Programación de la admisión de pacientes no críticos en un servicio de urgencias hospitalarias / memoria presentada por Eva Bruballa Vilas ; bajo la dirección del doctor Emilio Luque Fadón.
Bruballa Vilas, Eva, autor.
Luque, Emilio, supervisor acadèmic.
Universitat Autònoma de Barcelona. Departament d'Arquitectura de Computadors i Sistemes Operatius.

Publicació: [Barcelona] : Universitat Autònoma de Barcelona, 2017.
Descripció: 1 recurs en línia (191 pàgines)
Resum: L'augment de l'esperança de vida, el creixement progressiu de l'envelliment i un major nombre de malalties cròniques són fets que contribueixen significativament a la creixent demanda d'atenció mèdica d'urgència i, conseqüentment, en moltes ocasions, a la saturació dels Serveis d'Urgències Hospitalàries (SUH). Tenint en compte a més les limitacions en els recursos disponibles, aquesta situació de risc constant de saturació dels SUH és un dels problemes actuals més importants en els sistemes sanitaris de tot el món, donat que sovint es tradueix en temps d'estada excessius dels pacients en el servei i, conseqüentment, genera insatisfacció. Els resultats presentats en aquest treball pretenen contribuir en la millora de la qualitat de l'atenció prestada en els SUH. Es proposa un mètode per reduir el temps total d'estada dels pacients en el servei, a través d'un model per a la planificació de l'arribada de pacients no crítics al servei. El model es basa en la caracterització detallada del sistema respecte a la seva capacitat d'atenció i al nombre de pacients en assistència a cada hora de forma dinàmica. L'ús de la simulació ens permet obtenir coneixement del comportament del sistema amb la predicció del temps d'espera dels pacients per a una situació o escenari concret, determinat per la manera en què arriben els pacients al servei i els recursos de personal sanitari disponibles. Una primera aportació de la investigació és la definició d'un model analític per al càlcul del rendiment teòric d'una determinada configuració de personal sanitari. Es proporciona un mètode analític per al càlcul del nombre de pacients que poden ser atesos per unitat de temps, coneguda la composició del personal sanitari, pel que fa al nombre de metges i infermeres, al seu nivell d'experiència i al tipus d'assistència prestada. La validació del model analític proposat es basa en dades generades per simulació del sistema real. El model de simulació del sistema és un model basat en agents que permet tenir en compte diferents configuracions del personal sanitari vàlides i diferent nombre de pacients que ingressen al servei. L'objectiu d'aquesta primera part de la investigació és avaluar la capacitat de resposta del personal sanitari a la demanda del servei, en funció de la configuració de metges, infermeres, personal d'admissió i triatge, i del model de flux de pacients al llarg del servei. No seria viable validar el model per a les diferents situacions possibles en el sistema real. Aquesta és la raó principal per la qual utilitzem la simulació per obtenir la informació necessària per a la validació del model. La segona aportació de la investigació que presentem és la definició d'un model per a la planificació de l'arribada de pacients no crítics al servei, a través de la seva redistribució respecte al patró d'entrada inicialment previst per les dades de l'històric de l'hospital. El model analític previ proporciona una mesura de la capacitat de resposta a l'atenció del pacient del sistema que serà una referència per dur a terme aquesta redistribució. Hem pogut comprovar l'eficàcia del model de planificació proposat basant-nos en la informació de les dades reals aportades per l'Hospital de Sabadell, com a hospital de referència, i utilitzant la simulació per poder valorar el resultat de la seva aplicació. Les aportacions descrites d'aquesta investigació ofereixen als gestors dels SUH nou coneixement sobre el comportament del servei, que pot ser rellevant en la presa de decisions, respecte a la millora de la qualitat del servei, de gran interès tenint en compte la previsió de la creixent demanda esperada en un futur molt proper.
Resum: El aumento de la esperanza de vida, el crecimiento progresivo del envejecimiento y un mayor número de enfermedades crónicas son hechos que contribuyen significativamente a la creciente demanda de atención médica de urgencia y, consecuentemente, en muchas ocasiones, a la saturación de los Servicios de Urgencias Hospitalarias (SUH). Teniendo en cuenta además las limitaciones en los recursos disponibles, esta situación de riesgo constante de saturación de los SUH es uno de los problemas actuales más importantes en los sistemas sanitarios de todo el mundo, dado que a menudo se traduce en tiempos de estancia excesivos de los pacientes en el servicio y, consecuentemente, genera insatisfacción. Los resultados presentados en este trabajo pretenden contribuir en la mejora de la calidad de la atención prestada en los SUH. Se propone un método para tratar de reducir el tiempo total de estancia de los pacientes en el servicio, a través de un modelo para la planificación de la llegada de pacientes no críticos al mismo. El modelo se basa en la caracterización detallada del sistema en cuanto a su capacidad de atención y al número de pacientes en asistencia en cada hora de forma dinámica. El uso de la simulación nos permite obtener conocimiento del comportamiento del sistema a través de la predicción del los tiempos de espera de los pacientes para una situación o escenario concreto, determinado por el modo en que llegan los pacientes al servicio y los recursos de personal sanitario disponibles. Una primera aportación de la investigación es la definición de un modelo analítico para el cálculo del rendimiento teórico de una determinada configuración de personal sanitario. Proporcionamos un método analítico para el cálculo del número de pacientes que pueden ser atendidos por unidad de tiempo, conocida la composición del personal sanitario, respecto al número de médicos y enfermeras, a su nivel de experiencia y al tipo de asistencia prestada. La validación del modelo analítico propuesto se basa en datos generados por simulación del sistema real. El modelo de simulación del sistema es un modelo basado en agentes que permite tener en cuenta diferentes configuraciones del personal sanitario válidas y diferente número de pacientes que ingresan al servicio. El objetivo de esta primera parte de la investigación es evaluar la capacidad de respuesta del personal sanitario a la demanda del servicio, en función de la configuración de médicos, enfermeras, personal de admisión y triaje, y del modelo de flujo de pacientes a lo largo del servicio. No sería viable validar el modelo para las diferentes situaciones posibles en el sistema real. Esta es la razón principal por la que utilizamos la simulación para obtener la información necesaria para la validación del modelo. La segunda aportación de la investigación que presentamos es la definición de un modelo para la planificación de la llegada de pacientes no críticos al servicio, a través de su redistribución respecto al patrón de entrada inicialmente previsto por los datos del histórico del hospital. El modelo analítico previo proporciona una medida de la capacidad de respuesta a la atención del paciente del sistema que será una referencia para llevar a cabo dicha redistribución. Hemos podido comprobar la eficacia del modelo de planificación propuesto basándonos en la información de los datos reales aportados por el Hospital de Sabadell, como hospital de referencia, y utilizando la simulación para poder valorar el resultado de su aplicación. Las aportaciones descritas de esta investigación ofrecen a los gestores de los SUH nuevo conocimiento sobre el comportamiento del servicio, que puede ser relevante en la toma de decisiones, respecto a la mejora de la calidad del servicio, de gran interés teniendo en cuenta la previsión de la creciente demanda esperada en un futuro muy cercano.
Resum: The increase in life expectancy, the progressive growth of aging and a greater number of chronic diseases are factors that contribute significantly to the growing demand for urgent medical care and, consequently, in many cases, to the saturation of the Emergency Departments (ED). Taking into account also the limitations on available resources, this constant risk of ED saturation is one of the most important current problems in health systems around the world, since it often results in an excessive length of stay of patients in the service and, consequently, generates dissatisfaction. The results presented in this study aim to contribute to the improvement of the quality of care provided in EDs. We propose a method to try to reduce the total length of stay of the patients in the service, through a model for planning the arrival of non-critical patients to it. The model is based on the detailed characterization of the system in terms of its attention capacity and the number of patients attending each hour dynamically. The use of the simulation allows us to obtain knowledge about the behavior of the system through the prediction of patient waiting times for a specific situation or scenario, determined by the way patients arrive at the service and the available sanitary staff resources. A first contribution of the research is the definition of an analytical model for the calculation of the theoretical throughput of a certain sanitary staff configuration. We provide an analytical method for the calculation of the number of patients that can be attended per unit of time, for a specific composition of medical staff, concerning the number of doctors and nurses, their level of experience and the type of care provided. The validation of the proposed analytical model is based on data generated by simulation of the real system. The system simulation model is an agent-based model that allows taking into account different valid staff configurations and different number of patients entering the service. The objective of this first part of the research is to evaluate the responsiveness of sanitary staff to service demand, depending on the configuration of doctors, nurses, admission and triage personnel, and the model of patient flow throughout the service. It would not be feasible to validate the model for the different possible situations in the real system. This is the main reason why we use simulation to obtain the necessary information for the model validation. The second contribution of the research that we present is the definition of a model for scheduling the admission of non-critical patients into the service, by their redistribution with respect to the input pattern initially foreseen by the hospital's historical data. The previous analytical model provides a way to measure the responsiveness of the system to patient's care, which will be a reference for carrying out such redistribution. We have been able to verify the effectiveness of the proposed scheduling model based on the information of the actual data provided by the Hospital de Sabadell, as reference hospital, and using the simulation to assess the results of its application. The described research contributions offer the ED managers new knowledge about the behavior of the service, which may be relevant in decision making, regarding the improvement of service quality, of a great interest taking into account the expected growing demand of the service in a very near future.
Nota: Tesi. Doctorat. Universitat Autònoma de Barcelona. Departament d'Arquitectura de Computadors i Sistemes Operatius. 2017.
Nota: Bibliografia.
Drets: L'accés als continguts d'aquesta tesi queda condicionat a l'acceptació de les condicions d'ús establertes per la següent llicència Creative Commons: Creative Commons
Llengua: Castellà.
Document: Tesis i dissertacions electròniques. ; doctoralThesis ; publishedVersion
Matèria: Serveis d'urgències mèdiques ; Simulació per ordinador ; Assistència hospitalària ; Planificació ; Serveis sanitaris ; Administració
ISBN: 9788449074707

Adreça alternativa: https://hdl.handle.net/10803/457347


192 p, 5.3 MB

El registre apareix a les col·leccions:
Documents de recerca > Tesis doctorals

 Registre creat el 2018-02-22, darrera modificació el 2019-02-15



   Favorit i Compartir