Aplicacion movil avance (1) (3) (1) (1) (1)

Uso de tecnologías para la administración de camas
en las unidades de cuidados intensivos: Una revisión
sistemática de la literatura
*Note: Sub-titles are not captured in Xplore and should not be used
León Trejo, Yilthon Aurelio
Facultad de Ingeniería y Negocios
Universidad Norbert Wiener
Lima, Perú
a2020102814@uwiener.edu.pe
Berrios Albines, Juan Andrés
Facultad de Ingeniería y Negocios
Universidad Norbert Wiener
Lima, Perú
a2020101953@uwiener.edu.pe
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(of Affiliation)
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(of Affiliation)
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line 5: email address or ORCID
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(of Affiliation)
line 3: name of organization
(of Affiliation)
line 4: City, Country
line 5: email address or ORCID
Resumen : La investigación titulada “Uso sistemas digitales
para la administración de unidades médicas: Una revisión
sistemática de la literatura”, el objetivo de la investigación es la
recopilación
de información acerca de las diversas
herramientas digitales y tecnologías con el fin de poder facilitar
los procesos en la administración unidades médicas, para ello
se reviso diversas base de datos como EBSCO Host, IEEE
Xplore, Scielo, ScienceDirect, ProQuest, Dialnet Redib y
Scopus. Ideas-Repec, Redalyc, Bvsalud en donde se encontró
diversas tecnologias aplicadas a la gestión médica; el cual será
llevado a diversos análisis de estudio para lograr responder las
preguntas planteadas en la investigación.
Palabras clave: Tecnology; UCI; GESTIÓN, SOFTWARE,
COVID.
I. INTRODUCTION (HEADING 1)
En la actualidad se está viviendo una problemática
respecto a la falta de camas Uci en los hospitales a nivel
internacional debido al Covid19 haciendo que el área UCI
colapse[1]; como se sabe el crecimiento raudo de personas
que ingresan por emergencias a las unidades de cuidados
intensivos va en aumento por lo cual la administración de
unidades se hace una tarea muy complicada de llevar día
con día.
En el área UCI se atienden a pacientes que presentan
descompensación hemodinámica, insuficiencia respiratoria,
y parocardiorespiratario.[2] Pero ante la coyuntura actual se
está priorizando a pacientes que se contagiaron con el
coronavirus (COVID-19)
A pesar que en la actualidad ya se cuentan con diversas
vacunas para contrarrestar el virus, el crecimiento es
significativo cuando se anuncia nuevas variantes generando
un nuevo rebrote pandémico,[3] el cual no está pronosticado
por los hospitales generando problemas en la administración
de camas Uci.
Actualmente las camas Uci se han vuelto un bien
necesario para todos los países ya que se está librando una
lucha para contrarrestar el avance del COVID[4]92 por lo
cual la implementación de diversos mecanismos que
colaboren con la administración de las unidades es de suma
importancia.
La revisión literaria nos permitirá identificar aquellos
factores que intervengan en la problemática acerca de la
administración de camas Uci.
Metodología
A. Tipo de Estudio
Para la elaboración del artículo se utilizará la
metodología Prisma el cual nos permitirá recolectar
investigaciones científicas de manera eficaz[5].
B. Preguntas de investigacion
Las preguntas de investigación propuesta son las
siguientes;
RQ1. ¿Qué tecnologías son más eficientes en la
administración de camas UCI?
RQ2. ¿Qué resultados son los más relevantes según el
análisis del uso de tecnologías en la administración de
unidades médicas?
C. Estrategias de búsqueda
Para responder las preguntas de investigación se realizó
una búsqueda de artículos publicados en las principales
bases de datos EBSCO Host, IEEE Xplore, Scielo,
ScienceDirect, ProQuest, Dialnet Redib y Scopus. IdeasRepec, Redalyc, Bvsalud Donde se recolectaron 40 artículos
científicos.
Al momento de aplicar la búsqueda para nuestra
investigación, se ha considerado palabras que fueron
seleccionadas estratégicamente con el fin de encontrar
artículos semejantes, siguientes palabras claves: “ICU
beds”, “administration management patients”, “software
administration patients”, “plataform administration area
icu”, “Covid”, “covid impact icu beds”, “medical unit
management”, “covid hospitalization”, “ICU optimal care”.
E02
Artículos no relacionados a la administración de
pacientes en el área UCI.
E03
Artículos relacionados al monitoreo del
paciente, pero no hace uso de tecnologías
digitales.
E04
Artículos no relacionados a datos estadísticos
acerca de pacientes en el área UCI.
II. RESULTADOS
Al analizar la base datos recolectadas en la presente
investigación de un total de 140 artículos, se descartaron 16
artículos que no aportaban temas similares a la investigación.
Luego se procedió a analizar y revisar los artículos restantes
los cuales eran 124 artículos, excluyendo un total de 32 de
acuerdo a los criterios de exclusión y que no aportaban
ninguna respuesta en responder las preguntas de
investigación. Obteniendo 92 artículos para la revisión
sistemática.
Figura 1. Prisma Diagram Methodology
D. Criterios de Inclusion y Exclusión
Para el estudio de la revisión sistemática se aplicaron los
siguientes criterios de inclusión y exclusión en la siguiente
tabla.
TABLE I.
CRITERIOS DE INCLUSIÓN Y EXCLUSIÓN
CRITERIO
Inclusión
Exclusión
I01
Artículos relacionados a herramientas digitales y
software acerca del manejo hospitalario en áreas
UCI.
I02
Artículos de medicina correspondiente al área
UCI.
I03
Artículos relacionados a la administración en el
área Uci
I04
Artículos relacionados a resultados estadísticos
acerca de pacientes del área UCI.
E01
Artículos no relacionados a herramientas
digitales y software acerca del manejo
hospitalario en el área UCI.
Figura 2. Flujograma de inclusión y exclusión de
documentos
Total
BVsalud
5%
5% 4% 8%
3%
Oceanía
Dialnet
Ebsco
Europa
Total
Asia
IEEE
14%
23%
América
ProQuest
África
Redib
Scielo
13%
25%
0
20
40
60
SciencieDirect
Figura 5. Artículos por Continente
Scopus
El presente grafico permite mostrar la cantidad de artículos
seleccionados publicados por país.
El presente grafico permite mostrar la cantidad de artículos
encontradas por la base de datos.
Figura 3. Artículos por base de datos
El presente grafico permite mostrar la cantidad de artículos
publicados por mes y base de datos.
14
12
10
BVsalud
Dialnet
Ebsco
8
Figura 6. Artículos por país
IEEE
6
Scopus
Inteligencia
artificial
SciencieDirect
El presente grafico permite mostrar la cantidad de artículos
publicados por continente.
Cloud Computing
Redib
Figura 4. Artículos por año y base de datos
Blockchain
Scielo
Scopus
Big Data
IEEE
SciencieDirect
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0
ProQuest
Scielo
Ebsco
0
El presente grafico permite mostrar la cantidad de artículos
seleccionados agrupados por base de datos y categoría.
Dialnet
2
Redib
BVsalud
ProQuest
4
Internet de las
cosas
Telemedicina
Figura 7. Artículos por base de datos y categoría.
TEMAS Y FUNCIONALIDAD
Total
18
16
16
14
12
10
8
9
8
6
4
2
8
6
5 5
4
4
3 2 2 2
1 1 1
Big Data
Cloud Computing
Inteligencia artificial
Internet de las cosas
Telemedicina
Blockchain
Cloud Computing
Inteligencia artificial
Internet de las cosas
Telemedicina
Big Data
Blockchain
Cloud Computing
Inteligencia artificial
Internet de las cosas
Telemedicina
0
Alto
REFERENCIAS
médicas
Bajo
Estos artículos argumentan la alta
eficiencia en la administración de
unidades médicas utilizando la
tecnología blockchain
[24]
Estos artículos nos indica las
mejoras en la gestión hospitalaria
gracias a la tecnología Cloud
Cumputing
[50]
Estos artículos describen la
importancia de la inteligencia
artificial en la administración de
unidades médicas
Estos artículos argumentan que la
utilización de la tecnología de
internet de las cosas conlleva a
una mejora administrativa de
unidades médicas.
Estos artículos argumentan la
importancia e impacto de la
telemedicina en la gestión
hospitalaria
[58],[59],[60]
[68]
[73],[74], [6]
Medio
Figura 8. Artículos, nivel de eficiencia y cantidad
La siguiente tabla muestra las categorías de clasificación de
artículos de acuerdos a los resultados encontrados.
TABLE II.
CLASIFICACIÓN DE ARTICULOS DE ACUERDO A LOS
RESULTADOS DE OBTENIDOS
CATEGORÍAS
Big Data
Blockchain
Cloud Computing
Inteligencia artificial
Internet de las cosas
Telemedicina
ARTÍCULOS
[7],[8],[9],[10] [11],
[12],[13],[14],[15],
[16],[17],[18],[19],[20],[21],[22],
[23]
[24],[25],[26],[27],[28],
[29],[30],[31],[32],[33],[34],[35],
[36],[37],[38],[39],[40],[41],[42],
[43],[44],[45],[46]
[47],[48], [49],[50]
,[51],[52],[53],[54],[55],[56],
[57],
[58],[59],[60],[61],[62],[63],[64],
[65],[66],[67]
Figura 9 Red de visualización de documentos
Base de datos basada en análisis biométrico.
[68],[10],[69],[70],[71],[72],
[73],[74],[6],[75],[76],[77],[78],[
79],[80],[81],[82],[83].[84],[85],[
86],[87],[88],[89],[90]
La siguiente tabla muestra los temas de clasificación de
artículos de acuerdos a los resultados encontrados.
TABLE III.
CLASIFICACIÓN DE ARTICULOS DE ACUERDO A LAS
CATEGORIAS Y TEMAS DE FUNCIONALIDAD
TEMAS Y FUNCIONALIDAD
Estos artículos argumentan la
implementación de un sistema
desarrollado con la tecnología
Big Data es de suma importancia
en la administración de unidades
REFERENCIAS
[10], [11]
Figura 10. Visualización superpuesta de documentos
Figura 11. Mapa de densidad del análisis bibliométrico
Alfred Lotka introdujo la bibliometría ciertos patrones de
producción del autor y presentó los primeros criterios para la
bibliometría. [91].
La bibliometría es la aplicación de las matemáticas y
métodos estadísticos a toda fuente escrita que esté basada en
las facetas de la comunicación y que considere los elementos
tales como autores, título de la publicación, tipo de
documento, idioma, resumen y palabras claves o
descriptores.
Figura 12
III. DISCUSIONES
En esta investigacion sistemática de la literatura científica se
pretende responder las preguntas propuestas;
RQ1. ¿Qué tecnologías son las más eficientes en la
administración de unidades médicas?
De acuerdo a la Figura 7 , se puede apreciar que los artículos
relacionados a nuestro tema en mención en su mayoría
utilizan la telemedicina como tecnología; y el cluod
computing siendo esté más efectivo en el uso de seguimiento
al paciente.
De acuerdo a la Tabla II, se puede apreciar las categorías de
artículos relacionados a nuestro tema en mención donde
también se que refleja que la mayor parte de artículos
científicos publicados se desarrolla en base a la telemedicina.
Según la figura 8, se llega a la conclusión que la aplicación
de la telemedicina en la administración de unidades medicas
trae consigo un resultado optimo, y el uso de Big Data es una
apuesta a futuro concerniente a la gestión medica.
RQ2. ¿ Qué resultados son los más relevantes según el
análisis del uso de tecnologías en la administración de
unidades médicas?
Según el mapa de densidad en la figura 11, nos indica
que los términos Covid19, simulación y telemedicina son los
términos que más repercuten en nuestra investigación, esto
indica la importancia de estos términos respecto a la
coyuntura ya que se trata de investigaciones que datan desde
el 2015 hasta la actualidad.
Figura 12: cluster Vosviewer
De acuerdo a la figura 5 se puede apreciar que los artículos
analizados en su mayoría provienen del continente
americano, siendo Estados unidos unos de los principales
países en donde se realiza investigaciones científicas
respecto al tema tratado en la presente.
ICU during the COVID-19 pandemic,” J. Bras.
Pneumol., vol. 47, no. 2, 2021, doi: 10.36416/18063756/E20200545.
IV. CONCLUSIONES
Después de haber realizado la investigación sistemática de
la literatura científica de 92 artículos relacionados al tema
en mención, se concluye qué;
Las herramientas relacionadas a la telemedicina como lo son
“Tele-icu”, “Comunication in Health”, “Icu beds prediction”
permiten llevar una mejor gestión en las unidades médicas,
más en tiempo de pandemia donde las unidades médicas son
escasas.
Asimismo, se concluye que los principales países afectados
con el covid 19 son los principales gestores de propuestas
del uso de la tecnología para lograr optimizar los procesos
de áreas medicas de cuidados intensivos.
[7]
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Nac. Almanzor Aguinaga Asenjo, vol. 14, no. 3, pp.
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10.35434/RCMHNAAA.2021.143.1244.
[8]
Los resultados de esta investigación puede ser de ayuda para
futuras investigaciones sobre las búsquedas de tecnologías
para la administración de unidades médicas.
[9]
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