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Predicciones del número de cirugías suspendidas utilizando software Power BI® en un Hospital Universitario

Autores/as

José Guilhermo Berenguer Flores Hospital Universitário Gaffrée e Guinle https://orcid.org/0000-0001-9995-7758
Romero de Melo Silva Hospital Universitário Gaffrée e Guinle https://orcid.org/0000-0002-5743-2336
Daniel Aragão Machado Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro https://orcid.org/0000-0003-0680-5291
Alexandre Sousa da Silva Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro https://orcid.org/0000-0002-5573-4111

DOI:

https://doi.org/10.9789/2175-5361.rpcfo.v15.12750

Palabras clave:

Hospital Universitario, Cirugías, Etapas, Pronósticos

Resumen

Objetivo: Analizar las cirugías suspendidas, haciendo predicciones futuras de tres meses, a partir de octubre de 2022, a través de un gráfico lineal utilizando el software Power BI^®. Método: Se utilizó la técnica de medias móviles ponderadas, suavizado exponencial simple, utilizando la herramienta de gráfico de líneas de Power BI^®, con un intervalo de confianza del 95% y predicciones de tres meses. Resultados: Los resultados mostraron que existen diferencias en los pasos para construir predicciones y se deben cumplir algunos requisitos previos, se encontraron las siguientes predicciones con sus respectivos intervalos de confianza: noviembre 134 (97,172), diciembre 141 (102,180), enero 147 (106,188). Conclusión: El uso de pronósticos puede ser una herramienta útil para la toma de decisiones, predicción de problemas y siempre necesaria en la gestión de un Hospital. e incluso puede suprimir gastos en previsión de una variedad de problemas.

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Biografía del autor/a

José Guilhermo Berenguer Flores, Hospital Universitário Gaffrée e Guinle

Máster en Salud y Tecnología en el Espacio Hospitalario (UNIRIO), Especialización en Gestión en Salud Pública y Medio Ambiente por la FACULTAD DE IPATINGA- MG. además, es Licenciado en Bioestadística por el Colegio Metropolitano de Ribeirão Preto y Perfeccionamiento de Técnicas de Investigación en Salud por la misma institución, Licenciado en Estadística por la ESCUELA NACIONAL DE CIENCIAS ESTADÍSTICAS (ENCE). Actualmente es Jefe de la Unidad de Gestión en Innovación Tecnológica del Hospital Universitario Gafrée y Guinle/RJ. Tiene experiencia profesional trabajando como Estadístico en el Instituto Nacional del Cáncer - INCA - (2002 a 2003), Comando de la Fuerza Aérea - COMAER - (2003 a 2012), Instituto Brasileño de Geografía y Estadística - IBGE (2016 a 2019) y Empresa Brasileña de Servicios Hospitalarios (EBSERH) desde 2019.

Romero de Melo Silva, Hospital Universitário Gaffrée e Guinle

Máster en Salud y Tecnología en el Espacio Hospitalario (UNIRIO). MBA en Planificación Estratégica y Graduación en Derecho del Centro Universitário da Cidade, así como un curso de pregrado en Administración de Empresas de la Faculdade Moraes Junior. Especialización en Tecnología en Big Data. Actualmente es Jefe del sector de Gestión de la Investigación e Innovación Tecnológica del Hospital Universitario Gaffree y Guinle/RJ. Tiene experiencia profesional en las áreas de Gestión de Procesos, Calidad, Proyectos, Investigación y Tecnología de la Información. Miembro de los siguientes núcleos, comisiones y comités de HUGG: Comité de implementación de LGPD; Comisión de Mediación y Conciliación; Miembro Técnico de NATS (Centros de Evaluación de Tecnologías Sanitarias); Comité de desarrollo e implementación de plataforma basada en Business Intelligence-BI; miembro del Grupo de Trabajo (GT) para actualizar en la línea de Transparencia Activa/CGU; Coordinador de la Red RUTE (Red Universitaria de Telemedicina) en HUGG; Miembro de la Red GO FAIR BRASIL SAÚDE E VODAN BR. Coordinador del Programa de Iniciación Científica HUGG-UNirio/Ebserh (2022)

Daniel Aragão Machado, Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro

Profesor Asociado I del Departamento de Enfermería Fundamental, Escuela de Enfermería Alfredo Pinto - EEAP/Unirio (ingreso: 2012). Doctor en Biociencias (Universidad Federal del Estado de Río de Janeiro, 2014). Máster en Enfermería (EEAP/Unirio, 2010). Especialista en Gestión de Hospitales Universitarios Federales del SUS (Hospital Sírio Libanês, 2016). Especialista en Enfermería Clínica y Quirúrgica General (Hospital dos Servidores do Estado - Residência, 2008), Postgrado en Enfermería Intensiva de Alta Complejidad (Universidade Gama Filho, 2008). Licenciada en Enfermería (Unirio, 2005). Profesor Permanente del Programa de Postgrado en Salud y Tecnología en el Espacio Hospitalario (desde 2016). Investigador del Laboratorio de Evaluación Económica y Tecnologías Sanitarias (desde 2016).

Alexandre Sousa da Silva, Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro

Tiene un doctorado en Estadística de la Universidad Federal de Río de Janeiro (2012), una maestría en Estadística y Experimentación Agronómica de la Escuela Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz" (2007) y una licenciatura en Estadística de la Universidad Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (2004). Actualmente es profesor asociado de la Universidad Federal del Estado de Río de Janeiro. Tiene experiencia en el área de Probabilidad y Estadística, con énfasis en Análisis Espacial, Modelos Espacio-Temporales Bayesianos y Educación Estadística.

Citas

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Publicado

2023-10-30 — Actualizado el 2023-11-01

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Cómo citar

Berenguer Flores JG, Silva R de M, Aragão Machado D, Sousa da Silva A. Predicciones del número de cirugías suspendidas utilizando software Power BI® en un Hospital Universitario . Rev. Pesqui. (Univ. Fed. Estado Rio J., Online) [Internet]. 1 de noviembre de 2023 [citado 22 de julio de 2024];15:e-12750. Disponible en: https://seer.unirio.br/cuidadofundamental/article/view/12750

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