RESUMO

Objetivo Utilizar técnicas de clustering para caracterizar a los proveedores de servicios de mantenimiento de una institución de salud. Métodos El estudio analiza el inventario del equipamiento perteneciente a 7 áreas pilotos (264 equipos médicos). Se aplican técnicas de clustering usando 26 variables. Entre las más significativas: el tiempo de respuesta (RT), la duración de las intervenciones (DR), la disponibilidad y el tiempo de cambio de estado (TAT). Resultados La obsolescencia del equipo biomédico en promedio es de 0,78. Se identifican 4 grupos de proveedores de servicios. Grupos (1 y 3): Mejor desempeño, menores valores de TAT, RT y DR; cuyos proveedores son: O, L, C, B, I, S, H, F, G; representan el 56 por ciento del total; con valores de TAT entre: 1,4 días

Objective Using clustering techniques for characterising companies providing health institutions with maintenance services. Methods The study analysed seven pilot areas' equipment inventory (264 medical devices). Clustering techniques were applied using 26 variables. Response time (RT), operation duration (OD), availability and turnaround time (TAT) were amongst the most significant ones. Results Average biomedical equipment obsolescence value was 0.78. Four service provider clusters were identified: clusters 1 and 3 had better performance, lower TAT, RT and DR values (56 percent of the providers coded O, L, C, B, I, S, H, F and G, had 1 to 4 day TAT values:

Assuntos

RESUMO

OBJECTIVE: Using clustering techniques for characterising companies providing health institutions with maintenance services. METHODS: The study analysed seven pilot areas' equipment inventory (264 medical devices). Clustering techniques were applied using 26 variables. Response time (RT), operation duration (OD), availability and turnaround time (TAT) were amongst the most significant ones. RESULTS: Average biomedical equipment obsolescence value was 0.78. Four service provider clusters were identified: clusters 1 and 3 had better performance, lower TAT, RT and DR values (56 % of the providers coded O, L, C, B, I, S, H, F and G, had 1 to 4 day TAT values:

Assuntos

RESUMO

Objetivo Determinar la efectividad del método multicriterio Pugh para la selección de tecnologías biomédicas en el proceso de nuevas adquisiciones. Materiales y Métodos Se realizó un estudio de los métodos multicriterios de toma de decisión. El método seleccionado fue el método "Datum" o Pugh. Se realizó el cálculo y caracterización del tamaño de la muestra de los expertos que participarían en el ensayo. Se obtuvo una muestra de 23 expertos. Se realizó el ejercicio de selección de la tecnología de electrocardiografía, empleando el método de toma de decisión seleccionado. Resultados De las 46 pruebas realizadas el modelo más utilizado como referencia fue el modelo codificado como "3". El modelo que más fue seleccionado como la "mejor opción" fue el equipo o modelo "5". Conclusiones. El método Pugh resultó ser efectivo para la toma de decisión a la hora de seleccionar tecnologías biomédicas, pues en un 87 por ciento de los casos siempre se obtuvo el mismo modelo de referencia como el óptimo.

Objective Determining the Pugh multicriteria method's effectiveness as a selection tool when acquiring new technology. Materials and Methods The state of the art regarding multicriteria method use was studied; the Datum or Pugh method was selected. The size of the sample of experts participating in the trial was calculated and characterised; a data sample of 23 experts was thus obtained. Electrocardiography technology was selected by using the selected decision-making method; 5 models from different providers were used. Results 46 tests were conducted. The model labelled "3" was selected as referent in most cases, whilst the model labelled "5" was selected as being the best option in most cases. Conclusions The Pugh method was effective as a method for decision-making when selecting biomedical technologies as the same model was always selected by the experts as being the best option in 87 percent of the tests applied.

Assuntos

RESUMO

Objetivos: 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.

Objectives 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.

Assuntos

RESUMO

OBJECTIVE: Determining the Pugh multicriteria method's effectiveness as a selection tool when acquiring new technology. MATERIALS AND METHODS: The state of the art regarding multicriteria method use was studied; the Datum or Pugh method was selected. The size of the sample of experts participating in the trial was calculated and characterised; a data sample of 23 experts was thus obtained. Electrocardiography technology was selected by using the selected decision-making method; 5 models from different providers were used. RESULTS: 46 tests were conducted. The model labelled '3' was selected as referent in most cases, whilst the model labelled '5' was selected as being the best option in most cases. CONCLUSIONS: The Pugh method was effective as a method for decision-making when selecting biomedical technologies as the same model was always selected by the experts as being the best option in 87% of the tests applied.

Assuntos

RESUMO

OBJECTIVES: 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.

Assuntos

RESUMO

Objectives This research's main goals were to build a predictor for a turnaround time (TAT) indicator for estimating its values and use a numerical clustering technique for finding possible causes of undesirable TAT values. Materials and methods The following stages were used: domain understanding, data characterisation and sample reduction and insight characterisation. Building the TAT indicator multiple linear regression predictor and clustering techniques were used for improving corrective maintenance task efficiency in a clinical engineering department (CED). The indicator being studied was turnaround time (TAT). Results Multiple linear regression was used for building a predictive TAT value model. The variables contributing to such model were clinical engineering department response time (CErt, 0.415 positive coefficient), stock service response time (Stock rt, 0.734 positive coefficient), priority level (0.21 positive coefficient) and service time (0.06 positive coefficient). The regression process showed heavy reliance on Stock rt, CErt and priority, in that order. Clustering techniques revealed the main causes of high TAT values. Conclusions This examination has provided a means for analysing current technical service quality and effectiveness. In doing so, it has demonstrated a process for identifying areas and methods of improvement and a model against which to analyse these methods' effectiveness.

Objetivos Construir un predictor que permita estimar los valores de tiempo de cambio de estado (del ingles TAT) y usar técnicas de conglomerados para encontrar las posibles causas de los valores no deseados de TAT. Materiales y Métodos Para llevar a cabo esta investigación se realizaron los siguientes pasos: Selección, reducción y caracterización de los datos contenidos en la base de datos bajo estudio y Construcción del Indicador bajo estudio. El indicador bajo estudio fue el tiempo de cambio de estado (por sus siglas en inglés TAT). Resultados Se construyó el nuevo predictor para TAT basado en técnicas de regresión múltiple. Las variables que más contribuyeron a la construcción del nuevo predictor fueron tiempo de respuesta del departamento de IC (CErt), con un coeficiente 0,415 positivo, tiempo de respuesta de entrega de las piezas de repuesto (Stock rt), con un coeficiente de 0,734 positivo, nivel de prioridad del equipamiento (RL), con un coeficiente de 0,25 positivo, y tiempo de servicio de mantenimiento (ST), con un coeficiente de 0.06 positivo. La tecnica de regresión aplicada demostró una fuerte dependencia de las variables Stock rt, CErt, y PL en este orden. Las técnicas de conglomerados encontró las principales causas por las cuales el valor de TAT era demasiado alto. Conclusiones. El estudio demostró que es posible aplicar técnicas de minerías de datos para mejorar la eficiencia de las actividades que se desarrollan en los departamentos de Ingeniería de los hospitales.

Assuntos

RESUMO

En este trabajo se exponen los resultados obtenidos de la aplicación de técnicas de descubrimiento de asociaciones y de agrupamiento para resolver el problema de la baja eficiencia presentado en un servicio de esterilización de un hospital en estudio. El objetivo fue detectar y discriminar las causas fundamentales que contribuyeron al surgimiento del problema presentado para luego solucionarlo. Para realizar esta investigación se recabó la información contenida en las solicitudes de servicio de mantenimiento correctivo y las órdenes de trabajos durante el período 2002-2004. Primeramente se segmentó la información contenida en el indicador en estudio: razón de las solicitudes de servicio de mantenimiento correctivo vs. cantidad de equipos por tipos de equipos, por servicios, por fabricante (OEM, del inglés Original Equipment Manufacturer) y por modelos. Luego con las técnicas de descubrimiento de asociaciones aplicadas se encontraron las causas fundamentales por las cuales se solicitaban los reportes de servicios. Éstas fueron: falta de entrenamiento en usuarios, fallos intrínsecos en los dispositivos médicos y malas políticas en el establecimiento de la frecuencia del mantenimiento programado. Las técnicas de agrupamientos pudieron discriminar las causas fundamentales por las cuales los dispositivos médicos del servicio de esterilización fallaban. Éstas fueron debido a fallos en el sistema de suministro de vapor y agua que alimenta las unidades de esterilización (en un 75% de los casos). Se tomaron medidas correctoras durante el período 2005-2006, que contribuyeron a que el indicador bajo estudio disminuyera de 6,4 a 0,4 unidades.

In this research association discovering and clustering techniques for the resolution of the low efficiency problem in the sterilization service in a hospital under study were used. The aim was to find and to discriminate the main causes of the problem under study and then to apply corrective solutions. To conduct this research the information contained in corrective maintenance work orders and service requests in the period under study (2002-2004) was collected. First a segmentation of the information was carried out using the indicator: corrective service request versus number of medical devices. The levels of the information segmentation were: equipment types, services or cost centre, original equipment manufacturer and models. Then the association discovery technique was used. It revealed that the main causes of low efficiency in sterilization service were: users' training (errors in operation procedures), intrinsic failures in medical devices, and bad scheduled maintenance policies. Clustering technique uncovered the main causes of failures: malfunctioning of the power supply system (steam and water, in 75% of all cases). With the evidence obtained corrective actions were taken. The service requests dropped dramatically from 6.4 to 0.4 during the period 2005-2006.

RESUMO

OBJECTIVES: This research's main goals were to build a predictor for a turnaround time (TAT) indicator for estimating its values and use a numerical clustering technique for finding possible causes of undesirable TAT values. MATERIALS AND METHODS: The following stages were used: domain understanding, data characterisation and sample reduction and insight characterisation. Building the TAT indicator multiple linear regression predictor and clustering techniques were used for improving corrective maintenance task efficiency in a clinical engineering department (CED). The indicator being studied was turnaround time (TAT). RESULTS: Multiple linear regression was used for building a predictive TAT value model. The variables contributing to such model were clinical engineering department response time (CE(rt), 0.415 positive coefficient), stock service response time (Stock(rt), 0.734 positive coefficient), priority level (0.21 positive coefficient) and service time (0.06 positive coefficient). The regression process showed heavy reliance on Stock(rt), CE(rt) and priority, in that order. Clustering techniques revealed the main causes of high TAT values. CONCLUSIONS: This examination has provided a means for analysing current technical service quality and effectiveness. In doing so, it has demonstrated a process for identifying areas and methods of improvement and a model against which to analyse these methods' effectiveness.

Assuntos