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Estudio comparativo de los servicios de mantenimiento utilizando técnicas de minería de datos

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dc.creatorCruz, Antonio Mspa
dc.creatorAguilera-Huertas, Wilmer Aspa
dc.creatorDías-Mora, Darío Aspa
dc.date.accessioned2020-06-11T13:21:06Z
dc.date.available2020-06-11T13:21:06Z
dc.date.created2009-08spa
dc.descriptionObjetivos: Comparar la calidad del servicio de mantenimiento de dos entidades de salud. Una posee los servicios de mantenimientos tercerizados y la otra propios. El indicador de calidad bajo estudio es el tiempo de cambio de estado. Estudiar el comportamiento de la productividad del servicio de salud versus la disponibilidad. Materiales y Métodos. Se realizó un levantamiento del inventario de los equipos médicos y no médicos en dos servicios de diálisis ubicados en dos instituciones de salud. Ambas de tercer nivel. Estos poseen características similares en cuanto a las unidades de dializado y equipos médicos. Cada una de ellas posee 16 unidades para la atención a pacientes y 92 equipos médicos. La diferencia consiste en el servicio de mantenimiento; uno es tercerizado mientras que el otro es propio. Se recolectaron las órdenes de trabajo de mantenimiento por un período de 6 meses y se calcularon los indicadores: Tiempo de Respuesta, Duración Real, Tiempos Perdidos y Tiempo de cambio de estado (TAT) para cada orden de trabajo. Se construyó un predictor para la variable TAT (variable dependiente) en función de las otras variables. Resultados. La calidad del servicio de mantenimiento por la entidad que posee su propio personal es mejor que la entidad con servicios tercerizados. El indicador TAT es como promedio de 2,95 horas para la entidad con mantenimiento propio, mientras que para la otra entidad es de 3,4 horas. Conclusiones: El comportamiento de la productividad del servicio versus la disponibilidad resultó ser de tipo positiva lineal.spa
dc.description.abstractObjectives The main goal in this research was comparing two hospitals' maintenance service quality. One of them had a contract service; the other one had an in-house maintenance service. Materials and methods The authors followed the next stages when conducting this research: domain understanding, data characterisation and sample reduction, insight characterisation and building the TAT predictor. Multiple linear regression and clustering techniques were used for improving the efficiency of corrective maintenance tasks in a clinical engineering department (CED). The indicator being studied was turnaround time (TAT). Results The institution having an in-house maintenance service had better quality indicators than the contract maintenance service. Conclusions There was lineal dependence between availability and service productivity.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.1590/s0124-00642009000400016
dc.identifier.urihttps://repository.urosario.edu.co/handle/10336/24725
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Nacional de Colombiaspa
dc.relation.citationEndPage61
dc.relation.citationIssueNo. 4
dc.relation.citationStartPage653
dc.relation.citationTitleRevista de Salud Pública
dc.relation.citationVolumeVol. 11
dc.relation.ispartofRevista de Salud Pública, ISSN: , Vol.11, No.4 (2009-08); pp. 653-61spa
dc.relation.urihttps://scielosp.org/article/ssm/content/raw/?resource_ssm_path=/media/assets/rsap/v11n4/v11n4a16.pdfspa
dc.rights.accesRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)spa
dc.source.instnameinstname:Universidad del Rosariospa
dc.source.reponamereponame:Repositorio Institucional EdocURspa
dc.subjectServicio de mantenimiento e ingeniería en hospitalspa
dc.subjectModelos linealesspa
dc.subjectGerenciaspa
dc.subject.keywordBiomedical Engineeringspa
dc.subject.keywordColombiaspa
dc.subject.keywordData Miningspa
dc.subject.keywordHumansspa
dc.subject.keywordMaintenance and Engineeringspa
dc.subject.keywordHospitalspa
dc.titleEstudio comparativo de los servicios de mantenimiento utilizando técnicas de minería de datosspa
dc.title.TranslatedTitleA comparative study of maintenance services using the data-mining techniqueeng
dc.typearticleeng
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.spaArtículospa
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