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Factores asociados al abandono de tratamiento antituberculoso en pacientes con adicciones en un hospital de tercer nivel en Lima, Perú entre los años 2022-2025

Resumen en español

Introducción: La tuberculosis es un problema prioritario de salud pública por su elevada carga de enfermedad, mortalidad y potencial de transmisión. El éxito de su tratamiento depende de la adherencia terapéutica, especialmente debido a la duración prolongada de los esquemas. En este contexto, los pacientes con trastorno por uso de sustancias constituyen una población vulnerable, con mayor riesgo de interrupción del tratamiento, pérdida de seguimiento, complicaciones clínicas y persistencia de la transmisión comunitaria. En el Perú existe información limitada sobre los factores asociados al abandono del tratamiento antituberculoso en esta subpoblación, lo que dificulta el diseño de intervenciones específicas. Objetivo: Evaluar la asociación entre factores sociodemográficos, clínicos, relacionados con adicciones y del sistema de atención en salud, y el abandono del tratamiento antituberculoso en pacientes mayores de 18 años con tuberculosis y antecedente documentado de consumo de sustancias (marihuana, cocaína y otros) y/o alcoholismo atendidos en el Hospital Nacional Cayetano Heredia entre los años 2022 y 2025. Materiales y métodos: Se realizará un estudio observacional, analítico, retrospectivo, de tipo cohorte. Se incluirán pacientes mayores de 18 años con diagnóstico confirmado de tuberculosis pulmonar o extrapulmonar, antecedente documentado de consumo de sustancias e inicio formal de tratamiento antituberculoso durante el periodo de estudio. La información será obtenida mediante revisión de historias clínicas y registros del Programa de Tuberculosis. La variable dependiente será el abandono del tratamiento, definido como la interrupción del esquema por al menos 30 días consecutivos. Se evaluarán variables sociodemográficas, clínicas, relacionadas con las adicciones y del sistema de atención.3El análisis incluirá estadística descriptiva, análisis bivariado y modelos multivariados mediante regresión de Poisson y regresión logística binaria, con intervalos de confianza al 95% y significancia estadística de p<0,05.