Hastane öncesi acil sağlık hizmetlerinde öngörü ve kapasite planlama: Ankara ili örneği
Forecasting and capacity planning in pre-hospital emergency healthcare services: The case of Ankara
Yazar: ELİF ERBAY
Danışman: DOÇ. DR. ÇAĞDAŞ ERKAN AKYÜREK
Ankara Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Sağlık Kurumları Yönetimi Ana Bilim Dalı / Sağlık Kurumları Yönetimi Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Sağlık Kurumları Yönetimi = Health Care Management ; Sağlık Yönetimi = Healthcare Management

Özet:
Hastane öncesi acil sağlık hizmetleri; ekip odaklı olmalı, sorunsuz şekilde yürütülmeli ve ulaşılabilir olmalıdır. Saniyelerin bile önemli olduğu bu hizmetlerde zaman tasarrufu insan hayatı için hayati önem taşır. Bu hizmetlerin olası talepleri karşılayabilmesini sağlamak, başarılı bir şekilde sunulması için elzemdir. Çalışma, hastane öncesi acil sağlık hizmetleri kapsamında ambulans hizmetlerine olan talebi öngörmeyi ve ambulans istasyonlarının kapasitesini buna göre planlamayı amaçlamaktadır. Çalışma, ambulans hizmetleriyle ilgili çağrı sayısı, çağrı süreleri, sevk nedenleri, olay yerleri, sonuçları ve vakaya ulaşma sürelerinin yıllara göre dağılımı gibi çeşitli verileri incelemektedir. Çalışma evreni, 2017-2019 yılları arasında 139 istasyon tarafından yönlendirilen 943.412 vakadan oluşmaktadır. Vakalara ilişkin tanımlayıcı bulgular, seçilen örneklemleri içeren öngörü ve kapasite planlaması aşamaları kapsamında ilçeler genelinde incelenmiştir. Öngörü süreci, özellikle yedi ilçeye odaklanılarak ilçe düzeyinde gerçekleştirilmiştir. Üç aşamada gerçekleştirilen çalışmada veriler Sağlık Bakanlığı ve Ankara Valiliği'nden resmi yazışmalar yoluyla elde edilmiş ve Microsoft Excel, Python ve R programları kullanılarak işlenmiştir. Çağrı sayısını öngörmek için Holt'un İki Parametreli Doğrusal Üstel Düzeltme Yöntemi, Holt-Winters Yöntemi, ARIMA, MLP, NNAR ve LSTM gibi çeşitli öngörü yöntemleri kullanılmıştır. 2017-2019 yılları arasındaki veriler, ambulans yönlendirilen toplam 943.412 çağrı olduğunu ve yıllık dağılımların her yıl hafif artışlar gösterdiğini ortaya koymuştur. Aylık analizler en yüksek çağrı hacimlerinin ocak, aralık ve temmuz aylarında olduğunu ortaya koyarken, mevsimsel analizler kış ve yaz aylarında daha fazla çağrı olduğunu göstermiştir. Çağrılar öğlen saatlerinden itibaren yüksek bir seviyede seyretmiş, pazartesi günü en yüksek çağrı sayısına sahip gün olmuştur. Çağrıların %76'sı medikal, %9'u trafik kazası sebebiyle yapılmıştır. Olay yerleri çoğunlukla evler, sokaklar ve işyerleri olarak tespit edilmiştir. Çağrıların %71'i vakanın hastaneye nakli ile sonuçlanmış ve yıllar içinde asılsız ihbarlarda azalma olduğu tespit edilmiştir. Çağrıların çoğunun Çankaya, Keçiören ve Yenimahalle'deki istasyonlar tarafından karşılandığı tespit edilmiştir. Vakaya ulaşma ortalama süreleri yıllar içinde iyileşmiş, ancak istasyonlar ve ilçeler arasında önemli farklılıklar görülmüştür. Çalışmada yedi ilçe için çağrı sayısını öngörmek üzere birden fazla öngörü modeli kullanılmıştır. Her yöntemin performansı RMSE, MAE ve MAPE ölçütlerine göre değerlendirilmiş, ARIMA ve NNAR  modelleri genel olarak doğruluk açısından en iyi performansı göstermiştir. Çağrı sayısı ve vakaya ulaşma süreleri değişkenleri ile Monte Carlo simülasyonları kullanılmış, farklı süre hedeflerini karşılamak için çeşitli istasyonlarda gereken optimum ambulans sayısı belirlenmiştir. Çalışma ile, hastane öncesi acil sağlık hizmetlerinin zamanında ve etkili bir şekilde sunulabilmesi için ambulans hizmetlerinde doğru talep öngörüsü ve kapasite planlamasının ne kadar önemli olduğunu vurgulamıştır. Vakaya ulaşma süresi hedeflerini ele alan ve ambulans kapasitesini optimize eden bu çalışmanın, acil sağlık hizmetlerinin kalitesini ve erişilebilirliğini artırmaya, insan hayatını ve sağlık sonuçlarını iyileştirmeye katkıda bulunacağı düşünülmektedir.

Abstract:
Pre-hospital emergency healthcare services should be team-oriented, smoothly executed, and accessible. Time savings in these services, where seconds are crucial, are vital for human life. Ensuring that these services can meet potential demands is essential for their successful delivery. This study aims to forecast the demand for ambulance services within pre-hospital emergency health services and to plan the capacity of ambulance stations accordingly. The study examines various data related to ambulance services, such as the number of calls, call times, reasons for dispatch, incident locations, outcomes, and the distribution of response times over the years. The study population consists of 943.412 cases directed by 139 stations between 2017-2019. Descriptive findings related to these cases were examined across all districts, with forecasting and capacity planning stages involving selected samples. The forecasting process was carried out at the district level with a particular focus on seven districts. The study, conducted in three stages, collected data through official correspondences from the Ministry of Health and Ankara Governorship, processed using Microsoft Excel, Python and R programming. Various forecasting methods, including Holt's Two-Parameter Linear Exponential Smoothing, Holt-Winters, ARIMA, and neural network models like MLP, NNAR, and LSTM were employed to forecast call volumes. Data from 2017-2019 indicated a total of 943.412 calls directed to ambulances, with annual distributions showing slight increases each year. Monthly analysis revealed the highest call volumes in January, December, and July, while seasonal analysis showed a higher concentration in winter and summer. Calls were at a high level from noon onwards, with Monday being the day with the highest number of calls. 76% of the calls were related to medical reasons and 9% were due to traffic accidents. Incident locations were mostly homes, streets, and workplaces. 71% of the calls resulted in the transfer of the case to the hospital and there was a decrease in false reports over the years. The analysis of ambulance stations revealed that the majority of calls were handled by stations in Çankaya, Keçiören, and Yenimahalle. Average response times improved over the years, with notable variations between different stations and districts. The study employed multiple forecasting models to forecast future call volumes for seven districts. Each method's performance was evaluated based on RMSE, MAE, and MAPE metrics, with the ARIMA and NNAR models generally showing the best performance in accuracy. The study also identified the optimal number of ambulances required at various stations to meet response time targets, using Monte Carlo simulations to account for uncertainties in call volumes and response times. The study underscores the importance of accurate demand forecasting and capacity planning for ambulance services in ensuring timely and effective pre-hospital emergency health services. By addressing critical response time targets and optimizing ambulance capacity, the findings contribute to improving the quality and accessibility of emergency health services, ultimately enhancing human life and health outcomes in Ankara.