Modelo para la gestión de flujos de pacientes, validado en un servicio de cirugía general

Autores/as

Palabras clave:

administración en salud, cirugía general, modelado computacional, simulación de paciente, traslado intrahospitalario de los pacientes.

Resumen

Introducción: La modelación de los flujos de pacientes se considera una herramienta clave para el análisis y mejora de las trayectorias intrahospitalarias.
Objetivo: Desarrollar y validar, en un servicio de cirugía general, un modelo matemático para la gestión de flujos de pacientes en servicios hospitalarios.
Métodos: Se desarrolló una investigación de tipo cuantitativa descriptiva. Se analizaron diferentes modelos de gestión y se identificaron brechas a solventar. Para su concepción se diseñó un procedimiento metodológico que tiene en cuenta la agrupación de pacientes en categorías diagnósticas mayores, en función de características clínicas homogéneas y similar consumo de recursos.
Resultados:
Se identificó como problema principal la insuficiente gestión de los flujos de pacientes. Se construyó un modelo matemático de simulación discreta que se validó mediante la comparación de datos reales del servicio y las opiniones subjetivas de especialistas. Se identificó que los recursos limitantes del sistema son las enfermeras y las camas con porcentajes de utilización de 93,377 % y 89,265 % respectivamente.
Conclusiones: Se desarrolla un modelo para la gestión de los flujos de pacientes en el servicio de cirugía general y se demuestra su influencia en el análisis, el proceso de toma de decisiones y la mejora de la gestión.

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Biografía del autor/a

Yasniel Sánchez Suárez, Universidad de Matanzas

Ingeniero Industrial, Máster en Administración de Empresas y Doctor en Ciencias Técnica (Ingeniería Industrial) en la Universidad de Matanzas, Matanzas, Cuba en 2021 y 2023 respectivamente. Sus principales intereses de investigación incluyen la gestión de operaciones, la gestión de negocios, la gestión de la cadena de suministro y la gestión hospitalaria.

Verenice Sánchez Castillo, Universidad de la Amazonia

Ingeniera Agroecóloga de la Universidad de la Amazonia; Magister en Estudios Regionales en Medio Ambiente y Desarrollo de la Universidad Iberoamericana de Puebla (México); Doctora en Antropología de la Universidad del Cauca. Docente e Investigadora de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de la Amazonia, Líder del Grupo de Investigación “GIADER” categoría A ante Minciencias. Sus principales intereses de investigación incluyen estudios de Ambiente, Territorio y Sociedad.

Carlos Alberto Gómez Cano, Corporación Unificada Nacional de Educación Superior

Administrador de Empresas de la Corporación Unificada Nacional de Educación Superior; Especialista en Gestión Pública de la Escuela Superior de Administración Pública; Magister en Gestión y Evaluación de Proyectos de Inversión. Docente e Investigador de la Corporación Unificada Nacional de Educación Superior. Sus principales intereses de investigación incluyen la Economía, Negocios y Empresa.

Citas

1. Bhattacharjee P, Ray PK. Patient flow modelling and performance analysis of healthcare delivery processes in hospitals: A review and reflections. Computers & Industrial Engineering. 2014;78(C):299-312. DOI: 10.1016/j.cie.2014.04.016

2. Manning L, Islam S. A systematic review to identify the challenges to achieving effective patient flow in public hospitals. Int J Health Plann Mgmt. 2023;38(3): 805-828. DOI: 10.1002/hpm.3626

3. Dawoodbhoy FM, Delaney J, Cecula P, Yu J, Peacock I, Tan J, et al. AI in patient flow: applications of artificial intelligence to improve patient flow in NHS acute mental health inpatient units. Heliyon. 2021;7(5):[aprox. 18 pant.]. DOI: 10.1016/j.heliyon.2021.e06993

4. Duarte Forero EL, Camacho Oliveros MÁ. Planeación de la capacidad hospitalaria: un enfoque desde el flujo de pacientes con Dinámica de Sistemas. INGE CUC. 2020;16(1):217-233. DOI: 10.17981/ingecuc.16.1.2020.16

5. Sánchez Suárez Y, Marqués León M, Hernández Nariño A, Suárez Pérez M. Metodología para el diagnóstico de la gestión de trayectorias de pacientes en hospitales. Región Científica. 2023;2(2): [aprox. 18 pant.]. DOI: 10.58763/rc2023115

6. Sánchez Suárez Y. Instrumento metodológico para la gestión de flujos de pacientes en instituciones hospitalarias. [Tesis de doctorado]. Matanzas, Cuba: Universidad de Matanzas. 2023 [acceso: 28/09/2023]. Disponible en: https://rein.umcc.cu/handle/123456789/1949

7. Sánchez-Suárez Y, Marqués-León M, Hernández-Nariño A, Santos-Pérez O. Modelación de los flujos de pacientes de alto riesgo con COVID-19 en Matanzas con enfoque Lean. Revista Médica Electrónica. 2023 [acceso: 28/09/2023];45(4):629-643. Disponible en: http://scielo.sld.cu/pdf/rme/v45n4/1684-1824-rme-45-04-629.pdf

8. Arévalo Zurita M, Expósito García E, Apez Arévalo I. Gestión empresarial y prácticas de equidad e igualdad de género: el caso de la empresa Agroforestal Cafetalera Tercer Frente. Región Científica. 2023;2(2):[aprox. 9 pant.]. DOI: 10.58763/rc202375

9. Marqués León M, Negrin Sosa E, Hernández Nariño A, Nogueira Rivera D, Medina León A. Modelo para la planificación de medicamentos y materiales de uso médico en instituciones hospitalarias. Gestión y política pública. 2017 [acceso: 28/09/2023];26(SPE):79-124. Disponible en: http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1405-10792017000300079

10. Kelton WD. Simulación con software Arena. México: McGraw-Hill; 2008. [acceso: 28/10/2023]. Disponible en: https://catalogosiidca.csuca.org/Record/UNI.7045details

11. Eslava Zapata R, Chacón Guerrero E, Gómez Ortiz E, Mogrovejo Andrade J. Toma de decisiones en las organizaciones: procesos y herramientas. Data y Metadata. 2022;1:19-24. DOI: 10.56294/dm202219

12. Medina León SV, Medina Palomera A, González Ángeles Á. Reducir tiempos de espera de pacientes en el departamento de emergencias de un hospital utilizando simulación. Industrial Data. 2010 [acceso: 28/09/2023];13(1):67-76. Disponible en: http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=81619989010

13. Basaglia A, Spacone E, van de Lindt JW, Kirsch TD. A Discrete-Event Simulation Model of Hospital Patient Flow Following Major Earthquakes. International Journal of Disaster Risk Reduction. 2022;71(5):[aprox. 9 pant.]. DOI: 10.1016/j.ijdrr.2022.102825

14. Ouda E, Sleptchenko A, Simsekler MCE. Comprehensive review and future research agenda on discrete-event simulation and agent-based simulation of emergency departments. Simulation Modelling Practice and Theory. 2023;129(7):[aprox. 23 p]. DOI: 10.1016/j.simpat.2023.102823

15. Jiménez Romero C, Tisnés A, Linares S. Modelo de simulación del COVID-19 basado en agentes. Aplicación al caso argentino. Posición. 2020 [acceso: 28/09/2023];3:1-22. Disponible en: https://ri.conicet.gov.ar/bitstream/handle/11336/107719/CONICET_Digital_Nro.35741ff1-2717-42c6-8a86-4be3970462be_A.pdf?sequence=2&isAllowed=y

16. Sánchez Suárez Y, Gómez Pérez M, Maynoldi Pino K, Marqués León M, Hernández Nariño A, Santos Pérez O. Contribución al perfeccionamiento del proceso de gestión de ingreso de pacientes con covid-19. Revista Cubana de Administración Pública y Empresarial. 2021;5(3):[aprox. 19 pant.]. DOI: 10.5281/zenodo.5759637

Publicado

27.02.2024

Cómo citar

1.
Sánchez Suárez Y, Sánchez Castillo V, Gómez Cano CA. Modelo para la gestión de flujos de pacientes, validado en un servicio de cirugía general. Rev Cubana Med Milit [Internet]. 27 de febrero de 2024 [citado 20 de abril de 2025];53(1):e024022338. Disponible en: https://revmedmilitar.sld.cu/index.php/mil/article/view/22338

Número

Sección

Presentación de Tecnología