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Mª Belén Lage Ferrón, Julio Díaz Jiménez, Juan Jesús Gestal Otero 
, Mª de la Sierra Pajares Ortíz, Juan Carlos Alberdi Odriozola
FUNDAMENTO: En este trabajo se trata de establecer, respecto al servicio de urgencias del hospital Juan Catalejo de A Coruña, las posibles asociaciones entre el número de ingresos por causas orgánicas, cardiovasculares y respiratorias, y las variables meteorológicas introducidas como variables exógenas con el fin de elaborar un modelo de predicción. MÉTODOS: Se utilizó la metodología de Box-Jenkins para obtener modelos ARIMA univariados de las series temporales consideradas. Se establecen funciones de correlación cruzada (FCC) entre las series de residuales que permitan establecer pesos y retrasos entre las variables, para una posterior modelización mediante modelos ARIMA multivariantes que incluyen variables ambientales. El periodo de tiempo estudiado fue de 1994 a 1996. RESULTADOS: Los ingresos urgentes por causas orgánicas aumentan significativamente entre 0 y 2 días después de un ascenso de la temperatura ambiental. Los ingresos por causas respiratorias se asocian con los descensos de temperatura con 10-14 retrasos, mientras que los ingresos por causas circulatorias se ven aumentados significativamente por el calor a largo plazo (10 retrasos). En mayores de 65 años se registran, además, aumentos significativos de los ingresos urgentes por causas circulatorias, en relación con el frío, a corto plazo. Los modelos ARIMA multivariantes que contemplan el efecto de variables ambientales ofrecieron un mejor ajuste para todas las variables de ingresos. CONCLUSIONES: El número de ingresos en el servicio de urgencias en el Complejo Hospitalario Juan Canalejo de A Coruña por causas orgánicas, respiratorias y circulatorias, presenta un patrón de comportamiento estacional. Los ingresos por causas respiratorias están asociados al descenso de la temperatura ambiental, mientras que los ingresos por causas circulatorias se ven afectados fundamentalmente por el calor, aunque también por el frío, en mayores de 65 años. Los modelos ARIMA multivariantes, incluyendo variables climatológicas, ofrecen un sistema de predicción de ingresos en función de dichas variables que puede ser útil desde el punto de vista de la gestión hospitalaria.
BACKGROUND: This study is aimed at establishing the possible associations between the number of admissions through the emergency room at the "Juan Canalejo" Hospital in Corunna in 1994-1994 due to organic, circulatory and respiratory reasons and the weather variables introduced as being exogenous for the purpose of preparing a prediction model. METHODS: The Box-Jenkins methodology is used for obtaining univariate ARIMA models of the time-based series taken into consideration. Cross-Correlation Functions (CCFs) are established among the series of residuals which afford the possibility of establishing weights and lags among the variables for a subsequent modeling by means of multivariate ARIMA models which include environmental variables. RESULTS: The emergency admissions for organic reasons significantly increase 0-2 days following a rise in temperature. The admissions due to respiratory ailments are associated with drops in temperature with 10-14 lags, whilst the admissions for circulatory reasons increase significantly due to long-lasting spells of hot weather (10 lags). For people over age 65, significant increases in emergency admissions for circulatory reasons are also recorded with cold snaps. The multivariate ARIMA models that take into account the effect of environmental variables provided the best adjustment for all of the admissions variables. CONCLUSIONS: The number of emergency room admissions at the "Juan Canalejo" Medical Center Complex in Corunna due to organic, respiratory and circulatory causes shows a seasonal behavior pattern. The admissions for respiratory reasons are associated with a drop in temperature, whilst the admissions for circulatory reasons are affected fundamentally by hot weather, although also by cold weather as regards people over age 65. The multivariate ARIMA models including climate-related variables provide a system for predicting admissions in terms of said variables that can be useful from the standpoint of hospital management.
