{"id":25841,"date":"2022-08-31T13:47:21","date_gmt":"2022-08-31T18:47:21","guid":{"rendered":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/los-centros-de-atencion-a-largo-plazo-necesitan-personal-rapido-un-algoritmo-podria-proporcionar-una-solucion\/"},"modified":"2022-08-31T13:47:21","modified_gmt":"2022-08-31T18:47:21","slug":"los-centros-de-atencion-a-largo-plazo-necesitan-personal-rapido-un-algoritmo-podria-proporcionar-una-solucion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/los-centros-de-atencion-a-largo-plazo-necesitan-personal-rapido-un-algoritmo-podria-proporcionar-una-solucion\/","title":{"rendered":"Los centros de atenci\u00f3n a largo plazo necesitan personal, r\u00e1pido: un algoritmo podr\u00eda proporcionar una soluci\u00f3n"},"content":{"rendered":"<p>El sitio web del Equipo de personal de centros de atenci\u00f3n a largo plazo COVID-19 utiliza un algoritmo creado por Ozlem Ergun, profesor de ingenier\u00eda mec\u00e1nica e industrial en Northeastern, y su estudiantes de doctorado. Credit: Ruby Wallau\/Northeastern University <\/p>\n<p>Los centros de atenci\u00f3n a largo plazo se han convertido en un punto cr\u00edtico en la pandemia de COVID-19, con altas tasas de infecci\u00f3n y escasez de personal exacerbadas por las demandas de la pandemia. Las instalaciones con pacientes con COVID-19 han estado luchando a\u00fan m\u00e1s para contratar personal calificado, r\u00e1pido. <\/p>\n<p>Con m\u00e1s de 500 centros de atenci\u00f3n a largo plazo en Massachusetts, el proceso de contrataci\u00f3n puede ser una lucha. Los centros deben clasificar a los candidatos para encontrar el que mejor se adapte a ellos, y los solicitantes deben postularse para cada trabajo individualmente. Ozlem Ergun, profesora de ingenier\u00eda mec\u00e1nica e industrial, y sus estudiantes de doctorado se unieron a un equipo para hacer que el proceso sea m\u00e1s eficiente.<\/p>\n<p>Ergun y sus estudiantes crearon un algoritmo que empareja a trabajadores de la salud con puestos vacantes a largo plazo. centros de atenci\u00f3n que tienen pacientes con COVID-19 un proceso que reduce el tiempo que lleva clasificar a los solicitantes cuando los centros est\u00e1n presionados por personal. <\/p>\n<p>Piense en el proyecto como un cami\u00f3n de reparto. El algoritmo que Ergun y sus estudiantes construyeron es el motor, y un sitio web, creado por un equipo de investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Massachusetts, es el chasis. <\/p>\n<p>Adem\u00e1s de investigadores de Northeastern y UMass, funcionarios de la Oficina Ejecutiva de Asuntos de Personas Mayores de Massachusetts coordinaron el esfuerzo.<\/p>\n<p>El equipo de Ergun cre\u00f3 el algoritmo y lo puso en marcha bajo un No es una tarea f\u00e1cil.<\/p>\n<p>\u00abCreo que en t\u00e9rminos de rapidez, esto es absurdo\u00bb, dice Ergun. \u00abNunca hab\u00eda estado en una situaci\u00f3n como esta en la que ten\u00eda que preparar algo en varios d\u00edas y luego ejecutarlo operativamente todos los d\u00edas. Es una locura\u00bb.<\/p>\n<p>As\u00ed es como funciona.<\/p>\n<p>Las instalaciones env\u00edan los puestos que necesitan cubrir, as\u00ed como los requisitos para cada puesto en el sitio web. Al mismo tiempo, los solicitantes env\u00edan sus credenciales y disponibilidad. El algoritmo clasifica los perfiles de los candidatos para encontrar los candidatos que mejor se adaptan a cada puesto. Luego, una vez que se empareja al solicitante con un centro, los funcionarios de ese centro entrevistan al candidato antes de contratarlo oficialmente.<\/p>\n<p>Cada d\u00eda, el Departamento de Salud P\u00fablica de Massachusetts env\u00eda una lista de los centros que se necesitan con mayor urgencia del personal a Ergun y sus estudiantes. Luego, ajustan manualmente el algoritmo para que esas instalaciones coincidan primero con el personal. <\/p>\n<p>En un d\u00eda cualquiera, el algoritmo empareja entre 300 y 1000 solicitantes de puestos de trabajo, dice Ergun. En unos d\u00edas, ese n\u00famero ha superado los 1.000. <\/p>\n<p>El sitio web tambi\u00e9n sirve para mostrar a los funcionarios estatales en datos fr\u00edos y duros, la disparidad entre la cantidad de trabajadores m\u00e9dicos disponibles y la cantidad de puestos vacantes en las instalaciones. Hay muy pocos trabajadores de la salud para satisfacer la demanda, y dotar de personal a una gran cantidad de instalaciones es un desaf\u00edo. <\/p>\n<p>\u00abTenemos que pensar en esto constantemente, en t\u00e9rminos de c\u00f3mo gestionamos realmente la oferta muy escasa mientras tratamos de cubrir la necesidad urgente, pero tambi\u00e9n tratamos de ser proactivos\u00bb, dice Ergun. <\/p>\n<p>Explore m\u00e1s<\/p>\n<p> Proteger a los ancianos en centros de atenci\u00f3n a largo plazo de los riesgos de la COVID-19 Proporcionado por Northeastern University <strong>Cita<\/strong>: Los centros de atenci\u00f3n a largo plazo necesitan personal, el algoritmo fastan podr\u00eda proporcionar una soluci\u00f3n (28 de mayo de 2020) recuperado el 31 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2020-05-long-term-facilities-staff-fastan-algorithm.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El sitio web del Equipo de personal de centros de atenci\u00f3n a largo plazo COVID-19 utiliza un algoritmo creado por Ozlem Ergun, profesor de ingenier\u00eda mec\u00e1nica e industrial en Northeastern, y su estudiantes de doctorado. 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