Este resumo estendido fornece uma visão geral do desenvolvimento de um modelo de simulação a ser usado na assistência de triagem de pacientes no Departamento de Medicina Interna Hospitalar (HIM) da Clínica Mayo em Rochester, MN, em um esforço para equilibrar a carga de trabalho entre os serviços do departamento. A principal contribuição deste trabalho é o desenvolvimento de uma pontuação que mede a carga de trabalho do provedor com mais precisão. Pesquisas Delphi, análise conjunta e métodos de otimização foram usados na criação dessa pontuação e acredita-se que ela represente melhor a carga de trabalho do provedor. Os resultados preliminares foram baseados na proporção de tempo de um mês em que cada serviço estava na "utilização máxima" ou acima dela, que é como a carga de trabalho é vista atualmente em uma instância. Um modelo de simulação criado no SIMIO 8 resultou em uma redução de 12,1% na proporção de tempo em que um serviço estava na "utilização máxima" ou acima dela, em média, e também em uma redução de 8,3% na diferença média entre essas proporções (melhor equilíbrio entre todos os serviços).
Desde 1990, a literatura da área de saúde tem registrado um aumento substancial de publicações sobre a carga de trabalho vivenciada pelos profissionais de saúde. O conceito de carga de trabalho é um tópico de interesse devido às suas implicações nos ambientes de saúde. Por exemplo, pesquisas demonstraram que a quantidade de carga de trabalho imposta aos enfermeiros afeta diretamente os resultados dos pacientes, bem como a satisfação e a resiliência dos enfermeiros no local de trabalho. Para evitar as consequências negativas da alta carga de trabalho, é necessário criar métodos para gerenciar e equilibrar a carga de trabalho entre os prestadores de serviços de saúde. O objetivo do projeto é desenvolver uma pontuação que represente com mais precisão a "carga de trabalho percebida" entre os provedores que operam em 13 serviços hospitalares dentro do departamento de HIM da The Mayo Clinic, localizada em Rochester, MN, e verificar a validade da pontuação por meio de simulação. Outros objetivos do projeto são fornecer ao departamento de HIM uma ferramenta baseada em simulação que permitirá aos provedores e à administração executar "cenários hipotéticos" e testar quaisquer políticas decorrentes da pontuação criada (em andamento). Embora a pontuação precise ser ajustada com base nas sugestões dos provedores e administradores, os resultados preliminares gerados pela simulação indicam que o uso da nossa pontuação levará a uma carga de trabalho mais equilibrada entre os serviços do hospital (veja a Figura 2 abaixo).
Atualmente, o censo (número de pacientes no serviço) é a única ferramenta usada pelo Oficial Médico do Dia (MOD) para fazer a triagem dos pacientes no hospital, e isso não reflete com precisão a carga de trabalho que os prestadores desses serviços estão enfrentando, tanto objetiva quanto subjetivamente. Por meio do uso de duas pesquisas Delphi (uma realizada antes da chegada à Mayo Clinic e outra realizada no local) e da análise conjunta da segunda pesquisa, conseguimos captar quais fatores (xi) contribuem para a carga de trabalho percebida pelos prestadores de serviços. Em seguida, foi criado um modelo de otimização linear para criar pesos (wi) para esses fatores com o objetivo de minimizar o desvio da entrada do provedor. A pontuação desenvolvida foi a combinação linear desses pesos e fatores (Pontuação = ∑ 𝑤𝑖𝑥𝑖 ). Em seguida, foi criada uma simulação completa para replicar o processo de como um paciente passa pelo departamento de HIM para validar a pontuação proposta. A Figura 1 abaixo apresenta o visual de alto nível da simulação:
Simulamos pacientes passando por todos os 13 serviços médicos do departamento de HIM (Serviços de Residente 1-4, Serviços Médicos 5-9, 11 e 14, e Serviços Gastro e Pulmonar). Dentro de cada um dos serviços, foram criados submodelos em que os provedores são modelados como trabalhadores que podem ser ocupados por trabalhos criados por pacientes em seus serviços. A cada dia, a simulação decide se um paciente permanecerá no serviço com base no histórico do tempo de alta e, nesse caso, são criados trabalhos no início de cada dia para os quais os provedores precisarão dedicar tempo (ou seja, rondas, visitas à família, papelada etc.). Um trabalho de admissão semelhante é criado para os provedores quando um paciente é admitido pela primeira vez em seu serviço (ou seja, atribuído a seu serviço pelo MOD). Usando os dados históricos, conseguimos implementar uma política com base na menor pontuação de carga de trabalho e comparamos os resultados com a realidade do que realmente aconteceu.
A Figura 2 abaixo mostra a proporção média do mês em que cada serviço estava na "utilização máxima" ou acima dela, conforme definido atualmente pelos provedores do departamento. Historicamente, observamos um desequilíbrio significativo com relação ao tempo que cada serviço passa na utilização máxima. Entretanto, por meio de uma implementação grosseira de triagem para um serviço com a pontuação de carga de trabalho mais baixa, observamos um equilíbrio significativamente melhor com relação à distribuição do tempo que cada serviço passa na utilização máxima. Vemos também que, de modo geral, a proporção de tempo que cada serviço gasta na utilização máxima diminui, o que implica menos carga de trabalho entre os provedores, o que provavelmente levará a um melhor serviço de saúde prestado aos pacientes. A Mayo Clinic nos forneceu um estudo de caso para triagem de pacientes em um cenário de hospitalista, mas essa simulação e pontuação podem ser generalizadas para outros departamentos e instalações que tenham um processo semelhante.