EVALUACIÓN DE MODELOS DE SERIES TEMPORALES PARA LA PREVISIÓN DE LA DEMANDA DE EMERGENCIAS SANITARIAS

Objetivo Evaluar diferentes modelos de analisis de series temporales para optimizar el pronostico de la demanda de llamadas de emergencias sanitarias. Metodos Se han comparado 6 modelos que pueden aplicarse con software estandar: armonico multiplicativo, metodo X-11 de desestacionalizacion, alisado de Winters, autorregresivo integrado de medias moviles (ARIMA) mediante analisis de intervencion con meses estivales y valores atipicos. ARIMA con funcion de transferencia de los casos declarados de gripe (ARIMAX), y un modelo estructural armonico, con poblacion, casos de gripe y numero de pernoctaciones como variables exogenas. Se analiza la demanda de emergencias sanitarias en el Servicio Provincial de Malaga 2004 a 2008. La comparacion de modelos se ha realizado, entre otras, mediante la raiz cuadrada del error cuadratico medio (RMSE) y el error absoluto porcentual medio (MAPE). Resultados Los modelos presentan un MAPE inferior al 5%. En la fase de estimacion, el de menor RMSE es el ARIMA con intervencion, seguido del alisado de Winters. El estructural armonico obtiene el menor recorrido entre el MAPE y MaxAPE. En la fase de validacion, el ARIMA con intervencion es el de peor ajuste, y los mejores son estructural armonico y ARIMAX. Conclusiones El empleo simultaneo de los modelos genera un intervalo de pronosticos de demanda de emergencias que mejoran la planificacion a corto plazo. Los modelos de descomposicion y ARIMA con intervencion alertan ante cambios inesperados, mientras que los modelos que incorporan variables exogenas, ARIMAX y estructural armonico, introducen escenarios alternativos de planificacion, mejoran el conocimiento de la demanda y apoyan la toma de decisiones. Palabras Claves: emergency care, prehospital; forecasting, trends; organization and administration.