Aplicación de teoría de “QUEUING” en el proceso de admisión a la sala de emergencias de adultos del Hospital Buen Samaritano en Aguadilla, Puerto Rico

Abstract

Este trabajo aplicó un modelo de queuing para múltiples servidores y una sola fila (M/M/s) para estudiar el proceso de admisión a la Sala de Emergencias de Adultos del Hospital Buen Samaritano de Aguadilla, Puerto Rico, con el propósito de reducir el tiempo promedio de espera en la fila de cada paciente. Se utilizó datos históricos pertenecientes a los años 2007, 2008, y 2009, que presentaban la razón de llegadas y tasas de servicio para todos los pacientes que hicieron uso de la sala de emergencias en cada año. Realizando un análisis de queuing, se concluyó que es posible reducir el tiempo promedio de espera en las filas a cinco minutos o menos, duplicando la cantidad de servidores en algunas horas del día. Utilizando programación lineal, se ofreció un arreglo de itinerarios del personal que optimiza el número de servidores para que se cumpla con las recomendaciones obtenidas en el análisis de queuing. Esto es presentado como una herramienta decisional valiosa para los profesionales de la salud.

This study applied a single-line and multi-servers queuing model to the admission process of the Buen Samaritano Hospital Adult Emergency Room in Aguadilla, Puerto Rico. The purpose was to reduce the average waiting time in the queue. Based on the analysis of historical data for years 2007, 2008, and 2009, that included information about the arrival rates and service time for all the patients that used the emergency room in each year. Conducting a queuing analysis it was concluded that to obtain a reduction of five minutes or less in the average waiting time in the queue, is necessary to double the quantity of servers in some specific hours along the day. Using lineal programming was offered a working schedule that optimizes the quantity of servers to accomplish the recommendations provided by the queuing analysis. This can be a valuable decisional tool to professionals in healthcare area.