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Title: Implementación del ensayo Xpert MTB/RIF a 30 establecimientos de salud a nivel nacional entre los años 2018-2019
Advisor(s): Salas Asencios, Ramsés
OCDE field: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.06.00
Issue Date: 2021
Institution: Universidad Nacional Federico Villarreal
Abstract: La tuberculosis es una enfermedad infecciosa de suma importancia en la salud mundial sobre todo por la aparición de cepas resistentes a fármacos como es el caso de la resistencia a rifampicina e isoniazida, fármacos principales en el tratamiento antituberculoso, que es un gran problema en aumento en el Perú. En la actualidad existen diferentes métodos para el diagnóstico y susceptibilidad, sin embargo, la mayoría tiene un tiempo prolongado de entrega de resultados, poca accesibilidad a los pacientes por ser muy costoso o estar en laboratorios especializados por las exigencias propias de la metodología; en el 2010 un nuevo método molecular fue recomendada por la organización mundial de la salud como una alternativa para el diagnóstico de la tuberculosis y de manera simultánea en la detección de la resistencia a la rifampicina creado por Cepheid, el ensayo Xpert MTB/RIF, es un PCR en tiempo real, de fácil manejo, portabilidad y muy accesible a poblaciones alejadas. En el 2018 el instituto Nacional de Salud conjuntamente con la Dirección de Prevención y Control de la Tuberculosis realizan las coordinaciones para la implementación de este ensayo a 30 establecimientos de salud a nivel nacional que acabó a finales del 2019. La implementación del ensayo Xpert MTB/RIF se realizó de manera satisfactoria obteniendo a finales del primer trimestre del 2020 en 20 (44%) establecimientos se obtuvo una producción mayor al 30% y en 10 (37%) establecimientos una eficiencia mayor al 30%, la gran mayoría tiene una producción y eficiencia entre 10% a 29%. Existen muchas brechas por cerrar como es el caso de transporte de muestras, una mejor socialización de la metodología, mejorar el sistema de cómputo y la implementación en el sistema de reporte en el NetLab y finalmente incluir otras poblaciones en los algoritmos usados en la metodología.
Discipline: Biología
Grade or title grantor: Universidad Nacional Federico Villarreal. Facultad de Ciencias Naturales y Matemática
Grade or title: Licenciado en Biología
Juror: Mayanga Herrera, Ana Lucia; Murrugarra Bringas, Victoria Ysabel; Nolasco Cárdenas, Oscar Patricio
Register date: 29-Apr-2022; 29-Apr-2022



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