Browsing by Author "Saint-Pierre Cortés, Cecilia"

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    Analysis 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
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    Analysis 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
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    Applying Process Mining Techniques to DNS Traces Analysis
    (IEEE, 2014) Bustos-Jiménez, Javier; Saint-Pierre Cortés, Cecilia; Graves, Alavaro
    One of the key technologies on the Internet is the DNS protocol. While many studies have taken a statistical approach, the representation of DNS traces as a graph has not received enough attention. In this position paper we present our work of applying Process Mining (PM) techniques to study DNS traffic. Process Mining has been successfully used to understand processes on the enterprise as part of Business Process Management (BPM) analysis tools and techniques. Applying PM techniques allow us discovering unexpected behaviors in DNS operations such as spam botnet attacks. We show examples of the studies performed by our group and we also present new ideas for future work.
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    Detecting anomalies in DNS protocol traces via Passive Testing and Process Mining
    (IEEE, 2014) Saint-Pierre Cortés, Cecilia; Cifuentes, F; Bustos-Jiménez, J.
    In this article we present our first approach in using Passive Testing (used in protocol and software conformance checking) and Process Mining (used in enterprise workflow analysis) techniques for analyzing DNS operation traces. We propose a process approach for DNS protocol, modeling it as a sequence of structured activities, queries and responses that are executed by actors, in this case clients and servers, with the objective of exchange some valuable information. As an example, we applied our techniques over A Day in Internet Life DNS traces for showing how easily a mail bonnet attack can be discovered. We conclude that with our first approach this techniques have promising future in order to analyze DNS traces, and plan to extend the testing for conformance against the formal definition of DNS presented in the RFC 1035.
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    Multidisciplinary 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 Ingeniería
    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.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.
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    Multidisciplinary collaboration in primary care : a systematic review
    (2018) Saint-Pierre Cortés, Cecilia; Herskovic, Valeria; Sepúlveda Fernández, Marcos Ernesto
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    Multidisciplinary 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.
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    Process Mining for Trust Monitoring
    (IEEE, 2015) López, Jorge; Maag, Stephane; Saint-Pierre Cortés, Cecilia; Bustos, Javier; Cavalli, Ana
    Communicating systems are today composed of a huge number of distributed processes interoperate with diverse kinds of applications, services and actors. It therefore becomes crucial to monitor and manage these trustworthy interactions. For that purpose, passive testing techniques have been used particularly for checking the system conformance w.r.t. Its standard. Among these studies, trust behaviors have been monitored in such systems. However, while several approaches have been designed, most of them monitor trust properties that have been manually designed or provided by common database. In this paper, we propose a novel approach to automatically generate trust properties from the study and analysis of the system through process mining techniques and by comparing with the formal specification of the system under test.
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    Relationship between continuity of care in the multidisciplinary treatment of patients with diabetes and their clinical results
    (2019) Saint-Pierre Cortés, Cecilia; Prieto, F.; Herskovic, Valeria; Sepúlveda Fernández, Marcos Ernesto
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    Team Collaboration Networks and Multidisciplinarity in Diabetes Care: Implications for Patient Outcomes
    (2020) Saint-Pierre Cortés, Cecilia; Prieto Ugarte, Florencia; Herskovic, Valeria; Sepúlveda Fernández, Marcos Ernesto
    Prevalence of type 2 diabetes mellitus (T2DM) has almost doubled in recent decades and commonly presents comorbidities and complications. T2DM is a multisystemic disease, requiring multidisciplinary treatment provided by teams working in a coordinated and collaborative manner. The application of social network analysis techniques in the healthcare domain has allowed researchers to analyze interaction between professionals and their roles inside care teams. We studied whether the structure of care teams, modeled as complex social networks, is associated with patient progression. For this, we illustrate a data-driven methodology and use existing social network analysis metrics and metrics proposed for this research. We analyzed appointment and HbA1c blood test result data from patients treated at three primary health care centers, representing six different practices. Patients with good metabolic control during the analyzed period were treated by teams that were more interactive, collaborative and multidisciplinary, whereas patients with worsening or unstable metabolic control were treated by teams with less collaboration and more continuity breakdowns. Results from the proposed metrics were consistent with the previous literature and reveal relevant aspects of collaboration and multidisciplinarity.