análisis usando simulación discreta del Área de...
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Proyecto Fin de Carrera Ingeniería Industrial
Autor: Raúl Moreno Narváez
Tutor: D. Ignacio Eguía Salinas
Dpto. Organizacion Industrial y Gestion de Empresas I Escuela Técnica Superior de Ingeniería
Universidad de Sevilla Sevilla, 2014
Análisis usando Simulación Discreta del Área de Dispensación mediante
Dosis Unitaria del Servicio de Farmacia Hospitalaria
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Proyecto Fin de Carrera Ingeniería Industrial
Análisis usando Simulación Discreta del Área de Dispensación mediante Dosis Unitaria del
Servicio de Farmacia Hospitalaria
Autor:
Raúl Moreno Narváez
Tutor:
D. Ignacio Eguía Salinas
Profesor Titular
Dpto. Organizacion Industrial y Gestion de Empresas I
Escuela Técnica Superior de Ingeniería
Universidad de Sevilla
Sevilla, 2014
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Contenido 1.- Objetivo y Alcance .................................................................................................................... 7
1.1.- Objetivos del Proyecto ...................................................................................................... 7
1.2.- Estructura del Proyecto ..................................................................................................... 8
2.- Sistema de Distribución de Medicamentos en Dosis Unitaria ............................................... 10
2.1.- Desarrollo Histórico en España ....................................................................................... 10
2.2.- Objetivos y Principios de la Unidosis .............................................................................. 10
2.3.- Áreas de Intervención del Farmacéutico ........................................................................ 11
2.3.1.- Sustitución ................................................................................................................ 11
2.3.2.- Validación ................................................................................................................. 11
2.4.- Diagrama de Flujo de la Dispensación en Dosis Unitarias .............................................. 12
2.5.- Personal Destinado al Servicio de Unidosis .................................................................... 13
2.6.- Equipamiento del Servicio de Unidosis ........................................................................... 13
2.6.1.- Estanterías ................................................................................................................ 13
2.6.2.- Cajetines ................................................................................................................... 14
2.6.3.- Carros de Dispensación ............................................................................................ 14
2.6.4.- Soporte Informático ................................................................................................. 14
2.6.5.- Neveras y Congeladores ........................................................................................... 14
2.6.6.- Impresos ................................................................................................................... 15
2.6.7.- Fuentes de Información ........................................................................................... 15
2.6.8.- Utillaje ...................................................................................................................... 15
2.6.9.- Armario Electrónico (Kardex) ................................................................................... 16
2.7.- Circuito de la Dosis Unitaria ............................................................................................ 17
2.8.- Relación del Hospital con los Centros Socio- Sanitarios ................................................. 18
3.- Procesos de Unidosis. Análisis Sistemático ............................................................................ 19
3.1.- Interrelación .................................................................................................................... 19
3.2.- Entradas del Sistema ....................................................................................................... 19
3.2.1.- Diferencias ............................................................................................................... 20
3.3.- Recursos del Sistema ...................................................................................................... 20
3.4.- Salidas del Sistema .......................................................................................................... 21
3.5.- Procesos en el Sistema .................................................................................................... 21
3.5.1.- Proceso de Pasar Hojas (Validación) ........................................................................ 21
3.5.2.- Proceso Montaje de Carros ...................................................................................... 22
3.6.- Cierre de Carros .............................................................................................................. 23
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3.7.- Montaje de Carros .......................................................................................................... 23
3.8.- Procesos Asociados y Subprocesos ................................................................................. 24
3.8.1.- Procesos Casuales (Interrupciones) ......................................................................... 24
3.8.2.- Procesos Asociados a Pasar Hojas ........................................................................... 24
3.8.3.- Procesos Asociados al Montaje de Carros ............................................................... 26
3.9.- Hospital Objeto de Estudio ............................................................................................. 27
4.- Software Arena ...................................................................................................................... 28
4.1.- Conceptos Básicos ........................................................................................................... 28
4.2.- La Herramienta de Simulación ........................................................................................ 28
4.2.1.- Arena ........................................................................................................................ 29
4.2.2.- Input Analyzer .......................................................................................................... 30
5.- Modelo de Simulación del Proceso de Unidosis Actual ......................................................... 31
5.1.- Generación de Prescripciones ......................................................................................... 31
5.1.1.- Prescripciones Electrónicas en Horario de Mañana ................................................ 32
5.1.2.- Prescripciones Electrónicas Tempranas ................................................................... 37
5.1.3.- Prescripciones Electrónicas de Tarde ...................................................................... 38
5.1.4.- Prescripciones en Papel ........................................................................................... 38
5.1.5.- Prescripciones en Papel de Tarde ............................................................................ 39
5.1.6.- Separación de Sobrantes y Asignaciones Adicionales ............................................. 39
5.2.- Generación de Carros Previos ......................................................................................... 41
5.3.- Asignación de Medicamentos ......................................................................................... 42
5.4.- Asignación de Tiempos de Proceso ................................................................................. 43
5.5.- Atributos de las Prescripciones ....................................................................................... 45
5.6.- Señales y Horarios ........................................................................................................... 46
5.6.1- Bloque de Variables .................................................................................................. 47
5.6.2- Bloque de Contadores ............................................................................................... 48
5.6.3- Bloque de Señales ..................................................................................................... 48
5.7.- Recorrido de las Prescripciones del Día Anterior ............................................................ 50
5.7.1.- Bloque de Espera Montaje ....................................................................................... 50
5.7.2.- Bloque de Montaje de Carros .................................................................................. 51
5.7.3.- Bloque de Espera Salida ........................................................................................... 52
5.7.4.- Bloque de Atención por Ventanilla .......................................................................... 52
5.8.- Recorrido de las Diferencias ........................................................................................... 56
5.8.1.- Proceso de Validación .............................................................................................. 56
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5.8.2.- Decisión: Diferencias y Hora de Cierre ..................................................................... 57
5.8.3.- Diferencias Atendidas por Ventanilla....................................................................... 58
5.8.4.- Decisión: Diferencias y Hora de Montaje ................................................................. 58
5.8.5.- Bloque “Sustituye en Esperando Montaje” ............................................................. 59
5.9.6.- Bloque “Sustituye en Esperando Salida” ................................................................. 60
5.10.- Proceso de Relleno de Kardex ....................................................................................... 66
5.11.- Proceso de Vaciado de Carros....................................................................................... 67
5.12.- Atención Telefónica ...................................................................................................... 67
6.- Análisis de Datos de la Farmacia Hospitalaria ....................................................................... 69
6.1.- Tipos de Prescripción ...................................................................................................... 69
6.2.- Toma de Datos ................................................................................................................ 69
6.3.- Análisis de las Prescripciones .......................................................................................... 70
6.3.1.- Limitación Horaria .................................................................................................... 70
6.3.2.- Análisis de Cada Día Mediante Distribución Única .................................................. 72
6.3.3.- Análisis de Cada Día Mediante Tendencias ............................................................. 80
6.3.4.- Análisis de Prescripciones Tempranas ..................................................................... 88
6.3.5.- Análisis de Prescripciones de Tarde ......................................................................... 88
6.4.- Análisis de Medicamentos .............................................................................................. 89
6.4.1.- Medicamentos en Guía Fármaco- Terapéutica ........................................................ 89
6.4.2.- Medicamentos Fuera de Guía Fármaco- Terapéutica .............................................. 92
6.4.3.- Fluido- terapia y Mezclas ......................................................................................... 94
7.- Inclusión del Centro Socio- Sanitario ..................................................................................... 95
7.1.- Análisis de Datos ............................................................................................................. 95
7.2.- Modelo de Simulación .................................................................................................... 96
8.- Resultados y Conclusiones ..................................................................................................... 98
8.1.- Resultados ....................................................................................................................... 98
8.2.- Conclusiones ................................................................................................................. 110
8.3.- Vías de Mejora del Área de Unidosis ............................................................................ 111
9.- Bibliografía ........................................................................................................................... 113
10.- Índice de Ilustraciones ....................................................................................................... 114
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1.- Objetivo y Alcance
1.1.- Objetivos del Proyecto El objetivo del presente proyecto es analizar el área de dispensación por dosis unitaria (unidosis) del servicio de farmacia del hospital objeto de estudio. Una vez estudiado, se comprobará si esta área es capaz de soportar el incremento de la carga asistencial resultante de la asimilación de la gestión farmacéutica de un centro socio- sanitario de 200 camas.
La derivación de esta gestión está motivada por el Real Decreto Ley 16/2012, que otorga la posibilidad a los hospitales de asumir la gestión farmacéutica de centros socio- sanitarios, incurriendo en un ahorro económico y en una mejora en la calidad de prestación del servicio, debido principalmente a dos factores:
- Se prescinde del personal y equipamiento necesarios para la gestión de medicamentos en el centro socio- sanitario.
- El tratamiento de las prescripciones es realizado por personal especialista, con la infraestructura que un hospital aporta (área de unidosis).
Bajo estas premisas, el hospital objeto de estudio se plantea la posibilidad de asumir el aumento de trabajo asistencial que la gestión del centro socio- sanitario conlleva, sin hacer cambios en su personal ni en el funcionamiento del servicio de farmacia. De ahí, la motivación del presente proyecto.
Para llegar a esta conclusión se realizará una toma de datos in situ que permita recabar la información necesaria para realizar un modelo del área de unidosis de la farmacia, utilizando el simulador Arena v.14. Una vez el modelo se ajuste al comportamiento de la farmacia, se planteará el escenario que asume la gestión del centro socio- sanitario y se estudiará si hay cambios en la calidad del servicio.
Ilustración 1. Dispensación por Dosis Unitaria
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Para evaluar el impacto de esta derivación de gestión, se comprobará cómo llega al paciente la medicación.
En una situación ideal, todos los medicamentos deberían llegar al paciente, en dosis unitarias, por medio de carros de dispensación emitidos desde la farmacia. Pero en la realidad, hay tres vías de dispensación claramente diferenciadas:
- Dispensación mediante carros de dispensación
- Dispensación mediante atención por ventanilla
- Dispensación mediante stock de planta (botiquines)
Siendo estas dos últimas debidas a mal funcionamiento del área de unidosis o a la llegada de prescripciones médicas fuera de horario.
De este modo, se considerará que el servicio de farmacia, en las condiciones actuales, no es capaz de asumir la gestión farmacéutica del centro socio- sanitario si se incrementan estas dos últimas formas de dispensación de medicamentos en detrimento de la primera.
Finalmente, indicar que se ha optado por un modelo de simulación discreto puesto que las variables que definen el servicio de farmacia cambian sólo en puntos discretos o contables en el tiempo.
1.2.- Estructura del Proyecto El presente proyecto se estructura en cuatro bloques (constituidos por nueve capítulos y tres anexos).
El primer bloque corresponde a la descripción del área de dispensación de dosis unitaria y a establecer una relación de la farmacia hospitalaria con los centros socio- sanitarios. Durante este bloque, que comprende a los capítulos 2 y 3, se pretende explicar todo concepto asociado con la farmacia hospitalaria que incida directamente en este texto.
A continuación (capítulos 4 y 5) se detallará el modelo de simulación desarrollado en Arena. El objetivo en este punto será el de explicar en profundidad cómo se ha conseguido obtener el modelo de simulación, describiendo cada uno de los bloques que lo componen.
El tercer bloque corresponde al capítulo 6 y se dedicará al tratamiento de datos que se ha realizado para completar el modelo descrito en el bloque anterior. Aquí se dará una visión global de las estrategias que se han seguido a la hora de estudiar el funcionamiento de la farmacia, dejando el detalle del estudio para los anexos correspondientes.
El último bloque (capítulos 7 y 8) añade el Centro Socio- Sanitario al modelo de simulación para, a continuación mostrar los resultados y fijar las conclusiones del presente proyecto. Además, se incluyen una serie de recomendaciones para la mejora del servicio. Estas recomendaciones son fruto de la observación y del diálogo con el personal de la farmacia.
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Finalmente se encuentran los anexos, donde se realiza un estudio de las entradas del sistema para cada planta del hospital (Anexos I y II) y donde se realiza una estimación de una variable clave para el simulador (Anexo III). Estos anexos han sido aportados en soporte informático debido al tamaño de los mismos. También se han aportado las tablas Excel resultantes de la simulación de cada uno de los casos (tampoco se han incluido en formato físico debido a su extensión).
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2.- Sistema de Distribución de Medicamentos en Dosis Unitaria
2.1.- Desarrollo Histórico en España El sistema de distribución de medicamentos en dosis unitaria, fue implantado por primera vez en España en 1971, en la Residencia 20 de Noviembre, por Ferrandiz JR.
En 1977 el Insalud publica la Guía de Gestión de los Servicios de Farmacia Hospitalaria, donde se definen los sistemas de dispensación con intervención previa del farmacéutico y se establece un objetivo:
Conocer la historia fármaco-terapéutica de los pacientes, promoviendo la intervención farmacéutica (sustitución genérica y/o terapéutica) antes de la dispensación y administración de los fármacos, colaborando activamente en la disminución de los errores de medicación, interacciones y reacciones adversas.
Entiéndase por dosis unitaria como: la dosis concreta que un paciente determinado recibe en el momento de la administración. Lo cual no debe confundirse con envase unitario (envase con un comprimido o jeringuilla que suele corresponder a una dosis estandarizada).
El sistema se extiende por toda España y sucesivas encuestas realizadas por la Sociedad Española de Farmacia Hospitalaria (SEFH) revelan su gran aceptación:
- En 1989 el 23.8% de las camas hospitalarias utilizan dosis unitarias. - En 1995 este porcentaje aumenta hasta el 72%.
En 2005 las encuestas muestran ya que un 92% de los hospitales utilizan el sistema de unidosis en combinación con sistemas de distribución individualizados.
2.2.- Objetivos y Principios de la Unidosis El objetivo que impulsó la implantación de la unidosis [1] fue la seguridad del paciente, ya que el sistema reducía el número de errores frente a los otros sistemas utilizados en ese momento.
El sistema puede resumirse en seis principios que han sido recogidos por la Sociedad Americana de Farmacéuticos de Hospitales (ASHP) en boletines publicados en 1980 y 1989:
- Los medicamentos deben ir identificados siempre hasta el momento de su administración (su no identificación representa un peligro potencial para el paciente).
- El servicio de farmacia es responsable del envase y etiquetado de medicamentos. Esto debe realizarse en el servicio de farmacia y bajo supervisión farmacéutica.
- Es preferible la dispensación en cada ocasión de la medicación para un solo horario (aunque esto es difícil de llevar a la práctica debido a los horarios visita de los médicos, y la mayoría de los hospitales dispensan para 24 horas).
- El farmacéutico debe recibir la prescripción original (o una copia exacta), ya sea en papel o en formato electrónico (más extendido estos días).
- Los medicamentos no se deben dispensar hasta que el farmacéutico haya validado la prescripción médica. Además, este proceso puede dar lugar a intervenciones farmacéuticas que mejoren la prescripción.
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- El personal de enfermería en planta y en farmacia trabaja con órdenes médicas. La enfermera, al recibir la medicación de la farmacia comprobará la concordancia con la suya propia. Si encuentra discrepancias debe aclararlas con el médico. De este modo se detectan y evitan errores.
Otros objetivos de la unidosis son:
• Racionalizar la distribución. • Garantizar el cumplimiento de la prescripción médica. • Garantizar la correcta administración de los medicamentos al enfermo. • Potenciar el papel del farmacéutico en el equipo asistencial.
2.3.- Áreas de Intervención del Farmacéutico
2.3.1.- Sustitución Cuando el farmacéutico selecciona un medicamento a utilizar distinto al que aparece en la prescripción médica se produce una sustitución.
Existen dos tipos de sustitución:
- Sustitución de genéricos - Sustitución terapéutica
En ambos casos se trata de ofrecer el mejor medicamento para el paciente en términos de seguridad, eficacia y costo.
Cuando se realiza una sustitución de genéricos, se escoge un medicamento con el mismo principio activo que el prescrito, pero que aparezca dentro de la Guía Farmacoterapéutica.
La sustitución terapéutica permite al farmacéutico intercambiar principios activos.
2.3.2.- Validación El farmacéutico debe revisar y comprobar duplicidades, dosis y duración de tratamiento inadecuadas a la situación del paciente, vía y forma de administración, reacciones adversas, contradicciones, alergias, cumplimiento de protocolos, selección de pacientes, cumplimientos de las condiciones administrativas de uso (ensayos clínicos, medicamentos compasivos y extranjeros, estupefacientes).
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2.4.- Diagrama de Flujo de la Dispensación en Dosis Unitarias
Ilustración 2. Diagrama de Flujo de la Unidosis (creación propia)
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2.5.- Personal Destinado al Servicio de Unidosis La distribución de personal recomendada para el correcto funcionamiento del servicio de unidosis es la siguiente:
- Farmacéuticos especialistas en Farmacia Hospitalaria. Debe haber al menos un farmacéutico por cada 30.000 dosis dispensadas al mes. Uno de estos farmacéuticos será designado como responsable del servicio.
- Personal no farmacéutico cualificado (DUEs, Técnicos de Farmacia, Auxiliares de Enfermería). Debe haber al menos cuatro por cada 30.000 dosis dispensadas al mes.
- Un celador para el reparto de carros (puede estar o no en plantilla del servicio). No es imprescindible.
2.6.- Equipamiento del Servicio de Unidosis El servicio de unidosis, en general, cuenta con el siguiente equipamiento [2]:
2.6.1.- Estanterías Los medicamentos se almacenan en cajetines que se colocan en estanterías. Estos medicamentos deben encontrarse perfectamente identificados.
Ilustración 3. Estanterías de la Farmacia Hospitalaria
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2.6.2.- Cajetines La medicación de uno o dos pacientes debe ir introducida en un cajetín. Estos cajetines son introducidos en los carros de correspondientes a la planta en la que se encuentra el paciente en cuestión.
Ilustración 4. Cajetines
2.6.3.- Carros de Dispensación Estos carros se tienen por duplicado y sirven para enviar la medicación a cada planta con dosis unitaria. Un carro permanece en el servicio de farmacia y otro es enviado a la planta para permitir sus intercambios.
Ilustración 5. Carros de Dispensación
2.6.4.- Soporte Informático Programa informático utilizado para recibir las prescripciones médicas y realizar su posterior validación por parte del equipo farmacéutico del servicio de unidosis.
2.6.5.- Neveras y Congeladores Utilizados para almacenar medicamentos que deban conservarse en entornos refrigerados o congelados.
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2.6.6.- Impresos Los impresos utilizados en el servicio de unidosis deben incluir los siguientes modelos:
- Prescripción médica - Validación farmacéutica - Dispensación - Administración - Sustituciones genéricas, intercambios farmacéuticos y notificaciones - Intervenciones farmacéuticas - Indicadores de actividad y de calidad - Reclamaciones
La presentación de esta información en impresos depende del servicio de farmacia, ya que el soporte informático y la formalización de impresos no es común entre los diferentes hosptales.
2.6.7.- Fuentes de Información El servicio de farmacia debe disponer de una biblioteca y/o documentación en soporte informático relacionada con las actividades que en el servicio se realizan.
2.6.8.- Utillaje Los medicamentos incluidos en la guía fármaco- terapéutica del hospital deben encontrarse en dosis unitaria (uno por blíster en la mayoría de los casos).
Ilustración 6. Blisters Monodosis
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Para hacer esto se utilizan máquinas re- envasadoras de sólidos y líquidos o se acude a la industria farmacéutica (dosis envasadas por la propia industria).
Ilustración 7. Maquina Re-Envasadora
Ilustración 8. Resultado de un Re-envasado
2.6.9.- Armario Electrónico (Kardex) El armario electrónico permite dispensar los medicamentos de forma ágil y segura, gestionando de manera eficiente el espacio físico de la farmacia.
Además, los movimientos del Kardex quedan registrados, lo que facilita el control de stock.
Ilustración 9. Armario Rotatorio Vertical (Kardex)
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2.7.- Circuito de la Dosis Unitaria La siguiente figura ilustra el recorrido de la prescripción médica a través del servicio de dosis unitaria, hasta que llega en forma de medicación al paciente.
Ilustración 10. Circuito de la Dosis Unitaria
1) El médico visita al paciente en planta y realiza un diagnóstico. 2) El médico realiza una prescripción médica, en la que indica el tratamiento a seguir por
el paciente. 3) El médico registra la prescripción médica y la envía al servicio de farmacia. 4) El servicio de farmacia recibe la prescripción y la valida de acuerdo a criterios de
farmacia hospitalaria. 5) La medicación se incluye en el cajetín del paciente. 6) Los cajetines se introducen en el carro correspondiente. 7) El carro es llevado a planta. 8) Se intercambian los carros “vacíos” de la planta por los carros “llenos” procedentes de
la farmacia. 9) El servicio de enfermería comprueba que la medicación sea correcta. 10) El servicio de enfermería administra la medicación al paciente.
Cuando los carros vuelven a la farmacia traen cajetines vacíos o con la medicación devuelta no administrada. Debe realizarse entonces un registro y control de la medicación devuelta por parte del personal auxiliar, que posteriormente será revisado por el personal farmacéutico.
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2.8.- Relación del Hospital con los Centros Socio- Sanitarios En el Real Decreto Ley 16/2012 se establecen las medidas relativas a la atención farmacéutica en hospitales, centros de asistencia social y centros psiquiátricos. Estableciendo a nivel de prestación farmacéutica tres posibilidades: servicio de farmacia hospitalario, propio o del hospital de referencia; depósito de medicamentos vinculado a un servicio de farmacia hospitalario del área sanitaria; o depósito de medicamentos vinculado a una oficina de farmacia (para centros de menos de 100 camas del sector privado).
Para una mejora de la eficiencia en el uso del medicamento, los centros deben establecer un sistema de gestión de la medicación en dosis unitarias y disponer de procedimientos de trabajo para la prescripción, preparación de los medicamentos, dispensación, administración y seguimiento fármaco- terapéutico, similares a los establecidos en los centros hospitalarios, garantizando la calidad y seguridad del proceso fármaco- terapéutico.
La Consejería de Salud del Servicio Andaluz de Salud propone establecer la prestación farmacéutico a los centros socio- sanitarios a través del servicio de farmacia hospitalario del hospital de referencia.
El presente proyecto atenderá a estas dos premisas, y tendrá en cuenta que los pacientes ingresados en medicina interna son los que tienen un perfil fármaco- terapéutico parecido al de los pacientes ingresados en un centro socio sanitario.
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3.- Procesos de Unidosis. Análisis Sistemático Se procede a estudiar el proceso de unidosis explicado en el punto anterior de una manera sistemática. Se buscará definir sistemas y subsistemas, así como sus entradas y salidas. Este bloque servirá como una primera aproximación al simulador.
3.1.- Interrelación Desde el punto de vista de la farmacia hospitalaria, todos los procesos que en el hospital ocurren están interrelacionados. Es imposible aislar una parte del hospital del resto. Esto es debido, principalmente, a tres motivos:
• Prácticamente cualquier decisión del personal relevante desemboca en una cadena de procesos que transcurren en serie o paralelo.
• Aunque hay horarios preestablecidos, gran parte de los procesos complejos ocurren sin atender a dicho horario, pudiendo afectar a uno o varios servicios del hospital.
• El personal relevante es multitarea.
Aplicando estos tres puntos al servicio de unidosis:
• El servicio de unidosis se ve afectado muy directamente por las pautas de prescripción tomadas por los médicos en planta. También se ve muy afectada por la disponibilidad de personal en la farmacia hospitalaria y los problemas derivados de la adquisición de fármacos.
• Los imprevistos relacionados con fármacos los asume el servicio de farmacia, del que forma parte el servicio de unidosis. Generalmente, la aparición de un imprevisto en la unidosis deriva en retrasos o disminución de personal farmacéutico, ya que el personal auxiliar no se encarga de estas tareas. Dado que el peso del personal auxiliar es mayor que el del personal farmacéutico en la unidosis, estos procesos complejos imprevistos afectan menos de lo esperado a la unidosis.
• Las funciones del personal farmacéutico y auxiliar dedicados a la unidosis no son exclusivas de este servicio. Tanto los farmacéuticos como los auxiliares realizan otras funciones para la farmacia hospitalaria que ocupan su tiempo. Debe considerarse, por tanto, la no utilización de recursos humanos como una liberación de recursos para otras áreas de la farmacia. Lo que sí es importante es asegurar que esta liberación de recursos es continuada en el tiempo para que permita el aprovechamiento del mismo en otra actividad ajena a la unidosis.
3.2.- Entradas del Sistema El proceso de unidosis comienza cuando el médico vuelve a su despacho tras pasar consulta en una planta del hospital. Éste envía la relación de fármacos que cada paciente de su planta debe recibir, a lo largo del día, a la farmacia hospitalaria. A esta relación de fármacos se le llama prescripción médica (o simplemente prescripción).
Es decir, las entradas del sistema dependerán de:
• La planta de procedencia (ya que las plantas del hospital se dividen por patologías).
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• Los hábitos de prescripción del médico (deberían prescribir inmediatamente después de cada consulta, pero lo usual es que envíen la información a farmacia bajo otros criterios).
Simplificando, las entradas del sistema (prescripciones de ahora en adelante) deberán contener la siguiente información:
• Hora de llegada al servicio de farmacia (dependencia del médico). • Número de fármacos y tipo de fármacos (dependencia de la planta).
Respecto al tipo de fármacos, se hace una distinción entre:
• Fármacos en guía fármaco- terapéutica. • Fármacos fuera de guía fármaco- terapéutica. • Fluido- terapia. • Mezclas.
Cada uno de esto fármacos tendrá asociado un tiempo y/o tratamiento distinto en la unidosis.
3.2.1.- Diferencias Realmente, el servicio de farmacia no trabaja con prescripciones, sino que lo hace con las llamadas diferencias.
Las diferencias son aquellas prescripciones que sufren cambios de un día para otro. Es decir, si no hay cambios de medicación para un paciente, no hay diferencias y se sigue enviando de forma automática la misma medicación a la cama, hasta que haya un alta hospitalaria o un cambio de medicación.
De ahora en adelante se hablará indistintamente de prescripciones y diferencias.
3.3.- Recursos del Sistema El principal recurso del que dispone la farmacia hospitalaria es el personal, aunque podrían tenerse en cuenta otros recursos limitados como son los ordenadores, el Kardex (sistema de gestión de almacenamiento de fármacos) o la campana extractora.
En este proyecto sólo se tendrá en cuenta el recurso de personal debido a:
• Usualmente hay más ordenadores disponibles que personal, y si no se da el caso, el personal que ocupa el ordenador da prioridad a la unidosis, por lo que lo deja libre casi de inmediato.
• En el Kardex pueden trabajar simultáneamente hasta tres personas con cierta comodidad, lo que supera el número de auxiliares disponibles en el servicio usualmente.
• La campana de flujo laminar es utilizada para las mezclas, pero el personal que la utiliza es ajeno a la unidosis (personal de farmacia). Es decir, cada mezcla genera trabajo al servicio de farmacia, pero no a la unidosis.
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3.4.- Salidas del Sistema El objetivo de la unidosis es recibir las prescripciones, revisarlas y preparar los fármacos que en ellas se indican para su posterior distribución por las plantas del hospital (preparar los carros).
Las salidas del sistema son los carros repletos de fármacos, uno por cada planta del hospital.
Ilustración 11. Esquema: "Entradas -> Proceso -> Salidas" de la Unidosis
3.5.- Procesos en el Sistema El sistema se reduce a dos procesos realizados por personal distinto:
• Proceso de pasar hojas (personal farmacéutico). • Proceso de montaje de carros (personal auxiliar).
3.5.1.- Proceso de Pasar Hojas (Validación) Al llegar las prescripciones a la unidosis, el personal farmacéutico las valida. Es decir, los farmacéuticos reciben las prescripciones y comprueban que éstas son correctas bajo criterios de farmacia hospitalaria.
Las prescripciones pueden llegar por dos vías:
• Prescripciones electrónicas (a través de un programa informático). • Prescripciones en papel (depositadas en una bandeja de entrada).
El tratamiento de prescripciones electrónicas es más rápido que el de prescripciones en papel, uno de los motivos por los cuales todos los hospitales españoles están cambiando actualmente a sistema electrónico de prescripciones.
Pero el factor determinante en este proceso es el tipo de fármacos que contiene cada prescripción:
• Los fármacos presentes en la guía fármaco- terapéutica son muy conocidos por el personal farmacéutico, por lo que su tiempo de validación es pequeño. Además, el stock de estos fármacos está muy controlado y su manipulación es común.
• Los fármacos fuera de guía fármaco- terapéutica, en cambio, pueden ser más o menos conocidos por el personal farmacéutico, por lo que su aparición en prescripciones suele ocasionar retrasos en el proceso de validación. Además, no se lleva un riguroso control de stock en estos casos, por lo que existe la posibilidad de que no se disponga de dicho fármaco en la farmacia, provocando realización de gestiones para su obtención. Estas gestiones son función del personal farmacéutico de la unidosis.
• La fluido- terapia se valida automáticamente por el personal farmacéutico.
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• Las mezclas se consideran fármacos en guía a efectos de prescripción. Posteriormente se encargará su elaboración al persona de farmacia encargado de la campana de flujo laminar (requieren un tiempo de producción variable).
Ilustración 12. El Primer Proceso es la Validación
Una vez se han “pasado hojas” se considera que los fármacos han sido validados.
3.5.2.- Proceso Montaje de Carros En el montaje de carros interviene exclusivamente el personal auxiliar.
Hasta ahora, los médicos han prescrito, las farmacéuticas han validado y se conocen los siguientes datos:
- Fármacos que llevaron cada cama del hospital el día anterior. - Fármacos que llevan las prescripciones del día actual.
Las prescripciones representan los cambios en medicación que sufre un paciente del hospital, por lo que la ausencia de prescripción puede representar un alta hospitalaria o una continuidad del tratamiento.
Una forma de ver el proceso (que es la que sigue el programa de prescripción farmacéutica instalado) es como una base de datos inicial que va siendo machacada a medida que llegan nuevas prescripciones. De este modo, en la situación final, se tendrían que indicar las altas hospitalarias (que también machacarían esta base de datos) para tener el consumo de fármacos del día actual.
Se presentan dos problemas en esta forma de proceder:
• En primer lugar, difícilmente todas las prescripciones han sido recibidas antes de la hora de cierre de carros (momento en que no se admite la entrada de más prescripciones y las auxiliares comienzan a montar los carros). Esto se debe a que el personal médico no tiene en cuenta el horario de la farmacia a la hora de prescribir (bien por imposibilidad técnica o bien por hábitos adquiridos).
• Las prescripciones que llegan después del cierre de carros deben esperar a que los carros estén montados. Entonces, se debe retirar la medicación del carro para incluir la nueva (indicada en la prescripción), lo que conlleva un triple trabajo por parte del auxiliar (introdujo la medicación del día anterior, ahora tiene que retirarla y debe incluir la nueva). Además, el proceso de retirada de fármacos del carro es más lento, puesto que lleva aparejada su re- inclusión en el stock de farmacia. También es más lenta la inclusión del nuevo fármaco, puesto que del Kardex se sacará
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un solo fármaco (cuando usualmente se sacan tandas del mismo fármaco para agilizar tiempos de trabajo).
Ilustración 13. El Segundo Proceso es el Montaje
3.6.- Cierre de Carros El cierre de carros es el momento de la mañana en el que se decide que se deja de actualizar la base de datos de fármacos de ese día. Es decir, cuando se ha decretado el cierre de carros, las nuevas prescripciones:
- Son validadas normalmente. - Pero quedan es espera hasta que el proceso de montaje de carros termine.
Físicamente, cuando se determina el cierre de carros, el personal farmacéutico imprime hojas en las que se indica el número de fármacos que debe llevar cada cama de cada planta (una hoja por planta). Estas hojas las recibe el personal auxiliar que comienza a mover fármacos de la farmacia a los carros.
Hay que hacer notar que:
- Cada carro tiene una hora de cierre diferente. - Esta hora de cierre suele depender del tanto por ciento de las prescripciones totales
que se han recibido, por lo que no es una hora fija generalmente. - Esta hora de cierre debe ser tal que las auxiliares tengan tiempo suficiente de montar
los carros antes de la hora de cierre de farmacia (horario de mañana). - Hasta tres carros pueden dejarse para montarse a primera hora del horario de tarde,
aunque esto debe minimizarse.
A cierta hora del día (usualmente las 15:00) el personal de enfermería acude a la farmacia a llevarse los carros a la planta, trayendo de vuelta los carros que habían dejado en cada planta.
3.7.- Montaje de Carros El personal auxiliar recibe una hoja por cada carro en la que se indica la cantidad y el tipo de fármacos que ha de incluir en el carro.
La forma de proceder del personal es la siguiente:
- Los fármacos que aparecen en la guía fármaco- terapéutica del hospital se recogen en el Kardex por lotes, lo que agiliza el tiempo de trabajo notablemente. En el armario electrónico se indica el número de fármacos de cada tipo y éste los va suministrando a los auxiliares. Colocan dichos fármacos en los correspondientes cajetines del carro en cuestión.
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- Los fármacos que no aparecen en la guía fármaco- terapéutica, las mezclas y la fluido-terapia se recogen de estanterías situadas, en este caso, en otro lugar de la farmacia (alejadas del Kardex). Este proceso es más lento, puesto que se deben buscar fármacos y su recogida conlleva idas y venidas de personal por la farmacia.
Hay que recordar que los fármacos que se incluyen en los carros no se corresponden exclusivamente a los indicados en las prescripciones. En las camas en las que no se ha recibido prescripción (ausencia de diferencias) se incluye la misma medicación que llevaba el día anterior.
3.8.- Procesos Asociados y Subprocesos
3.8.1.- Procesos Casuales (Interrupciones) Existen procesos que derivan en retrasos y pérdidas temporales de personal, como son:
- Recepción de llamadas telefónicas (personal farmacéutico). - “Secuestro” por motivos ajenos al servicio (personal farmacéutico).
La primera interrupción es inevitable, debido a que el personal de farmacia se encuentra en contacto permanente con las plantas del hospital, con el almacén y con el distribuidor.
La segunda interrupción se debe principalmente a la aparición fuera de horario de atención, de personal hospitalario o pacientes (o sus familiares) requiriendo de personal de farmacia. Estas interrupciones no deberían darse de acuerdo a horarios establecidos, pero son comunes.
3.8.2.- Procesos Asociados a Pasar Hojas Al pasar hojas, el personal farmacéutico valida las prescripciones. Esta validación lleva asociada un tiempo dependiendo del tipo de fármacos que contenga y su cantidad, pero puede verse retrasada por:
- La necesidad de realizar intervenciones farmacéuticas. - Las prescripciones deban pasarse a formato electrónico (originalmente en papel). - La necesidad de hacer pedidos de fármacos por rotura de stock
3.8.2.1.- Intervenciones Farmacéuticas La función principal del farmacéutico en el proceso de unidosis es la de validar las prescripciones, es decir, comprobar que los medicamentos indicados por el personal médico son válidos desde el punto de vista de la farmacia hospitalaria. En caso de que exista un conflicto, el farmacéutico retiene la prescripción y se pone en contacto con el médico para alcanzar un consenso. A esto se le llama intervención farmacéutica.
Cabe destacar que la mayoría de las intervenciones farmacéuticas se dan en prescripciones de fármacos fuera de guía fármaco- terapéutica. Esto es debido principalmente a que estos fármacos no son tan conocidos en la farmacia hospitalaria y
- O bien su precio es superior al de sus competidores. - O bien su aplicación no procede desde el punto de vista farmacéutico.
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Los motivos que llevan al personal médico a recetar estos fármacos (no- guías) son varios, destacando:
- Se trata de un nuevo medicamento de cuyos ensayos se desprenden mejores resultados que con la medicación tradicionalmente usada.
- El paciente no responde bien al medicamento listado en la guía.
Hay que indicar que, aunque en menor medida, también se realizan intervenciones farmacéuticas sobre fármacos en guía. La incorrecta aplicación de un tratamiento es corregida por el servicio de unidosis, que hace de filtro de errores para el personal médico en este punto.
3.8.2.2.- Prescripciones en Papel Cuando una prescripción llega al farmacéutico ésta puede hacerlo por dos vías:
- Electrónica: Se recibe inmediatamente en la base de datos del sistema. - Papel: Una enfermera trae una hoja de papel con las prescripciones de la planta o
cama.
En el caso de las prescripciones recibidas en papel, el farmacéutico debe transcribir dicha prescripción a formato electrónico, lo que conlleva un retraso para el proceso de validación de dicha prescripción. Esto, sin contar que dicha tarea conlleva la infrautilización de personal cualificado.
3.8.2.3.- Pedidos de Fármacos Existe la posibilidad de una rotura de stock en la farmacia hospitalaria, pero ésta es baja. Para evitar este problema se realizan pedidos mensualmente a los laboratorios, haciendo una estimación del consumo que se hará partiendo de los datos de consumo del mes anterior.
Actualmente, prácticamente ningún hospital público realiza un estudio detallado a la hora de pedir fármacos a los distribuidores. Los principales motivos que llevan a esto son:
- El personal no tiene formación en gestión. - El distribuidor farmacéutico negocia precios in situ. - El préstamo inter- hospitalario de fármacos está muy aceptado. - No hay una gran penalización por hacer pedidos pequeños y el horario de distribución
de los mismos es aceptable.
Aun con todos estos factores en contra, son extrañas las roturas de stock de fármacos presentes en la guía fármaco- terapéutica. En cambio, son inevitables las roturas de stock en fármacos fuera de la guía fármaco- terapéutica, debido a:
- El alto coste de los fármacos (que hace desaconsejable su aprovisionamiento). - El teórico escaso uso de los mismos. - Que se trate de un fármaco nuevo.
Así, cuando se produce una rotura de stock, es el personal de farmacia de la unidosis el encargado de hacer los pedidos. Estos pedidos deben hacerse dentro del horario de atención
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al cliente del laboratorio farmacéutico y serán recibidos dentro de un horario fijado de distribución.
A efectos del proceso de unidosis, una rotura de stock conlleva un retraso en el proceso de validación y ocupa tiempo de trabajo del personal farmacéutico.
Además, es común que el horario de distribución haga imposible la inclusión de dicho fármaco en el carro de mañana, quedando dos opciones abiertas:
- Que la medicación sea recibida en horario de tarde, con lo que se llevará directamente a planta por el servicio de enfermería (que bajará a la farmacia a recogerla).
- Que la medicación sea recibida en horario de mañana del día siguiente, con lo que iría en el carro de la mañana siguiente.
A efectos de simulación del servicio de unidosis, el único factor a tener en cuenta para el proceso es el retraso que la petición del fármaco produce, puesto que la recepción del mismo afecta principalmente al servicio de enfermería en planta.
3.8.3.- Procesos Asociados al Montaje de Carros Hay tres procesos asociados al montaje de carros:
- Preparación del Kardex. - Desmontaje de carros entrantes. - Desmontaje de carros salientes.
3.8.3.1.- Preparación del Kardex El armario electrónico es la herramienta principal del personal auxiliar de farmacia. Su función es agilizar el trasvase de fármacos hacia los carros y debe estar lleno en el momento de montar carros.
El personal auxiliar destina gran parte de su tiempo en la mañana a rellenar el Kardex.
3.8.3.2.- Desmontaje de carros entrantes Cuando el personal de enfermería trae los carros de planta estos deberían estar vacíos, pero eso no ocurre. Hay diversos motivos por los que una medicación puede no haber sido consumida y el personal auxiliar debe recoger dichos fármacos e incluirlos en el stock de farmacia de nuevo.
3.8.3.3.- Desmontaje de carros salientes En el caso en que llegue una prescripción cuando el carro ya esté montado, el personal retirará la medicación inadecuada del carro e incluirá la indicada en la prescripción nueva. Esto conlleva un gran retraso, ya que se acudirá al Kardex para sacar pocos fármacos y la presencia de un medicamento fuera de guía o una fórmula podría hacer inviable su inclusión en el carro.
Además, los medicamentos extraídos del carro deben incorporarse al stock de la farmacia, dándoles de nuevo entrada en la base de datos.
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3.9.- Hospital Objeto de Estudio El hospital al que hace referencia este proyecto exige una confidencialidad total en lo que se refiere a datos de medicamentos. Motivo por el cual no se ha hecho ningún tipo de distinción al respecto salvo la indicación de los que están y no están en la guía fármaco- terapéutica.
Dicho hospital posee diez plantas (entendiéndose las plantas como áreas de servicio diferenciadas por la farmacia hospitalaria, y no como plantas arquitectónicas) gestionadas por un único área de dispensación por dosis unitaria.
El área de unidosis está formada por cinco profesionales (dos farmacéuticas y tres auxiliares) y dispone de un armario electrónico (Kardex).
Los restantes datos obtenidos del centro se detallan en el apartado 5 y en los anexos.
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4.- Software Arena
4.1.- Conceptos Básicos Según García Dunna [3], “Simulación de eventos discretos es el conjunto de relaciones lógicas, matemáticas y probabilísticas que integran el comportamiento de un sistema bajo estudio cuando se presenta un evento determinado”.
Según Schmidt y Taylor [4], un sistema es un conjunto de entidades que actúan e interactúan para la consumación de un fin lógico.
Se definen los siguientes conceptos relacionados con la simulación de eventos discretos y el Software Arena [5]:
Entidades: Elementos del sistema que cambian su estado, afectando y siendo afectados por otras entidades. Las entidades entran y salen del sistema (son creadas y destruidas) constantemente. Un ejemplo para este proyecto sería una prescripción médica.
Atributos: Son características de las entidades que las definen e individualizan del resto. Un ejemplo para este proyecto sería el número de medicamentos indicados en una prescripción médica.
Variables: Es información que refleja características del sistema. En el presente proyecto, por ejemplo, se utiliza la Hora de Cierre como una variable del sistema.
Hay que destacar que los atributos se asocian a entidades, pero las variables son propias del sistema (no asociadas a las entidades).
Recursos: Las entidades ocupan y liberan recursos del sistema constantemente (un recurso tiene capacidad variable). Un ejemplo utilizado en este proyecto es el personal médico o farmacéutico (las prescripciones necesitan de un farmacéutico que las valide en relación 1:1).
Colas: Las entidades pueden necesitar del servicio de algún servidor y éste no encontrarse disponible debido a que está sirviendo a otra entidad. En ese momento, la entidad se encuentra en cola a la espera de su turno. En este texto, las colas más importantes son las de los procesos asociados a validación y montaje de carros (donde las prescripciones esperan su turno para ser validadas y montadas, respectivamente).
Eventos: Un evento es algo que sucede en un instante de tiempo de simulación. En el caso particular de la farmacia hospitalaria, un evento sería la llegada de la hora de envío de carros a cada planta del hospital.
4.2.- La Herramienta de Simulación El principal objetivo de la simulación es el de ayudar a los investigadores a modelar, para posteriormente analizar, fenómenos complejos.
En el caso del presente proyecto, lo que se trata de modelar es un área de la farmacia hospitalaria con ayuda de un simulador. De modo que, una vez realizado el modelo, sea posible comprobar cómo la farmacia respondería a variaciones de personal, número de prescripciones, etc.
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Realizar esta tarea mediante técnicas analíticas podría resultar muy complejo, costoso y, casi con total seguridad, mucho menos flexible que mediante el uso del simulador. Por este motivo, se ha optado por hacer uso del Software Arena y de su aplicación Input Analyzer.
4.2.1.- Arena El simulador Arena es la herramienta usada para construir el sistema objeto de estudio. Para la construcción del mismo se utilizarán una serie de módulos y se realizarán las pertinentes conexiones entre ellos. Estos módulos contendrán la información necesaria para definir el sistema.
Este apartado se limitará a detallar los módulos utilizados para el desarrollo del simulador del área de dispensación mediante dosis unitaria, que son los siguientes:
Los Submodelos no son más que contenedores donde otros bloques pueden introducirse. Estos pueden tener múltiples entradas y salidas (hasta diez).
El módulo Create genera entidades en el sistema. Es completamente configurable (frecuencia de generación, límite de entidades generadas, inicio de generación…).
El módulo Dispose sirve para sacar entidades del sistema. Este módulo no tiene opción alguna asociada (lo único que hace es contar las entidades eliminadas.
Los procesos del sistema en los que hacen cola las entidades para captar recursos son representados mediante módulos Process. Estos módulos siempre tienen asociada una cola y recursos.
Los bloques Decide dirigen a las entidades por el sistema. Esta elección se decide mediante probabilidades o comprobando el valor de una variable o atributos.
Con el módulo Batch se agrupan entidades en una sola (por ejemplo, se pueden agrupar todas las prescripciones en una sola llamada carro de medicación).
Separate duplica las entidades que lleguen tantas veces como se desee.
El módulo Assign genera asignaciones cada vez que una entidad lo atraviesa. Su aplicación más importante en este proyecto será actualizar variables y asignar atributos a entidades.
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El módulo Delay hace esperar a cada entidad de su cola un tiempo determinado antes de permitir que estas lo atraviesen.
Hold hace esperar a todas las entidades de su cola hasta que ocurre un evento determinado. En este caso, todas las entidades de la cola son liberadas del hold a la vez.
Cada vez que una entidad atraviesa un bloque signal, éste envía una señal (un número) al sistema. En este proyecto, los hold esperan la llegada de esta señal para liberar las entidades de su cola.
El módulo Search busca entidades en una cola y almacena su posición en la cola. Si las encuentra, la entidad que ha activado la búsqueda se liberará por la salida “found”, en caso contrario saldrá por “not found”.
Remove actúa conjuntamente con Search. Este módulo retira una entidad concreta de una cola. La posición de la entidad en la cola suele venir dada por el módulo search.
Finalmente, ReadWrite es un módulo de lectura y escritura de datos que, en el presente proyecto, se utiliza para recabar información de las entidades que lo atraviesan y realizar los documentos Excel que se aportan en el CD del proyecto.
Aunque no es un módulo en sí mismo, este proyecto ha utilizado un Schedule para definir los horarios de trabajo tanto del personal farmacéutico como del auxiliar (icono encontrado en la barra de Basic Process de Arena).
4.2.2.- Input Analyzer Además del simulador, el software Arena incluye una serie de aplicaciones entre las que se encuentra el Input Analyzer. Esta aplicación realiza un estudio estadístico de una serie de números e indica cómo se adaptan varias distribuciones estadísticas a la serie.
Para determinar la calidad de la distribución estadística asociada a la serie de números, utiliza el square error. De este modo, Input Analyzer también indica la distribución que mejor se adapta a la serie de números (la que menor square error tiene).
Las distribuciones de probabilidad con las que trabaja Input Analyzer son: Beta, Empirical, Erlang, Exponential, Gamma, Johnson, LogNormal, Normal, Poisson, Triangular, Uniform y Weibull.
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5.- Modelo de Simulación del Proceso de Unidosis Actual En este apartado se explica el funcionamiento del modelado del sistema de dispensación de dosis unitaria del hospital objeto de estudio.
El modelo tiene en cuenta los siguientes procesos que intervienen en la unidosis:
- Generación de Prescripciones - Montaje de Carros - Generación de Diferencias - Validación de Diferencias - Asignación de Fármacos - Atención por Ventanilla - Montaje de Carros - Desmontaje de Carros - Atención Telefónica - Montaje de Kardex - Salida de Carros
5.1.- Generación de Prescripciones Hay diez bloques de generación de prescripciones (uno por cada planta de hospital).
Ilustración 14. Bloques Generadores de Prescripciones del Simulador
Cada uno de estos bloques simula el comportamiento del médico de la correspondiente planta del hospital. Concretamente, a la salida de cada bloque se obtiene una distribución horaria de prescripciones médicas.
Cada bloque, a su vez, se divide en cinco sub-bloques, según el horario (tempranas, mañana y tarde) y el tipo de prescripción analizada (electrónica o papel).
Dado que todos los bloques poseen una estructura similar, se procede a analizar el correspondiente a la cuarta planta, por ser el más completo.
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5.1.1.- Prescripciones Electrónicas en Horario de Mañana El proceso comienza con el lanzamiento de una semilla al inicio del día y la asignación de una tendencia de prescripción (el número de posibles tendencias depende de la planta estudiada). Esta tendencia representa el comportamiento del médico ese día y será la que marque las futuras asignaciones sobre la semilla.
Ilustración 15. Asignación del Tipo de Tendencia
De acuerdo con la tendencia, el siguiente paso sería asignar el número de diferencias que prescribirá el médico en horario de mañana, pero el análisis de los datos no ha permitido hacer esto de manera directa mediante la asignación de una única función de distribución.
Para lograr obtener el número de prescripciones se hace preciso analizar el comportamiento del médico en la planta. En este caso, el profesional visita a los pacientes en la planta y realiza la correspondiente prescripción médica. Pero no es hasta que vuelve a su despacho cuando envía dichas prescripciones a la farmacia hospitalaria mediante un programa informático. Además, el médico no realiza una sola ronda de visitas, por lo que las diferencias llegan a la farmacia hospitalaria en forma de bloques repartidos en intervalos de tiempo.
De este modo, una vez que el simulador ha asignado la tendencia de comportamiento médica, se procede a determinar la cantidad de veces que el médico vuelve a su despacho a enviar prescripciones electrónicas a la farmacia.
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Ilustración 16. Generación de Intervalos
De este modo, la semilla se replica tantas veces como el médico prescriba y pasa a ser lo que se ha denominado un intervalo.
Tras esto, se hace esperar a cada intervalo un segundo para que las probabilidades no se disparen todas a la vez en los subsiguientes procesos.
A continuación, se asigna el número de pacientes que ha visitado el médico antes de volver a su despacho. Esto también depende de la tendencia seguida por el médico y es lo que se ha denominado tamaño de la diferencia.
Ilustración 17. Asignación del Tamaño del Intervalo y Espera
El módulo a la salida de esta asignación vuelve a provocar un retraso de un segundo entre diferencia y diferencia para mejorar el funcionamiento del programa.
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Hasta este punto se conoce el número de veces que el médico prescribe y la cantidad de diferencias que realiza cada una de las veces (tamaño). Ahora sólo falta asignar el instante en que cada una de estas diferencias llega a la farmacia.
Para modelar esto y, atendiendo a los datos que pueden consultarse en el anexo, se ha tomado la siguiente decisión:
En primer lugar, se asigna la hora a la que el médico vuelve a su despacho y comienza a prescribir (a este instante se le ha denominado lanzamiento del intervalo).
Una vez se conoce este instante, la semilla espera hasta que llega la hora asignada en un módulo Delay.
Una vez llegada la hora del lanzamiento del intervalo, éste se replica tantas veces como su tamaño indique.
Ilustración 18. Generación de Prescripciones a Partir del Tamaño del Intervalo
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La semilla original es la correspondiente a la primera diferencia que el médico realiza al iniciar el intervalo, por lo que no se retrasara más.
Las siguientes, en cambio, irán en cascada con respecto a la primera. Para simular esto se asigna un tiempo de retraso de una con respecto a su predecesora y se irán liberando poco a poco.
Ilustración 19. Delay de las Prescripciones
En resumen, esta zona del simulador ha generado una semilla al inicio del día que podría asemejarse a un médico desconocido. A continuación se ha dotado a ese médico de un patrón de comportamiento (asignación de la tendencia). Gracias a ese patrón de comportamiento se ha determinado el número de “turnos de visita” que realiza el médico por la mañana. De este modo, cada vez que el médico vuelve de pasar consulta (lanzamiento de intervalo), una cascada de prescripciones llega a la farmacia. La primera de estas llega en T = Lanzamiento de Intervalo, la siguiente llega en T2 = T + Retraso_1, la siguiente en T3 = T2 + Retraso_2…
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Ilustración 20. Generador de Prescripciones Electronicas en Horario de Mañana
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5.1.2.- Prescripciones Electrónicas Tempranas Este módulo asigna las prescripciones que llegan desde las 0:00 horas hasta el inicio de la actividad de la farmacia hospitalaria.
Se separó del resto de prescripciones para poder realizar un estudio más apropiado del turno de mañana y, además, representa algo distinto al de resto de prescripciones electrónicas, ya que las prescripciones electrónicas tempranas son validadas, pero no tienen por qué conllevar el montaje de sus fármacos en los carros (usualmente, las prescripciones electrónicas tempranas son satisfechas por stock de planta en el momento de su prescripción y son validadas a primera hora por el personal de farmacia).
Ilustración 21. Generador de Prescripciones Tempranas
Esta zona del generador de prescripciones es mucho más simple que la anterior.
Se genera una semilla a primera hora y se le asigna el número de prescripciones tempranas de dicho día. Esta semilla se replica y a cada una de éstas se les asigna una hora de lanzamiento, de forma que esperan hasta dicha hora en un módulo de espera.
En este caso, la hora no es aleatoria. Todas estas prescripciones se liberan a las 9:00 (hora a la que arranca el servicio de farmacia), ya que no tiene ningún sentido que engrosen la lista de espera de validación de las farmacéuticas (su retraso no tiene mayor importancia porque la demanda de fármacos en planta ya fue satisfecha mediante el botiquín de la misma).
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5.1.3.- Prescripciones Electrónicas de Tarde Este módulo es análogo al anterior, pero referido a las prescripciones que llegan a partir de la hora de cierre del servicio de dispensación de dosis unitaria. Esta “hora de cierre” se explicará con detenimiento más adelante.
Ilustración 22. Generador de Prescripciones en Horario de Tarde
5.1.4.- Prescripciones en Papel Este módulo genera las prescripciones que recibe la farmacia en formato no electrónico. Este formato está en desuso en todas las plantas del hospital salvo en la planta octava. Su distinción se realiza porque las prescripciones en papel son más lentas de validar que las electrónicas.
Ilustración 23. Generador de Prescripciones en Papel en Horario de Tarde
Como puede observarse, se trata de un módulo similar al anterior.
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5.1.5.- Prescripciones en Papel de Tarde Se adjunta la imagen del módulo, que como puede apreciarse es más simple que el anterior (en el caso de la planta 4 puede apreciarse que no hay módulo replicador, por lo que sólo puede haber un máximo de una prescripción en papel en horario de tarde).
Ilustración 24. Prescripciones en Papel en Horario de Tarde
5.1.6.- Separación de Sobrantes y Asignaciones Adicionales Finalmente, todos estos módulos desembocan en un contador. Si el generador crease más diferencias que camas hubiese en la planta del hospital, este módulo separaría el excedente.
Ilustración 25. Separador de Prescripciones Generadas Sobrantes
Para terminar, cada diferencia recibe un número asociándola a una cama de la planta del hospital. También se asigna la planta del hospital a la que corresponde la prescripción y la hora de salida de la misma (esto último para su posterior análisis en un módulo de adquisición de datos).
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Ilustración 26. Generador de Prescripciones
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5.2.- Generación de Carros Previos El modelo trabaja conociendo los medicamentos que se han dispensado el día anterior para cada cama del hospital. Esta información contiene tanto las diferencias del día anterior como las camas sin cambio de medicación, como las prescripciones que no han sido dispensadas desde la farmacia hospitalaria (como por ejemplo las que se han dispensado desde stock de planta: Botiquines, Pixis…).
Ilustración 27. Bloque Generador de Prescripciones Previas
El contenido de estas camas será tratado por el modelo como prescripciones de tipo 2 (prescripciones completas del día anterior).
Ilustración 28. Generador de Prescripciones Previas
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Este módulo se divide en dos bloques.
En el primer bloque se asigna la cantidad de camas con medicación y en un segundo bloque (conformado por dos módulos de asignación) se asigna a cada prescripción un número identificativo (número de cama), que se utilizará para determinar si la cama tiene o no cambios de medicación asociados a la llegada de diferencias.
5.3.- Asignación de Medicamentos Cada prescripción lanzada por el personal médico contiene información referente al número de fármacos. Estos fármacos se distinguirán según estén o no en la guía fármaco- terapéutica hospitalaria o no. Además, estas prescripciones indican si hay que realizar alguna fórmula magistral (mezclas) o el paciente necesita de fluido- terapia (sueros…).
Ilustración 29. Bloque de Asignación de Medicación
Este módulo se situará siempre tras un generador de prescripciones y contiene un bloque de asignación para cada tipo de fármaco.
Cada vez que llega una prescripción, a esta se le asigna la cantidad de fármacos guía, no guía, fluido- terapia y mezclas que deben dispensarse al paciente.
Ilustración 30. Asignación de Medicamentos
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Por definición, los fármacos fuera de guía fármaco- terapéutica no son de uso común, por lo que se modelan con una probabilidad previa de aparición o no en la prescripción.
Ilustración 31. Asignación de Medicamentos Fuera de Guía Fármaco-Terapéutica
5.4.- Asignación de Tiempos de Proceso A cada prescripción se le asigna el tiempo que tardará el personal farmacéutico y auxiliar en tratarla (procesos de validación y montaje respectivamente).
Ilustración 32. Bloque de Asignación de Tiempos de Proceso
Este proceso realiza cuatro ciclos similares. Uno para cada tipo de fármaco que contiene una prescripción (fármaco en guía fármaco- terapéutica, fármaco fuera de guía fármaco- terapéutica, mezclas y fluidoterapia).
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Ilustración 33. Asignación de Tiempos de Proceso
El proceso asigna tiempos por acumulación. Es decir, se parte de tiempos de tratamiento cero (T_Validación = 0 y T_Montaje = 0) que se asignan en el primer bloque de asignación, luego estos tiempos van creciendo según una progresión del tipo T = T + x.
Ilustración 34. Línea Típica de Asignación de Tiempo de Proceso como Retraso Acumulado
Así, cuando una prescripción supera el primer bloque de asignación (tiempos igual a cero), se pregunta ésta contiene fármacos en la guía hospitalaria, en caso afirmativo, se comprueba si ésta tiene una incidencia asociada (lo que conllevará un retraso). De ser así, pasará por el bloque que asigna un retraso asociado a fármacos tipo guía (T = T + Retraso). A continuación, se pasa a asignar un tiempo de tratamiento a la prescripción por cada fármaco que contenga
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de tipo guía (ciclo T = T + ∑T_Tratamiento). Es decir, la fórmula completa asociada a este proceso sería: T = T + Retraso + ∑T_Tratamiento.
A continuación se procede del mismo modo para los fármacos de otros tipos contenidos en la prescripción.
Ilustración 35. Asignación de Retraso al no ser la Prescripción Electrónica
Finalmente, se asigna un tiempo de retraso a las prescripciones en formato físico que se acumula al tiempo de retraso total.
5.5.- Atributos de las Prescripciones Las prescripciones y diferencias son las principales entradas del sistema. Estas prescripciones poseen los siguientes atributos (asignados según se muestra en los apartados 5.1, 5.2, 5.3 y 5.4) que serán usados durante el resto de la simulación:
- Carro: Indica la planta a la que corresponde la prescripción. - Cama: Indica la cama de la planta a la que corresponde la prescripción. - T_Val: Tiempo que tarda el personal farmacéutico en validar la diferencia. - T_Mont: Tiempo que tarda el personal auxiliar en montar la prescripción. - Temprana: Toma el valor 1 cuando la diferencia llega antes de las 9 de la mañana.
Se indican a continuación los atributos que se han asignado a prescripciones y validaciones para su generación:
- Tendencia: Hace referencia al comportamiento del médico que prescribe diferencias. - Tamaño: Indica el número de veces que médico realiza una tanda de prescripciones. - I_Intervalo: Asigna una hora de inicio de tanda de prescripciones médicas. - Retraso: Asigna un tiempo entre diferencias de una misma tanda. - N_Guia: Cantidad de fármacos en la guía fármaco- terapéutica por prescripción. - N_No_Guia: Cantidad de fármacos fuera de guía fármaco- terapéutica por prescripción. - N_Fluidoterapia: Cantidad de fluido-terapia por prescripción. - N_Mezclas: Cantidad de mezclas por prescripción. - Electronica: Toma valor 0 para prescripciones electrónicas y 1 para prescripciones en papel. - Problema: Toma valor 1 cuando hay problemas a la hora de validar (usado en la asignación de tiempos de tratamiento).
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5.6.- Señales y Horarios El bloque independiente de Señales y Horarios sirve para asignar las variables del sistema y para disparar señales.
Ilustración 36. Bloque de Señales y Horarios
Este bloque se divide a su vez en tres bloques independientes:
Ilustración 37. Bloques que Componen Señales y Horarios
Un bloque de asignación de variables, otro de control de contadores y otro para el disparo de señales.
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5.6.1- Bloque de Variables Aquí se asignan los valores de las variables asociadas a los procesos de montaje de carros y atención en ventanilla para cada planta.
Ilustración 38. Asignación de Variables
Aquí, al principio de cada día, se asignan las siguientes variables relativas al montaje de carros:
- Hora Cierre (Montaje): Hora límite a la que el personal farmacéutico da la indicación de inicio de montaje de carros al personal auxiliar. - Número Límite (Montaje): Número de diferencias para el que el personal farmacéutico da la indicación de inicio de montaje de carros al personal auxiliar. - Hora Fin (Montaje): Hora a partir de la cual no se incluyen más fármacos en los carros (se derivan a atención por ventanilla o stock de planta). - Hora Salida (Montaje): Hora a la que los carros salen de la farmacia hospitalaria.
También se asignan las variables relativas a la atención por ventanilla:
- Hora Preferente (Ventanilla): Hora a partir de la cuál todas las diferencias se atienden por ventanilla. - Porcentaje Admitidos (Ventanilla): Porcentaje de diferencias que llegan antes de la hora de atención preferente atendidos por ventanilla (las restantes se satisfacen por stock de planta). - Hora Primer Turno (Ventanilla): Hora límite del primer turno de atención por ventanilla. - Porcentaje Atención Rápida (Ventanilla): Porcentaje de diferencias que requieren poco tiempo de atención del personal.
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5.6.2- Bloque de Contadores Simplemente lleva la cuenta de los días transcurridos durante la simulación.
Ilustración 39. Asignación del Día Actual
Es necesario llevar esta cuenta por motivos de análisis de datos y para poder corregir los tiempos. Así, para obtener el instante actual de simulación se hará uso de la siguiente función: “TNOW - (Dia_Actual-1)*24*60”, donde TNOW devuelve el valor en minutos del tiempo transcurrido desde el inicio de la simulación hasta el instante actual.
5.6.3- Bloque de Señales Este bloque se divide en dos partes.
La primera parte consiste en enviar una señal cada segundo. Esta señal se usa para añadir cierto retraso entre asignaciones (esto mejora el comportamiento del simulador).
Ilustración 40. Se Envía una Señal cada Segundo
La segunda parte envía una señal a cada planta a las horas que se han definido en el bloque de variables.
Ilustración 41. Se Envían Señales a Horas Concretas del Día
Los módulos que envían la señal se han denominado “Bandera” y, salvo el primero, van precedidos de otro módulo que espera hasta la hora indicada (primero se espera hasta cierta hora y luego se lanza la señal correspondiente).
En la primera asignación se ponen a cero todas las variables de uso diario.
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Ilustración 42. Generación de Señales
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5.7.- Recorrido de las Prescripciones del Día Anterior En ausencia de diferencias la farmacia hospitalaria asigna a cada cama la misma medicación que tuvo el día anterior.
Estas prescripciones recorren los siguientes bloques del simulador: Espera Montaje, Montaje, Espera Salida y Salida.
5.7.1.- Bloque de Espera Montaje En este bloque las prescripciones esperan a la llegada de la hora de montaje de carros (hay una línea de espera por cada planta del hospital).
Ilustración 43. Bloque de Espera a la Señal de Montaje
En cada línea hay una asignación y un Hold . El Hold hace esperar hasta la hora de inicio de montaje de carros.
Se observa que a cada Hold llegan dos líneas de entrada. Esto se debe a que las prescripciones también pasarán por este módulo, tal y como se explicará más adelante.
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5.7.2.- Bloque de Montaje de Carros En este bloque las auxiliares introducen los medicamentos incluidos en las prescripciones en los carros.
Ilustración 44. Bloque de Montaje de Carros
El horario de atención de las auxiliares puede verse en el siguiente gráfico de barras:
Ilustración 45. Horario de Atención del Personal Auxiliar
Tras este proceso se separan las prescripciones montadas de acuerdo a la planta a la que se dirigen.
A continuación hay dos posibilidades:
- Que la hora de salida ya ha pasado: Las prescripciones se han montado tarde, con lo que serán dispensadas por ventanilla (bloque de Atención por Ventanilla).
- Que la hora de salida no ha pasado: Las prescripciones esperarán a la salida de su carro (Bloque de Espera Salida).
52
5.7.3.- Bloque de Espera Salida En este bloque las prescripciones esperan a la llegada de la señal de salida de carros.
Ilustración 46. Bloque de Espera a la Señal de Salida de Carros
Cuando esta señal llega, todas las prescripciones se agrupan en un carro. Este carro es repasado por el personal auxiliar y enviado a la planta correspondiente.
5.7.4.- Bloque de Atención por Ventanilla La atención por ventanilla se realiza exclusivamente en horario de tarde, una vez la hora de cierre de carros ha sido indicada.
53
En primer lugar se distingue un bloque de discriminación horaria.
Ilustración 47. Discriminación Horaria para la Atención por Ventanilla
En este bloque se determina si las prescripciones están fuera o dentro del horario de atención preferente por ventanilla. Las prescripciones que estén fuera de este horario son de dos tipos:
- Las que llegan a partir de las nueve de la noche, que son satisfechas por stock de planta.
- Las que llegan antes de la apertura de ventanilla, que pueden ser atendidas o no de acuerdo a una probabilidad (probabilidad de admisión por ventanilla).
Una vez una prescripción se considera apta para ser atendida por ventanilla, ésta pasa por el bloque de asignación por ventanilla.
Ilustración 48. Asignación de Tiempos de Atención por Ventanilla
El objetivo de este sub- bloque es asignar los tiempos de proceso de atención. Este sub- bloque también indica las prescripciones que conllevan una interrupción del funcionamiento normal del servicio de unidosis, debido principalmente a malas prácticas del personal ajeno al servicio.
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Dentro del horario de atención por ventanilla se pueden diferenciar dos turnos de trabajo, uno con mayor carga de trabajo y otro con menor. De ahí, la división que se ha realizado en el simulador para el recorrido de las prescripciones.
A continuación, las prescripciones pueden dividirse en dos grupos:
Ilustración 49. Procesos de Atención por Ventanilla
Por un lado están las prescripciones que se resuelven desde una atención por ventanilla, de manera correcta. Estas prescripciones son resueltas por el personal auxiliar en horario de tarde, sin intervención del personal farmacéutico.
Por otro lado, están las prescripciones cuya resolución deriva en la implicación del personal auxiliar y del personal farmacéutico.
El horario del personal de farmacia puede verse en el siguiente gráfico de barras:
Ilustración 50. Horario de Atención del Personal Farmacéutico
55
Ilustración 51. Recorrido de las Prescripciones del Día Anterior (referencia: Planta 01)
56
5.8.- Recorrido de las Diferencias Una vez generadas las diferencias, éstas se someten a un proceso de validación por el personal farmacéutico.
A continuación, dependiendo de la hora del día a la que hayan sido validadas, se pueden someter a 4 procesos diferentes:
- Las diferencias que llegan antes de la hora de inicio de montaje, sustituirán a prescripciones del día anterior en la cola de espera de montaje correspondiente.
- Las diferencias que llegan después de la hora de inicio de montaje pero antes de la de cierre de carros sustituirán a prescripciones del día anterior en la cola de espera de montaje.
- Las diferencias que llegan después de la hora de cierre de carros serán atendidas en horario de atención de ventanilla o satisfechas por stock de planta (descartadas del proceso).
- Las diferencias que llegan a partir de las 21:00 son satisfechas por stock de planta.
5.8.1.- Proceso de Validación En este bloque entran las diferencias y salen las validaciones. Se utiliza como recurso al personal farmacéutico.
Ilustración 52. Bloque de Validación
Dado que del bloque de generación de prescripciones salen juntas las prescripciones de días previos y las diferencias, lo primero que hace este bloque es separarlas, quedándose con las diferencias.
A continuación, se separan las diferencias que presentan una incidencia de las que no. Estas incidencias conllevan largos tiempos de validación (atributo problema = 1) y son resueltas a lo largo del día.
Las diferencias con incidencia se resuelven con una prioridad menor que las diferencias que no presentan problemas. Por este motivo se ha dividido el proceso de validación en dos subprocesos: “Validación” y “Validaciones Problemáticas”.
Ambos procesos desembocan en un módulo de asignación y análisis de datos para, a continuación, separar las validaciones.
57
Las validaciones procedentes de prescripciones realizadas entre las 9 de la noche y las 9 de la mañana son las llamadas prescripciones tempranas. Estas prescripciones ya han sido satisfechas por stock de planta, pero requieren de validación (no de montaje en carro). Es decir, se han resuelto sin validar previamente. Por este motivo, una vez validadas no tienen más sentido en el proceso y son descartadas.
Las validaciones del día actual continúan vivas en el proceso.
5.8.2.- Decisión: Diferencias y Hora de Cierre Las diferencias validadas tras la hora de cierre deben ser atendidas por ventanilla, mientras que las que llegan antes llegan a “Decisión: Diferencias y Hora de Montaje”.
Ilustración 53. Decisión según la Hora de Cierre
Para determinar el momento del cierre se utilizan dos criterios: Un primer criterio es la hora de cierre estimada (módulo decide) y un segundo criterio es la cantidad de diferencias que ya han pasado (sub- modelo Número de Validaciones). Este criterio se explica con detalle en el Anexo III.
58
Un sub- modelo “Numero de Validaciones” tiene la siguiente forma:
Ilustración 54. Bloque Número de Validaciones
Aquí se cuentan las prescripciones validadas y se comparan con un valor límite. Si este valor no es superado, todavía no se decreta el cierre de carros. En caso contrario, se declara el cierre de carros y se inicia el proceso de montaje.
5.8.3.- Diferencias Atendidas por Ventanilla Ver apartado “5.7.4.- Bloque de Atención por Ventanilla”.
5.8.4.- Decisión: Diferencias y Hora de Montaje Las diferencias que llegan antes de la hora de cierre pueden llegar antes o después de la hora de montaje.
Ilustración 55. Decisión Según la Hora de Montaje
59
Esto se simula mediante un bloque decide que lleva a:
- Bloque “Sustituye en Esperando Montaje” para el caso de que no se la hora de montaje.
- Bloque “Sustituye en Esperando Salida” para el caso de que sea la hora de montaje.
5.8.5.- Bloque “Sustituye en Esperando Montaje” Las validaciones que llegan antes de que comience el montaje sustituyen a las prescripciones del día anterior que están esperando el montaje. Esto es el equivalente a machacar información en una base de datos.
Ilustración 56. Bloque "Sustituye en Esperando Montaje"
Dado que se han dado identificadores de número de cama a cada prescripción y a cada prescripción del día anterior, este módulo busca la prescripción del día anterior correspondiente a la cama indicada en la validación y la sustituye.
Si la cama estuviese vacía (no encuentra el identificador), la añade.
El módulo de errores se añadido por seguridad.
Tras este módulo, las prescripciones se encuentran en la cola de los Hold “Esperando Montaje” del bloque de “Espera Montaje” explicado en el apartado “5.7.1.- Bloque de Espera Montaje”.
60
5.9.6.- Bloque “Sustituye en Esperando Salida” Si la validación llega tras la hora de montaje de carros, pero antes del cierre, ésta debe sustituir a la prescripción del día anterior que puede encontrarse en dos lugares diferentes: En la cola del proceso de montaje de carros o en la cola un hold esperando la salida de carros.
Debido al método de trabajo del servicio es imposible incidir directamente en la cola del proceso de montaje de carros (las farmacéuticas imprimen una hoja que pasan a las auxiliares con los fármacos a montar y luego continúan validando), por lo que sólo se pueden sustituir fármacos en el hold de espera de salida de carros.
Ilustración 57. Bloque "Sustituye en Esperando Salida"
Este bloque funciona de manera similar al de “sustitución de carros en espera” descrito en el apartado 5.8.5.- Bloque “Sustituye en Esperando Montaje”, con la diferencia de que la prescripción del día anterior puede no estar todavía en la cola del hold.
Para solventar esto, cuando una validación no encuentra a su prescripción del día anterior homóloga, vuelve a intentar encontrarla cada segundo posterior (antes o después terminará saldará de la cola de montaje).
En caso de que haya una sustitución, dado que la medicación ya estaba incluida en el carro habrá que re- etiquetarla y sacarla del carro.
61
Ilustración 58. Proceso de Desmontaje de Medicación
La medicación sacada del carro se lleva al proceso de “Auxiliar Desmonta”.
Finalmente, si el carro ya ha salido, estas diferencias se atienden por ventanilla en horario de tarde.
62
Ilustración 59. Camino Recorrido por Prescripciones que llegan Antes de la Hora de Montaje
63
Ilustración 60. Camino de las Prescripciones que Llegan Entre la Hora de Montaje y la de Cierre (en naranja las del día anterior reemplazadas)
64
Ilustración 61. Camino Recorrido por las Prescripciones que Llegan Tras la Hora de Cierre (Definida por la Hora)
65
Ilustración 62. Camino Recorrido por las Prescripciones que Llegan Tras la Hora de Cierre (Definida por Número de Medicamentos)
66
5.10.- Proceso de Relleno de Kardex Los medicamentos que el día anterior se prescribieron fueron sacados del Kardex para su posterior suministración. El armario electrónico debe rellenarse por las auxiliares con, como mínimo, los medicamentos que se consumieron el día anterior.
Ilustración 63. Proceso de Relleno del Kardex
Por este motivo, antes de entrar en el Bloque de Espera Montaje, las prescripciones del día anterior son duplicadas.
A continuación, generan tantos medicamentos como indica cada prescripción. Estos medicamentos son introducidos por las auxiliares en el Kardex en el proceso “Relleno del Kardex”.
67
5.11.- Proceso de Vaciado de Carros Todos los días los carros vuelven de la planta con algún medicamento sobrante. Estos medicamentos deben ser re- etiquetados y almacenados.
Ilustración 64. Proceso de Vaciado de Carros
En este proceso a cada carro se le asigna un tiempo de proceso. Son las auxiliares las que preparan los carros para su siguiente uso en el proceso “Desmontar Carros”.
5.12.- Atención Telefónica El teléfono es una interrupción constante de los procesos en la unidosis. Su uso puede formar parte de la unidosis o corresponderse a otra área de servicio de la farmacia hospitalaria.
Ilustración 65. Bloque de Atención Telefónica
Se ha dividido la generación de llamadas telefónicas en tres turnos. Cada turno tiene una distribución diferente de tiempo entre llamadas.
Estas llamadas deben ser atendidas en el proceso “Responder Teléfono” por el personal farmacéutico, pero si la espera es superior a un cierto tiempo la llamada se pierde. Esto se simula en el sub- modelo “Llamadas Perdidas”.
68
Ilustración 66. Bloque de Llamadas Perdidas
Este sub- modelo busca llamadas de la cola de “Responder Teléfono” que lleven esperando más de cierto tiempo y las retira de dicha cola.
69
6.- Análisis de Datos de la Farmacia Hospitalaria Las principales entradas del sistema son las prescripciones. Se ha realizado un análisis de las mismas en los anexos I y II.
El análisis que se desarrollara en el Anexo I tiene como fin obtener una distribución o un conjunto de distribuciones que simulen el comportamiento del médico que prescribe en el hospital.
En el Anexo II se realiza un análisis del contenido de las prescripciones, es decir, del número y tipo de medicamentos que contiene cada prescripción.
6.1.- Tipos de Prescripción Existen dos tipos de prescripciones según el formato en el que las recibe la farmacia hospitalaria.
Por un lado están las llamadas prescripciones electrónicas, que son las que se reciben mediante una plataforma informática. Esta plataforma es un recurso particular de cada hospital.
Por otro lado se encuentran las prescripciones en papel. Estas prescripciones (o recetas) son enviadas por personal auxiliar de la planta hospitalaria a la farmacia. Luego, el personal de farmacia debe almacenar esa información a formato electrónico.
Durante la elaboración de este proyecto, el hospital objeto de estudio se ha encontrado inmerso en un proceso ya generalizado en la Farmacia Hospitalaria Española: La sustitución de prescripciones en papel por prescripciones electrónicas.
La motivación de este cambio es la de evitar que el personal cualificado de farmacia dedique si tiempo a la transcripción de documentación en beneficio de otras actividades de la farmacia hospitalaria. Esto, además de mejorar el funcionamiento de la farmacia, reduce el número de errores y permite una mejor comunicación médico- farmacéutico.
6.2.- Toma de Datos Se han tomado datos directamente de la farmacia hospitalaria durante doce días. Este muestreo se ha realizado accediendo a las siguientes fuentes de información:
- Capturas de pantalla del sistema de prescripción electrónica.
- Hojas de prescripción.
- Hojas de entregadas al personal auxiliar para el montaje de carros.
- Tiempos de Gestión y Horario de Personal.
Toda esta información ha sido debidamente modificada para que no aparezcan datos personales ni información alguna que pueda llevar a la cantidad de un tipo de medicamento gestionado por la farmacia hospitalaria.
70
6.3.- Análisis de las Prescripciones En el anexo I se encuentra detallado el análisis de los datos obtenidos para cada planta del hospital referente a las prescripciones.
En este punto se va a explicar el procedimiento para la obtención de las variables que definen el bloque de Generación de Prescripciones. Por simplicidad, se tomará como referencia a la planta 01 del hospital (correspondiente al carro 01 de la farmacia) a la hora de explicar el razonamiento que se ha seguido para desarrollar el bloque generador.
Hay que tener en cuenta que el bloque generador de prescripciones no es más que un modelo del personal médico de cada planta del hospital. En este caso, este modelo engloba a un médico que prescribe tras realizar rondas de visita a pacientes de su planta hospitalaria.
Dada la naturaleza de esta entrada del sistema, se verá que no es posible modelar mediante una única función de distribución (el comportamiento del personal puede resultar errático de unos días a otros debido a hábitos u obligaciones imposibles de obtener en un análisis de la duración del que se ha realizado). Por este motivo se recurrirá a un análisis mediante múltiples funciones de distribución.
6.3.1.- Limitación Horaria En primer lugar se observa que la actividad del médico que prescribe está centrada en un rango horario concreto.
Ilustración 67. Hora a la que se Realiza cada Prescripción
0:002:244:487:129:36
12:0014:2416:4819:1221:36
0 50 100 150 200 250
71
Ilustración 68. Numero de Prescripciones frente a Rango Horario
La mayor parte de las prescripciones se concentran entre las 9:30 y las 15:00. Esto, como es de esperar, prácticamente coincide con el horario de trabajo del área de unidosis de la farmacia hospitalaria.
Hay que destacar que, aunque se está tomando como referencia la planta 010 del hospital, este comportamiento es usual dentro de todas las plantas. Cada área del hospital asume, en mayor o menor medida, que las prescripciones deben tratarse dentro de este horario o no podrán ser atendidas de manera eficiente por la farmacia.
Se distinguirán entonces tres rangos horarios diferentes:
* Prescripciones “Tempranas”: Las que llegan entre las 21:00 (día anterior) y las 9:00.
* Prescripciones “de Mañana”: Las que llegan entre las 9:00 y las 14:45.
* Prescripciones “de Tarde”: Las que llegan entre las 14:45 y las 21:00.
Hay que recordar que el tratamiento que reciben las prescripciones depende de su horario de llegada:
Las prescripciones tempranas son validadas automáticamente por el sistema y dispensadas mediante stock de planta inmediatamente. Más tarde, en horario de mañana el personal farmacéutico validará dicha prescripción.
Las prescripciones que llegan en horario de mañana son validadas por el personal de farmacia inmediatamente y dispensadas a través de los carros de medicación (llevadas directamente a planta).
Las prescripciones que llegan en horario de tarde son validadas por farmacéuticos en el acto y dispensadas por ventanilla (personal de planta debe bajar a farmacia a recogerlo).
05
1015202530354045
1:00
2:00
3:00
4:00
5:00
6:00
7:00
8:00
8:30
9:00
9:30
10:0
010
:30
11:0
011
:30
12:0
012
:30
13:0
013
:30
14:0
014
:30
15:0
016
:00
17:0
018
:00
19:0
020
:00
21:0
022
:00
23:0
0
72
6.3.2.- Análisis de Cada Día Mediante Distribución Única De los datos recogidos, se desprecian las llegadas fuera del horario de mañana y se calcula lo que se ha llamado “Diferencia”. Esto no es más que el tiempo transcurrido (en minutos) entre la llegada de una prescripción y la siguiente.
En la tabla adjunta se aprecia un primer bloque de dos columnas (Horario| Diferencias) y un segundo bloque donde se han eliminado las prescripciones que llegan fuera de horario de mañana.
Llegadas Diferencia Mañana D. Mañana 8:06
10:44
10:44 158,00 10:46 2,00 10:46 2,00 10:47 1,00 10:47 1,00 10:47 0,00 10:47 0,00 11:21 34,00 11:21 34,00 11:23 2,00 11:23 2,00 11:52 29,00 11:52 29,00 11:57 5,00 11:57 5,00 11:59 2,00 11:59 2,00 12:52 53,00 12:52 53,00 12:55 3,00 12:55 3,00 12:59 4,00 12:59 4,00 12:59 0,00 12:59 0,00 13:03 4,00 13:03 4,00 13:46 43,00 13:46 43,00 13:52 6,00 13:52 6,00 14:21 29,00 14:21 29,00 14:23 2,00 14:23 2,00 14:25 2,00 14:25 2,00 14:27 2,00 14:27 2,00 14:27 0,00 14:27 0,00 14:27 0,00 14:27 0,00 19:18 291,00
Ilustración 69. Llegadas de Prescripciones para un Día Típico
73
Para este caso, la distribución de probabilidad asociada al tiempo entre llegadas puede obtenerse mediante el Input Analyzer de Arena, y es una weibull de valor: -0.001 + WEIB(5.05, 0.425).
Ilustración 70. Distribución de Probabilidad Asociada a las Diferencias de un Día
Repitiendo este análisis, las distribuciones asociadas a cada día, en horario de mañana, para el caso de la planta 01 del hospital son todas Weibull:
Día Alpha Betta Desplazamiento Error Prescripciones 01 0.425 5.05 -0.001 0.017978 22 02 0.436 4.91 -0.001 0.001320 26 03 0.561 7.43 -0.001 0.004498 23 04 0.462 6.81 -0.001 0.022044 21 05 0.473 6.1 -0.001 0.029124 27 06 0.424 5.26 0.999 0.027820 25 07 0.647 11.5 -0.001 0.005870 20 08 0.445 5.82 -0.001 0.008197 22 09 0.635 11.5 0.999 0.016502 17 10 0.894 7.64 -0.001 0.009685 19 11 0.51 6.01 -0.001 0.034682 22 12 0.284 1.73 0.999 0.006952 19
Ilustración 71. Distribuciones Weibull Representativas de cada Día
Se observan dos comportamientos diferenciados:
Un primer caso (días 06, 09 y 12) donde el menor tiempo entre llegadas es de un minuto. En este caso, Input Analyzer incluye un desplazamiento de 0.999.
Un segundo caso (resto de días) donde hay tiempos nulos entre llegadas (tiempos inferiores a un minuto). En estos casos Input Analyzer incluye un desplazamiento de -0.001.
Dada la naturaleza de la distribución Weibull, que no puede trabajar con valores nulos, la distribución aportada por el programa se obtiene tomando unos datos corregidos (desplazados) con respecto a los originales. El Input Analyzer sitúa el valor más pequeño de la nube de puntos en la posición +0.001, y escala el resto de valores en la misma cuantía que utilizó para el menor de estos puntos. De este modo, todas las distribuciones que calcula están centradas en +0.001.
74
Dado que en los tres casos discrepantes el menor valor de tiempo es de un minuto y dado que el mínimo error cometido es de un minuto (el programa de prescripción del que se han obtenido los datos tiene esa precisión), se va a optar, en primera instancia, por redondear uno de los tiempos de un minuto a cero. De este modo, todas las distribuciones estarán centradas y se habrá cometido un error a priori asumible.
Las nuevas distribuciones son:
Día Alpha Betta Desplazamiento Error Prescripciones 01 0.425 5.05 -0.001 0.017978 22 02 0.436 4.91 -0.001 0.001320 26 03 0.561 7.43 -0.001 0.004498 23 04 0.462 6.81 -0.001 0.022044 21 05 0.473 6.1 -0.001 0.029124 27 06 0.766 9.27 -0.001 0.021526 25 07 0.647 11.5 -0.001 0.005870 20 08 0.445 5.82 -0.001 0.008197 22 09 0.692 13.2 -0.001 0.014890 17 10 0.894 7.64 -0.001 0.009685 19 11 0.51 6.01 -0.001 0.034682 22 12 0.581 6.53 -0.001 0.003974 19
Ilustración 72. Distribuciones Weibull Corregidas y Centradas en +0.001
Representándolas gráficamente para doce valores aleatorios:
Ilustración 73. Generación de un Día con Cada Distribución Weibull
0
0,02
0,04
0,06
0,08
0,1
0,12
0,14
0 5 10 15 20 25
75
Para escoger el día más representativo gráficamente debe utilizarse la escala logarítmica.
Ilustración 74. Distribuciones Weibull en Escala Logarítmica
Gráficamente, puede considerarse el día 03 como el más representativo (línea verde oliva):
-0.001 + WEIB(7.43, 0.561)
Para comprobar la validez de esta distribución se procede a realizar una simulación en Arena, con lo que se requieren los siguientes parámetros:
- Número de prescripciones recibidas
- Hora de llegada de la primera prescripción.
- Tiempo entre llegadas.
-2
-1,5
-1
-0,5
0
0,5
1
1,5
1 10 100
76
El número de prescripciones en cada día puede asociarse a una distribución normal de media 21.92 y desviación 2.999 (obtenido mediante Input Analyzer).
28272625242322212019181716
4
3
2
1
0
Prescripciones
Freq
uenc
y
Mean 21,92StDev 2,999N 12
Normal Histograma
Ilustración 75. Distribución para Estimar el Número de Prescripciones Recibidas
Analizando la hora de llegada de la primera prescripción de cada uno de los días estudiados, se tiene que la primera prescripción llega entre las 9:37 (minuto 577) y las 11:23 (minuto 683), siguiendo una distribución gamma: 577 + GAMM(63.7, 0.547), con un error de 0.032621.
680660640620600580
4
3
2
1
0
C1
Freq
uenc
ia
Histograma Primera Prescripción
Ilustración 76. Distribución para Estimar la Llegada de la Primera Prescripción
77
Se prepara la siguiente simulación en Arena:
Ilustración 77. Generador de Prescripciones Basado en Distribución Única
Simulando doce días la distribución obtenida con Arena, se obtiene el siguiente resultado:
1000900800700600500
25
20
15
10
5
0
Minuto (del día)
Freq
uenc
y
Mean 741,1StDev 133,3N 224
Normal Simulación (12 días)
Ilustración 78. Resultado de Simulación (12 Días) con Distribución Única
78
Que se puede comparar con la distribución real de los doce días de muestra:
900840780720660600
40
30
20
10
0
Minuto (del día)
Freq
uenc
y
Mean 724,4StDev 74,84N 263
Normal Datos (12 días)
Ilustración 79. Prescripciones Dato (12 Días)
1050975900825750675600
40
30
20
10
0
Data
Freq
uenc
y
DatosSimulación
Variable
Histogram of Datos; Simulación
Ilustración 80. Datos frente a Simulación (Distribución Única)
79
1000900800700600500
0,006
0,005
0,004
0,003
0,002
0,001
0,000
Data
Den
sity
724,4 74,84 263741,1 133,3 224
Mean StDev N
DatosSimulación
Variable
Histogram of Datos; SimulaciónNormal
Ilustración 81. Datos frente a Simulación (Distribución Única). Aproximación Normal
Dada la gran desviación con respecto a los datos, se opta por descartar la distribución obtenida y realizar un análisis más concienzudo.
80
6.3.3.- Análisis de Cada Día Mediante Tendencias En primer lugar se analizan los tiempos entre llegadas. El objetivo es diferenciar los momentos en los que el médico está prescribiendo (intervalos) del tiempo que dedica a sus otras ocupaciones.
Para ello, obtiene la diferencia temporal entre una llegada y su predecesora y se observa el siguiente gráfico.
Ilustración 82. Cantidad de Diferencias Temporales (12 Días)
Este gráfico corrobora la información recibida por el servicio de farmacia referente a los hábitos de prescripción médica. Según farmacia, un médico puede tardar hasta diez minutos en formalizar una prescripción y, tiempos superiores entre llegadas de prescripciones podrían representar que se encuentra realizando otras actividades. Así, como es de esperar, la mayoría de las prescripciones llegan en menos de diez minutos unas con respecto a otras.
Se va a considerar entonces que los tiempos entre llegadas inferiores a 10 minutos se refieren a cuando el médico se encuentra prescribiendo. Tiempos superiores entre llegadas se asociarán a que el médico se encuentra realizando rondas de visitas a pacientes.
Atendiendo a este criterio, se definen los intervalos de trabajo del médico sobre los datos de prescripciones recibidos cada día. Además, se obtiene la hora de inicio de cada periodo de trabajo y la diferencia temporal entre periodos de trabajo.
0
10
20
30
40
50
60
0,00
1,00
2,00
3,00
4,00
5,00
6,00
7,00
8,00
9,00
10,0
011
,00
12,0
013
,00
14,0
015
,00
16,0
017
,00
18,0
019
,00
20,0
025
,00
30,0
035
,00
40,0
050
,00
60,0
070
,00
80,0
020
0,00
81
Un día de trabajo se analizaría como sigue:
Llegadas Diferencia Mañana D. Mañana I. Periodo Diferencia 8:06
10:44 10:44
10:44 158,00 10:46 2,00 11:21 37,00 10:46 2,00 10:47 1,00 11:52 31,00 10:47 1,00 10:47 0,00 12:52 60,00 10:47 0,00 11:21 34,00 13:46 54,00 11:21 34,00 11:23 2,00 14:21 35,00 11:23 2,00 11:52 29,00 11:52 29,00 11:57 5,00 11:57 5,00 11:59 2,00 11:59 2,00 12:52 53,00 12:52 53,00 12:55 3,00 12:55 3,00 12:59 4,00 12:59 4,00 12:59 0,00 12:59 0,00 13:03 4,00 13:03 4,00 13:46 43,00 13:46 43,00 13:52 6,00 13:52 6,00 14:21 29,00 14:21 29,00 14:23 2,00 14:23 2,00 14:25 2,00 14:25 2,00 14:27 2,00 14:27 2,00 14:27 0,00 14:27 0,00 14:27 0,00 14:27 0,00 19:18 291,00
Ilustración 83. Periodos en los que el Médico Prescribe Separados por Alternancia de Colores
Ilustración 84. Periodos de Prescripción Médica
9:36
10:48
12:00
13:12
14:24
15:36
0 5 10 15 20 25
Día 01
82
A continuación, se define el concepto de “tamaño” de un intervalo. Esto no es más que el número de prescripciones que el médico prescribe en un intervalo.
Finalmente, se asigna una probabilidad discreta de que el intervalo de trabajo sea de un cierto tamaño.
De este modo, para el día objeto de estudio, la primera prescripción llega a las 10:44, y el número de intervalos de cada tamaño es el siguiente:
Tamaño 2 3 4 5 6 Nº Interval. 2 1 1 1 1
Probabilidad 1/3 1/6 1/6 1/6 1/6 Ilustración 85. Probabilidad de Aparición de un Intervalo Según su Tamaño (Un Día)
Una vez se realiza este análisis para cada día, se obtiene la siguiente tabla:
Tamaño 1 2 3 4 5 6 8 - 11 15 Nº Día 01 0 1/3 1/6 1/6 1/6 1/6 0 0 6 Día 02 3/7 2/7 0 1/7 0 0 0 1/7 7 Día 03 3/8 3/8 0 1/8 0 0 1/8 0 8 Día 04 ½ 1/8 1/8 1/8 1/8 0 0 0 8 Día 05 3/5 1/10 1/10 0 0 1/10 1/10 0 10 Día 06 ½ 1/10 1/5 0 0 1/5 0 0 10 Día 07 2/5 2/5 0 1/5 0 0 0 0 5 Día 08 5/7 1/7 0 0 0 0 0 1/7 7 Día 09 2/7 3/7 0 1/7 1/7 0 0 0 7 Día 10 ½ ¼ 1/8 0 0 0 1/8 0 8 Día 11 3/7 1/7 0 0 1/7 2/7 0 0 7 Día 12 ½ 1/6 1/6 0 0 0 1/6 0 6
Ilustración 86. Probabilidad de Aparición de un Intervalo
A continuación se realiza un análisis de tendencias. Es decir, se trata de identificar patrones de conducta del médico a la hora de prescribir. Esto se hará observando los datos de probabilidades de la tabla anterior y buscando analogías.
83
Para el caso que se está siguiendo, se tienen las siguientes cuatro tendencias diferenciadas:
El día 01 (1 de 12), que es el único en el que todos sus intervalos son de tamaño medio.
Tamaño 1 2 3 4 5 6 8 - 11 15 Nº Día 01 0 1/3 1/6 1/6 1/6 1/6 0 0 6
Tendencia 0 1/3 1/6 1/6 1/6 1/6 0 0 6 Ilustración 87. Probabilidad de Aparición de un Intervalo (Tendencia 01)
Los días 02 y 08 (2 de 12), donde hay un gran intervalo de tamaño 15 y muchos intervalos de tamaño 1 y 2, pudiendo aparecer un intervalo de tamaño medio.
Tamaño 1 2 3 4 5 6 8 – 11 15 Nº Día 02 3/7 2/7 0 1/7 0 0 0 1/7 7 Día 08 5/7 1/7 0 0 0 0 0 1/7 7
Tendencia 4/7 3/14 0 1/14 0 0 0 1/7 7 Ilustración 88. Probabilidad de Aparición de un Intervalo (Tendencia 02)
Los días 03, 05, 10 y 12 (4 de 12), donde hay un intervalo de tamaño 8 – 11, un intervalo de tamaño medio, pero la gran mayoría de los intervalos son de 1 y 2.
Tamaño 1 2 3 4 5 6 8 - 11 15 Nº Día 03 3/8 3/8 0 1/8 0 0 1/8 0 8 Día 05 3/5 1/10 1/10 0 0 1/10 1/10 0 10 Día 10 ½ ¼ 1/8 0 0 0 1/8 0 8 Día 12 ½ 1/6 1/6 0 0 0 1/6 0 6
Tendencia 79/160 107/480 47/480 1/32 0 1/40 31/240 0 X Ilustración 89. Probabilidad de Aparición de un Intervalo (Tendencia 03)
Los días 04, 06, 07, 09 y 11 (5 de 12), donde la mayoría de los intervalos son de tamaños 1 y 2 y el resto de los intervalos no superan el tamaño 6.
Tamaño 1 2 3 4 5 6 8 - 11 15 Nº Día 04 ½ 1/8 1/8 1/8 1/8 0 0 0 8 Día 06 ½ 1/10 1/5 0 0 1/5 0 0 10 Día 07 2/5 2/5 0 1/5 0 0 0 0 5 Día 09 2/7 3/7 0 1/7 1/7 0 0 0 7 Día 11 3/7 1/7 0 0 1/7 2/7 0 0 7
Tendencia 74/175 67/280 13/200 131/1400 23/280 17/175 0 0 Y Ilustración 90. Probabilidad de Aparición de un Intervalo (Tendencia 04)
Donde X e Y pueden modelarse como distribuciones discretas: X = DISC(0.25, 6, 0.75, 8, 1, 10) e Y = DISC(0.2, 5, 0.6, 7, 0.8, 8, 1, 10)
Y donde la fila “Tendencia” se obtiene como una media ponderada de los días que siguen la correspondiente tendencia.
84
Cada intervalo consta de un número de prescripciones igual al tamaño del mismo. Estas prescripciones no se lanzan todas a la vez cuando se lanza el intervalo, sino que se hay un pequeño retraso entre prescripción y prescripción.
Este retraso es de entre 0 y 9 minutos, y depende del tamaño del intervalo. En la siguiente tabla se muestra la frecuencia con la que aparecen estos retrasos en el total de días estudiados:
Tam. 2 Tam. 3 Tam. 4 Tam. 5 Tam. 6 Tam. 8 Tam. 10 Tam. 11 Tam. 15 0 0 0 5 4 5 1 3 0 7 1 3 5 7 1 8 1 7 6 12 2 6 2 3 2 11 0 0 2 3 3 2 3 1 3 2 2 1 0 1 4 2 0 2 4 2 0 2 1 1 5 1 2 1 1 3 0 0 0 1 6 4 0 1 1 2 2 2 0 0 7 2 0 0 0 0 1 2 1 2 8 1 0 1 0 0 0 0 0 1 9 1 0 0 0 2 0 1 0 0
Total 22 12 21 16 35 7 18 10 28 Ilustración 91. Retraso (minutos) frente a Tamaños de Intervalo
Se modelan los tiempos entre llegadas de cada prescripción de un intervalo mediante una distribución discreta, con probabilidades:
Tam. 2 Tam. 3 Tam. 4 Tam. 5 Tam. 6 Tam. 8 Tam. 10 Tam. 11 Tam. 15 0 0 0 5/21 4/16 5/35 1/7 3/18 0 7/28 1 3/22 5/12 7/21 1/16 8/35 1/7 7/18 6/18 12/28 2 6/22 2/12 3/21 2/16 11/35 0 0 2/18 3/28 3 2/22 3/12 1/21 3/16 2/35 2/7 1/18 0 1/28 4 2/22 0 2/21 4/16 2/35 0 2/18 1/18 1/28 5 1/22 2/12 1/21 1/16 3/35 0 0 0 1/28 6 4/22 0 1/21 1/16 2/35 2/7 2/18 0 0 7 2/22 0 0 0 0 1/7 2/18 1/18 2/28 8 1/22 0 1/21 0 0 0 0 0 1/28 9 1/22 0 0 0 2/35 0 1/18 0 0
Ilustración 92. Probabilidad de Retraso Según Tamaño
Hasta aquí se han definido las prescripciones contenidas en un intervalo, quedando únicamente por definir cuándo se lanza la primera prescripción de un intervalo.
85
Con todos los días correspondientes a una planta de hospital analizados, se procede a representar gráficamente los inicios de intervalos, diferenciando según su tamaño.
Ilustración 93. Inicios de Intervalo Según su Tamaño
Se observa que los intervalos de tamaño 1 y 2 son frecuentes en casi todo el periodo de estudio y son mayoría (60 de un total de 95 intervalos para este caso). Además, estos intervalos son los que acaparan las franjas horarias cercanas al comienzo y el fin de la mañana.
9:36
10:48
12:00
13:12
14:24
15:36
0 5 10 15 20 25 30 35 40
Tamaño 1
Tamaño 2
Tamaño 3
Tamaño 4
Tamaño 5
Tamaño 6
Tamaño 8-11
Tamaño 15
86
A continuación, para cada tamaño se obtiene la probabilidad de que un intervalo se lanzado en un rango horario determinado:
Ilustración 94. Inicio de Intervalos de Tamaño 1
Horario de Lanzamiento Probabilidad de Lanzamiento 9:45 – 9:50 2/35
10:00 – 10:05 3/35 10:13 - 10:17 2/35 10:30 – 11:00 4/35 11:15 – 11:45 4/35 12:15 – 12:30 2/35 12:45 – 13:15 6/35 13:25 – 13:50 3/35 13:55 – 14:00 4/35 14:10 – 14:20 4/35 14:20 – 14:35 1/35
Ilustración 95. Probabilidad de que un Intervalo se Lance en un Rango Horario
Este tratamiento se realiza para todos los tamaños de intervalo, quedando definidas distribuciones discretas que determinan la hora del día a la que llegan los intervalos.
9:36
10:48
12:00
13:12
14:24
15:36
0 5 10 15 20 25 30 35 40
Tamaño 1
87
Realizando un modelo de simulación como el descrito en el bloque de Generación de Prescripciones del presente proyecto, se obtienen los siguientes resultados.
880840800760720680640600
50
40
30
20
10
0
Data
Freq
uenc
y
Real 01Simul, 01
Variable
Histogram of Real 01; Simul, 01
Ilustración 96. Datos frente a Simulación (Distribución por Tendencias)
900840780720660600
0,006
0,005
0,004
0,003
0,002
0,001
0,000
Data
Den
sity
724,4 74,84 263717,0 72,36 316
Mean StDev N
Real 01Simul, 01
Variable
Histogram of Real 01; Simul, 01Normal
Ilustración 97. Datos frente a Simulación (Distribución por Tendencias). Aproximación Normal
88
6.3.4.- Análisis de Prescripciones Tempranas Las prescripciones realizadas antes de las 9:00 se considerarán que ya están en la cola de trabajo de las farmacéuticas a las 9:00 de la mañana. Es decir, a las 9:00 se lanzarán todas estas prescripciones sin ningún tipo de retraso.
Sólo hay que obtener el número de prescripciones diarias lanzadas antes de las 9:00, que para el caso de estudio es el siguiente:
Día 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 Cantidad 1 3 0 1 0 0 0 0 3 2 1 0
Ilustración 98. Cantidad de Prescripciones Tempranas
Este lanzamiento se modelará como una distribución discreta.
6.3.5.- Análisis de Prescripciones de Tarde El número de prescripciones que llegan en horario de tarde es pequeño, ya que se insta al personal médico a que prescriba dentro del horario de unidosis. Por este motivo, se van a tomar estas prescripciones como sucesos puntuales aleatorios.
Para el caso de estudio:
Día 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 Cantidad 1 0 3 3 0 0 4 0 3 0 0 0
Ilustración 99. Cantidad de Prescripciones de Tarde
Las prescripciones en horario de tarde se modelarán como un evento que ocurre con una probabilidad de 5/12 y que contiene entre 1 y 4 prescripciones según una distribución discreta: DISC(1/5, 1, 4/5, 3, 1, 4 ).
La hora de lanzamiento de cada prescripción de tarde se obtendrá mediante el Input Analyzer de Arena, tomando la distribución que mejor se ajuste.
En este caso, se utilizará una distribución Weibull: 952 + WEIB(92.9, 0.678), con un square error de 0.137200 (el error es alto, pero es la distribución que mejor se adapta).
89
6.4.- Análisis de Medicamentos En el Anexo II se detalla para cada planta del hospital el análisis de la asignación de medicamentos que el simulador realiza sobre cada prescripción. En este punto, al igual que en el anterior, se tomará una planta como referencia y se explicará el análisis realizado.
Existen cuatro tipos de medicamentos con indicación en las prescripciones hospitalarias: Medicamentos que se encuentran dentro de la guía fármaco- terapéutica, medicamentos que están fuera de la guía fármaco- terapéutica, mezclas y fluido- terapia.
6.4.1.- Medicamentos en Guía Fármaco- Terapéutica La mayor parte de los medicamentos prescritos están en la guía (si un medicamento fuera de guía es prescrito con frecuencia es usual que éste termine incluido en la guía).
En primer lugar se representará el número de fármacos que cada cama de la planta estudiada recibe cada día, de forma que es posible seguir la evolución del paciente en términos de consumo.
90
Cama Día 01 Día 02 Día 03 Día 04 Día 05 Día 06 Día 07 Día 08 Día 09 Día 10 Día 11 Día 12 01 6 6 6 6 18 12 12 12 14 22 22 22 02 16 16 16 17 18 16 16 16 11 12 12 12 03 21 21 21 22 23 22 22 21 17 17 04 15 16 16 16 16 16 9 10 9 18 18 05 7 7 5 4 14 14 11 12 14 14 13 19 06 12 12 12 12 11 07 12 14 14 14 12 8 8 8 10 9 11 11 08 9 9 10 12 11 12 12 25 32 29 29 09 8 4 5 5 7 7 7 7 10 21 20 19 24 22 22 20 25 24 24 24 24 11 11 11 11 11 12 11 11 12 9 9 9 9 12 4 4 6 16 16 19 13 8 8 8 17 13 11 11 13 10 10 10 9 14 13 13 13 9 10 11 10 9 9 9 10 15 17 17 17 17 16 5 5 9 9 9 10 10 10 6 4 17 10 8 18 13 13 13 13 10 14 14 14 14 13 12 12 19 10 12 12 13 17 16 16 16 14 14 8 8 20 7 5 5 5 7 6 6 6 17 11 5 21 6 7 7 16 15 15 5 5 5 5 22 16 16 9 9 9 9 9 12 12 12 23 6 14 14 10 10 10 10 10 10 10 24 9 9 10 10 12 13 19 20 20 20 21 21 25 9 9 7 14 12 12 11 26 18 18 18 17 29 29 29 29 24 29 22 23 27 6 6 6 11 13 10 7 8 12 12 12 12 28 6 6 8 6 11 11 11 10 29 6 2 2 2 18 18 18 21 18 21 21 21 30 13 13 19 19 31 9 9 9 6 6 6 11 11 11 11 11
Total 267 270 304 300 362 349 317 348 328 351 345 345 Ilustración 100. Medicamentos en Guía por Prescripción
91
Tomando una distribución Weibull como referencia (es la que menor error presenta según el Input Analyzer), para cada día se obtiene:
Día Distribución Error 01 4.5 + WEIB(6.76, 1.36) 0.029090 02 1.5 + WEIB(9.97, 1.83) 0.034338 03 1.5 + WEIB(10.9, 2.01) 0.021589 04 1.5 + WEIB(11.7, 1.85) 0.029288 05 5.5 + WEIB(9.37, 1.59) 0.025847 06 3.5 + WEIB(10.6, 1.76) 0.019072 07 3.5 + WEIB(10.2, 1.64) 0.026975 08 5.5 + WEIB(8.6, 1.36) 0.015541 09 4.5 + WEIB(10.3, 1.81) 0.064449 10 4.5 + WEIB(11.3, 1.58) 0.038167 11 4.5 + WEIB(10.4, 1.58) 0.043359 12 3.5 + WEIB(11.4, 1.53) 0.043245
Ilustración 101. Distribuciones de Medicamentos en Guía
Con estos resultados se realizará una asignación aleatoria de fármacos a cada prescripción. Se elegirá la distribución correspondiente a un día de forma aleatoria a la hora de asignar fármacos a cada prescripción. El código usado será el siguiente:
AINT(DISC(1/12, 4.5 + WEIB(6.76, 1.36), 2/12, 1.5 + WEIB(9.97, 1.83), 3/12, 1.5 + WEIB(10.9, 2.01), 4/12, 1.5 + WEIB(11.7, 1.85), 5/12, 5.5 + WEIB(9.37, 1.59), 6/12, 3.5 + WEIB(10.6, 1.76), 7/12, 3.5 + WEIB(10.2, 1.64), 8/12, 5.5 + WEIB(8.6, 1.36), 9/12, 4.5 + WEIB(10.3, 1.81), 10/12, 4.5 + WEIB(11.3, 1.58), 11/12, 4.5 + WEIB(10.4, 1.58), 1, 3.5 + WEIB(11.4, 1.53)))
Realizando una simulación de doce días, el modelo asigna 3826 fármacos totales frente a los 3886 fármacos totales reales, lo que se considera una buena aproximación (error del 1.54%).
Se pueden representar los totales de fármacos de cada día en un gráfico de 3 sigmas, junto con la línea media y los límites de control (3*sigma) y de advertencia (2*sigma) [6].
Ilustración 102. Representación de los Totales de Fármacos en un Gráfico de 3 Sigmas
220
270
320
370
420
0 2 4 6 8 10 12
LM
LSC
LIC
LSA
LIA
Prescripciones
92
6.4.2.- Medicamentos Fuera de Guía Fármaco- Terapéutica El número de medicamentos prescritos fuera de guía fármaco- terapéutica es pequeño, por lo que se modelará la aparición o no aparición de estos medicamentos en una prescripción en lugar de su cantidad. En caso de que una planta hospitalaria sea propensa a la prescripción de estos medicamentos (cosa que no debería ocurrir debido a las recomendaciones dadas por la farmacia hospitalaria), se asignaría esta cuantía mediante una probabilidad discreta.
En primer lugar, se representa el número de fármacos fuera de guía que cada cama recibe cada día, de forma que es posible seguir la evolución del paciente en términos de consumo.
93
Cama Día 01 Día 02 Día 03 Día 04 Día 05 Día 06 Día 07 Día 08 Día 09 Día 10 Día 11 Día 12 01 1 1 1 1 02 03 04 1 1 1 1 1 1 05 06 07 08 1 1 1 1 1 1 1 09 10 11 1 1 1 12 13 1 14 15 16 17 18 1 1 1 1 19 20 21 22 23 1 1 24 25 1 1 26 27 28 2 2 2 2 29 30 31
Total 6 6 7 5 2 2 0 0 2 2 2 3 Ilustración 103. Medicamentos Fuera de Guía por Prescripción
94
En primer lugar se determinará la probabilidad de que una prescripción contenga medicamentos fuera de guía. A continuación se asignará el número de fármacos fuera de guía que contendrá dicha prescripción.
Para modelar este proceso se utilizará una distribución discreta.
Probabilidad de No- Guía 33/360 Probabilidad 1 Medicamento 29/33 Probabilidad 2 Medicamentos 4/33
Ilustración 104. Probabilidades de Aparición de Medicamentos Fuera de Guía
Una simulación de esta distribución discreta asigna 35 fármacos no guía frente a los 37 que realmente se tienen (error del 5.4%). Con lo que se considera el modelo satisfactorio.
6.4.3.- Fluido- terapia y Mezclas El análisis realizado para fluido- terapia y mezclas contenidas en prescripciones es el mismo que para los medicamentos fuera de guía fármaco- terapéutica, por lo que se omite su descripción. Todos los estudios estadísticos a este respecto se encuentran detallados en el anexo II.
95
7.- Inclusión del Centro Socio- Sanitario
7.1.- Análisis de Datos Se conoce el número de camas que el hospital asumiría en caso de que se diera la derivación de la gestión fármaco- terapéutica hacia el hospital. Sería un total de 200 camas.
Como se indicó en el apartado 2.8, el perfil de los pacientes de un centro socio- sanitario es similar al de los pacientes de la planta de medicina interna del hospital. La medicación asociada a este perfil ya ha sido estudiada en el Anexo II (no se indicará a qué planta corresponde la medicina interna por motivos de confidencialidad), por lo que se utilizará dicho estudio para el centro socio- sanitario.
En este caso, además, no hay horas de montaje ni hora de llegada de prescripciones asociadas, ya que el personal dispone de las prescripciones desde primera hora de la mañana. De este modo, el personal auxiliar puede comenzar a realizar el montaje desde el inicio de su jornada laboral.
Finalmente, indicar que el Kardex debe ser adecuado a la nueva carga de trabajo.
96
7.2.- Modelo de Simulación Para añadir el centro socio- sanitario se crea un bloque generador adicional.
Ilustración 105. Bloque de Generación de Prescripciones para el Centro Socio- Sanitario
Este bloque genera 200 prescripciones y asigna a cada una de ellas la medicación. Luego, hace una copia de cada prescripción para enviar al Kardex.
Ilustración 106. Interior del Bloque de Generación para el Centro Socio- Sanitario
97
A continuación, se asigna un tiempo de proceso a cada prescripción, y son validadas. Finalmente, son separadas del resto de diferencias y enviadas directamente al proceso de montaje de carros.
Ilustración 107. Recorrido de las Prescripciones Procedentes de Centros Socio- Sanitaros
98
8.- Resultados y Conclusiones
8.1.- Resultados Tal y como se indicó en el objetivo del proyecto, el factor que determina el buen funcionamiento del área de dispensación por dosis unitaria es el porcentaje de medicamentos dispensados mediante carros.
A continuación se muestra una serie de tablas resumen que servirán para analizar los resultados. Cada tabla posee cuatro gráficos:
- Diagrama que muestra (en tanto por ciento) el método de distribución de medicamentos para el caso inicial (sin centro socio- sanitario).
- Diagrama que muestra (en tanto por ciento) el método de distribución de medicamentos para el caso final (con centro socio- sanitario).
- Diagrama que muestra el total de prescripciones electrónicas recibidas (salvo para el carro 8, que indica las prescripciones en papel) en diferentes franjas horarias (datos reales frente a simulados), mediante una aproximación normal. La hora del día se muestra en minutos transcurridos. Ver Anexo I para más detalles.
- Diagrama de barras que muestra el total de prescripciones recibidas en cada franja horaria.
99
900840780720660600
0,006
0,005
0,004
0,003
0,002
0,001
0,000
Data
Den
sity
724,4 74,84 263717,0 72,36 316
Mean StDev N
Real 01Simul, 01
Variable
Histogram of Real 01; Simul, 01Normal
91%
7% 2%
Sin Centro Socio- Sanitario
Carro
Stock Planta
Ventanilla
85%
12%
3%
Con Centro Socio- Sanitario
Carro
Stock Planta
Ventanilla
05
1015202530354045
1:00
2:00
3:00
4:00
5:00
6:00
7:00
8:00
8:30
9:00
9:30
10:0
010
:30
11:0
011
:30
12:0
012
:30
13:0
013
:30
14:0
014
:30
15:0
016
:00
17:0
018
:00
19:0
020
:00
21:0
022
:00
23:0
0
100
900850800750700650600550
0,006
0,005
0,004
0,003
0,002
0,001
0,000
Data
Den
sity
748,1 80,95 180724,7 73,18 198
Mean StDev N
Real 02Simul. 02
Variable
Histogram of Real 02; Simul. 02Normal
64%
33%
3%
Sin Centro Socio- Sanitario
Carro
Stock Planta
Ventanilla 60%
35%
5%
Con Centro Socio- Sanitario
Carro
Stock Planta
Ventanilla
0
5
10
15
20
25
30
35
40
1:00
2:00
3:00
4:00
5:00
6:00
7:00
8:00
8:30
9:00
9:30
10:0
010
:30
11:0
011
:30
12:0
012
:30
13:0
013
:30
14:0
014
:30
15:0
016
:00
17:0
018
:00
19:0
020
:00
21:0
022
:00
23:0
0
101
900850800750700650600
0,007
0,006
0,005
0,004
0,003
0,002
0,001
0,000
Data
Den
sity
762,4 74,87 124748,3 61,15 131
Mean StDev N
Real 03Simul. 03
Variable
Histogram of Real 03; Simul. 03Normal
78%
18%
4%
Sin Centro Socio- Sanitario
Carro
Stock Planta
Ventanilla 59%
35%
6%
Con Centro Socio- Sanitario
Carro
Stock Planta
Ventanilla
0
5
10
15
20
25
30
1:00
2:00
3:00
4:00
5:00
6:00
7:00
8:00
8:30
9:00
9:30
10:0
010
:30
11:0
011
:30
12:0
012
:30
13:0
013
:30
14:0
014
:30
15:0
016
:00
17:0
018
:00
19:0
020
:00
21:0
022
:00
23:0
0
102
850800750700650600550
0,006
0,005
0,004
0,003
0,002
0,001
0,000
Data
Den
sity
685,7 76,15 97696,3 74,95 72
Mean StDev N
Real 04Simul. 04
Variable
Histogram of Real 04; Simul. 04Normal
78%
20%
2%
Sin Centro Socio- Sanitario
Carro
Stock Planta
Ventanilla65%
32%
3%
Con Centro Socio- Sanitario
Carro
Stock Planta
Ventanilla
0
5
10
15
20
25
30
1:00
2:00
3:00
4:00
5:00
6:00
7:00
8:00
8:30
9:00
9:30
10:0
010
:30
11:0
011
:30
12:0
012
:30
13:0
013
:30
14:0
014
:30
15:0
016
:00
17:0
018
:00
19:0
020
:00
21:0
022
:00
23:0
0
103
840800760720680640600560
0,008
0,007
0,006
0,005
0,004
0,003
0,002
0,001
0,000
Data
Den
sity
690,2 54,20 137686,5 50,97 138
Mean StDev N
Real 05Simul 05b
Variable
Histogram of Real 05; Simul 05bNormal
82%
14%
4%
Sin Centro Socio- Sanitario
Carro
Stock Planta
Ventanilla
80%
14%
6%
Con Centro Socio- Sanitario
Carro
Stock Planta
Ventanilla
0
5
10
15
20
25
30
35
1:00
2:00
3:00
4:00
5:00
6:00
7:00
8:00
8:30
9:00
9:30
10:0
010
:30
11:0
011
:30
12:0
012
:30
13:0
013
:30
14:0
014
:30
15:0
016
:00
17:0
018
:00
19:0
020
:00
21:0
022
:00
23:0
0
104
900850800750700650600550
0,006
0,005
0,004
0,003
0,002
0,001
0,000
Data
Den
sity
707,7 80,35 79715,9 69,18 79
Mean StDev N
Real 06Simul. 06
Variable
Histogram of Real 06; Simul. 06Normal
80%
17%
3%
Sin Centro Socio- Sanitario
Carro
Stock Planta
Ventanilla
72%
24%
4%
Con Centro Socio- Sanitario
Carro
Stock Planta
Ventanilla
0
2
4
6
8
10
12
14
1:00
2:00
3:00
4:00
5:00
6:00
7:00
8:00
8:30
9:00
9:30
10:0
010
:30
11:0
011
:30
12:0
012
:30
13:0
013
:30
14:0
014
:30
15:0
016
:00
17:0
018
:00
19:0
020
:00
21:0
022
:00
23:0
0
105
900825750675600525
0,005
0,004
0,003
0,002
0,001
0,000
Data
Den
sity
707,7 93,85 90684,4 88,09 82
Mean StDev N
Real 07Simul 07b
Variable
Histogram of Real 07; Simul 07bNormal
84%
13%
3%
Sin Centro Socio- Sanitario
Carro
Stock Planta
Ventanilla
79%
19%
2%
Con Centro Socio- Sanitario
Carro
Stock Planta
Ventanilla
0
2
4
6
8
10
12
1:00
2:00
3:00
4:00
5:00
6:00
7:00
8:00
8:30
9:00
9:30
10:0
010
:30
11:0
011
:30
12:0
012
:30
13:0
013
:30
14:0
014
:30
15:0
016
:00
17:0
018
:00
19:0
020
:00
21:0
022
:00
23:0
0
106
92%
7% 1%
Sin Centro Socio- Sanitario
Carro
Stock Planta
Ventanilla
91%
7% 2%
Con Centro Socio- Sanitario
Carro
Stock Planta
Ventanilla
825750675600525450
0,005
0,004
0,003
0,002
0,001
0,000
Data
Den
sity
664,1 93,91 58665,4 85,89 65
Mean StDev N
Real 08Simul, 08
Variable
Histogram of Real 08; Simul, 08Normal
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
1:00
2:00
3:00
4:00
5:00
6:00
7:00
8:00
8:30
9:00
9:30
10:0
010
:30
11:0
011
:30
12:0
012
:30
13:0
013
:30
14:0
014
:30
15:0
016
:00
17:0
018
:00
19:0
020
:00
21:0
022
:00
23:0
0
107
900850800750700650600550
0,005
0,004
0,003
0,002
0,001
0,000
Data
Den
sity
709,6 85,47 96696,0 76,12 106
Mean StDev N
Real 09Simul. 09
Variable
Histogram of Real 09; Simul. 09Normal
85%
14%
1%
Sin Centro Socio- Sanitario
Carro
Stock Planta
Ventanilla
71%
27%
2%
Con Centro Socio- Sanitario
Carro
Stock Planta
Ventanilla
0
5
10
15
20
25
1:00
2:00
3:00
4:00
5:00
6:00
7:00
8:00
8:30
9:00
9:30
10:0
010
:30
11:0
011
:30
12:0
012
:30
13:0
013
:30
14:0
014
:30
15:0
016
:00
17:0
018
:00
19:0
020
:00
21:0
022
:00
23:0
0
108
900840780720660600540
0,006
0,005
0,004
0,003
0,002
0,001
0,000
Data
Den
sity
737,1 79,06 205731,0 70,17 214
Mean StDev N
Real 10Simul. 10
Variable
Histogram of Real 10; Simul. 10Normal
77%
18%
5%
Sin Centro Socio- Sanitario
Carro
Stock Planta
Ventanilla
68%
27%
5%
Con Centro Socio- Sanitario
Carro
Stock Planta
Ventanilla
0
5
10
15
20
25
30
35
1:00
2:00
3:00
4:00
5:00
6:00
7:00
8:00
8:30
9:00
9:30
10:0
010
:30
11:0
011
:30
12:0
012
:30
13:0
013
:30
14:0
014
:30
15:0
016
:00
17:0
018
:00
19:0
020
:00
21:0
022
:00
23:0
0
109
Resulta también de interés conocer la calidad del servicio dado al centro socio- sanitario.
A continuación se muestra el porcentaje de prescripciones procedentes del centro socio- sanitario que están listas para servir a las 15:00 (hora de cierre de del área de unidosis) así como la hora del día a la que estarían listas todas las prescripciones.
Para obtener este resultado se ha realizado una simulación de doce días.
Día Porcentaje Montado a las 15:00 Hora 100%
01 95.5 17:50 02 93.0 17:15 03 81.0 18:00 04 81.5 17:45 05 85.0 17:20 06 76.0 18:00 07 72.0 17:45 08 81.0 17:40 09 78.0 17:40 10 92.0 18:10 11 72.0 17:45 12 71.0 18:00
Ilustración 108. Resultados para el Caso con Centro Socio- Sanitario (II)
110
8.2.- Conclusiones En primer lugar se observa que el simulador responde de manera similar a la realidad en prácticamente todas las plantas del hospital. La mayor salvedad se muestra en las plantas 02, 03 y 07, donde la media de los datos simulados se desvía en torno a 25 minutos hacia la izquierda con respecto a los datos reales (aproximación normal). Estos tres últimos carros deben ser considerados como una aproximación benévola (caso favorable) a la hora de interpretar datos de dichas plantas (sobre todo los carros 02 y 03, que están centrados en una horaria cercana al cierre de la unidosis).
Observando el resultado de la simulación. Para el caso inicial se observa que la segunda planta del hospital no es sostenible desde la unidosis (a pesar tratarse de un caso favorable). Lo que se debe principalmente a que el personal médico de dicha planta no se ha adaptado a los horarios requeridos para el buen aprovechamiento de la unidosis. Esto ya se conocía en un principio, pues fue indicado por el personal de farmacia, y sirve como referencia de lo que no debe ser una planta gestionada por un servicio de dispensación por dosis unitaria.
Del mismo modo, el personal de farmacia advirtió de la situación de la planta 03 que, debido a la desviación provocada por el simulador y a la ausencia de una aglutinamiento de prescripciones llegadas en esa franja horaria, no ha revelado este hecho en la situación inicial.
Ilustración 109. Dependencia de Carros de las Plantas del Hospital (Casos de Estudio)
Teniendo en cuenta esto, si se observan los resultados de la simulación que incluyen al centro socio- sanitario, el contenido de medicamentos de los carros desciende (en favor del stock de planta o de la atención por ventanilla). Hecho que se debe principalmente a que el personal de farmacia no es capaz de soportar la carga de trabajo adicional que conllevan las 200 prescripciones procedentes del centro socio- sanitario. Se hace necesaria entonces la gestión de gran parte de la medicación mediante stock de planta, llegando la planta 04 a términos similares a los de la planta 02 del caso inicial (no eficiente desde el punto de vista de la dispensación por dosis unitaria).
0102030405060708090
100
Sin Centro Socio-Sanitario
Con Centro Socio-Sanitario
111
Cabe destacar el gran descenso en atención por carros a la planta 03. Tras la inclusión del centro socio- sanitario, la desviación del simulador no es suficiente, y la tardanza en la llegada de las prescripciones de dicha planta si ha afectado mucho a su rendimiento.
Para finalizar, observarse que, a pesar del sacrificio de eficiencia realizado por la farmacia, tampoco se logra el objetivo de tener lista la medicación procedente del centro socio- sanitario a las 15:00. En el mejor de los casos simulados el 95.5% de la medicación está preparada, pero no será hasta algo más de las 17:00 horas cuando, también en el mejor de los casos, pueda recogerse la medicación.
Puede concluirse entonces que, con la actual gestión de los recursos de los que dispone el área de unidosis de la farmacia hospitalaria objeto de estudio, no es posible asumir la gestión de un centro socio- sanitario de 200 camas sin pérdida de eficiencia.
A tenor de estos resultados, se consultó al personal de farmacia por la posibilidad de asumir un descenso en el número de medicamentos enviados por carros en favor del stock de planta (botiquines). De este modo, la farmacia podría asumir la gestión del centro socio- sanitario en las condiciones actuales. A esta disyuntiva, el personal de farmacia indicó que su objetivo principal es mejorar la calidad del servicio reduciendo el número de medicamentos dependientes de ventanilla y botiquines.
8.3.- Vías de Mejora del Área de Unidosis Durante la toma de datos y el análisis de los mismos se han realizado las siguientes observaciones que pueden servir como guía para mejorar la calidad del servicio (área de unidosis) en términos de incrementar el número de medicamentos dispensados por carros (en detrimento del stock de planta y la atención por ventanilla):
- La distribución del material de la farmacia, principalmente de la nevera (donde se almacenan los medicamentos que requieren de refrigeración), debe ser muy tenida en cuenta. La proximidad de esta nevera al armario electrónico (Kardex) es muy recomendable, pues acelera notablemente el trabajo del personal auxiliar.
- Las prescripciones en papel deben ser sustituidas por prescripciones electrónicas. Estas prescripciones en papel son una fuente de errores y generan retrasos en la validación. Además, la interlocución con el personal médico es mucho más directa si se hace mediante prescripciones electrónicas.
- El personal médico de planta debe ser concienciado de la necesidad de realizar prescripciones de un modo más eficiente. Se debe atender al horario de unidosis y realizar el menor número de segmentaciones de las prescripciones enviadas (a ser posible, realizar las prescripciones de una sola vez, tras realizar todas las visitas médicas).
- Se debe reducir el número de medicamentos fuera de guía fármaco- terapéutica (o incluir los usados frecuentemente que no están ya en la misma). Esto mejora los tiempos de tratamiento de estos medicamentos (los medicamentos fuera de guía no se extraen del Kardex y su stock no está tan controlado).
112
- El horario del personal del área de unidosis, así como el horario de envío de carros no ha sido estudiado por el servicio de farmacia (dicho horario es fruto de la experiencia del servicio). Del mismo modo, la hora de inicio de montaje de carros es decidida sin ningún tipo estudio. Sería necesario un estudio en profundidad a este respecto (lo que reforzaría la posición del servicio de cara a exigir al cuerpo médico el cumplimiento de un horario de prescripción).
113
9.- Bibliografía [1] Teresa Bermejo. Manual del Residente de Farmacia Hospitalaria. Publicación de la SEFH. 1999.
[2] Mª Cinta Gamundi Planas. Farmacia Hospitalaria – Tomo I. Publicación de la SEFH. 2002.
[3] E. G. Dunna; H. G. Reyes; L. E. C. Barrón. Simulación y Análisis de Sistemas con ProModel. 2006.
[4] J. W. Schmidt; R. E. Taylor. Symulation and Analysis of Industrial Systems. 1970.
[5] Kelton, W.D.; Sadowski, R.P.; Sadowski, D.A. “Simulation with Arena”. McGraw-Hill. 2002
[6] R. Moreno. Apuntes de Control Estadístico de Calidad. Escuela Superior de Ingenieros de Sevilla. 2012.
114
10.- Índice de Ilustraciones Ilustración 1. Dispensación por Dosis Unitaria .............................................................................. 7 Ilustración 2. Diagrama de Flujo de la Unidosis (creación propia) .............................................. 12 Ilustración 3. Estanterías de la Farmacia Hospitalaria ................................................................ 13 Ilustración 4. Cajetines ................................................................................................................ 14 Ilustración 5. Carros de Dispensación ......................................................................................... 14 Ilustración 6. Blisters Monodosis ................................................................................................ 15 Ilustración 7. Maquina Re-Envasadora ....................................................................................... 16 Ilustración 8. Resultado de un Re-envasado ............................................................................... 16 Ilustración 9. Armario Rotatorio Vertical (Kardex) ...................................................................... 16 Ilustración 10. Circuito de la Dosis Unitaria ................................................................................ 17 Ilustración 11. Esquema: "Entradas -> Proceso -> Salidas" de la Unidosis ................................. 21 Ilustración 12. El Primer Proceso es la Validación....................................................................... 22 Ilustración 13. El Segundo Proceso es el Montaje ...................................................................... 23 Ilustración 14. Bloques Generadores de Prescripciones del Simulador ...................................... 31 Ilustración 15. Asignación del Tipo de Tendencia ....................................................................... 32 Ilustración 16. Generación de Intervalos .................................................................................... 33 Ilustración 17. Asignación del Tamaño del Intervalo y Espera .................................................... 33 Ilustración 18. Generación de Prescripciones a Partir del Tamaño del Intervalo ....................... 34 Ilustración 19. Delay de las Prescripciones ................................................................................. 35 Ilustración 20. Generador de Prescripciones Electronicas en Horario de Mañana .................... 36 Ilustración 21. Generador de Prescripciones Tempranas ........................................................... 37 Ilustración 22. Generador de Prescripciones en Horario de Tarde ............................................. 38 Ilustración 23. Generador de Prescripciones en Papel en Horario de Tarde .............................. 38 Ilustración 24. Prescripciones en Papel en Horario de Tarde ..................................................... 39 Ilustración 25. Separador de Prescripciones Generadas Sobrantes ........................................... 39 Ilustración 26. Generador de Prescripciones .............................................................................. 40 Ilustración 27. Bloque Generador de Prescripciones Previas ..................................................... 41 Ilustración 28. Generador de Prescripciones Previas .................................................................. 41 Ilustración 29. Bloque de Asignación de Medicación ................................................................. 42 Ilustración 30. Asignación de Medicamentos ............................................................................. 42 Ilustración 31. Asignación de Medicamentos Fuera de Guía Fármaco-Terapéutica .................. 43 Ilustración 32. Bloque de Asignación de Tiempos de Proceso .................................................... 43 Ilustración 33. Asignación de Tiempos de Proceso ..................................................................... 44 Ilustración 34. Línea Típica de Asignación de Tiempo de Proceso como Retraso Acumulado ... 44 Ilustración 35. Asignación de Retraso al no ser la Prescripción Electrónica ............................... 45 Ilustración 36. Bloque de Señales y Horarios .............................................................................. 46 Ilustración 37. Bloques que Componen Señales y Horarios ........................................................ 46 Ilustración 38. Asignación de Variables ....................................................................................... 47 Ilustración 39. Asignación del Día Actual .................................................................................... 48 Ilustración 40. Se Envía una Señal cada Segundo ....................................................................... 48 Ilustración 41. Se Envían Señales a Horas Concretas del Día ...................................................... 48 Ilustración 42. Generación de Señales ........................................................................................ 49 Ilustración 43. Bloque de Espera a la Señal de Montaje ............................................................. 50 Ilustración 44. Bloque de Montaje de Carros ............................................................................. 51
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Ilustración 45. Horario de Atención del Personal Auxiliar .......................................................... 51 Ilustración 46. Bloque de Espera a la Señal de Salida de Carros ................................................. 52 Ilustración 47. Discriminación Horaria para la Atención por Ventanilla ..................................... 53 Ilustración 48. Asignación de Tiempos de Atención por Ventanilla ............................................ 53 Ilustración 49. Procesos de Atención por Ventanilla .................................................................. 54 Ilustración 50. Horario de Atención del Personal Farmacéutico ................................................ 54 Ilustración 51. Recorrido de las Prescripciones del Día Anterior (referencia: Planta 01) ........... 55 Ilustración 52. Bloque de Validación ........................................................................................... 56 Ilustración 53. Decisión según la Hora de Cierre ........................................................................ 57 Ilustración 54. Bloque Número de Validaciones ......................................................................... 58 Ilustración 55. Decisión Según la Hora de Montaje .................................................................... 58 Ilustración 56. Bloque "Sustituye en Esperando Montaje" ......................................................... 59 Ilustración 57. Bloque "Sustituye en Esperando Salida" ............................................................. 60 Ilustración 58. Proceso de Desmontaje de Medicación .............................................................. 61 Ilustración 59. Camino Recorrido por Prescripciones que llegan Antes de la Hora de Montaje 62 Ilustración 60. Camino de las Prescripciones que Llegan Entre la Hora de Montaje y la de Cierre (en naranja las del día anterior reemplazadas) ........................................................................... 63 Ilustración 61. Camino Recorrido por las Prescripciones que Llegan Tras la Hora de Cierre (Definida por la Hora) .................................................................................................................. 64 Ilustración 62. Camino Recorrido por las Prescripciones que Llegan Tras la Hora de Cierre (Definida por Número de Medicamentos) .................................................................................. 65 Ilustración 63. Proceso de Relleno del Kardex ............................................................................ 66 Ilustración 64. Proceso de Vaciado de Carros ............................................................................. 67 Ilustración 65. Bloque de Atención Telefónica ........................................................................... 67 Ilustración 66. Bloque de Llamadas Perdidas .............................................................................. 68 Ilustración 67. Hora a la que se Realiza cada Prescripción ......................................................... 70 Ilustración 68. Numero de Prescripciones frente a Rango Horario ............................................ 71 Ilustración 69. Llegadas de Prescripciones para un Día Típico .................................................... 72 Ilustración 70. Distribución de Probabilidad Asociada a las Diferencias de un Día .................... 73 Ilustración 71. Distribuciones Weibull Representativas de cada Día .......................................... 73 Ilustración 72. Distribuciones Weibull Corregidas y Centradas en +0.001 ................................. 74 Ilustración 73. Generación de un Día con Cada Distribución Weibull ........................................ 74 Ilustración 74. Distribuciones Weibull en Escala Logarítmica ..................................................... 75 Ilustración 75. Distribución para Estimar el Número de Prescripciones Recibidas .................... 76 Ilustración 76. Distribución para Estimar la Llegada de la Primera Prescripción ........................ 76 Ilustración 77. Generador de Prescripciones Basado en Distribución Única .............................. 77 Ilustración 78. Resultado de Simulación (12 Días) con Distribución Única ................................. 77 Ilustración 79. Prescripciones Dato (12 Días) .............................................................................. 78 Ilustración 80. Datos frente a Simulación (Distribución Única) .................................................. 78 Ilustración 81. Datos frente a Simulación (Distribución Única). Aproximación Normal ............. 79 Ilustración 82. Cantidad de Diferencias Temporales (12 Días) ................................................... 80 Ilustración 83. Periodos en los que el Médico Prescribe Separados por Alternancia de Colores ..................................................................................................................................................... 81 Ilustración 84. Periodos de Prescripción Médica ........................................................................ 81 Ilustración 85. Probabilidad de Aparición de un Intervalo Según su Tamaño (Un Día) .............. 82
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Ilustración 86. Probabilidad de Aparición de un Intervalo .......................................................... 82 Ilustración 87. Probabilidad de Aparición de un Intervalo (Tendencia 01) ................................. 83 Ilustración 88. Probabilidad de Aparición de un Intervalo (Tendencia 02) ................................. 83 Ilustración 89. Probabilidad de Aparición de un Intervalo (Tendencia 03) ................................. 83 Ilustración 90. Probabilidad de Aparición de un Intervalo (Tendencia 04) ................................. 83 Ilustración 91. Retraso (minutos) frente a Tamaños de Intervalo .............................................. 84 Ilustración 92. Probabilidad de Retraso Según Tamaño ............................................................. 84 Ilustración 93. Inicios de Intervalo Según su Tamaño ................................................................. 85 Ilustración 94. Inicio de Intervalos de Tamaño 1 ........................................................................ 86 Ilustración 95. Probabilidad de que un Intervalo se Lance en un Rango Horario ....................... 86 Ilustración 96. Datos frente a Simulación (Distribución por Tendencias) ................................... 87 Ilustración 97. Datos frente a Simulación (Distribución por Tendencias). Aproximación Normal ..................................................................................................................................................... 87 Ilustración 98. Cantidad de Prescripciones Tempranas .............................................................. 88 Ilustración 99. Cantidad de Prescripciones de Tarde .................................................................. 88 Ilustración 100. Medicamentos en Guía por Prescripción .......................................................... 90 Ilustración 101. Distribuciones de Medicamentos en Guía ........................................................ 91 Ilustración 102. Representación de los Totales de Fármacos en un Gráfico de 3 Sigmas .......... 91 Ilustración 103. Medicamentos Fuera de Guía por Prescripción ................................................ 93 Ilustración 104. Probabilidades de Aparición de Medicamentos Fuera de Guía ........................ 94 Ilustración 105. Bloque de Generación de Prescripciones para el Centro Socio- Sanitario ........ 96 Ilustración 106. Interior del Bloque de Generación para el Centro Socio- Sanitario .................. 96 Ilustración 107. Recorrido de las Prescripciones Procedentes de Centros Socio- Sanitaros ...... 97 Ilustración 108. Resultados para el Caso con Centro Socio- Sanitario (II) ................................ 109 Ilustración 109. Dependencia de Carros de las Plantas del Hospital (Casos de Estudio) .......... 110