Die Herausforderung
von Joseph K. Agor (North Carolina State University)
Vorgestellt auf der Wintersimulationskonferenz 2016
Diese ausführliche Zusammenfassung gibt einen Überblick über die Entwicklung eines Simulationsmodells, das zur Unterstützung der Triagierung von Patienten in der Abteilung für Innere Medizin (HIM) der Mayo Clinic in Rochester, MN, eingesetzt werden soll, um die Arbeitsbelastung zwischen den Abteilungsdiensten zu verteilen. Der Hauptbeitrag dieser Arbeit besteht in der Entwicklung eines Scores, der die Arbeitsbelastung der Dienstleister genauer misst. Bei der Erstellung dieses Wertes wurden Delphi-Befragungen, Conjoint-Analysen und Optimierungsmethoden eingesetzt, und es wird angenommen, dass er die Arbeitsbelastung der Leistungserbringer besser wiedergibt. Vorläufige Ergebnisse basierten auf dem Zeitanteil eines Monats, in dem jeder Dienst die "maximale Auslastung" erreichte oder überschritt, wie die Arbeitsbelastung in einer Instanz derzeit betrachtet wird. Ein in SIMIO 8 erstelltes Simulationsmodell ergab einen Rückgang des Anteils der Zeit, in der ein Dienst im Durchschnitt seine "maximale Auslastung" erreichte oder überschritt, um 12,1 %, während gleichzeitig die durchschnittliche Differenz zwischen diesen Anteilen um 8,3 % sank (bessere Ausgewogenheit zwischen allen Diensten).
Einleitung
Seit 1990 ist die Zahl der Veröffentlichungen über die Arbeitsbelastung von Angehörigen der Gesundheitsberufe in der Fachliteratur erheblich gestiegen. Das Konzept der Arbeitsbelastung ist aufgrund seiner Auswirkungen auf das Gesundheitswesen von großem Interesse. So haben Untersuchungen gezeigt, dass die Arbeitsbelastung des Pflegepersonals einen direkten Einfluss auf die Ergebnisse für die Patienten sowie auf die Zufriedenheit und Belastbarkeit des Pflegepersonals am Arbeitsplatz hat. Um die negativen Folgen einer hohen Arbeitsbelastung zu verhindern, müssen Methoden entwickelt werden, um die Arbeitsbelastung der Gesundheitsdienstleister zu steuern und auszugleichen. Das Projekt zielt darauf ab, einen Score zu entwickeln, der die "wahrgenommene Arbeitsbelastung" unter den Leistungserbringern in 13 Krankenhausdiensten innerhalb der HIM-Abteilung der Mayo Clinic in Rochester, MN, genauer abbildet, und die Gültigkeit des Scores durch Simulation zu überprüfen. Ein weiteres Ziel des Projekts ist es, der HIM-Abteilung ein simulationsbasiertes Tool zur Verfügung zu stellen, das es den Dienstleistern und der Verwaltung ermöglicht, "Was-wäre-wenn-Szenarien" durchzuspielen und alle Maßnahmen zu testen, die sich aus der erstellten Bewertung ergeben (in Arbeit). Der Score muss zwar auf der Grundlage von Vorschlägen der Leistungserbringer und der Verwaltung angepasst werden, aber die vorläufigen Ergebnisse der Simulation deuten darauf hin, dass die Verwendung unseres Scores zu einer ausgewogeneren Arbeitsbelastung der Krankenhausdienste führen wird (siehe Abbildung 2 unten).
Die Lösung
Entwicklung des Simulationsmodells und des Scores
Derzeit ist die Zählung (Anzahl der Patienten im Dienst) das einzige Instrument, das vom Medical Officer of the Day (MOD) verwendet wird, um die Patienten in das Krankenhaus einzuteilen, und dies spiegelt nicht genau die Arbeitsbelastung wider, die die Anbieter dieser Dienste sowohl objektiv als auch subjektiv erfahren. Durch zwei Delphi-Befragungen (eine vor der Ankunft in der Mayo Clinic und eine vor Ort) und eine Conjoint-Analyse der zweiten Befragung konnten wir erfassen, welche Faktoren (xi) zu der von den Dienstleistern wahrgenommenen Arbeitsbelastung beitragen. Anschließend wurde ein lineares Optimierungsmodell erstellt, um die Gewichte (wi) für diese Faktoren zu ermitteln, mit dem Ziel, die Abweichung von den Angaben der Leistungserbringer zu minimieren. Der entwickelte Score war die lineare Kombination dieser Gewichte und Faktoren (Score = ∑ 𝑤𝑖𝑥𝑖 ). Als Nächstes wurde eine vollständige Simulation erstellt, um den Prozess nachzubilden, wie ein Patient die HIM-Abteilung durchläuft, um den vorgeschlagenen Score zu validieren. Die folgende Abbildung 1 zeigt die Simulation auf hoher Ebene:
Wir haben simuliert, wie sich Patienten durch alle 13 medizinischen Abteilungen der HIM-Abteilung bewegen (Assistenzarztabteilungen 1-4, medizinische Abteilungen 5-9, 11 und 14 sowie Gastro- und Lungenabteilungen). Innerhalb der einzelnen Abteilungen wurden Untermodelle erstellt, in denen die Leistungserbringer als Arbeitnehmer modelliert werden, die durch die von den Patienten innerhalb ihrer Abteilung geschaffenen Arbeitsplätze in Anspruch genommen werden können. Jeden Tag entscheidet die Simulation, ob ein Patient auf der Grundlage seiner historischen Entlassungszeit in der Abteilung verbleibt, und wenn dies der Fall ist, werden zu Beginn eines jeden Tages Aufgaben erstellt, für die sich die Leistungserbringer Zeit nehmen müssen (z. B. Visiten, Familienbesuche, Papierkram usw.). Ähnliche Aufgaben werden für die Leistungserbringer erstellt, wenn ein Patient zum ersten Mal in ihren Dienst aufgenommen wird (d. h. wenn er ihnen vom MOD zugewiesen wird). Anhand der historischen Daten konnten wir eine Richtlinie auf der Grundlage der niedrigsten Arbeitsbelastung einführen und die Ergebnisse mit den tatsächlichen Gegebenheiten vergleichen.
Die Auswirkungen auf das Geschäft
Ergebnisse und Schlussfolgerungen
Die nachstehende Abbildung 2 zeigt den durchschnittlichen Anteil des Monats, in dem jeder Dienst bei oder über der "maximalen Auslastung" lag, wie sie derzeit von den Anbietern in der Abteilung definiert wird. In der Vergangenheit gab es ein erhebliches Ungleichgewicht in Bezug auf die Zeit, die jeder Dienst bei maximaler Auslastung verbrachte. Durch eine grobe Implementierung des Triagings zu einem Dienst mit der niedrigsten Auslastungsbewertung sehen wir jedoch ein deutlich besseres Gleichgewicht in Bezug auf die Verteilung der Zeit, die jeder Dienst in maximaler Auslastung verbringt. Wir sehen auch, dass der Anteil der Zeit, die jeder Dienst in maximaler Auslastung verbringt, insgesamt abnimmt, was eine geringere Arbeitsbelastung der Leistungserbringer bedeutet, was höchstwahrscheinlich zu einer insgesamt besseren Gesundheitsversorgung der Patienten führt. Die Mayo-Klinik hat uns eine Fallstudie für das Triagieren von Patienten in einem Krankenhausszenario zur Verfügung gestellt, aber diese Simulation und das Ergebnis lassen sich auch auf andere Abteilungen und Einrichtungen übertragen, die einen ähnlichen Prozess haben.
