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RESUMEN Objetivo: Proponer estrategias agile para este abordaje integral de la analgesia, sedación, delirium, implementación de movilidad temprana e inclusión familiar del paciente con síndrome de dificultad respiratoria aguda por COVID-19, considerando el alto riesgo de infección que existe entre los trabajadores de salud, el tratamiento humanitario que debemos brindar al paciente y su familia, en un contexto de falta estrategias terapéuticas específicas contra el virus globalmente disponibles a la fecha y una potencial falta de recursos sanitarios. Metodos: Se llevó a cabo una revision no sistemática de la evidencia científica en las principales bases de datos bibliográficos, sumada a la experiencia y juicio clínico nacional e internacional. Finalmente, se realizó un consenso de recomendaciones entre los integrantes del Comité de Analgesia, Sedación y Delirium de la Sociedad Argentina de Terapia Intensiva. Resultados: Se acordaron recomendaciones y se desarrollaron herramientas para asegurar un abordaje integral de analgesia, sedación, delirium, implementación de movilidad temprana e inclusión familiar del paciente adulto con síndrome de dificultad respiratoria aguda por COVID-19. Discusión: Ante el nuevo orden generado en las terapias intensivas por la progresión de la pandemia de COVID-19, proponemos no dejar atrás las buenas prácticas habituales, sino adaptarlas al contexto particular generado. Nuestro consenso está respaldado en la evidencia científica, la experiencia nacional e internacional, y será una herramienta de consulta atractiva en las terapias intensivas. ABSTRACT Objective: To propose agile strategies for a comprehensive approach to analgesia, sedation, delirium, early mobility and family engagement for patients with COVID-19-associated acute respiratory distress syndrome, considering the high risk of infection among health workers, the humanitarian treatment that we must provide to patients and the inclusion of patients’ families, in a context lacking specific therapeutic strategies against the virus globally available to date and a potential lack of health resources. Methods: A nonsystematic review of the scientific evidence in the main bibliographic databases was carried out, together with national and international clinical experience and judgment. Finally, a consensus of recommendations was made among the members of the Committee for Analgesia, Sedation and Delirium of the Sociedad Argentina de Terapia Intensiva. Results: Recommendations were agreed upon, and tools were developed to ensure a comprehensive approach to analgesia, sedation, delirium, early mobility and family engagement for adult patients with acute respiratory distress syndrome due to COVID-19. Discussion: Given the new order generated in intensive therapies due to the advancing COVID-19 pandemic, we propose to not leave aside the usual good practices but to adapt them to the particular context generated. Our consensus is supported by scientific evidence and national and international experience and will be an attractive consultation tool in intensive therapies.

El presente proyecto pretende solucionar una problemática predominante en la empresa Narcobollo, la cual se centra en la baja precisión en la predicción de la demanda, debido a que la empresa actualmente utiliza métodos fundamentados en la experiencia e intuición de sus empleados, generando así un alto nivel de error en la misma. Es por esto que el propósito principal del proyecto en cuestión es el diseño de una plataforma para el cálculo de pronóstico de la demanda basada en modelos cuantitativos. Con la propuesta realizada se busca brindarle información confiable de demanda futura a la compañía, de forma automática, además de proporcionarles una forma de digitalizar el registro de sus ventas diarias y de esta manera conformar su propia base de datos ágilmente. Para desarrollar la plataforma, primero se realizó la recolección y digitalización de los datos en las instalaciones de la compañía. Luego, se efectuó un análisis de varios modelos de predicción, decidiéndose incluir en la plataforma cinco (5) de tipo cuantitativo para la ejecución de los cálculos internos, los cuales corresponden a comparaciones entre los errores arrojados por los modelos escogidos contra el error generado por el método actual de la empresa. Posteriormente, la plataforma define el método de pronóstico que mejor describa el comportamiento de los datos de los productos en estudio, lo optimiza y procede a pronosticar con él, además, con el fin de que la plataforma sea útil para varias áreas de la misma se dispuso el funcionamiento de las predicciones en 3 diferentes periodos de tiempo como lo son diario, semanal y mensual. Con la realización de este proyecto se logró reducir el error generado en un 24% para el periodo diario, un 41% para el semanal y un 46% el mensual con respecto al método de pronóstico actual de la empresa, logrando así obtener mediante técnicas de pronóstico datos más cercanos a la realidad. This project aims to solve a predominant problem in the company Narcobollo, which focuses on the low precision in the prediction of demand, because the company currently uses methods based on the experience and intuition of its employees, thus generating a high level of error in it. This is why the main purpose of the project in question is the design of a platform for the calculation of demand forecast based on quantitative models. With the proposal made it seeks to provide reliable information of future demand to the company, automatically, in addition to providing them with a way to digitize the record of their daily sales and in this way shape your own database agilely. To develop the platform, first it was done the collection and digitalization of the data in the company's facilities. Then, an analysis of several prediction models was made, deciding to include in the platform five (5) of quantitative type for the execution of the internal calculations, which correspond to comparisons between the errors thrown by the chosen models versus the error generated by the current method of the company. Subsequently, the platform defines the forecasting method that best describes the behavior of the data of the products under study, optimizes it and proceeds to forecast with it, also, in order that the platform is useful for several areas of it the functioning of predictions was arranged in 3 different periods of time as they are daily, weekly and monthly. With the realization of this project it was possible to reduce the error generated by 24% for the daily period, 41% for the weekly and 46% the monthly compared to the current forecast method of the company, achieving thus obtain by means of forecasting techniques data closer to reality.