Título:
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Factores de riesgo asociados a historia de hipoglucemia en pacientes con diabetes mellitus tipo 2 hospitalizados en el Hospital Nacional Edgardo Rebagliati Martins, período 2016-2017
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Autores:
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Cruces Crisóstomo, Medalit
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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, 2019-06-19T14:30:19Z
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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 mayor parte de los pacientes diabéticos en la evolución de su enfermedad presentaran algún episodio de hipoglucemia, que debe ser reconocido y tratado para evitar consecuencias negativas en el paciente. Objetivo: Determinar los factores de riesgo asociados a historia de hipoglucemia en pacientes con diabetes mellitus tipo 2 (DM2) hospitalizados en el Hospital Nacional Edgardo Rebagliati Martins, durante el período de Enero 2016 a Diciembre 2017. Diseño: Se trata de un estudio descriptivo y analítico, observacional, retrospectivo, de corte transversal. Población: Todos los pacientes con Diabetes Mellitus tipo 2 atendidos en el HNERM que presentaron episodio de hipoglicemia. Método: Se seleccionarán a todos los pacientes hospitalizados por diagnóstico de “Diabetes Mellitus descompensada” de los años 2016 y 2017.Se llenará una ficha de recolección de datos. Se dividirá a los pacientes en dos grupos: aquellos con antecedente de hipoglicemia registrado al ingreso de la hospitalización, y aquellos en los que no se ha registrado este dato, para la comparación correspondiente de las demás variables entre ambos grupos. Análisis: En el univariado se considerará media, desviación estándar, mediana y rango intercuartílico. Para variables dicotómicas, distribución de frecuencias. En el análisis bivariado se evaluará la fuerza de asociación mediante OR para variables cualitativas con correción F exacta de Fisher y para variables cuantitativas se empleará el T de Student o la Suma de rangos de Wilcoxon si fuera el caso. Se realizará el análisis multivariado ingresando al modelo de regresión, tanto lineal múltiple como logística.
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En línea:
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http://repositorio.upch.edu.pe/handle/upch/6635
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