Factores asociados a modificaciones del tratamiento en pacientes con cáncer de mama durante la pandemia Covid19

• Autor: Gorritti Rubio, Ana Paula
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Privada Antenor Orrego
• Repositorio: UPAO-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.upao.edu.pe:20.500.12759/9915
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12759/9915
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Pacientes; Pandemia; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.21

El cáncer de mama es una patología con altas tasas de prevalencia e incidencia, así como de mortalidad a nivel global, constituyéndose la primera causa de muerte en la mujer. La detección oportuna y la instalación inmediata del tratamiento permitió a través de los años mejorar la sobrevida de los pacientes. Sin embargo, a raíz de la pandemia COVID-19 muchos de los tratamientos se vieron interrumpidos o discontinuados, e incluso modificados a partir de la disponibilidad de atención y recursos disponibles. El objetivo de esta investigación es dar a conocer los factores asociados a las modificaciones del tratamiento en pacientes con cáncer de mama a consecuencia de la pandemia por COVID-19 en el Hospital de Alta Complejidad Virgen de la Puerta durante marzo del 2020 a setiembre del 2022. Corresponde a un diseño de casos y controles cuya población involucra a todos los pacientes atendidos en dicho nosocomio y período, considerando además criterios de selección. Como variable dependiente se considerará a la modificación del tratamiento, y como covariables a la edad, raza, nivel educativo, procedencia, necesidad de un intérprete, tiempo de llegada, tipo de paciente, modalidad de tratamiento, estado del receptor y estado de enfermedad. La recolección se realizará mediante revisión de historias clínicas complementado a partir de llamadas telefónicas a los pacientes. Se utilizará estadística descriptiva e inferencia, considerando como medida de asociación al Odds Ratio (OR) en su forma cruda y ajustada, con intervalos de confianza al 95% y p<0.05 como nivel de significancia estadística. Así mismo se obtendrá un modelo de regresión logística multivariada.