Prevalencia de Predictores de Vía Aérea Difícil en Adultos de Gulalag, 2025
Fecha:
10/09/2025Palabra clave:
Tipo de Ítem:
masterThesis
Resumen:
Introducción: La vía aérea difícil (VAD) se define como la dificultad para aplicar una o más
técnicas durante su manejo, siguiendo algoritmos estandarizados. Sus predictores (PVAD)
incluyen datos del historial clínico y componentes del examen físico. La necesidad de anticipar
y planificar el manejo de VAD, especialmente en entornos con recursos limitados, adicional a
la ausencia de datos locales en adultos justifica esta investigación.
Metodología: Se realizó un estudio de prevalencia, con una muestra de 103 adultos de
Gulalag, Ecuador en el 2025. Previo a la recolección de datos, se obtuvo el consentimiento
informado de los participantes teniendo consideraciones éticas. Los datos se recolectaron
mediante anamnesis y evaluaciones físicas, posteriormente se analizaron en el software
estadístico SPSS.
Resultados: Mallampati > a clase II y cuello corto son los PVAD más prevalentes en Gulalag
durante el 2025 con 31.1%; seguido de cuello grueso (15.5%); Patil-Aldreti clase III (12.6%);
alteraciones del espacio submandibular (4.9%); apertura oral corta (3.9%); movilidad cervical
limitada (1,9%).
Conclusiones: La prevalencia de los PVAD en Gulalag durante el 2025 es significativa y
concordante en comparación con otros estudios, su distribución demográfica es heterogénea
y no existe un consenso en cuanto a su utilidad.
Descripción:
Introduction: Difficult airway (DA) refers to a clinical situation where a trained professional
faces challenges in establishing or maintaining ventilation using standard techniques, for this
we have evidence-based algorithms to guide the intervention. The predictive indicators
derived from a patient's medical history and physical examination. Anticipating and planning
for DA is crucial, particularly in resource-limited settings. The absence of local data on DA in
adults underscores the need for this study
Methodology: A prevalence study was conducted in 2025 involving 103 adults from Gulalag,
Ecuador. Prior to data collection, informed consent was obtained, adhering to ethical
considerations. Data were gathered through clinical interviews and physical evaluations,
subsequently analyzed using SPSS statistical software.
Results: The most prevalent difficult airway predictors (DAPs) in Gulalag in 2025 were
Mallampati class greater than II and short neck (31.1%), followed by increased neck
circumference (15.5%), Patil-Aldreti class III (12.6%), submandibular space alterations (4.9%),
reduced mouth opening (3.9%), and limited cervical mobility (1.9%).
Conclusions: The prevalence of DAPs in Gulalag in 2025 is both significant and consistent
compared to other studies, with a heterogeneous demographic distribution and no clear
consensus regarding their clinical utility.
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