Predictores de deterioro neurologico precoz en pacientes con enfermedad vascular cerebral isquemica

Descripción del Articulo

Determinar prevalencia y construir modelo de predicción de deterioro neurológico precoz en pacientes con Enfermedad cerebrovascular (ECV) isquémico. Material y método: Estudio observacional, analítico, transversal, se evaluó 191 pacientes con ECV isquémico distribuidos en 2 grupos: Grupo I (13 pacie...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Torres Vilela, Karen Aracely
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2016
Institución:Universidad Privada Antenor Orrego
Repositorio:UPAO-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.upao.edu.pe:20.500.12759/2120
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12759/2120
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Deterioro Neurologico Precoz
Enfermedad Cerebrovascular isquemica
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.27
id UPAO_f4f72bd2735a158137e33c339af38e86
oai_identifier_str oai:repositorio.upao.edu.pe:20.500.12759/2120
network_acronym_str UPAO
network_name_str UPAO-Tesis
repository_id_str 3230
dc.title.es_PE.fl_str_mv Predictores de deterioro neurologico precoz en pacientes con enfermedad vascular cerebral isquemica
title Predictores de deterioro neurologico precoz en pacientes con enfermedad vascular cerebral isquemica
spellingShingle Predictores de deterioro neurologico precoz en pacientes con enfermedad vascular cerebral isquemica
Torres Vilela, Karen Aracely
Deterioro Neurologico Precoz
Enfermedad Cerebrovascular isquemica
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.27
title_short Predictores de deterioro neurologico precoz en pacientes con enfermedad vascular cerebral isquemica
title_full Predictores de deterioro neurologico precoz en pacientes con enfermedad vascular cerebral isquemica
title_fullStr Predictores de deterioro neurologico precoz en pacientes con enfermedad vascular cerebral isquemica
title_full_unstemmed Predictores de deterioro neurologico precoz en pacientes con enfermedad vascular cerebral isquemica
title_sort Predictores de deterioro neurologico precoz en pacientes con enfermedad vascular cerebral isquemica
dc.creator.none.fl_str_mv Torres Vilela, Karen Aracely
author Torres Vilela, Karen Aracely
author_facet Torres Vilela, Karen Aracely
author_role author
dc.contributor.advisor.fl_str_mv Hidalgo Yen, Manuel
dc.contributor.author.fl_str_mv Torres Vilela, Karen Aracely
dc.subject.es_PE.fl_str_mv Deterioro Neurologico Precoz
Enfermedad Cerebrovascular isquemica
topic Deterioro Neurologico Precoz
Enfermedad Cerebrovascular isquemica
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.27
dc.subject.ocde.es_PE.fl_str_mv https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.27
description Determinar prevalencia y construir modelo de predicción de deterioro neurológico precoz en pacientes con Enfermedad cerebrovascular (ECV) isquémico. Material y método: Estudio observacional, analítico, transversal, se evaluó 191 pacientes con ECV isquémico distribuidos en 2 grupos: Grupo I (13 pacientes con deterioro neurológico precoz y Grupo II (178 pacientes sin Deterioro Neurológico precoz). Se investigó la influencia de: edad, sexo, Hipertensión Arterial, diabetes mellitus tipo 2, presión Arterial Sistólica , score de la Escala de Glasgow (ECG), nitrógeno ureico en la sangre (BUN) , creatinina sérica, razón BUN /creatinina, hemoglobina, glucosa, lipoproteínas de alta densidad, triglicéridos, sodio, potasio, proteína C reactiva (PCR), en el desarrollo de Deterioro Neurológico Precoz (DNP). Se aplicó el Test de Chi cuadrado y se calculó el Odds Ratio para asociación significativa entre las variables, y análisis multivariado de regresión logística binaria para evaluar simultáneamente los factores de riesgo ajustado. Resultados: Las variables clínicas con asociación significativa a DNP tras un ECV isquémico fueron: sexo OR = 0,20 (P=0,041), puntuación ECG al tercer día OR= 0,70 (p=0,002) y nivel de potasio a la admisión OR= 2,53 (P=0,030), controlando el resto de variables. El modelo tuvo un rendimiento diagnóstico de 80,53%. Conclusiones: Prevalencia de DNP en pacientes con ECV isquémica fue 6.8%. El modelo de predicción para DNP en pacientes con ECV isquémica estuvo integrado por las variables: sexo, score de ECG al tercer día, y niveles de K a la admisión con rendimiento diagnóstico de 80,53%.
publishDate 2016
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2016-11-17T21:04:50Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2016-11-17T21:04:50Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2016
dc.type.es_PE.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
dc.identifier.none.fl_str_mv T_MED.HUMA_1753
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.12759/2120
identifier_str_mv T_MED.HUMA_1753
url https://hdl.handle.net/20.500.12759/2120
dc.language.iso.es_PE.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.ispartof.fl_str_mv SUNEDU
dc.rights.es_PE.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri.es_PE.fl_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.format.es_PE.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.es_PE.fl_str_mv Universidad Privada Antenor Orrego
dc.publisher.country.es_PE.fl_str_mv PE
dc.source.es_PE.fl_str_mv Universidad Privada Antenor Orrego
Repositorio Institucional - UPAO
dc.source.none.fl_str_mv reponame:UPAO-Tesis
instname:Universidad Privada Antenor Orrego
instacron:UPAO
instname_str Universidad Privada Antenor Orrego
instacron_str UPAO
institution UPAO
reponame_str UPAO-Tesis
collection UPAO-Tesis
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.upao.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/7b1b96c6-115e-f7ab-e050-010a1c030756/content
https://repositorio.upao.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/7b1b96c6-115d-f7ab-e050-010a1c030756/content
https://repositorio.upao.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/a4217367-3c7f-40c5-bbca-4333adc6b561/content
https://repositorio.upao.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/315a6b85-a580-45ef-8847-53cb61a7cb33/content
bitstream.checksum.fl_str_mv 65fbe5e0b8d416a4dadb5a40f9cdbc5f
45d2ce28d812d6a5187cfb9ba3204fe9
89b29c0f6d21c72bba31eadd375f9701
e59a27c8a776c52f14c2233f00c872c5
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio de la Universidad Privada Antenor Orrego
repository.mail.fl_str_mv dspace-help@myu.edu
_version_ 1846069095263371264
spelling Hidalgo Yen, ManuelTorres Vilela, Karen AracelyTorres Vilela, Karen Aracely2016-11-17T21:04:50Z2016-11-17T21:04:50Z2016T_MED.HUMA_1753https://hdl.handle.net/20.500.12759/2120Determinar prevalencia y construir modelo de predicción de deterioro neurológico precoz en pacientes con Enfermedad cerebrovascular (ECV) isquémico. Material y método: Estudio observacional, analítico, transversal, se evaluó 191 pacientes con ECV isquémico distribuidos en 2 grupos: Grupo I (13 pacientes con deterioro neurológico precoz y Grupo II (178 pacientes sin Deterioro Neurológico precoz). Se investigó la influencia de: edad, sexo, Hipertensión Arterial, diabetes mellitus tipo 2, presión Arterial Sistólica , score de la Escala de Glasgow (ECG), nitrógeno ureico en la sangre (BUN) , creatinina sérica, razón BUN /creatinina, hemoglobina, glucosa, lipoproteínas de alta densidad, triglicéridos, sodio, potasio, proteína C reactiva (PCR), en el desarrollo de Deterioro Neurológico Precoz (DNP). Se aplicó el Test de Chi cuadrado y se calculó el Odds Ratio para asociación significativa entre las variables, y análisis multivariado de regresión logística binaria para evaluar simultáneamente los factores de riesgo ajustado. Resultados: Las variables clínicas con asociación significativa a DNP tras un ECV isquémico fueron: sexo OR = 0,20 (P=0,041), puntuación ECG al tercer día OR= 0,70 (p=0,002) y nivel de potasio a la admisión OR= 2,53 (P=0,030), controlando el resto de variables. El modelo tuvo un rendimiento diagnóstico de 80,53%. Conclusiones: Prevalencia de DNP en pacientes con ECV isquémica fue 6.8%. El modelo de predicción para DNP en pacientes con ECV isquémica estuvo integrado por las variables: sexo, score de ECG al tercer día, y niveles de K a la admisión con rendimiento diagnóstico de 80,53%.Determine prevalence and make a predictive model of early neurological deterioration in patients with ischemic cerebrovascular disease (CVD). Method: It was conducted an observational, analytical, cross-sectional study, evaluated 191 patients with ischemic CVD, which were divided into two groups. Group I (13 patients with early neurological deterioration and Group II (178 patients without early neurological deterioration); the influence of :sex, Arterial hypertension, diabetes mellitus type 2, systolic blood pressure, score of the Glasgow Coma Scale (GCS), blood urea nitrogen (BUN) , serum creatinine, BUN / creatinine ratio, hemoglobin, glucose, High density lipoprotein (HDL), triglycerides, sodium, potassium, C-reactive protein were investigated in the development of early Neurological deterioration (END). Chi square was applied and Odds Ratio’s result shows significant association between the variables test, it is also performed the multivariate analysis of logistic binary regression where evaluated simultaneously the risk factors in study. Results: The clinical variables with significant association to early neurological impairment after ischemic cerebrovascular disease were: sex OR = 0.20 (P = 0.041), ECG score in the third day OR = 0.70 (p = 0.002) and the level of potassium admission OR = 2.53 (P = 0.030), controlling the other variables. The model had a 80.53% diagnostic performance. Conclusions: The prevalence of DNP in patients with ischemic CVD was 6.8%. The prediction model for DNP for patients with ischemic CVD consisted of variables: sex, ECG score on the third day, and potassium levels to admission diagnostic yield of 80.53%.Tesisapplication/pdfspaUniversidad Privada Antenor OrregoPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Universidad Privada Antenor OrregoRepositorio Institucional - UPAOreponame:UPAO-Tesisinstname:Universidad Privada Antenor Orregoinstacron:UPAODeterioro Neurologico PrecozEnfermedad Cerebrovascular isquemicahttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.27Predictores de deterioro neurologico precoz en pacientes con enfermedad vascular cerebral isquemicainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDUTítulo ProfesionalUniversidad Privada Antenor Orrego. Facultad de Medicina HumanaMédico CirujanoMedicina Humanahttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesishttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional912016LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81631https://repositorio.upao.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/7b1b96c6-115e-f7ab-e050-010a1c030756/content65fbe5e0b8d416a4dadb5a40f9cdbc5fMD52ORIGINALRE_MED.HUMA_KAREN.TORRES_PREDICTORES.DETERIORO.NEUROLOGICO_DATOS.PDFRE_MED.HUMA_KAREN.TORRES_PREDICTORES.DETERIORO.NEUROLOGICO_DATOS.PDFKAREN.TORRES_PREDICTORES.DETERIORO.NEUROLOGICOapplication/pdf635782https://repositorio.upao.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/7b1b96c6-115d-f7ab-e050-010a1c030756/content45d2ce28d812d6a5187cfb9ba3204fe9MD51TEXTRE_MED.HUMA_KAREN.TORRES_PREDICTORES.DETERIORO.NEUROLOGICO_DATOS.PDF.txtRE_MED.HUMA_KAREN.TORRES_PREDICTORES.DETERIORO.NEUROLOGICO_DATOS.PDF.txtExtracted texttext/plain57835https://repositorio.upao.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/a4217367-3c7f-40c5-bbca-4333adc6b561/content89b29c0f6d21c72bba31eadd375f9701MD53THUMBNAILRE_MED.HUMA_KAREN.TORRES_PREDICTORES.DETERIORO.NEUROLOGICO_DATOS.PDF.jpgRE_MED.HUMA_KAREN.TORRES_PREDICTORES.DETERIORO.NEUROLOGICO_DATOS.PDF.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4783https://repositorio.upao.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/315a6b85-a580-45ef-8847-53cb61a7cb33/contente59a27c8a776c52f14c2233f00c872c5MD5420.500.12759/2120oai:repositorio.upao.edu.pe:20.500.12759/21202023-10-21 02:45:47.999https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://repositorio.upao.edu.peRepositorio de la Universidad Privada Antenor Orregodspace-help@myu.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
score 13.0585375
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).