Preparando uma realocação de pacientes em larga escala
A transferência de pacientes envolve incertezas, como qualquer liderança em saúde sabe. A segurança, em 2013, um sistema de saúde dos EUA relatou que 219 pacientes caíram durante o transporte entre hospitais e clínicas, precisa ser equilibrada com equipe e procedimentos adequados; isso exige precisão e planejamento cuidadoso. Em um sábado específico, um grande hospital transferiu 185 pacientes de uma unidade existente para um novo edifício adjacente, a mais de 1.200 pés de distância. A organização buscou realizar uma realocação segura e eficiente, combinando princípios e métodos de engenharia de sistemas com uma abordagem de planejamento digital.
Para apoiar a operação, foi utilizada uma solução de planejamento digital da EYF para criar um modelo 3D das condições da mudança. A construção do modelo ajudou a identificar problemas potenciais que poderiam ocorrer durante a realocação e a avaliar soluções em um ambiente virtual e sem riscos. O modelo também apoiou a definição do dimensionamento ideal de equipe para a mudança e a estimativa de quanto tempo a operação levaria.
Objetivos:
- Identificar e tratar potenciais problemas antes da operação
- Avaliar atrasos e ineficiências operacionais
- Otimizar as horas de dimensionamento da equipe
- Entender como atrasos em uma unidade afetariam outras unidades
Resultados:
- Identificação do número ideal de equipes de mudança
- Previsão dos horários de término com base em cenários com diferentes probabilidades de atraso
- Criação de um modelo-base para apoiar cenários futuros
Solucionando problemas antes que surjam
Como o tempo de conclusão poderia variar devido a atrasos, foi considerada uma ampla variedade de possíveis impedimentos. Com base em dados coletados em várias mudanças de teste, foi possível identificar atrasos e gargalos em cada etapa do trajeto, e entender como um atraso em uma unidade poderia afetar outras unidades e o tempo total da mudança. Insight-chave: a mudança poderia ser concluída em 6 horas e 5 minutos sem atrasos, e o modelo também forneceu horários alternativos de término para diferentes cenários com atrasos.
Maximizando recursos humanos valiosos
Como o tempo da equipe era o principal recurso necessário na realocação, definir o número adequado de equipes de mudança era crítico. Essas equipes eram formadas por profissionais de transporte e de equipamentos, lideradas por um médico e um enfermeiro (para pacientes críticos) ou por dois enfermeiros (para pacientes não críticos). Diferentes configurações foram avaliadas e concluiu-se que cinco equipes eram ideais. A análise mostrou que, embora quatro equipes pudessem realizar a mudança, cinco equipes garantiam que não haveria tempo ocioso.
Prevendo um resultado bem-sucedido
A mudança real começou às 7:00 e terminou às 13:35, totalizando 6 horas e 35 minutos. Isso ficou alinhado à previsão do modelo, que estimava término entre 13:15 e 13:39, assumindo um atraso de 3–4% causado por pacientes que não estarem prontos. Além de validar o plano de mudança e prever o tempo final, o modelo gerou benefícios adicionais importantes: ao concluir antes do previsto, houve economia de horas de trabalho para dezenas de profissionais envolvidos na realocação, bem como para a equipe do novo edifício que havia sido acionada para trabalhar em turno dobrado. A organização agora também conta com um modelo-base do seu sistema, que pode ser usado em situações futuras.