Logística hospitalaria para atención de desastres naturales en el Valle del Cauca

Autor: Fajardo Burbano, María Camila, Torres Salcedo, Laura Gabriela
Přispěvatelé: Cancelado Carretero, Helena María, Asesor Tesis
Jazyk: Spanish; Castilian
Rok vydání: 2020
Předmět:
Popis: Colombia y el mundo a lo largo de la historia han sido víctimas de grandes desastres naturales como lo son el tsunami de Japón, el terremoto de Haití, el terremoto de la zona cafetera en Colombia, la avalancha en Mocoa, entre otros. Colombia por su parte, cuenta con diferentes entidades encargadas de generar los planes de contingencia a nivel nacional, departamental y municipal, estos planes se encuentran estipulados pero no son conocidos por la comunidad, y con las experiencias anteriores de inundaciones y terremotos se ha determinado que existen varias debilidades en la gestión del riesgo en nuestro país. El Valle del Cauca se encuentra en gran riesgo y amenaza de ocurrencia de inundación y de sismos debido a su ubicación, factores sociodemográficos y a su colindancia con los principales afluentes del país. En este trabajo se quiere evaluar qué prácticas de logística hospitalaria se pueden incorporar a la atención de desastres naturales como terremotos e inundaciones en el Valle del Cauca, para ello se realizó una priorización de los municipios del Valle con más riesgo a presentar un sismo y una inundación, esto se hizo por medio de diferentes criterios de selección escogidos,en el caso de los sismos se escogió impacto, severidad y ocurrencia y en el caso de las inundaciones se realizó un análisis de retroingeniería integrando los aspectos más relevantes en estos eventos, para que desde la ingeniería industrial y la logística hospitalaria, se genere una propuesta de implementación desarrollada a partir de un análisis exploratorio de las brechas existentes entre las mejores prácticas de logística hospitalaria, la administración de desastres en Japón, los errores cometidos en la atención del terremoto de Haití en el año 2012 y la avalancha de Mocoa en el 2017.
Databáze: OpenAIRE