DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v6i6.4158

La gestión de riesgo, predictora para optimizar procesos administrativos

Mg. Quintana Bayona, Andrés Avelino

[email protected]

Escuela de posgrado

Universidad César Vallejo, Perú

Dra. Luján Johnson Gladys Lola

https://orcid.org/0000-0002-4727-6931

[email protected]

Escuela de posgrado

Universidad César Vallejo, Perú

RESUMEN

El presente artículo aborda el tema cómo mejorar los procesos administrativos en una entidad estatal que realiza funciones administrativas en el sector salud; el objetivo de investigación fue diseñar un modelo de gestión de riesgo que permita mejorar los procesos administrativos en una dirección sub regional de salud Piura. Se trata de un estudio, proyectivo, descriptivo, no experimental y transversal, habiéndose aplicado técnicas e instrumentos de recolección de datos a través de cuestionarios estructurados para las dos variables: variable independiente gestión de riesgos 2 dimensiones, 6 indicadores y 14 ítems; variable dependiente procesos administrativos 3 dimensiones 23 indicadores y 28 ítems. Se concluye que existe un modelo funcional con los parámetros de gestión de riesgo que permite explicar el diseño de la propuesta para la mejora de los procesos administrativos. En consideración al modelo existente, se diseñó la propuesta para optimizar los procesos en base a simplificación de procedimientos y uso de la evaluación y control de riesgos. La contribución de la investigación en el aspecto social es optimizar procesos para mejora de la calidad de productos/servicios, a satisfacción y beneficio de los usuarios de la entidad.

Palabras clave

Riesgo; Evaluación; Control; Procesos; simplificación

Correspondencia: [email protected]

Artículo recibido: 29 noviembre 2022. Aceptado para publicación: 29 diciembre 2022.

Conflictos de Interés: Ninguna que declarar

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Como citar: Quintana Bayona, M. A. A., & Luján Johnson , D. G. L. (2022). La gestión de riesgo, predictora para optimizar procesos administrativos. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 6(6), 10668-10686. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v6i6.4158

Risk management, a predictor to optimize administrative processes

ABSTRACT

This article addresses the issue of how to improve administrative processes in a state entity that performs administrative functions in the health sector; The research objective was to design a risk management model that allows improving administrative processes in a sub-regional health department Piura. This is a projective, descriptive, non-experimental, and cross-sectional study, having applied data collection techniques and instruments through structured questionnaires for the two variables: independent variable risk management 2 dimensions, 6 indicators and 14 items; dependent variable administrative processes 3 dimensions 23 indicators and 28 items. It is concluded that there is a functional model with risk management parameters that allows explaining the design of the proposal for the improvement of administrative processes. In consideration of the existing model, the proposal was designed to optimize processes based on the simplification of procedures and the use of risk assessment and control. The contribution of research in the social aspect is to optimize processes to improve the quality of products/services, to the satisfaction and benefit of the users of the entity.

Keywords

Risks; Evaluation; Control; Processes; simplification

INTRODUCCIÓN

Los organismos internacionales recomiendan fortalecer las instituciones estatales promoviendo una administración pública moderna que sea capaz de diseñar y poner en marcha estrategias, concordante con la reforma y modernización del Estado que permita contar con instituciones propiciando la accesibilidad y que oportunamente otorguen los bienes y servicios o productos programados para la comunidad; para ello es necesario incidir en la capacitación y motivación del factor humano, poniendo énfasis en el logro de mejor producción de servicios siendo necesario generar propuestas para mejorar la eficiencia, generando o agregando valor público . En concordancia con las normas legales en vigencia, es importante generar propuestas al interior de las instituciones para lograr la optimización de los procesos administrativos (Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), 2018).

Así mismo, se tienen estudios que abordan la importancia de la evaluacion de riesgo en base al modelo COSO; revisar los procesos vigentes y abordar los riesgos en toda la entidad buscando resultados favorables o riesgo sistémico que puede afectar cualquier institución (Manosalvas et al., 2019).

De otro lado, en relación a procesos administrativos, es necesario orientar la gestión por procesos a resultados buscando optimizar cambios importantes buscando la mejora continua y optimizar Estados ineficientes incorporando herramientas que mejoren y racionalicen la gestión gubernamental siendo uno de ellos los procesos de mejora continua según análisis realizado en la universidad de Guadalajara-México (Valdez, 2019; Martínez & Rojas, 2018).

Respecto a la variable gestión de riesgo (V₁), en el Perú, la normativa legal establece implementar actividades de control interno en las entidades del Estado, promoviendo así mismo generar actos administrativos de organización, mantenimiento y mejora del control, observando eficiencia y permanente supervisión valorando los progresos internos (Ley de Control interno de Las entidades del Estado, 2006 ; Rija & Rubino, 2018).

De igual forma, en el abordaje de los procesos administrativos (V₂), se resalta la tarea de buscar la optimización para el mejor funcionamiento de las entidades (Escuela Nacional de Administración Pública. Servir, 2021).

En el marco de esta normativa vigente y siendo muy importante la mejora de los controles y la mejora de los procesos administrativos, se justifica la presente investigación proyectiva.

Se planteó el problema considerando lo que se observó en una entidad administrativa de salud en relación a no contar con procesos administrativos optimizados en contraposición a la vigencia de los controles que incluyan el componente gestión de riesgo, hecho que constituye factor negativo respecto a la mejora de los servicios acorde a la misión institucional.

El estudio se justifica al orientarse a resolver el problema planteado, se diseñó la propuesta “optimización de procesos operativos, de apoyo y estratégicos implementando la gestión de riesgo a través de directivas y políticas internas en una dirección sub regional de salud”.

La relevancia social es evidente ya que sus resultados están orientados a mejores procedimientos institucionales que se traduzca en la mejor producción de servicios para a su vez mejorar satisfactoriamente la atención de las necesidades de salud de la comunidad.

Teóricamente la investigación se sustenta en la teoría de Henry Fayol en cuanto a procesos (Ortíz-Bethés, 2018); Kaoru Ishikahua y su método mejora de procesos (Burgasí Delgado et al., 2021), el caracterizar y valorar los problemas del modelo Deming (Antonio et al., 2019). De igual forma la metodología COSO referente al sistema den control interno el mismo que tiene como uno de sus ejes la gestión de riesgo (Miaja Fol, 2019).

El objetivo general: Diseñar un modelo de gestión de riesgo que permita mejorar los procesos administrativos y como objetivos específicos la caracterización de gestión de riesgo y procesos administrativos institucionales; explicar la influencia de la gestión de riesgo en los procesos administrativos; plantear un modelo funcional teórico configurado; formular un modelo de gestión de riesgo que permita mejorar los procesos administrativos en una dirección sub regional de salud de Piura- Perú.

La hipótesis general planteada: El planteamiento de un modelo funcional teórico configurado de características propias de gestión de riesgo no permitiría explicar el diseño de una propuesta para mejorar los procesos administrativos en una dirección sub regional de salud

Esta investigación proyectiva presenta como aporte la propuesta centrada en un modelo funcional teórico de optimización de procesos administrativos operativos, de apoyo y estratégicos implementando a partir de un inventario de procesos, su sistematización y simplificación, pasando por identificación y valoración de riesgos en cada uno los procesos, sub procesos, procedimientos, actividades y tareas como parte de la gestión de riesgo; esto, a través de directivas y políticas internas; todo ello en base a la evidencia estadística con pruebas de contraste con datos recolectados a partir de la aplicación de dos cuestionarios válidos en contenido y constructo con procedimientos demandantes para tales evidencias. Esta propuesta se pondrá a disposición de las autoridades de una entidad subregional de salud de salud Piura recomendando sea oficializado e implementado según cronograma planteado.

I. METODO

De acuerdo a los objetivos planteados, es una investigación con enfoque cuantitativo y proyectiva; es decir, una forma exploratoria no experimental cuyo horizonte es la búsqueda de conocimiento y propuesta o proyecto para en el paso siguiente proceder a su aplicación (Arias & Covinos, 2021).

El cuestionario fue realizado a 70 servidores públicos que realizan labores de jefes, encargados o coordinadores de las diferentes áreas administrativas distribuidos de acuerdo a estructura orgánica de una dirección de salud de la Región Piura- Perú.

En concordancia con los objetivos específicos y para operacionalizar las variables se incluyó el análisis, las respectivas dimensiones, indicadores e ítems en el siguiente orden:

· Variable independiente gestión de riesgos: 2 dimensiones, 6 indicadores

· Variable dependiente procesos administrativos: 3 dimensiones, 13 indicadores

Para recopilar información, se utilizó como instrumento cuestionario de 14 ítems para la variable independiente gestión de riesgo y de 28 para la variable dependiente procesos administrativos.

Se efectuó la validación de los 42 ítems con la participación de tres doctores en gestión pública y gobernabilidad, cumpliendo los requisitos de validación, validez de contenido y constructo. Otro requisito, la confiabilidad del instrumento, se estimó a través del método de consistencia interna alpha Cronbach en un proceso de eliminación de ítems por dimensión. El estudio se enmarca en un diseño no experimental, transversal y descriptivo con una escala de medición ordinal. mediante la regresión logística ordinal efectuado mediante el software estadístico SPSS, habiéndose logrado los resultados que se presentan a continuación.

II. RESULTADOS Y DISCUSION

Tabla 1

Nivel de valoración porcentual de la gestión de riesgo según dimensiones e indicadores

Variable / Dimensiones/ Indicadores	Valoración (%)
Variable / Dimensiones/ Indicadores	Deficiente	Regular	Bueno
Gestión de riesgo	15.7	60.0	24.3
Evaluación de riesgos	8.6	60.0	31.4
Definición de objetivos	21.4	28.6	50.0
Identificación	21.5	31.4	47.1
Evaluación	12.8	62.9	24.3
Actividades de control	10.0	71.4	18.6
Compromiso institucional	37.2	45.7	17.1
Políticas y procedimientos	10.0	40.0	50.0
Supervisión	24.3	37.1	38.6

Fuente: Matriz de datos de variable gestión de riesgo.

Se puede apreciar en la tabla que la variable independiente presenta porcentajes de 60% regular y 15.7% deficiente.

La dimensión actividades de control presenta un 71.4% regular y 10% deficiente y por otro lado la dimensión evaluación de riesgos con 60% regular y 8.6% deficiente.

Si analizamos el rango mayor de la dimensión actividades de control, tenemos que los indicadores que evidencian mayor deficiencia son compromiso institucional con un 37.2%.y Supervisión con un 24.3%. Este resultado contrasta con lo establecido en la normativa vigente (López et al., 2018) .

Con respecto a los hallazgos de la dimensión actividades de control, orientados a mitigar riesgos los riesgos apoyándose en la tecnología y políticas internas, se evidencia que es insuficiente el compromiso institucional en las acciones de control del riesgo, a pesar que la normativa legal nacional dispone que las autoridades tienen la principal responsabilidad de implementar las herramientas de control. De acuerdo a resultados en relación al compromiso de impulsar la gestión de riesgo es baja, pues el 45.7 % considera en el nivel regular y el 37.1 como deficiente totalizando 82.8% que nos indica la necesidad de un proceso de fortalecimiento. Esto implica el compromiso institucional con la capacitación a sus servidores en identificación y evaluación de riesgos, lo que coincide con (Taboada, 2019) que señala la necesidad de poner énfasis en la cultura institucional debiendo ser capacitado el servidor y funcionario en procesos de evaluación del riesgo en la organización. (Bolaño et al., 2019) sostiene respecto a la identificación de riesgos es necesario el criterio de todos los trabajadores, aun cuando la realidad demuestra una debilidad en la mayoría den directivos y jefes de mando medio que desconocen o restan importancia al tema. Así mismo, (Medina et al., 2019) al analizar la gestión de riesgo y la corrupción señalan que es pertinente tener en consideración los posibles riesgos que pudieran dificultar el poner en evidencia hechos que lindan con lo ilegal o delictivo debiendo en previsión adoptar medidas eficaces de control.

Tabla 2

Valoración porcentual de los Procesos administrativos según dimensiones e indicadores

Variables / Dimensiones/ Indicadores	Valoración (%)
Variables / Dimensiones/ Indicadores	Deficiente	Regular	Bueno
Procesos administrativos	8.6	68.6	22.9
Procesos operativos	17.1	64.3	18.6
Procesos - sub procesos	34.2	22.9	42.9
Procedimientos	35.8	37.1	27.1
Requerimientos	31.4	34.3	34.3
Sistemas administrativos	32.8	38.6	28.6
Procesos de apoyo	14.3	61.4	24.3
Gestión administrativa	25.7	32.9	41.4
Gestión financiera	22.9	47.1	30.0
Gestión logística	25.7	50.0	24.3
Control patrimonial	20.0	34.3	45.7
Gestión de recursos humanos	21.4	31.4	47.1
Procesos estratégicos	1.4	81.4	17.1
Documentos de gestión	17.1	45.7	37.1
Procedimientos	31.4	30.0	38.6
Evaluación	25.7	37.1	37.1
Gestión de la calidad	21.4	40.0	38.6

Fuente: Matriz de datos de variable Procesos administrativos

La variable dependiente procesos administrativos presenta valores de 68.6% regular y 8.6% deficiente. En cuanto a las tres dimensiones con las cuales se evalúa esta variable tenemos resultados en el rango regular de mayor a menor los siguientes: Procesos estratégicos 82.4%, procesos operativos 64.3%, y procesos de apoyo con 62.4%. En la administración pública estos tipos de procesos de acuerdo a su definición se adecuan de acuerdo a ley en la estructura orgánica institucional; internamente los operativos, estratégicos y de apoyo se constituyen en sub procesos, procedimientos, actividades y tareas (Almaguer-Torres et al., 2018).

Así mismo, la caracterización en concordancia con las estructuras jerárquicas en cuanto a la variable gestión procesos administrativos, concuerda con (Hernández, 2018) al sostener e que el control en una entidad incluye recursos, sistemas, los procesos y metas a lograr, puntualizando que la gestión del riesgo como parte del control interno es fundamental para el logro objetivos; esto significa orientación de esfuerzos para minimizar riesgos, optimizar procesos y mejora de la transparencia anticipándonos a eventos adversos que perjudiquen las entidades (Albán & Poma, 2018).

Del análisis según indicadores, se tiene que el indicador gestión logística de la dimensión procesos de apoyo se ubica en el rango regular 50% y deficiente 25.7%; así mismo, el indicador documentos de gestión de la dimensión procesos estratégicos presenta valores de 45.7% regular y 17.1% deficiente.

Análisis ligado a las hipótesis

Hipótesis general:

H_o: El planteamiento de un modelo funcional teórico configurado de características propias de gestión de riesgo no permitiría explicar el diseño de una propuesta para mejorar los procesos administrativos en una dirección sub regional de salud.

H₁: El planteamiento de un modelo funcional teórico configurado de características propias de gestión de riesgo permitiría explicar el diseño de una propuesta para mejorar los procesos administrativos en una dirección sub regional de salud.

Tabla 3

Prueba de bondad de ajuste del modelo global

Modelo	Logaritmo de la verosimilitud -2	Chi-cuadrado	gl	Sig.
Sólo intersección	106,338
Final	75,112	31,226	12	,002
Función de enlace: Logit.

Se demuestra la dependencia de los procesos administrativos en relación a la gestión de riesgos (Ormaza-Rodríguez et al., 2020).

Es decir, con el valor obtenido Sig. es 0.000 < 0.05, se acepta la hipótesis alterna porque evidencia la existencia de un modelo logístico configurado 𝝌 𝟐 de 31.226.

Tabla 4

Prueba de bondad de ajuste de adecuación de datos al modelo

	Chi-cuadrado	gl	Sig.
Pearson	86,332	104	,895
Desvianza	70,247	104	,995
Función de enlace: Logit. Los resultados nos muestran que los parámetros de gestión de riesgos se ajustan al modelo que explica la formulación de una propuesta para mejorar los procesos administrativos; esto queda evidenciado con la bondad de ajuste en el cual que muestra los valores de Sig. 0.895 y 0.995, ambos > 0.05.

Tabla 4

P Seudo R cuadrado del modelo

Coeficiente	Valor
Cox y Snell	,360
Nagelkerke	,449
McFadden	,277

Fuente de enlace: Logit

Los valores Pseudo R2, nos dejan entrever la capacidad predictora del modelo centrado en los parámetros de la variable independiente gestión de riesgos, relacionado al indicador evaluación, dimensión evaluación de riegos; así mismo, al indicador políticas y procedimientos, dimensión actividades de control, corresponde un valor explicado de la variable dependiente en un 44.9% (coeficiente Nagelkerke); por tanto, nos lleva a confirmar la hipótesis:

Un modelo funcional teórico configurado de características propias de gestión de riesgo permitiría explicar el diseño de una propuesta para mejorar los procesos administrativos. Que implica creación, bosquejar, obtener planes o propósitos de acuerdo a la orientación predictiva del modelo (Garduño & Dugua, 2018).

Tabla 5

Estimaciones de parámetros del modelo explicativo conformado por indicadores de la Gestión de riesgo para mejorar procesos administrativos

		Estimación	Error estándar	Wald	gl	Sig.	Intervalo de confianza al 95%
		Estimación	Error estándar	Wald	gl	Sig.	Límite inferior	Límite superior
Umbral	[BVD_TV = 2.00]	-1,383	,840	2,713	1	,100	-3,029	,263
	[BA3_D1_VI=2.00]	-1,645	,795	4,285	1	,038	-3,202	-,088
	[BA2_D2_VI=2.00]	-1,901	,751	6,407	1	,011	-3,373	-,429
Función de enlace: Logit.

Nota: [BVD_TV: 2: Regular] Procesos administrativos; [BA3_D1_VI: 2: Regular] Evaluación; [BA2_D2_VI: 2: Regular] Políticas y procedimientos.

Los resultados, nos ilustran acerca de los parámetros de gestión de riesgos que concordantes con la configuración de modelo explicativo de los procesos administrativos con valoración en nivel Regular: con valores de Wald de 4. 285 y Stg 0.038 < 0.05m, wald 6.407, Sig. 0.011 < 0,05, los indicadores [A3_D1_VI1] y [A2_D2_VI) resultan significativos e ingresan al modelo funcional determinístico de los procesos administrados- Regular.

El modelo explicativo es representado con la siguiente ecuación:

Procesos administrativos = _[2=Regular] = -1.383 – 1.645 evaluación_[2=Regular] - 1.901 políticas y procedimientos _[2=Regular].

Hipótesis especifica 1:

H1: El planteamiento de un modelo funcional teórico configurado de características propias de gestión de riesgo permitiría explicar el diseño de una propuesta para mejorar los procesos operativos en una dirección sub regional de salud.

Tabla 6

Prueba de bondad de ajuste del modelo global

Modelo	Logaritmo de la verosimilitud -2	Chi-cuadrado	gl	Sig.
Sólo intersección	116,499
Final	84,094	32,405	12	,001
Función de enlace: Logit.

El valor Sig. es 0.001 < 0.05, evidencia la existencia de un modelo logístico configurado 𝝌𝟐 de 32.405, demuestra la dependencia de los procesos operativos respecto a los paramentos de la gestión de riesgos. Por esta razón es de suma importancia identificar riesgos para mejorar procesos (Berrones et al., 2018).

Tabla 7

Prueba de bondad de ajuste de adecuación de datos al modelo

	Chi-cuadrado	gl	Sig.
Pearson	326,260	104	,000
Desvianza	76,456	104	,980
Función de enlace: Logit.

Los valores de Sig. 0.000 < 0.0 5 y 0.980 > 0.05, permite desde una óptica estadística la base para rechazar la adecuación de los datos sobre gestión de riesgo al modelo de regresión. En relación a ello, se concluye que es válida la hipótesis nula que establece que un modelo funcional teórico configurado de características propias de gestión de riesgo no permitiría explicar el bosquejo de una propuesta para mejorar los procesos operativos.

Hipótesis específica 2:

H₂: El planteamiento de un modelo funcional teórico configurado de características propias de gestión de riesgo permitiría explicar el diseño de una propuesta para mejorar los procesos de apoyo en una dirección sub regional de salud.

Tabla 8

Prueba de bondad de ajuste del modelo global

Modelo	Logaritmo de la verosimilitud -2	Chi-cuadrado	gl	Sig.
Sólo intersección	123,164
Final	96,043	27,122	12	,007
Función de enlace: Logit.

El valor de Sig. es 0.007 < 0.05, lo cual nos demuestra que es cierta la hipótesis que denota la existencia de un modelo logístico configurado por una constante 𝝌 𝟐 de 27.122, reafirmándose la dependencia de los procesos de apoyo con respecto a los parámetros de la gestión de riesgos.

Tabla 9

Prueba de bondad de ajuste de adecuación de datos al modelo

	Chi-cuadrado	gl	Sig.
Pearson	122,372	104	,105
Desvianza	91,413	104	,806
Función de enlace: Logit.

Estos resultados muestran las evidencias de la bondad de ajuste donde los valores de Sig. 0.105 y 0.806 ambos > 0.05, demuestra que los parámetros de gestión de riesgos se ajustan al modelo que explica la configuración de una propuesta para mejorar los procesos de apoyo.

Tabla 10

P Seudo R cuadrado del modelo

Coeficiente	Valor
Cox y Snell	,321
Nagelkerke	,382
McFadden	,210
Función de enlace: Logit.

Los valores Pseudo R2 evidencian la capacidad predictiva del modelo con parámetros de la gestión de riesgos en el indicador políticas y procedimientos de la dimensión actividades de control, con un porcentaje explicado de los procesos de apoyo en un 38.2% mediante el coeficiente Nagelkerke.

Tabla 11

Estimaciones de parámetros del modelo explicativo de los indicadores de la Gestión de riesgo a partir de la dimensión Procesos de apoyo.

		Estimación	Error estándar	WWald	ggl	SSig.	Intervalo de confianza al 95%
							Límite inferior	Límite superior
Umbral	[BV2_TD2: = 1.00]	-4,447	,966	21,213	1	,000	-6,340	-2,555
Ubicación	[BA2_D2_VI= Políticas y procedimientos =1.00]	-2,836	1,199	5,596	1	,018	-5,186	-,486
Función de enlace: Logit.

Nota:^{[BV2_TD2: 1: Deficiente]} Procesos de apoyo; ^{[BA2_D2_VI: 1: Deficiente]} Políticas y procedimientos.

Se muestra el parámetro de gestión de riesgo que responde a la configuración de modelo explicativo de los procesos de apoyo valorado en nivel Deficiente: con valor de Wald de 5. 596 y Stg. 0.018 < 0.05 el indicador [Ind2_D2_VI) resulta significativo e ingresa al modelo funcional determinístico de los procesos de apoyo- Deficiente.

Representación del modelo explicativo:

Procesos de apoyo = _{[1= Deficiente]} = - 4.447 – 2.836 políticas y procedimientos _{[1= Deficiente]}

H₃: El planteamiento de un modelo funcional teórico configurado de características propias de gestión de riesgo permitiría explicar el diseño de una propuesta para mejorar los procesos estratégicos en una dirección sub regional de salud.

Tabla 12

Prueba de bondad de ajuste del modelo global

Modelo	Logaritmo de la verosimilitud -2	Chi-cuadrado	gl	Sig.
Sólo intersección	67,652
Final	40,582	27,070	12	,008
Función de enlace: Logit.

Se muestra un valor de Sig. es 0.008 < 0.05, evidencia la existencia de un modelo logístico configurado 𝝌𝟐 de 27.070, demostrándose la dependencia de los procesos estratégicos respecto a los paramentos de la gestión de riesgos.

Tabla 13

Prueba de bondad de ajuste de adecuación de datos al modelo

	Chi-cuadrado	gl	Sig.
Pearson	35,684	104	1,000
Desvianza	38,234	104	1,000
Función de enlace: Logit.

Los valores de Sig. 1.000 y 1.000 ambos > 0.05, nos afirman que los parámetros de gestión de riesgos se ajustan al modelo que explica la configuración de la propuesta para mejora de los procesos estratégicos, que constituye su tercera dimensión de la variable procesos administrativos,

Tabla 14

Coeficiente	Valor
Cox y Snell	,321
Nagelkerke	,491
McFadden	,365
Función de enlace: Logit.

Los valores Pseudo R2, muestran una probable capacidad predictiva del modelo explicativo de los procesos estratégicos con parámetros de la gestión de riesgos; sin embargo, no se detectó ningún indicador que lo precise, teniendo en cuenta que todos presentan Sig> 0.05.

III. CONCLUSIONES

1. Se evidencia que en la variable independiente gestión de riesgo (V_I), dimensión actividades de control (D₁), compromiso institucional y supervisión son los indicadores que presentan mayor debilidad al registrarse valores en el rango deficiente 37.2% y 24.3% respectivamente

Por el lado de la variable dependiente (V₂), dimensión procesos operativos (D₂), procedimientos (35%) y procesos y sub procesos (34.2%) son los indicadores que se presentan el mayor valor en el rango deficiente.

Resultados que nos confirman la coherencia de del problema planteado, objetivos e hipótesis.

2. Se demuestra que existe un modelo logístico configurado 𝝌 𝟐 de 31.226; reafirmando la dependencia de procesos administrativos con respecto a la gestión de riesgo.

Así mismo, los parámetros de gestión de riesgo se ajustan al modelo que explica la formulación de una propuesta para mejorar los procesos administrativos.

3. Se confirma la hipótesis, que un modelo funcional teórico configurado de características propias de gestión de riesgo permitiría diseñar una propuesta para mejorar los procesos administrativos, siendo el modelo explicativo:

Procesos administrativos = _[2=Regular] = -1.383 – 1.645 evaluación_[2=Regular] - 1.901 políticas y procedimientos _[2=Regular].

4. Respecto a los procesos operativos, de apoyo y estratégicos, los valores demuestran la dependencia respecto a los parámetros de la gestión de riesgo, lo que refrenda la propuesta centrada en identificar y evaluar riesgos en toda la estructura del proceso; es decir, a lo largo de procedimientos, actividades y tareas previa identificación de inventario de procedimientos.

5. En base al modelo que denota la necesidad de mejorar los procesos administrativos institucionales atendiendo el indicador políticas y procedimientos con aplicación de gestión de riesgo, se proyecta la propuesta: Optimización de procesos operativos, de apoyo y estratégicos implementando la gestión de riesgo a través de directivas y políticas internas en una dirección sub regional de salud.

IV. REFERENCIAS

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