Análisis de las predicciones sanitarias en Florianópolis
DOI:
https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1338Palabras clave:
series de tiempo, predicción, atención primaria de salud, Atención médicaResumen
Objetivo: Comparar modelos de series de tiempo en la predicción de visitas individuales mensuales en Florianópolis en 2024. Métodos: Utilizando datos públicos de visitas de 2019 a 2023 del Ministerio de Salud de Brasil, aplicados en los modelos ARIMA, SARIMA, Stacking y Holt-Winters. La comparación se basó en métricas de error. Resultados: SARIMA mostró mayor precisión, mientras que ARIMA generó predicción constante para todos los meses, aunque sus métricas de error fueron similares a SARIMA. Conclusiones: La aplicación de modelos de series temporales es útil para la planificación de la salud pública, aunque las diferencias entre modelos indican limitaciones. Estas técnicas pueden optimizar recursos y mejorar la calidad de la atención, pero se necesitan estudios adicionales para profundizar los análisis y mejorar las predicciones.
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