Análisis de la influencia de la climatización intraoperatoria en la seguridad del paciente en ambientes quirúrgicos en una clínica de alta complejidad

dc.contributor.advisorGodoy Jaimes, Kristy Alejandra (Asesor)
dc.contributor.authorBernal Candela, Daniel Alejandro
dc.contributor.authorMuñoz González, Dilan Andrés
dc.creator.degreeTrabajo de Grado para optar al título de Bioingeniero
dc.date.accessioned2026-06-02T19:54:10Z
dc.date.available2026-06-02T19:54:10Z
dc.date.issued2026
dc.descriptionLa climatización es un factor importante a la hora de la intervención quirúrgica del paciente para garantizar su seguridad durante el periodo perioperatorio. En este estudio se analizaron datos de 1095 cirugías, incluyendo variables clínicas relevantes y ambientales. Los resultados evidencian que la edad está fuertemente relacionada con la presencia de comorbilidades, especialmente en adultos de edad avanzada, lo que incrementa el riesgo de complicaciones quirúrgicas. El estudio evidencia que pequeñas variaciones térmicas pueden afectar negativamente pacientes vulnerables. Se desarrolló un modelo predictivo basado en regresión logística y datos sintéticos para balancear la muestra, que son generados mediante cópulas empíricas, el cual logra anticipar casos hipotéticos de complicaciones, este enfoque demuestra el potencial de la inteligencia artificial para ensayos clínicos para disminuir el riesgo del paciente en un entorno quirúrgico y fortalecer la seguridad del paciente.
dc.description.abstractClimate control is an important factor during a patient’s surgical intervention to ensure safety throughout the perioperative period. In this study, data from 1095 surgeries were analyzed, including relevant clinical and environmental variables. The results show that age is strongly related to the presence of comorbidities, especially in older adults, which increases the risk of surgical complications. The study also indicates that small thermal variations can negatively affect vulnerable patients. A predictive model based on logistic regression and synthetic data was developed to balance the sample, with the synthetic data generated using empirical copulas. This model anticipates hypothetical cases of complications, demonstrating the potential of artificial intelligence for clinical trials to reduce patient risk in a surgical environment and to strengthen patient safety.
dc.formatapplication/pdf
dc.format.extent19 Páginas
dc.identifier.citationBernal Candela, D. A., & Muñoz González, D.A. (2026).Análisis de la influencia de la climatización intraoperatoria en la seguridad del paciente en ambientes quirúrgicos en una clínica de alta complejidad. Universidad Santiago de Cali.
dc.identifier.urihttps://repositorio.usc.edu.co/handle/20.500.12421/9397
dc.language.isoes
dc.publisherUniversidad Santiago de Cali
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeniería
dc.publisher.programBioingeniería
dc.pubplace.cityCali
dc.pubplace.stateValle del Cauca
dc.rights.accesoAcceso Privado
dc.rights.ccReconocimiento 4.0 Internacional (CC BY 4.0)
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.source.institutionUniversidad Santiago de Cali
dc.source.repositoryRepositorio Institucional USC
dc.subjectAmbientes Quirúrgicos
dc.subjectAnestesia
dc.subjectComorbilidades
dc.subjectHipotermia
dc.subjectIntraoperatorio
dc.subjectModelo Predictivo
dc.subjectDatos sintéticos.
dc.subject.keywordSurgical Enviroments
dc.subject.keywordAnesthesia
dc.subject.keywordComorbidities
dc.subject.keywordHypothermia
dc.subject.keywordIntraoperative
dc.subject.keywordPredictive Model
dc.subject.keywordSynthetic data
dc.titleAnálisis de la influencia de la climatización intraoperatoria en la seguridad del paciente en ambientes quirúrgicos en una clínica de alta complejidad
dc.typeThesis
dc.type.spaInvestigación

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