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Crispín Pérez, Victor
Huarhua Jimenez, Victor Nolberto
Bautista Samaniego, Pedro Valentin
2024-05-09T17:32:40Z
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2024
Bautista P, Huarhua V. Concordancia entre dos algoritmos de causalidad en eventos supuestamente atribuidos a la inmunización con la vacuna bivalente contra el COVID-19 en el Hospital San Juan de Lurigancho, enero-febrero, 2023 [Tesis de pregrado]. Lima: Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Farmacia y Bioquímica, Escuela Profesional de Farmacia y Bioquímica; 2024. (es_PE)
https://hdl.handle.net/20.500.12672/22273
Determina la concordancia de causalidad entre los algoritmos de Karch y Lasagna modificado con el de la OMS-UMC, para los ESAVI de la vacuna bivalente contra el COVID-19 en el Hospital San Juan de Lurigancho (HSJL) durante el período enero-febrero del 2023. A finales del 2022 el Ministerio de Salud (MINSA) aprobó una dosis de refuerzo con la vacuna bivalente. Debido a que no existe un método estándar para realizar la evaluación de causalidad de Evento Supuestamente Atribuido a la Vacunación o Inmunización (ESAVI), la comparación de métodos permite describir las posibles semejanzas o diferencias. Se realizó un estudio observacional, descriptivo, retrospectivo y transversal. Se analizaron 115 formatos de notificación de ESAVI, donde se evaluó la causalidad empleando los algoritmos de Karch y Lasagna modificado y el de la OMS-UMC, determinando la concordancia mediante el valor de kappa ponderado de Cohen obtenido en el Software de programación R y realizando la interpretación de acuerdo con la escala de Landis y Koch. En los resultados, los ESAVI más frecuentes fueron dolor en zona de vacunación 49.17 %, cefalea 12.71 %, malestar general 8.29 %, pirexia 7.73 % y mialgia 4.97 %. El género femenino representó el 67.83%, el grupo etario de mayor distribución fue de 30 a 59 años (66.1 %). El 63.48 % de las notificaciones fueron catalogadas como “moderadas”, los ESAVI de mayor duración fueron dolor en zona de vacunación y cefalea (1 a 5 días), el 63.48 % de pacientes recibieron tratamiento farmacológico, el 41.74 % de notificaciones fueron reportadas por químicos farmacéuticos. Las categorías de causalidad empleando el algoritmo de Karch y Lasagna modificado fueron “probable” 63.5 %, “posible” 34.8 % y “condicional” 1.7 %, para el algoritmo de la OMS-UMC fueron “probable” 53.04 %, “posible” 45.86 % y “condicional” 1.10 %. La concordancia entre los algoritmos de Karch y Lasagna modificado con el de la OMS-UMC, según el valor de kappa de Cohen empleando la escala de Landis y Koch fue “sustancial” (k= 0.7871, IC 95 % [0.7006-0.8737]; p-valor <0.05) con un porcentaje de concordancia general de 89 %. Se concluye que la concordancia entre los algoritmos de Karch y Lasagna modificado con el de la OMS-UMC para los ESAVI de la vacuna bivalente recopilados del HSJL fue “sustancial” con un porcentaje de concordancia general de 89 %. (es_PE)
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Universidad Nacional Mayor de San Marcos (es_PE)
info:eu-repo/semantics/openAccess (es_PE)
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ (es_PE)
Universidad Nacional Mayor de San Marcos (es_PE)
Repositorio de Tesis - UNMSM (es_PE)
Algoritmos (es_PE)
Concordancias (es_PE)
Causalidad (es_PE)
Vacunación (es_PE)
Pandemia de la Covid-19, 2020- (es_PE)
Concordancia entre dos algoritmos de causalidad en eventos supuestamente atribuidos a la inmunización con la vacuna bivalente contra el COVID-19 en el Hospital San Juan de Lurigancho, enero-febrero, 2023 (es_PE)
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis (es_PE)
Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Escuela Profesional de Farmacia y Bioquímica (es_PE)
Farmacia y Bioquímica (es_PE)
Químico Farmacéutico (es_PE)
PE (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.01.05 (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.03.05 (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional (es_PE)
07363013
https://orcid.org/0000-0003-3863-2698 (es_PE)
76240700
76241399
917046 (es_PE)
Condorhuamán Figueroa, Yovani Martín
Rojas Ríos, Luis Alberto
Vargas Huillcanina, María Genoveva
https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_PE)
Pública



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