O documento discute os desafios enfrentados pelos serviços de urgência e emergência, propondo novos modelos de gestão. Ele apresenta três problemas principais: (1) superlotação dos pronto-socorros; (2) dificuldade de internação; e (3) transporte fragmentado. Em seguida, descreve modelos bem-sucedidos no exterior que adotam uma gestão regionalizada em rede, com categorização dos serviços e comando único. O documento defende que esta abordagem pode melhorar o atendimento e resolver a crise no Brasil

1. Novos modelos de gestão em
urgência e emergência
Welfane Cordeiro Junior

2. O problema
Welfane Cordeiro Junior

3. § Serviços de urgência (Pronto-socorros)
sempre lotados;
§ Dificuldade de internação dos pacientes;
§ Recusa de recebimento de ambulâncias;
§ Transporte fragmentado e desorganizado;
§ Ausência de atendimento especializado;
§ Atendimento e lotação nos serviços de urgência de
pacientes de baixo risco;
§ Sistema despreparado para maxi-emergências ou
aumento da procura.
Uma Crise Mundial
Hospital-Based Emergency Care: At the Breaking Point http://www.nap.edu/catalog/11621.html

4. 9 Outubro 1954: fila de
pacientes no Serviço de
Urgência do Hospital St.
Bartholomew, Londres.

5. Crise no Brasil

6. Aumento da demanda de consultas
ambulatoriais e serviço de urgência
no NHS / Reino Unido (por 1000 habitantes)
Fonte: INE, National Institute of Statistics

7. O Crescimento da demanda?
Fonte:Kings Fund

8. Os Eventos Agudos
no Reino Unido
 30%  Decorrentes de Condições Agudas
 70%  Decorrentes de Agudizações de
Condições Crônicas
Fonte: Singh D. Transforming chronic care: evidence about improving
care for people with long-term conditions.
Birmingham, Health Services Management Centre, 2005

9. Uso do Serviço de Urgência
(Estados Unidos)

10. 0,0%
10,0%
20,0%
30,0%
40,0%
50,0%
60,0%
70,0%
80,0%
90,0%
100,0%
% Óbitos no Domicílio % Óbitos nos Estabelecimentos de Saúde
Óbitos em Portugal
Domicílio X Estab. de Saúde (1958 a 2000)

11. A Situação de Saúde no Brasil
§ As Condições Agudas e Crônicas;
§ A Situação Demográfica;
§ A Mortalidade;
§ A Morbidade;
§ Os Fatores de Risco;
§ A Tripla Carga das Doenças.
Fonte: MENDES, 2010

12. GRUPOS TAXAS
(por 1.000 hab.)
%
Infecciosas, Parasitárias e Desnutrição 34 14,8
Causas Externas 19 10,2
Condições Maternas e Perinatais 21 8,8
Outras Doenças Não Transmissíveis 124 66,2
TOTAL 232 100,0
A Carga da Doença no Brasil
por Grupos de Causas – 1998
Fonte: SCHRAMM et all (2004)

14. Fonte: IBGE
Transição Demográfica no Brasil

15. O Crescimento da demanda
Fonte:Developing a regional health system strategy- McKinsey Quaterly

16. “Cultura de consumo
do Paciente”
 Funcionar como um
“Drive-thru”, se possível;
 Serviço 24 horas;
 Tempo mínimo de espera;
 “Cuidados de Conveniência”;
 O paciente determina: “Eu quero um
especialista X e um exame Y”.

17. "Pacientes verticais x
horizontais"
Verticais
Chegam andando e
aparentemente estão bem
São jovens
Avaliam o serviço de
urgência como um serviço
de conveniência
Comparam com serviços
não-hospitalares
(lanchonetes, cafés etc..)
Avaliam como valor: preço,
tempo e conveniência
Horizontais
Chegam de maca ou de
ambulância
São mais idosos
Avaliam o serviço de
urgência da forma
tradicional
Comparam com outros
hospitais
Avaliam como valor:
tempo, segurança e
melhoria dos sintomas ou
do quadro
© Kirk B. Jensen, MD, MBA, FACEP

18. Percepção da Qualidade
em função do tempo de espera
Nota: Os tempos estimados de espera, estão baseados nos depoimentos de pacientes dados ao médico, no último ano.
Fonte: Community Tracking Study Household Survey, 1997, 1999 and 2001
Tempo de Espera Atendimento

19. A Redução nos Serviços

20. O futuro?

22. Welfane Cordeiro Junior
Novos Modelos de Gestão
Gestão macro

23. O caminho: a integração do
sistema (redes)

24. QUAIS AS EVIDÊNCIAS?
• AHA (American Heart Association). 2005. Sudden Cardiac Death: AHA
Scientific Position.[Online]. Available:
http://www.americanheart.org/presenter.jhtml?identifier=4741 [accessed
February 15, 2006].
• Bardach NS, Olson SJ, Elkins JS, Smith WS, Lawton MT, Johnston SC. 2004.
Regionalization of treatment for subarachnoid hemorrhage: A cost-utility
analysis. Circulation 109(18):2207–2212.
• Chiara O, Cimbanassi S. 2003. Organized trauma care: Does volume matter
and do trauma centers save lives? Current Opinion in Critical Care 9(6):510–
514.
• Dummit LA. 2005. Specialty hospitals: Can general hospitals compete?
National Health Policy Forum Issue Brief (804):1–12.
• GAO. 2003b. Specialty Hospitals: Geographic Location, Services Provided,
and Financial Performance. Washington, DC: U.S. Government Printing
Office.
• Glance LG, Osler TM, Dick A, Mukamel D. 2004. The relation between trauma
center outcome and volume in the national trauma databank. Journal of
Trauma-Injury Infection & Critical Care 56(3):682–690.
• Grumbach K, Anderson GM, Luft HS, Roos LL, Brook R. 1995. Regionalization
of cardiac surgery in the United States and Canada: Geographic access,
choice, and outcomes. Journal of the American Medical Association
274(16):1282–1288.

25. As soluções apontadas
• Estruturação em Rede
• Coordenação e Comando único
• Regionalização
• Categorização de Serviços (concentração x dispersão)
• Linguagem única (protocolos e linha guia)
• Accountability ( transparência nas informações)
• Trabalhar com indicadores que avaliem a performance dos serviços e
também a performance da rede 24 horas.
Fonte:Hospital-Based Emergency Care at the braking point
Institute of Medicine of the national academies- 2007

26. Os Modelos de Atenção
Mendes 2010
Agudo Crônico

27. Modelos de organização regional
1. Modelo Metropolitano- Maior concentração de
população e de serviços de saúde
2. Modelo Regional com pólo metropolitano bem
definido- Desafio de dispersão da resposta
3. Modelo de áreas territoriais grandes com
baixa densidade demográfica: ultrapassa
fronteiras e é o maior desafio para a logística
Fonte: Regionalizing emergency care: Summary I.O.M-2010

28. A primeira experiência

30. O SISTEMA INCLUSIVO DE ATENÇÃO AO TRAUMAO SISTEMA INCLUSIVO DE ATENÇÃO AO TRAUMA
GRAVIDADEGRAVIDADE
Trauma Menor:
Outros Pontos de urgência
Lesões leves e moderadas
Hospitais nível 3 e 4
Lesões moderadas e graves
Hospitais nível 2
Lesões mais graves
Hospitais de nível 1
NúmerodePacientesNúmerodePacientes
Fonte: Resources for Optimal Care of the Injured Patient 2006

31. Percent of ISS > 15 Adult Patients
Treated at a Level I/II Center
# Level I/II
per Million
Population
% of ISS>15
Treated at a Level
I/II
Florida 1.1 56%
California 1.2 55%
North
Carolina
1.1 66%
Maryland 1.3 78%
Pennsylvania 2.0 63%
New York 2.4 69%
Illinois 4.9 77%

33. Trauma Center Standards
ACS COT published “Optimal
Hospital Resources for Care
of the Seriously Injured”
(1976)
Essential characteristics of
trauma centers
Verification standards
Data collection
Quality improvement protocols
Trauma centers must operate
in the context of a trauma
system

36. The National Study on
Costs and Outcomes
of Trauma Center Care
NSCOTNSCOT
25% - Mortality Reduction < 55

38. As Redes de Urgência são Regionais

39. Expandindo
modelos
É a economia de escala!!

46. 46
Emergency Call Center 118 Milano - NiguardaEmergency Call Center 118 Milano - Niguarda
Um modelo europeu

47. ALS
HELICOPTER
MILANO URBAN AREA: 3,000,000 INHABITANTS
LEVEL II (CTZ)
LEVEL III (PST)
LEVEL I (CTS)

49. Fonte: Governo da Lombardia
COMPARAÇÃO ENTRE CENTRAIS NA LOMBARDIA(CUSTO POR
HABITANTE)

50. AREU
LOMBARDIA
Regionalizando a
gestão

51. Rede de Atenção as Urgências eRede de Atenção as Urgências e
EmergênciasEmergências

52. USB - Unidade de Suporte Básico
USA - Unidade de Suporte Avançado
Complexo Regulador
Distribuição das unidadesDistribuição das unidades

53. Centro de coordenação

54. HOSPITAIS
BRAS.
DE
MINAS
PIRAPOR
A
TAIOBEIR
AS
JANAÚB
A
SANTA
CASA
HU HAT
Média de
atendiment
os /dia
88 106 76 75 224 139 127
Internação
(média) 4 a
5/dia
3 a 4/dia
5 a 6/dia * 30/ dia 15/dia
8 a
10/dia
Tempo R-
CR (< 30’)
80,85% 95,17% 96,43% * 68% 78,44% 87,82%
Tempo AD-
OBS 116’ 58’ 33’ * 93’ 121’ 138’
Tempo
OBS-ALT 183’ 432’ 132’ * 80’ 92’ 142’
Tx
Abandono
0,09% 1% 0 * 4% 12% 1%
Com
Atendiment
o Médico
100% 99,48% N/A *
98,86
%
49,59% 99,17%
% de maior
risco 60% 50% 35% 41% 78% 62% 32%

55. Urgent and Emergency
Care Today
999
Not emergency?
Queue and nurse ring back/re-
triage
Refer to Primary care via manual
search of (paper) information
NHSD
Emergency?
Transfer to 999 and re-triage
GP Urgent?
Transfer and re-triage
Other?
Prioritised Queue and nurse ring
back/re-triage
Refer via manual search of own
directory
GP Out of Hours
Emergency?
Transfer to 999 and re-triage
Not emergency?
Queue and nurse ring back/re-
triage
Tend not to refer to many other
primary care services
3am – what to do?

58. Modelos Hub-n-Spoke de Sucesso
Repensando Quem Faz o Quê
• Centros Quaternários e Terciários Consolidados:
– Instituições focadas em alto volume e qualidade.
• Centros Regionais – Hub:
– Cirurgias Básicas, Diagnóstico, Acompanhamento.
• Centros Comunitários – Spoke:
– Diagnóstico, Acompanhamento, Foco Ambulatorial.
• Movimento neste sentido será acelerado em 3-4
anos.
Fonte: Harvard Business Review Webinar: World Class Healthcare.
Vijay Govindarajan e Ravi Ramamurti
Super Hub
Hospital
Referência
Hospital Comunitário
Clinica
HUB - Hospital Regional

59. Os SUPER HUBS (grandes hospitais) são todos acreditados pela
JCAHO e têm resultados clínicos semelhantes ou melhores que
hospitais americanos( ex: 1 em cada 200 angioplastias nos EUA
precisam de intervenção cirúrgica.No sistema CARE somente 2
complicações aconteceram em 40.000 procedimentos)
O custo da cirurgia cardíaca aberta no Narayana health foi de U$
3.600,00 . Considerando que o valor pago ao médico na Índia é
menor que nos EUA(U$ 1.054,00 x U$ 11.594,00) o custo de uma
cirurgia nos EUA poderia ser em torno de U$ 13.700,00(hoje fica
em torno de U$ 75.662,00 – U$ 342.087,00) com resultados
clínicos semelhantes.
Os resultados
Fonte:Vijay Govindarajan and Ravi Ramamurti- Harvard Business review 2013

60. Estratégias para o desenvolvimento de redes de
urgência
Trabalhar com regiões(criar ente)
Comando e serviços dependentes de "economia de
escala” mais centralizados,
Estratégias de governança clínica como disparadores
de estruturação,
Compartilhamento de informações,
Pagamentos tendendo a capitação global,
Monitoramento de tempos e resultados.

61. Avaliação Utilização Qualidade Integração Operação
FFS X XXX
P4P XXX X XX
GDH XX XX XX XX
Capitação XXX XX XXX X
Avaliação

63. O desafio dos sistemas de urgência
Paciente certo
no local certo
No tempo certo
Recurso certo
Para o paciente certo
No local certo
No tempo certo

64. Welfane Cordeiro Junior
Novos Modelos de Gestão
Gestão local

65. Michael Porter
“A área da saúde
pratica a medicina
do século XXl com
os modelos de
gestão do século
XlX”.

66. Regulação e
encaminhamento
O paciente chega no S.U.
Classificação do risco e fluxo de
encaminhamento
Avaliação , tratamento e alta no S.U.
Alojamento no S.U. de pacientes
encaminhados para a Internação
CUIDADO DE EMERGÊNCIA
Pacientes gravemente doentes e lesionados
provenientes da comunidade
Encaminhamento de pacientes com condições
emergenciais
CUIDADO URGENTE NÃO-
PROGRAMADO
Falta de competência para o cuidado não-
programado no sistema de cuidado
ambulatorial
Desejo de cuidado imediato (p. ex.,
conveniência, conflitos com o trabalho, deveres
familiares)
CUIDADO DA REDE DE SEGURANÇA
Populações vulneráveis (p. ex., idosos,
pacientes não-segurados)
Barreiras ao acesso (p. ex., financeiras,
transporte, seguro, carência da fonte usual de
cuidado)
Demanda por cuidado no
S.U.
Sai sem tratamento
completo
Sistema de cuidado ambulatorial
Transferência para outro local (p.
ex., enfermagem especializada,
hospital de referência)
Admissão no hospital
Carência de leitos equipados
disponíveis na internação
Falta de acesso ao cuidado
continuado
SISTEMA DE CUIDADO AGUDO
E N T R A D A P A S S A G E M S A Í D A
Acomodação do
paciente
Fonte: JCAHO

67. Intake System
A Entrada no
Serviço de Urgência

68. Como equilibrar?

69. Questionamentos
 Quem entra? Perfil de gravidade
 Existe classificação de risco e separação de
fluxos?
 Que horário?
 De que forma? Regulado ou não?
 Quantos recursos o Serviço de Urgência tem
por horário? (Demanda x Oferta)
 Qual o número de pacientes por ano?
 Qual população de referência?

70. 62
Gerenciando a demanda/capacidade

71. The EDBA Annual Data Survey
Data in CohortsTotal
Sites
Total All EDs
2013 results 1,125
Over 100KEDs
2013 results 36
80 to 100KEDs
2013 results 45
60 to 80KEDs
2013 results 124
40 to 60KEDs
2013 results 235
20 to 40KEDs
2013 results 398
Under 20KEDs
2013 results 268
PediatricEDs
2013 Results 42
Adult, Specialty EDs
2013 Results 42
Urgent Care, FreestandingEDs
2013 Results 68
Hi CPT
Acuity
Peds
%
Admit
%
Transfer
%
EMS
Arrival
EMS
Arrival
Admit
Median
LOS
LOS
Treat &
Release
LOS
Fast
Track
LOS
Admit
LBTC
65% 20.0% 16.5% 2.1% 17% 39% 172 147 112 288 2.3%
67% 19.3% 18.7% 0.9% 22% 40% 241 199 140 414 4.1%
68% 19.7% 20.9% 0.9% 20% 44% 226 189 129 377 3.1%
67% 20.0% 19.7% 1.3% 20% 42% 199 166 112 329 2.4%
67% 17.7% 19.3% 1.6% 19% 44% 190 162 113 316 2.6%
64% 20.3% 16.0% 1.9% 15% 38% 163 138 98 269 2.1%
60% 22.4% 11.5% 3.7% 12% 34% 134 116 97 230 1.7%
49% 92.8% 9.6% 0.9% 8% 26% 144 130 101 264 1.6%
71% 2.9% 25.0% 1.1% 23% 46% 236 198 135 351 3.3%
Urgent Care, FreestandingEDs
53% 20.6% 0.1% 2.9% 7% 34% 114 106 77 238 1.2%
Door
to
Doc
EKG
per
100
Xray
per
100
CT
per
100
MRI
per
100
US
per
100
% Hosp
Admits
thru ED
Visits
per
Foot
Beds
Visits
per
Space
Admit
Time
30 26 47 20 1.3 3.7 68% 3.0 27 1,553 112
47 31 44 20 1.3 6.6 69% 3.9 73 1,587 174
39 27 49 22 1.4 3.8 65% 3.4 53 1,721 150
35 30 50 23 1.9 4.9 65% 3.0 44 1,595 130
33 30 50 23 1.6 4.4 69% 3.2 33 1,585 127
28 24 46 19 1.3 3.6 69% 2.9 19 1,621 103
22 19 41 16 0.5 2.3 72% 2.6 11 1,336 74
30 3 31 4 0.3 3.2 66% 4.0 23 1,886 96
40 34 49 26 1.6 4.8 62% 2.9 39 1,390 161
20 18 18 12 0.2 1.9 66% 2.5 12 1,433 91

72. Variação semanal
Média Diária de Chegada
Volume
Diário*
Triagem Chegada
em
Ambulânci
a
DOM 104 99 5
SEG 169 161 8
TER 164 156 8
QUA 151 143 8
QUI 146 139 7
SEX 136 129 7
SÁB 108 103 5
(*) Medição realizada de Jan a Out/14.
Média Projetada
Dia da
Semana
0
50
100
150
200
DOM SEG TER QUA QUI SEX SÁB
Triagem Chegada em Ambulância

73. A curva de chegada é clássica
64
Horas
do Dia
Taxa
Média
Chegada*
00:00 1,40
01:00 1,40
02:00 0,40
03:00 0,40
04:00 1,00
05:00 0,60
06:00 3,20
07:00 5,60
08:00 8,80
09:00 10,00
10:00 10,80
11:00 7,80
12:00 8,00
13:00 9,80
14:00 8,40
15:00 10,60
16:00 7,20
17:00 7,40
18:00 6,00
19:00 5,00
20:00 5,40
21:00 3,80
22:00 3,00
23:00 2,40
(*) Medição realizada entre 01/10 a 05/10/14.
0,00
2,00
4,00
6,00
8,00
10,00
12,00
00:0001:0002:0003:0004:0005:0006:0007:0008:0009:0010:0011:0012:0013:0014:0015:0016:0017:0018:0019:0020:0021:0022:0023:00
Taxa Média de Chegada no Serviço de Urgência
Taxa Média Chegada*

75. Demanda/capacidade
► Capacidade Instalada
Discriminação Valor
Número de Leitos na Triagem 1
> Número de Leitos no S.U. 35
Número de Leitos no FastTrack 0
Eficiência dos Leitos
> Volume Anual / Nº Leitos no S.U. 1.457
1.457
Adequado Inadequado

76. Demanda x oferta
Demanda X Oferta
0,00
2,00
4,00
6,00
8,00
10,00
12,00
14,00
00:00
01:00
02:00
03:00
04:00
05:00
06:00
07:00
08:00
09:00
10:00
11:00
12:00
13:00
14:00
15:00
16:00
17:00
18:00
19:00
20:00
21:00
22:00
23:00
Demanda X Capacidade LEITOS no S.U.
Demanda (cµ x ρ) Capacidade (cµ)

77. É possível intervir na chegada
de pacientes de baixo risco?

78. Balanceamento de Fila

80. Balanceamento de Fila

81. Psicologia das Filas
 A maioria dos serviços superestima o tempo de espera em torno de 20%;
 Tempo ocioso parece mais longo do que o tempo ocupado;
 A espera pré-processo parece maior do que o tempo em processo;
 Esperas sem explicação são menos toleradas do que aquelas explicadas;
 Maior o “valor” dado pelo cliente ao serviço, maior a tolerância com a espera;
 Esperas sem previsão de atendimento parecem mais longas do que aquelas com
prazo conhecido;
 Esperas solitárias parecem mais longas do que em grupo.

82. A Gestão Clínica e o fluxo
A Passagem pelo
Serviço de Urgência

83. 73
O fluxo de pacientes é previsível

84. Chaves para a Gestão do Fluxo
 Adequar a capacidade à demanda;
 Monitorar o fluxo dos pacientes em tempo real;
 Prever adaptações à demanda;
 Gerenciar, reduzir ou eliminar a variabilidade;
 Prever a demanda para os serviços;
 Modelar e simular processos;
 Entender as implicações e a percepção sobre as filas e sobre a
“teoria de filas“;
 Entender as implicações e os aspectos da “teoria das restrições”;
 Levar sempre em conta que o Serviço de Urgência é parte de um
sistema.
Fonte: The Hospital Executive’s Guide to Emergency Department
Management

86. Resultado dos Modelos Univariados de Regressão
Logística para cada Prioridade do Protocolo de
Manchester
Fonte: Welfane Cordeiro Júnior- tese de mestrado - HSL
* P<0,001

87. MFV- Verde geral sem exames
SENHA TRIAGEM REGISTRO AVAL MÉDICA
LABORATÓRI
O.
IMAGEM* ALTA MÉDICA
o/ = o/ = o/ = o/ = o/ = o/ = o/ =
T/C = T/C = T/C = T/C = T/C = T/C = T/C =
TR = TR = TR = TR = TR = TR = TR =
FTQ = FTQ = FTQ = FTQ = FTQ = FTQ = FTQ =
Turnos = Turnos = Turnos = Turnos = Turnos = Turnos = Turnos =
0,0 14,0 5,0 25,0 0,0 0,0 0,0 44,00
1,0 3,5 3,0 10,0 0,0 0,0 0,0 17,50
61,50
FIFO
TILAB
TAV:28,5%
O FLUXO MAPEADO

88. HMD CONTORNO

89. LEAN

91. Como estimar a Espera?
(Planilha Eletrônica)
Dados de Entrada: Número de servidores (qtd), S = 1
Taxa Média de Chegada (Clientes/Ud. Tempo), λ = 4 Tempo Médio entre Chegadas =0,250
Taxa de Serviço (Capacidade de cada Servidor), µ = 5 Tempo Médio de Serviço = 0,200
Coeficiente de Variação do Tempo entre Chegadas, CV(a) = 1
Coeficiente de Variação do Tempo de Serviço, CV(s) = 1
Dados de Saída:
Fila de Espera: Número Médio de Clientes na Fila, Lq = 3,200 ◄ Valor Aproximado -
Tempo Médio de Espera na Fila, Wq = 0,8
Serviço: Fator Médio de Utilização dos Servidores, ρ = 80,00%
Tempo Médio de Clientes Recebendo Serviço = 0,8
O Sistema Total (fila de espera mais clientes sendo atendidos):
Número Médio de Clientes no Sistema, L = 4,000
Tempo Médio no Sistema, W = 1
Com o CV=1, estamos assumindo variação
máxima nos tempos de chegada (Poisson) e
tempo de serviço (Exponencial). CV=0 significa
nenhuma variação.
Fonte: Jody Crane and Chuck Noon

92. Demanda/capacidade-médico
Notas:
0,00
5,00
10,00
15,00
20,00
00:00
01:00
02:00
03:00
04:00
05:00
06:00
07:00
08:00
09:00
10:00
11:00
12:00
13:00
14:00
15:00
16:00
17:00
18:00
19:00
20:00
21:00
22:00
23:00
Demanda X Capacidade MED no S.U.
Demanda (cµ x ρ) Capacidade (cµ)

93. Fator de utilização
Fator de Utilização dos Servidores (Leitos e Profissionais)
00:00 1,40
01:00 1,40
02:00 0,40
03:00 0,40
04:00 1,00
05:00 0,60
06:00 3,20
07:00 5,60
08:00 8,80
09:00 10,00
10:00 10,80
11:00 7,80
12:00 8,00
13:00 9,80
14:00 8,40
15:00 10,60
16:00 7,20
17:00 7,40
18:00 6,00
19:00 5,00
20:00 5,40
21:00 3,80
22:00 3,00
23:00 2,40
60% 50% 42%
49% 41% 34%
31% 39% 65%
24% 31% 51%
41% 25% 85%
44% 55% 92%
15% 15%
53% 53%
54% 54%
39% 39%
40% 40%
49% 49%
42% 42%
30%
36% 36%
37% 37%
30%
57%
88% 73% 61%
68% 34% 48%
80% 40% 56%
64% 32% 44%
65% 33% 45%
86% 43% 60%
59%
46% 57% 32%
72% 90% 50%
26% 65%
49% 41%
81% 68%
0%
3% 0%
16%
50%
28% 28%
44% 44%
50%
Taxa
Chegada Triagem Serviço de Urgência
Leito MédicoEnfermeiro
7%
7%
8% 20% 17%
5% 12% 10%
11% 29%
3% 8%
3% 8%
2% 0%
2% 0%
0% 11% 29% 24%7%
Horas
do Dia
Leito Enfermeiro
7% 0%
0%
24%
54%
12% 12%
25% 25%
27% 27%
19% 19%
5%
Zona operacional confortável Atenção, significativas filas Utilização > 100%, zona perigosa
20% 24% 41%

94. Os Pacientes Instáveis

95. A Sala Vermelha
(Shock Room)
 Leva o conceito da terapia intensiva
para o Serviço de Urgência;
 Deve estar sempre vazio (fluxo
rápido);
 O paciente só deveria sair
estabilizado;
 Point of Care;
 Áreas de 25 a 35 m² por leito.

96. SALA VERMELHA NIGUARDA

97. SHOCK ROOM BALTIMORE

98. Os Pacientes de Baixo Risco
A Decisão Rápida

99. A Estratégia do
Atendimento Rápido
 Selecionar os pacientes de baixo risco pela
classificação de risco;
 Um local separado;
 Equipe de médicos e enfermeiros dedicada;
 Acesso fácil ao Serviço de Urgência principal ou
aos recursos deste;
 Utilizar médico mais experiente;
 Pode funcionar em horários de maior pico de
pacientes.

100. ÁREA DE FAST TRACK

101. Hospital Mater Dei Contorno

102. Hospital Mater Dei Contorno

103. As Evidências
 Aumenta a satisfação (Meislin at al-1988);
 Reduz tempo de permanência e uso de soroterapia e pedidos
de exames (Hampers et al.-1999) (J.Considine-2008);
 Reduz o custo variável , sem cair a qualidade da assistência, é
portanto mais eficiente (Hampers et al.-1999);
 Nenhum estudo mostrou efeitos adversos do modelo, e é
seguro;
 O único problema foi o aumento da procura pelo serviço,
que faz com que as fontes pagadoras tenham maior despesa.
Fonte: Emergency Department Fast-Track System Prepared by: Philip Yoon, BMSc, MD, CCFP(EM), MBA –HTA 2003

104. Os Pacientes Intermediários
e a Decisão Clínica
Decisões Difíceis

105. Mudança de Conceitos
 Muda a lógica da Gestão, de Observação para
Decisão Clínica;
 Engloba conceitos de áreas como a cardiologia
(unidade vascular);
 Tempos-meta para decisão (menos de 24 horas);
 Pode separar por áreas de tempos sequênciais;
 Paciente monitorizado;
 Point of care (beira do leito) e exames padrões
próximos;
 Inicia tratamentos de protocolos (ex: sepse);
 Gestão clínica (médico decisor).
Fonte: T.B. Hassan-Emerg Med J 2003;20:123–125

108. Hospital Mater Dei Contorno

109. A Tomada de Decisão Médica:
As Variáveis de Controle
 Exames;
 Radiologia;
 Segunda Opinião;
 Medicações.

110. Evolução do conceito de point of care

111. Hospital Mater Dei Contorno

112. Resumo
 Uma forma de triagem;
 Separar fluxos;
 Estabelecer os percursos do paciente;
 Quanto maior a gravidade mais a
necessidade de “Point of Care”;
 Mapear os percursos do paciente e os
processos e estabelecer metas de tempo
para a tomada de decisão;
 Gestor de fluxo.

113. Os grandes desafios
A Saída do
Serviço de Urgência

114. Origens do Problema
 Demanda de Leitos x Oferta;
 Gravidade;
 Tipos de Leitos;
 Competição pelo Recurso;
 Falta de Gestão Clínica;
 Modelo de Pagamento;
 Hospital x Serviço de Urgência.

115. Onde Atuar?
 Dimensionar o problema – NEDOCS
 Reconhecer o problema (boarding)
 Adequar demanda e oferta
 Gestão interna hospitalar
 Melhoria da capacidade de giro de leitos
 Planos de contingência(protocolos de
capacidade plena)
 Gestão médica ativa/hospitalistas

116. Soluções Avaliadas para Superlotação
Baixo impacto
 Expansão do serviço de urgência
 Áreas específicas para internação do S.U.
 Recusa de ambulâncias

117. Soluções Avaliadas para Superlotação
Médio impacto
 Hospitalistas
 Melhora do fluxo de passagem

118. Soluções Avaliadas para Superlotação
Alto impacto
 Full capacity protocol
 Gestão de altas hospitalares(manhã)
 Coordenação de internações eletivas

119. O Que Causa Superlotação?
 Não são causas:
• Grande volume de pacientes de baixo
risco;
• Frequentadores habituais;
 Principais causas:
• Pacientes aguardando leitos (boarding);
• Outras causas hospitalares.

120. Como Medir?

124. As Contingências

125. Protocolo para uso de capacidade plena
• Boarding causa aumentos:
1. Tempos de espera
2. Recusas de ambulância(ou retenção de macas)
3. Tempo de passagem(LOS)
4. Erros médicos
5. Eventos sentinelas
6. Mortalidade
Peter Viccellio

126. 126

127. 127

128.  Coorte retrospectivo de um hospital de ensino com o P.S.
tendo 90.000 atendimentos/ano . O estudo foi realizado entre
2005 e 2008.
 41.256 internações no P.S.
 Mortalidade foi de 2,5% nos pacientes que esperaram menos
de 2 horas para internar(após a decisão) e de 4,5% nos que
esperaram 12 horas ou mais(p<0,001)
 A média de permanência foi de 5,6 dias nos que
permaneceram menos de 2 horas no P.S. e de 8,7 dias para
quem permaneceu mais de 24 horas no P.S.(p<0,001)
 Conclusão: A mortalidade hospitalar e o tempo de
permanência estão correlacionados com o tempo de
“boarding”no P.S.
The Association Between Length of Emergency
Department Boarding and Mortality.
Singer AJ, Thode HC Jr, Viccellio P, Pines JM
© 2011 by the Society for Academic Emergency Medicine

129. 129
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
S.U.
Áreas de internação
Peter Viccellio

130. 130
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
xx
x
x
x
Qual destas áreas tem maior capacidade de expansão?
A questão….
Peter Viccellio

131. 131
Xxxxxxxxx
xxxxxxxxx
xxxxxxxxx
x x x x x
x x x x x x
x
x
xxx
x
x
x
x
x
x
x
x
x
xx
x
x
x Redistribuição
Mais justo?
Normal?
Peter Viccellio

132. 132
Uma visão melhor….
Peter Viccellio

133. 133
Do que essa….
Peter Viccellio

134. Problemas Complexos...
Soluções Complexas.

136. Obrigado.
“A melhor maneira de prever o futuro é criá-
lo”
Peter Drucker