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Document type: Tese
Access type: Acesso Aberto
Title: Aplicação do modelo ARIMA na previsão de atendimentos em pontos de atenção com alta demanda da Rede de Assistência à Saúde do município de Monte Carmelo, MG
Alternate title (s): Application of the ARIMA model in the forecasting of attendances in high demand care points of the Health Care Network of Monte Carmelo, MG
Author: Brito, Franciele Guimarães
First Advisor: Destro Filho, João Batista
First coorientator: Rodrigues, Aurélia Aparecida de Araújo
Second member of the Committee: Rodrigues, Aurélia Aparecida de Araújo
Third member of the Committee: Junqueira, Marcelle Aparecida Barros
Fourth member of the Committee: Martino, Fernando de
Fifth member of the Committee: Rodrigo Varejão, Andreão
Summary: A Rede de Atenção à Saúde no âmbito do Sistema Único de Saúde deve promover a integração sistêmica, de ações e serviços de saúde. A assistência nos serviços de atenção especializados é um fator crítico na rede devido a grande demanda, o que gera longas filas de espera por atendimento. Nesse contexto podemos citar as extensas filas na área da cardiologia, sendo as doenças do aparelho circulatório a primeira causa de morte no Brasil em ambos os sexos. A Rede de Urgência e Emergência também é um importante componente da Rede de Atenção à Saúde e requer a organização de sistemas locais de saúde e articulação entre os diferentes níveis de atenção, para propiciar um atendimento qualificado e resolutivo. Os gerenciamentos destas demandas de atendimento podem ser auxiliados pela observação do comportamento das necessidades da população e aquisição do conhecimento a respeito da provável evolução das séries temporais. O presente trabalho tem como objetivo aplicar o Modelo de Média Móvel Integrado Autorregressivo (ARIMA) na previsão de atendimentos em pontos de atenção secundários com alta demanda da Rede de Assistência à Saúde do município de Monte Carmelo, MG. Foi realizado um estudo retrospectivo através da análise da série temporal dos atendimentos de cardiologia no período de Janeiro/2014 - Março/2019 e dos atendimentos no serviço de Urgência e Emergência, classificados como verde pelo Protocolo de Triagem de Manchester, no período de Janeiro/2014 - Fevereiro/2019. As séries temporais foram analisadas no domínio temporal para a construção de um modelo paramétrico com a finalidade de realizar a previsão de demanda. O processamento de dados foi realizado usando o Software R Versão 3.4. O modelo ARIMA(3,1,1) apresentou um melhor ajuste para a previsão do atendimentos cardiológicos. Em relação aos pacientes classificados como verdes durante o acolhimento pelo Enfermeiro, conforme o Protocolo de Triagem de Manchester, nos atendimentos no serviço de Urgência e Emergência o modelo ARIMA(2,1,1) apresentou um melhor ajuste. Dessa forma, a aplicação dos modelos deve ser vista pelos gestores como uma ferramenta de auxílio às decisões, assim deve subsidiar processos de planejamento, gestão e avaliação de políticas públicas. Contudo, os modelos matemáticos para a previsão de demanda são um instrumento de gestão de cuidados e serviços.
Abstract: The Integrated Delivery Systems within the Unified Health System should promote the systemic integration of actions and health services. Assistance in specialized care services and is a critical factor in the network due to high demand, which generates long waiting times for care. The context possible to cite the extensive queues in the area of cardiology, being diseases of the circulatory system the first cause of death in Brazil in both sexes. The urgency and emergency department is also an important component of the Health Care Network and requires the organization of local health systems and the articulation between the different levels of care to provide qualified and resolutive care. The management of these service demands can be aided by the observation of the behavior of the needs of the population and acquisition of knowledge about the probable evolution of the time series. The objective of this study is to apply the Autoregressive integrated moving average (ARIMA) model to predict care at secondary care points with high demand in the Integrated Delivery Systems of Monte Carmelo, MG. A retrospective study was carried out through the analysis of the time series of the cardiology visits in the period of January/2014 - March/2019 and of Urgency and Emergency department visits classified as green by the Manchester Protocol in the period of January/2014 - February/2019. The time series were analyzed in the temporal domain for the construction of a parametric model with the purpose of performing the forecast of demand. Data processing was performed using Software R Version 3.4. The ARIMA model (3,1,1) presented a better fit for predictiong cardiac care. In relation to the patients classified as green during the reception by the Nurse, according to the Manchester Screening Protocol, in the emergency and emergency room visits, the ARIMA model (2,1,1) presented a better fit. Thus, the application of the models must be seen by the managers as a tool to aid decisions, so it must support processes of planning, management and evaluation of public policies. However, mathematical models for forecasting demand are a tool for managing care and services
Keywords: Séries temporais
Modelo de média móvel integrado autorregressivo
Necessidades e demandas de serviços de saúde
Time series
Autoregressive integrated moving average model
Needs and demands of health services
Engenharia elétrica
Serviços de saúde
Análises de séries temporais
Modelagem de processos
Modelos matemáticos
Area (s) of CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICA
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
Program: Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
Quote: BRITO, Franciele Guimarães de Brito. Aplicação do modelo ARIMA na previsão de atendimentos em pontos de atenção com alta demanda da Rede de Assistência à Saúde do município de Monte Carmelo, MG. 2019. 99 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2019. Disponível em: http://dx.doi.org/10.14393/ufu.te.2019.20
Document identifier: http://dx.doi.org/10.14393/ufu.te.2019.20
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/26631
Date of defense: 4-Jun-2019
Appears in Collections:TESE - Engenharia Elétrica

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