Storytelling con RStudio

Definición estratégica y audiencia (modelo A³)

Problema de gestión (Atención)

Problema: los pacientes esperan demasiado antes de ser atendidos y una parte importante de los cupos se pierde por citas canceladas o no atendidas, lo que reduce la calidad del servicio y el uso de la capacidad instalada.

Pregunta guía: ¿cuándo y en qué grupos de pacientes se concentran la espera y la pérdida de cupos?

Audiencia (A³: Audiencia - Análisis - Acción)

Elemento Definición
Audiencia Dirección médica, coordinación de calidad y gerencia administrativa. Deciden sobre agendas, turnos y recursos. No necesitan detalle estadístico.
Análisis Demanda mensual, espera por hora del día, espera por grupo de edad y espera por día y hora.
Acción Rediseñar la agenda de la jornada y reducir la pérdida de cupos.

Preparación de datos

Diseño visual estático (gramática de gráficos)

La gramática de gráficos construye cada gráfico por capas: datos, geometría (línea, columna), estética (colores, ejes) y tema. Los tres gráficos usan theme_minimal(), una sola paleta y una línea punteada con el promedio como referencia.

Demanda mensual

¿Qué evidencia? La demanda es estable. Durante 119 meses (de enero 2015 a noviembre 2024) se mantiene alrededor de 935 citas mensuales, con variaciones de entre 9,4 % por debajo y 7,6 % por encima del promedio. No hay tendencia de crecimiento ni de caída, ni meses que se repitan como temporada alta o baja. El valor máximo (octubre 2024, 1.007 citas) no constituye un evento crítico. Se excluyó diciembre 2024 porque su registro está incompleto.

¿Por qué es relevante? Sin picos ni estacionalidad, el exceso de demanda en ciertos meses no explica los tiempos de espera. La causa hay que buscarla en cómo se organiza la atención dentro del día.

Ruta de acción: no reforzar el personal por temporadas, mantener la planeación anual de capacidad y concentrar el análisis en la distribución de las citas durante la jornada, que se examina en el siguiente gráfico.

Espera según la hora del día

¿Qué evidencia? La espera media aumenta de forma continua a lo largo de la jornada: de 15,7 min a las 8:00 a 66,0 min a las 17:00, es decir, 4,2 veces más, con un incremento promedio de 5,5 min por cada hora que avanza el día. Antes de las 12:00 la espera media es de 27,2 min y desde las 13:00 sube a 57,7 min. Se supera el umbral de 30 min desde las 10:00 y el promedio global (44,1 min) desde las 13:00. La proporción de pacientes que espera más de 30 min pasa de 15 % a las 8:00 a 72 % a las 17:00 (54 % en el conjunto de la jornada). El ritmo de aumento se desacelera: de 8,3 min por hora al inicio a 3,6 min al final.

¿Por qué es relevante? Es el hallazgo central del informe. La demanda es estable, pero la espera cambia cerca de 4 veces según la hora asignada, de modo que el retraso depende de la agenda y no del volumen de pacientes. Los datos sugieren una causa estructural: la agenda programa una cita cada 15 min, pero la consulta dura en promedio 17,5 min y el 52 % de las consultas supera ese intervalo. Cada consulta que se alarga traslada su retraso a las siguientes y el atraso se acumula durante el día. Esta explicación es coherente con los datos, pero conviene confirmarla observando el proceso directamente. Para el paciente de la tarde esto se traduce en esperas largas y peor percepción de la calidad del servicio.

Ruta de acción: ajustar el tiempo asignado a cada cita a la duración real de la consulta, o incluir pausas de recuperación cada pocas citas, empezando por las franjas desde las 10:00. Verificar el cumplimiento del horario de inicio de las consultas y fijar un umbral de espera (por ejemplo, 30 min) para monitorearlo por hora en el dashboard.

Espera por grupo de edad

¿Qué evidencia? La espera es prácticamente igual en todos los grupos de edad: va de 43,2 min (65-74 años) a 45,2 min (85+ años), una diferencia de solo 2,0 min, y todos los grupos están muy cerca del promedio global de 44,1 min. El degradado de color solo distingue los grupos; no indica mayor o menor espera.

¿Por qué es relevante? Descarta la edad como causa del retraso. El problema es del proceso y de la organización de la agenda, que alcanza a todos por igual, y no de un grupo de pacientes en particular. Por eso no se justifican medidas dirigidas a un grupo de edad, y la espera, cercana a 44 min en todos, supera la referencia de 30 min para el conjunto de la población atendida.

Ruta de acción: centrar las intervenciones en el rediseño de las agendas y en el cumplimiento de los horarios de consulta, y monitorear el indicador de espera media para el conjunto de pacientes y no por grupos de edad.

Interactividad exploratoria

Espera por hora interactiva

Se convierte en interactivo el gráfico clave (espera según la hora del día) porque es el que sustenta la decisión: la dirección puede pasar el cursor por cada hora y ver el dato exacto (tooltip, ventana con el valor), acercar un tramo (zoom) y desplazarse (paneo), sin pedir nuevos reportes. Se usa la versión base sin ggrepel, porque ggplotly no soporta esa capa.

¿Qué evidencia? Al explorar el gráfico se verifica, por ejemplo, que la espera ya supera los 30 min a las 10:00 (31,4 min) y que el mayor salto ocurre entre las 8:00 y las 9:00 (8,3 min), mientras que al final de la jornada cada hora suma menos (3,6 min).

¿Por qué es relevante? Permite a la gerencia identificar por sí misma en qué momento exacto la espera deja de ser aceptable, que es el dato necesario para decidir desde qué hora intervenir la agenda.

Ruta de acción: definir el umbral de espera aceptable y actuar desde la primera hora en que se supera; con el umbral de 30 min, el punto de partida son las 10:00.

Espera por día y hora en 3D

¿Qué evidencia? El patrón por hora se repite todos los días de atención: en cada día la espera sube con la hora, desde puntos claros por la mañana (cerca de 15 min) hasta puntos rojo oscuro por la tarde (hasta 68 min). Las diferencias entre horas son mucho mayores que las diferencias entre días: la variación entre horas es de 16,7 min (desviación estándar, medida de dispersión) frente a 1,2 min entre días. El día con menor espera es el viernes (42,0 min), solo 2,6 min por debajo del promedio de los demás días.

¿Por qué es relevante? Confirma que el cuello de botella (punto donde la capacidad no alcanza para la demanda) es estructural: depende del diseño de la agenda diaria y no de un día de la semana en particular. Un paciente citado por la tarde espera más sin importar el día.

Ruta de acción: aplicar el rediseño de la agenda a todos los días de atención, empezando por las franjas de la tarde, y usar la versión interactiva para rotar la figura y consultar el valor de cada franja.

Arquitectura del dashboard

El dashboard está en el archivo aparte dashboard_citas.Rmd, porque flexdashboard es un formato de salida distinto al de este informe. Muestra los KPI de espera media e inasistencia junto con los gráficos de espera por hora, espera por edad y espera por día y hora.

Narrativa de valor y recomendaciones ejecutivas

Hilo conductor: la demanda es estable durante los años analizados (gráfico de demanda mensual) y la espera no depende de la edad (gráfico por grupo de edad), pero crece con la hora del día: de 15,7 min a primera hora a 66,0 min al final de la jornada. En el conjunto, 54 % de los pacientes atendidos espera más de 30 min. Además, 22,4 % de las citas se pierde (16,5 % por cancelación y 6,0 % porque el paciente no asistió), es decir, cerca de 10 de las 43 citas diarias. El problema está en cómo se organiza la agenda del día, no en cuántos pacientes llegan ni en quiénes son.

Recomendaciones:

  1. Rediseñar la agenda diaria para frenar la acumulación de retrasos. Ajustar el tiempo reservado por cita (hoy 15 min frente a una consulta promedio de 17,5 min) o introducir pausas de recuperación cada pocas citas, y vigilar el cumplimiento del horario de inicio. Meta sugerida: llevar la espera media de la tarde por debajo de un umbral fijado por la dirección (por ejemplo, 30 min). Se mide con el KPI de espera media y con el porcentaje de pacientes que espera más de 30 min. Como un intervalo mayor reduce las citas por día, conviene compensarlo con la recomendación 2.
  2. Reducir la pérdida de cupos con recordatorios a todos los pacientes y reasignación de los cupos liberados. La mayor parte de la pérdida corresponde a cancelaciones (16,5 %), que avisan con antelación y permiten reasignar el cupo. Se recomienda un recordatorio previo con opción de cancelar o reprogramar y una lista de espera para ocupar los cupos que queden libres. Se mide con el KPI de porcentaje de inasistencia.