Se reducen los tiempos de espera de los pacientes gracias a un nuevo estudio
Lahey Hospital & Medical Center, Burlington. Crédito: Thayer School of Engineering en Dartmouth
El primer estudio conocido que explora la programación óptima de exámenes ambulatorios dada la flexibilidad de los exámenes de pacientes hospitalizados ha resultado en tiempos de espera más cortos para los pacientes de imágenes por resonancia magnética (IRM) en el Hospital y Centro Médico Lahey en Burlington, Massachusetts. Un equipo de investigadores de Dartmouth Engineering y Philips trabajó para identificar las causas de los retrasos en los procedimientos de resonancia magnética en el Hospital Lahey con el fin de optimizar la programación y reducir los costos generales del hospital en un 23 por ciento.
El estudio dirigido por Dartmouth, «Programación estocástica para programación de citas ambulatorias con adaptaciones flexibles para exámenes de pacientes hospitalizados», fue patrocinado por Philips y publicado recientemente por Health Care Management Science en colaboración con Lahey Hospital.
«Excelencia en El servicio y las experiencias positivas de los pacientes son un enfoque principal para el hospital. Supervisamos continuamente varios aspectos de las experiencias de los pacientes y un indicador clave son los tiempos de espera de los pacientes», dijo Christoph Wald, presidente del departamento de radiología en Lahey Hospital y profesor de radiología en Tufts. Facultad de Medicina de la Universidad. «Con el objetivo de querer mejorar los tiempos de espera de los pacientes, trabajamos con investigadores de ciencia de datos en Philips y Dartmouth para ayudar a identificar palancas de mejora que podrían lograrse sin impedir el acceso».
Antes de trabajar con los investigadores , en un día laborable normal, los pacientes ambulatorios del Hospital Lahey esperaban unos 54 minutos desde su llegada hasta el comienzo de su examen. Los investigadores determinaron que una de las razones de los retrasos de rutina era un sistema de programación complejo, que debe atender a los pacientes de la sala de emergencias, pacientes hospitalizados y ambulatorios; mientras que los exámenes para pacientes hospitalizados suelen ser flexibles y pueden retrasarse si es necesario, otras citas no.
«Los modelos matemáticos y los algoritmos son cruciales para mejorar la eficiencia de los sistemas de salud, especialmente en la crisis actual que estamos atravesando. Al analizar los datos de los pacientes, encontramos que los retrasos eran prominentes porque el cronograma no era el óptimo», dijo el primer autor Yifei Sun, un doctorado en ingeniería de Dartmouth. candidato. «Esta investigación utiliza herramientas de optimización y simulación para ayudar a los centros de resonancia magnética del Hospital Lahey a planificar mejor su programación para reducir el costo general, que incluye el tiempo de espera del paciente».
Primero, los investigadores revisaron los datos para analizar e identificar las fuentes. de retrasos Luego trabajaron en el desarrollo de un modelo matemático para optimizar la duración de cada espacio de examen y la ubicación de los exámenes de pacientes hospitalizados dentro del programa general. Finalmente, los investigadores desarrollaron un algoritmo para minimizar el tiempo de espera y el costo asociado con los retrasos en los exámenes para pacientes ambulatorios, el tiempo de inactividad del equipo, las horas extra de los empleados y los exámenes cancelados para pacientes hospitalizados.
«Este proceso iterativo de mejora dio como resultado mejoras medibles de los tiempos de espera de los pacientes», dijo Wald. «La construcción y el uso de un modelo de simulación han sido fundamentales para educar al equipo de Lahey sobre los beneficios de diseccionar los componentes del flujo de trabajo para llegar a un resultado de proceso optimizado. Hemos ampliado este enfoque para identificar cuellos de botella en nuestro flujo de trabajo de radiología intervencionista y agregar capacidad adicional bajo las limitaciones de los horarios de personal».
Los investigadores creen que sus soluciones son ampliamente aplicables, ya que el problema es común a muchos hospitales medianos en todo el país.
«También proporcionamos sugerencias para hospitales que no tienen herramientas de optimización o tienen diferentes prioridades, como tiempos de espera de los pacientes o tiempos de inactividad de las máquinas», dijo Sun, quien trabajó en el documento con su asesor Vikrant Vaze, profesor asociado de ingeniería de Stata Family Career Development en Dartmouth.
Explore más
El modelo de programación de tripulación renovado reduce los retrasos de las aerolíneas hasta en un 30 % Más información: Yifei Sun et al, Programación estocástica para la programación de pacientes ambulatorios con adaptaciones flexibles para exámenes de pacientes hospitalizados, Cuidado de la salud Ciencias de la Gestión (2021). DOI: 10.1007/s10729-020-09527-z Proporcionado por Thayer School of Engineering en Dartmouth Cita: Los tiempos de espera de los pacientes se redujeron gracias a un nuevo estudio (17 de marzo de 2021) obtenido el 30 de agosto de 2022 de https:/ /medicalxpress.com/news/2021-03-patient.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.