University of Twente Student Theses

Login

Voorspellen van fluctuaties in patiëntenstromen

Kamphorst, Martijn (2012) Voorspellen van fluctuaties in patiëntenstromen.

[img] PDF
584kB
Abstract:Gelre Ziekenhuizen maakt elk jaar een voorspelling voor het aantal bezette bedden per week op de beschouwende afdelingen longgeneeskunde, neurologie en interne geneeskunde. Deze lange termijn voorspelling is gebaseerd op het feit dat er seizoenspatronen in het aantal bezette bedden zijn ontdekt door het jaar heen. De personeelsplanning van de beschouwende afdeling wordt op deze lange termijn voorspelling afgestemd. Aanleiding Het aantal bezette bedden op de beschouwende verpleegafdelingen fluctueert sterk. Om nog beter te kunnen inspelen op deze grote fluctuatie in het aantal bezette bedden, is een voorspelling van het aantal bezette bedden op een korte termijn gewenst (op dagniveau). Gelre Apeldoorn wil met behulp van een korte termijn voorspelling grote pieken of dalen van het aantal bezette bedden op de afdelingen eerder zien aankomen. Wanneer dat zo is, hoeft de personeelsplanning niet meer op het laatste moment gewijzigd te worden, wat tijd en/of geld bespaart. Probleemstelling Voor het onderzoek is de volgende probleemstelling opgesteld: Hoe kan het regiebureau patiëntenlogistiek binnen Gelre Apeldoorn het aantal bezette bedden op de verpleegafdelingen van de specialismen longgeneeskunde, interne geneeskunde en neurologie voorspellen met behulp van een voorspellingsmodel voor ten minste de komende zeven dagen? Aanpak Voor Gelre Apeldoorn is een tijdreeksvoorspellingsmodel en een causaal voorspellingsmodel ontworpen om het aantal bezette bedden op de beschouwende afdelingen te voorspellen. Met behulp van historische gegevens van twee jaar zijn de modellen ontworpen. Vervolgens zijn ze gevalideerd door middel van het maken van een voorspelling van het aantal bezette bedden van een half jaar. Deze voorspellingen zijn vergeleken met het werkelijk aantal bezette bedden in die periode. Modelontwerp Als tijdreeksvoorspellingsmodel is het Holt-Winters voorspellingsmodel gekozen om het aantal bezette bedden te voorspellen. Dit is een voorspellingsmodel dat inspeelt op verschillende vraagpatronen met behulp van een trendfactor en een seizoensfactor. Het feit dat dit model gebruikt maakt van een seizoensfactor is de reden dat dit model is gekozen voor Gelre Apeldoorn. Voor Gelre Apeldoorn is er gekozen om seizoensfactoren op te stellen voor de maand in het jaar en voor de dag in de week. Als causaal voorspellingsmodel is een voorspellingsmodel gekozen die met behulp van het voorspellen van het aantal patiënten dat de afdeling in- en uitstroomt en het aantal patiënten dat op de afdeling ligt het verwachte aantal bezette bedden voorpelt. Het aantal patiënten dat de afdeling instroom is voorspeld met het Holt-Winters voorspellingsmodel. Het aantal patiënten dat de afdeling uitstroomt is voorspeld met behulp van het bepalen van de verwachte ligduur van patiënten. Deze verwachte ligduur hangt af van het specialisme, de behandelcategorie en de diagnose van de patiënt. 5 Conclusies Bij het valideren van de voorspellingsmodellen is gebleken dat het voorspellen van het aantal bezette bedden op korte termijn het beste kan worden voorspeld met het Holt-Winters tijdreeksvoorspellingsmodel. Het voorspellingsmodel is echter niet nauwkeurig genoeg om voldoende inzicht te geven over het aantal bezette bedden in de toekomst. Het voorspellingsmodel kan hierdoor niet als goede input dienen voor de personeelsplanning. Ook kan het voorspellingsmodel niet goed genoeg helpen om opnamestops te voorkomen. Daarom is de aanbeveling gedaan om het voorspellingsmodel niet te implementeren binnen de werkwijze van het regiebureau Aanbevelingen In de toekomst kan Gelre Apeldoorn het tijdreeksvoorspellingsmodel met meer gegevens herontwerpen en opnieuw valideren. Dit moet op basis van minimaal zes jaar patiëntgegevens. Na verwachting zijn voorspellingen op dagniveau voor Gelre Apeldoorn niet mogelijk. De fluctuaties in het bezette aantal bedden op dagniveau zijn hiervoor te groot. De voorspellingen die Gelre Apeldoorn op dit moment doet voor de lange termijn geven de beste benadering van het verwachte aantal bezette bedden. De aanbeveling is dan ook dat Gelre Apeldoorn door blijft gaan met deze voorspellingen.
Item Type:Essay (Bachelor)
Clients:
Gelre Ziekenhuizen
Faculty:BMS: Behavioural, Management and Social Sciences
Subject:85 business administration, organizational science
Programme:Business Administration BSc (56834)
Link to this item:http://purl.utwente.nl/essays/62229
Export this item as:BibTeX
EndNote
HTML Citation
Reference Manager

 

Repository Staff Only: item control page