Simulación UCI
Enviado por NELSON MAYORAL • 5 de Mayo de 2022 • Documentos de Investigación • 2.183 Palabras (9 Páginas) • 65 Visitas
Un modelo aplicado de simulación del comportamiento del tiempo de estancia de pacientes en las Unidad De Cuidados Intensivos en una IPS [pic 1]
Un modelo aplicado de simulación del comportamiento del tiempo de estancia de pacientes en las Unidad De Cuidados Intensivos(UCI) en una IPS en la Zona Sur de Bogotá
Cristian Andrés Tapia Ortiz
cristian.tapia@campusucc.edu.co
Jose Daniel Miranda Diaz
jose.mirandadi@campusucc.edu.co
Brayan Stiven Torres Saldaña
brayan.torressa@campusucc.edu.co
Nelson Tarsicio Mayoral Cerquera
Nelsontarsicio.mayor@campusucc.edu.co
RESUMEN
Este articulo emplea un modelo aplicado de simulación del comportamiento del tiempo de estancia de pacientes en las Unidad De Cuidados Intensivos(UCI) en una IPS en la Zona Sur de Bogotá. Se propuso la simulación de un modelo discreto utilizando el software EasyFit y la herramienta de Microsoft Excel, permitiendo identificar pacientes que salen al día, camas en uso, pacientes no atendidos y promedio días de estancia. El diseño del modelo de simulación manejo los datos del 01 de enero al 31 de octubre del año 2021 desde la llegada del paciente a la unidad hasta su salida., se realizaron diez réplicas en la simulación con base en los datos recolectados las Unidad De Cuidados Intensivos(UCI) en una IPS en la Zona Sur de Bogotá, los hallazgos produjeron 4 variables de resultados camas UCI en uso, pacientes no atendidos en UCI, promedio de días de estancia en UCI y días de estancia en UCI. De acuerdo con las variables utilizadas se realizó el análisis con distribución de poisson, y distribución libre.
Palabras clave: distribución de poisson, distribución libre, Unidad De Cuidados Intensivos UCI.
INTRODUCCIÓN
La simulación de fenómenos discretos es un método utilizado para modelar sistemas del mundo real que se pueden descomponer en un conjunto de procesos separados lógicamente que progresan de forma autónoma a través del tiempo. Cada evento ocurre en un proceso específico y se le asigna una marca de tiempo, en donde el resultado de este evento puede ser transferido a uno o más procesos. El contenido del resultado puede generar nuevos eventos para ser procesados en algún tiempo lógico futuro especificado[1].
Particularmente la simulación se ha convertido en una parte integral de muchas industrias debido a su capacidad para proporcionar información sobre operaciones y procesos complejos[1].
Por lo tanto, el paradigma estadístico subyacente que soporta un modelo de simulación discreta históricamente ha sido direccionado como una secuencia de eventos discretos que ocurren en diferentes intervalos de tiempo, de hecho, los eventos discretos ocurren en puntos específicos en el tiempo, marcando así los cambios de estado en curso dentro del sistema modelado [1].
Con respecto al enfoque adaptado para direccionar este artículo, se aplicó la distribución de libre y de Poisson. Un proceso de Poisson modela eventos aleatorios como por ejemplo la llegada de un cliente, una solicitud de acción de un servidor web o la finalización de las acciones solicitadas de un servidor web, o como es el caso delimitado a este documento, los ingresos a Unidad De Cuidados Intensivos(UCI) y la permanencia de los pacientes[2].
En la distribución de probabilidad de Poisson, se registra el número de eventos que ocurren en un intervalo de tiempo de duración fija[2].
En concreto los modelos basados en el proceso de Poisson a menudo responden a las entradas del entorno de una manera que imita la respuesta del sistema que se modela a esas mismas entradas. Además, la forma de la solución de los modelos basados en el proceso de Poisson a menudo proporciona información sobre la forma de la solución a un problema de colas cuyo comportamiento detallado se imita mal[2].
Para el caso de los diagnósticos se utilizó la distribución libre, tomando la frecuencia normal para la cantidad de casos y la frecuencia relativa para el porcentaje[2].
En relación con la aplicación modelo de simulación discreta, es una herramienta que se usa en las empresas de salud, por la efectividad y la calidad de la información que se puede obtener, la publicación de Gómez y Gómez (2020) “Modelo de simulación sistémica para el dimensionamiento de camas hospitalarias en una institución de salud de alta complejidad utilizando la metodología de dinámica de sistemas” aplica un modelo sistemático y uno de planificación para dimensionar el uso y necesidad de la cama hospitalaria, con el fin de corregir la planeación y administración en la institución teniendo en cuenta la necesidad de optimizar sus recursos farmacéuticos, profesionales, hospitalarios y de infraestructura mobiliaria. En este escenario los autores Vera y Forero (2020) publican “Análisis del flujo de pacientes utilizando la simulación discreta en una unidad de quimioterapia de una organización sin ánimo de lucro” donde hacen uso de la simulación para analizar arribo de pacientes, personal requerido, el tiempo de estadía, y las operaciones asociadas con el fin de optimizar la utilización de los recursos disponibles en la Institución Prestadora de Salud- IPS. Estas publicaciones por la particularidad del contexto de la IPS proponen enfoques diferentes, sin embargo, tienen como fin usar los modelos de simulación discreta para ofrecer un servicio de calidad dan el mejor uso a los recursos de que disponen [3].
En relación con los expuesto este articulo ha delimitado como problemática analizar el comportamiento del tiempo de estancia de pacientes en las Unidad De Cuidados Intensivos(UCI) en una IPS en la Zona Sur de Bogotá a partir de tres variables; ingreso, diagnóstico y estancia, en el periodo de tiempo del 1 de enero de 2021 al 31 de octubre de 2021 teniendo en cuenta las patologías que se atienen con mayor regularidad en UCI; Neurológicas, Cardiológicas y SARS Covid-19. Se propuso la simulación de un modelo discreto utilizando el software EasyFit y la herramienta de Microsoft Excel, permitiendo identificar pacientes que salen al día, camas en uso, pacientes no atendidos y promedio días de estancia [3].
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