<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Autoren
Chris DeRienzo, MD, Chief Patient Safety Officer, Missionsgesundheitssystem
David Tanaka, Professor für Pädiatrie, Duke University Medical Center
Emily Lada, PhD, Senior Operations Research Specialist, Abteilung Advanced Analytics, SAS,
Phil Meanor, Senior Manager, Abteilung Advanced Analytics, SAS
Die Patientensicherheit auf einer Neugeborenen-Intensivstation (NICU) hängt entscheidend von angemessenem Personal ab. In diesem Projekt wurden JMP und SAS Simulation Studio verwendet, um ein Simulationsmodell für eine bestimmte NICU mit diskretem Ereignis zu erstellen, mit dem die Anzahl der pro Schicht benötigten Pflegekräfte vorhergesagt werden kann. Das Modell berücksichtigt die Komplexitäten, die bei der Bestimmung des Personalbedarfs inhärent sind, einschließlich Schwankungen der Patientenschärfe, Überweisungsmuster und Aufenthaltsdauer (LOS). Die Gruppe verwendete JMP, um die Wahrscheinlichkeitsverteilungen für die Anzahl und den Typ der täglich in die Einheit aufgenommenen Patienten zu schätzen. Mit internen und veröffentlichten Daten schätzte das Team die Verteilungen für verschiedene NICU-spezifische Patientenmorbiditäten, einschließlich Art und Zeitpunkt des jeweiligen Morbiditätsereignisses und seiner zeitlichen Auswirkung auf die Schärfe eines Patienten. Das Simulationsmodell entnimmt diese Eingangsverteilungen und simuliert den Fluss einzelner Patienten durch die NICU über einen Zeitraum von einem Jahr. Das Modell bietet Ärzten und Administratoren ein Instrument, um Personalentscheidungen konsequent und quantitativ zu unterstützen. Es kann auch verwendet werden, um die relative Bedeutung der Faktoren zu bewerten, die ausgewählt wurden, um in das LOS-Modell aufgenommen zu werden. Durch zusätzliche Verfeinerungen kann die Verwendung des Modells im Laufe der Zeit erhebliche Vorteile sowohl für die Patientensicherheit als auch für die Betriebseffizienz bieten.
