The present research study was carried out at the Alfredo Noboa Hospital in the city of Guaranda, the objective of this is to validate the contribution of the Triage software implemented, through a time series analysis. The types of research guides were: bibliographic, quasi-experimental, inductive and longitudinal. The techniques used to gather information correspond to the survey applied to hospital staff and the interview to administrative staff. The results of the investigation showed a notable decrease in time in relation to the manual system used before. Patients categorized within the red priority went from waiting 11.74 seconds (s) to waiting 8.42 seconds (s) to be treated, those with orange priority from 24.8 s to 14.44 s, the yellow priority passed from 73.81 s to 60.16s, the priority green step of 84.48s to 68.49 and the blue priority step of 229.52s to 181.49s. Despite verifying that the Triage times are increasingly sticking to national and international standards (MSP-WHO), these may be lower at the time when hospital staff acquires skill in handling.

El servicio de emergencias de un hospital es un área importante, a la que acuden pacientes con dolor, con molestias insufribles y en algunos casos con riesgo eminente de muerte, mientras la demanda de pacientes incrementa, los recursos humanos y materiales lo hacen al mismo tiempo. (Maza, 2014). La organización mundial de la salud (OMS) establece indicadores de calidad en la atención de pacientes en salas de emergencia y el ministerio de salud pública del Ecuador (MSP)en cumplimiento con estos adopto al código de Triaje de emergencias Manchester.

Al consultar a los visitantes que acuden al Hospital Alfredo Noboa de la ciudad de Guaranda su opinión frente al sistema de atención, manifiestan sentir malestar al ver como en un país tan importante no hacen uso de sistemas avanzados que permitan agilitar procesos de forma significativa, y utilicen hasta la actualidad sistemas manuales.

Ante el problema antes expuesto se plantea diseñar e implementar un sistema semi automático que permita, clasificar de forma ordenada a los pacientes y establecer tiempos acordes a los estándares internacionales de la OMS, para validar su aporte se utiliza series temporales.

En base a los objetivos planteados se empleó un enfoque cuali-cuantitativo. Los tipos de investigación guías fueron: bibliográfica, cuasiexperimental, inductiva y longitudinal. Las técnicas utilizadas para recopilar información corresponden a la encuesta aplicada al personal hospitalario, a la revisión y análisis de los registros hospitalarios A08 y a la entrevista dirigida al personal administrativo. Con esta información acopiada se realiza un estudio de series temporales demostrando el aporte significativo de la implementación de un sistema semi automático para la realización del Triaje

La información presentada evidencia que los tiempos de Triaje por cada prioridad mejoran con la implementación de un nuevo sistema, para tener la certeza de que los datos obtenidos son correctos se realizan varias pruebas de validación. Una vez obtenida toda la información de las series se procede a realizar el pronóstico de cada grupo prioritario para determinar su comportamiento en el transcurso de veinte períodos posteriores, las figuras a continuación presentadas muestran el comportamiento de cada una.

Todos los datos obtenidos son susceptibles a errores sin embargo la prueba de Ljung-Box permite determinar si existe dependencia entre los m primeros residuos para que el error cometido sea el menos significativo. Otra forma de validación de los datos de la predicción se toma en base a los residuos de cada serie y se establecen dos hipótesis.

Ho: Hipótesis Nula (los residuos se distribuyen como ruido blanco).

H1: Hipótesis alternativa (los residuos no se distribuyen como ruido blanco).

De ahí que al realizar la prueba y dependiendo del valor de p que se obtenga, la hipótesis puede ser aceptada o rechazada.

Si p-valor<0.05, se rechaza H0.

Si p-valor>0.05, no se rechaza H0.

En la tabla 5 se muestra los valores obtenidos en las cinco pruebas realizadas, evidenciando que en todos los valores de p menor que el 0.05. En base a estos resultados se aceptan los datos pronosticados.

Encontrar los coeficientes de autocorrelación simple (ACF) y determinar que los residuos sean nulos y no se encuentran correlacionados también ayudan a determinar la validez de los datos. Finalmente, la curva QQ-plot es una opción adicional para validación, la misma que acepta los datos cuando los residuos no de alejan de forma significativa del modelo y la media de residuos es nula como lo muestran los siguientes gráficos.

El análisis de series temporales permitió validar el sistema de Triaje implementado en el hospital Alfredo Noboa de la ciudad de Guaranda y todo en base a los siguiente: