Admission planning in health care : stochastic and hierarchical approaches
| dc.contributor.advisor | Vera Andreo, Jorge | |
| dc.contributor.advisor | Pozo, David | |
| dc.contributor.author | Germán, Ana Batista | |
| dc.contributor.other | Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería | |
| dc.date.accessioned | 2021-04-21T13:12:53Z | |
| dc.date.available | 2021-04-21T13:12:53Z | |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.description | Tesis (Doctor in Engineering Sciences)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2020 | |
| dc.description.abstract | El sistema de salud es una industria de servicios que requiere planificación de calidad debido a la relevancia en sus operaciones. En particular, los hospitales públicos enfrentan presión constante para ser eficientes. Un proceso clave que gestiona las operaciones hospitalarias es la planificación de admisiones, que tiene como objetivo garantizar acceso oportuno y uso eficiente de los recursos. Sin embargo, varias fuentes de incertidumbre y limitaciones de recursos desafían el logro de esos objetivos. Además, similar a muchas industrias, las decisiones de largo plazo del hospital se basan en planes agregados que deben cumplirse en el corto plazo, el cual está sujeto a incertidumbre. Dado que no se garantiza coordinación temporal, pueden surgir varias inconsistencias, como tiempos de espera innecesarios, rechazos e incluso muerte prematura de los pacientes. Esta tesis evalúa el problema de consistencia temporal en el problema de planificación de admisiones, el cual está sujeto a incertidumbre y limitado por la capacidad de camas. El problema radica en cómo desarrollar un plan táctico que considere el impacto de las decisiones operativas mientras que garantice su viabilidad. El objetivo principal es modelar y resolver un proceso jerárquico de toma de decisiones que integre los niveles táctico y operativo para mejorar la calidad del servicio y el uso eficiente de los recursos. La investigación contribuye a proporcionar marcos de decisión efectivos para resolver el problema de planificación de admisiones. Consideramos métodos de optimización bajo incertidumbre en múltiples etapas para mejorar la consistencia y coordinación de la planificación. Se desarrolla un enfoque bi-objetivo estocástico en dos etapas para estudiar las decisiones de asignación, considerando incertidumbre de la demanda y disponibilidad de camas y evaluar el trade-off entre la perspectiva del paciente y la del hospital. Dado que el acceso a información es limitado, también se propone un enfoque de optimización robusta distribucional adaptativa para estudiar decisiones de asignación y programación. Se considera información parcial distribucional del tiempo de estadía, modelado a través de una formulación mejorada para restricciones de tipo de tiempo de servicio. El enfoque permite evaluar la relación entre robustez y consistencia. Mediante extensos estudios numéricos y validaciones con datos reales, demostramos que se obtiene una planificación eficiente adoptando un marco de decisión estocástico jerárquico. El marco es capaz de minimizar las inconsistencias implicadas en la planificación de admisión. Se proporcionan lineamientos de gestión para planificación táctica-operativa. | |
| dc.format.extent | xix, 227 páginas | |
| dc.identifier.doi | 10.7764/tesisUC/ING/57914 | |
| dc.identifier.uri | https://doi.org/10.7764/tesisUC/ING/57914 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.uc.cl/handle/11534/57914 | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.nota.acceso | Contenido completo | |
| dc.rights | acceso abierto | |
| dc.subject.ddc | 362.11068 | |
| dc.subject.dewey | Ciencias sociales | es_ES |
| dc.subject.other | Hospitales - Admisión y alta - Modelos matemáticos | es_ES |
| dc.subject.other | Hospitales - Administración - Modelos matemáticos | es_ES |
| dc.title | Admission planning in health care : stochastic and hierarchical approaches | es_ES |
| dc.title.alternative | Planificación de admisión en salud : enfoques estocásticos y jerárquicos | es_ES |
| dc.type | tesis doctoral | |
| sipa.codpersvinculados | 100240 | |
| sipa.codpersvinculados | 237761 | |
| sipa.codpersvinculados | 229817 |