https://hdl.handle.net/20.500.12805/1905 Wed, 11 Nov 2026 00:05:56 GMT 2026-11-11T00:05:56Z https://hdl.handle.net/20.500.12805/6835 Sensibilidad y especificidad de la inteligencia artificial para la detección de anormalidades en radiografías de tórax Saavedra Montoya, Marcelo Rafael Introducción: La radiografía de tórax es una herramienta ampliamente utilizada como ayuda diagnóstica ante la sospecha de patología pulmonar, sin embargo, requiere de estudio y preparación para una correcta interpretación. Al haber una, cada vez mayor, integración de la Inteligencia Artificial (IA) en las ciencias de la salud, entre ellas el diagnóstico por imagen, es necesario conocer qué tan precisa es esta herramienta para la detección de anormalidades, en comparación con radiólogos especialistas. El presente estudio de precisión diagnóstica retrospectivo evalúa la herramienta IA Chester v3.2 (prueba índice) frente a radiólogos y tomografía computarizada (TC) torácica como gold standard, teniendo un tamaño de muestra de 346 imágenes radiográficasde pacientes en emergencia/hospitalización del Hospital de Emergencias José Casimiro Ulloa (enero-marzo 2025), con intervalos de confianza (IC) de 95%. Pregunta de investigación: ¿Cuál es la sensibilidad y especificidad de la IA Chester v3?2 para detectar radiografías de tórax anormales en pacientes en emergencia/hospitalización del Hospital de Emergencias José Casimiro Ulloa, utilizando TC torácica interpretada por radiólogo torácico experto como gold standard? Métodos: Criterios de inclusión: Rx de tórax + TC de tórax sin o con contraste ≤24h; exclusión: baja calidad, estudios incompletos. Dos radiólogos (>5 años experiencia, cegados a IA/clínica) y radiólogo torácico (gold standard, cegado) interpretaron independientemente las imágenes usando Radiant. Análisis: sensibilidad/especificidad (IC95% Wilson), curva ROC (AUC), índice Youden, McNemar (IA vs radiólogos), Kappa interobservador. Como software estadístico se usará SPSS. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://hdl.handle.net/20.500.12805/6835 2026-01-01T00:00:00Z https://hdl.handle.net/20.500.12805/6454 Correlación tomográfico - clínica (ASPECTS - Rankin) en ictus isquémico hiperagudo de pacientes del Hospital de Emergencias José Casimiro Ulloa, Lima 2025-2026 Huaman Guerrero, Medali Katherine Objetivo del estudio: Determinar la correlación tomográfico – clínica (ASPECTS-RANKIN) en ictus isquémico hiperagudo de pacientes del Hospital de Emergencias José Casimiro Ulloa, Lima 2025-2026. Metodología: El diseño metodológico será observacional, correlacional y prospectivo, y la muestra estará conformada por 264 pacientes con diagnóstico de ictus isquémico hiperagudo atendidos en el Hospital de Emergencias José Casimiro Ulloa, durante el periodo octubre 2025 - febrero 2026. Las técnicas de recolección de datos será documental (características sociodemográficas y clínicas), observación (ASPECTS) y encuesta (escala Rankin modificada); mientras que los instrumentos una ficha de recolección de datos y un cuestionario. En el análisis estadístico incluirá estadística descriptiva, cálculo y dicotomización de los puntajes ASPECTS y Rankin modificado, correlación Rho de Spearman para evaluar la relación tomográfico–clínica y regresión de Poisson con varianza robusta para estimar la razón de prevalencias ajustada, controlando variables sociodemográficas y clínicas. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT https://hdl.handle.net/20.500.12805/6454 2025-01-01T00:00:00Z https://hdl.handle.net/20.500.12805/3592 Valor pronóstico de los sistemas de puntuación de Marshall y Rotterdam en la mortalidad hospitalaria por traumatismo craneoencefálico en el Hospital de emergencias José Casimiro Ulloa Moscoso Tristan, Marcos Ivan Introducción: Los traumatismos craneoencefálicos presentan una alta prevalencia de las emergencias hospitalarias en el Perú y su atención precoz es fundamental para salvaguardar la vida de cada individuo o comunidad. Debido a la alta morbilidad de estas patologías, el manejo integral incluye utilizar las puntuaciones Marshall y Rotterdam como predictores pronósticos de la mortalidad hospitalaria. Pregunta de investigación: ¿Cuál es el valor pronóstico de la puntuación Marshall y Rotterdam en la mortalidad hospitalaria de sujetos con traumatismo craneoencefálico atendidos en el Hospital de Emergencias José Casimiro Ulloa? Métodos: El estudio se realizará con un diseño analítico, transversal y retrospectivo. Incluirá a 200 sujetos con traumatismo craneoencefálico entre 2019 y 2023. Las variables de estudio incluirán la puntuación de Marshall, la puntuación de Rotterdam, mortalidad, edad, sexo, escala de Glasgow de ingreso, mecanismo de lesión, tiempo de estancia hospitalaria e ingreso a la Unidad de Cuidados Intensivos. En el análisis estadístico se compararán las características de pacientes fallecidos y no fallecidos utilizando pruebas de Chi cuadrado y T de Student, y se determinará la exactitud diagnóstica mediante curva ROC y AUC, además de sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivo y negativo Mon, 01 Jan 2024 00:00:00 GMT https://hdl.handle.net/20.500.12805/3592 2024-01-01T00:00:00Z https://hdl.handle.net/20.500.12805/2949 Rendimiento diagnóstico de la ecografía FAST en pacientes con trauma abdominal cerrado. Hospital de Emergencias José Casimiro Ulloa, 2021-2022 Orbegoso Meza, Karen del Pilar Objetivos del estudio: Evaluar el rendimiento diagnóstico de la ecografía FAST en pacientes con trauma abdominal cerrado atendidos en el Hospital José Casimiro Ulloa, 2021-2022. Metodología: Estudio de validación basada en un transversal analítico. La población estará conformada por 186 pacientes adultos con trauma abdominal cerrado atendidos en el Hospital José Casimiro Ulloa entre enero 2021 a diciembre 2022. Se realizará revisión documental y el instrumento una ficha de recolección. El análisis estadístico se realizará con la valoración de la sensibilidad (S), especificidad (E), valor predictivo positivo (VPP) y negativo (VPN), considerándose superiores a valores mayores de 70%. Adicionalmente se calculará el Odds Ratio (OR) de la ecografía FAST. Sun, 01 Jan 2023 00:00:00 GMT https://hdl.handle.net/20.500.12805/2949 2023-01-01T00:00:00Z