Van onder het mes naar onder de wol

Transcriptie

1 Van onder het mes naar onder de wol Simulatie onderzoek naar het OK-programma en het beddengebruik van de afdeling Verloskunde & Gynaecologie Auteur: Leonie Beers

2

3 Van onder het mes naar onder de wol Simulatie onderzoek naar het OK-programma en het beddengebruik van de afdeling Verloskunde & Gynaecologie Afstudeerverslag Bedrijfswiskunde Hogeschool van Amsterdam Auteur: Leonie Beers ( ) Datum: Juni 2013 Begeleiding: VU Medisch Centrum: Mw. drs. M.P.J. van Valkengoed VU Medisch Centrum: Dhr. dr. W.J.K. Hehenkamp Hogeschool van Amsterdam: Dhr. dr. H.J. van der Sluis

4

5 VOORWOORD Voor u ligt het verslag waarmee ik mijn opleiding Bedrijfswiskunde van de Hogeschool van Amsterdam afrond. In dit verslag wordt het onderzoek beschreven dat ik heb uitgevoerd gedurende een 20 weken durende stage bij het VU Medisch Centrum. De opdracht, met als onderwerp de OK-planning van de afdeling Verloskunde & Gynaecologie, is opgezet door PICA. Vanuit PICA is Margaret van Valkengoed mijn begeleidster geweest gedurende deze 20 weken. Binnen de afdeling V&G is Wouter Hehenkamp mijn aanspreekpunt geweest. Ik wil iedereen bedanken die mij heeft geholpen tijdens dit onderzoek. In de eerste plaats Margaret omdat zij altijd klaar stond om te helpen en mij altijd positief gestimuleerd heeft. Ook wil ik ook Wouter bedanken. Hij heeft mij goed op weg geholpen binnen de afdeling en is de gehele periode betrokken gebleven bij het onderzoek. Verder wil ik Erik van der Sluis bedanken voor de begeleiding vanuit de opleiding. Verder wil ik alle artsen en verpleegkundigen van V&G bedanken voor het meewerken aan dit onderzoek. Leonie Beers, juni 2013 i

6 ii

7 SAMENVATTING Dit onderzoek is gericht op de OK-planning van Verloskunde & Gynaecologie (V&G) en het beddengebruik op de verpleegafdeling. Het doel van het onderzoek is het in kaart brengen van het huidige gebruik van OK-uren en het onderzoeken van mogelijke verbeteringen hiervan. Binnen de huidige situatie worden de electieve OK-sessies die V&G krijgt toegewezen van het VUmc verdeeld onder de twee pijlers voortplantingsgeneeskunde (VPG) en gynaecologie (GYN). Dit houdt in dat de derde pijler, verloskunde (VER), geen vastgestelde tijd binnen de electieve sessie krijgt toebedeeld. Dit onderzoek zal voor een groot deel gericht zijn op de mogelijkheden van VER voor het gebruik van electieve OK-sessies voor sectio patiënten. Uit de data van 2012 is namelijk gebleken dat er slechts 53 sectio s binnen de electieve sessies hebben plaatsgevonden. Er zijn echter 164 patiënten teruggevonden waarbij de sectio van tevoren bekend was. Dit betekent dat slechts een derde van de planbare sectio s binnen de electieve sessies heeft plaatsgevonden. De overige sectio patiënten worden dan op het spoed programma gepland. Het is voor de patiënten dan vaak onzeker op welk moment van de dag ze worden geopereerd. Uit verder onderzoek naar de sectio s is naar voren gekomen dat ongeveer 30% van de sectio s niet door kan gaan op het geplande tijdstip. In deze gevallen zijn de sectio s vaak al met spoed eerder uitgevoerd. Uit data-analyses van alle operaties van V&G die uitgevoerd zijn in 2011 en 2012 blijkt dat er in 2012 een stijging is van ongeveer 100 uur ten opzichte van Dit terwijl er al overschrijding is van het OK-budget. Verdere analyse van de tijden laat zien dat er veel tijd verloren gaat door te laat te beginnen aan de eerste operatie. Gemiddeld begint de eerste operatie een kwartier te laat. In totaal gaat hiermee 54 uur verloren. Naast een late start is ook voorloop een belangrijk punt waar veel tijd verloren mee gaat. Voorloop houdt in dat er na de laatste operatie nog tijd over is binnen de sessie. Voor deze uren wordt 50% in rekening gebracht. Dit zijn dus uren die deels worden betaald, maar niet worden gebruikt. Het gaat in 2012 om 39 uur. In het geval dat de laatste operatie langer duurt dan de toegewezen tijd dan wordt er uitloop geregistreerd. In 2012 is er in totaal 45 uur gebruik gemaakt van de OK buiten de sessie tijden. Het gaat hier dus om 45 uur uitloop van de electieve sessies De data-analyse van de verpleegafdeling laat zien dat er op VGYN gemiddeld 22 bedden bezet zijn. Aan de gynaecologische kant van de afdeling zijn dat gemiddeld 7 bedden. In 80% van de dagen ligt dit tussen 3 en 11 bedden. Als er alleen gekeken wordt naar de bedden die bezet worden door patiënten van GYN en VPG (exclusief gender) die voor een operatie zijn opgenomen dan zijn dit er gemiddeld 4. In de huidige situatie is het beddengebruik redelijk stabiel over de week. Er zijn in dit onderzoeken dan ook geen grote verbeteringen naar voren gekomen. Om de mogelijkheden van VER voor het plannen van sectio s binnen de electieve sessies te onderzoeken is er een simulatiemodel gebouwd. Hiermee kunnen verschillende scenario s worden vergeleken op basis van vastgestelde prestatie-indicatoren. Een deel van deze indicatoren heeft betrekking op het OK-gebruik. Denk hierbij aan voor- en uitloopresultaten, bezettingsgraad, etc. Daarnaast zijn er indicatoren die betrekking hebben op de verpleegafdeling, zoals de gemiddelde bedbezetting per dag. Met deze laatste indicatoren kan worden onderzocht of de fluctuatie in de iii

8 vraag naar bedden op de afdeling stabieler kan worden gehouden door veranderingen in de OKplanning. De simulatie maakt gebruik van vijf patiëntgroepen, namelijk: GYN kort, GYN lang, VPG, VER en Abortus. De simulatie plant de vijf patiëntgroepen in volgens een blauwdruk. Deze blauwdruk is samengesteld aan de hand van de verschillende scenario s. In de blauwdruk staat voor twee weken aangegeven welke patiëntgroep er op welke dag ingepland moet worden. Deze blauwdruk wordt dan steeds herhaald gedurende één jaar. De uiteindelijke resultaten zijn op basis van 500 simulaties per blauwdruk. Elke patiëntgroep heeft een eigen verwachte operatieduur, hiermee wordt de blauwdruk gevuld. Uiteindelijk maakt de simulatie gebruik van de historische data voor het bepalen van de werkelijke operatieduur. Per patiëntgroep is een lijst samengesteld met alle historische data van 2011 en De simulatie neemt dan willekeurig één van deze waardes als operatieduur. Ook de ligduur op de verpleegafdeling wordt door de simulatie bepaald door een trekking uit de historische data. De scenario s die gebruikt zijn hebben betrekking op het aantal VER patiënten. Er is in eerste instantie een scenario opgesteld zoals de huidige situatie is. Vervolgens zijn er drie aanpassingen daarop gedaan resulterend in de volgende vier verschillende scenario s: - Een scenario van de huidige situatie - Een scenario met 5 VER patiënten per twee weken - Een scenario met elke week een VER ochtend waarin 3 VER patiënten kunnen worden ingepland - Een scenario met 6 VER patiënten per twee weken en verschillende pijlers op één dag gepland Van de eerste twee scenario s zijn twee uitvoeringen gemaakt. In de eerste zijn de patiënten ingepland volgens aflopende (verwachte) operatieduur. In de tweede uitvoering zijn ze in oplopende (verwachte) operatieduur ingepland. Uit een analyse van de resultaten van deze vier blauwdrukken is gebleken dat bij oplopende duur de helft minder operaties worden geweigerd. Een weigering vindt plaats als de verwachte operatieduur langer is dan de resterende tijd binnen de sessie. Door de operaties in oplopende duur te plannen is er wel meer uitloop gemeten. Hierdoor is het belangrijk dat er gekeken wordt naar de manier waarop de OK-planning gestuurd moet worden. Als het belangrijk is dat er zo min mogelijk patiënten op de OK geweigerd worden dan is oplopende duur een betere invulling dan aflopende duur. De resultaten van de vier scenario s (allen in oplopende duur) laten zien dat er zeker mogelijkheden zijn voor VER om van de electieve sessies gebruik te maken. Het is mogelijk dat er drie VER patiënten per week kunnen worden ingepland. Dit komt overeen met het laatste scenario. Hiervoor is het van belang een late start te voorkomen en eventueel de dagen iets voller te plannen dan in de huidige situatie. Door de dagen voller te plannen zal er iets meer uitloop worden gerealiseerd maar daarentegen minder voorloop uren. Als er wordt gekozen voor een scenario waarbij de verschillende pijlers niet samen op één dag opereren dan is het tweede scenario het beste alternatief. iv

9 INHOUDSOPGAVE Voorwoord... i Samenvatting... iii Inhoudsopgave... v 1 Inleiding...1 VU Medisch Centrum... 1 Probleemstelling Aanleiding & Context Onderzoeksvragen... 3 Documentopbouw Data-analyse...4 OK-gebruik Aanpassingen Resultaten... 5 Bedden gebruik VGYN Aanpassingen Resultaten... 9 Sectio s Onderzoek Onderzoeksopzet Simulatie Patiëntgroepen Beschikbare OK-tijd Zittingsduren Ligduren Wisseltijden Sectio s Samenstellen scenario s Validatie Verschillende blauwdrukken Prestatie indicatoren v

10 4 Resultaten Oplopend versus Aflopend OK-resultaten VGYN-resultaten Conclusie & Aanbevelingen Deelvraag Deelvraag Deelvraag Literatuurlijst Afkortingen & Begrippen Afkortingen Begrippen Bijlages Bijlage I: Organogram VUmc Bijlage II: Resultaten van de data-analyse Bijlage III: Input voor het simulatiemodel (analyses & blauwdrukken) Bijlage IV: Resultaten van de simulatie Bijlage V: Voorbeeld van een OK-maandplanning vi

11 1 INLEIDING VU MEDISCH CENTRUM VU medisch centrum (VUmc) is een universitair medisch centrum. Het is ontstaan uit het samengaan van de medische faculteit van de Vrije Universiteit en het VU ziekenhuis. VUmc richt zich op drie taken: patiëntenzorg, wetenschappelijk onderzoek en onderwijs. Het is opgedeeld in zeven divisies. Deze divisies hebben eigen budgetverantwoordelijkheid en worden geleid door een divisiebureau. Dit onderzoek valt onder PICA, PICA staat voor 'Patiënt flow Improvement Center Amsterdam'. Het is ontstaan uit een samenwerking tussen VUmc en een wiskunde-onderzoeksgroep vanuit de VU. PICA wordt gefinancierd door divisie III en divisie IV. Dit onderzoek vindt plaats binnen divisie III bij de afdeling Verloskunde & Gynaecologie (V&G). Divisie III is gericht op moeder en kind en bestaat uit de volgende afdelingen: - Kinderchirurgie - Kindergeneeskunde - Klinische genetica - Medische psychologie en medisch maatschappelijk werk - Verloskunde & Gynaecologie Verloskunde & Gynaecologie (V&G) bestaat zelf weer uit 3 subafdelingen, ook wel pijlers genoemd: - Verloskunde - Algemene en oncologische gynaecologie - Voortplantingsgeneeskunde In bijlage I is een schematische weergave van het gehele VUmc weergegeven. PROBLEEMSTELLING Dit onderzoek zal binnen V&G gericht zijn op het electieve OK-programma en het beddengebruik op de verpleegafdeling. Hieronder volgt een beschrijving van de huidige situatie gevolgd door de onderzoeksvragen Aanleiding & Context De zorgsector ligt al een aantal jaren onder vuur. Vanuit de overheid zijn er veel bezuinigingsmaatregelen getroffen die invloed hebben op alle gebieden van de zorg. In totaal bedraagt de bezuiniging op zorg in ,4 miljard euro. 1 Dit heeft ook invloed op het VUmc. Binnen het VUmc is het van belang om maatregelen te treffen op de afdelingen. Zo is er in 2013 voor veel afdelingen een bezuinigings-taakstelling bepaald. Zo ook voor de afdeling Verloskunde & Gynaecologie (V&G). Een belangrijke onderdeel voor de afdeling zijn de operatiekamers (OK s). Voor V&G is er gebleken dat het budget dat beschikbaar is voor de OK jaarlijks wordt overschreden. Het gaat hier om een beschikbaar budget van ongeveer 1,9 miljoen euro per jaar. Dit budget staat gelijk aan 2191 uur. Een deel hiervan gaat naar toegewezen electieve OK-sessies. Een OK-sessie houdt in dat de OK een aantal uur achter elkaar beschikbaar is. Binnen een OK-sessie kunnen dan meerdere operaties plaatsvinden. Deze electieve sessies zijn sessies die vanuit VUmc worden toegewezen aan de afdelingen. De afdelingen mogen dan zelf de invulling bepalen. Deze sessies worden voornamelijk 1 1

12 gevuld met planbare operaties. Naast electieve sessies zijn er spoed-sessies. De spoed sessies vinden (vaak) plaats op een extra OK die beschikbaar is voor spoedpatiënten van alle specialismes. Als een electieve sessie niet volledig wordt benut dan moet er toch 50% worden betaald. Dit houdt in dat er zo goed mogelijk gebruik moet worden gemaakt van de uren die beschikbaar zijn om de overschrijding van het budget te verminderen. De uren die een afdeling gebruik maakt van de spoed-ok moeten ook worden betaald van het OK-budget. Hoeveel gebruik van de spoed-ok een afdeling moet maken is deels onbekend. Daarom zal dit onderzoek voornamelijk gericht zijn op de electieve sessies. Elke zitting bestaat uit een inleiding, operatie en uitleiding. Een operatie bestaat dan uit één of meerdere verrichtingen door eventueel verschillende operateurs. De afdeling V&G bestaat uit 3 subafdelingen (pijlers): verloskunde (VER), gynaecologie (GYN) en voortplantingsgeneeskunde (VPG) die alle drie met een deel van hun patiënten voor een verrichting op de OK terecht komen. Gezamenlijk hebben zij de beschikking over de electieve sessies. Het gaat in totaal om ongeveer 230 sessies per jaar. Deze sessies mogen gevuld worden naar wens van de pijler. Op dit moment is het zo dat deze sessies verdeeld worden onder de pijlers GYN en VPG. VER heeft in de huidige situatie dus niet structureel beschikking over uren binnen de electieve sessies. De verdeling van OK-uren tussen GYN en VPG is ongeveer 60%/40%. Daarbij wordt er binnen GYN nog onderscheid gemaakt tussen drie sub-specialismes (oncologie, urologie en algemene gynaecologie). De verdeling is: voortplantingsgeneeskunde 40%, algemene gynaecologie en urologie samen 40%, oncologie 20%. Bij GYN en VPG gaat het voornamelijk om langer van tevoren geplande operaties en slechts een klein gedeelte spoed. De electieve sessies die ze ter beschikking hebben worden gevuld met de planbare operaties. De spoed ingrepen vinden plaats binnen de spoed sessies. Bij VER is het grootste gedeelte van de operaties een sectio (keizersnede) ongeveer 2/3 deel van alle sectio s is (semi-) spoed, maar het overige deel (1/3) is electief. Deze zouden in de electieve sessies gepland kunnen worden. Omdat VER echter geen electieve sessies krijgt toebedeeld (of slecht een gedeelte ervan) is dit lastig. Soms wordt er een sectio uitgevoerd tijdens een sessie van een van de andere pijlers. Dit is echter afhankelijk van de mogelijke invulling van de sessie door de desbetreffende pijler. Sectio s die gepland zijn gaan echter niet altijd door, bijvoorbeeld doordat er al eerder met spoed een sectio heeft moeten plaatsvinden. Door ze in de electieve sessies te plannen kunnen er gaten ontstaan tijdens de sessie. Als er dan geen opvulling mogelijk is ontstaat er leegstand van de OK gedurende de sessie. Dit kan leegstand tussen twee patiënten zijn of leegstand na de laatste patiënt. Leegstand na de laatste patiënt wordt ook wel voorloop van de sessie genoemd. Dit is de tijd na het vertrek van de laatste patiënt tot de eindtijd van de sessie. Zoals eerder is opgemerkt wordt er bij voorloop van een sessie wel 50% van het tarief in rekening gebracht. Uitloop van een sessie is de tijd na de eindtijd van de sessie tot het vertrek van de laatste patiënt. Het gedeelte van de electieve sectio s dat niet in de electieve sessies gepland wordt vindt plaats op het spoed-ok. Dan is het voor de patiënt onzeker op welk moment van de dag de operatie gaat plaatsvinden. Het is dan mogelijk dat de patiënt de hele dag moet wachten tot ze wordt geopereerd, wat natuurlijk patiëntonvriendelijk is. Sectio s die op het laatste moment (kort voor of tijdens de bevalling) nodig zijn worden (semi-) spoed sectio s genoemd. Deze (semi-) spoed sectio s vinden ook plaats binnen spoed-sessies. In dit onderzoek zullen alleen de electieve sectio s meegenomen worden. 2

13 Naast het plannen van de electieve sessies zal er in dit onderzoek aandacht zijn voor de fluctuatie in de vraag naar bedden op de verpleegafdeling van V&G. Deze verpleegafdeling is gevestigd in twee gangen op de 8e etage van het ziekenhuis. Het gaat om de verpleegeenheid obstetrie (VOBS) en de verpleegeenheid gynaecologie (VGYN). Deze afdelingen zijn sinds 2011 organisatorisch samengevoegd. Dit houdt in dat er slechts één werkplekmanagement is. Dit management bestaat uit een verpleegkundig hoofd en een medisch werkplekmanager (in dit geval een verloskundig gynaecoloog). VOBS is opgesplitst in verloskamers en kamers waar zwangere vrouwen, kraamvrouwen en pasgeborenen liggen. VGYN bestaat uit twee kanten. Aan de ene kant liggen vrouwen met een gynaecologische aandoening (dit zijn vrijwel altijd patiënten die in de electieve sessies geopereerd worden. Het aantal bezette bedden hangt hier dus samen met het OK-programma). En aan de andere kant liggen zwangere vrouwen, kraamvrouwen en pasgeborenen. Op VGYN liggen naast patiënten van de drie pijlers ook patiënten van het specialisme gender. Gender is geen onderdeel van V&G, maar gender patiënten die een gynaecologische ingreep hebben ondergaan liggen wel op de verpleegafdeling en gender krijgt elke maand één electieve sessie toebedeeld. In dit onderzoek zal gender verder buiten beschouwing worden gelaten als het gaat om het plannen van de electieve sessies, omdat gender naast de 12 sessies van V&G ook eigen sessies krijgt toebedeeld Onderzoeksvragen Hoofdvraag: Wat zijn de mogelijkheden binnen de afdeling V&G voor het optimaliseren van het OKplanningsproces waarbij de patiënt centraal staat, rekening houdend met de schaarste aan OKbudget en bedden op de afdeling? Deelvragen: Hoe is het huidige gebruik van electieve OK-uren en wat kan er verbeterd worden? Wat is de huidige voor- en uitloop van de electieve programma s en hoe komt dit? Wat zijn de mogelijkheden voor de pijler VER t.o.v. het electieve OK-programma? En wat zijn de gevolgen hiervan voor de verloskunde patiënten m.b.t. afzeggingen en wachttijd? En voor de pijlers GYN en VPG? Hoe kan de fluctuatie in vraag naar bedden op de verpleegafdelingen verminderd worden? Wat kan dit opleveren? DOCUMENTOPBOUW Dit document is opgedeeld in 5 hoofdstukken. Hoofdstuk 1 is de inleiding met algemene inleiding en probleemstelling. Hoofdstuk 2 zal de complete data-analyse beschrijven. Dit is opgedeeld in 2 onderwerpen. In hoofdstuk 3 zal het onderzoek beschreven worden, inclusief methodes en simulatiebeschrijving. In hoofdstuk 4 zullen uiteindelijk de resultaten van de simulatie gepresenteerd worden, waarna in hoofdstuk 5 een conclusie gegeven zal worden inclusief mogelijk vervolgonderzoek en aanbevelingen voor de afdeling. 3

14 2 DATA-ANALYSE De data die gebruikt is voor dit onderzoek bestaat uit 2 componenten. Enerzijds is dit data met betrekking tot het OK-gebruik van V&G, anderzijds is dit data met betrekking tot de verpleegeenheid VGYN. OK-GEBRUIK De data die hiervoor gebruikt is bevat alle operaties waarbij een gynaecologische ingreep heeft plaatsgevonden in de jaren 2011 en Dit bevat 50 gegevens per operatie waarvan de volgende informatie het meest van belang is voor dit onderzoek: - Patiëntennummer - Operatienummer - Operatiedag - Specialisme - Aankomsttijd OK - Begintijd operatie - Eindtijd operatie - Vertrektijd OK - Zittingsduur (vertrektijd OK aankomsttijd OK) - OK locatie - Sessie - Verrichtingscode Aanpassingen Na een eerste analyse zijn er een aantal aanpassingen gedaan in de data. Deze zullen per onderdeel beschreven worden. Specialisme Er is gebleken dat de variabele specialisme niet altijd het juiste specialisme aangeeft. Zo staat er soms GYN als specialisme bij een sectio, welke echter VER behoort te zijn. Een mogelijke oorzaak hiervan is dat de operateur bij GYN hoort. Om toch een analyse op basis van de pijlers te kunnen uitvoeren is in samenwerking met een arts voor alle verrichtingscodes geprobeerd een pijler aan te wijzen. Daarna is er een beslismodel opgesteld dat een pijler koppelt aan elke operatie. Op deze manier is voor het grootste deel van de operaties een pijler toegewezen, slechts 6% is onbepaald gebleven. Hierbij is Abortus als aparte groep genomen (naast GYN, VPG en VER) omdat het op basis van de verrichtingscodes voor deze ingrepen niet te bepalen is wat de bijbehorende pijler is. Daarnaast zijn de gender patiënten apart gelabeld op basis van patiëntnummer. Sessie De variabele sessie geeft informatie over de sessie waarbinnen de operatie heeft plaatsgevonden. De belangrijkste mogelijkheden zijn: ACUUT, GYN1, DCGYN (dagchirurgie) en POGYN (poli). Bij een aantal operaties was er geen of een onjuiste sessie aangegeven. Door analyse van de operatietijden en de OK locatie is geprobeerd voor alle operaties de juiste sessie in te vullen. De tijden geven bijvoorbeeld aan of het ACUUT of GYN1 moet zijn (een operatie die s nachts is uitgevoerd is altijd uitgevoerd op ACUUT). Maar ook als de operatietijden elkaar grotendeels overlappen zijn er 4

15 aanpassingen vereist. De OK locatie wordt voornamelijk gebruikt voor het verifiëren van de sessies POGYN en DCGYN, als het in een dagchirurgie kamer (K16) of een poli kamer (PHK1, PKH2 of PKH3) heeft plaatsgevonden dan is de sessie dus DCGYN of POGYN. Uiteindelijk is het voor minder dan 1% van alle operaties niet gelukt om een sessie toe te kennen. Deze zijn gelabeld als onbepaald. Tijden Een gedeelte van de operaties heeft een extreme waarde voor de variabele duur. Hierdoor is besloten tot een analyse van de ingevulde tijden. Daaruit bleek dat een aantal waarden niet goed of niet zijn ingevuld. Door de verschillende tijden van elke operatie te vergelijken en ook de aankomst- en vertrektijden van de aansluitende operaties te vergelijken zijn er aanpassingen gedaan in de variabelen aankomsttijd OK en vertrektijd OK. De overige variabelen met betrekking tot de tijden zijn minder van belang omdat er gerekend wordt met de gehele zittingsduur Resultaten In 2011 is in totaal 2476 uur gebruik gemaakt van de OK, in 2012 is dit 2605 uur geweest. Dit is een stijging van meer dan 100 uur. Op het reguliere programma (de electieve sessies) is deze stijging 80 uur, van 1540 uur in 2011 naar 1621 uur in De resultaten van de analyse zijn gebaseerd op verschillende locaties: regulier, acuut, poli, dagchirurgie of onbepaald en verschillende pijlers : GYN, VER, VPG, Abortus, Gender of onbepaald. Weergegeven is de totale duur in uren. REGULIER ACUUT DAGCHIRURGIE POLI Onbepaald Totaal GYN VER VPG Abortus GENDER Onbepaald Totaal Tabel 2.1: Duur in uren van alle operaties uitgevoerd in 2011 REGULIER ACUUT DAGCHIRURGIE POLI Onbepaald Totaal GYN VER VPG Abortus GENDER Onbepaald Totaal Tabel 2.2: Duur in uren van alle operaties uitgevoerd in 2012 Bij het vergelijken van deze twee tabellen zijn er een aantal opmerkelijke veranderingen in 2012 t.o.v te zien. Zo is het totaal aantal uur op het reguliere programma met bijna 100 uur gestegen, ook op het acute programma is een toename van het totale aantal uur waarneembaar. Daarnaast valt het op dat het totaal aantal uur van GYN is gedaald, waar VER, VPG en Gender juist gestegen zijn. Bij 5

16 Percentage Gender is de verklaring te vinden in het feit dat het aantal sessies dat zij toegewezen hebben gekregen in 2012 is gestegen. Bij GYN en VPG zijn de veranderingen deels te verklaren doordat een groot deel van de oncologische gynaecologie is overgegaan naar het AMC (Amsterdam Medisch Centrum). De uren die op die manier zijn vrijgekomen zijn verdeeld over algemene gynaecologie en VPG. Daardoor zijn de uren van GYN gedaald en bij VPG gestegen. Maar er zijn in 2012 geen extra GYN-sessies bij gekomen. De stijging van het totaal aantal OK-uren in het reguliere programma is slechts deels verklaarbaar door de 50 uur die Gender is gestegen. In grafiek 2.1 is een grafische weergave te zien van de verdeling van de OK-uren die hebben plaatsgevonden op het reguliere programma, voor de jaren 2011 en ,0% 60,0% 50,0% Totaal aantal uren reguliere programma 40,0% 30,0% 20,0% 10,0% 0,0% GYN VPG VER Abortus GENDER Onbepaald REGULIER 2011 REGULIER 2012 Grafiek 2.1: Percentages van het totaal aantal uren in het reguliere programma Naast het totaal aantal uren is er ook een analyse gedaan op de start- en eindtijden van het reguliere programma in Het gaat in totaal om 217 sessies. Er is daarvoor gebruik gemaakt van de sessie verdeling per maand voor het bepalen van de start- eindtijd van de sessie en het specialisme dat die dag ingepland stond. Hierbij wordt onderscheid gemaakt tussen algemene gynaecologie (GYN), oncologie (ONC), urologie (URO), voortplantingsgeneeskunde (VPG), verloskunde (VER) en gender (GEN). Op basis van de aankomsttijd van de eerste patiënt en de vertrektijd van de laatste patiënt van elke sessie is er berekend hoe vaak er een late start plaatsvindt en hoeveel voor- en uitloop er gemiddeld is. Hieronder is een overzicht voor elke specialisme. Late start Gemiddeld wordt er een kwartier te laat gestart met de eerste operatie. Er is totaal meer dan 50 uur geen gebruik gemaakt van de OK veroorzaakt door een late start. VPG verliest gemiddeld de meeste tijd, met een late start van gemiddeld 20 minuten. Een OK sessie begint om standaard om 7.45u. Er zijn een aantal uitzonderingen per jaar waarbij het later begint door scholingsdagen en werkoverleg van het OK-personeel. In dat geval begint de sessie om 8.45u of Voor 2012 zijn alle sessies op het reguliere programma geanalyseerd. Daarbij is de 6

17 aankomsttijd op OK van de eerste patiënt van de dag vergeleken met de starttijd van de sessie. Door deze analyse uit te voeren is het mogelijk om de gemiddelde late start te bepalen. Met late start wordt de tijd bedoeld dat er gewacht moet worden tot de eerste patiënt arriveert. Voor het bepalen van de starttijd is gebruik gemaakt van het OK-schema per maand zoals die gepland was. In bijlage V is er een voorbeeld weergegeven van de maand maart. Hieruit is ook per dag een specialisme aangegeven. Deze zijn ook meegenomen in de analyse. Dit zijn dus de specialismes volgens de planning, VER is hierin dus niet meegenomen. Wel is er nu onderscheid tussen GYN, URO en ONCO. Hieronder zijn de resultaten weergegeven. Tabel 2.3 is op basis van het specialisme volgens de planning en tabel 2.4 is op basis van de pijler die toegekend is volgens de verrichtingscode. LATE START SPECIALISME OK-schema Specialisme Gemiddeld # min Totaal # uur Aantal GYN 13 12,2 57 ONC 18 10,8 35 URO 11 4,0 22 VPG 20 25,0 76 GEN 19 2,2 7 TOTAAL 16 54,2 197 Tabel 2.3: Late start met specialisme gebaseerd op het geplande OK-schema. Het gemiddelde is van de sessies waarin het is voorgekomen en aantal is het aantal sessies waarin het voorkomt LATE START PIJLER van verrichting Pijler Gemiddeld # min Totaal # uur Aantal GYN 15 24,3 98 VPG 20 19,2 57 VER 19 4,8 15 Abortus 12 0,4 2 GENDER 15 3,0 12 TOTAAL 16 51,7 184 Tabel 2.4: Late start met pijler gebaseerd op de verrichtingscodes. Het gemiddelde is van de sessies waarin het is voorgekomen en aantal is het aantal sessies waarin het voorkomt Het verschil in totaal aantal uur (54,2 uur in tabel 2.3 en 51,7 uur in tabel 2.4) is te verklaren door het verschil tussen specialisme en pijler. Het is niet mogelijk geweest om voor elke operatie een pijler toe te kennen op basis van de verrichtingscode, waardoor voor een aantal operaties de pijler onbepaald gebleven is. De uren die in tabel 2.4 missen zijn uren waarbij geen pijler is toegekend. Er is dan ook een verschil in totaal aantal sessies (197 en 184). Het verschil in aantal van GYN is te verklaren doordat in tabel 2.3 onderscheid is gemaakt tussen GYN, URO en ONCO. Omdat dit in tabel 2.4 allemaal gelabeld is als GYN is het aantal van GYN in tabel 2.4 hoger. De andere verschillen zijn te verklaren door de afwezigheid van VER, Abortus en onbepaald in tabel 2.3. De dagen dat VER als eerste een sectio uitgevoerd heeft op het reguliere OK-programma zijn in tabel 2.3 niet zichtbaar, maar dit is 15 keer voorgekomen. Deze 15 sessies zijn in tabel 2.3 verdeeld over de specialismes die gepland stonden voor de desbetreffende sessies. In 90% van de sessies wordt er te laat gestart. Gemiddeld is dit dan 15 minuten. Per dag lijkt dit misschien niet veel, maar kijkend naar het totaal aantal uur is te zien dat het wel degelijk invloed 7

18 heeft. Er is totaal meer dan 50 uur geen gebruik gemaakt van de OK door (te voorkomen) late start. Terwijl deze uren wel beschikbaar zijn. Uit de tabellen blijkt ook dat VPG gemiddeld de meeste tijd verliest, met een late start van gemiddeld 20 minuten. Voorloop & uitloop In 2012 is er gemiddeld 45 minuten voorloop en 42 minuten uitloop. In totaal is er 39 uur voorloop en 45 uur uitloop. In 24% van de dagen is er voorloop gemeten en in 29% van de dagen uitloop. Voor een analyse van de voor- en uitloop van het reguliere programma in 2012 zijn de vertrektijden van de laatste patiënt van elke sessie vergeleken met de eindtijden van de sessie. Een normale GYNsessie eindigt om 15.30u en een avondsessie eindigt om 22.30u. Om de voorloop te meten is de grens gezet op Dus als er voorloop wordt geconstateerd in de data-analyse dan betekent dit dat de laatste patiënt de OK verlaten heeft voor 15.00u. De grens voor uitloop staat op 16.00u. Als de laatste patiënt de OK na 16.00u heeft verlaten dan is dit uitloop. Dit betekent dat als een sessie tussen 15.00u en 16.00u eindigt er geen voor- of uitloop wordt gemeten. De uitloop wordt ook gemeten vanaf de grenzen. Dus in de situatie dat een patiënt om 16.15u de OK verlaat dan is er een uitloop van 15 minuten gemeten. Voor de avondsessies liggen deze grenzen op 22.00u en 23.00u. Ook hier is de analyse toegepast op het geplande specialisme en de toegekende pijler op basis van de verrichtingscodes. VOORLOOP SPECIALISME OK-schema Specialisme Gemiddeld # min Totaal # uur Aantal GYN -37-8,0 13 URO -25-2,1 5 ONCO -50-7,5 9 VPG ,5 22 GENDER -69-4,6 4 TOTAAL ,7 53 Tabel 2.5: Voorloop met specialisme gebaseerd op het geplande OK-schema. Het gemiddelde is van de sessies waarin het is voorgekomen en aantal is het aantal sessies waarin het voorkomt UITLOOP SPECIALISME OK-schema Specialisme Gemiddeld # min Totaal # uur Aantal GYN 40 13,3 20 URO 24 2,4 6 ONCO 50 9,1 11 VPG 42 14,7 21 GENDER 54 5,4 6 TOTAAL 42 44,9 64 Tabel 2.6: Uitloop met specialisme gebaseerd op het geplande OK-schema. Het gemiddelde is van de sessies waarin het is voorgekomen en aantal is het aantal sessies waarin het voorkomt We zien hier alleen de tabellen met voor-/uitloop op basis van het geplande specialisme. In bijlage II zijn de tabellen op basis van de verrichtingscodes weergegeven. In tabel 2.7 de voorloop en in tabel 2.8 de uitloop. Wat opvalt in tabel 2.5 en 2.6 zijn de hoge gemiddeldes en het hoge aantal in totale uren. In het geval dat er voorloop is, is dat gemiddeld 45 minuten. In het geval dat er uitloop is, is dat 8

19 gemiddeld 42 minuten. En in totaal is er 39 uur geen gebruik gemaakt van de OK door voorloop en 45 uur teveel gebruik gemaakt door uitloop. In totaal zijn er 219 dagen geweest, waarvan er in 24% van de dagen voorloop is gemeten en in 29% van de dagen uitloop. Dit betekent dat in 47% van de dagen de laatste patiënt tussen 15.00u en 16.00u de OK heeft verlaten. Gemiddeld is er 45 minuten voorloop gemeten. Dit betekent dat er veel tijd verloren gaat waar je wel recht op hebt. Het is natuurlijk niet mogelijk dit geheel te voorkomen maar het zou goed kunnen zijn om de sessies voller te plannen zodat er minder vaak voorloop gemeten zal worden. Nadeel hiervan is wel dat er daardoor wellicht meer uitloop zal plaatsvinden. BEDDEN GEBRUIK VGYN Om inzicht te krijgen in het beddengebruik op de verpleegafdeling VGYN is er gebruik gemaakt van alle opnames op de afdeling in het jaar 2011 en Variabelen die hiervan van belang zijn: - Opnamenummer - Patiëntnummer - Startdatum + tijd - Einddatum + tijd - Ligduur - Specialisme - Kamernummer Aanpassingen Ook in deze database zijn er aanpassing van de data gedaan. Het meest van belang is de analyse van de ligduur. Op basis van het opnamenummer en patiëntennummer is er voor een aantal patiënten een gecombineerde ligduur berekend. In het geval dat het opnamenummer gelijk is, is de ligduur berekend door de som van de opnames te nemen. Een voorbeeld waarbij dit kan voorkomen is bij een wisseling van kamernummer. Als een patiënt bijvoorbeeld s morgens wordt opgenomen in kamer 1 maar door omstandigheden s avonds naar kamer 2 moet verplaatsen dan zijn dat 2 opnames maar met hetzelfde nummer. Als we dit niet zouden aanpassen door de som van de twee ligduren te nemen dan krijgen we een te lage uitkomst voor bijvoorbeeld het gemiddelde. Deze patiënt heeft er in werkelijkheid namelijk maar één keer een bepaalde tijd gelegen en niet twee keer een deel van de tijd. Naast de aanpassingen in ligduur is er gekeken naar het ingevulde specialisme. Allereerst zijn de gender patiënten gelabeld op basis van de patiëntennummers. Omdat voor al deze patiënten het specialisme op GYN stond is er geen aanpassing gedaan aan het specialisme. Daarnaast, omdat de afdeling is opgesplitst in 2 gangen, een gynaecologische kant en een verloskunde kant zijn de kamernummers verdeeld in verloskunde kamers en gynaecologie kamers. Door het specialisme te vergelijken met het kamer specialisme is gebleken dat dit slechts zelden afwijkt van elkaar. Hierdoor is er besloten verder geen aanpassingen te doen in de variabele specialisme Resultaten Om inzicht te krijgen in de bedbezetting in de huidige situatie is er een analyse van de data gedaan. Deels op het geheel om de gehele afdeling VGYN in kaart te brengen. En deels alleen op de gynaecologie kant, omdat hier uiteindelijk de patiënten van het OK-programma liggen. De analyses hebben betrekking op de gehele databestand. Het gaat dus om de jaren 2011 en 2012 samen. 9

20 Percentage VGYN Op VGYN zijn gemiddeld 22 bedden bezet per dag. In 80% van de dagen ligt het aantal bezette bedden tussen de 16 en de 28. Een verdeling hiervan is te vinden in grafiek 2.2. Naast de specialismes gynaecologie, voortplantingsgeneeskunde en verloskunde liggen er op de afdeling ook patiënten van andere specialismes. Als een afdeling bijvoorbeeld tijdelijk een tekort aan bedden heeft dan wordt er soms een patiënt bij een andere afdeling onder gebracht. Daarnaast zijn er patiënten van neonatologie (dit zijn sommige van de baby s die in de wiegen liggen). In de analyse van de gehele afdeling zijn alle patiënten meegenomen. Om een inzicht te krijgen in de bezetting allereerst een verdeling van het aantal bezette bedden. 9,0% 8,0% 7,0% 6,0% # bedden bezet 5,0% 4,0% 3,0% 2,0% 1,0% 0,0% Bezette aantal bedden Grafiek 2.2: Bezette aantal bedden VGYN in percentage van het totaal aantal dagen Deze aantallen zijn steeds om 10.00u gemeten. Naast de bezetting van het aantal bedden in percentage van het totaal aantal dagen is het ook interessant om te kijken naar een aantal numerieke waardes. Zo is het gemiddelde aantal bezette bedden 22, het minimale aantal is 8 en het maximale aantal is 34. In bijlage II zijn nog enkele andere resultaten weergegeven, namelijk: - Tabel 2.9: Bezetting, ligduur en opnames per dag op VGYN - Grafiek 2.3: Gemiddelde bezetting per dag op VGYN - Grafiek 2.4: Gemiddelde aantal opnames per dag op VGYN - Grafiek 2.5: Gemiddelde aantal opnames per weeknummer op VGYN GYN & VPG Door GYN en VPG (dit is inclusief gender) worden gemiddeld 7,3 bedden bezet gehouden per dag. In 80% van de dagen ligt dit tussen de 3 en 11 bedden. De verdeling hiervan is te zien in grafiek 2.6. De gemiddelde bezetting per weekdag is te zien in grafiek 2.7 Om een analyse op de gynaecologische kant van de afdeling te kunnen uitvoeren zijn alle opnames genomen waarbij het specialisme GYN of VPG is. Hierbij bevat het specialisme GYN, zoals eerder 10

21 Aantal bedden bezet Percentage opgemerkt, ook de gender patiënten. Alle overige specialismes zijn hier buiten beschouwing gelaten, inclusief verloskunde en eventueel overige specialismes die een patiënt hebben laten plaatsen op de afdeling (bijvoorbeeld wegens ruimtegebrek). Zoals bij de analyse van de gehele afdeling ook hier een grafiek met het aantal bezette bedden in percentage van het aantal dagen. 16,00% 14,00% 12,00% 10,00% # bedden bezet 8,00% 6,00% 4,00% 2,00% 0,00% Bezette aantal bedden Grafiek 2.6: Bezette aantal bedden GYN & VPG in percentage van het totaal aantal dagen We zien hier duidelijk lagere aantallen in terugkomen dan bij de gehele afdeling. Het gemiddelde hier is 7,3. Het minimum is 0 en het maximum is 18 bedden. Ook hier is het tijdstip op 10.00u gezet om de aantallen per dag te meten. Wat we hier wel zien is dat er een vrij grote spreiding is in het aantal. In ongeveer 80% van de dagen zijn er 3 tot 11 bedden bezet. Een verschil van 8 patiënten heeft grote invloed op het benodigde aantal verpleegkundigen. Om een beter inzicht te krijgen in het beddengebruik is het aantal bezette bedden uitgezet tegen de verschillende dagen van de week. Gemiddelde bezetting per dag ,7 8,5 8,1 7,5 8,0 5,6 4,6 MA DI WO DO VR ZA ZO Weekdag Grafiek 2.7: Gemiddelde bezetting per dag door GYN & VPG 11

22 Hierin zien we een duidelijk verschil tussen werk- en weekenddagen. Dit is een gewenst effect, in het weekend is een lagere bezetting nodig. Op die manier is het aantal benodigde verpleegkundigen in het weekend lager. Op werkdagen schommelt het aantal tussen 7,5 op maandag en 8,7 op dinsdag. Dit is echter alleen het gemiddelde er is nu geen rekening gehouden met de mate van spreiding. Voor elke dag is er een 95%-betrouwbaarheidsinterval gemaakt door gebruik te maken van de formule: [x z σ n, x + z σ n ] Uitleg van de variabelen: - x = gemiddelde aantal bedden - σ = standaard deviatie van het aantal bedden - n = aantal waarnemingen - z = de (gestandaardiseerde) rechtergrens van de standaard normale verdeling (in het geval van een 95%-interval is deze waarde gelijk aan 1,96) Formule 2.1: Formule voor 95%-betrouwbaarheidsinterval. De resultaten zijn weergegeven in tabel Het gemiddelde, de standaarddeviatie, het aantal en de linker- en rechtergrens van het 95%-betrouwbaarheidsinterval is gegeven. Dag Gemiddelde St. dev Aantal Linkergrens Rechtergrens MA 7,47 3, ,88 8,05 DI 8,75 3, ,14 9,35 WO 8,13 2, ,60 8,65 DO 8,47 2, ,97 8,98 VR 7,97 2, ,39 8,55 ZA 5,57 2, ,05 6,09 ZO 4,62 2, ,17 5,07 Tabel 2.10: 95% betrouwbaarheidsintervallen voor het bezette aantal bedden per dag De standaarddeviaties liggen dicht bij elkaar. Hierdoor zijn de intervallen allemaal ongeveer even breed. Dit houdt in dat er geen dag is waar veel meer spreiding is dan een andere dag. We zien wel dat er een verschil is per dag. Zo ligt het aantal op maandag tussen de 6,9 en 8,1 en op dinsdag tussen de 8,1 en de 9,4. Op dinsdag is het aantal bezette bedden dus vrijwel altijd hoger dan op maandag. Verdere analyses van het beddengebruik van de gynaecologische kant van VGYN zijn te vinden in bijlage II, te weten: - Tabel 2.11: Bezetting, ligduur en opnames per dag voor GYN & VPG - Grafiek 2.8: Gemiddelde aantal opnames per dag voor GYN & VPG - Grafiek 2.9: Gemiddelde ligduur uitgezet tegen de dag van opname voor GYN & VPG SECTIO S In 2012 zijn er 164 electieve sectio s geweest. Dit komt overeen met gemiddeld 13,5 per maand of 3 per week. In 30% van de gevallen is de sectio uitgevoerd op minstens één dag voor de geplande dag deze vallen dus uit op de geplande tijd. In grafiek 2.10 is deze uitval weergegeven. Van deze 164 sectio s zijn er uiteindelijk 53 uitgevoerd binnen electieve sessies. 12

23 Percentage Zoals eerder is opgemerkt bestaan de operaties van verloskunde voornamelijk uit sectio s. Sectio s zijn zeer gevoelig voor de dag van uitvoering. Het is belangrijk dat een geplande sectio pas plaatsvindt in de 39e week van de zwangerschap. Voor ongeplande (spoed) sectio s is dit natuurlijk niet te bepalen. Omdat de geplande sectio s zo afhankelijk zijn van de week waarin ze moeten plaatsvinden is het aanbod van sectio s per week heel verschillend. In de huidige situatie, waarin VER geen electieve OKuren heeft, is het dan ook lastig rekening te houden met de sectio s. Er is uit de data-analyse van het OK-gebruik gebleken dat er in 2012 uiteindelijk 53 sectio s hebben plaatsgevonden op het reguliere programma. Om echter inzicht te krijgen in het aantal patiënten waarbij van tevoren bekend was dat er een sectio zou gaan plaatsvinden is het niet mogelijk om gebruik te maken van de OK-data. Deels omdat niet alle sectio s op het electieve programma worden gepland (als er geen ruimte is) en sommige patiënten hebben met spoed eerder een keizersnede nodig. En deels omdat het OK-personeel een sectio soms nog dezelfde dag van het electieve programma afhaalt en op het spoed programma laten plaatsvinden zodat de patiënt niet hoeft te wachten. Deze omstandigheden zorgen ervoor dat het lastig is om een goed beeld te krijgen van het aanbod van planbare sectio s. Hiervoor is daarom gebruik gemaakt van de agenda van 2012 van de planner van de OK voor V&G. Hierin worden alle patiënten bij wie een sectio wordt gepland opgeschreven in de week waarin de zwangerschap op 39 weken is. In deze agenda zijn uiteindelijk 164 sectio s teruggevonden. Voor al deze sectio s is de geplande dag van operatie genoteerd, waarna er in de OK-data een werkelijke datum is opgezocht. Dit is gebeurd op basis van patiëntennummer. Zo is voor iedere patiënt een verschil in dagen berekend. In het geval dat een patiënt dus bijvoorbeeld 3 dagen voor de geplande operatie met spoed een sectio nodig heeft gehad dan is het verschil -3. Hieronder een grafiek waarin het verschil in dagen is weergegeven als een cumulatieve verdeling. Het verschil is gemeten vanaf -14. Dus alles kleiner of gelijk aan -14 is weergegeven in de grafiek bij -14. De reden dat er ook patiënten zijn met een positief verschil betekent dat zij een dag hebben moeten wachten. Dit kan veroorzaakt zijn doordat ze op het spoed programma niet hebben kunnen plaatsvinden op de geplande dag of eventueel door een wijziging in datum die uiteindelijk niet is opgeschreven in de agenda waardoor het iets afwijkt. Cumulatieve verdeling van het verschil 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Aantal dagen verschil Grafiek 2.10: Cumulatieve verdeling van het verschil in dagen tussen geplande en gerealiseerde datum van de geplande sectio s uit

24 Hieruit kan worden opgemaakt dat ongeveer 30% van de geplande sectio s uiteindelijk voor de geplande dag al uitgevoerd zijn. Naast het percentage uitval is er een analyse gedaan van de aantallen. In totaal zijn het 164 sectio s. Deze zijn verdeeld over het jaar 2012, gemiddeld betekent dit ongeveer 13,5 per maand en 3 per week. In het geval dat alle aanbod gepland zal worden op het reguliere OKprogramma en dat in 30% van de gevallen de sectio niet plaatsvindt op de juiste dag, dan zullen er ongeveer 115 sectio s kunnen doorgaan op het electieve programma. Dit is ruim 2 keer zoveel als de 53 sectio s die nu hebben plaatsgevonden. 14

25 3 ONDERZOEK De hoofdvraag van dit onderzoek is: Wat zijn de mogelijkheden binnen de afdeling V&G voor het optimaliseren van het OK-planningsproces waarbij de patiënt centraal staat, rekening houdend met de schaarste aan OK-budget en bedden op de afdeling? In hoofdstuk 2 is daarvoor eerst de huidige situatie in kaart gebracht door middel van data-analyse. In dit hoofdstuk zal de opzet van het onderzoek allereerst worden behandeld. Vervolgens zal het uitgevoerde onderzoek worden toegelicht. ONDERZOEKSOPZET De hoofdvraag van dit onderzoek is op te delen in twee aspecten. Enerzijds het OK-planningsproces en anderzijds het beddengebruik op de verpleegafdeling. Omdat beide aspecten samenhangen, de patiënten van de OK maken gebruik van de bedden, is het van belang deze ook gezamenlijk te onderzoeken. Er is besloten om een simulatiemodel te gebruiken waarbij enerzijds de OK wordt gesimuleerd en anderzijds de verpleegafdeling. Op deze manier worden beide aspecten van de hoofdvraag behandeld. Door simulatie te gebruiken kunnen er veel verschillende scenario s worden doorgerekend zonder grote aanpassingen op de afdeling. In de werkelijkheid zullen er nooit grote aanpassingen plaatsvinden waarbij het nog niet bekend is of er positieve gevolgen zullen zijn. In een simulatiemodel is in principe alles mogelijk, hierdoor is het een ideale methode voor dit onderzoek. De scenario s die in dit geval zullen worden doorgerekend houden verband met de verdeling van de electieve OK-uren van de afdeling V&G. Door verschillende mogelijkheden te bekijken zal er mogelijkerwijs een oplossing kunnen komen voor verloskunde om meer gebruik te kunnen maken van de electieve OK-uren. In de volgende paragraaf zal de simulatieopzet en uitvoering worden beschreven. SIMULATIE Voor het simuleren van de OK en de verpleegafdeling zijn er een aantal vragen die van belang zijn. Welke patiëntgroepen moeten worden meegenomen in het gebruik van de OK? En hoe wordt die keuze gemaakt? Hoe stellen we het OK-schema op? En wat gebeurt er op de verpleegafdeling? In de komende sub-paragrafen zal uitleg gegeven worden over de keuzes die zijn gemaakt Patiëntgroepen Er wordt in het onderzoek onderscheid gemaakt tussen 5 patiëntgroepen: GYN kort, GYN lang, VPG, VER en Abortus. Gender wordt niet meegenomen. Voor het vaststellen van de patiëntgroepen is er allereest gekeken naar de huidige situatie, hoe gaat het nu? Voor het beantwoorden van deze vraag is gebruik gemaakt met de uiteindelijke sessie verdeling van 2012 zoals die per maand is vastgesteld. Deze verdeling gebeurt op basis van een verdeling tussen de pijlers/specialismes. Hierbij worden de beschikbare OK-sessies per maand verdeeld over de groepen: GYN, VPG, ONCO, URO en GENDER. In de OK-data is het specialisme echter niet op deze manier beschikbaar. In paragraaf is beschreven hoe er aan iedere operatie een pijler is toegekend. Hierbij is GYN niet opgedeeld in oncologie en urologie. Deze verdeling kan dus ook niet gebruikt worden voor de patiëntgroepen, ze zijn namelijk niet te identificeren in de data. Hierdoor is gekozen om gebruik te maken van de beschikbare pijlers uit de data. Na uitvoering van 15

26 een data-analyse van de operatieduur per groep is er uiteindelijk voor gekozen om binnen GYN nog wel een verdeling te maken tussen lange en korte patiënten op basis van de verwachte operatieduur. In sub paragraaf zal dit verder worden toegelicht. Er zal dus gebruik worden gemaakt van 5 patiëntgroepen, namelijk: - GYN lang - GYN kort - VPG - VER - Abortus Beschikbare OK-tijd In 2012 komt de electieve sessie tijd voor de afdeling V&G exclusief gender neer op 52 weken, 4 dagen per week een sessie van 465 minuten. Dit zal in het verdere onderzoek gebruikt worden als richtlijn. Om de simulatie zoveel mogelijk naar werkelijkheid te kunnen uitvoeren is het belangrijk dat de beschikbare OK-tijd in de simulatie overeenkomt met de werkelijkheid. Voor het berekenen van de beschikbare OK-tijd is opnieuw gebruik gemaakt voor de OK-sessie verdeling per maand van Hierin staat per dag aangegeven of er al dan niet een sessie plaatsvindt en hoe laat deze begint. Door voor elke sessie het aantal beschikbare minuten te berekenen kan er bepaald worden hoeveel OK-tijd er beschikbaar was in In 2012 was de OK voor GYN, VPG, URO en ONCO samen 1600 uur beschikbaar. Daarnaast heeft ook gender nog 146 uur gebruik kunnen maken van de OK, deze uren worden echter buiten beschouwing gehouden. Deze 1600 uur is verdeeld in 208 sessies. Als we deze totalen gaan uitsplitsen per week dan houdt dat in dat het 4 sessies van elk 465 minuten per week zijn. Hiervan zal in de simulatie gebruik worden gemaakt. Deze 4 sessies zijn in werkelijkheid verdeeld over de dagen maandag t/m vrijdag. Er is over het algemeen om de week op vrijdag geen sessie beschikbaar en de overige weken wel. Omdat er ook een aantal feestdagen zijn die per jaar uitvallen en vakantieperiodes waarin minder OK-tijd beschikbaar is, komt het totaal uit op 4 sessies per week. In de simulatie zullen dit de dagen maandag t/m donderdag zijn omdat dit de dagen zijn die over het algemeen elke week beschikbaar zijn Zittingsduren In de simulatie zal gebruik worden gemaakt van de historische data voor het bepalen van de zittingsduur. Hiervoor is de data van 2011 en 2012 van het reguliere programma gebruikt. GYN kort heeft een gemiddelde zittingsduur van 139 minuten, GYN lang 246 minuten, VPG 112 minuten, VER 67 minuten en een abortus duurt gemiddeld 39 minuten. Nu de beschikbare OK-tijd is vastgesteld is het van belang om een mogelijke invulling van de tijd te berekenen. Hiervoor zullen we gebruik maken van de 5 patiëntgroepen zoals vastgesteld in sub paragraaf Om inzicht te krijgen in de zittingsduren per groep is voor elk van de groepen een histogram gemaakt. Dit is gedaan op basis van de zittingsduren zoals deze gerealiseerd zijn in 2011 en 2012 op het reguliere programma. In grafiek 3.1 zijn deze histogrammen per groep weergegeven en in tabel 3.1 zijn enkele numerieke waardes terug te vinden. In de oorspronkelijke situatie was er geen onderscheid binnen GYN tussen lange en korte patiënten. GYN bevat nu nog beide groepen. 16

27 Grafiek 3.1: Histogrammen van de zittingsduur in minuten per patiëntgroep Patiëntgroep Aantal Gemiddelde St. dev. GYN ,4 VPG ,8 VER ,3 Abortus ,5 Tabel 3.1: Aantal, gemiddelde en standaard deviatie van de zittingsduur per patiëntgroep. Wat opvalt in tabel 3.1 is de hoge standaard deviatie voor de GYN patiënten. Dit is 91 min wat overeen komt met 1,5 uur. Ook in de histogram zien we dit terug komen. Er ligt een piek rond de 150 minuten maar er is ook een groot deel terug te vinden met waardes boven de 200 minuten. Omdat het aantal GYN patiënten ook groot is (623) is op dit moment besloten om te kijken naar een mogelijke opsplitsing van de GYN patiënten op basis van de verwachte zittingsduur. Dit is tot stand gekomen in samenwerking met een gynaecoloog die op basis van de verrichtingen heeft aangegeven bij welke verrichting een operatie zeer waarschijnlijk lang duurt. Vervolgens is dit toegevoegd aan de OK-data en daaruit is er een onderscheid gemaakt tussen korte en lange patiënten. Voor deze groepen zijn ook numerieke waardes en histogrammen geanalyseerd. 17

28 Grafiek 3.2: Histogrammen van de zittingsduur in minuten van de opgesplitste GYN groepen Patiëntgroep Aantal Gemiddelde St. dev. GYN kort GYN lang ,6 Tabel 3.2: Aantal, gemiddelde en standaard deviatie van de zittingsduur van de opgesplitste GYN groepen Beide histogrammen hebben een gelijke verdeling op de x-as, hierdoor is het goed te zien dat de twee redelijk veel overlappen. Dit komt doordat het gerealiseerde zittingsduren zijn. Als er verwacht wordt dat een operatie bijvoorbeeld 120 minuten duurt, betekent dit niet dat het uiteindelijk ook na 120 minuten is uitgevoerd. Evenzo is dit bij een lange verwachte duur ook niet altijd de werkelijkheid. Als we kijken naar de numerieke waardes in tabel 3.2 zien we dan ook duidelijke verschillen. Zo ligt het gemiddelde van de GYN kort patiënten op 139 minuten en het gemiddelde van GYN lang op 246. Het is goed voor te stellen dat dit erg van belang kan zijn bij het inplannen van de operaties. 2 uur en 20 minuten of 4 uur is een groot verschil. De verhouding kort/lang is 75%/25% ofwel 3:1. Na opdeling zien we dat de standaard deviatie voor de GYN kort patiënten is gedaald, maar voor de GYN lang groep is het iets gestegen. Doordat er wel een groot verschil in de gemiddeldes is, is de opdeling als positief effect ondervonden. Dit houdt in dat er vanaf nu 5 groepen worden meegenomen in de simulatie. Naast de analyse voor de verdeling van de groepen is deze data nodig voor het inschatten van de verwachte duur per operatie, zodat de OK-tijd kan worden ingevuld. Hiervoor wordt de verwachte operatie duur ingeschat met de gemiddeldes zoals deze net zijn weergegeven. Dit houdt in dat de 465 minuten die per sessie beschikbaar zijn, zullen worden opgevuld met de gemiddelde waardes van de 5 groepen. In werkelijkheid zal er meer variatie in de verwachte duur zijn dan deze 5 waardes. Als de gemiddeldes zijn gebruikt om de sessies te vullen zal er een gerealiseerde zittingsduur per patiënt moeten worden gebruikt om de uiteindelijke OK-sessie te simuleren. De zittingsduren worden ingeschat met de gemiddelde waarde, maar zoals gezegd is dat niet altijd de werkelijke waarde. Een methode die hiervoor gebruikt kan worden is het fitten van een verdeling op de waardes van de zittingsduren. Waarna er een trekking uit de gevonden verdeling kan worden gedaan om zo een zittingsduur te genereren per patiënt. Uit een onderzoek van Strum, May en Vargas (2000) is gebleken dat de zittingsduur vaak benaderd kan worden met een lognormale verdeling. In de histogrammen 18

29 zien we een aantal groepen waarbij we een lognormale verdeling zouden kunnen gebruiken, voornamelijk Abortus en GYN lang lijken hiervoor in aanmerking te komen. Het ie echter niet voor elke groep duidelijk welke verdeling het beste overeenkomt met de data en het fitten van een verdeling blijft altijd een benadering. Een tweede methode is een trekking uit de historische data. Dit houdt in dat voor elke patiëntgroep een lijst wordt opgesteld van alle gerealiseerde zittingsduren. Vervolgens wordt er voor iedere patiënt in de simulatie een trekking gedaan uit deze lijst om zo een zittingsduur toe te kennen aan de patiënt. Op deze manier zijn alle gerealiseerde zittingsduren een mogelijke waarde in de simulatie, inclusief de extreme waardes. Er zijn voor- en nadelen aan beide methodes. In dit onderzoek is er gekozen voor de methode op basis van historische data. Mede doordat het niet voor elke groep direct duidelijk is welke verdeling het beste overeenkomt Ligduren In de simulatie zullen ook de ligduren gebaseerd worden op basis van de historische data. In dit geval van De gemiddelde ligduur per groep: GYN kort 2,6 dagen, GYN lang 4,7 dagen, VPG 1,1 dagen en Abortus 0,5 dagen. Voor dit onderzoek draait het om de fluctuatie in de vraag naar bedden op de afdeling. De gynaecologische bedden worden vrijwel allemaal bezet door patiënten die een operatie ondergaan. Dit zijn GYN kort, GYN lang, VPG en Abortus patiënten, VER patiënten liggen aan de verloskunde kant. Door de ligduur van deze 4 patiëntengroepen mee te nemen in het onderzoek kunnen we het beddengebruik vergelijken met de GYN kant van de verpleegeenheid VGYN. De verloskunde bedden zijn slechts voor een klein deel bezet door de patiënten met een electieve sectio. Dus voor een groot deel kunnen we de verloskunde bedden niet beïnvloeden met de electieve sessies. Deze bedden worden daarom buiten beschouwing gelaten. Voor het berekenen van de ligduur zal de groep VER niet worden meegenomen. Het gaat in de analyses dan ook om 4 patiëntgroepen in plaats van 5. In grafiek 3.3 is voor elk van de 4 groepen een histogram weergegeven met daarin de ligduur in dagen. Het is gebaseerd op alle patiënten die op het reguliere programma zijn geopereerd in Voor deze groep is de data van de operatie gekoppeld aan de opname op basis van patiëntennummer en dag van opname/operatie. 19

30 Grafiek 3.3: Histogrammen van de ligduur in dagen per patiëntgroep In deze histogrammen is een grote spreiding te zien, bijvoorbeeld bij de VPG groep. Er is een grote groep patiënten die tussen de 0 en 3 dagen ligt, maar er zijn ook patiënten die 2 of zelfs 3 keer zo lang liggen. Er is weer een duidelijk verschil tussen GYN kort en GYN lang, wat aanduidt dat het een goede keuze is geweest om de GYN groep te splitsen. In tabel 3.3 staat het aantal, gemiddelde en standaard deviatie per groep weergegeven. Het is echter niet zoals bij de zittingsduren dat we het gemiddelde gaan gebruiken om de ligduur in te schatten. Er zal namelijk geen verwachting zijn, alleen een realisatie. Die zal ook nu gebaseerd worden op basis van de historische data. Dit betekent weer dat er per patiënt een trekking wordt gedaan uit alle waardes die per groep zijn voorgekomen in Patiëntgroep Aantal Gemiddelde St. dev. GYN kort 233 2,6 2,2 GYN lang 64 4,7 5,0 VPG 222 1,1 1,4 Abortus 21 0,5 0,3 Tabel 3.3: Aantal, gemiddelde en standaard deviatie van de ligduur per patiëntgroep In de tabel zien we het verschil tussen GYN kort en GYN lang, wat geen toeval is. Het is goed voor te stellen dat een patiënt met een lange operatieduur ook langer moet herstellen en dus een langere ligduur heeft. 20

31 3.2.5 Wisseltijden Tussen twee verschillende zittingen wordt de OK opnieuw gereed gemaakt voor de volgende patiënt. Dit houdt in dat een nieuwe patiënt niet op de OK aankomt op het moment dat de vorige patiënt de OK verlaat. Om deze tijden zo goed mogelijk te kunnen simuleren is er een analyse gedaan van de electieve sessies van Door steeds de tijden te berekenen tussen het vertrek van een patiënt en de aankomst van de volgende patiënt zijn deze wisseltijden berekend. Doordat er handmatig aanpassingen zijn gedaan in de tijden (paragraaf 2.1.1) is ervoor gekozen om de extreme waarden uit de data te halen. Zo is het niet mogelijk dat de wisseltijd 0 minuten is (de OK dient immers schoongemaakt te worden). Maar ook extreem grote waardes zijn niet meegenomen. Deze kunnen bijvoorbeeld zijn veroorzaakt door fouten in de data die niet zijn opgemerkt. Van de wisseltijden zijn de kleinste en grootste 5% van de waardes niet meegenomen, om zo de meest extreme fouten eruit te halen. Vervolgens is het gemiddelde (10,03) en de standaard deviatie (6,63) berekend. In grafiek 3.4 zijn 2 histogrammen weergegeven. De eerste is een histogram met de frequentie van de waardes. Deze heeft de vorm van een normale verdeling. Daarom is bij de tweede de dichtheid weergegeven, hier is een lijn aan toegevoegd die gelijk is aan de dichtheid van een normale verdeling met gemiddelde 10,03 en standaard deviatie 6,63. Grafiek 3.4: Histogrammen van de wisseltijden in minuten. Links met frequentie, rechts met dichtheid incl. dichtheid N(10,03; 6,63 2 )-verdeling De lijn van de normale verdeling komt redelijk goed overeen met de histogram. Om dit verder te onderzoeken is er een QQ-plot gemaakt. In deze grafiek zijn de kwantielen van de data uitgezet tegen de kwantielen van de stadaard normale verdeling. 21

32 Grafiek 3.5: QQ-plot van de data uitgezet tegen de normale verdeling Deze QQ-plot laat zien dat de punten bijna allemaal op een rechte lijn liggen. Dit betekent dat normaliteit van de data aannemelijk is. Aan de uiteinden van de lijn wijken de punten wel af van de lijn. Dit houdt in dat de normale verdeling aan de uiteinden een hogere dichtheid heeft dan de data. Er worden dus meer waardes verwacht aan beide uiteinden dan dat er zijn gemeten. Om de aanname van normaliteit te toetsen is de Shapiro-Wilk test uitgevoerd. De Shapiro-Wilk test geeft een zeer lage p-waarde, namelijk 7,4-7. Op basis hiervan zal normaliteit verworpen worden. De waarde van de teststatistiek (W = 0,99) is echter wel erg hoog. Dit houdt in dat de aanname niet moet worden verworpen. Omdat deze test geen uitsluiting geeft omdat de wisseltijd een zeer beperkte invloed de simulatie heeft (doordat het om kleine waardes gaat in vergelijking met de zittingsduur) zal de normale verdeling wel gebruikt worden. In de simulatie zal de wisseltijd dus een trekking uit de N(10,63; 6,63 2 )-verdeling zijn. Omdat de wisseltijd echter nooit negatief kan zijn worden negatieve waardes niet geaccepteerd. In dat geval zal er een wisseltijd van 0 minuten worden genomen. Dit zorgt ervoor dat er in de simulatie geen situatie kan voorkomen waarin er twee patiënten tegelijkertijd in de OK zijn Sectio s In de analyse van de sectio s (paragraaf 2.3) is er gebleken dat er 53 sectio s hebben plaatsgevonden binnen electieve sessies. Er zijn echter 164 sectio s geweest die in aanmerking kwamen voor de electieve sessies (dit bleek eveneens uit de data analyse van de sectio s). Hiervan gaat uiteindelijk 30% niet door op de dag waarop ze gepland staan. Dit kan bijvoorbeeld komen doordat de bevalling eerder is begonnen waardoor er met spoed een sectio heeft moeten plaatsvinden. In de simulatie zal er gebruik worden gemaakt van ongeveer 53 sectio s die in ieder geval plaatsvinden. Daarnaast zal van alle sectio s die extra worden gepland 30% uitvallen Samenstellen scenario s De simulatie maakt gebruik van een blauwdruk waarin voor 2 weken staat aangegeven welke patiëntgroepen op welke dag gepland worden. Deze blauwdrukken zijn samengesteld met de gerealiseerde aantallen per patiëntgroep uit De simulatie vult vervolgens het OK-programma elke week met patiënten van de betreffende patiëntgroep. Vervolgens krijgen de patiënten bij aankomst op de verpleegafdeling een willekeurige ligduur en bij aankomst op de OK een willekeurige zittingsduur. Beide op basis van historische data. 22

33 Door verschillende scenario s met de simulatie te testen kan er onderzocht worden welke invloeden bepaalde keuzes hebben. Zo is er in de huidige situatie geen vaste plaats voor verloskunde. Daarnaast is het zo dat VPG vaak op maandag en/of dinsdag opereert en GYN op woensdag en donderdag. Wat gebeurt er nu als je dit omdraait? En zijn er mogelijkheden om verloskunde wel bepaalde uren te geven waardoor ze met meer regelmaat de sectio s kunnen uitvoeren binnen de electieve sessies? Voor elke keuze die er is kan er een nieuw scenario worden gemaakt. Elke simulatie bestaat uit één jaar. Om de simulatie zoveel mogelijk aan de werkelijkheid te laten grenzen is er een analyse van de aantallen operaties per patiëntgroep gedaan. Hiermee zijn de aantallen operaties per groep berekend zoals die in de simulatie uitgevoerd moeten worden. Deze aantallen staan in tabel 3.4. Groep # uitgevoerd Percentage # in simulatie GYN kort ,8% 262 GYN lang 66 10,9% 71 VPG ,2% 244 VER 53 8,7% 57 Abortus 21 3,4% 23 Totaal bekend ,0% 657 Onbekend 49 Totaal 657 Tabel 3.4: Aantallen uitgevoerd in 2012 en aantal zoals verwacht in simulatie Er zijn 608 operaties die zijn onder verdeeld in de verschillende groepen. Op basis daarvan is de verdeling in percentages berekend. Daarmee zijn vervolgens de verwachte aantallen berekend zoals ze in de simulatie moeten voorkomen. Hiervoor is het percentage vermenigvuldigd met het totaal aantal operaties (657). Hierdoor is de som van de aantallen in de simulatie ook gelijk aan 657. De aantallen in de laatste kolom zullen een richtlijn zijn voor het samenstellen van de scenario s. De simulatie heeft als input een blauwdruk nodig van de operaties die moeten worden uitgevoerd. Deze blauwdruk bestaat uit 2 weken waarin per dag staat aangegeven hoeveel en uit welke patiëntgroep er geopereerd moeten worden. Dit kan bijvoorbeeld 3 GYN kort patiënten op een dag zijn of één VER patiënt en vervolgens 3 VPG patiënten. De simulatie leest vervolgens deze blauwdruk in en plant steeds de aangegeven patiënten in op de juiste dag. De simulatie draait steeds opnieuw de 14 dagen af. Dat betekent dat elke 2 weken dezelfde patiëntgroepen geopereerd worden op een bepaalde dag. Omdat het dus alleen gaat om het specialisme wat op die dag gepland staat, komt dit goed overeen met de werkelijkheid. Alle patiëntgroepen hebben een waarde voor de verwachte zittingsduur (de gemiddelde waardes zoals weergegeven in paragraaf 3.2.3). Met deze waardes wordt de blauwdruk gevuld. De simulatie plant de patiënten dan ook in op basis van deze verwachte duur door de blauwdruk in te lezen en uit te voeren per week. Op het moment dat een patiënt in de simulatie in de OK aankomt, zorgt de simulatie voor een werkelijke zittingsduur, gebaseerd op de historische data. Hierdoor zullen sommige operaties lager duren dan verwacht en andere korter. 23

34 Door een blauwdruk van 2 weken te nemen is het mogelijk om de aantallen van elke patiëntgroep redelijk goed overeen te laten komen met de aantallen uit tabel 3.4. We zien bijvoorbeeld dat er 23 keer een abortus heeft plaatsgevonden. Door 1 keer de patiëntgroep abortus in de blauwdruk van 2 weken te plannen zal er in de simulatie uiteindelijk 26 keer een abortus gepland worden. Zo is dit voor elke groep gedaan. Qua beschikbare uren is er uitgegaan van 4 dagen per week 465 minuten, van maandag t/m donderdag. Dit houdt in dat er in de blauwdruk op vrijdag, zaterdag en zondag dus geen patiënten staan. Allereerst is de blauwdruk zo gemaakt dat het zo goed mogelijk overeenkomt met de werkelijkheid. Dit betekent dat de dagen tot ongeveer 420 minuten worden ingepland. De overige tijd fungeert als zogenaamde witte vlek. Dit is de tijd die je reserveert om variantie in operatieduur op te vangen. Op het moment dat de operaties dan iets langer duren dan verwacht wordt er niet gelijk uitloop gerealiseerd. Daarnaast wordt er rekening gehouden met de dagen waarop elk specialisme opereert. Voor de blauwdruk betekent dit VPG op maandag en dinsdag in de eerste week en op maandag in de tweede week. GYN heeft dan de dagen woensdag en donderdag in de eerste week en dinsdag, woensdag en donderdag in de tweede week. VER wordt gepland op de dagen dat er nog ruimte is, evenals Abortus. De blauwdruk zoals die is opgesteld als huidige situatie is te zien in blauwdruk A1. BLAUWDRUK A1 (aflopende duur) Dag nr. Patiënt 1 Patiënt 2 Patiënt 3 Patiënt 4 Patiënt 5 # minuten VER VPG VPG VPG GYN lang GYN kort GYN kort GYN kort GYN kort GYN lang GYN kort VPG VPG VPG VPG VER VPG VPG VPG GYN kort GYN kort GYN kort GYN lang GYN kort Abortus Blauwdruk A1: Huidige situatie, aflopende duur In deze blauwdruk zien we dat het aantal minuten niet altijd rond de 420 zit. Dit komt door de verwachte waardes waar we mee te maken hebben. Er zijn 5 patiëntgroepen en dus ook slechts 5 waardes die we kunnen combineren om tot 420 te komen. Doordat het daarnaast afhankelijk is van het specialisme dat die dag opereert worden de mogelijkheden beperkt. Zo staan er op dinsdag en donderdag in de eerste week van de blauwdruk slechts 2 patiënten per dag ingepland, één GYN kort patiënt en één GYN lang patiënt. Deze dag is uiteindelijk maar voor 385 minuten gevuld. Dit houdt in dat er nog wel ruimte is voor een extra patiënt, maar het is niet mogelijk om nog een GYN kort patiënt in te plannen omdat deze een verwachte duur heeft van 139 minuten. Dit is te veel, maar bijvoorbeeld een patiënt uit de groep Abortus zou wel kunnen. We gaan echter uit van 1 Abortus patiënt per 2 weken deze staat op dag 12 ingepland. Hieruit blijkt dat het lastig is om de blauwdruk zo te vullen dat alle dagen goed gevuld zijn. In de werkelijkheid zullen de operaties beter ingeschat kunnen worden. 24

35 Daardoor zullen de dagen dichterbij de 420 minuten in de buurt komen, hiermee wordt de blauwdruk stabieler qua voor- en uitloop. De aantallen waarmee nu is gewerkt komen ook niet volledig overeen met de aantallen uit tabel 3.4. De reden hiervoor is dat er in de 3 dagen dat VPG opereert ruimte is voor iets meer VPG patiënten dan nodig is. Er is op de GYN-dagen echter iets te weinig tijd om alle 262 GYN kort patiënten te plannen. De verwachte aantallen zoals in tabel 3.4 zijn berekend en de uiteindelijke aantallen zoals ze zijn ingepland staan in tabel 3.5. Groep Verwacht Ingepland GYN kort GYN lang VPG VER Abortus Totaal Tabel 3.5: Verwachte en ingeplande aantal patiënten per groep Zoals al aangegeven komen de aantallen niet precies overeen, er zijn echter geen enorme verschillen en ook het totale aantal is bijna gelijk. Deze aantallen zullen in alle scenario s gebruikt worden, tenzij anders vermeld. Voor deze situatie geldt dat alle VER patiënten ook daadwerkelijk geopereerd worden. Voor de andere situaties die verderop naar voren komen geldt dat 30% van de operaties voor VER patiënten niet door gaat Validatie Validatie is het controleren van het simulatiemodel. Door de blauwdruk van de huidige situatie (blauwdruk A1) te vergelijken met de werkelijkheid kan het model worden gecontroleerd op juistheid. Om het model te valideren is er gekeken naar de resultaten van 500 simulaties van blauwdruk A1, waarbij elke simulatie 1 jaar simuleert. Hieronder in tabel 3.6 zijn de waardes van de data analyse en de waardes van de simulatie naast elkaar gezet. Data-analyse 2012 Aantal dagen voorloop Gemiddelde aantal minuten voorloop Totaal aantal uur voorloop Aantal dagen uitloop Gemiddelde aantal minuten uitloop Totaal aantal uur uitloop Gemiddelde verblijftijd OK (uur) 2 2 Gemiddelde verblijftijd VGYN (uur) Gemiddelde aantal patiënten op VGYN 4 4 Aantal patiënten per groep GYN kort GYN lang VPG Abortus VER Simulatie Tabel 3.6: Validatie simulatiemodel, waardes data-analyse en simulatie resultaten 25

36 In de tabel zijn veel waardes die overeenkomen. De aantallen per patiëntgroep en de afwijkingen daarvan zijn besproken in paragraaf De verblijftijd op de OK, de verblijftijd op VGYN en het gemiddelde aantal patiënten op VGYN zijn gelijk. Dit betekent dat de trekking uit de historische data door de simulatie goed wordt uitgevoerd, er zijn daarin geen verschillen met de werkelijkheid. Grote verschillen zijn te zien bij de voor- en uitloop resultaten. Dit is te verklaren door de manier waarop de operaties worden ingeschat, zoals al gezegd is het lastig om in de blauwdruk elke dag rond 420 minuten in te plannen. In de werkelijkheid is dit echter wel mogelijk. Hierdoor zijn de voor- en uitloop resultaten van de simulatie hoger dan in de werkelijkheid. Doordat deze waardes voor elke blauwdruk hoger zullen uitvallen dan in de werkelijkheid het geval zal zijn kunnen we dit model wel gebruiken om de verschillende blauwdrukken te vergelijken. De uiteindelijke resultaten zullen in dat opzicht echter geen goede weerspiegeling zijn van de werkelijkheid. De waarde van het gemiddelde aantal patiënten op VGYN zoals weergegeven in tabel 3.6 is niet eerder naar voren gekomen in dit verslag. Dit komt omdat het nu alleen gaat om de patiënten die een operatie hebben ondergaan. In de data-analyse van VGYN werd gekeken naar de gehele afdeling en naar de gynaecologische kant van VGYN. In het laatste geval zijn er gemiddeld 7,3 patiënten waargenomen. Dit is echter inclusief gender patiënten en patiënten die geen operatie nodig hebben. Door echter de data van de operaties te koppelen aan de ligduren is er, na analyse hiervan, gebleken dat er gemiddeld 4 patiënten op de gynaecologische kant van de afdeling liggen die een operatie hebben gehad (of nog gaan krijgen). 26

37 3.2.9 Verschillende blauwdrukken In het onderzoek worden 4 verschillende scenario s vergeleken. Deze worden beschreven aan de hand van een blauwdruk voor 2 weken. Vergeleken worden: de huidige situatie, een situatie waarbij er 3 extra VER patiënten worden ingepland (in totaal zijn dat er dan 5), een situatie waarbij 6 VER patiënten worden ingepland verdeeld over 2 ochtenden en een situatie waarbij de specialismes gemixt zijn over de dagen met 6 VER patiënten verdeeld over de dagen. Daarnaast wordt het verschil tussen plannen volgens oplopende duur of aflopende duur bepaald. In totaal zijn er uiteindelijk 6 blauwdrukken gemaakt. In blauwdruk A1, die in paragraaf is uitgelegd, zijn de patiënten per dag gepland in volgorde van aflopende duur. Dit is goed te zien op dag 12. Hier staat een GYN lang patiënt als eerste gepland, dan een GYN kort patiënt en dan een Abortus patiënt. Dit is op alle dagen het geval, alleen voor VER is een uitzondering gemaakt. Er is besloten VER steeds aan het begin van de dag te plannen. Dit omdat dit het meest patiëntvriendelijk is voor de hoogzwangere vrouwen. Naast blauwdruk A1, met aflopende duur is er ook gekeken naar een blauwdruk met oplopende duur (blauwdruk A2). Deze is terug te vinden in bijlage III. Nu er voor de huidige situatie een blauwdruk is, kunnen we deze gaan aanpassen voor verschillende scenario s. Hierbij is voor de volgende scenario s een blauwdruk gemaakt: - Blauwdruk B: Meer VER patiënten inplannen zonder verlies van productie voor de overige groepen. Dit geeft een blauwdruk waarin de dagen voller zijn dan in de huidige situatie. Hierin zijn 5 VER patiënten ingepland. - Blauwdruk C: Elke week één ochtend met VER patiënten, met 3 VER patiënten per week. Dit geeft een blauwdruk waarbij er productie verlies is voor GYN, er wordt één GYN kort patiënt minder ingepland per 2 weken. - Blauwdruk D: Een blauwdruk waarbij geen rekening wordt gehouden met de specialismes. Dit houdt in dat VPG en GYN door elkaar heen worden ingepland. In deze blauwdruk zijn weer 3 VER patiënten per week ingepland (deze keer zonder productie verlies voor GYN of VPG). Blauwdruk B is weer voor twee situaties gemaakt, blauwdruk B1 is in oplopende duur, blauwdruk B2 is in aflopende duur. Voor de blauwdruk A1, A2, B1 en B2 zijn de resultaten geanalyseerd om zo het verschil tussen oplopende en aflopende duur te bepalen. Hierdoor is besloten voor de overige blauwdrukken een oplopende duur te gebruiken. Redenen hiervoor worden verder uitgewerkt in hoofdstuk 4. Alle blauwdrukken zijn te vinden in bijlage III. Hier zijn 5 of 6 VER patiënten per 2 weken ingepland, hiervan gaat zoals gezegd 30% niet door. In dat geval schuift het gehele programma naar voren en zal de dag dus naar verwachting uiteindelijk minder lang duren dan het aantal minuten dat is aangegeven in de blauwdruk Prestatie indicatoren Om de uiteindelijke scenario s onderling met elkaar te kunnen vergelijken zijn er een aantal prestatie indicatoren opgesteld, als resultaat van de simulatie. De prestatie indicatoren die gebruikt worden moeten gebaseerd zijn op wat interessant is als resultaat. Elke maatstaf wordt berekend door een bepaald aantal keer te simuleren. Zoals gezegd zal elke simulatie bestaan uit één jaar. Door dat jaar steeds opnieuw te simuleren kan er voor elke maatstaf een gemiddelde waarde en een standaard deviatie berekend worden. Voor dit onderzoek worden de volgende indicatoren gebruikt (elk met gemiddelde en standaard deviatie): 27

38 - Aantal opnames VGYN - Aantal uitgevoerde operaties - Aantal geweigerde operaties - Verblijftijd op VGYN - Verblijftijd op de OK - Bezettingsgraad van de OK - Eindtijd van de OK - Maximale eindtijd van de OK - Aantal dagen uitloop - Gemiddelde uitloop in minuten - Totale uitloop in uren - Aantal dagen voorloop - Gemiddelde voorloop in minuten - Totale voorloop in uren - Aantal bezette bedden op VGYN per dag Op basis van deze indicatoren zullen de verschillende scenario s worden vergeleken. In een onderzoek van Strum, Vargas, May en Bashein (1997) is naar voren gekomen dat voor- en uitloop van de OK belangrijke indicatoren zijn voor het bepalen van de kwaliteit van een planning. Omdat dit onderzoek voornamelijk gericht is op de patiënt, zullen ook weigeringen op de OK en wachttijd voor sectio s worden meegenomen. 28

39 4 RESULTATEN OPLOPEND VERSUS AFLOPEND De methode waarbij de patiënten binnen één sessie worden ingepland volgens oplopende duur geeft minder weigeringen op de OK dan de methode volgens aflopende duur. Oplopende duur veroorzaakt wel een lichte stijging in het aantal uur uitloop. In dit onderzoek wordt verder gewerkt met oplopende duur binnen elke sessie. Voor het plannen van meerdere operaties binnen één sessie zijn verschillende volgordes mogelijk, namelijk First Come First Serve (FCFS), Longest Case First (LCF) en Shortest Case First (SCF). FCFS is gebaseerd op de wachtlijst. Een patiënt die langer op de wachtlijst staat wordt eerder op de dag geholpen. LCF en SCF zijn twee methodes die in dit onderzoek naar voren zullen komen. Dit gaat om de verwachte duur van de operatie. Bij LCF gaat de patiënt met de langste verwachte duur als eerste op de dag. Dit is een methode volgens aflopende duur. Bij SCF is het precies andersom, daar wordt de patiënt met de kortste verwachte duur als eerste ingepland, oftewel oplopende duur. Om de verschillen te kunnen onderscheiden tussen oplopend en aflopend hebben we 4 scenario s getest. Dit zijn de scenario s A1, A2, B1 en B2. Deze staan in bijlage III. Hierbij zijn A1 en B1 in aflopende duur gesorteerd en A1 en B2 in oplopende duur gesorteerd. Er moet wel worden opgemerkt dat VER steeds als eerste wordt ingepland, ongeacht de methode die wordt gebruikt. In tabel 4.1 staan de uitkomsten van de belangrijkste prestatie indicatoren voor het vergelijken van een oplopend en aflopend schema. We kunnen ervan uitgaan dat de volgorde binnen één dag weinig tot geen invloed heeft op de verpleegafdeling. Er zijn daarom alleen OK-indicatoren weergegeven. 29

40 Scenario A1 A2 B1 B2 GEMIDDELDE WAARDES OK-INDICATOREN # Opnames OK # Weigering OK Verblijftijd OK (uur) Bezetting OK (%) Eindtijd OK (min) Max eindtijd OK (min) # dagen uitloop Gem. uitloop (min) Totaal uitloop (uur) # dagen voorloop Gem. voorloop (min) Totaal voorloop (uur) PATIËNTEN AANTALLEN # GYN lang # GYN kort # VPG # Abortus # Verloskunde (gem.) Totaal (gem.) Tabel 4.1: Resultaten OK-indicatoren scenario s A1, A2, B1 en B2 In deze tabel is het onderscheid tussen oplopend en aflopend te zien door de kolommen A1/A2 en B1/B2 met elkaar te vergelijken. 1 staat voor aflopend, 2 voor oplopend. Dus door A1 met A2 te vergelijken, wordt het verschil duidelijk. Een groot verschil is te zien in het aantal weigeringen op de OK. Een patiënt wordt geweigerd als de verwachte duur langer is dan de resterende tijd. Als er bijvoorbeeld nog een half uur over is maar de verwachte duur is twee uur en 19 minuten (een GYN kort patiënt heeft deze verwachte duur) dan wordt de patiënt geweigerd. Bij A1 zijn er gemiddeld 17,67 weigeringen, waar A2 er gemiddeld slechts 9,47 weigert. Dit is dus bijna gehalveerd door oplopende duur te nemen. Ook bij B1 en B2 zien we dit terug. Er wordt vaak veel gestuurd op voor- en uitloop van de OK. Waar vaak niet zoveel aandacht voor is zijn de weigeringen. Elke weigering is een patiënt. Een patiënt die zich heeft voorbereid op de operatie, misschien zelfs zenuwachtig is. Deze patiënt krijgt dan op het laatste moment te horen dat de operatie niet doorgaat. Het aantal weigeringen is dus ook zeker een belangrijke indicator als het gaat om de patiënt. Dit onderzoek is gericht op de patiënt, het aantal weigeringen zal dus nog vaak terug komen. De uitloop is in het geval van oplopende duur wel groter. Ongeveer 3 dagen extra waarin uitloop wordt waargenomen, met gemiddeld ook iets meer uitloop. Hierdoor is het totaal aantal uur uitloop in de kolommen A2 en B2 hoger dan bij A1 en B1. Voor de voorloop is er vrijwel geen verschil. Ook de bezetting en verblijftijd blijft vrijwel gelijk. Doordat er minder weigeringen zijn in het geval van oplopende duur zijn daar de waardes van gemiddelde eindtijd OK en maximale OK tijd iets hoger. De gemiddelde eindtijd is te vergelijken met de 465 minuten die beschikbaar zijn. Er wordt bij A1 nu een gemiddelde eindtijd van 404 minuten gemeten. Dat betekent gemiddeld 61 minuten te vroeg klaar. Een hogere waarde veroorzaakt wel minder voorloop, maar wel meer uitloop. Door het kleine nadeel voor het aantal uitloop uren, maar het voordeel van het lage aantal weigeringen is in dit onderzoek 30

41 verder de oplopende duur genomen als volgorde van planning. Een aantal grafische weergaven staan in bijlage IV, namelijk: - Grafiek 4.1: Aantal weigeringen OK voor scenario s A1, A2, B1 en B2 - Grafiek 4.2: Resultaten van uitloop: Gemiddelde aantal minuten en totaal aantal uur OK-RESULTATEN Het is mogelijk om meer VER patiënten in te plannen. Door flexibel om te gaan met de verschillende pijlers is het mogelijk om 6 sectio s per week in te plannen. Op die manier wordt er wel iets meer uitloop gemeten, maar is er minder voorloop. Nu er gekozen is voor oplopende duur kunnen de 4 verschillende situaties met bijbehorende scenario s worden vergeleken. Hieronder in tabel 4.2 de waardes van de OK-indicatoren per scenario. Scenario A2 B2 C D GEMIDDELDE WAARDES OK-INDICATOREN # Opnames OK # Weigering OK Verblijftijd OK (uur) Bezetting OK (%) Eindtijd OK (min) Max eindtijd OK (min) # dagen uitloop Gem. uitloop (min) Totaal uitloop (uur) # dagen voorloop Gem. voorloop (min) Totaal voorloop (uur) PATIËNTEN AANTALLEN # GYN lang # GYN kort # VPG # Abortus # Verloskunde (gem.) Totaal (gem.) Tabel 4.2: Resultaten OK-indicatoren scenario s A2, B2, C en D (gemiddelde waardes) Belangrijk bij het vergelijken van deze 4 scenario s is het aantal patiënten dat geholpen wordt. In de laatste rijen van tabel 4.2 is per patiëntgroep het aantal patiënten weergegeven. De aantallen van verloskunde en het totaal zijn voor B2, C en D de gemiddelde waardes van de 500 simulaties. Voor scenario A2 staan deze vast. Bij scenario C moet rekening worden gehouden met minder GYN kort patiënten. Verder is het aantal VER patiënten wisselend. Bij A2 zijn dat er standaard 52, voor B2, C en D zijn er meer VER patiënten ingepland. Daarbij wordt er met 30% uitval gerekend, hierdoor is het aantal VER patiënten een gemiddelde waarde over alle 500 simulaties. Doordat er in scenario B2 minder VER patiënten zijn ingepland zijn er dus uiteindelijk ook minder gedaan dan in C en D. 31

42 Nu zien we dat het aantal weigeringen vrij dicht bij elkaar ligt (9 à 10). Voor alle 4 liggen de standaard deviaties rond 3.4. Hier is dus geen groot voordeel voor één bepaald scenario. De bezetting van de OK geeft wel verschillen. Het zijn waardes tussen 82% en 85%. Dit betekent dat het wellicht nog beter zou kunnen. Uit een onderzoek van Tyler, Pasquariello en Chen (2003) is gebleken dat de maximaal haalbare bezettingsgraad 85-90% is. Hiervoor is het echter van belang dat de operaties beter worden ingeschat. Dat de bezettingsgraad van de OK in scenario D hoger is dan in de andere gevallen is te verklaren door het feit dat in dit scenario ook de meeste operaties worden uitgevoerd. Gemiddeld namelijk 707 tegenover 650 in A2, 689 in B2 en 681 in C. De voor- en uitloop geven ook wisselende waardes weer. Het totaal aantal uur uitloop is het hoogste in situatie D, maar daar is het totaal aantal uur voorloop het laagst. Voorloop betekent te vroeg klaar met de laatste patiënt. De tijd die dan nog over is tot het einde van de sessie is voorloop. Voor deze uren wordt de helft alsnog in rekening gebracht. Voorloop uren hebben een negatieve invloed op het budget. Doordat die tijd niet wordt gebruikt maar wel deels moet worden betaald. Uitloop uren moeten in het geheel worden betaald, maar deze uren worden ook gebruikt. Op dat moment is er nog een patiënt in de OK waar het bij voorloop leeg staat. Dit in overweging nemen geeft de conclusie dat er zo min mogelijk uitloop maar ook zo min mogelijk voorloop gewenst is. Voor scenario s A2 en C is het totaal aantal uur uitloop het laagst. Voor scenario D is de voorloop het laagst. Hierbij moet weer in het achterhoofd gehouden worden dat vooral in scenario D meer patiënten worden geholpen. VGYN-RESULTATEN Voor de bedbezetting van VGYN geldt dat er op dit moment geen grote verbeteringen zijn gevonden. Doordat lange liggers nu al vaak aan het einde van de week gepland staan voor operatie is de bezetting redelijk stabiel. Naast de resultaten voor de OK-indicatoren zijn er ook een aantal indicatoren gebaseerd op de afdeling VGYN. Deze zullen in deze paragraaf besproken worden, het gaat voornamelijk om het gemiddelde aantal patiënten per dag op de afdeling. Deze aantallen zijn in de simulatie steeds gemeten om 10.00u. In tabel 4.3 staan deze resultaten per scenario weergegeven. 32

43 Scenario A2 B2 C D GEMIDDELDE WAARDES VGYN-INDICATOREN # Opnames VGYN Verblijftijd VGYN (uur) GEMIDDELDE BEDBEZETTING PER DAG Maandag 4,5 5,0 4,0 4,5 Dinsdag 4,4 4,5 5,1 5,5 Woensdag 5,1 5,2 4,8 5,4 Donderdag 5,3 5,3 4,7 5,1 Vrijdag 4,0 4,1 3,6 3,6 Zaterdag 2,6 2,7 2,3 2,5 Zondag 1,6 1,7 1,5 1,6 PATIËNTEN AANTALLEN # GYN lang # GYN kort # VPG # Abortus Totaal Tabel 4.3: Resultaten VGYN-indicatoren scenario s A2, B2, C en D (gemiddelde waardes) Hierin staan het aantal opnames op VGYN deze is gelijk aan het totaal van de patiënten aantallen. Daarnaast is ook de gemiddelde verblijftijd op de afdeling weergegeven. Deze is in alle 4 scenario s gelijk, namelijk 51 uur. Dit komt doordat de bepaling van de ligduur gebaseerd is op een trekking van de historische data. Deze data verandert niet bij de verschillende scenario s. De patiënten aantallen zijn ditmaal zonder VER weergegeven. Zoals gezegd liggen de VER patiënten niet op de gynaecologische bedden op de afdeling en worden daarom niet meegenomen. Alleen in scenario C is een daling van het aantal opnames, doordat er in deze situatie 1 GYN kort patiënt per 2 weken minder in de blauwdruk staat. Naast deze algemene waardes, waar niet veel verschil is te zien tussen de verschillende scenario s staat er ook een gemiddelde bedbezetting per dag in de tabel. Deze waardes zijn samengevoegd in grafiek

44 Aantal bedden bezet Gemiddelde bedbezetting VGYN Maandag Dinsdag Woensdag Donderdag Vrijdag Zaterdag Zondag A2 B2 C D Grafiek 4.5: Gemiddelde aantal bezette bedden VGYN per dag, voor 4 scenario s Hierin is te zien dat scenario A2 voor de dagen maandag t/m donderdag geleidelijk oploopt, scenario B2 en C zijn wisselend en scenario D is redelijk stabiel, deze heeft alleen van maandag naar dinsdag een vrij groot verschil. Geen van de 4 scenario s geeft enorme fluctuatie in de bedbezetting op VGYN. Scenario C en D geven echter over de dagen dinsdag t/m donderdag de minste fluctuatie. Voor de dagen vrijdag t/m zondag zijn alle scenario s vergelijkbaar met elkaar. Hier daalt het van ongeveer 3,5 à 4 op vrijdag naar ongeveer 1,5 op zondag. Deels is dit veroorzaakt doordat er in de blauwdruk steeds alleen op maandag t/m donderdag wordt geopereerd. In de werkelijkheid is er om de week ook op vrijdag een OK beschikbaar, dan zullen er dus op vrijdag nog extra patiënten bijkomen. Deze patiënten liggen naar verwachting dan voor een deel ook in het weekend nog op de afdeling dus deze aantallen zullen ook stijgen. Doordat er wordt verwacht dat er in de werkelijkheid in het weekend gemiddeld meer patiënten zijn dan nu het geval is, zullen ook de aantallen op maandagochtend nog iets stijgen. Hierdoor zal naar verwachting het verschil dat nu te zien is tussen maandag en dinsdag bij scenario C en D nog afnemen. Bij scenario A2 en B2 zal dit verschil stijgen omdat hier de waardes op dinsdag lager zijn dan op maandag. In dit geval zullen scenario C en D stabieler worden, A2 en B2 krijgen dan juist meer fluctuatie. Van deze aantallen zijn naast de gemiddeldes ook de standaarddeviaties bekend. Deze waardes zijn echter voor alle 4 scenario s vrijwel gelijk, ze staan in tabel 4.4 in bijlage IV. Het maken van betrouwbaarheidsintervallen heeft daarom geen toegevoegde waarde. 34

45 5 CONCLUSIE & AANBEVELINGEN Aan de hand van de resultaten zullen er per onderzoeksvraag conclusies en aanbeveling worden gegeven. Daarnaast zal er aandacht zijn voor eventueel verder onderzoek. De hoofdvraag van dit onderzoek is: Wat zijn de mogelijkheden binnen de afdeling V&G voor het optimaliseren van het OKplanningsproces waarbij de patiënt centraal staat, rekening houdend met de schaarste aan OK-budget en bedden op de afdeling? DEELVRAAG 1 Hoe is het huidige gebruik van electieve OK-uren en wat kan er verbeterd worden? Wat is de huidige voor- en uitloop van de electieve programma s en hoe komt dit? In de huidige situatie heeft verloskunde geen vaste OK-uren binnen de electieve sessies. Verloskunde is daardoor afhankelijk van de andere pijlers. Uit de data-analyse is gebleken dat er in de huidige situatie 57 sectio s hebben plaatsgevonden binnen de electieve sessies. Daarnaast is uit de dataanalyse gebleken dat er nog niet optimaal gebruik wordt gemaakt van de beschikbare electieve OKuren. Er is gemiddeld een late start van een kwartier. Dit houdt in dat er elke dag al een kwartier kan worden gewonnen door eerder te beginnen. Dit moet natuurlijk wel mogelijk zijn, indien de oorzaak niet bekend is zou het nuttig kunnen zijn om hier nog verder onderzoek naar te doen. Daarnaast is er 39 uur voorloop en 45 uur uitloop gerealiseerd. Deze uitloop uren zijn in zijn geheel gebruikt en komen erbij als extra kosten. De voorloop uren zijn echter niet gebruikt, maar wel voor 50% in rekening gebracht. Dit houdt in dat er voor 20 gehele OK-uren is betaald zonder dat deze zijn gebruikt. Verder is het van belang dat, als er vaker gebruik gaat worden gemaakt van de data-analyses, er beter wordt geregistreerd. Op die manier kunnen de analyses sneller tot stand komen. DEELVRAAG 2 Wat zijn de mogelijkheden voor de pijler VER t.o.v. het electieve OK-programma? En wat zijn de gevolgen hiervan voor de verloskunde patiënten m.b.t. afzeggingen en wachttijd? En voor de pijlers GYN en VPG? Uit de simulatie is gebleken dat het voor VER mogelijk kan zijn om per week 3 sectio s in te plannen. Dit kan op een ochtend per week, of verspreidt over de week. In het laatste geval hoeft het geen verlies van productie op te leveren voor GYN en VPG. Het is dan wel van belang dat er zo voordelig mogelijk gebruik wordt gemaakt van de OK-uren. Dit houdt in een late start voorkomen en minder voorloop realiseren door de dagen zo optimaal mogelijk in te plannen, wat kan inhouden dat er op een bepaalde dag verschillende pijlers na elkaar opereren. Door VER patiënten op het spoed programma te plannen moet de patiënt soms de hele dag wachten, door ze nu in de ochtend te plannen zal de wachttijd voor deze patiënten dan ook sterk afnemen. Het aantal weigeringen van operaties zal bij het plannen in oplopende duur lager zijn dan bij het plannen in aflopende duur. Het aantal uur uitloop zal in het geval van oplopende duur wel hoger zijn. Daarom zou er een keuze gemaakt moeten worden in wat het belangrijkste is. Daarnaast heeft de OK-commissie vaak tegengestelde belangen. Er zal dan ook eerst een overleg moeten plaatsvinden voordat er veranderingen kunnen worden doorgevoerd. 35

46 DEELVRAAG 3 Hoe kan de fluctuatie in vraag naar bedden op de verpleegafdelingen verminderd worden? Wat kan dit opleveren? De fluctuatie in de vraag naar bedden aan de gynaecologische kant van VGYN is het meest stabiel als patiënten met een lange (verwachte) ligduur aan het einde van de week worden opgenomen voor operatie. In dat geval zijn het patiënten met een korte ligduur die aan het begin van de week worden opgenomen, zij worden dan halverwege de week weer ontslagen. Dan komen de patiënten met een lange ligduur er op donderdag/vrijdag bij. Zij blijven dan ook gedurende het weekend op de afdeling liggen. Zo kan er gedurende de week het meest stabiel worden gehouden. In de huidige situatie worden oncologische patiënten vaak op donderdag geopereerd. Dit zijn over het algemeen ook patiënten met een lange ligduur. Op dit punt gaat het dus al redelijk goed. Door bij het inplannen van de operaties nog meer te sturen op de verwachte ligduur, zou het misschien mogelijk kunnen zijn om een nog stabielere afdeling te creëren. Dit zou eventueel verder kunnen worden onderzocht. Eventueel kan er ook gekeken worden naar de mogelijkheden voor een weekafdeling. In dat geval moet er worden gezorgd dat de meeste (alle) patiënten in het weekend naar huis zijn. Dan is het belangrijk dat de lange liggers juist aan het begin van de week worden geopereerd. Hiervoor zijn wel veel veranderingen nodig. Naast oncologische patiënten liggen gender patiënten vaak ook meerdere dagen op de afdeling. Omdat gender eigen OK-uren heeft op donderdagavond zal het moeilijk zijn om de afdeling naar een weekafdeling om te zetten. 36

47 6 LITERATUURLIJST [1] Strum, D.P., May, J.H. & Vargas, L.G. Modeling the uncertainty of surgical procedure times: comparison of log-normal and normal models. Anesthesiology, 92: , [2] Strum, D.P., Vargas, L.G, May, J.H. & Bashein, G. Surgical suite utilization and capacity planning: a minimal cost analysis model. Journal of medical systems, 21: , 1997 [3] Tyler, D.C., Pasquariello, C.A. & Chen, C. Determining optimum operating room utilization. Anesthesia & Analgesia, 96: ,

48 7 AFKORTINGEN & BEGRIPPEN AFKORTINGEN VUmc V&G GYN VER VPG OK VGYN VOBS VU medisch centrum Verloskunde & Gynaecologie Gynaecologie Verloskunde Voortplantingsgeneeskunde Operatiekamer Verpleegeenheid Gynaecologie Verpleegeenheid Obstetrie BEGRIPPEN Blauwdruk Late start Ligduur Sectio Sessie Uitloop Validatie Voorloop Wisseltijden Zitting Zittingsduur Overzicht van 14 dagen met daarin: welke patiëntgroepen en hoeveel patiënten er op welke dag moeten worden ingepland De tijd tussen het begin van de sessie en de aankomst van de eerste patiënt op de OK De tijd in uren of dagen dat een patiënt op de verpleegafdeling verblijft Keizersnede Een aantal uur waarop de OK beschikbaar is. Binnen een sessie kunnen meerdere zittingen plaatsvinden De tijd tussen het einde van de beschikbare OK-tijd tot het vertrek van de OK van de laatste patiënt van de dag Controleren van het model d.m.v. het vergelijken met de huidige situatie De tijd tussen het vertrek van de OK van de laatste patiënt van de dag tot het einde van de beschikbare OK-tijd De tijd tussen het vertrek van de ene patiënt en de aankomst van de volgende patiënt Alles tussen de aankomst en het vertrek van één patiënt op de OK De tijd tussen de aankomst in de OK en het vertrek van de OK van één patiënt 38

49 8 BIJLAGES BIJLAGE I: ORGANOGRAM VUMC 39

50 40