Análisis Multivariante de la Influencia de los factores Socioeconómicos y Demográficos en la salud de pacientes con COVID-19, en la Ciudad de Guayaquil durante el año 2020

Arias Galán, Víctor Enrique

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Facultad de Ciencias Naturales y Matemáticas
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Tesis de Maestría en Estadística Aplicada
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dc.contributor.advisor	Pambabay Calero, Johny Javier, Director
dc.contributor.author	Arias Galán, Víctor Enrique
dc.creator	ESPOL.FCNM
dc.date.accessioned	2024-09-16T17:18:03Z
dc.date.available	2024-09-16T17:18:03Z
dc.date.issued	2024
dc.identifier.citation	Arias Galán, V. E. (2024). Análisis Multivariante de la Influencia de los factores Socioeconómicos y Demográficos en la salud de pacientes con COVID-19, en la Ciudad de Guayaquil durante el año 2020. [Proyecto de Titulación]. ESPOL.FCNM .
dc.identifier.uri	http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/62022
dc.description	Este estudio analizó los datos de los pacientes con diagnóstico de COVID-19, en la ciudad de Guayaquil durante el año 2020 junto con datos de recursos humanos sanitarios, datos sociales de servicios básicos, tiempo de espera para el diagnóstico y acceso a servicios de salud tanto Públicos como Privados. El análisis se lo realizó utilizando una técnica multivariante denominada HJ-Biplot, dando como resultado que los distritos 09D01, 09D03, 09D04 y 09D05 son los que más aportan a la dimensión 1 (88,29%) del HJ-Biplots, comprobando que estos distritos tienen la mayor oferta de la Red Pública Integral de Salud (RPIS) y de la Red Privada, menores tiempos de espera para el diagnóstico que conlleva a mayor atención ambulatoria y niveles altos de servicios básicos. La dimensión 2 (11,18%) del HJ-Biplot está conformado por los distritos 09D02, 09D06, 09D07, 09D08, 09D09 y 09D10 cuyos factores de oferta de servicios tanto de la RPIS y Privada es baja, servicios básicos en niveles medio-bajo y los tiempos de espera para el diagnóstico son altos lo que conlleva a mayor necesidad de hospitalización. En conclusión, este análisis con HJ-Biplot comprobó la utilidad de esta técnica para relacionar los factores socioeconómicos y demográficos e identificar los distritos de Guayaquil más afectados por el COVID-19. Palabras clave: Recursos humanos sanitarios, RPIS, HJ-Biplot, Atención ambulatoria, Hospitalización
dc.format	application/pdf
dc.format.extent	42 página
dc.language.iso	spa
dc.publisher	ESPOL.FCNM
dc.rights	openAccess
dc.subject	Recursos humanos sanitarios
dc.subject	RPIS
dc.subject	HJ-Biplot
dc.subject	Atención ambulatoria
dc.subject	Hospitalización
dc.title	Análisis Multivariante de la Influencia de los factores Socioeconómicos y Demográficos en la salud de pacientes con COVID-19, en la Ciudad de Guayaquil durante el año 2020
dc.type	Magister en Estadística Aplicada
dc.identifier.codigoespol	T-110594
dc.description.city	Guayaquil
dc.description.degree	Escuela Superior Politécnica del Litoral
dc.identifier.codigoproyectointegrador	POSTG038
dc.description.abstractenglish	This study analyzed the data of patients diagnosed with COVID-19 in the city of Guayaquil during 2020 along with data on health human resources, social data on basic services, waiting time for diagnosis and access to health services, both Public and Private. The analysis was carried out using a multivariate technique called HJ-Biplot, resulting in the districts 09D01, 09D03, 09D04 and 09D05 being the ones that contribute the most to dimension 1 (88.29%) of the HJ-Biplots, verifying that these Districts have the greatest offer of the Integrate Public Health Network (RPIS) and the Private Network, shorter waiting times for diagnosis that leads to greater outpatient care and high levels of basic services. Dimension 2 (11.18%) of the HJ-Biplot is made up of districts 09D02, 09D06, 09D07, 09D08, 09D09 and 09D10 whose service supply factors for both the RPIS and Private are low, basic services at medium levels. low and waiting times for diagnosis are high, which leads to a greater need for hospitalization. In conclusion, this analysis with HJ-Biplot verified the usefulness of this technique to relate socioeconomic and demographic factors and identify the districts of Guayaquil most affected by COVID-19. Keywords: Health human resources, RPIS, HJ-Biplot, Ambulatory care, Hospitalization