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Introducción
Uno de los grandes problemas existentes en las instituciones de salud, sin duda, es la historia clínica, documento donde el médico registra la información del paciente atendido, según las necesidades y urgencia que requiera. En este sentido, el profesional de la salud plasma el testimonio de su diagnóstico y las correspondientes prescripciones y archiva esta información para que esté disponible en el momento oportuno, de manera que en posteriores citas que vuelvan a atenderlo conozcan los tratamientos anteriores según los problemas fisiológicos o patológicos que presentaban, y evitar así, un diagnóstico equivocado o incompleto que ocasione reacciones adversas o incluso la muerte del paciente.
Generalmente, las historias clínicas, como documentación administrativa, se encuentran registradas en formato físico (papel, cartón y/o cartulina) y almacenadas con los riesgos que ello implica el deterioro e ilegibilidad de su contenido. Otro factor tiene que ver con el aumento del número de expedientes lo que complica su localización y dificulta el tiempo de respuesta y traslado a consultorios, y por ende, de atención al paciente.
Ante estas disyuntivas, una opción resulta replantear el proceso y administración de historias clínicas que puedan minimizar u optimizar la utilización de recursos.
El gobierno del Perú, de acuerdo a las leyes y reglamentaciones impuestas por los avances en tecnologías de la salud (Curioso, 2014) , ha suscitado la inversión en sistemas de información que presenten la historia clínica electrónica (HCE) según plantea la Ley Nº 30024 (Perú. Presidencia de la República, 2013). La variante de HCE permite mitigar los errores de los métodos convencionales que involucran participación humana en la intervención y administración de los datos del paciente (Abugabah et al., 2020) e igualmente, permite materializar la concepción de los servicios de salud de la nación, según establece la legislación, desde diferentes enfoques: sistémico, integral e integrado, basado en procesos, gestión de riesgos en salud, así como con la política nacional de Redes Integradas de Salud y con el uso intensivo de tecnologías de la información y comunicación, enmarcado en el Modelo de Cuidado Integral de Salud por Curso de vida, para la persona, familia y comunidad (Perú. Ministerio de Salud, 2020). Esta situación amerita de esfuerzos por desarrollar una infraestructura de tecnologías de la información (TI) capaz de garantizar la interoperabilidad en el intercambio de los datos y su presentación, de modo que puedan ser entendidos e interpretados por los usuarios (Alarcón Loayza et al., 2019) .
En este intento por manejar la interoperabilidad de las historias clínicas en el Perú, todavía resultan escasas las propuestas de su instauración en los procesos de la gestión hospitalaria (Custodio Marroquín & Díaz Vélez, 2016) , entre otros aspectos, porque se ha visto demorada por detractores del empleo de las TI (Fernández Mogollón, 2014) ; no obstante, existen algunas experiencias funcionales y documentadas al respecto que permiten abogar por extender los usos de las TI, y particularmente de la HCE en los servicios asistenciales de salud (Unión Internacional de Telecomunicaciones, 2018).
Según Carr et al. (2010) y Rosenbaum (2014) , una de las tecnologías de más rápido crecimiento y aceptación en las organizaciones de la salud resulta la identificación por radiofrecuencia (RFID, por sus siglas en inglés). La RFID transmite información que utiliza rangos específicos de ondas de radio y es utilizada para identificar todo tipo de elementos y generar información concerniente a la trazabilidad, localización o control de los mismos (Aboelmaged & Hashem, 2018) . Para ello, esta tecnología de identificación automática utiliza dispositivos denominados etiquetas, tarjetas, transpondedores o tags RFID que permiten el almacenamiento y recuperación de datos remoto mediante pequeñas antenas que reciben y responden a peticiones por radiofrecuencia desde un emisor-receptor RFID (Haddara & Staaby, 2018; Wen et al., 2012) .
Por su parte, Haddara et al. (2020) manifiesta que los estudios sobre RFID en salud se han centrado, principalmente, en dos frentes temáticos fundamentales: (1) las aplicaciones (localización del paciente; monitoreo del paciente; control de la dosimetría), y en (2) los contratiempos y retos que impone esta tecnología (problemas tecnológicos; seguridad, privacidad y gestión de datos; problemas organizacionales y financieros).
En el caso del Perú, el empleo de la tecnología RFID en salud cobra especial interés dados los incuestionables beneficios que trae consigo y el marco legal gubernamental ampara su implementación en este sector. Sin embargo, en Zamora Mondragón (2019) queda reflejado que todavía resultan exiguas las contribuciones teóricas y prácticas.
En este sentido, la presente investigación surge de la necesidad de generar modestos aportes que permitan mitigar esta brecha y, para ello, se presenta como caso de estudio el Hospital Naval del Perú (HN), una institución de salud que requiere plantear un rediseño en uno de sus procesos de control y movilización de documentos mediante un conjunto de actividades denominadas: Subproceso de Ubicación y Traslado de Historias Clínicas. Dicho subproceso mediante el uso de la Tecnología RFID ayudará a los médicos del HN a: (1) mejorar el tiempo de atención al paciente, (2) incrementar el número de atenciones diarias y (3) minimizar el porcentaje de errores humanos que se presentan por parte del personal médico y que repercuten en el paciente.
A raíz de ello, se declara como objetivo general del presente trabajo: determinar de qué manera la tecnología RFID influye en la gestión de atención al paciente en los servicios de salud; Caso Hospital Naval.
Para dar cumplimiento a este objetivo general se plantean como objetivos específicos:
Determinar cómo influye la tecnología RFID en la oportuna capacidad de respuesta en los servicios de salud; Caso Hospital Naval.
Establecer cómo influye la tecnología RFID en la fiabilidad del paciente en los servicios de salud; Caso Hospital Naval.
Identificar de qué manera contribuye la tecnología RFID en la seguridad de las Historias Clínicas en los servicios de salud; Caso Hospital Naval.
Desarrollo
Materiales y métodos
A raíz de los objetivos expuestos se declara como hipótesis general de la investigación: la tecnología RFID influye en la gestión de atención al paciente en los servicios de salud; Caso Hospital Naval. Se derivan las hipótesis específicas siguientes:
La tecnología RFID influye en la oportuna capacidad de respuesta en los servicios de salud; Caso Hospital Naval.
La tecnología RFID influye en la fiabilidad del paciente en los servicios de salud; Caso Hospital Naval.
La tecnología RFID contribuye a la seguridad de las historias clínicas en los servicios de salud; Caso Hospital Naval.
La definición y operacionalización de las variables identificadas se reflejan en el Cuadro 1.
Cuadro 1. Operacionalización de las variables.
| Definición conceptual | Dimensiones | Indicador | Tipo de variable | |
|---|---|---|---|---|
| VI: Variable Independiente (X) Tecnología RFID | Tecnología de identificación por radiofrecuencia es un sistema de almacenamiento y recuperación de datos remotos que usa dispositivos denominados etiquetas, tarjetas o transponedores RFID. El propósito fundamental de la tecnología RFID es transmitir la identidad de un objeto mediante ondas de radio. | Confidencialidad | Promedio de atenciones con el uso de la Tecnología RFID. | Numérica |
| Disponibilidad | Promedio de Historias Clínicas requeridas y actualizadas. | Numérica | ||
| Integridad | Promedio de historias clínicas sin alteraciones. | Numérica | ||
| VD: Variable Dependiente (Y) Gestión en la Atención al Paciente | Atención al cliente es el conjunto de estrategias que una compañía diseña para satisfacer, mejor que sus competidores, las necesidades y expectativas de sus clientes externos. | Capacidad de respuesta | Tiempo de búsqueda de las Historias Clínicas. | Numérica Continua |
| Fiabilidad | Tiempo de atención al paciente en consultorio. | Numérica Discreta | ||
| Seguridad | Número de Historias Clínicas perdidas y/o duplicadas. | Numérica Discreta |
Fuente: elaboración propia.
Para la presente investigación se utilizó el método científico, que proporciona un planteamiento sistemático, ordenado y riguroso en el análisis de los datos. De forma complementaria, se ha utilizado el concepto sistémico, pues permitió obtener una visión integral y holística de la problemática estudiada.
El razonamiento científico sigue el método de observación y luego se continúa con el experimento y el análisis. Posteriormente, una vez construidas las hipótesis se procede a la comprobación de estas. Además, se empeló el método experimental para observar la relación entre la variable independiente y la variable dependiente.
Tipo y diseño de la investigación
Según Hernández Sampieri et al. (2014) , los diseños experimentales se caracterizan por manipular, al menos, una variable independiente para observar su efecto sobre una o más variables dependientes, y estos diseños tienen la capacidad de asignar aleatoriamente a los grupos control y experimental.
El diseño elegido para esta investigación es experimental, ya que proporciona seguridad en los resultados observados que se deben a la variable experimental utilizada (VI: Tecnología RFID); específicamente, es el diseño cuasi experimental con postprueba y dos grupos: Grupo Experimental (GRE) y el otro llamado Grupo Control (GRC).
La experimentación se inicia con la delimitación del GRE con un total de 55 pacientes y el GRC con un total de 57 pacientes, en ambos grupos se midió el tiempo de búsqueda y traslado de historias clínicas, así como los tiempos de atención médica.
El GRE está constituido por un conjunto de historias clínicas al que se le administra un tratamiento experimental denominada Tecnología RFID (X), luego son realizadas una serie de observaciones de tiempo posterior a dicho tratamiento (O1). El GRC, también está conformado por un conjunto de historias clínicas al que no se le administra ningún estímulo pero que sí se obtiene observaciones (O2). Los dos grupos se han asignado aleatoriamente a criterio del investigador.
Las principales técnicas de recolección de los datos resultan la medición y la observación directa complementadas con el empleo de instrumentos como el cronómetro y la ficha de observación.
Resultados
En esta investigación se identifica como unidad de análisis: las consultas médicas atendidas en el año 2017, que para el caso de estudio se corresponde con 7 932 pacientes distribuidos en los dos grupos o estratos: GRE (3895 pacientes) y GRC (4037 pacientes). La muestra de personas atendidas sobre la que se obtuvo los datos correspondientes a los tiempos de búsqueda, traslado de historias clínicas y tiempo de atención en consultorios externos a los pacientes se determinó con el empleo del modelo de Muestreo Aleatorio Simple (Fórmula 1). Por otro lado, la distribución a cada grupo o estrato se hizo a través del modelo de la afijación proporcional (Fórmula 2).
El número de pacientes seleccionados para la muestra es de 112, elegidos aleatoriamente de los consultorios seleccionados y con mayor afluencia de atención, donde:
α = |
5% = 0.05 |
N = |
Tamaño Poblacional: 7 932 pacientes. |
P = |
Proporción de población deseada en el estudio = 15% |
Q = |
Proporción de población no deseada = 85% |
E = |
Error de muestreo o Precisión Relativa = 8% |
Z = |
Nivel de confianza o Seguridad: 95% = 1.96 |
La fiabilidad del instrumento es calculada mediante la prueba de alfa de Cronbach con un valor de 0.945, lo que indica el alto grado de confiabilidad, lo que valida su uso para la recolección de datos. Los resultados obtenidos de la prueba de campo realizada, tanto para los GRC y GRE de la variable independiente, al aplicar las métricas pertinentes a los indicadores que previamente se seleccionaron, se han analizado con minuciosidad con la finalidad de conseguir las principales características; logrando así tener elementos de juicio para interpretar de manera global el comportamiento de los indicadores involucrados en la referida variable.
Resultados de la variable dependiente
En este apartado quedan reflejados los resultados obtenidos de la operacionalización de la variable dependiente. A raíz de ello, y como quedó descrito en el Cuadro 1, los indicadores que se evalúan resultan:
Tiempo de búsqueda de las historias clínicas.
Tiempo de atención al paciente en consultorio.
Número de historias clínicas perdidas y/o duplicadas.
Resulta necesario el análisis de la representación gráfica del proceso de atención al paciente. El flujograma que muestra la Figura 1 contiene desarrollo de las actividades que implican la manipulación, consulta y almacenamiento de la historia clínica mediante el método convencional con intervención del factor humano de forma directa. Además, queda reflejado los tiempos que implica cada actividad y que no necesariamente conllevan el empleo del historial clínico. De ahí que sea necesario garantizar la efectividad del proceso en favor de incidir en aquellas actividades que realmente aporten valor.
Indicador: Tiempo de búsqueda de historias clínicas en el GRC.
La ¡Error! No se encuentra el origen de la referencia. recoge las observaciones con respecto al tiempo de búsqueda en el GRC en todas las especialidades.
Tabla 1. Tiempos registrados para la búsqueda de historias clínicas en el GRC.
| Tiempo de Búsqueda(minutos) | Frecuencia | Porcentaje | Porcentaje válido | Porcentaje acumulado |
| 10 | 1 | 1,8 | 1,8 | 1,8 |
| 11 | 10 | 17,5 | 17,5 | 19,3 |
| 12 | 32 | 56,1 | 56,1 | 75,4 |
| 13 | 5 | 8,8 | 8,8 | 84,2 |
| 14 | 5 | 8,8 | 8,8 | 93,0 |
| 15 | 4 | 7,0 | 7,0 | 100,0 |
| Total | 57 | 100,0 | 100,0 |
Fuente: elaboración propia.
La variable que se mide (tiempo que se utiliza para la búsqueda de historias clínicas en el GRC) tiene naturaleza cuantitativa continua y por su escala de medición es de razón o proporción. La mayor incidencia (12 minutos de demora) resulta en un 56 % aproximadamente de las observaciones, seguida de 11 minutos (17.5 %) y el resto de los tiempos ocupan porcentajes menores; no obstante, se puede inferir que en promedio se utiliza 12.26 minutos (con un error de 1.269 minutos) en la búsqueda de las historias clínicas en todas las especialidades que componen el GRC. Este valor encontrado es realmente muy alto para la atención al paciente, lo que origina reclamos en la rapidez de la prestación del servicio asistencial, y hace necesario proponer una tecnología que permita agilizar y optimizar el tiempo de atención al paciente.
Para lograr este propósito, se opta por la aplicación de la tecnología RFID en el GRE, donde el tiempo de búsqueda de las historias clínicas en las especialidades neurología, oftalmología, otorrinolaringología, pediatría, traumatología y urología resultó ser de cinco (5) segundos con el empleo de esta alternativa de identificación automática. El tiempo de traslado de historias clínicas en el GRC más frecuente es de 7 minutos que representa el 72 % aproximadamente, que en términos de promedio es de 7.21 minutos con un error de 1.103 minutos (Tabla 2). Este indicador es alto para una buena atención; sin embargo, con la aplicación RFID en el GRE el resultado es sumamente distinto, ya que el tiempo de traslado obtenido es prácticamente cero, lo que demuestra la eficacia de la tecnología.
Tabla 2. Tiempo de traslado de las historias clínicas GRC.
| Tiempo de Búsqueda(minutos) | Frecuencia | Porcentaje | Porcentaje válido | Porcentaje acumulado |
| 6 | 7 | 12,3 | 12,3 | 12,3 |
| 7 | 41 | 71,9 | 71,9 | 84,2 |
| 8 | 6 | 10,5 | 10,5 | 94,7 |
| 11 | 2 | 3,5 | 3,5 | 98,2 |
| 12 | 2 | 1,8 | 1,8 | 100 |
| Total | 57 | 100 | 100 |
Fuente: elaboración propia.
Indicador: Tiempo de atención al paciente.
La Tabla 3 recoge las observaciones con respecto al tiempo atención a los pacientes en el GRC y la Tabla 4 con respecto al GRE.
Tabla 3. Tiempos registrados para la búsqueda de historias clínicas en el GRC.
| Tiempo de Búsqueda (minutos) | Frecuencia | Porcentaje | Porcentaje válido | Porcentaje acumulado |
| 7 | 5 | 8,8 | 8,8 | 8,8 |
| 8 | 10 | 17,5 | 17,5 | 26,3 |
| 9 | 4 | 7,0 | 7,0 | 33,3 |
| 10 | 9 | 15,8 | 15,8 | 49,1 |
| 11 | 12 | 21,1 | 21,1 | 70,2 |
| 12 | 12 | 21,1 | 21,1 | 91,2 |
| 13 | 4 | 7,0 | 7,0 | 98,2 |
| 14 | 1 | 1,8 | 1,8 | 100 |
| Total | 57 | 100 | 100 |
Fuente: elaboración propia.
Tabla 4. Tiempo de atención al GRE.
| Tiempo de Búsqueda (minutos) | Frecuencia | Porcentaje | Porcentaje válido | Porcentaje acumulado |
| 20 | 2 | 1,8 | 3,6 | 3,6 |
| 23 | 1 | 0,9 | 1,8 | 5,5 |
| 24 | 1 | 0,9 | 1,8 | 7,3 |
| 25 | 15 | 13,2 | 27,3 | 34,5 |
| 26 | 6 | 5,3 | 10,9 | 45,5 |
| 27 | 4 | 3,5 | 7,3 | 52,7 |
| 28 | 15 | 13,2 | 27,3 | 80,0 |
| 29 | 7 | 6,1 | 12,7 | 92,7 |
| 30 | 4 | 3,5 | 7,3 | 100,0 |
| Total | 55 | 100 |
Fuente: elaboración propia.
Al comparar los datos de las Tablas 3 y 4 se detecta una diferencia significativa en cuanto al tiempo de atención al paciente, porque en términos de interacción paciente- médico con la Tecnología RFID, el tiempo promedio es de 26.71 minutos con un incremento en más del 100 % al GRC, que alcanzó solamente 10.23 minutos de interacción.
Finalmente, la Tabla 5 resume los resultados obtenidos y los tiempos promedios de búsqueda y traslado de las historias clínicas tanto en el GRC como en el GRE, y fundamentalmente, el tiempo de atención en consulta. Los datos reflejan por sí solos, que la utilización de la tecnología RFID posibilita mayor efectividad en la ejecución de los procesos, y por ende, con la consiguiente reducción del tiempo de respuesta es posible crear las condiciones idóneas para la optimización de recursos, la agilización de trámites y la mejora continua de la gestión y de la calidad de servicios asistenciales de salud manifiestos en una estrecha interacción médico -paciente.
Tabla 5. Estadísticas resumen de los tiempos de búsqueda de las historias clínicas por cada subespecialidad antes (GRC) y después (GRE) de la implementación de la tecnología RFID.
| Tiempo de búsqueda de las historias clínicas en el GRC en todas las especialidades | Tiempo de búsqueda (min) de historias clínicas en el GRE | Tiempo de traslado de las historias clínicas en el GRC | Tiempo de traslado de las historias clínicas en el GRE | Tiempo de atención al GRC | Tiempo de atención al GRE | |
| n | 57 | 55 | 57 | 55 | 57 | 55 |
| Media | 12.26 | 5.00 | 7.21 | 0.00 | 10.23 | 26.60 |
| Varianza | 1.269 | 0.00 | 1.205 | 0.00 | 3.236 | 5.109 |
Fuente: elaboración propia.
Prueba de Hipótesis
Hipótesis General:
H0: La tecnología RFID influye en la gestión al enfermo en los hospitales es igual en los dos grupos de estudio.
Donde:
Antes de realizar la prueba estadística, primero es preciso probar la normalidad de los datos. Para ello utilizamos la Prueba Kolmogorov - Smirnov (Tabla 6) lo que conlleva a formular las hipótesis siguientes:
H0: Hipótesis de homogeneidad (Hipótesis de trabajo)
H1: Hipótesis de diferencias (Hipótesis del investigador)
Donde,
Estimación del P- valor
Tabla 6. Pruebas de normalidad.
| Kolmogorov-Smirnov | Shapiro-Wilk | |||||
| Resultados de la tecnología RFID influye en la gestión al enfermo en los hospitales en los grupos de estudio. | Estadístico | gl | Sig. | Estadístico | gl | Sig. |
| 0.347 | 57 | 0.523 | 0.818 | 57 | 0.057 | |
Fuente: elaboración propia.
Toma de decisión: P- Valor= 0.523 ˃ α = 0.05 Aceptamos la Hipótesis Nula.
1. Fijar el Nivel de Confianza: α = 5%
2. Fijar el Estadístico de Prueba: t de Student
(con n1 + n2) -2 grados de libertad
Los resultados de la tecnología RFID influye en la gestión al enfermo en los hospitales en los grupos de estudio queda reflejado en la Tabla 7 (estadística de grupo) y Tabla 8 (prueba de muestras independientes).
Tabla 7. Estadísticas de grupo.
| Estadísticas de grupo | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| Resultados de la tecnología RFID influye en la gestión al enfermo en los hospitales en los grupos de estudio. | Grupos de estudio | n | Media | Desviación estándar | Media de error estándar |
| GRC | 57 | 12.26 | 1.126 | 0.149 | |
| GRE | 55 | 5 | 0.000 | 0.000 | |
Fuente: elaboración propia.
Tabla 8. Prueba de muestras independientes.
| Prueba de Levene de igualdad de varianzas | Prueba t para igualdad de medias | ||||||||
| F | Sig. | t | gl | Sig.(bilateral) | Diferencias de medias | Diferencias de error estándar | 95% de intervalo de confianza de la diferencia | ||
| Inferior | Superior | ||||||||
| Se asumen varianzas iguales | 62,630 | ,000 | 47,813 | 110 | ,000 | 7,263 | ,152 | 6,962 | 7,564 |
| No se asumen varianzas iguales | 48,682 | 56,000 | ,000 | 7,263 | ,149 | 6,964 | 7,562 | ||
Fuente: elaboración propia.
Conclusión: Existe suficiente evidencia estadística para rechazar la H0 a un nivel de confianza del 95%, por lo tanto, se concluye: La influencia de la tecnología RFID en la gestión al paciente en los servicios de salud del GRE es mayor que en el GRC.
Prueba de Hipótesis de la Hipótesis Específica N°1
La tecnología RFID influye en la oportuna capacidad de respuesta en los servicios de salud; Caso Hospital Naval 2017.
En este apartado se formulan las hipótesis específicas. En este sentido, en lo que respecta a: la prueba de normalidad, la toma de decisión, la estadística de grupo y la toma de muestras independiente se procede de manera similar que para el caso de la hipótesis general donde, el nivel de significancia es de 0.05, la prueba estadística elegida es la K-S y, se realiza la estimación del P-valor.
De igual manera, al aplicar la prueba de Kolmogorov- Smirnov, se formulan las hipótesis de trabajo y del investigador correspondientes a homogeneidad y diferencias respectivamente.
Igualmente, es realizada la prueba de Levene (1961) como ya se evidencia en la Tabla 7. Esta prueba estadística es empleada para evaluar la igualdad de varianzas para una variable calculada para dos o más grupos. Al asumir que las varianzas de las poblaciones estudiadas en esta investigación son iguales se pone a prueba la hipótesis nula de que las varianzas poblacionales son iguales. Si el P-valor es inferior un nivel de significación (en este caso 0.05), resulta poco probable que las diferencias en las variaciones de la muestra se hayan producido sobre la base de un muestreo aleatorio de una población con varianzas iguales. Por tal motivo, la hipótesis nula de igualdad de varianzas se rechaza y se concluye que hay una diferencia entre las variaciones en la población.
Bajo los supuestos teóricos expuestos anteriormente se procede de la manera la prueba de Levene para las hipótesis específicas 1, 2 y 3.
H0: La oportuna capacidad de respuesta en los servicios de salud es igual en los dos grupos de estudio.
H1: La oportuna capacidad de respuesta en los servicios de salud del GRE es mayor que la oportuna capacidad de respuesta en los servicios de salud del GRC.
Toma de Decisión: |
P - Valor= 0.523 ˃ α = 0.05 Se acepta la hipótesis nula. |
Toma de Decisión: |
Como p - valor es = a 0.000 < 0,05 se rechaza H0 |
Conclusión: Existe suficiente evidencia estadística para rechazar la H0 a un nivel de confianza del 95%, por lo tanto, se concluye que: la oportuna capacidad de respuesta en los servicios de salud del GRE es mayor que la capacidad de respuesta en los servicios de salud del GRC.
Prueba de Hipótesis de la Hipótesis Específica N°2
La tecnología RFID influye en la fiabilidad del paciente en los servicios de salud; Caso Hospital Naval 2017.
H1: La fiabilidad del enfermo en los hospitales en el GRC es menor que la fiabilidad del enfermo en los hospitales en el GRE.
La prueba de Kolmogorov-Simirov para una muestra corrobora la normalidad y para la toma de decisión.
P- Valor= 0.060 ˃ α = 0.05 Se acepta la Hipótesis Nula.
P- Valor = 0.120 > α = 0.05 Se acepta la Hipótesis Nula de Homogeneidad, lo que demuestra que la distribución de los datos es de forma normal y se aplica la prueba paramétrica respectiva. Se fija el nivel de confianza para 0.05 y el estadístico de prueba t-Student.
Toma de Decisión: Como p - valor es = a 0.000 < 0,05 se rechaza H0 y se acepta la hipótesis alternativa al nivel de confianza del 95%.
La fiabilidad del enfermo en los hospitales en el Grupo Control es menor que la fiabilidad del enfermo en los hospitales en el Grupo Experimental. Demostrando de esta manera la eficiencia de la Tecnología RFID en el caso del Hospital Naval, generando un Impacto Positivo en toda la Organización de Salud.
Prueba de Hipótesis de la Hipótesis Específica N°3
La tecnología RFID contribuye a la seguridad de las historias clínicas en los servicios de salud; Caso Hospital Naval 2017.
Formulación de las Hipótesis Estadísticas
H0: La seguridad de las Historias Clínicas en los servicios de salud es igual en los dos Grupos de estudio.
H1: La seguridad de las Historias Clínicas en los servicios de salud en el GRC es menor que la seguridad de las Historias Clínicas en los servicios de salud en el GRE.
La prueba de Kolmogorov-Simirov para una muestra corrobora la normalidad y para la toma de decisión.
Toma de Decisión: P- Valor= 0.060 ˃ a = 0.05 se acepta la Hipótesis Nula
P- Valor = 0.120 > a = 0.05 Aceptamos la Hipótesis Nula de Homogeneidad, es decir la distribución de los datos es forma normal y aplicamos la prueba paramétrica respectiva
Toma de Decisión: Como p - valor es = a 0.000 < 0,05 se rechaza H0 y se acepta la Hipótesis Alternativa al nivel de confianza del 95%
De acuerdo a los valores obtenidos en la estadística de grupo para GRC (media=10.23, desviación estándar=1.881, meda de error estándar=0.249) y GRE (media=26.73, desviación estándar=2.190, media de error estándar=0.295) se puede inferir que, la seguridad de las historias clínicas en los servicios de salud en el grupo control es menor que la seguridad de las historias clínicas en los servicios de salud en el grupo experimental.
Discusión
Según las evidencias encontradas en la ejecución de la presente investigación de la validación de la Tecnología RFID y su contribución a la gestión en la atención al enfermo en los hospitales, al aplicar el experimento al Grupo de estudio y la prueba de los tiempos, se ha obtenido mejor promedio en el Grupo Experimental que en el Grupo Control, lo que demuestra que las estrategias metodológicas de la obtención de los tiempos en las variables independiente y dependiente difieren significativamente, y por la validez de la hipótesis general, el uso de la Tecnología RFID tiende a optimizar el manejo de los tiempos en el fortalecimiento de las organizaciones de salud como lo hemos comprobado en el Hospital Naval.
Esto quiere decir que se han automatizado los procesos para eliminar o modificar las tareas tradicionalmente manuales en pos de mejorar en servicio y en calidad, el trabajo es más rápido y no necesita de una cantidad determinada de operarios y un gran volumen de papeles que constituían las historias clínicas. En tal sentido, lo que implica una inversión en tecnología e infraestructura de TI, representa ganar en tiempo de respuesta, calidad del servicio asistencial, mejora de la gestión, ahorro y optimización de recursos.
Conclusiones
La influencia de la tecnología RFID en la gestión de atención al paciente en los servicios de salud permite una atención ágil, oportuna y dinámica; además de asegurar y salvaguardar la confiabilidad de la información que se registra en la historia clínica evitando la duplicidad, el deterioro y la perdida de ésta.
Con relación a la hipótesis específica 1, se determinó que la tecnología RFID influye en la oportuna capacidad de respuesta, minimizando el tiempo de búsqueda de las historias clínicas de los pacientes, lo que elimina la ubicación y traslado de la historia física; permite un mejor uso de los recursos.
Con relación a la hipótesis específica 2, la fiabilidad del paciente en los servicios de salud en el Grupo Control es menor que la fiabilidad del paciente en los servicios de salud en el Grupo Experimental; lo que demuestra que la eficiencia de la tecnología RFID en el caso del Hospital Naval, genera un impacto positivo en toda la organización de salud y permite incrementar el vínculo médico-paciente. Finalmente, con relación a la hipótesis específica 3, la contribución de la tecnología RFID en la seguridad de las historias clínicas permite contar con un documento seguro, actualizable en tiempo real, robusto, de fácil portabilidad y rápida ubicación; elemento que este que posibilita a la institución de salud eliminar las pérdidas, duplicidad de información, gastos en papelería y los altos costos de almacenamiento.
