dc.contributor.advisor |
García Funegra, Patricia Jannet |
es_ES |
dc.contributor.author |
Montañez Huamán, Kevin Basilio |
es_ES |
dc.date.accessioned |
2022-01-25T21:33:08Z |
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dc.date.available |
2022-01-25T21:33:08Z |
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dc.date.issued |
2021 |
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dc.identifier.other |
203016 |
es_ES |
dc.identifier.uri |
https://hdl.handle.net/20.500.12866/11244 |
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dc.description.abstract |
Antecedentes: Durante la pandemia las industrias del sector alimentario no pueden paralizar su producción por ser de necesidad básica. Para ello, se han creado protocolos tratando de reducir el riesgo de transmisión entre los trabajadores como el reporte temprano y el testeo. Aunque se ha empleado mucho la tecnología (apps) para facilitar el reporte, pocas han sido evaluadas formalmente. Con Agro Industrial Paramonga se desarrolló e implementó la app Alerta Temprana (AT) para el auto reporte de síntomas de COVID-19. Objetivo: Evaluar la usabilidad de AT desde la perspectiva de los trabajadores y el personal encargado de hacer seguimiento de casos (monitores). Métodos: Los participantes usaron la app por 3 meses y se colectaron las métricas de uso. En el último mes se aplicó el cuestionario de usabilidad SUS a los trabajadores y monitores. Resultados: 253/467 (54.2%) trabajadores evaluaron la app. Durante el estudio se enviaron 26 947 auto reportes y la mediana de interacción por usuario fue de 12 segundos. Trabajadores y monitores calificaron la app en la categoría más alta de “aceptable”. En los 3 meses anteriores a AT se requirieron 30, 383 llamadas equivalentes a 5774 horas de trabajo para el monitoreo. Durante los 3 meses de uso de AT se requirió de solo 1151 llamadas equivalentes a 204.8 horas. Conclusiones: AT tuvo una buena aceptabilidad y mejoró la eficiencia del trabajo de seguimiento de casos, reduciendo el número de llamadas y las horas del personal dedicadas a monitoreo. |
es_ES |
dc.description.abstract |
Background: During the pandemic, the industries of the food sector cannot paralyze their production because they are of basic necessity. For this, protocols have been created trying to reduce the risk of transmission among workers, such as early reporting and testing. Although technology (apps) has been widely used to facilitate reporting, few have been formally evaluated. With Agro Industrial Paramonga, the Alerta Temprana (AT) app was developed and implemented for the self-reporting of COVID-19 symptoms. Objective: Evaluate the usability of the AT from the perspective of workers and personnel in charge of monitoring cases (monitors). Methods: Participants used the app for 3 months and usage metrics were collected. In the last month, the SUS usability questionnaire was applied to workers and monitors. Results: 253/467 (54.2%) workers evaluated the app. During the study, 26,947 self-reports were sent and the median interaction per user was 12 seconds. Workers and monitors rated the app in the highest category of "acceptable". In the 3 months prior to TA, 30,383 calls were required, equivalent to 5774 hours of work for monitoring. During the 3 months of AT use, only 1151 calls were required, equivalent to 204.8 hours. Conclusions: AT had good acceptability and improved the efficiency of the case follow-up work, reducing the number of calls and staff hours dedicated to monitoring. |
es_ES |
dc.format |
application/pdf |
es_ES |
dc.language.iso |
spa |
es_ES |
dc.publisher |
Universidad Peruana Cayetano Heredia |
es_ES |
dc.rights |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
es_ES |
dc.rights.uri |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es |
es_ES |
dc.subject |
Usabilidad |
es_ES |
dc.subject |
Aplicación Móvil |
es_ES |
dc.subject |
COVID-19 |
es_ES |
dc.title |
Evaluación de la usabilidad de un aplicativo móvil desarrollado para el auto reporte diario de síntomas de COVID-19 como apoyo en el monitoreo de la salud en el contexto laboral |
es_ES |
dc.type |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
es_ES |
thesis.degree.name |
Maestro en Informática Biomédica en Salud Global con mención en Informática en Salud |
es_ES |
thesis.degree.grantor |
Universidad Peruana Cayetano Heredia. Escuela de Posgrado Víctor Alzamora Castro |
es_ES |
thesis.degree.discipline |
Informática Biomédica en Salud Global con mención en Informática en Salud |
es_ES |
dc.publisher.country |
PE |
es_ES |
dc.subject.ocde |
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.05 |
es_ES |
dc.subject.ocde |
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.07 |
es_ES |
dc.subject.ocde |
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.03.08 |
es_ES |
dc.subject.ocde |
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.03.10 |
es_ES |
renati.author.dni |
48420756 |
|
renati.advisor.orcid |
https://orcid.org/0000-0003-3874-2256 |
es_ES |
renati.advisor.dni |
06157299 |
|
renati.type |
http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis |
es_ES |
renati.level |
http://purl.org/pe-repo/renati/nivel#maestro |
es_ES |
renati.discipline |
919267 |
es_ES |
renati.juror |
Llanos Cuentas, Elmer Alejandro |
es_ES |
renati.juror |
Lescano Guevara, Andrés Guillermo |
es_ES |
renati.juror |
Cóndor Cámara, Daniel Flavio |
es_ES |