Mejorando la eficiencia quirúrgica mediante sistemas de información sanitaria: estudio observacional unicéntrico.
Improving Surgical Efficiency through Health Information Systems: A Single-Center Observational Study
[Artículo en español / Article in Spanish]
Vol. 10 Núm. 2. Febrero 2026 - Abril 2026.
e-ISSN: 2530-5468 - Open Access Journal
DOI: 10.5281/zenodo.19050334
Published under Creative Commons CC BY-NC-ND 4.0
Sanum. vol. 10, número 2 (2026) páginas 50 – 62
AUTORES:
Isabel Castañ Navarro. Hospital General de Valencia. Valencia, España. ORCID: https://orcid.org/0009-0002-6825-8254
Beatriz Atienza Carbonell. Hospital General de Valencia. Valencia, España. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9286-3676
Ana Castañ Navarro. Hospital de Elda. Alicante, España. ORCID: https://orcid.org/0009-0001-3480-2568
Rodrigo Muñoz Balada. Instituto Valenciano de Oncología (IVO). Valencia, España. ORCID: https://orcid.org/0009-0003-2348-6728
Como citar este artículo:
Castañ Navarro I, Atienza Carbonell B, Castañ Navarro A, Muñoz Balada R.Mejorando la eficiencia quirúrgica mediante sistemas de información sanitaria: estudio observacional unicéntrico. SANUM 2026, 10(2) pp 50-62. DOI: 10.5281/zenodo.19050334
© Los autores. Publicado por SANUM: Revista Científico-Sanitaria bajo una licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0). 
How to cite this article:
Castañ Navarro I, Atienza Carbonell B, Castañ Navarro A, Muñoz Balada R. Improving Surgical Efficiency through Health Information Systems: A Single-Center Observational Study. SANUM 2026, 10(2) pp 50-62. DOI: 10.5281/zenodo.19050334
© The authors. Published by SANUM: Revista Científico-Sanitaria under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License (CC BY-NC-ND 4.0).
Tipo de artículo: artículo original.
Sección: Gestión Sanitaria.
Fecha recepción: 26-01-2026
Fecha aceptación: 03-03-2026
Fecha publicación: 29-04-2026
RESUMEN
Introducción. La rentabilidad en el uso de los quirófanos, entendida como la optimización de recursos y procesos para maximizar su rendimiento, es clave para garantizar la calidad asistencial y la sostenibilidad del sistema sanitario. Se considera que un quirófano alcanza niveles adecuados de eficiencia cuando supera el 80 % de utilización. En este contexto, los sistemas de información sanitaria son fundamentales para planificar, monitorizar y mejorar el rendimiento quirúrgico. Este estudio analiza la relación entre rentabilidad quirúrgica, demora estructural e integración de sistemas de información.
Objetivos. Evaluar el impacto de los sistemas de información en la eficiencia quirúrgica, identificar indicadores clave, valorar su integración y analizar cómo el aumento del rendimiento afecta a la demora.
Material y Método. Se realizó un análisis cuantitativo con datos reales de utilización por especialidad, comparando tiempo efectivo y total asignado. Se calculó la tasa media de utilización y se desarrolló un modelo predictivo para simular escenarios de mejora (90% y 95%) y su efecto sobre la demora estructural, manteniendo constante el volumen de entradas a lista de espera.
Resultados. Los resultados muestran una tasa media de utilización del 86,34% y un rendimiento quirúrgico del 72%, evidenciando una brecha entre ocupación y eficiencia. En el escenario actual, la demora aumentó de 108 a 112 días. Con una rentabilidad del 90%, se reduciría a 87,6 días, y con el 95%, a 86 días. A largo plazo, la demora podría eliminarse en 5,38 años (90%) o 4,39 años (95%).
PALABRAS CLAVE:
Sistemas de Información en Salud,
Quirófanos;
Listas de Espera;
Eficiencia Organizacional;
Gestión Hospitalaria.
ABSTRACT
Introduction. Profitability in the use of operating rooms, understood as the optimization of resources and processes to maximize their performance, is key to ensuring healthcare quality and the sustainability of the healthcare system. An operating room is considered to reach adequate efficiency levels when its utilization exceeds 80%. In this context, health information systems are essential for planning, monitoring, and improving surgical performance. This study analyzes the relationship between surgical profitability, structural delay, and the integration of information systems.
Objectives. To evaluate the impact of information systems on surgical efficiency, identify key performance indicators, assess their integration, and analyze how increased performance affects delays.
Material and Method. A quantitative analysis was conducted using real data on operating room use by specialty, comparing effective time with total assigned time. The average utilization rate was calculated, and a predictive model was developed to simulate improvement scenarios (90% and 95%) and their effect on structural delay, assuming a constant volume of entries to the waiting list.
Results. The results show an average utilization rate of 86.34% and an average surgical performance of 72%, revealing a gap between occupancy and actual efficiency. In the current scenario, the structural delay increased from 108 to 112 days. With a profitability rate of 90%, the delay would be reduced to 87.6 days, and with 95%, to 86 days. In the long term, the structural delay could be eliminated in 5.38 years (90%) or 4.39 years (95%).
KEYWORDS:
Health Information Systems:
Operating Rooms;
Waiting Lists;
Efficiency, Organizational;
Hospital Administration.
INTRODUCCIÓN
La universalidad del acceso a la atención sanitaria en el sistema público garantiza que la población disponga de prestaciones médicas sin limitaciones económicas. Sin embargo, el envejecimiento progresivo de la población, el aumento de la demanda asistencial y el mayor nivel de información de los pacientes han generado una presión creciente sobre los recursos disponibles. Esta situación se manifiesta de manera especialmente intensa en el ámbito quirúrgico, donde la eficiencia en la utilización de los quirófanos constituye un elemento esencial para asegurar la calidad y sostenibilidad del sistema sanitario.
A lo largo del tiempo, la mejora de los procedimientos quirúrgicos ha estado estrechamente ligada al desarrollo tecnológico. En el contexto actual, los sistemas de información sanitaria se han consolidado como herramientas clave para optimizar la programación, el seguimiento y la gestión integral de la actividad quirúrgica. Su adecuada implementación permite una planificación más precisa, así como un análisis continuo de los datos que intervienen en el proceso quirúrgico.
Las demoras quirúrgicas representan uno de los principales desafíos en la gestión sanitaria. Los sistemas de información contribuyen a mitigar estas demoras mediante la mejora de la organización de las listas de espera, la asignación eficiente de recursos y el seguimiento en tiempo real de la disponibilidad de quirófanos y personal. Asimismo, los indicadores establecidos a nivel estatal constituyen un marco común para evaluar de forma homogénea la situación de las listas de espera y orientar acciones de mejora.
En este contexto, la Comunidad Valenciana dispone de planes estratégicos orientados a reducir la demora, mejorar el rendimiento quirúrgico y promover prácticas seguras, apoyándose en plataformas corporativas de análisis de datos. Entre ellas destaca Alumbra, un sistema que integra información asistencial y facilita el análisis de indicadores de actividad y eficiencia. Esta herramienta permite un seguimiento detallado del rendimiento quirúrgico y de las listas de espera, favoreciendo la toma de decisiones basada en datos.
El Consorcio Hospital General Universitario de Valencia, hospital de referencia y con una elevada actividad quirúrgica anual, constituye un escenario idóneo para evaluar la utilidad de estos sistemas. El presente estudio analiza indicadores de rendimiento y demora quirúrgica durante un periodo anual, con el objetivo de valorar el papel de los sistemas de información en la optimización de los recursos quirúrgicos y en la reducción de la demora estructural.
OBJETIVOS:
Objetivo principal:
- Evaluar el impacto de los sistemas de información en la eficiencia quirúrgica.
Objetivos secundarios:
- Identificar y analizar los indicadores de eficiencia quirúrgica.
- Evaluar la integración de los sistemas de información sanitaria.
- Comprobar como el aumento del rendimiento quirúrgico supone una disminución en la demora quirúrgica.
MATERIAL Y MÉTODO:
- Diseño del estudio:
Se realizó un estudio unicéntrico, observacional y retrospectivo en un hospital público de alta complejidad. El análisis se basó en los indicadores disponibles en la plataforma corporativa de análisis Alumbra y en datos procedentes del Sistema de Información Hospitalaria (HIS).
El estudio incluyó dos fases principales. En la primera, se recopiló y analizó la información relativa a la actividad quirúrgica realizada durante el año 2024. Se obtuvieron el número total de intervenciones realizadas, los tiempos quirúrgicos por especialidad y los indicadores de utilización y rendimiento proporcionados por Alumbra. En la segunda fase, se desarrolló un modelo de simulación destinado a evaluar cómo variaciones en el rendimiento quirúrgico podrían afectar a la demora estructural. Este modelo se construyó utilizando la funcionalidad de Lista de Espera Quirúrgica (LEQ) de la plataforma, modificando el parámetro de rendimiento y observando sus efectos proyectados sobre la demora.
- Criterios de selección
2.1 Criterios de inclusión
- Intervenciones programadas realizadas en el Hospital General de Valencia durante el año 2024.
- Procedimientos que requirieron anestesia general.
2.2 Criterios de exclusión
- Intervenciones con anestesia local.
- Cirugías urgentes.
- Procedimientos pertenecientes a especialidades pediátricas (otorrinolaringología, traumatología, urología, cirugía general y maxilofacial infantiles).
- Intervenciones obstétricas.
- Técnicas intervencionistas realizadas en quirófano.
2.3 Variables analizadas
A partir de las exportaciones del HIS y de Alumbra, se analizaron las siguientes variables:
- Tiempo total de intervención por especialidad.
- Tiempo efectivo de cirugía por especialidad.
- Tasa de utilización del quirófano.
- Rendimiento quirúrgico por especialidad.
- Demora quirúrgica media y por especialidad.
2.4 Análisis de datos y estadística
Tras la recopilación de los datos, se construyó una base de datos consolidada utilizando Microsoft Excel. Se emplearon tablas dinámicas para organizar la información y realizar análisis estadístico descriptivo.
Primero se clasificaron las intervenciones en dos grupos: realizadas y canceladas, calculándose la tasa de cancelación como porcentaje de procedimientos cancelados respecto al total programado. El tiempo total de intervención se obtuvo a partir de los registros de inicio y fin de cada procedimiento, convirtiéndose posteriormente al formato horario estándar. La duración efectiva de cirugía se estimó ajustando el tiempo total mediante la deducción de un tiempo medio de 20 minutos por intervención correspondiente a actividades no quirúrgicas (preparación, traslado y limpieza del quirófano).
La tasa de utilización del quirófano se calculó mediante la fórmula:
El rendimiento quirúrgico por quirófano y especialidad se obtuvo directamente de los indicadores proporcionados por la plataforma corporativa. Asimismo, la demora estructural y su distribución por especialidades se extrajeron de la funcionalidad de listas de espera del sistema. Finalmente, se compararon los valores reales con los resultados del modelo de simulación, con el fin de evaluar el impacto potencial de mejoras en el rendimiento sobre la demora.
RESULTADOS:
- Total de intervenciones por especialidad
Tabla 1. Intervenciones totales por especialidad
| Especialidad | Intervenciones realizadas | |
|
146 | |
| Cirugía General | 1.883 | |
| Traumatología | 1.437 | |
| Cirugía Plástica | 326 | |
| Cirugía Torácica | 306 | |
| Cirugía Vascular | 271 | |
| Ginecología | 857 | |
| Neurocirugía | 315 | |
| Cirugía Maxilofacial | 610 | |
| Oftalmología | 155 | |
| Otorrinolaringología | 600 | |
| Urología | 1.058 | |
| Unidad de raquis | 313 |
En esta tabla observamos el total de intervenciones realizadas por especialidad en 2024.
De esta forma visualizamos que las especialidades con más impacto en el área quirúrgica son cirugía general, traumatología y urología. (Fuente: Elaboración propia)
- Tiempo total de intervención por especialidad
Este apartado muestra el tiempo total que se ha dedicado a intervenciones quirúrgicas por cada especialidad. Este tiempo incluye no solo la cirugía en sí, sino también los tiempos de preparación, anestesia, limpieza.
Tabla 2. Tiempo total intervenciones por especialidad
| Especialidad | Tiempo Total | |
|
745:51:00 | |
| Cirugía General | 4.869:19:00 | |
| Traumatología | 2.822:22:00 | |
| Cirugía Plástica | 835:25:00 | |
| Cirugía Torácica | 1.055:56:00 | |
| Cirugía Vascular | 863:18:00 | |
| Ginecología | 1.855:08:00 | |
| Neurocirugía | 1.344:05:00 | |
| Cirugía Maxilofacial | 1.066:58:00 | |
| Oftalmología | 221:37:00 | |
| Otorrinolaringología | 1.345:30:00 | |
| Urología | 2.137:24:00 | |
| Unidad de raquis | 897:15:00 |
(Fuente: Elaboración propia)
La especialidad que más tiempo de quirófano emplea es cirugía general, el tiempo total en 2024 fue de 4.869 horas, pacientes intervenidos 1.883. La media de tiempo por paciente es de 2,58 h.
Los servicios de traumatología y urología son los siguientes en tiempo total de intervención. Traumatología intervino a 1.437 pacientes, es decir empleó un promedio de 1,96 horas por paciente y urología interviniendo 1.060 pacientes empleó 2,01 horas por cada uno.
Tenemos especialidades como oftalmología que pese a que emplearon 221 horas de quirófano intervinieron 155 pacientes, con un promedio de 1,42 horas por intervención. En el caso de algunas especialidades como oftalmología la disminución de pacientes se debe a que la mayoría de las intervenciones se realizan como técnicas en gabinetes.
- Tiempo efectivo de cirugía por especialidad
Aquí se muestra el tiempo que realmente se ha dedicado a la cirugía, excluyendo tiempos de preparación y otros. Para el cálculo con Excel se ha realizado un promedio de 20 min por intervención y se ha restado al total.
Tabla 3. Tiempo total efectivo por especialidad
| Especialidad | Tiempo Efectivo | |
|
697:31:00 | |
| Cirugía General | 4241:59:00 | |
| Traumatología | 2343:42:00 | |
| Cirugía Plástica | 727:05:00 | |
| Cirugía Torácica | 954:16:00 | |
| Cirugía Vascular | 773:18:00 | |
| Ginecología | 1.569:48:00 | |
| Neurocirugía | 1.239:25:00 | |
| Cirugía Maxilofacial | 863:58:00 | |
| Oftalmología | 170:17:00 | |
| Otorrinolaringología | 1.145:50:00 | |
| Urología | 1.785:04:00 | |
| Unidad de raquis | 793:15:00 |
(Fuente: Elaboración propia)
El tiempo efectivo del servicio de cirugía general es de 2,25 horas por intervención.
El tiempo efectivo de otras especialidades como traumatología y urología son 1,76 y 1,81 respectivamente.
- Tasa de utilización
Es el porcentaje que representa cuánto del tiempo disponible en quirófano se ha usado realmente para realizar cirugías. Se ha aplicado la siguiente fórmula:
Tasa de utilización= Tiempo efectivo/ Tiempo total *100
Tabla 4. Tasa de utilización por especialidad
| Especialidad | Tasa de Utilización | |
|
93.52% | |
| Cirugía General | 87.12% | |
| Traumatología | 83.04% | |
| Cirugía Plástica | 87.03% | |
| Cirugía Torácica | 90.37% | |
| Cirugía Vascular | 89.57% | |
| Ginecología | 84.62% | |
| Neurocirugía | 92.21% | |
| Cirugía Maxilofacial | 80.97% | |
| Oftalmología | 76.84% | |
| Otorrinolaringología | 85.16% | |
| Urología | 83.52% | |
| Unidad de raquis | 88.41% |
(Fuente: Elaboración propia)
- Rendimiento quirúrgico por especialidad
El rendimiento quirúrgico se ha extraído directamente de la aplicación Alumbra. Es un indicador clave que mide la eficacia y la eficiencia de la actividad quirúrgica en el Consorcio Hospital General de Universitario de Valencia.
Hemos obtenido los datos generales de 2024:
Tabla 5. Indicador rendimiento quirúrgico por meses en 2024
(Fuente: Alumbra)
Se ha filtrado por especialidad:
Tabla 6. Indicador rendimiento quirúrgico por servicio homologado
(Fuente: Alumbra)
El rendimiento quirúrgico es elevado en cirugías como cirugía cardiaca (88.80%) o neurocirugía (89.84%), en la que nos encontramos con especialidades que no atienden tantos pacientes, pero los tiempos de la cirugía son mucho más elevados.
Los rendimientos más bajos los encontramos en especialidades como ginecología (57.98%) u oftalmología (66.45%). Son especialidades que atienden a más pacientes y los tiempos de la cirugía son menores.
Calculando el total de tiempos efectivos totales y dividiendo por los tiempos totales (incluyendo preparación, limpieza), el promedio de la tasa de utilización es de 86.34% pero el rendimiento quirúrgico es del 72%, esto sugiere que el problema no está en el uso de las sesiones sino en otros factores como tiempos muertos, cancelaciones o planificación ineficiente.
Tabla 7. Tasa de utilización por especialidad y rendimiento
(Fuente: Elaboración propia)
Aunque como observamos las tasas de utilización son superiores al 80% el rendimiento podría ser más bajo por ineficiencias no reflejadas en el uso efectivo del quirófano.
- Demora quirúrgica:
Se ha realizado utilizando en el indicador de Alumbra de demora quirúrgica una extracción sobre el módulo de actividad asistencial, atención hospitalaria, lista de espera quirúrgica.
Hemos obtenido en primer lugar tres indicadores de demora media: la total, la estructural y la no estructural.
La demora total es el tiempo total gracias a las sumas de las demoras estructurales y no estructurales:
Tabla 8. Indicador demora total por meses en 2024
(Fuente: Alumbra)
El indicador de demora estructural es el que utilizaremos para posteriores análisis, son los causados por el sistema sanitario y no dependen del paciente:
Tabla 9. Indicador demora estructural por meses en 2024
(Fuente: Alumbra)
Por último, hemos extraído la demora no estructural que es aquella que depende del paciente o de factores externos no atribuibles al sistema de salud:
Tabla 10. Indicador demora no estructural por meses en 2024
(Fuente: Alumbra)
Una vez extraídos estos datos, hemos analizado la demora estructural por especialidad:
Tabla 11. Indicador demora estructural por especialidad y meses en 2024
(Fuente: Alumbra)
Las demoras estructurales más elevadas son de las especialidades de otorrinolaringología infantil, cirugía plástica y urología.
Los servicios con las demoras estructurales más bajas son odontoestomatología, cirugía vascular y ginecología.
Para evaluar la demora observamos el dato de Alumbra con el corte a 31 de diciembre de 2024.
- Intervenciones para la mejora de la actividad quirúrgica
El 1 de enero de 2024 había en lista de espera quirúrgica un total de 5.486 pacientes activos y una demora estructural de 108 días.
A lo largo de 2024 se intervinieron 8.272 pacientes. Para calcular la disminución de la demora estructural realizamos el total de los pacientes intervenidos entre los días del año, nos da un ritmo de intervención de 22,66 pacientes/día.
Con 5486 pacientes en espera y un ritmo de 22,66 pacientes día, la demora estructural fue de 112 en diciembre de 2024, es decir +4 días.
Con la rentabilidad actual y el número de entradas cada vez más creciente la demora sigue en aumento. Para ello se ha realizado una simulación de cómo se vería afectada la demora si la rentabilidad aumentase.
Si suponemos una rentabilidad de quirófano ficticia del 90%:
- Se podrían haber intervenido 10.201 pacientes y la demora hubiera descendido, quedando establecida una demora de 87.6 días.
Si suponemos una rentabilidad de quirófano del 95%:
- Se podrían haber intervenido 10.768 pacientes en todo el año, quedando establecida una demora de 86 días.
Tabla 12. Comparativa simulación rentabilidad
(Fuente: Elaboración propia)
Vamos a suponer que las entradas son constantes a lo largo de los años, en este caso y con los datos hipotéticos que hemos extraído, la espera media prospectiva con una rentabilidad quirúrgica del 90% se alcanzaría una demora estructural de 0 días en 5.38 años. Si aumentamos esta rentabilidad quirúrgica al 95% alcanzaríamos la estabilidad entre entradas y salidas por intervención en 4.39 años. El indicador espera media prospectiva es favorable en este panorama.
DISCUSIÓN:
Los resultados obtenidos muestran que la implementación de medidas destinadas a aumentar el rendimiento quirúrgico podría contribuir de forma directa a la reducción de la demora estructural. La rentabilidad quirúrgica constituye un elemento clave en la optimización del uso de los recursos, así como en la disminución de la estancia hospitalaria y los costes asociados.
Entre los indicadores analizados, el tiempo total de intervención por especialidad permite visualizar el consumo real de recursos quirúrgicos, considerando no solo el tiempo operatorio, sino también el tiempo necesario para la preparación intraquirófano, la inducción anestésica, los traslados del paciente y la limpieza del quirófano. Para su análisis se aplicó un promedio estimado de 20 minutos por intervención destinado a actividades no quirúrgicas.
El tiempo efectivo de cirugía constituye un indicador especialmente relevante. En especialidades con procedimientos complejos y de larga duración, como la cirugía cardiaca, el tiempo efectivo representa un porcentaje elevado del total, lo que se traduce en un mayor rendimiento quirúrgico, dado que la proporción de tiempos no operatorios disminuye de manera notable.
En cambio, especialidades con tiempos quirúrgicos más breves y mayor volumen de actividad, como ginecología u oftalmología, presentan valores de rendimiento inferiores. Este comportamiento pone de manifiesto que la eficiencia quirúrgica no depende únicamente de la ocupación del quirófano, sino también de la organización, la programación y la naturaleza del procedimiento.
La diferencia observada entre la tasa media de utilización (86,34%) y el rendimiento quirúrgico global (72%) sugiere la existencia de ineficiencias no relacionadas directamente con la ocupación del quirófano. Entre ellas podrían encontrarse retrasos en la jornada quirúrgica, cancelaciones, cambios de programación o tiempos muertos entre intervenciones. Estos elementos no fueron analizados en detalle en este estudio, pero constituyen una línea de investigación relevante para futuros trabajos.
Finalmente, la simulación realizada demuestra el potencial impacto de un incremento en la rentabilidad quirúrgica. Un aumento del 10–15% permitiría intervenir un mayor número de pacientes y reducir de manera significativa la demora estructural. Estos resultados resaltan el valor de los sistemas de información sanitarios como herramientas fundamentales para la toma de decisiones, la mejora de la eficiencia y la planificación estratégica basada en datos.
DISCUSSION:
The results of the study show that implementing measures aimed at increasing surgical performance would lead to a direct reduction in structural delay. Surgical profitability is a key factor in optimizing resource utilization and reducing hospital stay and associated costs.
Among the indicators analyzed, the total intervention time by specialty provides insight into real operating room resource consumption, considering not only the operative time but also intraoperative preparation, anesthesia induction, patient transfer, and room cleaning. An estimated average of 20 minutes per procedure was applied to account for non-surgical activities.
The effective surgical time is a particularly relevant indicator. In specialties with complex and lengthy procedures, such as cardiac surgery, the effective time represents a high proportion of the total, resulting in increased surgical performance owing to the reduced proportional impact of non-operative time.
In contrast, specialties with shorter procedures and higher volumes of activity, such as gynecology and ophthalmology, showed lower performance values. This suggests that surgical efficiency is not determined solely by operating room occupancy, but also by organizational factors, scheduling, and the intrinsic characteristics of each procedure.
The difference between the mean utilization rate (86.34%) and the overall surgical performance (72%) indicates the presence of inefficiencies unrelated to operating room occupancy. These may include delays in the surgical schedule, cancellations, rescheduling, or idle time between procedures. Although these aspects were not specifically analyzed in this study, they represent important areas for future research.
Lastly, the simulation highlights the potential impact of increasing surgical profitability. A 10–15% improvement in performance would allow a greater number of patients to be treated and would significantly reduce structural delay. These findings underscore the importance of health information systems as essential tools for decision-making, improving efficiency, and informing strategic planning based on real data.
CONCLUSIONES
El presente estudio tuvo como objetivo principal evaluar el impacto de los sistemas de información sanitaria en la eficiencia quirúrgica, utilizando como referencia los datos del Consorcio Hospital General Universitario de Valencia. El análisis de los indicadores operativos del bloque quirúrgico ha permitido identificar una discrepancia relevante entre la elevada tasa de utilización de quirófanos (86,34%) y el rendimiento quirúrgico global (72%), lo que pone de manifiesto la existencia de ineficiencias en el uso real del tiempo quirúrgico.
Los sistemas de información sanitaria han demostrado ser herramientas fundamentales para la monitorización, análisis y comprensión de estos indicadores. Su uso ha permitido identificar factores que influyen en la eficiencia, como los tiempos muertos, las cancelaciones y la duración real de los procedimientos. La correcta explotación de estos sistemas facilita la toma de decisiones informada por parte de las direcciones y gerencias hospitalarias, permitiendo diseñar estrategias orientadas a mejorar la rentabilidad quirúrgica.
El análisis predictivo aplicado ha permitido simular distintos escenarios de mejora del rendimiento quirúrgico. Incrementos del 10% o 15% en la rentabilidad podrían suponer entre 1.900 y 2.500 intervenciones adicionales al año, lo que reduciría significativamente la demora estructural, pasando de 112 días a valores de 87,6 y 86 días respectivamente. Además, la estabilidad entre entradas y salidas de la lista de espera podría alcanzarse en un periodo estimado entre 4,39 y 5,38 años, siempre que se mantengan constantes las entradas anuales.
En conjunto, estos resultados evidencian que la mejora del rendimiento quirúrgico tiene un impacto directo, medible y positivo sobre la reducción de la demora estructural. Por tanto, reforzar la integración, interoperabilidad y uso estratégico de los sistemas de información sanitaria constituye una vía eficaz para avanzar hacia un sistema quirúrgico más eficiente, accesible y sostenible.
CONCLUSIONS:
This study aimed to evaluate the impact of health information systems on surgical efficiency, using data from the Consorcio Hospital General Universitario de Valencia as a reference. The analysis of operational indicators from the surgical block revealed a significant discrepancy between the high operating room utilization rate (86.34%) and the overall surgical performance (72%), highlighting the presence of inefficiencies in actual surgical time use.
Health information systems have proven to be essential tools for monitoring, analyzing, and understanding these indicators. Their use allowed for the identification of factors influencing efficiency, such as idle time, cancellations, and the true duration of procedures. Effective use of these systems supports informed decision‑making by hospital management, enabling the development of strategies aimed at improving surgical profitability.
The predictive analysis enabled simulation of several scenarios of improved surgical performance. Increases of 10% or 15% in performance could allow for 1,900 to 2,500 additional surgeries per year, significantly reducing structural delay from 112 days to 87.6 and 86 days respectively. Additionally, equilibrium between entries and exits on the waiting list could be achieved within an estimated 4.39 to 5.38 years, assuming annual entries remain constant.
Overall, the findings demonstrate that improving surgical performance has a direct, measurable, and positive impact on reducing structural delay. Strengthening the integration, interoperability, and strategic use of health information systems appears to be an effective pathway toward a more efficient, accessible, and sustainable surgical care system.
DECLARACIONES
Financiación
Sin financiación.
Conflicto de intereses
Los autores declaran no tener conflictos de intereses relacionados con el contenido de este artículo.
Disponibilidad de datos
Los datos utilizados en este estudio proceden de literatura científica previamente publicada.
Contribución de los autores (CRediT)
ICN: Conceptualización, Metodología, Redacción del borrador original, Supervisión.
BAC: Análisis formal, Investigación, Validación, Revisión y edición del manuscrito.
ACN: Curación de datos, Apoyo metodológico, Visualización.
RMB: Supervisión, Administración del proyecto, Revisión crítica del manuscrito.
- ICN – Isabel Castañ Navarro
- BAC – Beatriz Atienza Carbonell
- ACN – Ana Castañ Navarro
- RMB – Rodrigo Muñoz Balada
Uso de Inteligencia Artificial
No se han utilizado herramientas de inteligencia artificial generativa para la redacción del manuscrito ni para el análisis de los datos. Las herramientas de inteligencia artificial se utilizaron únicamente para la generación de imágenes o gráficos de apoyo.
Publicación
Este trabajo no ha sido presentado ni publicado previamente en ninguna otra revista científica, congreso, jornada, medio académico o plataforma de difusión.
Consideraciones éticas
El estudio se llevó a cabo de acuerdo con los principios éticos de la investigación biomédica y conforme a los principios establecidos en la Declaración de Helsinki.
El presente estudio no requirió evaluación por un Comité de Ética de la Investigación, al tratarse de un estudio observacional retrospectivo basado exclusivamente en el análisis de datos agregados procedentes de sistemas de información sanitaria, sin intervención directa sobre personas ni modificación de la práctica clínica habitual. No se utilizaron datos clínicos individuales ni información identificativa de pacientes. Los datos analizados fueron previamente anonimizados y tratados de forma global, limitándose al estudio de indicadores asistenciales y de rendimiento quirúrgico. En ningún momento se accedió a historias clínicas ni a información sensible a nivel individual.
El tratamiento de la información se realizó conforme a lo establecido en el Reglamento (UE) 2016/679 (Reglamento General de Protección de Datos, RGPD) y en la Ley Orgánica 3/2018 de Protección de Datos Personales y garantía de los derechos digitales.
Asimismo, el acceso a los sistemas corporativos de información sanitaria se efectuó mediante permisos institucionales vigentes y siguiendo los protocolos internos de seguridad, confidencialidad y control de acceso establecidos por el departamento de salud correspondiente. No se exportaron ni compartieron datos fuera de los entornos institucionales autorizados.
Declaración de transparencia
El autor de correspondencia confirma que el manuscrito presentado constituye una descripción honesta, precisa y transparente del trabajo realizado. Se han seguido las recomendaciones internacionales para la publicación de investigación biomédica y las buenas prácticas editoriales.
REFERENCIAS
- España. Ministerio de Sanidad. Real Decreto 1039/2011, de 15 de julio, por el que se establecen los criterios marco para garantizar un tiempo máximo de acceso a las prestaciones sanitarias del Sistema Nacional de Salud. Boletín Oficial del Estado, núm. 207, 29 ago 2011. Disponible en: https://www.boe.es/eli/es/rd/2011/07/15/1039/con
- España. Ministerio de Sanidad. Real Decreto 605/2003, de 23 de mayo, por el que se establecen medidas para el tratamiento homogéneo de la información sobre las listas de espera en el Sistema Nacional de Salud. Boletín Oficial del Estado, núm. 134, 5 jun 2003. Disponible en: https://www.boe.es/eli/es/rd/2003/05/23/605/con
- Conselleria de Sanitat Universal i Salut Pública. V Plan de Salud de la Comunidad Valenciana 2022–2030. Generalitat Valenciana; 2023. Disponible en: https://sanjuan.san.gva.es/wp-content/uploads/2023/01/V_Plan_de_Salud_CAST.pdf
- Generalitat Valenciana. Decreto 121/2024, de 24 de septiembre, del Consell, por el que se desarrolla la estructura, funcionamiento y régimen de coordinación entre los distintos centros y servicios integrados en las agrupaciones sanitarias interdepartamentales (ASI). Diari Oficial de la Generalitat Valenciana, núm. 9946, 27 sep 2024. Disponible en: https://dogv.gva.es/datos/2024/09/27/pdf/2024_9800_es.pdf
- Departamento de Salud de Elda. Manual de usuario colectivos clínicos Alumbra. Generalitat Valenciana; s.f. Disponible en: https://elda.san.gva.es/documents/d/elda/manual-de-usuario-colectivos-clinicos_alumbra-pdf
- Consorcio Hospital General Universitario de Valencia. Cartera de servicios. s.f. Disponible en: https://chguv.san.gva.es/documents/10184/20670/5.5-CARTERA+DE+SERVICIOS.pdf/30e95e87-3e89-47d5-95c6-be6c6f5d195a