Factores imagenológicos que predicen los eventos adversos por Covid-19 en pacientes con tomografía computarizada de un hospital nacional de Lima - 2020

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Universidad Nacional Federico Villarreal

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Objetivo: determinar los factores imagenológicos que predicen los eventos adversos por COVID-19 en pacientes con tomografía computarizada de tórax atendidos de un Hospital Nacional de Lima en el 2020. Método: observacional, analítico, retrospectivo, transversal; diseño casos y controles. La muestra estuvo conformada por grupo de casos: 93 pacientes con COVID-19 con un evento adverso y grupo control: 93 pacientes con COVID-19 que no tuvieron un evento adverso. El análisis estadístico bivariado usó la prueba chicuadrado y para el análisis multivariado: regresión logística. Resultados: el factor puntuación de gravedad (p=0.000), la afectación pulmonar bilateral (p=0.000), la afectación pulmonar derecha (p=0.000), la afectación de lóbulo superior derecho (p=0.003), la afectación de lóbulo medio derecho (p=0.011) y la afectación de ambos lóbulos inferiores (p=0.028), la presencia de derrame pleural (p=0.000), la presencia de distribución periférica (p=0.000), la presencia subpleural (p=0.000), la presencia de parches (p=0.02), las opacificaciones en vidrio deslutrado (p=0.000), la extensión de la afectación del lóbulo (p=0.000), la presencia de fibrosis (p=0.000) y presencia de bronquiectasia (p=0.011) se asociaron significativamente a la presencia de eventos adversos. Conclusión: los factores imagenológicos que predicen significativamente los eventos adversos por COVID-19 en pacientes con tomografía computarizada de tórax fueron el factor de puntuación de gravedad, la afectación pulmonar bilateral, la afectación de lóbulo superior izquierdo, la afectación de lóbulo superior derecho, la afectación de ambos tercios medios, la afectación de ambos tercios medio la presencia subpleural peribroncovascular, la presencia de reticulaciones, la extensión de la afectación del lóbulo y presencia de fibrosis.

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Salud pública, Factores imagenológicos, Tomografía computarizada

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