¿Se puede predecir la ocupación de camas de una Unidad de Cuidados Intensivos?

Una UCI o Unidad de Cuidados Intensivos de un hospital se caracteriza por atender 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. Un estudio centrado en el Complejo Hospitalario de Navarra, fruto de mi tesis doctoral leída en 2015 en la Universidad Pública de Navarra (UPNA), la situó en el 19,8%.

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 1.455 euros, frente a los 647 euros de la estancia diaria en una planta convencional. Por otra parte, 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.

Así, 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.

Con el fin de buscar la solución más equitativa a este problema, un modelo matemático de simulación, desarrollado en mi tesis doctoral, ha servido para predecir la ocupación de las camas de la UCI-A del Complejo Hospitalario de Navarra (antiguo Hospital 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 para esta finalidad, 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 mínimo 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 de la UCI-A del Complejo Hospitalario de Navarra.

Este modelo matemático construido permite predecir cuáles van a ser las necesidades de camas o cuántos pacientes no van a poder ser ingresado por falta de cama ante múltiples supuestos. De esta forma, 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: por ejemplo, modificaciones en la programación quirúrgica de los pacientes que requieren pasar el periodo postoperatorio inicial en la UCI; creación de Unidades de Cuidados Intermedios, para aliviar la ocupación de las UCI, etc. Todos estos análisis ayudan en la búsqueda de la gestión más eficaz de las camas de UCI.

Para esta investigación, he contado con la participación de un equipo multidisciplinar formado por especialistas en Medicina Intensiva (compañeros de la UCI del antiguo Hospital de Navarra) y por expertos en Investigación Operativa, como los dos directores de mi tesis doctoral: Cristina Azcárate Camio y Fermín Mallor Giménez, profesores del Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas de la Universidad Pública de Navarra.

 

Esta entrada ha sido realizada por Julio Barado Hualde, licenciado en Medicina y Cirugía, especialista en Medicina Intensiva en el Servicio de Medicina Intensiva del Complejo Hospitalario de Navarra y doctor por la UPNA, con un tesis sobre modelos de simulación de la ocupación de las camas de una Unidad de Cuidados Intensivos

Estadística para la sociedad

Fermín Mallor Giménez, catedrático del Departamento de Estadística e Investigación Operativa de la Universidad Pública de Navarra (UPNA), donde es investigador del Instituto de Smart Cities (ISC), fue entrevistado hace unas semanas en la emisora de Onda Cero en Pamplona. Aquí tienes la entrevista completa.

En esta entrevista, este experto, que también es investigador del Instituto de Investigación Sanitaria de Navarra (IdiSNA), describió su trabajo de investigación, centrado en el análisis, la simulación y la optimización de sistemas complejos y sus aplicaciones a industria, energía y servicios.

La estadística y la matemática son herramientas que se utilizan para analizar los sistemas complejos. Estos se definen como aquellos que constan de diversos elementos relacionados entre sí, pero cuyas relaciones a veces no son bien comprendidas o producen resultados impredecibles para quien toma decisiones. Además, evolucionan en el tiempo de un modo cambiante y en contextos de incertidumbre donde no todos los factores del propio sistema y del entorno son conocidos.

Cualquier sistema real puede ser complejo. Por ejemplo, procesos de producción, sistemas de energías renovables o sistemas de salud lo son. Así, en el servicio de urgencias de un hospital, ningún día se sabe previamente el número de pacientes que van a llegar, con qué gravedad y patologías, qué medios se van a necesitar para atenderlos…

Gracias al análisis de estos sistemas complejos, el equipo de investigación dirigido por Fermín Mallor (DECYL-Datos, Estadística, Calidad y Logística) desarrolla herramientas cuantitativas de apoyo a la toma de decisiones. En el caso de Urgencias, por ejemplo, con técnicas estadísticas, se puede analizar cómo llegan esos pacientes. Es verdad que cada día son enfermos distintos, pero hay patrones repetitivos. Su equipo de investigación identifica el patrón de probabilidad con el fin de reproducirlo en un ordenador. Reproduce igualmente la atención que presta el personal sanitario, el flujo de los pacientes, los recursos utilizados… Y a partir de todo ello, se construyen modelos de simulación implementados en un ordenador, los cuales son útiles para determinar el efecto de cambios en el tamaño de la plantilla, en la afluencia de pacientes, en la disponibilidad de recursos, o para evaluar un nuevo modo de gestionar el servicio.

Cualquier decisión de mejora se puede probar con anticipación en un ordenador para conocer “a priori” sus consecuencias. Por ejemplo, cómo cambiaría la atención mediante la contratación de un médico más, o qué equipamiento sería más conveniente y dónde localizarlo… La finalidad de estos análisis: la mejora de los sistemas y su adecuación a las condiciones cambiantes. Se trata de buscar la calidad y la eficiencia de los sistemas: en otras palabras, hacer más y mejor con lo mismo, contribuyendo así a que el sistema sea sostenible.

El desarrollo de estas metodologías centradas en resolver problemas reales implica la utilización combinada de varias técnicas para para lograr una aproximación global a los problemas: el análisis de datos, la probabilidad, el modelado matemático, las técnicas clásicas de optimización, la inteligencia artificial, la simulación… Dichas metodologías son las que proporcionan el soporte para la toma de decisiones.

Dentro de un equipo multidisciplinar, los investigadores de la UPNA desarrollan técnicas y metodologías nuevas para analizar estos sistemas complejos en los contextos mencionados anteriormente. Actualmente, una de sus áreas prioritarias de trabajo es la sanitaria. De hecho, llevan varios años colaborando con el Complejo Hospitalario de Navarra (UCI, Servicio de Urgencias…). “Los sistemas de salud representan una oportunidad investigadora pues están inmersos en profundos cambios impulsados por la aplicación de las nuevas tecnologías y por la demanda creciente de una población cada vez más envejecida que requiere más y mejores servicios. La sostenibilidad de los servicios públicos va a depender del uso eficiente de los recursos asignados. En España, es escasa la aplicación del enfoque cuantitativo propuesto por nuestro grupo de investigación, aunque en países avanzados de nuestro entorno europeo sí lo es. Nuestro grupo se ha integrado en la comunidad científica europea con el fin de lograr nuestro empeño, que es introducir y desarrollar estas técnicas aquí para la mejora de nuestros servicios de salud”, asegura Fermín Mallor.

Este post ha sido editado por la Unidad de Cultura Científica (UCC) de la Universidad Pública de Navarra