Utilidad del índice lactato/albúmina como predictor de mortalidad intrahospitalaria en pacientes con sepsis del Hospital Nacional Guillermo Almenara Irigoyen, 2023-2025
El proyecto tuvo como objetivo evaluar la utilidad del índice lactato/albúmina como predictor de mortalidad intrahospitalaria en pacientes con sepsis atendidos en el Hospital Nacional Guillermo Almenara Irigoyen durante el periodo 2023–2025. Se desarrolló un estudio de enfoque cuantitativo, observac...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2025 |
| País: | Perú |
| Institución: | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
| Repositorio: | UNMSM-Tesis |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/28328 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/20.500.12672/28328 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Mortalidad Sepsis albúmina sérica Indices https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.08 |
| Sumario: | El proyecto tuvo como objetivo evaluar la utilidad del índice lactato/albúmina como predictor de mortalidad intrahospitalaria en pacientes con sepsis atendidos en el Hospital Nacional Guillermo Almenara Irigoyen durante el periodo 2023–2025. Se desarrolló un estudio de enfoque cuantitativo, observacional y analítico, con un diseño de cohorte retrospectiva. La muestra estuvo conformada por 146 pacientes adultos con diagnóstico de sepsis al ingreso hospitalario, distribuidos en dos grupos comparativos: 73 pacientes con índice lactato/albúmina elevado y 73 con índice lactato/albúmina bajo. La recolección de la información se realizó a partir de las historias clínicas electrónicas del sistema ESSI, utilizando como instrumento una ficha de recolección de datos estructurada elaborada específicamente para el estudio. El análisis permitió evaluar la capacidad predictiva del índice lactato/albúmina en relación con la mortalidad intrahospitalaria, aportando evidencia para su posible uso como marcador pronóstico en el manejo clínico de pacientes sépticos y para la optimización de la toma de decisiones en contextos hospitalarios de alta complejidad. |
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