{"id":7223,"date":"2023-02-14T18:25:26","date_gmt":"2023-02-14T17:25:26","guid":{"rendered":"http:\/\/bifi.es\/?p=7223"},"modified":"2023-02-14T18:25:26","modified_gmt":"2023-02-14T17:25:26","slug":"un-modelo-matematico-de-prediccion-de-camas-para-hospitales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/bifi.es\/es\/un-modelo-matematico-de-prediccion-de-camas-para-hospitales\/","title":{"rendered":"UN MODELO MATEM\u00c1TICO DE PREDICCI\u00d3N DE CAMAS PARA HOSPITALES"},"content":{"rendered":"

Investigadores del grupo de Modelos Estoc\u00e1sticos y del Instituto de Biocomputaci\u00f3n y F\u00edsica de Sistemas Complejos (BIFI) han desarrollado un modelo de gesti\u00f3n para hospitales capaz de predecir el n\u00famero de camas de hospital y camas de UCI necesarias<\/strong> en situaciones sanitarias de estr\u00e9s como las generadas por una pandemia.\u00a0heliyon-paper<\/a><\/p>\n

\"\"El modelo combina diversas t\u00e9cnicas y modelos probabil\u00edstico-estad\u00edsticos como modelos multiestado, modelos de supervivencia o modelos \u201ccure\u201d<\/strong>. El modelo analiza la trayectoria de los pacientes que han sufrido la enfermedad y estima las necesidades futuras de camas del sistema sanitario.<\/p>\n

El modelo se puede aplicar a un hospital, a un conjunto de hospitales o al sistema de sanitario de una regi\u00f3n. Los datos necesarios para la generaci\u00f3n del modelo son b\u00e1sicos y se recogen en cualquier sistema sanitario: fecha de diagn\u00f3stico de la enfermedad y, si es le caso, fecha de hospitalizaci\u00f3n, ingreso en UCI, y fechas de alta de UCI u hospital o de fallecimiento.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

El modelo ha sido validado con datos reales de la pandemia de la COVID-19. En concreto se ha usado para hacer predicciones de ocupaci\u00f3n de camas a 7 y 14 d\u00edas<\/strong> y ha sido validado en los tres escenarios que suceden a lo largo de una ola de contagios: Escenario de \u201cincremento\u201d de la enfermedad (\u201csubida\u201d de la ola), Escenario cr\u00edtico (m\u00e1xima ocupaci\u00f3n) y Escenario de \u201creducci\u00f3n\u201d de la enfermedad.<\/p>\n

Adem\u00e1s, se ha comparado con modelos de objetivos similares, uno israel\u00ed, dos europeos y uno americano, y ha mostrado su superioridad frente a todos ellos en todos los escenarios.<\/p>\n

El modelo ayudar\u00e1 a los gestores de sistemas sanitarios<\/strong> a realizar una mejor planificaci\u00f3n de los recursos necesarios para la atenci\u00f3n a los pacientes en una situaci\u00f3n de pandemia. Las predicciones del modelo son una \u00fatil herramienta que anticipan la necesidad de habilitar camas UCI extraordinarias o de instalar un hospital de campa\u00f1a<\/strong>, por ejemplo. En esta investigaci\u00f3n se ha desarrollado una herramienta inform\u00e1tica de ayuda a la decisi\u00f3n, de uso libre y gratuito<\/strong>, que est\u00e1 a disposici\u00f3n de los gestores de los servicios sanitarios de cualquier lugar del mundo.<\/p>\n

Finalmente, queremos agradecer al IACS<\/a> (Instituto Aragon\u00e9s de Ciencias de la Salud) su colaboraci\u00f3n en esta investigaci\u00f3n.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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