Predictores de mortalidad por enfermedad cerebrovascular en pacientes hospitalizados en el servicio de medicina, Hospital Regional de Loreto, junio 2017 a enero 2018

Abstract

La presente investigación tuvo como objetivo general: Determinar los predictores de la mortalidad por Enfermedad Cerebrovascular en pacientes hospitalizados en el servicio de medicina del Hospital Regional de Loreto junio 2017 a enero 2018 La investigación fue de tipo no experimental, de nivel predictivo y diseño de campo, contemporáneo transaccional y multivariado. La muestra de estudio estuvo conformada por 79 pacientes hospitalizados en el servicio de medicina del Hospital Regional de Loreto, junio 2017 a enero 2018, seleccionados por el método no probabilístico por accidente de junio 2017 a enero 2018. La técnica de recolección fue análisis documentario, con su instrumento ficha de observación, validada y confiable. Los resultados muestran la existencia de asociación estadísticamente significativa entre las variables: escala de Glasgow, escala de NIHSS, antecedente de enfermedad renal, hiperglucemia, disfagia y mortalidad por enfermedad cerebrovascular. (P-valor < 0,05). En conclusión el modelo de regresión logistica binaria que explica la mortalidad, oscila entre la R-cuadrado de Cox y Snell y la R-cuadrado de Nagelkerke, es decir, las variables escala de NIHSS y disfagia, explican la mortalidad cerebrovascular entre 36,3% y 57,2% y clasifica correctamente el 86,1% de los casos.

The main objective of this research study was to determine the predictors of mortality caused by stroke in hospitalized patients at the Regional Hospital of Loreto, from June 2017 to January 2018. The research was non-experimental of predictive level with field, contemporary, transactional and multivariate design. The population was made up by 79 hospitalized patients in the medicine service at the Regional Hospital from June 2017 to January 2018, with a non-probabilistic, by accident sample of 79 patients. The collection techniques was data collection, with its observation card instrument, validated and reliable. Results show that there is statistical significant association among the variables of Glasgow scale, NIHSS scale, existing renal disease, hyperglycemia, dysphagia with mortality by stroke. (P-value < 0.05). In conclusion, the model of binary logistic regression that explains mortality varies between R-squared of Cox and Snell and R-squared of Nagelkerke. That is, the variables of NIHSS scale and dysphagia explain cerebrovascular mortality between 36.3% and 57.2% classifying correctly 86.1% of cases.