Optimización del análisis de caracterización en la atención primaria en salud mediante analítica descriptiva - predictiva en el municipio de Pasto 2024

Este proyecto propone mejorar la gestión de la información (29648 registros) recolectada en los procesos de caracterización familiar e individual en el marco de la Atención Primaria en Salud (APS), en la vigencia 2024 en el municipio de Pasto, que inicialmente se encontraba dispersa y fragmentada. Ante este reto, se planteó el diseño e implementación de una estrategia basada en analítica descriptiva-predictiva, que permita transformar estos datos en información útil y de fácil interpretación. Para lograrlo, se propuso llevar a cabo un proceso técnico de extracción, limpieza, transformación y carga (ETL), acompañado por la construcción de un tablero de visualización interactivo que facilite la identificación de riesgos, la priorización de intervenciones y la evaluación del impacto de las acciones de salud pública. El enfoque de este proyecto busca, además, generar recomendaciones prácticas a partir de los resultados obtenidos, con el objetivo de fortalecer los procesos de planeación y gestión territorial en salud, optimizar el uso de recursos disponibles y mejorar los tiempos de respuesta en el análisis y consulta de la información caracterizada.

• Autores: Getial Erazo, German Andrés; Grillo Lozano, Jhonnathan Esmit; Montaño Vanegas, Adriana
• Fecha de publicación: 2025
• Institución: Universidad de Cundinamarca
• Repositorio: Repositorio UdeC
• OAI Identifier: oai:repositorio.cun.edu.co:cun/11250
• Acceso en línea: https://repositorio.cun.edu.co/handle/cun/11250
• Palabra clave: Gestión comunitaria; Analítica de datos; Atención Primaria en Salud (APS); Modelo Predictivo; Vulnerabilidad; Tablero de visualización; XGBoost; Salud; Análisis de datos
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)