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Aporte de un sistema predictivo de contraloría médica en la gestión de licencias médicas electrónicas / Contributions of a predictive medical audit system in the electronic management of sick leaves
Bernales, Bélgica; Bravo, Stéphanie; Causa, Leonardo; Gómez, Najely; Valdés, Macarena.
Afiliação
  • Bernales, Bélgica; s.af
  • Bravo, Stéphanie; s.af
  • Causa, Leonardo; s.af
  • Gómez, Najely; Universidad de Chile. Facultad de Medicina. Instituto de Salud Poblacional. Santiago. CL
  • Valdés, Macarena; Universidad de Chile. Facultad de Medicina. Instituto de Salud Poblacional. Santiago. CL
Rev. chil. salud pública ; 24(2): 115-126, 2020.
Artigo em Espanhol | LILACS | ID: biblio-1369438
Biblioteca responsável: CL1.1
RESUMEN

INTRODUCCIÓN:

El retraso del procesamiento de las licencias médicas (LMs) representa un problema de salud pública en Chile, considerando que esto afecta el pago del subsidio a las personas destinado a realizar el reposo médico prescrito mientras no se pueda trabajar. El objetivo de este estudio fue explorar las diferencias en el tiempo de procesamiento de las licencias médicas electrónicas (LMEs) evaluadas por contraloría médica (CM) y las evaluadas por un sistema predictivo de contraloría médica (SPCM) basado en redes neuronales artificiales. MATERIALES Y

MÉTODOS:

El tiempo de procesamiento de LMEs procesadas con SPCM fue comparado con el tiempo de procesamiento de LMEs examinadas solo con CM, usando curvas de Kaplan Meier, prueba de log-rank y modelos multivariados de Cox.

RESULTADOS:

La tasa de procesamiento del SPCM fue entre 1,7 a 5,5 veces más rápida que la tasa de procesamiento de la CM, ajustando por potenciales confusores.

DISCUSIÓN:

La implementación del SPCM permitió disminuir el tiempo de procesamiento de las LMEs, beneficiando a los trabajadores afiliados al seguro público.
ABSTRACT

INTRODUCTION:

The delay in the processing of sick leaves (SLs) is a public health pro-blem in Chile, considering that this affects the payment of the subsidy to the indivi-duals destined to perform the prescribed medical rest while unable to work. The aim of this study was to explore the differences in the processing time of electronic SLs (ESLs) evaluated by medical audit (MA) and the SLs evaluated by a predictive medi-cal audit system (PMAS) based on artificial neural networks. MATERIALS AND

METHODS:

The processing time of the ESLs that were processed by PMAS was compared with the processing time of those that were examined only by MA, using Kaplan Meier curves, log-rank test, and multivariate Cox models.

RESULTS:

The processing rate for PMAS was 1.7-fold to 5.5-fold faster than MA, after adjusting for potential confoun-ding variables.

DISCUSSION:

The implementation of the PMAS reduced the processing time of ESLs, which benefits the workers affiliated to the public insurance system in Chile. (AU)
Assuntos


Texto completo: Disponível Coleções: Bases de dados internacionais Base de dados: LILACS Assunto principal: Inteligência Artificial / Licença Médica / Auditoria Médica Tipo de estudo: Estudo diagnóstico / Estudo prognóstico / Fatores de risco Limite: Humanos País/Região como assunto: América do Sul / Chile Idioma: Espanhol Revista: Rev. chil. salud pública Assunto da revista: Saúde Pública Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Artigo País de afiliação: Chile Instituição/País de afiliação: Universidad de Chile/CL

Texto completo: Disponível Coleções: Bases de dados internacionais Base de dados: LILACS Assunto principal: Inteligência Artificial / Licença Médica / Auditoria Médica Tipo de estudo: Estudo diagnóstico / Estudo prognóstico / Fatores de risco Limite: Humanos País/Região como assunto: América do Sul / Chile Idioma: Espanhol Revista: Rev. chil. salud pública Assunto da revista: Saúde Pública Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Artigo País de afiliação: Chile Instituição/País de afiliação: Universidad de Chile/CL
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