Sistema de inventarios para reducir el desabastecimiento de fármacos oncológicos en el Hospital Alta Complejidad Virgen de la Puerta - EsSalud

Abstract

La presente investigación “Sistema de inventarios para reducir el desabastecimiento, de fármacos oncológicos, en el Hospital Alta Complejidad Virgen de la Puerta”, tuvo como objetivo reducir el desabastecimiento de fármacos oncológicos, en el Hospital Alta Complejidad Virgen de la Puerta-ESSALUD, jugando un rol importante en la provisión de servicios de salud de calidad, por ello requiere que su gestión sea eficaz y eficiente. La presente investigación analiza la situación actual del abastecimiento público de medicamentos en el Hospital Alta Complejidad Virgen de La Puerta - ESSALUD y los principales problemas que enfrenta y sus oportunidades, en concordancia con las políticas de modernización de la gestión pública y la reforma del sector salud, por lo que se propone aplicar los modelos de revisión continua y revisión periódica, de acuerdo a los resultados del coeficiente de variabilidad. Para ello se clasificaron los inventarios de fármacos del 2018, del grupo terapéutico antineoplásicos e inmunosupresores, por considerarse críticos en este tipo de especialidades médicas. Para ello se utilizó la clasificación de Inventarios ABC, lo que nos permitió mejorar la eficiencia del inventario actual, así como optimizar el tiempo en la búsqueda de los fármacos con mayor demanda. Determinando que son 12 los fármacos que pertenecen a la Clase “A”, los cuales representan un 80.23% del total de la demanda valorizada anual de los 80 grupos de fármacos oncológicos que posee el Hospital. Posteriormente se seleccionó el modelo de pronóstico más adecuado, utilizando para ello 5 modelos de pronóstico: Regresión lineal, promedio móvil ponderado, suavización exponencial y suavización exponencial con tendencia, y finalmente se seleccionó el modelo con menor error (Regresión Lineal), de acuerdo con los siguientes indicadores: DMA (Desviación media absoluta), error cuadrático medio (ECM) y el error porcentual absoluto medio (MAPE). Finalmente se aplicó los modelos EOQ y el modelo P de inventarios. La aplicación de este sistema de inventario también permitió determinar los costos de pedido, así como los costos de mantenimiento de inventarios, que se venían realizando de manera empírica. El sistema de inventario propuesto en comparación con el sistema actual supera el impacto negativo de este modelo sobre la gestión de abastecimiento de este establecimiento de salud, reduciendo los costos de inventarios y logrando un ahorro anual de S/ 232,747. Así mismo el indicador de disponibilidad actual de medicamentos de 82%, con la propuesta cubrirá el 100% de la demanda.

The present research ““Inventory system to reduce the supply, of cancer drugs, in the Hospital Alta Complejidad Virgen de la Puerta““, aimed to reduce the supply of cancer drugs, in the Hospital Alta Complejidad Virgen de la Puerta-ESSALUD, playing an important role in the provision of quality health services, therefore requires that its management be effective and efficient. The present investigation analyzes the current situation of the public supply of medicines in the Hospital Alta Complejidad Virgen de La Puerta - ESSALUD and the main problems it faces and its opportunities, in accordance with the policies of modernization of public management and the reform of the health sector, so it is proposed to apply the continuous review and periodic review models, according to the results of the coefficient of variability. To this end, the inventories of 2018 drugs, the antineoplastic and immunosuppressive therapeutic group were classified as critical in this type of medical specialty. For this purpose, the ABC Inventories classification was used, which allowed us to improve the efficiency of the current inventory, as well as to optimize the time spent searching for the drugs with the greatest demand. Determining that there are 12 drugs belonging to Class ““A““, which represent 80.23% of the total annual valued demand of the 80 oncological drugs that the Hospital owns. Subsequently, the most suitable forecast model was selected, using 5 forecast models: Linear regression, weighted moving average, exponential smoothing and exponential smoothing with trend, and finally the model with the least error (Linear Regression) was selected, according to the following indicators: DMA (Mean absolute deviation), mean square error (ECM) and the mean absolute percentage error (MAPE). Finally, the EOQ models and the P model of inventories were applied. The application of this inventory system also allowed to determine the order costs, as well as the maintenance costs of inventories, which had been carried out empirically. The proposed inventory system compared to the current system overcomes the negative impact of this model on the supply management of this health facility, reducing inventory costs and achieving annual savings of S/ 232,747. Likewise, the indicator of current availability of medicines of 82%, with the proposal will cover 100% of the demand.