SlideShare une entreprise Scribd logo
1  sur  45
Mr Emir Bidžan
REDOVI ČEKANJA U AMBULANTAMA NA
PRIMARNOM NIVOU ZDRAVSTVENE
ZAŠTITE
CILJEVI ISTRAŽIVANJA
Definisati nivo zdravstvene zaštite u kojem se problem čekanja
istražuje, ulogu te ciljeve tog nivoa.
Objasniti teorijski pojavu redova čekanja na primarnom nivou
zdravstvene zaštite, kao i uzroke koji prethode toj pojavi.
Objasniti teorijski pojavu krizne situacije koja može usljediti zbog
redova čekanja, te kako se ista može manifestovati.
Identificirati greške pojedinca i sistema koje dovode do definisanog
problema.
CILJEVI ISTRAŽIVANJA
Primjeniti kvantitativnu analizu teorije redova čekanja, na
konkretnom primjeru, u svrhu pronalaženja optimalnog rješenja za
stabilno funkcionisanje posmatranog zdravstvenog sistema.
Predočiti efekte spomenute analize na zadovoljstvo svih relevantnih
skupina – menadžera, liječnika i korisnika zdravstvenih usluga.
Skrenuti pažnju na ograničenja primjene teorije redova čekanja u
zdravstvu.
GLAVNA I POMOĆNE HIPOTEZE
Broj opredjeljenih lica po jednom doktoru medicine/timu u
Službi opšta primarna zdravstvena zaštita je optimalan
Redovi čekanja prvenstveno su posljedica latentnih grešaka unutar
sistema.
Smanjenje prosječnog vremena čekanja može se postići kvalitetnom
organizacijom poslova unutar sistema koji se posmatra, bez
dodatnih novčanih ulaganja.
Kašnjenja sistema u isporuci zdravstvenih usluga u direktnoj su vezi
sa zadovoljstvom pacijenata.
PRIMARNA ZDRAVSTVENA ZAŠTITA U
FEDERACIJI BOSNE I HERCEGOVINE
Uloga primarne zdravstvene zaštite
Glavni cilj reforme primarne zdravstvene zaštite je:
„Poboljšanje zdravlja stanovništva i zadovoljstva korisnika usluga kroz
univerzalnu, efikasnu, kontinuiranu, dostupnu, kvalitetnu i isplativu
primarnu zdravstvenu zaštitu orijentiranu ka porodici i zajednici i
baziranoj na promociji zdravlja i prevenciji bolesti ”.
• Pojam primarne zdravstvene zaštite
• Glavni cilj reforme primarne zdravstvene zaštite je
„Poboljšanje zdravlja stanovništva i zadovoljstva korisnika usluga kroz
univerzalnu, efikasnu, kontinuiranu, dostupnu, kvalitetnu i isplativu
primarnu zdravstvenu zaštitu orijentiranu ka porodici i zajednici i
baziranoj na promociji zdravlja i prevenciji bolesti ”.
U djelokrug primarne zdravstvene zaštite spadaju:
• opšta porodična medicina,
• pedijatrija,
• školska medicina,
• pneumoftiziološka zaštita,
• medicina rada,
• ginekologija i
• hitna pomoć
PRIMARNA ZDRAVSTVENA ZAŠTITA U
FEDERACIJI BOSNE I HERCEGOVINE
PRIMARNA ZDRAVSTVENA ZAŠTITA U
FEDERACIJI BOSNE I HERCEGOVINE
Timovi porodične medicine predstavljaju:
• prvi kontakt sa građanima na ulazu u sistem zdravstvene zaštite,
• osnovu za registrovanje stanovništva u skladu sa slobodom
stanovnika za izborom porodičnog liječnika.
• Svaki tim može registrovati najmanje 1.500 a najviše 2.500
stanovnika.
Uloga porodičnog doktora
PRIMARNA ZDRAVSTVENA ZAŠTITA U
FEDERACIJI BOSNE I HERCEGOVINE
Grafikon 1. Broj stanovnika po doktoru medicine u PZZ u FBiH u 2010. godini
2908
1174
1587
PRIMARNA ZDRAVSTVENA ZAŠTITA U
FEDERACIJI BOSNE I HERCEGOVINE
Dok je u bogatim zemljama sistem izabranog doktora
pokazao svoje prednosti, postavlja se niz pitanja:
• Kakva je situacija u bosansko-hercegovačkoj praksi?
• Da li postoji dovoljan broj liječnika za timove porodične medicine?
• Da li su pacijenti prihvatili novu praksu tj. instituciju - izabrani
doktor?
• Da li su "hitni slučajevi" na vrijeme zbrinuti?
• Koliko uvođenje sistema medicinske zaštite bogatih zemalja u
pretežno siromašnoj BiH ide u prilog bolesnima, zbog kojih
medicinske ustanove i postoje?
KARAKTERISTIKE REDOVA ČEKANJA NA PRIMARNOM
NIVOU ZDRAVSTVENE ZAŠTITE
Pojam redova čekanja
Vrste redova čekanja:
• unutar sistema (boravak pacijenata u zdravstvenoj ustanovi)
• izvan sistema (liste čekanja)
KARAKTERISTIKE REDOVA ČEKANJA NA PRIMARNOM
NIVOU ZDRAVSTVENE ZAŠTITE
Grafikon 2. Primjena Ishikawa dijagrama kod identificiranja uzroka koji
dovode do formiranja redova čekanja na primarnom nivou zdravstvene
zaštite
OSOBLJEPOLITIKA
PROCEDUREKORISNICI
REDOVI
ČEKANJA
KARAKTERISTIKE REDOVA ČEKANJA NA PRIMARNOM
NIVOU ZDRAVSTVENE ZAŠTITE
Tabela 1: Ključni uzroci redova čekanja na primarnom nivou zdravstvene zaštite
KARAKTERISTIKE REDOVA ČEKANJA NA
PRIMARNOM NIVOU ZDRAVSTVENE ZAŠTITE
Grafikon 3: Pareto dijagram za moguće uzroke dugog čekanja na pregled
24 20 18 17
6 3 3 3 2 2 1 1
24
44
62
79
85 88 91 94 96 98 99 100
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Neograničen
brojposjetabez
medicinske
indikacije
Previše
papirologije
Nedostatak
kadra
Preopterećenost
osoblja
Loša
organizacija
poslova
Osobljekasni
naposao
Osobljenemari
zatačnost
Needuciranost
pacijenata
Korisnicine
dolazeu
zakazano
vrijeme
Nepraktikovanje
sistema
naručivanja
Ranijiodlazak
osobljasa
posla
Pretežnostara
struktura
stanovništva
Uzroci redova čekanja
Postotakodgovora
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Kumulativnipostotci
Postotak odgovora
Kumulativni postotci
KARAKTERISTIKE REDOVA ČEKANJA NA PRIMARNOM
NIVOU ZDRAVSTVENE ZAŠTITE
Slika 1. Potencijalne posljedice formiranja redova čekanja
GREŠKE KOJE PRETHODE NASTANKU
PROBLEMA
Aktivne greške
• Doktor/ica kasni na posao
• Doktor/ica ne poštuje zakazani termin
• Doktor/ica ranijie odlazi sa posla
Latentne greške
• neadekvatna osposobljenost i nestručnost rukovodstva
• slaba organizaciona kultura
• neefikasan komunikacijski sistem
• nerazvijeni odjel ljudskih resursa
• loša organizacija rada
GREŠKE KOJE PRETHODE NASTANKU
PROBLEMA
Grafikon 4. Opterećenost (poslom) doktora medicine u Službi opšta
primarna zdravstvena zaštita.
85%
9%
6%
Uglavnom
Djelimično
Nisam
Redovi čekanja prvenstveno su
posljedica latentnih grešaka unutar
sistema.
REDUCIRANJE REDOVA ČEKANJA I VREMENA
ČEKANJA UZ ODRŽAVANJE STABILNOG
STANJA SISTEMA
Operaciona istraživanja u zdravstvu
Pojam Teorije redova čekanja
Koristi primjene Teorije redova čekanja u zdravstvu
ogledaju se kroz:
• sistemsku analizu i opravdanost poslovnih odluka
• regulaciju protoka pacijenata kroz sistem
• minimiziranje troškova uz reduciranje kašnjenja u sistemu
REDUCIRANJE REDOVA ČEKANJA I VREMENA
ČEKANJA UZ ODRŽAVANJE STABILNOG
STANJA SISTEMA
Grafikon 5. Troškovni model reda čekanja
Smanjenje prosječnog vremena čekanja
može se postići kvalitetnom
organizacijom poslova unutar sistema
koji se posmatra, bez dodatnih
novčanih ulaganja.
REDUCIRANJE REDOVA ČEKANJA I VREMENA
ČEKANJA UZ ODRŽAVANJE STABILNOG
STANJA SISTEMA
Istaknute mjere učinkovitosti kod sistema čekanja su:
l
m
n
r
nV
rV kV
REDUCIRANJE REDOVA ČEKANJA I VREMENA
ČEKANJA UZ ODRŽAVANJE STABILNOG
STANJA SISTEMA
Da bi analizirani sistem bio stabilan moraju biti
ispunjeni sljedeći uslovi:
1 1
1
S
S
S S S
l m
l l l
 
m m m
 
       

REDUCIRANJE REDOVA ČEKANJA I VREMENA
ČEKANJA UZ ODRŽAVANJE STABILNOG
STANJA SISTEMA
1 iS m  
1 iS m  
2 iS m  
2 iS m  
Postoje četiri karakteristična opšta tipa sistema
usluživanja i to:
EMPIRIJSKA ANALIZA REDOVA ČEKANJA
Prikupljanje ulaznih podataka za kreiranje
odgovarajućeg modela Teorije redova čekanja je
izvršeno putem anketiranja.
Anketni upitnik su popunila 32 doktora medicine u
Službi opšta primarna zdravstvena zaštita.
Ulazni podaci:
• Posmatrani period (0,1) je period 60 minuta (radni sat)
• Tokom radnog sata pregleda se m = 44 * 60 / 405 = 6,52
pacijenata/satu (trajanje usluge podliježe eksponencijalnoj
distribuciji)
• U prosjeku na sat pristigne  l= 194 * 60 / 405 = 28,74 zahtjeva
za uslugom/satu (pristizanje zahtjeva za pregled podliježe
Poisson-ovoj distribuciji)
• Prosječan broj opredjeljenih lica po doktoru je 1809
EMPIRIJSKA ANALIZA REDOVA ČEKANJA
Na osnovu datih informacija determinišemo:
• Minimalan broj doktora za koje bi ovakav sistem teorije redova
čekanja bio stabilan i
• Parametre iz spiska pripadnog modela teorije redova čekanja
Slijedi,  = l / m = 28,74 / 6,52 = 4,41
EMPIRIJSKA ANALIZA REDOVA ČEKANJA
EMPIRIJSKA ANALIZA REDOVA ČEKANJA
Grafikon 6. Opterećenost (brojem opredjeljenih lica) doktora
medicine u Službi opšta primarna zdravstvena zaštita
78%
19%
3% Broj opredjeljenih lica po
liječniku je veliki i to je
jedan od uzroka redova
čekanja
Broj opredjeljenih lica po
liječniku je optimalan
Ne znam
"Broj opredjeljenih lica po jednom
doktoru medicine/timu u Službi opšta
primarna zdravstvena zaštita je
optimalan“
EMPIRIJSKA ANALIZA REDOVA ČEKANJA
EMPIRIJSKA ANALIZA REDOVA ČEKANJA
Da bi sistem bio stabilan potrebno je da se za 1809 opredjeljenih lica
angažuje 5 doktora.
Prvo moramo odrediti :0p
0 51 5 1
0 0
0 1 2 3 4 5
1 1
4,41 4,41
! ( ) ( 1)! ! (5 4,41) (5 1)!
1
4,41 4,41 4,41 4,41 4,41 4,41
0! 1! 2! 3! 4! (5 4,41) (5 1)!
1
0,0061
1 4,41 9,72 14,29 15,76 117,80
n S nS
n n
p
n S S n
 

 
 
  
 
     

    
  
 
    
 
EMPIRIJSKA ANALIZA REDOVA ČEKANJA
2 iS m  
4,41k  
Parametri modela
1. Prosječan broj istovremeno opsluživanih pacijenata u sistemu
2. Prosječan broj istovremeno slobodnih liječnika
3. Prosječan broj pacijenata istovremeno prisutnih u sistemu u redu čekanja
5 4,41 0,59s S     
0,59 / 5 = 0,118
   
1 5 1
02 2
4,41
0,0061 5,3708
( 1)! (5 1)! 5 4,41
S
r p
S S


 
    
     
EMPIRIJSKA ANALIZA REDOVA ČEKANJA
4. Prosječan broj pacijenata istovremeno prisutnih u sistemu
5. Prosječno trajanje boravka pacijenta u sistemu
5,37 4,41 9,78n r k    
9,78
0,3249 0,3249 60 20min
30,1
5,37
0,1784 0,1784 60 11min
30,1
1 1
0,1466 0,1466 60 9min
6,82
n
r
k
n
V
r
V
V
l
l
m
     
     
     
EMPIRIJSKA ANALIZA REDOVA ČEKANJA
6. Procenat (ne)iskorištenosti kapaciteta sistema
• procenat iskorištenosti:
• procenat neiskorištenosti:
4,41
100% 100% 100% 88,2
5
S s
S S

     
4,41
100% 1 100% 1 100% 11,8
5
s
S S
   
          
   
EMPIRIJSKA ANALIZA REDOVA ČEKANJA
7. Vjerovatnoća da je sistem prazan to jeste da u sistemu nema niti
jedan pacijent
8. Vjerovatnoća da sistem nije prazan to jeste da je u sistemu prisutan
najmanje jedan pacijent
9. Vjerovatnoća da u sistemu ima slobodnih liječnika, to jeste
vjerovatnoća da naredno - pridošli pacijent neće morati stati u red
0 0,0061p 
0( 0) 1 1 0,0061 0,9939p n p     
5
0
4,41
( ) 1 1 0,0061 0,2814
( ) ( 1)! (5 4,41) (5 1)!
S
p n S p
S S


       
     
EMPIRIJSKA ANALIZA REDOVA ČEKANJA
10. Vjerovatnoća da je zauzeto svih 5 liječnika sistema, to jeste
vjerovatnoća da će naredno - pridošli pacijent morati čekati
11. Vjerovatnoća ne postojanja reda
12. Vjerovatnoća postojanja reda
5
0
4,41
( ) 0,0061 71,86
( ) ( 1)! (5 4,41) (5 1)!
S
p n S p
S S


     
     
   
1 5 1
0
4.41
( ) 1 1 0,0061 36,62
! 5! 5 4,41
S
p n S p
S S


 
       
   
   
1 5 1
0
4,41
( ) 0,0061 63,38
! 5! 5 4,41
S
p n S p
S S


 
     
   
EFEKTI PRIMJENE TEORIJE REDOVA
ČEKANJA
Efekti primjene modela teorije redova čekanja ogledaju se u:
• efikasnijoj organizaciji procesa rada od strane menadžmenta,
• manjoj opterećenosti i većoj učinkovitosti rada zdravstvenog osoblja,
• povećanju zadovoljstva korisnika zdravstvenih usluga.
EMPIRIJSKA ANALIZA VEZE IZMEĐU
ZADOVOLJSTVA PACIJENATA I KAŠNJENJA U
PRIMANJU ZDRAVSTVENE ZAŠTITE
Tabela 2. Prosječno vrijeme čekanja korisnika zdravstvenih usluga na listi
čekanja na prijem zdravstvene usluge
EMPIRIJSKA ANALIZA VEZE IZMEĐU
ZADOVOLJSTVA PACIJENATA I KAŠNJENJA U
PRIMANJU ZDRAVSTVENE ZAŠTITE
Tabela 3. Prosječno vrijeme čekanja na prijem usluge, usljed tačno
definisanog termina od strane zdravstvenog osoblja
EMPIRIJSKA ANALIZA VEZE IZMEĐU
ZADOVOLJSTVA PACIJENATA I KAŠNJENJA U
PRIMANJU ZDRAVSTVENE ZAŠTITE
Grafikon 7. Zadovoljstvo korisnika zdravstvenih usluga
sistemom naručivanja
18%
23%
28%
17%
14%
nedovoljan
dovoljan
dobar
vrlodobar
odličan
Prosječna
ocjena: 2,86
EMPIRIJSKA ANALIZA VEZE IZMEĐU
ZADOVOLJSTVA PACIJENATA I KAŠNJENJA U
PRIMANJU ZDRAVSTVENE ZAŠTITE
Grafikon 8. Zadovoljstvo korisnika zdravstvenih usluga sistemom
telefonskog zakazivanja termina
25%
21%
54%
Uvijek zauzet
Uvijek dostupan, ali se niko ne
javlja
Uvijek se javi zdravstveni
radnik
Kašnjenja sistema u isporuci zdravstvenih
usluga u direktnoj su vezi sa
zadovoljstvom pacijenata.
OGRANIČENJA PRIMJENE TEORIJE REDOVA
ČEKANJA U ZDRAVSTVU
Pretpostavka stabilnog stanja sistema
Pretpostavka da su stope dolazaka pacijenata
konstantne
Pretpostavka da je stopa usluživanja veća od stope
dolazaka
Pretpostavka da su stope dolazaka slučajne
ZAKLJUČAK
Rezultati istraživanja pokazuju da su:
• doktori preopterećeni brojem opredjeljenih lica
• uska grla velikim djelom posljedica slabe organizacije poslova od
strane menadžmenta,
• kašnjenja u isporuci zdravstvenih usluga u direktnoj vezi sa
nezadovoljstvom pacijenata,
• za reduciranja redova čekanja potrebna dodatna novčana
ulaganja u sistem.
ZAKLJUČAK
Zdravstveni sistem treba imati mogućnost da dostavi sigurnu,
učinkovitu i relativno brzu uslugu korisniku zdravstvenih usluga.
Redovi čekanja formirani od strane korisnika zdravstvenih usluga
na primarnom nivou zdravstvene zaštite, su jedan od pokazatelja
uspješnosti implementacije same reforme.
Zadovoljstvo korisnika zdravstvenih usluga te njihovih izabranih
liječnika, zapravo, pokazuje neefikasnost i neefektivnost strategija
koje su dosad poduzete kako bi se ispunili reformom postavljeni
ciljevi.
ZAKLJUČAK
Kako bi se smanjilo prosječno vrijeme čekanja pacijenata
potrebno je što prije izvršiti redizajn postojećeg uslužnog sistema
na primarnom nivou zdravstvene zaštite.
Zapošljavanjem dodatnog broja liječnika opšte medicine, te
boljom organizacijom poslova, smanjila bi se opterećenost
postojećih liječnika i time bi se obezbjedila kako pravovremena
zdravstvena zaštita, tako i kvalitetno pružanje usluga čime se jača
povjerenje korisnika zdravstvenih usluga u javni zdravstveni
sektor.
HVALA NA PAŽNJI!

Contenu connexe

En vedette

PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024Neil Kimberley
 
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)contently
 
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024Albert Qian
 
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie InsightsSocial Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie InsightsKurio // The Social Media Age(ncy)
 
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024Search Engine Journal
 
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summarySpeakerHub
 
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd Clark Boyd
 
Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next Tessa Mero
 
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search IntentGoogle's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search IntentLily Ray
 
Time Management & Productivity - Best Practices
Time Management & Productivity -  Best PracticesTime Management & Productivity -  Best Practices
Time Management & Productivity - Best PracticesVit Horky
 
The six step guide to practical project management
The six step guide to practical project managementThe six step guide to practical project management
The six step guide to practical project managementMindGenius
 
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...RachelPearson36
 
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...Applitools
 
12 Ways to Increase Your Influence at Work
12 Ways to Increase Your Influence at Work12 Ways to Increase Your Influence at Work
12 Ways to Increase Your Influence at WorkGetSmarter
 
Ride the Storm: Navigating Through Unstable Periods / Katerina Rudko (Belka G...
Ride the Storm: Navigating Through Unstable Periods / Katerina Rudko (Belka G...Ride the Storm: Navigating Through Unstable Periods / Katerina Rudko (Belka G...
Ride the Storm: Navigating Through Unstable Periods / Katerina Rudko (Belka G...DevGAMM Conference
 
Barbie - Brand Strategy Presentation
Barbie - Brand Strategy PresentationBarbie - Brand Strategy Presentation
Barbie - Brand Strategy PresentationErica Santiago
 

En vedette (20)

PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
 
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
 
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
 
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie InsightsSocial Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
 
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
 
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
 
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
 
Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next
 
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search IntentGoogle's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
 
How to have difficult conversations
How to have difficult conversations How to have difficult conversations
How to have difficult conversations
 
Introduction to Data Science
Introduction to Data ScienceIntroduction to Data Science
Introduction to Data Science
 
Time Management & Productivity - Best Practices
Time Management & Productivity -  Best PracticesTime Management & Productivity -  Best Practices
Time Management & Productivity - Best Practices
 
The six step guide to practical project management
The six step guide to practical project managementThe six step guide to practical project management
The six step guide to practical project management
 
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
 
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
 
12 Ways to Increase Your Influence at Work
12 Ways to Increase Your Influence at Work12 Ways to Increase Your Influence at Work
12 Ways to Increase Your Influence at Work
 
ChatGPT webinar slides
ChatGPT webinar slidesChatGPT webinar slides
ChatGPT webinar slides
 
More than Just Lines on a Map: Best Practices for U.S Bike Routes
More than Just Lines on a Map: Best Practices for U.S Bike RoutesMore than Just Lines on a Map: Best Practices for U.S Bike Routes
More than Just Lines on a Map: Best Practices for U.S Bike Routes
 
Ride the Storm: Navigating Through Unstable Periods / Katerina Rudko (Belka G...
Ride the Storm: Navigating Through Unstable Periods / Katerina Rudko (Belka G...Ride the Storm: Navigating Through Unstable Periods / Katerina Rudko (Belka G...
Ride the Storm: Navigating Through Unstable Periods / Katerina Rudko (Belka G...
 
Barbie - Brand Strategy Presentation
Barbie - Brand Strategy PresentationBarbie - Brand Strategy Presentation
Barbie - Brand Strategy Presentation
 

Redovi ƒekanja na primarnom nivou zdravstvene zattite new

  • 1. Mr Emir Bidžan REDOVI ČEKANJA U AMBULANTAMA NA PRIMARNOM NIVOU ZDRAVSTVENE ZAŠTITE
  • 2. CILJEVI ISTRAŽIVANJA Definisati nivo zdravstvene zaštite u kojem se problem čekanja istražuje, ulogu te ciljeve tog nivoa. Objasniti teorijski pojavu redova čekanja na primarnom nivou zdravstvene zaštite, kao i uzroke koji prethode toj pojavi. Objasniti teorijski pojavu krizne situacije koja može usljediti zbog redova čekanja, te kako se ista može manifestovati. Identificirati greške pojedinca i sistema koje dovode do definisanog problema.
  • 3. CILJEVI ISTRAŽIVANJA Primjeniti kvantitativnu analizu teorije redova čekanja, na konkretnom primjeru, u svrhu pronalaženja optimalnog rješenja za stabilno funkcionisanje posmatranog zdravstvenog sistema. Predočiti efekte spomenute analize na zadovoljstvo svih relevantnih skupina – menadžera, liječnika i korisnika zdravstvenih usluga. Skrenuti pažnju na ograničenja primjene teorije redova čekanja u zdravstvu.
  • 4. GLAVNA I POMOĆNE HIPOTEZE Broj opredjeljenih lica po jednom doktoru medicine/timu u Službi opšta primarna zdravstvena zaštita je optimalan Redovi čekanja prvenstveno su posljedica latentnih grešaka unutar sistema. Smanjenje prosječnog vremena čekanja može se postići kvalitetnom organizacijom poslova unutar sistema koji se posmatra, bez dodatnih novčanih ulaganja. Kašnjenja sistema u isporuci zdravstvenih usluga u direktnoj su vezi sa zadovoljstvom pacijenata.
  • 5. PRIMARNA ZDRAVSTVENA ZAŠTITA U FEDERACIJI BOSNE I HERCEGOVINE Uloga primarne zdravstvene zaštite Glavni cilj reforme primarne zdravstvene zaštite je: „Poboljšanje zdravlja stanovništva i zadovoljstva korisnika usluga kroz univerzalnu, efikasnu, kontinuiranu, dostupnu, kvalitetnu i isplativu primarnu zdravstvenu zaštitu orijentiranu ka porodici i zajednici i baziranoj na promociji zdravlja i prevenciji bolesti ”.
  • 6. • Pojam primarne zdravstvene zaštite • Glavni cilj reforme primarne zdravstvene zaštite je „Poboljšanje zdravlja stanovništva i zadovoljstva korisnika usluga kroz univerzalnu, efikasnu, kontinuiranu, dostupnu, kvalitetnu i isplativu primarnu zdravstvenu zaštitu orijentiranu ka porodici i zajednici i baziranoj na promociji zdravlja i prevenciji bolesti ”. U djelokrug primarne zdravstvene zaštite spadaju: • opšta porodična medicina, • pedijatrija, • školska medicina, • pneumoftiziološka zaštita, • medicina rada, • ginekologija i • hitna pomoć PRIMARNA ZDRAVSTVENA ZAŠTITA U FEDERACIJI BOSNE I HERCEGOVINE
  • 7. PRIMARNA ZDRAVSTVENA ZAŠTITA U FEDERACIJI BOSNE I HERCEGOVINE Timovi porodične medicine predstavljaju: • prvi kontakt sa građanima na ulazu u sistem zdravstvene zaštite, • osnovu za registrovanje stanovništva u skladu sa slobodom stanovnika za izborom porodičnog liječnika. • Svaki tim može registrovati najmanje 1.500 a najviše 2.500 stanovnika. Uloga porodičnog doktora
  • 8. PRIMARNA ZDRAVSTVENA ZAŠTITA U FEDERACIJI BOSNE I HERCEGOVINE Grafikon 1. Broj stanovnika po doktoru medicine u PZZ u FBiH u 2010. godini 2908 1174 1587
  • 9. PRIMARNA ZDRAVSTVENA ZAŠTITA U FEDERACIJI BOSNE I HERCEGOVINE Dok je u bogatim zemljama sistem izabranog doktora pokazao svoje prednosti, postavlja se niz pitanja: • Kakva je situacija u bosansko-hercegovačkoj praksi? • Da li postoji dovoljan broj liječnika za timove porodične medicine? • Da li su pacijenti prihvatili novu praksu tj. instituciju - izabrani doktor? • Da li su "hitni slučajevi" na vrijeme zbrinuti? • Koliko uvođenje sistema medicinske zaštite bogatih zemalja u pretežno siromašnoj BiH ide u prilog bolesnima, zbog kojih medicinske ustanove i postoje?
  • 10. KARAKTERISTIKE REDOVA ČEKANJA NA PRIMARNOM NIVOU ZDRAVSTVENE ZAŠTITE Pojam redova čekanja Vrste redova čekanja: • unutar sistema (boravak pacijenata u zdravstvenoj ustanovi) • izvan sistema (liste čekanja)
  • 11. KARAKTERISTIKE REDOVA ČEKANJA NA PRIMARNOM NIVOU ZDRAVSTVENE ZAŠTITE Grafikon 2. Primjena Ishikawa dijagrama kod identificiranja uzroka koji dovode do formiranja redova čekanja na primarnom nivou zdravstvene zaštite OSOBLJEPOLITIKA PROCEDUREKORISNICI REDOVI ČEKANJA
  • 12. KARAKTERISTIKE REDOVA ČEKANJA NA PRIMARNOM NIVOU ZDRAVSTVENE ZAŠTITE Tabela 1: Ključni uzroci redova čekanja na primarnom nivou zdravstvene zaštite
  • 13. KARAKTERISTIKE REDOVA ČEKANJA NA PRIMARNOM NIVOU ZDRAVSTVENE ZAŠTITE Grafikon 3: Pareto dijagram za moguće uzroke dugog čekanja na pregled 24 20 18 17 6 3 3 3 2 2 1 1 24 44 62 79 85 88 91 94 96 98 99 100 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Neograničen brojposjetabez medicinske indikacije Previše papirologije Nedostatak kadra Preopterećenost osoblja Loša organizacija poslova Osobljekasni naposao Osobljenemari zatačnost Needuciranost pacijenata Korisnicine dolazeu zakazano vrijeme Nepraktikovanje sistema naručivanja Ranijiodlazak osobljasa posla Pretežnostara struktura stanovništva Uzroci redova čekanja Postotakodgovora 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Kumulativnipostotci Postotak odgovora Kumulativni postotci
  • 14. KARAKTERISTIKE REDOVA ČEKANJA NA PRIMARNOM NIVOU ZDRAVSTVENE ZAŠTITE Slika 1. Potencijalne posljedice formiranja redova čekanja
  • 15. GREŠKE KOJE PRETHODE NASTANKU PROBLEMA Aktivne greške • Doktor/ica kasni na posao • Doktor/ica ne poštuje zakazani termin • Doktor/ica ranijie odlazi sa posla Latentne greške • neadekvatna osposobljenost i nestručnost rukovodstva • slaba organizaciona kultura • neefikasan komunikacijski sistem • nerazvijeni odjel ljudskih resursa • loša organizacija rada
  • 16. GREŠKE KOJE PRETHODE NASTANKU PROBLEMA Grafikon 4. Opterećenost (poslom) doktora medicine u Službi opšta primarna zdravstvena zaštita. 85% 9% 6% Uglavnom Djelimično Nisam
  • 17. Redovi čekanja prvenstveno su posljedica latentnih grešaka unutar sistema.
  • 18. REDUCIRANJE REDOVA ČEKANJA I VREMENA ČEKANJA UZ ODRŽAVANJE STABILNOG STANJA SISTEMA Operaciona istraživanja u zdravstvu Pojam Teorije redova čekanja Koristi primjene Teorije redova čekanja u zdravstvu ogledaju se kroz: • sistemsku analizu i opravdanost poslovnih odluka • regulaciju protoka pacijenata kroz sistem • minimiziranje troškova uz reduciranje kašnjenja u sistemu
  • 19. REDUCIRANJE REDOVA ČEKANJA I VREMENA ČEKANJA UZ ODRŽAVANJE STABILNOG STANJA SISTEMA Grafikon 5. Troškovni model reda čekanja
  • 20. Smanjenje prosječnog vremena čekanja može se postići kvalitetnom organizacijom poslova unutar sistema koji se posmatra, bez dodatnih novčanih ulaganja.
  • 21. REDUCIRANJE REDOVA ČEKANJA I VREMENA ČEKANJA UZ ODRŽAVANJE STABILNOG STANJA SISTEMA Istaknute mjere učinkovitosti kod sistema čekanja su: l m n r nV rV kV
  • 22. REDUCIRANJE REDOVA ČEKANJA I VREMENA ČEKANJA UZ ODRŽAVANJE STABILNOG STANJA SISTEMA Da bi analizirani sistem bio stabilan moraju biti ispunjeni sljedeći uslovi: 1 1 1 S S S S S l m l l l   m m m           
  • 23. REDUCIRANJE REDOVA ČEKANJA I VREMENA ČEKANJA UZ ODRŽAVANJE STABILNOG STANJA SISTEMA 1 iS m   1 iS m   2 iS m   2 iS m   Postoje četiri karakteristična opšta tipa sistema usluživanja i to:
  • 24. EMPIRIJSKA ANALIZA REDOVA ČEKANJA Prikupljanje ulaznih podataka za kreiranje odgovarajućeg modela Teorije redova čekanja je izvršeno putem anketiranja. Anketni upitnik su popunila 32 doktora medicine u Službi opšta primarna zdravstvena zaštita.
  • 25. Ulazni podaci: • Posmatrani period (0,1) je period 60 minuta (radni sat) • Tokom radnog sata pregleda se m = 44 * 60 / 405 = 6,52 pacijenata/satu (trajanje usluge podliježe eksponencijalnoj distribuciji) • U prosjeku na sat pristigne  l= 194 * 60 / 405 = 28,74 zahtjeva za uslugom/satu (pristizanje zahtjeva za pregled podliježe Poisson-ovoj distribuciji) • Prosječan broj opredjeljenih lica po doktoru je 1809 EMPIRIJSKA ANALIZA REDOVA ČEKANJA
  • 26. Na osnovu datih informacija determinišemo: • Minimalan broj doktora za koje bi ovakav sistem teorije redova čekanja bio stabilan i • Parametre iz spiska pripadnog modela teorije redova čekanja Slijedi,  = l / m = 28,74 / 6,52 = 4,41 EMPIRIJSKA ANALIZA REDOVA ČEKANJA
  • 27. EMPIRIJSKA ANALIZA REDOVA ČEKANJA Grafikon 6. Opterećenost (brojem opredjeljenih lica) doktora medicine u Službi opšta primarna zdravstvena zaštita 78% 19% 3% Broj opredjeljenih lica po liječniku je veliki i to je jedan od uzroka redova čekanja Broj opredjeljenih lica po liječniku je optimalan Ne znam
  • 28. "Broj opredjeljenih lica po jednom doktoru medicine/timu u Službi opšta primarna zdravstvena zaštita je optimalan“
  • 29. EMPIRIJSKA ANALIZA REDOVA ČEKANJA EMPIRIJSKA ANALIZA REDOVA ČEKANJA Da bi sistem bio stabilan potrebno je da se za 1809 opredjeljenih lica angažuje 5 doktora. Prvo moramo odrediti :0p 0 51 5 1 0 0 0 1 2 3 4 5 1 1 4,41 4,41 ! ( ) ( 1)! ! (5 4,41) (5 1)! 1 4,41 4,41 4,41 4,41 4,41 4,41 0! 1! 2! 3! 4! (5 4,41) (5 1)! 1 0,0061 1 4,41 9,72 14,29 15,76 117,80 n S nS n n p n S S n                                    
  • 30. EMPIRIJSKA ANALIZA REDOVA ČEKANJA 2 iS m   4,41k   Parametri modela 1. Prosječan broj istovremeno opsluživanih pacijenata u sistemu 2. Prosječan broj istovremeno slobodnih liječnika 3. Prosječan broj pacijenata istovremeno prisutnih u sistemu u redu čekanja 5 4,41 0,59s S      0,59 / 5 = 0,118     1 5 1 02 2 4,41 0,0061 5,3708 ( 1)! (5 1)! 5 4,41 S r p S S               
  • 31. EMPIRIJSKA ANALIZA REDOVA ČEKANJA 4. Prosječan broj pacijenata istovremeno prisutnih u sistemu 5. Prosječno trajanje boravka pacijenta u sistemu 5,37 4,41 9,78n r k     9,78 0,3249 0,3249 60 20min 30,1 5,37 0,1784 0,1784 60 11min 30,1 1 1 0,1466 0,1466 60 9min 6,82 n r k n V r V V l l m                  
  • 32. EMPIRIJSKA ANALIZA REDOVA ČEKANJA 6. Procenat (ne)iskorištenosti kapaciteta sistema • procenat iskorištenosti: • procenat neiskorištenosti: 4,41 100% 100% 100% 88,2 5 S s S S        4,41 100% 1 100% 1 100% 11,8 5 s S S                   
  • 33. EMPIRIJSKA ANALIZA REDOVA ČEKANJA 7. Vjerovatnoća da je sistem prazan to jeste da u sistemu nema niti jedan pacijent 8. Vjerovatnoća da sistem nije prazan to jeste da je u sistemu prisutan najmanje jedan pacijent 9. Vjerovatnoća da u sistemu ima slobodnih liječnika, to jeste vjerovatnoća da naredno - pridošli pacijent neće morati stati u red 0 0,0061p  0( 0) 1 1 0,0061 0,9939p n p      5 0 4,41 ( ) 1 1 0,0061 0,2814 ( ) ( 1)! (5 4,41) (5 1)! S p n S p S S                
  • 34. EMPIRIJSKA ANALIZA REDOVA ČEKANJA 10. Vjerovatnoća da je zauzeto svih 5 liječnika sistema, to jeste vjerovatnoća da će naredno - pridošli pacijent morati čekati 11. Vjerovatnoća ne postojanja reda 12. Vjerovatnoća postojanja reda 5 0 4,41 ( ) 0,0061 71,86 ( ) ( 1)! (5 4,41) (5 1)! S p n S p S S                   1 5 1 0 4.41 ( ) 1 1 0,0061 36,62 ! 5! 5 4,41 S p n S p S S                     1 5 1 0 4,41 ( ) 0,0061 63,38 ! 5! 5 4,41 S p n S p S S              
  • 35. EFEKTI PRIMJENE TEORIJE REDOVA ČEKANJA Efekti primjene modela teorije redova čekanja ogledaju se u: • efikasnijoj organizaciji procesa rada od strane menadžmenta, • manjoj opterećenosti i većoj učinkovitosti rada zdravstvenog osoblja, • povećanju zadovoljstva korisnika zdravstvenih usluga.
  • 36. EMPIRIJSKA ANALIZA VEZE IZMEĐU ZADOVOLJSTVA PACIJENATA I KAŠNJENJA U PRIMANJU ZDRAVSTVENE ZAŠTITE Tabela 2. Prosječno vrijeme čekanja korisnika zdravstvenih usluga na listi čekanja na prijem zdravstvene usluge
  • 37. EMPIRIJSKA ANALIZA VEZE IZMEĐU ZADOVOLJSTVA PACIJENATA I KAŠNJENJA U PRIMANJU ZDRAVSTVENE ZAŠTITE Tabela 3. Prosječno vrijeme čekanja na prijem usluge, usljed tačno definisanog termina od strane zdravstvenog osoblja
  • 38. EMPIRIJSKA ANALIZA VEZE IZMEĐU ZADOVOLJSTVA PACIJENATA I KAŠNJENJA U PRIMANJU ZDRAVSTVENE ZAŠTITE Grafikon 7. Zadovoljstvo korisnika zdravstvenih usluga sistemom naručivanja 18% 23% 28% 17% 14% nedovoljan dovoljan dobar vrlodobar odličan Prosječna ocjena: 2,86
  • 39. EMPIRIJSKA ANALIZA VEZE IZMEĐU ZADOVOLJSTVA PACIJENATA I KAŠNJENJA U PRIMANJU ZDRAVSTVENE ZAŠTITE Grafikon 8. Zadovoljstvo korisnika zdravstvenih usluga sistemom telefonskog zakazivanja termina 25% 21% 54% Uvijek zauzet Uvijek dostupan, ali se niko ne javlja Uvijek se javi zdravstveni radnik
  • 40. Kašnjenja sistema u isporuci zdravstvenih usluga u direktnoj su vezi sa zadovoljstvom pacijenata.
  • 41. OGRANIČENJA PRIMJENE TEORIJE REDOVA ČEKANJA U ZDRAVSTVU Pretpostavka stabilnog stanja sistema Pretpostavka da su stope dolazaka pacijenata konstantne Pretpostavka da je stopa usluživanja veća od stope dolazaka Pretpostavka da su stope dolazaka slučajne
  • 42. ZAKLJUČAK Rezultati istraživanja pokazuju da su: • doktori preopterećeni brojem opredjeljenih lica • uska grla velikim djelom posljedica slabe organizacije poslova od strane menadžmenta, • kašnjenja u isporuci zdravstvenih usluga u direktnoj vezi sa nezadovoljstvom pacijenata, • za reduciranja redova čekanja potrebna dodatna novčana ulaganja u sistem.
  • 43. ZAKLJUČAK Zdravstveni sistem treba imati mogućnost da dostavi sigurnu, učinkovitu i relativno brzu uslugu korisniku zdravstvenih usluga. Redovi čekanja formirani od strane korisnika zdravstvenih usluga na primarnom nivou zdravstvene zaštite, su jedan od pokazatelja uspješnosti implementacije same reforme. Zadovoljstvo korisnika zdravstvenih usluga te njihovih izabranih liječnika, zapravo, pokazuje neefikasnost i neefektivnost strategija koje su dosad poduzete kako bi se ispunili reformom postavljeni ciljevi.
  • 44. ZAKLJUČAK Kako bi se smanjilo prosječno vrijeme čekanja pacijenata potrebno je što prije izvršiti redizajn postojećeg uslužnog sistema na primarnom nivou zdravstvene zaštite. Zapošljavanjem dodatnog broja liječnika opšte medicine, te boljom organizacijom poslova, smanjila bi se opterećenost postojećih liječnika i time bi se obezbjedila kako pravovremena zdravstvena zaštita, tako i kvalitetno pružanje usluga čime se jača povjerenje korisnika zdravstvenih usluga u javni zdravstveni sektor.