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dc.contributor.advisor | Marín García, Juan Antonio | es_ES |
dc.contributor.author | Alarcón Hidalgo, Yenniffer Thais | es_ES |
dc.coverage.spatial | east=-1.140086789062491; north=37.990298716119455; name=C. San Antón, 17, 30009 Murcia, Espanya | es_ES |
dc.date.accessioned | 2021-10-07T16:53:23Z | |
dc.date.available | 2021-10-07T16:53:23Z | |
dc.date.created | 2021-09-08 | |
dc.date.issued | 2021-10-07 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10251/174188 | |
dc.description.abstract | [ES] Este trabajo final de grado tiene como objetivo principal agilizar y ayudar al sistema que siguen en los centros sanitarios en cuanto a las camas para hospitalizaciones por urgencia se refiere. Se enfocará sobretodo en la situación actual con pacientes de COVID-19 ya que se ha demostrado lo que ya muchos sabían, la importancia de una buena sanidad y una excelente organización en ella. Todo esto se lleva a cabo haciendo un estudio de la ocupación de los hospitales y sus posibles predicciones a partir de unos mismos datos (un mismo archivo con datos sobre ingresos de aproximadamente trece mil pacientes) desarrollando modelos capaces de predecir su ocupación según distintos escenarios. Para ello se ha utilizado herramientas tales como Python y Excel. Los resultados finales obtenidos en ninguno de los escenarios estudiados son absolutos, es decir, no son aplicables a todas las situaciones posibles, pero si sirven para poder hacerse una idea con una clara aplicabilidad y ayuda a corto y largo plazo. | es_ES |
dc.description.abstract | [EN] The main objective of this end of degree project is to speed up and help the system that is followed in health centers in terms of beds for hospitalizations. It will focus, above all, on the current situation with COVID-19 patients, since it has been demonstrated what many already knew, the importance of good health and an excellent organization in it. All this is achieved by carrying out a study of hospital occupancy and their possible predictions based on the same data (a file with data on the admissions of approximately thirteen thousand patients), developing models with the capacity of predicting their occupancy according to different scenarios. For this, tools such as Python and Excel have been used. The final results obtained in none of the studied scenarios are absolute, that is, they are not applicable to all possible situations, but they are useful to get an idea with a clear applicability and help in the short and long term. | es_ES |
dc.format.extent | 49 | es_ES |
dc.language | Español | es_ES |
dc.publisher | Universitat Politècnica de València | es_ES |
dc.rights | Reserva de todos los derechos | es_ES |
dc.subject | Análisis de datos | es_ES |
dc.subject | COVID-19 | es_ES |
dc.subject | Gestión hospital | es_ES |
dc.subject | Analysis of data | es_ES |
dc.subject | Health-care management | es_ES |
dc.subject.classification | ORGANIZACION DE EMPRESAS | es_ES |
dc.subject.other | Grado en Ingeniería en Tecnologías Industriales-Grau en Enginyeria en Tecnologies Industrials | es_ES |
dc.title | Análisis de la capacidad de camas dedicadas a pacientes COVID en hospital:modelado de tres escenarios con datos deterministas | es_ES |
dc.type | Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado | es_ES |
dc.rights.accessRights | Cerrado | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Departamento de Organización de Empresas - Departament d'Organització d'Empreses | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials | es_ES |
dc.description.bibliographicCitation | Alarcón Hidalgo, YT. (2021). Análisis de la capacidad de camas dedicadas a pacientes COVID en hospital:modelado de tres escenarios con datos deterministas. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/174188 | es_ES |
dc.description.accrualMethod | TFGM | es_ES |
dc.relation.pasarela | TFGM\141961 | es_ES |