Dissertação

{en_GB=A socio-technical approach to assist the selection of medical devices in hospital settings: Process improvement in an anesthesiology context} {} EVALUATED

{pt=A inovação das tecnologias da saúde exige a sua avaliação para garantir que presta o máximo cuidado, qualidade, segurança e relação qualidade-preço. Contudo, poucos dispositivos médicos são avaliados em hospitais em formatos estruturados, integrando as perspetivas das partes interessadas, especialmente no contexto da anestesiologia. A Análise de Decisão Multicritério é cada vez mais explorada na Avaliação de Tecnologias em Saúde, mas poucos estudos foram desenvolvidos no âmbito hospitalar. Este estudo tem como objetivo desenvolver uma abordagem sociotécnica para melhorar o processo de avaliação dos kits de anestesia atualmente aplicados no Hospital Santa Maria através da inclusão de especialistas, incentivar consenso e uso de ferramentas tecnológicas para trazer inovação e estrutura ao processo de avaliação. Foi desenvolvida uma abordagem sociotécnica para melhoria do processo de avaliação de kits de anestesia, denominada MD Evaluation-tool. Portanto, entrevistas foram realizadas a anestesiologistas para entender as perspetivas destes sobre os kits de anestesia. Depois, MACBETH foi aplicada para construir modelos individuais de avaliação quantitativa com anestesiologistas, capturando cada perspetiva, para, de seguida, construir um modelo de grupo por meio de protocolos qualitativos de questionamento, usando plataformas online e conferência de decisão. O resultado é a melhoria do processo de avaliação por uma ferramenta de apoio à decisão, composta por uma ferramenta Excel e software MACBETH, adequado para orientar o decisor durante o processo de avaliação e seleção de kits de anestesia. A validação desta ferramenta em anestesiologia indica que ela pode ser adaptada e implementada para melhorar os processos de avaliação de outras especialidades médicas. , en=The innovation in health technologies demands their evaluation to guarantee their ability to deliver the upmost care, quality, safety and value for money. However, few medical devices are evaluated in hospitals within structured formats integrating the perspectives of hospital stakeholders, especially in the anesthesiology context. Multicriteria Decision Analysis (MCDA) has been increasingly explored within Health Technology Assessment, but few studies have been developed in hospital settings. This study aims to develop a socio-technical approach to improve the process of evaluating anesthesia kits currently applied at Hospital Santa Maria through inclusion of relevant experts, to promote consensus, and use of technological tools to bring innovation and support to a more transparent and structured evaluation process. A MCDA socio-technical approach for process improvement in the evaluation of anesthesia kits, named MD – Evaluation tool, was designed. Therefore, exploratory interviews were made with anesthesiologists to understand their views and concerns on anesthesia kits. Then, the MACBETH approach was applied to build individual quantitative evaluation models with anesthesiologists, capturing each perspective, and then to build a compromise group model through qualitative protocols of questioning, using web-based platforms and a decision-conference. The aftermath of this study is the improvement of the evaluation process through a decision-support tool, composed by an Excel tool and the MACBETH software, suitable to guide the DM during the evaluation and selection process of anesthesia kits. The validation of this tool in the anesthesiology context indicates that it could be adapted and implemented to improve evaluation processes for other medical specialties }
{pt=MCDA, Anestesiologia, MACBETH, HTA, Dispositivos médicos, en=MCDA, Anesthesiology, MACBETH, HTA, Medical Devices}

Novembro 21, 2019, 16:30

Orientação

ORIENTADOR

Mónica Duarte Correia de Oliveira

Departamento de Engenharia e Gestão (DEG)

Professor Associado

ORIENTADOR

Filipa Maria Nogueira Lança Rodrigues

Hospital Santa Maria

Especialista