Resumen

Antecedentes. En los Estados Unidos, los servicios de urgencias (SU) están sometidos a una presión constante para mejorar la eficiencia y la calidad operativa con el fin de obtener beneficios económicos y mantener una reputación positiva. Objetivos. El primer objetivo es evaluar la eficiencia con la que los SU transforman sus recursos de entrada en productos de calidad. El segundo objetivo es investigar la relación entre la eficiencia y la calidad de los servicios de urgencias y los factores que afectan a esta relación. Métodos. Utilizando dos fuentes de datos, desarrollamos un modelo de análisis envolvente de datos (DEA) para evaluar la eficiencia relativa de los SUH. Basándonos en los resultados del DEA, realizamos una regresión logística multinomial para investigar la relación entre la eficiencia y la calidad de los SUH. Resultados. Los resultados del DEA indicaron que la principal fuente de ineficiencias eran las horas de trabajo de los técnicos. El resultado de la regresión logística multinomial indicó que el número de electrocardiogramas y radiografías realizados en el SUH y la duración de la estancia se asociaron significativamente con las compensaciones entre la eficiencia relativa y la calidad. Las características estructurales del SUH no influyeron en la relación entre eficiencia y calidad. Conclusiones. Dependiendo de las características estructurales y operativas de los SUH, diferentes factores pueden afectar a la relación entre eficiencia y calidad.

• Materias:Algoritmos de aprendizaje Transductores de ultrasonido Ingeniería de atención Estudio biomecánico Ortesis progresivas estáticas
• Subjects:Learning algorithms Ultrasound transducers Care engineering Biomechanical study Static progressive orthoses
• Palabras claves:DE, relación, calidad, eficiencia, rendimiento de la calidad, eficiencia relativa, resultado de la regresión logística multinomial, características estructurales de los DE, análisis envolvente de datos, regresión logística multinomial.
• Keywords:EDs, relationship, quality, efficiency, quality performance, relative efficiency, multinomial logistic regression result, Structural ED characteristics, data envelopment analysis, multinomial logistic regression