Tiempos de respuesta de los servicios de ambulancias para casos de siniestralidad vial dentro de la localidad de Suba

Abstract

Para la gestión de una ciudad no solo es imprescindible una buena cobertura de suministro de los servicios públicos de atención a emergencias como lo son paramédicos y ambulancias, sino que también es necesario que estos mismos servicios sean eficientes al momento de atender las emergencias que se presentan en la ciudad, por lo que resulta importante entender la accesibilidad que tienen las ambulancias al sitio de un accidente para reducir la mortalidad de personas por la demora en los tiempos de respuestas en una ciudad como Bogotá. Es entonces, que esta investigación se centra en analizar la cobertura geográfica de las ambulancias dentro de la localidad de Suba en función del tiempo de respuesta desde los puntos de despacho hasta los lugares de alta accidentalidad vial y luego hacia los hospitales públicos más cercanos a través de la autocorrelación local, el análisis de redes basado en el modelo de Dijkstra y la selección de nuevos puntos de despacho para satisfacer los estándares de la OMS en la atención a accidentes, teniendo en cuenta las diferentes variables que pueden afectar el tiempo de respuesta de estos servicios durante el periodo postpandemia del 2021 al 2023 (Texto tomado de la fuente).

For the management of a city, not only is a good supply coverage of public emergency services such as paramedics and ambulances essential, but it is also necessary that these same services are efficient when responding to emergencies that occur in the city, so it is important to understand the accessibility of ambulances to the site of an accident in order to reduce the mortality of people due to the delay in response times in a city like Bogotá. It is then that this research focuses on analyzing the geographic coverage of ambulances within the town of Suba based on the response time from dispatch points to places with high road accident rates and then to the nearest public hospitals through local autocorrelation, network analysis based on the Dijkstra model and the selection of new dispatch points to meet WHO standards for accident care, taking into account the different variables that may affect the response time of these services during the post-pandemic period from 2021 to 2023