Location of ambulances for Cucuta's emergency medical system

Introducción. La localización de las bases de ambulancias es una decisión estratégica en el sistema de emergencias médicas (SEM), que impacta el tiempo de respuesta y la probabilidad de salvar vidas o dejar secuelas en los pacientes que sufren accidentes de tránsito o crisis de una enfermedad. Objet...

Full description

Autores:
Caicedo Rolón, Alvaro
Ayala Arciniegas , Jaime Hernando
Tovar Flórez, Jhoan Enrique
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Corporación Universidad de la Costa
Repositorio:
REDICUC - Repositorio CUC
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/13744
Acceso en línea:
https://doi.org/10.17981/ingecuc.20.1.2024.11
Palabra clave:
Pre-hospital care
operations research
hospital logistics
optimization
Emergency Medical Services
Atención pre-hospitalaria
Investigación de operaciones
Logística hospitalaria
Optimización
Sistema de emergencias médicas
Rights
openAccess
License
Inge Cuc - 2024
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description Introducción. La localización de las bases de ambulancias es una decisión estratégica en el sistema de emergencias médicas (SEM), que impacta el tiempo de respuesta y la probabilidad de salvar vidas o dejar secuelas en los pacientes que sufren accidentes de tránsito o crisis de una enfermedad. Objetivo. El propósito de la investigación fue proponer la localización de bases de ambulancias para el SEM, que mejore la oportunidad en la atención pre-hospitalaria en Cúcuta.   Metodología. Primero, se utilizó el método del centro de gravedad para segmentar la ciudad en sub-cuadrantes y determinar ubicaciones alternativas. Segundo, se empleó el sistema de calificación de factores de la localización para evaluar las ubicaciones alternativas. Tercero, se diseñó un modelo programación lineal entera que determinó la localización óptima de ambulancias, que minimiza el número de bases para atender los accidentes de tránsito en un tiempo de respuesta de 8 minutos o menos. Finalmente, Para determinar los tiempos de respuesta se desarrolló un código en Python que utilizó el servicio web Direction API de Google Maps. Resultados. Se propusieron dos alternativas óptimas de localización, las cuales reducirían el tiempo de respuesta promedio de la situación actual de 10,96 minutos a 5,39 y 5,72, equivalentes a una mejora del 50,82% y 47,81%, respectivamente, y el porcentaje de pacientes atendidos en un tiempo de respuesta de 8 minutos o menos se incrementaría a 85,19% y 78,84%, mejorando el 30,82% de la situación actual. Conclusiones. Se sugiere la segunda propuesta de localización que consideró cuatro bases, porque facilitaría al SEM el control y la gestión logística de las ambulancias, y mejoraría la oportunidad en la atención pre-hospitalaria en Cúcuta.
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Tercero, se diseñó un modelo programación lineal entera que determinó la localización óptima de ambulancias, que minimiza el número de bases para atender los accidentes de tránsito en un tiempo de respuesta de 8 minutos o menos. Finalmente, Para determinar los tiempos de respuesta se desarrolló un código en Python que utilizó el servicio web Direction API de Google Maps. Resultados. Se propusieron dos alternativas óptimas de localización, las cuales reducirían el tiempo de respuesta promedio de la situación actual de 10,96 minutos a 5,39 y 5,72, equivalentes a una mejora del 50,82% y 47,81%, respectivamente, y el porcentaje de pacientes atendidos en un tiempo de respuesta de 8 minutos o menos se incrementaría a 85,19% y 78,84%, mejorando el 30,82% de la situación actual. Conclusiones. Se sugiere la segunda propuesta de localización que consideró cuatro bases, porque facilitaría al SEM el control y la gestión logística de las ambulancias, y mejoraría la oportunidad en la atención pre-hospitalaria en Cúcuta.Introduction. The location of ambulance bases is a strategic decision in the emergency medical system (EMS), which impacts the response time and the probability of saving lives or leaving sequelae in patients who suffer traffic accidents or disease crises. Objective. The research proposed the location of ambulance bases for EMS to improve the timeliness of pre-hospital care in Cucuta.    Methodology. First, this research used the center of gravity method to segment the city into sub-quadrants and determine alternative locations. Second, the location factors scoring method was employed to evaluate alternative sites. Third, an integer linear programming model was designed to select the optimal location of ambulances in Cucuta that minimizes the number of ambulance bases to care for traffic accidents in a response time of 8 minutes or less. Finally, a code was developed using Python 3.8.2 and the Google Maps Direction API web service to determine the response times. Results. This paper proposed two optimal location alternatives, reducing the average response time from 10.96 minutes to 5.39 and 5.72, an improvement of 50.82% and 47.81%, respectively. In addition, the patients cared for in a response time of 8 minutes or less would increase to 85.19% and 78.84%, improving the 30.82% of the current situation. Conclusions. The second location proposal, which considered four bases, was suggested because it would facilitate EMS control and logistics management of ambulances and enhance the timeliness of pre-hospital care in Cúcuta.application/pdfspaUniversidad de la CostaInge Cuc - 2024http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessEsta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/view/4391Pre-hospital careoperations researchhospital logisticsoptimizationEmergency Medical ServicesAtención pre-hospitalariaInvestigación de operacionesLogística hospitalariaOptimizaciónSistema de emergencias médicasLocation of ambulances for Cucuta's emergency medical systemLocation of ambulances for Cucuta's emergency medical systemArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articleJournal articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Inge CuCM. García, J. Navarrete, N. Soracá, C. Montoya, and D. Barrera, “Diseño de una técnica de solución para la localización de ambulancias en Bogotá,” Pontificia Universidad Javeriana, 2019. [2] J. Cho and Y. Yoon, “GIS-Based Analysis on Vulnerability of Ambulance Response Coverage to Traffic Condition: A Case Study of Seoul,” in IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems, Proceedings, ITSC, 2015, pp. 1402–1407. doi: 10.1109/ITSC.2015.230. [3] M. H. Azizan, C. S. Lim, W. A. L. W. M. Hatta, T. L. Go, and S. S. Teoh, “Simulation of Emergency Medical Services delivery performance based on real map,” Int. J. Eng. Technol., vol. 5, no. 3, pp. 2620–2627, 2013. [4] T. Ferrari et al., “Analysis of the Location of Rescue Ambulance Dispatch Bases: A Case Study in Rio de Janeiro, Brazil,” Geogr. Anal., vol. 50, no. 4, pp. 397–421, 2018, doi: 10.1111/gean.12172. [5] H. Leknes, E. S. Aartun, H. Andersson, M. Christiansen, and T. A. 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