Modelo para la gestión de flujos de pacientes, validado en un servicio de cirugía general

Introducción: La modelación de los flujos de pacientes se considera una herramienta clave para el análisis y mejora de las trayectorias intrahospitalarias. Objetivo: Desarrollar y validar, en un servicio de cirugía general, un modelo matemático para la gestión de flujos de pacientes en servicios hospitalarios. Métodos: Se desarrolló una investigación de tipo cuantitativa descriptiva. Se analizaron diferentes modelos de gestión y se identificaron brechas a solventar. Para su concepción se diseñó un procedimiento metodológico que tiene en cuenta la agrupación de pacientes en categorías diagnósticas mayores, en función de características clínicas homogéneas y similar consumo de recursos. Resultados: Se identificó como problema principal la insuficiente gestión de los flujos de pacientes. Se construyó un modelo matemático de simulación discreta que se validó mediante la comparación de datos reales del servicio y las opiniones subjetivas de especialistas. Se identificó que los recursos limitantes del sistema son las enfermeras y las camas con porcentajes de utilización de 93,377 % y 89,265 % respectivamente. Conclusiones: Se desarrolla un modelo para la gestión de los flujos de pacientes en el servicio de cirugía general y se demuestra su influencia en el análisis, el proceso de toma de decisiones y la mejora de la gestión.

Introduction: Patient flow modeling is considered a key tool for the analysis and improvement of in-hospital trajectories. Objective: To develop and validate a mathematical model for the patient flows management in hospital in a General Surgery service. Methods: A descriptive quantitative research was developed. Different management models were analyzed and gaps to be solved were identified. For its conception, a methodological procedure was designed that takes into account the grouping of patients in Major Diagnostic Categories according to homogeneous clinical characteristics and similar resource consumption. Results: Insufficient patient flow management was identified as the main problem. A mathematical model of discrete simulation was built and validated by comparing real data from the service and the subjective opinions of specialists. It was identified that the limiting resources of the system are nurses and beds with utilization percentages of 93.377% and 89.265% respectively. Conclusions: A model for the patient flows management in the General Surgery service is developed and its influence on the analysis, decision-making process and management improvement is demonstrated.

Markov chains in the improvement of hospital patient flows: a bibliometric analysis

Introduction: The management of patient flows influences hospital performance, and Markov chains are used to model them, helping to plan capacity, allocate resources and schedule admissions. Objective: To evaluate the scientific activity related to the application of Markov chains in the improvement of patient flows in hospital institutions. Methods: An observational, descriptive and retrospective bibliometric study was applied; the ScienceDirect database was used. The strategy was divided into three: evolution of the application of Markov chains in hospitals; specifically for management; and for the improvement of patient flows; 520, 331 and 9 documents were located, respectively. Results: Research articles predominated, which accounted for 87.91 % of the scientific production. A total of 58.24 % of the articles were in the area of decision science. An analysis of the journals shows that 85.71 % were located in quartile 1, of which the one with the highest production was the European Journal of Operational Research. Four main lines of research were identified: resource optimization; capacity planning; policy development for activity sequencing; and modeling for improvement and decision making. Conclusions: Future research should focus on collaborative analysis, country-specific productivity and generalization to other international impact databases.

Introducción: La gestión de flujos de pacientes influye en el rendimiento hospitalario. Para su modelación, se implementan las cadenas de Markov que contribuyen a planificar la capacidad, asignar recursos y programar ingresos. Objetivo: Evaluar la actividad científica relacionada con la aplicación de las cadenas de Markov en la mejora de los flujos de pacientes en instituciones hospitalarias. Métodos: Se aplicó un estudio bibliométrico de tipo observacional, descriptivo y retrospectivo. Se utilizó la base de datos ScienceDirect. La estrategia se dividió en tres: evolución de la aplicación de las cadenas de Markov en hospitales, específicamente para la gestión, y para la mejora de los flujos de pacientes. Se localizaron 520, 331 y 9 documentos respectivamente. Resultados: Predominaron los artículos de investigación, los cuales representaron el 87,91 % de la producción científica. El 58,24 % de los artículos se encontraron en el área de la ciencia de la decisión. Un análisis de las revistas evidencia que el 85,71 % se encontró ubicado en el cuartil 1; de ellas, la de mayor producción fue European Journal of Operational Research. Se identificaron cuatro líneas de investigación principales: optimización de recursos, planificación de la capacidad, desarrollo de políticas para la secuenciación de las actividades, y modelación en función de la mejora y toma de decisiones. Conclusiones: Las investigaciones futuras deben centrarse en el análisis de la colaboración, la productividad en función del país y la generalización en otras bases de datos de impacto internacional.

Modelación de los flujos de pacientes de alto riesgo con COVID-19 en Matanzas con enfoque Lean

Introducción: En el contexto de la pandemia, la gestión eficiente de los flujos de pacientes con enfoque en su trayectoria es crucial. En este sentido, el enfoque Lean permite aumentar el rendimiento del sistema sanitario, al eliminar actividades que no generan valor al paciente. Objetivo: Realizar un análisis integral de los flujos de pacientes de alto riesgo con COVID-19 en Matanzas, utilizando el enfoque Lean. Materiales y métodos: Se implementó una metodología de tipo cuantitativa, estructurada en cuatro etapas, para la gestión integrada de los flujos de pacientes de alto riesgo con COVID-19, mediante el enfoque Lean. Esta metodología integra herramientas para la selección de expertos, representación de procesos, análisis estructural y mapas de flujos de valor. Se aplicó durante del período de mayor incidencia de la pandemia en Matanzas (1 de mayo al 1 de agosto de 2021). Resultados: Se identificaron deficiencias relacionadas con los flujos de pacientes de alto riesgo con COVID-19 en Matanzas. Se realizó un análisis integral de los flujos, con el fin de realizar una propuesta de mejoras con enfoque Lean. La propuesta garantizó una optimización de 1510 minutos por ciclos de atención, con una eficiencia del 85,86 % del tiempo total de cada ciclo (etapa del tratamiento), y del 59,38 % de los tiempos de espera entre ellos. Conclusiones: Las herramientas Lean permiten realizar un análisis integral de los flujos de pacientes, además de mostrar una vía para su gestión, centrada en la trayectoria y no en la ocupación del recurso.

Introduction: In the context of the pandemic, the efficient management of the patients flow with a focus on their trajectory is crucial. In this sense, the Lean approach allows to increase the performance of the health care system, eliminating activities that do not generate value for the patient. Objective: To carry out an integral analysis of the high risk patients flow with COVID-19 in Matanzas, using the Lean approach. Materials and methods: A quantitative methodology, structured in four stages was implemented for the integrated management of the flow of high risk patients with COVID-19, using the Lean approach. This methodology integrates tools for the selection of experts, process representation, structural analysis and value flow maps. It was applied during the period of highest incidence of the pandemic in Matanzas (May 1st to August 1st 2021). Results: Deficiencies related to the flows of high risks patients with COVID-19 in Matanzas were identified. A comprehensive analysis of the flows was carried out in order to make a proposal for improvements with a Lean approach. The proposal guaranteed an optimization of 1 500 minutes per service cycle, with an efficiency of 85.86% of the total time of each cycle (treatment stage), and 59.38% of the waiting times between them. Conclusions: Lean tools allow a comprehensive analysis of the patients' flow, in addition to showing a route for their management, focused on the trajectory and not on the occupation of the resource.