Aplicação do modelo hipercubo com prioridade na fila com mais de um servidor preferencial sem considerar a hipótese de backup parcial: estudo de caso em um SAMU

• Main Authors: Caio Vitor Beojone, Regiane Máximo de Souza
• Format: Article
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Federal de São Carlos
• Series: Gestão & Produção
• Subjects: Sistemas Médicos Emergenciais; Teoria das filas; Modelo hipercubo; PO em saúde; SAMU
• Online Access: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0104-530X2017005006101&lng=en&tlng=en

Resumo O estudo de Sistemas de Atendimento Emergencial – SAE visa encontrar meios de fornecer serviços de saúde efetivos e melhorar a qualidade de vida da população respeitando as limitações de recursos disponíveis. Nesse contexto, o objetivo do presente trabalho foi mostrar o potencial de aplicação do modelo hipercubo com prioridade na fila com mais de um servidor preferencial sem considerar a hipótese de backup parcial em Sistemas de Atendimento Móvel de Urgência – SAMU em que o nível de utilização do sistema é relativamente baixo. Para isso foram realizados alguns experimentos do modelo hipercubo com prioridade na fila sem backup parcial e prospecção de cenários futuros por meio de um estudo de caso no SAMU da cidade de Bauru, SP. Foram avaliados os impactos do aumento na demanda sobre o sistema e o quanto e como (aonde localizar?) a aquisição de uma nova ambulância pode melhorar as medidas de desempenho do sistema. Os principais resultados mostram que um aumento de 50% na demanda pode dobrar o tempo de resposta dessas ambulâncias, por outro lado, aumentos mais discretos têm um impacto pequeno sobre o sistema, como pode ser visto nos aumentos de 5,71% e 13,57%, nos quais o acréscimo nos tempos de resposta foram de 5% e 16%, respectivamente. A aquisição de uma nova ambulância foi avaliada em termos das medidas de desempenho e os melhores resultados em todos os cenários se deu quando ela estava presente no átomo Boulevard, obtendo um tempo médio de resposta 3% inferior às demais localidades, em média.