El Servei de Cirurgia Traumatològica i Ortopèdia de l'Hospital Universitari Son Llàtzer ha participat en la descripció del paper de les dades turístiques i meteorològiques en la previsió de visites al servei d'urgències a l'hospital de referència de les Illes Balears.
Angel Del Rio Mangada, traumatòleg de l'Hospital Universitari Son Llàtzer, ha participat en la publicació de l'article amb el títol "Forecasting emergency department visits in the reference hospital of the Balearic Islands: The role of tourist and weather data" a la revista Plos One.
Una previsió precisa de les arribades de pacients als serveis d'urgències (SU) és vital per a una assignació eficient de recursos i una atenció al pacient d'alta qualitat. En aquest estudi s'investiga la rellevància de variables exògenes, és a dir, el turisme, el clima, el calendari i les variables demogràfiques, en la previsió de visites a urgències a l'hospital de referència de Palma de Mallorca, una ciutat amb fluctuacions estacionals significatives de la població a causa del turisme.
Mitjançant un enfocament d'aprenentatge automàtic, es va desenvolupar un model que prediu les visites a urgències basant-nos únicament en aquestes variables exògenes. Es van provar diferents algoritmes d'aprenentatge automàtic (boscos aleatoris, màquines de vectors de suport i xarxes neuronals de retroalimentació) amb diferents combinacions de variables d'entrada i comparem els seus errors percentuals mitjans simètrics (SMAPE).
Els resultats revelen que la informació del calendari, les dades de població resident i turística són estadísticament significatives per a la precisió de les prediccions, mentre que l'addició de dades meteorològiques no proporciona cap millora addicional. La comparació de models de predicció que no són de sèries temporals amb models de predicció de sèries temporals revela que aquests últims proporcionen una millor precisió per a horitzons de predicció curts (per exemple, inferiors a una setmana).
A més, els models de sèries temporals esdevenen menys o igualment precisos que els models que es basen només en variables exògenes per a horitzons de predicció llargs (per exemple, quinzena o mes).
Aquest estudi destaca la importància de seleccionar acuradament les variables predictives per garantir previsions robustes i fiables a curt i llarg termini. Això demostra que, malgrat la seva menor complexitat, els models no temporals amb variables d'entrada ben escollides poden ser tan eficaços com els models de sèries temporals a l'hora de predir horitzons temporals llargs.
Referència de l'article
Crisafulli P, Del Río Mangada Á, Segura Sampedro JJ, R Mirasso C, Toral R, Galla T. Forecasting emergency department visits in the reference hospital of the Balearic Islands: The role of tourist and weather data. PLoS One. 2026;21(3):e0343713. doi: 10.1371/journal.pone.0343713. PubMed PMID: 41824545.Enllaços Bibliosalut |
Text completMètriques
| Consulteu cites en Web of Science | ||
 Altmetric |
[Font: Bibliosalut]
[Foto: Infosalut / Gent passejant / CC BY-NC-SA 4.0]
