Handling des gesamten Pflegebedarfs von Dialyse-Patienten

Problem:

Der Verwaltungsbezirk Stockholm (Schweden) ist wie jedes andere Land oder Region ständig gefordert, um die Anforderungen in der Gesundheitspflege von verschiedenen Patientengruppen zu bewältigen. Jede Gruppe kann als Teilkollektiv betrachtet werden, mit seinen eigenen Merkmalen, Eigenschaften und Herausforderungen. Das diskutierte Simulationsprojekt konzentrierte sich auf die Dialysepatienten, eine Gruppe, die häufig Einrichtungen des Gesundheitswesens aufsuchen muss.

Als das Simulationsmodell ursprünglich erstellt wurde, war das Hauptanliegen ein besseres Verständnis dafür, welche Konsequenzen mehrere dezentralisierte Einrichtungen, im Vergleich zu einer kompakteren Zentralisierung, hatten. Die meisten Modelle werden verbessert und weiter entwickelt, um neue Ideen und Anforderungen aufzugreifen und zu bewältigen, und somit betrachtete das Modell auch die Behandlung von verschiedenen Patienten auf verschiedene Art und Weise (einige werden ihren Bedürfnissen zu Hause gerecht, andere suchen Einrichtungen des Gesundheitswesen auf, einige brauchen Unterstützung, und andere nicht).

LÖSUNG:

Dieses Problem wurde als ein Makro-Problem angesehen, das am besten mit dem Ansatz der Mehr-Methoden-Modellierung bewältigt wurde. Die agentenbasierte Modellierung wurde verwendet, um das Umfeld (der Verwaltungsbezirk) und die Patienten zu modellieren, während dagegen die diskret-ereignisorientierte Modellierung verwendet wurde, um Pflegekräfte und einfache Pflegeprozesse zu modellieren. Die Visualisierung war enorm wichtig für das Verständnis.

In diesem Fall konnten sogar schon Schlussfolgerungen gezogen werden, bevor das Modell durch die Animation und Visualisierung dargestellt wurden. Da das Szenario in den Eingangsdaten beschrieben wird (diese stammten aus vielen Excel-Dateien; Änderungen wurden durch verschiedene interaktive Steuerungen in der Modellschnittstelle ermöglicht), wurde der "Schwerpunkt" visualisiert - sowohl aus der Perspektive des Bedarfs (Patient), als auch aus der Perspektive der Kapazität (Pflegepersonal). Wenn diese nahe beieinander waren, war die Situation statisch gut ausgewogen. Dank der Simulation konnten die Modellierer erkennen, ob diese auch im Zeitablauf dynamisch ausgewogen war.

ERGEBNIS:

In den meisten Modellierungssituationen, vor allem im Gesundheitswesen, ergibt sich der Mehrwert der Modelle durch eine Kombination von quantitativen Folgeindikatoren (Zahlen) und einem besseren allgemeinen Verständnis der Thematik - was eher qualitativ ist. In diesem Fall waren die Indikatorbeispiele die erreichte Pflege (und das Wissen, ob diese ausreichend war), die Fahrwege für Patienten und die Nutzung von Ressourcen, was zu einem besseren Verständnis dafür sorgte, ob die Kapazität akzeptabel war.

Animation der Simulation des Gesundheitswesens auf der Karte

Animation des Modells auf der Karte

Durch die qualitativen Ergebnisse konnten die Modellierer:

Die qualitativen Aspekte haben normalerweise mehr Gewicht als die quantitativen (da sie zu einer besseren Entscheidungsfindung führen), selbst wenn das quantitative Ergebnis eine höhere Qualität hat als das, was durch andere Mittel erreicht werden konnte.

Dieses Modell wird aktuell als Tool zur Entscheidungsunterstützung von Fachleuten verwendet, die die Aufgabe haben, die Herausforderungen der Dialysebehandlungen im Verwaltungsbezirk Stockholm zu bewältigen.

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