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Contributions of a predictive medical audit system in the electronic management of sick leaves

Aporte de un sistema predictivo de contraloría médica en la gestión de licencias médicas electrónicas

dc.creatorBernales, Bélgica
dc.creatorBravo, Stéphanie
dc.creatorCausa, Leonardo
dc.creatorGómez, Najely
dc.creatorValdés, Macarena
dc.date2021-03-11
dc.date.accessioned2022-08-23T16:56:36Z
dc.date.available2022-08-23T16:56:36Z
dc.identifierhttps://revistasaludpublica.uchile.cl/index.php/RCSP/article/view/61265
dc.identifier10.5354/0719-5281.2020.61265
dc.identifier.urihttps://revistaschilenas.uchile.cl/handle/2250/202635
dc.descriptionIntroduction: The delay in the processing of sick leaves (SLs) is a public health problema in Chile, considering that this affects the payment of the subsidy to the individuals destined to perform the prescribed medical rest while unable to work. The aim of this study was to explore the differences in the processing time of electronic SLs (ESLs) evaluated by medical audit (MA) and the SLs evaluated by a predictive medical audit system (PMAS) based on artificial neural networks. Materials and methods: The processing time of the ESLs that were processed by PMAS was compared with the processing time of those that were examined only by MA, using Kaplan Meier curves, log-rank test, and multivariate Cox models. Results: The processing rate for PMAS was 1.7-fold to 5.5-fold faster than MA, after adjusting for potential confounding variables. Discussion: The implementation of the PMAS reduced the processing time of ESLs, which benefits the workers affiliated to the public insurance system in Chile.en-US
dc.descriptionIntroducción: El retraso del procesamiento de las licencias médicas (LMs) representa un problema de salud pública en Chile, considerando que esto afecta el pago del subsidio a las personas destinado a realizar el reposo médico prescrito mientras no se pueda trabajar. El objetivo de este estudio fue explorar las diferencias en el tiempo de procesamiento de las licencias médicas electrónicas (LMEs) evaluadas por contraloría médica (CM) y las evaluadas por un sistema predictivo de contraloría médica (SPCM) basado en redes neuronales artificiales. Materiales y métodos: El tiempo de procesamiento de LMEs procesadas con SPCM fue comparado con el tiempo de procesamiento de LMEs examinadas solo con CM, usando curvas de Kaplan Meier, prueba de log-rank y modelos multivariados de Cox. Resultados: La tasa de procesamiento del SPCM fue entre 1,7 a 5,5 veces más rápida que la tasa de procesamiento de la CM, ajustando por potenciales confusores. Discusión: La implementación del SPCM permitió disminuir el tiempo de procesamiento de las LMEs, beneficiando a los trabajadores afiliados al seguro público.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherFacultad de Medicina, Universidad de Chilees-ES
dc.relationhttps://revistasaludpublica.uchile.cl/index.php/RCSP/article/view/61265/64960
dc.rightsDerechos de autor 2021 Revista Chilena de Salud Públicaes-ES
dc.sourceRevista Chilena de Salud Pública; Vol. 24 Núm. 2 (2020); p. 115-126es-ES
dc.source0719-5281
dc.source0717-3652
dc.subjectAusencia por enfermedades-ES
dc.subjectInteligencia artificiales-ES
dc.subjectAuditoría médicaes-ES
dc.subjectFinanciamiento gubernamentales-ES
dc.subjectChilees-ES
dc.subjectSick leaveen-US
dc.subjectArtificial intelligenceen-US
dc.subjectMedical auditen-US
dc.subjectGovernment financingen-US
dc.subjectChileen-US
dc.titleContributions of a predictive medical audit system in the electronic management of sick leavesen-US
dc.titleAporte de un sistema predictivo de contraloría médica en la gestión de licencias médicas electrónicases-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion


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