Shift scheduling study to minimize the risk of contracting virus at COVID-19 units in a pandemic hospital

Abstract

The COVID-19 virus, which originated in Wuhan, China, continues to spread around the world. The health sector has been the most affected by the rapid spread of the virus. Healthcare workers who are in the riskiest environment due to their working areas, long-term and unbalanced working hours, cannot minimize the risk of contracting the virus even if they use the necessary protective equipment. At the same time, the risk of COVID-19 infections among healthcare workers interacts directly with corona service units opened in hospitals. In this study, an integer linear programming (ILP) model was proposed to minimize the risk of doctors and nurses contracting the virus with corona service units, in line with the data obtained from the simulation model based on certain assumptions. The planning horizon was set to 14 days, and as a result of the proposed model, shift schedules which minimize the risk of contracting the virus were created for each corona service unit.

Keywords

• Covid-19
• Shift Scheduling
• Simulation
• Integer Linear Programming

Bir pandemi hastanesinde COVID-19 birimlerinin virüs taşıma riskini minimize eden vardiya çizelgeleme uygulaması

Abstract

Çin’in Wuhan kentinde ortaya çıkan COVID-19 virüsü, dünya genelinde yayılarak artmaya devam etmektedir. Virüsün hızla yayılmasından en çok etkilenen sektör, sağlık sektörü olmuştur. Çalışma alanları itibariyle en riskli ortamda olan sağlık çalışanları, gerekli koruyucu ekipmanları kullansalar dahi uzun süreli ve dengeli düzenlenmemiş çalışma saatlerine bağlı olarak, virüse yakalanma riskini minimize edememektedirler. Aynı zamanda sağlık çalışanlarının koronavirüse yakalanma riski, hastanelerde açılan korona servisi birimleriyle de doğrudan etkileşim içerisindedir. Yapılan çalışmada, belirli varsayımlar üzerine kurulmuş simülasyon modelinden alınan veriler doğrultusunda korona servisi birimleri ile doktor ve hemşirelerin virüse yakalanma riskini minimize edecek bir tam sayılı doğrusal programlama (TDP) modeli önerilmiştir. Planlama ufku 14 gün olarak belirlenmiş ve model sonucunda korona servisi birimleri için virüs taşıma riskinin minimum olduğu vardiya çizelgeleri oluşturulmuştur.

Keywords

• Covid-19
• Vardiya Çizelgeleme
• Simülasyon
• Tam Sayılı Doğrusal Programlama

References

1. [1] Wikipedia. Covid-19 pandemisi. https://tr.wikipedia.org/wiki/COVID-19_pandemisi (Erişim tarihi: 20.12.2020).
2. [2] T.C. Sağlık Bakanlığı, Bilimsel Danışma Kurulu Çalışması. Covid-19 genel bilgiler, epidemiyoloji ve tanı. 2020. https://covid19.saglik.gov.tr/Eklenti/39551/0/covid-19rehberigenelbilgilerepidemiyolojivetanipdf.pdf (Erişim tarihi:15.12.2020).
3. [3] Varlı, E. ve Eren, T. 2017. Vardiya çizelgeleme problemi ve bir örnek uygulama, Bilişim Teknolojileri Dergisi, 10(2), s.185-197. DOI: 10.17671/gazibtd.309302
4. [4] Edie, L.C. 1954. Traffic delays at toll booths, Journal of the Operations Research Society of America, 2(2), s.107-138.
5. [5] Dantzig, G.B. 1954. A comment on Edie’ s “Traffic delays at toll booths”, Journal of the Operations Research Society of America, 2(3), s.339-341.
6. [6] Warner, D.M. 1976. Scheduling Nursing Personnel According to Nursing Preference: A Mathematical Programming Approach, Operations Research, 24(5), s. 842-856. DOI: 10.1287/opre.24.5.842
7. [7] Bard, J.F. ve Purnomo, H.W. 2005. Preference scheduling for nurses using column generation, European Journal of Operational Research, 164(2), s.510-534. DOI: 10.1016/j.ejor.2003.06.046
8. [8] Topaloğlu, Ş. ve Selim, H. 2010. Nurse scheduling using fuzzy modeling approach, Fuzzy Sets and Systems, 161(11), s.1543-1563. DOI: 10.1016/j.fss.2009.10.003

9. [9] Güler, M.G. ve Geçici, E. 2020. A decision support system for scheduling the shifts of physicians during COVID-19 pandemic, Computers & Industrial Engineering, 150:106874. DOI: 10.1016/j.cie.2020.106874
10. [10] Guerriero, F. ve Guido, R. 2022. Modeling a flexible staff scheduling problem in the Era of Covid-19, Optimization Letters, 16(4), s.1259-1279. DOI: 10.1007/s11590-021-01776-3.
11. [11] Zucchi, G., Iori, M., Subramanian, A. 2021. Personnel scheduling during Covid- 19 pandemic. Optimization Letters, 15, s.1385-1396.
12. [12] BBC NEWS. Virüs bulaştırma katsayısı R0 nedir, nasıl hesaplanır? https://www.bbc.com/turkce/haberler-dunya-52197229 (Erişim tarihi:13.12.2020).