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Título : Modelo multicriterio con enfoque difuso intuicionista para la toma de decisiones
metadata.dc.creator: Pérez-Aguilar, Armando
metadata.dc.creator.id: 0009-0005-5107-0361
Resumen : Cuando muchos pacientes contagiados con COVID-19 acuden al servicio de urgencias hospitalarias, y los recursos sanitarios son escasos, los médicos tienen que decidir a qué paciente hospitalizar. En esta decisión pueden utilizarse muchos criterios contradictorios y los juicios médicos pueden variar significativamente de un médico a otro. Teniendo en cuenta el contexto mencionado, en este estudio se desarrolla un modelo de toma de decisiones multicriterio (MCDM) para medir el riesgo de evolución desfavorable para la salud (Indice de Prioridad de Riesgo, IPR) en cada paciente con COVID-19 y decidir la mejor opción de alta/tratamiento en consecuencia. Nuestro modelo se compone de tres métodos: Proceso Analítico Jerárquico Difuso Intuicionista (IF-AHP), Laboratorio de Ensayo y Evaluación de Toma de Decisiones Difuso Intuicionista (IF-DEMATEL) y, Solución de Compromiso Combinada (CoCoSo). Se presenta un estudio de caso con pacientes COVID-19 en un hospital público mexicano para validar el enfoque propuesto. Esta investigación ha propuesto un marco híbrido de MCDM que resulta ventajoso sobre los demás propuestos en la literatura, ya que incorpora: i) incertidumbre, ii) vaguedad, iii) vacilación de los expertos, iv) evaluación de la interdependencia, v) intervenciones a corto y largo plazo, vi) IPR y niveles de riesgo, y vii) vías de intervención específicas para los pacientes. Los resultados demostraron que los Síntomas COVID-19 y las Comorbilidades son los factores más importantes al momento de priorizar a los pacientes infectados, mientras que el manejo de la sintomatología juega un papel clave en la definición del itinerario del paciente en el sistema sanitario.
Fecha de publicación : 1-nov-2024
metadata.dc.rights.license: http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
URI : https://ri.ujat.mx/handle/200.500.12107/5562
metadata.dc.language.iso: spa
Aparece en las colecciones: Doctorado en Ciencias de la Computación (PNPC)

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