Eindrapportage Bedrijfscase 2006
Eindrapportage Solvation Dit document bevat vertrouwelijke informatie. De lezer wordt geacht op gepaste wijze met dit rapport om te gaan. Niets uit dit document mag op welke wijze dan ook gereproduceerd worden zonder uitdrukkelijke toestemming van de opdrachtgever en de projectgroep.
Abderrahim Akhnikh Alex Roubos Christel Nijman Gabriel Pedrosa Negami Do Nascimento Niels Horst Rob Konijn Ruth Tedjaatmadja i
Voorwoord Voor u ligt de eindrapportage van Solvation. Solvation is een jong en dynamisch consultancy bedrijf. In de naam Solvation zit ons levensmotto verborgen. Solvation is een combinatie van de Engelse woorden solution en salvation. Vertalingen voor deze woorden zijn respectievelijk oplossing en redding. Deze woorden vormen samen ons streven: we willen u redden met een oplossing! Solvation bestaat uit 7 studenten Bedrijfswiskunde & Informatica (BWI) van de Vrije Universiteit te Amsterdam. Solvation is opgericht in het kader van de bedrijfsscase 2006. De bedrijfscase is een belangrijk onderdeel van de studie BWI. Het is een poject dat dient als afsluiting van de bachelor fase van de studie. Na het welslagen van dit project zullen de meeste leden van Solvation dan ook het bachelor getuigschrift in ontvangst gaan nemen. Deze eindrapportage betreft een probleem gesitueerd bij de Spoedeisende Hulp (SEH) van het VU medisch centrum (VUmc). In dit rapport wordt gedetailleerd uiteengezet wat het probleem is, wat de mogelijke oplossingen zijn en hoe Solvation naar deze oplossingen toe denkt te werken. In hoofdstuk 1 bevindt zich een managementsamenvatting. Hierin staan de hoofdlijnen van deze rapportage beknopt weergegeven. In het vervolg van het rapport worden deze hoofdlijnen gedetailleerd uitgewerkt. Te beginnen met hoofdstuk 2: probleemstelling. In dit hoofdstuk wordt uitgebreid ingegaan op het probleem waar de SEH van het VUmc mee te kampen hebben. Tevens wordt de mogelijke oplossing kort besproken. Om een situatie te kunnen verbeteren is het uiteraard van essentieel belang om een goed beeld te hebben van die situatie. In hoofdstuk 3 wordt dan ook de huidige situatie tot in de details uiteengezet. Het betreft hier zaken als in- en uitstroom van patiënten. De beschrijving van de situatie wordt begeleid door een grafisch model. Zo is snel te zien waar het probleem gesitueerd is. Zodra de huidige situatie in kaart is gebracht kan gekeken worden naar een mogelijke oplossing. Hoofdstuk 4 geeft een beschrijving van de nieuwe situatie die zal ontstaan indien de oplossing geïmplementeerd zal worden. Het doel van dit project is het verifiëren van de voorgestelde oplossing. Om te kijken of de gewenste effecten gerealiseerd worden, dient de nieuwe situatie gedetailleerd in kaart gebracht te worden. De volgende stap betreft de aanpak. Hoofdstuk 5 behandelt de te volgen stappen die moeten leiden tot een verificatie van de voorgestelde oplossing. Zowel de methode als de middelen komen aan bod. Een belangrijk onderdeel van de aanpak is het simulatiemodel. De manier waarop dit model geïmplementeerd zal worden komt in hoofdstuk 5 aan bod. In hoofdstuk 6 worden de aannames en regels van het simulatiemodel opgesomd. De modellen zonder en met observatorium worden in kaart gebracht. Tevens is te zien hoe getracht is de werkelijkheid zo goed mogelijk na te bootsen in het simulatiemodel. De resultaten die verkregen zijn met het simulatiemodel worden behandeld in hoofdstuk 7. Hier is het gedrag van het simulatiemodel met de gestelde regels onderzocht. Ook is er
ii
gevarieerd met de regels en parameters van het simulatiemodel. Om dit hoofdstuk af te sluiten is er een kleine gevoeligheidsanalyse uitgevoerd op de aannames. Net als met vele andere problemen in een grote organisatie zijn niet alleen de cijfers van belang bij het beslisproces voor de verdere gang van zaken. In hoofdstuk 8 worden dan ook de organisatorische aspecten in kaart gebracht bij een eventuele verandering van de huidige situatie. Tevens worden hier enkele alternatieven genoemd als oplossing voor het probleem. In hoofdstuk 9 zal Solvation haar conclusies trekken. De conclusies bevatten een advies dat leidt tot enkele stappen vereist voor het daadwerkelijk uitvoeren van het advies. De resultaten van dit onderzoek zijn door Solvation gepresenteerd bij het VU medisch centrum. De dia’s gebruikt voor deze presentatie zijn opgenomen in Appendix H.
iii
Inhoudsopgave Hoofdstuk 1
Managementsamenvatting
1
Hoofdstuk 2 Probleemstelling
3
Hoofdstuk 3 Huidige situatie
5
Hoofdstuk 4 Nieuwe situatie
8
Hoofdstuk 5 Aanpak 5.1
10
De prestatiematen........................................................................................................ 11
Hoofdstuk 6 Het virtuele VUmc 6.1
13
Aannames en regels......................................................................................................13
6.1.1
Model zonder observatorium.................................................................................13
6.1.2
Model met observatorium .....................................................................................15
6.2
De structuur van het virtuele VUmc ............................................................................. 17
Hoofdstuk 7 Resultaten
19
7.1
De Effecten van het observatorium..............................................................................19
7.2
De grootte van het observatorium .............................................................................. 20
7.3
Maximale ligduur op het observatorium......................................................................21
7.4
Herkomst van bedden voor het observatorium .......................................................... 22
7.4.1
Strategie 1: selectie op basis van bezettingsgraad ................................................ 23
7.4.2
Strategie 2: selectie op basis van blokkeringskans................................................ 24
7.5
Variatie op de doorstroomregel .................................................................................. 26
7.6
Gevoeligheidsanalyse .................................................................................................. 26
7.6.1
Aanname 1: verblijfduur op een zorgeenheid ....................................................... 27
7.6.2
Aanname 2: instroom via andere instanties dan de SEH ...................................... 27
7.6.3
Aanname 3: voorkennis over langliggers .............................................................. 28
Hoofdstuk 8 Management & Organisatie
31 iv
8.1
In acht stappen naar het observatorium ......................................................................31
8.2
Verantwoordelijke instanties....................................................................................... 32
8.3
Alternatieven ............................................................................................................... 33
8.3.1
Alternatieven in combinatie met het observatorium ........................................... 33
8.3.2
Alternatief zonder het observatorium .................................................................. 33
Hoofdstuk 9 Conclusies
35
Hoofdstuk 10 Op naar het observatorium
36
Hoofdstuk 11 Dankwoord
38
Appendix A
Stromen per specialisme
39
Appendix B
Model nieuwe situatie
40
Appendix C
Het Poisson proces
41
Appendix D
De 3-D benadering (Reddin)
42
Appendix E
Kotters achtstappen theorie
43
Appendix F
Erlang B-formule
44
Appendix G
Literatuurlijst
45
Appendix H
Eindpresentatie
46
v
Hoofdstuk 1
Managementsamenvatting
De spoedeisende hulp van het VUmc heeft in de huidige situatie te maken met twee hoofdproblemen. Het eerste probleem betreft weigeringen van patiënten. Deze weigeringen worden opgesplitst in twee klassen, te weten de indirecte weigeringen en de directe weigeringen. Patiënten die indirect geweigerd worden komen nooit aan op de SEH. Data over deze groep weigeringen zijn niet in voldoende mate aanwezig en berusten veelal op speculaties en schattingen. De indirecte weigeringen zullen derhalve niet meegenomen worden in de analyse van een mogelijke nieuwe situatie. De groep directe weigeringen betreft patiënten die al aanwezig zijn op de SEH, maar waarvoor geen vervolgbehandeling mogelijk is binnen het VUmc. Deze groep patiënten wordt direct overgeplaatst naar een ander ziekenhuis. In de terminologie is een overplaatsing dus equivalent met een directe weigering. De directe weigeringen behoren tot de focus van het onderzoek. Gevolgen van de nieuwe situatie op deze weigeringen zullen uitgebreid onderzocht worden. Het tweede hoofdprobleem behoort eveneens tot de focus van Solvation. Het betreft hier de lange ligduren op de SEH. Het komt in de huidige situatie vaak voor dat patiënten langer dan gewenst op de SEH verblijven. Ruim 12% van alle patiënten verblijft langer dan vier uur op de SEH. Aangezien de faciliteiten niet geschikt zijn voor dergelijke langliggers wordt gestreefd naar verkorting van de ligduren. In de huidige situatie komen jaarlijks circa 33.000 patiënten aan bij de SEH. 29.000 van hen verlaten zonder doorverwijzing het ziekenhuis. De overige 4000 patiënten vereisen een vervolgbehandeling op een specialistische afdeling. Voor ruim 11% van deze patiënten blijkt deze vervolgbehandeling niet mogelijk. De belangrijkste reden is gebrek aan een operationeel bed op de betreffende afdeling. In een dergelijke situatie wordt direct overgegaan tot overplaatsing naar een ander ziekenhuis. Het percentage directe weigeringen bedraagt dus ruim 11%. Een mogelijke oplossing voor de huidige problemen is implementatie van een observatorium. Een observatorium moet men voorstellen als een afdeling met een nader vast te stellen aantal normal-care bedden. Deze bedden zijn geschikt voor lang verblijf. Zodra blijkt dat een patiënt lang zal moeten blijven op de SEH, door bijvoorbeeld de behoefte aan langere observatie, ontnuchtering of stelling van diagnoses, kan deze persoon in het observatorium geplaatst worden. De patiënt kan dan in alle comfort verblijven tijdens zijn verdere behandeling. De directe weigeringen kunnen eveneens te lijf worden gegaan met een observatorium. Het observatorium zal dan een wachtkamer functie moeten gaan vervullen. Wanneer de opnameindicatie bekend is en blijkt dat de afdeling van bestemming geen capaciteit beschikbaar heeft hoeft men niet meer direct over te gaan tot overplaatsing. De patiënt kan in een fatsoenlijk bed in het observatorium wachten tot een plaatsje vrij komt op de betreffende afdeling. Het studentenbedrijf Solvation heeft van het VUmc de opdracht gekregen om de invloed van het observatorium op de directe weigeringen en het percentage langliggers op de Spoed Eisende Hulp te onderzoeken.
1
Solvation heeft de effecten van het observatorium onderzocht aan de hand van simulatiemodellen. De eerste stap was het vervaardigen van een virtueel ziekenhuis. Hierin worden aankomstprocessen en verblijftijden van patiënten met behulp van kansverdelingen nagebootst. Op deze manier is getracht de werkelijke situatie in het VUmc zo goed mogelijk na te bootsen wat betreft de structuur, aankomstprocessen en ligduren. Om inzicht te verkrijgen in de werking van het observatorium heeft de projectgroep regels en parameters gevarieerd in de simulatiemodellen. Tevens zijn er een aantal strategieën onderzocht om uit te zoeken waarvandaan capaciteit weggenomen zou kunnen worden voor het observatorium. De simulatiemodellen hebben op een cijfermatige wijze inzicht gegeven in de effecten van het observatorium op de directe weigeringen, langliggers en electieve afzeggingen. De verrichte gevoeligheidsanalyse toont aan dat de effecten van het observatorium nauwelijks gevoelig zijn voor de gedane aannames. De aannames hebben wel invloed op de individuele resultaten, maar het effect van het observatorium blijft desondanks behouden. Op grond van het simulatiemodel zijn een aantal conclusies te trekken. Ten eerste kan de acute zorgketen goed worden benaderd door een simulatiemodel. Tevens is te stellen dat uit de verrichte simulaties blijkt dat het observatorium een aantal aantrekkelijke voordelen kan bieden voor met name het percentage langliggers en het aantal directe weigeringen. Een neveneffect van het observatorium is echter dat het aantal electieve afzeggingen toeneemt. Deze electieve afdelingen worden deels veroorzaakt doordat er capaciteit moet worden weggenomen ten behoeve van het observatorium, en deels doordat de instroom op drukbezette afdelingen door het observatorium extra wordt verhoogd. Deze zorgeenheden zijn vaker en langer vol, waardoor instroom via andere instanties dan de SEH vaker geblokkeerd wordt. De prestatiemaat ‘electieve afzeggingen’ heeft weliswaar niet rechtsstreeks met onze probleemstelling te maken, toch is deze voor het hele ziekenhuis wel van belang. Het simulatiemodel heeft een aantal parameters waarmee scenario’s kunnen worden doorgerekend. Om verder tot een observatorium te komen zouden een aantal openstaande vragen moeten worden beantwoord. Deze vragen hebben betrekking tot de relatie van het observatorium met de totale ‘length of stay’ in de zorgketen, onder wie de medische verantwoordelijkheid valt van het observatorium en waar de benodigde bedden vandaan worden gehaald. Ook dient er aandacht te worden besteed aan de bijkomende organisatorische aspecten, zoals communicatie en planning.
2
Hoofdstuk 2 Probleemstelling Het probleem is gesitueerd bij de Spoedeisende Hulp (SEH) van het VU medisch centrum (VUmc) te Amsterdam. Het VUmc bestaat uit twee delen. Het facultaire deel blijft hier buiten beschouwing. Het probleem is gesitueerd in het ziekenhuis en wel in de Primaire (of fysieke) zuil. Deze zuil is opgedeeld in een klinische en een poliklinische afdeling. De SEH valt onder de klinische afdeling. De focus van dit project ligt op het proces dat de patiënt doorloopt van aankomst op de SEH tot doorverwijzing naar een andere afdeling of ontslag. Bij aankomst op de SEH worden eerst alle gegevens van de patiënt verzameld. Hierbij moet men denken aan persoonsgegevens, maar ook aan verzekeringstechnische gegevens. Vervolgens wordt getracht een diagnose te stellen. Aan de hand van de diagnose wordt het vervolg van de behandeling vastgesteld. Zo kan een patiënt doorverwezen worden naar een andere afdeling. Denk bijvoorbeeld aan Operatiekamer (OK), Intensive Care (IC), Heelkunde of Neurologie. In veel gevallen kan de patiënt ook direct behandeld worden op de SEH. Verschillende specialistische kamers zijn beschikbaar om dingen als botbreuken (gipskamer), verstoppingen in keel neus of oren (KNO kamer) en minder tastbare klachten (psychiatrie kamer) direct te verhelpen op de SEH. In deze gevallen volgt vaak direct ontslag zonder doorverwijzing. Het probleem waar men op de SEH mee te maken heeft betreft de doorstroom van patiënten. Vaak is de doorverwijzing naar andere afdelingen niet mogelijk. Zo kan een patiënt niet naar de OK worden verwezen indien er geen plaats vrij is op de IC. Indien geen ruimte beschikbaar is voor de vervolgbehandeling van de patiënt wordt overgegaan tot het overplaatsen van de betreffende patiënt naar een ander ziekenhuis. Deze overplaatsingen delen mee in het weigeringspercentage. Behandeling binnen het VUmc wordt hier namelijk geweigerd. Weigeringen in de vorm van overplaatsing worden beschouwd als directe weigeringen. Ook komt het voor dat geen tastbare klacht vastgesteld kan worden. Het betreft hier sociale zaken als zwervers. Deze patiënten zijn ‘te slecht om te laten gaan en te goed om te laten blijven’. Verder kan het moeilijk zijn om een diagnose te stellen. Dit zijn gevallen waarin patiënten te lang op de SEH verblijven en dus brancards bezet houden. Dit heeft negatieve effecten voor allerlei instanties. In de eerste plaats is de patiënt de dupe. De kamers en bedden op de SEH zijn van weinig comfort voorzien. Bedden zijn niet meer dan brancards en de maaltijdvoorziening is niet goed. De bedoeling is dat een patiënt zo spoedig mogelijk in een specialistisch bed, of een zogenaamd Normal Care bed terechtkomt. Tot een tweede groep ‘slachtoffers’ van de onnodig bezette bedden behoren de instanties die nieuwe patiënten naar de SEH van het VUmc brengen of verwijzen. Bij de verwijzers moet men denken aan bijvoorbeeld zorgaanvraag van huisartsen. Als de huisarts belt met een verzoek om een patiënt op te nemen wanneer de SEH te vol is, zal de huisarts verzocht worden een ander ziekenhuis te raadplegen. Een soortgelijke situatie kan ontstaan bij de ambulances. Indien de SEH overvol dreigt te raken zal het VUmc de meldkamer verzoeken zoveel mogelijk ambulances naar andere ziekenhuizen te sturen. Deze vormen van weigeringen zorgen voor het overige deel van het weigeringspercentage. In de terminologie betreft het hier de indirecte weigeringen. Huisartsen en ambulancediensten zijn dus eveneens slachtoffer. Bovendien wordt de goede naam van het ziekenhuis bedreigd. 3
Het percentage weigeringen op de SEH is momenteel hoog. Bovendien verblijven patiënten in de huidige situatie vaak lang op de SEH, hetgeen het comfort van de patiënt niet ten goede komt. De opdrachtgever heeft een mogelijke oplossing voor ogen. Een zogenaamd observatorium kan uitkomst bieden. Een observatorium is een ruimte met een nader vast te stellen aantal ‘goede’ bedden waar patiënten in alle comfort kunnen verblijven tijdens behandeling of tijdens het wachten op behandeling. Het observatorium zou dan als schakel dienen tussen de SEH en de afdeling Normal Care. Normal Care is de verzamelnaam voor de specialistische afdelingen waar patiënten naar doorverwezen kunnen worden. Gevallen bestemd voor de intensive care komen niet in aanmerking voor een plaats in het observatorium. Dit eenvoudigweg omdat de situatie van deze patiënten praktisch altijd te ernstig is om ze te laten wachten. De vraag is of de realisatie van een observatorium de gewenste effecten biedt in termen van weigeringen en vermindering van het aantal langliggers op de SEH. Zo ja, hoe zou men zich het observatorium in fysieke zin moeten voorstellen. Denk hierbij vooral aan het aantal bedden. Zo nee, waarom niet en wat zou dan wel een mogelijke oplossing kunnen zijn. Solvation zal zich richten op de gevolgen van het observatorium op het aantal directe weigeringen en op het aantal langliggers op de SEH. De indirecte weigeringen worden bewust buiten beschouwing gelaten. Data over deze groep weigeringen zijn niet in voldoende mate aanwezig en berusten veelal op speculaties en schattingen.
4
Hoofdstuk 3 Huidige situatie Om te onderzoeken of het observatorium een mogelijke oplossing voor het probleem vormt, is het van belang eerst de huidige situatie duidelijk in kaart te brengen. Met de huidige situatie worden de patiëntstromen bedoeld zoals die nu van en naar de SEH lopen. Om de huidige situatie in kaart te brengen is gebruik gemaakt van historische data. In 2005 zijn er 33.529 patiënten binnengekomen op de SEH. Al deze patiënten ondergingen een behandeling en werden ontslagen, doorverwezen naar een specialistische afdeling van het VUmc of overgeplaatst naar een ander ziekenhuis. 17% kwam aan per ambulance. 8% werd door een derde partij verwezen. Bij een derde partij moet men denken aan bijvoorbeeld de huisarts of de polikliniek. Maarliefst 75% van de patiënten kwam op eigen houtje naar de SEH. Van deze groep is slechts 40% terecht naar de SEH gekomen. Het overige deel had bijvoorbeeld ook door de huisarts geholpen kunnen worden. Wanneer een derde partij een patiënt wil verwijzen wordt er eerst contact opgenomen met het ziekenhuis. De huisarts belt bijvoorbeeld met het verzoek om een patiënt op te nemen en om gegevens door te geven. Indien er geen patiënten meer opgenomen kunnen worden, wordt de huisarts verzocht een ander ziekenhuis raad te plegen. De patiënt is dan indirect geweigerd. Een tweede vorm van indirecte weigeringen is de situatie waarin de SEH de ambulancedienst vraagt om naar andere ziekenhuizen te rijden. Er wordt echter nooit aan de deur geweigerd. Elke patiënt die bij de SEH aanklopt wordt geholpen. Bovengenoemde vormen van indirecte weigeringen worden niet geregistreerd. Indirecte weigeringen kunnen derhalve niet of nauwelijks meegenomen worden in de analyse. De overplaatsingen, oftewel directe weigeringen, worden veroorzaakt doordat er bijvoorbeeld geen bed beschikbaar is op de afdeling waar de patiënt naar doorverwezen had moeten worden. De patiënt is dan in feite door het ziekenhuis geweigerd. Van de patiënten die bij de SEH binnenkwamen hadden er 29.818 geen behoefte aan een vervolgbehandeling. Het gros van deze groep werd na behandeling op de SEH ontslagen. De rest bestond uit bijvoorbeeld sterfgevallen en patiënten die doorverwezen werden naar specialisten buiten het ziekenhuis als een huisarts of een tandarts. 3.251 patiënten werden doorverwezen naar andere afdelingen en werden dus opgenomen in het VU ziekenhuis. 460 patiënten werden overgeplaatst naar een ander ziekenhuis en zijn dus geweigerd. Die overplaatsingen hadden meestal als oorzaak dat er geen bed beschikbaar was op de afdeling van bestemming. Deze laatste groep vormt de directe weigeringen. Het directe weigeringspercentage is dus als volgt te berekenen:
460 ×100% = 12.4% . 3.251 + 460
In figuur 3.1 zijn alle relevante patiëntstromen van 2005 weergegeven.
5
Figuur 3.1 De huidige situatie.
6
De grootste afnemer van de SEH is de verzorgingseenheid Neurologie met in 2005 maarliefst 384 patiënten. Interessant is het ook te kijken naar de afnemers op specialisme niveau. Ook hier blijkt het specialisme neurologie een grootverbruiker te zijn van de SEH. Neurologie wordt echter ruimschoots voorbij gestreefd door het specialisme heelkunde. In Appendix A bevindt zich een schema vergelijkbaar met figuur 3.1, maar dan op basis van de verschillende specialismen. Daar is te zien dat het specialisme heelkunde met 684 patiënten ruimschoots aan kop gaat wat betreft de doorstroom vanuit de SEH. Dat, in combinatie met het feit dat een groot deel van de behandelingen op de SEH eveneens onder de verantwoordelijkheid van heelkunde valt, maakt de problematiek zoals beschreven in hoofstuk 2 met name tot een knelpunt voor het specialisme heelkunde. In de huidige situatie is het ook van belang te weten hoeveel patiënten er via andere wegen dan de SEH aan de afdelingen aangeboden werden. In totaal waren dit in 2005 32.553 patiënten. De aantallen per afdeling zijn eveneens bekend bij de projectgroep en worden relevant zodra overgegaan wordt tot simulatie. Hetzelfde geldt voor de capaciteiten van de afdelingen. De hoeveelheden operationele bedden zijn per afdeling bekend. Eveneens belangrijk voor de simulatie is de servicetijd per afdeling. Met andere woorden, de length of stay (LOS) moet bekend zijn. Aangezien ook deze waarden bekend zijn, kan worden afgeleid hoe lang het duurt alvorens een bed op de betreffende afdeling weer vrij komt.
7
Hoofdstuk 4 Nieuwe situatie In de huidige situatie is er sprake van stagnatie in de doorstroom. Dit doorstroomprobleem heeft verschillende oorzaken zoals genoemd in de probleemomschrijving. Een oplossing zou kunnen zijn om een schakel te vormen tussen de SEH en de kliniek. Het zogeheten observatorium. Dit observatorium zou dan als het ware een bufferfunctie moeten gaan vervullen. In eerste instantie zou het observatorium gericht zijn op observatiepatiënten. Dit zijn patiënten bij wie een indicatie bestaat voor kortdurende (< 24 uur) observatie, ten opzichte van normal-care patiënten. Deze categorie patiënten (samen met acute opnames) verstoren het gehele werkproces. Ook zou het observatorium een oplossing kunnen zijn voor het behandelen van de zogeheten ‘langliggers’ (> x uur) van de SEH. De grens in uren die de langliggers onderscheidt van de overige patiënten wordt nog nader onderzocht. Deze patiënten blijven lang liggen op de SEH door uiteenlopende redenen. Patiënten kunnen soms lang liggen omdat er geen diagnose kan worden gesteld. Tevens kan er sprake zijn van een sociale indicatie waarbij patiënten te slecht zijn om naar huis te gaan, maar ook te goed zijn om op de SEH te blijven. Ook zijn er gevallen van patiënten die gedurende langere periode moeten herstellen of ontnuchteren. De SEH is in feite niet voldoende uitgerust voor patiënten die langer dan een x aantal uur behandeld moeten worden. Dit komt doordat de SEH niet ingericht is voor langdurig verblijf. De bedden zijn hiervoor niet geschikt en de maaltijdverstrekking verloopt niet automatisch. Het observatorium zou beter uitgerust zijn voor deze patiënten en hierdoor zou het in staat zijn om betere behandelingsmogelijkheden te bieden. Patiënten zouden dan na kortdurende observatie en/of behandeling alsnog naar de juiste afdeling worden overgeplaatst of kunnen worden ontslagen. Het observatorium zou om deze redenen ervoor kunnen zorgen dat er een betere doorstroom is in de keten. Figuur 4.1 geeft een beeld van de nieuwe situatie met het observatorium.
Figuur 4.1 Schematische weergave van de nieuwe situatie.
8
Appendix B bevat een uitgebreid model van de nieuwe situatie met het observatorium. In dit model zijn alle afdelingen van het VUmc opgenomen. Dit model zal pas relevant worden zodra overgegaan wordt tot het simuleren van de nieuwe situatie. Om een beeld te schetsen van de rol van een observatorium volstaat figuur 4.1. Met het doorstroomprobleem zijn tevens de directe weigeringen gemoeid. Dit houdt in, zoals eerder vermeld, patiënten die reeds op de SEH zijn, een opname indicatie hebben, maar waarvoor op dat moment geen geschikte plek is in het ziekenhuis. Deze patiënten worden in de huidige situatie gedwongen overgeplaatst naar een omliggend ziekenhuis. Zo’n overplaatsing kost veel tijd, is patiëntonvriendelijk en legt veel druk bij het personeel op de SEH. Het bezorgt tevens het VUmc een slechte naam in de regio. Dit alles gaat ten koste van de kwaliteit van de zorg. Het observatorium kan in dit soort gevallen fungeren als een wachtkamer. Patiënten kunnen in een beter uitgeruste afdeling dan de SEH wachten en geobserveerd worden, tot er een geschikte plek vrijkomt op de desbetreffende afdeling van het ziekenhuis. Deze patiënten kunnen na deze wachtperiode alsnog doorverwezen worden. Dit kan ervoor zorgen dat het aantal gedwongen overplaatsingen van patiënten naar andere ziekenhuizen wordt teruggedrongen. Er moet hierbij worden onderzocht wat de optimale ligduur is in het observatorium. Men streeft naar een optimale overeenstemming tussen het observatorium en de overige afdelingen. Tevens moet worden onderzocht wat de benodigde capaciteiten zijn in termen van het aantal bedden en het hierbij horende budget. Bij het onderzoeken van de invloeden van een observatorium in het VUmc zullen alleen de effecten op de ligduren op de SEH en de hoeveelheid directe weigeringen onderzocht worden. Indirecte weigeringen worden buiten beschouwing gelaten aangezien nauwelijks tot geen data beschikbaar zijn over deze groep patiënten.
9
Hoofdstuk 5 Aanpak Nu de modellen van de huidige situatie en van de situatie met het observatorium beschikbaar zijn, kan er worden overgegaan naar de fase van het oplossen. Het doel is te onderzoeken of het observatorium de gewenste effecten zal bereiken. Voor het oplossen kunnen analytische methoden en/of computer simulaties worden toegepast. Een analytische methode geeft een wiskundige formule waarin de karakteristieken van het systeem ingevuld kunnen worden, terwijl bij simulatie het gedrag van het model op de computer wordt nagebootst. Een analytische oplosmethode is, wanneer mogelijk, in het algemeen te prefereren boven een simulatieaanpak. Voor vele complexe systemen is er echter geen andere mogelijkheid dan een simulatiemodel. De situatie is dermate complex dat de methodiek van de simulatie aangewend zal worden. Een bijkomend voordeel van de simulatieaanpak is dat er snel vragen als “wat gebeurt er als …” beantwoord kunnen worden. Voor de implementatie van het simulatiemodel is gekozen voor de programmeertaal Java, omdat hiermee de ervaring en daarom ook de bedrevenheid het grootst is. In plaats van zelf alles te programmeren, zou er eventueel ook gebruik gemaakt kunnen worden van het computerprogramma Arena. Arena is visueel van aard en dus uitermate geschikt om buitenstaanders inzicht te geven in het model. Echter, aangezien Arena gebruik maakt van voorgedefinieerde methoden, zal gebruik van dit programma de vrijheid sterk beperken. Bovendien ligt de simulatiesnelheid in Java vele malen hoger dan in Arena. Door Arena te gebruiken zal er dus ofwel langer gewacht moeten worden ofwel genoegen worden genomen met een minder betrouwbaar resultaat. Uiteraard zijn geen van beide consequenties gewenst. Java komt daarom als winnaar uit de bus. De eerste stap is om het model van de huidige situatie over te zetten naar een simulatieprogramma. De implementatie zal gebeuren middels discrete-event simulatie. In discrete-event simulatie springt de simulatietijd met discrete stappen vooruit, al naar gelang er events in het systeem op een bepaald tijdstip plaatsvinden. Op deze manier worden tijdsintervallen overgeslagen waarin niet-relevante veranderingen plaatsvinden. Het simulatieprogramma zal een virtuele VUmc gaan vormen. Hierin bestaat de mogelijkheid om alle afdelingen in aantal en grootte te variëren. Het virtuele VUmc wordt zo geconstrueerd dat het gedrag van het virtuele ziekenhuis vergelijkbaar is met het werkelijke VUmc. Zodra het model zich bevredigend gedraagt, zal met veel vertrouwen het virtuele VUmc voorzien worden van een observatorium. Grootte en ligduur van het observatorium zullen eveneens gevarieerd kunnen worden. Dit heeft als gewenste consequentie dat uitgebreid geëxperimenteerd kan worden met verschillende vormen van het observatorium. De aankomsten van patiënten bij de SEH zijn op te vatten als een Poisson proces. Voor een Poisson proces is het noodzakelijk een onbegrensd grote populatie van potentiële patiënten te veronderstellen, waarbij de patiënten zich onafhankelijk van elkaar gedragen. Deze veronderstelling is in deze context niet onredelijk te veronderstellen. Het voordeel van een Poisson proces bij discrete-event simulatie is dat de tussenaankomsttijden van de patiënten een exponentiële kansverdeling bezitten, hetgeen eenvoudig te implementeren is. Na aankomst bij de SEH stromen de patiënten door naar de andere afdelingen, worden ontslagen of worden doorgestuurd naar een ander ziekenhuis. In het laatste geval wordt een directe
10
weigering opgeteld bij het totaal. De verhouding van de groottes van de verschillende stromen vanuit de SEH worden afgeleid uit de historische gegevens. Bij de andere afdelingen komen behalve van de SEH ook patiënten via andere instanties binnen. Ook hier betreft het een onbegrensd grote populatie van potentiële patiënten die zich onafhankelijk van elkaar gedragen. Een Poisson proces is dus ook bij deze instroom veilig aan te nemen. Behalve de verschillende stromen van patiënten zijn uiteraard ook de capaciteiten van de verschillende afdelingen van essentieel belang. Een patiënt wordt immers pas direct geweigerd indien geen plaats meer beschikbaar is op de betreffende afdeling. De capaciteit van een afdeling komt overeen met het aantal aanwezige operationele bedden. Een operationeel bed is een bed waarvan de zorgmanager zegt dat het gebruikt kan worden. Gegevens over de aantallen operationele bedden zijn voor iedere afdeling bekend.
5.1
De prestatiematen
Om het gedrag van het simulatiemodel goed in kaart te brengen zijn er enkele prestatiematen vastgesteld. Dit zijn de maten die het meest zeggen over het probleem. Er zijn vijf prestatiematen die van belang zijn voor het probleem waarmee het VUmc te kampen heeft. 1.
Het aantal directe weigeringen. De directe weigeringen zijn de afzeggingen die plaatsvinden wanneer patiënten niet naar een zorgeenheid kunnen worden doorverwezen. Wanneer een patiënt na behandeling op de SEH doorverwezen moet worden naar een zorgeenheid, kan het voorkomen dat er geen plek is op de betreffende zorgeenheid. Op dat moment moet de patiënt dus overgeplaatst worden naar een ander ziekenhuis en wordt er gesproken van een directe weigering. Het is zinvol om het aantal directe weigeringen bij te houden omdat het VUmc ontevreden is over dit aantal en deze graag omlaag wil halen.
2. Het percentage directe weigeringen. Het percentage directe weigeringen is het deel van de doorverwezen patiënten waarvoor geen plek bleek te zijn op de benodigde zorgeenheid. Dit percentage kan voor het VUmc een inzage bieden in de invloed van gemaakte aanpassingen op het totale aantal weigeringen. 3. Het aantal electieve afzeggingen. Dit zijn de afzeggingen die plaatsvinden bij patiënten die buiten de SEH om naar een zorgeenheid moeten. De reden hiervoor is dat er geen plek is op de desbetreffende zorgeenheid. Deze maat is ook van groot belang omdat dit samen met het aantal directe weigeringen inzicht geeft in het totale aantal patiënten dat door het VUmc geweigerd wordt. 4. Het percentage langliggers. Het percentage langliggers op de SEH wordt bepaald door het aantal patiënten dat langer dan een x aantal uur op de SEH verblijft te delen door het totale aantal patiënten dat op de SEH aangekomen is. Het is een prominente prestatiemaat waarvan zeker wordt gehoopt dat deze omlaag gehaald kan worden. Hoe minder patiënten langer op de SEH verblijven hoe beter het is in verschillende opzichten. De bedden op de SEH komen eerder vrij en de kwaliteit van de zorg wordt 11
verbeterd wanneer deze patiënten niet meer op de SEH hoeven te verblijven, maar in normale care bedden op het observatorium. 5. De bezettingsgraad van de zorgeenheden en het observatorium. De bezettingsgraad van een zorgeenheid is de mate waarin het aantal bedden bezet is op een zorgeenheid. Het is belangrijk te weten of het observatorium wel een voldoende hoge bezettingsgraad heeft. Bij een voldoende hoge bezettingsgraad zou kunnen zijn aangetoond dat de vorm waarin het observatorium wordt voorgesteld, in dat opzicht niet in gebreke is gebleven. Bij het begrip bezettingsgraad moet worden vermeld dat de definitie die gehanteerd wordt anders is dan de ‘medische’ definitie die in het VUmc gehanteerd wordt. In het ziekenhuis deelt men het aantal verpleegdagen door het aantal operationele bedden maal 365. In dit project is de bezettingsgraad vanuit bedrijfsmatig oogpunt beschouwd. Deze definitie is zuiverder om de benutting van een verzorgingseenheid te beoordelen en luidt als volgt: (Instroom per dag x ligduur in dagen) / aantal operationele bedden.
12
Hoofdstuk 6 Het virtuele VUmc In dit hoofdstuk wordt een virtueel ziekenhuis beschreven. Een virtueel ziekenhuis is een ziekenhuis gesimuleerd op de computer, waarin regels, aannames en getallen naar wens gevarieerd kunnen worden. Er wordt getracht om met dit virtuele ziekenhuis het VUmc zo goed mogelijk na te bootsen. Het resultaat zal een gestileerde versie van de werkelijkheid zijn. Door vereenvoudigingen van de complexe werkelijkheid zal het gedrag van het virtuele ziekenhuis niet exact overeenkomstig de werkelijkheid zijn. Wel zal het virtuele ziekenhuis helpen om effecten van maatregelen als een observatorium, zichtbaar te maken en te analyseren. Om de componenten en stromingen binnen het VUmc na te bootsen, is het nodig enkele aannames en regels te formuleren. In de volgende paragrafen wordt hier aandacht aan geschonken.
6.1
Aannames en regels
Om het virtuele ziekenhuis gestructureerd en zo natuurgetrouw mogelijk te laten draaien, is het van essentieel belang de werking en het gedrag van de verschillende onderdelen goed te definiëren. In deze paragraaf zal, voor zowel het model met observatorium als voor het model zonder observatorium, uiteengezet worden hoe de virtuele patiënten en afdelingen zich dienen te gedragen.
6.1.1
Model zonder observatorium
Aannames: •
Patiënten komen aan bij de spoedeisende hulp volgens een Poisson proces. Tussentijden van twee opeenvolgende aankomsten zijn dus afkomstig uit de exponentiële verdeling. Zie appendix C voor een verdere uitleg over het Poisson proces. De aankomstintensiteit is ’s nachts kleiner dan overdag. Figuur 6.1 bevat een grafische weergave van de aankomstintensiteit per uur.
13
3000
2500
1500
1000
500
1: 00
-0 :5 9 -1 :5 2: 9 00 -2 :5 3: 9 00 -3 :5 4: 9 00 -4 :5 5: 9 00 -5 : 59 6: 00 -6 : 59 7: 00 -7 : 59 8: 00 -8 :5 9: 9 00 -9 10 :5 :0 9 0 -1 11 0: 59 :0 0 -1 12 1: 59 :0 0 -1 13 2: 59 :0 0 -1 14 3: :0 59 0 -1 15 4: 59 :0 0 -1 16 5: 59 :0 0 -1 17 6: 59 :0 0 -1 18 7: 59 :0 0 -1 19 8: 59 :0 0 -1 20 9: :0 59 0 -2 21 0: 59 :0 0 -2 22 1: 59 :0 0 -2 23 2: 59 :0 0 -2 3: 59
0
0: 00
Aantal patiënten
2000
Tijdsinterval
Figuur 6.1 Aankomstintensiteit per uur.
•
De servicetijden (behandeltijd van een patiënt) op de SEH zijn afkomstig uit de exponentiële verdeling. De verwachting van deze ligduur is afhankelijk van het type aandoening en dus van het behandelende specialisme.
•
De ligduur op een vervolgspecialisme of zorgeenheid is exponentieel verdeeld. De verwachting van deze verdeling is verkregen uit historische data.
•
Een patiënt met een ligduur langer dan vier uur wordt een langligger genoemd. Zodra de totale ligduur van de patiënt is verstreken, wordt de patiënt doorverwezen of ontslagen. Als blijkt dat de patiënt moet worden doorverwezen maar er is geen plek op de betreffende zorgeenheid, dan wordt de patiënt overgeplaatst naar een ander ziekenhuis oftewel direct geweigerd.
•
De stromen naar verschillende zorgeenheden verhouden overeenkomstig de daadwerkelijke instromen gerealiseerd in 2005.
•
Vervolgbehandelingen kunnen per zorgeenheid bekeken worden, of per management team. In dit geval is er gekozen voor zorgeenheden. De reden is dat er bij zorgeenheden sprake is van fysieke afdelingen met een tastbare capaciteit. Management teams en specialisaties omvatten meerdere afdelingen. Poliklinieken zijn niet opgenomen in het model. Doorverwijzingen naar de Poliklinieken zijn opgenomen in de stroom ontslag vanuit de SEH. In het model zijn 26 zorgeenheden opgenomen. In tabel 6.1 staan deze afdelingen opgesomd.
14
zich
onderling
6121 Ve hem (+)
6442 Ve kinderkliniek b (+)
6173 Ve inwendige geneeskunde
6311 Ve gyn (+)
6172 Ve inwendige geneeskunde 1
6331 Ve obs (+)
6161 Ve lon (+)
6133 5-noord ccu (+)
6191 Ve oni (+)
6135 Special care cardiologie
6521 Ve kno (+)
6231 Ve cch (+)
6555 Ve nch/ort
6232 Special care cch
6582 Ve vneu (+)
6221 Ve hon/hlk/hge (+)
6511 Ve oog (+)
6261 Ve hlk/tra/pch (+)
6532 Ve kort verblijf
6271 Ve vat/nuc (+)
6413 Kinder-ic 8 noord blauw (+)
6254 Ic volwassenen inw.gen. (+)
6422 Ic 8-noord neonatologie (+)
6253 Ic volwassenen chirurgie (+)
6415 Ve kinderkliniek c (+)
6255 Icv medium care (+)
Tabel 6.1: de 26 zorgeenheden van het virtuele VUmc
•
•
6.1.2
De volgende gegevens zijn gebaseerd op de data van het jaar 2005: o
Het totale aantal patiënten dat naar de SEH gaat op jaarbasis, is gelijk aan 33529.
o
Op jaarbasis worden er 29818 patiënten ontslagen vanuit de SEH.
De aankomsten van rechts naar een afdeling zijn ook gemodelleerd als een Poisson proces. Deze aankomsten bestaan voor een groot deel uit electieve patiënten. Deze komen ’s nachts niet binnen. De aankomstintensiteit is overdag dus veel groter. Zie appendix C voor een uitleg betreffende het Poisson proces.
Model met observatorium
Aannames: Het ziekenhuis gedraagt zich met observatorium nagenoeg hetzelfde als zonder observatorium. Alle voorgaande aannames betreffende aankomsten en ligduren blijven derhalve gehandhaafd. Een uitzondering is de handeling die verricht wordt bij het vol aantreffen van de vervolgafdeling. In de situatie met observatorium wordt niet direct overgegaan tot overplaatsing. De patiënt komt in deze situatie in aanmerking voor een plaats in het observatorium. •
De maximale wachttijd op het observatorium is 24 uur. Deze wachttijd gaat in zodra een patiënt moet wachten op een plaats op zijn/haar vervolgafdeling.
•
Het observatorium is alleen geschikt voor patiënten vanuit de SEH en niet voor electieve patiënten.
•
De ligduur op een vervolgafdeling wordt niet beïnvloed door de tijd dat een patiënt op het observatorium heeft doorgebracht.
15
Regels: •
Langliggers: o
•
Er worden twee gevallen onderscheiden. In het eerste geval is bij binnenkomst op de SEH direct duidelijk of de patiënt een langligger zal zijn. Dit geval komt voor met een in te stellen kans p. Deze patiënt gaat meteen naar het observatorium als er bedden beschikbaar zijn. Indien dit niet het geval is, heeft de patiënt nog vier uur de tijd om te wachten op een plek. Nadat de vier uur verstreken zijn, wordt de patiënt geteld als langligger op de SEH. De patiënt kan dan wel alsnog naar het observatorium zodra er een plek vrijkomt. In het tweede geval zal eerst vier uur worden gewacht, omdat het nog niet bekend is of deze patiënt een langligger zal zijn. Dit gebeurt met een kans (1p). Na de vier uur gaat de patiënt naar het observatorium. Bij een vol observatorium zal de patiënt moeten wachten op een plek en zal de patiënt geteld worden als een langligger op de SEH. Door de waarde van p te variëren kan er beoordeeld worden of een observatorium in beide uitersten en in het grijze tussengebied de gewenste effecten heeft.
Organisatie: o
Zodra vastgesteld is welke vervolgbehandeling vereist is, zal contact opgenomen worden met de betreffende afdeling. Deze kan dan aangeven hoelang het ongeveer duurt voordat er een bed vrijkomt. In dit model wordt daarom aangenomen dat bij een volle afdeling altijd bekend is hoe lang het duurt voor er een bed vrijkomt. Indien dit langer is dan de maximale verblijfduur in het observatorium, zal de patiënt direct worden overgeplaatst en als zodanig worden geteld. Een dergelijke patiënt komt dus niet in het observatorium terecht.
o
Als een patiënt eenmaal op een afdeling is, observatorium of anders, wordt de patiënt niet meer verschoven. Als de patiënt de SEH heeft verlaten kan deze op een later tijdstip niet terug naar de SEH. Alles wat uit de SEH gaat aan patiënten, komt er niet meer in.
o
Het observatorium heeft in de uitgangssituatie een capaciteit van acht bedden.
o
Patiënten voor sommige afdelingen komen niet in aanmerking voor een plekje in het observatorium. Patiënten die vanuit de SEH naar de intensive care moeten, komen bijvoorbeeld niet in aanmerking voor een plekje in het observatorium. Deze patiënten worden dus alsnog overgeplaatst als er geen plek vrij is op de afdeling. De afdelingen in tabel 6.2 komen wel in aanmerking voor aansluiting op het observatorium.
16
6121 Ve hem (+) 6173 Ve inwendige geneeskunde 6172 Ve inwendige geneeskunde 1 6161 Ve lon (+) 6191 Ve oni (+) 6521 Ve kno (+) 6555 Ve nch/ort 6582 Ve vneu (+) 6511 Ve oog (+) 6532 Ve kort verblijf 6221 Ve hon/hlk/hge (+) 6261 Ve hlk/tra/pch (+) 6271 Ve vat/nuc (+)
Tabel 6.2: Afdelingen verbonden met het observatorium.
6.2
De structuur van het virtuele VUmc
Met het geïmplementeerde simulatieprogramma wordt getracht de werkelijkheid zo goed mogelijk na te bootsen. Dit nabootsen heeft met name betrekking op de structuur van het VUmc. Alle kenmerken van het virtuele ziekenhuis kunnen naar wens worden gevarieerd. Deze kenmerken zijn onder anderen: het aantal afdelingen van het ziekenhuis, welke afdelingen er zijn, de capaciteiten van de afdelingen, de ligduren op de SEH en de vervolgspecialismen, de instromen van patiënten via de SEH, de instromen via andere instanties dan de SEH, en welke afdelingen in aanmerking komen voor het observatorium. De hierboven beschreven kenmerken zijn ingesteld zoals het ziekenhuis er in de realiteit uitziet. In tabel 6.3 zijn alle kenmerken overzichtelijk verzameld. Doorverwijzing vanuit het SEH is denkbaar voor 26 zorgeenheden. Daarvan komt slechts de helft in aanmerking voor een verbinding met het observatorium. In tabel 6.3 is voor elke afdeling aangegeven of deze in aanmerking komt voor een verbinding met het observatorium. Niet in aanmerking komen bijvoorbeeld kinderkliniek, special care, intensive care en chirurgie. De capaciteiten worden aangegeven in termen van aantallen operationele bedden. Dit zijn bedden waarvan de zorgmanager aangeeft dat ze gebruikt kunnen worden. De ligduren op de SEH zijn de gemiddelde ligduren van patiënten in uren afhankelijk van behandelend specialisme. De ligduren op de verschillende (vervolg)afdelingen zijn eveneens de gemiddelde ligduren in uren. De instroom via de SEH geeft aan hoeveel patiënten vanuit de SEH naar de betreffende zorgeenheid doorverwezen worden. Met de instroom van rechts wordt bedoeld het aantal patiënten dat bij de betreffende zorgeenheid aankomt via andere instanties dan de SEH. Alle instromen zijn op jaarbasis en gebaseerd op cijfers van 2005.
17
Afdeling 6121 Ve hem (+) 6161 Ve lon (+) 6172 Ve inwendige geneeskunde 6173 Ve inwendige geneeskunde 1 6191 Ve oni (+) 6221 Ve hon/hlk/hge (+) 6261 Ve hlk/tra/pch (+) 6271 Ve vat/nuc (+) 6511 Ve oog (+) 6521 Ve kno (+) 6532 Ve kort verblijf 6555 Ve nch/ort (+) 6582 Ve vneu (+) 6133 5-noord ccu (+) 6135 Special care cardiologie 6231 Ve cch (+) 6232 Special care cch 6253 Ic volwassenen chirurgie (+) 6254 Ic volwassenen inw.gen. (+) 6255 Icv medium care (+) 6311 Ve gyn (+) 6331 Ve obs (+) 6413 Kinder-ic 8 noord blauw (+) 6415 Ve kinderkliniek c (+) 6422 Ic 8-noord neonatologie (+) 6442 Ve kinderkliniek b (+)
Capaciteit afdeling 21 23 20 20 27 27 30 18 15 26 21 27 26 6 4 28 6 14 13 7 37 37 9 23 19 26
Ligduren SEH 1.8 3.5 5.8 5.8 1.8 1.8 1.8 2.5 1.3 1.2 0.8 2.2 2.9 1.8 1.8 1.8 1.8 0.5 0.5 0.5 2.1 2.1 0.5 2.1 0.5 2.1
Instroom via SEH 29 206 213 281 56 121 129 127 19 95 286 186 384 28 6 50 16 100 106 152 68 133 43 201 55 161
Overige instroom 2081 995 691 1059 1452 821 1003 775 1438 1464 2402 1195 701 957 1026 1916 591 639 567 670 2180 4268 355 1408 461 1438
Ligduren afdeling 73 109 171 112 97 173 183 163 51 95 29 132 133 41 7 96 39 146 128 63 86 34 100 94 189 89
Geschikt voor observatorium Ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja nee nee nee nee nee nee nee nee nee nee nee nee nee
Tabel 6.3 De kenmerken van het ziekenhuis.
De aankomstintensiteiten van de patiënten in het simulatiemodel krijgen per uur een andere waarde. ‘s Nachts komen er minder patiënten aan dan overdag. De electieve patiënten komen alleen overdag aan. Dit alles is in overeenstemming met de werkelijke situatie in het VUmc, wat zorgt voor een zo goed mogelijke benadering van de werkelijkheid. Zoals eerder aangegeven werkt het simulatiemodel mede door aannames die gemaakt zijn over het proces. Wat in het model ook aangenomen wordt, is dat overplaatsing van patiënten slechts plaats vindt door één reden: gebrek aan capaciteit op de zorgeenheid van bestemming. Dit is niet helemaal in overeenstemming met hoe het er echt aan toe gaat in het VUmc. Andere redenen voor overplaatsing van patiënten kunnen zijn: geen IC of OK beschikbaar of als patiënten op eigen verzoek behandeld willen worden in eigen regio.
18
Hoofdstuk 7
Resultaten
In de voorgaande hoofdstukken is gedetailleerd uitgelegd hoe het simulatiemodel geconstrueerd is. Met behulp van het model is het nu mogelijk om allerlei effecten van het observatorium te onderzoeken. Bovendien bestaat de mogelijkheid om verschillende scenario’s door te rekenen. Dit zal verderop in dit hoofdstuk gedaan worden om gerichte uitspraken te kunnen doen over de beste vorm en grootte van het observatorium. Een derde mogelijkheid van het simulatiemodel is het onderzoeken van de ideale herkomst van bedden ten behoeve van het observatorium. Dankzij al deze mogelijkheden van het model is Solvation in staat een aantal interessante resultaten te presenteren.
7.1
De Effecten van het observatorium
Eerst zal een blik worden geworpen op het effect van een eerste vorm van het observatorium. Dit observatorium bestaat uit acht bedden, welke afkomstig zijn van de acht afdelingen met de laagste bezettingsgraad. Er is een simulatie uitgevoerd over een periode van 25 jaar voor beide scenario’s met de vooraf gestelde regels en aannames. In figuur 7.1 zijn de effecten op de prestatiematen weergegeven. 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0
1400 1200 1000 800 600 400 200 0 Aantal directe weigeringen Zonder het observatorium
Percentage directe weigeringen
Aantal electieve afzeggingen
Zonder het observatorium
Met het observatorium
Percentage langliggers Met het observatorium
Figuur 7.1 Effecten van de eerste vorm van het observatorium
Het meest opvallende is dat het percentage langligger sterk afneemt van rond de 18% naar rond de 4%. Tevens het aantal directe weigeringen neemt af. Deze is verlaagd van 192.82 naar 104.44. De keerzijde van de medaille is het feit dat het aantal electieve afzeggingen is toegenomen. In totaal worden er nu meer patiënten geweigerd, dit omdat het aantal electieve weigeringen met 160 is toegenomen, en het aantal directe weigeringen (dat vanaf de SEH komt) is afgenomen met 90. Het feit dat het aantal electieve weigeringen toeneemt is te verklaren. In de situatie zonder observatorium geldt een consequent ‘vol-is-vol beleid’: indien geen bed beschikbaar is, verdwijnt de patiënt in kwestie uit het systeem. De volle afdeling kan vervolgens ‘in alle rust’ weer leeg raken. In de nieuwe situatie blijft de patiënt wachten in het observatorium tot er een bed vrijkomt. Zodra er een patiënt vertrekt uit de zorgeenheid wordt de lege plek direct opgevuld door een patiënt uit het observatorium. De zorgeenheden zijn
19
vaker en langer vol, waardoor instroom via andere instanties dan de SEH vaker geblokkeerd wordt.
Het is duidelijk zichtbaar dat het observatorium een aantal aantrekkelijke effecten creëert wat betreft langliggers en directe weigeringen. Het observatorium is in deze eerste test beoordeeld in zijn meest basale vorm. De capaciteit bedraagt 8 bedden. Deze bedden zijn weggenomen van de 8 afdelingen met de laagste bezettingsgraad. In de komende paragrafen zal blijken dat de effecten van het observatorium nog aanzienlijk te verbeteren zijn door middel van variatie in regels en parameters. Met name de herkomst van de capaciteit zorgt voor grote verbeteringen indien dit slimmer bepaald wordt. In de komende paragrafen zal het simulatiemodel worden aangewend om de optimale configuratie van het observatorium te achterhalen.
7.2
De grootte van het observatorium
In deze paragraaf wordt onderzocht wat de invloed van de grootte van het observatorium is. Om dit te onderzoeken is elke observatoriumgrootte van nul tot twaalf gesimuleerd. Er wordt gekeken wat de invloed is van de grootte van het observatorium op de prestatiematen directe weigeringen, electieve afzeggingen, het percentage langliggers op de SEH en de bezettingsgraad van het observatorium. Figuur 7.2 toont de resultaten van de simulaties.
# electieve afzeggingen
# directe weigeringen
250 200 150 100 50 0 0
1
2
3
4
5
6
7
8
1400 1200 1000 800 600 400 200 0
9 10 11 12
0
1
2
capaciteit observatorium
4
5
6
7
8
9 10 11 12
1
bezettingsgraad observatorium
20
percentage langliggers
3
capaciteit observatorium
15 10 5
0,8 0,6 0,4 0,2 0
0 0
1
2
3
4
5
6
7
8
9 10 11 12
1
2
3
4
5
6
7
8
9 10 11 12
capaciteit observatorium
capaciteit observatorium
Figuur 7.2 De effecten van de grootte van het observatorium.
Als de grootte van het observatorium toeneemt, neemt het percentage langliggers af. Deze relatie geldt uiteraard alleen als de grens van een langligger voor elke grootte van het observatorium constant blijft. In het model wordt een verblijfsduur van 4 uur als grens voor 20
een langligger gehanteerd. Aan de vorm van de grafiek is te zien dat er vanaf een observatoriumgrootte van vijf bedden sprake is van een afnemende meeropbrengst. Dit houdt in dat voor elk extra bed dat in het observatorium wordt geplaatst het percentage langliggers minder afneemt dan bij het toevoegen van het vorige bed. Het percentage langliggers zal afnemen tot een ondergrens. Deze ondergrens is niet 0% omdat niet elke patiënt geschikt is voor het observatorium. Indien de grootte van het observatorium toeneemt, neemt het aantal directe weigeringen af. Dit komt simpelweg doordat steeds meer patiënten die in eerste instantie direct geweigerd zouden worden, nu in het observatorium kunnen verblijven. Uit de grafiek is ook op te maken dat het aantal directe weigeringen vanaf een bepaalde grootte van het observatorium niet of nauwelijks afneemt. Blijkbaar is er dus een bepaalde ondergrens aan het aantal directe weigeringen verbonden. Deze ondergrens kan niet afhangen van de capaciteit van het observatorium. De ondergrens wordt wel bepaald door patiënten bestemd voor afdelingen die niet verbonden zijn met het observatorium. Bij deze groep patiënten vinden ook directe weigeringen plaats en deze weigeringen kunnen niet verholpen worden door het observatorium. In de uitgangssituatie zijn er ongeveer 200 directe weigeringen. Aangezien de helft van de afdelingen niet in verbinding staat met het observatorium, zal ook ongeveer de helft van de 200 weigeringen toegeschreven kunnen worden aan deze groep patiënten. Om deze reden heeft het dus geen zin om de grootte van het observatorium uit te blijven breiden. Als de grootte van het observatorium toeneemt, neemt het aantal electieve weigeringen toe. Dit heeft te maken met het afgenomen aantal directe weigeringen. Doordat het aantal directe weigeringen afneemt, neemt het aantal patiënten dat vanaf de SEH op andere afdelingen wordt opgenomen toe. Hierdoor komen deze afdelingen vaker vol te zitten, wat voor een toename in electieve afzeggingen zorgt. De andere reden dat het aantal electieve afzeggingen toeneemt, is dat de capaciteit die gebruikt wordt voor het observatorium is weggehaald bij andere afdelingen. Hierdoor kunnen op deze afdelingen minder patiënten geholpen worden. Wanneer de grootte van het observatorium toeneemt, neemt de bezettingsgraad af. Dit volgt ook uit de wet van de afnemende meeropbrengsten. Omdat het aantal langliggers en het aantal directe weigeringen steeds minder snel afnemen, zal een extra bed minder vaak worden gebruikt. Een mogelijke strategie om de capaciteit van het observatorium beter te benutten wordt behandeld in paragraaf 7.5. In het VUmc zal het observatorium gaan bestaan uit kamers met ruimte voor 4 bedden. De optimale grootte van het observatorium zal dus een veelvoud van 4 moeten zijn. Indien gekozen wordt voor één kamer, en dus een observatorium ter grootte 4, maakt men geen gebruik van de grote winst die nog te behalen valt met het toevoegen van extra bedden. Om optimaal te profiteren van de effecten van het observatorium zal dus een capaciteit van acht bedden aangehouden moeten worden. De stap naar 12 bedden is groot. De meeropbrengsten zijn dermate afgenomen dat de effecten van deze vier extra bedden nihil zijn. De optimale grootte zal dus 8 bedden bedragen.
7.3
Maximale ligduur op het observatorium
De maximale ligduur op het observatorium bepaalt hoe lang een patiënt die een afdeling vol aan heeft getroffen, kan wachten totdat er een plaats vrijkomt. In deze paragraaf worden de 21
effecten van deze ligduur besproken op het aantal directe weigeringen en het aantal electieve afzeggingen. Figuur 7.3 geeft de resultaten van de simulaties weer.
totaal aantal weigeringen
1400 1200 1000 800 600 400 200 0 0
3
6
9
12
15
18
21
24
27
30
33
36
48
maximale ligduur directe weigeringen
electieve afzeggingen
Figuur 7.3 Effecten van de maximale ligduur op het aantal weigeringen.
Voordat een patiënt naar het observatorium gaat, is bekend hoe lang het gaat duren voordat een bed vrijkomt. Als dit langer is dan de maximale ligduur komt de patiënt niet in het observatorium, maar wordt direct geweigerd. De maximale ligduur heeft dus invloed op het aantal directe weigeringen en daarmee ook op het aantal electieve afzeggingen. De resultaten van simulaties van het variëren van de maximale ligduur laten een eenduidig beeld zien. Als de maximale ligduur wordt verlaagd, stijgt het aantal directe weigeringen en daalt het aantal electieve afzeggingen. Als de maximale ligduur juist wordt verhoogd, gebeurt er het tegenovergestelde. De eerste gebruikte instelling van de maximale ligduur was 24 uur. In figuur 7.4 is te zien dat variatie in deze grens nauwelijks tot geen effect heeft op de prestatiematen, mits niet lager dan 12 uur genomen wordt. Het observatorium zal dus zeer soepel kunnen zijn in het stellen van de maximale ligduur. Per patiënt kan dus aan de hand van de ernst van de aandoening een grens worden gesteld aan de maximale ligduur. Voor verdere analyse van het model zal de grens van 24 uur gehandhaafd blijven.
7.4
Herkomst van bedden voor het observatorium
Het simulatiemodel kan eveneens gebruikt worden om een antwoord te geven op de vraag van welke afdelingen de benodigde bedden voor het observatorium gehaald dienen te worden. Hierbij dient wel uitdrukkelijk vermeld te worden dat de projectgroep geen medische kennis heeft. Solvation kan niet oordelen over het gebruik van bedden op de verschillende zorgeenheden. Onze conclusies zullen gebaseerd zijn op gegevens over instromen, capaciteiten en gemiddelde ligduren van de zorgeenheden. 22
Met behulp van het simulatiemodel kan bed voor bed een observatorium gevormd worden door het betrekken van steeds één bed van een bepaalde afdeling. Welke afdeling dit moet zijn is te bepalen aan de hand van verschillende criteria. Solvation heeft twee verschillende criteria gehanteerd. Elk criterium leidt tot een andere strategie om tot een observatorium van de gewenste grootte te komen. Beide strategieën zullen hier behandeld worden. De strategieën zullen de afdelingen, die bedden af dienen te staan, rechtstreeks aanwijzen. Solvation kan geen garantie geven voor de juistheid van deze selectie door een gebrek aan medische kennis. De strategieën zullen echter wel zeer goed gebruikt kunnen worden om, in overleg met medisch deskundigen, een selectie te maken van afdelingen die één of meerdere bedden af dienen te staan ten behoeve van het observatorium.
7.4.1
Strategie 1: selectie op basis van bezettingsgraad
De eerste strategie is als volgt. Het simulatie programma wordt zonder observatorium gedraaid. De afdeling met de laagste bezettingsgraad levert één bed in en die wordt gelijk in het observatorium gestopt. Het observatorium bevat nu dat ene bed. Vervolgens wordt het simulatieprogramma gedraaid met het observatorium van één bed. De afdeling met de laagste bezettingsgraad levert weer een bed in en dat bed wordt weer in het observatorium gestopt. Zo gaat het verder totdat de gewenste hoeveelheid bedden bereikt is. Het is dus een iteratieve methode. Er wordt bed voor bed geselecteerd, omdat het weghalen van een bed bij een afdeling invloed kan hebben op de cijfers van andere afdelingen. Die informatie gaat verloren wanneer in één keer alle bedden geselecteerd worden. Bovendien kan dan niet bepaald worden hoeveel bedden bij een afdeling weggehaald moeten worden. De mogelijkheid bestaat dat afdelingen meer dan één bed moeten inleveren. Als randvoorwaarde is wel gesteld dat alleen Ve afdelingen capaciteit kunnen inleveren. Intensive care en special care afdelingen worden buiten beschouwing gelaten, omdat het observatorium uitsluitend Normal Care bedden zal hebben. Deze strategie is losgelaten op het virtuele VUmc en dat levert de volgende resultaten op.
Afdeling 6191 Ve kort verblijf (+) 6582 Ve obs (+)
Aantal bedden 4 4
De afdelingen kort verblijf en obstetrie leveren beide 4 bedden in. De prestatiematen zijn weergegeven in figuur 7.4.
23
20
1200
18
1000
16 14
800
12
600
10 8
400
6 4
200
2
0
0
Aantal directe weigeringen
Percentage langliggers
Aantal electieve afzeggingen
Zonder observatorium
Zonder observatorium
Met observatorium
Aantal directe weigeringen Percentage directe weigeringen Aantal electieve afzeggingen Percentage langliggers Bezettingsgraad observatorium
Met observatorium
108.28 (+/-1.66) 2.76 (+/-0.03) 1142.8 (+/-12.76) 3.59 (+/-0.01) 0.53
Figuur 7.4 Prestatiematen na creatie van een observatorium op basis van bezettingsgraad
Het aantal directe weigeringen is met 84 gedaald naar 108. En het aantal electieve afzeggingen is met 84 gestegen tot 1143. Netto zijn er dus evenveel patiënten behandeld als in de situatie zonder observatorium. Het percentage langliggers is gedaald naar 3.59 %.
7.4.2
Strategie 2: selectie op basis van blokkeringskans
Bij de tweede strategie wordt de vraag waar de capaciteit vandaan moet komen wiskundig aangepakt. Het simulatieprogramma wordt even aan de kant gezet en er wordt een wiskundige formule gebruikt. Voor deze analyse is er gebruikt gemaakt van de Erlang Bformule die wordt beschreven in appendix F. In deze analyse worden de afzonderlijke afdelingen waarnaar de patiënten vanaf de SEH doorstromen als volgt gemodelleerd.
Instroom
Afdeling met een gemiddelde ligduur en een capaciteit
Blokkeringen
24
Uitstroom
Alle aankomsten, zowel vanaf de SEH als electieve patiënten, worden bij elkaar opgeteld en beschouwd als één instroom. De aankomsten worden beschouwd als een Poisson proces, wat uitgebreid beschreven is in appendix C. Van een afdeling zijn voor deze analyse alleen de gemiddelde ligduur, de capaciteit, en het aantal aankomsten (of de aankomstintensiteiten) van belang. Met de gemiddelde ligduur, de capaciteit en het aantal aankomsten kunnen blokkeringkansen van iedere afdeling worden berekend. Deze blokkeringkans is de kans dat een patiënt bij aankomst de afdeling vol aantreft en niet kan worden geholpen. Deze blokkeringskans kan ook worden gezien als de fractie van de tijd dat de afdeling vol is. Als randvoorwaarde is wel gesteld dat alleen Ve afdelingen capaciteit kunnen inleveren. Intensive care en special care afdelingen worden buiten beschouwing gelaten, omdat het observatorium uitsluitend Normal Care bedden zal hebben. Deze strategie is losgelaten op het virtuele VUmc en dat levert de volgende resultaten op.
Afdeling 6582 Ve obs (+) 6191 Ve kort verblijf (+)
Aantal bedden 6 2
De afdeling obstetrie levert 6 bedden in en kort verblijf levert 2 bedden in. De waarden van de prestatiematen verschillen bij de verschillende strategieën in beperkte mate, zoals waarneembaar is in figuur 7.5. 20
1200
18
1000
16 14
800 12 10
600
8
400
6 4
200 2 0
0 Aantal directe weigeringen
Zonder observatorium
Percentage langliggers
Aantal electieve afzeggingen
Strategie 1
Zonder observatorium
Strategie 2
Figuur 7.5 Prestatiematen bij verschillende selectie criteria
25
Strategie 1
Strategie 2
Uit de diagrammen blijkt dat het resultaat van strategie 2 een gunstiger effect heeft op de prestatiematen dan die van strategie 1. Als strategie 2 vergeleken wordt met de situatie zonder observatorium, dan is te zien dat het aantal directe weigeringen met 84 daalt. Tevens is te zien dat het aantal electieve afzeggingen met 68 is gestegen. In dit geval zijn er dus netto méér patiënten behandeld. De strategie die bedden selecteert op basis van de kleinste blokkeringskansen is dus het beste geschikt om te bepalen waar de benodigde bedden vandaan dienen te komen.
7.5
Variatie op de doorstroomregel
Uit de resultaten is al meerdere malen naar voren gekomen dat het observatorium het aantal electieve afzeggingen omhoog drijft. De verklaring hiervoor is eveneens gegeven. Door het feit dat patiënten niet uit het systeem verdwijnen bij het aantreffen van een volle afdeling, wordt de druk op de afdeling verhoogd. De zorgeenheid in kwestie zal langer en vaker vol zijn, waardoor patiënten uit de electieve stroom vaker een volle afdeling aan zullen treffen. Een intuïtieve oplossing voor dit probleem werd binnen de projectgroep als veelbelovend ervaren en werd derhalve onderzocht. Het idee bestaat dat het ongewenste neveneffect deels opgelost zou kunnen worden door een kleine aanpassing in de regels van het virtuele ziekenhuis. Met de huidige regels stroomt een patiënt die wacht in het observatorium, direct door naar een afdeling zodra een plek vrij komt. Om de druk op de betreffende zorgeenheid te verlagen lijkt het zinvol de wachtende patiënt pas door te sturen zodra meerdere bedden vrij zijn. Het resultaat van deze nieuwe regel zou moeten zijn dat op deze manier voorkomen wordt dat het observatorium de instroom via andere instanties dan de SEH helemaal blokkeert. Simulatie zonder en met deze alternatieve regel leveren de volgende resultaten.
Aantal directe weigeringen Aantal electieve afzeggingen Totaal
Directe doorstroom 97.96 1178.68 1276.64
Wachten op twee vrije bedden 131.36 1161.8 1293.16
Het effect van de alternatieve regel is inderdaad dat het aantal electieve afzeggingen afgenomen is. Daarentegen is helaas het aantal directe weigeringen toegenomen. Het totale aantal weigeringen, electief plus direct, valt hoger uit dan in de oorspronkelijke situatie. De projectgroep concludeert derhalve dat dit mooie idee geen verbetering teweeg brengt.
7.6
Gevoeligheidsanalyse
Het is al eerder vermeld dat het model gebaseerd is op enkele aannames. Alvorens de projectgroep over kan gaan tot het trekken van conclusies, zal onderzocht moeten worden hoe gevoelig de resultaten zijn voor de gedane aannames. In deze paragraaf zullen de drie meest invloedrijke aannames onder de loep worden genomen.
26
7.6.1
Aanname 1: verblijfduur op een zorgeenheid
De eerste aanname die is onderzocht is de aanname dat de verblijfduur op de zorgeenheden uit een exponentiële verdeling afkomstig is. Om de gevoeligheid voor deze aanname te onderzoeken zijn de resultaten onder deze aanname vergeleken met een alternatief: een constante verblijfduur. De waarden van de prestatiematen zijn voor beide soorten ligduur voor zowel met als zonder observatorium weergegeven in figuur 7.6. Aantal directe w eigeringen
Aantal electieve afzeggingen
Aanname: Exponentieel
Aanname: Exponentieel
Alternatief: Constante verblijfsduur
Alternatief: Constante verblijfsduur 0
100
200
300
400
Zonder observatorium
500
600
700
Met observatorium
0
2000
4000
6000
Zonder observatorium
8000
Met observatorium
Percentage langliggers
Aanname: Exponentieel
Alternatief: Constante verblijfsduur 0
5
10
Zonder observatorium
15
20
Met observatorium
Figuur 7.6 Waarden prestatiematen bij verschillende aannames over verblijfduur
Het eerste dat opvalt uit deze resultaten is het enorme verschil in het aantal weigeringen. Dit is ook niet verwonderlijk. De aanname van een exponentieel verdeelde ligduur zorgt voor een grote kans op kortere ligduren dan verwacht. Maar ongeacht de aanname over de ligduur, het effect van het observatorium is hetzelfde. Het observatorium zorgt voor minder directe weigeringen en minder langliggers op de SEH, maar tevens voor een hoger aantal electieve afzeggingen.
7.6.2
Aanname 2: instroom via andere instanties dan de SEH
De tweede aanname die onderzocht is, is de aanname dat de instroom via andere instanties dan de SEH volgens een Poisson proces verloopt. Omdat het grootste deel van de aankomsten via andere instanties dan de SEH bestaat uit electieve patiënten, is het denkbaar dat dit proces niet geheel willekeurig verloopt. Vandaar dat in de alternatieve situatie ook een deterministische instroom wordt bekeken. De resultaten hiervan zijn in figuur 7.7 weergegeven. 27
10000
Figuur 7.7 Prestatiematen bij verschillende typen instroom
Wat blijkt is dat deze twee situaties niet veel van elkaar verschillen. Dit betekent dat de manier waarop de aankomsten gemodelleerd worden niet erg van invloed is op de resultaten. Ook met de instroom als een deterministisch proces zijn de effecten van het observatorium nog steeds gelijk.
7.6.3
Aanname 3: voorkennis over langliggers
Er zijn patiënten bij wie onmiddellijk bij binnenkomst op de SEH bekend is dat het langliggers zullen worden. Patiënten waarbij het bekend is worden meteen naar het observatorium overgeplaatst. Bij langliggers waarbij het niet vooraf bekend is, gebeurt het pas na vier uur op de SEH te hebben doorgebracht. Om welke en hoeveel patiënten het gaat is onbekend. De kans dat die ‘voorkennis’ over een patiënt bekend is, is in het model opgenomen. Die kans is dus een aanname die gedaan wordt. Het is goed om dan ook te kijken naar de robuustheid van het model ten aanzien van die aanname. Dat inzicht kan verkregen worden door de kans p te variëren en de resultaten te vergelijken. Deze resultaten zijn grafisch in figuur 7.8 weergegeven.
28
# electieve afzeggingen
# directe weigeringen
120 100 80 60 40 20 0 0
0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9
1400 1200 1000 800 600 400 200 0
1
0
4 3,5 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0 0
0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9
1
kans op bekendheid ligduur
bezettingsgraad observatorium
percentage langliggers
kans op bekendheid ligduur
0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9
1
kans op bekendheid ligduur
0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 0
0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9
1
kans op bekendheid ligduur
Figuur 7.8 Effecten van variatie in de kans op ‘voorkennis’
Opmerkelijk is dat hoe groter de kans op voorkennis hoe groter het aantal weigeringen. Dit wordt veroorzaakt doordat de bezettingsgraad van het observatorium hoger is. Hoe hoger de bezettingsgraad, hoe groter de kans dat het observatorium vol zit. Patiënten die daar niet terecht kunnen worden dan geweigerd. Het aantal electieve afzeggingen is lager bij beter bekende ligduren. Dit is het gevolg van het afgenomen aantal opnamen vanuit de SEH, maar dit verschil mag geen naam hebben. De bezettingsgraad van het observatorium neemt wel significant toe naarmate de kans op voorkennis toeneemt. Die gaat van 0.32 naar 0.58 en wordt dus bijna verdubbeld. Dit viel te verwachten, omdat langliggers meteen naar het observatorium worden doorverwezen en dus hun gehele ligduur daar doorbrengen. Verder is te zien dat het percentage langliggers op de SEH het laagst is in de extremen. Wanneer men met kans 1 zeker weet of een patiënt een langligger zal worden, is er het meeste informatie beschikbaar waardoor het percentage langliggers op de SEH laag is. Als de kans 0 is, is pas na verstrijken van de vier uur bekend dat de patiënt een langligger is. Omdat de bezettingsgraad van het observatorium laag is, kunnen alsnog veel patiënten naar het observatorium waardoor het percentage langliggers op de SEH ook laag is. In het middengebied is er eigenlijk het minste zeker en het percentage langliggers het hoogst. De bezetting van het observatorium is hoger, waardoor patiënten van wie pas na vier uur bekend is dat ze langliggers zijn, niet in het observatorium terecht kunnen en daardoor op de SEH moeten verblijven. Het verschil tussen het maximum en minimum bedraagt ongeveer 0.6 procentpunt.
29
Al met al lijkt het er dus op dat het vooraf bekend zijn van ligduren wel wat uitmaakt voor de prestatiematen. Echter, de effecten van het observatorium zijn onder alle kansen op bekendheid gunstig. In het ergste geval gaat het aantal weigeringen van 200 naar 111 in plaats van naar 95. En het percentage langliggers gaat van 19% naar 3.7% in plaats van naar 3.1%. Welke aanname er over de kans op voorkennis ook gemaakt is, het observatorium heeft voor alle kansen het gewenste effect.
30
Hoofdstuk 8 Management & Organisatie 8.1
In acht stappen naar het observatorium
Als het bestuur van het VU medisch centrum besluit het advies (het observatorium) door te voeren, zijn er enkele organisatorische aspecten waaraan men zich moet houden om het geheel te laten slagen. Aan de hand van globale stappen, gebaseerd op de achtstappen theorie van Kotter kan het model worden geïmplementeerd, zodat het observatorium een geslaagd project wordt. De achtstappen theorie van Kotter zou een heel goede gedetailleerde leidraad zijn om de werknemers van het VUmc in het nieuwe systeem te loodsen. Zie appendix E voor een beschrijving van de achtstappen theorie van Kotter. Een organisatie bestaat uit het geheel van werkrelaties die mensen met elkaar aangaan om een gemeenschappelijk doel te bereiken. Keuning & Eppink
Ten eerste moeten alle werknemers van het VUmc bereid zijn om mee te werken. De implementatie betreft namelijk het hele ziekenhuis, dus alle zorgeenheden. Het gemeenschappelijke doel waar iedereen naar zou moeten streven is het verbeteren van de patiëntendoorstroom met als gevolg verbetering van de zorgkwaliteit. Om dit te bereiken moeten alle hoofden van de zorgeenheden beseffen dat het VUmc een probleem heeft. Een manier om dit besef te creëren is het voorleggen van de cijfers. De cijfers die aantonen dat het niet goed gaat binnen de SEH, waardoor het VUmc minder goed functioneert. Ook moet er aangegeven worden waar het probleem precies ligt en de reden hiervan. Tevens is het van belang dat de mogelijke oplossingen besproken worden. Het idee van een observatorium moet binnen de managementkringen goed besproken worden. Dit project heeft een team nodig die dit idee en de uitvoering daarvan gaat bespreken met de rest van de werknemers en deze eventueel door de verandering heen leiden. Afdelingen zullen bijvoorbeeld moeten accepteren dat bedden en budgets worden overgeheveld naar het observatorium ten behoeve van de algehele zorgkwaliteit. Hier zal waarschijnlijk geen enkele afdeling blij mee zijn, maar het is wel een belangrijk aspect in het realiseren van het gemeenschappelijke doel. (Kotters stappen 1 & 2) Ten tweede is communicatie een critical success factor. Met andere woorden: goede communicatie is zeker nodig om de verandering te laten slagen. De visie en strategie van het observatorium zullen goed gecommuniceerd moeten worden. Er moet een duidelijke strategie ontwikkeld worden (door de leiding van het project) om het observatorium toe te voegen in de huidige stroom van patiënten. Een andere belangrijke vorm van communicatie ontstaat als het observatorium al is ingevoerd. Het is dan van belang dat er een goede communicatie bestaat tussen met name de SEH en het observatorium en natuurlijk tussen het observatorium en de vervolgzorgeenheden. Een mogelijke oorzaak van ‘slechte’ communicatie zit in de manier van 31
denken in een ziekenhuis. In de wereld van de zorg blijkt helaas vaak een eilandjescultuur te heersen. Dit wordt in het algemeen negatief beschouwd vanwege isolatie van een afdeling, met als gevolg de slechte communicatie tussen afdelingen. Belangrijk is dat deze cultuur niet gaat heersen tussen de SEH, het observatorium en de vervolgafdelingen. Het streven zou moeten zijn deze cultuur helemaal buiten de deuren van het VUmc te houden. Het is alom bekend dat mensen moeilijk reageren op veranderingen, in het bijzonder aangrijpende veranderingen. Gelukkig zijn er altijd mogelijkheden om een goede verstandhouding te creëren tussen twee eilandjes. Er zal veel informatie-uitwisseling plaats moeten vinden, zodat informatie over een patiënt zo compleet mogelijk zal zijn. Stelt u zich een mogelijke brug voor die twee eilandjes verbindt en een schakel vormt tussen de eilandjes. Een persoon die bedden beheerst kan zo’n schakel vormen. Een dergelijk persoon is verantwoordelijk voor de bezetting van alle bedden van het VUmc die deel uitmaken van de zorgketen. De persoon verantwoordelijk voor het observatorium hoeft dan slechts één persoon te benaderen voor informatie over beschikbare capaciteit op de verschillende zorgeenheden. De twee afdelingen benaderen elkaar via deze ene persoon, de beddenmanager.1 (Kotters stappen 3 & 4) Ten slotte is het uitermate belangrijk dat de regels van het observatorium genoemd in voorgaande hoofdstukken door de belanghebbenden blijvend in acht worden genomen. Natuurlijk is het ook nodig dat er feedback gegeven wordt wanneer de uitvoering afwijkt van de planning, zodat er in een vroeg stadium kan worden ingespeeld op de tekortkomingen van het project. De mensen die de leiding hebben binnen het observatorium en eventueel de beddenmanager moeten bereid zijn de stappen te blijven volgen die maken dat het observatorium een blijvend en goed werkend effect zal hebben. Een voorbeeld van zo’n stap is het zorgdragen voor een goede doorstroom van het observatorium naar de vervolgafdelingen. Het observatorium kan de reguliere stroom van de SEH naar vervolgafdelingen alleen bevoordelen wanneer er rekening mee wordt gehouden dat hiervoor electieve patiënten afgezegd zullen moeten worden. Het moge duidelijk zijn dat de praktijk vaak anders werkt dan de theorie voorstelt. Belangrijk hierbij is een goede terugkoppeling van de uitvoering aan de projectleiders, die het vervolgens eventueel documenteren. Dit heeft als gevolg dat soortgelijke misstappen in de toekomst kunnen worden voorkomen. (resterende stappen van Kotter)
8.2
Verantwoordelijke instanties
Gezien het feit dat het probleem is aangekaart door de SEH, zou het voor de hand liggen dat de leiding van het observatorium uit mensen bestaat die al een leidende rol vervullen binnen de SEH en eventueel andere zorgeenheden die grootgebruikers zijn zoals heelkunde. Mensen die kennis hebben van het probleem en het oplossingsmodel. Mensen die bereid zijn de visie en strategie op regelmatige basis te communiceren. Mensen die niet ervoor terug deinzen om obstakels uit de weg te ruimen. De leiding moet er zorg voor dragen dat korte termijn successen worden gegenereerd, verbeteringen geconsolideerd worden en nieuwe benaderingen in de organisatiecultuur verankerd worden. 1
Deze persoon moet wel aan enkele eisen voldoen. De integratiemanager (benadering van Reddin) zou een goede beddenmanager zijn. Een eigenschap van zo’n integratiemanager is dat deze persoon gericht is op het tot stand brengen van onderlinge afstemming en duidelijk maakt wat er moet gebeuren. (zie appendix C voor meer uitleg)
32
8.3
Alternatieven
Indien het observatorium in de werkelijkheid niet de gewenste effecten heeft bereikt, kan er worden verdiept in alternatieven. Er zijn natuurlijk vele mogelijkheden om de patiëntendoorstroom te optimaliseren. Hieronder vindt u enkele alternatieven in combinatie met het observatorium of zelfs zonder observatorium.
8.3.1
Alternatieven in combinatie met het observatorium
Mocht het observatorium positieve effecten opleveren, maar zijn deze te weinig/zwak, kan bijvoorbeeld het volgende gedaan worden. •
Een kleine capaciteitsherverdeling. Als blijkt dat zelfs met observatorium enkele afdelingen niet optimaal bezet zijn, kunnen deze de bedden afstaan aan andere afdelingen die deze het hardst nodig schijnen te hebben. Dit hoeft niet gelijk uitgevoerd te worden. Dit zal eerst onderzocht worden, eventueel met het simulatieprogramma.
•
Een extra huisartsenpost in de SEH, waar mensen met kleine kwaaltjes terechtkunnen. Ruim 45% van de instroom bij de SEH in 2005 had zeker geholpen kunnen worden door een huisarts. Voordat patiënten terechtkomen bij de ‘werkelijke’ SEH kunnen ze eerst langs de huisartsenpost zodat er bij voorhand een goede selectie kan worden gemaakt van patiënten die wel en niet naar de SEH hoeven. Hierdoor wordt het totale aantal patiënten dat de SEH daadwerkelijk bereikt en daar ook echt thuishoort op een efficiënte manier geholpen.
8.3.2 •
Alternatief zonder het observatorium
De capaciteitsherverdeling. Bedden die teveel zijn op sommige afdelingen worden gebruikt voor afdelingen die deze bedden nodig hebben. Een tijdelijke beddenmanager zou voor dit alternatief goed van pas komen. Het zou best moeilijk kunnen worden voor afdelingshoofden om bedden af te staan aan andere afdelingen waardoor de afhandeling hiervan niet soepel kan verlopen. Wanneer nu een beddenmanager het voor het zeggen
33
heeft zou iedereen zich aan zijn besluit moeten onderwerpen en ook hem alleen hoeven aan te spreken wanneer zijn genomen beslissingen in de praktijk ongunstig uitpakken. •
•
Het ‘observatorium’ in extreem uitgebouwde vorm. Het aantal bedden kan opgeschroefd worden tot meer dan vijftig bedden. Enkele regels die hierbij horen zijn: o
Aankomsten zowel via de SEH als via andere instanties komen in het observatorium terecht. Mensen die van andere instanties komen en een afspraak hebben, gaan niet eerst naar de SEH maar gaan gelijk naar het observatorium, waar ze gelijk geholpen worden. Functie: wachtkamer en bufferfunctie van beide aankomsten.
o
Hier verblijven ook de patiënten die na een operatie moeten rusten en stabiel zijn. Functie: rustplaats. Een dergelijke vorm van het observatorium is geïmplementeerd in het Atrium ziekenhuis te Heerlen. Een onderzoek naar de bevindingen in dit ziekenhuis kunnen beter inzicht bieden in dit alternatief.
Het fuseren van afdelingen. De afdelingen delen de bedden en budgets, dus ook patiënten. Het aantal weigeringen daalt als de fusie goed wordt uitgevoerd.
34
Hoofdstuk 9 Conclusies Op grond van het simulatiemodel kunnen een aantal conclusies worden getrokken. De eerste conclusie is dat de acute zorgketen goed kan worden gemodelleerd door een simulatiemodel. De uitermate complexe situatie is niet exact na te bootsen, maar diverse aannames maken het mogelijk om met behulp van het model (1) verschillende scenario’s door te rekenen. (2) effecten van een observatorium op de acute zorgketen te onderzoeken. (3) verschillende configuraties van het observatorium onder de loep te nemen. (4) door middel van capaciteitsanalyse de herkomst van capaciteit, ten behoeve van het observatorium, te bepalen. Dankzij deze mogelijkheden is Solvation in staat om een oordeel te vellen over een mogelijk observatorium in een acute zorgketen. Op basis van het simulatiemodel kan geconcludeerd worden dat een observatorium zeer aantrekkelijke voordelen biedt in termen van directe weigeringen en langliggers op de SEH. In het specifieke geval van het VUmc blijkt het beste formaat van het observatorium 8 bedden te bedragen. Een observatorium met 7 of 9 bedden zal vergelijkbare resultaten bieden. Echter, aangezien in huidige nieuwbouwplannen sprake is van kamers met ruimte voor 4 bedden, wordt 8 bedden als optimale grootte gezien. De maximale tijd dat een patiënt mag verblijven in het observatorium, wachtend op een plaatsje in de zorgeenheid van bestemming, kan zeer ruim gevarieerd worden. Uitgaand van een standaardcriterium van 24 uur kan, op basis van de toestand van de patiënt, besloten worden om de maximale wachtduur te verlagen. Zolang deze grens boven de 12 uur wordt gehouden zal nauwelijks verslechtering optreden in de effecten van het observatorium. Het door Solvation gecreëerde simulatiemodel biedt goede mogelijkheden om ondersteuning te bieden bij het selecteren van zorgeenheden die bedden af dienen te staan ten behoeve van het observatorium. Door gebrek aan medische kennis en aan kennis over de zorgeenheden in kwestie, kan geen sluitend advies gegeven worden betreffende de herkomst van de benodigde bedden. In samenspraak met een medisch deskundige zal dit advies in een vervolgonderzoek eventueel wel geboden kunnen worden. Teneinde het welslagen van de implementatie van een observatorium te bevorderen is het van essentieel belang dat een eilandjescultuur voorkomen wordt. Goede en eenduidige communicatie tussen SEH, observatorium en zorgeenheden is cruciaal. Een middel om dit doel te bereiken is het aanstellen van een zogenaamde beddenmanager. Een persoon in deze functie is verantwoordelijk voor de bezetting en allocatie van alle operationele bedden in de zorgketen. Communicatie betreffende beschikbaarheid van bedden zal via de beddenmanager verlopen, waardoor eenduidige berichtgeving gegarandeerd wordt. Bij het doorvoeren van de veranderingen, vereist voor het observatorium, kan het achtstappenplan van Kotter helpen de overgang soepel te doen verlopen.
35
Hoofdstuk 10 Op naar het observatorium Om het realiseren van een observatorium te laten slagen, zijn er een aantal openstaande vragen waaraan aandacht moet worden besteed. •
Wat is het effect van het observatorium op de totale verblijftijd van een patiënt in het ziekenhuis? Een belangrijk aspect van het observatorium is of de behandeling van de patiënt kan beginnen zodra de patiënt aankomt bij het observatorium. In dat geval zal de vereiste verblijftijd op de zorgeenheid van bestemming afnemen. Dit zorgt slechts voor aanmoediging van het observatorium aangezien een direct gevolg zal zijn dat het aantal electieve afzeggingen afneemt. Indien de behandeling van de patiënte echter niet zorgt voor een verkorting van de ligduur op het vervolgspecialisme, zal de patiënt slechts zijn tijd verdoen in het observatorium. De totale verblijftijd neemt toe met de tijd dat de patiënt in het observatorium verblijft. Dit is geen bevordering van de kwaliteit van de zorg en in denkbare gevallen zal de patiënt zelfs beter af zijn met een overplaatsing naar een ander ziekenhuis. Het simulatiemodel van Solvation kan hulp bieden om te analyseren wat de effecten zijn van eventuele verkorting van de behandeltijd op de zorgeenheid dankzij het observatorium. Resultaten van het model in de huidige vorm hebben geen rekening gehouden met een mogelijke start van de behandeling op het observatorium. Dat wil zeggen, de verblijftijd op het vervolgspecialisme wordt niet verkort door een verblijf in het observatorium. In deze situatie verdoet de patiënt dus inderdaad zijn tijd, wachtend in het observatorium. Deze situatie zorgt er tevens voor dat als ongewenst neveneffect het aantal electieve afzeggingen toeneemt. Indien de behandeltijd op een verzorginseenheid, voor patiënten vanuit het observatorium, korter blijkt, zal de bezettingsgraad van de betreffende afdeling omlaag gaan en het aantal electieve weigeringen terug worden gedrongen. De resultaten van dit onderzoek betreffen dus een zogenaamd ‘worst case scenario’. Indien de behandeling van de patiënt in het observatorium kan beginnen zal het effect van het observatorium nog gunstiger worden. Het simulatiemodel kan opgedragen worden de totale verblijftijd van een patiënt in het ziekenhuis te analyseren. Ondersteund door medische expertise kan deze analyse een extra gevolg van het observatorium beoordelen.
•
Wie is medisch verantwoordelijk voor het observatorium? Er moet een medisch verantwoordelijke komen voor het observatorium. Er moet onderzocht worden of een specialist van een vervolgspecialisme zonder meer een patiënt kan behandelen die in het observatorium ligt.
•
Waar worden de benodigde bedden vandaan gehaald? Zoals reeds vermeld kan het simulatieprogramma op zuiver analytische wijze bedden aanwijzen die in het observatorium geplaatst dienen te worden. Met ondersteuning van medische expertise zal echter een exacte selectie gemaakt kunnen worden betreffende deze bedden.
36
•
Hoe moet de communicatie tussen de SEH, het observatorium en de zorgeenheden gaan verlopen? Er is reeds voorgesteld een beddenmanager aan te stellen. Een alternatief kan zijn het invoeren van een informatiesysteem dat dient als elektronische beddenmanager.
•
Er dient een vergelijking gemaakt te worden met alternatieven. Solvation ziet de volgende alternatieven als mogelijke concurrenten van het observatorium en raadt aan om kwantitatief onderzoek te plegen naar de werking van deze alternatieven. Na vergelijking met resultaten uit het onderzoek van Solvation kan de uiteindelijke beslissing nog beter gefundeerd worden. o
Capaciteitsherverdeling tussen afdelingen. Een ingreep die minder impact heeft dan het observatorium. Capaciteitsherverdeling houdt in dat afdelingen capaciteit inleveren ten behoeve van ander afdelingen. Hoogstwaarschijnlijk zal dit gunstig zijn voor de directe weigeringen. Langliggers worden met deze oplossing niet geholpen.
o
Een algemene normal care voor alle spoedpatiënten. Dit houdt een normal care afdeling in waar alle spoedpatiënten naartoe gaan. Hiervoor is echter een heel andere inrichting van het hele VUmc nodig. Indien dit niet gewenst is hoeft deze optie niet onderzocht te worden. Bij deze optie dient onderzocht te worden wat de invloed op ‘het efficiënt behandelen van patiënten’ is. Er zal minder efficiënt gewerkt kunnen worden omdat de ligduur van patiënten waarschijnlijk toeneemt omdat alle patiënten ‘door elkaar liggen’. Hier staat tegenover dat directe weigeringen en langliggers beide zouden kunnen afnemen door toename in flexibiliteit.
o
Een normal care afdeling voor patiënten van de SEH en electieve patiënten. Deze optie lijkt erg op het observatorium. Ook bij deze oplossing dient onderzocht te worden wat de invloed op de ligduur van patiënten is, die waarschijnlijk iets toe zal nemen. Hier staat weer de toename in flexibiliteit tegenover, waardoor langliggers, electieve afzeggingen en directe weigeringen zouden kunnen afnemen.
37
Hoofdstuk 11 Dankwoord Dit eindrapport had nooit tot stand kunnen komen zonder de enorme hulp die wij hebben mogen ontvangen van vele betrokkenen. Zowel binnen het VUmc als vanuit de faculteit zijn wij zeer goed ondersteund tijdens het traject naar het resultaat. Als exacte wetenschappers kwamen wij terecht in de medische wereld. Een wereld die ons volkomen vreemd was. Dankzij onze contactpersoon Hans Broekman, verpleegkundig hoofd van de spoedeisende hulp, werden wij snel wegwijs gemaakt in deze nieuwe omgeving. Onze dank gaat dan ook uit naar Hans Broekman, onze gids tijdens onze zoektocht door de medisch wereld. Verder hebben wij al onze resultaten gebaseerd op historische informatie. Informatie die verstrekt werd door Arnoud de Bruin en Cyril Notschaele. Hen willen we bedanken voor het feit dat zei ons op ieder moment van informatie wilden voorzien, ondanks hun overvolle agenda’s. Vanuit de faculteit werden we op het goede spoor gehouden door onze begeleider Auke Pot. Met zijn onafhankelijke blik volgde hij onze voortgang en gaf ons vaak nieuwe inzichten, waardoor we de goede weg bleven bewandelen. Ook Auke willen we uitdrukkelijk bedanken voor zijn bijdrage aan dit project. Dank gaat ook uit naar professor Ger Koole. Als supervisor van de bedrijfscase volgde hij ons door middel van het bijwonen van alle voortgangspresentaties. Daarbij stuurde hij ons regelmatig bij met zijn kritische blik. Dankzij zijn aanbevelingen en soms kritische noot hebben wij dit mooie eindproduct op kunnen leveren. Onze bevindingen zijn gepresenteerd bij het VUmc. Deze presentatie is buitengewoon gestroomlijnd verlopen dankzij tips en suggesties van professor Bert Kersten, professional van Logica CMG. Na de generale repetitie van de eindpresentatie heeft de heer Kersten geholpen om de presentatie completer en overzichtelijker te maken, waarvoor wij hem zeer dankbaar zijn. Tot slot willen wij iedereen bedanken die de voortgang van ons project zo geïnteresseerd heeft gevolgd.
38
Appendix A
Stromen per specialisme
39
Appendix B
Model nieuwe situatie
40
Appendix C
Het Poisson proces
Poisson proces Een Poisson proces met intensiteit λ is een telproces N(t ) dat het aantal gebeurtenissen telt in het interval [0,t ) met als voorwaarden dat de aankomsttijden van de gebeurtenissen stochastisch onafhankelijk moeten zijn en dat de tussenaankomsttijden identiek, exponentieel zijn. l is het gemiddelde aantal gebeurtenissen dat optreedt binnen een interval. Met andere woorden: •
Bron van aankomsten is oneindig, waardoor de kans dat er eenzelfde gebeurtenis voorkomt klein wordt.
•
De aankomsten zijn onafhankelijk. Natuurlijk kunnen er uitzonderingen voorkomen, bijvoorbeeld als er een natuurramp optreedt. Het gevolg hiervan is dat de aanstroom van patiënten onderling afhankelijk is. Maar daar wordt niet vanuit gegaan.
De kans op k aankomsten in het interval [T ,T + t ] wordt gegeven door:
P[ N (T + t ) − N (T )) = k ] =
( λ t ) k − λt e k = 0,1........ k!
Een Poisson proces is vastgelegd met behulp van de volgende vier basis veronderstellingen: 1.
De tijdintervallen tussen opeenvolgende aankomsten zijn onafhankelijk en identiek verdeeld. 2. De kans op een aankomst in tijdsinterval [T ,T + t ] is onafhankelijk van T en hangt alleen af van de lengte t van dit interval. 3. In elk interval ter lengte t > 0 is er een positieve kans dat er een aankomst plaatsvindt. 4. In elk voldoende klein interval kan er hoogstens slechts 1 aankomst plaatsvinden en de kans hierop is evenredig met de lengte van dit interval.
Deze vier punten kunnen alleen gerealiseerd worden door de exponentiële verdeling.
Exponentiële verdeling De belangrijke eigenschap van deze verdeling is zijn geheugenloosheid. De kans dat er na T tijdseenheden een gebeurtenis optreedt binnen de komende t tijdseenheden is gelijk aan de kans dat er op tijdstip 0 een soortgelijke gebeurtenis optreedt binnen de komende t tijdseenheden. Op elk tijdstip kan er gedaan worden alsof het gelijk is aan tijdstip 0 en er een overeenkomstige gebeurtenis zou plaatsvinden binnen het komende tijdsinterval. NB: De verdere wiskunde achter deze begrippen is bewust achterwege gelaten. Alleen de nodige informatie is hierboven vermeld. 41
Appendix D
De 3-D benadering (Reddin) De 3-D benadering van Reddin is situatieafhankelijk en wordt benaderd in twee dimensies, namelijk Taakgerichtheid en Mensgerichtheid. Er worden vier basistypen onderscheiden. In de figuur staan deze basistypen met elk hun indicatoren eronder. •
•
• •
42
Separatiemanager: hij/zij hecht veel waarde aan procedures, methoden en systemen. Dedicatiemanager: hij/zij geeft duidelijk richting aan andermans werk. Relatiemanager: hij/zij is gericht op de medewerker. Integratiemanager: hij/zij let zowel op taak als op mens. Vaak zit hij/zij in de positie om het werk van andere managers op elkaar af te stemmen.
Appendix E
Kotters achtstappen theorie
De methoden die bij geslaagde transformaties gebruikt worden, zijn alle gebaseerd op één fundamenteel inzicht: dat om een groot aantal redenen ingrijpende verandering niet gemakkelijk tot stand komt. 1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
Urgentiebesef vestigen: o Markt- en concurrentieonderzoek. o Crises, potentiële crises en belangrijke kansen vaststellen en ze bespreken. De leidende coalitie vormen: o Een groep samenstellen met genoeg macht om leiding te geven aan de verandering. o Zorgen dat de groep als een team samenwerkt. Een visie en strategie communiceren: o Een visie creëren die richting helpt geven aan de veranderingsoperatie. o Strategieën ontwikkelen om die visie te realiseren. De veranderingsvisie communiceren: o Alle mogelijke middelen gebruiken om voortdurend de nieuwe visie en strategieën te communiceren. o De leidende coalitie als rolmodel laten dienen voor het gedrag dat van de medewerkers verwacht wordt. Door empowerment een breed draagvlak voor actie creëren: o Obstakels uit de weg ruimen. o Systemen of structuren veranderen die de veranderingsvisie ondermijnen. o Het nemen van risico’s en onconventionele ideeën, activiteiten en daden aanmoedigen. Op korte termijn succes genereren: o Zichtbare verbeteringen in de prestaties of duidelijk successen plannen. o Deze successen behalen. o De mensen aan wie de successen te danken zijn openlijk erkenning geven en belonen. Verbeteringen consolideren en meer verandering tot stand brengen: o De toegenomen geloofwaardigheid gebruiken om alle systemen, structuren en beleidsregels die niet op elkaar en op de transformatievisie aansluiten, te veranderen. o Mensen aannemen die de veranderingsvisie kunnen implementeren; deze mensen bevorderen en in hun ontwikkeling begeleiden. o Het proces versterken met nieuwe projecten, thema’s en change agents. Nieuwe benaderingen in de organisatiecultuur verankeren: o Betere prestaties leveren door klant- en productiviteitgericht gedrag, meer en beter leiderschap en effectiever management. o Duidelijk maken wat de relatie is tussen het nieuwe gedrag en het succes van de organisatie. o De ontwikkeling van leiderschap en de opvolging veiligstellen.
43
Appendix F
Erlang B-formule
In de wachtrijtheorie is Erlangs B-formule een uitdrukking die de waarschijnlijkheid weergeeft dat in een systeem alle bedienden bezet zijn, en dat een aankomst zodoende geweigerd moet worden. Er wordt daarbij verondersteld dat er geen wachtruimte is voor aankomsten die niet direct kunnen worden verwerkt, en deze aankomsten dus verloren gaan. De formule wordt gegeven door de uitdrukking:
pm =
1 λ m! µ
m
1λ ∑n = 0 n! µ
n
m
waarbij pm de kans is dat alle bedienden bezet zijn, λ de aankomstintensiteit is (het gemiddelde aantal aankomsten per tijdseenheid), µ de verwerkingsintensiteit, en m het totaal aantal bediendes dat beschikbaar is. De aankomsten en verwerkingen veronderstellen een Poisson proces te volgen.
44
Appendix G
Literatuurlijst
Management & Organisatie Theorie en Toepassing zesde druk Keunning/Eppink p479-p482 A first course in Stochastic Models 2003 Henk C.Tijms p3 Optimization of Business Processes: An Introduction to Applied Stochastic Modelling april 2006 Ger Koole p15-p16 Samenvatting van Ordina Leiderschap bij Verandering John P. Kotter 2002 (uittreksel)
45
Appendix H
Eindpresentatie
De resultaten van het onderzoek zijn door Solvation gepresenteerd bij het VUmc. De dia’s gebruikt voor deze presentatie zijn in de volgende vijf pagina’s opgenomen. Voor een snel overzicht van de resultaten kan de presentatie behulpzaam zijn.
46
47
48
49
50
51
