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Revista Facultad de Ingeniería

versión impresa ISSN 0121-1129versión On-line ISSN 2357-5328

Resumen

MENESES-LOPEZ, Daisy-Yisel; MENDOZA-BECERRA, Martha-Eliana  y  GARCIA-LOPEZ, Salvador. Adaptación de categorías de calidad de datos de Kahn para reportes de entrega de medicamentos y asignación de citas médicas. Rev. Fac. ing. [online]. 2023, vol.32, n.65, e3.  Epub 12-Ene-2024. ISSN 0121-1129.  https://doi.org/10.19053/01211129.v32.n65.2023.16314.

En el sector de la salud, los reportes de entrega de medicamentos y asignación de citas médicas son generados por las Instituciones Prestadoras de Servicios de Salud y entregados a las Entidades Promotoras de Servicios de Salud. Estos reportes no suelen tener una estructura coherente, presentan inconsistencias en el formato, datos inexistentes, incompletos o no normalizados. Estos problemas afectan la calidad de estos y dificultan la confiabilidad de la información. Con el objetivo de abordar este problema, se propone adaptar las Categorías de Calidad de Datos de Kahn a estos reportes, teniendo en cuenta que estas son aceptadas por el sector salud y no solo contemplan la estructura y dominio del dato, sino también la completitud y plausibilidad (credibilidad) del mismo. Para llevar a cabo esta investigación se siguió la metodología del Patrón de Investigación Iterativa de Pratt, se observaron estudios relacionados con el tema y se analizaron los atributos de los reportes de entrega de medicamentos y asignación de citas médicas para comprender en detalle el problema y sus implicaciones. Luego, se adaptaron las categorías de calidad de datos propuestos por Kahn teniendo en cuenta los problemas identificados en estos reportes y, posteriormente, dicha adaptación fue evaluada por un grupo de expertos en el sector salud mediante la técnica de grupo focal. Los resultados, según la percepción de los expertos, demostraron que la adaptación realizada para el reporte de entrega de medicamentos obtuvo un 66.7% en la categoría “Completamente de Acuerdo” y 33.3% en “De Acuerdo”; para asignación de citas médicas un 73.3% en “Completamente de Acuerdo” y un 26.7% en “De Acuerdo” según la escala de Likert. En conclusión, esta investigación contribuye al fortalecimiento de la calidad de los datos de estos reportes en el sector salud y proporciona pautas para mejorar la confiabilidad de la información.

Palabras clave : asignación de citas médicas; calidad de datos; categorías de calidad de datos; completitud; conformidad; entrega de medicamentos; plausibilidad; reportes normativos en salud; salud.

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