Adoptante: Región Sanitaria I, Ministerio de Salud, Prov. de Bs.As.

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La detección temprana es fundamental para la lucha contra el cáncer de mama. El objetivo de este proyecto es incrementarla mediante la optimización del acceso a servicios de mamografía.

El cáncer de mama es el más frecuente de aquellos que aquejan a la población femenina, pero mientras más pronto se detectan las lesiones mayores son las posibilidades de curación (98% si se detectan cuando son milimétricas).

La exploración mamográfica es considerada el primer y único test de elección para la detección temprana del cáncer de mama en mujeres asintomáticas. Sin embargo, en Argentina el 54% de las mujeres concurre al médico porque se autopalpó lesiones, las cuales son de entre 1,5 y 3 centímetros.

El problema se acentúa en las clases sociales más bajas sin cobertura social, ya que la mayoría de las pacientes que se atienden en centros privados llegan con lesiones pequeñas y no palpables, mientras las que se atienden en hospitales públicos consultan con tumores de más de 2cm de diámetro. Esto indicaría que gran parte de la falla en la detección temprana proviene de la falta de accesibilidad al control mamográfico.

La Región Sanitaria I está a cargo una red de 8 mamógrafos públicos ( de acceso gratuito) para la atención principalmente de la población sin cobertura social, y solventa derivaciones a posibles consultas en 23 centros privados. Es una región de baja densidad poblacional (7,8 hab/km²) con la mitad de la misma concentrada en la ciudad de Bahía Blanca.

La utilización de estos mamógrafos incurre en costos que dependen de la cantidad de mamografías realizadas, resultando los privados más onerosos que los públicos. El traslado hasta los mamógrafos también genera costos que son actualmente financiados por las pacientes y representan una de las mayores causas de inequidad en el acceso a estos servicios.

En este trabajo se planteó la posibilidad de que la RSI aumente la accesibilidad a los mamógrafos financiando los costos de transporte. Esto brinda también la posibilidad de que la RSI tome la decisión dónde se debe atender cada paciente. Se puede así optimizar la accesibilidad, medido en distancia promedio a recorrer por cada paciente.

La distribución geográfica de la población y la ubicación de los mamógrafos en la RSI hace que, para disminuir esta distancia promedio, se deban utilizar en gran medida los mamógrafos privados. Se plantea así un balance entre los costos de transporte y de utilización cuya variación afecta el objetivo buscado.

La herramienta computacional desarrollada en el grupo consta de un modelo matemático lineal que maximiza el valor promedio de distancia recorrida minimizando el presupuesto para lograrlo.

La Dirección del HIGA Dr. José Penna y el Director de la Unidad de Cuidados Mínimos (UCM) de dicha Institución, el Dr. Juan Ariel Bykaluk,  desarrollaron junto con el D-TEC (UNS-ANPCyT) una herramienta de modelado y optimización del flujo de pacientes que asiste  a la programación de la unidad. El objetivo principal de la aplicación es mejorar el uso de los recursos hospitalarios y aumentar la calidad de atención recibida por los  pacientes, de manera que en el menor tiempo posible pueda realizarse la  totalidad de prácticas médicas que necesiten  evitando  utilizar innecesariamente la internación.

Algunas de las características de funcionamiento de la UCM del Penna son:

• Una parte importante de los pacientes de la UCM del Hospital Dr. José Penna provienen de localidades ubicadas a grandes distancias dentro de la extensa zona geográfica que conforma la Región Sanitaria l (RSl).
• Muchas de las prácticas médicas que necesitan no se pueden efectuar en sus lugares de origen, debido a no contar allí con los profesionales necesarios, o los recursos sanitarios correspondientes. Los Centros de Atención Primaria de la Salud (CAPS) no cuentan con estos recursos, ni tampoco con la flexibilidad de horarios que permita resolver de manera eficiente ciertas problemáticas.
• La UCM del Penna funciona de lunes a viernes entre las 07:30 y las 18 hs. Dispone de 12 habitaciones con 24 camas, así como 15 sillones.
• El sector demanda 30 tipos de estudios posibles.

En una  UCM es necesario articular los siguientes elementos: i) gravedad del paciente, ii) lugar de origen (distancia recorrida), iii) situación socio económica; iv) recursos hospitalarios disponibles al momento de la práctica médica, v) tiempo estimado de tratamiento requerido.

En las siguientes imágenes se observan algunos de los paneles de la herramienta:

Actualmente el Hospital Penna está comenzando a implementar  la herramienta para aumentar la cantidad y la calidad de atención hacia los pacientes que atiende de la Región Sanitaria l. El software asiste en la toma de decisión en cuanto a que recomienda ciertos días y horarios para la realización de una serie de estudios, en un orden determinado que intenta agilizar todo el procedimiento respetando la disponibilidad de recursos humanos y técnicos existentes. A su vez, provee  diferentes mecanismos para comunicarse con los pacientes antes de la realización de los exámenes y consultas (mail, sms, etc.), durante (impresión del “itinerario de turnos” junto a un mapa donde se ubica el lugar de su realización) y después (impresión de los resultados para entregar en mano o por mail). También permite visualizar por día, semana o mes los turnos según prioridad,  y lograr así de una manera rápida conocer cómo es el uso de recursos para detectar los que se pudiesen encontrar ociosos, o los pacientes con una asignación en el tiempo que no se corresponda con su nivel de prioridad. 

De esta manera, se logra una organización diferente de todos los procedimientos involucrados mediante la utilización de herramientas provenientes de la Ingeniería de Sistemas de Procesos. Con ello se logra un incremento en la eficiencia necesaria para el uso óptimo de recursos que son cada vez más escasos en los hospitales públicos de la región, así como mejorar  la calidad y la equidad en el acceso de sectores de la población con bajos recursos económicos (Economía de la Salud).

En el contexto de la pandemia COVID-19, y en el marco de un convenio preexistente de Colaboración Mutua y Propósitos Generales Subscripto por la UNS y la MBB, con fecha 17 de Julio de 1996 (Expte. Nº 713/96), se concertó un Convenio Específico entre ambas instituciones para llevar a cabo una “Asistencia técnica para la estimación de insumos que permita asistir al sistema de salud local”, a solicitud de la Jefatura de Gabinete de la MBB.

Dicha asistencia implicó la ejecución de un proyecto de investigación, desarrollo y transferencia (I+D+t), que dio lugar a dos herramientas computacionales, i-COVID y m-COVID, que se describen por separado en esta página. Las mismas fueron transferidas a la MBB y compartidas con otras instituciones de salud de Bahía Blanca y la región, que colaboraron en la validación de las mismas.

El grupo ejecutor de este proyecto es el grupo de Economía e Ingeniería de Sistemas de Salud (gEISS), conformado por personal de los Departamentos Académicos de Economía e Ingeniería Química de la UNS, y de los institutos de investigación IESS (Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur y PLAPIQUI (Planta Piloto de Ingeniería Química), ambos de dependencia UNS-CONICET.

Los Recursos Humanos involucrados en las actividades previstas son los siguientes:

Por el Dpto. de Economía UNS e IIESS (UNS-CONICET)

• Fernando Pablo Lago, DNI: 22.505.635, Profesor Asociado, Dpto. de ECONOMÍA/UNS.
• Nebel Moscoso, DNI; 22.329.688, Investigadora Independiente, IIESS/CONICET.
• María Eugenia Elorza, DNI: 29.572.315, Investigadora Asistente, IIESS/CONICET.
• Milva Geri, DNI: 32.578.333, Becaria postdoctoral, IIESS/CONICET.
• Gisela González, DNI: 37.006.639, Becaria doctoral, IIESS/CONICET.
• Juan Virdis, DNI: 33.369.373, Becario doctoral, IIESS/CONICET.
• Facundo Durán, DNI: 37.005.931, Becario doctoral, IIESS/CONICET.
• María Florencia Arnaudo, DNI: 29.145.598, Asistente de Docencia, Dpto. de ECONOMÍA/UNS.

Por el Dpto. de Ing. Química UNS y PLAPIQUI (UNS-CONICET)

• Alberto Bandoni, DNI: 11.046.659, Investigador Superior, PLAPIQUI/CONICET.
• Susana Moreno, DNI: 24.249.982, Investigadora Adjunta, PLAPIQUI/CONICET.
• Aníbal Blanco, DNI: 23.776.696, Investigador Independiente, PLAPIQUI/CONICET.
• Guillermo Durand, DNI: 25.652.767, Investigador Asistente, PLAPIQUI/CONICET.

Por la MBB

• Mauricio Ariel Porras, DNI: 27.831.672, Líder de Proyecto "Síntesis de datos y producción de información” de la MBB.

¿Qué es i-COVID? 

Una herramienta diseñada exclusivamente para servir de soporte a la toma de decisiones de los actores involucrados en el proceso de compra de bienes y servicios en el marco de la emergencia sanitaria a causa del COVID-19. Estima los insumos que son necesarios en un sistema de salud local/regional para atender los pacientes que requieran asistencia por el COVID según se encuentren: i) aislados en su domicilio y/o en un centro de aislamiento, ii) internados en cuidados mínimos, iii) internados en cuidados intensivos con y/o sin respirador.  

Ver y descargar Resumen de herramienta i-COVID 

 ¿Cómo se estiman los insumos? 

Mediante un kit de insumos diseñado para cada tipo de paciente que incluye RRHH, medicamentos, material descartable, productos de limpieza, viandas de alimentos, estudios complementarios, entre otros. La información se obtuvo de protocolos de atención, publicados en la literatura científica y fueron validados con actores del sistema de salud local.  

 ¿Cómo se estima la cantidad de pacientes?  

A partir de un Modelo Epidemiológico SEIRQ que estima diferentes estadios infectivos asumiendo cuarentena y/o distanciamiento social. Calcula para una población, la cantidad de pacientes que podrían ser infectados asintomáticos y detectados, que requieran aislamiento/internación. La herramienta m-COVID también permite cargar las estimaciones de otros modelos epidemiológicos.  

 ¿Qué se puede modificar en i-COVID?  

Dado que la herramienta estima los insumos necesarios por tipo de servicio, cada sistema de salud puede modificar: i) la cantidad de camas que vaya incorporando según sean de aislamiento, cuidados mínimos, y/o intensivos; ii) los escenarios de contagio, iii)los kit de insumos por tipo de paciente, y iv) el horizonte temporal de planificación (cantidad de semanas).  

 ¿Quién puede usar i-COVID? 

Cualquier organización del sistema de salud que se proponga estimar la necesidad de insumos. La herramienta puede ser manejada por un operador de pc que sepa utilizar una planilla de cálculos EXCEL.  

• VER VIDEO EXPLICATIVO EN ESTE ENLACE AQUÍ

• VIDEO TUTORIAL EN ESTE ENLACE AQUÍ

¿Qué es m-COVID?

Es una herramienta de simulación de escenarios epidemiológicos para COVID-19 basada en un modelo matemático determinístico tipo SEIR (Suceptibles, Expuestos, Infectados, Recuperados) ampliado para incluir cuarentena (SEIRQ) y distanciamiento social

Ver y descargar Resumen de herramienta m COVID

¿Qué información prové m-COVID? 

Provee información derivada de estimaciones de la evolución de la pandemia. Puede estimar la cantidad de personas en los diferentes estadios, la ocupación de recursos del sistema de salud según la gravedad de cada caso y cuántos profesionales de la salud serán contagiados.

¿Cómo se estiman los pacientes? 

El modelo permite estimar la cantidad de pacientes. A partir de un conjunto de parámetros ajustables por el usuario, m- COVID estima para una población dada la evolución de los individuos en los diferentes estadios infectivos (sintomáticos y asintomáticos), que requieran aislamiento/internación. Asumiendo cuarentena y/o distanciamiento social y presenta las estimaciones resumidas en tablas y gráficos. 

¿Qué se puede modificar en m-COVID? 

El usuario puede ajustar un conjunto importante de parámetros acordes al alto nivel de detalle expresado en el modelo, que incluyen:

      I.        población y horizonte temporal;

    II.        tasas de contagio;

   III.        duraciones de estadios infectivos;

   IV.        porcentajes de distribución de casos;

     V.        cantidades iniciales;

   VI.        disponibilidades del sistema.

Con los mismos, entre otras cosas, se pueden estimar escenarios de salida de la cuarentena. 

¿Cómo usar m-COVID? 

La herramienta fue desarrollada en MS Excel – Visual Basic for Aplications y esta disponible tanto en forma independiente como integrada a la herramienta i-COVID.

Interesados en algunas de las dos herramientas, i-COVID o m-COVID, por favor contactar Dra. Nebel Moscoso (e-mail: This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it., Cel. 291 6469250)