Planeación de la capacidad hospitalaria: un enfoque desde el flujo de pacientes con Dinámica de Sistemas

Introducción: La adecuada administración de los recursos disponibles es un factor que incide significativamente en la calidad de la atención en hospitales. Las nuevas tecnologías en salud, el envejecimiento de la población, y la escasa disponibilidad presupuestal conllevan a mejorar la administració...

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Autores:
Duarte Forero, Edgar
Camacho Oliveros, Manuel Ángel
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2020
Institución:
Corporación Universidad de la Costa
Repositorio:
REDICUC - Repositorio CUC
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/12254
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/11323/12254
https://doi.org/10.17981/ingecuc.16.1.2020.16
Palabra clave:
system dynamics
patient flow
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License
INGE CUC - 2020
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description Introducción: La adecuada administración de los recursos disponibles es un factor que incide significativamente en la calidad de la atención en hospitales. Las nuevas tecnologías en salud, el envejecimiento de la población, y la escasa disponibilidad presupuestal conllevan a mejorar la administración de la capacidad hospitalaria para lograr mejores desempeños globales. Objetivo: Construir herramientas que permitan estudiar los factores que inciden en los indicadores de eficiencia hospitalaria global (giro-cama, porcentaje ocupacional y estancia promedio) desde la perspectiva del flujo de pacientes. Metodología: Se desarrolló un estudio utilizando Dinámica de sistemas en un hospital público de alta complejidad desde la perspectiva del flujo de pacientes, haciendo énfasis en la parametrización de condicionantes de capacidad y en la medición del impacto en indicadores de eficiencia global. La exploración de estrategias se desarrolló con análisis de varianzas y análisis de componentes principales. Resultados: El porcentaje ocupacional reflejó mayor sensibilidad al uso de políticas sobre uso de camas y reducción de tiempos de espera. El giro cama fue el indicador con mayor velocidad de respuesta a los cambios implementados. El aumento de las horas-médico disponibles en urgencias no presentó impactos significativos en el flujo de pacientes ni en las medidas de desempeño global. Conclusiones: La simulación continua y análisis de componentes principales permitió obtener herramientas para la planeación de capacidad en el mediano y largo plazo. En lugar de invertir en el aumento de capacidad instalada, la gerencia debe priorizar la reducción de desperdicios a través de metodologías como Lean healthcare. 
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spelling Duarte Forero, Edgard366f64af67d1da092de415505e76802300Camacho Oliveros, Manuel Ángel417d4c296d37ca81360d799254ad7a943002020-01-27 00:00:002024-04-09T20:17:40Z2020-01-27 00:00:002024-04-09T20:17:40Z2020-01-270122-6517https://hdl.handle.net/11323/12254https://doi.org/10.17981/ingecuc.16.1.2020.1610.17981/ingecuc.16.1.2020.162382-4700Introducción: La adecuada administración de los recursos disponibles es un factor que incide significativamente en la calidad de la atención en hospitales. Las nuevas tecnologías en salud, el envejecimiento de la población, y la escasa disponibilidad presupuestal conllevan a mejorar la administración de la capacidad hospitalaria para lograr mejores desempeños globales. Objetivo: Construir herramientas que permitan estudiar los factores que inciden en los indicadores de eficiencia hospitalaria global (giro-cama, porcentaje ocupacional y estancia promedio) desde la perspectiva del flujo de pacientes. Metodología: Se desarrolló un estudio utilizando Dinámica de sistemas en un hospital público de alta complejidad desde la perspectiva del flujo de pacientes, haciendo énfasis en la parametrización de condicionantes de capacidad y en la medición del impacto en indicadores de eficiencia global. La exploración de estrategias se desarrolló con análisis de varianzas y análisis de componentes principales. Resultados: El porcentaje ocupacional reflejó mayor sensibilidad al uso de políticas sobre uso de camas y reducción de tiempos de espera. El giro cama fue el indicador con mayor velocidad de respuesta a los cambios implementados. El aumento de las horas-médico disponibles en urgencias no presentó impactos significativos en el flujo de pacientes ni en las medidas de desempeño global. Conclusiones: La simulación continua y análisis de componentes principales permitió obtener herramientas para la planeación de capacidad en el mediano y largo plazo. En lugar de invertir en el aumento de capacidad instalada, la gerencia debe priorizar la reducción de desperdicios a través de metodologías como Lean healthcare. Introduction: An adequate Resource management strategy influences significantly on Quality of service in hospitals. New technologies in healthcare, population ageing and lack of founding drive to continuous improvements in hospitals’ capacity management in order to achieve a better performance of itself. Objective: To develop tools that may allow a deeper understanding of those drivers that influence global hospital efficiency (bed turnover, bed occupancy, length of stay) from the point of view of patients flow. Method: A research based on Systems Dynamics was developed at a high complexity public hospital, emphasizing in the perspective of patients flow, the definition of parameters that influence capacity and the measurement of the impact of improvement strategies in global efficiency indicators. The study of strategies was based on Analysis of Variance and Principal component analysis (PCA).                                                                     Results:  Bed occupancy showed higher sensibility than other Key Performance Indicators (KPI) after the implementation of policies regarding the use of beds and the reduction of waiting times. Bed turnover was the KPI with the fastest reaction after new policies implementation. Improvement in medical staff capacity at Emergency Rooms did not display significative impacts in patients flow nor global hospital efficiency. Conclusions: Continuous simulation and PCA worked together to brought functional tools for capacity planning in middle and long terms. Investments should be dedicated to reduction of wasting through methodologies such as Lean Healthcare, rather than increasing installed capacity.  application/pdftext/htmlapplication/xmlspaUniversidad de la CostaINGE CUC - 2020http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessEsta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/view/2651system dynamicspatient flowhealthcare logisticsbed turnoverbed occupancyhospitalprincipal component analysisdinámica de sistemasflujo de pacienteslogística hospitalariagiro camaporcentaje ocupacionalhospitalanálisis de componentes principalesPlaneación de la capacidad hospitalaria: un enfoque desde el flujo de pacientes con Dinámica de SistemasCapacity planning in hospitals: an approach from patients flow with System DynamicsArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articleJournal articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Inge Cuc M. A. Camacho-Oliveros, Á. E. Morales-Carrillo, M. F. Vega-Novoa & M. J. Rueda-Varón, “Caracterización de los procesos de atención y flujo de pacientes de la ruta integral de atención en salud materno-perinatal: caso red pública hospitalaria del norte de Cundinamarca”, Av. Investig. En Ing., vol. 15, no. 1, pp. 30–47, Dec. 2018. https://doi.org/10.18041/1794-4953/avances.1.1651 S. M. Thompson, R. Day & R. Garfinkel, “Improving the Flow of Patients Through Healthcare Organizations”, in Handbook of Healthcare Operations Management. New York, USA: Springer, 2013, pp. 183–204. https://doi.org/10.1007/978-1-4614-5885-2_7 D. Hernández-Chinchilla, M. Á. Camacho-Oliveros & E. L. Duarte-Forero, “Análisis del flujo de pacientes en el servicio de urgencias del Hospital Universitario la Samaritana a través de simulación discreta”, Av. Investigación en Ing., vol. 14, no. 1, pp. 109–122, Dec. 2017. https://doi.org/10.18041/1794-4953/avances.1.1289 C. Castro, D. Uribe & J. 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