Modelo para la asignación de víctimas de desastre a puntos de valoración médica, considerando diferentes lesiones y probabilidades de supervivencia en Bucaramanga
Entre las actividades humanitarias, se encuentra el manejo de víctimas de desastre, desde su búsqueda y rescate , hasta que estas son puestos a salvo en refugios , así como la asignación de diferentes tipos de recursos . Una vez ocurre un desastre, se generan víctimas con diferentes niveles de lesió...
- Autores:
-
Gomez Sanchez, Julian Andres
Amaya Rueda, Ibeth Yasney
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.usta.edu.co:11634/18562
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11634/18562
- Palabra clave:
- Allocation of victims
Allocation of medical resources
Genetic algorithm
Humanitarian logistics
Optimization
Servicios médicos de urgencias
Víctimas de desastres
Hospitales - Admisión y salida de pacientes
Instituciones de salud - Utilización
Algoritmos genéticos
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Entre las actividades humanitarias, se encuentra el manejo de víctimas de desastre, desde su búsqueda y rescate , hasta que estas son puestos a salvo en refugios , así como la asignación de diferentes tipos de recursos . Una vez ocurre un desastre, se generan víctimas con diferentes niveles de lesión que deben ser retiradas de la zona de desastre y llevadas a instalaciones donde son valoradas de acuerdo con el Triage (sistema de selección y clasificación de pacientes en los servicios de urgencia), para posteriormente decidir si deben ser reubicadas en instalaciones de salud especializadas. Con el objetivo de maximizar el número de sobrevivientes entre los rescatados de un área de desastre, esta investigación aborda un problema de asignación, en el que se debe decidir a cuál punto de valoración enviar los rescatados, y de acuerdo al Triage, a cuál instalación de salud debe ser enviado para ser tratado a tiempo; considerando la probabilidad de supervivencia, la cual se asume disminuye de manera lineal con el tiempo que transcurre desde que la víctima es rescatada hasta que recibe tratamiento. Por lo anterior, se realiza una revisión de literatura relacionada con los problemas de asignación en gestión de desastres. Posteriormente se formula un modelo matemático que describa el problema de estudio, el cual es solucionado mediante la construcción de un algoritmo genético. Para validar el algoritmo se diseña un escenario de desastre para la ciudad de Bucaramanga, para el cual se construye una red de emergencias, que incluye hospitales, su capacidad instalada y zonas de desastres; la red permite establecer la distancia y tiempo entre los diferentes nodos de atención. Al finalizar la investigación se espera obtener la asignación adecuada de los afectados a las diferentes instalaciones hospitalarias, considerando el nivel de sus lesiones y su probabilidad de supervivencia. |
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[1] L. Chen y E. Miller-Hooks, «Optimal team deployment in urban search and rescue,» Transportation Research Part B: Methodological, vol. 46, nº 8, pp. 984-999, 2012. [2] F. Wex, G. Schryen, S. Feuerriegel y D. Neumann, «Emergency response in natural disaster managament: Allocation and scheduling of rescue units,» European Journal of Operational Research, vol. 235, nº 3, pp. 697-708, 2014. [3] L. Li, M. Jin y L. Zhang, «Sheltering network planning and management with a case in the gulf coast region,» International Journal of Production Economics , vol. 131, nº 2, pp. 431-440, 2011. [4] J. Zhu, J. Huang, D. Liu y J. Han, «Resources Allocation Problem for Local Reserve Depots in Disaster Management Based on ScenarioAnalysis,» ISORA, pp. 395-407, 2008. [5] CMGRD de Bucaramanga, «Plan Municipal de Gestión del Riesgo de Desastre,» Diciembre 2013. [En línea]. Available: https://www.bucaramanga.gov.co/la-ruta/download/pmgrd/PMGRD-BGA_V1.pdf. [Último acceso: 25 Octubre 2018]. 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Una vez ocurre un desastre, se generan víctimas con diferentes niveles de lesión que deben ser retiradas de la zona de desastre y llevadas a instalaciones donde son valoradas de acuerdo con el Triage (sistema de selección y clasificación de pacientes en los servicios de urgencia), para posteriormente decidir si deben ser reubicadas en instalaciones de salud especializadas. Con el objetivo de maximizar el número de sobrevivientes entre los rescatados de un área de desastre, esta investigación aborda un problema de asignación, en el que se debe decidir a cuál punto de valoración enviar los rescatados, y de acuerdo al Triage, a cuál instalación de salud debe ser enviado para ser tratado a tiempo; considerando la probabilidad de supervivencia, la cual se asume disminuye de manera lineal con el tiempo que transcurre desde que la víctima es rescatada hasta que recibe tratamiento. Por lo anterior, se realiza una revisión de literatura relacionada con los problemas de asignación en gestión de desastres. Posteriormente se formula un modelo matemático que describa el problema de estudio, el cual es solucionado mediante la construcción de un algoritmo genético. Para validar el algoritmo se diseña un escenario de desastre para la ciudad de Bucaramanga, para el cual se construye una red de emergencias, que incluye hospitales, su capacidad instalada y zonas de desastres; la red permite establecer la distancia y tiempo entre los diferentes nodos de atención. Al finalizar la investigación se espera obtener la asignación adecuada de los afectados a las diferentes instalaciones hospitalarias, considerando el nivel de sus lesiones y su probabilidad de supervivencia.Among the humanitarian activities, there is the management of disaster victims, from their search and rescue , until they are safeguarded in shelters , as well as the allocation of different types of resources . Once a disaster occurs, victims are generated with different levels of injury that must be removed from the disaster area and taken to facilities where they are assessed according to the Triage (patient selection and classification system in the emergency services), to later decide if they should be relocated to specialized health facilities. With the objective of maximizing the number of survivors among those rescued from a disaster area, this investigation addresses an allocation problem, in which it is necessary to decide at which valuation point to send the rescued, and according to Triage, to which facility Health must be sent to be treated on time; considering the probability of survival, which decreases in a linear manner with the time that elapses since the victim is rescued until he receives treatment. Therefore, a review of literature related to the problems of allocation in disaster management is carried out. Subsequently, a mathematical model is formulated that describes the study problem, which is solved by constructing a genetic algorithm. To validate the algorithm, a disaster scenario is designed for the city of Bucaramanga, for which an emergency network is built, which includes hospitals, its installed capacity and disaster zones; The network allows to establish the distance and time between the different attention nodes. At the end of the investigation it is expected to obtain the appropriate allocation of those affected to the different hospital facilities, considering the level of their injuries and their probability of survival.Ingeniero Industrialhttp://www.ustabuca.edu.co/ustabmanga/presentacionPregradoapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásPregrado Ingeniería IndustrialFacultad de Ingeniería IndustrialCC0 1.0 Universalhttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Modelo para la asignación de víctimas de desastre a puntos de valoración médica, considerando diferentes lesiones y probabilidades de supervivencia en BucaramangaAllocation of victimsAllocation of medical resourcesGenetic algorithmHumanitarian logisticsOptimizationServicios médicos de urgenciasVíctimas de desastresHospitales - Admisión y salida de pacientesInstituciones de salud - UtilizaciónAlgoritmos genéticosOptimización matemáticaAdministración de servicios de saludAsignación de víctimasAsignación de recursos médicosAlgoritmo genéticoLogística humanitariaOptimizaciónTrabajo de gradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionFormación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisCRAI-USTA Bucaramanga[1] L. 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[Último acceso: 26 Julio 2019].ORIGINAL2019AmayaIbeth 2019GomezJulian.pdf2019AmayaIbeth 2019GomezJulian.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf2137607https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/18562/6/2019AmayaIbeth%202019GomezJulian.pdfb1aca5b48b8d2209a777404d1d1aebaeMD56open access2019AmayaIbeth1 2019GomezJulian1.pdf2019AmayaIbeth1 2019GomezJulian1.pdfAprobación Facultadapplication/pdf493733https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/18562/2/2019AmayaIbeth1%202019GomezJulian1.pdf10addae0ce637adbee448d4782722bd3MD52metadata only access2019AmayaIbeth2 2019GomezJulian2.pdf2019AmayaIbeth2 2019GomezJulian2.pdfAutorización de Publicaciónapplication/pdf338179https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/18562/3/2019AmayaIbeth2%202019GomezJulian2.pdf2ef6098bec890757820cb23c4160defaMD53metadata only accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8807https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/18562/8/license.txtf6b8c5608fa6b2f649b2d63e10c5fa73MD58open accessCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8701https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/18562/7/license_rdf42fd4ad1e89814f5e4a476b409eb708cMD57open accessTHUMBNAIL2019AmayaIbeth 2019GomezJulian.pdf.jpg2019AmayaIbeth 2019GomezJulian.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6115https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/18562/9/2019AmayaIbeth%202019GomezJulian.pdf.jpgad261e269bdf03d69c8e54095ac88de5MD59open access2019AmayaIbeth1 2019GomezJulian1.pdf.jpg2019AmayaIbeth1 2019GomezJulian1.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7137https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/18562/10/2019AmayaIbeth1%202019GomezJulian1.pdf.jpg5195312bd81e322c907e2e48aadfb077MD510open access2019AmayaIbeth2 2019GomezJulian2.pdf.jpg2019AmayaIbeth2 2019GomezJulian2.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg9025https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/18562/11/2019AmayaIbeth2%202019GomezJulian2.pdf.jpg65cc62372cd6efed5054219a0243358eMD511open access11634/18562oai:repository.usta.edu.co:11634/185622022-10-10 14:39:31.257open accessRepositorio Universidad Santo Tomásrepositorio@usantotomas.edu.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 |