Examinando por Autor "Loarte Alejandro, Sonia Luz"
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Publicación Acceso abierto Conocimiento sobre en el manejo del dolor y actitud de enfermería en los recién nacidos del servicio de neonatología de un hospital de Lima, 2025(Universidad Privada Norbert Wiener, 2026-05-24) Loarte Alejandro, Sonia Luz; Montoro Valdivia, Marcos AntonioIntroducción: El fenómeno doloroso en la etapa neonatal se define como una vivencia desfavorable de tipo sensorial y emocional, que puede manifestarse incluso desde fases tempranas del desarrollo intrauterino. No obstante, en la práctica clínica, su valoración y manejo continúan siendo subestimados, pese a la evidencia que demuestra las consecuencias fisiológicas y neurológicas del dolor no tratado. En los ámbitos asistenciales de neonatología, los recién nacidos resultan sometidos de manera frecuente a procedimientos potencialmente dolorosos, siendo el personal de enfermería el principal responsable de su ejecución, valoración y control. Objetivo: Determinar la relación entre el nivel de conocimiento y la actitud del personal de enfermería frente al manejo del dolor en los recién nacidos del servicio de neonatología de un hospital. Metodología: La investigación se desarrollará bajo el enfoque metodológico hipotético-deductivo, de naturaleza cuantitativa, con diseño no experimental, carácter transversal y alcance correlacional. La población estará conformada por 50 profesionales de enfermería que laboran en la unidad de neonatología. Técnicas e instrumentos: La recolección de la información se desarrollará mediante la aplicación de la técnica de encuesta, haciendo uso de un cuestionario estructurado para evaluar el nivel cognoscitivo y la postura actitudinal del personal de enfermería frente al abordaje del dolor neonatal. Procesamiento y análisis de datos: La información recopilada será procesada mediante herramientas de estadística descriptiva y analítica inferencial. Para el análisis de la relación entre las variables se empleará el coeficiente de correlación de Pearson o el Rho de Spearman, según la distribución de los datos.
