Las soluciones de Minitab son ampliamente utilizadas en las instituciones sanitarias y empresas médicas en el mundo entero. Tanto si tiene pensado realizar proyectos de mejora, optimizar las colas de espera, sus líneas de producción, controlar la calidad de los sistemas o procedimientos, establecer mejores procedimientos en quirófanos, etc., Minitab ofrece soluciones de alto valor añadido para abarcar todos estos proyectos y herramientas completas que le facilitarán todo el proceso.

Análisis predictivo y determinación de la duración de la estancia del paciente en el momento del ingreso

La duración de la estancia, definida como el tiempo entre el ingreso hospitalario y el alta medida en días, es un aspecto de la atención que puede ser costoso para la mayoría de los sistemas de atención médica si no se aborda adecuadamente. Por otro lado, optimizar el flujo de pacientes facilita un tratamiento beneficioso, la espera mínima, la exposición mínima a los riesgos asociados con la hospitalización y el uso eficiente de recursos como camas de hospital, equipos médicos y personal clínico disponible.

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Menos errores en rayos X reducen el riesgo de cáncer, el tiempo de espera y los costes

En entornos hospitalarios y clínicos, tomar las decisiones correctas no solo reduce los costes del trabajo duplicado y las ineficiencias de los procesos, sino que da como resultado mejores resultados para los pacientes. Pensemos en la necesidad de tomar una radiografía adicional porque la primera captó el pie equivocado. Incluso si es la extremidad correcta, ¿qué pasa si se realizó desde el ángulo incorrecto?

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Conozca los módulos complementarios opcionales de Minitab Statistical Software

Minitab Statistical Software ha incorporado recientemente nuevos módulos de alto nivel opcionales que ayudarán a los usuarios a aplicar análisis estadísticos complejos en sus procesos diarios, sin la necesidad de conocer en profundidad la teoría estadística de cada procedimiento.

En particular, existen módulos para aplicar todo la potencia del análisis de datos de Minitab Statistical Software para enfrentar los desafíos en las cadenas de suministro, en los centros de atención al cliente, y en los centros de salud.

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¿Cómo mejorar la atención al cliente con la estadística y Minitab?

Tras conocer la preocupación del personal del servicio de salud australiano Northern Sydney Central Coast Health Service (NSCCHS) en relación a sus habilidades para analizar los datos relacionados con la atención al cliente, los líderes del equipo de calidad de este servicio desarrollaron una innovadora iniciativa denominada STaMP (Statistical Thinking and Methods Program). Este programa de formación enseñó al personal del NSCCHS a utilizar estadísticas sin necesidad de convertirse en estadísticos y Minitab jugó un importante papel en el éxito del programa.

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Cómo utilizar Mapas del flujo de valor en Sanidad

La industria sanitaria ha encarado retos enormes en 2020, principalmente luchar contra el nuevo coronavirus COVID-19. Esta industria está formada por profesionales conocidos por su resistencia, empatía, largas horas de duro trabajo y optimismo. Dado todo lo que hace para ayudar a los demás, los trabajadores de la salud merecen especialmente ayuda para facilitar sus trabajos y salvar vidas. Una pequeña manera en la que Minitab puede ayudarles específicamente es con los mapas de flujo de valor.

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Comprobaciones críticas para productos farmacéuticos y sanitarios: validación de la integridad de sus datos y el rendimiento del proceso

Las autoridades reguladoras en todo el mundo, impulsadas en gran medida por la Administración Federal de Medicamentos de los EE.UU. y su homólogo europeo, exigen cada vez más en aras a la seguridad del paciente.

Las empresas farmacéuticas y las organizaciones del sector de la salud deben aplicar técnicas más completas y complejas principalmente para la validación de procesos, pero también para el seguimiento y la evaluación del rendimiento de los procesos de producción (tradicionalmente llamado SPC - Statistical Process Control).

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Del concepto a la implementación y el soporte (y todo lo demás): entendamos las 5 etapas de la FDA para la fabricación de dispositivos médicos

Cuando los efectos del COVID-19 causaron escasez de dispositivos médicos en todo el mundo, muchos fabricantes se apresuraron a modificar sus líneas de producción para satisfacer la demanda. Aunque la Food and Drug Administration de los Estados Unidos (FDA) relajó temporalmente las pautas para algunos productos como el desinfectante de manos, todavía existe una ruta de aprobación estándar los fabricantes de dispositivos médicos tienen que seguir para llevar sus productos al mercado.

Vamos a explorar los objetivos en cinco etapas recomendados por la FDA y algunos ejemplos de las técnicas estadísticas que normalmente se llevan a cabo dentro de ellas.

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¿Cuán mortífero fue el brote de Ébola?

El brote de Ébola del 2014 en Guinea, Liberia y Sierra Leona estuvo en los titulares de todo el mundo, y con razón: es una enfermedad aterradora, y semanas antes la Organización Mundial de la Salud informó que la propagación de la enfermedad estaba dejando atrás a su respuesta. En fechas de cuando se escribió este artículo, 4542 personas de 9065 infectadas desde la aparición de este brote habían muerto, incluyendo algunos profesionales especializados que intentaban restañar la propagación del brote. Muchas fuentes afirman que los brotes del virus Ébola tienen una tasa de mortalidad de hasta el 90%, pero un vistazo a los datos sobre el ébola muestran que la tasa de mortalidad varía significativamente dependiendo de la especie de ébola, ubicación, caso, y año. Vea los cálculos en esta entrada del Blog de Minitab, realizados por Jim Colton.

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Comprender Alpha disminuye la alarma

Uno de los conceptos más incomprendidos en estadística es alfa, más formalmente conocido como el nivel de significación. Alpha normalmente se establece antes de realizar un experimento. Cuando el p valor calculado de un test de hipótesis es menor que el nivel de significación (α), los resultados de un experimento son tan poco probables que la explicación más probable es que los resultados se produzcan debido al efecto que se está estudiando. Que los resultados sean poco probables de ocurrir por casualidad es lo que queremos decir con la frase "significación estadística", que no debe confundirse con la significación práctica.

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