YOĞUN BAKIM ÜNİTELERİNDE HASTA AKIŞININ DEĞERLENDİRMESİ: 3. BASAMAK HASTANELER İÇİN SİMÜLASYON MODELLEMESİ-Reference-Cited by-同舟云学术

YOĞUN BAKIM ÜNİTELERİNDE HASTA AKIŞININ DEĞERLENDİRMESİ: 3. BASAMAK HASTANELER İÇİN SİMÜLASYON MODELLEMESİ

Published:2023-12-28 Issue:4 Volume:26 Page:1009-1032
ISSN:2148-9041
Container-title:Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi
language:
Short-container-title:

Author:

DURMUŞ Alkan¹^ORCID,ÖZDEMİR Ali¹^ORCID

Affiliation:

1. DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ

Abstract

Yoğun bakım ünitelerinde hasta akışının modellenmesi, süreçlerin daha iyi anlaşılmasına ve bu modellerin kullanımı yoğun bakım sistemlerinin işlevselliğinin artırılmasına katkıda bulunabilir. Yoğun bakım ünitelerinde (YBÜ) hasta akışının kötü yönetimi, hasta beklemelerine ve hastaların reddedilmesine neden olabilir. Ayrıca YBÜ yönetimi kapasite yönetimi ve planlaması açısından önemli zorluklarla karşı karşıya kalır. Bu araştırma, 3. basamak kamu üniversite hastanesinde yoğun bakım hastaların akışının ayrık olay simülasyonu yöntemiyle modellenmesine ve kapasite ihtiyacına odaklanmaktadır. Yoğun bakım ihtiyacı olan ve biten hastaların servisler arasındaki geçişlerinde gecikmeler yaşanabilmektedir. Bu çalışmanın amacı, Yoğun Bakım Ünitesi (YBÜ) hastalarının kabul, yoğun bakım yatağı bekleme ve taburculuk süreçlerindeki kısıtlamaları simüle ederek, hastane yönetim politikalarının performansını değerlendirmek ve mevcut yatak sayısında hasta bekleme sürelerinin minimize edildiği bir senaryoda gereken yatak sayısını hesaplamaktır. Ayrıca, diğer servis yataklarının dolu olması nedeniyle geciken taburculuk sürecinin alternatif bir politika önerisiyle ele alınması hedeflenmektedir. Oluşturulan simülasyon modeliyle, YBÜ hizmetlerinin mevcut durumunu hasta bekleme süreleri açısından azaltılabileceği bulunmuştur. Tam zamanında hasta taburculukları YBÜ yataklarına nakledilecek hastaların ortalama bekleme sürelerinin azaltılabileceği gözlemlenmiştir.

Funder

yok

Publisher

Hacettepe University, Faculty of Economics and Administrative Sciences Department of Health Care Management

Reference100 articles.

1. Abhicharttibutra, K., Wichaikhum, O. A., Kunaviktikul, W., Kunaviktikul, W., & Nantsupawat, R. (2018). Occupancy rate and adverse patient outcomes in general hospitals in Thailand: a predictive study. Nursing & health sciences, 20(3), 387-393.

2. Alban, A., Chick, S. E., Lvova, O., & Sent, D. (2020). A Simulation Model to Evaluate the Patient Flow in an Intensive Care Unit under Different Levels of Specialization. 2020 Winter Simulation Conference (WSC) (s. 922-933). Orlando: IEEE.

3. Azcarate, C., Esparza, L., & Mallor, F. (2020). The problem of the last b e d: Contextualization and a new simulation framework for analyzing physician decisions. Omega, 96, 1-20.

4. Bahalkeh, E., Hasan, I., & Yih, Y. (2022). The relationship between intensive care unit length of stay information and its operational performance. Healthcare Analytics, 2, 1-10.

5. Bai, J., Fügener, A., Schoenfelder , J., & Brunner , J. O. (2018). Operations research in intensive care unit management: a literature review. Health Care Management Science, 21, 1–24 .