Métodos estadísticos para el modelado y estimación de los días de estada hospitalarios por Covid-19: una revisión de la literatura

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Fil: Villarreal, Fernanda. CONICET, Universidad Nacional del Sur. Instituto de Matemática de Bahía Blanca (INMABB); Argentina.

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Villarreal, Fernanda, Pisani, María Virginia, Quintana, Alicia, Elorza, María Eugenia
Formato: video
Lenguaje:Español
Publicado: 2020
Materias:
Covid-19
Length of stay
Risk assessment
Statistical modeling techniques
COVID-19
SARS-CoV-2
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/11086/16939
Aporte de:
Repositorio Digital Universitario (UNC) de Universidad Nacional de Córdoba
id I10-R141-11086-16939
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spelling I10-R141-11086-169392024-03-25T16:09:35Z Métodos estadísticos para el modelado y estimación de los días de estada hospitalarios por Covid-19: una revisión de la literatura Villarreal, Fernanda Pisani, María Virginia Quintana, Alicia Elorza, María Eugenia Covid-19 Length of stay Risk assessment Statistical modeling techniques COVID-19 SARS-CoV-2 COVID-19 Fil: Villarreal, Fernanda. CONICET, Universidad Nacional del Sur. Instituto de Matemática de Bahía Blanca (INMABB); Argentina. Fil: Pisani, María Virginia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina. Fil: Quintana, Alicia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina. Fil: Elorza, María Eugenia. CONICET. Universidad Nacional del Sur. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía; Argentina. La variable duración de la estancia hospitalaria (LOS, por sus siglas en inglés, length of stay) es un importante indicador para la gestión hospitalaria. La actual pandemia por COVID-19 ha resaltado su relevancia para apoyar a los gestores de las instituciones hospitalarias en particular, y los sistemas de salud en general, en la gestión eficiente del recurso cama. Existen varios métodos estadísticos que permiten modelar la duración de la estancia hospitalaria y aportan información de utilidad a los gestores. A pesar de que esta pandemia se declaró en marzo del corriente año, ya existen trabajos que se han propuesto estudiar, mediante diversos métodos estadísticos, el comportamiento de la variable tiempo de estancia en el caso de pacientes internados por COVID-19. El objetivo de este trabajo es identificar y describir los métodos utilizados para estudiar el tiempo de estancia hospitalaria por COVID-19. La metodología propuesta es una revisión sistematizada de la literatura publicada entre marzo y septiembre de 2020 en la base de datos COVID-19 de la OMS. La estrategia de búsqueda utilizada incluyó las palabras claves en inglés: “COVID-19”, “length of stay”, “risk assessment” y “hospitalization”. Como criterio de inclusión, se estableció que el artículo mencionara al menos un método cuantitativo utilizado para estudiar el tiempo de estancia hospitalaria por COVID-19. En términos generales se encontró que los trabajos realizan análisis descriptivos, identificación de factores determinantes y modelado de la variable tiempo de estancia, para ello utilizan técnicas multivariantes exploratorias, regresiones logísticas univariante y multivariantes, cadenas de Markov, el modelo de regresión de Cox, modelos lineales generalizados. Se espera que los resultados de este trabajo contribuyan a estudiar esta variable para el caso de los hospitales argentinos. Fil: Villarreal, Fernanda. CONICET, Universidad Nacional del Sur. Instituto de Matemática de Bahía Blanca (INMABB); Argentina. Fil: Pisani, María Virginia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina. Fil: Quintana, Alicia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina. Fil: Elorza, María Eugenia. CONICET. Universidad Nacional del Sur. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía; Argentina. 2020-11-25T21:37:39Z 2020-11-25T21:37:39Z 2020-10 video http://hdl.handle.net/11086/16939 spa Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
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