FASE INTERMEDIA 1

INFERENCIA ESTADISTICA

PRESENTADO POR:

MANUEL RICARDO BAUTISTAGERMAN E. HERNANDEZ PERDOMOLEIDY CONSTANZA ALARCÓN PIÑA

JORGE CAPERA TOVARJOAN SEBASTIAN LOPEZ

GRUPO 100403_61

TUTORA:

JEAMMY JULIETH SIERRA

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA-UNAD

DICIEMBRE DE 2014

FASE INTERMEDIA 1

INTRODUCCION

El presente trabajo es un estudio realizado por alumnos de la Universidad Nacional Abierta y a Distancia UNAD a la ESE Carmen Emilia Ospina Las Granjas de la ciudad de Neiva-Huila en un dia normal con flujo de pacientes siendo esta nuestra población, este estudio corresponde a las causas que provocan congestión, retrasos e inconformidad en la atención de los pacientes en la sala de urgencias de esta ESE usando la estadística inferencial, en este informe empleamos elementos como teorema general de muestreo, distribución muestral, e intervalos de confianza en la población observada y la muestra tomada; también se utilizaron herramientas con la consiguió información verídica y propia de los usuarios de este servicio.

 

JUSTIFICACION

Este informe se realiza con el fin de poner en práctica experimental por parte de los alumnos los conocimientos adquiridos y por conocer de Inferencia Estadística; que nos permitirán aprender competencias y habilidades a la hora de realizar investigaciones que nos infieran poner en hora de dar por ciertas o falsas las hipótesis que se plateen para el análisis del problema que se esté estudiando. 

 

OBJETIVOS

Motivación para realizar análisis técnico e investigativo de diversas situaciones reales que se quieran estudiar aplicando modelos de datos estadísticos.

Analizar mediante el módulo de Estadística Inferencial los diferentes temas que nos permitan encaminar el curso de una manera más productiva en nuestra profesion. 

Nosotros como estudiantes identifiquemos y apliquemos todos los conceptos vistos en el módulo de inferencia estadística, como son los principios sobre población, muestra y métodos de muestreo, distribución, el teorema central del límite aplicados a diferentes cálculos en lo que queramos aplicar en las situaciones que se nos presenten en nuestra cotidianidad.

 

Paso 1. Esquema de trabajo

1. Recolección de datos: Se trabajará con la base de datos recolectada por el compañero Jorge Luis Capera de la ESE Carmen Emilia Ospina Las Granjas de la ciudad de Neiva.

La anterior base de datos fue alimentada de acuerdo a encuestas aplicadas a los usuarios de los servicios de ese Centro Médico.

2. Población: la recolección de datos será dirigida a los pacientes que utilizan los servicios de salud de la ESE Carmen Emilia Ospina – Centro de Salud Las Granjas, haciendo un estudio en los pacientes que frecuentan los servicios ofrecidos en el mes de septiembre, escogiendo aleatoriamente días y horas para la aplicación de las encuestas.

3. Muestra: para este caso aplicaremos el aleatorio estratificado.

4. Variables:

Cualitativas CuantitativasGénero EdadDiagnóstico Hora de llegadaFecha Hora valoración triage

Hora de atención médico urgenciasTiempo de espera para atenciónNúmero de ingresos

Paso 2. Distinguir entre lo importante y lo secundario

2.1 Lluvia de ideas:

2.2 Designar funciones y tareas a los integrantes del equipo

Factores de Congestión

La capacidad médica no suple las necesidades

Demora en la asignación de

citas

Sobredemanda en el servicio

Personal médico rotativo

Falta de calidad en la atención al

cliente

Falta de equipos para realizar

exámenes que permitan un

diagnóstico más acertado

ROLES RESPONSABLEFUNCIONES

DESARROLLADAS

LÌDER Leidy Alarcón Piña

Dirige la actividad del grupo. Facilita la comunicación asertiva entre los miembros del equipo.Lidera y concluye el debate en el foro colaborativo. Encargada de las recibir, aportar y consolidar las temáticas del curso (Tamaño de muestra, tamaño de población, tipo e muestreo, variables, intervalos de confianza) Facilita la Matriz de datos (Excel) con la información organizada

RELATORJoan Sebastián

López

Escribe las decisiones del grupo y edita el documento final de las actividades. Publica el trabajo final en el foro colaborativo. Aportar a las temáticas del curso (Tamaño de muestra, tamaño de población, tipo e muestreo, variables, intervalos de confianza);

CONSULTOR Jorge Luis Capera

Expone cada uno de los aportes y hacia las respectivas consultas en diferentes fuentes de información. Consulta y aporta Tabla de asociación de conocimientos; Características del problema. Conceptos básicos;

VIGIA DEL TIEMPOManuel Ricardo

Bautista

Está pendiente de cada una de las actividades así como la vigilancia de tiempo para una buena y pronta entrega. Aportar a las temáticas del curso (Tamaño de muestra, tamaño de población, tipo e muestreo, variables, intervalos de confianza); aporta tablas y graficos estadísticos.

DINAMIZADORGerman Eduardo

Hernández

Dinamiza el proceso del trabajo, incentivando a los integrantes a participar de manera activa; Aporta acerca de la caracterización de las variables cualitativas del problema y los elementos que se requieren para dar solución al problema; realiza encabezado del trabajo; introducción, justificación, obsetivos, conclusiones, etc

2.3 Listado de elementos que necesitarían para resolver el problema:

Información del ministerio de salud y la protección social Encuestas de información aplicadas a los pacientes que utilizan los

servicios de salud de la ESE, Referentes sobre la atención en las sala de urgencias en las ESE

Datos desconocidos para la solución del problema

Tamaño de la población Datos estadísticos del servicio de salud en el área de urgencias de la ESE

seleccionada No se conoce la disponibilidad de equipos e infraestructura de la ESE a

estudiar No se conoce el flujo o demanda del servicio de urgencias en la ESE a

analizar.

Tabla de asociación de conocimientos:

Elemento Aplicación

Personas que utilizan el servicio del centro de salud ESE Las Granjas.

Población para analizar N=Total personas que asisten durante el mes de septiembre a utilizar los servicios de la ESE.

Por medio de la estadística podemos verificar su tamaño, el tamaño de la muestra, nombre de las variables a estudiar, y parámetros encontrados según la base de datos.

Edad de pacientesEste dato es una variable cuantitativa, por medio de la estadística podemos analizarlo estimando una media.

Hora de llegada

Esta es una variable cuantitativa que se puede medir en cada uno de los pacientes para determinar horas de más congestión.

Por medio de la estadística inferencial podemos estimar una media o diferencia de medias.

Este parámetro es una característica de la población, por medio de la estadística podemos estimar una proporción.

Diagnóstico de urgencia Esta es una variable cualitativa que se puede medir en cada uno de los pacientes para determinar el diagnostico o tipo de urgencia por medio del cual ingresaron a la ESE.

Caracterización del problema:

Población: usuarios de servicios de salud de la ESE Carmen Emilia Ospina Las

Granjas de la ciudad de Neiva

Tamaño de la población: 114 usuarios en el lapso de tiempo de estudio

Tamaño de muestra: Para calcular el tamaño de la muestra utilizaremos la

siguiente formula:

n= 1,962 x 0,25 x1140,052 (114−1 ) x1,962 x 0,25

n= 3,8416 x 0,25x 1140,0025 (114−1 ) x 3,8416 x0,25

=109,48561,2429

n=109,48561,2429

=8 8

Tamaño de la muestra: 88 pacientes

Tipo de muestreo: Cuotas

Variables a analizar

Variables cuantitativas: Edad de los pacientes y tiempo de espera para la

atención.

Variables cualitativas: Género y diagnóstico

Intervalos de confianza:

Como la muestra es mayor a 30 utilizaremos la formula

X ± z ( σ√n )Para obtener el valor de Z utilizaremos la tabla de distribución normal:

Tiempo de atención.

4.5±1.96( 1.3318

√88 )lim sup ¿4.8

lim inf ¿4.2

Edad de los pacientes

29.15±1.96( 19.199

√88 )lim sup ¿29.3

lim inf ¿29

TABLA DE DATOS DE USUARIOS ATENDIDOS EN EL SERVICIO DE URGENCIAS

Por cuotas

MATRIZ DE DATOS ORGANIZADA

Genero Dolencia Ingresos

1 1 3 15:15:00 16:10:00 0:55:00 20:30:00 4:20:00 DOLOR ABDO 2 1 1

2 1 29 13:15:00 13:50:00 0:35:00 18:20:00 4:30:00 COLICO REN 2 1 1

3 1 12 14:30:00 15:00:00 0:30:00 17:10:00 2:10:00 FIEBRE, NO 2 1 1

4 1 34 14:00:00 14:35:00 0:35:00 16:30:00 1:55:00 CONJUNTIVIT 1 2 4

5 2 19 13:35:00 14:05:00 0:30:00 17:35:00 3:30:00 INFECCION DE 1 2 4

6 2 56 6:15:00 6:40:00 0:25:00 11:00:00 4:20:00 ESGUINCES Y 1 2 4

7 1 65 7:40:00 8:00:00 0:20:00 10:35:00 2:35:00 CONTUSION D 1 2 4

8 2 67 7:20:00 7:40:00 0:20:00 9:45:00 2:05:00 ENFERMEDAD 1 2 4

9 2 2 6:00:00 7:00:00 1:00:00 9:55:00 2:55:00 FIEBRE, NO 1 2 4

10 1 56 6:05:00 7:10:00 1:05:00 10:15:00 3:05:00 ENFERMEDAD 1 2 4

11 1 76 8:20:00 8:50:00 0:30:00 11:30:00 2:40:00 HERPES ZOS 1 2 4

12 2 24 7:30:00 8:15:00 0:45:00 11:15:00 3:00:00 FALSO TRABA 1 2 4

13 1 65 10:15:00 10:40:00 0:25:00 13:20:00 2:40:00 HEMOPTISIS 1 2 4

14 2 29 16:10:00 16:40:00 0:30:00 19:45:00 3:05:00 FALSO TRABA 1 2 4

15 2 12 17:05:00 17:50:00 0:45:00 20:30:00 2:40:00 OTROS DOLOR 1 2 4

16 2 32 9:00:00 9:45:00 0:45:00 11:54:00 2:09:00 CONTUSION 1 1 3

17 2 27 9:55:00 10:05:00 0:10:00 13:06:00 3:01:00 TRAUMATISMO 1 1 3

N° de Paciente

Edad en años

Hora de llegada

Hora Valoracion

Triage

Tiempo de espera para valoracion

triage

Hora de atencion

con el médico de urgencias

Tiempo de espera para

atencion con médico

de urgencias

Se ha ido sin ser atendido

en el periodo indicado

(Sí=1,No=2)

Razon principal

PROPUESTA INDIVIDUAL

FASE FINAL

Posterior a la investigación realizada por alumnos de la Universidad Nacional Abierta y a Distancia UNAD a la ESE Carmen Emilia Ospina Las Granjas de la ciudad de Neiva-Huila utilizada como población, en la que se realizaron entrevistas y encuestas como instrumentos investigativos acerca de la satisfacción de los usuarios en los tiempos de atención a los pacientes, se logra tener las siguientes hipótesis experimentales posterior a la valoración realizada desde las 0:00am a las 17:30 de la tarde: EL tamaño de muestra de los pacientes atendidos fue de 88 de los cuales el 48% de estos fueron de sexo masculino tenida en cuenta como proporción muestral, con una edad promedio de 29.15. El promedio en tiempo en la atención por parte del personal médico de urgencias a los 88 pacientes es de 240min a 260min estando dentro de lo permitido por la ley la cual dice que el tiempo máximo de espera en la atención en el servicio de urgencias de un paciente es de 6 horas. Con un flujo mayor de llegada de pacientes desde las 13:00 a las 16:00 de la tarde que en la jornada contraria de la mañana del día en que se realizó el estudio. Teniendo estos datos es considerable tener en cuenta las siguientes sugerencias se debe contrata personal médico adicional para atender de manera más rápida y oportuna teniendo en cuenta que es un sitio de urgencias y que tiene un flujo considerable de pacientes, adicional acondicionar las áreas con equipos médicos modernos y ampliación-amoblado de las salas de espera, capacitación periódica del personal encargado de recepción que permitan brindar un mejor servicio de atención al paciente y a sus acompañantes.

CONCLUSIONES

Se realiza informe el cual nos permitió conocer cómo abordar una investigación desde su fase de inicio en la recolección de datos desde su fuente principal (pacientes y entidad de salud) con una práctica empírica utilizando instrumentos como la encuesta y la entrevista, posteriormente se realiza análisis estadístico de estos datos recibidos mediante tablas y gráficos para concluir cual es la hipótesis y soluciones próximas para resolver el caso de estudio; Fortaleciendo nuestros conocimientos básicos acerca de la Inferencia Estadística. También nos permitió reforzar los conceptos básicos de estadística como población, muestra, tamaño de cada una, variables, intervalos de confianza, bridándonos un buen conocimiento.

BIBLIOGRAFÍA

http://www.youtube.com/watch?v=q_C5MXhvIss www.minsalud.gov.co/.../Encuesta%20Nacional.pdf

http://www.minsalud.gov.co/salud/PAginas/EncuestaNacionaldeSaludPublica.aspx

http://www.minsalud.gov.co/salud/Paginas/Apoyoadecuaci%C3%B3nInstitucionesdeSalud.aspx