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Seminario di Alta Formazione su Appropriatezza e variabilità nelle decisioni regionali e aziendali. Stefano Villa Ricercatore Universitario, Università

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Presentazione sul tema: "Seminario di Alta Formazione su Appropriatezza e variabilità nelle decisioni regionali e aziendali. Stefano Villa Ricercatore Universitario, Università"— Transcript della presentazione:

1 Seminario di Alta Formazione su Appropriatezza e variabilità nelle decisioni regionali e aziendali. Stefano Villa Ricercatore Universitario, Università Cattolica del Sacro Cuore, Facoltà di Economia. Docente corso di laurea (triennale e specialistica) in Economia e gestione delle aziende e dei servizi sanitari, Università Cattolica del Sacro Cuore, sede di Roma. Responsabile Area Progetti CERISMAS (Centro di Ricerche e Studi in Management Sanitario) dellUniversità Cattolica del Sacro Cuore (www.cerismas.com)www.cerismas.com Coordinatore Laboratorio Logistica del Paziente La gestione della variabilità a livello aziendale.

2 Università Cattolica del Sacro Cuore Agenda Intervento 2 La gestione della variabilità in sanità Focus sulla gestione dei flussi dei pazienti Due esemplificazioni tratte dallesperienza del Laboratorio Logistica del Paziente Messaggi chiave

3 Università Cattolica del Sacro Cuore Variabilità Quali tipi di variabilità Variabilità Naturale Variabilità ineliminabile, imprevedibile ed insita/connaturata allo stato delle cose Variabilità Artificiale Variabilità eliminabile attraverso interventi di natura organizzativa e in alcuni casi legata a comportamenti scorretti ed inadeguati. E causata da disfunzioni nei processi.

4 Università Cattolica del Sacro Cuore FONTETIPOLOGIA NaturaleArtificiale ClinicaX ComportamentiXX Volumi di attività / flussi di pazienti XX Fonti e tipologia di variabilità nelle aziende sanitarie

5 Università Cattolica del Sacro Cuore Variabilità nei flussi dei pazienti Le possibili conseguenze 26-feb 12-mar 26-mar 9-apr 23-apr 7-mag 21-mag 4-giu 18-giu 2-lug 16-lug30-lug 13-ago27-ago 10-set 24-set 8-ott 22-ott5-nov 19-nov 3-dic PRESENTI PRESENZA MEDIA SPRECO DI CAPACITA' PRODUTTIVA USO INEFFICIENTE DELLERISORSE... QUANDO LA DOMANDA E' >> DELLA CAPACITA' PRODUTTIVA QUANDO LA DOMANDA E' << DELLA CAPACITA' PRODUTTIVA RITARDI COLLI DI BOTTIGLIA INTERVENTI CANCELLATI SOVRACCARICO DI LAVORO ERRORI PAZIENTI IN APPOGGIO

6 Università Cattolica del Sacro Cuore Parte significativa della variabilità dei flussi dei pazienti è variabilità artificiale quindi eliminabile con lorganizzazione adottando, in particolare, gli approcci e gli strumenti della logistica e delloperations management.

7 Università Cattolica del Sacro Cuore Riferimenti bibliografici Aiken L, Sloane D, Sochalski J (2002) Hospital nurse staffing and patient mortality, nurse burnout, and job dissatisfaction. JAMA The Journal of the American Medical Association 288–16:1987–1993 Litvak et al. (2005) Managing Unnecessary Variability in Patient Demand to Reduce Nursing Stress and Improve Patient Safety Journal on Quality and Patient Safety Volume 31 Number 6: Vissers J. and Beech R. (2005) Health Operations Management Routledge Health Management Series, New York. Walley P, Steyn R (2006) Managing variation in demand: lessons from the UK National Health Service. J Healthc Manag 51 (5):309–320

8 Università Cattolica del Sacro Cuore Fonte dei dati Laboratorio Logistica del Paziente (LLP) LLLP è un gruppo di lavoro interaziendale e multi-professionale sui temi della gestione dei flussi dei pazienti nelle strutture sanitarie. LLLP è frutto della partnership tra tre centri di ricerca: il CERISMAS dellUniversità Cattolica, il CERGAS dellUniversità Bocconi e il CUSAS dellUniversità degli Studi di Firenze (Facoltà di Medicina e Chirurgia). Riferimenti bibliografici Bensa G., Prenestini A., Villa S. (2008) La logistica del paziente in ospedale: aspetti concettuali, strumenti di analisi e leve di cambiamento in Anessi Pessina E., Cantù E. Laziendalizzazione della sanità in Italia, Rapporto OASI 2008, Egea, Milano Villa S. (2012) Loperations management a supporto del sistema di operazioni aziendali. Modelli di analisi e soluzioni progettuali per il settore sanitario CEDAM, Padova.

9 Università Cattolica del Sacro Cuore Processi primari Attività Clinico Assistenziali P. S.Ambulatorio Blocco Operatorio Aree di Degenza Profili di cura, auit clinico, PDTA OPERATIONS MANAGEMENT Farmaci, dispositivi medici, beni economali Logistica del paziente Logistica delle cose Piattaforme logistico produttive

10 Università Cattolica del Sacro Cuore PL Come disegno il LAY-OUT e come organizzo gli spazi? Come ri-progetto i processi? Quale livello tecnologico e di informatizzazione? Come programmo la capacità produttiva? Blocco Operatorio Magazzino Centrale

11 Università Cattolica del Sacro Cuore D1 E1 A1 B1 C1 60% 65% 70% 75% 80% 85% 90% 95% 100% Indice di rotazione Tasso di occupazione I II IIIIV F1 H1 Esiste un problema di capacità produttiva?

12 Università Cattolica del Sacro Cuore Indicatori statistici della variabilità Andamento presenze pazienti chirurgici (15 Gennaio – 15 Dicembre)

13 Università Cattolica del Sacro Cuore Andamento pazienti Urgenti/Non Urgenti nel corso dellanno 1/2

14 Università Cattolica del Sacro Cuore Andamento pazienti Urgenti/Non Urgenti nel corso dellanno 2/2

15 Università Cattolica del Sacro Cuore Indici di variabilità dei pazienti chirurgici per tipologia urgenti e non urgenti (15 Gennaio – 15 Dicembre)

16 Università Cattolica del Sacro Cuore Quali sono le possibili cause della variabilità? Andamento pazienti ammessi per settimana (con e senza festività)

17 Università Cattolica del Sacro Cuore Quali sono le possibili cause della variabilità? Andamento pazienti ammessi per settimana (con e senza festività)

18 Università Cattolica del Sacro Cuore La variabilità dei flussi dei pazienti NON è legata ai casi urgenti ed è solo parzialmente influenzata dagli andamenti stagionali. E quindi importante individuare gli elementi di variabilità artificiale eliminabili con un migliore governo delle piattaforme produttive dove si realizzano i percorsi di cura. Due esempi tratti dal Laboratorio Logistica del Paziente: 1.La programmazione del blocco operatorio; 2.Il processo di dimissioni.

19 Università Cattolica del Sacro Cuore Lanalisi delle aree produttive Lesempio della sala operatoria Amb. Discharge Room T. I. Reparto S. O. Recovery Room Recovery Room Area Produttiva Leader

20 Università Cattolica del Sacro Cuore Quale impatto sulle aree produttive? Il carico di attività e la variabilità nel Blocco Operatorio

21 Università Cattolica del Sacro Cuore Blocco operatorio: distribuzione numero casi e tassi di utilizzo tra i diversi giorni della settimana

22 Università Cattolica del Sacro Cuore Blocco operatorio: numero casi e tassi di utilizzo in un giorno specifico di un mese campione

23 Università Cattolica del Sacro Cuore Variability indexes Min.1 Max9 Mean5 St. Dev.9 Variation47% Variabilità degli accessi in Terapia Intensiva

24 Università Cattolica del Sacro Cuore Andamento presenze per giorno della settimana per pazienti urgenti, non urgenti e complessivi della linea osteomuscolare chirurgica

25 Università Cattolica del Sacro Cuore PE PO POC POM AREE PRODUTTIVE La visione dinsieme: interazione fra le Pipeline

26 Università Cattolica del Sacro Cuore La distribuzione degli arrivi per fascia oraria

27 Università Cattolica del Sacro Cuore Analisi di sistema per la gestione dei flussi Analisi pipeline per ora di dimissione Presenza di una correlazione negativa (0,4) tra il tempo di permanenza al PS e la % di pazienti dimessi entro mezzogiorno.

28 Università Cattolica del Sacro Cuore Distribuzione accessi al PS e dimissioni

29 Università Cattolica del Sacro Cuore Indici di correlazione tra tempi di permanenza al PS e tasso dimessi-ammessi

30 Università Cattolica del Sacro Cuore Risultati metodo delphi LLP 2012, Università Bocconi Milano 16 Novembre 2012 Obiettivo: Ottimizzare il processo di dimissioni Soluzioni: Ri-progettare lorganizzazione attorno al vincolo Pianificare il processo di dimissioni 24 ore dopo laccesso del paziente in ospedale (da logiche pull a logiche push) Utilizzare le tecniche di visual mapping Incoraggiare i medici a scrivere le lettere di dimissioni il giorno prima o entro le 9 del mattino del giorno delle dimissioni Standardizzare e semplificare le lettere di dimissioni (esempio di sovra-produzione) Attivare specifici percorsi di dimissione (definiti con la farmacia) Creare una discharge room Definire accordi con strutture di riabilitazione (pubbliche e private) con creazione di sistemi informativi condivisi Potenziare i programmi di assistenza domiciliare

31 Università Cattolica del Sacro Cuore La variabilità nella gestione dei flussi dei pazienti determina un impatto su qualità, efficienza e accesso alle cure Parte (rilevante) della variabilità è artificiale e quindi eliminabile con interventi di tipo organizzativo (migliore governo delle piattaforme produttive dove si realizzano i processi di cura) I database amministrativi sono una fonte di informazioni già disponibili nei sistemi informativi sanitari, esistono però significativi margini di miglioramento. Essenziale una visione dinsieme del sistema ospedale rispetto ad un focus esclusivo sulle singole aree produttive Loperations/logistica può offrire utili strumenti e modelli (separazione responsabilità clinica da responsabilità sulla logistica) Messaggi chiave


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