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Estudio comparativo de los servicios de mantenimiento utilizando tecnicas de mineria de datos.

A comparative study of maintenance services using the data-mining technique

La ingenieria clinica es una de las ramas de la ingenieria biomedica, segun el Colegio Americano de Ingenieria Clinica (por sus siglas en ingles ACCE), el ingeniero clinico es un especialista que "...apoya y contribuye a mejorar la calidad del servicio de salud que se brinda a los pacientes a traves de la aplicacion de competencias adquiridas, relacionadas con el campo de la ingenieria y la gestion de la tecnologia ..." (1).

Uno de los procesos asociados a la gestion de tecnologia es la gestion de los contratos de servicios de mantenimiento u "outsourcing. El outsourcing es una estrategia empresarial por medio de la cual una organizacion delega formalmente funciones misionales y no misionales a un tercero (2).

Algunos trabajos han reportado que la contratacion de los servicios de mantenimiento en las instituciones de salud oscila entre un 15 y un 20 % del total del inventario de equipos (3-5). Tambien se ha reportado que se pueden reducir los gastos que implican los contratos de servicios de mantenimiento hasta en un 20 % gracias a un adecuado control y seguimiento del desempeno de los proveedores de estos servicios. (6). Las variables mas usadas para medir y evaluar la calidad del servicio de mantenimiento, ya sea tercerizado o no son: la disponibilidad, numero de reparaciones adicionales por ano, duracion de cada intervencion (DR), tiempos de respuesta (RT), reparaciones realizadas correctamente la primera vez y reparaciones hechas en el tiempo recomendado, tiempos de cambio de estado (TAT) y tiempos perdidos (TP) (7).

El problema de la evaluacion y control de las actividades de mantenimiento mediante el calculo de los indicadores tecnico-economicos por metodos sistematicos y universales se observa que aun no se ha abordado con suficiente profundidad en la literatura. En el caso especifico de Colombia, se ha reportado que "... En Colombia no se han realizado profundos estudios sobre este tema, las unicas indagaciones que se han hecho se refieren en alguna medida a la importancia que esta estrategia tiene entre las Instituciones Prestadoras de Servicios de Salud en Colombia...."(2)

Un analisis bibliografico realizado constato esta falencia. Los trabajos encontrados tratan de aplicar la Teoria de Atributos Multiples (por sus siglas en ingles MAUT) para resolver el problema anteriormente planteado (8-11).

Otros autores han aplicado metodos mas universales para intentar resolver el problema de la evaluacion del desempeno de los proveedores de servicio. Se ha encontrado que se han usado metodos de inteligencia artificial para este proposito (13), especificamente Logica Difusa (14).

Este trabajo intenta llenar el vacio que existe en los metodos de evaluacion de la calidad de los proveedores de servicio de mantenimiento (outsourcing o tercerizacion de los servicios de mantenimiento). Este se realizara mediante la creacion de un nuevo indicador numerico usando metodos y herramientas sistematicas (las tecnicas de regresion lineal multiple).

El metodo de construccion del indicador garantiza que el modelo sea transferible y aplicable a todas las instituciones de salud en las cuales se desee implementar dicho indicador.

La investigacion tiene como objetivo principal:

* Obtener un nuevo indicador numerico que permita medir o caracterizar el desempeno de los proveedores de servicio de mantenimiento a las instituciones de salud que tienen servicios tercerizados y las que no lo tienen.

* Realizar un estudio del comportamiento de la relacion entre el indicador productividad del servicio de salud y la disponibilidad.

Las preguntas de investigacion son:

?Como se relacionan las variables: tiempos perdidos(TP), tiempo de respuesta (TR), la duracion de las intervenciones de mantenimiento (DR) con el tiempo de cambio de estado del equipamiento (TAT) para equipos que son atendidos por medio de contratos de servicios de mantenimiento y los que no.

?Cual es el comportamiento de la productividad del servicio de salud en funcion del indicador TAT?

MATERIALES Y METODOS

La metodologia llevada a cabo para la realizacion fue la siguiente.

El estudio se realizo en dos unidades renales pertenecientes a la Fundacion Renal, con sede en la ciudad de Bogota. Esta entidad ofrece servicios de dialisis peritoneal y nefrologia, entre otros, en varios hospitales del pais, con un volumen de secciones de dialisis del orden de las 6 556. Esta entidad arrendo los espacios ubicados en cada institucion de salud para ofrecer los servicios de dialisis. Una unidad renal esta ubicada en el Hospital Confamiliar (50 camas) en la ciudad de Cartagena; y la otra en la Clinica el Parque (60 camas) en la Ciudad de Armenia. Ambas son instituciones de tercer nivel. Cada servicio renal posee 16 unidades o modulos para la atencion a pacientes y 92 equipos en el inventario, cuyo valor es de $ 1 221 857 358 (US $ 581 836 aproximadamente) y $ 1 148 336 255 (US $ 546 826 aproximadamente) para el caso de Armenia y Cartagena respectivamente. La unica diferencia entre ambas es el tipo de servicio de mantenimiento; en una el servicio es tercerizado mientras que en la otra es propio, en adelante denotadas como "P" (unidad renal en Cartagena) y "T" (unidad renal en Armenia) respectivamente.

Para demostrar las similitudes entre las instituciones de salud en terminos de equipamiento se realizo un levantamiento del inventario de los equipos medicos y no medicos. Mostrandose los resultados en tablas comparativas (Tabla 1).

Se recolectaron las ordenes de trabajo producto del mantenimiento realizado durante un periodo de 6 meses y se calcularon los indicadores de calidad del servicio de mantenimiento: TR, DR, TP y TAT para cada orden de trabajo.

Se construyo un predictor para la variable TAT (variable dependiente) en funcion de las variables TR, DR, y TP (variables independientes), para cada tipo de servicio de mantenimiento.

Se estudio el comportamiento de la productividad del servicio de salud en funcion del indicador TAT calculado con el predictor para cada tipo de servicio de mantenimiento.

RESULTADOS

La Tabla 1 muestra los resultados obtenidos producto del levantamiento del inventario. De estas se pueden encontrar los siguientes patrones:

El equipamiento instalado en la institucion con servicio de mantenimiento tercerizado es mas "longevo" que el que tiene servicio propio. Siendo como promedio la razon TE/VU en el primero de 1,034; mientras que en el segundo es de 0,79 (ver Columna 3 y 7 Tabla 1)

Los equipos de terapia, o sea los involucrados en el tratamiento de dialisis y los de apoyo a estas maquinas (Equipos de Osmosis Inversa), para ambas instituciones consumen el 61,8 % en una caso y el 59,1 % en el otro caso de valor total de inventario (columnas 5 y 9 de la Tabla 1). Observe la similitud de los valores, siendo la diferencia entre uno y otro caso de solo un 2,7 %

Un segundo resultado importante que arroja este estudio fue la construccion de un predictor utilizando un metodo de correlacion lineal multiple para el indicador TAT para cada tipo de servicio de mantenimiento en las instituciones bajo estudio. La herramienta empleada para la construccion de este fue WEKA[R], en su version 3.4.7 (14). El predictor fue construido empleando el algoritmo SMOREG (15). El predictor tiene la forma que se expresada en la Ecuacion 1. En la Tabla 2 se muestran los valores de los coeficientes de cada una de las variables que estan presentes en los predictores para cada tipo de servicio en cuestion.

TAT = [b.sub.0] + [b.sub.1] * TR + [b.sub.2] * DR + [b.sub.3] * TP (1)

Donde:

[b.sub.0], [b.sub.1]. [b.sub.2] y [b.sub.3]: son coeficientes de regresion

TR: es el tiempo de respuesta en horas (4-5)

DR: duracion real de la intervencion de mantenimiento en horas (4-5)

TP: tiempos perdidos en horas (4-5)

TAT: tiempo de cambio de estado en horas (4-5)

Con los coeficientes del predictor y los valores de las variables independientes, se calcula el TAT y la disponibilidad para el periodo analizado. El numero de horas de operacion teoricas de cada equipo se calcula estimando la cantidad de tratamientos a realizar multiplicado por la duracion promedio de cada tratamiento o procedimiento medico.

La Figura 1 parte a) y b) muestra el comportamiento de la disponibilidad del equipamiento en funcion de la productividad del servicio medico. Denotandose una tendencia correlacional positiva para ambos casos. El calculo arrojo un coeficiente de correlacion de 0,81, un [R.sup.2] ajustado de 0,7 y un error tipico de 0,004 para la institucion que posee servicios de mantenimiento contratados con entidad externa. Para el caso de la otra institucion, el coeficiente de correlacion fue de 0,8, un [R.sup.2] ajustado de 0,5 y un error tipico de 0,002.

La calidad del servicio de mantenimiento ofrecido por la entidad que posee su propio personal contratado fue de mejor calidad que la entidad que posee sus servicios tercerizados. El indicador TAT es como promedio de 2,9 horas para la entidad con servicios de mantenimiento propios, mientras que para la otra entidad este valor de es 3,4 horas, o sea 1,2 veces mejor. Lo mismo ocurre para el caso del indicador TP y DR de las intervenciones. Siendo el TP y DR 2,9 y 1,1 veces mejor para el caso de la institucion que posee servicios de mantenimiento propios.

[FIGURA 1 OMITIR]

DISCUSION

La determinacion del predictor en si mismo permite determinar dos cosas; por una lado calcular los valores de TAT y llegar a predecir o anticipar el comportamiento futuro de este indicador para cada tipo de servicio; y por el otro permite determinar a traves de los coeficientes ([b.sub.1], [b.sub.2] y [b.sub.3]) cuales son las variables que mas dependen fuertemente del valor final del indicador TAT para cada uno de los casos estudiados. De esta manera se puede ver que:

* Para la institucion que tiene los servicios de mantenimiento contratados o tercerizados, el factor o variable que mas influye en el valor del indicador TAT es la variable TP, o sea, el tiempo perdido. Esto implica que el proveedor de servicios a pesar de tener tiempos de respuestas y de reparacion aceptables (coeficientes de +0,1 para las variables DR y TR), pierde mucho tiempo en la logistica de la ejecucion de los trabajos, ya sea por una mala gestion de piezas de repuestos o por otras causas indeterminadas. Este resultado es preocupante por cuanto se pierde el 46 % del tiempo en actividades improductivas.

* En cambio, para el caso de la institucion que tiene los servicios de mantenimiento propios, existe un mayor equilibrio en las variables que influyen en el indicador de TAT. Se tiene un coeficiente de +0.3 para DR y TR y + 0,6 para TP. Estos coeficientes permiten llegar a la conclusion de que el valor de TAT tiene una dependencia mas fuerte en las variables DR y TR, o sea los tiempos para reparar y para llegar al lugar de la reparacion, pero se pierde mucho menos tiempo en terminar los trabajos en comparacion con la otra institucion.

La correlacion entre de la productividad versus la disponibilidad obtenida resulto ser mejor para el caso de la entidad que posee los servicios de mantenimiento contratados (0,8 versus 0,7). Sin embargo, la dependencia entre la disponibilidad del equipamiento y la productividad del servicio resulto ser mas fuerte para el caso de la entidad que posee los servicios propios.

Hay factores de indole asistencial afectan a la productividad del servicio. Estos son los casos de ausencia del personal asistencial, falta de insumos, interrupcion electricas, de agua, etc. Este resultado ha sido obtenido de esta manera gracias a que estas causas de interrupcion del servicio han sido descartadas en el estudio que se ha efectuado.

La investigacion presenta limitaciones como por ejemplo, realizar nuevos calculos del predictor con otros algoritmos implementados en la herramienta WEKA con el objetivo de determinar mejores niveles de exactitud. Otra limitacion importante fue la no disponibilidad de informacion de los equipos, debido a la ausencia de registros historicos de datos de los mismos.

De las conclusiones de este trabajo se puede plantear que:

* Se evidencia que la calidad del servicio de mantenimiento ofrecido por la entidad que posee su propio personal contratado es de mejor calidad que la entidad que posee sus servicios tercerizados.

* El indicador TAT es como promedio de 2,9 horas para la entidad con servicios de mantenimiento propios, mientras que para la otra entidad este valor de es 3,4 horas, o sea 1,2 veces mejor.

* El comportamiento de la productividad del servicio versus la disponibilidad resulto ser de tipo positiva lineal. O sea, a mejor disponibilidad mejor productividad del servicio

Agradecimientos. A COLCIENCIAS por financiar el proyecto en la Convocatoria: 459/08, Proyectos investigacion prioritaria en salud. A la Fundacion Renal con sus unidades renales de las ciudades de Armenia y Cartagena por su apoyo y colaboracion en la obtencion de los datos necesarios para la realizacion de esta investigacion.

REFERENCIAS

(1.) American College of Clinical Engineering [internet]. Disponible en: http://www.accenet.org/ default.asp?page=publications&section=presentations. Consultado Diciembre del 2008.

(2.) Ministerio de la Proteccion Social. Modelo de Evaluacion y Gestion del Equipamiento Biomedico [internet]. Disponible en: http://www.minproteccionsocial.gov.co/VBeContent/Library/documents/ DocNewsNo14710DocumentNo5095.pdf. Consultado diciembre de 2008.

(3.) Cohen T. Benchmark indicators for medical equipment repair and maintenance. Biomedical instrumentation and Technology, 1995; 29(4):308-320.

(4.) Cohen T. Benchmark indicators for medical equipment repair and maintenance: Parts I. Biomedical instrumentation and Technology. 1995; 29(5):136-144.

(5.) Cohen T. Validating medical equipment repairs and maintenance metrics: Parts ii. Biomedical instrumentation and Technology. 1998; 32(2):136-144.

(6.) ECRI. in House servicing of X-ray and CT Equipment, Health Technology Management. 1993: Volume Winter: 34-45.

(7.) ECRI. Health Technology. Types of services their advantages and disadvantages, Special report on managing service contract, 1989; 3(4):39-21.

(8.) Almeida AT. Repair Contract Decision Model Through Additive Utility Function. Journal of Quality in maintenance in engineering, 2001;7(1): 42-48.

(9.) Page FH. Dominant strategy mechanisms for contract auctions with risk aversion and moral hazard. Journal: Game Theory, 1985; 23(1): 25-42.

(10.) Teixeira A. Repair contract decision model through additive utility function. Journal of Quality in Maintenance Engineering, 2001; 7(2):42-48.

(11.) Anderson TJ. Evaluating medical equipment service option. instrumentation and Technology. 1989; 33(3):195-198.

(12.) James JP. Equipment Management Risk Rating System Based on Engineering Endpoints. Biomedical instrumentation and Technology, 1999; 7(2): 115-120.

(13.) Cruz AM, Denis ER. A fuzzy inference system to evaluate contract service provider performance. Biomed instrum Technol. 2005; 39(4):320-5.

(14.) Waikato University [internet]. Disponible en: http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka. Consultado Diciembre de 2008.

(15.) Alex J. Smola, Bernhard S. A Tutorial on Support Vector Regression. NeuroCOLT2 Technical Report Series - NC2-TR-1998-030, S.K. [internet]. Disponivle en http://eprints.pascal-network.org/ archive/00002057/01/SmoSch03b.pdf. Consultado Diciembre de 2008.

(16.) Mosquera CG. Disponibilidad y confiabilidad de sistemas industriales. 3ra Edicion, Valencia: Venezuela; 1995.

Antonio M. Cruz [1], Wilmer A. Aguilera-Huertas [2] y Dario A. Dias-Mora [2]

[1] Escuela de Medicina, Universidad del Rosario. Bogota D.C., Colombia. Antonio.cruz43.@urosario.edu.co

[2] Universidad Manuela Beltran. Bogota. D. C, Colombia.

Recibido 7 Enero 2009/Enviado para Modificacion 9 Julio 2009/Aceptado 14 Julio 2009
Tabla 1. Caracterizacion general del inventario
del inventario en las instituciones bajo estudio

                           Servicio tipo "T"

                                                      % del
Tipos de *          #                   Valor         valor
Equipos           Equipo   TE/VU     inventario     Inventario

Terapia             18      0,8      664 500 000       54,4
Monitoreo           7       0,83     89 008 484        7,3
Diagnostico         15      1,44     33 900 000        2,8
Otros medicos       29      1.04     184 446000        15,1
Equipos de          16      1,07     89 992 761        7,4
Osmosis Inversa
No medicos          7       1,03     160010 113         13
Total               92              1 221 857 358     100,0

                           Servicio tipo "P"

                                                      % del
Tipos de *          #                   Valor         valor
Equipos           Equipo   TE/VU     inventario     Inventario

Terapia             17      0,7      586 200 000        51
Monitoreo           5       1,2      22 015 958         2
Diagnostico         13      0,7      15 260 000        1,3
Otros medicos       25      0,8      227 351 738       19,8
Equipos de          14      0,4      92 405 672         8
Osmosis Inversa
No medicos          18      0,8      205 102 887       17,9
Total               92              1 148 336 255     100,0

* Terapia: Maquinas de hemodialisis, desfibriladores,
succionadores; Equipos de Osmosis e instalacion de apoyo a las
maquinas de dialisis: Filtros de varios tipos y sistema de
osmosis; Monitoreo: Monitores de ECG, Tensiometros; Diagnostico:
Ultrasonido; Otros medicos: Carros de medicamentos, carros de
paro y sillas para dializado, negatoscopio, lamparas de UV; No
medico: Aires acondicionados, elevadores

Tabla 2. Construccion de los predictores TAT para cada uno
de los tipos de servicios en las instituciones de salud

           Servicio tipo T"

Coeficiente    Variables     Valor

[b.sub.0]                   -0.006
[b.sub.1]         TR        +0.1287
[b.sub.2]         DR        +0.1560
[b.sub.3]         TP        +0.9282

Validacion Cruzada
Coeficiente de Correlacion   0,98
Error Absoluto Medio        0,0228
Raiz cuadrada de la media   0,0692
del error
Error Absoluto (%)            0.6
Raiz cuadrada del Error       0,9
Absoluto (%)

           Servicio tipo "P"

Coeficiente    Variables     Valor

[b.sub.0]                   -0.025
[b.sub.1]         TR        +0.3155
[b.sub.2]         DR        +0.3393
[b.sub.3]         TP        +0.5526

Validacion Cruzada
Coeficiente de Correlacion   0,96
Error Absoluto Medio        0,0094
Raiz cuadrada de la media    0,022
del error
Error Absoluto (%)            0,4
Raiz cuadrada del Error      0,62
Absoluto (%)
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Author:Cruz, Antonio M.; Aguilera-Huertas, Wilmer A.; Dias-Mora, Dario A.
Publication:Revista de Salud Publica
Article Type:Report
Date:Aug 1, 2009
Words:3087
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