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dc.contributor.advisorVillena Ruiz, Migel Angel
dc.contributor.authorVelasco Rodriguez, Manuel Fabian
dc.creatorVelasco Rodriguez, Manuel Fabian
dc.date.accessioned2018-04-16T15:49:10Z
dc.date.available2018-04-16T15:49:10Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12759/4013
dc.description.abstractOBJETIVO: Construir un modelo que pueda predecir infección de sitio quirúrgico (ISQ) en pacientes intervenidos de cirugía colorrectal. MATERIAL Y MÉTODOS: Un estudio observacional, analítico, de corte transversal fue llevado a cabo en el servicio de cirugía general del “Hospital Nacional Dos de Mayo” de Lima, utilizando una muestra de 158 pacientes intervenidos de cirugía colorrectal entre enero de 2012 y diciembre de 2017. Los datos obtenidos fueron analizados en forma bivariada y multivariada para posteriormente elaborar un modelo de predicción. RESULTADOS: La edad media fue de 68,47 ± 15,55 años en el grupo con ISQ y de 57,01 ± 15,46 años en el grupo sin ISQ (p=0,001). El género femenino fue de 50,94% en el grupo con ISQ y el masculino de 65,71% en el grupo sin ISQ (p=0,03; ORc 1,99; IC 95% [1,02-3,90]). El tipo de herida quirúrgica sucia fue de 54,72% en el grupo con ISQ y en el grupo sin ISQ el tipo de herida contaminada fue de 40% (p=0,001). En el análisis multivariado las variables que demostraron significancia estadística fueron la edad (p=0,018; ORa 1,03; IC 95% [1,01-1,06]), la hipoalbuminemia (p=0,001; ORa 10,62; IC 95% [3,14-35,97], transfusión sanguínea intraoperatoria (p=0,001; ORa 6,39; IC 95% [2,09-19,48]), la cirugía de emergencia (p=0,005; ORa 6,01; IC 95% [1,74-20,76]) y la herida de alto riesgo (p=0,006; ORa 5,14; IC 95% [1,62-16,39]). CONCLUSIONES: El modelo de predicción construido con variables clínicas y quirúrgicas permite la predicción de infección de sitio quirúrgico con una exactitud de 84%.es_PE
dc.description.abstractOBJECTIVE: Create a model to predict surgical site infection (SSI) in patients undergoing colorectal surgery. MATERIAL AND METHODS: An observational, analytical, cross-sectional study was carried out in the general surgery service of the Hospital Nacional Dos de Mayo in Lima and 158 patients undergoing colorectal surgery between January 2012 and December 2017 were included. The data was analyzed in bivariate and multivariate form to later elaborate a prediction model. RESULTS: The mean age was 68.47 ± 15.55 years in the SSI group and 57.01 ± 15.46 years in the no SSI group (p = 0.001). The female gender was 50.94% in the SSI group and the male gender 65.71% in the no SSI group (p = 0.03, ORc 1.99, 95% CI [1.02-3.90 ]). The dirty surgical wound type was 54.72% in the SSI group and in the no SSI group the contaminated wound was 40% (p = 0.001). In the multivariate analysis, the variables that showed statistical significance were age (p = 0.018, ORa 1.03, 95% CI [1.01-1.06]), hypoalbuminemia (p = 0.001; ORa 10.62; 95% [3,14-35,97], intraoperative blood transfusion (p = 0,001, ORa 6,39, 95% CI [2,09-19,48]), emergency surgery (p = 0,005; ORa 6 , 01, 95% CI [1.74-20.76]) and the high-risk wound (p = 0.006, ORa 5.14, 95% CI [1.62-16.39]). CONCLUSIONS: The predictive model constructed with clinical and surgical variables allows the prediction of surgical site infection with an accuracy of 84%.en_US
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Privada Antenor Orrego - UPAOes_PE
dc.relation.ispartofseriesT_MED.HUMA_2276
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.sourceUniversidad Privada Antenor Orregoes_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UPAOes_PE
dc.subjectModelos predictivoses_PE
dc.subjectInfección de herida quirúrgicaes_PE
dc.subjectCirugía colorrectales_PE
dc.titleModelo de predicción para infección de sitio quirúrgico en pacientes post operados de cirugía colorrectales_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Privada Antenor Orrego. Facultad de Medicina Humanaes_PE
thesis.degree.nameMédico Cirujanoes_PE
thesis.degree.disciplineMedicina Humanaes_PE


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