Algunos conceptos básicos de la teoría de colas aplicables en la planificación de un servicio de anatomía patológica / Some basics concepts of queueing theory applicable in the planning of a pathology department

Introducción: Nos planteamos el problema: ¿cuál es el número adecuado de facultativos en un servicio de anatomía patológica (SAP) para responder sin demora al número de solicitudes de estudio que se reciben? Material y métodos: Aplicamos conceptos básicos de teoría de colas y motivamos al lector a introducirse en ellos. Resultados y discusión: Un SAP funciona como un sistema de colas y se ajusta a los modelos de cola infinita con uno (M/M/1) y, todavía mejor, con múltiples recursos (M/M/m). El número de facultativos (m) ha de cumplir: m » velocidad de llegada de biopsias al SAP/velocidad de cierre de biopsias por facultativo Conclusiones: Como sistema de colas, un SAP solo es viable si su capacidad de respuesta es mayor que las necesidades planteadas por la demanda. El modelo de múltiples recursos (facultativos) amortigua mejor los aumentos sostenidos de la demanda (AU)

Introduction: The problem of the optimal number of pathologists required to provide a rapid response to the volume of studies requested is considered. Material and methods: The basic concepts of the queueing theory are applied and recommendations for their use are made. Results and discussion: Pathology departments (PD) work as a queuing system and adapt to infinite queue models with a (M/M1) or, preferably, multiple servers (M/M/m). The number of pathologists (m) must achieve: m » velocity of arrival of biopsies to the PD/velocity of completion of biopsy reports by pathologists. Conclusions: Like a queueing system, a PD is viable only if its capacity of response is greater than the demand. The model of multiple resources (pathologists) better absorbs a sustained growth in demand (AU)

Un método gráfico de análisis de costes asociados a los falsos resultados de una prueba diagnóstica / A graphical method for analyzing the cost of a diagnostic test, subject to the sensitivity and specificity of the test

Objetivo. Presentar un método de análisis gráfico de costes ocasionados por los falsos positivos (FP) y falsos negativos (FN) de una prueba diagnóstica. Material y métodos. Construimos una función de costes ligada a la sensibilidad (S) y a la especificidad (E) de la prueba diagnóstica. A partir de esta función obtenemos líneas de isocoste, cuya pendiente es la relación coste FP/coste FN. Representamos cada prueba diagnóstica en el espacio ROC como el punto (1-E, S). Resultados. Las líneas de isocoste permiten visualizar si el gasto asociado a FP y FN de una nueva prueba diagnóstica es menor o igual que el de la antigua. Conclusiones. El análisis gráfico de la función de costes de una prueba diagnóstica ayuda a decidir su introducción o su rechazo(AU)

Objective. We present a graphical method for analyzing the cost related to false positive (FP) and false negative (FN) results of diagnostic tests. Material and methods. We created a function relating cost to the sensitivity (S) and specificity (E) of the diagnostic test. Isocost straight lines were obtained, the gradient of which represents the ratio of false positive cost/false negative cost. The various diagnostic tests are plotted in the ROC space as the point (1-E, S). Results. Isocost straight lines allowed us to see if the cost of a new test is lower or the same as previous tests. Conclusions. Graphical analysis of the cost of a diagnostic test is helpful in deciding whether or not to introduce new diagnostic tests(AU)