• Refine Query
  • Source
  • Publication year
  • to
  • Language
  • 2
  • Tagged with
  • 2
  • 2
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • About
  • The Global ETD Search service is a free service for researchers to find electronic theses and dissertations. This service is provided by the Networked Digital Library of Theses and Dissertations.
    Our metadata is collected from universities around the world. If you manage a university/consortium/country archive and want to be added, details can be found on the NDLTD website.
1

Análisis espacial de la distribución de pacientes en lista de espera en oftalmología Servicio de Salud Metropolitano Norte, Región Metropolitana

Nova Rivero, Natalia January 2018 (has links)
Memoria para optar al título de Geógrafa / Las listas de espera en salud pública constituyen, en rigor, un sistema de priorización de la demanda asistencial, cuya finalidad es la planificación y eficiencia de los recursos sanitarios con miras a garantizar una óptima calidad en la atención médica de un paciente (Espallargues et al., 2000 en Espallargues et al., 2003). Sin embargo, los problemas referidos a lista de espera surgen a raíz de los extensos tiempos de espera que deben enfrentar los pacientes para recibir atención médica, influyendo directamente en el deterioro del estado de salud de los mismos (Haddad et al., 2002; Edwards & Ridley, 2006; Rodríguez, et al., 2008; Bonilla, 2013). Generalmente, los estudios que abarcan las listas de espera se remiten principalmente a un ámbito administrativo dentro de la gestión en salud sin incorporar una visión espacial de las mismas. Debido a ello, se propone en la presente Memoria abordar la problemática de las listas de espera desde una perspectiva territorial, en específico, para la especialidad médica de Oftalmología en la unidad territorial del Servicio de Salud Metropolitano Norte, cuya prestación médica corresponde a consulta nueva de especialidad y considerando como fecha de corte para su análisis el 31 de Marzo de 2017. Metodológicamente, se contó con dos principales fases: una fase descriptiva para examinar el universo de pacientes que componen esta lista de espera, es decir, pacientes en espera y pacientes egresados, aplicando un análisis estadístico de los datos contenidos de la base de datos extraída desde el Repositorio Nacional de Lista de Espera para la especialidad y unidad territorial en estudio junto a su posterior espacialización, considerando variables de tipo sociodemográfica, temporales, y de resolutividad; y una fase analítica, sustentada en la geocodificación de los domicilios particulares sólo de aquellos pacientes que se encuentran en espera y su posterior análisis de densidad de Kernel, siendo este complementado con la herramienta de estadística espacial Análisis de Puntos Calientes (Gi* de Getis-Ord). Las mayores proporciones de pacientes en espera, especialmente referidos a sus tiempos de espera, se concentraron en la comuna de Quilicura y en el área urbana de Lampa y dichos resultados también fueron mostrados por medio de la aplicación del Análisis de Puntos Calientes. Si bien el presente estudio sólo consideró la situación de espera de pacientes por Oftalmología hasta la fecha de corte establecida, éste constituye una primera aproximación de análisis de una lista de espera en particular bajo un enfoque territorial, de manera de proponer planes y acciones que contribuyan a su disminución, teniendo como premisa el hecho de que la geografía y la salud comparten una misma unidad de análisis: el espacio geográfico.
2

Biometeorología humana en la ciudad de Punta Alta

Ramos, María Belén 21 March 2014 (has links)
La Biometeorología es la rama de la ciencia que trata las relaciones entre los procesos atmosféricos y los seres vivos. El hombre reacciona fisiológicamente en respuesta a los elementos del tiempo así como a los fenómenos especiales o meteoros que acontecen en la atmósfera. Las enfermedades que se consideran asociadas con el estado del tiempo reciben el nombre de meteorotrópicas. La ciudad de Punta Alta se ubica en el suroeste de la provincia de Buenos Aires y posee aproximadamente 60.000 habitantes. La misma está comprendida en la faja planetaria de climas templados con veranos e inviernos bien marcados y primaveras y otoños moderados. El objetivo general consistió en estudiar la Biometeorología de la ciudad de Punta Alta a través del análisis de situaciones meteorológicas que favorecen o inhiben la aparición de enfermedades meteorotrópicas. Los objetivos específicos fueron: identificar y analizar estados de tiempo en el sur de la provincia de Buenos Aires, identificar la ocurrencia de enfermedades meteorotrópicas, establecer la ocurrencia de enfermedades con relación a los estados de tiempo en la ciudad de Punta Alta, determinar enfermedades que responden a variaciones estacionales e intra-estacionales, conocer la distribución espacial de enfermedades, diagnosticar la distribución de componentes infraestructurales y de recursos humanos del sistema de atención médica, elaboración de un SIGSA para la ciudad de Punta Alta, desarrollar un sistema de vigilancia y alerta térmica/sanitaria y generar cartografía específica. Los datos médicos fueron proporcionados por el Hospital Naval Puerto Belgrano, al cual concurre la mayoría de la población. Los mismos fueron clasificados según la Clasificación Internacional de Enfermedades de la Organización Mundial de la Salud. Los datos meteorológicos corresponden a la estación meteorológica ubicada en el centro de la ciudad y perteneciente a la Universidad Nacional del Sur. Se realizó una correlación entre ambos tipos de datos a partir de análisis estadísticos estándar y graficaciones que permitan observar posibles asociaciones. Dicho estudio se complementó con la realización de encuestas para conocer y profundizar la atención de la salud desde la percepción de la población. Se elaboró un SIG-Salud que permitió generar cartografía específica y establecer correlaciones significativas a la investigación. Con respecto a los estudios biometeorológicos se han obtenido correlaciones importantes entre los estados de tiempo y algunas de las enfermedades analizadas; se han identificado anomalías de estados de tiempo asociados con el recrudecimiento de algunas enfermedades y se han establecido aquellas más frecuentes en la ciudad y su estacionalidad. Del análisis se observa que las enfermedades respiratorias son las más relevantes, sobresaliendo asma, bronquitis, faringitis e influenzas. También se destacan las micosis, los herpes zóster, las diarreas y gastroenteritis de presunto origen infeccioso, entre otras afecciones. Con respecto a la asociación con los datos meteorológicos se observa una significativa correlación entre las enfermedades respiratorias y los estados de tiempo mientras que con las enfermedades infecciosas y parasitarias no es tan relevante la asociación en climas templados como sí lo son en climas cálidos. El SIG-Salud constituyó un aporte muy importante para la planificación de la salud en Punta Alta. / The Biometeorology is the branch of science that deals with the relations between atmospheric processes and living things. Man reacts physiologically in response to weather elements as well as special or meteor phenomena occurring in the atmosphere. The diseases considered to be associated with the weather are called meteorotropic. The city of Punta Alta is located in the southwest of the province of Buenos Aires and has about 60,000 inhabitants. It falls within the planetary belt of temperate climate, with well marked summers and winters and moderate springs and autumns. The overall objective was to study the Biometeorology of Punta Alta city through the analysis of weather conditions that promote or inhibit the occurrence of meteorotropic diseases. The specific objectives were to identify and analyze weather conditions in the south of the province of Buenos Aires, to identify the occurrence of meteorotropic diseases, to establish the occurrence of diseases in relation to weather conditions in the city of Punta Alta, to determine diseases that respond to seasonal and intra - seasonal variations, to establish the spatial distribution of diseases, to diagnose the distribution of infrastructure components and human resources of the health care system, to develop a GIS – Health (SIGSA) for the city of Punta Alta and a monitoring and warning thermal / health system and to generate specific mapping. Medical data was provided by Puerto Belgrano Naval Hospital, where most of the population attends. It was classified according to the International Classification of Diseases of the World Health Organization. The meteorological data was obtained from the weather station located in the city centre that belongs to Universidad Nacional del Sur. A correlation between both types of data was carried out taking into account standard statistical analysis and graphics that allow the observation of possible associations. This study was supplemented by surveys made in order to show and deepen the perception of the population as regards health care. A GIS - Health was developed that allowed the creation of specific mapping and the establishment of significant correlations to research. Regarding biometeorological studies, we have obtained significant correlations between weather conditions and some of the diseases discussed; weather conditions anomalies associated with the resurgence of some diseases have been identified as well as those diseases which are more frequent in the city and its seasonality. The analysis shows that respiratory diseases are the most relevant, standing out asthma, bronchitis, pharyngitis and flu. It also highlights the fungus, herpes zoster, diarrhea and gastroenteritis of presumed infectious origin, among other diseases. With respect to the association with meteorological data, there is a significant correlation between respiratory diseases and weather conditions whereas the association with infectious and parasitic diseases is not as relevant in temperate climates as it is in warmer climates. The GIS - Health was an important contribution to health planning in Punta Alta.

Page generated in 0.0886 seconds