WIA SOOM Simulators

अस्पताल क्रिटिकल-केयर सञ्चालन लाइभ मोडेल

तपाईं अस्पतालको क्रिटिकल-केयर इकाईको समन्वय गर्नुहुन्छ: 30 सम्म बढाउन सकिने 20 ICU शय्या, तिनलाई सम्हाल्ने नर्स, र हरेक शय्यालाई आपूर्ति गर्ने तरल अक्सिजन ट्याङ्की। यो सञ्चालन सिमुलेटर हो — यसले क्लिनिकल निर्णय मोडेल गर्दैन।

तपाईंले के सिक्नुहुनेछ

सिमुलेटर

समय 0 घ
ICU भराइ 75% · ED मा शय्या कुरिरहेका बिरामी 0 · अक्सिजन माग 290 L/min · अक्सिजन ट्याङ्कीमा बाँकी समय 145 h🛏🛏🛏🛏🛏🛏🛏🛏🛏🛏🛏🛏🛏🛏🛏·····🚑 ED मा शय्या कुरिरहेका बिरामी: 0 · 👩‍⚕️ 1.5O₂290 L/min · max 600⏱ 145 h
  • ICU शय्यामा बिरामी
  • कर्मचारी भएको खाली शय्या
  • कर्मचारीबिनाको शय्या
  • ED मा शय्या कुर्दै

नियन्त्रण

यस मोडेलमा हरेक नर्सले दुई क्रिटिकल-केयर शय्या सम्हाल्न सक्छिन्। रोस्टरमा 10 जना छन्; त्यसभन्दा माथिको हरेक नर्स ओभरटाइम वा एजेन्सी समय हो र स्टाफिङ बजेटबाट गनिन्छ।

10 सम्म थप शय्या — तिनलाई सम्हाल्न नर्स भएमा मात्र उपयोगी।

निको हुँदै गरेका बिरामीलाई कम गहन वार्डमा छिटो सार्नुहोस् (बसाइ 25 % छोटो)।

चिकित्सकले तोकिएको दायराको तल्लो छेउलाई लक्ष्य बनाउँछन्; केवल 20 % कम मागका रूपमा मोडेल गरिएको।

तोकिएका तरल अक्सिजन आपूर्तिबीचको घण्टा; हरेक आपूर्तिले 3,000 L को ट्याङ्की पूरै भर्छ। आपूर्तिकर्तालाई 24 घण्टा अघिको सूचना चाहिन्छ, त्यसैले छोटो अन्तरालले पनि अर्को ट्रक त्योभन्दा छिटो कहिल्यै ल्याउँदैन।

ब्याकअप ग्यास, बढीमा 150 L/min — यसले ट्याङ्कीलाई पूरक गर्छ, प्रतिस्थापन गर्न सक्दैन। साइटमा भरिएका दुई बैंक मात्र छन्।

अर्को आपूर्तिकर्ताबाट: 3,000 L सम्म तरल अक्सिजनको एउटा लोड, अर्डरको 18 घण्टापछि आइपुग्छ। अभावमा उनीहरूले एउटा मात्र दिन सक्छन्।

सूचक

ICU भराइ
75%
सामान्य
ED मा शय्या कुरिरहेका बिरामी
0
सामान्य
अक्सिजन अभाव
0L/min
सामान्य
अक्सिजन ट्याङ्कीमा बाँकी समय
145h
सामान्य
अक्सिजन माग290 L/min
ICU बिरामी15
ICU शय्याका लागि सबैभन्दा लामो प्रतीक्षा0 h
ओभरटाइम / एजेन्सी नर्स-घण्टा0 h
प्रति नर्स बिरामी1.5
ट्याङ्कीमा तरल अक्सिजन3000 L
सिलिन्डर रिजर्भ0 m³

प्रवृत्ति

ICU भराइ: — %1000

सङ्कट परिदृश्य

स्तर 1 · श्वासप्रश्वास रोगको वृद्धि

श्वासप्रश्वास रोगको लहरले एक दिनका लागि क्रिटिकल-केयरको आगमन दोब्बरभन्दा बढी बनाउँदा इकाई लगभग भरिएको छ, र तीमध्ये धेरै गम्भीर बिरामी छन्। अक्सिजन प्रणालीलाई सीमाभन्दा बाहिर नधकेली — र वृद्धिको स्टाफिङ बजेटभित्र — हरेक बिरामीलाई समयमै ICU शय्यामा पुर्‍याउनुहोस्।

  • ED मा औसत शय्या प्रतीक्षा ≤ 1 बिरामी
  • कुनै पनि बिरामी ICU शय्याका लागि 6 घण्टा वा बढी पर्खँदैन
  • कुनै पनि समय अक्सिजन अभाव नहोस्
  • प्रति नर्स कहिल्यै 2 भन्दा बढी बिरामी नहोऊन्
  • वृद्धि घोषणा हुनुअघि ओभरटाइम / एजेन्सी नहोस्
  • ओभरटाइम / एजेन्सी ≤ 420 नर्स-घण्टा

स्तर 2 · अक्सिजन आपूर्ति ढिलो

ट्याङ्की एक तिहाइमा झरेको छ, र नियमित आपूर्ति भोलि आउने छ। त्यसपछि आपूर्तिकर्ताले फोन गर्छ: त्यो आपूर्ति केही दिन ढिलो हुनेछ। त्यो नआइपुग्दासम्म हरेक बिरामीलाई आपूर्ति कायम राख्नुहोस् — यसका लागि थप कर्मचारी चाहिँदैन।

  • कुनै पनि समय अक्सिजन अभाव नहोस्
  • ट्याङ्की कहिल्यै रित्तिँदैन
  • ओभरटाइम / एजेन्सी नर्स-घण्टा शून्य

स्तर 3 · भेपोराइजर सीमामा

इकाई अत्यन्त बिरामीहरूले लगभग भरिएको बेला गम्भीर बिरामीको लहर आउँछ — आधा दिनसम्म प्रति घण्टा करिब एक जना। प्रत्येकलाई उच्च अक्सिजन प्रवाह चाहिन्छ, र भेपोराइजरले 600 L/min मात्र दिन सक्छ। स्टाफिङ बजेटभित्र रहेर प्रवाह कायम राख्नुहोस् र करिडोर खाली राख्नुहोस्।

  • कुनै पनि बेला अक्सिजन अभाव नहोस्
  • ED मा औसत शय्या प्रतीक्षा ≤ 2 बिरामी
  • ट्याङ्कीको समय कहिल्यै 12 घण्टाभन्दा कम नहोस्
  • लहर आइपुग्नुअघि ओभरटाइम / एजेन्सी नहोस्
  • ओभरटाइम / एजेन्सी ≤ 300 नर्स-घण्टा

आधार — सङ्ख्याको पछाडिको मोडेल

सिमुलेटरले प्रयोग गर्ने हरेक सम्बन्ध, यसको स्रोतसहित। मान्यताका रूपमा चिह्नित स्थिरांक उदाहरणीय क्यालिब्रेसन हुन्।

गम्भीर बिरामी अनियमित रूपमा आउँछन् र अनियमित समय बस्छन् (घातीय, औसत 72 घण्टा)।
arrivals ~ Poisson(λ·Δt); P(discharge in Δt) = 1 − e^(−Δt/LOS), LOS = 72 h[4][2]मान्यता: बसाइको अवधि, शय्या र नर्सको सङ्ख्या, स्टाफिङ बजेट, ट्याङ्की, भेपोराइजर र सिलिन्डरको आकार तथा आकस्मिक आपूर्तिकर्ताका सर्त मध्यम आकारको अस्पतालका लागि उदाहरणीय मान हुन्।
भराइ र लाइन: अनियमित आगमनमा, वार्ड 100 % भरिनुभन्दा निकै अघि नै ढिलाइ ठाडो रूपमा बढ्छ।
occupancy = patients / open beds; queueing delay rises steeply as occupancy → 100 %[2][3]
शय्या कर्मचारी भएमा मात्र गनिन्छ।
staffed beds = min(open beds, 2 × nurses)[4]मान्यता: बसाइको अवधि, शय्या र नर्सको सङ्ख्या, स्टाफिङ बजेट, ट्याङ्की, भेपोराइजर र सिलिन्डरको आकार तथा आकस्मिक आपूर्तिकर्ताका सर्त मध्यम आकारको अस्पतालका लागि उदाहरणीय मान हुन्।
स्टाफिङ खर्च: रोस्टर गरिएको सिफ्टभन्दा माथिको हरेक नर्स-घण्टा ओभरटाइम वा एजेन्सी समय हो। थप शय्यालाई ती नर्स चाहिन्छन्, त्यसैले खर्च तिनैले बोक्छन्।
overtime/agency nurse-hours = Σ max(0, nurses − 10) · Δtमान्यता: बसाइको अवधि, शय्या र नर्सको सङ्ख्या, स्टाफिङ बजेट, ट्याङ्की, भेपोराइजर र सिलिन्डरको आकार तथा आकस्मिक आपूर्तिकर्ताका सर्त मध्यम आकारको अस्पतालका लागि उदाहरणीय मान हुन्।
ICU शय्याका लागि आकस्मिक विभागमा सबैभन्दा लामो प्रतीक्षा। एउटा ठूलो रजिस्ट्री अध्ययनमा, 6 घण्टा वा बढी पर्खेका गम्भीर बिरामीको मृत्युदर बढी थियो।
longest ED wait = now − time the first waiting patient arrived (first come, first served); ≥ 6 h counts as a delayed transfer[6]
प्रति बिरामी WHO योजना प्रवाहबाट अक्सिजनको माग।
demand = Σ flow(patient): severe 10 L/min, critical 30 L/min[1]
भेपोराइजरले ट्याङ्कीले प्रति मिनेट कति ग्यास दिन सक्छ भन्ने सीमित गर्छ; सिलिन्डरले अलि बढी थप्छन्।
delivered = min(demand, vaporizer 600 L/min, tank) + cylinders (≤150 L/min)[1]मान्यता: बसाइको अवधि, शय्या र नर्सको सङ्ख्या, स्टाफिङ बजेट, ट्याङ्की, भेपोराइजर र सिलिन्डरको आकार तथा आकस्मिक आपूर्तिकर्ताका सर्त मध्यम आकारको अस्पतालका लागि उदाहरणीय मान हुन्।
15 °C र 1 atm मा तरल अक्सिजन ग्यासमा करिब 843 गुणा फैलिन्छ (प्रायः उद्धृत 861 भनेको 21 °C को मान हो); ट्याङ्कीका घण्टा हालको खपतबाट निर्धारित हुन्छन्।
gas litres (15 °C, 1 atm) = liquid litres × 843; tank hours = gas / (use × 60)[5]
मोडेलले प्रयोग गरेका अन्य सञ्चालन 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: बसाइको अवधि, शय्या र नर्सको सङ्ख्या, स्टाफिङ बजेट, ट्याङ्की, भेपोराइजर र सिलिन्डरको आकार तथा आकस्मिक आपूर्तिकर्ताका सर्त मध्यम आकारको अस्पतालका लागि उदाहरणीय मान हुन्।
सावधान टाइट्रेसन माग कारकका रूपमा।
demand × 0.8 when conservative titration is applied[7]मान्यता: 20 % बचत उदाहरणीय हो। अक्सिजन लक्ष्य हरेक बिरामीका लागि गरिने क्लिनिकल निर्णय हो; यो सिमुलेटरले आपूर्तिमा पर्ने प्रभाव मात्र देखाउँछ।

अनियमितता: सिड भएको mulberry32 जेनेरेटर; प्रयोग गरिएका वितरण — एकसमान, घातीय (उल्टो CDF), सामान्य (Box–Muller), पोइसन (Knuth)। सिड देखाइन्छ र साझा गर्न सकिन्छ।

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

यो काम पेसाका रूपमा को गर्छ

शैक्षिक मोडेल — सञ्चालन निर्णयका लागि होइन। वास्तविक साइटले हरेक स्थिरांक आफ्नै उपकरण र तथ्याङ्कअनुसार मिलाउँछन्।