Gonzalez Lucio, Javier Iván2024-11-012024-11-012024Castellanos Aguilar, D. (2024). Grado de acuerdo de los médicos familiares en el manejo de pacientes con hipertensión con las recomendaciones de los algoritmos terapeuticos. [Tesis de Posgrado, UDEM]. Repositorio UDEM.MFAM0000000266http://repositorio.udem.edu.mx/handle/61000/4785Introducción: En el contexto médico, el uso de guías de manejo es fundamental para garantizar una atención de calidad y basada en evidencia. Sin embargo, es necesario evaluar cómo los médicos reciben y aplican estas guías en la práctica clínica. Objetivo: Evaluar el grado de acuerdo de los médicos de familia en el manejo de pacientes con hipertensión, siguiendo las recomendaciones de algoritmos terapéuticos. Métodos: Se realizó un estudio observacional, transversal, prospectivo y analítico. Se seleccionó una muestra de 29 médicos de familia, se recopilaron datos demográficos y se evaluó el nivel de acuerdo con las recomendaciones de los algoritmos terapéuticos mediante estadística descriptiva. Resultados: Se evaluó a un total de 29 médicos. Se encontró que el grado de acuerdo de los médicos de familia en el manejo de pacientes con hipertensión, según las recomendaciones de los algoritmos terapéuticos, fue variable. De los 29 médicos evaluados, solo el 55% mostró un acuerdo sustancial en el manejo de la hipertensión arterial sistémica. Además, se observaron diferentes enfoques clínicos en esta fase del manejo de la enfermedad. Conclusión: El nivel de acuerdo de los médicos familiares con las recomendaciones emitidas por los algoritmos terapéuticos para el manejo de la hipertensión arterial es bajo. Es necesario contar con estudios de intervención que permitan homogenizar la práctica clínica alineada con las guías de recomendaciones para el manejo de la hipertensión arterial.65 páginasAlgoritmosCalidad de la Atención de SaludManejo de la EnfermedadEstudio ObservacionalMedicina familiarAtención médicaGrado de acuerdo de los médicos familiares en el manejo de pacientes con hipertensión con las recomendaciones de los algoritmos terapeuticosPosgrado