Der Anaesthesist

, Volume 58, Issue 6, pp 623–632 | Cite as

Ökonomischer Nutzen der überlappenden Einleitung

Untersuchung mithilfe eines Computersimulationsmodells
Trends und Medizinökonomie

Zusammenfassung

Ziel der Untersuchung war es, den potenziellen ökonomischen Nutzen einer überlappenden Anästhesieeinleitung anhand eines Computersimulationsmodells darzustellen. Als Spitalfinanzierungssystem wurden „all patient diagnosis related groups“ (AP-DRG) verwendet. Dieses DRG-System ist derzeit in der Schweiz noch gebräuchlich. Ausgehend vom Systemdenken wurde in mehreren Abstraktionsschritten ein animiertes Computersimulationsmodell für zwei OPs mit überlappendem Einleiten (vermehrtes Personal, adaptierter Bestellvorgang) und für zwei OPs mit dem üblichen seriellen Vorgehen entwickelt. Insgesamt wurden sechs Eingriffe mit kurzen, mittleren und langen Operationszeiten untersucht. Aus den zusätzlichen Erträgen minus die Kosten für das vermehrte Anästhesiepersonal wurden die Deckungsbeträge errechnet. Bei einer Operationszeit von 89±4 min (Mittelwert ± Standardabweichung) können in einer Zeitspanne von 5 Wochen 41 Fälle mehr operiert werden. Der zusätzliche Deckungsbeitrag liegt bei CHF 104.588. Liegt die Operationszeit bei 103±25 min, werden 36 zusätzliche Fälle behandelt. Der Deckungsbeitrag wird um CHF 384.836 erhöht. Bei einer simulierten, mittleren Operationszeit von 243±55 min können 15 zusätzliche Fälle operiert werden. Die Erhöhung des Deckungsbeitrages liegt bei CHF 321.278. Obwohl ein paralleler Produktionsprozess zusätzliches Personal benötigt, ist eine Zunahme des Deckungsbeitrages für Operationen kurzer und mittlerer Dauer zu erreichen. Bei langen Operationsdauern mit Überschreitung der Regelarbeitszeit müssen zusätzliche Faktoren berücksichtigt werden (Überstunden, Schichtarbeitszeitmodelle). Der Vorteil des Simulationsmodells liegt darin, dass, basierend auf historischen Daten, den spezifischen Möglichkeiten eines Krankenhauses Rechnung getragen werden kann. Andererseits können die lokalen Gegebenheiten exakt abgebildet und die spezifische personelle Situation berücksichtigt werden.

Schlüsselwörter

Computersimulationsmodell DRG-Finanzierung Überlappende Einleitung OP-Management Wertschöpfung Paralleler Arbeitsprozess 

Economic benefits of overlapping induction

Investigation using a computer simulation model

Abstract

The aim of this study was to investigate the potential economic benefit of overlapping anaesthesia induction given that all patient diagnosis-related groups (AP DRG) are used as the model for hospital reimbursement. A computer simulation model was used for this purpose. Due to the resource-intensive production process, the operating room (OR) environment is the most expensive part of the supply chain for surgical disciplines. The economical benefit of a parallel production process (additional personnel, adaptation of the process) as compared to a conventional serial layout was assessed. A computer-based simulation method was used with commercially available simulation software. Assumptions for revenues were made by reimbursement based on AP DRG. Based on a system analysis a model for the computer simulation was designed on a step-by-step abstraction process. In the model two operating rooms were used for parallel processing and two operating rooms for a serial production process. Six different types of surgical procedures based on historical case durations were investigated. The contribution margin was calculated based on the increased revenues minus the cost for the additional anaesthesia personnel. Over a period of 5 weeks 41 additional surgical cases were operated under the assumption of duration of surgery of 89±4 min (mean±SD). The additional contribution margin was CHF 104,588. In the case of longer surgical procedures with 103±25 min duration (mean±SD), an increase of 36 cases was possible in the same time period and the contribution margin was increased by CHF 384,836. When surgical cases with a mean procedural time of 243±55 min were simulated, 15 additional cases were possible. Therefore, the additional contribution margin was CHF 321,278. Although costs increased in this simulation when a serial production process was changed to a parallel system layout due to more personnel, an increase of the contribution margin was possible, especially with procedures of shorter duration (<120 min). For longer surgical times, the additional costs for the workforce result in a reduced contribution margin depending on the models chosen to handle overtime of the technical OR personnel. Important advantages of this approach for simulation are the use of the historical production data and the reflection of the specificities of the local situation. Computer simulation is an ideal tool to support operation room management, particularly regarding the planning of resource allocation and the coordination of workflow.

Keywords

Computer simulation model DRG system Overlapping induction Operating theatre management Operating room throughout put Parallel workflow 

Literatur

  1. 1.
    Bagust A, Place M, Posnett JW (1999) Dynamics of bed use in accommodating emergency admissions: stochastic simulation model. BMJ 319:155–158PubMedGoogle Scholar
  2. 2.
    Baumgart A, Denz C, Bender H-J et al (2008) Der Einsatz computergestützter Simulation im OP-Management: Auswirkungen auf die Gestaltung und Leistungsfähigkeit der OP-Prozesse. Anaesthesiol Intensivmed 49:332–342Google Scholar
  3. 3.
    Baumgart A, Zoeller A, Denz C et al (2007) Using computer simulation in operating room management: impacts on process engineering and performance. In: HICSS 2007. 40th Annual Hawaii International Conference on System Sciences, Waikoloa, HawaiiGoogle Scholar
  4. 4.
    Denz C, Baumgart A, Zoeller A (2008) Perspektiven zur Weiterentwicklung des OP-Managements: Von der Prozessanalyse zur simulationsbasierten Planung und Steuerung. Anaesthesiol Intensivmed 2:85–93Google Scholar
  5. 5.
    Dexter F, Coffin S, Tinker JH (1995) Decreases in anesthesia-controlled time cannot permit one additional surgical operation to be reliably scheduled during the workday. Anesth Analg 81:1263–1268PubMedCrossRefGoogle Scholar
  6. 6.
    Dexter F, Coffin S, Woodward J (1997) Performance of anesthesia machines’ devices that are not part of the Food and Drug Administration’s daily checkout. J Clin Monit Comput 13:171–179Google Scholar
  7. 7.
    Dexter F, Macario A (1999) Decrease in case duration required to complete an additional case during regularly scheduled hours in an operating room suite: a computer simulation study. Anesth Analg 88:72–76PubMedCrossRefGoogle Scholar
  8. 8.
    Dexter F, Macario A, Traub RD et al (1999) An operating room scheduling strategy to maximize the use of operating room block time: computer simulation of patient scheduling and survey of patients’ preferences for surgical waiting time. Anesth Analg 89:7–20PubMedCrossRefGoogle Scholar
  9. 9.
    Doser M, Egger C, Schüpfer G (2006) Die Swiss DRG stellen neue Herausforderungen an das OP-Management. Schweiz Arztez 87:1371–1376Google Scholar
  10. 10.
    Edward GM, Das SF, Elkhuizen SG et al (2008) Simulation to analyse planning difficulties at the preoperative assessment clinic. Br J Anaesth 100:195–202PubMedCrossRefGoogle Scholar
  11. 11.
    Elkhuizen SG, Das SF, Bakker PJ et al (2007) Using computer simulation to reduce access time for outpatient departments. Qual Saf Health Care 16:382–386PubMedCrossRefGoogle Scholar
  12. 12.
    Fitzpatrick KE, Baker JR (1993) An application of computer simulation to improve scheduling of hospital operating room facilities in United States. Int J Comput Appl Technol 6:205–224Google Scholar
  13. 13.
    Fone D, Hollinghurst S, Temple M et al (2003) Systematic review of the use and value of computer simulation modelling in population health and health care delivery. J Public Health Med 25:325–335PubMedCrossRefGoogle Scholar
  14. 14.
    Freytag S, Dexter F, Epstein RH et al (2005) Allocating and scheduling operating room time. Chirurg 76:71–79PubMedCrossRefGoogle Scholar
  15. 15.
    Hanss R, Buttgereit B, Tonner PH et al (2005) Overlapping induction of anesthesia: an analysis of benefits and costs. Anesthesiology 103:391–400PubMedCrossRefGoogle Scholar
  16. 16.
    Heller AR, Litz RJ, Wiessner D et al (2005) Betriebswirtschaftliche Auswirkungen der thorakalen Epiduralanästhesie bei urologischen Operationen. Anaesthesist 54:1176–1185PubMedCrossRefGoogle Scholar
  17. 17.
    Hunziker S, Bamert RA, Schüpfer G (2007) Computersimulation als Werkzeug zur Potentialdefinition im OP-Management. Swiss Med Inform 61:21–22Google Scholar
  18. 18.
    Krieg H, Schroder T, Grosse J et al (2007) Zentrale Einleitung – Personalneutrale Reduktion der Wechselzeiten. Anaesthesist 56:812–819PubMedCrossRefGoogle Scholar
  19. 19.
    McHugh ML (1997) Cost effectiveness of clustered unit vs. unclustered nurse floating. Nurs Econ 15:294–300PubMedGoogle Scholar
  20. 20.
    Paoletti X, Marty J (2007) Consequences of running more operating theatres than anaesthetists to staff them: a stochastic simulation study. Br J Anaesth 98:462–469PubMedCrossRefGoogle Scholar
  21. 21.
    Schüpfer G, Bauer M, Scherzinger B et al (2005) Controllinginstrumente für OP-Manager. Anaesthesist 54:800–807PubMedCrossRefGoogle Scholar
  22. 22.
    Schuster M, Standl T, Wagner JA et al (2004) Effect of different cost drivers on cost per anesthesia minute in different anesthesia subspecialties. Anesthesiology 101:1435–1443PubMedCrossRefGoogle Scholar
  23. 23.
    Sokolovic E, Biro P, Wyss P et al (2002) Impact of the reduction of anaesthesia turnover time on operating room efficiency. Eur J Anaesthesiol 19:560–563PubMedGoogle Scholar
  24. 24.
    Tarmed Suisse (2006) Tarmed Tarif Browser Version 1.03. In: http://www.fmh.ch/ww/de/pub/dienstleistungen/tarife/tarmed/tarmed_browser.htmGoogle Scholar

Copyright information

© Springer Medizin Verlag 2009

Authors and Affiliations

  • S. Hunziker
    • 1
  • A. Baumgart
    • 2
  • C. Denz
    • 2
  • G. Schüpfer
    • 3
  1. 1.Medizinischer StabLuzerner KantonsspitalLuzernSchweiz
  2. 2.Klinik für Anästhesiologie und Operative Intensivmedizin, Medizinische Fakultät MannheimUniversität HeidelbergMannheimDeutschland
  3. 3.Institut für Anästhesie, Chirurgische Intensivmedizin, Rettungsmedizin und SchmerztherapieLuzerner KantonsspitalLuzernSchweiz

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