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ARTIGO_ReducingOvercrowdingEmergency.pdf420,41 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir
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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorAmorim, Fábio Ferreira-
dc.contributor.authorAlmeida, Karlo Jozefo Quadros de-
dc.contributor.authorBarbalho, Sanderson Cesar Macedo-
dc.contributor.authorBalieiro, Vanessa de Amorim Teixeira-
dc.contributor.authorMachado Neto, Arnaldo-
dc.contributor.authorDias, Guilherme de Freitas-
dc.contributor.authorSantana, Levy Aniceto-
dc.contributor.authorAguiar, Cristhiane Pinheiro Teixeira Gico de-
dc.contributor.authorSilva, Cláudia Cardoso Gomes da-
dc.contributor.authorDasu, Sriram-
dc.date.accessioned2020-06-02T15:34:19Z-
dc.date.available2020-06-02T15:34:19Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.citationAMORIM, Fábio Ferreira et al. Reducing overcrowding in an emergency department: a pilot study. Revista da Associação Médica Brasileira, São Paulo, v. 65, n. 12, p. 1476-1481, dez. 2019. DOI: https://doi.org/10.1590/1806-9282.65.12.1476. Disponível em: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0104-42302019001201476&lng=en&nrm=iso. Acesso em: 02 June 2020. Epub 24 jan. 2020.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.unb.br/handle/10482/37946-
dc.description.abstractOBJETIVO Explorar o uso de modelos de previsão e ferramentas de simulação para estimar a demanda e reduzir o tempo de espera dos pacientes em Departamentos de Emergência (DE). METODOLOGIA A análise foi baseada em dados coletados em maio de 2013, no DE do Recanto das Emas, Distrito Federal, Brasil, que utiliza o Protocolo de Manchester como sistema de triagem. Um total de 100 pacientes consecutivos foram incluídos: 70 amarelos (70%) e 30 verdes (30%). Padrões de fluxo, tempo de espera observado e tempos entre as chegadas dos pacientes foram registrados. Mapas de processo, demanda e dados de capacidade foram utilizados na construção de uma simulação que foi calibrada de acordo com o fluxo observado. Uma análise do tipo “e se...” foi conduzida para reduzir os tempos de espera. RESULTADOS Os padrões de tempo de chegada para pacientes verdes e amarelos foram semelhantes, mas os tempos entre chegadas foram 5 e 38 minutos, respectivamente. O tempo de espera foi de 14 minutos para pacientes amarelos e 4 horas para pacientes verdes. A equipe médica era composta por quatro médicos por turno. Uma simulação previu que a inclusão de mais um médico por turno reduziria o tempo de espera para 2,5 horas para pacientes verdes, com um impacto pequeno no tempo de espera dos pacientes amarelos. A manutenção de quatro médicos e a inclusão de um médico exclusivamente para pacientes verdes reduziria o tempo de espera para 1,5 horas para pacientes verdes e aumentaria em 15 minutos para os pacientes amarelos. O melhor cenário simulado utilizou cinco médicos por plantão, com dois médicos exclusivos para pacientes verdes. CONCLUSÃO Os tempos de espera podem ser reduzidos equilibrando a distribuição de médicos para pacientes verdes e amarelos e relacionando a disponibilidade dos médicos aos padrões de demanda previstos. Simulações de DE podem ser utilizadas para gerar e testar soluções para diminuir a superlotação.pt_BR
dc.language.isoInglêspt_BR
dc.publisherAssociação Médica Brasileirapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleReducing overcrowding in an emergency department: a pilot studypt_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.subject.keywordTempo - administraçãopt_BR
dc.subject.keywordServiços médicos de emergênciapt_BR
dc.subject.keywordSimulação (Computadores)pt_BR
dc.subject.keywordServiços de saúdept_BR
dc.subject.keywordSatisfação do pacientept_BR
dc.rights.license(CC BY NC)pt_BR
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.1590/1806-9282.65.12.1476pt_BR
dc.description.abstract1OBJECTIVE Exploring the use of forecasting models and simulation tools to estimate demand and reduce the waiting time of patients in Emergency Departments (EDs). METHODS The analysis was based on data collected in May 2013 in the ED of Recanto das Emas, Federal District, Brasil, which uses a Manchester Triage System. A total of 100 consecutive patients were included: 70 yellow (70%) and 30 green (30%). Flow patterns, observed waiting time, and inter-arrival times of patients were collected. Process maps, demand, and capacity data were used to build a simulation, which was calibrated against the observed flow times. What-if analysis was conducted to reduce waiting times. RESULTS Green and yellow patient arrival-time patterns were similar, but inter-arrival times were 5 and 38 minutes, respectively. Wait-time was 14 minutes for yellow patients, and 4 hours for green patients. The physician staff comprised four doctors per shift. A simulation predicted that allocating one more doctor per shift would reduce wait-time to 2.5 hours for green patients, with a small impact in yellow patients’ wait-time. Maintaining four doctors and allocating one doctor exclusively for green patients would reduce the waiting time to 1.5 hours for green patients and increase it in 15 minutes for yellow patients. The best simulation scenario employed five doctors per shift, with two doctors exclusively for green patients. CONCLUSION Waiting times can be reduced by balancing the allocation of doctors to green and yellow patients and matching the availability of doctors to forecasted demand patterns. Simulations of EDs’ can be used to generate and test solutions to decrease overcrowding.pt_BR
dc.identifier.orcidhttp://orcid.org/0000-0003-0929-5733pt_BR
dc.identifier.orcidhttp://orcid.org/0000-0001-7468-9451pt_BR
dc.identifier.orcidhttp://orcid.org/0000-0003-1664-4866pt_BR
dc.identifier.orcidhttp://orcid.org/0000-0002-0619-2475pt_BR
dc.identifier.orcidhttp://orcid.org/0000-0002-5442-4293pt_BR
dc.identifier.orcidhttp://orcid.org/0000-0002-3728-1307pt_BR
dc.identifier.orcidhttp://orcid.org/0000-0001-7743-4892pt_BR
dc.identifier.orcidhttp://orcid.org/0000-0002-8745-291Xpt_BR
dc.identifier.orcidhttp://orcid.org/0000-0001-6314-0711pt_BR
dc.identifier.orcidhttp://orcid.org/0000-0002-7331-3900pt_BR
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