Distribución geoespacial de los casos de tuberculosis resistente en Loreto periodo 2015-2024
| dc.contributor.advisor | Ramírez García, Edgar Antonio | |
| dc.contributor.author | Moreno Garcia, Alfredo Byron | |
| dc.date.accessioned | 2025-09-11T18:26:28Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description.abstract | Objectives: To analyze the geospatial distribution of drug-resistant tuberculosis cases in Loreto during the period 2015–2024. Methodology: Observational study with a cross-sectional and retrospective design, which evaluated the geospatial distribution of 409 cases of drug-resistant tuberculosis in the Loreto region between 2015 and 2024, using QGIS software version 3.28.4 and Kernel density analysis. Results: Most cases were concentrated in the province of Maynas (88.3%), particularly in the districts of Iquitos, Belén, and San Juan Bautista. High-density geographic clusters were identified in urban areas, with a progressive shift toward peripheral zones starting in 2019. Multidrug-resistant tuberculosis (MDR-TB) accounted for 51.1% of cases, and the most frequent comorbidities were diabetes (23%), malnutrition (18.6%), and HIV (11.5%). Conclusion: A heterogeneous and focal geospatial distribution of drug-resistant tuberculosis was identified in Loreto, with urban predominance and recent peripheral expansion. Spatial analysis is a key tool for guiding targeted control and surveillance strategies in high-burden settings. | en_US |
| dc.description.abstract | Objetivos: Analizar la distribución geoespacial de los casos de tuberculosis resistente en Loreto en el periodo 2015-2024. Metodología: Estudio de tipo observacional, con diseño transversal y retrospectivo, que evaluó la distribución geoespacial de 409 casos de tuberculosis resistente en la región Loreto, durante el periodo 2015–2024, utilizando el software QGIS versión 3.28.4 y análisis de densidad de Kernel. Resultados: La mayoría de los casos se concentró en la provincia de Maynas (88,3%), especialmente en los distritos de Iquitos, Belén y San Juan Bautista. Se identificaron clústers geográficos de alta densidad en zonas urbanas, con desplazamiento progresivo hacia áreas periféricas desde 2019. El 51,1% presentó tuberculosis multidrogorresistente y las comorbilidades más frecuentes fueron diabetes (23%), desnutrición (18,6%) y VIH (11,5%). Conclusión: Se evidenció una distribución geoespacial heterogénea y focalizada de la tuberculosis resistente en Loreto, con predominio urbano y expansión reciente. El análisis espacial constituye una herramienta clave para orientar estrategias de control y vigilancia focalizada en contextos de alta carga epidemiológica. | es_PE |
| dc.format | application/pdf | es_PE |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12737/11901 | |
| dc.language.iso | spa | es_PE |
| dc.publisher | Universidad Nacional de la Amazonía Peruana | es_PE |
| dc.publisher.country | PE | es_PE |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | es_PE |
| dc.subject | Tuberculosis resistente a múltiples medicamentos | es_PE |
| dc.subject | Datos geoespaciales | es_PE |
| dc.subject | Factores sociodemográficos | es_PE |
| dc.subject | Factores epidemiológicos | es_PE |
| dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.03.08 | es_PE |
| dc.title | Distribución geoespacial de los casos de tuberculosis resistente en Loreto periodo 2015-2024 | es_PE |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
| renati.advisor.dni | 41561892 | |
| renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-0881-0839 | |
| renati.author.dni | 72438475 | |
| renati.discipline | 912016 | es_PE |
| renati.juror | Ramal Asayag, Cesar Johnny | |
| renati.juror | Casapia Morales, Wilfredo Martin | |
| renati.juror | Coral Gonzales, Carlos Alberto | |
| renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | es_PE |
| renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |
| thesis.degree.discipline | Medicina Humana | es_PE |
| thesis.degree.grantor | Universidad Nacional de la Amazonía Peruana. Facultad de Medicina Humana | es_PE |
| thesis.degree.name | Médico Cirujano | es_PE |
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