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I Congreso Salud, Desastres y Desarrollo Sostenible: libro congreso
(2022) Azcárate Camio, Cristina; Cildoz Esquíroz, Marta; Frías Paredes, Laura; Ibarra, Amaia; Galbete Jiménez, Arkaitz; García de Vicuña Bilbao, Daniel; Gastón Romeo, Martín; Moler Cuiral, José Antonio; Mallor Giménez, Fermín; Jean Louis, Clint; Institute of Smart Cities - ISC
El congreso se plantea como un foro de encuentro de investigadores del área de Investigación Operativa con interés en aplicaciones a la salud, los desastres y el desarrollo sostenible, y los profesionales de la toma de decisiones concernientes a los ámbitos anteriores. Este encuentro promueve el intercambio de conocimiento y experiencias entre Universidad y Servicios de Salud para afrontar retos asociados al acceso de la población a unos servicios de salud de calidad y a la gestión del riesgo creciente de desastres naturales o provocados por el ser humano. El envejecimiento de la población y el desarrollo tecnológico plantean nuevos entornos para la provisión de los servicios de salud, en los que su correcta planificación y gestión debe contribuir a garantizar su eficiencia y sostenibilidad. El creciente impacto en términos de vidas humanas y daños económicos causados por desastres naturales y no naturales, como incendios, inundaciones, terremotos, fugas industriales, pandemias, etc. precisa de su comprensión para desarrollar estrategias de prevención y elaborar planes efectivos de respuesta.
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Early detection of new pandemic waves: control chart and a new surveillance index
(Public Library of Science, 2024) Cildoz Esquíroz, Marta; Gastón Romeo, Martín; Frías Paredes, Laura; García de Vicuña Bilbao, Daniel; Azcárate Camio, Cristina; Mallor Giménez, Fermín; Institute of Smart Cities - ISC
The COVID-19 pandemic highlights the pressing need for constant surveillance, updating of the response plan in post-peak periods and readiness for the possibility of new waves of the pandemic. A short initial period of steady rise in the number of new cases is sometimes followed by one of exponential growth. Systematic public health surveillance of the pandemic should signal an alert in the event of change in epidemic activity within the community to inform public health policy makers of the need to control a potential outbreak. The goal of this study is to improve infectious disease surveillance by complementing standardized metrics with a new surveillance metric to overcome some of their difficulties in capturing the changing dynamics of the pandemic. At statistically-founded threshold values, the new measure will trigger alert signals giving early warning of the onset of a new pandemic wave. We define a new index, the weighted cumulative incidence index, based on the daily new-case count. We model the infection spread rate at two levels, inside and outside homes, which explains the overdispersion observed in the data. The seasonal component of real data, due to the public surveillance system, is incorporated into the statistical analysis. Probabilistic analysis enables the construction of a Control Chart for monitoring index variability and setting automatic alert thresholds for new pandemic waves. Both the new index and the control chart have been implemented with the aid of a computational tool developed in R, and used daily by the Navarre Government (Spain) for virus propagation surveillance during post-peak periods. Automated monitoring generates daily reports showing the areas whose control charts issue an alert. The new index reacts sooner to data trend changes preluding new pandemic waves, than the standard surveillance index based on the 14-day notification rate of reported COVID-19 cases per 100,000 population.
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Operations research helps public health services managers planning resources in the COVID-19 crisis
(Sociedad de Estadística e Investigación Operativa, 2020) García de Vicuña Bilbao, Daniel; Cildoz Esquíroz, Marta; Gastón Romeo, Martín; Azcárate Camio, Cristina; Mallor Giménez, Fermín; Esparza, Laida; Estatistika, Informatika eta Matematika; Institute of Smart Cities - ISC; Estadística, Informática y Matemáticas
This article presents the usefulness of operational research models tosupport the decision-making in management problems on the COVID-19 pandemic. The work describes a discrete event simulation model combined with population growth models, which has been used to provide daily predictions of the needs of ward and intensive care unit beds during the COVID-19 outbreak in the Autonomous Community of Navarre, in Spain. This work also discusses the use of the simulation model in non-acutephases of the pandemic to support decision-making during the return to the normal operation of health services or as a resource management learning tool for health logistic planners.
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Cálculo de la distribución del tiempo de vida de componentes mediante autopsia en sistemas binarios aditivos, serie-paralelo y paralelo-serie
(Universitat Politècnica de Catalunya, 1997) Mallor Giménez, Fermín; Azcárate Camio, Cristina; Pérez Prados, Antonio; Estadística e Investigación Operativa; Estatistika eta Ikerketa Operatiboa
En este artículo se estudia el problema de determinar la función de distribución del tiempo de vida de las componentes de un sistema binario, a partir del conocimiento de las leyes que rigen el funcionamiento del sistema y del conjunto de componentes que causa su fallo (obtenida mediante autopsia del sistema en el momento de su deterioro). Se presentan los resultados de Meilijson (1981) y Nowik (1990) que proponen un sistema de ecuaciones impíıcito para obtener estas distribuciones. Sin embargo, se observa que este sistema es de muy difícil resolución práctica, por lo que nosotros consideramos un método cuya utilización es más restringida pero más sencilla, y estudiamos su aplicación a sistemas binarios aditivos, serie-paralelo y paralelo-serie.
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The problem of the last bed: contextualization and a new simulation framework for analyzing physician decisions
(Elsevier, 2019) Azcárate Camio, Cristina; Esparza, Laida; Mallor Giménez, Fermín; Estadística, Informática y Matemáticas; Estatistika, Informatika eta Matematika
Faced with a full Intensive Care Unit (ICU), physicians need to decide between turning away a new patient in need of critical care and creating a vacancy by prematurely discharging a current occupant. This dilemma is widely discussed in the medical literature, where the influencing factors are identified, the patient discharge process described and the patient health consequences analyzed. Nevertheless, the existing mathematical models of ICU management practices overlook many of the factors considered by physicians in real-world triage decisions. This paper offers a review of the medical and mathematical literature on patient discharge decisions, and a proposal for a new simulation framework to enable more realistic mathematical modeling of the real-world patient discharge process. Our model includes a) the times at which discharge decisions are made and setup times for patient transfer from the ICU to a general ward and preparation of an ICU bed for an incoming patient, in order to capture the impossibility of an immediate switch of patients; b) advance notice of the number of patients due to arrive from elective surgery requiring intensive postoperative care and potentially triggering the need for early discharges to avoid surgery cancelations; and c) patient health status (to reflect the dependency of physicians’ discharge decisions on health indicators) by modeling length of stay with a phase-type distribution in which a medical meaning is assigned to each state. A simulation-based optimization method is also proposed as a means to obtain optimal discharge decisions as a function of the health status of current patients, the bed occupancy level and the number of planned arrivals from elective surgery over the following days. Optimal decisions should strike a balance between patient rejection and LoS reduction. This new simulation framework generates an optimal discharge policy, which closely resembles real decision-making under a cautious discharge policy, where the frequency of early discharge increases with the ICU occupancy level. This is a contrast with previous simulation models, which consider only the triage of the last bed, disregarding the pressures on physicians faced with high bed occupancy levels.
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Modelado de la atención en consulta externa en un hospital público: una herramienta de gestión
(Pontificia Universidad Javeriana (Colombia), 2014) Gáfaro Rojas, Aurora Inés; Mallor Giménez, Fermín; Azcárate Camio, Cristina; Estadística e Investigación Operativa; Estatistika eta Ikerketa Operatiboa
Problema: aunque se dispone de herramientas que pueden apoyar la planificación de las actividades asistenciales, hasta el momento no existe una distribución de los servicios de atención en salud cuya estructura orgánica obtenga resultados óptimos, es decir, que garantice un flujo normal de pacientes sin generar colas excesiva, con tiempos de espera adecuados, disponibilidad apropiada de personal y directrices estratégicas de programas concretos, centrados en la concepción y organización de actividades de acuerdo con la demanda de la población atendida. Objetivo: describir y aplicar una herramienta para modelar el proceso de llegadas de pacientes en un hospital colombiano, encaminado al mejoramiento de la gestión organizacional. Método: este estudio corresponde a una investigación operativa que aplica un modelo de simulación. Resultado: se generó un modelo matemático útil en otros contextos similares para la generación de llegadas o análisis de la afluencia de pacientes.