Samenvatting

Sinds 2017 is het personeelstekort binnen ziekenhuizen een groot probleem. De operatiekamer-afdeling (OK) van het VU medisch centrum (VUmc) wordt hiermee het hardst geraakt. Rond dezelfde periode zijn het VUmc en Academisch Medisch Centrum gefuseerd onder de naam: Amsterdam UMC. Als gevolg van deze tekorten en de fusie is momenteel het streven om de beddencapaciteit voor alle ‘snijdende’ afdelingen efficiënt in te delen. Het aantal postoperatieve bedden voor een afdeling wordt aan het begin van het jaar bepaald aan de hand van het maximum aantal electieve (geplande) patiënten dat op een afdeling wordt verwacht, de grootste piek van de bedbezetting in een jaar. Deze piek hangt af van het aantal operaties dat is ingepland per blok (een operatiekamer met een vast tijdslot) in het cyclische blokkenschema van de OK en de ligduur van patiënten.

Voor het VUmc is het doel van dit onderzoek om de beddencapaciteit optimaal te benutten en electieve patiënten met meer zekerheid in te plannen voor een operatie, zodat er minder operaties uitgesteld hoeven te worden en personeel efficiënt wordt ingepland. Als de piek van de bedbezetting zo laag mogelijk kan worden gehouden, dan kunnen de fluctuaties in de bedbezetting worden verminderd en kan de beddencapaciteit en het personeel optimaal worden benut. Een vermindering zorgt van fluctuaties zorgt voor meer regelmaat in het aantal beschikbare postoperatieve bedden, waardoor er minder operaties (op het laatste moment) afgezegd hoeven te worden. Momenteel is het blokkenschema nog niet gekoppeld aan de bedbezetting. Door het cyclische blokkenschema te koppelen aan de bedbezetting, kan het blokkenschema beter worden ingedeeld en worden afgestemd op de beschikbaarheid van de bedden op de snijdende afdelingen. Het vermoeden van het VUmc over een inefficiënt blokkenschema en daardoor sterke fluctuaties in de bedbezetting, kan hiermee worden getoetst. Om dit onderzoek af te bakenen is alleen de historische data van de specialismes neurochirurgie, heelkunde en urologie gebruikt. Het ontworpen model in Excel om het blokkenschema te kunnen optimaliseren en de fluctuaties te minimaliseren, is toegepast op de historische data van het specialisme neurochirurgie. Het model is echter wel toepasbaar voor alle specialismes.

Het model optimaliseert met behulp van simulated annealing het blokkenschema aan de hand van het 95%-percentiel van het aantal bedden dat minimaal op een afdeling moet komen te staan, de piek in de bedbezetting. Om het 95%-percentiel per dag te kunnen bepalen, is er een kansenmatrix nodig van gecombineerde kansverdelingen van de ligduur en het aantal operaties per blok. Nadat er meerdere aangereikte Excel bestanden aan elkaar zijn gekoppeld en gefilterd, is met de chikwadraattoets getoetst of de ligduur en het aantal operaties per blok zijn verdeeld volgens een discrete kansverdeling. Alle drie de specialismes blijken niet te zijn verdeeld volgens één van de discrete kansverdelingen, waardoor de empirische kansverdeling is aangenomen. Om de empirische kansverdeling van de ligduur en het aantal blokken met elkaar te combineren tot één kansenmatrix, is het model van Vanberkel (Vanberkel P. T., et al., 2011b) met behulp van Visual Basic for Applications geprogrammeerd en weergegeven in Excel. Aan de hand van deze gevalideerde kansenmatrix kan het 95%-percentiel van het minimum aantal bedden dat op de afdeling nodig is achterhaald worden. Voor het specialisme neurochirurgie kwam naar voren dat er minimaal acht bedden op de afdeling nodig zijn, twee bedden meer vergeleken met de huidige situatie. Een verklaring voor dit kleine verschil kan zijn dat de blokken (tijdslots) niet even lang zijn geweest, er niet genoeg uitbijters uit de data zijn gehaald of dat een patiënt die wordt geopereerd en de ligduur afhankelijk zijn van elkaar per specialisme. Het vermoeden van het VUmc blijkt niet zo te zijn voor het specialisme neurochirurgie, maar er wordt niet uitgesloten dat dit ook geldt voor andere snijdende specialismes en zal met behulp van het model nader onderzocht moeten worden.