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dc.contributor.advisorCaballero Alvarado, Jose Antonio
dc.contributor.authorDiaz Velez, Cristian
dc.creatorDiaz Velez, Cristian
dc.date.accessioned2021-07-14T00:47:11Z
dc.date.available2021-07-14T00:47:11Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12759/7769
dc.description.abstractIntroducción: En los últimos 20 años se ha incrementado el número de pacientes mayores de 65 años sometidos a procesos quirúrgicos. Objetivo: Validación de una escala de evaluación preoperatoria en el adulto mayor para predecir morbilidad y mortalidad post operatoria. Método: Estudio casos y controles anidado en una cohorte. Las variables a medidas fueron comorbilidad, funcionalidad, ASA, síndrome de fragilidad, polifarmacia, complejidad de la cirugía, estado cognitivo, estado social, tipo de anestesia, evaluación nutricional, hospitalizaciones frecuentes, riesgo cardiológico como predictores de morbilidad y mortalidad post operatoria en el adulto mayor. Muestra: La muestra para el modelo predictor usando proporción de 8,5% de adultos 60-74 años que fallecieron y 27,1% de adultos > 75 años que fallecieron, nivel de confianza 95%, potencia 80%, 3 controles por caso, se obtuvo 47 casos y 141 controles, y la cohorte de validación con sensibilidad 90%, precisión de 10%. Análisis estadístico: para el estudio multivariado e identificación de las variables del modelo pronóstico se utilizó regresión logística, incluyéndose valores p<0,10 para la construcción del modelo final. Los ß-coeficientes del modelo de riesgo se utilizarán para determinar los puntajes de cada variable. La validación se realizará con una cohorte única con elaboración de curvas ROC obteniéndose valores en diferentes puntos de corte hasta encontrar la mejor validez (sensibilidad y especificidad) y seguridad (valor predictivo y negativo) teniendo como evento alguna complicación. Resultados: La prueba para evaluar la bondad del ajuste del modelo de regresión logística se realizó con el coeficiente de Hosmer-Lemeshow siendo 10.22 (p<0,05). Siendo el grado de instrucción, la dependencia parcial y el riesgo cardiológico III factores de riesgo; mientras que el riesgo social y el colesterol total factores protectores. La sensibilidad del modelo es baja (2,5%), pero si muestra alta especificidad (99,6%) y valor predictivo positivo (50%) y valor predictivo negativo (86,4%), con una correcta clasificación de 86,2% del modelo. Conclusiones: El desarrollo del modelo predictor está conformado por las variables: no tener grado de instrucción, la dependencia parcial y el riesgo cardiológico III, riesgo social y colesterol total. El modelo predictor tiene buena capacidad de discriminación y calibración entre la probabilidad esperada y la observada.es_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Privada Antenor Orregoes_PE
dc.relation.ispartofseriesD_ICT_005
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.sourceUniversidad Privada Antenor Orregoes_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UPAOes_PE
dc.subjectAdulto mayores_PE
dc.subjectEvaluación preoperatoriaes_PE
dc.subjectMorbilidades_PE
dc.subjectMortalidades_PE
dc.titleValidación de una escala de evaluación preoperatoria en el adulto mayor para predecir morbilidad y mortalidad post operatoriaes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Privada Antenor Orrego. Escuela de Postgradoes_PE
thesis.degree.nameDoctor en Investigación Clínica y Traslacionales_PE
thesis.degree.disciplineDoctorado en Investigación Clínica y Traslacionales_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.11es_PE
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-8297-6901es_PE
renati.author.dni40420852
renati.advisor.dni18886226
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#doctores_PE
renati.discipline912048es_PE
renati.jurorPeralta Chavez, Victor
renati.jurorBardales Zuta, Victor Hugo
renati.jurorBardales Vasquez Cecilia Betzabet
dc.publisher.countryPEes_PE


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