Título:
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Estudio comparativo entre el NVTE RAM y el Padua Prediction Score como predictor de trombosis venosa profunda en pacientes hospitalizados
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Autores:
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Cebrian Guerrero, Sebastian
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Tipo de documento:
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texto impreso
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Editorial:
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Universidad Peruana Cayetano Heredia, 2020-06-24T14:03:48Z
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Dimensiones:
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application/pdf
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Nota general:
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info:eu-repo/semantics/openAccess
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es
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Idiomas:
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Español
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Palabras clave:
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Título de Segunda Especialidad
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Documentos para optar grados y títulos
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Medicina
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Resumen:
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La trombosis venosa profunda representa un problema de salud pública por su alta prevalencia en pacientes hospitalizados y su alta morbilidad en pacientes que son dados de alta. Siendo la tercera causa de muerte cardiovascular intrahospitalaria ha hecho necesario adoptar medidas de prevención, por lo que desde hace algunos años se han diseñado escalas de predicción de riesgo de trombosis. Pese a todos los esfuerzos, no se ha logrado una escala que prediga de manera adecuada en que pacientes se debe realizar la anticoagulación profiláctica con el fin de evitar la progresión o desarrollo de enfermedad trombótica venosa. Es por eso que realizamos un estudio analítico retrospectivo tipo caso control. Tomando como variables de estudio el Padua Prediction Score y el Risk Assessment for Venous Thromboembolism (NVTE-RAM) ya que ambas han demostrado una adecuada buena sensibilidad y especificidad, además de una fácil reproducibilidad, sin embargo ambas escalas no han sido comparadas. El presente estudio evaluará pacientes del Hospital Nacional Edgardo Rebagliati Martins durante el periodo Enero 2019 a Diciembre 2019 del departamento de Medicina Interna hospitalizados con diagnóstico de trombosis venosa profunda (casos) y sin diagnóstico de trombosis venosa profunda (controles) y se aplicarán las escalas PPS y NVTE-RAM a todos los pacientes del estudio. Se evaluará la sensibilidad y especificidad de cada tabla como predictor de trombosis venosa profunda e inicio de tromboprofilaxis. Las variables cualitativas serán descritas como porcentajes y valores absolutos y serán analizadas con el método de chi cuadrado y análisis multivariado.
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En línea:
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http://repositorio.upch.edu.pe/handle/upch/8156
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