Factores asociados a la no adherencia al tratamiento de glaucoma en el Instituto Nacional de Oftalmología en el año 2023
Descripción del Articulo
Introducción: El glaucoma es una enfermedad silenciosa e irreversible, que genera un alto impacto en la economía del sistema de salud y la del paciente, por ello se busca implementar programas o intervenciones para controlar la enfermedad, siendo importante determinar la adherencia al tratamiento, q...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de maestría |
| Fecha de Publicación: | 2023 |
| Institución: | Universidad Ricardo Palma |
| Repositorio: | URP-Tesis |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.urp.edu.pe:20.500.14138/7268 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.14138/7268 |
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Introducción: El glaucoma es una enfermedad silenciosa e irreversible, que genera un alto impacto en la economía del sistema de salud y la del paciente, por ello se busca implementar programas o intervenciones para controlar la enfermedad, siendo importante determinar la adherencia al tratamiento, que permita crear nuevas estrategias. Objetivos: Determinar los factores asociados a la no adherencia al tratamiento de Glaucoma en el Instituto Nacional de Oftalmología “Dr. Francisco Contreras Campos” en el año2023. Materiales y métodos: Se realizará un estudio longitudinal, observacional, analítico, estudiando el total de la población con diagnóstico glaucoma. Se recolectará los datos de características demográficas y clínicas, obtenidas por entrevista e historia clínica. Para el análisis de datos se describirá datos categóricos y comparación de medias a través de las pruebas t student en distribución normal y para los que no tienen distribución normal, la prueba Man Whitney. En caso de asociaciones se utilizará el análisis de regresión logística múltiple con p<0,05 |
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Para el análisis de datos se describirá datos categóricos y comparación de medias a través de las pruebas t student en distribución normal y para los que no tienen distribución normal, la prueba Man Whitney. En caso de asociaciones se utilizará el análisis de regresión logística múltiple con p<0,05Submitted by Veronica RubinDeCelis (veronica.rubindecelis@urp.edu.pe) on 2024-03-13T18:06:49Z No. of bitstreams: 1 T030_71985557_S GARCIA ALARCON, STEPHANIE MAGGIE.pdf: 712502 bytes, checksum: 1cdcea9d024ec7907ce146d520d4947d (MD5)Made available in DSpace on 2024-03-13T18:06:49Z (GMT). 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