Yoğun bakım kapasite planlamasında kuyruk sorunlarının ayrık olay simülasyonu ile modellenmesi ve bir uygulama
Modeling queueing problems in intensive care capacity planning with discrete event simulation and an application
Yazar: ALKAN DURMUŞ
Danışman: PROF. DR. ALİ ÖZDEMİR
Dokuz Eylül Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / İşletme Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Hastaneler = Hospitals ; Sağlık Kurumları Yönetimi = Health Care Management ; İşletme = Business Administration
Dizin: Ayrık olay benzetimi = Discrate event simulation ; Benzetim = Simulation ; Kapasite kullanımı = Capacity utilization ; Kapasite planlama = Capacity planning ; Kuyruk teorisi = Queue theory ; Yoğun bakım = Intensive care ; Yoğun bakım üniteleri = Intensive care units

Özet:
Yoğun bakım üniteleri (YBÜ'ler) sağlık durumu kritik olarak derecelendirilen hastaların tedavisinde kritik bir rol oynar ve kapasiteleri hasta sonuçlarını önemli ölçüde etkileyebilir. Simülasyon modelleme, yoğun bakım ünitesi kapasitesini değerlendirmek ve gelecekteki ihtiyaçları planlamak için kullanılabilecek güçlü bir araçtır. Bu amaçla, bir üçüncü basamak eğitim araştırma hastanesinde YBÜ kapasitesini değerlendirmek ve ihtiyaçları planlamak için simülasyon modellemesinin nasıl uygulanabileceği araştırılmıştır.
Üçüncü basamak eğitim araştırma hastaneleri, tipik olarak hastalara yoğun bakım da dahil olmak üzere kapsamlı bakım sağlama yeteneğine sahiptir. Bu hastaneler genellikle uzmanlaşmış ve ileri tıbbi bakım sağlayan, tıbbi araştırma yapan ve tıp öğrencilerini ve asistanlarını eğiten büyük akademik tıp merkezleridir. Ülkemizde, genellikle daha fazla kaynağa ve uzman personele sahip olduklarından, diğer hastanelere kıyasla genellikle daha yüksek yoğun bakım yatak kapasitesine sahiptir.
Yoğun bakım kapasitesi, hastanenin büyüklüğü, konumu ve hasta popülasyonu, mevcut yatak sayısı, uzman personel sayısı, kaynak düzeyi ve tedavi edilen hasta tipleri gibi çeşitli faktörlere bağlı olarak değişir. YBÜ kapasite planlamasının amacı, ileri tıbbi bakım ve izleme gerektiren kritik hastaların ihtiyaçlarını karşılamak için yatak, personel, ekipman ve alan dahil olmak üzere yeterli kaynağın mevcut olmasını sağlamaktır. Etkili YBÜ kapasite planlaması, kritik hastalara zamanında ve yüksek kaliteli bakım sağlamanın yanı sıra, hastalar için bekleme sürelerini azaltabilir ve genel hasta sonuçlarını iyileştirebilir. Yanlış YBÜ yönetimi, YBÜ'nün kendisinde ve hasta bakım süreci boyunca bağlantılı diğer bölümlerde birçok olumsuz etkiye neden olur. Genel olarak nüfus yaşlandıkça, tıbbi teknoloji ilerledikçe ve kronik hastalıklar daha yaygın hale geldikçe yoğun bakıma olan talebin artmaya devam etmesi muhtemeldir. Yoğun Bakım Ünitesi (YBÜ) kapasite planlaması; yatak mevcudiyeti, personel seviyeleri ve kaynak tahsisi gibi çeşitli faktörleri içeren karmaşık bir süreçtir. Ayrık olay simülasyonu (DES), YBÜ kapasite planlama senaryolarını modellemek ve analiz etmek için yararlı bir araç olabilir.
Yoğun bakım kapasite planlamasındaki kuyruk sorunları, kesikli olay simülasyonu kullanılarak modellenebilir. Ayrık olay simülasyonu bileşenlerini, girdilerini ve çıktılarını olaylar olarak temsil ederek bir sistemi zaman içinde simüle eden matematiksel bir modelleme tekniğidir. Yoğun bakım kapasite planlaması bağlamında bu; hastaların gelişi, tedavileri ve ayrılışları dahil olmak üzere sistemdeki hasta akışını simüle etmek anlamına gelir. Modellerde kullanılan operasyonel veriler geçmiş kayıtlardan hasta geliş hızı, kalış süresi, taburculuk süresi gibi YBÜ yatak kapasitesini etkileyen temel faktörler tanımlanarak toplanmıştır. Arena simülasyon yazılımı kullanarak simülasyon modeli geliştirilmiştir. Simülasyon modeli, hastaların yoğun bakım ünitesindeki akışını simüle edecek şekilde tasarlanmıştır.
Bu çalışmada, üçüncü basamak eğitim araştırma hastanesinde bulunan erişkin yoğun bakım ünitesi hastalarının kuyrukta bekleme sürelerinin ve kapasite planlamasına yönelik YBÜ'ye ait hasta verilerinin girdi olarak kullanıldığı simülasyona dayalı bir model geliştirilerek iyileştirilmesi amaçlanmış ve Covid 19 pandemi dönemi dahil dört model sunulmuştur. Mevcut durum kapasite ihtiyacının belirlenmesi modeli, blokaj konması durumunda kapasite ihtiyacının belirlenmesi modeli, ara servis oluşturulması durumunda kapasite ihtiyacının belirlenmesi modeli ve Covid 19 pandemi dönemi modeli oluşturulmuştur. Oluşturulan modeller, hasta bekleme süreleri ve yatak faydalı kullanım oranlarına göre performansları değerlendirilmiştir. 
YBÜ kapasite planlaması için DES kullanmak, sağlık kuruluşlarının kaynak kullanımlarını optimize etmelerine ve hasta sonuçlarını iyileştirmelerine yardımcı olacak güçlü bir araç olabilir. Simülasyon sonuçlarına dayalı olarak hastane, YBÜ kapasite ihtiyaçları hakkında bilgiye dayalı kararlar alabilir, hasta sonuçlarını iyileştirebilir ve kaynak kullanımını optimize edebilir. Sonuç olarak, 3. basamak eğitim araştırma hastanelerinde YBÜ kapasitesini değerlendirmek ve gelecekteki ihtiyaçları planlamak için kullanılabilecek güçlü bir araçtır.

Abstract:
Intensive care units (ICUs) play a critical role in the treatment of patients with critical health status ratings, and their capacities can significantly impact patient outcomes. Simulation modeling is a powerful tool that can be used to evaluate the intensive care unit capacity and plan for future needs. For this purpose, it is investigated that how simulation modeling can be applied to evaluate the ICU capacity and to plan future needs in a tertiary education research hospital.
Tertiary education research hospitals typically have the ability to provide comprehensive care to patients, including intensive care. These hospitals are typically specialized, large academic medical centers that provide comprehensive medical care, conduct medical research and educate medical students and assistants. In Turkiye, since they generally have more resources and specialized personnel compared to other hospitals, they generally have higher intensive care bed capacity as well.
Intensive care capacity varies depending on various factors including the size and location of the hospital, patient population, available bed count, number of specialized personnel, resource level, and types of treated patients. The objective of ICU capacity planning is to ensure availability of sufficient resources, including beds, personnel, equipment, and space, to meet the needs of critically ill patients who require advanced medical care and monitoring. Besides providing timely and high-quality care to critically ill patients, effective ICU capacity planning can also reduce waiting times for patients and improve overall patient outcomes. Incorrect management of the ICU may lead to many negative effects within the ICU and in other related departments throughout the patient care process. In general, it is likely to continually increase the demand for intensive care with the aging population, advancing medical technology, and chronic illnesses becoming more common. ICU capacity planning is a complex process that involves various factors such as bed availability, staffing levels, and resource allocation. Discrete event simulation (DES) can be a useful tool for modeling and analyzing ICU capacity planning scenarios.
Queueing issues in intensive care capacity planning can be modeled using discrete event simulation. DES is a mathematical modeling technique which simulates a system over time by representing its components, inputs, and outputs as events. In the context of intensive care capacity planning, this means simulating patient flow in the system, including patient arrivals, treatments, and discharges. The operational data used in the models was collected from past records, by identifying key factors that affect ICU bed capacity, such as patient arrival rate, length of stay, and discharge time. A simulation model has been developed using Arena simulation software. The simulation model has been designed to simulate the flow of patients in the intensive care unit.
In this study, it was aimed to develop and improve a simulation-based model using data on waiting times of ICU patients of an adult tertiary research hospital and patient data specific to capacity planning in ICU. The study presents four models, including one for the COVID-19 pandemic period. The model includes data from the ICU and four different models were presented, including the Covid-19 pandemic period. One model for determining the current capacity requirement, one model for determining the capacity requirement in case of a blockage, one model for determining the capacity requirement in case of creating an interim service and one model for the Covid-19 pandemic period were built. The performance of the models has been evaluated based on patient waiting times and bed utilization rates.
Using DES for ICU capacity planning can be a powerful tool to help healthcare organizations in optimizing resource utilization and improving patient outcomes. Based on simulation results, hospitals can make informed decisions about ICU capacity needs, improve patient outcomes, and optimize resource utilization. In conclusion, DES is a powerful tool that can be used to assess ICU capacity and plan future needs in tertiary education and research hospitals.