Un médico navarro ha desarrollado un modelo matemático de simulación que permite predecir la ocupación de las camas de una unidad de cuidados intensivos para gestionarlas de manera más eficaz. Los resultados se publican en Health Care Management Science.
El experto intensivista Julio Barado Hualde ha desarrollado un modelo matemático de simulación que permite predecir la ocupación de las camas de una unidad de cuidados intensivos (UCI) para gestionarlas de manera más eficaz. Esta investigación, centrada en el Complejo Hospitalario de Navarra, forma parte de su tesis doctoral, leída en la Universidad Pública de Navarra.
En las UCI ingresan los enfermos que presentan una mayor gravedad o mayor necesidad de soporte para los diferentes sistemas orgánicos afectados. “Al contrario de lo que se podría pensar, los pacientes que ingresan en ellas no lo hacen ‘para morir’, puesto que uno de los condicionantes de su ingreso es que exista una razonable expectativa de recuperación con buena calidad de vida. A pesar de ello, la mortalidad en estas unidades es elevada; en el caso de este estudio, del 19,8%”, explica Barado.
Debido a las necesidades tecnológicas y de personal sanitario, las UCI son caras. “En Navarra, se estima que el precio diario de una cama de UCI es de unos 1.431 euros. Sin embargo, las opciones de recuperación se reducen para aquellos pacientes que precisan ingresar en una UCI, pero no lo pueden hacer al no disponerse de una cama libre para ellos”, apunta el especialista en Medicina Intensiva del Servicio de Medicina Intensiva del Complejo Hospitalario de Navarra.
Así, según Barado, la elección del número de camas de una UCI es un problema con dos vertientes: por un lado, “un número de camas elevado supone un gasto excesivo”, mientras que, por otro, “un número escaso podría significar un problema de atención sanitaria”.
Médico y gestor de camas
Con el fin de buscar la solución más equitativa a este problema, Julio Barado ha desarrollado un modelo matemático de simulación para predecir la ocupación de las camas de la UCI-A del Complejo Hospitalario de Navarra, basado en los datos de ingreso y duración de la estancia de los pacientes atendidos durante nueve años, que en total ascendieron a 6.300.
“A diferencia de los métodos clásicos utilizados previamente, este método es capaz de contemplar la variabilidad tanto en los ingresos como en la duración de las estancias, por lo que su capacidad predictiva es superior. En la construcción de este modelo se han resuelto problemas que aún quedaban pendientes en otros de este tipo, como el ajuste de las estancias prolongadas y, sobre todo, la incorporación de las decisiones médicas dirigidas a modificar la duración de la estancia de algunos pacientes”.
Estas decisiones se manifiestan en la reducción de la estancia en la UCI de algunos enfermos cuando han alcanzado un nivel de recuperación que les permite continuar su proceso en una planta de hospitalización convencional, debido a que es necesaria su cama para otro paciente de mayor gravedad; en circunstancias de menor ocupación, el alta de estos paciente sería demorada algún tiempo.
“En este sentido, el médico actúa a la vez como médico y como gestor de un recurso común que, en ocasiones, es escaso. La inclusión de este comportamiento en un modelo matemático de simulación ha sido un hecho inédito que ha permitido representar de forma correcta la ocupación de las camas”, indica Barado.
Julio Barado Hualde, médico intensivista del Complejo Hospitalario de Navarra. / UPNA
Predecir las necesidades
Según Julio Barado, el modelo matemático construido va a permitir predecir “cuáles van a ser las necesidades de camas o cuántos pacientes no van a poder ser ingresados por falta de cama ante múltiples supuestos”. De hecho, la metodología seguida permite ser adaptada a otras UCI para realizar pronósticos de ocupación de camas.
“De esta forma —continúa—, podemos conocer con precisión la necesidad de camas en el futuro si continua el incremento de ingresos de pacientes ancianos que se está observando en los últimos años; o las necesidades en situaciones agudas, como podría producirse tras una pandemia como lo fue la gripe A/H1N1; o las repercusiones, en la ocupación, de cambios de funcionamiento. Todos estos análisis ayudarán en la búsqueda de la gestión más eficaz de las camas de UCI”.
Para su investigación, Julio Barado ha contado con la participación de un equipo multidisciplinar formado por especialistas en Medicina Intensiva (sus compañeros de la UCI del antiguo Hospital de Navarra) y por expertos en Investigación Operativa, como los dos directores de su tesis doctoral: Cristina Azcárate Camio y Fermín Mallor Giménez, profesores del Departamento de Estadística e Investigación Operativa de la Universidad Pública de Navarra.
Referencia bibliográfica:
Mallor F, Azcárate C, Barado J. "Optimal control of ICU patient discharge: from theory to implementation". Health Care Management Science. 2015.