Modelo de Avaliação Multicritério para a Teoria das Restrições aplicado em Serviços Hospitalares de Urgência e Emergência

• Ano de defesa: 2013
• Autor(a) principal: AMARAL, Thiago Magalhães
• Orientador(a): COSTA, Ana Paula Cabral Seixas
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pos Graduacao em Engenharia de Producao
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: PROMETHEE II; Teoria das Restrições; Simulação; Serviços Hospitalares; Engenharia de Produção
• Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/40304

Os altos índices de mortalidade, excessivos tempos de espera, constantes queixa de usuários, sobrecarga das equipes de saúde, altos custos, saturação de pacientes aguardando por atendimento e a diminuição da qualidade dos serviços prestados são alguns problemas correlacionados à superlotação dos Departamentos de Emergência (DE). É comum verificar superlotação em hospitais ao redor do mundo e principalmente em países em desenvolvimento como o Brasil. Existem muitas ferramentas da Produção Enxuta que podem ser utilizadas para diminuir a superlotação hospitalar, como por exemplo, a Teoria das Restrições ou Theory of Constraints (TOC). Além disso, os Métodos de Análise de Decisão Multicritério (MCDA) podem ser usados para ordenar alternativas de decisão envolvendo múltiplos critérios em ambientes complexos tais como: hospitais, clínicas ou outras instituições de saúde. Este trabalho visa à integração entre a TOC e os Métodos MCDA através de um novo modelo de decisão chamado de Multi-criteria Evaluation for the Theory of Constraints (ME-TOC) o qual auxilia a resolução de problemas que envolva a tomada de decisão a respeito da gestão de recursos hospitalares. A ME-TOC também possui pilares na Engenharia de Métodos e na Simulação de Eventos Discretos. Ela permite que diferentes critérios sejam incorporados ao processo decisório para resolver gargalos produtivos em DE. Ademais, a ME-TOC incorpora as incertezas naturais dos sistemas hospitalares traduzindo seus processos estocásticos através das técnicas de simulação e do estudo das filas de paciente nas emergências. Este modelo foi justificado, testado e validado com dados experimentais de um hospital público na cidade de Petrolina – PE. O estudo de caso explorou o uso do método PROMETHEE II para resolver problemas relacionados à gestão da capacidade e os resultados mostraram como melhorar a tomada de decisão em DE considerando as preferências e julgamentos do decisor. Seis meses após a implementação das melhores alternativas no hospital, o tempo de espera durante os períodos de superlotação foram reduzidos em 78,56%. A utilização dos recursos melhorou aproximadamente em 55,50%. Eliminar restrições em DE significa obter um fluxo mais rápido, menos pacientes em processo, além de um crescimento na qualidade dos serviços hospitalares.