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Business intelligence for the visualization and data analysis of Telepharmacy activity indicators in a hospital pharmacy service scorecard.
González-Pérez, Cristina; Llorente-Sanz, Laura; Torrego-Ellacuría, Macarena; Molinero-Muñoz, María; Liras-Medina, Ángel; García-Sacristán, Ana Andrea; Luaces, María; Martínez-Sesmero, José Manuel.
Afiliação
  • González-Pérez C; Servicio de Farmacia Hospitalaria. Hospital Clínico San Carlos, Instituto de Investigación Sanitaria Hospital Clínico San Carlos, Madrid Unidad de Innovación. Hospital Clínico San Carlos, Instituto de Investigación Sanitaria Hospital Clínico San Carlos, Madrid. gonzalezperezc@gmail.com.
  • Llorente-Sanz L; Unidad de Innovación. Hospital Clínico San Carlos, Instituto de Investigación Sanitaria Hospital Clínico San Carlos, Madrid. lllorentes@salud.madrid.org.
  • Torrego-Ellacuría M; Unidad de Innovación. Hospital Clínico San Carlos, Instituto de Investigación Sanitaria Hospital Clínico San Carlos, Madrid. macarena.torrego@gmail.com.
  • Molinero-Muñoz M; Servicio de Farmacia Hospitalaria. Hospital Clínico San Carlos, Instituto de Investigación Sanitaria Hospital Clínico San Carlos, Madrid. maria.molinero@salud.madrid.org.
  • Liras-Medina Á; Servicio de Farmacia Hospitalaria. Hospital Clínico San Carlos, Instituto de Investigación Sanitaria Hospital Clínico San Carlos, Madrid. angel.liras@salud.madrid.org.
  • García-Sacristán AA; Servicio de Farmacia Hospitalaria. Hospital Clínico San Carlos, Instituto de Investigación Sanitaria Hospital Clínico San Carlos, Madrid. agarciasacristan@salud.madrid.org.
  • Luaces M; Unidad de Innovación. Hospital Clínico San Carlos, Instituto de Investigación Sanitaria Hospital Clínico San Carlos, Madrid. mluaces@salud.madrid.org.
  • Martínez-Sesmero JM; Servicio de Farmacia Hospitalaria. Hospital Clínico San Carlos, Instituto de Investigación Sanitaria Hospital Clínico San Carlos, Madrid Unidad de Innovación. Hospital Clínico San Carlos, Instituto de Investigación Sanitaria Hospital Clínico San Carlos, Madrid. jmsesmero@salud.madrid.org.
Farm Hosp ; 46(7): 24-30, 2022 10 30.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-36520557
RESUMEN
OBJETIVO: La consolidación de la Telefarmacia en el contexto de la pandemia por la COVID-19 exige manejar a tiempo real un gran volumen de datos de actividad mediante análisis de datos. El objetivo de este trabajo fue diseñar un cuadro de mando ágil, personalizable y dinámico para la visualización y análisis de indicadores de actividad en Telefarmacia en un servicio de farmacia de hospital, mediante el empleo de herramientas  avanzadas de inteligencia empresarial (business intelligence).Método: Un equipo de trabajo multidisciplinar desarrolló una herramienta de  software entre abril y mayo de 2021 impulsado desde el servicio de farmacia  de hospital. Una vez consensuados los indicadores de interés en Telefarmacia,  se extrajeron los datos a partir de bases de datos brutas (base de datos de  Telefarmacia, programa de dispensación de pacientes externos, bases de datos  administrativas, catálogos de fármacos) mediante análisis de datos. La  integración de las diferentes fuentes de datos en el cuadro de mando se realizó mediante PowerBI®. Se definió el manejo de los datos perdidos y duplicados y  se aplicó preprocesamiento, normalización y transformación de los datos. Una  vez  validado el piloto por diferentes tipos de usuarios, se diseñó la estructura para actualización automática de los paneles con las sucesivas actualizaciones de las fuentes de datos. RESULTADOS: Diseño e implementación de un cuadro de mando de la actividad  en Telefarmacia: panel descriptivo general (perfil demográfico de pacientes,  recuento y condiciones de envíos, programa y servicio médico); geolocalización  de destino; perfil farmacológico; análisis relativo de los  pacientes beneficiarios de Telefarmacia respecto del total de pacientes  externos. En el último corte, a enero de 2022, se habían incluido datos de  16.000 dispensaciones con entrega informada a más de 4.000 pacientes, lo  que supone que el 21,93% de los pacientes externos han estado en algún momento en el programa de Telefarmacia. La aplicación de filtros permite  visualizar la evolución temporal, caracterizar grupos de pacientes y  dimensionar la actividad por programas. CONCLUSIONES: El procesamiento de paquetes de datos de Telemedicina, de  gran volumen, difícil manejo y procedentes de diversas fuentes relativas a Telefarmacia mediante inteligencia empresarial, en un servicio de farmacia  de hospital, permite sintetizar la información y proporcionar informes  personalizados y visualizaciones dinámicas y atractivas. La aplicación de estas  nuevas tecnologías puede ayudarnos a mejorar la toma de decisiones  estratégicas, tanto clínicas como de gestión.
Assuntos
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Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Serviço de Farmácia Hospitalar / Telemedicina / COVID-19 Tipo de estudo: Prognostic_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Farm Hosp Assunto da revista: FARMACIA / HOSPITAIS Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article País de publicação: Espanha
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Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Serviço de Farmácia Hospitalar / Telemedicina / COVID-19 Tipo de estudo: Prognostic_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Farm Hosp Assunto da revista: FARMACIA / HOSPITAIS Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article País de publicação: Espanha