SISTEMA ADAPTATIVO DE TRIAGEM PARA URGÊNCIA DE MATERNIDADE

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1 SISTEMA ADAPTATIVO DE TRIAGEM PARA URGÊNCIA DE MATERNIDADE DR.ª GRAÇA BUCHNER CENTRO HOSPITALAR DO PORTO CENTRO MATERNO INFANTIL DO NORTE ÁREA: ACESSO E EQUIDADE EM SAÚDE

2 CONTEXTUALIZAÇÃO 2 Sistema adaptativo de triagem de utentes da maternidade Implementação na urgência do Centro Materno Infantil do Norte

3 TRABALHO REALIZADO 3 Neste projeto foi desenvolvido um sistema de pré-triagem que permite dividir o encaminhamento das utentes em três categorias: consulta (ARGO), urgência e emergência. Foram criados novos conhecimentos capazes de ajudar os médicos e enfermeiros especializados a prestar os melhores cuidados às utentes. A melhoria do processo passou pelo aperfeiçoamento do sistema de pré-triagem que está dar origem a um sistema de triagem baseado em prioridades. Desta forma garante-se uma eficiente gestão de recursos melhorando a acessibilidade e promovendo a equidade por ajuste do serviço ao estado clínico. Foram adotadas novas práticas ao nível da Urgência do CMIN através de ações de coaching e acompanhamento para clínicos e utentes.

4 MOTIVAÇÃO E OBJETIVOS 4 Uma triagem ineficiente de utentes na urgência de maternidade provoca uma classificação errada dos casos levando a um desvio de recursos (e.g. humanos e materiais) e iniquidades no acesso (e.g. tempos de espera). Pretende-se potenciar o acesso generalizado e universal às utentes da maternidade, providenciando tratamentos equitativos e priorizando o atendimento com base na situação clínica. Garante-se uma melhor gestão e qualidade dos serviços e a continuidade da prestação de cuidados. Obtêm-se novos conhecimentos que permitem o melhoramento contínuo do sistema de triagem.

5 OBJETIVOS QUALITATIVOS DO PROJETO 5 Implementar um Sistema de triagem de Prioridades, com base no sistema de pré-triagem em funcionamento ; Aumentar a qualidade na prestação de serviços ; Prestar apoio e cuidados de maternidade personalizados e especializados; Disponibilizar um conjunto de indicadores que permitam contribuir para a melhoria da prestação de cuidados ; Prever situações clínicas futuras de uma utente de modo a que seja possível evitá-las.

6 OBJETIVOS QUANTITATIVOS DO PROJETO 6 Aumento do número de casos de sucesso; Diminuição do tempo médio de espera para atendimento; Diminuição dos custos; Eficiência na alocação dos recursos; Aumento do grau de satisfação das utentes; Grau de eficiência das previsões.

7 INTERVENIENTES E IMPLEMENTAÇÃO 7 Intervenientes Implementação CHP Centro Materno Infantil do Norte O sistema de pré-triagem foi embebido no Processo Clinico Eletrónico do CHP através da plataforma AIDA e colocado em funcionamento no CMIN. UM Escola de Engenharia Grupos de Investigação Grupo de Informática Biomédica Centro de Investigação CCTC Grupo de Sistemas de Dados Inteligentes Centro de Investigação Algoritmi O projeto abrange seis tipos de utentes da maternidade: grávidas, grávidas para interrupção da gravidez (IGO), parturientes, não grávidas e puerpérios, não grávidas, não puerpérios/ talvez grávida. Foram levadas a cabo ações para suporte à mudança e formação dos utilizadores.

8 GANHOS EFETIVOS 8 No período de 2010 a 2014 (Abr) foram atendidas utentes, das quais 52% foram classificadas como não urgente. No período anterior este valor correspondia a cerca de 45%. Conclui-se que 7% dos casos estavam mal classificados. Na prática 7% dos recursos puderam ser melhor adequados e libertados para outras tarefas. Como consequência, uma mais-valia foi conseguida para as utentes, uma vez que o tempo médio de espera foi reduzido em cerca de 20% passando para os 20 minutos. Outra medida que merece relevo prende-se com a acuidade do modelo. Constatou-se que em cerca de 20% dos casos a classificação foi alterada pelo enfermeiro triador por entender que não seria uma situação urgente.

9 GANHOS EFETIVOS 9

10 GANHOS EFETIVOS 10 No período de 2011 a 2014 (Abr) foram atendidas utentes, das quais 52% foram classificadas como não urgente. No período anterior (2010) este valor correspondia a cerca de 45%. Conclui-se que 7% dos casos estavam mal classificados. Na prática 7% dos recursos puderam ser melhor adequados e libertados para outras tarefas. Como consequência, uma mais-valia foi conseguida para as utentes tempo médio de espera foi reduzido em cerca de 80% passando para os 7 minutos custo por atendimento diminuiu, devido ao aumento das ARGO.

11 GANHOS EFETIVOS 11 Outra medida que merece relevo prende-se com a acuidade do modelo. Constatou-se que em cerca de 20% dos casos a classificação foi alterada pelo enfermeiro triador por entender que não seria uma situação urgente. Atualmente o sistema está adaptado e o número de casos mal classificados é residual. A prioridade da utente é definida na primeira consulta ou no momento em que é triada (casos urgentes).

12 SISTEMA TRIAGEM 5 NÍVEIS SIMULAÇÃO 12

13 SISTEMA TRIAGEM 5 NÍVEIS 13

14 BUSINESS ANALYTICS 14

15 RESULTADOS QUALITATIVOS 15 Aumento da qualidade na prestação de cuidados tendo em conta as condições clínicas. Ajuste do número de utentes enviadas para uma primeira consulta médica, reduzindo a taxa de ocupação e melhorando a eficiência do atendimento. Aumento de eficiência na gestão dos recursos. Indicadores apoio à decisão e modelos de data mining para previsão

16 RESULTADOS QUANTITATIVOS 16 Este sistema permitiu diminuir o tempo de espera em 20% e melhor categorizar a situação clínica das utentes. Cerca 7% de urgências não necessárias foram evitadas o que corresponde a aproximadamente de 1190 casos por ano. Modelos de Previsão (Data Mining) com acuidades de cerca de 90% em média.

17 CONCLUSÃO 17 A especificidade do sistema desenvolvido oferece uma melhor ideia da condição real das mulheres, ou seja, discrimina melhor os casos triados, sendo mais justo com as mulheres em piores condições, atribuindo uma categoria de triagem correta(urgente). É um sistema adaptativo, i.e. utiliza a informação registada para ir melhorando o seu desempenho. Articula-se com a recomendação nacional emanada pela DGS. Traz um aumento de eficiência na prática associada à triagem e à gestão de recursos.

18 ARTIGOS CIENTÍFICOS PRODUZIDOS 18 Pre-Triage Decision Support Improvement in Maternity Care by means of Data Mining (Publicado); Business Intelligence in Maternity Care (Publicado); Improving Quality of Services in Maternity Care Triage System (Aceite para publicação); Simulating a Multi-Level Priority Triage System for Maternity Emergency (Aceite para publicação); Managing Voluntary Interruption of Pregnancy using Data Mining (Aceite para publicação); Real-Time Business Intelligence Platform to Maternity Care (Aceite para publicação); Predicting Risk Pregnancy in Maternity Care using Data Mining (Submetido); Step Towards to improve the Voluntary Interruption of Pregnancy Process by means of Business Intelligence (Submetido); Real-Time Business Intelligence Platform to support the Genecology and Obstetrics decision (Submetido); Application of Business Intelligence Tools in Healthcare Environment (Submetido).

19 Obrigada!

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