Sağlık sektörü, bir toplumda en planlı olması gereken sektörlerin başında yer almaktadır. Bu sektörün en büyük kısmına sahip olan hastanelerde sağlık personeli vardiyalarının adil ve verimli olacak şekilde planlanması önemlidir. Özellikle hastanelerin acil servislerindeki sağlık personelinin hastalara hızla müdahale edebilmeleri ve doğru teşhisi koyabilmeleri için dikkat dağınıklığı ve yorgunluk gibi durumlardan en az seviyede etkilenmeleri gerekmektedir. Bunun için de sağlık personelinin nöbet çizelgeleri optimal planlanmalıdır. Ayrıca Covid-19 salgınında hastanelerin özellikle acil servislerinde aşırı yoğunluk yaşanması sağlık personelini bedensel ve zihinsel olarak yormuştur. Bu noktadan hareketle bu çalışmada, Covid-19 pandemi döneminde bir hastanenin acil servisindeki sağlık personelinin nöbet çizelgesinin optimal planlanması amaçlanmıştır. Çalışmanın amacı doğrultusunda, Gümüşhane’deki bir devlet hastanesinin 2021 yılının şubat ayında acil servis tüm alanlardaki sağlık personelinin nöbet çizelgesi ve acil servis tüm alanlardaki işleyiş hakkındaki bilgiler acil servisteki sorumlu hemşireden alınmıştır. Bu verilere ve bilgilere göre 0-1 tamsayılı hedef programlama modeli kurulmuştur. Modelin kodlanmasında ve çözümünde GAMS 39.3.0 programı kullanılmıştır. Modelin çözümü sonucunda optimal nöbet çizelgesi elde edilmiştir. Elde edilen optimal nöbet çizelgesinde, acil servis tüm alanlarda günlük çalışması gereken sağlık personeli sayıları sağlanarak her sağlık personeli için vardiyaların her birinde toplam çalışma süreleri mümkün olduğunca dengeli dağıtılmıştır.
Sayın editör, derginizin şablonunda makalelerin 25 sayfa olması istenmektedir. Makalemdeki modelin paket program ile çözüm sonuçlarının yer aldığı ek ile beraber makalem 28 sayfa olmaktadır. Eğer kabul ederseniz makalemi ek dahil şekilde de yükledim. Ayrıca bu makalenin de Ithenticate Raporu'nu yükledim. Kabul etmezseniz de hakemler sorarsa paket program ile çözümünü yüklerim. İyi çalışmalar dilerim.
The health sector is the head of the sectors that should be the most planned in a society. It is important that shifts of the medical staff in the hospitals which comprise the largest part of this sector be planned in a fair and efficient way. In particular, the medical staff in emergency departments of hospitals should be minimally affected by situations like attention deficit and fatigue in order to they can rapidly intervene in patients and get the right diagnosis. In order to do this, shift schedules of the medical staff must be planned optimally. Additionally, the excessive intensity of hospitals especially in emergency departments during the Covid-19 outbreak has exhausted the medical staff physically and mentally. Based on this point, this study aimed to optimally plan the shift schedule of the medical staff in the emergency department of a hospital during the Covid-19 pandemic period. In line with the purpose of the study, information about the shift schedule of the medical staff in all areas of the emergency department and the functioning of the emergency department in all areas in February 2021 of a state hospital in Gümüşhane was obtained from the nurse in charge of the emergency department. According to these data and information, the 0-1 integer goal programming model was established. In the coding and solution of the model, the GAMS 39.3.0 program was used. As a result of the solution of the model, the optimal shift schedule was obtained. In the optimal shift schedule obtained, the number of medical staff required to work daily in all areas of the emergency department was provided, and the total working times in each of the shifts for each medical staff were distributed as balanced as possible.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Operation |
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | July 31, 2023 |
Submission Date | December 11, 2022 |
Acceptance Date | June 6, 2023 |
Published in Issue | Year 2023 Volume: 16 Issue: 3 |
Ömer Halisdemir Universitesi Iktisadi ve Idari Bilimler Fakültesi Dergisi (OHUIIBF) is licensed under the Creative Commons Attribution-Noncommercial-Pseudonymity License 4.0 international license.