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Dissertação

{en_GB=Improving patient flow and delivery of care: a bed assignment optimization model} {} EVALUATED

Detalhes: {pt=O envelhecimento da população aliado ao insuficiente número de profissionais de saúde resulta num constante congestionamento dos hospitais. Este aumento ao nível do fluxo de doentes torna o processo de gestão de camas fundamental. Determinar qual a melhor cama a atribuir a um doente é um processo complexo, tendo em conta os diversos critérios e restrições que devem ser tidos em conta na tomada de decisão. Esta tese assenta no caso de estudo de um hospital público português no qual este processo é realizado diariamente em suporte de papel por um enfermeiro. Dada a quantidade de informação a ser considerada e o número de profissionais envolvidos no processo a informação pode acabar por ser descurada, conduzindo a uma deficiente atribuição de camas. Esta tese propõe um modelo matemático multiobjetivo como ferramenta de apoio à decisão. Foram elaborados diferentes cenários para avaliar o comportamento do modelo perante a variação da taxa de ocupação hospitalar. A otimização foi efectuada utilizando duas técnicas, goal programming (GP) e lexicographic goal programming (LexGP). GP apresentou um melhor desempenho em todos os cenários num mais curto espaço de tempo, no entanto, LexGP acabou por representar com maior precisão a tarefa de atribuição de camas. Foi também realizada uma análise de sensibilidade para estudar o comportamento do modelo perante a variação do batch e do número máximo de transferências. Para o hospital, é relevante ter um modelo alinhado com os seus critérios de decisão que possa vir a apresentar um impacto positivo no seu desempenho., en=The world is ageing, healthcare professionals are a limited resource and, as a result, hospitals are facing constant bottlenecks. This increase in patient flow makes hospital bed management key to keep the system in sync. Choosing a bed for a patient is not a trivial task, given the different criteria and constraints that should be considered when assigning a patient. Although we are living in the era of innovation and technology, this matter has not been deeply explored yet. This thesis lies in a case study of a Portuguese public hospital, where this process is performed daily on a paper base by a nurse. Given the amount of information to be considered and the different stakeholders involved in the process, the information can end up being mistreated, leading to a deficient bed assignment. This thesis proposes a multi-objective mathematical model as a decision support tool. Different scenarios were designed to assess the model behavior with the variation of the hospital occupancy rate. The optimization of the formulation was performed using two different techniques, goal programming (GP) and lexicographic goal programming (LexGP). GP performed better across all scenarios in a smaller period, however, LexGP ended up mimicking more accurately the BA task. A sensitivity analysis was also performed to study how the model behaved when varying the batch dimension and the maximum number of transfers. It is important for the hospital to have a model developed in line with its decision criteria and goals that may positively impact its performance.}
Keywords: {pt=Gestão de camas, Atribuição de camas hospitalares, Modelo multiobjetivo, Otimização, Modelo de apoio à decisão, en=Bed management, Bed Assignment, Multi-Objective model, Optimization, Decision support model}

Discussão: junho 21, 2018, 14:30