AC61

Análisis Mediante el uso de Simulación del Aumento en la Demanda de Pacientes en el
Servicio de Urgencia de un Hospital
Héctor E. Jahnsen, Jahnsen@alumnos.ubiobio.cl
Felipe Baesler, fbaesler@ubiobio.cl
Departamento de Ingeniería Industrial
Universidad del Bio Bio
Casilla 35 – c
Concepción, Chile
Resumen
En este trabajo se presenta un análisis mediante el uso de simulación del impacto que provocaría
el escenario de aumentar la demanda de pacientes a un servicio de urgencia en particular. Con
este trabajo se pretende determinar cuales san las principales variables a modificar en caso de
que dicho servicio se vea enfrentado a un aumento en la demanda. Para esto se modeló
computacionalmente el servicio en un modelo de simulación, luego mediante un diseño de
experimento factorial fraccionario se determinaron los escenarios que permiten determinar cuales
son los recursos y medidas a adoptar ante un aumento determinado de la demanda de pacientes al
servicio.
Palabras claves: Modelo de Simulación, Diseño de experimentos, servicio de urgencia, índice
de desempeño, tiempo en sistema.
1. Descripción del Servicio de Urgencia.
El Servicio de Urgencia se encuentra habilitado para la atención las 24 horas del día,
además dispone de servicios de apoyo diagnóstico durante las 24 horas, tales como
Imaginología, Ecomografía, T.A.C., Laboratorio Clínico, Banco de Sangre, Farmacia, Pabellones
Quirúrgicos de alta asepsia y Anestesiología.
Los recursos con los que cuenta para la atención o la capacidad de atención está directamente
relacionada con el sistema de turnos y con la capacidad física instalada. El personal realiza turno
diferenciados por cargos, en el caso de los médicos estos permanecen 24 horas en el servicio que
cubren dos especialidades (médico cirujano y traumatólogo), por su parte el personal de
Enfermeras, paramédico y Auxiliar de enfermería cumple turnos de 12 horas, con una Enfermera
y 2 Paramédicos por turno, además estos últimos cumplen turnos de reposición de horas los día
lunes (de 8 a 16), martes (de 8 a 12 a.m.) y miércoles (de 8 a 20). Es decir que en estos horarios
habrá 3 paramédicos para prestar atención médica.
La capacidad física instalada es de 5 Box de urgencia con una tasa de ocupación del 50% en
total, de los cuales uno es especializado en atención de traumatología y yeso, otro especializado
en reanimación y sutura y los tres restantes de uso general con aparatos mínimos necesarios.
Ingresos
General
Recepción
de
Urgencia
Ingresa a
Box de
Urgencia
Toma de
Signos
Vitales
Evaluación
del
Médico
Prueba en Rayos
X
y/o
Prueba en
Ecotomografía
Yo
Prueba en T.A.C.
Si
Requiere
Pruebas de
Diagnóstico
No
Si
Requiere
Tratamiento
Aplica
Tratamiento
No
Alta del Servicio
Figura 1: Diagrama de flujo de Pacientes en Servicio de Urgencia de Hospital.
El proceso de atención corresponde a todos los eventos por los que pasa un paciente en particular
cuando este es atendido (ver figura 1).
2. Modelamiento del Problema
El sistema antes descrito fue modelado y simulado utilizando el software Arena 4.0. Se
realizaron todos los análisis de datos de entrada necesarios para alimentar el modelo y se
validaron los resultados obtenidos utilizando opinión de expertos y comparando estadísticas
reales con los resultados obtenidos por el modelo de simulación. Una vez validado el modelo fue
utilizado para representar el sistema para diferentes niveles de demanda de manera de determinar
la capacidad máxima del sistema. Se consideró un nivel de servicio tal que en promedio los
pacientes no permanecieran mas de 100 minutos dentro del sistema. Al mismo tiempo se
consideró un aumento en la capacidad de los recursos del servicio de urgencias.
3. Resultados
Los resultados arrojados por el análisis permitieron inferir que es posible aumentar el nivel de
demanda del sistema hasta un 130% sin sobrepasar la restricción de 100 minutos promedio
dentro del servicio de urgencias. En general la demanda no es un factor controlable por los
sistemas, sin embargo en este caso particular si lo es. La razón radica en que el servicio de
urgencias estudiado corresponde a una mutual de seguridad la cual trabaja con contratos y
empresas afiliadas. De esta manera al aumentar el número de empresas afiliadas se estaría
controlando la demanda esperada.
Finalmente se realizó un estudio de diseño de experimentos con el fin determinar los factores
críticos y analizar la alternativa de disminuir los recursos designados sin desmejorar la solución
obtenida. Se utilizó un diseño factorial fraccionario considerando a los recursos involucrados
como factores. Finalmente se determinó que existe una interacción importante entre el número de
Box de atención y el número de médicos. Este análisis permitió determinar que es posible
disminuir la disponibilidad de médicos de 5 a 4.5, lo cual se puede interpretar como la
contratación de un médico media jornada.
4. Conclusiones
La importancia de la simulación en un sistema se reafirma al conocer las conclusiones de
este estudio, puesto que permite evaluar un sistema sin la necesidad de intervenirlo, es el caso del
análisis realizado al servicio de urgencia cuyo objeto es evaluar el impacto que produce el
aumento de la demanda de pacientes al sistema y ante ello que medidas se pueden adoptar.
En relación a los tiempos (como índice de desempeño) se observa que hay una gran influencia en
el aumento de estos producto de la demanda, que es una consecuencia lógica, puesto que se
aumenta la entrada al procesos sin aumentar la capacidad, ahora para poder disminuir estos
tiempos, principalmente la espera y/o tiempo en sistema se aumenta la capacidad del recurso
crítico. En el caso de la situación en la que no se invierte recursos no es recomendable aceptar un
aumento por sobre el 20% en la demanda de pacientes (1890 mensual).
Para aumentos en la demanda superiores a 1890 pacientes, se debe implementar más recursos a
la vez sea estos; box, médicos y paramédicos, además la capacidad de atención en recepción. Es
decir que al superar los 1890 pacientes el sistema en general se debe reforzar.
Para la situación en que se está dispuesto a aceptar un aumento en los recursos se observa que se
acepta un 130% más de pacientes, es decir 1710 pacientes con solo aumentar levemente la
capacidad existente.
Referencias
Robert O. Keuhl. 2001. Diseño de Experimentos 2ª edición. Thomson Learning.
Douglas C. Montgomery 1991. Diseño de Experimentos. Grupo Editorial Iberoamericano.
Kelton, W. Sadowski, R y Sadowski, D Simulation with Arena McGraw Hill, New York, 1998.
Law, A y Kelton, W., Simulation modeling and analysis , 3ra Editión, McGraw Hill, New York,
2000