Publicación: Carga viral y parámetros del hemograma en pacientes con VIH atendidos en hospital regional de Ica II-2, periodo 2021-2023
Portada
Citas bibliográficas
Código QR
Autores
Asesor
Autor corporativo
Recolector de datos
Otros/Desconocido
Director audiovisual
Editor/Compilador
Editores
Tipo de Material
Fecha
Cita bibliográfica
Título de serie/ reporte/ volumen/ colección
Es Parte de
Resumen
La investigación fue de tipo básica, no experimental, transversal y un enfoque cuantitativo. La muestra estuvo conformada por 128 registros de pacientes. La recolección de datos se realizó a través de la aplicación de ficha técnica de recolección de datos con todos los parámetros requeridos. Para el análisis descriptivo inferencial de los datos obtenidos se emplearon los programas Microsoft Excel y el programa STATA versión 17. Por otro lado, para determinar la correlación entre ambas variables, se aplicará la prueba chi Cuadrado (Pearson, Exacta de Fisher o Yates) de acuerdo con la evaluación del supuesto de frecuencias esperadas. La relación entre la carga viral y las alteraciones hematológicas serán evaluadas en un modelo multivariado de regresión de Poisson, con el cálculo de la razón de prevalencia cruda y ajustada por edad, sexo y tiempo de infección. Se considerará como relación significativa cuando se obtenga un p valor menor a 0.05 o se tenga una razón de prevalencia que no cruce el valor de 1.0. en un intervalo de confianza al 95%.
Resumen
The research was basic, non-experimental, cross-sectional, and quantitative. The sample consisted of 128 patient records. Data collection was conducted using a data collection form with all required parameters. Microsoft Excel and STATA version 17 were used for descriptive and inferential analysis of the data obtained. To determine the correlation between both variables, the chi-square test (Pearson, Fisher's Exact, or Yates) was applied, based on the expected frequency assumption. The relationship between viral load and hematological changes will be evaluated in a multivariate Poisson regression model, calculating the crude prevalence ratio and adjusting it for age, sex, and duration of infection. A relationship will be considered significant when a p-value less than 0.05 is obtained or a prevalence ratio that does not cross the value of 1.0 within a 95% confidence interval.

PDF
FLIP 
