Aplicación de técnicas de optimización y simulación en la planificación de centros de atención primaria
- Autores: Aurora Inés Gáfaro Rojas
- Directores de la Tesis: Fermín Mallor Giménez (dir. tes.), Cristina Azcárate Camio (dir. tes.)
- Lectura: En la Universidad Pública de Navarra ( España ) en 2007
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Carmen García Olaverri (presid.), Francisco Guillén Grima (secret.), Encarnación Rubio Aranda (voc.), Teresa León (voc.), Emilio Ángel Rubio Calvo (voc.)
- Materias:
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- Resumen
En esta tesis se muestra cómo la simulación, combinada con otras técnicas estadísticas y de optimización, es una herramienta valiosa para la toma de decisiones en el campo de ciencias de la salud, Se ilustra la metodología propuesta modelizando y analizando el Centro de Atención Primaria del Hospital San Juan de Dios de Pamplona (Colombia).
La principal contribución contenida en esta tesis es de tipo metodológico, proponiendo un método para el análisis de centros de salud que toma sus elementos de la estadística, la probabilidad, la programación matemática, la simulación, la optimización multiobjetivo y la optimización metaheurística.
El trabajo se organiza en 7 capítulos:
El primero define los elementos transversales en el estudio: modelo, modelo matemático y problemas de gestión en centros de salud.
En el segundo capítulo se hace una introducción ala simulación y la optimización y se muestra una revisión bibliográfica de estudios de simulación y optimización en el contexto sanitario.
En el tercer capítulo se detalla la obtención delos datos reales y se formula el problema que se analiza.
En el capítulo cuarto se analiza el proceso de llegadas de pacientes al sistema mediante procesos de Poisson no estacionarios.
En el capítulo quinto se estima los tiempos de servicio en cada uno de los puestos de atención a los pacientes. Se diseña una metodología basada en la estimación por máxima verosimilitud y que utiliza la programación lineal para clasificar los tiempos de atención a los pacientes en grupos homogéneos de edad y enfermedad.
En el capítulos esto se aborda el problema de optimización multiobjetivo combinando la simulación y métodos de optimización metaheurística para la obtención de las fronteras eficientes.
