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Modelo matemático para la predicción de la severidad clínica y mortalidad en pacientes con enfermedad por Sars-Cov-2 (Covid-19) basado en sus características sociodemográficas, clínicas y paraclínicas, en el Hospital San Vicente de Paúl, Garzón - Huila / Miguel Ángel Pinzón Pinzón, Juan Pablo Ramírez Palencia; Director Leonardo Fabio Medina Ortiz

By: Pinzón Pinzón, Miguel Ángel [autor].
Contributor(s): Ramírez Palencia, Juan Pablo [autor] | Medina Ortiz, Leonardo Fabio [Director].
Neiva: Universidad Surcolombiana, 2021Description: 1 CD-ROM (56 páginas); sin ilustraciones; 12 cm.Content type: texto Media type: computadora Carrier type: disco de la computadoraSubject(s): Estadística -- Modelo matemático | Modelo matemático - Enfermedad -- SARS-CoV-2 - Covid-19 -- Hospital San Vicente de Paúl - Garzón - HuilaDDC classification: Th EE039
Contents:
Introducción -- Planteamiento del problema -- Antecedentes y marco teórico, enfermedad por coronavirus 2019 (Covid 19) , modelos matemáticos en salud pública y medicina -- Objetivos, general, específicos -- Justificación -- Hipótesis y variables -- Definición de términos centrales -- Alcance y limitaciones -- Diseño metodológico, enfoque y diseño de investigación, lugar y tiempo, población de estudio -- Instrumentos y materiales, proceso de recolección de datos, análisis estadísticos, consideraciones éticas –- Resultados, análisis descriptivo o univariado, análisis bivariado para el desenlace de ingreso a UCI, análisis multivariado y modelamiento para el desenlace de ingreso a UCI, análisis bivariado para el desenlace de mortalidad, análisis multivariado y modelamiento para desenlace de mortalidad -- Conclusiones
Dissertation note: Tesis Especialista en Estadística Universidad Surcolombiana. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Especialización en Estadística 2021 Summary: "El objetivo del presente estudio es la identificación de los diferentes factores de riesgo asociados a la severidad clínica y mortalidad de esta enfermedad; con el subsecuente desarrollo de un modelo matemático que integre dichas variables para la predicción objetiva del riesgo individual de cada paciente. Se realizo una investigación cuantitativa, observacional y analítica, con un diseño estadístico descriptivo, comparativo y correlacional, en un estudio de casos y controles no pareados anidado en una cohorte única, llevado a cabo en el hospital san Vicente de Paul de Garzón durante un total de 14 meses, que incluyo todos los pacientes mayores de 18 años confirmados para Covid-19 sin perdidas en el seguimiento. Se incluyeron un total de 257 pacientes, presentado una tasa de ingreso a UCI del 33% y una tasa de mortalidad general del 12.5% con una tasa de mortalidad en UCI del 25%. La obesidad, neutrofilia, linfopenia, trombocitopenia, y elevación de la PCR, fueron variables predictoras de riesgo independientes para el desarrollo de complicaciones e ingreso a UCI. Mientras que la edad, la afiliación al régimen subsidiado, las complicaciones cardiovasculares y renales y la elevación del Dímero D, fueron variables asociadas como factores de riesgo independientes para mortalidad, presentándose la tromboprofilaxis como único factor protector independiente. Obteniendo el desarrollo de dos modelos matemáticos, uno para la predicción del riesgo de ingreso a UCI y el otro para la predicción del riesgo de mortalidad; los cuales serán integrados en una calculadora de riesgo para ser aplicada en la práctica clínica."
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e-Tesis e-Tesis Biblioteca Central
Tesis y Trabajos de Grado Th EE039 (Browse shelf) Ej.1 Available 900000022849
e-Tesis e-Tesis Biblioteca Central
Tesis y Trabajos de Grado Th EE039 (Browse shelf) Ej.2 Available 900000022850
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Tesis Especialista en Estadística Universidad Surcolombiana. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Especialización en Estadística 2021

Introducción -- Planteamiento del problema -- Antecedentes y marco teórico, enfermedad por coronavirus 2019 (Covid 19) , modelos matemáticos en salud pública y medicina -- Objetivos, general, específicos -- Justificación -- Hipótesis y variables -- Definición de términos centrales -- Alcance y limitaciones -- Diseño metodológico, enfoque y diseño de investigación, lugar y tiempo, población de estudio -- Instrumentos y materiales, proceso de recolección de datos, análisis estadísticos, consideraciones éticas –- Resultados, análisis descriptivo o univariado, análisis bivariado para el desenlace de ingreso a UCI, análisis multivariado y modelamiento para el desenlace de ingreso a UCI, análisis bivariado para el desenlace de mortalidad, análisis multivariado y modelamiento para desenlace de mortalidad -- Conclusiones

"El objetivo del presente estudio es la identificación de los diferentes factores de riesgo asociados a la severidad clínica y mortalidad de esta enfermedad; con el subsecuente desarrollo de un modelo matemático que integre dichas variables para la predicción objetiva del riesgo individual de cada paciente. Se realizo una investigación cuantitativa, observacional y analítica, con un diseño estadístico descriptivo, comparativo y correlacional, en un estudio de casos y controles no pareados anidado en una cohorte única, llevado a cabo en el hospital san Vicente de Paul de Garzón durante un total de 14 meses, que incluyo todos los pacientes mayores de 18 años confirmados para Covid-19 sin perdidas en el seguimiento.
Se incluyeron un total de 257 pacientes, presentado una tasa de ingreso a UCI del 33% y una tasa de mortalidad general del 12.5% con una tasa de mortalidad en UCI del 25%. La obesidad, neutrofilia, linfopenia, trombocitopenia, y elevación de la PCR, fueron variables predictoras de riesgo independientes para el desarrollo de complicaciones e ingreso a UCI. Mientras que la edad, la afiliación al régimen subsidiado, las complicaciones cardiovasculares y renales y la elevación del Dímero D, fueron variables asociadas como factores de riesgo independientes para mortalidad, presentándose la tromboprofilaxis como único factor protector independiente. Obteniendo el desarrollo de dos modelos matemáticos, uno para la predicción del riesgo de ingreso a UCI y el otro para la predicción del riesgo de mortalidad; los cuales serán integrados en una calculadora de riesgo para ser aplicada en la práctica clínica."

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