अस्पताल क्रिटिकल-केयर संचालन लाइव मॉडल

आप एक अस्पताल की क्रिटिकल-केयर यूनिट का समन्वय करते हैं: 20 ICU बिस्तर जो 30 तक बढ़ सकते हैं, उन्हें सँभालने वाली नर्सें, और हर बिस्तर को ऑक्सीजन देने वाला तरल-ऑक्सीजन टैंक। यह एक संचालन सिमुलेटर है — यह नैदानिक निर्णयों का मॉडल नहीं बनाता।

आप क्या सीखेंगे

सिमुलेटर

समय 0 h
ICU अधिभोग 75% · ED में बोर्डिंग कर रहे मरीज़ 0 · ऑक्सीजन माँग 290 L/min · ऑक्सीजन टैंक का शेष समय 145 h🛏🛏🛏🛏🛏🛏🛏🛏🛏🛏🛏🛏🛏🛏🛏·····🚑 ED में बोर्डिंग कर रहे मरीज़: 0 · 👩‍⚕️ 1.5O₂290 L/min · max 600⏱ 145 h
  • ICU बिस्तर में मरीज़
  • स्टाफ़ वाला खाली बिस्तर
  • बिना स्टाफ़ का बिस्तर
  • ED में बोर्डिंग

नियंत्रण

इस मॉडल में हर नर्स दो क्रिटिकल-केयर बिस्तरों को सँभाल सकती है। रोस्टर में 10 हैं; इससे ऊपर हर नर्स ओवरटाइम या एजेंसी समय है और स्टाफ़िंग बजट में गिनी जाती है।

10 तक अतिरिक्त बिस्तर — तभी उपयोगी जब उन्हें सँभालने के लिए नर्सें हों।

स्वस्थ हो रहे मरीज़ों को जल्दी कम-गंभीरता वाले वार्ड में भेजें (ठहराव 25 % छोटा)।

चिकित्सक निर्धारित सीमा के निचले सिरे को लक्ष्य बनाते हैं; केवल 20 % कम माँग के रूप में मॉडल किया गया।

निर्धारित तरल-ऑक्सीजन डिलीवरी के बीच घंटे; हर डिलीवरी 3,000 L के टैंक को पूरा भर देती है। आपूर्तिकर्ता को 24 h पहले सूचना चाहिए, इसलिए छोटा अंतराल भी अगले ट्रक को उससे पहले कभी नहीं लाता।

बैकअप गैस, अधिकतम 150 L/min — यह टैंक की पूर्ति करती है, उसकी जगह नहीं ले सकती। साइट पर केवल दो भरे बैंक हैं।

किसी दूसरे आपूर्तिकर्ता से: अधिकतम 3,000 L तरल ऑक्सीजन की एक खेप, ऑर्डर के 18 h बाद पहुँचती है। कमी के समय वे केवल एक ही दे सकते हैं।

संकेतक

ICU अधिभोग
75%
सामान्य
ED में बोर्डिंग कर रहे मरीज़
0
सामान्य
ऑक्सीजन की कमी
0L/min
सामान्य
ऑक्सीजन टैंक का शेष समय
145h
सामान्य
ऑक्सीजन माँग290 L/min
ICU मरीज़15
ICU बिस्तर के लिए सबसे लंबी प्रतीक्षा0 h
ओवरटाइम / एजेंसी नर्स-घंटे0 h
प्रति नर्स मरीज़1.5
टैंक में तरल ऑक्सीजन3000 L
सिलेंडर रिज़र्व0 m³

ट्रेंड

ICU अधिभोग: — %1000

संकट परिदृश्य

स्तर 1 · श्वसन रोग का उछाल

यूनिट लगभग भरी हुई है जब एक श्वसन बीमारी की लहर एक दिन के लिए क्रिटिकल-केयर आगमन को दोगुने से भी ज़्यादा कर देती है, और उनमें से अधिक गंभीर रूप से बीमार हैं। ऑक्सीजन प्रणाली को उसकी सीमा से आगे चलाए बिना — और सर्ज स्टाफ़िंग बजट के भीतर — हर मरीज़ को समय पर ICU बिस्तर तक पहुँचाएँ।

  • औसत ED बोर्डिंग ≤ 1 मरीज़
  • कोई भी मरीज़ ICU बिस्तर के लिए 6 h या उससे अधिक इंतज़ार नहीं करता
  • किसी भी समय ऑक्सीजन की कमी नहीं
  • प्रति नर्स कभी 2 से अधिक मरीज़ नहीं
  • सर्ज घोषित होने से पहले कोई ओवरटाइम / एजेंसी नहीं
  • ओवरटाइम / एजेंसी ≤ 420 नर्स-घंटे

स्तर 2 · ऑक्सीजन डिलीवरी में देरी

टैंक एक-तिहाई रह गया है, और नियमित डिलीवरी कल आनी है। फिर आपूर्तिकर्ता फ़ोन करता है: वह डिलीवरी कई दिन देर से आएगी। उसके पहुँचने तक हर मरीज़ को आपूर्ति जारी रखें — इसके लिए अतिरिक्त स्टाफ़ की ज़रूरत नहीं है।

  • किसी भी समय ऑक्सीजन की कमी नहीं
  • टैंक कभी खाली नहीं होता
  • कोई ओवरटाइम / एजेंसी नर्स-घंटे नहीं

स्तर 3 · वेपोराइज़र अपनी सीमा पर

यूनिट बहुत बीमार मरीज़ों से लगभग भरी है जब गंभीर रूप से बीमार मरीज़ों की एक लहर आती है — आधे दिन तक लगभग एक प्रति घंटा। हर किसी को उच्च ऑक्सीजन प्रवाह चाहिए, और वेपोराइज़र केवल 600 L/min दे सकता है। स्टाफ़िंग बजट के भीतर प्रवाह बनाए रखें और गलियारे खाली रखें।

  • किसी भी समय ऑक्सीजन की कमी नहीं
  • औसत ED बोर्डिंग ≤ 2 मरीज़
  • टैंक समय कभी 12 h से नीचे नहीं
  • लहर आने से पहले कोई ओवरटाइम / एजेंसी नहीं
  • ओवरटाइम / एजेंसी ≤ 300 नर्स-घंटे

आधार — आँकड़ों के पीछे का मॉडल

सिमुलेटर द्वारा प्रयुक्त हर संबंध, उसके स्रोत के साथ। मान्यता के रूप में चिह्नित स्थिरांक उदाहरणात्मक अंशांकन हैं।

गंभीर मरीज़ यादृच्छिक रूप से आते हैं और यादृच्छिक समय तक रुकते हैं (घातांकीय, औसत 72 h)।
arrivals ~ Poisson(λ·Δt); P(discharge in Δt) = 1 − e^(−Δt/LOS), LOS = 72 h[4][2]मान्यता: ठहराव की अवधि, बिस्तरों और नर्सों की संख्या, स्टाफ़िंग बजट, टैंक, वेपोराइज़र और सिलेंडर का आकार, और आपातकालीन आपूर्तिकर्ता की शर्तें एक मध्यम आकार के अस्पताल के लिए उदाहरणात्मक मान हैं।
अधिभोग और कतार: यादृच्छिक आगमन के साथ, वार्ड के 100 % भरने से काफ़ी पहले देरी तेज़ी से बढ़ती है।
occupancy = patients / open beds; queueing delay rises steeply as occupancy → 100 %[2][3]
बिस्तर तभी गिना जाता है जब उस पर स्टाफ़ हो।
staffed beds = min(open beds, 2 × nurses)[4]मान्यता: ठहराव की अवधि, बिस्तरों और नर्सों की संख्या, स्टाफ़िंग बजट, टैंक, वेपोराइज़र और सिलेंडर का आकार, और आपातकालीन आपूर्तिकर्ता की शर्तें एक मध्यम आकार के अस्पताल के लिए उदाहरणात्मक मान हैं।
स्टाफ़िंग लागत: रोस्टर वाली शिफ़्ट से ऊपर हर नर्स-घंटा ओवरटाइम या एजेंसी समय है। सर्ज बेड को इन्हीं नर्सों की ज़रूरत होती है, इसलिए लागत भी उन्हीं के साथ आती है।
overtime/agency nurse-hours = Σ max(0, nurses − 10) · Δtमान्यता: ठहराव की अवधि, बिस्तरों और नर्सों की संख्या, स्टाफ़िंग बजट, टैंक, वेपोराइज़र और सिलेंडर का आकार, और आपातकालीन आपूर्तिकर्ता की शर्तें एक मध्यम आकार के अस्पताल के लिए उदाहरणात्मक मान हैं।
आपातकालीन विभाग में ICU बिस्तर के लिए सबसे लंबी प्रतीक्षा। एक बड़े रजिस्ट्री अध्ययन में 6 h या उससे अधिक प्रतीक्षा करने वाले गंभीर रूप से बीमार मरीज़ों की मृत्यु दर अधिक थी।
longest ED wait = now − time the first waiting patient arrived (first come, first served); ≥ 6 h counts as a delayed transfer[6]
प्रति मरीज़ WHO नियोजन प्रवाह से ऑक्सीजन की माँग।
demand = Σ flow(patient): severe 10 L/min, critical 30 L/min[1]
वेपोराइज़र सीमित करता है कि टैंक प्रति मिनट कितनी गैस दे सकता है; सिलेंडर थोड़ी और जोड़ते हैं।
delivered = min(demand, vaporizer 600 L/min, tank) + cylinders (≤150 L/min)[1]मान्यता: ठहराव की अवधि, बिस्तरों और नर्सों की संख्या, स्टाफ़िंग बजट, टैंक, वेपोराइज़र और सिलेंडर का आकार, और आपातकालीन आपूर्तिकर्ता की शर्तें एक मध्यम आकार के अस्पताल के लिए उदाहरणात्मक मान हैं।
तरल ऑक्सीजन 15 °C और 1 atm पर गैस बनकर लगभग 843 गुना फैलती है (अक्सर उद्धृत 861, 21 °C का मान है); टैंक के घंटे वर्तमान उपयोग से निकलते हैं।
gas litres (15 °C, 1 atm) = liquid litres × 843; tank hours = gas / (use × 60)[5]
मॉडल द्वारा प्रयुक्त अन्य संचालन स्थिरांक।
20 base beds + up to 10 surge · 10 rostered nurses · 40 % critical at baseline · tank 3,000 L liquid, deliveries fill it to capacity; a new interval moves the next truck no closer than 24 h · vaporizer 600 L/min · 2 cylinder banks on site, 120 m³ each at ≤150 L/min · one emergency load of up to 3,000 L, 18 h after the order · step-down push shortens stay by 25 %मान्यता: ठहराव की अवधि, बिस्तरों और नर्सों की संख्या, स्टाफ़िंग बजट, टैंक, वेपोराइज़र और सिलेंडर का आकार, और आपातकालीन आपूर्तिकर्ता की शर्तें एक मध्यम आकार के अस्पताल के लिए उदाहरणात्मक मान हैं।
माँग कारक के रूप में सतर्क टाइट्रेशन।
demand × 0.8 when conservative titration is applied[7]मान्यता: 20 % की बचत उदाहरणात्मक है। ऑक्सीजन लक्ष्य हर मरीज़ के लिए लिया गया नैदानिक निर्णय है; यह सिमुलेटर केवल आपूर्ति पर प्रभाव दिखाता है।

यादृच्छिकता: सीड वाला mulberry32 जनरेटर; प्रयुक्त बंटन — समान, घातांकीय (प्रतिलोम CDF), सामान्य (Box–Muller), प्वासों (Knuth)। सीड दिखाया जाता है और साझा किया जा सकता है।

स्रोत

  1. WHO — Oxygen sources and distribution for COVID-19 treatment centres (planning flows: severe 10 L/min, critical 30 L/min) — World Health Organization, 2020
  2. A. Bagust, M. Place, J. W. Posnett — Dynamics of bed use in accommodating emergency admissions: stochastic simulation model — BMJ 319:155, 1999
  3. N. Proudlove — The 85% bed occupancy fallacy: the use, misuse and insights of queuing theory — Health Services Management Research, 2020
  4. D. Gross, C. M. Harris — Fundamentals of Queueing Theory (M/M/c, loss systems) — Wiley, 2008
  5. NIST Chemistry WebBook, SRD 69 — Thermophysical properties of oxygen (saturated liquid at 1 atm: 1141.2 kg/m³; gas at 15 °C, 1 atm: 1.3544 kg/m³ → ≈ 843 L gas per L liquid; ≈ 861 at 21.1 °C) — National Institute of Standards and Technology
  6. D. B. Chalfin, S. Trzeciak, A. Likourezos et al. — Impact of delayed transfer of critically ill patients from the emergency department to the intensive care unit (ED stay ≥ 6 h: higher ICU and hospital mortality) — Critical Care Medicine 35(6):1477–1483, 2007
  7. BTS guideline for oxygen use in healthcare and emergency settings (target saturation ranges) — British Thoracic Society, Thorax 72, 2017

यह काम करने वाले कौन हैं

शैक्षिक मॉडल — परिचालन निर्णयों के लिए नहीं। वास्तविक साइटें हर स्थिरांक को अपने उपकरणों और डेटा के अनुसार कैलिब्रेट करती हैं।