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4,27% respectivamente.
Conclusiones:
el rendimiento predictivo del sistema propuesto evidencia que
la metodología expuesta es válida para ser usada como una herramienta de gestión de la demanda de
consultas de urgencia en el Servicio de Salud Chiloé, considerando que la proyección de este modelo
augura cada vez mayor certeza en sus períodos de pronóstico en la medida que se vaya incorporando la
demanda de nuevos períodos lo que potenciará su uso como herramienta para la planificación y gestión.
Palabras clave
: Consultas de urgencia; urgencias respiratorias; pronóstico, SARIMA; series de
tiempo.
Introducción
Una consulta de urgencia puede definirse
como una situación clínica que precisa de una
atención sanitaria inmediata, por lo que el resul-
tado final para la salud del paciente depende, no
sólo de la naturaleza del servicio sanitario ofre-
cido, sino también y en gran medida, de la cele-
ridad con que se preste tal servicio
1
.
El aumento
desmesurado de la demanda en los servicios de
urgencias tiene consecuencias negativas para el
centro en forma de falta de espacio físico, sobre-
carga de los servicios de laboratorio y radiología
y de los profesionales del hospital, alargamiento
de la lista de espera de ingresos programados y
pérdidas en productividad por las dificultades
para programar el trabajo y sobre todo, se pueden
producir demoras en la asistencia a pacientes que
sufren situaciones de riesgo vital
2
.
La demanda
de atención a los UEH (Unidades de Emergencia
Hospitalaria) para atender situaciones que no sa-
tisfacen criterios de urgentes, genera una presión
innecesaria sobre una oferta limitada y reduce
la calidad del servicio. Por esto, en los países
desarrollados se han puesto en práctica una serie
de medidas que intenten reorientar las consultas
inapropiadas a UEH hacia su lugar correcto en
el sistema sanitario, tratándose, sin embargo, de
un problema persistente de difícil solución
3
. De
hecho, el análisis de las actuaciones emprendidas
con este fin, muestran escaso éxito en cuanto a
frenar la demanda inapropiada, sugiriendo, por
tanto, que las políticas sobre urgencias hospitala-
rias se orienten más bien a reorganizar los UEH
para que su oferta se ajuste mejor a la demanda
real
4
. Sin embargo, las variaciones estacionales
asociadas a este tipo de consulta, un factor gra-
vitante en el volumen de ellas, no ha recibido la
atención debida en el campo de la investigación
en economía de la salud
5
.
En general, las accio-
nes de corto plazo en determinadas decisiones
médicas son características importantes para
que los gestores en este ámbito puedan tomar
decisiones acertadas. Por esta razón, el análisis
de la influencia del patrón estacional presente en
series sanitarias, de frecuente observación es una
tarea relevante para una mejor comprensión del
fenómeno. En el caso específico de los servicios
de urgencias, el resultado final de la asistencia
sanitaria puede depender, en gran medida, de
la rapidez con que el paciente sea atendido y,
no obstante la alta incertidumbre de este tipo
de demanda, el conocimiento preciso de sus va-
riaciones a lo largo del año, de la semana o del
día, resulta extremadamente útil para ofrecer un
servicio con garantías de éxito
6
.
En el caso de los servicios hospitalarios la ca-
pacidad disponible de atención se ve determinada
por las instalaciones físicas (boxes de atención), y
recursos humanos (técnicos paramédicos y enfer-
meras), que realizan diagnósticos y tratamientos.
Esta capacidad se debe planificar para garantizar
un buen nivel de servicio brindado y, a su vez,
optimizar el uso de los recursos
7
. Por esto, el
problema medular del investigador que trabaja
con datos en una serie temporal es el de estable-
cer el
proceso generador de datos
que ha dado
lugar a la serie temporal real objeto de estudio.
Ese proceso generador de datos ha de estar pro-
vocado por un mecanismo que debe responder a
supuestos substantivos sobre la forma que se han
producido los datos. Es decir, una buena teoría
ha de explicar los datos (comprobada mediante el
modelo estadístico adecuado) y no debe dejarse a
un modelo estadístico (por sí solo) que substituya
a la teoría
8
.
El objetivo de esta comunicación es
evaluar el rendimiento de un sistema predicti-
vo, basado en el modelo estadístico SARIMA
9
(Modelo Autorregresivo Integrado de Medias
Móviles, con Componente Estacional), aplicado
a la demanda real de Consultas de Urgencia Total
y Respiratorias, medida en términos del número
de visitas registradas semanalmente, para el
consolidado de los cinco hospitales de la Red del
Servicio de Salud Chiloé.
Materiales y Métodos
El Servicio de Salud Chiloé, atiende a una
red compuesta por 5 hospitales: un Hospital de
Alta Complejidad (tipo 2) en Castro, que es el
Hospital Base, un Hospital de Mediana Com-
plejidad (tipo 3) en Ancud, que realiza algunas
acciones de Hospital de Alta Complejidad, como
C. Cárdenas M. et al.
Rev Chil Enf Respir 2014; 30: 133-141