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Algoritmo computacional para la predicción de retiros en un entorno hospitalario

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dc.contributor.advisorVélez Uribe, Juan Pablo
dc.contributor.authorAgudelo Jiménez, Santiago
dc.contributor.authorCastañeda Arango, Santiago
dc.date.accessioned2024-01-23T12:37:46Z
dc.date.available2024-01-23T12:37:46Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractEl presente trabajo de grado se enfoca en afrontar el desafío significativo que representa la elevada tasa de retiros de personal en un entorno hospitalario. Esta problemática se refleja en la pérdida considerable de tiempo y recursos derivados del constante ciclo de búsqueda, selección y formación de nuevos empleados. Además, repercute directamente en la calidad de la atención médica ofrecida a los pacientes. El objetivo principal abarca no solo comprender las razones subyacentes que impulsan estos retiros laborales, sino también proponer y desarrollar estrategias concretas y eficaces para retener al personal existente. El propósito último es mitigar las salidas laborales mensuales, reduciendo así el impacto negativo en las operaciones diarias de un hospital. El estudio se dirige a investigar las causas profundas de los retiros del personal hospitalario, considerando factores diversos como el ambiente laboral, las condiciones laborales, las oportunidades de crecimiento profesional y otros elementos relevantes que puedan influir en la decisión de los empleados de abandonar sus puestos. Este análisis exhaustivo busca identificar patrones y tendencias que puedan estar contribuyendo a la alta rotación del personal. Además de la identificación de las causas, se plantea el diseño de estrategias de retención del personal basadas en un enfoque proactivo y preventivo. Estas estrategias tienen como objetivo no solo retener a los empleados actuales, sino también promover un ambiente laboral más satisfactorio y estimulante que fomente la permanencia del talento dentro del hospital. Se espera que la implementación de estas estrategias ayude a minimizar la constante rotación de empleados y, en consecuencia, reduzca la interrupción en las operaciones hospitalarias, mejorando así la continuidad y calidad en la atención brindada a los pacientes.
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameIngeniero(a) de Sistemasspa
dc.format.extent29 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.urihttps://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/2057
dc.language.isospaspa
dc.publisherCorporación Universitaria Remingtonspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríasspa
dc.publisher.placeMedellín (Antioquia, Colombia)spa
dc.publisher.programIngeniería de Sistemasspa
dc.rightsDerechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2025spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/spa
dc.subjectRetención de personalspa
dc.subjectHospitalspa
dc.subjectRotación laboralspa
dc.subjectEstrategias de retenciónspa
dc.subjectRecursos humanosspa
dc.subjectDesarrollospa
dc.subjectMachine learningspa
dc.subjectDatosspa
dc.subject.lembCambio de empleo
dc.subject.lembAdministración de personal
dc.subject.lembAprendizaje automático (Inteligencia artificial)
dc.titleAlgoritmo computacional para la predicción de retiros en un entorno hospitalariospa
dc.typeTrabajo de grado - Pregradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublicationspa
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