Modelo de simulación y minería de datos para identificar y predecir cambios presupuestales en la atención de pacientes con hipertensión arterial

Objetivo Presentar un modelo de simulación en el cual se establece el impacto económico que, para el sistema de seguridad social, produce la evolución diagnóstica de pacientes asociados con la hipertensión arterial.Métodos La información utilizada corresponde a la contenida en los Registros Individu...

Full description

Autores:
Castaño, Néstor Jaime
Osorio, Jose Henry
Joyanes-Aguilar, Luis
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2015
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/65662
Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/65662
http://bdigital.unal.edu.co/66685/
Palabra clave:
36 Problemas y servicios sociales, asociaciones / Social problems and social services
61 Ciencias médicas; Medicina / Medicine and health
Simulation
data mining
prediction
public health
hierarchical matrices
Simulación por computador
minería de datos
predicción
salud pública
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
Description
Summary:Objetivo Presentar un modelo de simulación en el cual se establece el impacto económico que, para el sistema de seguridad social, produce la evolución diagnóstica de pacientes asociados con la hipertensión arterial.Métodos La información utilizada corresponde a la contenida en los Registros Individuales de Salud (RIPs). Se realizó una caracterización estadística y se planteó un modelo de almacenamiento matricial en Matlab. Se utilizó minería de datos para la elaboración de predictores y finalmente, se construyó un entorno de simulación para determinar el costo económico de la evolución diagnóstica.Resultados La población que evoluciona desde el diagnóstico corresponde a un 5,7 % y el sobrecosto de producirlo es de 43,2 %.Conclusiones Se abre la posibilidad para realizar investigaciones orientadas a establecer las relaciones diagnósticas dentro de toda la información reportada en los RIPs, con el fin de establecer indicadores econométricos que determinen cuáles son las evoluciones diagnósticas con mayor relevancia en el impacto presupuestal.