Información del artículo
Objetivo: Determinar la evolución de los grupos terapéuticos más utilizados en un servicio de medicina intensiva durante un periodo de siete años, caracterizar la temporalidad del coste y desarrollar un modelo de predicción ARIMA por metodología Box-Jenkins. Método: Análisis retrospectivo de los costes de trece grupos terapéuticos en un servicio de medicina intensiva de 19 camas, entre 1998 y 2004. El coste mensual de estos grupos terapéuticos constituye las series temporales. El análisis descriptivo se llevó a cabo mediante estadísticos descriptivos y representación gráfica. El estudio de la tendencia se realizó mediante alisamiento por regresión local ponderada, y la estacionalidad se analizó por regresión lineal múltiple. Se desarrollaron modelos estocásticos de series temporales por la metodología de Box-Jenkins, con fines descriptivos y predictivos. Resultados: El 70% del gasto en medicamentos está generado por trece grupos. Tres de estos grupos presentan una tendencia a la baja, cuatro una tendencia al alza, y el resto de grupos no presentan una tendencia significativa. La estacionalidad solamente es relevante en aquellas series con tendencia al crecimiento. La modelización ARIMA permite la obtención de modelos para siete series. Conclusiones: El análisis descriptivo de los costes, la determinación de la tendencia y el análisis de la estacionalidad permiten conocer la dinámica del medicamento en un servicio de medicina intensiva. No obstante, la aplicación de modelos ARIMA para la optimización en la planificación de recursos terapéuticos en este tipo de unidades hospitalarias se encuentra todavía muy limitada.
Palabras clave:
Series temporales
Cuidados intensivos
Coste de medicamentos
Objective: To determine the evolution of the most common drug treatment groups in an intensive care unit over a period of seven years, characterise the time-cost relationship and establish an ARIMA prediction model using Box-Jenkins methodology. Method: A retrospective analysis of the costs of thirteen drug treatment groups was carried out in an intensive care unit with 19 beds between the period of 1998 to 2004. The monthly cost of these treatment groups constituted the time series. The descriptive analysis was carried out by means of descriptive statistics and graphs. The trend was analysed by means of smoothing by weighted local regression, and seasonality was analysed by multiple linear regression. Stochastic models for time series were developed using Box-Jenkins methodology for descriptive and forecasting purposes. Results: 70% of drug costs are generated by thirteen groups. Three of these groups display a downward trend, four have an upward trend and the remaining groups do not display any significant trend. Seasonality is only relevant in series with upward trends. The ARIMA model allows models to be obtained for seven series. Conclusions: The descriptive cost analysis, the determination of trends and the analysis of seasonality provide information about the dynamics in drug use in an intensive care unit. However, the use of ARIMA models to optimise the planning of treatment resources in these types of hospital units is still extremely limited.
Keywords:
Time series
Intensive care
Drug costs
El Texto completo está disponible en PDF
