Biomarcadores predictores de gravedad en adultos mayores con covid-19 atendidos en el Hospital EsSalud Tumán, Lambayeque, 2021

Abstract

Actualmente el SARS-CoV-2 sigue siendo para la salud pública mundial un riesgo, los cuales han producido un sinnúmero de implicancias a nivel global en los estatus económico, psicológico, social y sanitario principalmente, por ello se mantiene vigente la investigación e indagación de nuevas directrices que ayuden a un mejor entendimiento del proceso viral desde su contagio, manejo y tratamiento del paciente. Teniendo como objetivo el Describir los Biomarcadores Predictores de Gravedad en Pacientes con COVID-19 atendidos en el Hospital EsSalud Tumán, Lambayeque, 2021. Por ello será una Investigación Básica, de carácter descriptivo retrospectivo con análisis probabilístico, ya que los resultados de la muestra de estudio serán posteriormente generalizables a la población en estudio, su tipo de investigación es observacional, contara con una población de 295 personas de la tercera edad de ambos sexos y una muestra de 168, Se aplicará un método de muestreo probabilístico, de tipo aleatorio simple, porque se elegirá una muestra de una población finita utilizando una fórmula específica.

Currently, SARS-CoV-2 remains a global public health risk, with countless implications primarily affecting economic, psychological, social, and health status. Therefore, research and investigation into new guidelines to help better understand the viral process from its transmission to patient management and treatment remain ongoing. The objective is to describe the biomarkers that predict severity in patients with COVID-19 treated at the EsSalud Tumán Hospital, Lambayeque, 2021. Therefore, this will be a basic study, descriptive and retrospective with probabilistic analysis, since the results of the study sample will subsequently be generalizable to the study population. The type of research is observational, with a population of 295 elderly people of both sexes and a sample of 168. A simple random probabilistic sampling method will be applied, since a sample will be chosen from a finite population using a specific formula.