Asociación entre el Índice de Masa Corporal y la complejidad de la Enfermedad Coronaria Evaluada por el SYNTAX Score en pacientes intervenidos en la Clínica Adventista Good Hope en el 2023

• Autor: Cusipaucar Uscamaita, Gustavo
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Ricardo Palma
• Repositorio: URP-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.urp.edu.pe:20.500.14138/8234
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.14138/8234
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Indice de masa corporal; Arterias coronarias -- Enfermedad; Puntuación SYNTAX; Obesidad; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.04

Introducción: El Índice de Masa Corporal (IMC) es clave para evaluar el riesgo de Enfermedad Arterial Coronaria (EAC). Sin embargo, la “paradoja de la obesidad” plantea que un IMC elevado no siempre implica mayor riesgo. El Score SYNTAX mide la complejidad de la EAC considerando la ubicación, extensión y características de las lesiones coronarias. Analizar la relación entre IMC y Score SYNTAX puede ofrecer una comprensión más profunda sobre cómo el exceso de peso influye en la gravedad de las lesiones coronarias, optimizando la evaluación del riesgo cardiovascular. Dada la alta prevalencia de obesidad y mortalidad por EAC, es fundamental explorar esta interacción en mayor detalle. Objetivos: Determinar la existencia de una asociación significativa entre el IMC y la complejidad de la EAC. Un objetivo secundario es evaluar la utilidad del IMC como predictor de la severidad coronaria. Materiales y Métodos: Estudio analítico observacional de corte transversal, con enfoque cuantitativo y diseño correlacional, realizado en pacientes con EAC atendidos en la Clínica Adventista Good Hope durante 2023. La población incluirá todos los pacientes con datos completos de IMC y Score SYNTAX, excluyendo aquellos con registros incompletos o sin consentimiento. La recopilación de datos se realizará a partir de historias clínicas electrónicas, y el análisis estadístico se llevará a cabo en SPSS mediante pruebas de correlación entre las variables