手術のスケジューリングヒューリスティックまたは下流および上流の施設と上流の施設とリソース

背景：Surgical Theater（ST）運用計画は、医療管理の文献、特に手術室（OR）の手順のスケジューリングの重要な主題です。またはスケジューリングの問題は通常、数学的モデリングを使用してアプローチされ、STマネージャーが専用ソフトウェアを介して利用できるようになります。主題に関する多くの知識に関係なく、またはスケジューリングモデルは、シミュレートされたシナリオを使用して、実生活での命題の統合または下流の施設および上流の統合を考慮せず、その命題を検証することはめったにありません。手術キット、麻酔後ケアユニット（PACU）ベッド、外科チーム（外科医、看護師、麻酔医）など、それらを実行するために必要な上流および下流の両方のリソースを考慮するヒューリスティックな手術を提案します。 方法：ハイブリッドフローショップ（HFS）テクニックと慣行（BIM）の概念を使用して、目標は、手術の完了間の間隔の分散を最小限に抑えながら、ORSに割り当てられた手順の数を最大化するシーケンスを見つけることです。提案されているヒューリスティックには、優先順位のリスト、ローカルスケジューリング、グローバルスケジューリング、実現可能性チェック、最良のスケジューリングの識別という5つのステップがあります。 結果：私たちの提案は、2つの方法で高い複雑さの三次大学病院で検証されました。まず、5つの典型的なST日の歴史的データにヒューリスティックを適用し、提案されたシーケンスのパフォーマンスを実際に実装したものと比較します。第二に、ORで10日間にヒューリスティックをパイロットテストし、外科専門分野の完全な回転を可能にします。結果は、平均37.2％の増加または占有率を示し、毎日実行される手術数の平均4.5の増加を可能にし、手術の完了間の間隔の分散を55.5％減らしました。PACUへの患者の到着のより均一な分布も観察されました。 結論：私たちの提案されたヒューリスティックは、リソースが制約されているSTの運用を計画するのに特に役立ちます。これは、発展途上国の病院で一般的な状況です。私たちの提案は、大規模な病院でのパイロットの実装を通じて検証され、実際の実装またはスケジューリングの実装に関する希少な文献に貢献しました。

BACKGROUND: Surgical theater (ST) operations planning is a key subject in the healthcare management literature, particularly the scheduling of procedures in operating rooms (ORs). The OR scheduling problem is usually approached using mathematical modeling and made available to ST managers through dedicated software. Regardless of the large body of knowledge on the subject, OR scheduling models rarely consider the integration of OR downstream and upstream facilities and resources or validate their propositions in real life, rather using simulated scenarios. We propose a heuristic to sequence surgeries that considers both upstream and downstream resources required to perform them, such as surgical kits, post anesthesia care unit (PACU) beds, and surgical teams (surgeons, nurses and anesthetists). METHODS: Using hybrid flow shop (HFS) techniques and the break-in-moment (BIM) concept, the goal is to find a sequence that maximizes the number of procedures assigned to the ORs while minimizing the variance of intervals between surgeries' completions, smoothing the demand for downstream resources such as PACU beds and OR sanitizing teams. There are five steps to the proposed heuristic: listing of priorities, local scheduling, global scheduling, feasibility check and identification of best scheduling. RESULTS: Our propositions were validated in a high complexity tertiary University hospital in two ways: first, applying the heuristic to historical data from five typical ST days and comparing the performance of our proposed sequences to the ones actually implemented; second, pilot testing the heuristic during ten days in the ORs, allowing a full rotation of surgical specialties. Results displayed an average increase of 37.2% in OR occupancy, allowing an average increase of 4.5 in the number of surgeries performed daily, and reducing the variance of intervals between surgeries' completions by 55.5%. A more uniform distribution of patients' arrivals at the PACU was also observed. CONCLUSIONS: Our proposed heuristic is particularly useful to plan the operation of STs in which resources are constrained, a situation that is common in hospital from developing countries. Our propositions were validated through a pilot implementation in a large hospital, contributing to the scarce literature on actual OR scheduling implementation.