Resumen

La duración del tiempo de espera se ha convertido en un importante indicador de la eficacia de los servicios médicos y de la calidad de la atención sanitaria. Los largos tiempos de espera de los pacientes afectan inevitablemente a su estado de ánimo y reducen su satisfacción. En el caso de los pacientes que necesitan hospitalización urgente, el retraso en el ingreso suele agravar su estado y poner en peligro su vida. Recopilamos información de pacientes sobre visitas ambulatorias e ingresos hospitalarios en el Departamento de Nefrología de un gran hospital terciario en el oeste de China desde el 1 de enero de 2014 hasta el 31 de diciembre de 2016, y utilizamos métodos de análisis habilitados para big data, incluidos análisis univariados y modelos de regresión lineal multivariados, para explorar los factores que afectan el tiempo de espera. Descubrimos que el sexo (P=0,048), el día de emisión de la tarjeta de admisión (sábado, P=0,028), el periodo aplicado para la admisión (P<0,001) y el intervalo de registro (P<0,001) eran factores que influían positivamente en el tiempo de espera de los pacientes. El tipo de enfermedad (tras trasplante renal, P<0,001), el número de diagnósticos (P=0,037) y el día de emisión de la tarjeta de admisión (domingo, P=0,001) fueron factores negativos. Un modelo de regresión lineal construido a partir de estos datos dio buenos resultados en la identificación de los factores que afectan al tiempo de espera de los pacientes en el Servicio de Nefrología. Estos resultados pueden extenderse a otros departamentos y podrían ser valiosos para mejorar la satisfacción de los pacientes y la calidad del servicio hospitalario mediante la identificación de los factores que afectan al tiempo de espera.

• Materias:Insuficiencia cardíaca Plataforma de servicios Filtro de orden óptimo Características clínicas Osteoporosis
• Subjects:Heart failure Platform services Optimal order filtering Clinical features Osteoporosis
• Palabras claves:pacientes, tiempo de espera, factores, P<0,001, Servicio de Nefrología, tarjeta de admisión, Tiempos de espera prolongados, calidad del servicio hospitalario, gran hospital terciario, modelo de regresión lineal
• Keywords:patients, waiting time, factors, P<0.001, Nephrology Department, admission card, Lengthy waiting times, hospital service quality, large tertiary hospital, linear regression model