Wie viele Patientenschleusen braucht mein OP-Bereich?

Zusammenfassung

Einleitung

Die OP-Bereiche sind durch sog. OP-Schleusen vom restlichen Krankenhaus getrennt. Im Verlauf eines Tages kann es vorkommen, dass mehr Patienten gleichzeitig eine OP-Schleuse passieren müssen, als OP-Schleusen vorhanden sind. Dann kommt es an den OP-Schleusen zu Wartezeiten und u. U. zu Zeitverzögerungen im nachgelagerten OP-Prozess-Ablauf.

Methoden

Auf Basis eines ereignisdiskreten Simulationsmodells, erstellt in der Simulation-Software AnyLogic®, wurden die Auswirkungen der Zahl an OP-Schleusen auf die OP-Prozesse eines Krankenhauses der Grund- und Regelversorgung unter verschiedenen Veränderungsszenarien untersucht. Hierfür wurden Wahrscheinlichkeitsverteilungen für die Prozesse Anästhesieeinleitung, Operation und Ausleitung aus den OP-Prozessdaten errechnet und Varianten für die Nutzung von 1 bis 8 OP-Sälen analysiert. Zusätzlich wurde ein generisches Simulationsmodell in AnyLogic® entworfen, das den Effekt der durchschnittlichen Operationsdauer auf die Zahl der benötigten OP-Schleusen untersucht.

Ergebnisse

Das Simulationsmodell ermöglicht es, verschiedene quantitative und qualitative Veränderungsoptionen im Prozessablauf zu analysieren. Ergebniskennzahlen des Simulationsmodells sind der durchschnittliche tägliche Patientendurchsatz sowie die Wahrscheinlichkeit und Dauer einer Wartezeit vor der OP-Schleuse. Bei dem untersuchten Grund- und Regelversorger stellt das Vorhandensein nur einer OP-Schleuse ab 4 OP-Sälen einen Engpass im OP-Prozessablauf dar. Steht bei 4 OP-Sälen eine zweite OP-Schleuse zur Verfügung, erhöht sich im Modell die mögliche Fallkapazität signifikant um 0,3 Fälle/Tag. Im Modell zeigt sich, dass der Bedarfspunkt für eine zusätzliche OP-Schleuse stark von der durchschnittlichen Operationsdauer abhängt.

Schlussfolgerungen

Es besteht kein linearer Zusammenhang zwischen der Zahl an OP-Sälen und der Zahl an benötigten OP-Schleusen. Je kürzer jedoch die durchschnittliche Operationsdauer ist, desto früher wird eine zusätzliche OP-Schleuse erforderlich. Für eine wirtschaftliche Bewertung ist jedoch eine weitergehende ökonomische Betrachtung der zusätzlichen Kosten und des entstehenden Nutzens notwendig.

Abstract

Introduction

In most hospitals the operating rooms (OR) are separated from the rest of the hospital by transfer rooms where patients have to pass through for reasons of hygiene. In the OR transfer room patients are placed on the OR table before surgery and returned to the hospital bed after surgery. It could happen that the number of patients who need to pass through a transfer room at a certain point in time exceed the number of available transfer rooms. As a result the transfer rooms become a bottleneck where patients have to wait and which, in turn, may lead to delays in the OR suite. In this study the ability of a discrete event simulation to analyze the effect of the duration of surgery and the number of ORs on the number of OR transfer rooms needed was investigated.

Methods

This study was based on a discrete event simulation model developed with the simulation software AnyLogic®. The model studied the effects of the number of OR transfer rooms on the processes in an OR suite of a community hospital by varying the number of ORs from one to eight and using different surgical portfolios. Probability distributions for the process duration of induction, surgery and recovery and transfer room processes were calculated on the basis of real data from the community hospital studied. Furthermore, using a generic simulation model the effect of the average duration of surgery on the number of OR transfer rooms needed was examined.

Results

The discrete event simulation model enabled the analysis of both quantitative as well as qualitative changes in the OR process and setting. Key performance indicators of the simulation model were patient throughput per day, the probability of waiting and duration of waiting time in front of OR transfer rooms. In the case of a community hospital with 1 transfer room the average proportion of patients waiting before entering the OR was 17.9 % ± 9.7 % with 3 ORs, 37.6 % ± 9.7 % with 5 ORs and 62.9 % ± 9.1 % with 8 ORs. The average waiting time of patients in the setting with 3 ORs was 3.1 ± 2.7 min, with 5 ORs 5.0 ± 5.8 min and with 8 ORs 11.5 ± 12.5 min. Based on this study the community hospital needs a second transfer room starting from 4 ORs so that there is no bottleneck for the subsequent OR processes. The average patient throughput in a setting with 4 ORs increased significantly by 0.3 patients per day when a second transfer room is available. The generic model showed a strong effect of the average duration of surgery on the number of transfer rooms needed.

Conclusion

There was no linear correlation between the number of transfer rooms and the number of ORs. The shorter the average duration of surgery, the earlier an additional transfer room is required. Thus, hospitals with shorter duration of surgery and fewer ORs may need the same or more transfer rooms than a hospital with longer duration of surgery and more ORs. However, with respect to an economic analysis, the costs and benefits of installing additional OR transfer rooms need to be calculated using the profit margins of the specific hospital.