文摘

应急部门(EDs)正在寻求方法更有效地利用现有资源,因为他们面临着越来越多的病人。本研究探讨了影响病人等待时间和护理资源需求的快速通道,或单独的单元low-acuity患者,在MATLAB中使用基于队列的蒙特卡罗模拟。排队论的模型集成原理和离散事件仿真扩大到占基于时间的到达率。此外,ED入住率和护理资源需求进行了建模和分析使用紧急程度指数(ESI)水平的患者,而不是床上的数量。仿真结果表明,添加一个单独的快速通道和一个额外的护士总体平均等待时间减少了35.8±2.2%和降低平均护理资源的需求主要在小时的操作。这部小说建模方法可以轻易传播,并通知医院决策者的影响实现快速跟踪或类似系统病人等待时间和acuity-based护理资源需求。

1。介绍

医疗改革是实现整个美国,急诊室的总数(ED)访问正在上升1,2]。虽然有证据表明,对可支付医疗法案可能增加整体报销为低收入的情况下,例如那些由医疗补助或保险(3),访问量的增长金融以外的后果。医院的挑战为越来越多的患者在有限的资源和成本上升,使其优先照顾病人时有效地利用资源。与更多的病人到达ED,医院观察增加等待时间和增加病人住院时间(4]。然而,其他的负面影响包括延迟治疗,病人满意度下降,死亡率上升5,6]。其他可观测的影响包括病人床在走廊和高nurse-to-patient比率。总的来说,这些影响降低医院的医护质量。当患者感知服务质量较低或较长的等待时间,他们更有可能离开ED没有见过(帕萨特)和去其他医院,导致医院的负面看法和对病人的健康风险7- - - - - -9]。

采用单独的单位在ED low-acuity病人,通常被称为“快速轨道,”支持在急诊医学专家和国家组织(10- - - - - -12]。添加一个快速通道也被报道,增加病人满意度(13]。为医院使用分流ESI进球的话,大多数病人筛选ESI 4级或5在快速跟踪评估和治疗,而其他更严重的患者病例的主要教育(14,15]。虽然这些在许多EDs在全国范围内实现了快速轨道,科学信息仍然有限关于具体的标准和方法有效地评估需要快速通道实现在特定ED (10]。ED患者总额等问题,比例low-acuity病人,实施最佳的时间,和成本效益分析被认为是缺乏在当前特定区域的研究(10]。

可用的发布数据的局限性,给出计算机模拟的灵活性,我们觉得建模将提供一个重要的机制来支持决策关于快速通道实现在我们的医院之一。我们开发了一个仿真模型,扩展基本排队模型来解释各种现实因素,如优先级排队和动态移民,为了创建一个精确的模型,ED流有或没有的快车道。此外,ED能力仿真模型,将病人的紧急程度指数(ESI)水平(16)和护士的数量在每个转变来确定当前的入住率和可用容量。这个基本架构允许仿真评估中的护理资源需求部门从整体病人严重程度的角度来看,而不是床上占领的数量,这是一个典型的变量在多数ED能力模型(10,17,18]。值得注意的是,与护理ED,授权独立providers-physicians和先进实践提供者应用程序已经少受资源约束建模的时候。ED领导很有信心,有能力在这一组,以适应更多的病人,护理是限制人员资源。因此护理人员因素评估在这个特殊的模型;其他人员约束如提供者可能被评估在稍后的时间或另一个机构通过调整资源的模拟。

排队论的数学建模是队列或等待线(19]。它经常被用于医院的分析和仿真,其结构简单容易评估移民,等待时间和服务时间17,20.,21]。排队论结合蒙特卡罗模拟或离散事件仿真产生数值结果对复杂模型(19]。然而,简单的排队模型并不占动态到达率,不同的服务时间,和其他的特征。

各种仿真技术也被用来模拟和评估ED快速跟踪。2015年的一项研究使用了一个基于主体的仿真,独立代理人的行动/交互模型,评估快速跟踪策略以减少等待时间在医院ED (22]。离散事件仿真模型系统的一系列不同的事件随着时间的推移,在1995年的一项研究中使用模型的影响快速跟踪病人等待时间(18]。类似的离散事件仿真被用在2008年的一项研究评估缓冲区的概念,如快速通道(23]。虽然这些研究已经成功建模ED的快速通道,他们涉及到建筑高度复杂的模型,缺乏一个排队系统的简单性。他们也不报告影响卫生保健提供者的资源需求,尤其是当它与病人敏锐。

对我们的模拟情况下网站,添加一个单独的快速通道减少等待时间low-acuity患者很少或没有影响其他病人的等待时间,不增加护理资源需求。以外的这项研究中,我们认为模型的离散事件架构的灵活性和排队论的基础上使它适用于其他EDs与不同的人员数量、到达率、和/或服务时间。此外,该模型使我们能够优化快车道小时的操作,人员需求,护理资源需求的最大影响病人等待时间而又不会影响服务的质量。

2。方法

2.1。设置和数据来源

本研究的案例网站是两个校区,在马萨诸塞州中部私立非营利医疗中心。这两个校区之间,有750多个授权床和近4000活跃的医务人员和护士。两个EDs看到每年超过130000患者。小的两个校区,校园,占大约40%的总访问。艾德在校园B打开一个单位致力于low-acuity病人,和校园开放的影响很感兴趣类似的快速跟踪单元,“东仓,”多天一个星期。模型的仿真模型是建立在校园。

我们获得了医院的鉴定数据ED的电子医疗记录(EHR)和管理工具(ED PulseCheck Picis韦克菲尔德,MA),主要包括时间戳为每个病人在他们访问除了病人的记录应急服务国际公司的水平。相关时间戳包括到达时间、到达时间在房间里,和开航时间。在数据抽象和验证,我们排除了重复记录,病人死在到达(DOA)和记录不包含到达时间,离开时间,或者应急服务国际公司的水平。这些排除占不到1%的数据。这项研究由普林斯顿大学的机构审查委员会批准(普林斯顿,纽约)(普林斯顿大学IRB没有。7347)。

2.2。模型设计

模型建立之前,我们进行了描述性统计对病人记录来确定应急服务国际公司的平均到达率、小时的一天,并在MATLAB环境下星期的使用统计函数。当前等待和服务时间的分布也计算为每个ESI。此外,我们评估lwb率和时间之间的关系在等候室里使用回归模型。

离散事件仿真的模型集成元素与排队论在医院更准确地代表了变化。它始建于MATLAB的编程语言易于向量和矩阵运算,简单的数据输入/输出工具,原生支持先进的数学函数。然而,作者承认其他编程语言可以用来构建类似的模型由于离散排队模型的性质。请见附件一个更多细节关于这个特殊的模型结构在MATLAB。

多相排队系统最佳描述病人流的过程。每个病人第一次进入了一个分流/注册队列(先进先出),然后放入普通ED队列或快车道队列(按先到先得),如图1。到达了泊松过程,详细描述在附录B。

病人在主ED队列被优先录取最低ESI。模型认为首要任务是始终保持,不管病人的总等待时间的队列。

护理资源需求模型,模拟假设有5倍服务提供商可以有护士。病人的ESI分数确定供应商的数量他/她需要(见表1)。这些比率是通过员工的反馈。

在每个病人的到来,该模型确定所需的供应商的数量及最早的提供者是可用的。供应商在前面的病人离开后可用埃德加短延迟清洗的目的。如果时间的可用性是在病人的到来,他们添加到一个等待队列,优先录取了。

如果病人有ESI 1或2,或者如果有超过5例等待队列,可用提供者的数量增加承认优先级最高的病人,所显示的员工反馈和历史数据的趋势。当病人离开时,供应商的数量模型中被恢复到原来的状态。参见图2对模型的决策过程。

模型使用了没有被(帕萨特)回归适应从校园的历史数据对等待时间病人的帕萨特的概率模型。

各种仿真场景进行评估,探索变量护士调度、快速通道数小时的操作,和快速跟踪天的操作。“当前状态”模拟使用当前护士安排在没有一个快速跟踪操作。

本研究的主要结果指标病人等待时间和护理资源需求。

3所示。结果

3.1。现状分析

校园看到39148 ED访问从6月1日,2014年,2015年5月31日。大约57%的患者是女性,1.70%的患者帕萨特。平均等待时间小于5分钟记录non-LWBS病人,但将近75分钟lwb病人。保持总长度的中位数是3.78小时。大约30%的所有病人ESI 4或5的水平,快速跟踪的资格。lwb患者的比例是最高的在ESI-4和ESI-5病人。见表2获取详细信息。

校园一个小时到达所有应急服务国际公司遵循了类似的趋势水平(图3)。高峰小时的操作范围从早上9点到下午5点,平时看见更多的病人平均比周末。

3.2。蒙特卡罗分析

300套仿真数据生成的模型为每个模拟场景(见表3一个简短的场景列表)。另外,这里不讨论无意义的场景结果为了简洁起见。对于每一个集合,组成的价值365天的到来,模型记录了平均等待时间,最大等待时间,帕萨特率。

一个学生t以及(水平)验证每个仿真场景表现出统计上显著的平均等待时间从目前的状态。有观察到的最大等待时间之间没有显著差异。虽然lwb率有显著区别的当前状态和其他模拟场景,当前lwb率足够低,任何医院的影响是微不足道的和高度可变。

模型的等待时间结果与历史数据由于不同平滑作用到达使用平均到达率的模拟。然而,即使在不同的到来集,实现快速通道有一个重要的和一致的影响平均等待时间,如表所示3,这是命令从最大到最小百分比减少平均等待时间。

在一个典型的场景中,添加一个快速通道降低平均等待时间ESI水平4和5的病人。如果一个额外的增加了护士的快车道,中位数为ESI-3患者等待时间也较低。如果快车道护士重新分配从主ED,平均等待时间ESI-3患者略有增加(见表4)。

图4描述了平均护理资源需求或模拟的平均总数提供者需要在一天的每个小时除以数量的护士在工作人员。快速跟踪期间减少了护理的需求时间添加一个护士在快车道。重新分配一个艾德护士快速通道导致稍微增加一些护理资源需求。

4所示。讨论

这份报告描述了一个新颖的建模方法提供数据支持快速通道实现决策埃德。在我们机构模型的模拟,结果表明,添加一个快车道ED患者量高峰期可能会减少病人等待时间中值约35%和超过70% ESI-4和ESI-5患者。降低等待时间与改善整体吞吐量。然而,增加的吞吐量没有与护理资源需求显著增加。有趣的是,模拟最大等待时间没有显著不同的快速通道实现场景相比,当前状态。这个观察可能表明在快速跟踪实现效益的吞吐量通常操作,它可能不是有效的艾德作为极端拥挤的解决方案。

根据这部小说建模方法的结果,我们已经开始努力实现一个校园a医院的快速通道。我们计划打开单元高人口普查期间观察到的。预计包含5床,需要添加一个护士。一个先进的实践提供者将转向区域时,它是开着的。一些ESI-3患者也可能被考虑,取决于病人特点和当前占用的区域。药物和其他物资将本单位移动方便。

根据我们的经验,我们相信我们的建模策略是一种很有前途的机制来支持快速通道实现决策。而我们的模型在一个地点,只有研究模型的灵活性使它被推广到其他EDs。在这方面,值得讨论的模型有一定的局限性。模型必须包括一些假设;然而,这些通常是为了保守影响的结果。首先,模型假定服务时间的分布,适合历史数据,是相同的。在实践中,很可能将低收入和high-acuity病人将导致更高的效率在治疗过程中,减少了平均服务时间。模型还不占的灵活性的ED员工们在选择单位病人应该去当一个病人应该承认。在模型中,这导致一些异常情况快速跟踪患者非常高的等待时间。在实践中,教育员工会灵活地两个单位之间的负载平衡。 In other words, ED staff may direct low-acuity patients to the main ED if it is less busy than the fast track on a given day, or they may direct some ESI-3 cases to the fast track for care, if necessary.

重要的是要注意,一个潜在的限制我们的模型的普遍性是它没有直接包括医生和先进实用的原因前面描述的实践提供参考资料。基于教育领导对当前状态的评价在这项研究中,不需要额外的独立供应商预期应该快速通道被打开,只能转移到那个区域,人员配备模型在当前提供者。因此在这个特定的医院研究中,限制人员因素模型是护士的数量。在其他机构的人员约束情况不同于网站(或者人员约束变化在将来的这个机构),模型容易调整以反映任何团体或,如果有必要,组员工作为一个限制因素。有限资源的方法,我们提出了允许一个研究队列动力学不允许结果过于特定人员约束的影响任何一个医院。医院,可能需要多个人员约束被认为,排队模型可以应用在连续的阶段,与一些供应商相当于每个有限的资源,保护其易于构建和分析。我们相信,我们的新的建模技术可归纳的原则,给仿真参数的可行性调整反映出当地的人事资源约束。

另一个潜在的限制我们的建模是它没有直接考虑潜在的可变性的病人数量每小时的主要ED和快速跟踪区域。虽然直观患者低敏度可能会有更快的周转,我们没有经验,估计一个微分病人每小时营业额。在缺乏数据估计的情况下,我们觉得变量数量的供应商需要照顾一个病人基于ESI分数据ED的员工是一个合适的替代效应在我们的建模。

虽然这模型使用一个类似的结构离散事件模拟和之前尽管讨论的局限性,它提供了额外的洞察快速安装的影响,特别是关于护理资源需求。先前的研究看到减少等待时间大约20 - 25(百分比18,23),我们看到一个更大的减少可能是由于不同的患者人群。另外,我们的模型有额外的能力评估护理资源需求基于病人敏锐,这些模型没有分析床能力之外。相比以前的基于主体模拟的急诊科,排队论的基础上使这个模型有一个更简单的结构,并不一定需要时间病人护理过程的每个步骤每个代理,而是允许将它分为几大队列。这个简化的排队结构允许模型很容易传播和复制在其他医院。

5。结论

患者日益增长的人口的涌入和扩大医疗覆盖范围到EDs,医院面临压力和适应现有的资源使用效率,同时保持护理质量。数学建模与仿真提供高效、相对廉价的方法来通知和评估提出了解决拥挤,比如快车道low-acuity病人。虽然许多研究测量的影响通过实现快速跟踪在一个案例,这些案例可能不那么容易转移到其他医院寻求做出类似的决定。在以前的模拟研究,模型有效地分析了等待时间的快速通道的影响,但没有探讨如何增加吞吐量影响ED员工资源需求。

在本文中,我们扩展了简单的排队模型与离散事件仿真,占随机到达率和服务时间,使它能够计算等待时间。更重要的是,该模型评估ED的可用空间基于当前护理资源需求,决定利用ESI水平的患者。结果表明,快速跟踪的实现可以减少病人等待时间不增加护理资源需求。

未来的工作可能是在探索和建模完成的“最糟案例”场景和可能的解决方案。尽管这里给出的排队模型相对简单,易于适用于其他医院,该模型可能扩大通过添加额外的单位或服务时间分割成小块,如床头登记、治疗、放射学和运输。排队论模型的基础,它可以很容易地应用于其他卫生保健机构涉及行服务提供者,尤其是一个提供者服务多个病人的情况。

本研究提供的证据表明,基于队列模拟作为一个有用的工具评估的必要性和实现快速跟踪的潜在影响在医院ED患者等待时间和服务质量。这种建模方法可以很容易地应用到其他医院全国为了评估ED的变化没有物理案例研究的成本和时间。

附录

答:在MATLAB构建模型

初始登记队列,一个向量之间的时间到达生成使用时间泊松过程。当时这个向量转化为向量的到达时间相对于。应急服务国际公司是概率分配给每个到达相应的向量。基于每个到来的应急服务国际公司,一个向量生成相应的医生服务时间。所有移民然后使用传统的先进先出队列模型(17)来计算到达时间分配ED队列,由应急服务国际公司,一周的时间,天。

快速通道队列操作作为一个简单的先购票(先)队列和一个护士,相当于五个服务提供商。使用给定的向量的到达和服务时间,该模型可以通过每个进步到来并计算患者的等待时间。等待时间计算排序向量的起飞时间与每个服务提供者,然后更新起飞时间为下一个可用的提供者(s),与所需的供应商数量取决于ESI。

常规ED队列被优先先由应急服务国际公司。它就像快车道队列操作,除了程序同时跟踪组病人等待,他们出发前由ESI和排序向量乘以计算。

泊松过程到达的数学方法

排队系统认为病人是无限的。移民到登记队列之前的非平稳泊松过程到达率,服务时间是指数分布与平均水平μ= 5分钟。在传统的排队模型,不与时间有关,但这是调整占医院的每小时到达曲线。应急服务国际公司的分数被历史概率分配。ED的移民/英尺队列后离开登记短暂停留,和随后的服务时间γ分布与形状k(e)和规模θ(e),这依赖于病人的ESI得分。

让是连续的移民之间的随机时间在分流/注册队列(19]。的累积分布函数是由

让指数随机变量代表之间的时间到达。的我th到来是。当模拟使用均匀随机变量,

因此,每一个到达时间被形容为 为在哪里。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

作者感谢威廉·a·马西博士(普林斯顿大学)为他的指导排队论方法和建模和Benjavan Upatising(博士、马塞诸斯州大学的纪念保健)监督项目。