Análisis Estadístico mediante Modelos de Supervivencia en pacientes con COVID-19 en el Hospital Básico de Sucúa 2020-2021 - Villalta Brito, Álvaro José (2022)
La investigación tuvo como objetivo realizar un análisis estadístico mediante modelos de supervivencia a pacientes con COVID-19 en el Hospital Básico de Sucúa, provincia de Morona Santiago, 2020-2021. La matriz de información fue proporcionada por el Distrito de Salud 14D03, registrando las fechas de ingreso y fechas del diagnóstico final de los pacientes. La metodología usada en el estudio fue la Comparación de Curvas de Kaplan-Meier y Regresión de Cox. Se realizó un análisis exploratorio de las variables relevantes y se obtuvo como resultados que la mayoría de pacientes que sufren esta enfermedad son mujeres con un 65%, el tipo de comorbilidad con mayoría es el sobrepeso con el 32%. De los 251 pacientes, 44 presentan alguna comorbilidad, la de mayor frecuencia es la Hipertensión Arterial con el 12%. La técnica utilizada determino que existen 161 pacientes que fallecieron por COVID-19 tanto para el Sexo, Etnia, Tipo de Obesidad y Comorbilidad con diferentes probabilidades de fallecimiento. Después del análisis de supervivencia usando la variable estratificadora Sexo y Comorbilidad obtuvimos que los Hombres tienen la probabilidad de fallecer del 92,10% y las Mujeres del 72,2% con un tiempo mediano de seguimiento de 3 y 10 días respectivamente, para los pacientes que si presentaron alguna comorbilidad se obtuvo una probabilidad de fallecimiento del 93,20% y los que no presentaron ninguna comorbilidad el 76,33% con un tiempo mediano de 27 y 4 días respectivamente. El modelo global de comparación de curvas indico que existen diferencias significativas entre el Sexo y la Comorbilidad con un nivel de confianza del 95%. El Modelo de regresión de Cox determino que los factores de riesgo que provocan el fallecimiento de los pacientes con COVID-19 son el Sexo y la Comorbilidad. Es recomendable la creación de otros modelos de supervivencia que ayuden a la toma de decisiones para disminuir los fallecimientos.