Autocuidado y calidad de vida en pacientes con enfermedad renal crónica atendidos en una clínica de hemodiálisis, Lima 2024

• Autor: Manchego Liñan, Amparito Vanessa
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Privada Norbert Wiener
• Repositorio: UWIENER-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.uwiener.edu.pe:20.500.13053/13231
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.13053/13231
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Autocuidado; Calidad de Vida; Insuficiencia Renal Crónica; Self Care; Quality of Life; Renal Insufficiency, Chronic; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.03.03; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.20; ODS 3: Salud y bienestar. Garantizar una vida sana y promover el bienestar de todos a todas las edades

Objetivo: El propósito de este estudio es identificar la relación entre el autocuidado y la calidad de vida en pacientes con enfermedad renal crónica que reciben tratamiento en una clínica de hemodiálisis en Lima 2024. La muestra estará compuesta por 80 pacientes en tratamiento hemodialítico en dicha clínica. Este análisis se basa en el método hipotético-deductivo, empleando un enfoque cuantitativo para evaluar datos numéricos y establecer vínculos entre variables. Se trata de una investigación básica y prospectiva, enfocada en generar nuevo conocimiento sobre el autocuidado y la calidad de vida. El diseño del estudio es no experimental, transversal y correlacional, lo que implica que las variables se observarán en su contexto natural sin manipulación ni establecimiento de causalidad. Los instrumentos utilizados para medir autocuidado y calidad de vida fueron validados por especialistas en enfermería, logrando una validez de 0.91 y 0.89, lo que indica su alta relevancia. En términos de confiabilidad, el coeficiente alfa de Cronbach mostró un valor de 0.93 para el autocuidado y de 0.85 para la calidad de vida, lo que sugiere que ambos instrumentos son altamente confiables y adecuados para su aplicación. La información recopilada se ingresará en una hoja de Excel y se analizará estadísticamente utilizando el software SPSS v25. Los datos se presentarán en frecuencias y porcentajes a través de tablas para facilitar una interpretación descriptiva. Para el análisis inferencial, se utilizará la prueba de Kolmogorov-Smirnov con un nivel de significancia de p<0.05 para evaluar la distribución de los datos. Dependiendo de los resultados de esta prueba de normalidad, se procederá a realizar un análisis correlacional utilizando el coeficiente Rho de Spearman o el coeficiente R de Pearson.