REDUCA (Enfermería, Fisioterapia y Podología), Vol 2, No 1 (2010)

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Predicción temporal del número de camas y recursos humanos de enfermería en una unidad de pediatría

María Jesús Simón García

Resumen


En los últimos años se ha producido un crecimiento incontrolado del gasto sanitario en los hospitales. Los expertos coinciden en que la mejor solución para disminuir o contener el gasto es a través de la eficiencia, ya que con ello se consigue disminuir el consumo innecesario de algunos recursos, rentabilizar otros y mejorar la calidad de la atención a los pacientes. Muchas de las medidas de eficiencia se basan en el uso que se hace de la cama hospitalaria. Indicadores como numero de ingresos por año, estancia media, índice de ocupación e índice de rotación, evalúan la eficiencia a partir del aprovechamiento que se le da a este recurso. En décadas recientes, las estrategias para reducir el gasto hospitalario se han basado en la reducción de las camas hospitalarias, la disminución de las estancias y la reducción del número de ingresos. La ocupación de camas en los hospitales es variable y errática durante el transcurso del año. Así, en épocas de epidemias respiratorias, como por ejemplo las infecciones gripales, suponen una carga importante de los servicios de urgencias, mientras que la demanda disminuye considerablemente, en el periodo estival y navideño. Por ello, los nuevos instrumentos de gestión van encaminados a intentar predecir los niveles de ocupación de camas, con el fin de hacer un uso más eficiente de las mismas, al eliminar el exceso de capacidad y por tanto reducir costes innecesarios.

Sobre esta base, se diseña un estudio descriptivo ecológico y retrospectivo cuyo objetivo, es analizar la variación estacional en la unidad de Pediatría del Hospital Clínico San Carlos, de los años 2003, 04, 05 y 2006 y ajustar un modelo de series temporales, que permita estimar y predecir a un año, el numero de camas y recursos humanos de enfermería necesarios en la unidad, con el fin de adaptar su capacidad en el tiempo. Las previsiones se obtendrán mediante modelos estadísticos de series temporales. Modelo ARIMA.


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