Daniel Bouzon

Guia de projeto de serviços de saúde baseados em valor

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A previsão de chegada de pacientes é um problema crítico para departamentos de emergência (DEs), que precisam oferecer tratamento oportuno e adequado para atender as necessidades dos pacientes. Uma alta precisão na previsão de demanda permite que os gestores de DE dimensionem e aloquem melhor os profissionais de saúde. Além de os pacientes poderem chegar a qualquer momento demandando por assistência médica rápida, gestores de DE devem planejar eficientemente os recursos para cumprir essas demandas limitads pelo balanço orçamentário. Neste artigo, para o problema de previsão de chegada de pacientes de emergência, é proposta uma ferramenta de planejameno que permita gestores de DE prepararem políticas de recursos humanos para curto, médio e longo prazo para as variações de demanda. Aplicamos técnicas de estatística de séries-temporais em dados históricos de quatro EDs para identificar o padrão de comportamento de chegada de paciente a cada hora, semana e ano ao longo do tempo e, em seguido, nós prevemos um ano para frente. A previsão de demanda por hora de pacientes apontou o crescimento do atendimento do pediatra, enquanto o atendimento do médico diminui com o passar do tempo. Além disso, os resultados previstos mostram que os profissionais de saúde que trabalham em turnoa noturnoa encontram uma maior variação na demanda de pacientes do que os profissionais que trabalham no turno da manhã.

Comparing Scheduling Appointment Rules Performance In Health Care Units: A Discrete Event Simulation Approach

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Resumo: Health care systems are affected by sudden increases in demand that can be generated by factors such as natural disasters, terrorist attacks, epidemics, among others. Patient demand can be divided between scheduled and walk-in and, in pandemic scenarios, both of them must be managed in order to avoid higher patient waiting times or number in queue. A discrete event simulation model is proposed in order to evaluate critical indicators like: patient waiting times, number in queue, resource utilization (doctors), using four different patient schedule appointment rules. In this study it was also considered patients impunctuality, walk-in patients and no-show in different scenarios. The best schedule appointment rules for each demand scenario were evaluated. After comparing six performance indicators, four schedule appointment rules in nine different scenarios it was found that the most known scheduling rule had the lowest queue sizes at scenarios with low or no walk-in patients, whereas, as the unpredictability of the scenarios rose, other rules outperformed it. It was also presented to exist an inverse relation between queue size and the physician idle time.

Klojda, T. N., Fortuna, A. P. B. P., Araujo, B. M., Assad, D. B. N., & Spiegel, T. (2021). Comparing scheduling appointment rules performance in health care units: A discrete event simulation approach. Problems of Management in the 21st Century, 16(1), 28-41.

Identifying Patient Demand New Patterns in Emergency Departments a Multiple Case Study: A Forecasting Approach

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A previsão de chegada de pacientes é um problema crítico para departamentos de emergência (DEs), que precisam oferecer tratamento oportuno e adequado para atender as necessidades dos pacientes. Uma alta precisão na previsão de demanda permite que os gestores de DE dimensionem e aloquem melhor os profissionais de saúde. Além de os pacientes poderem chegar a qualquer momento demandando por assistência médica rápida, gestores de DE devem planejar eficientemente os recursos para cumprir essas demandas limitads pelo balanço orçamentário. Neste artigo, para o problema de previsão de chegada de pacientes de emergência, é proposta uma ferramenta de planejameno que permita gestores de DE prepararem políticas de recursos humanos para curto, médio e longo prazo para as variações de demanda. Aplicamos técnicas de estatística de séries-temporais em dados históricos de quatro EDs para identificar o padrão de comportamento de chegada de paciente a cada hora, semana e ano ao longo do tempo e, em seguido, nós prevemos um ano para frente. A previsão de demanda por hora de pacientes apontou o crescimento do atendimento do pediatra, enquanto o atendimento do médico diminui com o passar do tempo. Além disso, os resultados previstos mostram que os profissionais de saúde que trabalham em turnoa noturnoa encontram uma maior variação na demanda de pacientes do que os profissionais que trabalham no turno da manhã.