Publicação

Reducing overcrowding in an emergency department: a pilot study

Detalhes bibliográficos
Resumo:	OBJETIVO Explorar o uso de modelos de previsão e ferramentas de simulação para estimar a demanda e reduzir o tempo de espera dos pacientes em Departamentos de Emergência (DE). METODOLOGIA A análise foi baseada em dados coletados em maio de 2013, no DE do Recanto das Emas, Distrito Federal, Brasil, que utiliza o Protocolo de Manchester como sistema de triagem. Um total de 100 pacientes consecutivos foram incluídos: 70 amarelos (70%) e 30 verdes (30%). Padrões de fluxo, tempo de espera observado e tempos entre as chegadas dos pacientes foram registrados. Mapas de processo, demanda e dados de capacidade foram utilizados na construção de uma simulação que foi calibrada de acordo com o fluxo observado. Uma análise do tipo “e se...” foi conduzida para reduzir os tempos de espera. RESULTADOS Os padrões de tempo de chegada para pacientes verdes e amarelos foram semelhantes, mas os tempos entre chegadas foram 5 e 38 minutos, respectivamente. O tempo de espera foi de 14 minutos para pacientes amarelos e 4 horas para pacientes verdes. A equipe médica era composta por quatro médicos por turno. Uma simulação previu que a inclusão de mais um médico por turno reduziria o tempo de espera para 2,5 horas para pacientes verdes, com um impacto pequeno no tempo de espera dos pacientes amarelos. A manutenção de quatro médicos e a inclusão de um médico exclusivamente para pacientes verdes reduziria o tempo de espera para 1,5 horas para pacientes verdes e aumentaria em 15 minutos para os pacientes amarelos. O melhor cenário simulado utilizou cinco médicos por plantão, com dois médicos exclusivos para pacientes verdes. CONCLUSÃO Os tempos de espera podem ser reduzidos equilibrando a distribuição de médicos para pacientes verdes e amarelos e relacionando a disponibilidade dos médicos aos padrões de demanda previstos. Simulações de DE podem ser utilizadas para gerar e testar soluções para diminuir a superlotação.
Autores principais:	Amorim, Fábio Ferreira
Outros Autores:	Almeida, Karlo Jozefo Quadros de; Barbalho, Sanderson Cesar Macedo; Balieiro, Vanessa de Amorim Teixeira; Machado Neto, Arnaldo; Dias, Guilherme de Freitas; Santana, Levy Aniceto; Aguiar, Cristhiane Pinheiro Teixeira Gico de; Silva, Cláudia Cardoso Gomes da; Dasu, Sriram
Assunto:	Tempo - administração Serviços médicos de emergência Simulação por computador Serviços de saúde Satisfação do paciente
Ano:	2020
País:	Brasil
Tipo de documento:	artigo
Tipo de acesso:	unknown
Instituição associada:	IBICT
Idioma:	inglês
Origem:	Oasisbr

Descrição
Resumo:	OBJETIVO Explorar o uso de modelos de previsão e ferramentas de simulação para estimar a demanda e reduzir o tempo de espera dos pacientes em Departamentos de Emergência (DE). METODOLOGIA A análise foi baseada em dados coletados em maio de 2013, no DE do Recanto das Emas, Distrito Federal, Brasil, que utiliza o Protocolo de Manchester como sistema de triagem. Um total de 100 pacientes consecutivos foram incluídos: 70 amarelos (70%) e 30 verdes (30%). Padrões de fluxo, tempo de espera observado e tempos entre as chegadas dos pacientes foram registrados. Mapas de processo, demanda e dados de capacidade foram utilizados na construção de uma simulação que foi calibrada de acordo com o fluxo observado. Uma análise do tipo “e se...” foi conduzida para reduzir os tempos de espera. RESULTADOS Os padrões de tempo de chegada para pacientes verdes e amarelos foram semelhantes, mas os tempos entre chegadas foram 5 e 38 minutos, respectivamente. O tempo de espera foi de 14 minutos para pacientes amarelos e 4 horas para pacientes verdes. A equipe médica era composta por quatro médicos por turno. Uma simulação previu que a inclusão de mais um médico por turno reduziria o tempo de espera para 2,5 horas para pacientes verdes, com um impacto pequeno no tempo de espera dos pacientes amarelos. A manutenção de quatro médicos e a inclusão de um médico exclusivamente para pacientes verdes reduziria o tempo de espera para 1,5 horas para pacientes verdes e aumentaria em 15 minutos para os pacientes amarelos. O melhor cenário simulado utilizou cinco médicos por plantão, com dois médicos exclusivos para pacientes verdes. CONCLUSÃO Os tempos de espera podem ser reduzidos equilibrando a distribuição de médicos para pacientes verdes e amarelos e relacionando a disponibilidade dos médicos aos padrões de demanda previstos. Simulações de DE podem ser utilizadas para gerar e testar soluções para diminuir a superlotação.

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