Des études récentes ont mis en évidence des défis significatifs dans la gestion des risques au sein des hôpitaux de district sénégalais, notamment en ce qui concerne les résultats des patients et l'allocation des ressources. Une analyse complète des séries chronologiques a été effectuée en utilisant des données historiques d'hôpitaux provenant de trois districts, en se concentrant sur les admissions de patients, les taux de rotation des lits et les tendances de dépenses financières sur une période de cinq ans. Le modèle a utilisé une approche ARIMA (moyenne mobile intégrée autorégressive) pour prévoir les tendances futures avec des erreurs standards robustes fournies. Le modèle de prévision a démontré un taux de précision de 85 % dans la prédiction des besoins en ressources hospitalières, soulignant la nécessité de stratégies de réduction des risques proactives telles que des ajustements de personnel et des améliorations de la gestion des stocks. Cette étude valide l'utilité des modèles de prévisions par séries chronologiques pour améliorer l'efficacité opérationnelle des hôpitaux de district en fournissant des informations exploitables sur les risques potentiels et en permettant une meilleure allocation des ressources. Sur la base des résultats, nous recommandons la mise en œuvre d'un système de surveillance continue pour valider la précision des prévisions et ajuster les protocoles hospitaliers en conséquence. De plus, des recherches complémentaires devraient explorer l'impact de ces interventions sur les résultats des patients. Sénégal, hôpitaux de district, prévisions par séries chronologiques, réduction des risques, modèle ARIMA L'effet de traitement a été estimé avec logit (pᵢ) =₀+^ Xᵢ, et l'incertitude est rapportée en utilisant une inférence basée sur les intervalles de confiance.
Mboup et al. (Jeu,) ont étudié cette question.