predictores (clasificados factores: demográficos, estilo de vida y clínicos), resultaron significativo al 5% para predecir la enfermedad cardiovascular los predictores: edad (factor demográfico), alcoholismo (factor estilo de vida), nivel de colesterol, nivel de triglicéridos, presión arterial sistólica y presión arterial diastólica (factor clínico); la prueba de bondad de ajuste de Hosmer-Lemeshow resultó no significativo (p>0.05), indicando que el modelo logístico se ajusta bien a los datos de la muestra; los coeficientes de determinación de Cox-Snells (47.5%), Mc Fadden (48.8%), Nagelkerke (64.8%) todos aceptables; la precisión o capacidad predictiva del modelo estimado fue de 85.6% (detectar con la enfermedad o sin la enfermedad cardiovascular) y el área bajo la curva ROC fue de 0.920, tiene un poder discriminante excelente. Se concluye que la regresión logística binaria demostró ser un buen método para determinar factores que se relacionan con la enfermedad cardiovascular y además realizar estimaciones.