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Predicción diaria del volumen de pacientes durante la fase covid

Hola todos

Tengo datos de volumen de pacientes diarios y debo predecir el pronóstico diario para los próximos 14 días para que hagan la dotación de personal adecuada (médicos, enfermeras, etc.)

Entonces mi pregunta es, ¿cuál es el mejor método para hacer la serie temporal en la fase de variación de covid? Antes de covid, estaba pronosticando con el modelo Arima estacional.

Tengo datos diarios desde julio de 2019. ¿Es una buena idea incluir datos desde julio de 2019 o, dado que tenemos una reducción de alrededor del 35 % en el volumen diario, es una buena idea centrarse solo en los datos de marzo de 2020 y predecir para 14 días? o apenas pasadas las 3 semanas para predecir durante 14 días...

 

Por favor avise.

 

Re: Predicción del volumen diario de pacientes durante la fase de covid

El uso de los promedios del año pasado garantizará que la mitad de las veces superará el "objetivo" y la mitad de las veces estará por debajo. Si simplemente desea usar datos históricos sin comprender, pero desea tener en cuenta la fluctuación diaria, puede ejecutar su modelo usando la opción POR y poner el día de la semana en el POR. Así tendrás un modelo para cada día de la semana. Si desea ponderar los datos recientes más que los del pasado, deberá pensar en qué tipo de ponderación (por ejemplo, exponencial). Nuevamente, debido a la inconsistencia del proceso/datos, no creo que la ponderación sea una buena idea y complicaría lo que ya no entiende.

 

Por otro lado, puede ignorar todos mis puntos y usar los datos que desee para crear el modelo que desee.

 

"Todos los modelos están mal, algunos son útiles". GEP Caja

Re: Predicción del volumen diario de pacientes durante la fase de covid

sí... su modelo básico y he investigado algunos factores que afectan, pero no tenemos ningún dato como factores climáticos.

Durante este covid, la incertidumbre se vuelve aún más alta y desafiante.

antes de esto estábamos usando el promedio plano del año pasado... al menos tenemos un modelo básico que da alguna variación diaria como el día de la semana y también la tendencia.

Usando lo que tenemos en este mejor momento, me gustaría mantener dos cosas en este momento 1. variación semanal (lunes alto, etc.) para que haya más personal el lunes en comparación con otros días y 2. dar más peso a los últimos días

¿Qué modelo será mejor en este sentido?

Re: Predicción del volumen diario de pacientes durante la fase de covid

Está tratando de crear un modelo sin comprender (o tener en cuenta) las variables que podrían afectar la variable de respuesta de Visitas. La única variable predictora que está poniendo en el modelo es el tiempo. En mi humilde opinión, para tener un modelo de predicción que sea útil, debe comprender qué factores afectan la variable de respuesta, Y = f (x). Una vez que comprenda las variables de entrada (x) que son influyentes, puede considerar cómo controlar, administrar y medir esas x para lograr el resultado deseado (tenga en cuenta que algunas x afectarán la media y algunas afectarán la variabilidad). Como ya he señalado, sus datos sugieren que hay x, aún por identificar, que están causando inestabilidad en la cantidad de visitas reales. Ningún modelo matemático puede aliviar esto. "Basura dentro basura fuera." Te sugiero:

1. mapear el proceso,

2. identificar x's que pueden ser influyentes,

3. desarrollar hipótesis sobre por qué esas x pueden o no ser influyentes

4. recopilar datos para dar una idea de sus hipótesis.

 

Sí, este es un trabajo desafiante y requiere recursos para estudiar el proceso.  

"No hay pudín instantáneo". Deming

 

Entonces puede comenzar a pensar en usar modelos matemáticos para predecir.

Re: Predicción del volumen diario de pacientes durante la fase de covid

Hola

Estoy de acuerdo en que tenemos una clara variación semanal. La pregunta que tenías sobre cuántas variaciones es aceptable... entonces diría menos de 10. El pronóstico es visitas diarias al departamento de emergencias y estamos dotando de personal en función del volumen que anticipamos ver durante las próximas dos semanas.

solía marcha a t - 1 día a pronosticar 3 semanas. como ha observado, fue alrededor de 160 s antes del 15 de marzo y luego cayó significativamente durante algunas semanas y retrocedió recientemente en 120 s.

He seguido estos pasos ( adjunto )

Esto es lo que estaba produciendo, pero lo real todavía está en 120s 130s, así que usando esto tenemos exceso de personal como el pronóstico que muestra que irá en 160 s
Me pregunto si hay algo que deba hacer aquí..
Por favor avise…

Re: Predicción del volumen diario de pacientes durante la fase de covid

Gracias por adjuntar un archivo JMP.

 

No sé lo que "cuesta" una visita en términos de riesgo/recompensa. ¿Qué tan precisa debe ser la predicción? ¿Dentro de cuántas visitas? Si ese número de visitas es pequeño (≤ 10), entonces hay una gran variación en su proceso en este momento.  

 

Necesita comprender esos saltos particulares en los datos. Me parece que hay un ciclo de 7 días. No estoy seguro de si el número real de visitas "contadas" está influenciado de alguna manera por el día de la semana. Tal vez la hora o el día en que se cuentan las visitas se ve afectado por el cambio de turno o la forma en que se registran los datos. ¿Parece que se correlaciona con el domingo/lunes? ¿Quizás todas las visitas de fin de semana se contabilizan el domingo o el lunes? Hasta que sus medidas o contabilidad sean consistentes, será difícil tener confianza en la predicción. Mirando los datos adicionales, el promedio se desplazó alrededor del 19 de marzo. El promedio antes del 19 de marzo era de 157 (121-193). El promedio del 19/3 al 3/5 fue de aproximadamente 102 (66-140). Parece que tuviste más visitas totales antes de Covid que después. En términos de planificación, tendrá que decidir cuánto costo está asociado con tener suficiente para manejar la predicción extrema o cuál es el riesgo asociado con no planificar suficientes visitas.

Re: Predicción del volumen diario de pacientes durante la fase de covid

Gracias por llamando mi atención sobre esas fechas de alta variación. He comenzado a investigar esta información.

Tal como lo solicitó, he adjuntado los datos que planeo pronosticar para el 24/5 al 6/6, ya que esto es lo que usamos para planificar el personal para ese período de pago.

A continuación se muestra el gráfico de control utilizando el archivo JMP adjunto. Antes de covid, pocas variaciones eran normales y ahora necesitaba algunos ajustes para adaptarse a esta incertidumbre.

Teniendo en cuenta estos datos, ¿me recomendaría cuál es la mejor opción para el pronóstico de 3 semanas?

Le agradecería que me guíe aquí.

Gracias

Re: Predicción del volumen diario de pacientes durante la fase de covid

¿Por qué no adjuntas el archivo JMP?  

He creado MR, Gráficos individuales a partir de sus datos reales: El gráfico MR responde a la pregunta: ¿La variación en días consecutivos (variación a corto plazo) es constante y estable? El gráfico individual responde a la pregunta: ¿Qué fuentes de variación son mayores, la de corto plazo o la de largo plazo?

Como puede ver, tiene datos de "causa especial" identificados por el gráfico MR. Estos "eventos" son dignos de investigación, aunque ocurrieron el 4/26-4/27 y el 5/3-5/4, por lo que ahora está planteando la hipótesis de lo que sucedió entre estas fechas. Dado que el MR no es consistente, debe tener cuidado al interpretar los límites de control en el gráfico individual (ya que el MR se usa para calcular los límites de control y sabemos que es inconsistente). Parece que hay fuentes de variación, a largo plazo, que están por encima de las fuentes que se encuentran día a día.

Re: Predicción del volumen diario de pacientes durante la fase de covid

hola estadista

He adjuntado el archivo tanto real como predicho (de la serie temporal anima estacional de (110,012)7

Usé 7 porque tenemos una variación semanal como alta los lunes

solía 3/20 a 5/09 en columna real a predecir para 5/10 a 5/23 que también se agrega en las columnas c a g

Re: Predicción del volumen diario de pacientes durante la fase de covid

Adjunte su archivo JMP y lo revisaré.

 

Re: Predicción del volumen diario de pacientes durante la fase de covid

Gracias Staman.

Usé los datos de las últimas 4 semanas para predecir las próximas 3 semanas. La tendencia pronosticada va mucho hacia arriba, pero de hecho la actual no es muy alta. Esto ha causado problemas en la dotación de personal porque atendimos a 165 pacientes pero, de hecho, solo estamos viendo 120 segundos.

Idealmente, debería estar en la línea roja en el gráfico a continuación.

¿Hay alguna manera de que podamos dar más peso a la semana pasada y mantener el patrón semanal (alto los lunes, bajo el viernes, etc.)?

qué método sería ese... o hay alguna sugerencia mejor.

por favor avise

Gracias

Re: Predicción del volumen diario de pacientes durante la fase de covid

Si el volumen diario de pacientes es consistente y estable (verificado mediante gráficos de control), entonces podrá extender los límites del gráfico de control como una predicción de períodos de tiempo futuros. Sin embargo, si el volumen de pacientes es inconsistente, cualquier método de predicción será deficiente. Desde el brote de COVID, supongo que los datos anteriores al evento no son representativos de la situación actual. Puede intentar modelar los datos "recientes" que pueden ser representativos de los próximos 14 días (no sé qué datos específicos son). Pero, en cualquier caso, si el proceso es inestable, cualquier pronóstico será pobre. Puede ser útil encontrar indicadores principales para ayudar a comprender el volumen de pacientes.