Framework para avaliação de projetos de melhoria contínua sob a visão da complexidade : um estudo na área da saúde

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Ferreira, Dayane Maximiano Carvalho
• Orientador(a): Saurin, Tarcísio Abreu
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Sistemas de saúde; Produção enxuta
• Palavras-chave em Inglês: Complex socio-technical systems; FRAM; Causal loop diagram; Continuous improvement project; Kaizen; Lean healthcare
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/178717

Sistemas de saúde têm sido cada vez mais exigidos a serem mais eficientes, o que encorajou o uso de iniciativas de melhoria de processos. A partir de então, a Produção Enxuta (PE) surgiu como uma abordagem amplamente utilizada. Alguns resultados insatisfatórios da PE podem ser, parcialmente, explicados pela falta de considerar a complexidade dos serviços de saúde. Os sistemas de saúde são classificados como sistemas sócio-técnicos complexos (SSTC) devido à incerteza, diversidade e interações não-lineares. De acordo com a literatura, as implementações de Lean em serviços de saúde geralmente envolvem Kaizen, que tende a produzir ganhos significativos de eficiência e segurança através de mudanças relativamente pequenas e localizadas. Contudo, as melhorias locais podem implicar resultados globais indesejados, uma vez que as interações entre os elementos de sistemas complexos podem não ser lineares. Para isso, este trabalho desenvolve e aplica uma framework que visa avaliar projetos de melhoria em SSTC. O estudo foi realizado em uma unidade de internação de um hospital escola. As interações entre os projetos foram modeladas através do desenvolvimento de um diagrama de loop causal, o qual representou variáveis relacionadas a cinco projetos de melhoria analisados e um modelo FRAM. Os projetos também foram avaliados quanto ao seu impacto no sistema e sua adesão a boas práticas em Kaizen, identificadas na literatura. A framework demonstrou-se eficaz em elencar as variáveis para que possam influenciar positivamente os resultados dos projetos e embasar recomendações para a condução de novos projetos de melhoria por meio de uma visão sistêmica.