Modelo de Avaliação Multicritério para a Teoria das Restrições aplicado em Serviços Hospitalares de Urgência e Emergência
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Data de Publicação: | 2013 |
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Resumo: | Os altos índices de mortalidade, excessivos tempos de espera, constantes queixa de usuários, sobrecarga das equipes de saúde, altos custos, saturação de pacientes aguardando por atendimento e a diminuição da qualidade dos serviços prestados são alguns problemas correlacionados à superlotação dos Departamentos de Emergência (DE). É comum verificar superlotação em hospitais ao redor do mundo e principalmente em países em desenvolvimento como o Brasil. Existem muitas ferramentas da Produção Enxuta que podem ser utilizadas para diminuir a superlotação hospitalar, como por exemplo, a Teoria das Restrições ou Theory of Constraints (TOC). Além disso, os Métodos de Análise de Decisão Multicritério (MCDA) podem ser usados para ordenar alternativas de decisão envolvendo múltiplos critérios em ambientes complexos tais como: hospitais, clínicas ou outras instituições de saúde. Este trabalho visa à integração entre a TOC e os Métodos MCDA através de um novo modelo de decisão chamado de Multi-criteria Evaluation for the Theory of Constraints (ME-TOC) o qual auxilia a resolução de problemas que envolva a tomada de decisão a respeito da gestão de recursos hospitalares. A ME-TOC também possui pilares na Engenharia de Métodos e na Simulação de Eventos Discretos. Ela permite que diferentes critérios sejam incorporados ao processo decisório para resolver gargalos produtivos em DE. Ademais, a ME-TOC incorpora as incertezas naturais dos sistemas hospitalares traduzindo seus processos estocásticos através das técnicas de simulação e do estudo das filas de paciente nas emergências. Este modelo foi justificado, testado e validado com dados experimentais de um hospital público na cidade de Petrolina – PE. O estudo de caso explorou o uso do método PROMETHEE II para resolver problemas relacionados à gestão da capacidade e os resultados mostraram como melhorar a tomada de decisão em DE considerando as preferências e julgamentos do decisor. Seis meses após a implementação das melhores alternativas no hospital, o tempo de espera durante os períodos de superlotação foram reduzidos em 78,56%. A utilização dos recursos melhorou aproximadamente em 55,50%. Eliminar restrições em DE significa obter um fluxo mais rápido, menos pacientes em processo, além de um crescimento na qualidade dos serviços hospitalares. |
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AMARAL, Thiago Magalhãeshttp://lattes.cnpq.br/7412915566171302http://lattes.cnpq.br/9665695510823023COSTA, Ana Paula Cabral Seixas2021-06-10T21:53:08Z2021-06-10T21:53:08Z2013-12-17AMARAL, Thiago Magalhães. Modelo de Avaliação Multicritério para a Teoria das Restrições aplicado em Serviços Hospitalares de Urgência e Emergência. 2013. Tese (Doutorado em Engenharia de Produção) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2013.https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/40304ark:/64986/00130000144tvOs altos índices de mortalidade, excessivos tempos de espera, constantes queixa de usuários, sobrecarga das equipes de saúde, altos custos, saturação de pacientes aguardando por atendimento e a diminuição da qualidade dos serviços prestados são alguns problemas correlacionados à superlotação dos Departamentos de Emergência (DE). É comum verificar superlotação em hospitais ao redor do mundo e principalmente em países em desenvolvimento como o Brasil. Existem muitas ferramentas da Produção Enxuta que podem ser utilizadas para diminuir a superlotação hospitalar, como por exemplo, a Teoria das Restrições ou Theory of Constraints (TOC). Além disso, os Métodos de Análise de Decisão Multicritério (MCDA) podem ser usados para ordenar alternativas de decisão envolvendo múltiplos critérios em ambientes complexos tais como: hospitais, clínicas ou outras instituições de saúde. Este trabalho visa à integração entre a TOC e os Métodos MCDA através de um novo modelo de decisão chamado de Multi-criteria Evaluation for the Theory of Constraints (ME-TOC) o qual auxilia a resolução de problemas que envolva a tomada de decisão a respeito da gestão de recursos hospitalares. A ME-TOC também possui pilares na Engenharia de Métodos e na Simulação de Eventos Discretos. Ela permite que diferentes critérios sejam incorporados ao processo decisório para resolver gargalos produtivos em DE. Ademais, a ME-TOC incorpora as incertezas naturais dos sistemas hospitalares traduzindo seus processos estocásticos através das técnicas de simulação e do estudo das filas de paciente nas emergências. Este modelo foi justificado, testado e validado com dados experimentais de um hospital público na cidade de Petrolina – PE. O estudo de caso explorou o uso do método PROMETHEE II para resolver problemas relacionados à gestão da capacidade e os resultados mostraram como melhorar a tomada de decisão em DE considerando as preferências e julgamentos do decisor. Seis meses após a implementação das melhores alternativas no hospital, o tempo de espera durante os períodos de superlotação foram reduzidos em 78,56%. A utilização dos recursos melhorou aproximadamente em 55,50%. Eliminar restrições em DE significa obter um fluxo mais rápido, menos pacientes em processo, além de um crescimento na qualidade dos serviços hospitalares.High mortality indices, excessive waiting times, patients’ dissatisfaction, staff overload, high costs, saturation of Patient-in-Process (PIP) and decreasing the quality of health care services are frequent concerns that are correlated to overcrowding in many Emergency Departments (ED). It is very often to verify overcrowding in hospitals worldwide and, especially, in developing countries such as Brazil. There are many Lean Production tools that could be implemented to minimize hospital overcrowding, e.g., the Theory of Constraints (TOC). Furthermore, the Multiple Criteria Decision Analysis (MCDA) can be used to rank decision alternatives involving multiples criteria in complex environments such as: hospital, clinics or in other health care organizations. This work proposes integrating TOC and an MCDA method, thereby creating a new model called Multi-criteria Evaluation for the Theory of Constraints (ME-TOC), which supports problem-solving with regard to decision making involving hospital resources management. ME-TOC also has pillars in Methods Engineering and Discrete Event Simulation (DES). ME-TOC allows different criteria to be incorporated into the decision making process to solving productive bottlenecks in EDs. Furthermore, ME- TOC incorporates the natural uncertainties of hospital systems translating its stochastic processes through simulation techniques and queues studies in ED. This model was justified, tested and validated with experimental data from a public hospital in Petrolina - PE. The case study explored using PROMETHEE II to solve problems related to capacity management and the results showed how to improve decision making in an ED considering the Decision Maker’s (DM’s) preferences and judgments. Six months after implementing the best alternatives in the in the hospital, waiting time during periods of overcrowding had been reduced by 78.56%. Resource utilization improved by around 55.50%. Eliminating ED constraints means to get a faster flow, less patients in process, and also a gradual rise in the quality of the hospital services.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Engenharia de ProducaoUFPEBrasilAttribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessPROMETHEE IITeoria das RestriçõesSimulaçãoServiços HospitalaresEngenharia de ProduçãoModelo de Avaliação Multicritério para a Teoria das Restrições aplicado em Serviços Hospitalares de Urgência e Emergênciainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisdoutoradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPEORIGINALTESE Thiago Magalhães Amaral.pdfTESE Thiago Magalhães Amaral.pdfapplication/pdf2365753https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/40304/1/TESE%20Thiago%20Magalh%c3%a3es%20Amaral.pdf32c2d10e642d518a41e55a58c06ac574MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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