Desarrollo e implementación de una herramienta de pronóstico de nacimientos para optimizar los recursos en el cuidado...

Área de la Ciencia:

• Gestión de la asistencia sanitaria
• Salud pública
• La informática médica

Sus antecedentes:

• La asignación efectiva de recursos médicos es crucial, especialmente durante las pandemias y para servicios con una demanda impredecible como la obstetricia.
• Las herramientas de previsión pueden ayudar a gestionar los escasos recursos en los entornos sanitarios.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar, validar e implementar una herramienta regional de pronóstico de nacimientos para la planificación del personal obstétrico en la región de Utrecht durante la pandemia de COVID-19.
• Evaluar el impacto de la herramienta de previsión en la comunicación y la colaboración entre los proveedores de atención sanitaria.

Principales métodos:

• Combinación de las fechas de nacimiento previstas de un laboratorio regional con el registro perinatal nacional y los datos estadísticos para el desarrollo de modelos.
• Creó e implementó una herramienta de pronóstico basada en HTML que visualiza los nacimientos previstos.
• Evaluar el impacto de la herramienta a través de reuniones con las partes interesadas seis meses después de la implementación.

Principales resultados:

• La precisión de la predicción (R) alcanzó 0,67 para las predicciones de nacimiento de 3 semanas.
• La herramienta de pronóstico de contenedores de 2 semanas implementada mejoró la comunicación, la conciencia de las necesidades de atención y la colaboración entre los proveedores de atención médica.
• Las partes interesadas identificaron aplicaciones adicionales, incluida la comunicación con los pacientes y la capacitación del personal.

Conclusiones:

• La implementación de una herramienta de previsión de nacimientos proporciona información valiosa sobre la demanda de atención, mejorando la comunicación y la colaboración en la atención obstétrica.
• Las investigaciones adicionales deben centrarse en mejorar el intercambio de datos para mejorar las previsiones de la demanda de atención aguda obstétrica regional.