Simulation der Abläufe einer Entbindungsstation

Problem:




Das Modell simuliert die Entbindungsstation einer Klinik, die zurzeit umgebaut wird. Da das neue Klinikgebäude eine bestehende Abteilung ersetzen wird, und da die neue Entbindungsstation mit dem aktuellen Personal besetzt werden wird, simuliert das Modell auch die aktuellen Einrichtungen.


Ziel des Modells ist es, Diskussionen hinsichtlich der erforderlichen Ressourcen, Kapazität sowie der Arbeitsmethoden auf der neuen Station zu unterstützen. Eine wichtige Diskussion war, ob eine "ganzheitliche Philosophie" zum Tragen kommen soll, in der Mutter und Kind während ihres gesamten Aufenthalts im gleichen Zimmer untergebracht sind - oder ob Zimmer jeweils für die pränatale Betreuung, Entbindung und postnatale Betreuung vorgesehen werden sollen, so wie es im aktuellen System ist, bevorzugt wird.


Das Projekt wurde für die Karolinska Universitätsklinik im Verwaltungsbezirk Stockholm, Schweden, ausgeführt.

LÖSUNG:




Da es sich hier um ein abstraktes Problem der Mikroebene und der operativen Ebene handelt, war die diskret-ereignisorientierte Modellierung natürlich die bevorzugte Modellierung. Dadurch konnten Ressourcen, Abläufe, Patienten etc. bestmöglich verwaltet werden. Da diese Thematik zudem den Vergleich von zwei sehr unterschiedlichen Alternativen erfordert, ist es von Vorteil, diese Szenarien / Alternativen parallel laufen zu lassen, anstatt nacheinander. So ist es möglich, die Unterschiede in der Durchführung bei gleicher gegebener Anforderung genau festzulegen. Aus der Sicht der Modellierung wird die werdende Mutter "geklont" und wird (wie ihr Klon) simultan den zwei verschiedenen Prozessalternativen zugeführt Diese Methode wurde speziell in diesem Fall gewählt, um die Diskussionen in zwei Workshops zu stützen.

Simulation Krankenstation

Modell der aktuellen Station

Klinik-Modell

Modell der geplanten Station

Dieser Prozess hat den Fokus auf den Sachmitteln. Eine Anzahl von veränderbaren Parametern ermöglichte es den Usern, mit den relevanten Szenarien zu experimentieren. Die Parameter beinhalten den jährlichen Bedarf, die Anzahl der Zimmer in den verschiedenen Kategorien für die bestehende und die zukünftige Station, relevante Patientenkategorien und deren Eigenschaften (hierzu gehörten minimale, maximale und durchschnittliche Entbindungszeit, postnatale Betreuung etc.), Proportionen/Wahrscheinlichkeiten für Betreuungsformen und Priorisierung (wenn einige Ressourcentypen für den gleichen Betreuungsprozess verwendet werden können).


Die Prozessbeschreibung klammert das Personal aus. Deshalb sollten Stellenbesetzungspläne, Personalkategorien, Qualifikationsniveau, Planungsstrategie etc. einbezogen werden. Da das Modell den Schwerpunkt auf Sachmittel und Investitionen setzen, und den Diskussionsprozess unterstützen sollte, war dies nicht erforderlich. Das Modell geht deshalb von der Annahme aus, dass immer genug Personal vorhanden ist. Die Pflegekräfte werden in der Animation dargestellt, sind aber nie limitierend.


ERGEBNIS:




Der Hauptzweck dieses Modells bestand darin, Diskussionen und Schlussfolgerungen in Form eines Workshops anzuregen und zu stützen. Die Simulation "provozierte" bei den Teilnehmern einen besseren Einblick in ihre Situation. Das Modell, das von Anfang an sehr skeptisch betrachtet wurde, befähigte die Teilnehmer zu erkennen, dass das zukünftige Szenario tatsächlich realisierbar war und stellte dar, wie sie damit beginnen könnten, sich darauf vorzubereiten.


Bei der Betrachtung des Ergebnisses sollte berücksichtigt werden, dass die Grundsätze des Betriebsmanagements und Gesundheitsmanagements für diejenigen, die in diesen Bereichen keine umfangreiche Erfahrung haben, viel einfacher zu verstehen sind, wenn sie mit Hilfe eines visuellen Simulationsmodells kommuniziert und dargestellt werden. Beispiele für solche Grundsätze beinhalten:

  • Die Aufteilung eines gesamten Bedarfs auf mehrere dedizierte Ressourcen geht immer auf Kosten der effektiven Kapazität, im Vergleich zu der gleichen Anzahl an voll flexiblen Ressourcen. 
  • Für jeden Ressourcen-Typ muss immer eine Evaluation des Bedarfs erfolgen - und die Menge pro Ressourcen-Typ sollte grob dieselben Beziehungen aufweisen wie die relativen Bedürfnisse. 
  • Die Historie eines Ergebnisses und die Produktionszahlen können nur selten herangezogen werden, um Entscheidungen für Systeme in der Zukunft zu treffen (mit anderen Merkmalen und Umständen).

Die Leistung und die Ergebnisse der Simulationen werden in einem Ergebnis-Fenster zusammengefasst. Sowohl für die bestehende als auch für die zukünftige Station wurden numerische und graphische Indikatoren aufgezeigt. Dadurch konnten die Stärken und Schwächen jedes simulierten Szenarios ausgewertet werden.

More Case Studies

  • Entscheidungsunterstützung im Healthcare-Bereich durch hybride Simulationsmethoden – Mobile Stroke Units
    Schlaganfall ist eine der wichtigsten Ursachen für Behinderung von Menschen und verursacht hohe Pflege- und Rehakosten. Aufgrund einer alternden Bevölkerung ist in der Zukunft außerdem mit einer steigenden Inzidenz zu rechen. Patienten verlieren viel Zeit beim Transport in das Krankenhaus und in internen Krankenhausprozessen. MSUs wurden als eine neue Innovation zu Verbesserung dieser Problematik vorgeschlagen.
  • Simulationsmodellierung basierend auf Daten der Routineversorgung im Gesundheitswesen
    Entscheidungen von Fachleuten im Gesundheitswesen erfordern Tools für Planung, Tests und die Bewertung von neuen Technologien oder Eingriffen. Die komplexen Strukturen, Interaktionen und Abläufe im Gesundheitswesen machen Veränderungen und Innovationen zu einer kontinuierlichen Herausforderung.
  • Modellierung für pharmazeutische Distributionslager
    Cardinal Health, ein Milliarden-Dollar schwerer Arzneimittelvertrieb und Logistikunternehmen, vertreibt mehrere Produkte, von markengeschützten Arzneimitteln und Generika zu frei verkäuflichen Arzneimitteln, Artikel für Gesundheits - und Schönheitspflege und die eigene Hausmarke. Sie sind mit einer Vielzahl der typischen Herausforderungen eines Distributionslagers konfrontiert, die durch die Natur der pharmazeutischen Produkte viel komplizierter ist.
  • Auswertung der Kapazität einer Klinik für stationäre Pflege
    Der Verwaltungsbezirk Stockholm in Schweden war dabei, eine neue hochspezialisierte Klinik zu bauen. Die Gesundheitsverwaltung des Verwaltungsbezirks hatte die Fragestellung, ob sie angesichts der aktuellen Investitionen und hinsichtlich verschiedener betrieblicher und strategischer Aspekte , ein akzeptables Level an Pflege erreichen würde.
  • Handling des gesamten Pflegebedarfs von Dialyse-Patienten
    Der Verwaltungsbezirk Stockholm (Schweden) ist wie jedes andere Land oder Region ständig gefordert, um die Bedürfnisse von verschiedenen Patientengruppen in der Gesundheitspflege zu bewältigen. Jede Gruppe kann als Teilkollektiv betrachtet werden, mit seinen eigenen Merkmalen, Eigenschaften und Herausforderungen.
  • Katastrophenschutz mit Hilfe der agentenbasierten Modellierung
    Battelle, weltweit die größte gemeinnützige, unabhängige Forschungs- und Entwicklungsorganisation suchte praktische operative Lösungen für Kriseninterventionen oder Einsätzen bei Naturkatastrophen und musste die Effektivität einer zum Schutz angeordneten Ausgangssperre für 48 Stunden, für das Szenario eines sogenannten Improvised Nuclear Device, d.h. einer improvisierten nuklearen Sprengvorrichtung feststellen. Ziel war die Eindämmung der Strahlendosis, die während einer unkoordinierten Massenevakuierung auf die Menschen einwirken würde; hierfür wurde die sofortige Evakuierung mit einer Ausgangssperre verglichen.
  • Auswertung von Programmen des Gesundheitswesens zur Reduzierung der Kaiserschnittrate
    Über die Jahre haben zahlreiche Forscher die Herausforderung erkannt, die Kaiserschnittrate zu reduzieren. Allan Mills, FSA MAAA ND, ein Versicherungsmathematiker in der Forschung, führte diese Forschung erstmals für den Staat Washington durch und seine Kollegen reproduzierten diesen Teil des Gesundheitswesens der Vereinigten Staaten in einem Simulationsmodell, das es den Interessenvertretern, insbesondere den Gesundheitsvertretern, Versicherern, Klinikern und Gesetzgebern ermöglicht, ihre Annahmen an einem Modell zu testen, um die richtigen Lösungen zu finden.
  • Gestaltung der Gesundheitspolitik mit Hilfe der Simulation
    Der Fachbereich Maschinen- und Anlagenbau der Universität Toronto, das Forschungszentrum für Technisches Gesundheitswesen (CRHE), reagierte auf den dringenden Wunsch nach Effizienz und Qualitätsverbesserungen im Kanadischen Gesundheitssystem.
  • Eine agentenbasierte Erklärung für die Änderung der Lebenssituation der psychisch kranken Bevölkerung
    Das Wohnumfeld der dauerhaft psychisch schwer kranken Bevölkerung in den Vereinigten Staaten hat sich über die letzten 60 Jahre stark verändert. Besonders deutlich wird das durch den prozentualen Anteil der Personen, die in Haft leben gegenüber dem prozentualen Anteil der Menschen, die in der Obhut des Gemeinwesens oder privaten Wohnungen leben.
  • Outpatient Appointment Scheduling Using Discrete Event Simulation Modeling
    Indiana University Health Arnett Hospital, consisting of a full-service acute care hospital and a multispecialty clinic, faced poor statistics because the number of no-show patients (those who don’t show up for their scheduled appointments) rose dramatically to 30%. This was primarily connected to the fact that clinic schedules were driven by individual preferences of the medical staff, which led to increased variations in scheduling rules. To eliminate the problem, the client wanted to develop a scheduling methodology that would benefit the clinic, doctors, and patients.