<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />autori
Chris DeRienzo, MD, Chief Patient Safety Officer, Mission Health System
David Tanaka, MD, professore di pediatria, Duke University Medical Center
Emily Lada, PhD, Senior Research Research Specialist, Advanced Analytics Division, SAS,
Phil Meanor, Senior Manager, Advanced Analytics Division, SAS
La sicurezza del paziente in un'unità di terapia intensiva neonatale (NICU) dipende in modo critico dallo staff appropriato. Questo progetto ha utilizzato JMP e SAS Simulation Studio per creare un modello di simulazione ad evento discreto di una NICU specifica che può essere utilizzato per prevedere il numero di infermieri necessari per turno. Il modello incorpora le complessità inerenti alla determinazione delle esigenze di personale, comprese le variazioni dell'acuità del paziente, i modelli di riferimento e la durata del soggiorno (LOS). Il gruppo ha utilizzato JMP per stimare le distribuzioni di probabilità per il numero e il tipo di pazienti ricoverati ogni giorno nell'unità. Usando sia i dati interni che quelli pubblicati, il team ha stimato le distribuzioni per varie patologie del paziente legate alla NICU, inclusi il tipo e la tempistica di ciascun evento di morbilità e il suo effetto temporale sull'acuità del paziente. Il modello di simulazione campiona da queste distribuzioni di input e simula il flusso di singoli pazienti attraverso l'UTIN nell'arco di un anno. Il modello fornisce ai medici e agli amministratori uno strumento per supportare in modo rigoroso e quantitativo le decisioni relative al personale. Può anche essere usato per valutare il significato relativo dei fattori selezionati da includere nel modello su LOS. Con ulteriori perfezionamenti, l'uso del modello nel tempo può fornire vantaggi significativi sia per la sicurezza del paziente che per l'efficienza operativa.
