Markov chains in the improvement of hospital patient flows: a bibliometric analysis

RESUMEN

Introduction: The management of patient flows influences hospital performance, and Markov chains are used to model them, helping to plan capacity, allocate resources and schedule admissions. Objective: To evaluate the scientific activity related to the application of Markov chains in the improvement of patient flows in hospital institutions. Methods: An observational, descriptive and retrospective bibliometric study was applied; the ScienceDirect database was used. The strategy was divided into three evolution of the application of Markov chains in hospitals; specifically for management; and for the improvement of patient flows; 520, 331 and 9 documents were located, respectively. Results: Research articles predominated, which accounted for 87.91 % of the scientific production. A total of 58.24 % of the articles were in the area of decision science. An analysis of the journals shows that 85.71 % were located in quartile 1, of which the one with the highest production was the European Journal of Operational Research. Four main lines of research were identified resource optimization; capacity planning; policy development for activity sequencing; and modeling for improvement and decision making. Conclusions: Future research should focus on collaborative analysis, country-specific productivity and generalization to other international impact databases.

ABSTRACT

Introducción: La gestión de flujos de pacientes influye en el rendimiento hospitalario. Para su modelación, se implementan las cadenas de Markov que contribuyen a planificar la capacidad, asignar recursos y programar ingresos. Objetivo: Evaluar la actividad científica relacionada con la aplicación de las cadenas de Markov en la mejora de los flujos de pacientes en instituciones hospitalarias. Métodos: Se aplicó un estudio bibliométrico de tipo observacional, descriptivo y retrospectivo. Se utilizó la base de datos ScienceDirect. La estrategia se dividió en tres evolución de la aplicación de las cadenas de Markov en hospitales, específicamente para la gestión, y para la mejora de los flujos de pacientes. Se localizaron 520, 331 y 9 documentos respectivamente. Resultados: Predominaron los artículos de investigación, los cuales representaron el 87,91 % de la producción científica. El 58,24 % de los artículos se encontraron en el área de la ciencia de la decisión. Un análisis de las revistas evidencia que el 85,71 % se encontró ubicado en el cuartil 1; de ellas, la de mayor producción fue European Journal of Operational Research. Se identificaron cuatro líneas de investigación principales optimización de recursos, planificación de la capacidad, desarrollo de políticas para la secuenciación de las actividades, y modelación en función de la mejora y toma de decisiones. Conclusiones: Las investigaciones futuras deben centrarse en el análisis de la colaboración, la productividad en función del país y la generalización en otras bases de datos de impacto internacional.