Asociación entre el desarrollo del síndrome de burnout y los turnos en zona COVID-19 en anestesiólogos del Hospital Nacional Guillermo Almenara Irigoyen

Descripción del Articulo

La pandemia ocasionada por el SARS-CoV-2 ha cobrado varias vidas desde la identificación del primer caso en Perú en marzo del 2020. Los profesionales de la salud, al encontrarse en primera línea, se enfrenta no solo al virus, sino también a un estrés constante que deja de una manera vulnerable la sa...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Montoya Romero, Luciana Lorena
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Ricardo Palma
Repositorio:URP-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.urp.edu.pe:20.500.14138/7710
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.14138/7710
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Agotamiento profesional
Agotamiento psicológico
Anestesiólogos
COVID-19
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.09
Descripción
Sumario:La pandemia ocasionada por el SARS-CoV-2 ha cobrado varias vidas desde la identificación del primer caso en Perú en marzo del 2020. Los profesionales de la salud, al encontrarse en primera línea, se enfrenta no solo al virus, sino también a un estrés constante que deja de una manera vulnerable la salud mental del personal de salud. Objetivos: Demostrar la asociación entre los turnos en zona COVID-19 y el desarrollo de síndrome de burnout en anestesiólogos del Hospital Nacional Guillermo Almenara Irigoyen Materiales y métodos: Estudio de tipo cuantitativo, observacional, descriptivo, analítico, transversal, retrospectivo. La poblacion a evaluar serán los anestesiologos del Hospital Nacional Guillermo Almenara Irigoyen. Se utilizara como instrumento el Inventario de Burnout de Maslach. Para el análisis univariados se utilizará proporciones y porcentajes para las variables categóricas. Para el análisis bivariado de las variables categóricas con chi-cuadrado y odds ratio, donde se considere como significativo un valor de p<0.05. Y para el análisis multivariado, donde se analizarán mediante regresión logística utilizando odds ratio (OR) ajustado
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