Download Análisis de escenarios

27/05/2016
Metodología para el análisis de capacidades del
servicio de Hospitalización en el Hospital
Universitario de la Samaritana.
Presentado por:
Jair Báez Ardila
Carlos Araujo Cortes
Agenda del día
• 1. Contextualización
•
•
•
Problemática encontrada en hospitalización
Justificación de la problemática
Objetivos planteados
• 2. Desarrollo de la Investigación
•
•
•
•
•
Análisis de Antecedentes de la investigación propuesta
Caracterización y exploración del sistema
Definición de la metodología
Análisis de las capacidades de Hospitalización
Planteamiento y análisis de escenarios
• 3. Conclusiones y recomendaciones
Fuente imagen: http://www.dreamstime.com/illustration/agenda.html, recuperada el<10/02/2016>
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27/05/2016
1. CONTEXTUALIZACIÓN
Fuente imagen: http://www.oficinasostenible.santcugat.cat/serveis_projectes_detall_1/_CAFjuKR7gbVk1rfhUm4s4mvkGN66RIDn65ROUPXOa26s8fr7a76HloSUyFICboB6AyznWbdoiI, recuperada el<10/02/2016>
ACERCA DEL HOSPITAL BAJO
OBJETO DE ESTUDIO
Empresa de servicios de salud pública
de alta y mediana complejidad ubicado
en la ciudad de Bogotá, y a su vez
centro
de
referencia
para
el
departamento de Cundinamarca, es
cabeza de red de 37 hospitales del
departamento, que cuenta con una
cobertura muy amplia de municipios,
que pasan aproximadamente los dos
millones de habitantes, con 81 años de
calidad en actividad docente, científica
y asistencial.
Fuente imagen: http://www.hus.org.co/web/index.php?option=com_content&view=article&id=3&Itemid=141, recuperada el <22/03/2014>
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Problemática encontrada
en hospitalización
% Alto
porcentaje
ocupacional de
camas
Validez de la
información
Condición del
paciente
Demoras en las
Autorizaciones
por parte de las
EPS
Ausencia de
herramientas
en la asignación
de Prácticas
formativas
Demoras en
proceso
administrativos
Tiempos de
estadía
prolongados
Justificación del problema
La gestión de la capacidad es un tema sensible en cualquier organización y especialmente en
organizaciones de servicios como los hospitales debido a que entre muchas otras cosas
permite:
Utilización
eficiente de
la capacidad
física y
humana
Disminución
de tiempos
de espera
Asignación
de recursos
físicos
Y entonces?
¿Cuál es la metodología que
permite analizar la capacidad cama
en el servicio de Hospitalización en
el HUS con el fin de soportar los
procesos de toma de decisiones?
Asignación
de recursos
humanos
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Objetivo General
•
Determinar una metodología para el análisis de capacidad del recurso
cama en el servicio de Hospitalización en el HUS de manera que permita
mejorar la utilización de los recursos disponibles y la calidad del servicio.
Fuente imagen: http://psicologajuditlopez.com/que-me-impide-consiguir-mi-objetivo/, recuperada el <10/02/2016>
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Objetivos Específicos
•
•
•
•
•
Analizar antecedentes acerca de metodologías empleadas para la
gestión de capacidades en organizaciones de salud.
Caracterizar los diferentes procesos del servicio de Hospitalización
para la identificación de variables y parámetros requeridos en el
análisis de la capacidad.
Definir la metodología de análisis de la capacidad del servicio de
Hospitalización en el HUS.
Analizar las capacidades del servicio de Hospitalización del HUS con
base en la metodología propuesta.
Plantear escenarios que permitan analizar alternativas frente al uso
de la capacidad del servicio de Hospitalización en el HUS.
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2. DESARROLLO DE LA
INVESTIGACIÓN
Fuente imagen: http://www.redusers.com/noticias/el-debate-software-para-desarrollo-web-gratuito-o-pago/, recuperada el <10/02/2016>
Revisión de Antecedentes
ESTUDIO
HERRAMIENTA
Levent, K., & Mehmet, A. (2011).
RESULTADOS
No es necesario incrementar el presupuesto para mejorar el proceso.
Simulación de eventos discretos
Ma, G., & Demeulemeester, E.
(2010).
Simulación de eventos discretos
la variable duración de cirugías puede afectar la planeación de la capacidad y así
mismo la fluctuación en los arribos de los pacientes
NIU, Q., PENG, Q., ELMEKKAWY, T.,
YIN TAN, Y., BRYANT, H., &
BERNAERDT, L. (2007).
Simulación de eventos discretos
En la unidad de cirugía más allá del proceso que sigue el paciente los recursos
resultan ser el factor que causa más cuellos de botella.
KHAYAL, D., ALMADHOUN, F., ALSARRAJ, L., & MUSHARAVATI, F.
(2013).
Simulación de eventos discretos
Los tiempos de estadía son reducidos satisfactoriamente
AHMAD, N., GHANI, N., KAMIL, A.,
TABAR, R., & TEO, A. (2012).
Simulación de eventos discretos
La alta utilización del recursos humano puede reducir la calidad de cuidado de la
salud incrementando errores médicos potenciales.
ADAN, I., BEKKERS, J., DELLAERT, N.,
VISSERS, J., & YU, X. (2009).
Programación lineal entera
La actual práctica de agendar cirugías no resulta en una correcta utilización del
sistema
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Revisión de Antecedentes
ESTUDIO
TABOADA, M., CABRERA, E., IGLESIAS, M.
L., EPELDE, F., & LUQUE, E. (s.f.).
HERRAMIENTA
Simulación basada en agentes
AL-NAJJAR, S. M., & ALI, S. (2011).
Simulación de eventos discretos
DIEFENBACH, M., & KOZAN, E. (2008).
Simulación de eventos discretos
ROHLEDER, T. R., LEWKONIA, P., BISCHAK,
D. P., DUFFY, P., & HENDIJANI, R. (2011).
Simulación de eventos discretos
KUMAR, S. (2011).
Dinámica de sistemas
CONCLUSIONES
La experiencia del personal médico juega un papel crucial en la atención de
los pacientes
Los resultados pueden ser traducidos en bajos costos de operación y mejor
utilización de los recursos humanos en otras partes del hospital.
La variación en el número de camas y médicos en el departamento de
emergencia tienen un efecto exponencial en otras variables del sistema
Para reducir el tiempo promedio de los pacientes es necesario añadir
recursos humanos como un técnico de rayos x
El modelo desarrollado permitirá a los planeadores y diseñadores construir
eficiencias en una unidad de salud a través de la capacidad óptima de
camas
V. Sánchez M., V. A. (2012).
Simulación
Zubieta, M. P., Barrera, O. D., Amaya, C.
A., & Velasco, N. (2008).
Simulación
Se encuentra que los problemas relevantes que existen en el proceso se
dan en tres niveles y afectan tres tiempos críticos que son el tiempo de
asignación de cama, traslado de paciente y desinfección de cama.
Al utilizar una analogía con una línea de producción se puede identificar
fácilmente los puntos críticos en cada proceso, facilitando la toma de
decisiones para la asignación de tareas.
Análisis de antecedentes
La cama resulta ser el recurso principal para la atención del
paciente y por tanto el más analizado
la información de entrada resulta ser fundamental.
Las herramientas analíticas pueden variar según los objetivos
del estudio.
La metodología más usada es simulación de eventos discretos.
Fuente imágenes : http://www.vaticgroup.com/perspectiva-logistica/ediciones-anteriores/software-de-simulacion/<recuperado <09/03/2016>
http://www.introl.es/portfolio/certificacion-de-difusion-calificada/ <recuperado <09/03/2016>
http://www.gycsigma.co/Curso%20Herramientas%20Anal%C3%ADticas.html <recuperado <09/03/2016>
http://www.euroresidentes.com/Blogs/Bitacoras/recursos-para-blogs.htm <recuperado <09/03/2016>
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Caracterización y exploración del
sistema
Proceso global del paciente en el HUS
Fuente: Autores basados en información de la oficina de planeación (2014)
Caracterización y exploración del sistema
Funcionamiento hospitalización
Arribo de
pacientes
RECURSOS:
Capacidad instalada
- Física: camas, equipos médicos
- De personal: Médicos, residentes, enfermeras
Salida de
pacientes
RADIOLOGÍA
UNIDAD DE
CUIDADOS
INTENSIVOS
UNIDAD DE
CUIDADOS
INTERMEDIOS
PACIENTE
RECUPERADO
URGENCIAS
FALLECIMIENTO
CIRUGÍA
HOSPITALIZACIÓN
Tiempo de estadía
Condicionado por problemas
Fuente: Autores (2016)
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Caracterización y exploración del sistema
Distribución de camas en el HUS
Fuente: Autores (2014)
Caracterización y exploración
del sistema
Patologías con mayor promedio de estancia en el HUS en el año 2013 y los
primeros cuatro meses del 2014
Enfermedad
Fractura del cuello del fémur
Infarto agudo al miocardio
Otras insuficiencias renales
crónicas
Angina inestable
Casos presentados
Entre 15 y 44 Entre 45 y 59
60 o más
años
años
años
3
4
116
2
31
88
24
28
44
5
31
68
Días de
estancia
Promedio días
estancia
1560
1455
1123
12.68
12.02
11.70
1089
10.47
Fuente: Autores basados en información de la oficina de estadística(2014)
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Metodología establecida
Caracterización y
exploración del
sistema
Análisis de
escenarios
Análisis de
resultados
Planteamiento del
modelo
Validación de
modelo
Conclusiones y
recomendaciones
sobre el uso de la
capacidad
Análisis de la
información
Desarrollo del
modelo
Planteamiento del Modelo
A
B
Arribos
O
CIRUGÍA
L
D1
R
LLEGADA
N
ESTANCIA GENERAL DE
HOSPITALIZACIÓN
D3
C
D
D2
D
RADIOLOGÍA
EGRESO
D3
Tiempo de
estadía
Caminos
O Paciente de ortopedia
1. L-A-B-D D1, D3
2. L-A-D D3
N Paciente de No ortopedia ni renal
3. L-A-D
D3
D Paciente Doble Diagnóstico
4. L-A-C-B-D D1,D2,D3
5. L-A-C-D D2,D3
R
Paciente renal
4. L-A-C-D D2,D3
5. L-A-D D3
Fuente: Autores (2015)
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Análisis de la información
De acuerdo a la información suministrada:
•
•
•
Se atendieron más de 21000 pacientes de ingreso hospitalario, de diferentes
grupos etarios y con diferentes complejidades.
Se atendieron aproximadamente 2267 patologías diferentes.
Se atendieron aproximadamente 435 patologías diferentes de ortopedia
Tipo de Paciente
Variable Arribos
Variable Tiempo Estadía
Variable Tiempo Facturación
Ortopedia
Arribos de pacientes de
ortopedia
Tiempo estadía pacientes de
ortopedia
Tiempo estadía pacientes
renales
Tiempo de Demora en Facturación de
pacientes de Ortopedia
Tiempo de Demora en Facturación de
pacientes Renales
Renales
Arribos de pacientes renales
Otros diagnósticos
Arribos de pacientes con Otros
diagnósticos
Tiempo estadía pacientes con
Otros diagnósticos
Tiempo de Demora en Facturación de
pacientes con Otros diagnósticos
Doble
diagnóstico*
Arribos de pacientes con doble
diagnóstico
Tiempo estadía Pacientes con
Doble diagnóstico
Tiempo de Demora en Facturación de
pacientes con Doble diagnóstico
Fuente: Autores (2015)
Análisis de la información
QQ-Plot para tiempo entre arribos de pacientes de Ortopedia
Fuente: Autores(2016)
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Análisis de información
El análisis estadístico de entrada se realizó utilizando el software R, realizando así las pruebas estadísticas
necesarias de cada una de las variables establecidas. En el flujograma se presenta el proceso utilizado para
el análisis de la información.
Fuente: Proceso a seguir para el análisis de entrada Herrera, O. Becerra, A. (2014).
Supuestos del modelo
•
•
•
•
Se excluyen del estudio los pacientes de neonatología ya que el
uso de las camas es exclusivo, de igual forma no se tienen en
cuenta las camas de este servicio, por tal razón se realiza el
modelo con una capacidad de 200 camas disponibles al mes
para los pacientes de hospitalización.
Debido a que tan solo se presentaron cinco arribos de
pacientes de doble diagnóstico durante todo el año 2014 se
excluye este tipo de pacientes del modelo.
Se supone un tiempo promedio de un día para la espera del
material de osteosíntesis por parte de los pacientes de
ortopedia en el servicio de cirugía
Se supone un tiempo de 2.5 días para la espera en la atención
de pacientes renales que no presentan la preparación
requerida para realizar el examen diagnostico en radiología
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Desarrollo del modelo
Modelo de hospitalización desarrollado en el software de
simulación SIMIO
Fuente: Autores(2015)
Validación de modelo
Para validar el modelo fue necesario correr varias réplicas hasta encontrar el estado donde las
variables se estabilizaran,
Comparación medidas sistema real con el modelo de simulación
Media sistema real
Medida
Tasa Salida
Otros
16555
Ortopedia
2846
P. T estadía
6.43
6.14
Renales
1667
6.64
Medida
Tasa Salida
P. T estadía
Media modelo de simulación
Otros
Ortopedia
16546
2854
6.42
6.52
Renales
1646
6.44
Fuente: Autores(2015)
Las pruebas concluyeron que el modelo de simulación representa el funcionamiento de hospitalización
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Análisis de escenarios
Se plantean 5 escenarios con el fin de medir el impacto que tienen sobre los tiempos de
estadía de los pacientes y de igual forma sobre el porcentaje ocupacional de las camas
Los escenarios planteados apuntan al uso eficiente de la capacidad por lo que permitirán una mejor respuesta del
hospital ante una subida repentina en la demanda de pacientes
Análisis de escenarios
Fuente: Autores (2015)
Los metros cuadrados necesarios para el establecimiento de los escenarios planteados son establecidos teniendo en cuenta la normatividad dictada por la Secretaria Distrital de Salud
D.C. en el informe “Dirección de desarrollo de servicios de salud área de análisis y políticas de servicios de salud plan maestro de equipamientos de salud”
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Análisis de escenarios
Días
6,6
6,4
6,2
6
5,8
5,6
5,4
5,2
Promedio de estadía Ortopedia
6,6
6,4
6,2
6
5,8
5,6
5,4
5,2
Promedio de estadía Renales
Porcentaje Ocupacional de Camas
%
Días
Días
Promedio de estadía Generales
6,6
6,4
6,2
6
5,8
5,6
5,4
5,2
5
100
98
96
94
92
90
88
86
84
Fuente: Autores (2015)
CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
•
•
•
•
•
•
De acuerdo a los resultados el escenario donde se adicionan 5 camas y 10 sillones de descanso es el que
más conviene al hospital porque permite descongestionar hospitalización en un 2% sin hacer grandes
cambios en la infraestructura y además de esto mejorando el nivel del servicio.
Aunque los dos primeros escenarios planteados no impactan de manera general el porcentaje
ocupacional de camas ni los tiempos de estadía, de manera especifica estos pequeños cambios
descongestionarían algunos procesos en radiología y cirugía
El hospital debe estar consiente de lo importante de la toma de la información en la historia clínica de
los pacientes ya que entre más veraz y precisa es esta información mayores serán las posibilidades de
tomar buenas decisiones sobre el uso de la capacidad y la descongestión del sistema
Haciendo cambios graduales en los procesos administrativos permiten un flujo más rápido en la entrada
de pacientes al hospital
Como continuación a este estudio se recomienda un estudio de factibilidad económica de las propuestas
planteadas con el fin de saber cual es la que mas conviene al hospital en términos de costo/beneficio
Los hospitales colombianos y la academia en general deben interactuar de manera constante para
encontrar soluciones metódicas y precisas en un entorno tan complejo como la atención en salud, desde
el punto de vista logístico la academia tiene un gran número de herramientas que permitirán mejorar el
desempeño de muchas áreas del hospital traduciéndose esto en la optimización de costos, manejo
eficiente de la capacidad, mejoras en los procesos, etc. Y por tanto en un mejor nivel de servicio para el
paciente. En este entorno tan dinámico y cambiante con recursos limitados al cual los hospitales se ven
enfrentados herramientas como la simulación podrían ser utilizadas para predecir un sinfín de
escenarios permitiendo una toma de decisiones más precisa.
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BIBLIOGRAFÍA
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RELATORIA MEN-MPS RELACIÓN DOCENCIA SERVICIO. (2011). Resultado de
unificación de criterios.12p
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ANTONIO RUIZ JIMÉNEZ, MARIA ESTHER CHÁVEZ MIRANDA. Dirección y
gestión de la producción en las empresas de servicios. Universidad de Sevilla.
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FLÓREZ , Álvaro Mauricio. Logros y dificultades en el proceso de evaluación
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EDUCACIÓN SUPERIOR EN SALUD PARA EL SIGLO XXI: UN RETO PARA LA
PROSPERIDAD (2011: BOGOTÁ D.C)
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New York Springer Science+ Business Media, 2013. 546 p.
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itstream/handle/1992/1155/P%202012%2003.pdf?sequence=3). Recuperado (Abril
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•
Secretaria Distrital de Salud D.C. “Dirección de desarrollo de servicios de salud área de
análisis y políticas de servicios de salud plan maestro de equipamientos de salud”
Web:
http://www.saludcapital.gov.co/DDS/Documents/MANUAL%20PARA%20EL%20DISE%
C3%91O%20DEL%20SERVICIO%20DE%20HOSPITALIZACION.pdf
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27/05/2016
Muchas Gracias
por su atención
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