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dc.contributor.advisorUrreta Barallobre, Iratxe
dc.contributor.advisorEmparanza Knörr, José Ignacio
dc.contributor.authorIglesias Gaspar, María Teresa
dc.date.accessioned2022-04-26T11:30:17Z
dc.date.available2022-04-26T11:30:17Z
dc.date.issued2022-04-07
dc.date.submitted2022-04-07
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10810/56398
dc.description254 p.es_ES
dc.description.abstractDurante la pandemia que ha asolado el mundo estos dos últimos años han existido muchas incertidumbres acerca de la enfermedad del SARS-CoV-2, entre ellas, identificar a los pacientes que pudieran estar infectados por la COVID de entre aquellos que presentaban síntomas compatibles con la enfermedad y la de detectar a los pacientes que presentaban un riesgo mayor de fallecer o de ingresar en la unidad de cuidados intensivos. Por este motivo, se han realizado una cantidad ingente de estudios para derivar modelos de predicción que nos ayudasen a resolver estas cuestiones. En esta tesis, hemos realizado dos revisiones sistemáticas para identificar aquellos modelos predictivos que tuvieran mejor rendimiento predictivo y con características nosológicas suficientes para ser empleados en la práctica clínica.Dada la complejidad de encontrar modelos predictivos que permitieran discriminar entre pacientes Covid-19 y pacientes no Covid-19, se han analizado las características nosológicas de las pruebas diagnósticas de laboratorio disponibles hasta agosto de 2021. Es decir, pruebas para detección presente de la enfermedad: RT-PCR y prueba rápida de antígenos PanbioTM (Ag rapid test device) y pruebas para la detección de infección pasada (serología), de manera que pudiésemos conocer la sensibilidad y la especificidad de dichas pruebas en los entornos clínicos.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.subjectmultivariate analysises_ES
dc.subjectrespiratory viruseses_ES
dc.subjectinfectious diseaseses_ES
dc.titleAnálisis de datos de la COVID-19 en Gipuzkoa. Pruebas diagnósticas y modelos predictivoses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_ES
dc.rights.holder(c) 2022 María Teresa Iglesias Gaspar
dc.identifier.studentID744416es_ES
dc.identifier.projectID21539es_ES
dc.departamentoesMedicina preventiva y salud públicaes_ES
dc.departamentoeuPrebentzio medikuntza eta osasun publikoaes_ES


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