Examinando por Autor "Bello Zamorano, Consuelo Alejandra"

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    Análisis predictivo de pacientes No-Show mediante un modelo multivariable basado en fuentes de información heterogéneas
    (Universidad Andrés Bello, 2018) Bello Zamorano, Consuelo Alejandra; Giachetti, Giovanni; Facultad de Ciencias de la Vida
    El gasto en Salud como porcentaje del Producto Interno Bruto (PIB) de los países latinoamericanos es menor en comparación con los países desarrollados de América y Europa. Sólo Cuba (11,8%) y Costa Rica (10,1%) tienen un gasto total en salud que se aproxima al promedio de los países desarrollados. Los países que son parte de la OCDE presentan un promedio de 3.2 médicos por cada mil habitantes, sin embargo, Chile se encuentra por debajo de esta cifra con 1.7 médicos por cada mil habitantes. Este déficit de profesionales de la salud genera una serie de complicaciones en diversos ámbitos, como el aumento de la demanda del servicio y, por consiguiente, la existencia de largas listas de espera para obtener atención médica. El sistema de salud de Chile es un sistema mixto, es decir, está compuesto por un sistema público y un sistema privado. En el sistema público, los establecimientos de salud están clasificados de acuerdo a su nivel de complejidad (primaria, secundaria y terciaria). La atención primaria de salud (APS) tiene como objetivo principal brindar a los pacientes una atención ambulatoria. La APS es la puerta de entrada al sistema de salud pública, es debido a esto que posee una alta cobertura a nivel nacional con alrededor de dos mil centros de atención y cerca de 11 millones de consultas médicas al año. La atención médica de especialidad es uno de los recursos más escasos, costosos y de difícil acceso del sistema público de salud. Aspectos económicos, sociales, culturales y geográficos son variables fundamentales a la hora de acceder a este tipo de atención, es debido a esto que se puede detectar una problemática asociada al alto nivel de ausentismo a las horas médicas de especialidad, también conocido como pacientes “que no se presentan” o “no-show patient” (NPS) lo que genera pérdidas de entre un 8% y un 20% de las consultas médicas solicitadas. Diversos estudios nacionales e internacionales han abordado esta problemática destacando la importancia de identificar los factores relacionados con la ocurrencia de un paciente No Show. Debido a esto, se realizó una selección de variables influyentes utilizando criterios de evaluación referentes a la relevancia, acceso y procesamiento de la información. Se construyó una base de datos para almacenar esta información y acceder a ella de forma eficiente. Adicionalmente se realizó una selección preliminar de algoritmos que pudiesen resultar útiles para el diseño de un modelo predictivo, lo que dio paso a la construcción de cinco modelos: Modelo de regresión logística multinomial, modelo de agrupación K-means, Naive Bayes, Árboles de decisión y modelo de clasificación supervisado KNN. De estos se logró determinar que los modelos Naive Bayes y Regresión Logística Multinomial son los que responden de mejor forma a las pruebas tanto con datos simulados como con datos reales. Estos resultados nos permiten dilucidar de mejor forma la real influencia de cada variable frente a un posible caso de NSP y con esto, generar medidas de mitigación para la reducción de las extensas listas de espera en los centros de atención primaria de salud.