COVID 19 como factor predictivo de gravedad en pacientes con accidente cerebrovascular en el Hospital Belén de Trujillo
Descripción del Articulo
El objetivo de este proyecto propone evaluar si el hecho de estar infectado por COVID 19 puede predecir estadios de gravedad en personas afectadas que ingresan con diagnóstico de Accidente Cerebrovascular (también conocido por sus siglas como ACV) en el Hospital Belén de Trujillo y, de esa manera, p...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2024 |
| Institución: | Universidad Privada Antenor Orrego |
| Repositorio: | UPAO-Tesis |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.upao.edu.pe:20.500.12759/22311 |
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El objetivo de este proyecto propone evaluar si el hecho de estar infectado por COVID 19 puede predecir estadios de gravedad en personas afectadas que ingresan con diagnóstico de Accidente Cerebrovascular (también conocido por sus siglas como ACV) en el Hospital Belén de Trujillo y, de esa manera, predecir desde una primera instancia mal pronóstico del paciente, poniéndolo en una categoría de alta prioridad en el tratamiento el cual debería ser brindado de una manera oportuna y adecuada. Se desarrollará un estudio observacional, analítico y predictivo cuya población de estudio serán las personas afectadas que ingresen al servicio de emergencia que pertenece al Hospital Belén de Trujillo con clínica de ACV y con prueba COVID 19 durante el año 2023 y 2024. Para hallar el tamaño muestral se utilizará la fórmula de cohorte. Se dividirán ambos grupos con COVID 19 (+) y COVID 19 (-) en subgrupos de personas afectadas con ACV grave y ACV no grave utilizando la escala de severidad de NIHSS dentro de los primeros 7 días de ingresados. Los datos adquiridos serán procesados en el Programa Estadístico SPSS 25.0. En el análisis estadístico se utilizará la prueba Chi Cuadrado para las dos variables categóricas con una diferencia estadística menor al 5% (p<0.05) Así mismo se realizará el análisis multivariado utilizando la regresión logística con el fin de evaluar la relación entre la variable independiente, la dependiente y las variables intervinientes. Por último, para realizar este proyecto de investigación se contará con el permiso del Comité de Investigación y Ética de la escuela de postgrado de la UPAO. |
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Para hallar el tamaño muestral se utilizará la fórmula de cohorte. Se dividirán ambos grupos con COVID 19 (+) y COVID 19 (-) en subgrupos de personas afectadas con ACV grave y ACV no grave utilizando la escala de severidad de NIHSS dentro de los primeros 7 días de ingresados. Los datos adquiridos serán procesados en el Programa Estadístico SPSS 25.0. En el análisis estadístico se utilizará la prueba Chi Cuadrado para las dos variables categóricas con una diferencia estadística menor al 5% (p<0.05) Así mismo se realizará el análisis multivariado utilizando la regresión logística con el fin de evaluar la relación entre la variable independiente, la dependiente y las variables intervinientes. Por último, para realizar este proyecto de investigación se contará con el permiso del Comité de Investigación y Ética de la escuela de postgrado de la UPAO.Tesis de segunda especialidadapplication/pdfspaUniversidad Privada Antenor OrregoPET_MEDSE_489SUNEDUinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Universidad Privada Antenor OrregoRepositorio Institucional - UPAOreponame:UPAO-Tesisinstname:Universidad Privada Antenor Orregoinstacron:UPAOCOVID 19Gravedadhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.25COVID 19 como factor predictivo de gravedad en pacientes con accidente cerebrovascular en el Hospital Belén de Trujilloinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTítulo ProfesionalUniversidad Privada Antenor Orrego. 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