Introducción

El cambio en las características de la pirámide poblacional generado por el aumento de esta en el rango de personas adultas, un mayor número de comorbilidades asociadas, así como muchos otros factores, han generado un cambio en los últimos años de los requerimientos a los diferentes sistemas de emergencias médicas por parte de la población [1]. Asimismo, el politraumatismo y el paro cardíaco extrahospitalario son entidades clínicas conocidas con alto impacto en mortalidad, morbilidad, costo y frecuencia. Es por ello que se han convertido en entidades trazadoras o indicadores de desempeño para evaluar los diferentes sistemas de emergencias médicas en el mundo [2],[3]. En el caso del politraumatismo y el paro cardíaco extra hospitalario, se conoce que con intervalos de respuesta menores a cinco minutos con un desfibrilador e inicio de reanimación cardiopulmonar se puede evitar una muerte por cada ocho casos atendidos oportunamente (NNT = 8) [2].

El tiempo de respuesta en emergencia se ha vuelto el principal indicador de desempeño de los sistemas de emergencias médicas. Es definido como el tiempo entre la notificación del incidente y la llegada de la ambulancia al sitio de este. La Asociación Nacional de Protección contra Incendios (NFPA) a través de la norma de operaciones médicas de emergencia (NFPA 1710) y la norma de criterio de tiempos de respuesta (NFPA 1720), así como en varias publicaciones científicas, han propuesto que los tiempos de respuesta ideales en emergencia deben ser de ocho minutos o menos [3],[4].

Los tiempos de respuesta reportados son muy variados en cada ciudad en el mundo, y se encuentran relacionados con las diferentes características de cada sistema de emergencias médicas encontrándose rangos que van desde 4 a 28 minutos, donde en algunos lugares de Asia, Latinoamérica y África han sido superiores a ocho minutos. Destacan ciudades como Belo Horizonte (21 minutos), Atenas (29 minutos), Sao Paulo (27 minutos), Baltimore (25 minutos), Chicago (10 minutos), Seattle (seis minutos), Melbourne (ocho minutos) y Ámsterdam (15 minutos) [1],[5].

Bogotá, capital de la república de Colombia, tiene una población estimada de 7 333 415 habitantes, y su sistema de emergencias médicas se compone de ambulancias privadas, así como de ambulancias públicas. El sistema de ambulancias públicas funciona a través del Número Único de Seguridad y Emergencias (NUSE123) que usa la línea de emergencias 123. Este transfiere las llamadas al centro operativo de la Dirección de Urgencias y Emergencias en Salud (DUES) con un código que tipifica el incidente y una prioridad preestablecida al código en tres niveles de prioridad (alta, media o baja). De los 96 códigos de tipificación prehospitalarios del Número Único de Seguridad y Emergencias (para octubre de 2017), 43 corresponden a incidentes en salud que son tipificados cuando se recibe una llamada al sistema de emergencias médicas, derivándola a la Dirección de Urgencias y Emergencias en Salud. Allí se determina el estado clínico del paciente, se le asigna y despacha los diferentes recursos necesarios según el incidente en salud.

Hoy en día no se conocen los tiempos de respuesta del sistema de emergencias médicas a los politraumatismos y al paro cardíaco extrahospitalario en Bogotá. Tampoco se sabe cuál es el número de ambulancias que deberían estar disponibles para responder en los tiempos esperados a las diferentes emergencias que se pueden presentar. Por este motivo es imprescindible estimar de la mejor forma los recursos necesarios para responder dentro del sistema de emergencias médicas y ayudar a generar un rendimiento óptimo. Ello se logra idealmente si cada caso es atendido por la ambulancia asignada a la estación más cercana, pero que en situaciones reales la demanda de ambulancias fluctúa a través del tiempo y el espacio. Además, se adicionan múltiples variables que terminan influyendo en el proceso. Los modelos de simulación de eventos discretos (DES) son una forma de metodología de modelado basada en computadora que permite de manera intuitiva y flexible simular comportamientos dinámicos de sistemas complejos e interacciones entre individuos, poblaciones y sus entornos [6]. Ello nos permite proporcionar información objetiva sobre sistemas y políticas, generando posibles modelos que sean cercanos a la realidad [1].

El objetivo de la investigación buscó caracterizar la respuesta prehospitalaria del sistema público de ambulancias, principalmente del politraumatismo y el paro cardíaco extrahospitalario, y determinar a través de la propuesta metodológica la cantidad de ambulancias básicas y medicalizadas necesarias para responder oportunamente a las necesidades del sistema de emergencias médicas. La pregunta de investigación fue ¿cuál es el número de recursos necesarios para responder a las características de las emergencias del sistema de emergencias médicas de Bogotá de manera oportuna (antes de ocho minutos), considerando la ubicación, número y tipo de recursos? En este orden de ideas, el alcance del proyecto busca ayudar a establecer los recursos necesarios para responder oportunamente a las emergencias y ser una herramienta para optimizar el sistema de emergencias médicas y en un futuro, poder ayudar a disminuir los tiempos de respuesta prehospitalaria.

Métodos

Se realizó un diseño con aplicación de simulación basada en computadora, que usó la totalidad de los reportes de incidentes de salud del sistema de emergencias médicas de ambulancias públicas. Su fuente de información se obtuvo de la guía de tipificación de incidentes vigente y de las bases de datos de los años 2014 a 2017 del Sistema Integrado de Seguridad y Emergencias de Bogotá en los que despachó por lo menos un recurso definido como ambulancia médica o básica. El programa que se usó para la programación simulación de eventos discretos y algoritmos genéticos fue Python en su versión 3.7. Se analizaron los tiempos de respuesta prehospitalaria, según los códigos del Número Único de Seguridad y Emergencias (Anexo 1), desde el inicio de la atención hasta la llegada del recurso al sitio del incidente.

Las variables usadas fueron tipo de recurso de ambulancia, cantidad de recursos disponibles, fecha y hora de ingreso de la llamada al Número Único de Seguridad y Emergencias, tiempo de respuesta, tiempo de desplazamiento a la escena, tiempo de atención pre hospitalaria (comprendiendo la atención desde el inicio hasta que finalizar la atención), tiempo de permanencia en la escena, tiempo de desplazamiento y de permanencia en la institución hospitalaria.

Debido a la extensión geográfica de la ciudad de Bogotá, la dispersión de los incidentes de emergencia no presenta un patrón puntual marcado, mediante los cuales se logren construir inferencias importantes de la dinámica espaciotemporal de los eventos de emergencia. En conformidad con lo anterior y para construir una base robusta que capture la dinámica e incidencia de estos eventos en las diferentes zonas de la ciudad, se realizó una disección espacial a partir de polígonos denominados unidades de planeación zonal. Se trata de una división administrativa usada por el distrito para el desarrollo de medidas y estrategias de intervención públicas. Para el análisis de la información inicial, se describió los tiempos de respuesta de los indicadores trazadores y se analizaron según código prehospitalario. La unidad básica de análisis geográfico fue unidad de planeación zonal.

A partir de las estadísticas recolectadas en cada unidad de planeación zonal, se realizó un análisis exploratorio de los datos reales. Desde este comportamiento se propone la generación de eventos aleatorios mediante los cuales se pudiesen generar todas las situaciones de emergencia en el distrito, conservando los patrones de comportamiento presentados en los datos reales. Por lo tanto, se generó un modelo con múltiples escenarios pseudoaleatorios, considerando algunos factores espaciotemporales tales como promedios de incidentes por cada año, cada día y hora del día. De igual manera, se calcularon frecuencias relativas por hora, discriminado por tipo de incidente y prioridad para reproducirlos a partir de estos cálculos, en cada una de las zonas a partir del sistema de emergencias médicas. Estas frecuencias nos ayudan a simular eventos o actividades separadas y discretas, que ocurren en un instante de tiempo (en muchas ocasiones sujeto a ciertos valores de probabilidad), y que alteran el estado del sistema. Particularmente, esta técnica es utilizada en la asignación de ambulancias para la simulación de incidentes de emergencia con resultados importantes en la reducción de tiempos en las respuestas del sistema de emergencias médicas en un territorio. Ello, desde la definición de una ubicación geográfica óptima de las ambulancias [7],[8], o rediseño del sistema de emergencias médicas de la ciudad, desde los resultados obtenidos por la simulación [9].

Además de la creación de los incidentes, para esta simulación fue necesario establecer un sistema de prioridad de atención conforme a la premura con la que debe responder el sistema de emergencias médicas ante cada situación. Esto implica asignar las ambulancias mejor dotadas a los incidentes más graves y complejos, y las unidades básicas para atender las situaciones más leves. Como se trató de una simulación de un sistema real, se requirió considerar algunos elementos importantes sobre la asignación del recurso. En otras palabras, si existió un incidente de mayor grado de severidad, y no existió disponibilidad de ambulancias con las mejores dotaciones, el modelo de simulación asignó al siguiente recurso disponible con la mejor capacidad de atención. En caso contrario, buscó de manera sucesiva hasta agotar el inventario de unidades medicalizadas.

Desde el momento de la asignación de la ambulancia para la atención de un incidente, el modelo de simulación estableció un tiempo promedio de atención (estos datos fueron tomados del análisis espaciotemporal de los incidentes por unidad de planeación zonal), en el cual la unidad no podía ser reasignada hasta no completar el ciclo de actividades relacionadas a su asignación previa. A medida que se generó un número considerable de incidentes, fue necesario establecer una estrategia central de control que administró de manera adecuada la asignación de las ambulancias. Por ello, se realizó un apilamiento de los eventos para asignar las ambulancias conforme a la prioridad de atención que este requirió. A medida que se desocuparon estas, fueron dirigidas de inmediato a las zonas donde eran requeridas. En consideración con lo anterior, se utilizaron los principios de la teoría de cola [10],[11],[12], usando el principio FIFO (First In, First Out), donde el primer incidente de emergencia generado fue el primero en atenderse cuando las ambulancias estaban disponibles. Además de permitir la priorización al modelo de simulación, la aplicación de la teoría de colas y su proceso de apilamiento permite inferir un resultado determinante para la toma de decisiones en el sistemas de emergencias médicas, a partir de la valoración del tiempo promedio de apilamiento por incidente y el tiempo estándar de atención de este [10],[11], y para estimar la cantidad de unidades faltantes para cumplir con la calidad de la atención. Por último, la aplicación de la teoría de colas en este modelo de simulación permite establecer cuáles son las proporciones de ambulancias (básicas y medicalizadas), minimizar la cantidad promedio de incidentes apilados, y la reducción del promedio de atención según los estándares del servicio médico de emergencia [12].

La asignación de las ambulancias en la simulación se realizó de acuerdo con la prioridad de los incidentes. En prioridad alta se asignó ambulancia medicalizada, prioridad media se ordenó ambulancia básica y a los incidentes de prioridad baja no se concedió este recurso. Si al momento de asignarse el recurso no existió disponibilidad del tipo correspondiente a la prioridad del incidente, se envió una del otro tipo, si la hubiera disponible. Desde la llegada del recurso al lugar del incidente, se concedió a la ambulancia el tiempo restante para la finalización de la atención del incidente a partir del tiempo promedio de los registros de la Dirección de Urgencias y Emergencias en Salud entre la llegada del recurso a la escena y el cierre del incidente (tener disponible nuevamente el recurso). No se simuló sus traslados a instituciones hospitalarias, pero se incluyó este para finalizar cada incidente.

El tiempo de desplazamiento de los recursos se calculó teniendo en cuenta la distancia entre la ambulancia y el incidente, a la velocidad promedio establecida de la ciudad de Bogotá, de acuerdo a las cifras de la Secretaría Distrital de Movilidad (27 kilómetros por hora) de esta ciudad. No se consideran averías o eventos anormales de los recursos. Tampoco cambios de turno, horas de almuerzo o mantenimientos. La simulación de eventos discretos se ejecutó para la semana con mayor volumen de incidentes. Para cada unidad de tiempo en la simulación se verificó el estado del incidente, aparición de nuevos incidentes, asignación en la cola, se registró hora de asignación y llegada, así como el cálculo del tiempo de finalización. Cuando se dio por finalizado el evento, se cambió el estado del recurso a disponible para una posible nueva asignación.

Complementando el modelo simulación de eventos discretos, se usó un proceso de optimización controlado por algoritmos genéticos [13], para validar la idoneidad de los escenarios simulados resultantes de la simulación de eventos discretos. Este proceso de validación consiste en aplicar el operador de cruzamiento de manera pareada a 20 réplicas o escenarios, simulados generados por la simulación de eventos discretos. De cada pareo, se obtiene un escenario que mezcla los mejores valores de tiempo de llegada, efectividad en asignación, cantidad de eventos no atendidos, y cantidad promedio de incidentes atendidos por ambulancia (donde los mejores valores son aquellos que tienen mayor similitud y menos dispersión con los datos reales). Es decir, el algoritmo seleccionó el escenario con mejores parámetros descritos previamente y luego repitió este hasta completar todas las combinaciones entre los escenarios, y hasta tener el escenario más adecuado comparando en total 2000 escenarios con diferentes combinaciones o configuraciones [14]. De estos se seleccionó la configuración que tenga el mejor ajuste a los criterios ponderados de toda la simulación como la solución óptima del problema.

Resultados

Para la ciudad de Bogotá entre enero de 2014 y octubre de 2017 fueron despachados recursos a través de la Dirección de Urgencias y Emergencias en Salud a 938 671 incidentes (Tabla 1), en los que fue considerado necesario el envío de una ambulancia. De estos incidentes el 47,4% se consideró de prioridad alta, 18.9% de prioridad media y el 33,7% de prioridad baja.

En la Figura 1 se muestra el acumulado de los eventos, estos tuvieron la misma tendencia en su comportamiento separado por cada año en la mayoría de los códigos. De los 96 códigos para tipificar la totalidad de los incidentes de seguridad y emergencias del Número Único de Seguridad y Emergencias, 43 correspondieron a incidentes en salud. De estos últimos, 15 códigos correspondieron a 91,3% de todos los eventos en salud del periodo de interés. Estos fueron los usados para el modelo simulación de eventos discretos (Figura 2).

En cuanto al comportamiento en el periodo de 2014 a 2017 del código prehospitalario 613 que representa al politraumatismo y el paro cardíaco extrahospitalario, se realizó un análisis exploratorio de datos. A partir de la curtosis y asimetría de estos en el boxplot, se obtuvo un patrón de similitud en la concentración de los incidentes entre los cuartiles Q1 y Q3 al paso del tiempo. De igual forma, vemos como en la Figura 3 la curtosis ha venido haciéndose cada vez menor en el tiempo, lo cual muestra que el sistema cada vez es más disperso en los tiempos de respuesta a este código. Asimismo, se observa una tendencia de aumento de la mediana, la cual para 2017 fue de 19 minutos.

En cuanto a la metodología simulación de eventos discretos y árboles genéticos se generaron 2000 configuraciones que fueron evaluadas y combinadas hasta obtener el modelo óptimo.

Así se logró una relación de 3:1 en los tipos de ambulancias medicalizadas y básicas (Figura 4).

Una vez creada la configuración, se procedió a almacenar el evento en la pila diseñada con teoría de colas bajo el principio

First In, First Out. Además del almacenamiento, se realizó un proceso de priorización de selección del evento bajo este mismo principio, donde se estableció la distribución en cuartiles de los tiempos de cada incidente almacenado. De tal manera, que desde métricas como la mediana y análisis inter e intracuartil, se obtuvo la cantidad de ambulancias requeridas para reducir el apilamiento en la cola de los incidentes. Desde estos resultados se pudo inferir que para atender por lo menos a la mitad de la población que requiere prioridad alta de atención (según la emergencia del incidente), el tiempo necesario está por debajo de los ocho minutos. Por lo tanto, se necesitarían 120 ambulancias. En ese mismo sentido, para estimar la cantidad de ambulancias de los incidentes en cola hasta el cuartil tres serían necesarias 140 ambulancias. Y para atender más del 90% de los incidentes de prioridad alta se requerirían 281 ambulancias para atender estos eventos (Tabla 2).

Figura 1.

Incidentes por UPZ acumulados 2014 a 2017.

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Figura 2.

;;;;Figura 2. Distribución de los principales códigos prehospitalarios de salud. Bogotá de 2014 a 2017.

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Figura 3.

Gráfico de cajas y bigotes que muestra el comportamiento de los tiempos de respuesta en el periodo de 2014 a 2017 para el código 613 inconsciente/paro.

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Figura 4.

Distribución de incidentes del año promedio generado por simulación y bases de ambulancias utilizadas.

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Tabla 1.

Prioridad de incidentes según año, periodo de 2014 a 2017.

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Tabla 2.

Ambulancias necesarias según porcentaje de población con prioridad alta cubierta en tiempos menores de ocho minutos.

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Discusión

Se ha demostrado en los pacientes de prioridad alta, que su supervivencia es mayor en relación con una disminución de los tiempos de respuestas e intervenciones oportunas, encontrando diferencias estadísticamente significativas en aquellos que reciben intervención de reanimación básica o avanzada [4]. Asimismo, reducir los tiempos de respuesta de las ambulancias a cinco minutos podría casi duplicar la tasa de supervivencia de los paros cardíacos no presenciados por los equipos de ambulancias [15]. Otros autores han encontrado este beneficio en tiempos menores a cuatro minutos [16].

Los tiempos de respuesta encontrados en los pacientes con politraumatismo y el paro cardíaco extrahospitalario en el análisis de la base de datos de la ciudad fueron mayores de lo recomendado. Una mediana de 19 minutos sugiere la necesidad de un análisis del sistema de emergencias médicas y búsqueda de estrategias que ayuden a mejorar esta respuesta. Es de anotar que el registro solo incluyó las asignaciones que realmente se enviaron en este periodo, lo que podría subestimar las necesidades de la población al poder existir llamadas que no se completaron o necesidad de atenciones de prioridad alta a quienes no se enviaron los recursos por no tener la disponibilidad. Cabe mencionar que no tuvimos acceso a esta información. Asimismo, la sobreocupación de las instituciones, aunque no medida, se cree que pudo observarse en los tiempos en que las ambulancias estuvieron asociadas a los incidentes que en muchas ocasiones eran liberadas desde las instituciones de manera tardía. En consecuencia, su cambio de estatus a disponible pudo influir en mayor necesidad de ambulancias en los modelos. También fue identificado un porcentaje de pacientes de baja prioridad importante en las llamadas de emergencias, lo que puede significar una oportunidad de educación en el adecuado uso de los recursos de emergencias cuando se llama al Número Único de Seguridad y Emergencias.

Esta variabilidad importante en tiempos de respuesta en urbes con poblaciones significativas es algo ya identificado [5]. En Lima por ejemplo, 13% de los casos de alta prioridad tuvieron tiempos de respuesta pre hospitalarios menores a ocho minutos, con un promedio de 24 minutos [17] Este fenómeno fue visto en múltiples ciudades como fue descrito previamente. Ello debe llevar al análisis individual de sus procesos y de los componentes de cada sistema de emergencias médicas, donde cada aspecto que influya en disminuir los tiempos de respuesta debe ser tenido en cuenta. Estos procesos van desde la recepción de las llamadas, organización del sistema de emergencias médicas, triage telefónico, recursos disponibles, despacho de ambulancias, tiempo de arribo, hasta la atención del caso. Así como aspectos complementarios al sistema de emergencias médicas dada por su capacidad de respuesta, conocimiento y organización. El sistema de emergencias médicas debe considerar un número adecuado de ambulancias para responder idealmente al 90% de los incidentes proyectados, con el tiempo de respuesta acorde a su prioridad (ocho minutos).

Ciertamente, las urgencias y emergencias no son un lujo de países ricos. Un sistema de emergencias médicas adecuado puede contribuir considerablemente a reducir discapacidades y defunciones evitables en los países de ingresos bajos y medios [18]. En los sistemas de emergencias médicas, como en ningún otro escenario, la comunicación eficiente y el transporte rápido son críticos, e interdependientes para lograr eficiencia en busca de mantener una mejor sobrevida. Se necesitan innovaciones para ayudar a proporcionar un mejor uso de estos recursos. Los modelos de simulación de eventos discretos y el uso de algoritmos son herramientas que pueden ayudar como complemento al supuesto de a mayor número de ambulancias y más especializadas, mejor tiempo de respuesta y atención. Es complementaria en aquellas realidades donde la única limitante es presupuestaria y se debe definir cuántos, cuáles y dónde deben estar estos recursos para ayudar a responder adecuadamente, teniendo en cuenta que los recursos son limitados.

La distribución geoespacial de los recursos como estrategia para disminuir los tiempos de respuesta son herramientas ya conocidas en el mundo [19]. Como se ha evidenciado en otros estudios, los sistemas de emergencias médicas en diferentes partes del mundo han podido ser optimizados por múltiples modelos [20]. A través de la simulación de eventos discretos, metodología que ha venido aumentado en los últimos años [6],[21], se ha encontrado desde estrategias de ampliación de la flota de ambulancias con despacho óptimo según la demanda [22],[23], geolocalización de los paros cardiacos [24], así como ubicación dinámica de los sitios base de ambulancias para responder a los incidentes [25]. La propuesta de este documento buscó adicionar otro mecanismo en la consecución de escenarios óptimos de ubicación y cantidad, comparando y evaluando múltiples escenarios posibles.

Limitaciones

Aunque la metodología de simulación de eventos discretos y el uso de algoritmos genéticos da un enfoque flexible que permite simular comportamientos dinámicos de sistemas complejos e interacciones, este estudio tiene varias limitaciones que deben ser reconocidas. Por ejemplo, solo se analizó en la ciudad los despachos de ambulancias del sistema de emergencias médicas que son de dominio público y no se incluyó en el análisis información del componente privado. Por este motivo no se conocen los tiempos de respuesta combinadas. Asimismo, dado que solo se analizó la población que recibió atención en ambulancia, no se conoce la proporción de llamadas de incidentes que necesitaban un recurso, pero no se completó el proceso de envío de este. De igual forma, fueron incluidas muchas variables que ayudaron a generar la metodología simulación de eventos discretos, pero existen variables que no fueron consideradas en este estudio. Entredichas variables están la presencia de imprevistos, averías o eventos anormales de los recursos, cambios de turno del personal, horas de almuerzo o mantenimientos. Asimismo, la llegada a la escena, no implica estar al lado del paciente iniciando la atención, por lo que cada vez los tiempos de la ”respuesta vertical” son aspectos que deberán ser tenidos en cuenta en los registros [26]. Tampoco se consideraron las ambulancias que realizaron traslados interinstitucionales, fuera de su función dentro del sistema de emergencias médicas, ni se consideró el tráfico como factor que influye de manera importante en los tiempos de respuesta.

Es necesario tener en cuenta la sobreocupación y disponibilidad de recursos en las instituciones receptoras, que faciliten mejor predicción en la disponibilidad de recursos cuando finaliza la atención en un hospital. Ello, en atención a que los tiempos de atención totales de vinculación de la ambulancia al incidente son continuos hasta que es liberada desde el hospital. Por lo tanto, tienen un impacto directo sobre la asignación de recursos y sobre el número de ambulancias que se requieren para obtener los tiempos de respuesta en niveles adecuados. Deben realizarse más estudios, idealmente que busquen respuestas, que ayuden a toma de decisiones, preferiblemente en tiempo real, y que incluyan muchas de las variables importantes en la respuesta.

Conclusiones

Los tiempos de respuesta a los politraumatismos y el paro cardíaco extrahospitalario del periodo analizado mostraron valores superiores a los recomendados.

Buscando lograr tiempos adecuados de respuesta prehospitalaria en Bogotá, la metodología simulación de eventos discretos con algoritmos genéticos ayuda a estimar de mejor manera los recursos móviles necesarios para la atención de incidentes en salud en la ciudad.

Este tipo de estrategias son una ayuda necesaria en la identificación de necesidades en salud. Asimismo, crean la necesidad de realizar estudios adicionales que usen la información disponible, ayuden a mejorar la toma de decisiones políticas y, como consecuencia, redunden en que los tiempos de atención prehospitalaria sean cada vez más oportunos.

Notas

Autoría
LGAM, RRR, JCR, JOB y JMR contribuyeron de igual manera en la conceptualización, metodología, análisis de la información, preparación del documento inicial, revisión y edición del documento.

Agradecimientos
Agradecimiento especial a la Dirección de Urgencias y Emergencias en Salud de la Secretaría Distrital de Salud de Bogotá. Asimismo al Centro de Comando, Control, Comunicaciones y Cómputo de la Secretaría Distrital de Seguridad, Convivencia y Justicia de Bogotá.

Conflictos de intereses
Los autores completaron la declaración de conflictos de interés de ICMJE y declararon que no recibieron fondos por la realización de este artículo; no tienen relaciones financieras con organizaciones que puedan tener interés en el artículo publicado y no tienen otras relaciones o actividades que puedan influenciar en la publicación del artículo. Los formularios se pueden solicitar contactando al autor responsable.

Financiamiento
En el presente trabajo no hubo financiamiento.

Aspectos éticos
El proyecto de investigación fue aprobado por el comité de ética institucional de la Secretaría Distrital de Salud de Bogotá, Colombia (Ref. No. 2017EE21591).

Declaración de acceso a datos
Disponibilidad de entrega de datos a solicitud al correo de correspondencia.

Origen y arbitraje
No solicitado. Con revisión por pares externa con cuatro pares revisores a doble ciego.

Idioma del envío
Español.

Disponibilidad de los datos
Se encuentra el Anexo 1 correspondiente a los códigos prehospitalarios del área de salud usados en el Número Único de Seguridad y Emergencias (NUSE123) que corresponden al Centro de Comando, Control, Comunicaciones y Cómputo de Bogotá para octubre de 2017. El vínculo de acceso se encuentra disponible en el doi 10.6084/m9.figshare.16985377.