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Herramientas predictivas para disminuir futuras complicaciones en pacientes hipertensos ingresados a través de un servicio de urgencias hospitalario


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Título :
Herramientas predictivas para disminuir futuras complicaciones en pacientes hipertensos ingresados a través de un servicio de urgencias hospitalario
Autor :
Martínez Díaz, Ana María
Tutor:
Gil-Guillén, Vicente F  
Palazón-Bru, Antonio
Editor :
Universidad Miguel Hernández de Elche
Departamento:
Departamentos de la UMH::Medicina Clínica
Fecha de publicación:
2021-07-05
URI :
https://hdl.handle.net/11000/29813
Resumen :
Las enfermedades cardiovasculares suponen una de las principales causas de ingresos hospitalarios. Los pacientes con factores de riesgo cardiovascular acuden e ingresan en mayor proporción a los servicios de urgencias hospitalarios, y dentro de estos factores de riesgo cardiovascular destaca la hipertensión arterial como el más prevalente. Los pacientes hipertensos que ingresan a través de servicios de urgencias hospitalarios suelen tener una alta comorbilidad de otros factores de riesgo cardiovascular y una alta mortalidad en el ingreso. Por tanto es importante tomar medidas preventivas para poder diminuir los ingresos hospitalarios y la mortalidad en estos pacientes. En la actualidad no existen modelos predictivos de enfermedad cardiovascular o de mortalidad por todas las causas en pacientes hipertensos ingresados a través de servicios de urgencias hospitalarias. Por este motivo decidimos realizar un estudio de cohorte con seguimiento de 1 año, con el objetivo de poder obtener herramientas que nos permitan estimar la probabilidad de desarrollar una enfermedad cardiovascular, así como el fallecimiento de los pacientes hipertensos ingresados, facilitando de esa forma al clínico mejorar en el cuidado de dichos pacientes. Se consideraron como variables principales el tiempo hasta la aparición de una nueva enfermedad cardiovascular (coronaria, cerebrovascular o vascular periférica) y el tiempo hasta la muerte (mortalidad por cualquier causa). Como variables secundarias (potenciales factores de los modelos predictivos), se analizaron: edad, género, vivir sólo, nivel de estudios, antecedentes familiares de enfermedad cardiovascular, infarto de miocardio, insuficiencia cardiaca, enfermedad vascular periférica, enfermedad cerebrovascular, diabetes, diabetes con afectación de órganos, enfermedad renal moderada y severa, calidad de vida, fumador, paquetes-años, tensión arterial, índice de Charlson, actividad física y adherencia a la dieta mediterránea. Todas las variables secundarias se recogieron a través de entrevistas clínicas con los pacientes. Posteriormente se contruyeron 2 modelos para predecir la enfermedad cardiovascular y mortalidad al año de ingreso de los paciente hipertensos, adaptando los resultados a sistemas de puntos, que se validaron internamente, calculando la discriminación y calibración. Dentro del modelo predictivo para estimar el riego de desarrollar enfermedad cardiovascular al año de seguimiento desde el ingreso del paciente hipertenso, nos encontramos como resultado las siguientes variables: edad, género, actividad cotidiana, la presencia o no de infarto de miocardio, enfermedad vascular periférica e insuficiencia cardiaca. En el modelo predictivo de estimación del riesgo de muerte al año de seguimiento obtuvimos como variables: género, cuidado personal, actividad cotidiana y el índice de cormobilidad de Charlson. A modo de conclusión podemos decir que los modelos construidos obtuvieron buenos indicadores en las muestras que se han desarrollado, quedando pendiente su validación externa que será motivo de estudio en futuras investigaciones.
Palabras clave/Materias:
Medicina preventiva
Cardiología
Área de conocimiento :
CDU: Ciencias aplicadas: Medicina: Patología. Medicina clínica. Oncología: Patología del sistema circulatorio, de los vasos sanguíneos. Transtornos cardiovasculares
Tipo documento :
application/pdf
Derechos de acceso:
info:eu-repo/semantics/openAccess
Aparece en las colecciones:
Tesis doctorales - Ciencias de la Salud



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