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Gestión de Operaciones

Este elemento es una expansión del contenido de los cursos y guías de Lawi. Ofrece hechos, comentarios y análisis sobre la gestión de operaciones. Puede ser de interés lo siguiente:

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Este elemento se divide en las siguientes secciones y subsecciones:

Ejemplo: Gestión de la producción y de las operaciones en el sector médico

El sector sanitario representa una parte importante del producto interior bruto (PIB) en todo el mundo, especialmente en los países desarrollados. Según las Estadísticas Sanitarias de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) (2015), Estados Unidos gastó el 16,4% de su PIB en 2013 (excluidos los gastos de capital) en el sector médico, mientras que la media de gasto de los treinta y cuatro países de la OCDE en el mismo sector fue del 8,9%. Esta cifra no ha variado desde 2009, ya que el crecimiento del gasto sanitario ha ido parejo al crecimiento económico. La OCDE estima que el gasto sanitario per cápita en EE.UU. fue de 8.713 dólares en 2013. En Canadá, donde el gasto sanitario per cápita es aproximadamente la mitad del de Estados Unidos, los hospitales representan el 30% de los costes totales. A continuación, a los hospitales les siguen los medicamentos y los médicos, cada uno con aproximadamente un 15% (Instituto Canadiense de Información Sanitaria (CIHI) 2015).

Como resultado de la consolidación de hospitales y del cierre de camas, así como de la transición sostenida de la atención hospitalaria a la ambulatoria, se ha producido una reducción significativa del gasto hospitalario desde los años 90, que ahora se ha estabilizado en su nivel actual. Esto sugiere que puede que no haya más “fruta al alcance de la mano” para recortar aún más los costes hospitalarios mediante políticas a nivel macro. Aunque los esfuerzos continuados a nivel gubernamental para mejorar el sector sanitario siguen siendo necesarios, no son suficientes para lograr un éxito tangible sobre el terreno. Para aumentar la eficacia de los procesos de prestación de asistencia y la calidad de la misma, los proveedores de servicios médicos y los responsables de la toma de decisiones deben aplicar las políticas sanitarias mediante esfuerzos concertados y sostenidos a nivel operativo. Los procesos médicos son sistemas dinámicos y complejos. Su diseño y mejora implican a menudo ampliar las fronteras de la investigación en ingeniería y gestión.

Existe un consenso entre las partes interesadas sobre los objetivos globales de la atención médica: resultados sanitarios, accesibilidad, calidad y coste de la atención. Aunque la plétora de partes interesadas puede tener diferentes priorizaciones individuales de estos objetivos, nadie encontraría un sistema sanitario que funcione peor que un determinado umbral en cualquiera de estos atributos. Sin embargo, existe un desacuerdo generalizado sobre cómo pueden alcanzarse los objetivos mencionados, ya que el camino preferido para llegar a ellos depende de la organización del sistema sanitario de un país o estado (es decir, del grado de propiedad privada/pública, de los sistemas de seguros y reembolso vigentes, de los pagadores únicos/múltiples y de las diversas barreras de acceso a la atención médica).

A efectos de este capítulo, es importante destacar también la diferencia entre los puntos de vista de los proveedores de asistencia y los expertos en producción y gestión de operaciones. Los médicos y las enfermeras tienen una formación predominantemente orientada a la enfermedad, lo que constituye su mentalidad para prestar la mejor atención a los pacientes. Por otro lado, los expertos en gestión de la producción y las operaciones -que pueden ser los administradores o los asesores de los administradores- están formados de una manera orientada al proceso que tiende a restar importancia a las diferencias con respecto al estado de enfermedad de los pacientes en un esfuerzo por llegar a ideas de gestión generalizables. De nuestra experiencia y la de otros estudiosos se desprende que la gestión de la producción y las operaciones puede tener un impacto positivo para los proveedores de atención, los pacientes y los administradores en la medida en que la atención a los resultados sanitarios y el rendimiento de los procesos estén equilibrados y el compromiso entre la generalizabilidad y la individualidad en la atención al paciente se trate con cuidado a nivel operativo.

Desde una perspectiva de proceso, el viaje de cada individuo a través del continuo médico implica una o más fases asistenciales, cada una con características diferenciadoras. Una lista no exhaustiva de estas fases incluye la atención preventiva, la atención primaria, la atención prehospitalaria (es decir, en ambulancia), la atención aguda (es decir, hospitalaria), la atención rehabilitadora, la atención comunitaria, la atención crónica, la atención domiciliaria, la atención a largo plazo y los cuidados paliativos. En el resto de este contenido analizaremos las características de tres de estas fases (es decir, la atención preventiva, la primaria y la de urgencias) y sus implicaciones para el diseño y la mejora de los procesos. No obstante, para empezar debemos señalar la importancia de la interacción entre estas fases.

Por ejemplo, la falta de acceso a los médicos de atención primaria aumenta la carga de los servicios de urgencias (SU), ya que éstos son los únicos centros en los que los pacientes tienen derecho legal a acceder a la atención médica. Recientemente, Sarnak y Ryan (2016) descubrieron que aproximadamente uno de cada cinco pacientes (el 19% de todos los pacientes) de 65 años o más con al menos tres enfermedades crónicas en EE. UU. y Canadá informó de una visita evitable al servicio de urgencias que podría haber sido tratada por un médico de familia. Curiosamente, las causas de esta falta de acceso son bastante diferentes en EE.UU. y Canadá. En EE.UU., el mayor reto lo constituyen las barreras financieras debidas a la inasequibilidad de los seguros, mientras que en Canadá la disponibilidad limitada de recursos de atención primaria es una barrera de acceso fundamental. No obstante, el impacto global de un problema en la fase previa de la atención primaria sobre la fase posterior de la atención de urgencias es bastante similar desde un punto de vista centrado en el paciente.

En este texto, nos centraremos en algunos de los retos relacionados con los procesos a los que se enfrenta actualmente el sector sanitario y demostraremos cómo la gestión de la producción y las operaciones pueden ser de ayuda. A pesar de que los sistemas sanitarios varían en todo el mundo, la metodología de la gestión de la producción y las operaciones parte de la estructura del macrosistema y pretende respaldar las decisiones estratégicas, tácticas y operativas relativas a la prestación de asistencia médica. La falta de colaboración en todo el proceso médico es un impedimento importante para la atención al paciente. Varias organizaciones a gran escala como Kaiser Permanente, la Clínica Cleveland y la Clínica Mayo en EE.UU. y King’s Health Partner’s en el Reino Unido han hecho grandes progresos para ofrecer una atención integrada a sus pacientes bajo un mismo techo. No obstante, aún queda mucho trabajo por hacer para que el público en general se beneficie de estas iniciativas. En Quebec, por ejemplo, la Ley 10 ha reorganizado el panorama médico con el fin de mejorar la integración desde abril de 2015. Hasta ahora, aún no se han visto los resultados de la aplicación.

Existe una rica serie de literatura sobre gestión de la producción y las operaciones que ofrece una serie de métodos para diseñar redes sanitarias integradas, así como para mejorar la eficacia en la fase de implantación. Otro reto importante es desentrañar los determinantes internos frente a los externos del rendimiento en cada fase del continuo asistencial. La metodología de gestión de la producción y las operaciones también puede ser eficaz para identificar las intervenciones más prometedoras a través de los factores internos que están bajo la jurisdicción de los gestores en cada fase, mientras que tener un control cuantitativo del impacto de los factores externos en su propio sistema (por ejemplo, el impacto de la falta de acceso a la atención primaria en el servicio de urgencias, como se ha comentado anteriormente) aumentaría su capacidad para convencer a sus superiores a la hora de liberar parte de la carga.

Este capítulo no pretende ser una revisión exhaustiva de la literatura sobre la gestión de operaciones médicas. Hay una serie de retos importantes en este ámbito que quedan fuera del alcance del capítulo.

La gestión de la producción y de las operaciones también puede contribuir positivamente en relación con estas cuestiones. Por ejemplo, el desajuste entre los incentivos ofrecidos a los proveedores de asistencia y los objetivos generales del sistema constituye un reto importante para los gestores. Está bien establecido que el hecho de que a los médicos se les reembolse sobre la base de “honorarios por servicio” o de “capitación” influye en el tipo y el volumen de pacientes que atienden. La literatura sobre la coordinación de la cadena de suministro presenta formas alternativas de alinear los incentivos a través de la cadena de servicios médicos, así como para las distintas partes interesadas. En este capítulo sólo incluimos las cuestiones directamente relacionadas con la configuración de los procesos de prestación de asistencia y ofrecemos una revisión narrativa que pretende demostrar el valor potencial de la gestión de la producción y las operaciones. Una revisión exhaustiva de la bibliografía sobre la gestión de operaciones médicas requeriría múltiplos del espacio asignado a un solo capítulo del libro. Para dejar claro este punto y demostrar la creciente actividad académica en este ámbito, la figura 23.1 representa la proliferación del número de artículos publicados en las revistas más relevantes durante un horizonte temporal de veinticinco años.

El valor potencial de la gestión de la producción y las operaciones para el diseño y la mejora de procesos en dos de las capas anteriores del continuo médico constituye el centro de atención de este capítulo. Esto se debe a la atención que han recibido la atención preventiva y la atención de urgencias por parte de los estudiosos de la gestión de la producción y las operaciones. Esta atención ha conducido al desarrollo de una metodología y una base de aplicación bastante sólidas. Por el contrario, la literatura de la gestión de la producción y las operaciones sobre la atención primaria es incipiente, a pesar de la importancia de esta fase previa, algo que tratamos brevemente al final de este texto.

Gestión de la producción y las operaciones para la atención preventiva

Comenzamos proporcionando una comprensión fundamental de los procesos de la atención preventiva. Continuamos con una formulación básica, y discutimos sus extensiones así como otros marcos de modelado.

Procesos de atención preventiva

La atención preventiva se basa en la premisa de que es más fácil y más humano prevenir las enfermedades, como muchas formas de cáncer, que tratarlas. Con la atención preventiva, también es más probable que el paciente se recupere totalmente como resultado de un diagnóstico precoz. Así, existen tres tipos de programas de atención preventiva: (i) la prevención primaria reduce la probabilidad de enfermedades en personas asintomáticas, como las vacunas contra la gripe; (ii) la prevención secundaria identifica y trata a las personas con factores de riesgo o que se encuentran en una fase muy temprana de las enfermedades, como la colonoscopia para detectar formas tempranas de cáncer de colon; y (iii) la prevención terciaria trata a los pacientes sintomáticos en un esfuerzo por disminuir las complicaciones o la gravedad de la enfermedad, como el control del azúcar en un diabético para mitigar los problemas de visión y nerviosos.

Las características diferenciadoras de la atención preventiva son las siguientes (i) se trata de un entorno de elección del usuario en cuanto a la asignación de clientes a los centros, en el que los reguladores no suelen controlar la frecuentación de los centros; (ii) la disposición de los clientes a participar en programas preventivos podría disminuir significativamente cuando el acceso resulta incómodo o se produce una congestión en los centros que provoca tiempos de espera poco razonables; y (iii) cada centro necesita captar un determinado volumen de clientela para satisfacer un requisito mínimo de carga de trabajo que garantice la calidad del servicio.

El ahorro sustancial en los costes de diagnóstico y terapia, así como la inversión de capital relativamente menor asociada a los programas de atención preventiva, han sido reconocidos desde hace mucho tiempo (Walker 1977). Aunque está bien establecido que los programas de atención preventiva pueden salvar vidas y contribuir a una mejor calidad de vida al reducir las necesidades de tratamientos radicales, no constituyen una prioridad para muchos gobiernos que están preocupados por responder a las necesidades urgentes de los pacientes. En estas circunstancias, aumentar el número de personas que reciben servicios de atención preventiva ha sido parte integrante de muchos programas de reforma médica. Hay que tener en cuenta que las personas que buscan servicios preventivos tienen más flexibilidad para decidir cuándo y dónde recibir atención. En consecuencia, los primeros trabajos empíricos demostraron que la accesibilidad de los centros es un factor importante para el éxito de un programa de atención preventiva. Zimmerman (1997) descubrió mediante una encuesta que la comodidad de acceso al centro era un factor muy importante en la decisión de un cliente de someterse a un cribado de cáncer de próstata. Facione (1999) reveló que las percepciones de falta de acceso a los servicios estaban relacionadas con la disminución de la participación en mamografías.

Desde una perspectiva de gestión de la producción y las operaciones, el problema subyacente implica el diseño de una red de centros de atención preventiva de forma que se maximice el nivel de participación. El número de instalaciones que deben establecerse, así como la ubicación, la capacidad y la combinación de servicios de cada instalación constituyen las principales decisiones estructurales. Por supuesto, también hay que tomar decisiones infraestructurales en este contexto, sobre todo en lo que respecta al conjunto de competencias de los proveedores de atención en cada centro. La literatura predominante sobre gestión de la producción y las operaciones utiliza el tiempo empleado en recibir servicios preventivos como indicador indirecto de la accesibilidad de los centros médicos. Esto incluye el tiempo empleado en el transporte hasta el centro y el tiempo total empleado en el centro (es decir, la espera y la atención).

Una formulación básica para diseñar redes de atención preventiva

Utilizaremos el modelo de Zhang et al. (2009), en el que cada centro está representado por una cola M/M/1, como base para la ilustración. Para formular el problema, utilizaron la siguiente notación

yj = 1 si una instalación se encuentra en el nodo de demanda j, 0 en caso contrario
x ij = 1 si los clientes del nodo i requieren el servicio de la instalación j, 0 en caso contrario
N = conjunto de nodos de demanda, indexados por i
X = conjunto de emplazamientos alternativos de las instalaciones, indexado por j
λ = tasa global de demanda del servicio preventivo (suponiendo una distribución de Poisson)
1/μ = tiempo medio de servicio (suponiendo una distribución exponencial)
hi = fracción de clientes que residen en el nodo i
aij = fracción de clientes del nodo i que acudirían al servicio j
Rmin = carga de trabajo mínima en cada centro de atención preventiva operativo

La absorción implícita es que todos los individuos del mismo nodo solicitan el servicio del mismo establecimiento. Además, a largo plazo, los clientes recopilarán suficiente información sobre el tiempo total necesario para obtener servicios de atención médica preventiva en los establecimientos de su vecindad y, por lo tanto, cada usuario elegirá el establecimiento en el que recibiría el servicio más rápidamente.

La función objetivo (1) maximiza el número total de personas que se espera que participen en el programa de atención preventiva. Las restricciones (2) imponen los requisitos de servicio de un único establecimiento en cada nodo de demanda. Las restricciones (3) garantizan que los clientes sólo puedan demandar servicio de los establecimientos abiertos. Las restricciones (4) garantizan la estabilidad de la cola e imponen una carga de trabajo mínima a las instalaciones abiertas. Las restricciones (5), donde M representa un número grande, son las restricciones de asignación de instalaciones más cercanas en términos de tiempo total mínimo para recibir el servicio, mientras que las restricciones (6) prohíben valores negativos para la participación.

El modelo anterior se utilizó para determinar qué centros de detección del cáncer de mama en Montreal (Canadá) debían incluirse en el programa del Ministerio de Sanidad para subvencionar mamografías a mujeres de entre 50 y 69 años (originalmente analizado en 2002 ). Zhang et al. (2009) demostraron que la incorporación de la congestión aumentaría considerablemente la precisión de las estimaciones del nivel de participación en el programa. También demostraron que centralizar la capacidad del sistema en los lugares preferidos por los clientes sería una política mejor que impulsar la descentralización acreditando un mayor número de instalaciones pequeñas. Su metodología puede utilizarse para tomar decisiones relativas a la capacidad total del sistema, así como a las inversiones en la concienciación de la población con respecto a los programas de atención médica preventiva. Es decir, la asignación de algunos recursos en proyectos de promoción de la salud dirigidos a clientes potenciales puede considerarse un medio eficaz de aumentar la participación. Por supuesto, esto debe considerarse como un complemento a la optimización de la configuración de la red de centros.

En un artículo de seguimiento, Zhang et al. (2010) amplían el modelo básico optimizando también la capacidad (es decir, el número de servidores) de cada establecimiento y permitiendo que las personas de una misma zona de población reciban atención preventiva en diferentes establecimientos, siempre que los tiempos totales (desplazamiento + espera + servicio) necesarios para recibir la atención sean los mismos. Desarrollaron una formulación de dos niveles, en la que el nivel inferior representa las opciones de los usuarios, mientras que el nivel superior determina las decisiones estructurales relativas a la red de centros de atención preventiva. El nivel inferior tiene como objetivo alcanzar el equilibrio del usuario, en el que todos los clientes están satisfechos con las elecciones de los centros. El problema del nivel inferior se incorpora al del nivel superior mediante una desigualdad variacional. Utilizando su modelo multiservidor en el caso de Montreal mencionado anteriormente, Zhang et al. (2010) pudieron demostrar que la agrupación de capacidades (es decir, centralizar la capacidad del sistema en unos pocos centros grandes) puede aumentar la participación reduciendo el tiempo medio de espera. Nótese que el requisito de carga de trabajo mínima también favorece la centralización, ya que puede no ser factible acreditar muchas instalaciones de un solo servidor. Curiosamente, también demuestran que las conclusiones de Zhang et al. (2009) utilizando un modelo de un solo servidor, relativas al valor de la estrategia de centralización, se mantienen sólo cuando el número de servidores no es demasiado restringido. Para el caso de Montreal, cuando hay menos de diez puestos de mamografía disponibles, sin embargo, en lugar de esforzarse por agrupar la capacidad añadiendo un servidor a una instalación existente, es mejor aumentar la cobertura espacial ubicando una nueva instalación en otra zona de alta densidad.

Modelos ampliados para la atención preventiva

La corriente de literatura presentada en la sección anterior se ha ampliado de muchas maneras. En particular, Aboolian et al. (2016) estudian el problema de determinar la capacidad global de cada centro en lugar del número de servidores. Reformularon el modelo no lineal como un programa de enteros mixtos sustituyendo las tasas de servicio por los tiempos de espera que se aproximan utilizando la aproximación de la línea tangente. Mediante el estudio de la red de veintidós hospitales de Toronto en el año 2006, observaron que la capacidad del gobierno de Ontario para aumentar la participación en sus servicios simplemente aumentando la accesibilidad es limitada. También demostraron que una estrategia de ampliación gradual de la capacidad podría ser sólida siempre que el sistema se conciba originalmente con una capacidad global superior a un nivel umbral. Zhang et al. (2012) incorporaron la elección probabilística del usuario para tener en cuenta los atributos de las instalaciones que atraen a los pacientes aparte de la accesibilidad. Utilizando el caso de Montreal, demostraron la similitud entre los modelos de elección óptima y de elección probabilística en lo que respecta al compromiso entre la agrupación de capacidades y la cobertura espacial. Sin embargo, las configuraciones de red resultantes obtenidas a partir de los dos modelos son bastante diferentes. Esto subraya la importancia de representar con precisión la elección del usuario en el diseño de redes de centros de atención preventiva.

Uno de los retos que no tienen en cuenta explícitamente los trabajos anteriores es que muchos centros de cribado también prestan servicios de diagnóstico. Por lo tanto, la capacidad de dichas instalaciones debe repartirse entre las necesidades diagnósticas urgentes de un grupo de pacientes y las necesidades preventivas de los pacientes asintomáticos que deben someterse a un cribado. En el contexto de los procedimientos de colonoscopia, Güneş et al. (2015) estudiaron el impacto de la atención preventiva en la reducción de la demanda futura de servicios de diagnóstico. Al integrar las perspectivas de progresión de la enfermedad y de las operaciones en un modelo de dinámica de sistemas, pudieron evaluar políticas alternativas de asignación de recursos. Demostraron que si la capacidad de los servicios de diagnóstico podía ajustarse para mantener el tiempo medio de espera para el diagnóstico por debajo de las dos semanas, entonces la capacidad restante podía dedicarse al cribado. Örmeci et al. (2016) analizaron el impacto a largo plazo de la atención preventiva, mencionada anteriormente, a través de un entorno aleatorio parcialmente endógeno. Exploraron las políticas de programación de colonoscopias a nivel operativo utilizando un proceso de decisión de Markov (MDP). Curiosamente, tanto Örmeci et al. (2016) como Günes¸ et al. (2015) confirman la práctica actual de dar prioridad a los servicios de diagnóstico, aunque en determinadas circunstancias -aunque menos frecuentes- es necesario dar prioridad a los pacientes con menores costes de espera (es decir, al cribado).

En un esfuerzo por personalizar las decisiones de cribado, una corriente de artículos utiliza el marco del proceso de decisión de Markov parcialmente observable (POMDP), en el que el verdadero estado del cáncer que se está cribando no es observable. Erenay et al. (2014) incorporaron la edad, el sexo y el riesgo de padecer cáncer colorrectal en un POMDP de gestión de producción y operaciones para optimizar las políticas de cribado por colonoscopia con el fin de maximizar el total de años de vida ajustados por calidad del paciente. Ayer et al. (2012) y Maillart et al. (2008) desarrollaron unDP de gestión de la producción y las operaciones para el cribado del cáncer de mama, mientras que Zhang J. et al. (2012) utilizaron el mismo marco para el cribado del cáncer de próstata. Todos estos estudios proporcionan una comparación favorable entre la política de cribado propuesta y las directrices clínicas actuales y ponen de relieve el efecto del envejecimiento en las políticas de cribado óptimas. Queda un largo camino para que estas políticas de cribado personalizadas sean aplicadas por los profesionales a gran escala, ya que para ello sería necesario validarlas mediante amplios ensayos de control aleatorizados. No obstante, la gestión de la producción y las operaciones puede sin duda reivindicar una contribución significativa hacia un diseño más eficaz y eficiente de los ensayos de control necesarios, así como hacia la capacitación de los médicos individuales (cuyas decisiones centradas en el paciente pueden anular las directrices) con conocimientos más precisos sobre los beneficios potenciales de las políticas de cribado personalizadas.

Gestión de la producción y las operaciones para la atención de urgencias

En primer lugar, presentamos una breve descripción de los principales retos de proceso a los que se enfrentan los gestores de los servicios de urgencias (SU) a la hora de proporcionar una atención puntual y de calidad a los pacientes. La bibliografía sobre el uso de la gestión de la producción y las operaciones en el contexto del diseño y la mejora de los procesos de los servicios de urgencias es muy amplia. En Saghafian et al. (2015) se puede encontrar una revisión exhaustiva reciente basada en 350 artículos. Debido a la complejidad de los procesos de los servicios de urgencias, la gran mayoría de los estudios predominantes recurren a la simulación con fines de modelización, análisis y mejora. Así, una subsección está dedicada a la simulación del proceso del servicio de urgencias y en otra subsección se presenta un nuevo estudio de caso en el servicio de urgencias de un gran hospital terciario.

La reciente tendencia a utilizar la gestión de la producción y las operaciones en la atención de urgencias implica el uso de métodos de optimización aprovechando los modelos estilísticos. En concreto, Mandelbaum et al. (2012) estudiaron los ingresos de pacientes desde un servicio de urgencias a las salas de hospitalización mediante un modelo de colas con una única cola centralizada y varios grupos de servidores. Propusieron una política aleatoria de encaminamiento más ocioso para las admisiones de pacientes. Con la política propuesta, se asigna un paciente a una de las salas disponibles, con una probabilidad que es igual a la fracción de camas disponibles en esa sala sobre el número total de camas disponibles en el sistema. Saghafian et al. (2012) estudiaron el impacto de la distribución de los pacientes de urgencias en función de las predicciones relativas a la decisión de disposición tras recibir la atención (es decir, si serán dados de alta o ingresados en el hospital). Subrayan la importancia de compartir los recursos del servicio de urgencias entre los distintos flujos y no destinarlos a los flujos de pacientes. Saghafian et al. (2014) demostraron que la estimación de la complejidad de la atención requerida durante el triaje en el servicio de urgencias podría dar lugar a reducciones considerables tanto del riesgo de acontecimientos adversos como de la duración media de la estancia. Estos dos trabajos también determinan las condiciones en las que las políticas de triaje virtual en flujo continuo y con estimación de la complejidad serían eficaces.

Principales retos en la gestión de los servicios de urgencias

El servicio de urgencias constituye el punto de entrada a un hospital para todos los pacientes -excepto los programados para cirugías electivas-. Según Schuur y Venkatesh (2012), el servicio de urgencias es el primer punto de contacto para casi la mitad de todos los ingresos hospitalarios en EE.UU. No obstante, la atención de urgencias es suficiente para la gran mayoría de los pacientes que se presentan en el servicio de urgencias y que finalmente son dados de alta. Los gestores de los servicios de urgencias se enfrentan a multitud de retos, como la saturación, la reducción de recursos, la capacidad limitada de camas, los largos tiempos de espera y la baja moral del personal. Estos problemas se acentúan debido al creciente número de visitas a los servicios de urgencias y a los interminables recortes presupuestarios del sector sanitario en general.

La Asociación Canadiense de Médicos de Urgencias (CAEP) (2013) definió la saturación como “la demanda que supera la capacidad de un servicio de urgencias para proporcionar una atención de calidad en unos plazos aceptables”. Esta definición implica que la saturación de los servicios de urgencias corresponde a un “bloqueo del acceso”, por utilizar la terminología de la gestión de la producción y las operaciones. El impacto más significativo de la masificación se produce en la capacidad de prestar atención de urgencias en el momento oportuno (Derlet y Richards 2000; Derlet et al. 2001 ). El hacinamiento suele provocar un aumento del número de interrupciones que los cuidadores soportan mientras atienden a un paciente. Esto hace que se sientan sobrecargados y tiene el potencial de causar resultados adversos en los pacientes. Otro efecto importante del hacinamiento es la moral y la satisfacción del paciente. Los retrasos en el tratamiento de los pacientes pueden aumentar innecesariamente el tiempo que pasan en las camillas del servicio de urgencias. Los pacientes que sufren tiempos de espera desalentadores, a menudo se ven obligados a permanecer tumbados en pasillos abarrotados, lo que les priva tanto de intimidad como de sentido de la dignidad. El hacinamiento también ha provocado un aumento de los pacientes que se marchan sin ser atendidos por el personal médico, así como desvíos de ambulancias por los que a los pacientes críticos se les puede negar el acceso al servicio de urgencias más cercano y desviarlos a otros centros.

La optimización de las decisiones de dotación de personal es otro reto clave para los gestores de los servicios de urgencias, en el que la metodología imperante de gestión de la producción y las operaciones puede ser de gran ayuda. Las visitas de las ambulancias y de los pacientes sin cita previa no están programadas, mientras que la mayoría de los servicios de urgencias cuentan con una plantilla fija. El número de médicos y enfermeras está predeterminado y no fluctúa en función del volumen de pacientes. Esto a menudo da lugar a una dotación insuficiente o excesiva de personal en las unidades. De este modo, muchos servicios de urgencias se ven obligados a luchar para satisfacer las demandas de una unidad abarrotada y agitada. Es esencial dotar al servicio de urgencias del tipo y el número de personal adecuados para satisfacer estas demandas. Los responsables del servicio de urgencias también deben tener en cuenta la utilización eficaz del personal existente. Es bien sabido que las tareas no médicas, a menudo realizadas por médicos y enfermeras altamente cualificados, disminuyen la eficiencia. Ejemplos de estas tareas son la búsqueda de historiales, el rastreo de resultados de laboratorio, la organización del ingreso o la reescritura de información. Es bien sabido que estas tareas adicionales causan interrupciones innecesarias en la atención al paciente y, con frecuencia, provocan un aumento del estrés laboral y del riesgo de errores médicos (Wears y Leape 1999).

Simulación de los procesos del servicio de urgencias

La literatura muestra y representa una vista de proceso del flujo de pacientes a través del servicio de urgencias. El primer paso para todos los pacientes (independientemente del modo de llegada) es el triaje, en el que una enfermera de triaje evalúa el estado médico del paciente para identificar la necesidad de una cama en el servicio de urgencias, así como la prioridad para ver a un médico. El siguiente paso es el registro, en el que los pacientes esperan en la sala de espera hasta que haya disponible una cama en el servicio de urgencias (o un espacio de tratamiento ambulatorio, si procede). El tratamiento en el servicio de urgencias comienza con las evaluaciones iniciales del médico y la enfermera. El médico del servicio de urgencias puede solicitar una o varias pruebas de laboratorio (por ejemplo, sangre/líquidos o diagnóstico por imagen), mantener al paciente en observación o decidir consultar a un especialista. Estas consultas suelen incluir un examen clínico del paciente por parte del especialista, así como pruebas de laboratorio adicionales. El último paso es la decisión de disposición por la que el paciente es ingresado en el hospital por un especialista para recibir tratamiento adicional o es dado de alta a su domicilio. Muchos de los ingresados como pacientes esperan en el servicio de urgencias por una cama de hospitalización, lo que se denomina “embarque en urgencias” (es decir, un bloqueo de acceso para los pacientes recién llegados al servicio de urgencias).

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El flujo de pacientes a través de un servicio de urgencias plantea una serie de retos de proceso. En primer lugar, las operaciones de triaje y evaluación se basan en colas de prioridad: En el triaje, las llegadas en ambulancia tienen prioridad sobre las llegadas sin cita previa, y en la primera evaluación, los pacientes suelen priorizarse según su código de triaje. En segundo lugar, es totalmente posible que la llegada de un nuevo paciente se adelante a la tarea actual que está realizando un médico del servicio de urgencias. Por ejemplo, en caso de llegada de un paciente que requiera reanimación, el médico tendrá que hacer una pausa en el cuidado del paciente actual, lo que puede requerir reiniciar toda la tarea al realizar la reanimación. En tercer lugar, y quizá lo más importante, los médicos de urgencias dependen de sus homólogos especialistas para la consulta y, en caso necesario, el ingreso hospitalario de los pacientes.

En algunos hospitales, las solicitudes de consulta de los servicios de urgencias pueden no constituir la máxima prioridad para los especialistas, que también tienen que prestar asistencia en las salas de hospitalización, así como en las consultas externas y (en las especialidades quirúrgicas) operar en los quirófanos. Además, el especialista que es enviado al servicio de urgencias puede necesitar consultar a alguien con más experiencia o con una especialidad diferente. Por último, pero no por ello menos importante, muchos servicios de urgencias no disponen de laboratorios e instalaciones de diagnóstico por imagen específicos para realizar los análisis de sangre/orina y las exploraciones diagnósticas que pueda necesitar un paciente. Debido a estas características diferenciadoras de los servicios de urgencias, el flujo de pacientes es un fenómeno bastante complejo, en el que la gestión de la producción y las operaciones tiene amplias posibilidades de aportar valor a la gestión.

La simulación por ordenador se presta de forma natural a modelar los procesos de un servicio de urgencias con tal complejidad. Una gran ventaja de la simulación en la modelización de los servicios de urgencias, frente a las técnicas analíticas (de las que hablaremos más adelante en esta sección), es su capacidad para representar la variabilidad de las características individuales de los pacientes. Tenga en cuenta que las visitas de los pacientes a los servicios de urgencias son en su mayoría no programadas y presentan picos y caídas irregulares en el número de pacientes, así como en la gravedad de su enfermedad o lesión. Por tractabilidad, los métodos analíticos requieren la agregación de los pacientes en grupos homogéneos. De este modo se ignoran las diferencias individuales dentro de cada grupo. Según algunas experiencias, estas representaciones estilizadas parecen obstaculizar la utilidad de las técnicas analíticas en la modelización operativa detallada de los servicios de urgencias; al menos para los responsables de la toma de decisiones con formación médica.

Como abordan Sinreich y Marmor (2005), un aspecto importante de la simulación de los servicios de urgencias es la estructura y la recopilación de los datos necesarios, así como su nivel de detalle. Saunders et al. (1989) es uno de los primeros modelos de simulación de un servicio de urgencias que refleja la complejidad subyacente. Construyeron un modelo bastante sofisticado (en relación con el estado de la tecnología en aquel momento) que asignaba una enfermera individual a cada paciente; incorporaba los movimientos de los pacientes en varias vías simultáneamente; y representaba pruebas, tratamientos y procedimientos con todo detalle. Recurrieron al análisis de sensibilidad para estudiar los factores que determinan el tiempo de espera del paciente y utilizaron la gravedad como única característica del paciente. En cambio, McGuire et al. (1994) clasificaron a los pacientes en función tanto de la gravedad como de la categoría general de las enfermedades. McGuire utilizó la simulación para probar varias alternativas operativas en un hospital de la Sun Health Alliance, con el objetivo de reducir la duración de la estancia (LOS) de los pacientes. El marco más completo, hasta la fecha, es el desarrollado por un equipo israelí de estudiosos, que hicieron avances significativos hacia los sistemas de apoyo a la toma de decisiones en tiempo real basados en la simulación para los servicios de urgencias.

Un estudio de caso en el triaje de los servicios de urgencias

Para demostrar el valor potencial de la simulación, informamos sobre el módulo de triaje de una plataforma de simulación integral que fue desarrollada por nuestro equipo de investigación multidisciplinar para el servicio de urgencias de un hospital terciario de Montreal, Canadá (Verter et al. 2012). Este servicio de urgencias recibe unas 66.000 visitas de pacientes al año. El triaje de pacientes, realizado por una enfermera diplomada (RN) nada más llegar, tiene como objetivo identificar rápidamente a los pacientes con afecciones urgentes (posiblemente potencialmente mortales) y determinar el área de tratamiento más adecuada en el servicio de urgencias. Tanto en EE.UU. como en Canadá se utilizan códigos de triaje de cinco niveles, en los que un código más bajo indica un mayor nivel de urgencia. Las puntuaciones de triaje canadienses se basan en el tiempo previsto para que el paciente sea atendido por primera vez por un médico, mientras que el índice de gravedad de urgencias estadounidense se asocia a la utilización de recursos prevista del paciente en el servicio de urgencias.

Basado en la experiencia de varios autores, mis opiniones, perspectivas y recomendaciones se expresarán a continuación (o en otros lugares de esta plataforma, respecto a las características en 2026 o antes, y el futuro de esta cuestión):

Para los fines de este proyecto, el triaje se observó durante un periodo de 15 semanas en turnos entre semana (de 8:00 a 16:00) durante una media de 8 horas al día. Durante este periodo, se observaron 537 pacientes atendidos en ambulancia y 3.205 sin cita previa. También se extrajeron datos de la base de datos administrativa del servicio de urgencias: sociodemográficos, patrones de llegada de los pacientes y gravedad del triaje. Durante el periodo de recogida de datos, se asignó al triaje un enfermero diplomado a tiempo completo y un segundo enfermero diplomado disponible durante unas 5 horas a lo largo del día. La figura 23.3 muestra los datos de observación relativos a la distribución de llegadas, tiempos de servicio y tiempos de espera en función del modo de llegada.

El módulo de triaje se construyó utilizando el software ARENA (www.arenasimulation.com), y el modelo de simulación se validó comparando el tiempo de espera simulado con los representados en la figura 23.3. Aquí cabe hacer dos observaciones:

(i) en el momento de la recogida de datos, el rendimiento del triaje estaba muy por debajo de las Normas Canadienses de Agudeza de Triaje (CTAS), que estipulan que el 95% de los pacientes de código II deben ser atendidos por un médico en los 15 minutos siguientes a su llegada, y la primera evaluación médica para el 90% de los pacientes de código III debe producirse en media hora; y (ii) la forma bimodal de los tiempos de espera de triaje para los pacientes sin cita previa (es decir, con un pliegue en torno a las dos horas) se debe a las múltiples llegadas de ambulancias dentro de ventanas de tiempo cortas.

Como ya se ha señalado, la línea de base incluye a 1,5 enfermeras tituladas, cada una de las cuales realiza el triaje tanto de los pacientes de ambulancia como de los sin cita previa, en el que el primer grupo tiene prioridad. El jefe del servicio de urgencias estaba interesado en aumentar la dotación de personal de triaje a 2 RN y quería conocer el impacto de las dos posibles intervenciones siguientes: (i) dedicar un RN a los pacientes de ambulancia y otro a los que llegan sin cita previa (es decir, no agrupar) y (ii) realizar un cribado de pretriaje de 1 minuto para dirigir rápidamente a los pacientes elegibles a una zona de evaluación rápida. La tabla 23.1 muestra la media y la desviación estándar de los tiempos de espera en el triaje, así como los niveles de utilización de las enfermeras en los cuatro escenarios que hemos estudiado.

Los beneficios de la agrupación de capacidades están bien establecidos en la literatura general sobre producción y gestión de operaciones (Cachon y Terwiesch 2012). Aunque conocíamos la dirección del cambio cuando se dedican las enfermeras, el modelo de simulación informó al jefe del servicio de urgencias sobre el nivel de reducción de los tiempos de espera de los pacientes de las ambulancias y el nivel de aumento asociado de la media y la variabilidad de los tiempos de espera que experimentarán los pacientes sin cita previa. Está claro que el pretriaje de todas las llegadas es beneficioso para ambos grupos de pacientes. Aunque combinar la agrupación con el pretriaje (es decir, el cuarto escenario) lleva los tiempos de espera del triaje a niveles que permitirían al servicio de urgencias alcanzar los estándares CTAS, la utilización prevista del 39% por parte de las enfermeras constituía un punto de fricción en un entorno plagado de recursos limitados.

Tras un largo periodo de debate, se convenció a la dirección del servicio de urgencias para que mantuviera a las enfermeras agrupadas y pusiera en práctica las ideas del prediagnóstico y de la zona de evaluación rápida. Al describir cómo se reduciría el problemático talle derecho de las distribuciones del tiempo de espera como resultado de estas intervenciones, la figura 23.4 fue decisiva para lograr la aceptación de los administradores.

También estudiamos el impacto de una política dinámica de dotación de personal de enfermería para el triaje del servicio de urgencias, en la que sólo se llama a la segunda enfermera diplomada cuando la línea de espera del triaje alcanza un nivel umbral predeterminado. Aunque esta estrategia reduce aún más los tiempos de espera (aunque no de forma significativa) al tiempo que mantiene la utilización de la enfermera de triaje en niveles elevados, no resultó aceptable para el jefe del servicio de urgencias debido a la complejidad percibida de su aplicación.

Implicaciones para los gestores

Las personas con formación y experiencia médica o de enfermería llevan mucho tiempo gestionando centros sanitarios. A pesar del creciente número de profesionales de la gestión contratados para ocupar puestos con autoridad para tomar decisiones, los puestos de gestión y formulación de políticas en el sector sanitario siguen estando ocupados en su mayoría por personas sin ningún tipo de exposición formal a los fundamentos de la gestión. De ahí que en el sector sanitario predomine la “gestión por intuición” y/o la “gestión basada en la experiencia”. Sin embargo, las complejidades anteriormente comentadas asociadas a la dinámica de las operaciones de prestación de servicios médicos a menudo hacen que las soluciones intuitivas no sean óptimas. Además, la “fruta al alcance de la mano” no suele reportar los beneficios previstos en sistemas tan complejos. Por eso es esencial que los gestores de los centros médicos aprovechen los análisis detallados mediante el uso de la metodología de gestión de la producción y las operaciones para mejorar la prestación de asistencia médica. En instalaciones de tamaño suficiente, abogaríamos por un equipo interno de expertos en gestión de la producción y las operaciones, en lugar de recurrir a una de las reputadas empresas de consultoría. La ventaja de este enfoque, según nuestra experiencia, es que el equipo de gestión de la producción y las operaciones se adueñará del problema de la mejora del proceso visto a través de la mejora continua del proceso de prestación.

Retos y Uso

Aquí se comenta algunos de los retos de investigación pendientes en estos dos ámbitos y señalamos el uso de la gestión de la producción y las operaciones para la atención primaria como una fructífera vía de investigación que está en gran medida sin explotar.

En cuanto a la atención preventiva, los estudios predominantes representan la accesibilidad en términos de distancia del paciente al centro o de tiempo en él. Existen pruebas empíricas de que hay factores adicionales que atraen a los pacientes a un centro de atención preventiva, como la amabilidad del personal y la disponibilidad de aparcamiento. Además, estos estudios no son aplicables a la representación de los servicios de atención preventiva que funcionan con citas (es decir, están orientados a los servicios sin cita previa). Uno de los principales retos asociados a la modelización de los sistemas de citas es el hecho de que los tiempos de espera para las citas no suelen corresponderse con los tiempos de desplazamiento hasta los centros y los tiempos de servicio en los mismos. La investigación para superar estos problemas sería una contribución bienvenida, sobre todo desde la perspectiva de la aplicabilidad práctica.

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Los investigadores se enfrentan a una serie de retos en relación con el uso de la producción y la gestión de operaciones para la atención de urgencias. Aunque en la literatura académica se ha informado de la abundancia de modelos de simulación de servicios de urgencias, su adopción por parte de los gestores de los servicios de urgencias no ha sido estelar. Por lo que sabemos, una mayoría muy significativa de los modelos de simulación se han utilizado para episodios de toma de decisiones sólo una o dos veces, en lugar de convertirse en una parte integral del conjunto de herramientas de los gestores de los servicios de urgencias. El conjunto de modelos de simulación de servicios de urgencias desarrollado por Mandelbaum y su equipo (que se está utilizando en Israel en múltiples hospitales) es la única excepción que conocemos. Es necesario un esfuerzo concertado para comprender las razones de esta escasa adopción en la práctica. Además, las revistas de primer nivel sobre gestión de la producción y las operaciones no suelen estar interesadas en publicar este tipo de trabajos de simulación orientados a la aplicación, a menos que haya una contribución metodológica. Esto constituye sin duda un motivo de preocupación. Así pues, la tendencia reciente que mencionamos más arriba, que implica el uso dual de enfoques analíticos y de simulación para abordar procesos específicos en el servicio de urgencias en lugar de todo el proceso del servicio de urgencias, parece ser el mejor enfoque para ampliar las fronteras de la investigación en estos momentos.

Una importante fase previa del continuo médico que no hemos tratado en este capítulo es la atención primaria. No se trata de un descuido, sino principalmente de un reflejo del estado de la utilización de la gestión de la producción y las operaciones para diseñar y mejorar los procesos de atención primaria. El primer punto de contacto de un paciente con el sistema sanitario debería ser la atención primaria. A pesar de su importante impacto en la salud general de la población, la atención primaria ha sido poco estudiada por los investigadores de la gestión de la Producción y las operaciones. En este sentido, algunos trabajos sobre la adecuación de las preferencias de pacientes y médicos ,y sobre la perspectiva del regulador en relación con la atención primaria no son más que pasos iniciales. Queda mucho trabajo por hacer en este importante ámbito.

Revisor de hechos: Cavendish
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