Evaluación de modelos de series temporales para la previsión de la demanda de emergencias sanitarias / Evaluation of time-series models for forecasting demand for emergency health care services

Objetivo: Evaluar las ventajas de la utilización conjunta de 6 modelos de series temporales para mejorar la gestión de la demanda a corto plazo de llamadas de emergencias sanitarias. Método: Se ha analizado la demanda de emergencias sanitarias en el Servicio Provincial de Málaga entre 2004 y 2008 mediante 6 modelos desarrollados con software estándar, tres modelos de descomposición y tres econométricos, que consideran meses estivales y valores atípicos, casos de gripe y número de pernoctaciones como variables exógenas. La comparación de modelos se ha realizado mediante test econométricos habituales: la raíz cuadrada del error cuadrático medio (RMSE), el error absoluto porcentual medio (MAPE) y el máximo del error absoluto porcentual medio (MaxAPE) entre otros. Resultados: Los modelos presentan un MAPE inferior al 5%. En la fase de estimación, el modelo ARIMA con intervención presenta la menor RMSE. El modelo estructural armónico obtiene el menor recorrido entre el MAPE y MaxAPE. En la fase de validación, el modelo ARIMA con intervención muestra el peor ajuste, y el modelo estructural armónico y ARIMAX los mejores. Conclusiones: El empleo simultáneo de los modelos genera un intervalo de pronósticos de demanda de emergencias que mejora la planificación a corto plazo. Los modelos de des composición y ARIMA con intervención alertan ante cambios inesperados, mientras que los modelos que incorporan variables exógenas, ARIMAX y estructural armónico, introducen escenarios alternativos de planificación, mejoran el conocimiento de la demanda y apoyan la toma de decisiones. Su implementación con software estándar disminuye los costes de aplicación en centros de emergencias (AU)

Objective: To evaluate a combined set of 6 time-series models for improving the management of short-term calls for emergency health services. Methods: The demand for emergency health services in the province of Malaga was analyzed between 2004 and 2008.Using standard software, we constructed and evaluated 3 decomposition models and 3 econometric models. The models considered summer months and atypical values, influenza cases, and number of overnight admissions as the exogenous inputs. We compared the models using the usual econometric tests, such as the root mean square error(RMSE), the mean absolute percentage error (MAPE), and the maximum absolute percentage error (MaxAPE) among others Results: The models had MAPEs under 5%. Autoregressive integrated moving average (ARIMA) modeling with intervention had the lowest RMSE. Harmonic analysis had the smallest difference between the MAPE and MaxAPE. In the validation phase, ARIMA with intervention had the poorest fit, and harmonic analysis and ARIMA with exogenous input had the best fits. Conclusions: A forecast of the demand for emergency calls can be generated using 2 models simultaneously to improve short-term planning. Decomposition models and ARIMA with intervention warn of unexpected changes, whereas ARIMA or other models with exogenous inputs and harmony component analysis can introduce alternative planning scenarios, improve our understanding of demand, and facilitate decision-making. Implementing these models with standard software decreases the cost of this approach in emergency services (AU)

Años de vida ajustados por discapacidad de las personas con infección por el VIH/sida usuarias de drogas por vía parenteral / Disability adjusted life years among people with HIV/AIDS injecting drug users

Determinar la asociación entre ser usuario de droga por vía parenteral (UDVP) y el nivel de salud de personas con virus de la inmunodeficiencia humana (VIH)/sida (en años de vida ajustados por discapacidad [AVAD]) y por sexo, antes del TARGA (terapias antiretrovirales de gran actividad), en uso limitado de TARGA y TARGA. Material y métodos. Estudio descriptivo, incluyendo a 8.800 personas del registro de sida de Andalucía entre 1983-2004. Variables dependientes: años de vida perdidos (AVP), AVAD y estado vital. Variables independientes: sexo, edad al diagnóstico, edad al morir, categoría de transmisión y período de diagnóstico. Se han considerado 3 períodos según el grado de implementación del TARGA; antes de 1996, uso limitado de TARGA (1997 y 1998) y TARGA (después de 1998). Se efectuó un análisis bivariante para analizar si existían diferencias en la muerte y ser UDVP (prueba de ji cuadrado de Pearson) y en los AVP, AVD y AVAD y ser UDVP (prueba de la «t» de Student y la tabla ANOVA). Resultado. En ningún período, ser UDVP se encontró estadísticamente asociado con la muerte. Se han encontrado mayores AVP y AVAD en los UDVP en los 3 períodos. Para los AVD, se encontraron diferencias en los UDVP con respecto a los no UDVP en el período pre-TARGA, en los demás períodos se mantienen las diferencias pero se pierde significación estadística. Conclusiones. No se han encontrado diferencias entre ser UDVP con la muerte en ningún período (pre-TARGA, uso limitado de TARGA y TARGA). Sí se han encontrado diferencias entre los UDVP y los demás grupos con respecto a los AVP y los AVAD (AU)

Objectives. To determine the association between being injecting drug user (IDU) and the level of health of people living with HIV/AIDS (disability adjusted life years [DALY]), differentiated by gender, in three periods, before HAART (highly active antiretroviral therapies) -before 1996, limited use of HAART -1997 and 1998- and HAART ¿after 1998¿. Material and methods. Descriptive study, including 8,800 people in the AIDS registry of Andalusia between 1983-2004. Dependent variables: years of life lost (YLL), years of living with disabilities (YLD), DALY and vital state. Independent variables: gender, age at diagnosis, age at death, category transmission and diagnosis period (have been considered 3 periods according to the degree of implementation of HAART); before HAART (before 1996), limited use of HAART (1997 and 1998) and HAART (after 1998). Bivariate analysis was conducted to examine whether there were differences in dependent variables being injecting drug user (Pearson chi-square, Student¿s t test and ANOVA table). Results. In different periods (pre-HAART, limited use of HAART and HAART), being IDU was not statistically associated with death. We have found higher YLL and DALY in IDU in the 3 studied periods (pre-HAART, as limited use of HAART and HAART). For the YLD, we found differences in injecting drug users compared with non injecting drug users in the period pre-HAART. In the other periods remain differences but lost statistical significance. Conclusions. We have not found any differences between IDU by death in any of the periods studied (pre-HAART, limited use of HAART and HAART). Differences were found between being IDU and other groups with respect to the YLL and DALYs (AU)