Resumen

La industria sanitaria se encuentra entre los sistemas más afectados en cuanto a la toma de decisiones multiobjetivo, lo que hace que la solución final sea vulnerable a errores; sin embargo, el análisis de decisiones multicriterio (ACCM) surge como una herramienta de apoyo para el proceso de toma de decisiones. Por lo tanto, el presente estudio pretende ofrecer un marco MCDA para evaluar e identificar la influencia potencial de los factores de riesgo socioeconómicos en la mortalidad por enfermedades no transmisibles. Adoptamos un enfoque subjetivo basado en el análisis SWARA (Step-wise Weight Assessment Ratio Analysis) y COPRAS (COmplex PRoportional Assessment) para calcular las ponderaciones de los parámetros y criterios, respectivamente, y clasificarlos en función de su grado de importancia. Los resultados revelan que la mortalidad por ERC se ve potencialmente afectada por las variables de riesgo socioeconómico seleccionadas, seguidas de la CI y el cáncer. La aplicación de técnicas MCDA en el presente estudio ayudará a los profesionales de la salud pública y a los responsables políticos a tomar decisiones sobre la mejor estrategia para reducir la mortalidad por CRD, que contribuye significativamente a aumentar la mortalidad general.

• 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:Mortalidad por ERC, presente estudio, análisis de la razón de valoración ponderada, análisis de decisión multicriterio, mortalidad por enfermedades no transmisibles, profesionales de la salud pública, factores de riesgo socioeconómicos, variables de riesgo socioeconómicas, toma de decisiones.
• Keywords:CRD mortality, present study, wise Weight Assessment Ratio Analysis, COmplex PRoportional Assessment, multicriteria decision analysis, noncommunicable disease mortality, public health practitioners, socioeconomic risk factors, socioeconomic risk variables, making