Publicación: Alteraciones de la coagulación y su relación con la adherencia terapéutica en consumidores crónicos de warfarina, San Martin 2024
Portada
Citas bibliográficas
Código QR
Autores
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
Las alteraciones de coagulación se producen por la inestabilidad del efecto anticoagulante; la adherencia a Warfarina modula estas variaciones y, por ende, el riesgo de hemorragia y tromboembolia. Este estudio tiene como objetivo describir y analizar la relación entre adherencia y alteraciones de la coagulación en usuarios crónicos de Warfarina del Hospital I Alto Mayo, San Martin 2024. La muestra será recolectada de historias clínicas y registros de farmacia de usuarios crónicos anticoagulados con Warfarina atendidos en el periodo 2024; aplicando un muestreo probabilístico que indica un mínimo de 186 pacientes. El análisis incluirá codificación de variables cualitativas y cuantitativas, seguido de un análisis descriptivo con frecuencias y medidas de tendencia central. Posteriormente se aplicarán pruebas bivariados y modelos de regresión logística multivariada, considerando p<0.05 y ajustando por covariables.
Resumen
Coagulation disorders arise from the instability of the anticoagulant effect; adherence to warfarin modulates these variations and, consequently, the risk of hemorrhage and thromboembolism. This study aims to describe and analyze the relationship between adherence and coagulation disorders in chronic warfarin users at Hospital I Altomayo, San Martin 2024. The sample will be collected from medical records and pharmacy registries of chronic patients anticoagulated with warfarin during 2024, applying a probabilistic sampling method that requires a minimum of 186 patients. The analysis will include the coding of qualitative and quantitative variables, followed by descriptive statistics with frequencies and measures of central tendency. Subsequently, bivariate tests and multivariate logistic regression models will be applied, considering p < 0.05 and adjusting for covariates.

PDF
FLIP 
