|
|
Madrid, 28 al 30 de Marzo de 2001
[OBJETIVO] [COMITÉS] [PARTICIPANTES] [ÁREAS] [ACTIV.INTERNACIONALES] [PROGRAMA] [MESAS REDONDAS] [S.CIENTÍFICAS] [S.TECNOLÓGICAS] [PÓSTERS] [INSCRIPCIÓN]
Lence Paz, A; Pereira Álvarez, M;
López-Pardo y Pardo, E; Sánchez Sostre, G; López, E.
Dirección General de
Planificación Sanitaria y Aseguramiento Servicio
Gallego de Salud
Resumen
Objetivo:
La necesidad cada vez mayor de contar con información más completa que permita una gestión de recursos más eficaz en base a las demandas poblacionales, supone el análisis de grandes volúmenes de datos, y la implantación de herramientas que permitan los estudios retroactivos en el tiempo y el análisis de tendencias. Para ello se aborda el diseño de un Data Mart poblacional que en base a los sistemas operacionales y después de llevar a cabo los procesos de extracción y carga nos aporta la capacidad de extraer informes a medida en base a unas dimensiones de negocio conformadas.
Metodología:
El sistema de análisis tiene como punto de partida la identificación única del ciudadano y su asignación actualizada al médico de primaria, lo que define la derivación al resto de la cartera de servicios asistenciales del Servicio Galego de Saúde. Se toma por tanto el Sistema operacional de Tarjeta Sanitaria como origen imprescindible de los datos, además de integrar información procedente de los hospitales respecto a las modalidades asistenciales y los servicios disponibles en los centros para los diferentes sectores de la población.
Resultados:
Los
trabajos de diseño llevados a cabo hasta ahora, han dado como resultado un
robusto modelo dimensional basado en varias estrellas de análisis, además de
la identificación de dimensiones comunes a varios departamentos lo que se
traducirá en objetos de negocio normalizados para los diferentes Data Marts que
se desarrollen en el Sergas.
Discusión:
Este modelo dimensional, permitirá, a través de las herramientas de explotación adecuadas, obtener cálculos de frecuentaciones e indicadores de gasto y de consumo de recursos ajustados a denominadores de población reales. Además la identificación de dimensiones conformadas permitirá llevar a cabo análisis de datos entre Data Marts interdepartamentales.
[OBJETIVO] [COMITÉS] [PARTICIPANTES] [ÁREAS] [ACTIV.INTERNACIONALES] [PROGRAMA] [MESAS REDONDAS] [S.CIENTÍFICAS] [S.TECNOLÓGICAS] [PÓSTERS] [INSCRIPCIÓN]