Post on 06-May-2020
UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL
FACULTAD DE CIENCIAS MATEMÁTICAS Y FÍSICAS
CARRERA DE INGENIERÍA EN SISTEMAS
COMPUTACIONALES
VALORACIÓN DEL MATERIAL MÉDICO QUIRÚRGICO SOMETIDO A PROCESOS DE ESTERILIZACIÓN USADOS EN CIRUGÍAS INVASIVAS MEDIANTE UN ESTUDIO BASADO EN BALANCED SCORECARD Y LÓGICA DIFUSA
PROYECTO DE TITULACIÓN
Previa a la obtención del Título de:
INGENIERO EN SISTEMAS COMPUTACIONALES
AUTOR (ES):
MARÍA FERNANDA MONTENEGRO PINCAY
CHRISTIAN ALBERTO ALVARADO FEIJOÓ
TUTOR:
ING. LORENZO CEVALLOS TORRES, M. SC.
GUAYAQUIL – ECUADOR
2017
REPOSITORIO NACIONAL EN CIENCIA Y TECNOLOGÍA FICHA DE REGISTRO DE TESIS
TITULO: “Valoración del material médico quirúrgico sometido a procesos de esterilización usados en cirugías invasivas mediante un estudio basado en Balanced ScoreCard y lógica difusa”
AUTOR/ES:
María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó
REVISORES:
Abg. Mirella Carmina Ortiz Zambrano, M.sc.
INSTITUCIÓN:
Universidad de Guayaquil
FACULTAD:
Ciencias Matemáticas y Físicas
CARRERA:
Ingeniería en Sistemas Computacionales
FECHA DE PUBLICACIÓN: N. DE PAGS: 151
ÁREAS TEMÁTICAS: Tecnologías, procesos y desarrollo industrial
PALABRAS CLAVE: Balanced ScoreCard, lógica difusa, esterilización, inferencia
difusa, función de membresía. RESUMEN: El Balanced ScoreCard (BSC / Cuadro de Mando Integral) es una metodología que ayuda
a lograr un balance integrado y estratégico del avance, el desarrollo y la competitividad de una
organización o de un área específica de una empresa, está compuesto de cuatro categorías: la financiera,
procesos internos, clientes e innovación y crecimiento. El presente trabajo pretende analizar el proceso
de esterilización aplicando el método BSC y lógica difusa (LD). La LD es una metodología que
proporciona de una manera simple obtener una conclusión aproximada, en el presente caso, mediante
encuestas dirigidas a expertos de la central de esterilización para obtener los indicadores claves para su
elaboración. La Lógica Difusa en cambio, se constata mediante la herramienta de programación Matlab,
a través de la herramienta Fuzzy para diseño de los controladores de cada una de las fases del Balanced.
N. DE REGISTRO: N. DE CLASIFICACIÓN:
DIRECCIÓN URL:
ADJUNTO URL (tesis en la
web):
ADJUNTO PDF: SI NO
CONTACTO CON
AUTORES/ES:
Teléfono:
0994095716
0998608430
E-mail:
maria.montenegrop@ug.edu.ec
christian.alvaradof@ug.edu.ec
CONTACTO EN LA
INSTITUCIÓN:
Carrera de Ingeniería en Sistemas
Computacionales
Nombre: Ab. Juan Chávez Atocha, Esp
Teléfono: 2307729
E-mail: juan.chaveza@ug.edu..ec
X
I
APROBACIÓN DEL TUTOR
En mi calidad de Tutor del trabajo de investigación, “Valoración del
material médico quirúrgico sometido a procesos de esterilización
usados en cirugías invasivas mediante un estudio basado en
Balanced ScoreCard y Lógica Difusa”. Elaborado por el Sr.
Christian Alberto Alvarado Feijoó y la Srta. María Fernanda
Montenegro Pincay, Alumnos no titulados de la Carrera de
Ingeniería en Sistemas Computacionales, Facultad de Ciencias
Matemáticas y Físicas de la Universidad de Guayaquil, previo a la
obtención del Título de Ingeniero en Sistemas Computacionales,
me permito declarar que luego de haber orientado, estudiado y
revisado, la Apruebo en todas sus partes.
Atentamente
ING. LORENZO CEVALLOS TORRES, M. SC. TUTOR
II
DEDICATORIA
A mi querida madre Sra.
Cristina Pincay Plua, por
brindarme todo su apoyo
incondicional a lo largo de mi
vida inculcándome buenos
valores y sabios consejos, a
mi hija Fabiana Enríquez
Montenegro, a mí Esposo
Fernando Enríquez
Mendoza. A toda mi familia y
amigos quienes estuvieron
de alguna manera
alentándome a seguir
adelante con este proyecto.
María Fernanda Montenegro Pincay
III
DEDICATORIA
Dedico este trabajo a mis
padres Cristóbal &
Magdalena, a mi esposa
Vicky y a mis hijos,
Christian, Dasha y Brianna.
Con esfuerzo y dedicación.
Christian Alberto Alvarado Feijoó
IV
AGRADECIMIENTO
Primeramente quiero dar
gracias a Dios por haberme
dado salud y fortaleza para
salir adelante y culminar mis
estudios, a mis padres,
hermanos, suegros y amigos
por estar conmigo apoyándome
en cada momento de mi
formación académica.
Agradezco a mi tutor el Ing.
Lorenzo Cevallos Torres por
guiarme y por sus palabras de
aliento para culminar con éxito
este proyecto de titulación.
María Fernanda Montenegro Pincay
V
AGRADECIMIENTO
En primer lugar, agradezco a
Dios por darme salud y por
guiar mis pasos, agradezco de
corazón a mis padres que no
dudaron ni un segundo en
ayudarme para alcanzar mis
objetivos, también a mis
suegros, amigos, familiares
cercanos y del exterior que con
sus consejos fortalecieron mi
decisión de ser profesional y en
especial a mi esposa e hijos
por la comprensión del día a
día por mi ausencia parcial en
el hogar.
Christian Alberto Alvarado Feijoó
VI
TRIBUNAL PROYECTO DE TITULACIÓN
Ing. Eduardo Santos Baquerizo, M.Sc Ing. Abel Alarcón Salvatierra, M. Sc. DECANO DE LA FACULTAD DIRECTOR (E) CIENCIAS MATEMÁTICAS Y FÍSICAS CARRERA DE INGENIERÍA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES
Ing. Lorenzo Cevallos Torres, M. Sc Abg. Mirella Ortiz Zambrano, M.Sc PROFESOR TUTOR DEL PROYECTO PROFESOR REVISOR ÁREA . DE TITULACIÓN ÁREA TRIBUNAL
Abg. Juan Chávez Atocha, Esp. SECRETARIO
VII
DECLARACIÓN EXPRESA
“La responsabilidad del contenido de este Proyecto de Titulación, me corresponden exclusivamente; y el patrimonio intelectual de la misma a la UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL”
María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó
VIII
.
UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL FACULTAD DE CIENCIAS MATEMÁTICAS Y FÍSICAS
CARRERA DE INGENIERÍA EN SISTEMAS
COMPUTACIONALES
VALORACIÓN DEL MATERIAL MÉDICO QUIRÚRGICO SOMETIDO A PROCESOS DE ESTERILIZACIÓN USADOS EN CIRUGÍAS INVASIVAS MEDIANTE UN ESTUDIO BASADO EN BALANCED SCORECARD Y LÓGICA DIFUSA
Proyecto de Titulación que se presenta como requisito para optar por el
título de INGENIERO EN SISTEMAS COMPUTACIONALES
Autor/a: María Fernanda Montenegro Pincay
C.I. 0924709348
Autor/a: Christian Alberto Alvarado Feijoó
C.I. 0923013940
IX
CERTIFICADO DE ACEPTACIÓN DEL TUTOR
En mi calidad de Tutor del proyecto de titulación, nombrado por el Consejo Directivo de la Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas de la Universidad de Guayaquil.
CERTIFICO: Que he analizado el Proyecto de Titulación presentado por los estudiantes el Sr. Christian Alberto Alvarado Feijoó y la Srta. María Fernanda Montenegro Pincay, como requisito previo para optar por el título de Ingeniero en Sistemas Computacionales cuyo problema es: “VALORACIÓN DEL MATERIAL MÉDICO QUIRÚRGICO SOMETIDO A PROCESOS DE ESTERILIZACIÓN USADOS EN CIRUGÍAS INVASIVAS MEDIANTE UN ESTUDIO BASADO EN BALANCED SCORECARD Y LÓGICA DIFUSA” Considero aprobado el trabajo en su totalidad.
Presentado por: María Fernanda Montenegro Pincay 0924709348 Apellidos y Nombres completos Cédula de ciudadanía N°
Christian Alberto Alvarado Feijoó 0923013940 Apellidos y Nombres completos Cédula de ciudadanía N°
Tutor: Ing. Lorenzo Cevallos Torres, M. SC.
Guayaquil, 15 de diciembre del 2017
X
UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL FACULTAD DE CIENCIAS MATEMÁTICAS Y FÍSICAS
CARRERA DE INGENIERÍA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES
Autorización para Publicación de Proyecto de Titulación en Formato Digital
1. Identificación del Proyecto de Titulación
Nombre Alumno: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó
Dirección:
Urbanización San Felipa Mz 162 Villa 54
Teléfono: 0994095716 E-mail: maria.montenegrop@ug.edu.ec
Teléfono: 0998608430 E-mail: christian.alvaradof@.edu.ec
Facultad: Ciencias Matemáticas Y Físicas
Carrera: Ingeniería en Sistemas Computacionales
Proyecto de titulación al que opta: Ingeniero en Sistemas
Computacionales
Profesor guía: Ing. Lorenzo Cevallos Torres, M.Sc.
Título del Proyecto de titulación: “Valoración del material médico
quirúrgico sometido a procesos de esterilización usados en cirugías
invasivas mediante un estudio basado en Balanced ScoreCard y Lógica
Difusa”
Tema del Proyecto de Titulación: “Valoración del material médico
quirúrgico sometido a procesos de esterilización usados en cirugías
invasivas mediante un estudio basado en Balanced ScoreCard y Lógica
Difusa”
XI
2. Autorización de Publicación de Versión Electrónica del
Proyecto de Titulación
A través de este medio autorizo a la Biblioteca de la Universidad de Guayaquil y a la Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas a publicar la versión electrónica de este Proyecto de titulación. Publicación electrónica:
Inmediata X Después de 1 año
Firma Alumnos:
María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
3. Forma de envío: El texto del proyecto de titulación debe ser enviado en formato Word, como archivo .Doc. O .RTF y .Puf para PC. Las imágenes que la acompañen pueden ser: .gif, .jpg o .TIFF.
DVDROM CDROM
XII
ÍNDICE GENERAL Pág.
APROBACIÓN DEL TUTOR ................................................................................ I
DEDICATORIA .................................................................................................... II
DEDICATORIA ................................................................................................... III
AGRADECIMIENTO ........................................................................................... IV
AGRADECIMIENTO ............................................................................................ V
CERTIFICADO DE ACEPTACIÓN DEL TUTOR ................................................ IX
ÍNDICE GENERAL ............................................................................................ XII
ÍNDICE DE CUADROS .................................................................................... XIV
ÍNDICE DE GRÁFICOS. ............................................................................... XVIII
ABRIEVIATURAS .......................................................................................... XXII
Resumen ...................................................................................................... XXIII
Abstract ........................................................................................................ XXIV
INTRODUCCION ................................................................................................. 1
CAPÍTULO I ........................................................................................................ 3
UBICACIÓN DEL PROBLEMA EN UN CONTEXTO ........................................ 3
SITUACIÓN NUDOS CRITICOS ...................................................................... 5
Formulación Del Problema ............................................................................... 8
Evaluación del problema .................................................................................. 8
Objetivo general .............................................................................................. 9
Objetivos Específicos ....................................................................................... 9
Alcances ........................................................................................................ 10
Justificación e importancia ............................................................................. 11
CAPÍTULO II ..................................................................................................... 12
Antecedentes De Estudio............................................................................... 12
Aspectos históricos de la Central de Esterilización del Hospital Universitario.....................................................................................................14
Fundamentación Teórica…………………………………………………………..16 Fundamentación Legal....................................................................................51
CAPÍTULO III…………………………………………………………………………..55
Metodología……………………………………………………………....….55
Definiciones Estadísticas………………………………………………….…….....55
Diseño de la Base de datos ........................................................................... 60
XIII
Análisis Univariado de los datos .................................................................... 69
Tablas de Contingencia ................................................................................. 86
Indicadores obtenidos del análisis estadístico ................................................ 93
Mapa Estratégico de la Central de esterilización del Hospital Universitario de Guayaquil ............................................................................................ …….101
CAPÍTULO IV .................................................................................................. 118
RESULTADOS ............................................................................................ 118
Respuesta a pregunta científica ................................................................... 127
CONCLUSIONES ........................................................................................ 128
RECOMENDACIONES ................................................................................ 129
Bibliografía ..................................................................................................... 130
Anexos ........................................................................................................... 135
XIV
ÍNDICE DE CUADROS Pág. CUADRO Nº1……………………………………………………………….…6 Causas y consecuencias del problema CUADRO Nº2……………………………………………………………….…7 Delimitación del problema CUADRO Nº3…………………………………………………………………17 Áreas de la central de esterilización CUADRO Nº4…………………………………………………………………20 Consideraciones para el lavado CUADRO Nº5…………………………………………………………………22 Niveles de actividad de desinfección CUADRO Nº6………………………………………………………….……...24 Procedimiento de la preparación y empaque CUADRO Nº7………………………………………………………….….…..32 Categorías de los indicadores CUADRO Nº8………………………………………………………….……....34 Herramientas de la inteligencia artificial CUADRO Nº9………………………………………………………….………38 Tipos de funciones de membresía CUADRO Nº10…..………………………………………………….…………39 Variables de función triangular CUADRO Nº11…..…………………………………………………….………40 Descripción de función triangular CUADRO Nº12……………………………………………………..……..…..42 Variables de función Sigmoide CUADRO Nº13………………………………………………….……………..43 Descripción de función gaussiana CUADRO Nº14…………………………………………………….…………..44 Descripción de función trapezoidal CUADRO Nº15……………………………………………………..………….47 Algoritmos basados en lógica difusa
XV
CUADRO Nº16…………………………………………………..………….48 Pasos del método de Mamdani CUADRO Nº17…………………………………………………….……..…60 Codificación de la variable genero CUADRO Nº18………………………………………………….…………..60 Codificación de la variable edad CUADRO Nº19………………………………………………….…………..61 Codificación de la variable ocupación CUADRO Nº20………………………………………………………………61 Codificación de la variable horario de trabajo CUADRO Nº21………………………………………………………………62 Codificación de la variable experiencia laboral CUADRO Nº22………………………………………………………………62 Codificación de la variable lavado de manos CUADRO Nº23………………………………………………………………63 Codificación de la variable procesos de desinfección CUADRO Nº24………………………………………………………………63 Codificación de la variable herramientas de bioseguridad CUADRO Nº25………………………………………………………………64 Codificación de la variable riesgo en cirugía CUADRO Nº26………………………………………………………………64 Codificación de la variable cumplimiento de procesos CUADRO Nº27……………………………………………………...……….65 Codificación de la variable contenedores de materiales CUADRO Nº28………………………………………………………...…….65 Codificación de la variable mantenimiento de maquinas CUADRO Nº29……………………………………………………...……….66 Codificación de la variable capacitaciones CUADRO Nº30……………………………………………………………….66 Codificación de la variable normas y reglamentos CUADRO Nº31……………………………………………………………….67 Codificación de la variable casos de accidente
XVI
CUADRO Nº32……………………………………………………………..67 Codificación de la variable inventarios de instrumento CUADRO Nº33……………………………………………………………..68 Frecuencia de la variable genero CUADRO Nº34……………………………………………………………..68 Frecuencia de la variable edad CUADRO Nº35……………………………………………………………..69 Frecuencia de la variable ocupación CUADRO Nº36……………………………………………………………..70 Frecuencia de la variable horario de trabajo CUADRO Nº37……………………………………………………………..71 Frecuencia de la variable experiencia laboral CUADRO Nº38……………………………………………………...……...72 Frecuencia de la variable lavado de manos CUADRO Nº39……………………………………………………………..73 Frecuencia de la variable procesos de desinfección CUADRO Nº40……………………………………………………………..74 Frecuencia de la variable herramientas de bioseguridad CUADRO Nº41……………………………………………………………..76 Frecuencia de la variable riesgos en cirugía CUADRO Nº42……………………………………………………………..77 Frecuencia de la variable cumplimiento de procesos CUADRO Nº43……………………………………………………….…….78 Frecuencia de la variable contenedores de materiales CUADRO Nº44……………………………………………………….…….79 Frecuencia de la variable capacitaciones CUADRO Nº45……………………………………………………………..80 Frecuencia de la variable mantenimiento de maquinas CUADRO Nº46……………………………………………………………..82 Frecuencia de la variable normas y reglamentos CUADRO Nº47……………………………………………………………..83 Frecuencia de la variable casos de accidentes
XVII
CUADRO Nº48…………………………………………………….……..84 Frecuencia de la variable mantenimiento de maquinas CUADRO Nº49……………………………………………………………85 Tabla de contingencia variable: edad vs ocupación CUADRO Nº50……………………………………………………………86 Tabla de contingencia variable: edad vs experiencia CUADRO Nº51…………………………………………………….……...87 Tabla de contingencia variable: ocupación vs experiencia CUADRO Nº52…………………………………………………….………89 Tabla de contingencia variable: Lavado Vs Herramientas CUADRO Nº53……………………………………………………..……..90 Tabla de contingencia variable: procesos Vs Herramientas CUADRO Nº54…………………………………………………………….93 Indicador de inventarios para adquirir materiales CUADRO Nº55…………………………………………………………….94 Indicador de mantenimiento preventivo CUADRO Nº56…………………………………………………….………95 Indicador de casos de accidentes CUADRO Nº57…………………………………………………….………96 Indicador de inventarios medidas de higiene CUADRO Nº58…………………………………………………….………97 Indicador de herramientas de bioseguridad CUADRO Nº59…………………………………………………….………98 Indicador de efectividad de maquina CUADRO Nº60…………………………………………………….………99 Indicador de capacitación
XVIII
ÍNDICE DE GRÁFICOS pág. GRÁFICO Nº01………………………………………………………………….13 Consulta externa del HUG GRÁFICO Nº02………………………………………………………………….14 Central de esterilización del HUG GRÁFICO Nº03………………………………………………………………….17 Esterilización GRÁFICO Nº04………………………………………………………………….18 Procesos de esterilización GRÁFICO Nº05……………………………………………………………........19 Inspección de materiales GRÁFICO Nº06………………………………………………………………….21 Secado del instrumental GRÁFICO Nº07………………………………………………………………….23 Procedimiento de esterilización GRÁFICO Nº08………………………………………………………………….24 Procedimiento de esterilización Sterrad GRÁFICO Nº09………………………………………………………………….27 Estructura del CMI GRÁFICO Nº10………………………………………………………………….29 Modelo sistémico de los indicadores GRÁFICO Nº11…………………………………………………………………..31 Inteligencia artificial GRÁFICO Nº12…………………………………………………………………..34 Técnicas en lógica difusa GRÁFICO Nº13…………………………………………………………………..35 Ejemplo de un conjunto difuso GRÁFICO Nº14…………………………………………………………………..37 Función de pertenencia triangular GRÁFICO Nº15…………………………………………………………………..38 Función de pertenencia gamma
XIX
GRÁFICO Nº16……………………………………………………………….39 Función de pertenencia Sigmoide GRÁFICO Nº17……………………………………………………………….40 Función de pertenencia gaussiana GRÁFICO Nº18……………………………………………………………….41 Función de pertenencia trapezoidal GRÁFICO Nº19……………………………………………………………….44 Esquema del control difuso GRÁFICO Nº20……………………………………………………………….44 Esquema general del sistema de Inferencia difusa GRÁFICO Nº21……………………………………………………………….47 Ejemplo del método Mamdani en Matlab GRÁFICO Nº22……………………………………………………………….48 Logo de la plataforma Matlab GRÁFICO Nº23……………………………………………………………….57 Variables de la investigación GRÁFICO Nº24……………………………………………………………….67 Gráfico de barras de la variable genero GRÁFICO Nº25……………………………………………………………….68 Histograma de la variable edad GRÁFICO Nº26……………………………………………………………….69 Gráfico de barras de la variable ocupación GRÁFICO Nº27……………………………………………………………….70 Gráfico de barras de la variable horario de trabajo GRÁFICO Nº28……………………………………………………………….71 Histograma de la variable experiencia GRÁFICO Nº29………………………………………………..……..............73 Gráfico de barras de la variable lavado de manos GRÁFICO Nº30………………………………………………………………..74 Gráfico de barras de la variable procesos de desinfección GRÁFICO Nº31………………………………………………………………..75 Gráfico de barras de la variable herramientas de bioseguridad
XX
GRÁFICO Nº32………………………………………………………………..76 Gráfico de barras de la variable riesgo en cirugía GRÁFICO Nº33……………………………………………….………………..77 Gráfico de barras de la variable cumplimiento procesos GRÁFICO Nº34………………………………………………….……………..78 Gráfico de barras de la variable materiales quirúrgicos GRÁFICO Nº35…………………………………………………….…………...80 Histograma de la variable capacitación GRÁFICO Nº36……………………………………………………….…..........81 Histograma de la variable mantenimiento GRÁFICO Nº37……………..………………………….……………….………82 Gráfico de barras de la variable normas y reglamentos GRÁFICO Nº38………………………………………….……………..............83 Gráfico de barras de la variable casos de accidentes GRÁFICO Nº39…………………………………………………………………84 Gráfico de barras de la variable inventarios GRÁFICO Nº40………………………………………………………….........100 Mapa estratégico del HUG GRÁFICO Nº41………………………………………………………….........101 Esquema BSC del HUG GRÁFICO Nº42………………………………………………………….........102 Control difuso de capacitación y herramientas de bioseguridad GRÁFICO Nº43………………………………………………………………..104 Controlador de relación de los indicadores manejos de herramientas de bioseguridad – casos de accidentes GRÁFICO Nº44………………………………………………………………..106 Controlador de relación de los indicadores mantenimiento preventivo – efectividad de la maquina GRÁFICO Nº45…………………………….…………………………………..108 Controlador de la fase financiera (Presupuesto) GRÁFICO Nº46……………………………….………………………………..110 Controlador de la fase cliente interno (satisfacción del cliente)
XXI
GRÁFICO Nº47………………………………….……………………………..114 Controlador de la fase procesos interno (calidad procesos) GRÁFICO Nº48………………….………………………………………….….116 Controlador de la fase aprendizaje y crecimiento (formación personal) GRÁFICO Nº49…………………….……………………………………….….119 Controlador de gestión GRÁFICO Nº50……………………….…………………………………….….120 Variable de entrada Presupuesto GRÁFICO Nº51……..………………………………………………………….121 Variable de entrada calidad procesos GRÁFICO Nº52…………..…………………………………………………….122 Variable de entrada satisfacción cliente interno GRÁFICO Nº53……………………………………………………………..….123 Variable entrada formación del personal GRÁFICO Nº55…………………………………………………………………124 Variable de salida Nivel de Gestión GRÁFICO Nº56………………………………………………………...……....125 Resultado de la relación entra las fases y nivel de gestión GRÁFICO Nº57…………………………………………………………………126 Resultado de la aplicación del modelo BSC
XXII
ABRIEVIATURAS
BSC: Balanced ScoreCard LD: Lógica Difusa IA: Inteligencia Artificial CD: Controlador Difuso HUG: Hospital Universitario de Guayaquil CE: Central de Esterilización CMI: Cuadro de Mando Integral
MSP: Ministerio de salud publica
XXIII
UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL
FACULTAD DE CIENCIAS MATEMÁTICAS Y FÍSICAS CARRERA DE INGENIERÍA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES
VALORACIÓN DEL MATERIAL MÉDICO QUIRÚRGICO SOMETIDO A PROCESOS DE ESTERILIZACIÓN USADOS EN CIRUGÍAS
INVASIVAS MEDIANTE UN ESTUDIO BASADO EN BALANCED SCORECARD Y
LÓGICA DIFUSA
Resumen El Balanced ScoreCard (BSC / Cuadro de Mando Integral) es una metodología
que ayuda a lograr un balance integrado y estratégico del avance, el desarrollo y
la competitividad de una organización o de un área específica de una empresa,
está compuesto de cuatro categorías: la financiera, procesos internos, clientes e
innovación y crecimiento. El presente trabajo pretende analizar el proceso de
esterilización aplicando el método BSC y Lógica Difusa (LD). La LD es una
metodología que proporciona de una manera simple obtener una conclusión
aproximada, en el presente caso, mediante encuestas dirigidas a expertos de la
central de esterilización para obtener los indicadores claves para su elaboración.
La Lógica Difusa en cambio, se constata mediante la herramienta de
programación Matlab, a través de la herramienta Fuzzy para diseño de los
controladores de cada una de las fases del Balanced.
Autor: María Fernanda Montenegro Pincay
Autor: Christian Alberto Alvarado Feijoó
Tutor: Ing. Lorenzo Cevallos Torres, M.Sc.
XXIV
UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL
FACULTAD DE CIENCIAS MATEMÁTICAS Y FÍSICAS CARRERA DE INGENIERÍA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES
ASSESSMENT OF SURGICAL MEDICAL SUBMISSION SUBMITTED TO
STERILIZATION PROCESSES USED IN SURGERY INVASIVE THROUGH A STUDY BASED ONBALANCED SCORECARD AND
FUZZY LOGIC
Abstract
The Balanced Scorecard (BSC) is a methodology that helps achieve an
integrated and strategic balance of the progress, development and
competitiveness of an organization or a specific area of a company. It is
composed of four categories: financial, internal processes, customers and
innovation and growth. The present work intends to analyze the sterilization
process applying the BSC method and Diffuse Logic (LD). LD is a methodology
that provides a simple way to obtain an approximate conclusion, in the present
case, through surveys directed to experts of the sterilization center to obtain the
key indicators for its elaboration. The fuzzy logic, however, is verified by the
Matlab programming tool, through the Fuzzy tool to design the controllers of each
of the Balanced phases.
Author: María Fernanda Montenegro Pincay
Author: Christian Alberto Alvarado Feijoó
Tutor: Ing. Lorenzo Cevallos Torres, M.Sc.
1
INTRODUCCIÓN
Todo hospital cuenta con una central de esterilización, que a la vez es la
encargada de llevar a cabo los procesos que conllevan la descontaminación,
preparación y almacenamiento de los instrumentos quirúrgicos utilizados en las
cirugías, siendo importante que desde el mismo momento en que salen de la
central de esterilización hasta que llegan a su lugar de destino como son los
quirófanos o áreas solicitantes, los instrumentos lleguen con la garantía de
esterilización realizada para así no contaminar al paciente al momento de la
intervención quirúrgica.
El instrumental quirúrgico es el conjunto de elementos utilizados en los
procedimientos quirúrgicos, por ello, su asepsia debe ser meticulosa y
estandarizado, estos deben someterse a la cadena del proceso de
descontaminación, limpieza y esterilización (Sánchez Sarría, González Diez,
Hernández Dávila, & Dávila Cabo de villa, 2014).
La central de esterilización es el área encargada de llevar a cabo los procesos
de limpieza de los instrumentos quirúrgicos que son utilizados en las áreas
requirentes, cuyos procedimientos, para mayor ilustración del lector son los
siguientes:
• Lavado / descontaminación
• Inspección
• Preparación / Empaque
• Exposición al método de esterilización
• Almacenamiento y/o entrega
Sin embargo, el procedimiento de carga, traslado y entrega del instrumental
desde la central de esterilización hasta las áreas requirentes, especialmente los
quirófanos, provocan incertidumbre, cuya solución es la aplicación de la Lógica
Difusa, la cual es definida como una metodología que permite llegar a un
resultado aproximado a través de términos inciertos o conjuntos borrosos que
2
provocan ambigüedad en una solución no concreta, pero si asertiva que Incluye
el razonamiento aproximado (cálculo con palabras) y provee fortaleza
matemática a la emulación de atributos lingüísticos y perceptuales asociados con
la cognición y razonamiento humano (Huapaya, Lizarralde, & Arona, 2012).
En cambio, el BSC es una herramienta adecuada para dirigir las organizaciones,
cuyo uso puede mejorar aportes de instrumentos más adecuados para el
tratamiento de la incertidumbre, en este caso la utilización de la herramienta
lógica difusa (Zapa Pérez, 2012).
Este trabajo de investigación busca, a través de la LD y BSC, garantizar que el
instrumental quirúrgico esté libre de contaminación, previniendo efectos
colaterales en cada área que se aplica. En tal virtud, su desarrollo se centra con
lo siguiente:
CAPÍTULO 1: Se detalla la importancia que se debe seguir en cada proceso de
esterilización para obtener como resultado final una herramienta que este apto
para la utilización en cirugías invasivas, también se detalla el planteamiento del
problema, la situación de nudos críticos, causas y consecuencias, delimitación,
formulación y evaluación del problema, el objetivo general, los objetivos
específicos, alcances y la justificación e importancia.
CAPÍTULO 2: Muestran el marco teórico y los antecedentes del estudio,
fundamentación teórica, fundamentación legal y las definiciones conceptuales en
las que se fundamentan este trabajo de investigación.
CAPÍTULO 3: En este capítulo se detalla la Metodología, el tipo de investigación,
los conceptos y definiciones estadísticos, el diseño de la investigación realizado,
los criterios que se tomaron en cuenta para la elaboración del mapa estratégico
BSC y como se integró con la lógica difusa.
CAPÍTULO 4: Finalmente se muestran los resultados, las conclusiones y
recomendaciones que se obtuvieron de la investigación.
3
CAPÍTULO I
EL PROBLEMA
PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
UBICACIÓN DEL PROBLEMA EN UN CONTEXTO
En los hospitales de la ciudad de Guayaquil, sean estos públicos o privados que
cuenten con una central de esterilización, existe en el personal encargado de la
esterilización de los instrumentos quirúrgicos, la preocupación de que estos
lleguen a su destino con la asepsia en que salieron y en buen estado, principal
requisito para garantizar la salud y bienestar de los pacientes.
Es importante destacar que de no cumplir con los procedimientos adecuados
para la esterilización de los instrumentos quirúrgicos existe el riesgo de
contaminación desde el mismo momento de su empaquetamiento,
almacenamiento hasta su traslado a los quirófanos y áreas solicitantes, siendo
en este preciso momento que nace la incertidumbre.
El uso constante de los instrumentos obliga a instituciones públicas o privadas
contar con el servicio y equipamiento para la esterilización de los utensilios
médicos que se usan para brindar un servicio de excelencia y eficacia, y al estar
esterilizados con antelación se logra pérdida de tiempo y la disponibilidad de los
instrumentos en el momento requerido, por consiguiente, es un logro de
crecimiento organizacional.
El área objeto de estudio es la central de esterilización del hospital Universitario
de Guayaquil.
4
El Hospital Universitario de Guayaquil (HUG), está ubicado en la vía perimetral
de la periferia de Guayaquil, cuenta con un edificio en cuyo primer piso está
ubicada el área de esterilización, a lado del mismo está el quirófano, lugar donde
se presentan las necesidades relacionadas a los instrumentos quirúrgicos, pues
es en dicha área en que se realizan las operaciones quirúrgicas sean estas
programadas o de emergencias.
El HUG dispone con un área de esterilización con tres divisiones estructurales, a
saber: área de color rojo, que es donde el instrumental quirúrgico se somete a
una rigurosa limpieza; área de color azul, que es donde realizan procedimientos
con ayuda de equipamientos necesarios para obtener el material estéril y por
último el área de color verde, que es donde será almacenado el material estéril
(Comisión INOZ, 2004).
El problema radica en que es posible que se transmita de manera involuntaria
todo tipo de contaminación sea este microorganismo patógeno o no patógeno
incluso proveniente de otro paciente que en su momento fue intervenido
quirúrgicamente, razón por la cual es de gran importancia utilizar los equipos
adecuados y especializados siguiendo procesos que conlleven un trabajo de
excelencia.
Este trabajo busca garantizar que no exista ninguna clase anomalías en los
procesos y de forma general todo lo asociado directo o indirecto que influya en el
cumplimiento del mismo, ya sean estos los departamentos administrativos
encargados de cubrir necesidades que se presenten en el terreno hospitalario
para esto el uso de la metodología de Balanced ScoreCard y mediante la Lógica
Difusa podremos garantizar la seguridad y la calidad de los instrumentos
esterilizados.
5
SITUACIÓN NUDOS CRÍTICOS
Debido a la cantidad de instrumentos quirúrgicos que se utilizan en el área de
esterilización en los hospitales de la ciudad de Guayaquil, como el Hospital
Universitario de Guayaquil (HUG), se pretende aplicar el Balanced ScoreCard
(BSC) para desarrollar un análisis mediante Inferencias Difusas que permita
trazar objetivos y mostrar resultados a satisfacción.
El HUG cuenta con máquinas esterilizadoras cuyos procedimientos para
descontaminar el material en ocasiones provocan incertidumbre en la realización
de sus ciclos, ya sea por la acción o inacción del personal novato, que provoque
la esterilización no adecuada de los instrumentos quirúrgicos, que pondría en
peligro la vida del paciente.
Para prevenir cualquier imprevisto relacionado al ámbito antes mencionado, se
propone realizar un estudio basado en Balanced ScoreCard y lógica difusa, que
permita obtener estrategias que estén dentro de las siguientes perspectivas
como son la Financiera, Cliente, Proceso y formación & aprendizajes, cuadro de
mando integral que busca mantener el control automatizado para lograr datos
con una perspectiva apegada a la situación actual del hospital.
6
Cuadro N°1
Causas y Consecuencias del Problema
CAUSAS
CONSECUENCIAS
Carencia de higiene en
instrumentación quirúrgica.
Instrumentos infectados al
momento de su uso.
Presencia de humedad en
instrumentos quirúrgicos.
Reacción química produciendo
corrosión.
Sobrecarga de instrumentación
quirúrgica en la máquina
esterilizadora autoclave.
Bolsas de aire que impedidas
de la distribución uniforme del
vapor al material.
Interrupción en el ciclo de
esterilización de los
instrumentos quirúrgico.
Complicación a mediano plazo
en la salud del individuo que
podría causar la muerte del
paciente.
Falta de capacitación en el
personal encargado de la
esterilización.
Uso inapropiado de
esterilización de insumos.
Descuido en la clasificación
especializada de la
instrumentación quirúrgica.
Retraso de tiempo en la
entrega de insumos quirúrgicos
que afecten el momento de la
intervención quirúrgica.
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay, Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Hospital Universitario de Guayaquil.
7
Cuadro N°2
Delimitación del problema
CAMPO
Ciencias básicas, bioconocimiento y desarrollo
industrial.
ÁREA
Tecnologías, procesos y desarrollo Industrial.
ASPECTO
Aplicando modelo del Balanced ScoreCard
combinados con Lógica Difusa, se realizará un
estudio que demuestre la valoración en cuantos
a los materiales quirúrgicos para llevar los
procesos de esterilización y esto instrumentos
pueda ser utilizado sin ninguna duda en una
cirugía invasiva.
TEMA
Valoración del material médico quirúrgico
sometido a proceso de esterilización usada en
cirugías invasivas; mediante un estudio basado
en Balanced ScoreCard y Lógica Difusa.
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay, Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Hospital Universitario de Guayaquil.
8
Formulación Del Problema
¿Puede el modelo Balanced ScoreCard y la Lógica Difusa, valorar el nivel de
gestión de los procesos que se efectúan en la central de esterilización del
Hospital Universitario de Guayaquil?
Evaluación del problema
Claro: El estudio de Balanced ScoreCard y la lógica difusa permitirá evaluar las
causas y conciencias de los instrumentos de esterilización.
Evidente: Este estudio se llevará a cabo con los instrumentos críticos, en este
caso son los materiales quirúrgicos, donde serán analizados mediante la técnica
del modelo Balanced ScoreCard y la Lógica Difusa.
Original: La presente investigación es muy novedosa ya que se realizar un
estudio del proceso de centros de esterilización mediante técnicas de Lógica
Difusa.
Concreto: Esta dirigido al personal de auxiliar de enfermería con lo que ayudaría
tomar la decisión correcta al momento de utilizar el material.
Relevante: El modelo Balanced ScoreCard y la Lógica Difusa son técnicas
extravagantes para la evaluación y llevar un mejor control en los procesos de
esterilización de los instrumentos.
Factible: Obtenida la información de otros estudios e investigaciones es factible
realizar la valoración de material quirúrgico mediante BSC y LD. Debido a los
avances de la tecnología es posible desarrollar una herramienta open Source,
por lo tanto, es viable realizarla.
9
Objetivo general
Diseñar un modelo estratégico funcional mediante un estudio basado en el
Balanced ScoreCard (BSC) y Lógica Difusa para valorar la gestión de material
médico quirúrgico sometido a procesos de esterilización usado en cirugías
invasivas.
Objetivos Específicos
• Definir el proceso de esterilización de los instrumentos quirúrgicos que se
llevan a cabo en la central de esterilización del Hospital Universitario de
Guayaquil.
• Realizar un análisis estadístico mediante encuestas para examinar los
procesos que se llevan en la central de esterilización del Hospital
Universitario de Guayaquil.
• Proponer un modelo estratégico aplicando el BSC para mejorar
procedimientos administrativos sobre la clasificación y uso de los
instrumentos quirúrgicos en la central de esterilización del Hospital
Universitario de Guayaquil.
• Crear una función de membresía difusa que nos muestre el proceso de
cada perspectiva del Balanced ScoreCard que se lleva en la central de
esterilización.
10
Alcances
• Se observó el procedimiento que se lleva a cabo en la esterilización de
los instrumentos quirúrgicos, su empaquetamiento, almacenamiento y
traslado de los mismos hasta las áreas requirentes.
• Se obtuvieron las variables e indicadores para la elaboración del mapa
estratégico Balanced ScoreCard.
• Se diseñó el mapa estratégico Balanced ScoreCard (BSC) en base a los
procesos que se llevan a cabo en la Central de esterilización.
• Se integró el modelo de Balanced ScoreCard (BSC) con la Lógica Difusa
(LD) para obtener las funciones de membresía usando inferencia difusa
mediante el método Mamdani soportado con la herramienta de
programación Matlab.
11
Justificación e importancia
Teniendo en cuenta que las intervenciones quirúrgicas mantienen un alto grado
de complejidad, se deben mantener protocolos y políticas de seguridad en
cuanto al servicio de esterilización pertinente, maximizando la calidad del mismo.
En nuestro país la condición hospitalaria mejora en función a las necesidades de
la sociedad, y en el caso de los nosocomios de salud pública, dependen del
presupuesto financiado por el estado, cuyos recursos y equipos son adquiridos
por lo general al inicio de las actividades, debiendo esperar mucho tiempo para
hacer adquisiciones de equipos médicos nuevos y modernos, lo que ocasiona
ineficiencia y falta de calidad en los servicios que ofrece.
Otro punto importante es la calificación del personal que labora en dichas casas
de salud quienes deben estar no solamente calificados sino que debe tener la
aptitud y actitud para desarrollar labores con calidad, calidez y eficiencia y con
ello dar cumplimiento a unas de las garantías constitucionales como lo es el
buen vivir.
Por ello se propone la aplicación del Balanced ScoreCard y la Lógica Difusa que
implica trasladar a la computadora los conocimientos basados en experiencias,
procesamiento de información con los cuales se busca desvanecer toda
incertidumbre que pueda afectar los procesos de esterilización de los
instrumentos quirúrgicos.
12
CAPÍTULO II
MARCO TEÓRICO
ANTECEDENTES DE ESTUDIO
La entidad objeto de estudio es la central de esterilización del Hospital
Universitario de Guayaquil (HUG) cuyas actividades se iniciaron en abril del año
2005, el cual , en su apertura fue parte de los activos de la Universidad de
Guayaquil con una administración a cargo de docentes de dicha entidad de
educación superior conocida con las iniciales (SHDUG), pero desde mayo del
año 2013 que está siendo administrado por el Ministerio de Salud Pública (MSP),
sin desvincularse completamente de la Universidad de Guayaquil, pero si
limitado en la toma de decisiones.
El HUG cuenta con once edificaciones, de las cuales están habilitadas solo
cuatro, divididas en cuarenta y cuatro áreas asistenciales, que a su vez están
subdivididas en trece especialidades de consulta externa, seis en odontología,
tres en emergencia, seis salas de hospitalización, cuatro unidades de
diagnóstico, tres en rehabilitación y terapia física, tres unidades de cuidados
críticos, sin dejar de lado el área de enfermería que brinda servicios antes
mencionadas, además de área de farmacia y la central de esterilización. (Bravo
Rodriguez, 2013).
Las especialidades con las que cuenta el Hospital Universitario son las
siguientes:
En la Consulta Externa se encuentran inmersas las especialidades de
neumología, neurocirugía, nutrición y dietética, oftalmología, otorrinolaringología,
pediatría, psicología, traumatología, urología, genética clínica, anestesiología,
cardiología, cirugía general, gastroenterología, ginecología, medicina interna,
entre otros.
13
El HUG cuenta también con un área de Odontología que brindan odontología
general, odontopediatría, periodoncia, rehabilitación oral, endodoncia y
ortodoncia. El área de Emergencia brinda atención de situaciones críticas para
adultos, pediátrica y Ginecológica. Las salas de cirugía pediátrica, ginecología,
traumatología, Pediatría y Cirugía Clínica, forman parte de la hospitalización que
requiere cada paciente en casos pertinentes.
Las Unidades de diagnósticos brindan el servicio de valoración del paciente,
dentro de las cuales están el área de imágenes y de rayos x, mamografías,
densitometrías, ultrasonidos y laboratorio patológico. El servicio de enfermería
ofrece el cuidado, traslado y apoyo a las áreas solicitantes como por ejemplo
consulta externa, emergencia, hospitalización y la unidad de cuidados críticos
(UCC).
En Farmacia se puede encontrar los medicamentos que se entregados en forma
gratuita a los pacientes que acuden al hospital aquejados por alguna
enfermedad. El objetivo del HUG es entregar un servicio de calidad y excelencia
hospitalaria, para así ayudar en la atención de la sociedad, participando para
reconocimiento y desarrollo nacional e internacional de la salud del País.
(Ministerio de Salud Pública, 2013).
14
Gráfico Nº1
Consulta externa del Hospital Universitario de Guayaquil
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Hospital Universitario de Guayaquil.
Aspectos históricos de la Central de Esterilización del
Hospital Universitario
El hospital universitario en sus inicios no contaba con una central de
esterilización, fue a partir del mes de marzo del año 2006 que se contó con este
servicio para beneplácito de la directiva y de la ciudadanía que vio con buenos
ojos esta iniciativa que paliaba la necesidad de operaciones quirúrgicas de
enfermedades graves.
El HUG en sus inicios contó con tres colaboradores insignes que cumplieron con
los propósitos para lo cual fue creado, a pesar de las limitaciones
específicamente en el área de esterilización ya que solo contaba con solo dos
máquinas a vapor a saber: Autoclave y Sterrad 100S, y una lavadora
15
desinfectadora que cumplieron con los procedimientos necesarios para lograr la
esterilización. En la actualidad las máquinas son modernas y el personal que
realiza sus funciones en dicha área tiene cargos de auxiliares de enfermería, que
cumplen sus labores en turnos rotativos.
Gráfico Nº2
Central de esterilización del Hospital Universitario de
Guayaquil
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Hospital Universitario de Guayaquil.
16
FUNDAMENTACIÓN TEÓRICA
Central de Esterilización
La central de esterilización de todo hospital es considerada como una de las
áreas de mayor relevancia ya que es desde este departamento que se controla,
clasifica, detalla y distribuye el material quirúrgico, llámese blanco (gasa,
algodón) hasta todo equipo que se utiliza en las cirugías y áreas requirentes con
el objetivo principal de evitar que se generen infecciones en los pacientes.
La esterilización de los instrumentos quirúrgicos garantiza que los mismos no se
infecten o que se adquieran bacterias que pongan en riesgos la salud del
paciente por la falta de asepsia en los instrumentos, toda vez que las entidades
hospitalarias corren el riesgo de la propalación de bacterias, pues estudios
científicos demuestran que las mismas están en constante mutación con el
consiguiente pone peligro en la vida del paciente.
Muchas de las infecciones, por ejemplo, las que acaban provocando una
neumonía o una infección urinaria, están asociadas al uso de ventiladores
mecánicos o de catéteres que no han sido adecuadamente esterilizados
(Villarreal , 2016).
Toda central de esterilización debe cumplir con las siguientes características:
• Alumbrado apropiado
• Temperatura que este concordante al instrumento quirúrgico
• Comodidad para el aseo de manos en las diferentes áreas.
Colocación alcanzable o accesible para el usuario
La central de esterilización del Hospital Universitario de Guayaquil está
compuesta de tres áreas diferenciadas con los siguientes colores: Rojo, azul y
verde, cuya función se detalla en el siguiente cuadro:
17
Cuadro N°3
Áreas de la central de esterilización
ÁREA POR COLOR
FUNCIÓN
ROJO (Limpieza)
Con este color se identifican los equipos que
fueron utilizados en una intervención
quirúrgica, por tanto, deben pasar por un
proceso de descontaminación (lavado).
AZUL (Preparación)
Con este color los/las auxiliares de enfermería
identifican los instrumentos sometidos a
inspección, verifican que el material haya sido
desinfectado, instrumento por instrumento,
luego pasan a la etapa de secado y
lubricación y empaquetamiento.
VERDE(Esterilización)
Este color identifica que una vez que los
instrumentos están empaquetados son
llevados a la máquina esterilizadora para
cumplir con el proceso de esterilización y
luego son almacenados en bodega para su
disponibilidad.
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la investigación.
18
Esterilización
La esterilización es definida como el proceso de saneamiento más alto de
seguridad, cuya finalidad es la aniquilación de cualquier microorganismo, sea
patógeno o no patógeno, este término es absoluto ya que se considera al objeto
estéril o no estéril sin rangos intermedio (Hoyos Serrano & Gutiérrez Choque,
2014).
Se define la esterilidad en términos probabilísticas y se considera que un
producto crítico es estéril cuando la probabilidad de que una unidad estéril
contenga algún microorganismo en forma activa o latente es igual o menor de 1
entre un millón (Hernández Navarrete, Celorrio Pascual, Lapresta Moros, &
Solano Bernad, 2014).
Gráfico N°3
Esterilización
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Hospital Universitario de Guayaquil.
19
Procesos de Esterilización
Es importante recalcar que la esterilización no es solo un procedimiento de
descontaminación, sino que es un proceso que cumple diferentes fases como la
inspección y valoración de los instrumentos hasta asegurar o garantizar la
completa higiene de los mismos, tal como se detalla a continuación.
Gráfico N°4
Procesos de esterilización
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación.
• Limpieza :
o Lavado: existen 2 tipos de lavados, lavado manual y
automático. El lavado automático es un procedimiento que
eliminan las sustancias orgánicas de manera automática, lo
cual este proceso lo realiza la lavadora adaptadas para la
limpieza del material quirúrgico. Mientras el lavado manual lo
20
realizan los auxiliares de enfermería e instrumentista, lo cual
lavan aquellos instrumentos más delicados, que no pueden
ser usados en la lavadora para evitar su deterioro.
Cuadro N°4
Consideraciones para el lavado
PROCEDIMIENTO
Clasificar los instrumentos y dejar en remojo.
Uso de guantes para hacer uso del instrumento
Utilizar detergente enzimático,
La temperatura del agua destilada no debe
sobrepasar lo 45° para evitar coagulación.
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó Fuente: Datos de la Investigación.
Etapa de Preparación
o Inspección: En esta fase, el personal auxiliar de enfermería
realizan una evaluación de los materiales que han sido
lavados mediante la utilización de una lupa, que no
contengan suciedad al momento de que sea preparado y
empaquetado.
21
Gráfico N°5
Inspección de materiales
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó.
Fuente: Hospital Universitario de Guayaquil.
• Desinfección: Este proceso corresponde a la eliminación de
microbios o microorganismos.
o Desinfección Química: Este proceso se lo aplica a los
instrumentos quirúrgicos que no tienen una precisión en
estar esterilizados. Para este tipo de desinfección se
utilizan distintos desinfectantes con propiedades
diferentes donde varía su efectividad, lo cual estos
mismos son elementos o sustancias químicas que al tener
contacto con el instrumental, eliminan los
microorganismos de forma general hasta que el material
quede desinfectado por completo.
22
Cuadro N°5
Niveles de actividad de desinfección
NIVELES DE
DESINFECCIÓN
Desinfección de alto nivel: Este
proceso químico trata de destruir la
mayor parte de las bacterias, los virus,
hongos, esporas bacterianas entre otras.
Desinfección de bajo nivel: Este
procedimiento inactiva todos los
microrganismos, excepto algunas
esporas bacterianas en un periodo de
tiempo de 10 horas.
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación.
o Secado: Luego de haber pasado por el proceso de la
limpieza y desinfección el siguiente procedimiento es el
secado lo cual previene desgaste o corrosión del
instrumental con la ayuda de una pistola de presion de
aire se logra el debido secado de todos los instrumentos.
Hay que tener en consideración que el secado debe
cumplir con su respectivo proceso, caso contrario la
esterilización seria ineficaz.
23
Gráfico N°6
Secado del Instrumental
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó Fuente: Hospital Universitario de Guayaquil.
• Empaquetado: El empaquetado de los materiales quirurgicos es
clasificado de acuerdo a su composición, dependiendo del metodo
de esterilización a los que van hacer sometidos. La selección de
los diferentes tipos de empaquetados, necesita la ayuda del
sistema de estirilización para imponer al instrumento quirurgico.
Los empaquetados se clasifican en difentes tipos dependiendo del
material, los cuales se detalla a continuacion:
o Laminas de papel empaquetada
o Bolsas para embalar
o Comtenedores rigidos
24
Cuadro N°6
Procedimiento de la preparación y empaque
PROCEDIMIENTO
Utilizar el empaque adecuado
dependiendo del método de
esterilización a que va ser sometido
el instrumento quirúrgico.
Uso de la maquina esterilizadora:
Autoclave y/o Sterrad
En la bolsa de los materiales deben
incluir un indicador sea químico o
biológico
Los contenedores deben ser
perforadas para que circule el vapor
cuando se encuentre dentro de la
maquina esterilizadora.
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación.
25
• Esterilización: es el proceso mediante el cual se alcanza la
muerte de todas las formas de vida microbianas, incluyendo
bacterias y sus formas esporuladas altamente resistentes, y virus.
Se entiende por muerte, la pérdida irreversible de la capacidad
reproductiva del microorganismo. (Vignoli, 2012)
Gráfico N°7
Procedimiento de Esterilización
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Hospital Universitario de Guayaquil.
Para este procedimiento cuentan con dos tipos de estilización: Vapor (autoclave)
y Sterrad. La esterilización a vapor, es el más común de aplicar, excepto para
aquellos materiales que son irresistibles al calor, y la humedad, y a la máquina
que realiza este proceso se la denomina Autoclave son 100% seguros elimina
todo tipo de bacterias.
26
Los sistemas de esterilización Sterrad es aprobado por la FDA se la utiliza para
los materiales que no pueden ser sometidos a calor como materiales de plásticos
como los instrumentos de laparoscopia, esta máquina esterilizadora usan
cassette de peróxido (baja temperatura).
Gráfico N°8
Procedimiento de Esterilización Sterrad
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Hospital Universitario de Guayaquil.
• Almacenamiento y/o entrega: Cuando los instrumentos ya
cumplieron el proceso de esterilización son trasladados al área
verde (bodega).
27
Balanced ScoreCard (BSC)
Antecedentes
El Balanced ScoreCard tuvo sus inicios en los años 90, fue creado por los
profesores Robert S. Kaplan y David P. Norton luego de haber realizado estudios
en algunas empresas de su país natal Estados Unidos, basándose en ese
entonces en las perspectivas financieras, con el pasar de los años el BSC fue
perfeccionándose hasta ajustarse, no solo en el ámbito financiero sino también
en la parte operacional y administrativa de una empresa.
Por su eficiencia en el desarrollo y acoplamiento de objetivos ha facilitado que
toda empresa acoja esta metodología. De tal forma que, en Estados Unidos, las
empresas mantienen dentro de sus políticas implementar el Balanced
ScoreCard. (Kaplan & Norton, 1996).
Definición
El Balanced ScoreCard, es conocido también como Cuadro de Mando Integral
(CMI), forma parte de las herramientas que ayudan a la toma de decisiones de
una organización, la metodología que emplea procura manejar mediciones y
mejorar procesos. La visión y la estrategia dan lugar a ciertos retos que
necesariamente deben ser individuales por cada organización.
Para poder implementar estrategias representa mejorar servicios, adquirir
equipamientos o simplemente dejar de realizar alguna función que entorpezca el
proceso, su aplicación conlleva el seguimiento de dichos procesos con
indicadores primordiales que son el valor agregado para el correcto
funcionamiento de la compañía.
28
¿Para qué sirve el BSC?
Es muy útil, ya que es una herramienta de gestión, donde su principal
característica es la toma de decisiones y objetivos implementando estrategias
para obtener un mejor seguimiento y una buena ejecución, permitiendo el
impulso de la economía actual o futura de una empresa.
Un sistema de indicadores de seguimiento a estas decisiones llamado el BSC,
que busca monitorear el desempeño de la organización como un todo por medio
de no más de catorce indicadores clave que resumen si la empresa va por buen
camino o no ( Gómez, 2016).
Beneficios:
• Formar un sistema de gestión que transforma, distorsiona la
habilidad en objetivos e indicadores perceptibles.
• Posibilitar la comunicación, la visión y la estrategia.
• Dar preferencia a los procesos definitivos, categóricos para el éxito
de la institución.
• Determinar el propósito de los proyectos principales en los que la
institución debe centrar su interés y sus procesos.
• Evaluar el impacto de las decisiones más importantes para
confirmar si la asignación de procesos de la institución está siendo
eficaz.
29
Gráfico N°9
Estructura del Cuadro de Mando Integral BSC
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación.
Perspectiva financiera
Los indicadores financieros analizan los resultados financieros utilizados, estos
presentan la estabilidad económica de la empresa los criterios pueden variar de
acuerdo al nivel del sistema y de la vida de la empresa (Canales Salinas , 2015).
El objetivo financiero consiste en el crecimiento de las ventas en el sector. Se
persigue la obtención de rendimientos de las empresas que necesitan mantener
inversiones para obtener grades ganancias.
Perspectiva del cliente
Como parte de un modelo de negocios, se identifica el mercado y el cliente hacia
el cual se dirige el servicio o producto. La perspectiva del cliente es un reflejo del
mercado en el cual se está compitiendo.
30
Brinda información importante para generar, adquirir, retener y satisfacer a los
clientes, obtener cuota de mercado, rentabilidad, etc. "La perspectiva del cliente
permite a los directivos de unidades de negocio articular la estrategia de cliente
basada en el mercado, que proporcionará unos rendimientos financieros futuros
de categoría superior”.
Perspectiva procesos internos
Para alcanzar los objetivos de clientes y financieros es necesario realizar con
excelencia ciertos procesos que dan vida a la empresa. Esos procesos en los
que se debe ser excelente son los que identifican los directivos y ponen especial
atención para que se lleven a cabo de una forma perfecta, y así influyan a
conseguir los objetivos de accionistas y clientes.
Perspectiva de formación y crecimiento
Es la perspectiva donde más tiene que ponerse atención, sobre todo si piensan
obtenerse resultados constantes a largo plazo. Aquí se identifica la
infraestructura necesaria para crear valor a largo plazo. Hay que lograr formación
y crecimiento en 3 áreas: personas, sistemas y clima organizacional.
Normalmente son intangibles, pues son identificadores relacionados con
capacitación a personas, software o desarrollos, máquinas e instalaciones,
tecnología y todo lo que hay que potenciar para alcanzar los objetivos de las
perspectivas anteriores.
Indicadores
Son variables que intentan medir u objetivar en forma cuantitativa o cualitativa,
sucesos colectivos para así, poder respaldar acciones. Es la definición de los
indicadores y entre los atributos de un buen indicador están la disponibilidad,
especificidad, confiabilidad, sensibilidad y alcance (Estrategias de inversión,
2012). Los indicadores tienen que satisfacer atributos y estos deben ser
medibles, entendibles y controlables.
31
• Medibles: Todo indicador debe ser evaluable, lo que indica que
su característica es cuantificable, en términos ya sea de su
categoría.
• Entendibles: El indicador se identifica de una manera eficaz, y de
uso fácil de aquellos usuarios que requieran aplicar este medidor.
• Controlables: Debe ser medible internamente en la organización.
Entre los aspectos que definen un Cuadro de Mando Integral, se encuentran los
indicadores que básicamente son información que va a ayudar a la toma de
decisiones (ISOTools, 2015).
Un indicador puede ser cualquier componente que puede ser evaluable, no son
elementos aislados. La alineación entre indicadores de un Cuadro de Mando
Integral ha de ser máxima porque una incorrecta definición de un indicador
puede llegar a que las mediciones realizadas no sean de utilidad, que no aportan
empuje a la organización como para lograr la consecución de sus objetivos
(ISOTools, 2015).
Los indicadores para un área específica que tienen sus bases en cada proceso,
cumple con su modelo sistémico que se detalla a continuación.
Gráfico N°10
Modelo Sistémico de los indicadores
Gráfico N°
Estructura de un indicador
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó Fuente: https://www.gestiopolis.com/wp-
content/uploads/2012/11/definicion-caracteristicas-indicadores-gestion-empresarial.gif
32
Categorías de los indicadores
Estos indicadores se dividen en 5 categorías, se detallan en el siguiente cuadro:
Cuadro N°7
Categorías de los indicadores
Categoría Definición
Indicadores de cumplimiento
Se vinculan con las razones que señala
el nivel de consecución de trabajos.
Indicadores de evaluación
Están vinculados con métodos que
reforzaron oportunidades de mejora.
Indicadores de eficiencia
Determinan el grado de ejecución del
proceso, valora el rendimiento de los
procedimientos utilizados en un proceso,
se relaciona con la productividad. Se
enlazan con razones que señalan los
recursos alterados en la obtención de
tareas o trabajos.
Indicadores de eficacia
Estos indicadores valoran los
resultados, se señalan las actividades
que se deben realizar, verificar el
correcto funcionamiento de cada
proceso. Se enlazan con razones que
señalan la capacidad o la afirmación en
la obtención de tareas o trabajos.
Indicadores de gestión
Estos indicadores están relacionados
con razones, que permiten administrar
un proceso.
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó Fuente: Datos de la Investigación.
33
Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial o inteligencia computacional es una ciencia que permite
aprender, entender tomar decisiones mediante máquinas y sistemas inteligentes,
lo cual tiene por objetivo el comportamiento del cerebro humano. De hecho, la
inteligencia artificial en forma de aprendizaje automático ha despertado de nuevo
el interés a nivel mundial. El aprendizaje automático está enseñando a los
ordenadores a resolver problemas, desde el reconocimiento facial hasta los
coches que se conducen solos (Fernández, 2016).
Gráfico N°11
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: (Mora Castro, 2016).
El uso de la inteligencia artificial como la visión computacional, robótica y control,
sistemas expertos, y otras técnicas prometedoras actuales: redes neuronales,
lógica difusa, algoritmos genéticos, y bioinformática, se han encargado en los
últimos tiempos de proporcionar soluciones a los problemas ( de los A. Pascual,
Ramírez, & Ortiz, 2016).
34
Cuadro N°8
Herramientas de Inteligencia Artificial
REDES
BAYESIANAS
Las redes bayesianas son herramientas estadísticas que
representan un conjunto de incertidumbres asociadas sobre la
base de las relaciones de independencia condicional que se
establecen entre ellas ( Rodríguez García, 2015).
REDES
NEURONALES
Las redes neuronales artificiales (RNA) son sistemas de
aprendizaje inspirados en el funcionamiento del cerebro
humano. De esta forma simulan e imitan sistemas permitiendo
establecer relaciones no lineales entre las variables de entrada
y salida ( Villada, Muñoz, & García-Quintero, 2016).
ALGORITMOS
GENÉTICOS
Algoritmos Genéticos es un método utilizado para resolver
problemas de optimización, tanto con restricciones o sin
restricciones y se sustenta en el concepto de la selección
natural, cuyo proceso se basa en la evolución biológica ( Ortiz-
Quisbert, Duarte-Mermoud, Milla, & Castro-Linares, 2016).
REALIDAD
VIRTUAL
RV es la simulación de un ambiente real o imaginario que puede
ser experimentado en tres dimensiones, proporcionando una
experiencia interactiva completa en tiempo real con video,
sonido e incluso retroalimentación táctil (Olguin Carbajal, Rivera
Zárate, & Hernández Montañez, 2006)
LÓGICA
DIFUSA
La lógica difusa es una metodología que proporciona una forma
simple y refinada de obtener una conclusión a partir de
información de entrada vaga, ambigua, imprecisa, con ruido o
incompleta (Rojas, López, & Rincón, 2012).
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación.
35
Lógica Difusa
La lógica difusa fue publicada en 1965 por L. A. Zadeh., quien, contraponiéndose
a la lógica binaria en la teoría de los conjuntos difusos, propuso el uso del grado
de pertenencia, permitiendo que un elemento pueda pertenecer parcialmente a
un conjunto (Jensen & Baena de Moraes Lopes, 2011). Esta Metodología es un
formalismo matemático que pretende emular la habilidad que tienen algunas
personas para tomar decisiones correctas a partir de datos imprecisos, que
están expresados lingüísticamente.
Hoy en día la lógica difusa es aplicada en diferentes áreas de la tecnología, tanto
en la informática, robótica, las matemáticas, entre otras, su objetivo principal es
llegar a una conclusión imprecisa, pero con respuesta favorables. Esta técnica
se considera compleja para emular el apoyo de la decisión, sin embargo, los
seres humanos la asimilamos diariamente para medir la probabilidad de un
acontecimiento si este va ocurrir o no mediante reglas lingüísticas o ambiguas.
Un ejemplo sencillo, cuando un paciente acude al médico, al momento de
realizar la evaluación al paciente, surgen determinadas respuestas por parte de
él; “No siento mucho dolor”, “tengo dolor moderado”, “dolor intenso”, son
respuestas con lo cual el médico toma la decisión de inmediata para dar el
diagnóstico respectivo. En el área médica, se han sido realizados estudios para
reducir la incertidumbre al momento de tomar la decisión mediante técnicas, una
de ellas es la denominada lógica difusa que da como resultado teorías claras.
36
Definiciones principales de Lógica difusa
Universo de discurso: Llamado también dominio, es un conjunto de elementos
lo cual se refieren en un explícito contexto.
Numero Fuzzy: son aquellos que se encuentra en el universo de discurso entre
el intervalo [0-1] donde representa la vaguedad e incertidumbre.
Variable Fuzzy: conocida también como variables lingüísticas, que son reglas
en lenguaje de lógica de predicados que se determinan en el universo de
discurso.
Grado de pertenencia: Denominado también grado de membresía que se
encuentra en el intervalo de [0-1].
Función Fuzzy: Es aquella que su grafica representa un conjunto difuso, lo cual
se divide en diferentes modelos, la más utilizada es la triangular.
Gráfico N°12
Técnicas de la lógica difusa
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación.
37
Conjuntos Difusos
Antes de definir que es un conjunto difuso hay que entender lo que es un
conjunto certero. Los conjuntos certeros o clásicos son aquellos donde un objeto
puede pertenecer a una sola clase o no pertenecer a una clase es por eso que
en los conjuntos clásicos existen la exclusión.
Gráfico N°13
Ejemplo de un conjunto difuso
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
Los conjuntos difusos (Fuzzy Sets) es donde un objeto puede pertenecer a
varias clases, es decir que un objeto puede pertenecer a una o más de una
clase, su característica principal es representar matemáticamente en términos
ambiguos o borrosos los diferentes entornos de la vida cotidiana mediante
técnicas que faciliten representar su resultado. Los Conjuntos difusos contempla
la pertenencia parcial de un elemento a un conjunto, es decir, cada elemento
presenta un grado de pertenencia a un conjunto difuso que puede tomar
38
cualquier valor entre 0 y 1 ( Díaz Contreras, Aguilera Rojas, & Guillén Barrientos,
2014).
Cuando se llegase a aplicar la teoría de los conjuntos difusos, se debe tomar en
consideración que este mismo, con el conjunto Universo X, se representa
gráficamente mediante una función de membresía o denominada también
función de pertenencia U(x), en donde la variable X, es el elemento más
importante del conjunto, sin embargo, los elementos de la función de membresía
son valores aritméticos comprendidos en el intervalo de [0-1]. Coexisten
distintas funciones de pertenencia lo cual se detallan en el cuadro N°9.
Cuadro N°9
Tipos de funciones de membresía
FUNCIONES DE
MEMBRESÍA TÍPICAS
Función de pertenencia triangular
Función de pertenencia Gamma
Función de pertenencia Sigmoide
Función de pertenencia Gaussiana
Función de pertenencia Trapezoidal
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó Fuente: Datos de la Investigación
Función de pertenencia triangular
La función triangular es la distribución de probabilidad definida por sus límites
definida por los límites (a, 0) y (c, 0) y por el punto central (b ,1), por lo que su
grafico es un triángulo (Díaz Contreras, Aguilera Rojas, & Guillén Barrientos,
Lógica difusa vs. modelo de regresión múltiple para la selección de personal,
2014) .
39
Gráfico Nº14
Función de pertenencia triangular
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: (Díaz Contreras, Aguilera Rojas, & Guillén Barrientos, Lógica difusa vs. modelo de regresión múltiple para la selección de personal, 2014)
Cuadro Nº10
Descripción de las variables de la función de membresía
triangular
Variable Significado
X Variable de entrada
A
Punto en el eje x que señala el
primer vértice del triangulo
B
Punto en el eje x que señala el
segundo vértice del triángulo
C
Punto en el eje x que señala el
tercer vértice del triángulo.
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó Fuente: Datos de la Investigación
40
Función de pertenencia Gamma
La función gamma es a la vez una función simple e importante para el estudio de
otras funciones, es la más complicada en la parte negativa de z, tiene asíntotas
verticales para z =0, -1, -2, -3, su grafica es una curva, se define como: Γ (z)=
∫0∞e−ttz−1dt (Franco García, 2016).
Gráfico Nº15
Función de pertenencia Gamma
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: (Franco García, 2016).
Cuadro Nº11
Descripción de las variables de la función de membresía
Gamma
Variable Significado
Γ es la escritura en mayúscula de la letra gamma
del alfabeto griego
Z Puede ser un número real o complejo.
∫0∞e−ttz−1dt
Esta integral puede ser extendida a todo el plano
complejo, excepto a los enteros negativos y al cero.
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
41
Función de pertenencia Sigmoide
Muchos procesos naturales y curvas de aprendizaje de sistemas complejos
muestran una progresión temporal desde unos niveles bajos al inicio, hasta
acercarse a un clímax transcurrido un cierto tiempo; la transición se produce en
una región caracterizada por una fuerte aceleración intermedia (PAI, 2015).
La función Sigmoide permite describir esta evolución. Viene definida por la
siguiente fórmula: donde 𝒆−𝒕 representa la función exponencial.
𝑷(𝒕) =𝟏
𝟏 + 𝒆−𝒕
Gráfico Nº16 Función de pertenencia Sigmoide
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: (PAI, 2015)
42
Cuadro Nº12
Descripción de las variables de la función de membresía
Sigmoide
Variable Significado
𝑺
Es la escritura en mayúscula de Sigmoide, Su gráfica tiene
una típica forma de "S"
𝒆 Función exponencial
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
Función de pertenencia Gaussiana
La función gaussiana es una función definida por la expresión:
(PAI, 2015). Esta función es la representativa campana de
Gauss y en cuanto mayor es el valor de x, más estrecha es dicha campana.
Gráfico Nº17 Función de pertenencia Gaussiana
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: (PAI, 2015)
43
Cuadro Nº13
Descripción de las variables de la función de membresía
gaussiana
Variable Significado
𝒂 Donde a, b y c son
constantes reales (c > 0). 𝒃
𝒄
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
Función de pertenencia Trapezoidal
Es un cuádruple ordenado (𝑎, 𝑏, 𝑐, 𝑑) con 𝑎 ≤ 𝑚 ≤ 𝑏 ≤ 𝑐 ≤ 𝑑. (Yamir, 2013) La
función de pertenencia para un número difuso trapezoidal es:
Gráfico Nº18 Función de pertenencia Trapezoidal
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: (Yamir, 2013).
44
Cuadro Nº14
Descripción de las variables de la función de membresía
trapezoidal
Variable Significado
𝒂
Donde a, b, c y d son
constantes reales
𝒃
𝒄
𝒅
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
Controlador difuso
Los sistemas de inferencia difusa o controlador difuso corresponden a las
herramientas computacionales que permiten el manejo de vaguedades e
incertidumbre con alto nivel de abstracción, entregando respuestas validas a
pesar de que la información suministrada al sistema sea incompleta (Zapa
Pérez, 2012). Este controlador aplica un modelo de expresiones Fuzzy lo cual
está clasificado en 3 fases: Fuzzificación, reglas de inferencia y la
defuzzificación.
Fuzzificación
La Fuzzificación es la etapa inicial, en donde realiza el procedimiento
matemático de convertir o transformar un valor aritmético que se encuentra en el
universo del discurso a un valor difuso o también en variables lingüísticas
Reglas de Inferencia
El proceso de inferencia difusa se utiliza para la toma de decisiones, en donde
se evalúan las normas, un conjunto de reglas o instrucciones (SI.., ENTONCES)
para determinar los valores de salida.
45
Defuzzificación
Es la etapa final del sistema de inferencia difusa, lo cual su procedimiento es
inverso al del proceso de Fuzzificación, en donde los valores del conjunto difuso
son convertidos en valores aritméticos
Gráfico N°19
Esquema del control difuso
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: (Zapa Pérez, 2012)
46
Gráfico N°20
Esquema general del sistema de Inferencia difusa
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó Fuente: https://www.mathworks.com/help/fuzzy/building-systems-
with-fuzzy-logic-toolbox-software.html?requestedDomain=www.mathworks.com
47
Algoritmos basados en Lógica Difusa
Un algoritmo basado en lógica difusa verifica aquellos resultados obtenidos en
un entorno difuso, y así compararlos para determinar un mejor desempeño o no
(Garmendia & Santos, 2012). Estos algoritmos se clasifican en algoritmos
genéticos y de agrupamiento difuso.
Algoritmos genéticos difusos: Son aquellos que poseen principios de
genética, y que están relacionados en un entorno difuso, lo que induciría a
ciertos cambios, lo cual su procedimiento de reproducción tendría un efecto con
un determinado intervalo de aceptación, donde su resultado es viable.
Algoritmos de agrupamiento difusos: Son utilizados en la tarea de identificar
clases que representen los estados funcionales presentes en un sistema o
procesos a partir de datos históricos (Sarmiento , Isaza, Kempowsky - Hamon, &
LeLann, 2012). Estos algoritmos son muy aplicados en la minería de datos,
donde su característica principal es la separación o individualización de datos
mediante la dispersión, sin embargo, estos algoritmos de agrupamiento o
también denominados como algoritmos clustering se clasifican en 2 grupos: K-
Means y Fuzzy c - Means.
Cuadro N°15
Algoritmos basados en lógica difusa
Algoritmos genéticos Algoritmos genéticos difusos (GAF)
Algoritmos de agrupamiento K - Means
Fuzzy c – Means
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
48
Sistema de inferencia difusa
Método de Mamdani
El método de Mamdani es el más utilizado y aplicado en el controlador difuso, lo
cual tiene una estructura muy sencilla de operaciones máximo y mínimo (max-
min). Este método propone definir una base de reglas borrosas que contenga el
siguiente formato: Si u1 es A1 y u2 es A2 y…y un es And entonces v es B,
donde uj y v son etiquetas lingüísticas, y Aj y B son los valores lingüísticos que
dichas etiquetas pueden asumir. Para la realización de este trabajo se decidió
utilizar este modelo (Soria Barreda , Almaguer Ochoa, Diaz Vera , & Arza Perez,
2015).
Cuadro N°16
Pasos del método de Mamdani
ALGORITMO
PASO 1 Evaluación del antecedente de
cada regla
PASO 2 Obtener la conclusión de cada
regla
PASO 3 Agregar conclusiones
PASO 4 Desborrosificación o
Defuzzificación
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
Evaluación del antecedente de cada regla: En este paso se obtienen valores
aritméticos, lo cual son valores de pertenencia, esto se lo denomina como la
defuzzificación.
49
Obtener la conclusión de cada regla: Dado el valor que se obtuvo en el paso
1, se aplica un operador difuso de implicación, obteniendo un conjunto difuso.
Estos operadores de implicación, dos son los más utilizados con la función del
mínimo (min), que interrumpe la función de pertenencia.
Agregar conclusiones: Obtenidas las salidas por cada regla lingüística del paso
dos, se combinan con el conjunto difuso, aplicando el operador de agregación
borrosa.
Desborrosificación o Defuzzificación: Este es la etapa final donde se obtiene
como salida un valor aritmético y no un conjunto difuso, el conjunto difuso es
transformado mediante el paso tres.
Gráfico N°21
Ejemplo del método de Mamdani en la plataforma
Matlab
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: https://www.mathworks.com/help/fuzzy/building-systems-with-
fuzzylogictoolboxsoftware.html?requestedDomain=www.mathworks.com
50
Matlab
Software matemático con entorno de desarrollo integrado (IDE) que tiene un
lenguaje de programación propio (Lenguaje M) y es multiplataforma (Unix,
Windows y Apple Mac Os X). Software de un gran uso en Centros de
Investigación y Desarrollo, así como en universidades (EcuRed).
Funciones de Matlab
• Manejo de matrices
• La representación de datos y la visualización de funciones
matemáticas.
• Aplicar métodos para desarrollar algoritmos
• Desarrollo de interfaces de usuario
• Notificación con distintos softwares en diferentes lenguajes y con
otros mecanismos de hardware
Herramientas Adicionales de Matlab
• Simulink: Es una plataforma de entorno de simulación que viene
incluida en Matlab.
• Guide: Es una plataforma de entorno de programación visual,
para realizar ediciones de interfaces de usuario (GUI).
Gráfico N°22
Logo de la plataforma Matlab
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente:http://www.palermo.edu/Archivos_content/ingenieria/top/1
70512_matlab_topdenota.jpg
51
Fundamentación Legal
La base legal en la que se sustenta esta propuesta de titulación es la
Constitución de la república del Ecuador, la misma que está en armonía con
normas, leyes y reglamentos como se detalla a continuación.
Constitución de la República del Ecuador
TITULO II
De los derechos
CAPÍTULO II
DERECHOS DEL BUEN VIVIR
Sección séptima
De la Salud
Artículo 32.- “La prestación de los servicios de salud se regirá por los principios
de equidad, universalidad, solidaridad, interculturalidad, calidad, eficiencia,
eficacia, precaución y bioética, con enfoque de género y generacional”.
Artículo 359.- “El sistema nacional de salud comprenderá las instituciones,
Programas, políticas, recursos, acciones y actores en salud; abarcará todas las
dimensiones del derecho a la salud; garantizará la promoción,
prevención, recuperación y rehabilitación en todos los niveles; y propiciará la
participación ciudadana y el control social”.
Artículo 363.- “El Estado será responsable de Fortalecer los servicios estatales
de salud, incorporar el talento humano y proporcionar la infraestructura física y el
equipamiento a las instituciones públicas de salud”.
Artículo 365.- “Por ningún motivo los establecimientos públicos o privados
ni los profesionales de la salud negarán la atención de emergencia. Dicha
negativa se sancionará de acuerdo con la ley”.
Como usted podrá observar estos artículos que están en plena armonía con la
ley orgánica de la salud que dispone:
52
Ley Orgánica de salud
CAPÍTULO I
Del derecho a la salud y su protección
Art. 1: La presente Ley tiene como finalidad regular las acciones que permitan
efectivizar el derecho universal a la salud consagrado en la Constitución Política
de la República y la ley. Se rige por los principios de equidad, integralidad,
solidaridad, universalidad, irrenunciabilidad, indivisibilidad, participación,
pluralidad, calidad y eficiencia; con enfoque de derechos, intercultural, de
género, generacional y bioético.
CAPÍTULO II
De la autoridad sanitaria nacional, sus competencias y
Responsabilidades
Art. 6.- Es responsabilidad del ministerio de salud pública: #3. Diseñar e
implementar programas de atención integral y de calidad a las personas durante
todas las etapas de la vida y de acuerdo con sus condiciones particulares.
CAPÍTULO III
Derechos y deberes de las personas y del Estado en relación
con la salud
Art. 7: Toda persona, sin discriminación por motivo alguno, tiene en relación a la
salud, los siguientes derechos:
a) Acceso universal, equitativo, permanente, oportuno y de calidad a
todas las acciones y servicios de salud.
c) Vivir en un ambiente sano, ecológicamente equilibrado y libre de
contaminación.
Art. 8.- Son deberes individuales y colectivos en relación con la salud:
a) Cumplir con las medidas de prevención y control establecidas por las
autoridades de salud.
53
Art. 9.- Corresponde al Estado garantizar el derecho a la salud de las personas,
para lo cual tiene, entre otras, las siguientes responsabilidades:
h) Garantizar la asignación fiscal para salud, en los términos señalados
por la
Constitución política de la república, la entrega oportuna de los recursos
y su distribución bajo el principio de equidad; así como los recursos
humanos necesarios para brindar atención integral de calidad a la salud
individual y colectiva.
i) garantizar la inversión en infraestructura y equipamiento de los
servicios de salud que permita el acceso permanente de la población a
atención integral, eficiente, de calidad y oportuna para responder
adecuadamente a las necesidades epidemiológicas y comunitarias.
CAPÍTULO I
Disposiciones comunes
Art. 10: Quienes forman parte del Sistema Nacional de Salud aplicarán las
políticas, programas y normas de atención integral y de calidad, que incluyen
acciones de promoción, prevención, recuperación, rehabilitación y cuidados
paliativos de la salud individual y colectiva, con sujeción a los principios y
enfoques establecidos en el artículo 1 de esta Ley.
Como vemos, su armonía nos conlleva a que la todos los ciudadanos tienen
derechos a la salud, por ende, al buen vivir.
54
Definiciones Conceptuales
Balanced ScoreCard: Es un sistema completo de gerencia que permite la
integración tanto de aspectos del direccionamiento estratégico, como la misma
evaluación de desempeño que ha tenido el negocio (Alveiro Montoya, 2011).
Lógica Difusa: La lógica difusa surge precisamente para tratar de encontrar
soluciones óptimas a este tipo de problemas (Santana Jiménez, 2013).
Conjuntos difusos: Los conjuntos difusos contempla la pertenencia parcial de
un elemento a un conjunto, es decir, cada elemento presenta un grado de
pertenencia a un conjunto difuso que puede tomar cualquier valor entre 0 y 1 (
Díaz-Contreras, Aguilera-Rojas, & Guillén-Barrientos, 2014).
Controlador difuso: Los sistemas de inferencia borrosos son los encargados de
manipular los conjuntos borrosos mediante las reglas que describen el
conocimiento del proceso en cuestión y los términos lingüísticos definidos,
utilizando modelos de inferencia como los de Mamdani, Sugeno y Tsukamoto
(Soria Barreda , Almaguer Ochoa , Diaz Vera, & Arza Perez , 2016)
Método Mamdani: Este método propone definir una base de reglas borrosas
que contenga el siguiente formato: Si u1 es A1 y u2 es A2 y…y un es An
entonces v es B, donde uj y v son etiquetas lingüísticas (Soria Barreda ,
Almaguer Ochoa, Diaz Vera , & Arza Perez, 2015).
Esterilización: Es el proceso mediante el cual se alcanza la muerte de todas las
formas de vida microbianas, incluyendo bacterias y sus formas esporuladas
altamente resistentes, hongos y sus esporos y virus (Vignoli, 2012).
Instrumento quirúrgico: El instrumental quirúrgico es el conjunto de elementos
utilizados en los procedimientos quirúrgicos (Sánchez Sarría, González Diez ,
Hernández Dávila, & Dávila Cabo de Villa, 2014).
55
CAPÍTULO III
METODOLOGÌA
Para esta investigación se aplicaron los diversos tipos existentes tales como el
descriptivo, el experimental, el no experimental, sin embargo el objetivo principal
de la propuesta es la valorización del material médico quirúrgico sometido a
procesos de esterilización usados en cirugías invasivas para la central de
esterilización del Hospital Universitario de Guayaquil, por lo tanto es pertinente
aplicar el tipo de investigación acorde que ayude a desvanecer la más mínima
incertidumbre que pueda existir en la esterilización de los instrumentos
quirúrgicos, cuya consecución es de vital importancia para el desarrollo y
aplicación de la propuesta.
Por tal motivo la investigación desarrollada en la propuesta está basada en un
estudio orientado con Balanced ScoreCard y Lógica Difusa, ya que el objetivo
principal es la de crear un modelo estratégico y funcional que se ejecute y se
cumpla logrando resultados concretos en su cumplimiento una vez adaptados a
la central de esterilización del Hospital Universitario.
DEFINICIONES ESTADÍSTICAS
Población
Población es el conjunto total de elementos del que se puede seleccionar la
muestra y está conformado por elementos denominados unidades de muestreo o
unidades muéstrales, con cierta ubicación en espacio y tiempo ( García García,
Reding Bernal, & López Alvarenga, 2013).
56
Muestra
Una muestra (cantidad representada en las fórmulas como n), no es más que un
subconjunto de la población que se obtiene por un proceso o estrategia de
muestreo ( García García, Reding Bernal, & López Alvarenga, 2013).
Variable Aleatoria
Una variable es aleatoria si su valor está determinado por el azar. Una variable
aleatoria (variable aleatoria) X es una función real definida en el espacio
muestral asociado a un experimento aleatorio, Ω (Velásquez & Velásquez,
2012).
Espacio Muestral
El espacio muestral en un modelo de Poisson se genera por un número muy
grande (puede considerarse infinito) de repeticiones de un experimento cuyo
modelo de probabilidad es el de Bernoulli, con probabilidad de éxito muy
pequeña (Arroyo, Bravo M, Llinás, & Muñoz, 2014).
Estadística descriptiva
Se define como los métodos que implican recopilación, caracterización y
presentación de un conjunto de datos con el fin de describir varias de sus
características (Barreto Villanueva, 2012).
Muestreo probabilístico
Las técnicas de muestreo probabilísticas permiten conocer la probabilidad que
cada individuo a estudio tiene de ser incluido en la muestra a través de una
selección al azar ( Otzen & Manterola, 2017).
57
Muestreo aleatorio simple
El muestreo aleatorio simple (MAS) garantiza que todos los individuos que
componen la población blanco tienen la misma oportunidad de ser incluidos en la
muestra ( Otzen & Manterola, 2017) .
Muestreo aleatorio estratificado
Se determina los estratos que conforman la población blanco para seleccionar y
extraer de ellos la muestra (se define como estrato a los subgrupos de unidades
de análisis que difieren en las características que van a ser analizadas) ( Otzen
& Manterola, 2017).
Variable
La variable es un símbolo que toma cualquier valor de un conjunto de valores
determinados y que se denomina dominio de la variable. Si la variable puede
tomar un solo valor se denomina constante ( Carballo Barcos & Guelmes Valdés,
2016).
Variable aleatoria discreta
Una variable aleatoria discreta es una modelización teórica de una característica
X tipo discreto, en la que nos quedamos con lo esencial que se obtendría en un
proceso de muestreo (De la Horra, 2012).
Variable aleatoria continua
Una variable aleatoria X es continua, si su función cumple con el objetivo de
continuidad, puede tomar valores en una escala continua (Morales Araon, 2012).
Población objetivo
La población objetivo es definida como la ciudad total del área de influencia,
perteneciente a un grupo de estudio (Salinas, 2010).
58
Conocida también como recolección de personas u objeto que tienen diferentes
peculiaridades, una población objetivo es un todo, individuos, eventos entre
otros, en lo que se anhela estudiar el fenómeno.
Modelo determinístico
Las respuestas logradas hablan en términos de probabilidad. Es una
representación de sistema que incluye elementos aleatorios (Rodriguez , 2007).
Modelo probabilístico
Las técnicas de muestreo probabilísticas permiten conocer la probabilidad de
cada individuo tiene que ser incluido en la muestra a través de una selección al
azar (Otzen & Manterola, 2017).
Diseño Muestral
Para esta investigación se toman como estratos las encuestas que fueron
dirigidas al personal experto de la central de esterilización del Hospital
Universitario de la ciudad de Guayaquil.
Población Objetivo
La población objetivo para esta investigación es de 42 personas expertas que
laboran en la central de esterilización del Hospital Universitario de Guayaquil,
obteniendo una muestra de 38 expertos encuestados los cuales fueron
considerados por las experiencias propias vista en el hospital para obtener los
indicadores clave para el desarrollo del BSC Y la LD.
59
Tamaño de la muestra para poblaciones finitas
𝒏 =𝒁𝟐 ∗ 𝒑 ∗ 𝒒 ∗ 𝑵
𝒆𝟐 (𝑵 − 𝟏) + 𝒁𝟐 ∗ 𝒑 ∗ 𝒒
n=Tamaño de la muestra
N=Población
Z= nivel de confianza
P= probabilidad a favor
q=probabilidad en contra
e= error de la muestra
Calculo de la muestra para población finita
N= 42
Z= 95% = 1,96
P= 0.5
q= (1-p)= 1-0.5= 0,5
e= 0,05
𝒏 =𝟏, 𝟗𝟔𝟐 ∗ 𝟎, 𝟓 ∗ 𝟎, 𝟓 ∗ 𝟒𝟐
𝟎, 𝟎𝟓𝟐 (𝟒𝟐 − 𝟏) + 𝟏, 𝟗𝟔𝟐 ∗ 𝟎, 𝟓 ∗ 𝟎, 𝟓
𝒏 =𝟑. 𝟖𝟒𝟏𝟔 ∗ 𝟎. 𝟓 ∗ 𝟎. 𝟓 ∗ 𝟒𝟐
𝟎, 𝟎𝟎𝟐𝟓 (𝟒𝟏) + 𝟑. 𝟖𝟒𝟏𝟔 ∗ 𝟎. 𝟓 ∗ 𝟎. 𝟓
𝒏 =𝟒𝟎. 𝟑𝟑𝟔𝟖
𝟎, 𝟏𝟎𝟐𝟓 + 𝟎, 𝟗𝟔𝟎𝟒
𝒏 =𝟒𝟎, 𝟑𝟑𝟔𝟖
𝟏, 𝟎𝟔𝟐𝟗
𝒏 = 𝟑𝟕, 𝟗𝟒𝟗
𝒏 = 𝟑𝟖
60
Diseño de la Base de datos
Uno de los métodos que se utilizó en esta investigación fue el análisis estadístico
que sirvió para obtener los indicadores y variables. A continuación se detallan las
variables que se utilizó para el desarrollo de este proyecto: género, edad,
ocupación, horario de trabajo, experiencia laboral, lavado de manos, proceso de
desinfección, herramientas de bioseguridad, riesgo de cirugía, cumplimiento de
procesos de esterilización, contenedores de materiales quirúrgicos,
mantenimiento de máquinas esterilizadoras, capacitación del personal, normas y
reglamentos de la institución, casos de accidentes e inventarios de instrumentos
defectuosos.
Gráfico Nº23
Variables de la investigación
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
61
Descripción y codificación de las variables
Para el manejo de las variables investigadas es de gran utilidad codificarlas cada
una. A continuación, se presenta la descripción y codificación a cada una de las
variables de acuerdo con el planteamiento del tema de investigación. De igual
modo se realizará un análisis Univariado, el análisis estadístico y la
interpretación de cómo se dieron los resultados.
Característica de las variables
Variable # 1: Género
Como primera variable de la encuesta, nos indica el género de la persona
experta de la central de esterilización del HUG.
Cuadro Nº17
Codificación de la variable género
GÉNERO CODIFICACIÓN
Masculino 1
Femenino 2
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
62
Variable # 2: Edad
Esta variable nos indica la edad de la persona experta de la central de
esterilización del HUG, el cual fue clasificado en 3 rangos.
Cuadro Nº18
Codificación de la variable Edad
EDAD CODIFICACIÓN
20 – 30 años 1
31 – 40 años 2
41 años a más 3
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
Variable # 3: Ocupación
Esta variable nos indica el cargo que desempeña la persona experta de la
central de esterilización del HUG.
Cuadro Nº19
Codificación de la variable Ocupación
OCUPACIÓN CODIFICACIÓN
Auxiliar de enfermería 1
Instrumentista 2
Licenciada en enfermería 3
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
63
Variable # 4: Horario de trabajo
Esta variable nos indica el turno laboral que desempeña la persona experta de la
central de esterilización del HUG.
Cuadro Nº20
Codificación de la variable Horario de trabajo
OCUPACIÓN CODIFICACIÓN
Diurno 1
Vespertino 2
Nocturno 3
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
Variable # 5: Experiencia laboral
Esta variable nos indica la experiencia laboral de la persona experta de la central
de esterilización del HUG.
Cuadro Nº21
Codificación de la variable Experiencia laboral
EXPERIENCIA LABORAL CODIFICACIÓN
1 a 3 años 1
4 a 6 años 2
7 años a mas 3
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
64
Variable # 6: Lavado de manos
Esta variable nos indica el grado de importancia del lavado de manos que el
personal experto de central de esterilización, previo a la manipulación de lis
instrumentos quirúrgicos
Cuadro Nº22
Codificación de variable lavado de manos
LAVADO DE MANOS CODIFICACIÓN
0 – 30% 1
40 – 70% 2
80 – 100% 3
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
Variable # 7: proceso de desinfección
Esta variable nos indica, como la persona experta debería llevar un proceso
adecuado de desinfección en los instrumentos utilizados en cirugías invasivas.
Cuadro Nº23
Codificación de la variable procesos de desinfección
PROCESO DE DESINFECCIÓN CODIFICACIÓN
0 – 30% 1
40 – 70% 2
80 – 100% 3
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
65
Variable # 8: Herramientas de seguridad
Esta variable nos indica, como la persona experta considera el uso adecuado de
las herramientas de bioseguridad en la manipulación y esterilización del material
quirúrgico.
Cuadro Nº24
Codificación de la variable herramientas de bioseguridad
HERRAMIENTA DE BIOSEGURIDAD CODIFICACIÓN
0 – 30% 1
40 – 70% 2
80 – 100% 3
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
Variable # 9: Riesgo en cirugía
Esta variable nos indica el riesgo que ocasionaría en una cirugía invasiva
Cuadro Nº25
Codificación de la variable riesgos en cirugía
RIESGO EN CIRUGÍA CODIFICACIÓN
0 – 30% 1
40 – 70% 2
80 – 100% 3
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
66
Variable # 10: Cumplimiento de procesos de esterilización
Esta variable nos indica si las maquinas esterilizadoras cumplen con su proceso
de desinfección a los instrumentos quirúrgicos.
Cuadro Nº26
Codificación de variable cumplimiento de procesos
CUMPLIMIENTO DE PROCESOS CODIFICACIÓN
0 – 30% 1
40 – 70% 2
80 – 100% 3
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
Variable # 11: Contenedores de materiales quirúrgicos
Esta variable nos indica los contenedores de materiales quirúrgicos no
esterilizados previo a una cirugía invasiva.
Cuadro Nº27
Codificación de la variable contenedores de materiales
CONTENEDORES DE MATERIALES CODIFICACIÓN
Siempre 1
Casi Siempre 2
Nunca 3
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
67
Variable # 12: Mantenimiento de máquinas esterilizadoras
Esta variable nos indica cada que tiempo las máquinas y lavadoras
esterilizadoras deben revivir mantenimiento preventivo.
Cuadro Nº28
Codificación de la variable mantenimiento de maquinas
MANTENIMIENTO DE MAQUINAS CODIFICACIÓN
1 – 3 meses 1
4 – 6 meses 2
7 meses a más 3
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
Variable # 13: Capacitaciones
Esta variable nos indica cada que tiempo el personal del área de esterilización
debe ser capacitado.
Cuadro Nº29
Codificación de la variable Capacitaciones
Capacitaciones CODIFICACIÓN
1 – 4 meses 1
5 – 9 meses 2
10 meses a más 3
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
68
Variable # 14: Normas y reglamentos de la institución
Esta variable nos indica si la institución cumple con las normas y reglamentos del
Ministerio de salud pública.
Cuadro Nº30
Codificación de la variable normas y reglamentos
Normas y reglamentos
CODIFICACIÓN
Siempre 1
A veces 2
Nunca 3
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
Variable # 15: Casos de accidentes
Esta variable nos indica si el personal del área de esterilización ha presentado
casos de accidentes.
Cuadro Nº31
Codificación de la variable casos y accidentes
Casos y accidentes CODIFICACIÓN
Muy Frecuentemente 1
Ocasionalmente 2
Nunca 3
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
69
Variable # 16: Inventarios de instrumentos defectuosos
Esta variable nos indica si se realizan inventarios de los instrumentos
defectuosos.
Cuadro Nº32
Codificación de la variable inventarios de instrumentos
Inventarios de instrumentos CODIFICACIÓN
Muy Frecuentemente 1
Ocasionalmente 2
Nunca 3
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
Análisis Univariado de los datos Al realizar un análisis Univariado nos concentramos en cada variable de modo
independiente. Usualmente trabajamos con distribuciones de frecuencias,
medidas de tendencia central y medidas de dispersión (SocioEstadistica, 2012).
Para el análisis estadístico del estudio “valoración del material quirúrgico
orientado con Balanced ScoreCard y lógica difusa” se definió 16 variables que se
consideró como las significativas de esta investigación lo cual fueron codificadas,
de igual modo se presentan los gráficos estadísticos que detallan el
comportamiento de cada una de las variables cualitativas que forman parte del
estudio que se realizó, el análisis de los estimadores (media, varianza, moda,
desviación estándar).
70
Interpretación y análisis de los resultados de las encuestas
Variable # 1: Género Cuadro Nº 33
Frecuencias de la variable Género
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó Fuente: Hospital Universitario de Guayaquil
Gráfico Nº 24
Gráfico de barras de la variable Género
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Hospital Universitario de Guayaquil
Análisis: De acuerdo a los resultados obtenidos de la experimentación de la
variable género, de un total de 38 personas encuestadas, el 65.8% corresponde
al personal femenino, y un 34.8% personal masculino, que labora en la central
de esterilización del Hospital Universitario de la ciudad de Guayaquil.
Género
Frecuencia
Absoluta
Frecuencia
Acumulada
Masculino
Femenino
Total
13 34,2
25 65,8
38 100,0
71
Variable # 2: Edad
Cuadro Nº 34
Frecuencias de la variable Edad
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Hospital Universitario de Guayaquil
Gráfico Nº 25
Histograma de la variable Edad
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó Fuente: Hospital Universitario de Guayaquil
Análisis: De acuerdo a los resultados obtenidos de la experimentación de la
variable Edad, de un total de 38 personas encuestadas, el 44.7% corresponde al
personal con una edad entre el intervalo [20 – 30] años, el 36.8% se encuentra
entre [31 – 40] años y el 18.4% personal con 41 años a más.
Edad
Frecuencia Absoluta
Frecuencia Acumulada
20-30 31-40
41 a mas Total
17 44,7
14 36,8
7 18,4
38 100,0
Estadísticos Variable Cuantitativa
Edad
N Válido 38
Perdidos 0
Media 1,74
Error estándar de la media ,123
Mediana 2,00
Moda 1
Desviación estándar ,760
Varianza ,578
Mínimo 1
Máximo 3
72
Variable # 3: Ocupación
Cuadro Nº 35
Frecuencias de la variable ocupación
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Hospital Universitario de Guayaquil
Gráfico Nº 26
Gráfico de barras de la variable ocupación
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Hospital Universitario de Guayaquil
Análisis: De acuerdo a los resultados obtenidos de la experimentación de la
variable ocupación laboral, de un total de 38 personas encuestadas, el 60.5%
son auxiliares en enfermería, el 26.3% son instrumentistas y el 13.2% son
licenciadas del área de esterilización del Hospital Universitario de la ciudad de
Guayaquil.
Edad
Frecuencia Absoluta
Frecuencia Acumulada
Auxiliar en enfermería Instrumentista
Licenciada en enfermería Total
23 60,5
10 23,3
5 13,2
38 100,0
73
Variable # 4: Horario de trabajo
Cuadro Nº36
Frecuencias de la variable Horario de trabajo
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó Fuente: Hospital Universitario de Guayaquil
Gráfico Nº 27
Gráfico de barras de variable horario de trabajo
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó Fuente: Hospital Universitario de Guayaquil
Análisis: De acuerdo a los resultados obtenidos de la experimentación de la
variable horario de trabajo laboral, de un total de 38 personas encuestadas, el
50% pertenece a al personal que labora en horario diurno, el 21.1% trabaja en
horario vespertino y el 28.9 trabaja en jornada nocturna.
Horario de trabajo
Frecuencia
Absoluta
Frecuencia
Acumulada
Diurno
Vespertino
Nocturno
Total
19 50,0
8 21,1
11 28,9
38 100,0
74
Variable # 5: Experiencia laboral
Cuadro Nº37
Frecuencias de la variable Experiencia laboral
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó Fuente: Hospital Universitario de Guayaquil
Gráfico Nº 28
Histograma de la variable Experiencia
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Hospital Universitario de Guayaquil
Análisis: De acuerdo a los resultados obtenidos de la experimentación de la
variable horario de trabajo laboral, de un total de 38 personas encuestadas, 30
personas con un porcentaje de 39.5% tienen 1 a 6 años de experiencia y 8
personas con un 21.1% tiene 7 a más años de experiencia.
Experiencia laboral
Frecuencia
Absoluta
Frecuencia
Acumulada
1 a 3 años
4 a 6 años
7 años a más
Total
15 39,5
15 39,5
8 21,1
38 100,0
Estadísticos Variable Cuantitativa
Experiencia
N Válido 38
Perdidos 0
Media 1,82
Error estándar de la media ,124
Mediana 2,00
Moda 1a
Desviación estándar ,766
Varianza ,587
Mínimo 1
Máximo 3
75
Variable # 6: Lavado de manos
Cuadro Nº 38
Frecuencias de la variable Lavado de manos
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó Fuente: Hospital Universitario de Guayaquil
Gráfico Nº 29
Gráfico de barras de la variable lavado de manos
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Hospital Universitario de Guayaquil
Análisis: De acuerdo a los resultados obtenidos de la experimentación de la
variable lavado de manos, de un total de 38 personas encuestadas, 2 personas
con el 5.3% cree importante el lavado me manos, mientras que el 94,7%
considera muy importante realizar este proceso previo a la manipulación de lis
instrumentos quirúrgicos.
Lavado de manos
Frecuencia
Absoluta
Frecuencia
Acumulada
40 - 70%
80 – 100%
Total
2 39,5
36 39,5
38 100,0
76
Variable # 7: Procesos de desinfección
Cuadro Nº39
Frecuencias de la variable Procesos de desinfección
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó Fuente: Hospital Universitario de Guayaquil
Gráfico Nº 30
Gráfico de barras de la variable procesos de desinfección
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Hospital Universitario de Guayaquil
Análisis: De acuerdo a los resultados obtenidos de la experimentación de la
variable procesos de desinfección, de un total de 38 personas encuestadas, 6
personas con el 15.8% están de acuerdo con el proceso de desinfección,
mientras que el 84.7% consideran muy importante realizar el proceso de asepsia
a los instrumentos.
Procesos de desinfección
Frecuencia
Absoluta
Frecuencia
Acumulada
40 - 70%
80 – 100%
Total
6 15,8
32 84,2
38 100,0
77
Variable # 8: Herramientas de Bioseguridad
Cuadro Nº40
Frecuencias de la variable Herramientas de bioseguridad
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó Fuente: Hospital Universitario de Guayaquil
Gráfico Nº 31
Gráfico de barras de la variable Herramientas de
Bioseguridad
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Hospital Universitario de Guayaquil
Análisis: De acuerdo a los resultados obtenidos de la experimentación de la
variable herramientas de bioseguridad, de un total de 38 personas encuestadas,
el porcentaje mayor fue el de 84,2%, lo cual consideraron muy importante la
protección en el uso de herramientas de bioseguridad en la manipulación del
material quirúrgico.
Herramientas Bioseguridad
Frecuencia
Absoluta
Frecuencia
Acumulada
0 – 30%
40 – 70%
80 - 100
Total
2 39,5
4 39,5
32 21,1
38 100,0
78
Variable # 9: Riesgos en cirugía
Cuadro Nº41
Frecuencias de la variable riesgo en cirugía
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó Fuente: Hospital Universitario de Guayaquil
Gráfico Nº 32
Gráfico de barras de la variable Riesgos en cirugía
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó Fuente: Hospital Universitario de Guayaquil
Análisis: De acuerdo a los resultados obtenidos de la experimentación de la
variable riesgos de cirugía, de un total de 38 personas encuestadas, el
porcentaje mayor fue el de 92.1%, lo cual consideraron como riesgo alto si no se
llevan a cabo los procesos de desinserción y esterilización de los instrumentos.
Riesgo en cirugía
Frecuencia
Absoluta
Frecuencia
Acumulada
0 – 30% - Bajo
40 – 70% - Mediano
80 - 100 - Alto
Total
1 2,6
2 5,3
35 92,1
38 100,0
79
Variable # 10: Cumplimiento de procesos
Cuadro Nº42
Frecuencias de la variable cumplimiento de procesos
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó Fuente: Hospital Universitario de Guayaquil
Gráfico Nº 33
Gráfico de barras de la variable Cumplimiento de procesos
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó Fuente: Hospital Universitario de Guayaquil
Análisis: De acuerdo a los resultados obtenidos de la experimentación de la
variable procesos de desinfección, de un total de 38 personas encuestadas, el
porcentaje mayor fue el de 84.2%, lo que indica que las máquinas y las
lavadoras esterilizadoras cumplen con el 100% de su proceso de desinfección a
los instrumentos quirúrgicos.
Cumplimiento de procesos
Frecuencia
Absoluta
Frecuencia
Acumulada
40 - 70%
80 – 100%
Total
6 15,8
32 84,2
38 100,0
80
Variable # 11: Contenedores de materiales quirúrgicos
Cuadro Nº43
Frecuencias de la variable Contenedores de materiales
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó Fuente: Hospital Universitario de Guayaquil
Gráfico Nº 34
Gráfico de barras de la variable Contenedores de
materiales
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Hospital Universitario de Guayaquil
Análisis: De acuerdo a los resultados obtenidos de la experimentación de la
variable contenedores de materiales quirúrgicos, de un total de 38 personas
encuestadas, el porcentaje mayor fue el de 78.9%, lo que indica que nunca
hubieron detecciones de contenedores de materiales no esterilizados.
Contenedores
Frecuencia
Absoluta
Frecuencia
Acumulada
Casi Siempre
Nunca
Total
8 21,1
30 78,9
38 100,0
81
Variable #12: Capacitaciones
Cuadro Nº44
Frecuencias de la variable Capacitaciones
Gráfico Nº 35
Histograma de la variable Capacitación
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Hospital Universitario de Guayaquil
Análisis: De acuerdo a los resultados obtenidos de la experimentación de la
variable capacitación del personal, de un total de 38 personas encuestadas, el
porcentaje mayor fue el de 36.8%, lo que indica que las capacitaciones que
reciben el personal del área de esterilización son a partir de 1 a 4 meses.
Capacitaciones
Frecuencia
Absoluta
Frecuencia
Acumulada
1 – 4 meses
5 – 9 meses
10 meses a más
Total
14 36,8
11 28,9
13 34,2
38 100,0
Estadísticos Variable Cuantitativa
¿Usted con qué frecuencia recibe capacitaciones,
respecto a los procesos que deben llevarse en la
esterilización de instrumentos quirúrgicos?
N Válido 38
Perdidos 0
Media 1,97
Error estándar de la media ,139
Mediana 2,00
Moda 1
Desviación estándar ,854
Varianza ,729
Mínimo 1
Máximo 3
82
Variable #13: Mantenimiento de maquinas
Cuadro Nº45
Frecuencias de la variable Mantenimiento de maquinas
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó Fuente: Hospital Universitario de Guayaquil
Gráfico Nº 36
Histograma de la variable Experiencia
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó Fuente: Hospital Universitario de Guayaquil
Análisis: De acuerdo a los resultados obtenidos de la experimentación de la
variable mantenimiento de máquinas esterilizadoras, de un total de 38 personas
encuestadas, el porcentaje mayor fue el de 68.4%, lo que indica que cada 4 a 6
meses las máquinas y lavadoras esterilizadoras reciben mantenimiento.
Mantenimiento
Frecuencia
Absoluta
Frecuencia
Acumulada
1 – 3 meses
4 – 6 meses
7 meses a más
Total
7 18,4
26 68,4
5 13,2
38 100,0
Estadísticos Variable Cuantitativa
¿Cada que tiempo, usted considera oportuno que las
máquinas lavadoras y esterilizadoras deben recibir
mantenimiento preventivo
N Válido 38
Perdidos 0
Media 1,95
Error estándar de la media ,092
Mediana 2,00
Moda 2
Desviación estándar ,567
Varianza ,321
Mínimo 1
Máximo 3
83
Variable # 14: Normas y reglamentos
Cuadro Nº46
Frecuencias de la variable normas y reglamentos
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó Fuente: Hospital Universitario de Guayaquil
Gráfico Nº 37
Gráfico de barras de la variable Normas y reglamentos
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó Fuente: Hospital Universitario de Guayaquil
Análisis: De acuerdo a los resultados obtenidos de la experimentación de la
variable reglas y reglamentos, de un total de 38 personas encuestadas, el
porcentaje mayor fue el de 78.9% lo que indica que la institución siempre cumple
con las normas y reglamentos del ministerio de salud pública.
Normas y reglamentos
Frecuencia
Absoluta
Frecuencia
Acumulada
Siempre
A veces
Total
30 78,9
8 21,1
38 100,0
84
Variable # 15: Casos de accidentes
Cuadro Nº47
Frecuencias de la variable Casos de accidentes
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó Fuente: Hospital Universitario de Guayaquil
Gráfico Nº 38
Gráfico de barras de la variable Casos de accidentes
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó Fuente: Hospital Universitario de Guayaquil
Análisis: De acuerdo a los resultados obtenidos de la experimentación de la
variable casos de accidentes, de un total de 38 personas encuestadas, el
porcentaje mayor fue de 63.2%, lo que indica que los auxiliares de enfermería
casualmente presentan casos de accidentes.
Casos de accidentes
Frecuencia
Absoluta
Frecuencia
Acumulada
Ocasionalmente
Nunca
Total
24 63,2
14 36,8
38 100,0
85
Variable #16: Inventarios de materiales defectuosos
Cuadro Nº48
Frecuencias de la variable Mantenimiento de maquinas
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Hospital Universitario de Guayaquil
Gráfico Nº 39
Gráfico de barras de la variable Casos de accidentes
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó Fuente: Hospital Universitario de Guayaquil
Análisis: De acuerdo a los resultados obtenidos de la experimentación de la
variable inventarios de materiales defectuosos, de un total de 38 personas
encuestadas, el porcentaje mayor fue de 60.5%, lo que indica que a menudo se
realizan inventarios de materiales defectuosos, para realizar la adquisición de los
mismos.
Inventarios
Frecuencia
Absoluta
Frecuencia
Acumulada
Muy Frecuentemente
Ocasionalmente
Nunca
Total
23 60,5
14 36,8
1 2,6
38 100,0
86
Tablas de Contingencia
Las tablas de contingencias constituyen el asiento estructural de la prueba
estadística, donde se pretende probar la hipótesis acerca de la asociación o
relación entre 2 variables categóricas refiriéndose a la prueba de Ji al cuadrado
de independencia o a la de homogeneidad (Amaro Guerra, 2012).
El objetivo de las tablas de contingencia es determinar la independencia entre
dos variables de estudio, analizándolo a través del método del Chi-cuadrado
donde intervienen dos tipos de hipótesis H0 considerada como hipótesis nula y
Ha considerada como hipótesis alterna. Tomando en cuenta que si el p-valor
asociado al estadístico es menor a 0.05, entonces se rechaza H0 hipótesis nula
a nivel de significancia.
Cuadro N°49
Tablas de contingencia de la variable Edad-ocupación
Tabla cruzada
Ocupación
Total Auxiliar de enfermería Instrumentista
Licenciada en enfermería
Edad 20-30 13 4 0 17
31-40 8 5 1 14
41 a mas 2 1 4 7
Total 23 10 5 38
Característica Valor Gl Significación
asintótica (bilateral)
Chi-cuadrado de Pearson 15,741a 4 ,003
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó Fuente: Datos de la Investigación
87
Análisis de independencias de las variables categóricas
Edad vs ocupación
De acuerdo al análisis estadístico vivariado podemos indicar que, de acuerdo al
contraste de hipótesis:
H0: La variable edad y ocupación son independientes
Vs
Ha: La variable edad y ocupación no son independientes.
Estadísticamente vamos a analizar las dos variables, por la cual podemos indicar
que existe suficiente evidencia estadística para rechazarlo H0 a favor de Ha, en
la cual, el nivel de significancia es de 95% de confianza y con un α = 0,005, se
puede decir que la variable edad y la variable ocupación son linealmente
dependiente con chi- cuadrado de 15,741 con 4 grado de libertad para una
población de 38 expertos (Licenciados, auxiliares e instrumentistas) del área de
esterilización del Hospital Universitario de la ciudad de Guayaquil.
Cuadro N°50
Tablas de contingencia de la variable Edad-experiencia
Tabla cruzada
Experiencia
Total 1 a 3 años 4 a 6 años 7 años a mas
Edad 20-30 11 6 0 17
31-40 3 9 2 14
41 a mas 1 0 6 7
Total 15 15 8 38
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
Característica Valor Gl
Significación
asintótica (bilateral)
Chi-cuadrado de Pearson 27,829a 4 ,000
88
Análisis de independencias de las variables categóricas
Edad vs Experiencia
De acuerdo al análisis estadístico vivariado podemos indicar que, de acuerdo al
contraste de hipótesis:
H0: La variable edad y experiencia son independientes
Vs
Ha: La variable edad y experiencia no son independientes.
Estadísticamente vamos a analizar las dos variables, por la cual podemos indicar
que existe suficiente evidencia estadística para rechazarlo H0 a favor de Ha, en
la cual, el nivel de significancia es de 95% de confianza y con un α = 0,005, se
puede decir que la variable edad y la variable experiencia son linealmente
dependiente con chi- cuadrado de 27,829 con grado 4 de libertad para una
población de 38 expertos (Licenciados, auxiliares e instrumentistas) del área de
esterilización del Hospital Universitario de la ciudad de Guayaquil.
Cuadro N°51
Tablas de contingencia de la variable ocupación-
experiencia
Tabla cruzada
Experiencia
Total
1 a 3
años
4 a 6
años
7 años
a más
Ocupación Auxiliar de enfermería 11 9 3 23
Instrumentista 4 6 0 10
Licenciada en enfermería 0 0 5 5
Total 15 15 8 38
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
Característica Valor Gl
Significación
asintótica (bilateral)
Chi-cuadrado de Pearson 23,031a 4 ,000
89
Análisis de independencias de las variables categóricas
Ocupación vs experiencia
De acuerdo al análisis estadístico vivariado podemos indicar que, de acuerdo al
contraste de hipótesis:
H0: La variable ocupación y experiencia son independientes
Vs
Ha: La variable ocupación y experiencia no son independientes.
Estadísticamente vamos a analizar las dos variables, por la cual podemos indicar
que existe suficiente evidencia estadística para rechazarlo H0 a favor de Ha, en
la cual, el nivel de significancia es de 95% de confianza y con un α = 0,005, se
puede decir que la variable edad y la variable experiencia son linealmente
dependiente con chi- cuadrado de 23,031a con grado 4 de libertad para una
población de 38 expertos (Licenciados, auxiliares e instrumentistas) del área de
esterilización del Hospital Universitario de la ciudad de Guayaquil.
Cuadro N°52
Tablas de contingencia de las variables lavado de manos
Vs herramientas de bioseguridad
TABLA CRUZADA
¿Qué porcentaje de protección, usted considera que es el adecuado, en el uso
de herramientas de bioseguridad personal, en la manipulación y esterilización
del material quirúrgico? ¿Indique el grado de
importancia que usted
considere se deba realizar en
el lavado de las manos, previo
a la manipulación de los
instrumentos quirúrgicos
esterilizados?
40 – 70%
80 – 100%
0 -30% 40 -70% 80 – 100% Total
1
1
0
2
1
3
32
36
Total 2 4 32 38
90
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó Fuente: Datos de la Investigación
Análisis de independencias de las variables categóricas
lavado de las manos, previo a la manipulación de los
instrumentos quirúrgicos esterilizados vs protección,
usted considera que es el adecuado, en el uso de
herramientas de bioseguridad personal.
H0: La variable lavado de mano y herramientas de bioseguridad son
independientes
Vs
Ha: La variable lavado de mano y herramientas de bioseguridad no son
independientes. Estadísticamente vamos a analizar las dos variables, por la cual podemos indicar
que existe suficiente evidencia estadística para rechazarlo H0 a favor de Ha, en
la cual, el nivel de significancia es de 95% de confianza y con un α = 0,005, se
puede decir que la variable edad y la variable experiencia son linealmente
dependiente con chi- cuadrado de 12,931a con grado 2 de libertad para una
población de 38 expertos (Licenciados, auxiliares e instrumentistas) del área de
esterilización del Hospital Universitario de la ciudad de Guayaquil.
Característica Valor gl
Significación
asintótica (bilateral)
Chi-cuadrado de Pearson 12,931a 2 ,002
91
Cuadro N°53
Tablas de contingencia de las variables proceso de
desinfección y esterilización Vs herramientas de
bioseguridad
TABLA CRUZADA
¿Qué porcentaje de protección, usted considera que es el adecuado, en el uso
de herramientas de bioseguridad personal, en la manipulación y esterilización
del material quirúrgico?
¿Indique en que
porcentaje, usted
consideraría que sería el
adecuado llevar en un
proceso de desinfección
y esterilización de los
instrumentos, utilizados
en las cirugías
invasivas?
40 – 70%
80 – 100%
0 -30% 40 -70% 80 – 100% Total
1
2
3
6
1
2
29
32
Total 2 4 32 38
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó Fuente: Datos de la Investigación
Característica Valor Gl
Significación
asintótica (bilateral)
Chi-cuadrado de Pearson 6,271a 2 ,043
92
Análisis de independencias de las variables categóricas el
adecuado llevar en un proceso de desinfección y
esterilización de los instrumentos vs protección, usted
considera que es el adecuado, en el uso de herramientas
de bioseguridad personal.
H0: La variable herramientas de bioseguridad y proceso de desinfección y
esterilización son independientes
Vs
Ha: La variable herramientas de bioseguridad y proceso de desinfección y
esterilización son independientes no son independientes.
Estadísticamente vamos a analizar las dos variables, por la cual podemos indicar
que existe suficiente evidencia estadística para rechazarlo H0 a favor de Ha, en
la cual, el nivel de significancia es de 95% de confianza y con un α = 0,005, se
puede decir que la variable edad y la variable experiencia son linealmente
dependiente con chi- cuadrado de 6,271a con grado 2 de libertad para una
población de 38 expertos (Licenciados, auxiliares e instrumentistas) del área de
esterilización del Hospital Universitario de la ciudad de Guayaquil.
93
Indicadores obtenidos del análisis estadístico
Del análisis estadístico se obtuvieron datos importantes que sirvieron para poder
identificar los indicadores que me permitirá medir y evaluar los procedimientos
que se lleva en la central de esterilización del Hospital Universitario de
Guayaquil, estos indicadores se clasificaran de acuerdo a las cuatro perspectivas
a considerar para elaborar el Cuadro de Mando Integral también conocido como
Balanced ScoreCard.
A continuación, se detalla los indicadores para cada una de las fases de BSC.
PERSPECTIVA FINANCIERA (PRESUPUESTO)
• Inventarios para adquirir nuevos materiales
• Mantenimiento preventivo
PERSPECTIVA CLIENTES INTERNOS (SATISFACCIÓN DEL CLIENTE)
• Casos de accidentes
PERSPECTIVA PROCESOS INTERNOS (CALIDAD DE PROCESOS)
• Herramientas de bioseguridad
• Efectividad de maquina esterilizadora
• Medidas de Higiene
PERSPECTIVA APRENDIZAJE Y CRECIMIENTO (FORMACION DEL
PERSONAL)
• Capacitaciones
94
Cuadro N°54
Indicador Inventarios para Adquirir Nuevos Materiales
¿Con que frecuencia se realizan inventarios anuales de aquellos instrumentos quirúrgicos defectuosos para solicitar la adquisición de nuevos materiales?
Título
Inventarios de instrumentos quirúrgicos defectuosos para la adquisición de nuevos materiales.
Propósito
Llevar un control para saber la cantidad de instrumentos que se encuentran defectuosos por año, sean estos por corrosión o no tener los debidos cuidados en los instrumentos quirúrgicos.
Tipo
Proceso
Numerador
N° de instrumentos quirúrgicos defectuosos o mal estado *100
Denominador
Total de instrumentos quirúrgicos disponible.
Fuente de datos
Datos obtenido en la encuesta a experto del Hospital Universitario de Guayaquil.
Semáforo
<30% [ 31-70%] >71%
Resultado
De acuerdo a los resultados: Con qué frecuencia se realizan
inventarios anuales de aquellos instrumentos quirúrgicos
defectuosos para solicitar la adquisición de nuevos materiales,
el 60.5% consideró como respuesta muy frecuentemente.
Período Anual
Responsable
Director del Centro de Esterilización Auxiliares de enfermería
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
95
Cuadro N°55
Indicador Mantenimiento Preventivo
¿Cada que tiempo considera usted oportuno que las máquinas lavadoras y esterilizadoras deben recibir mantenimiento preventivo?
Titulo
Mantenimiento preventivo para las maquinas esterilizadoras y lavadoras.
Propósito
Prevenir los problemas que puedan tener las maquinas esterilizadoras, corregir las fallas en el momento oportuno con la finalidad que estas funcionen de forma correcta. Brindando así disponibilidad, seguridad y producción.
Tipo
Proceso
Numerador
N° mantenimiento efectuadas por maquinas * 100
Denominador
Total mantenimientos programadas en un periodo de tiempo.
Fuente de datos
Datos obtenidos en la encuesta a experto del Hospital Universitario de Guayaquil.
Semáforo
< 3meses [3-7meses] > 7 meses
Resultado
De acuerdo a los resultados: Cada que tiempo considera usted oportuno que las máquinas lavadoras y esterilizadoras deben recibir mantenimiento preventivo. El 68.4%, contestó moderadamente importante recibir mantenimiento preventivo.
Periodo
Anual
Responsable
Director del Centro de Esterilización
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
96
Cuadro N°56
Indicador Casos de Accidentes
¿Con que frecuencia se han presentado casos de accidentes dentro de la central de esterilización por parte de un auxiliar de enfermería tales como cortes, quemaduras, etc.?
Titulo
Casos de accidentes ocurridos dentro de la central de esterilización.
Propósito
Trabajar con procedimientos normalizados y seguros, garantizando la seguridad a los auxiliares de enfermería y que existan un mínimo de accidentes laborales.
Tipo
Proceso
Numerador
N° de accidentes ocurridos en la central de esterilización en un mes *100
Denominador
N° auxiliares trabajando en un mes.
Fuente de datos
Datos obtenidos en la encuesta a experto del Hospital Universitario de Guayaquil.
Semáforo
<30% [ 31-70%] > 71%
Resultado
De acuerdo a los resultados: Con qué frecuencia se han presentado casos de accidentes dentro de la central de esterilización por parte de un auxiliar de enfermería sea estos cortes o quemaduras, el 63.2% contestó que ocasionalmente se presentan casos de accidentes.
Periodo
Mensual
Responsable
Director del Centro de Esterilización Auxiliares de enfermería
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación.
97
Cuadro N°57
Indicador Medidas de Higiene
Indicador importancia lavados manos: Indique el grado de importancia que usted considere que se debe realizar el lavado de las manos previo a la manipulación de los instrumentos quirúrgicos esterilizados
Titulo
Importancia sobre el lavado de manos que deben tener los Auxiliares de enfermería.
Propósito
Evaluar el compromiso por parte de los auxiliares, la falta de capacitación y hacer conciencia sobre la importancia del lavado de las manos antes y después de la manipulación de los instrumentos quirúrgicos para evitar contaminación de los mismo.
Tipo
Proceso
Numerador
N° de auxiliares que realiza el lavado de manos a diario * 100
Denominador
Total de auxiliares observados
Fuente de datos
Ficha de ingreso y salida del personal que labora en la central de esterilización
Semáforo
<30% [ 31-70%] >71%
Resultado
De acuerdo a los resultados: Indique el grado de importancia que usted considere que se debe realizar el lavado de las manos previo a la manipulación de los instrumentos quirúrgicos esterilizados, el 94,7% contestó que es muy importante realizar este proceso.
Periodo
Diario
Responsable
Auxiliares de enfermería Instrumentista Director del Centro de Esterilización
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación.
98
Cuadro N°58
Indicador Herramientas de bioseguridad
Indicador sobre herramienta de protección personal: ¿Qué porcentaje de protección considera usted que es adecuado el uso de herramientas de bioseguridad personal en la manipulación y esterilización del material quirúrgico?
Titulo
Protección sobre el uso de herramientas de bioseguridad personal, en la manipulación y esterilización del material quirúrgico.
Propósito
Brindar seguridad y protección al personal que labora en la central de esterilización proporcionándoles las herramientas adecuadas para que realicen sus actividades y no se vea expuesto o corra el riesgo de ser infectados con cualquier agente biológico.
Tipo
Proceso
Numerador
Nº de unidades consumidas del material de bioseguridad durante el periodo de referencia * 100
Denominador
Nº total de unidades consumidas del material durante el periodo de referencia
Fuente de datos
Datos obtenidos en la encuesta a experto del Hospital Universitario de Guayaquil.
Semáforo
<30% [ 31-70%] >71%
Resultado
De acuerdo a los resultados: Qué porcentaje de protección, usted considera que es adecuado el uso de herramientas de bioseguridad personal, en la manipulación y esterilización del material quirúrgico, el 84,2%, contestó que es de Alta protección el uso de herramientas de bioseguridad.
Periodo
Diario
Responsable
Director del Centro de Esterilización
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
99
Cuadro N°59
Indicador efectividad de Máquinas Esterilizadoras
Indicador maquinas esterilizadora: ¿Qué porcentaje considera usted que las máquinas esterilizadoras cumplen con todo el proceso de esterilización de los instrumentos quirúrgicos?
Titulo
Las máquinas esterilizadoras Autoclave y Sterrad cumplen con todo su proceso de esterilización de los instrumentos quirúrgicos.
Propósito
Verificar la efectividad en el proceso de esterilización mediante el uso de las maquinas esterilizadoras en sus diferentes sistemas.
Tipo
Proceso
Numerador
N° de hojas de control sin cumplimiento de fecha y/o identificación de la maquina por ciclo* 100
Denominador
Total de hojas de control de cargas.
Fuente de datos
Datos obtenidos en la encuesta a experto del Hospital Universitario de Guayaquil.
Semáforo
<30% [ 31-70%] >71%
Resultado
De acuerdo a los resultados: Qué porcentaje usted considera, que las máquinas esterilizadoras cumplen con todo su proceso de esterilización de los instrumentos quirúrgicos, el 84.2%, contestó que es de Total cumplimiento el proceso de esterilización a los instrumentos quirúrgicos.
Periodo
Diario
Responsable
Director del Centro de Esterilización Auxiliares de enfermería
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
100
Cuadro N°60
Indicador Capacitación
¿Con qué frecuencia recibe usted capacitaciones respecto a los procesos de esterilización de los instrumentos quirúrgicos?
Titulo
Capacitación al personal de la central de esterilización sobre los procesos que se deben llevar en el área.
Propósito
Capacitar al personal de enfermería en técnicas y procedimientos propios de la central de esterilización, es importante que las capacitaciones sean constantes para que el personal tenga amplios conocimientos y realice de forma correcta sus actividades.
Tipo
Proceso
Numerador
N° capacitaciones realizada en un periodo de tiempo *100
Denominador
Total capacitaciones programadas en un periodo de tiempo.
Fuente de datos
Datos obtenidos en la encuesta a experto del Hospital Universitario de Guayaquil.
Semáforo
<4 meses [5-9 meses] >10 meses
Resultado
De acuerdo a los resultados: Usted con qué frecuencia recibe capacitaciones, respecto a los procesos que deben llevarse en la esterilización de instrumentos quirúrgicos, el 36.8% considera ocasionalmente recibir las capacitaciones.
Periodo
Anual
Responsable
Director del Centro de Esterilización
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
101
Mapa Estratégico de la Central de esterilización del Hospital Universitario de Guayaquil
El mapa estratégico es donde se alinean todas las estrategias con sus
indicadores respectivos de cada perspectiva con la finalidad de cumplir con los
objetivos del área de esterilización mejorando sus procesos internos para
obtener resultados de calidad e incrementar la eficiencia, satisfacer a mis
clientes internos, incrementar el desarrollo y talento humano mediante la
formación del personal, incrementar el uso eficiente del presupuesto que dispone
la central de esterilización.
Gráfico N°40
Mapa Estratégico del HUG
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
101
Gráfico Nº 41
Esquema del Balanced ScoreCard del Hospital Universitario de Guayaquil
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
FINANCIERA PRESUPUESTO
Inventario para adquirir nuevos materiales
Mantenimiento preventivo
CLIENTE INTERNO
SATISFACCIÓN AL CLIENTE
Casos de accidentes
PROCESOS INTERNOS
CALIDAD PROCESOS INTERNOS
Medidas de higiene
Herramientas bioseguridad
Efectividad maquinas
APRENDIZAJE Y
CRECIMIENTO
FORMACIÓN DEL PERSONAL
Capacitaciones
102
Gráfico Nº 42
Aplicaciones de los controladores para cada fase de Balanced
ScoreCard
Se visualiza la función de pertenencia y las etiquetas lingüísticas para el controlador
difuso de relación entre los indicadores capacitación y herramientas de bioseguridad,
con su variable de entrada (capacitación) con tres categorías difusas como son:
ocasionalmente, frecuentemente y muy frecuentemente
Gráfico Nº 42
Controlador de relación entre los indicadores Capacitación con Manejo de
herramientas de bioseguridad
Función de membresía variable de entrada Capacitación
103
Función de membresía de la variable de salida Manejo de
herramientas de bioseguridad
La variable de salida manejo de herramienta de bioseguridad con tres categorías
difusas poco adecuadas, medio adecuadas y total adecuado.
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
104
Gráfico Nº 43
Controlador de relación entre los indicadores Manejo de
herramientas de bioseguridad – casos de accidentes
Se visualiza la función de pertenencia y las etiquetas lingüísticas para el controlador
difuso de relación entre los indicadores manejo de herramientas de bioseguridad y
caso de accidentes, su variable de entrada (manejo de herramientas de bioseguridad)
con tres categorías difusas como son: poco adecuado, medio adecuado, totalmente
adecuado.
Función de membresía variable de entrada Manejo de
herramientas de bioseguridad
105
Función de membresía de la variable de salida Casos de
accidentes
La variable de salida casos de accidentes con tres categorías difusas casi nunca,
ocasionalmente, muy frecuentemente.
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
106
Gráfico Nº 44
Controlador de relación entre los indicadores Mantenimiento
preventivo – efectividad de las máquinas
Se visualiza la función de pertenencia y las etiquetas lingüísticas para el controlador
difuso de relación entre los indicadores mantenimiento preventivo y efectividad de las
máquinas, su variable de entrada (mantenimiento preventivo) con tres categorías
difusas como son: poco importante, moderadamente importante y muy
importante.
Función de membresía variable de entrada Mantenimiento
preventivo
107
Función de membresía de la variable salida Efectividad de la
máquina
La variable de salida efectividad de la máquina con tres categorías difusas bajo
cumplimiento moderadamente cumplimiento, total cumplimiento.
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
108
Gráfico Nº 45
Controlador Fase financiera (presupuesto)
Función de membresía variables mantenimiento preventivo e
inventario para adquirir nuevos materiales
Se visualiza la función de pertenencia y las etiquetas lingüísticas para el controlador
difuso de relación entre los indicadores mantenimiento preventivo e inventarios para
adquirir nuevos materiales, sus variables de entrada mantenimiento preventivo con
sus tres categorías difusas poco importante, moderadamente importante, muy
importante. Variable inventarios para adquirir materiales nuevos con sus tres
categorías difusas casi nunca, ocasionalmente, frecuentemente
109
Función de membresía de la variable de salida presupuesto
La variable de salida presupuesto con tres categorías difusas bajo, medio, alto.
Reglas Lingüística perspectiva Financiera
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
110
Gráfico Nº 46
Controlador Fase cliente interno (satisfacción del cliente)
Se visualiza la función de pertenencia y las etiquetas lingüísticas para el controlador
difuso de relación entre los indicadores inventarios para adquirir nuevos materiales,
efectividad de la máquina, casos de accidentes y capacitación.
Función de membresía variables inventario para adquisición de
nuevos materiales-casos de accidentes- efectividad máquina-
capacitación
Se visualiza la función de pertenencia y las etiquetas lingüísticas para el controlador
difuso de relación entre los indicadores mantenimiento preventivo e inventarios para
adquirir nuevos materiales, sus variables de entrada mantenimiento preventivo con
sus tres categorías difusas poco importante, moderadamente importante, muy
importante. Variable inventarios para adquirir materiales nuevos con sus tres
categorías difusas casi nunca, ocasionalmente, frecuentemente
111
Función de membresía de la variable satisfacción del cliente
La variable de salida satisfacción del cliente con tres categorías difusas insatisfechas,
moderadamente satisfechas, satisfechas.
112
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
113
Gráfico Nº 47
Controlador Fase procesos interno (calidad procesos internos) Se visualiza la función de pertenencia y las etiquetas lingüísticas para el controlador
difuso de relación entre los indicadores medidas de higiene, manejo de herramientas
de bioseguridad y efectividad de máquinas.
Función de membresía variables entrada medidas de higiene- manejo de herramientas bioseguridad- efectividad
maquinas
114
Función de membresía de la variable Calidad de procesos
La variable de salida calidad de procesos interno con tres categorías difusas malo,
regular y bueno.
115
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
Gráfico Nº 48
Controlador Fase Aprendizaje y crecimiento (Formación del personal)
Se visualiza la función de pertenencia y las etiquetas lingüísticas para el controlador
difuso con su indicador de entrada capacitación. Con sus tres categorías difusas
ocasionalmente, frecuentemente, muy frecuentemente.
116
Función de membresía variables entrada Capacitaciones
Función de membresía de la variable Formación del personal
La variable de salida calidad de procesos interno con tres categorías difusas poco
importante, importante, muy importante.
117
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
118
CAPÍTULO IV
CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
RESULTADOS
El desarrollo de este proyecto de investigación dio como resultado una valorización de
datos que fueron obtenidos mediante la aplicación de la LD y BSC, lo que condujo a
obtener el porcentaje preciso del nivel de gestión que realiza la central de
esterilización del hospital Universitario de Guayaquil; en cuanto a la Lógica Difusa se
pudo establecer que su aplicación condujo a desvanecer cualquier incertidumbre
existente en el personal que labora en dicha área sobre una posible contaminación en
los instrumentos quirúrgicos luego del proceso de esterilización, resultados estos que
fueron obtenidos a través de encuestas dirigidas a expertos del área, determinándose
variables que influyeron en los indicadores claves como más adelante se demostrará.
En el proceso de evaluación se utilizó la herramienta de programación Matlab para la
obtención y simulación de los controladores difusos y visualización de las funciones de
membresía de cada una de las fases del cuadro de mando integral (CMI) conocido
como el BSC.
Cuadro N°62
Ingreso de las perspectivas defuzzificadas de los indicares de las perspectivas del BSC
VALOR
Perspectiva Financiera 54.4%
Perspectiva Cliente Interno 49.6%
Perspectiva Proceso Interno 71.3%
Perspectiva Aprendizaje 46.9%
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
119
Gráfico Nº 49
Controlador Gestión
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
Función de membresía variables
Presupuesto-Satisfacción cliente- Calidad procesos-
Formación del personal
Presupuesto área de esterilización
La función de pertenencia es definida de acuerdo a las reglas lingüísticas de las
inferencias difusas que se apegan al presupuesto, le damos valores categóricos
difusos de (bajo, medio y alto), definidos de 0 a 1
Clasificación:
Bajo [0 0 0.4]
Medio [0.15 0.5 0.78]
Alto [0.6 1 1]
120
Grafico N ° 50
Variable presupuesto área de esterilización
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
Calidad de procesos
La función de pertenencia es definida de acuerdo a las reglas lingüísticas de las
inferencias difusas que se apegan a la calidad de procesos, le damos valores
categóricos difusos de (malo, regular y bueno), definidos de 0 a 1
Clasificación:
Malo [0 0 0.4]
Regular [0.1 0.5 0.9]
Bueno [0.6 1 1]
121
Grafico N ° 51
Variable calidad procesos
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
Satisfacción de cliente interno La función de pertenencia es definida de acuerdo a las reglas lingüísticas de las
inferencias difusas que se apegan a la satisfacción del cliente interno, le damos
valores categóricos difusos de (insatisfecho, medianamente satisfecho y satisfecho),
definidos de 0 a 1
Clasificación:
Insatisfecho [0 0 0.4]
Medianamente satisfecho [0.21 0.46 0.809]
Satisfecho [0.6 1 1].
122
Grafico N° 52
Variable satisfacción cliente interno
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
Formación del personal
La función de pertenencia es definida de acuerdo a las reglas lingüísticas de las
inferencias difusas que se apegan a la formación del personal, le damos valores
categóricos difusos de (ocasionalmente, frecuentemente y muy frecuentemente),
definidos de 0 a 1
Clasificación:
Ocasionalmente [0 0 0.4]
Frecuentemente [0.1 0.5 0. 9]
Muy frecuentemente [0.6 1 1]
123
Grafico N° 53
Variable Formación del personal
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay
Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
Gráfico N° 54
Reglas lingüísticas para definir la variable mediante el proceso de la
defuzzificación del nivel de gestión
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
124
Nivel de gestión
La función de pertenencia es definida de acuerdo a las reglas lingüísticas de las
inferencias difusas apegadas al nivel de gestión, donde el resultado obtenido sirve
para ejecutar una acción previo a la toma de decisiones estratégicas aplicada al
departamento, para lo cual se dan valores categóricos difusos definidos por (baja,
medio y alta), definidos de 0 a 1
Clasificación:
Baja [0 0 0.02 0.4]
Medio [0.2 0.5 0.8]
Alta [0.6 0.8 1 1]
Grafico N°55
Variable nivel de gestión
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
125
Grafico N° 56
Resultados de la relación entre las Fases y variable nivel de
gestión.
Elaboración: Los Autores
Fuente: Datos de la Investigación
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
126
Gráfico Nº 57
Resultado de la aplicación del modelo BSC
Elaborado por: María Fernanda Montenegro Pincay Christian Alberto Alvarado Feijoó
Fuente: Datos de la Investigación
Perspectiva Financiera54.4%
Perspectiva Clientes Internos
49.6%
Perspectiva Procesos Internos
71.3%
Perspectiva Aprendizaje46.9%
Gestión59.3%
127
Análisis:
El gráfico N° 57 muestra el resultado de la variable “nivel de gestión” que determinó un
porcentaje de 59.30% lo que representa un valor cualitativo “medio”, resultado
obtenido del análisis de las cuatro perspectivas de BSC: Presupuesto, Satisfacción
cliente interno, Calidad de procesos internos y formación de personal, mismos que
fueron sometidas a un proceso de inferencia difusa de Mamdani, dando como
resultado un 54.40% en perspectiva financiera, 49.60% en perspectiva satisfacción
cliente interno, 71.30% en perspectiva procesos internos, y 46.90% en perspectiva
aprendizaje y crecimiento.
Como se puede observar de todas las perspectivas la de formación y aprendizaje es la
que menos porcentaje evidencia lo cual conlleva a indicar que es la perspectiva que
causa mayor incertidumbre en el personal que labora en la central de esterilización del
HUG, por consiguiente, la perspectiva cliente también tiene porcentaje bajo
provocando una insatisfacción por parte del personal interno, con lo cual se pudo
comprobar la validez de la aplicación del BSC y LD.
Respuesta a pregunta científica
¿Puede el modelo Balanced ScoreCard y la Lógica Difusa, valorar el nivel de
gestión de los procesos que se efectúan en la central de esterilización del
Hospital Universitario de Guayaquil?
La aplicación del modelo Balanced ScoreCard y la Lógica Difusa, como se ha podido
determinar del desarrollo del presente trabajo de investigación, evidentemente valora
los procesos de un área o empresa, ya que su aplicación determina indicadores claves
que desvanece cualquier incertidumbre garantizando eficiencia, eficacia y calidad en la
esterilización de los instrumentos quirúrgicos.
128
CONCLUSIONES
• Finalizada la investigación de lógica difusa orientada al proceso del BSC, se
amplió el conocimiento de esta herramienta que es parte de la inteligencia
computacional.
• Realizada la valoración de los procesos de esterilización en base a los
instrumentos quirúrgicos, se obtuvo un Balanced ScoreCard Difuso que
permitió visualizar el comportamiento de los Controladores Difusos de cada
fase del BSC obteniendo como resultado las funciones de membresía.
• El Balanced ScoreCard aplicado con Lógica Difusa logra un aporte efectivo
permitiendo obtener estrategias de mejoras mediante las cuatro perspectivas
del modelo del BSC obteniendo un nivel de gestión medio-alto, permitiendo
tomar la decisión correcta garantizando eficiencia, eficacia y calidad en la
esterilización de los instrumentos quirúrgicos.
• El Sistema de inferencia difusa o controlador difuso diseñado, ayudó a obtener
un porcentaje enfocándose a las cuatro fases que representa el nivel de
gestión que se lleva en la central de esterilización.
129
RECOMENDACIONES
• Realizar nuevos estudios sobre la Lógica Difusa, porque día a día salen
investigaciones y aplicaciones de esta técnica en distintas áreas, lo cual es
muy beneficioso para aquella persona que le guste la investigación para poder
aplicarla en varias ramas científicas.
• Poner en práctica el BSC en nuevas herramientas de software, con el propósito
de obtener mejores resultados aplicándolo con otras técnicas orientadas a la
inteligencia artificial, logrando resultados favorables al proceso de la central de
esterilización.
• Se recomienda a las futuras generaciones aplicar el modelo del BSC con el
sistema de inferencia difusa Mamdani, que sea utilizado como base para
realizar nuevas investigaciones en diferentes áreas científicas.
• Se recomienda aplicar este trabajo en otras herramientas de programación
como Python, R, entre otros para obtener una mejor visualización de
resultados.
130
Bibliografía Carballo Barcos, M., & Guelmes Valdés, E. (2016). ALGUNAS CONSIDERACIONES
ACERCA DE LAS VARIABLES EN LAS INVESTIGACIONES QUE SE DESARROLLAN EN EDUCACIÓN. Scielo, 140-150.
de los A. Pascual, I., Ramírez, J., & Ortiz, A. (2016). Métodos de inteligencia artificial
para la predicción del rendimiento y calidad de gramíneas . Redalyc, 1-9.
Díaz Contreras, C., Aguilera Rojas, A., & Guillén Barrientos, N. (2014). Lógica difusa
vs. modelo de regresión múltiple para la selección de personal. Scielo, 547-559.
García García, J. A., Reding Bernal, A., & López Alvarenga, J. C. (2013). Cálculo del
tamaño de la muestra en investigación en educación médica. Elsevier, 217-224.
Gómez, J. (15 de 12 de 2016). Dinero. Obtenido de ¿Para qué sirve el Balanced
Scorecard (BSC)? : http://www.dinero.com/opinion/columnistas/articulo/para-que-sirve-el-balanced-scorecard-bsc-por-jorge-gomez/240014
Ortiz-Quisbert, M., Duarte-Mermoud, M., Milla, F., & Castro-Linares, R. (2016). Control
Adaptativo Fraccionario Optimizado por Algoritmos. Elsevier, 404-409.
Otzen, T., & Manterola, C. (2017). Técnicas de Muestreo sobre una Población a
Estudio. Scielo, 227-232.
Rodríguez García, T. (2015). Aplicaciones tecnológicas en la logística de transportes
portuarios. Las terminales de contenedores. redalyc, 5-26.
Villada, F., Muñoz, N., & García-Quintero, E. (2016). Redes Neuronales Artificiales
aplicadas a la Predicción del Precio del Oro . scielo, 143-150.
Alveiro Montoya, C. (2011). El Balanced Scorecard como Herramienta de Evaluación
en la Gestión Administrativa. Scielo, 1-25.
Amaro Guerra, I. (2012). Uso inadecuado de la prueba de Ji al cuadrado y la omisión
del control del sesgo de confusión. Scielo, 1-10.
Arroyo, I., Bravo M, L. C., Llinás, H., & Muñoz, F. L. (2014). Distribuciones Poisson y
Gamma: Una Discreta y Continua Relación. Scielo, 99-107.
Avilés Ávila, S. (15 de Abril de 2017). Información para la investigación. (C. A.
Alvarado Feijoó, & M. F. Montenegro Pincay, Entrevistadores)
131
Barreto Villanueva, A. (2012). El progreso de la Estadística y su utilidad en la evaluación del desarrollo. Redalyc, 1-31.
Bluemix. (2017). Bluemix. Obtenido de Investigación cualitativa y cuantitativa:
https://explorable.com/es/investigacion-cuantitativa-y-cualitativa
Bravo Rodriguez, C. (2013). Consejo Universitario entregó administración del Hospital
Universitario. Obtenido de EL UNIVERSITARIO: Recuperado desde: http://www.eluniversitario.edu.ec/publicaciones/index.php/114-demo-contents/edicion-54
Canales Salinas , R. J. (2015). CRITERIOS PARA LA TOMA DE DECISIÓN DE
INVERSIONES. Revista Electrónica de Investigación en Ciencias Económicas, 17.
Comisión INOZ. (2004). GUÍA PARA LA GESTIÓN DEL PROCESO DE
ESTERILIZACIÓN. Vitoria-Gasteiz.
De la Horra, J. (2012). MODELOS DE PROBABILIDAD Y MUESTREO ALEATORIO.
Obtenido de https://www.uam.es/personal_pdi/ciencias/horra/EstadisticaApuntes/Probabilidad-Muestreo.pdf
EcuRed. (s.f.). EcuRed. Recuperado el viernes18 de agosto de 2017, de Matlab:
https://www.ecured.cu/MATLAB
Estrategias de inversión. (05 de 07 de 2012). ¿Qué son los indicadores y para qué
sirven? Obtenido de ESTRATEGIAS de inversión: https://www.estrategiasdeinversion.com/actualidad/noticias/bolsa-espana/que-son-los-indicadores-y-para-que-sirven-n-229166
Fernández. (02 de Noviembre de 2016). Conecta Elsevier. Obtenido de La inteligencia
artificial entra en juego en lugares remotos: https://www.elsevier.es/corp/conecta/elsevier-insights/la-inteligencia-artificial-entra-juego-lugares-remotos/
Franco García, A. (2016). Matlab - Funciones Especiales. Obtenido de Función
Gamma: http://www.sc.ehu.es/sbweb/fisica3/especial/gamma/gamma.html Garmendia, E. C., & Santos, M. (2012). Algoritmos Genéticos difusos: Una
aproximación práctica para la creatividad computacional. Dialnet, 279-290.
Hernández Navarrete, M. J., Celorrio Pascual, J. M., Lapresta Moros, C., & Solano
Bernad, V. M. (2014). Fundamentos de antisepsia, desinfección y esterilización. Elsevier, 681-688.
Hoyos Serrano , M., & Gutiérrez Choque, L. N. (2014). Esterilizacion, desinfeccion,
antisepticos y desinfectantes. Scielo, 2635 - 2640.
132
Huapaya, C. R., Lizarralde, F. A., & Arona, G. M. (2012). Modelo basado en Lógica
Difusa para el Diagnóstico Cognitivo del Estudiante. Scielo, 13-20.
ISOTools. (12 de Septiembre de 2015). Cuadro de Mando Integral: la importancia de
los indicadores. Obtenido de ISOTools: https://www.isotools.org/2015/09/12/cuadro-de-mando-integral-importancia-indicadores/
Jensen, R., & Baena de Moraes Lopes, M. H. (2011). Enfermería y lógica difusa: una revisión integradora. Scielo, 1-8.
Kaplan, R. S., & Norton, D. P. (1996). The Balanced Scorecard: Translating Strategy
into Action. Boston: Harvard Business School Press.
Marín, A., Silva, R. J., & Rodriguez, J. (2013). Evaluación de Calidad en el
Instrumental Quirúrgico. In V Latin American Congress on Biomedical Engineering CLAIB 2011 May 16-21, 2011, Habana, Cuba. Springer Berlin Heidelberg, pp. 460-463.
Ministerio de Salud Pública. (2013). Hospital Universitario de Guayaquil. Obtenido de
http://www.hug.gob.ec/index.php/hospital/mision-y-vision
Ministerio de salud pública. (agosto de 2015). Manual de procesos de central
esterilización. Obtenido de Hospitan general Puyo: http://hgp.gob.ec/index.html/documentos/estandares/PROTOCOLO%20DE%20PROCESOS%20CENTRAL%20DE%20ESTERILIZACION.pdf
Mora Castro, J. L. (21 de diciembre de 2016). http://mundocontact.com/la-evolucion-
de-la-inteligencia-artificial/. Obtenido de La evolución de la Inteligencia Artificial: http://mundocontact.com/la-evolucion-de-la-inteligencia-artificial/
Morales Araon, E. (2012). Estadisticas y Probabilidades. Santiago - Chile: universidad
catolica de la santisisma concepcion.
Olguin Carbajal, M., Rivera Zárate, I., & Hernández Montañez, E. (2006). Introduccion
a la realidad virtual. Redalyc, 11-15.
Otzen, T., & Manterola, C. (2017). Técnicas de Muestreo sobre una Población a
Estudio. Scielo, 227-232.
PAI. (23 de Noviembre de 2015). Plataforma Académica para Investigación. Obtenido
de Plataforma Académica para Investigación: http://aprendeenlinea.udea.edu.co/lms/investigacion/mod/page/view.php?id=9134
Rodriguez , L. (2007). Probabilidad y Estádistica Básica Para Ingénieros. Ecuador:.
133
Rojas, M., López, D., & Rincón, C. (2012). APLICACIÓN DEL MÉTODO CYBERSIN CON LÓGICA DIFUSA EN UN SISTEMA DE CONTROL DE GESTIÓN. Dialnet, 154-163.
Salinas, N. (21 de Diciembre de 2010). Apuntes de preparación y evaluación de
proyectos. Obtenido de Identificación de la Población Objetivo: http://proyectos.ingenotas.com/2010/12/identificacion-de-la-poblacion-objetivo.html
Sánchez Sarría, O. L., González Diez , Y., Hernández Dávila, C. M., & Dávila Cabo de
Villa, E. (2014). Manual de instrumental quirúrgico. Scielo, 781-818.
Santana Jiménez, L. (2013). UNA APLICACIÓN DE LA LÓGICA DIFUSA A LA
EVALUACIÓN DEL BALANCE DE RIESGOS DE LA INFLACIÓN Y DEL CRECIMIENTO MACROECONÓMICO. Redalyc, 497-514.
Sarmiento , H. O., Isaza, C. V., Kempowsky - Hamon, T., & LeLann, M. V. (2012).
Estimación de Estados Funcionales en Procesos Complejos con Base en Agrupamiento difuso. Scielo, 1-20.
SocioEstadistica. (2012). ANÁLISIS ESTADÍSTICO UNIVARIADO, BIVARIADO Y
VARIABLES CONTROL. Obtenido de http://chitita.uta.cl/cursos/2012-1/0000104/recursos/r-25.pdf
Soria Barreda , L., Almaguer Ochoa, M. R., Diaz Vera , J. C., & Arza Perez, L. (2015).
Generalización del Método Puntos de Función utilizando lógica. Scielo, 110-123.
Soria Barreda , L., Almaguer Ochoa , M. R., Diaz Vera, J. C., & Arza Perez , L. (2016).
Generalización del Método Puntos de Función utilizando lógica difusa. Scielo, 110-123.
Velásquez, S., & Velásquez, R. (2012). MODELADO CON VARIABLES ALEATORIAS
EN SIMULINK UTILIZANDO SIMULACION MONTECARLO. Scielo, 203-211.
Vignoli, R. (2012). ESTERILIZACION Y DESINFECCION. Obtenido de
ESTERILIZACION Y DESINFECCION: www.higiene.edu.uy/cefa/Libro2002/Cap%2027.pdf
Villarreal , A. (18 de Octubre de 2016). El peligro del hospital: aumenta el riesgo de
infección por bacterias. Obtenido de Guía Teórica sobre el PH: http://www.elespanol.com/ciencia/salud/20161017/163734466_0.html
Yamir, E. (2013). LA LÓGICA DIFUSA APLICADA AL SECTOR MANUFACTURERO.
Redalyc - Red de Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal, 793-814.
134
Zapa Pérez, E. R. (2012). DESARROLLO DE UN MODELO DE IMPLEMENTACIÓN DEL BALANCED SCORECARD CON LÓGICA DIFUSA PARA LA TOMA DE DECISIONES EN UNA EMPRESA DE SERVICIOS DEL SECTOR ELÉCTRICO. Obtenido de http://www.bdigital.unal.edu.co/9085/1/78034215.2012.pdf
135
Anexos
136
Anexos
Encuesta Dirigidas a expertos de área de esterilización del Hospital
Universitario de Guayaquil
137
138
Foto de encuesta y visitas en la Central de esterilización del
HUG
139
REGLAS LINGUISTICAS DE CADA PERSPECTIVA DE BSC
Perspectiva financiera
N°
reglas
Reglas Lingüísticas para la toma de decisiones
1 If (Mantenimiento_preventivo is poco_importante) and
(Inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is casi_nunca) then
(Presupuesto is bajo) 2 If (Mantenimiento_preventivo is poco_importante) and
(Inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is ocacionalmente) then
(Presupuesto is bajo) 3 If (Mantenimiento_preventivo is poco_importante) and
(Inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is frecuentemente) then
(Presupuesto is medio) 4 If (Mantenimiento_preventivo is moderadamente_importante) and
(Inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is casi_nunca) then
(Presupuesto is bajo) 5 If (Mantenimiento_preventivo is moderadamente_importante) and
(Inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is ocacionalmente) then
(Presupuesto is medio) 6 If (Mantenimiento_preventivo is moderadamente_importante) and
(Inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is frecuentemente) then
(Presupuesto is Alto) 7 If (Mantenimiento_preventivo is Muy_importante) and
(Inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is casi_nunca) then
(Presupuesto is medio) 8 If (Mantenimiento_preventivo is Muy_importante) and
(Inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is ocacionalmente) then
(Presupuesto is Alto) 9 If (Mantenimiento_preventivo is Muy_importante) and
(Inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is frecuentemente) then
(Presupuesto is Alto)
140
Perspectiva Calidad de Procesos
N°
reglas
Reglas Lingüísticas para la toma de decisiones
1 If (medidas_de_higuiene is poco_importante) then (calidad_procesos_internos is malo)
2 If (efectividad_maquinas is bajo_cumplimiento) then (calidad_procesos_internos is malo)
3 If (medidas_de_higuiene is medianamente_importante) and (manejo_herramientas_bioseguridad is poco_adecuado) and (efectividad_maquinas is moderadamente_cumplimiento) then (calidad_procesos_internos is malo)
4 If (medidas_de_higuiene is medianamente_importante) and (manejo_herramientas_bioseguridad is poco_adecuado) and (efectividad_maquinas is total_cumplimiento) then (calidad_procesos_internos is malo)
5 If (medidas_de_higuiene is medianamente_importante) and (manejo_herramientas_bioseguridad is medio_adecuado) and (efectividad_maquinas is moderadamente_cumplimiento) then (calidad_procesos_internos is regular)
6 If (medidas_de_higuiene is medianamente_importante) and (manejo_herramientas_bioseguridad is medio_adecuado) and (efectividad_maquinas is total_cumplimiento) then (calidad_procesos_internos is regular)
7 If (medidas_de_higuiene is medianamente_importante) and (manejo_herramientas_bioseguridad is totalmente_adecuado) and (efectividad_maquinas is moderadamente_cumplimiento) then (calidad_procesos_internos is regular)
8 If (medidas_de_higuiene is medianamente_importante) and (manejo_herramientas_bioseguridad is totalmente_adecuado) and (efectividad_maquinas is total_cumplimiento) then (calidad_procesos_internos is bueno)
9 If (medidas_de_higuiene is muy_importante) and (manejo_herramientas_bioseguridad is poco_adecuado) and (efectividad_maquinas is moderadamente_cumplimiento) then (calidad_procesos_internos is malo)
10 If (medidas_de_higuiene is muy_importante) and (manejo_herramientas_bioseguridad is medio_adecuado) and (efectividad_maquinas is moderadamente_cumplimiento) then (calidad_procesos_internos is regular)
11 If (medidas_de_higuiene is muy_importante) and (manejo_herramientas_bioseguridad is totalmente_adecuado) and (efectividad_maquinas is moderadamente_cumplimiento) then (calidad_procesos_internos is regular)
12 If (medidas_de_higuiene is muy_importante) and (manejo_herramientas_bioseguridad is medio_adecuado) and (efectividad_maquinas is total_cumplimiento) then (calidad_procesos_internos is bueno)
13 If (medidas_de_higuiene is muy_importante) and (manejo_herramientas_bioseguridad is totalmente_adecuado) and (efectividad_maquinas is total_cumplimiento) then (calidad_procesos_internos is bueno)
14 If (medidas_de_higuiene is poco_importante) and (manejo_herramientas_bioseguridad is totalmente_adecuado) and (efectividad_maquinas is total_cumplimiento) then (calidad_procesos_internos is bueno)
15 If (medidas_de_higuiene is poco_importante) and (manejo_herramientas_bioseguridad is totalmente_adecuado) and (efectividad_maquinas is moderadamente_cumplimiento) then (calidad_procesos_internos is regular)
141
Perspectiva Clientes Internos
N°
reglas
Reglas Lingüísticas para la toma de decisiones
1 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is casi_nunca) and (efectividad_maquinas is bajo_cumplimiento) and (caso_accidentes is frecuentemente) and (capacitacion is ocacionalmente) then (satisfaccion_cliente is insatisfecho)
2 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is casi_nunca) and (efectividad_maquinas is bajo_cumplimiento) and (caso_accidentes is frecuentemente) and (capacitacion is frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is insatisfecho)
3 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is casi_nunca) and (efectividad_maquinas is bajo_cumplimiento) and (caso_accidentes is frecuentemente) and (capacitacion is muy_frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is insatisfecho)
4 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is casi_nunca) and (efectividad_maquinas is bajo_cumplimiento) and (caso_accidentes is ocacionalmente) and (capacitacion is ocacionalmente) then (satisfaccion_cliente is insatisfecho)
5 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is casi_nunca) and (efectividad_maquinas is bajo_cumplimiento) and (caso_accidentes is ocacionalmente) and (capacitacion is frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is insatisfecho)
6 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is casi_nunca) and (efectividad_maquinas is bajo_cumplimiento) and (caso_accidentes is ocacionalmente) and (capacitacion is muy_frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is insatisfecho)
7 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is casi_nunca) and (efectividad_maquinas is bajo_cumplimiento) and (caso_accidentes is casi_nunca) and (capacitacion is ocacionalmente) then (satisfaccion_cliente is insatisfecho)
8 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is casi_nunca) and (efectividad_maquinas is bajo_cumplimiento) and (caso_accidentes is casi_nunca) and (capacitacion is frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is insatisfecho)
9 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is casi_nunca) and (efectividad_maquinas is bajo_cumplimiento) and (caso_accidentes is casi_nunca) and (capacitacion is muy_frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is insatisfecho)
10 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is casi_nunca) and (efectividad_maquinas is moderadamente_cumplimiento) and (caso_accidentes is frecuentemente) and (capacitacion is ocacionalmente) then (satisfaccion_cliente is insatisfecho)
11 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is casi_nunca) and (efectividad_maquinas is moderadamente_cumplimiento) and (caso_accidentes is frecuentemente) and (capacitacion is frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is insatisfecho)
12 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is casi_nunca) and (efectividad_maquinas is moderadamente_cumplimiento) and (caso_accidentes is frecuentemente) and (capacitacion is muy_frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is insatisfecho)
13 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is casi_nunca) and
142
(efectividad_maquinas is moderadamente_cumplimiento) and (caso_accidentes is ocacionalmente) and (capacitacion is ocacionalmente) then (satisfaccion_cliente is insatisfecho)
14 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is casi_nunca) and (efectividad_maquinas is moderadamente_cumplimiento) and (caso_accidentes is ocacionalmente) and (capacitacion is frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is insatisfecho)
15 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is casi_nunca) and (efectividad_maquinas is moderadamente_cumplimiento) and (caso_accidentes is ocacionalmente) and (capacitacion is muy_frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is insatisfecho)
16 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is casi_nunca) and (efectividad_maquinas is moderadamente_cumplimiento) and (caso_accidentes is casi_nunca) and (capacitacion is ocacionalmente) then (satisfaccion_cliente is mediaamente_satisfecho)
17 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is casi_nunca) and (efectividad_maquinas is moderadamente_cumplimiento) and (caso_accidentes is casi_nunca) and (capacitacion is frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is mediaamente_satisfecho)
18 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is casi_nunca) and (efectividad_maquinas is moderadamente_cumplimiento) and (caso_accidentes is casi_nunca) and (capacitacion is muy_frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is mediaamente_satisfecho)
19 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is casi_nunca) and (efectividad_maquinas is totalcumplimiento) and (caso_accidentes is frecuentemente) and (capacitacion is ocacionalmente) then (satisfaccion_cliente is mediaamente_satisfecho)
20 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is casi_nunca) and (efectividad_maquinas is totalcumplimiento) and (caso_accidentes is frecuentemente) and (capacitacion is frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is mediaamente_satisfecho)
21 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is casi_nunca) and (efectividad_maquinas is totalcumplimiento) and (caso_accidentes is frecuentemente) and (capacitacion is muy_frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is mediaamente_satisfecho)
22 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is casi_nunca) and (efectividad_maquinas is totalcumplimiento) and (caso_accidentes is ocacionalmente) and (capacitacion is ocacionalmente) then (satisfaccion_cliente is mediaamente_satisfecho)
23 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is casi_nunca) and (efectividad_maquinas is totalcumplimiento) and (caso_accidentes is ocacionalmente) and (capacitacion is frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is mediaamente_satisfecho)
24 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is casi_nunca) and (efectividad_maquinas is totalcumplimiento) and (caso_accidentes is ocacionalmente) and (capacitacion is muy_frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is mediaamente_satisfecho)
25 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is casi_nunca) and (efectividad_maquinas is totalcumplimiento) and (caso_accidentes is casi_nunca) and (capacitacion is ocacionalmente) then (satisfaccion_cliente is satisfecho)
26 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is casi_nunca) and (efectividad_maquinas is totalcumplimiento) and (caso_accidentes is casi_nunca) and
143
(capacitacion is frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is satisfecho)
27 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is casi_nunca) and (efectividad_maquinas is totalcumplimiento) and (caso_accidentes is casi_nunca) and (capacitacion is muy_frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is satisfecho)
28 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is ocacionalmente) and (efectividad_maquinas is bajo_cumplimiento) and (caso_accidentes is frecuentemente) and (capacitacion is ocacionalmente) then (satisfaccion_cliente is insatisfecho)
29 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is ocacionalmente) and (efectividad_maquinas is bajo_cumplimiento) and (caso_accidentes is frecuentemente) and (capacitacion is frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is insatisfecho)
30 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is ocacionalmente) and (efectividad_maquinas is bajo_cumplimiento) and (caso_accidentes is frecuentemente) and (capacitacion is muy_frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is insatisfecho)
31 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is ocacionalmente) and (efectividad_maquinas is bajo_cumplimiento) and (caso_accidentes is ocacionalmente) and (capacitacion is ocacionalmente) then (satisfaccion_cliente is insatisfecho)
32 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is ocacionalmente) and (efectividad_maquinas is bajo_cumplimiento) and (caso_accidentes is ocacionalmente) and (capacitacion is frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is insatisfecho)
33 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is ocacionalmente) and (efectividad_maquinas is bajo_cumplimiento) and (caso_accidentes is ocacionalmente) and (capacitacion is muy_frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is insatisfecho)
34 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is ocacionalmente) and (efectividad_maquinas is bajo_cumplimiento) and (caso_accidentes is casi_nunca) and (capacitacion is ocacionalmente) then (satisfaccion_cliente is insatisfecho)
35 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is ocacionalmente) and (efectividad_maquinas is bajo_cumplimiento) and (caso_accidentes is casi_nunca) and (capacitacion is frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is insatisfecho)
36 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is ocacionalmente) and (efectividad_maquinas is bajo_cumplimiento) and (caso_accidentes is casi_nunca) and (capacitacion is muy_frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is insatisfecho)
37 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is ocacionalmente) and (efectividad_maquinas is moderadamente_cumplimiento) and (caso_accidentes is frecuentemente) and (capacitacion is ocacionalmente) then (satisfaccion_cliente is insatisfecho)
38 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is ocacionalmente) and (efectividad_maquinas is moderadamente_cumplimiento) and (caso_accidentes is frecuentemente) and (capacitacion is frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is insatisfecho)
39 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is ocacionalmente) and (efectividad_maquinas is moderadamente_cumplimiento) and (caso_accidentes is frecuentemente) and (capacitacion is muy_frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is insatisfecho)
40 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is ocacionalmente) and (efectividad_maquinas is moderadamente_cumplimiento) and (caso_accidentes is ocacionalmente) and (capacitacion is ocacionalmente) then (satisfaccion_cliente is
144
mediaamente_satisfecho)
41 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is ocacionalmente) and (efectividad_maquinas is moderadamente_cumplimiento) and (caso_accidentes is ocacionalmente) and (capacitacion is frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is mediaamente_satisfecho)
42 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is ocacionalmente) and (efectividad_maquinas is moderadamente_cumplimiento) and (caso_accidentes is ocacionalmente) and (capacitacion is muy_frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is mediaamente_satisfecho)
43 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is ocacionalmente) and (efectividad_maquinas is moderadamente_cumplimiento) and (caso_accidentes is casi_nunca) and (capacitacion is ocacionalmente) then (satisfaccion_cliente is mediaamente_satisfecho)
44 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is ocacionalmente) and (efectividad_maquinas is moderadamente_cumplimiento) and (caso_accidentes is casi_nunca) and (capacitacion is frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is mediaamente_satisfecho)
45 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is ocacionalmente) and (efectividad_maquinas is moderadamente_cumplimiento) and (caso_accidentes is casi_nunca) and (capacitacion is muy_frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is mediaamente_satisfecho)
46 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is ocacionalmente) and (efectividad_maquinas is totalcumplimiento) and (caso_accidentes is frecuentemente) and (capacitacion is ocacionalmente) then (satisfaccion_cliente is mediaamente_satisfecho)
47 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is ocacionalmente) and (efectividad_maquinas is totalcumplimiento) and (caso_accidentes is frecuentemente) and (capacitacion is frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is mediaamente_satisfecho)
48 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is ocacionalmente) and (efectividad_maquinas is totalcumplimiento) and (caso_accidentes is frecuentemente) and (capacitacion is muy_frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is mediaamente_satisfecho)
49 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is ocacionalmente) and (efectividad_maquinas is totalcumplimiento) and (caso_accidentes is ocacionalmente) and (capacitacion is ocacionalmente) then (satisfaccion_cliente is mediaamente_satisfecho)
50 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is ocacionalmente) and (efectividad_maquinas is totalcumplimiento) and (caso_accidentes is ocacionalmente) and (capacitacion is frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is mediaamente_satisfecho)
51 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is ocacionalmente) and (efectividad_maquinas is totalcumplimiento) and (caso_accidentes is ocacionalmente) and (capacitacion is muy_frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is mediaamente_satisfecho)
52 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is ocacionalmente) and (efectividad_maquinas is totalcumplimiento) and (caso_accidentes is casi_nunca) and (capacitacion is ocacionalmente) then (satisfaccion_cliente is satisfecho)
53 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is ocacionalmente) and (efectividad_maquinas is totalcumplimiento) and (caso_accidentes is casi_nunca) and (capacitacion is frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is satisfecho)
54 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is ocacionalmente) and
145
(efectividad_maquinas is totalcumplimiento) and (caso_accidentes is casi_nunca) and (capacitacion is muy_frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is satisfecho)
55 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is frecuentemente) and (efectividad_maquinas is bajo_cumplimiento) and (caso_accidentes is frecuentemente) and (capacitacion is ocacionalmente) then (satisfaccion_cliente is insatisfecho)
56 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is frecuentemente) and (efectividad_maquinas is bajo_cumplimiento) and (caso_accidentes is frecuentemente) and (capacitacion is frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is insatisfecho)
57 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is frecuentemente) and (efectividad_maquinas is bajo_cumplimiento) and (caso_accidentes is frecuentemente) and (capacitacion is muy_frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is insatisfecho)
58 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is frecuentemente) and (efectividad_maquinas is bajo_cumplimiento) and (caso_accidentes is ocacionalmente) and (capacitacion is ocacionalmente) then (satisfaccion_cliente is insatisfecho)
59 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is frecuentemente) and (efectividad_maquinas is bajo_cumplimiento) and (caso_accidentes is ocacionalmente) and (capacitacion is frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is insatisfecho)
60 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is frecuentemente) and (efectividad_maquinas is bajo_cumplimiento) and (caso_accidentes is ocacionalmente) and (capacitacion is muy_frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is insatisfecho)
61 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is frecuentemente) and (efectividad_maquinas is bajo_cumplimiento) and (caso_accidentes is casi_nunca) and (capacitacion is ocacionalmente) then (satisfaccion_cliente is insatisfecho)
62 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is frecuentemente) and (efectividad_maquinas is bajo_cumplimiento) and (caso_accidentes is casi_nunca) and (capacitacion is frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is insatisfecho)
63 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is frecuentemente) and (efectividad_maquinas is bajo_cumplimiento) and (caso_accidentes is casi_nunca) and (capacitacion is muy_frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is insatisfecho)
64 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is frecuentemente) and (efectividad_maquinas is moderadamente_cumplimiento) and (caso_accidentes is frecuentemente) and (capacitacion is ocacionalmente) then (satisfaccion_cliente is insatisfecho)
65 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is frecuentemente) and (efectividad_maquinas is moderadamente_cumplimiento) and (caso_accidentes is frecuentemente) and (capacitacion is frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is insatisfecho)
66 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is frecuentemente) and (efectividad_maquinas is moderadamente_cumplimiento) and (caso_accidentes is frecuentemente) and (capacitacion is muy_frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is insatisfecho)
67 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is frecuentemente) and (efectividad_maquinas is moderadamente_cumplimiento) and (caso_accidentes is ocacionalmente) and (capacitacion is ocacionalmente) then (satisfaccion_cliente is mediaamente_satisfecho)
68 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is frecuentemente) and
146
(efectividad_maquinas is moderadamente_cumplimiento) and (caso_accidentes is ocacionalmente) and (capacitacion is frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is mediaamente_satisfecho)
69 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is frecuentemente) and (efectividad_maquinas is moderadamente_cumplimiento) and (caso_accidentes is ocacionalmente) and (capacitacion is muy_frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is mediaamente_satisfecho)
70 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is frecuentemente) and (efectividad_maquinas is moderadamente_cumplimiento) and (caso_accidentes is casi_nunca) and (capacitacion is ocacionalmente) then (satisfaccion_cliente is mediaamente_satisfecho)
71 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is frecuentemente) and (efectividad_maquinas is moderadamente_cumplimiento) and (caso_accidentes is casi_nunca) and (capacitacion is frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is mediaamente_satisfecho)
72 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is frecuentemente) and (efectividad_maquinas is moderadamente_cumplimiento) and (caso_accidentes is casi_nunca) and (capacitacion is muy_frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is mediaamente_satisfecho)
73 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is frecuentemente) and (efectividad_maquinas is totalcumplimiento) and (caso_accidentes is frecuentemente) and (capacitacion is ocacionalmente) then (satisfaccion_cliente is insatisfecho)
74 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is frecuentemente) and (efectividad_maquinas is totalcumplimiento) and (caso_accidentes is frecuentemente) and (capacitacion is frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is insatisfecho)
75 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is frecuentemente) and (efectividad_maquinas is totalcumplimiento) and (caso_accidentes is frecuentemente) and (capacitacion is muy_frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is insatisfecho)
76 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is frecuentemente) and (efectividad_maquinas is totalcumplimiento) and (caso_accidentes is ocacionalmente) and (capacitacion is ocacionalmente) then (satisfaccion_cliente is mediaamente_satisfecho)
77 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is frecuentemente) and (efectividad_maquinas is totalcumplimiento) and (caso_accidentes is ocacionalmente) and (capacitacion is frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is mediaamente_satisfecho)
78 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is frecuentemente) and (efectividad_maquinas is totalcumplimiento) and (caso_accidentes is ocacionalmente) and (capacitacion is muy_frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is satisfecho)
79 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is frecuentemente) and (efectividad_maquinas is totalcumplimiento) and (caso_accidentes is casi_nunca) and (capacitacion is ocacionalmente) then (satisfaccion_cliente is satisfecho)
80 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is frecuentemente) and (efectividad_maquinas is totalcumplimiento) and (caso_accidentes is casi_nunca) and (capacitacion is frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is satisfecho)
81 If (inventario_para_adquirir_nuevos_materiales is frecuentemente) and (efectividad_maquinas is totalcumplimiento) and (caso_accidentes is casi_nunca) and (capacitacion is muy_frecuentemente) then (satisfaccion_cliente is satisfecho)
147
Perspectiva Aprendizaje y crecimiento
N° reglas
Reglas Lingüísticas para la toma de decisiones
1 If (Capacitaciones is Ocacionalmente) then (formación_del_personal
is poco_importante)
2 If (Capacitaciones is Frecuentemente) then (formación_del_personal
is importante)
3 If (Capacitaciones is Muy_frecuentemente) then
(formación_del_personal is muy_importante)
Nivel de Gestión
N° reglas
Reglas Lingüísticas para la toma de decisiones
1 If (Presupuesto_area_esterilizacion is bajo) and (Satisfaccion_cliente is
insatisfecho) and (Calidad_procesos is malo) and (formacion_del_personal is
Ocacionalmente) then (Gestion is baja)
2 If (Presupuesto_area_esterilizacion is bajo) and (Satisfaccion_cliente is
insatisfecho) and (Calidad_procesos is malo) and (formacion_del_personal is
Frecuentemente) then (Gestion is baja)
3 If (Presupuesto_area_esterilizacion is bajo) and (Satisfaccion_cliente is
insatisfecho) and (Calidad_procesos is malo) and (formacion_del_personal is
Muy_frecuentemente) then (Gestion is baja)
4 If (Presupuesto_area_esterilizacion is bajo) and (Satisfaccion_cliente is
insatisfecho) and (Calidad_procesos is regular) and (formacion_del_personal is
Ocacionalmente) then (Gestion is baja)
5 If (Presupuesto_area_esterilizacion is bajo) and (Satisfaccion_cliente is
insatisfecho) and (Calidad_procesos is regular) and (formacion_del_personal is
Frecuentemente) then (Gestion is baja)
6 If (Presupuesto_area_esterilizacion is bajo) and (Satisfaccion_cliente is
insatisfecho) and (Calidad_procesos is regular) and (formacion_del_personal is
Muy_frecuentemente) then (Gestion is baja)
7 If (Presupuesto_area_esterilizacion is bajo) and (Satisfaccion_cliente is
insatisfecho) and (Calidad_procesos is bueno) and (formacion_del_personal is
Ocacionalmente) then (Gestion is medio)
8 If (Presupuesto_area_esterilizacion is bajo) and (Satisfaccion_cliente is
insatisfecho) and (Calidad_procesos is bueno) and (formacion_del_personal is
Frecuentemente) then (Gestion is medio)
9 If (Presupuesto_area_esterilizacion is bajo) and (Satisfaccion_cliente is
insatisfecho) and (Calidad_procesos is bueno) and (formacion_del_personal is
Muy_frecuentemente) then (Gestion is medio)
10 If (Presupuesto_area_esterilizacion is bajo) and (Satisfaccion_cliente is
medianamente_satisfecho) and (Calidad_procesos is malo) and
(formacion_del_personal is Ocacionalmente) then (Gestion is baja)
11 If (Presupuesto_area_esterilizacion is bajo) and (Satisfaccion_cliente is
medianamente_satisfecho) and (Calidad_procesos is malo) and
(formacion_del_personal is Frecuentemente) then (Gestion is baja)
148
12 If (Presupuesto_area_esterilizacion is bajo) and (Satisfaccion_cliente is
medianamente_satisfecho) and (Calidad_procesos is malo) and
(formacion_del_personal is Muy_frecuentemente) then (Gestion is baja)
13 If (Presupuesto_area_esterilizacion is bajo) and (Satisfaccion_cliente is
medianamente_satisfecho) and (Calidad_procesos is regular) and
(formacion_del_personal is Ocacionalmente) then (Gestion is medio)
14 If (Presupuesto_area_esterilizacion is bajo) and (Satisfaccion_cliente is
medianamente_satisfecho) and (Calidad_procesos is regular) and
(formacion_del_personal is Frecuentemente) then (Gestion is medio)
15 If (Presupuesto_area_esterilizacion is bajo) and (Satisfaccion_cliente is
medianamente_satisfecho) and (Calidad_procesos is regular) and
(formacion_del_personal is Muy_frecuentemente) then (Gestion is medio)
16 If (Presupuesto_area_esterilizacion is bajo) and (Satisfaccion_cliente is
medianamente_satisfecho) and (Calidad_procesos is bueno) and
(formacion_del_personal is Ocacionalmente) then (Gestion is medio)
17 If (Presupuesto_area_esterilizacion is bajo) and (Satisfaccion_cliente is
medianamente_satisfecho) and (Calidad_procesos is bueno) and
(formacion_del_personal is Frecuentemente) then (Gestion is medio)
18 If (Presupuesto_area_esterilizacion is bajo) and (Satisfaccion_cliente is
medianamente_satisfecho) and (Calidad_procesos is bueno) and
(formacion_del_personal is Muy_frecuentemente) then (Gestion is medio)
19 If (Presupuesto_area_esterilizacion is bajo) and (Satisfaccion_cliente is satisfecho)
and (Calidad_procesos is malo) and (formacion_del_personal is Ocacionalmente)
then (Gestion is baja)
20 If (Presupuesto_area_esterilizacion is bajo) and (Satisfaccion_cliente is satisfecho)
and (Calidad_procesos is malo) and (formacion_del_personal is Frecuentemente)
then (Gestion is baja)
21 If (Presupuesto_area_esterilizacion is bajo) and (Satisfaccion_cliente is satisfecho)
and (Calidad_procesos is malo) and (formacion_del_personal is
Muy_frecuentemente) then (Gestion is
22 If (Presupuesto_area_esterilizacion is bajo) and (Satisfaccion_cliente is satisfecho)
and (Calidad_procesos is regular) and (formacion_del_personal is Ocacionalmente)
then (Gestion is baja) 23 If (Presupuesto_area_esterilizacion is bajo) and (Satisfaccion_cliente is satisfecho)
and (Calidad_procesos is regular) and (formacion_del_personal is Ocacionalmente)
then (Gestion is baja)
24 If (Presupuesto_area_esterilizacion is bajo) and (Satisfaccion_cliente is satisfecho)
and (Calidad_procesos is regular) and (formacion_del_personal is
Muy_frecuentemente) then (Gestion is alta)
25 If (Presupuesto_area_esterilizacion is bajo) and (Satisfaccion_cliente is satisfecho)
and (Calidad_procesos is bueno) and (formacion_del_personal is Ocacionalmente)
then (Gestion is medio)
26 If (Presupuesto_area_esterilizacion is bajo) and (Satisfaccion_cliente is satisfecho)
and (Calidad_procesos is bueno) and (formacion_del_personal is Frecuentemente)
then (Gestion is medio)
27 If (Presupuesto_area_esterilizacion is bajo) and (Satisfaccion_cliente is satisfecho)
and (Calidad_procesos is bueno) and (formacion_del_personal is
Muy_frecuentemente) then (Gestion is medio)
28 If (Presupuesto_area_esterilizacion is medio) and (Satisfaccion_cliente is
insatisfecho) and (Calidad_procesos is malo) and (formacion_del_personal is
Ocacionalmente) then (Gestion is baja)
29 If (Presupuesto_area_esterilizacion is medio) and (Satisfaccion_cliente is
149
insatisfecho) and (Calidad_procesos is malo) and (formacion_del_personal is
Frecuentemente) then (Gestion is baja)
30 If (Presupuesto_area_esterilizacion is medio) and (Satisfaccion_cliente is
insatisfecho) and (Calidad_procesos is malo) and (formacion_del_personal is
Muy_frecuentemente) then (Gestion is baja)
31 If (Presupuesto_area_esterilizacion is medio) and (Satisfaccion_cliente is
insatisfecho) and (Calidad_procesos is regular) and (formacion_del_personal is
Ocacionalmente) then (Gestion is baja)
32 If (Presupuesto_area_esterilizacion is medio) and (Satisfaccion_cliente is
insatisfecho) and (Calidad_procesos is regular) and (formacion_del_personal is
Frecuentemente) then (Gestion is baja)
33 If (Presupuesto_area_esterilizacion is medio) and (Satisfaccion_cliente is
insatisfecho) and (Calidad_procesos is regular) and (formacion_del_personal is
Muy_frecuentemente) then (Gestion is baja)
34 If (Presupuesto_area_esterilizacion is medio) and (Satisfaccion_cliente is
insatisfecho) and (Calidad_procesos is bueno) and (formacion_del_personal is
Ocacionalmente) then (Gestion is medio)
35 If (Presupuesto_area_esterilizacion is medio) and (Satisfaccion_cliente is
insatisfecho) and (Calidad_procesos is bueno) and (formacion_del_personal is
Frecuentemente) then (Gestion is medio)
36 If (Presupuesto_area_esterilizacion is medio) and (Satisfaccion_cliente is
insatisfecho) and (Calidad_procesos is bueno) and (formacion_del_personal is
Muy_frecuentemente) then (Gestion is alta)
37 If (Presupuesto_area_esterilizacion is medio) and (Satisfaccion_cliente is
medianamente_satisfecho) and (Calidad_procesos is malo) and
(formacion_del_personal is Ocacionalmente) then (Gestion is baja)
38 If (Presupuesto_area_esterilizacion is medio) and (Satisfaccion_cliente is
medianamente_satisfecho) and (Calidad_procesos is malo) and
(formacion_del_personal is Frecuentemente) then (Gestion is baja)
39 If (Presupuesto_area_esterilizacion is medio) and (Satisfaccion_cliente is
medianamente_satisfecho) and (Calidad_procesos is malo) and
(formacion_del_personal is Muy_frecuentemente) then (Gestion is baja)
40 If (Presupuesto_area_esterilizacion is medio) and (Satisfaccion_cliente is
medianamente_satisfecho) and (Calidad_procesos is regular) and
(formacion_del_personal is Ocacionalmente) then (Gestion is medio)
41 If (Presupuesto_area_esterilizacion is medio) and (Satisfaccion_cliente is
medianamente_satisfecho) and (Calidad_procesos is regular) and
(formacion_del_personal is Frecuentemente) then (Gestion is medio)
42 If (Presupuesto_area_esterilizacion is medio) and (Satisfaccion_cliente is
medianamente_satisfecho) and (Calidad_procesos is regular) and
(formacion_del_personal is Muy_frecuentemente) then (Gestion is medio)
43 If (Presupuesto_area_esterilizacion is medio) and (Satisfaccion_cliente is
medianamente_satisfecho) and (Calidad_procesos is bueno) and
(formacion_del_personal is Ocacionalmente) then (Gestion is medio)
45 If (Presupuesto_area_esterilizacion is medio) and (Satisfaccion_cliente is
medianamente_satisfecho) and (Calidad_procesos is bueno) and
(formacion_del_personal is Frecuentemente) then (Gestion is alta
46 If (Presupuesto_area_esterilizacion is medio) and (Satisfaccion_cliente is
satisfecho) and (Calidad_procesos is malo) and (formacion_del_personal is
Ocacionalmente) then (Gestion is baja)
47 If (Presupuesto_area_esterilizacion is medio) and (Satisfaccion_cliente is
satisfecho) and (Calidad_procesos is malo) and (formacion_del_personal is
150
Frecuentemente) then (Gestion is baja)
48 If (Presupuesto_area_esterilizacion is medio) and (Satisfaccion_cliente is
satisfecho) and (Calidad_procesos is malo) and (formacion_del_personal is
Muy_frecuentemente) then (Gestion is baja)
49 If (Presupuesto_area_esterilizacion is medio) and (Satisfaccion_cliente is
satisfecho) and (Calidad_procesos is regular) and (formacion_del_personal is
Ocacionalmente) then (Gestion is medio)
50 If (Presupuesto_area_esterilizacion is medio) and (Satisfaccion_cliente is
satisfecho) and (Calidad_procesos is regular) and (formacion_del_personal is
Frecuentemente) then (Gestion is medio)
51 If (Presupuesto_area_esterilizacion is medio) and (Satisfaccion_cliente is
satisfecho) and (Calidad_procesos is regular) and (formacion_del_personal is
Muy_frecuentemente) then (Gestion is medio)
52 If (Presupuesto_area_esterilizacion is medio) and (Satisfaccion_cliente is
satisfecho) and (Calidad_procesos is bueno) and (formacion_del_personal is
Ocacionalmente) then (Gestion is alta)
53 If (Presupuesto_area_esterilizacion is medio) and (Satisfaccion_cliente is
satisfecho) and (Calidad_procesos is bueno) and (formacion_del_personal is
Frecuentemente) then (Gestion is alta)
54 If (Presupuesto_area_esterilizacion is medio) and (Satisfaccion_cliente is
satisfecho) and (Calidad_procesos is bueno) and (formacion_del_personal is
Muy_frecuentemente) then (Gestion is alta)
55 If (Presupuesto_area_esterilizacion is alto) and (Satisfaccion_cliente is
insatisfecho) and (Calidad_procesos is malo) and (formacion_del_personal is
Ocacionalmente) then (Gestion is baja)
56 If (Presupuesto_area_esterilizacion is alto) and (Satisfaccion_cliente is
insatisfecho) and (Calidad_procesos is malo) and (formacion_del_personal is
Frecuentemente) then (Gestion is baja)
57 If (Presupuesto_area_esterilizacion is alto) and (Satisfaccion_cliente is
insatisfecho) and (Calidad_procesos is malo) and (formacion_del_personal is
Muy_frecuentemente) then (Gestion is baja)
58 If (Presupuesto_area_esterilizacion is alto) and (Satisfaccion_cliente is
insatisfecho) and (Calidad_procesos is regular) and (formacion_del_personal is
Ocacionalmente) then (Gestion is baja)
59 If (Presupuesto_area_esterilizacion is alto) and (Satisfaccion_cliente is
insatisfecho) and (Calidad_procesos is regular) and (formacion_del_personal is
Frecuentemente) then (Gestion is baja)
60 If (Presupuesto_area_esterilizacion is alto) and (Satisfaccion_cliente is
insatisfecho) and (Calidad_procesos is regular) and (formacion_del_personal is
Muy_frecuentemente) then (Gestion is medio)
61 If (Presupuesto_area_esterilizacion is alto) and (Satisfaccion_cliente is
insatisfecho) and (Calidad_procesos is bueno) and (formacion_del_personal is
Ocacionalmente) then (Gestion is medio)
62 If (Presupuesto_area_esterilizacion is alto) and (Satisfaccion_cliente is
insatisfecho) and (Calidad_procesos is bueno) and (formacion_del_personal is
Frecuentemente) then (Gestion is medio)
63 If (Presupuesto_area_esterilizacion is alto) and (Satisfaccion_cliente is
insatisfecho) and (Calidad_procesos is bueno) and (formacion_del_personal is
Muy_frecuentemente) then (Gestion is alta)
64 If (Presupuesto_area_esterilizacion is alto) and (Satisfaccion_cliente is
medianamente_satisfecho) and (Calidad_procesos is malo) and
(formacion_del_personal is Ocacionalmente) then (Gestion is baja)
151
65 If (Presupuesto_area_esterilizacion is alto) and (Satisfaccion_cliente is
medianamente_satisfecho) and (Calidad_procesos is malo) and
(formacion_del_personal is Frecuentemente) then (Gestion is baja)
66 If (Presupuesto_area_esterilizacion is alto) and (Satisfaccion_cliente is
medianamente_satisfecho) and (Calidad_procesos is malo) and
(formacion_del_personal is Muy_frecuentemente) then (Gestion is baja)
67 If (Presupuesto_area_esterilizacion is alto) and (Satisfaccion_cliente is
medianamente_satisfecho) and (Calidad_procesos is regular) and
(formacion_del_personal is Ocacionalmente) then (Gestion is medio)
68 If (Presupuesto_area_esterilizacion is alto) and (Satisfaccion_cliente is
medianamente_satisfecho) and (Calidad_procesos is regular) and
(formacion_del_personal is Frecuentemente) then (Gestion is medio)
69 If (Presupuesto_area_esterilizacion is alto) and (Satisfaccion_cliente is
medianamente_satisfecho) and (Calidad_procesos is regular) and
(formacion_del_personal is Muy_frecuentemente) then (Gestion is medio)
70 If (Presupuesto_area_esterilizacion is alto) and (Satisfaccion_cliente is
medianamente_satisfecho) and (Calidad_procesos is bueno) and
(formacion_del_personal is Ocacionalmente) then (Gestion is medio)
71 If (Presupuesto_area_esterilizacion is alto) and (Satisfaccion_cliente is
medianamente_satisfecho) and (Calidad_procesos is bueno) and
(formacion_del_personal is Frecuentemente) then (Gestion is medio)
72 If (Presupuesto_area_esterilizacion is alto) and (Satisfaccion_cliente is
medianamente_satisfecho) and (Calidad_procesos is bueno) and
(formacion_del_personal is Muy_frecuentemente) then (Gestion is alta)
73 If (Presupuesto_area_esterilizacion is alto) and (Satisfaccion_cliente is satisfecho)
and (Calidad_procesos is malo) and (formacion_del_personal is Ocacionalmente)
then (Gestion is baja)
74 If (Presupuesto_area_esterilizacion is alto) and (Satisfaccion_cliente is satisfecho)
and (Calidad_procesos is malo) and (formacion_del_personal is Frecuentemente)
then (Gestion is baja)
75 If (Presupuesto_area_esterilizacion is alto) and (Satisfaccion_cliente is satisfecho)
and (Calidad_procesos is malo) and (formacion_del_personal is
Muy_frecuentemente) then (Gestion is baja)
76 If (Presupuesto_area_esterilizacion is alto) and (Satisfaccion_cliente is satisfecho)
and (Calidad_procesos is regular) and (formacion_del_personal is Ocacionalmente)
then (Gestion is medio)
77 If (Presupuesto_area_esterilizacion is alto) and (Satisfaccion_cliente is satisfecho)
and (Calidad_procesos is regular) and (formacion_del_personal is Frecuentemente)
then (Gestion is medio)
78 If (Presupuesto_area_esterilizacion is alto) and (Satisfaccion_cliente is satisfecho)
and (Calidad_procesos is regular) and (formacion_del_personal is
Muy_frecuentemente) then (Gestion is alta)
89 If (Presupuesto_area_esterilizacion is alto) and (Satisfaccion_cliente is satisfecho)
and (Calidad_procesos is bueno) and (formacion_del_personal is Ocacionalmente)
then (Gestion is alta)
80 If (Presupuesto_area_esterilizacion is alto) and (Satisfaccion_cliente is satisfecho)
and (Calidad_procesos is bueno) and (formacion_del_personal is Frecuentemente)
then (Gestion is alta)
81 If (Presupuesto_area_esterilizacion is alto) and (Satisfaccion_cliente is satisfecho)
and (Calidad_procesos is bueno) and (formacion_del_personal is
Muy_frecuentemente) then (Gestion is alta)