IDENTIFICAÇÃO DE REGIÕES SIMILARES EM RELAÇÃO AO TEMPO DE RESPOSTA DE CHAMADOS DO SAMU/BAURU

Auteurs-es

  • Leonardo Yoshito Maruyama UNESP Bauru
  • Regiane Máximo de Souza Universidade Estadual Paulista

DOI :

https://doi.org/10.18673/gs.v9i2.24242

Mots-clés :

Artigos de Pesquisa

Résumé

Os sistemas de atendimento médico emergencial devem seguir alguns protocolos de atendimento, onde o seu tempo de resposta deve ser o menor possível, devido aos diversos tipos de estado de gravidade dos usuários, a eficiência no atendimento significa evitar o agravamento do estado e aumentar a probabilidade de sobrevivência dos usuários. Neste trabalho o objetivo geral é verificar se há diferenças no tempo de resposta em cada classe dos usuários em relação à localização dos chamados. O método utilizado foi uma análise quantitativa realizada com uma base de dados secundária obtida em (GHUSSN et. al., 2014), foi realizada a técnica de análise de agrupamento e análise fatorial dos tempos médios dos procedimentos do SAMU. A identificação e agrupamento de tais regiões servem para o direcionamento da atenção dos gestores do serviço, podendo tomar ações que diminuam a disparidade no tempo de resposta. Houve formação de grupos com tempo de atendimento mais longo para duas regiões, o que evidencia a necessidade de maior atenção pública para esse grupo.

Téléchargements

Les données relatives au téléchargement ne sont pas encore disponibles.

Bibliographies de l'auteur-e

Leonardo Yoshito Maruyama, UNESP Bauru

Mestrando em Engenharia de Produção pela Faculdade de Engenharia de Bauru - UNESP (a partir de 2014), Especialização em Gestão Estratégica de Negócios pela Faculdade de Engenharia de Bauru - UNESP (2013), e graduação em Tecnologia em Informática para a Gestão de Negócios pela Faculdade de Tecnologia da Zona Leste em São Paulo - FATEC-ZL (2006). Tem experiência profissional na área de Tecnologia de Informação (TI) atuando como especialista, implantando e desenvolvendo projetos sobre os conceitos de sistemas Enterprise Resource Planning (ERP), e Business Intelligence (BI).

Regiane Máximo de Souza, Universidade Estadual Paulista

Possui doutorado em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de São Carlos (2010), mestrado em Física Aplicada à Medicina e Biologia pela Universidade de São Paulo (2002) e graduação em Licenciatura em Matemática (1997). Atualmente é Professor Assistente Doutor junto ao Departamento de Engenharia de Produção e ao Programa de Pós Graduação em Engenharia de Produção da UNESP-Bauru, onde leciona e pesquisa sobre os temas relacionados a Estatística e Pesquisa Operacional. Tem experiência na área de Engenharia de Produção, com ênfase em Processos Estocásticos e Teoria das Filas, atuando principalmente nos seguintes temas: ambulance deployment, hipercubo, simulação, emergency systems e hypercube model.

Références

Bastos, L. Curso de Análise de Dados Usando Modelos de Regressão Multinível (ENSP.82.128.1). Programa de Computação Científica. Fundação Oswaldo Cruz. [citado em 08 jul. 2015]. Disponível em: http://www.procc.fiocruz.br/Members/lsbastos/ multilevel.

Caiaffai, WT. Regressão logística ordinal em estudos epidemiológicos. Rev. Saúde Pública. 2009; 43(1):183-194.

Ghussn, LS; Souza, RM. Caracterização da Demanda do SAMU-Bauru/SP. In: XXI Simpósio de Engenharia de Produção, 2014, Bauru-SP. Anais XXI SIMPEP; 2014.

Gimeno, SGA; Souza, JMP. Utilização de estratificação e modelo de regressão logística na análise de dados de estudos caso-controle. Rev. Saúde Pública. 1995; 29(4):283-289.

Gonçalves, AA. Gestão da capacidade de atendimento em hospitais de câncer [tese]. Universidade Federal do Rio de Janeiro; 2004.

Hair, JF; Black, WC; Babin, BJ; Anderson, RE; Tatham, RL. Análise multivariada de dados. 6ª edição. Porto Alegre: Bookman; 2009.

Lopes, SLB; Fernandes, RJ. Uma breve revisão do atendimento médico pré-hospitalar. Medicina Ribeirão Preto. 1999; 32:381-87.

Macedo, CRB. Qualidade nos serviços de urgência: alguns indicadores. Seminário de Política Nacional Integral as Urgências. Out 2003 [citado em 31 mai 2015]. Disponível em: http://www.samu.uff.br/comitegestor/qualidadeservicosurgencia.pdf.

Maruyama, LY; Souza, RM. Identificação de Regiões Similares em Relação ao Tempo de Resposta de Chamados do SAMU/Bauru: Uma Abordagem Multivariada de Dados. In: XXII Simpósio de Engenharia de Produção, 2015, Bauru-SP. Anais XXII SIMPEP; 2015.

Montgomery, DC; Runger, GC. Estatística Aplicada e Probabilidade para Engenheiros. 5ª edição. Rio de Janeiro: LTC; 2012.

Revista Emergência. 22 abr. 2010 [citado em 25 nov. 2014]. Disponível em: http://www.revistaemergencia.com.br/site/content/noticias/noticia_detalhe.php?id=AJy4Jy.

SAMU-França. System of Emergency Medical Assistance in France. [citado em 08 jul. 2015]. Disponível em: http://www.samu-de-france.fr/en/System_of_Emergency_in_ France_MG_0607.

Souza RM. Análise da configuração de SAMU utilizando modelo hipercubo com prioridade na fila e múltiplas alternativas de localização de ambulâncias [tese]. Universidade Federal de São Carlos; 2010.

Takeda, RA; Widmer, JA; Morabito, R. Uma proposta alternativa para avaliação do desempenho de sistemas de transporte emergencial de saúde brasileiros. Transportes. 2001; 9(2):9-27.

Téléchargements

Publié-e

2018-05-31

Comment citer

1.
Maruyama LY, de Souza RM. IDENTIFICAÇÃO DE REGIÕES SIMILARES EM RELAÇÃO AO TEMPO DE RESPOSTA DE CHAMADOS DO SAMU/BAURU. Rev. G&S [Internet]. 31 mai 2018 [cité 19 déc. 2024];9(2):180-91. Disponible à: https://periodicos.unb.br/index.php/rgs/article/view/10445

Numéro

Rubrique

Artigos de Pesquisa