Browsing by Author "Herskovic, Valeria"
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- ItemA systematic literature review about technologies for self-reporting emotional information(2017) Fuentes Toro, Carolina; Herskovic, Valeria; Rodríguez Ramírez, Iyubanit; Gerea Petculescu, Carmen; Maıra Marques; Pedro O. Rossel
- ItemActivity and posture recognition for the elderly based on a wearable device(2018) Cajamarca, María Gabriela; Herskovic, Valeria; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de IngenieríaLa postura humana y los niveles de actividad son indicadores para evaluar la salud y la calidad de vida de las personas. Esta información puede ser monitoreada y utilizada para evaluar parámetros físicos y funcionales. Los cambios físicos por desequilibrio de la columna, pueden ser la causa de dolor de espalda, deterioro neurológico, deformidad, problemas cosméticos, o una combinación de los mencionados. Estos cambios son más comunes en personas mayores. Se han propuesto algunos prototipos que se pueden usar para el monitoreo de cambios en la columna vertebral, sin embargo, no se ha considerado lo suficiente la experiencia del usuario con estos dispositivos, para entender cuáles son las características centrales para el uso a largo plazo. La propuesta de este estudio es diseñar dispositivos portátiles de acuerdo con las condiciones de los ancianos para monitorear la postura de la columna mediante tres sensores adheridos al tronco y evaluar la experiencia del usuario cuando utilizan estos. Primero, diseñamos e implementamos un prototipo llamado StraightenUp para el monitoreo estático de la postura espinal, la evaluación de este diseño fue en personas sanas y jóvenes. Luego, se realiza observaciones sobre características y limitaciones de personas mayores con vida asistida para conocer el ritmo de las actividades diarias. Finalmente, proponemos una versión mejorada de StraightenUp considerando problemas de diseño encontrados en su evaluación. Creamos un nuevo prototipo denominado StraightenUp+. La evaluación de esta nueva versión se realiza en ancianos institucionalizados. Se obtuvo un alto rendimiento del dispositivo, los sensores son lo suficientemente precisos para detectar posturas corporales. Con respecto a la experiencia del usuario con este dispositivo, los participantes lo apreciaron de manera muy positiva, destacan su comodidad, usabilidad y familiaridad con una prenda de vestir. Los hallazgos de este estudio pueden usarse como apoyo hacia una tecnología de monitoreo de posturas de la columna más completa específicamente diseñada para la población que envejece.
- ItemAnalysis of the Relationship between the Referral and Evolution of Patients with Type 2 Diabetes Mellitus(2018) Alvarez, Camilo; Saint-Pierre Cortés, Cecilia; Herskovic, Valeria; Sepulveda, Marcos
- ItemAnalysis of the relationship between treatment networks and the evolution of patients with Type 2 Diabetes Mellitus(2020) Álvarez Ledezma, Camilo Eduardo; Saint-Pierre Cortés, Cecilia; Herskovic, Valeria; Sepúlveda Fernández, Marcos Ernesto; Prieto Ugarte, Florencia
- ItemCameraKeyboard: A Novel Interaction Technique for Text Entry Through Smartphone Cameras(2019) Bellino, Alessio; Herskovic, Valeria
- ItemCreating a family of collaborative applications for emergency management in the firefighting sub-domain(2016) Rossel, P.; Herskovic, Valeria; Ormeño, E.
- ItemDiscovering role interaction models in the Emergency Room using Process Mining(2018) Alvarez, Camilo; Rojas, Eric; Arias, Michael; Munoz-Gama, Jorge; Sepulveda, Marcos; Herskovic, Valeria; Capurro, Daniel
- ItemHelping Elderly Users Report Pain Levels: A Study of User Experience with Mobile and Wearable Interfaces(2017) Rodriguez, I.; Cajamarca, María Gabriela; Herskovic, Valeria; Fuentes, C.; Campos Daziano, Mauricio Andrés
- ItemImproving the initial response process in urban emergencies(IEEE, 2012) Monares, A.; Ochoa, S.; Pino, J.; Herskovic, ValeriaGrowing population and service interconnection make urban areas increasingly vulnerable to emergency situations. Although the firefighting response process plays a key role in most urban emergencies, it has remained essentially unchanged in the past decades; therefore it has several limitations to coordinate effective and efficient response activities. This paper studies the firefighting initial response process in order to measure, understand and improve it. The study involved a literature review, interviews with firefighting personnel and the analysis of 66 urban emergencies in the city of Santiago (Chile). Based on the obtained results this article proposes an emergency coordination system to improve the initial response process in urban emergencies. In order to realize the impact of the proposed system on the initial response process, a simulation based on past emergencies is presented and discussed.
- ItemIncreasing shared information availability during urban emergency responses(IEEE, 2011) Monares, Álvaro; Herskovic, Valeria; Suárez, David; Ibarra, Manuel; Ochoa, Sergio F.; Pino, José A.Firefighters are responsible for dealing with several types of urban emergencies, such as fires, car crashes and explosions. The participants in an emergency response process require shared information to make effective, on-time decisions, and to coordinate their activities. The information sharing process is currently performed using message exchange through a radio system. However, limitations in this communication medium jeopardize information availability during the emergency. This may produce undesirable situations, such as lack of coordination among firefighters or wrong decisions due to lack of supporting information. As a way to deal with the problem, this article proposes a computer-based system, which complements the radio system. The system helps increase the availability of the information that is most frequently requested by firefighters in the field, identified by a study of 65 past emergencies. The results of a preliminary evaluation indicate the solution is able to ensure the availability of at least the 30% of the most requested information during an emergency.
- ItemLiving with Chronic Pain : A Qualitative Study of the Daily Life of Older People with Chronic Pain in Chile(2019) Rodriguez, I.; Abarca González, Esmeralda; Herskovic, Valeria; Campos Daziano, Mauricio Andrés
- ItemMobile augmented reality and context-awareness for firefighters(2014) Siu, T.; Herskovic, Valeria
- ItemMobile computing in urban emergency situations Improving the support to firefighters in the field(PERGAMON-ELSEVIER SCIENCE LTD, 2011) Monares, Alvaro; Ochoa, Sergio F.; Pino, Jose A.; Herskovic, Valeria; Rodriguez Covili, Juan; Neyem, AndresCommunication support is a serious limitation for Latin American firefighters when they deal with emergency situations The insufficient number of radio channels and the impossibility to deliver digital information force firemen to improvise during response processes e g to make decisions using their experience and poor or null supporting information These improvised actions affect the time required to take control of an emergency and also affect the evolution of the crisis situation Provided most of Latin American fire companies are volunteer organizations communication solutions that could help to overcome these problems are usually expensive for them This article presents a low-cost mobile collaborative application which may be used in emergency situations to overcome most of the firefighters communication problems The application named MobileMap is the result of the research and development work conducted by the authors supported by a Chilean fire company during the last three years MobileMap allows ad hoc communication decisions support and collaboration among firefighters in the field using mobile devices This solution complements the radio communication systems Since the Inter actions supported by MobileMap are recorded it is possible to analyze such information after the crisis and learn for future emergencies The tool was evaluated in simulated and real scenarios and the obtained results are highly encouraging (C) 2010 Elsevier Ltd All rights reserved
- ItemMobileMap: A collaborative application to support emergency situations in urban areas(IEEE, 2009) Monares, Alvaro; Ochoa, Sergio; Pino, Jose; Herskovic, Valeria; Neyem, Hugo AndresOne of the problems affecting fire departments in Latin America is the lack of a strong infrastructure to overcome their communication problems. Because these organizations are mainly volunteer and receive minimal support from government agencies, most existing solutions are not applicable for them. This article presents a low-cost mobile groupware application, which may be used in emergency situations to overcome the firefighters' communication problems. The tool, named MobileMap, allows exchanging textual and graphical information using mobile devices. Therefore, this solution complements the frequently over-used radio communication systems. This tool was evaluated in a simulated and a real scenario; the obtained results are highly encouraging.
- ItemModeling highly collaborative processes(IEEE, 2013) Antunes, P.; Herskovic, Valeria; Ochoa, S.; Pino, J.Difficulties creating process descriptions can occur because the processes extend beyond coordination, including for instance conversations, meetings, and discussions. These tasks are difficult to describe using conventional business process modeling languages, which tend to emphasize coordination. There is a need then to provide facilities for the description of highly collaborative activities. This paper proposes an extension to the Business Process Model and Notation (BPMN) modeling language. It includes notation to handle some of the commonly occurring tasks in highly collaborative processes. A case study concerning emergency response is presented showing how the proposed notation can be used, and how the extension provides additional expressiveness to BPMN.
- ItemMultidisciplinary collaboration in diabetes care teams through electronic medical records analysis(2019) Saint-Pierre Cortés, Cecilia; Herskovic, Valeria; Sepúlveda Fernández, Marcos Ernesto; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de IngenieríaDiabetes Mellitus Tipo 2 (DMT2) es una enfermedad crónica multisistémica que afecta a alrededor de 415 millones de personas en el mundo, y se espera que aumente a 642 millones al 2040. En Chile, la DMT2 afecta a entre un 10 y 12% de la población adulta, y solo un 36% de ella mantiene un correcto control metabólico. La diabetes no controlada correctamente puede provocar complicaciones que impactan la calidad de vida y aumentan el riesgo de muerte del paciente, como complicaciones cardiovasculares, retinopatía diabética, neuropatía periférica y falla renal, entre otras. Como enfermedad multisistémica, la DMT2 requiere un tratamiento colaborativo y multidisciplinario. Esta forma de tratamiento ha mostrado mejores resultados clínicos como la hemoglobina glicosilada (HbA1c), presión arterial y colesterol, y menor costo de hospitalización y tasa de readmisión en caso de complicaciones. A pesar de esto, pocos estudios asocian cuantitativamente qué formas de colaboración tienen mayor impacto en estos resultados. Por otra parte, la continuidad del cuidado (COC), entendida como la medida en que la atención médica se recibe como una sucesión coordinada e ininterrumpida de eventos de acuerdo a las necesidades clínicas de los pacientes, ha sido también asociada con mejores resultados clínicos en DMT2. Aun cuando la colaboración multidisciplinaria y COC han mostrado ser cruciales en el tratamiento de la DMT2, algunos aspectos no han sido profundamente estudiados, como cuáles actividades colaborativas tienen mayor impacto en los resultados, si existen patrones de colaboración relacionados con resultados clínicos, y si la continuidad del equipo multidisciplinario de cuidado, es también relevante para la evolución del paciente. A partir de estas preguntas formulamos tres hipótesis: H1) Existen distintos patrones de colaboración en el tratamiento de distintos tipos de pacientes; H2) Es posible identificar dichos patrones mediante el análisis de datos; y H3) Existen diferencias significativas entre los resultados clínicos de pacientes tratados con distintos patrones de colaboración. Así, objetivo general de la tesis fue proponer una metodología basada en análisis de datos, para medir la colaboración y continuidad de los equipos multidisciplinarios en el tratamiento de DMT2, identificando patrones y analizando su relación con los resultados clínicos. Para cumplir con este objetivo, desarrollamos una revisión sistemática de literatura sobre colaboración multidisciplinaria en atención primaria, que nos permitió clasificar la colaboración por disciplinas involucradas en el tratamiento, como también por actividades colaborativas utilizadas. Esta clasificación fue aplicada a nuestro set de datos, encontrando que la tipología identificada en la literatura era válida también en nuestro contexto. Para medir la colaboración e identificar patrones, utilizamos datos de registros clínicos electrónicos con dos enfoques metodológicos diferentes: Minería de Procesos (MP) y Análisis de Redes Sociales (ARS). Utilizando MP, encontramos 7 patrones de colaboración con diferente estructura de derivación de pacientes entre las disciplinas involucradas en el tratamiento. Un análisis estadístico mostró asociación entre una participación más equilibrada de las disciplinas y una mejor evolución de los pacientes. Usando ARS, propusimos una metodología de modelamiento de la colaboración multidisciplinaria bajo el concepto de “continuidad del equipo de cuidado”. A diferencia de estudios previos, este modelo consideró los cambios en los equipos a lo largo del tiempo. Esta metodología permitió identificar asociación entre la topología de las redes y los resultados clínicos. Con este trabajo se validaron las tres hipótesis planteadas. Nuestros resultados son prometedores, en cuanto fuimos capaces de medir cuantitativamente la colaboración con un enfoque basado en datos. En el ámbito médico, esta metodología nos da herramientas para evaluar equipos y comparar objetivamente su colaboración en relación con la evolución de los pacientes, y puede ser aplicada a otras enfermedades crónicas que requieran un tratamiento similar. Esta metodología puede ser también aplicada a otros campos como desarrollo de software, aprendizaje colaborativo soportado por computadores o procesos de negocios de distinta naturaleza. Como trabajo futuro identificamos dos líneas de investigación, una primera relacionada al impacto de nuestros resultados para el tratamiento de la DMT2 y otras enfermedades crónicas, y una segunda orientada al modelamiento y cuantificación de colaboración, validando la metodología propuesta en otros dominios.Diabetes Mellitus Tipo 2 (DMT2) es una enfermedad crónica multisistémica que afecta a alrededor de 415 millones de personas en el mundo, y se espera que aumente a 642 millones al 2040. En Chile, la DMT2 afecta a entre un 10 y 12% de la población adulta, y solo un 36% de ella mantiene un correcto control metabólico. La diabetes no controlada correctamente puede provocar complicaciones que impactan la calidad de vida y aumentan el riesgo de muerte del paciente, como complicaciones cardiovasculares, retinopatía diabética, neuropatía periférica y falla renal, entre otras. Como enfermedad multisistémica, la DMT2 requiere un tratamiento colaborativo y multidisciplinario. Esta forma de tratamiento ha mostrado mejores resultados clínicos como la hemoglobina glicosilada (HbA1c), presión arterial y colesterol, y menor costo de hospitalización y tasa de readmisión en caso de complicaciones. A pesar de esto, pocos estudios asocian cuantitativamente qué formas de colaboración tienen mayor impacto en estos resultados. Por otra parte, la continuidad del cuidado (COC), entendida como la medida en que la atención médica se recibe como una sucesión coordinada e ininterrumpida de eventos de acuerdo a las necesidades clínicas de los pacientes, ha sido también asociada con mejores resultados clínicos en DMT2. Aun cuando la colaboración multidisciplinaria y COC han mostrado ser cruciales en el tratamiento de la DMT2, algunos aspectos no han sido profundamente estudiados, como cuáles actividades colaborativas tienen mayor impacto en los resultados, si existen patrones de colaboración relacionados con resultados clínicos, y si la continuidad del equipo multidisciplinario de cuidado, es también relevante para la evolución del paciente. A partir de estas preguntas formulamos tres hipótesis: H1) Existen distintos patrones de colaboración en el tratamiento de distintos tipos de pacientes; H2) Es posible identificar dichos patrones mediante el análisis de datos; y H3) Existen diferencias significativas entre los resultados clínicos de pacientes tratados con distintos patrones de colaboración. Así, objetivo general de la tesis fue proponer una metodología basada en análisis de datos, para medir la colaboración y continuidad de los equipos multidisciplinarios en el tratamiento de DMT2, identificando patrones y analizando su relación con los resultados clínicos. Para cumplir con este objetivo, desarrollamos una revisión sistemática de literatura sobre colaboración multidisciplinaria en atención primaria, que nos permitió clasificar la colaboración por disciplinas involucradas en el tratamiento, como también por actividades colaborativas utilizadas. Esta clasificación fue aplicada a nuestro set de datos, encontrando que la tipología identificada en la literatura era válida también en nuestro contexto. Para medir la colaboración e identificar patrones, utilizamos datos de registros clínicos electrónicos con dos enfoques metodológicos diferentes: Minería de Procesos (MP) y Análisis de Redes Sociales (ARS). Utilizando MP, encontramos 7 patrones de colaboración con diferente estructura de derivación de pacientes entre las disciplinas involucradas en el tratamiento. Un análisis estadístico mostró asociación entre una participación más equilibrada de las disciplinas y una mejor evolución de los pacientes. Usando ARS, propusimos una metodología de modelamiento de la colaboración multidisciplinaria bajo el concepto de “continuidad del equipo de cuidado”. A diferencia de estudios previos, este modelo consideró los cambios en los equipos a lo largo del tiempo. Esta metodología permitió identificar asociación entre la topología de las redes y los resultados clínicos. Con este trabajo se validaron las tres hipótesis planteadas. Nuestros resultados son prometedores, en cuanto fuimos capaces de medir cuantitativamente la colaboración con un enfoque basado en datos. En el ámbito médico, esta metodología nos da herramientas para evaluar equipos y comparar objetivamente su colaboración en relación con la evolución de los pacientes, y puede ser aplicada a otras enfermedades crónicas que requieran un tratamiento similar. Esta metodología puede ser también aplicada a otros campos como desarrollo de software, aprendizaje colaborativo soportado por computadores o procesos de negocios de distinta naturaleza. Como trabajo futuro identificamos dos líneas de investigación, una primera relacionada al impacto de nuestros resultados para el tratamiento de la DMT2 y otras enfermedades crónicas, y una segunda orientada al modelamiento y cuantificación de colaboración, validando la metodología propuesta en otros dominios.Diabetes Mellitus Tipo 2 (DMT2) es una enfermedad crónica multisistémica que afecta a alrededor de 415 millones de personas en el mundo, y se espera que aumente a 642 millones al 2040. En Chile, la DMT2 afecta a entre un 10 y 12% de la población adulta, y solo un 36% de ella mantiene un correcto control metabólico. La diabetes no controlada correctamente puede provocar complicaciones que impactan la calidad de vida y aumentan el riesgo de muerte del paciente, como complicaciones cardiovasculares, retinopatía diabética, neuropatía periférica y falla renal, entre otras. Como enfermedad multisistémica, la DMT2 requiere un tratamiento colaborativo y multidisciplinario. Esta forma de tratamiento ha mostrado mejores resultados clínicos como la hemoglobina glicosilada (HbA1c), presión arterial y colesterol, y menor costo de hospitalización y tasa de readmisión en caso de complicaciones. A pesar de esto, pocos estudios asocian cuantitativamente qué formas de colaboración tienen mayor impacto en estos resultados. Por otra parte, la continuidad del cuidado (COC), entendida como la medida en que la atención médica se recibe como una sucesión coordinada e ininterrumpida de eventos de acuerdo a las necesidades clínicas de los pacientes, ha sido también asociada con mejores resultados clínicos en DMT2. Aun cuando la colaboración multidisciplinaria y COC han mostrado ser cruciales en el tratamiento de la DMT2, algunos aspectos no han sido profundamente estudiados, como cuáles actividades colaborativas tienen mayor impacto en los resultados, si existen patrones de colaboración relacionados con resultados clínicos, y si la continuidad del equipo multidisciplinario de cuidado, es también relevante para la evolución del paciente. A partir de estas preguntas formulamos tres hipótesis: H1) Existen distintos patrones de colaboración en el tratamiento de distintos tipos de pacientes; H2) Es posible identificar dichos patrones mediante el análisis de datos; y H3) Existen diferencias significativas entre los resultados clínicos de pacientes tratados con distintos patrones de colaboración. Así, objetivo general de la tesis fue proponer una metodología basada en análisis de datos, para medir la colaboración y continuidad de los equipos multidisciplinarios en el tratamiento de DMT2, identificando patrones y analizando su relación con los resultados clínicos. Para cumplir con este objetivo, desarrollamos una revisión sistemática de literatura sobre colaboración multidisciplinaria en atención primaria, que nos permitió clasificar la colaboración por disciplinas involucradas en el tratamiento, como también por actividades colaborativas utilizadas. Esta clasificación fue aplicada a nuestro set de datos, encontrando que la tipología identificada en la literatura era válida también en nuestro contexto. Para medir la colaboración e identificar patrones, utilizamos datos de registros clínicos electrónicos con dos enfoques metodológicos diferentes: Minería de Procesos (MP) y Análisis de Redes Sociales (ARS). Utilizando MP, encontramos 7 patrones de colaboración con diferente estructura de derivación de pacientes entre las disciplinas involucradas en el tratamiento. Un análisis estadístico mostró asociación entre una participación más equilibrada de las disciplinas y una mejor evolución de los pacientes. Usando ARS, propusimos una metodología de modelamiento de la colaboración multidisciplinaria bajo el concepto de “continuidad del equipo de cuidado”. A diferencia de estudios previos, este modelo consideró los cambios en los equipos a lo largo del tiempo. Esta metodología permitió identificar asociación entre la topología de las redes y los resultados clínicos. Con este trabajo se validaron las tres hipótesis planteadas. Nuestros resultados son prometedores, en cuanto fuimos capaces de medir cuantitativamente la colaboración con un enfoque basado en datos. En el ámbito médico, esta metodología nos da herramientas para evaluar equipos y comparar objetivamente su colaboración en relación con la evolución de los pacientes, y puede ser aplicada a otras enfermedades crónicas que requieran un tratamiento similar. Esta metodología puede ser también aplicada a otros campos como desarrollo de software, aprendizaje colaborativo soportado por computadores o procesos de negocios de distinta naturaleza. Como trabajo futuro identificamos dos líneas de investigación, una primera relacionada al impacto de nuestros resultados para el tratamiento de la DMT2 y otras enfermedades crónicas, y una segunda orientada al modelamiento y cuantificación de colaboración, validando la metodología propuesta en otros dominios.Diabetes Mellitus Tipo 2 (DMT2) es una enfermedad crónica multisistémica que afecta a alrededor de 415 millones de personas en el mundo, y se espera que aumente a 642 millones al 2040. En Chile, la DMT2 afecta a entre un 10 y 12% de la población adulta, y solo un 36% de ella mantiene un correcto control metabólico. La diabetes no controlada correctamente puede provocar complicaciones que impactan la calidad de vida y aumentan el riesgo de muerte del paciente, como complicaciones cardiovasculares, retinopatía diabética, neuropatía periférica y falla renal, entre otras. Como enfermedad multisistémica, la DMT2 requiere un tratamiento colaborativo y multidisciplinario. Esta forma de tratamiento ha mostrado mejores resultados clínicos como la hemoglobina glicosilada (HbA1c), presión arterial y colesterol, y menor costo de hospitalización y tasa de readmisión en caso de complicaciones. A pesar de esto, pocos estudios asocian cuantitativamente qué formas de colaboración tienen mayor impacto en estos resultados. Por otra parte, la continuidad del cuidado (COC), entendida como la medida en que la atención médica se recibe como una sucesión coordinada e ininterrumpida de eventos de acuerdo a las necesidades clínicas de los pacientes, ha sido también asociada con mejores resultados clínicos en DMT2. Aun cuando la colaboración multidisciplinaria y COC han mostrado ser cruciales en el tratamiento de la DMT2, algunos aspectos no han sido profundamente estudiados, como cuáles actividades colaborativas tienen mayor impacto en los resultados, si existen patrones de colaboración relacionados con resultados clínicos, y si la continuidad del equipo multidisciplinario de cuidado, es también relevante para la evolución del paciente. A partir de estas preguntas formulamos tres hipótesis: H1) Existen distintos patrones de colaboración en el tratamiento de distintos tipos de pacientes; H2) Es posible identificar dichos patrones mediante el análisis de datos; y H3) Existen diferencias significativas entre los resultados clínicos de pacientes tratados con distintos patrones de colaboración. Así, objetivo general de la tesis fue proponer una metodología basada en análisis de datos, para medir la colaboración y continuidad de los equipos multidisciplinarios en el tratamiento de DMT2, identificando patrones y analizando su relación con los resultados clínicos. Para cumplir con este objetivo, desarrollamos una revisión sistemática de literatura sobre colaboración multidisciplinaria en atención primaria, que nos permitió clasificar la colaboración por disciplinas involucradas en el tratamiento, como también por actividades colaborativas utilizadas. Esta clasificación fue aplicada a nuestro set de datos, encontrando que la tipología identificada en la literatura era válida también en nuestro contexto. Para medir la colaboración e identificar patrones, utilizamos datos de registros clínicos electrónicos con dos enfoques metodológicos diferentes: Minería de Procesos (MP) y Análisis de Redes Sociales (ARS). Utilizando MP, encontramos 7 patrones de colaboración con diferente estructura de derivación de pacientes entre las disciplinas involucradas en el tratamiento. Un análisis estadístico mostró asociación entre una participación más equilibrada de las disciplinas y una mejor evolución de los pacientes. Usando ARS, propusimos una metodología de modelamiento de la colaboración multidisciplinaria bajo el concepto de “continuidad del equipo de cuidado”. A diferencia de estudios previos, este modelo consideró los cambios en los equipos a lo largo del tiempo. Esta metodología permitió identificar asociación entre la topología de las redes y los resultados clínicos. Con este trabajo se validaron las tres hipótesis planteadas. Nuestros resultados son prometedores, en cuanto fuimos capaces de medir cuantitativamente la colaboración con un enfoque basado en datos. En el ámbito médico, esta metodología nos da herramientas para evaluar equipos y comparar objetivamente su colaboración en relación con la evolución de los pacientes, y puede ser aplicada a otras enfermedades crónicas que requieran un tratamiento similar. Esta metodología puede ser también aplicada a otros campos como desarrollo de software, aprendizaje colaborativo soportado por computadores o procesos de negocios de distinta naturaleza. Como trabajo futuro identificamos dos líneas de investigación, una primera relacionada al impacto de nuestros resultados para el tratamiento de la DMT2 y otras enfermedades crónicas, y una segunda orientada al modelamiento y cuantificación de colaboración, validando la metodología propuesta en otros dominios.Diabetes Mellitus Tipo 2 (DMT2) es una enfermedad crónica multisistémica que afecta a alrededor de 415 millones de personas en el mundo, y se espera que aumente a 642 millones al 2040. En Chile, la DMT2 afecta a entre un 10 y 12% de la población adulta, y solo un 36% de ella mantiene un correcto control metabólico. La diabetes no controlada correctamente puede provocar complicaciones que impactan la calidad de vida y aumentan el riesgo de muerte del paciente, como complicaciones cardiovasculares, retinopatía diabética, neuropatía periférica y falla renal, entre otras. Como enfermedad multisistémica, la DMT2 requiere un tratamiento colaborativo y multidisciplinario. Esta forma de tratamiento ha mostrado mejores resultados clínicos como la hemoglobina glicosilada (HbA1c), presión arterial y colesterol, y menor costo de hospitalización y tasa de readmisión en caso de complicaciones. A pesar de esto, pocos estudios asocian cuantitativamente qué formas de colaboración tienen mayor impacto en estos resultados. Por otra parte, la continuidad del cuidado (COC), entendida como la medida en que la atención médica se recibe como una sucesión coordinada e ininterrumpida de eventos de acuerdo a las necesidades clínicas de los pacientes, ha sido también asociada con mejores resultados clínicos en DMT2. Aun cuando la colaboración multidisciplinaria y COC han mostrado ser cruciales en el tratamiento de la DMT2, algunos aspectos no han sido profundamente estudiados, como cuáles actividades colaborativas tienen mayor impacto en los resultados, si existen patrones de colaboración relacionados con resultados clínicos, y si la continuidad del equipo multidisciplinario de cuidado, es también relevante para la evolución del paciente. A partir de estas preguntas formulamos tres hipótesis: H1) Existen distintos patrones de colaboración en el tratamiento de distintos tipos de pacientes; H2) Es posible identificar dichos patrones mediante el análisis de datos; y H3) Existen diferencias significativas entre los resultados clínicos de pacientes tratados con distintos patrones de colaboración. Así, objetivo general de la tesis fue proponer una metodología basada en análisis de datos, para medir la colaboración y continuidad de los equipos multidisciplinarios en el tratamiento de DMT2, identificando patrones y analizando su relación con los resultados clínicos. Para cumplir con este objetivo, desarrollamos una revisión sistemática de literatura sobre colaboración multidisciplinaria en atención primaria, que nos permitió clasificar la colaboración por disciplinas involucradas en el tratamiento, como también por actividades colaborativas utilizadas. Esta clasificación fue aplicada a nuestro set de datos, encontrando que la tipología identificada en la literatura era válida también en nuestro contexto. Para medir la colaboración e identificar patrones, utilizamos datos de registros clínicos electrónicos con dos enfoques metodológicos diferentes: Minería de Procesos (MP) y Análisis de Redes Sociales (ARS). Utilizando MP, encontramos 7 patrones de colaboración con diferente estructura de derivación de pacientes entre las disciplinas involucradas en el tratamiento. Un análisis estadístico mostró asociación entre una participación más equilibrada de las disciplinas y una mejor evolución de los pacientes. Usando ARS, propusimos una metodología de modelamiento de la colaboración multidisciplinaria bajo el concepto de “continuidad del equipo de cuidado”. A diferencia de estudios previos, este modelo consideró los cambios en los equipos a lo largo del tiempo. Esta metodología permitió identificar asociación entre la topología de las redes y los resultados clínicos. Con este trabajo se validaron las tres hipótesis planteadas. Nuestros resultados son prometedores, en cuanto fuimos capaces de medir cuantitativamente la colaboración con un enfoque basado en datos. En el ámbito médico, esta metodología nos da herramientas para evaluar equipos y comparar objetivamente su colaboración en relación con la evolución de los pacientes, y puede ser aplicada a otras enfermedades crónicas que requieran un tratamiento similar. Esta metodología puede ser también aplicada a otros campos como desarrollo de software, aprendizaje colaborativo soportado por computadores o procesos de negocios de distinta naturaleza. Como trabajo futuro identificamos dos líneas de investigación, una primera relacionada al impacto de nuestros resultados para el tratamiento de la DMT2 y otras enfermedades crónicas, y una segunda orientada al modelamiento y cuantificación de colaboración, validando la metodología propuesta en otros dominios.Diabetes Mellitus Tipo 2 (DMT2) es una enfermedad crónica multisistémica que afecta a alrededor de 415 millones de personas en el mundo, y se espera que aumente a 642 millones al 2040. En Chile, la DMT2 afecta a entre un 10 y 12% de la población adulta, y solo un 36% de ella mantiene un correcto control metabólico. La diabetes no controlada correctamente puede provocar complicaciones que impactan la calidad de vida y aumentan el riesgo de muerte del paciente, como complicaciones cardiovasculares, retinopatía diabética, neuropatía periférica y falla renal, entre otras. Como enfermedad multisistémica, la DMT2 requiere un tratamiento colaborativo y multidisciplinario. Esta forma de tratamiento ha mostrado mejores resultados clínicos como la hemoglobina glicosilada (HbA1c), presión arterial y colesterol, y menor costo de hospitalización y tasa de readmisión en caso de complicaciones. A pesar de esto, pocos estudios asocian cuantitativamente qué formas de colaboración tienen mayor impacto en estos resultados. Por otra parte, la continuidad del cuidado (COC), entendida como la medida en que la atención médica se recibe como una sucesión coordinada e ininterrumpida de eventos de acuerdo a las necesidades clínicas de los pacientes, ha sido también asociada con mejores resultados clínicos en DMT2. Aun cuando la colaboración multidisciplinaria y COC han mostrado ser cruciales en el tratamiento de la DMT2, algunos aspectos no han sido profundamente estudiados, como cuáles actividades colaborativas tienen mayor impacto en los resultados, si existen patrones de colaboración relacionados con resultados clínicos, y si la continuidad del equipo multidisciplinario de cuidado, es también relevante para la evolución del paciente. A partir de estas preguntas formulamos tres hipótesis: H1) Existen distintos patrones de colaboración en el tratamiento de distintos tipos de pacientes; H2) Es posible identificar dichos patrones mediante el análisis de datos; y H3) Existen diferencias significativas entre los resultados clínicos de pacientes tratados con distintos patrones de colaboración. Así, objetivo general de la tesis fue proponer una metodología basada en análisis de datos, para medir la colaboración y continuidad de los equipos multidisciplinarios en el tratamiento de DMT2, identificando patrones y analizando su relación con los resultados clínicos. Para cumplir con este objetivo, desarrollamos una revisión sistemática de literatura sobre colaboración multidisciplinaria en atención primaria, que nos permitió clasificar la colaboración por disciplinas involucradas en el tratamiento, como también por actividades colaborativas utilizadas. Esta clasificación fue aplicada a nuestro set de datos, encontrando que la tipología identificada en la literatura era válida también en nuestro contexto. Para medir la colaboración e identificar patrones, utilizamos datos de registros clínicos electrónicos con dos enfoques metodológicos diferentes: Minería de Procesos (MP) y Análisis de Redes Sociales (ARS). Utilizando MP, encontramos 7 patrones de colaboración con diferente estructura de derivación de pacientes entre las disciplinas involucradas en el tratamiento. Un análisis estadístico mostró asociación entre una participación más equilibrada de las disciplinas y una mejor evolución de los pacientes. Usando ARS, propusimos una metodología de modelamiento de la colaboración multidisciplinaria bajo el concepto de “continuidad del equipo de cuidado”. A diferencia de estudios previos, este modelo consideró los cambios en los equipos a lo largo del tiempo. Esta metodología permitió identificar asociación entre la topología de las redes y los resultados clínicos. Con este trabajo se validaron las tres hipótesis planteadas. Nuestros resultados son prometedores, en cuanto fuimos capaces de medir cuantitativamente la colaboración con un enfoque basado en datos. En el ámbito médico, esta metodología nos da herramientas para evaluar equipos y comparar objetivamente su colaboración en relación con la evolución de los pacientes, y puede ser aplicada a otras enfermedades crónicas que requieran un tratamiento similar. Esta metodología puede ser también aplicada a otros campos como desarrollo de software, aprendizaje colaborativo soportado por computadores o procesos de negocios de distinta naturaleza. Como trabajo futuro identificamos dos líneas de investigación, una primera relacionada al impacto de nuestros resultados para el tratamiento de la DMT2 y otras enfermedades crónicas, y una segunda orientada al modelamiento y cuantificación de colaboración, validando la metodología propuesta en otros dominios.Diabetes Mellitus Tipo 2 (DMT2) es una enfermedad crónica multisistémica que afecta a alrededor de 415 millones de personas en el mundo, y se espera que aumente a 642 millones al 2040. En Chile, la DMT2 afecta a entre un 10 y 12% de la población adulta, y solo un 36% de ella mantiene un correcto control metabólico. La diabetes no controlada correctamente puede provocar complicaciones que impactan la calidad de vida y aumentan el riesgo de muerte del paciente, como complicaciones cardiovasculares, retinopatía diabética, neuropatía periférica y falla renal, entre otras. Como enfermedad multisistémica, la DMT2 requiere un tratamiento colaborativo y multidisciplinario. Esta forma de tratamiento ha mostrado mejores resultados clínicos como la hemoglobina glicosilada (HbA1c), presión arterial y colesterol, y menor costo de hospitalización y tasa de readmisión en caso de complicaciones. A pesar de esto, pocos estudios asocian cuantitativamente qué formas de colaboración tienen mayor impacto en estos resultados. Por otra parte, la continuidad del cuidado (COC), entendida como la medida en que la atención médica se recibe como una sucesión coordinada e ininterrumpida de eventos de acuerdo a las necesidades clínicas de los pacientes, ha sido también asociada con mejores resultados clínicos en DMT2. Aun cuando la colaboración multidisciplinaria y COC han mostrado ser cruciales en el tratamiento de la DMT2, algunos aspectos no han sido profundamente estudiados, como cuáles actividades colaborativas tienen mayor impacto en los resultados, si existen patrones de colaboración relacionados con resultados clínicos, y si la continuidad del equipo multidisciplinario de cuidado, es también relevante para la evolución del paciente. A partir de estas preguntas formulamos tres hipótesis: H1) Existen distintos patrones de colaboración en el tratamiento de distintos tipos de pacientes; H2) Es posible identificar dichos patrones mediante el análisis de datos; y H3) Existen diferencias significativas entre los resultados clínicos de pacientes tratados con distintos patrones de colaboración. Así, objetivo general de la tesis fue proponer una metodología basada en análisis de datos, para medir la colaboración y continuidad de los equipos multidisciplinarios en el tratamiento de DMT2, identificando patrones y analizando su relación con los resultados clínicos. Para cumplir con este objetivo, desarrollamos una revisión sistemática de literatura sobre colaboración multidisciplinaria en atención primaria, que nos permitió clasificar la colaboración por disciplinas involucradas en el tratamiento, como también por actividades colaborativas utilizadas. Esta clasificación fue aplicada a nuestro set de datos, encontrando que la tipología identificada en la literatura era válida también en nuestro contexto. Para medir la colaboración e identificar patrones, utilizamos datos de registros clínicos electrónicos con dos enfoques metodológicos diferentes: Minería de Procesos (MP) y Análisis de Redes Sociales (ARS). Utilizando MP, encontramos 7 patrones de colaboración con diferente estructura de derivación de pacientes entre las disciplinas involucradas en el tratamiento. Un análisis estadístico mostró asociación entre una participación más equilibrada de las disciplinas y una mejor evolución de los pacientes. Usando ARS, propusimos una metodología de modelamiento de la colaboración multidisciplinaria bajo el concepto de “continuidad del equipo de cuidado”. A diferencia de estudios previos, este modelo consideró los cambios en los equipos a lo largo del tiempo. Esta metodología permitió identificar asociación entre la topología de las redes y los resultados clínicos. Con este trabajo se validaron las tres hipótesis planteadas. Nuestros resultados son prometedores, en cuanto fuimos capaces de medir cuantitativamente la colaboración con un enfoque basado en datos. En el ámbito médico, esta metodología nos da herramientas para evaluar equipos y comparar objetivamente su colaboración en relación con la evolución de los pacientes, y puede ser aplicada a otras enfermedades crónicas que requieran un tratamiento similar. Esta metodología puede ser también aplicada a otros campos como desarrollo de software, aprendizaje colaborativo soportado por computadores o procesos de negocios de distinta naturaleza. Como trabajo futuro identificamos dos líneas de investigación, una primera relacionada al impacto de nuestros resultados para el tratamiento de la DMT2 y otras enfermedades crónicas, y una segunda orientada al modelamiento y cuantificación de colaboración, validando la metodología propuesta en otros dominios.
- ItemMultidisciplinary collaboration in primary care : a systematic review(2018) Saint-Pierre Cortés, Cecilia; Herskovic, Valeria; Sepúlveda Fernández, Marcos Ernesto
- ItemMultidisciplinary Collaboration in the Treatment of Patients With Type 2 Diabetes in Primary Care : Analysis Using Process Mining(2018) Conca, T.; Saint-Pierre Cortés, Cecilia; Herskovic, Valeria; Sepúlveda Fernández, Marcos Ernesto; Capurro, Daniel; Prieto Ugarte, Florencia; Fernandez Llatas, C.
- ItemPALIA-ER: Bringing question-driven process mining closer to the emergency room(2017) Rojas, Eric; Fernández-Llatas, Carlos; Traver, Vicente; Muñoz-Gama, Vicente; Sepúlveda, Marcos; Herskovic, Valeria; Capurro, DanielThis paper presents PALIA-ER, a web-based tool for question-driven process mining in Emergency Room. PALIA-ER uses Palia discovery algorithm and includes model simplification and filtering features specially domain-specific for ER. Most PALIA-ER functionalities can be easily applied to other interdisciplinary contexts such as other healthcare units, education, or logistics.
- ItemPerceptions on technology for volunteer respite care for bedridden elders in Chile(2018) Abarca González, Esmeralda; Campos Romero, Solange; Herskovic, Valeria; Fuentes Toro, Carolina