Revistas Académicas de la Universidad de Chile
Universidad de Chile
Bibliotecas
Servicios de Bibliotecas
BibliografÃas básicas
Biblioteca digital
Datos de investigación
Libros electrónicos
Plan de gestión de datos
Repositorio académico
Repositorios latinoamericanos
Revistas académicas
Revistas chilenas
Open Menu
Actual
Anteriores
Acerca de
Sobre la revista
EnvÃos
Equipo editorial
Declaración de privacidad
Contacto
Registrarse
Entrar
Enviar artÃculo
Buscar artÃculos por
Buscar
Inicio
/
Archivos
/
Vol. 24 Núm. 2 (2020)
/
ArtÃculos Originales
Aporte de un sistema predictivo de contralorÃa médica en la gestión de licencias médicas electrónicas
Autores/as
Bélgica Bernales
FONASA. División de Planificación Institucional
Stéphanie Bravo
SubsecretarÃa de Salud Pública. COMPIN, SEREMI RM
Leonardo Causa
Proyectos de IngenierÃa DataOn SpA.
Najely Gómez
Universidad de Chile. Facultad de Medicina. Instituto de Salud Poblacional
Macarena Valdés
Universidad de Chile. Facultad de Medicina. Instituto de Salud Poblacional. Departamento de EpidemiologÃa
Vol. 24 Núm. 2 (2020)
https://doi.org/10.5354/0719-5281.2020.61265
Resumen
Introducción: El retraso del procesamiento de las licencias médicas (LMs) representa un problema de salud pública en Chile, considerando que esto afecta el pago del subsidio a las personas destinado a realizar el reposo médico prescrito mientras no se pueda trabajar. El objetivo de este estudio fue explorar las diferencias en el tiempo de procesamiento de las licencias médicas electrónicas (LMEs) evaluadas por contralorÃa médica (CM) y las evaluadas por un sistema predictivo de contralorÃa médica (SPCM) basado en redes neuronales artificiales. Materiales y métodos: El tiempo de procesamiento de LMEs procesadas con SPCM fue comparado con el tiempo de procesamiento de LMEs examinadas solo con CM, usando curvas de Kaplan Meier, prueba de log-rank y modelos multivariados de Cox. Resultados: La tasa de procesamiento del SPCM fue entre 1,7 a 5,5 veces más rápida que la tasa de procesamiento de la CM, ajustando por potenciales confusores. Discusión: La implementación del SPCM permitió disminuir el tiempo de procesamiento de las LMEs, beneficiando a los trabajadores afiliados al seguro público.
Palabras clave:
Ausencia por enfermedad, Inteligencia artificial, AuditorÃa médica, Financiamiento gubernamental, Chile
Descargas
PDF
Altmetrics
Cómo citar
Bernales, B., Bravo, S., Causa, L., Gómez, N., & Valdés, M. (2021). Aporte de un sistema predictivo de contralorÃa médica en la gestión de licencias médicas electrónicas.
Revista Chilena De Salud Pública
,
24
(2), p. 115–126. https://doi.org/10.5354/0719-5281.2020.61265
Más formatos de cita
ACM
ACS
APA
ABNT
Chicago
Harvard
IEEE
MLA
Turabian
Vancouver
Descargar cita
Endnote/Zotero/Mendeley (RIS)
BibTeX
Enviar un artÃculo
Enviar un artÃculo
Idioma
ES
EN
Información
Para lectores/as
Para autores/as
Para bibliotecarios/as
indexado
Indizado en
Latindex
DOAJ
Lilacs
Dialnet
Número actual
publique
Publique
Normas para autores
PolÃticas editoriales
Derechos de autor
Normas éticas
Convocatoria
Números Especiales
Publicación Continua
RCSP