Análisis del Efecto de la Pandemia de Covid-19 en los Servicios Hospitalarios de una Póliza de Salud Privada Mediante Metodologías de Series de Tiempo con Intervención e Interrumpidas (2024)
Las series de tiempo a menudo se ven afectadas por valores extraños o inusuales, por lo que es necesario medir la influencia del evento que no sucede con frecuencia o determinar y tener en cuenta el punto de la intervención que afecta la serie de tiempo para el correcto pronóstico de sus valores futuros y estimación de los parámetros del modelo. La pandemia del 2019-2020 por el virus del covid-19, que representó un suceso inesperado en el siglo XXI es un evento de intervención que afectó la prestación normal de los servicios de salud. Este estudio aplicó modelos de series de tiempo con intervención y análisis de series de tiempo interrumpidas para evaluar cómo la pandemia de covid-19 afectó los servicios de hospitalización. Se crearon escenarios de pronóstico para comparar la realidad observada con lo que se hubiera esperado sin la pandemia. Los resultados demuestran que la inclusión de metodologías de series de tiempo con intervenciones e interrumpidas mejora significativamente la precisión de los pronósticos, resaltando la importancia de estos métodos en la planificación eficaz del sector salud durante crisis.