UNITEC - UPM

Uso de simulación de eventos discretos para el análisis de la

priorización de atención a pacientes de cirugía ortopédica electiva en hospitales estatales hondureños

Propuesta de Tesis Doctoral

Jared R. Ocampo, M.Sc.

01/02/2012

La presente Tesis Doctoral buscara desarrollar un modelo de priorización de atención para pacientes de cirugía ortopédica electiva en hospitales públicos en Honduras, validada por el uso de un modelo de simulación de eventos discretos del hospital.

Uso de Simulación de Eventos Discretos para el Análisis de la Priorización de Atención a Pacientes de Cirugía

Ortopédica Electiva en Hospitales Estatales Hondureños

Jared R. Ocampo, M.Sc. Universidad Tecnológica Centroamericana, San Pedro Sula, Honduras

_________________________________________________________________________ 1. Antecedentes

Los sistemas de salud están enfrentando limitaciones financieras en todo el mundo debido a la creciente demanda de servicios de salud existente. Los titulares en los periódicos locales enfatizan los graves problemas que enfrenta el sistema de salud pública de Honduras (La Prensa, 2008). El escaso número de salas de espera y camas, el equipo básico para análisis y ultrasonidos en mal estado o en reparación, y los espacios insuficientes para la privacidad de la consulta son solo ejemplos de la condición precaria en que se encuentran los hospitales públicos de Honduras (Proceso Digital, 2011).

Honduras se encuentra entre los países de menores ingresos de América Latina y el Caribe (http://www.undp.un.hn/acerca_del_pais.htm), lo que obliga a un gran porcentaje de la población a usar los servicios públicos. El país cuenta con un promedio de 8.7 médicos por cada 10,000 habitantes, lo que lo sitúa en el último lugar de los países centroamericanos con disponibilidad de este recurso humano (CONADEH, 2008). Las cosas se hacen más difíciles si se considera que el país solo cuenta con 4 hospitales nacionales, 6 regionales y 16 departamentales para atender a los 8.5 millones de habitantes que tiene el país, de los cuales un 63% de ellos viven en extrema pobreza.

Tabla 1. Hospitales públicos en Honduras

¿Cómo se puede mejorar el servicio en los hospitales públicos en un país que cuenta con pocos recursos financieros y de infraestructura? La respuesta está en el uso de tecnología para optimizar los recursos existentes, y la tecnología de la simulación es una de esas herramientas que puede usarse para diseñar nuevas soluciones innovadoras y evaluar el impacto que estas pueden tener.

2. Objetivo General de la Tesis

Las listas de espera de pacientes son un reflejo de la escasez de recursos existente en el sistema de salud público. Esta situación es producto de la brecha que existe entre la demanda de tratamiento médico, y la oferta de facilidades físicas y doctores para llevar a cabo dicho tratamiento. De acuerdo a Hurst y Siciliani (2005), los pacientes que son colocados en listas de espera a menudo experimentan tiempos de espera largos lo cual genera insatisfacción entre los pacientes y el público en general. Sin embargo, la consecuencia más grave es que esta espera algunas veces impacta negativamente en la salud y calidad de vida de los pacientes.

El uso de listas de espera es una práctica común en los hospitales públicos de Honduras. De acuerdo a entrevistas realizadas con médicos que trabajan en hospitales públicos del país, la decisión de colocar a alguien en una lista de espera en Honduras es determinada por cada uno de los médicos que atiende a los pacientes, sin usar ningún criterio en común. Lo que es peor, estas listas de espera son prácticamente inexistentes ya que se encuentran en algún cuaderno mantenido en el hospital y por lo tanto están sujetos a que se realicen cambios ilícitos en la lista y a falta de transparencia y posible corrupción.

En países como Nueva Zelanda (Derrett, Paul y Morris, 1999), España (Serrano, 2008) e Italia (Valente, Testi, Tanfani, Fato, Porro, Santo, Santori, Torre y Ansaldo, 2009) se han realizado estudios para tratar de encontrar criterios explícitos para priorizar la atención de pacientes en listas de espera. Esta priorización se ha basado en diferentes tipos de criterio entre los cuales se incluyen criterios clínicos (severidad y pronostico), funcionales (limitación de actividades, tiempo de espera) y sociales (necesidad o acceso a soporte social). La hipótesis detrás de estos estudios es que la priorización de pacientes por un criterio explicito otro que la práctica actual de atención de primeras llegadas, primeras salidas (FIFO) no solo evitaría sufrimiento innecesario de parte de los pacientes, sino que también disminuiría la brecha que existe entre la demanda y los recursos disponibles.

Usando como base lo expuesto anteriormente y en vista que la simulación de eventos discretos es el método de investigación de operaciones más usado para el análisis de sistemas y la justificación de decisiones operacionales, la presente Tesis Doctoral buscara desarrollar un modelo de priorización de atención para pacientes de cirugía ortopédica electiva en hospitales públicos en Honduras, validada por el uso de un modelo de simulación de eventos discretos del hospital. Esto se hará de la siguiente forma:

• Las reglas de priorización establecidas en el modelo serán digitalizadas y automatizadas en la forma de un programa que ordene a los pacientes prioritariamente.

• El programa actualizara la lista de espera en tiempo real de acuerdo al ingreso de nuevos pacientes con prioridades más elevadas o salidas de pacientes por causas extrañas.

• Este programa permitirá que tanto el personal del hospital así como los pacientes puedan visualizar su orden de atención y estimar de manera realista cuando serán atendidos.

• La efectividad de dicha priorización será medida mediante el uso de un modelo de simulación de eventos discretos construido en Flexsim usando índices de desempeño.

Figura 1. Arquitectura conceptual de la propuesta de la tesis doctoral

3. Metodología a Seguir

La metodología que se propone seguir es la siguiente:

3.1 Propuesta de un modelo de priorización de pacientes

Realizar un análisis de diferentes modelos de priorización de pacientes obtenidos de la literatura especializada, buscando experiencias que utilicen modelos de simulación de eventos discretos como herramienta de validación de los resultados y estudios realizados en procedimientos de cirugía electiva. Realizar entrevistas y grupos foco con doctores cirujanos trabajando en el área de ortopedia en el hospital Mario Catarino Rivas de San Pedro Sula, para entender cómo se prioriza la atención de pacientes en la actualidad. A partir de ambos insumos (literatura y proceso actual) proponer un modelo para la priorización de pacientes que mejor se adecúe y responda a las necesidades de los pacientes y hospitales públicos hondureños. Las reglas de decisión establecidas en el modelo de priorización propuesto deben de ser validadas por la Secretaria de Salud del país.

3.2 Programación de prototipo de sistema de Lista de Espera Priorizada Electrónica (LEPE)

Programar el prototipo de una aplicación informática que permita la creación de una lista de espera en formato electrónico que use los criterios establecidos en el modelo de priorización de pacientes (al cual llamaremos LEPE). Esta aplicación debe de permitir introducir pacientes junto con características particulares que permitan su categorización. Esta priorización será hecha mediante un algoritmo que tome en consideración criterios tales como el nivel de urgencia clínica y el tiempo de espera de los pacientes, algoritmo que fue definido en el paso anterior. El programa informático prototipo será desarrollado usando un software de programación Open-Source que permita su uso sin restricciones. La aplicación deberá permitir que los pacientes puedan ser ordenados por prioridad en tiempo real y mostrar la información de contacto de los pacientes. Los listados ya priorizados generados por la aplicación informática serán validados por el grupo de doctores cirujanos del hospital participantes en el estudio.

3.3 Construcción de modelo de simulación de eventos discretos del área de cirugía ortopédica

La simulación de eventos discretos se ha utilizado por bastante tiempo para estudiar y mejorar sistemas de salud, especialmente en lo relacionado al flujo de pacientes y utilización de recursos (Beverstock, Greenwood, Lavery and Nordgren, 2011). De hecho Flexsim ha desarrollado un simulador especial para el área de salud denomiado Flexsim Healthcare para poder modelar las complejidades y matices de la gestión sanitaria (http://www.flexsim.com/flexsim-healthcare/). En este caso en particular, el uso de simulación es apropiada porque la lista de espera puede ser tratada como un queue dentro de un modelo de computarizado del hospital. En vista que el estudio se enfocara en cirugía ortopédica electiva en hospitales públicos, se desarrollara un modelo de simulación de eventos discretos en el área de cirugía ortopédica del hospital Mario Caratino Rivas. El software de modelación que se usara será Flexsim Simulation Software v 5.2.

Figura 2. Ejemplo del software de simulación Flexsim Healthcare

Fuente: http://seriousgamesmarket.blogspot.com/2009_09_01_archive.html

Los pasos que se seguirán para el desarrollo del modelo son: 1. Preparación de un diagrama de flujo de objeto (OFD) del sistema bajo estudio. 2. Recolección de datos y definición de supuestos del sistema 3. Construcción del modelo de simulación usando los objetos de Flexsim 4. Verificación y validación del modelo de simulación construido

Al finalizar se contara con un modelo de simulación de eventos discretos validado del área de cirugía ortopédica del hospital Mario Catarino Rivas en donde se puede experimentar con las políticas de espera de los pacientes.

3.4 Correr el modelo de simulación y analizar sus resultados

Utilizando como entrada los pacientes priorizados por el sistema informático LEPE, se correrá el modelo de simulación y se analizaran los resultados del mismo en termino de métricas de desempeño. Entre estas métricas se encuentran:

• Tiempo de espera promedio de los pacientes • Tamaño de la lista de espera (longitud de la cola)

• Índice de desempeño del sistema (basado en el porcentaje de pacientes que reciben tratamiento dentro del tiempo máximo de atención asignado)

Para realizar el análisis y revisar si se pueden observar mejoras utilizando la priorización sugerida, será necesario medir los tiempos actuales de espera y los tamaños actuales de las filas de espera. Basado en lo que se observe se llegara a conclusiones y se harán recomendaciones.

4. Bibliografía Disponible Consultada

Avances en promoción de la salud Honduras: Año 2002. Informe presentado a la Organización Mundial de la Salud.

Beaverstock, M., Greenwood, A., Lavery, E. y Nordgren, W., (2011). Applied simulation: modeling and analysis using Flexsim. Flexsim Software Products. Orem, Utah.

Chen, D. H. and Dahlman, C. J. (2005). The Knowledge Economy, the KAM Methodology and World Bank Operations. World Bank Institute Working Papers, No. 37256

CONADEH (2011). Informe anual 2008. Revisado Nov 8 2011 desde el internet: http://www.conadeh.hn/Joomla/index.php?option=com_content&view=category&id=7:informes-anuales&Itemid=38&layout=default

Derret S., Paul, C., and Morris, J. M. (1999). Waiting for elective surgery: effects on health-related quality of life. International Journal of Quality in Health Care. Vol. 11. Number I, p. 47-57.

Guaita, W. (2008). Desarrollo de un modelo de simulación para ensayar políticas operacionales en cadenas de suministros de PYMES transformadoras. Tesis Doctoral. Universidad Politécnica de Madrid (UPM).

Hurst, J. y Siciliani, L. (2003). Tackling excessive waiting times for elective surgery: a comparison of policies in twelve OECD countries. OECD Health Working Papers.

Kafati, Z. (2011). Hospitales públicos: talón de Aquiles en derechos humanos de hondureños. Proceso Digital. Revisado Dic 4, 2011 desde el internet: http://www.proceso.hn/2011/04/05/ Reportajes/Hospitales.P.C/35896.html

Kolker, A. (2009). Queuing analytic theory and discrete events simulation for healthcare: right application for the right problem.

Nielsen, A. L., Hilwig, H. Kissoon, N. y Teelucksingh, S. (2008). Discrete event simulation as a tool in optimization of a professional complex adaptive system. E-Health Beyond Horizon – Get it There. S.K. Anderson et al. (Eds.) p 247 – 252.

Orellana, X. (2008). Honduras con los peores servicios de salud en CA. La Prensa. Revisado el Nov 13, 2011 desde el internet: http://archivo.laprensa.hn/Pa%C3%ADs/Ediciones/2008/10/06/ Noticias/Honduras-con-los-peores-servicios-de-salud-en-CA

Serrano, M.C. (2008). Application of discrete-event simulation to health services research: analysis of needs and demand for elective surgery. Tesis Doctoral. Universitat Politècnica de Catalunya (UPC), España.

Sobolev, B.G., Sanchez, V., Kuramoti, V., Kuramoto, L., Levy. A., Schechter, M. y Fitzgerald, J. M. (2008). Evaluation of booking systems for elective surgery using simulation experiments. Healthcare Policy. Vol 3 No 4, p.113 – 124.

Valente, R., Testi, A., Tanfani, E., Fato, M., Porro, I., Santo, M., Santori, G., Torre, G. y Ansaldo, G. (2009). A Model to prioritize access to elective surgery on the basis of clinical urgency and waiting time. BMC Health Service Research.

Wilcox, S., Seddon, M., Dunn, S., Edwards, R. T., Pearse, J. and Tu, J.V. (2007). Measuring and reducing waiting times: A cross-national comparison of strategies. Health Affairs, 26, No. 4; p. 1078 – 1087.