Son on yılda, sağlık hizmeti maliyetlerindeki çarpıcı artış,
araştırmacıları ve sağlık politikacılarını maliyetleri düşürmek için yeni
yollar bulmaya zorlamıştır. Simülasyon sağlık hizmetlerinde verimliliği
artırmak ve kaliteyi yükseltmek için kullanılan popüler ve etkili bir yöntem
haline gelmiştir. Araştırmacıların sağlık hizmetlerinde gerçekleştirilen simülasyon
çalışmalarına olan ilgileri, yayın sayısında sürekli bir artışa neden olmuştur.
Bu derleme çalışmasında, sağlık alanında gerçekleştirilen ayrık olay
simülasyonu (AOS) çalışmaları özetlenmiş ve sınıflandırılmıştır. Özellikle de
yüksek düzeyde belirsizlik ve kısıtlı kaynaklar altında çalışan ameliyathanelerde
gerçekleştirilen AOS çalışmalarına odaklanılmıştır. Derleme çalışmasının
ışığında, sağlık alanında çalışan araştırmacılar ve profesyoneller gelecek AOS
araştırma ve uygulamaları hakkında yeni önerilerde bulunabilirler.
In recent decades, the dramatic
increase in healthcare costs has compelled resarchers and healthcare policy
makers to find out new ways to reduce costs. Simulation has become a popular and
effective method for improving efficiency and enhancing quality in healthcare operations.
The interest of researchers in the domain of simulation studies in healthcare
induces a steady increase in the number of publications. In this regard,
different discrete-event simulation (DES) studies employed in healthcare field are
summarized and classified in this review. A particular attention is on the
published studies that involve DES studies of operating rooms. The operating
room is specifically the most complicated and expensive hospital resource that
runs with high level of uncertainty and limited resources. Moreover, as a
result of this review study, deficiencies in the literature about the
improvement of the operating room scheduling processes with simulation based
optimization method have been determined. In the literature, most of the
simulation models only include demand and capacity constraints. However, they
should include more constraints such as labor constraints, preferences of
surgeons for surgical scheduling, number of available beds in intensive care unit,
number of recovery beds, etc. Moreover, there is a need in the field to develop
stochastic models, which involve uncertain surgery and recovery times. In most
of the studies, it is assumed that these periods are known precisely. It is
also determined that number of multi-objective models is quite low. In
addition, only a few simulation studies have an online scheduling approach. Thus,
these issues need to be addressed. In
light of this review, healthcare professionals and researchers can make new suggestions
and improvements regarding future research and applications of DES.
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Mühendislik |
Bölüm | Derleme |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 31 Mart 2019 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2019 Cilt: 31 Sayı: 1 |