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Predecir la ocupación de camas en la UCI ya es posible y ahorra costes

VIERNES, 23 DE FEBRERO DE 2018  
Predecir la ocupación de camas en la UCI ya es posible y ahorra costes
30-JULIO-2015
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Lara P. Segura
@larainnovaspain

Como parte de su tesis doctoral en la Universidad de La Rioja, el médico intensivista Julio Barado Hualde ha desarrollado un modelo matemático de simulación que permite predecir la ocupación de las camas de una UCI para gestionarlas de manera más eficaz.

En las unidades de cuidados intensivos (UCI) ingresan los enfermos que presentan una mayor gravedad o mayor necesidad de soporte para los diferentes sistemas orgánicos afectados. Esto supone un elevado coste debido a las necesidades tecnológicas y de personal sanitario que se precisan para atender a los pacientes.

Aunque el coste por cama es alto, “las opciones de recuperación se reducen para aquellos pacientes que precisan ingresar en una UCI, pero no lo pueden hacer al no disponerse de una cama libre para ellos”, explica el investigador que ha desarrollado este modelo matemático, Julio Barado Hualde. Por tanto, saber gestionar de forma eficaz el número de camas permitiría ahorrar costes y mantener las plazas suficientes para los enfermos graves.

Para predecir el número de camas que se van a necesitar, Barado ha tomado como modelo el Complejo Hospitalario de Navarra, y durante nueve años ha tomado datos de los ingresos y la duración de la estancia en esta unidad. Según explica el propio autor, el modelo matemático construido va a permitir predecir “cuáles van a ser las necesidades de camas o cuántos pacientes no van a poder ser ingresados por falta de cama ante múltiples supuestos”.

Y, según sus palabras, a partir de ahora “podremos conocer con precisión la necesidad de camas en el futuro si continua el incremento de ingresos de pacientes ancianos que se está observando en los últimos años; las necesidades en situaciones agudas, como podría producirse tras una pandemia; o las repercusiones, en la ocupación, de cambios de funcionamiento. Todos estos análisis ayudarán en la búsqueda de la gestión más eficaz de las camas de UCI”.

 
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