Examinando por Materia "Absenteeism"

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    PublicaciónRestringido
    Ajuste de modelos de Machine Learning para pronosticar el ausentismo de usuarios en una IPS
    (Universidad de Córdoba, 2024-07-10) Padilla Avila, Estefani Esther; Cochet Tirado, Brayan Said; Morales Rivera, Mario Alfonso; Perez Cantero, Kevin Luis; Caicedo Castro, Isaac Bernardo; Correa Vanegas, Emelis; Ruiz Sárez, Juan Camilo
    La falta de asistencia a citas médicas programadas se refiere a la situación en la que los usuarios de una empresa de servicios de salud no se presentan a su cita acordada. Esta problemática puede estar influenciada por diversos factores, tales como la edad del paciente, el tipo de cita, el perfil socioeconómico, el lugar de residencia entre otros El ausentismo a las consultas médicas tiene importantes implicaciones para la entidad prestadora del servicio, tanto en términos de costos como de eficiencia. Por lo tanto, es crucial poder estimar la probabilidad de que los usuarios de una institución prestadora de salud (IPS) no se presenten a la cita previamente programada, para proponer soluciones efectivas basadas en esta información. En esta ponencia se presentarán los resultados del entrenamiento de modelos de Machine Learning (ML) para clasificar a los usuarios de la IPS según el riesgo de no asistir a una cita médica previamente programada, considerando algunas características tanto del paciente como de la cita. Además, explica una estrategia de sobre agendamiento de citas basadas en las predicciones hechas por los modelos, que brinde confianza a la IPS para administrar de manera más eficiente la programación de la agenda de los médicos, lo que a su vez contribuirá a la reducción de costos y aumento de la eficiencia de la organización. Esta aplicación de los modelos de ML proporciona una oportunidad para que la empresa optimice la asignación de citas, reduciendo el ausentismo y lo cual se vería reflejado en una atención más oportuna para los afiliados a esta entidad, con tiempos de espera más cortos al solicitar los servicios.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Estrategias para reducir las causas de inasistencia al control prenatal en una institución de salud del municipio de Montería en el año 2024
    (Universidad de cordoba, 2025-07-08) Ruiz Perdomo, Daniela Maria; Santero Ramirez, Camila Andrea; Herrera Gutierrez, Mariana; Herrera, Concepción
    El presente documento expone una propuesta de intervención enfocada en el diseño de estrategias gerenciales para reducir la inasistencia al control prenatal en una Institución Prestadora de Servicios de Salud (IPS) del municipio de Montería durante el año 2024. A partir de un estudio descriptivo y transversal, se analizaron datos institucionales y se aplicaron encuestas a mujeres gestantes activas en el programa de control prenatal, identificando como principales causas de inasistencia los motivos laborales, las dificultades económicas, barreras de acceso geográfico, inconvenientes administrativos con las EPS y la falta de acompañamiento familiar. La propuesta se fundamenta en la Metodología del Marco Lógico y propone como ejes de intervención la implementación de un plan de educación asistida, la sensibilización a las familias, la capacitación del personal de salud en atención centrada en la usuaria, la flexibilización de horarios de atención, el uso de tecnologías para el recordatorio de citas, y el fortalecimiento de redes de apoyo comunitarias. Además, se plantea una estrategia de monitoreo gerencial mediante indicadores mensuales de adherencia y morbilidad. La intervención tiene como propósito principal mejorar la adherencia a los controles prenatales, promover una atención oportuna y de calidad, y reducir las complicaciones materno-perinatales prevenibles. Esta propuesta se alinea con las políticas públicas de salud materna vigentes en Colombia y responde a las recomendaciones internacionales de la OMS y OPS para garantizar un embarazo seguro y respetuoso.