Autoestima y su relación con calidad de vida en pacientes ostomizados en el servicio de consulta externa de un Hospital de ESSALUD, 2024

Abstract

Las neoplasias son consideradas el principal motivo de fallecimientos en el mundo, ocupando un tercer lugar el tumor de colon y recto, implicando la realización de una ostomias que pone en riesgo cambios en la esfera social, emocional, sexual, físico y sistémico por lo que se determinará de qué manera la autoestima se relaciona con la calidad de vida en los pacientes ostomizados. El método es hipotético-deductivo, cuantitativo, aplicado, no experimental, descriptivo, análisis correlacional, de corte transversal con la participación de 80 ostomizados que cumpla con los criterios de inclusión. Como técnica se empleará la encuesta escala de autoestima de Rosenberg validado por Meza y Quispe y para calidad de vida de los ostomizados el cuestionario STOMA QQL desarrollado por Prieto, para el análisis se realizará el usando la data en Microsoft Excel, donde las variables cuantitativas se expresarán como frecuencia y porcentaje a través de tablas y gráficos. Al finalizar se aplicará el coeficiente de correlación de Pearson para evaluar la relaciona de las variables.

Neoplasias are considered the main cause of death in the world, with colon and rectal tumors occupying third place, involving the performance of an ostomy that puts at risk changes in the social, emotional, sexual, physical and systemic spheres, which is why It will be determined how self-esteem is related to quality of life in ostomy patients. The method is hypothetical-deductive, quantitative, applied, non experimental, descriptive, correlational analysis, cross-sectional with the participation of 80 osotmized patients who meet the inclusion criteria. As a technique, the Rosenberg self-esteem scale survey validated by Meza and Quispe will be used and for the quality of life of the ostomized patients, the STOMA QQL questionnaire developed by Prieto will be used. For the analysis, the data will be carried out using Microsoft Excel, where the quantitative variables are They will be expressed as frequency and percentage through tables and graphs. At the end, the Pearson correlation coefficient will be applied to evaluate the relationship of the variables.