Application of discrete-event simulation to health services research: analysis of needs and demand for elective
Authors:   , Comas Serrano Mercè 
Published: September 2023

Les tècniques computacionals de simulació han permès la introducció de metodologies de modelització per analitzar sistemes complexes a través d'experimentació virtual, i així avaluar l'impacte d'intervencions sobre els serveis sanitaris. La simulació d'esdeveniments discrets és una tècnica ben coneguda en la investigació operativa que s'ha desenvolupat principalment en l'àmbit de la investigació militar i els sistemes de producció industrial. En l'àmbit mèdic, els models de Markov i els arbres de decisió han estat utilitzats de manera extensa a pesar de les seves limitacions per a reproduir els problemes sanitaris acuradament. La simulació d'esdeveniments discrets està guanyant popularitat degut a la seva flexibilitat per a representar sistemes reals tenint en compte les característiques dels pacients i l'escassedat de recursos present en la provisió de serveis sanitaris. Aquesta tècnica s'ha utilitzat per a analitzar problemes relacionats amb la gestió de recursos sanitaris, però les seves possibilitats per a analitzar problemes més amplis relacionats amb la dinàmica de les poblacions s'han explorat poc. Tradicionalment, les necessitats i la demanda de serveis sanitaris s'han analitzat per separat. En l'aplicació que es presenta es va analitzar la resposta del sistema sanitari tant a la població amb necessitat de cirurgia com als pacients inclosos en llistes d'espera.<br/>En aquest sentit, la principal contribució d'aquesta tesi és l'aplicació de la simulació d'esdeveniments discrets a la recerca en serveis sanitaris des d'un punt de vista epidemiològic. A més, el model és complexe a nivell estadístic degut a la diversitat de fonts d'informació i de característiques de les dades que defineixen la informació principal d'entrada; les lleis del sistema modelat van requerir una metodologia ad hoc específica per a recollir i processar aquesta informació per tal de generar les dades d'entrada que necessitava el model de simulació. Per tant, una part important d'aquest treball s'ha dedicat a desenvolupar aquesta metodologia d'anàlisi de les dades d'entrada.<br/>Es va construir un model de simulació d'esdeveniments discrets per a analitzar les necessitats i la demanda de cirurgia de cataractes en el sector públic de Catalunya. El model reprodueix el procés de la cirurgia de cataractes, des de la incidència de necessitat de cirurgia, passant per la demanda, la inclusió en una llista d'espera i la cirurgia finalment. Es descriu detalladament la metodologia per a analitzar les dades d'entrada del model. Els paràmetres del model es van estimar utilitzant diferents fonts d'informació, tant bases de dades administratives com de recerca.<br/>Es descriu detalladament la implementació del model en el software SIMUL8 i com es pot enllaçar amb Excel per a fer el model més amigable per a usuaris no experts en simulació. Es van realitzar diverses anàlisis de sensibilitat per a avaluar l'impacte de la variabilitat de les estimacions dels paràmetres d'entrada (validació), l'impacte de diferents estratègies de gestió de la llista d'espera segons diferents escenaris de temps mitjà d'espera, i per a avaluar la transferibilitat de la metodologia. Per a avaluar la transferibilitat es va aplicar la metodologia per a calcular els paràmetres d'entrada a diferents àmbits (altres Comunitats Autònomes d'Espanya). Els resultats del model es van utilitzar per a analitzar variacions geogràfiques en l'impacte d'introduir un sistema de priorització de llistes d'espera. A més, es va combinar la informació de les Comunitats Autònomes per a utilitzar el model per a avaluar el volum de necessitat de cirurgia de cataractes a Espanya segons diferents criteris d'indicació de cirurgia. La transferibilitat de la metodologia a d'altres cirurgies electives es va avaluar adaptant el model per a analitzar necessitats i demanda de cirurgia de pròtesi de genoll a Espanya.<br/>L'estudi de les necessitats i la demanda de serveis sanitaris és rellevant en la mesura que s'observa un volum important de necessitats no ateses. La diferència entre la necessitat i la provisió de serveis pot ser massa gran per poder-la resoldre, però la utilització de models que avaluïn l'impacte de modificacions en la quantitat de recursos utilitzats o l'impacte de polítiques sanitàries en la gestió de la necessitat i la demanda de serveis és útil en la presa de decisions sanitàries.
Computer simulation techniques have allowed the introduction of modeling methodologies that analyze complex systems through virtual experimentation to assess the potential impact of interventions on health services. Discreteevent simulation is a well-known technique in operations research, and has mainly been developed in the context of military research and manufacturing systems. In the medical setting, Markov models and decision trees have been extensively used despite their limitations in reproducing healthcare problems accurately. Discrete-event simulation is gaining popularity because of its flexibility in representing real systems by taking into account patient characteristics and the scarcity of resources present in health services provision. This technique has been used to analyze problems related to healthcare resource management, but its possibilities to analyze larger problems related to population dynamics have been hardly explored. Traditionally, needs and demand for health services have been analyzed separately. In the present application, the response of the health system to both the population with need for surgery and to the patients included on a waiting list was analyzed.<br/>In this sense, the main contribution of this thesis is the application of discrete-event simulation to health services research from an epidemiologic point of view. Moreover, the model was statistically complex because the variety of sources and characteristics of data defining the main inputs and rules of the modeled system asked for a specific ad hoc methodology to collect and process them to generate the inputs that the simulation model needs. Therefore a relevant part of this work has been devoted to develop such input data analysis methodology.<br/>A discrete-event simulation model was built for needs and demand for cataract surgery in the Catalan public sector.<br/>The model reproduced the process of cataract surgery, from incidence of need for surgery, through demand, inclusion on a waiting list and surgery. The input data analysis methodology was described in detail. The model's parameters were estimated from several sources, including administrative and research databases.<br/>The implementation of the model in the software SIMUL8 and its link to Excel to make the model user-friendly for nonexpert users were described in detail. Several sensitivity analyses were performed to assess the impact of the variability of the input estimations (validation), the impact of different waiting list management strategies according to different scenarios of mean waiting time, and to assess the transferability of the methodology. Transferability was evaluated by applying the methodology for calculating the input values to different settings (other regions of Spain).<br/>Then, results of the model were used to analyze geographical variations of the impact of introducing a waiting list prioritization system. Moreover, information of the different regions was combined to use the model to assess the volume of need for cataract surgery in Spain according to different indication criteria for surgery. Transferability of the methodology to other elective surgeries was assessed by adapting the model to analyze needs and demand for knee replacement in Spain.<br/>Study of needs and demand for health services is important since substantial unmet needs are observed. The gap between needs and services provision may be too great to be resolved, but models that assess the impact of changes on the amount of resources used or the impact of health policies on the management of need and demand are useful in healthcare decision-making.