Predicción de visitas domiciliarias en atención primaria

un enfoque de series temporales utilizando el modelo ARIMA

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.5712/rbmfc17(44)3012

Palabras clave:

Evaluación de Necesidades, Atención Primaria de Salud, Visita Domiciliaria, Predicción.

Resumen

Introducción: En los próximos años se espera un nuevo perfil de demanda para el Sistema Único de Salud (SUS) – sistema de salud pública brasileño, debido al envejecimiento de la población y al aumento de la prevalencia de enfermedades crónicas. Por lo tanto, es necesario utilizar herramientas para estimar la demanda futura de servicios. Modelos para el análisis de series de tiempo, como el AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA), pueden ayudar. Objetivo: Estimar la demanda de visitas domiciliarias en la Atención Primaria de Salud (APS), del Sistema Único de Salud, en Florianópolis, Santa Catarina. Métodos: Estudio ecológico de series temporales utilizando ARIMA para proyecciones. Se utilizaron los registros de visitas domiciliarias realizadas por la APS, a partir de la historia clínica electrónica de la Secretaría Municipal de Salud, de enero de 2015 a febrero de 2019. Resultados: El pronóstico apunta a un máximo de 702 visitas en agosto de 2019, seguido de una caída a 573 visitas en diciembre de 2019, y posterior recuperación, con una estimación de 632 para octubre de 2020. La previsión para cada Centro de Salud indicó variaciones en la demanda entre unidades con igual número de Equipos de Salud de la Familia, entre 11,3 a 1,3 visitas/ESF, en el mes 20o mes. Conclusiones: El ARIMA permitió realizar proyecciones de visitas domiciliarias en el municipio, indicando una caída en la demanda de visitas domiciliarias. El método puede ser de gran valor para la proyección de otras demandas en el mismo municipio o en otros municipios que cuenten con datos de series históricas. Futuros estudios pueden ampliar el análisis en este sentido, así como comparar ARIMA con modelos como el suavizado exponencial.

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Biografía del autor/a

Luiza Bolsoni, Prefeitura Municipal de Ponte Serrada – Ponte Serrada (SC), Brasil.

Graduação em Medicina pela UFSC, Residência de Medicina de Família e Comunidade pela Secretaria Municipal da Saúde de Florianópolis, atuação na Atenção Primária à Saúde. 

Leandro Pereira Garcia, Secretaria Municipal de Saúde de Florianópolis – Florianópolis (SC), Brasil.

Graduado em Medicina pela Universidade de Brasília, fez Residência Médica em Pediatria, MBA em Gestão Empresarial, MBA em Gestão de Projetos, Mestrado em Administração e Doutorado em Ciências da Saúde. Desenvolveu sua dissertação, na linha de pesquisa Gestão Pública e Coprodução do Bem Público, propondo um modelo de Governança Pública que visa a promover a emancipação solidária de pessoas em comunidade: a Governança para a Emancipação. Doutorado sanduíche na University College London, em Ciências da Saúde com a tese Eficácia, efetividade e eficiência de governos sobre a mortalidade de crianças e a proporção de gastos públicos destinados à saúde em países pobres ? a importância de pensar os governos de forma sistêmica para avançar rumo aos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável. Tem experiência em Administração Pública, tendo atuado como Coordenador de Centro de Saúde, Gestor de Projetos e de Programas, além de de ter atuado no Planejamento Estratégico; como Diretor de Diretor de Vigilância em Saúde do Município de Florianópolis, ; e como chefe do Departamento de Análise de Dados da Secretaria Municipal de Saúde de Florianópolis.

Daniela Baumgart de Liz Calderón, Secretaria Municipal de Saúde de Florianópolis – Florianópolis (SC), Brasil.

Enfermeira graduada pela Universidade Federal de Santa Catarina, Mestre em Saúde Coletiva e Especialista em Saúde Pública e Especialista em Economia da Saúde. Atua principalmente na área de Saúde Coletiva com ênfase em Planejamento e Gestão em Saúde.

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Publicado

2022-10-07

Cómo citar

1.
Bolsoni L, Garcia LP, Calderón DB de L. Predicción de visitas domiciliarias en atención primaria: un enfoque de series temporales utilizando el modelo ARIMA. Rev Bras Med Fam Comunidade [Internet]. 7 de octubre de 2022 [citado 2 de abril de 2025];17(44):3012. Disponible en: https://rbmfc.org.br/rbmfc/article/view/3012

Número

Sección

Artículos de Investigación

Plaudit