APLICANDO A TEORIA DE SIMULAÇÃO A EVENTOS DISCRETOS NO SERVIÇO DE ATENDIMENTO MÓVEL DE URGÊNCIA (SAMU-192)

APLICANDO A TEORIA DE SIMULAÇÃO A EVENTOS DISCRETOS NO

SERVIÇO DE ATENDIMENTO MÓVEL DE URGÊNCIA (SAMU-192)

Mario Jorge Ferreira de Oliveira

Universidade Federal do Rio de Janeiro Rio de Janeiro – RJ

mario_jo@pep.ufrj.br

Leonardo Claro Garcia

CASNAV

Centro de Análise de Sistemas Navais Praça Barão de Ladário s/nº - AMRJ Ilha das Cobras, ed. 8 - 3º andar - CEP 20091-000

Rio de Janeiro – RJ leoclaro@terra.com.br

Resumo

O objetivo deste artigo é o contribuir para a melhoria do serviço de atendimento médico de emergência do Hospital Universitário Antônio Pedro. O estudo focaliza o impacto da implementação do novo Serviço de Atendimento Móvel de Urgência (SAMU), que está sendo implementado na região metropolitana do Estado do Rio de Janeiro. Um trabalho de campo é realizado para identificar os principais problemas existentes no setor de admissões de emergência do hospital. A demanda e a oferta de serviços são estimadas a partir de informações obtidas pelo SAMU. Um modelo de simulação a eventos discretos é proposto para a avaliação de cenários alternativos e o dimensionamento de recursos humanos e materiais.

Palavras-chave: emergência, admissões hospitalares, simulação, resgate.

Abstract

The objective of this article is to contribute to the improvement of medical emergency attendance of the Antonio Pedro University Hospital. The study focuses on the impact of the implementation of the System of Emergency Medical Assistance (SAMU) that is a new service offered to the metropolitan region of the state of Rio de Janeiro. A fieldwork is carried out to identify the main existing problems at the emergency department of the hospital. The estimation of the demand and supply of services are made from data provided by the SAMU. A discrete-event simulation model is designed to evaluate alternative scenarios in order to assign the appropriate human and material resources.

1 Introdução

A Pesquisa Operacional (PO) tornou-se uma importante ferramenta para resolver problemas de administração dos mais variados sistemas organizacionais. No caso específico dos serviços de saúde, várias referências sobre a modelagem e a utilização de modelos para a operação de sistemas específicos podem ser encontradas na literatura [1], [2]. Vários artigos anteriores já abordaram a realidade brasileira [3], [4]. Acessibilidade e qualidade dos serviços de saúde foi tema central de uma conferência internacional sobre PO em serviços de saúde realizada no Rio de Janeiro [5].

É de conhecimento geral o estado precário em que se encontram os hospitais públicos do estado do Rio de Janeiro. A situação dos serviços de emergência segue também a esta realidade, agravando-se ainda por causa dos altos custos, falta de infra-estrutura, e por fatores tais como o aumento da violência urbana e rural [4]. Um sistema eficiente de atendimento de emergência é de interesse particular para a maioria das comunidades, em qualquer lugar do mundo, e um componente crítico do sistema é a resposta de um bom gerenciamento dos serviços [6].

Este artigo tem o objetivo de realizar um estudo do impacto do Serviço de Atendimento Móvel de Urgência (SAMU) no atendimento de emergência do Hospital Universitário Antônio Pedro (HUAP). Dois modelos são desenvolvidos: o primeiro avalia a capacidade de um call center já existente no SAMU e o seu dimensionamento. O segundo simula a situação em que o SAMU possa prestar um serviço exclusivo para o resgate de pacientes de emergência para o HUAP.

2 O SAMU

Segundo as leis brasileiras, o Sistema Único de Saúde (SUS) é destinado a todos os cidadãos brasileiros e financiado por recursos federais, estaduais e municipais. Ele tem como meta promover a eqüidade no atendimento das necessidades de saúde da população, ofertando serviços com qualidade adequados às necessidades, independente do poder aquisitivo do cidadão. O atendimento pré-hospitalar (APH) pode ser definido como a assistência prestada, em um primeiro nível de atenção, aos portadores de quadros agudos, de natureza clínica, traumática ou psiquiátrica, quando ocorrem fora do ambiente hospitalar, podendo acarretar sofrimento, seqüelas ou mesmo a morte.

O SAMU é um serviço de APH no âmbito do SUS. Assim sendo, ele tem um forte potencial ordenador da assistência, procurando atender a todas demandas de urgência, sejam no domicílio, no local de trabalho ou em via públicas, oferecendo todos os recursos necessários para o atendimento, independentemente de sua complexidade. Os serviços são estruturados, de modo a melhorar e qualificar o atendimento às urgências, diminuindo o tempo de internação hospitalar e os prognósticos de reabilitação. O atendimento rápido a quadros agudos de natureza traumática e clínica é possibilitado pelo o uso unidades móveis de suporte básico e avançado com suas respectivas equipes de saúde.

2.1 Missão do SAMU

Numa política micro-regional o SAMU se estabelece como uma porta aberta e permanente de comunicação (via chamada pelo telefone 192) entre o público e o sistema de saúde e nesse contexto suas principais metas são:

• Oferecer serviço público de urgência, 24 horas por dia;

• Facilitar o acionamento, através da chamada gratuíta no número 192;

• Manter alta qualidade e equidade de cuidados;

• Prover escuta médica permanente;

• Colaborar com o processo de internações hospitalares;

• Responder aos chamados, no menor tempo possível;

• Fornecer informações preliminares à equipe médica do hospital;

• Participar da elaboração de planos de contingência, inclusive nas situações de catástrofes ou

com múltiplas vítimas;

• Contribuir na formação em urgência dos profissionais de saúde;

• Integrar serviços dando e recebendo apoio para o cumprimento das missões; • Viabilizar o transporte hospitalar pelo meio mais adequado;

• Desenvolver planos de atenção médica de naturezas diversas.

2.2 Caracteristicas da região estudada

A Região estudada é composta por sete municípios com aproximadamente 1.800.000 habitantes, o que representa 11,89% da população do Estado do Rio de Janeiro, cuja distribuição pode ser vista na Tabela 1 abaixo:

Tabela1: Distribuição da População envolvida no estudo

Município População % Rio Bonito 51.085 3 Silva Jardim 22.228 1 Itaboraí 201.442 11 Tanguá 27.741 2 São Gonçalo 925.400 52 Niterói 466.630 26 Maricá 86.039 5 Tanguá 1.776.622 100 Fonte: IBGE

Percebe-se a alta concentração populacional nas cidades de Niterói e São Gonçalo. A região conta com a disponibilidade de malha viária estadual e federal, possibilitando intenso deslocamento e trânsito das pessoas entre os municípios da região.

2.3 Dados sobre os serviços de saúde

Os municípios em estudo apresentam diferenciados níveis de organização das suas redes assistenciais de saúde e todos apresentam dificuldades com a superlotação das unidades hospitalares de emergência. As cidades de Niterói e São Gonçalo são os principais pólos, servindo de referência e suporte para os demais municípios. Como mostra a Tabela 2 a seguir, a cobertura de ações médicas básicas fica aquém das necessidades na maior parte dos municípios. Nota-se que a região apresenta uma cobertura de apenas 63% do total dos procedimentos médicos básicos, de acordo com o departamento de informação e informática do SUS (DATASUS), órgão da secretaria executiva do Ministério da Saúde.

Tabela 2: Percentual de Cobertura de ações médicas básicas Atenção

Básica

Itaboraí Maricá Niterói Rio Bonito São Gonçalo Silva Jardim Tanguá Total Ações Médicas Básicas 40 86 67 131 65 126 164 68 Cons. Básicas de Urgência 12 142 106 403 37 369 53 72 Cons. Básicas 47 78 64 67 70 88 187 68 Procedimentos Médicos Básicos 19 41 15 300 84 7 131 63 Fonte: Datasus (2002)

2.4 Dimensionamento da central de regulação de urgência

Bonito, Itaboraí e Silva Jardim. Atualmente, o SAMU possui 264 funcionários, de modo a atender as unidades móveis em atividades na região e operar e administrar a central de regulação, distribuídos conforme a Tabela 3 a seguir:

Tabela 3: Composição das equipes na Central de Regulação

Equipe Nº Equipes Composição Carga Horária Prof/equipe Total técnico enfermagem 32 6 70 Equipe de suporte básico 12 motorista 32 6 70 enferneiro 40 5 25 motorista 32 6 30 Equipe suporte avançado 5 médico 40 5 25 médico regulador 40 5 10 operador de frota 32 6 6 Equipe central 1 telefonistas 32 6 20 coordenador 32 1 1 dir. médico 32 1 1 dir. enfermagem 32 1 1 dir. administrativo 32 1 1 Administração 1 ag. administrativo 32 4 4 Total 19 264

Fonte: Plano Regional Metropolitana II.

A tabela abaixo mostra a maneira como as ambulâncias estão atualmente distribuídas na região. Tabela 4: Distribuição atual das unidades móveis de urgência

Município População USB USA

Rio Bonito 51.085 0 1 Silva Jardim 22.228 1 0 Itaboraí 201.442 0 1 Tanguá 27.741 1 0 São Gonçalo 925.400 6 2 Niterói 466.630 3 1 Marica 82.096 1 0 Total 1.776.622 12 5

Fonte: Setor de telefonia e regulação de frota do SAMU - Região Metropolitana II. USB: unidade de suporte básico / USA: unidade de suporte avançado.

2.5 Procedimentos Operacionais da Central de Regulação

Os procedimentos operacionais são monitorados a todo o momento pelo médico regulador e de uma maneira sucinta estão representados a seguir:

1.

2.

resultado, aciona uma unidade móvel.

3.

4.

O serviço oferece suporte básico para remoção ou tratamento de casos simples, ou suporte avançado com acompanhamento de um médico e recursos para atendimento local a emergências.

5.

6.

2.6 Estatísticas das chamadas

Com o objetivo de estimar a demanda pelo serviço do SAMU e identificar uma relação entre o SAMU e o setor de emergência do HUAP, uma análise das chamadas 192 recebidas pelo SAMU no período de setembro a outubro de 2004 foi realizada. Os resultados estatísticos do estudo podem ser vistos na Tabela 5.

Tabela 5: Distribuição atual das unidades móveis de urgência

Setembro Outubro Novembro

Total

Setembro 2.591 11,0% Setembro 1.529 6,5% Setembro 3.485 14,8% Setembro 14.736 62,7% Setembro 1.150 4,9% Outubro 2.267 7,7% Outubro 1.042 3,5% Outubro 3.160 10,7% Outubro 21.569 73,3% Outubro 1.383 4,7% Novembro 1.967 6,8% Novembro 1.018 3,5% Novembro 5.804 20,0% Novembro 18.862 65,0% Novembro 1.367 4,7% Total 6.825 8,4% Total 3.589 4,4% Total 12.449 15,3% Total 55.167 67,7% Total 3.900 4,8%

Setembro 2.020 8,6% Outubro 2.228 7,6% Novembro 2.341 8,1% Total 6.589 8,1% Setembro 574 2,4% Outubro 680 2,3% Novembro 655 2,3% Total 1.909 2,3% Setembro 65 0,3% Outubro 89 0,3% Novembro 113 0,4% Total 267 0,3% HUAP UM - Unidade Móvel 29.421 29.018 81.527 UM Niterói

Trote Outras Ligações

Acionamento UM Nº Chamadas

Informação Engano Acionamento Serviço

23.491

Alguns pontos importantes são revelados quando analisamos as estatísticas das chamadas:

•

•

•

•

Cabe observar que durante este período 81.527 chamadas foram recebidas pelo centro de regulação do SAMU. Das chamadas recebidas, 6.589 resultaram em acionamento de uma unidade móvel, com 1.909 casos oriundos de Niterói dos quais 267 deram entrada no HUAP. É claro que a demanda na emergência do hospital é irregular e existe por parte da direção do hospital uma intenção de associar a assistência aos pacientes de emergência com o serviço de APH do SAMU. Este desejo motivou a pesquisa do presente trabalho.

3 A Modelagem de Simulação

indicado em função da complexidade do problema e da dificuldade de se obter um modelo matemático simples para o sistema em estudo. Nesse sentido, a modelagem é um dos processos básicos para a obtenção de conhecimento sobre a operação do sistema em estudo que nos permite explorar diversos cenários [7]. A principal vantagem que a simulação tem a oferecer é a sua grande flexibilidade, podendo ser aplicada aos mais variados problemas.

3.1 Modelo Proposto

O modelo utilizado neste estudo é baseado em Simulação a Eventos Discretos [8]. Através deste método podem-se estudar os efeitos de certas variações no comportamento do sistema como um todo ou na operação de partes do sistema, com vistas a delinear novas políticas e regras de decisão. A simulação nos permite avaliar muitas situações que seriam muito difíceis de serem estudadas por modelos de resolução direta. Esta abordagem apresenta assim, inúmeras vantagens com relação a outros métodos de Pesquisa Operacional.

4 O experimento

Foram realizados dois experimentos de simulação. O primeiro procura avaliar o dimensionameto do número de atendentes do Call Center com relação ao número de chamadas recebidas pelo SAMU. O segundo procura avaliar o impacto do SAMU como um serviço integrado ao setor de emergência do HUAP. Para tanto, foram desenvolvidos modelos de simulação que mais se aproximam da realidade do sistema SAMU. O funcionamento do SAMU é reproduzido num modelo simples e as configurações dos recursos materiais e humanos são analisadas.

A modelagem é baseada no fluxo de admissão do paciente (via 192), que é considerado como a entidade mais importante, e em torno da qual, uma série de atividades é realizada. Uma forma sintética do funcionamento do modelo é considerar o paciente como a entidade principal e o seu fluxo. Os dados utilizados na simulação foram baseados nos registros do setor de telefonia e regulação de frota SAMU durante os meses de setembro, outubro e novembro do ano de 2004.

Durante a modelagem foram utilizadas as seguintes atividades:

• Chamadas : recebidas pelo canal telefônico 192;

• Atendimento: informação, confirmação, coleta de dados, protocolo;

• Deslocamento: preparação, itinerário, condições de tráfego, contato rádio;

• Atendimento: estacionamento, reconhecimento da área, avaliação de riscos, solicitação de

apoio, avaliação da vítima, diagnóstico inicial, tratamento, inspeção, transmissão de dados;

• Remoção: preparação, contato com o hospital, itinerário, tráfego;

• Recepção: chegada, recepção no hospital, reconhecimento de responsabilidades. Os modelos foram desenvolvidos utilizando o software Arena – versão 7.0 [9].

4.1 Modelo I: Analisando o Call Center

Essa primeira análise se concentrou no estudo da fila gerada no Call Center pelo demanda para o SAMU. Atualmente, o setor de atendimento telefônico possui 4 atendentes. São eles que realizam o primeiro contato com o paciente e colhem as informações, confirmam os dados, abrem o protocolo, conforme necessário. Depois de aberto o protocolo, o médico regulador com base nas informações colhidas pelos atendentes inicia seu processo de tomada de decisões. Durante todo o trabalho do médico regulador os atendentes prestam apoio e servem de ponte com o serviço de regulador de frota (controla as unidades móveis) e com os hospitais, caso o atendimento local não for suficiente para o tratamento do paciente.

Figura 1: Modelo desenvolvido para análise do número de atendentes

Chamada Atendimento Saída

Para a atividade “Chamada” foi utilizada uma taxa de chegada obedecendo a uma distribuição exponencial com média de 1,6 minutos e para a atividade “Atendimento” uma taxa de serviço com distribuição triangular (2, 12, 60). Foram realizados ao todo 17 simulações. Analisou-se a utilização de cinco a vinte e um atendentes no sistema.

4.1.1 Resultados obtidos do modelo I

A Tabela 6 abaixo mostra os resultados obtidos na simulação.

Tabela 6: Resultados do modelo I (horas)

Nº Atend. Tempo na Fila Tamanho da Fila Taxa de Utilização Tempo Médio Tempo Máximo Tamanho Médio Tamanho Máximo 5 0,86190 1,97400 36,30110 76 0,98220 6 0,73450 1,63640 32,68770 71 0,98000 7 0,72000 1,61000 29,28000 62 0,97300 8 0,62000 1,42000 25,78000 56 0,96600 9 0,57110 1,35640 22,61000 51 0,95810 10 0,47720 1,11030 19,58000 44 0,94890 11 0,41780 0,99090 16,66970 38 0,94040 12 0,36360 0,76570 13,66320 29 0,93200 13 0,28750 0,57090 10,69000 22 0,92380 14 0,21260 0,43520 7,94500 17 0,91590 15 0,13700 0,30610 5,19740 12 0,90000 16 0,07000 0,22000 2,66000 9 0,89920 17 0,02000 0,13000 0,81000 5 0,87380 18 0,00400 0,06000 0,18000 3 0,82770 19 0,00090 0,03000 0,03000 2 0,78500 20 0,00006 0,00700 0,00200 1 0,74620 21 0,00000 0,00000 0,00000 0 0,71060

Gráfico 1: Tempo total no sistema 0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 5 10 15 20 Nº Atendentes Te m p o na Fi la ( h )

Tempo Médio na Fila Tempo Máximo na Fila

Gráfico 2: Tamanho da fila

0 20 40 60 80 100 5 10 15 20 25 Nº Atendentes T a m a nh o da Fi la ( h )

Tamanho Médio na Fila

Tamanho Máximo na Fila

Gráfico 3: Taxa de utilização

0,60 0,70 0,80 0,90 1,00 1,10 5 10 15 20 Nº Atendentes T a xa d e U til iz ação

4.2 Modelo II: O impacto do Call Center para o HUAP

Essa segunda análise se concentrou no impacto que o número apropriado de atendentes no Call possa gerar no sistema de admissão da emergência do HUAP. Para tal, foi considerado que toda ligação acionou o sistema e tinha como destino final o HUAP. As características do SAMU não foram modificadas neste modelo, exceto as taxas das atividades, que estão indicadas no Tabela 7.

Tabela 7: Taxas utilizadas nas diversas atividades

Atividade Distribuíção Taxa

Chamadas Exponencial 15,36 Atendimento Triangular (2, 12, 60) Deslocamento Triangular (8, 20, 54) Remoção Triangular (3, 22, 63) Recepção Triangular (5, 22, 68) Unidade : minutos.

O modelo final implantado está mostrado na Figura 2.

Figura 2: Modelo para análise do número de atendentes

Decisão Recepção Saída

Chamada Atendimento Deslocamento Remoção

Foram realizadas quatro simulações com a finalidade de observar o impacto gerado no setor de emergência do HUAP pelo acréscimo no número de atendentes do Call Center. Todo o modelo foi mantido constante, apenas variando de quatro até sete o número de atendentes. A análise foi encerrada com sete atendentes pois se observou que apartir desse número não havia mais indicação de fila no sistema. Foi considerado o uso de quatro ambulâncias. Na atividade “Decisão”, utilizou-se os dados da estatística das chamadas.

4.2.1 Resultados obtidos do modelo II

O principal resultado obtido nessa simulação é que o maior impacto ocorre quando existe o acréscimo de quatro para cinco atendentes, como mostra o Gráfico 4. A ordenada indica o tempo total do paciente no sistema, desde do recebimento da chamada por uma atendente até o encerramento do protocolo. Para as mudanças posteriores observamos que o decréscimo é irrelevante se levarmos em conta a média do tempo total. Com exceção da atividade “Atendimento”, não houve fila significativa. Isto sugere que se o SAMU na sua configuração atual pudesse atender exclusivamente o HUAP, ele estaria próximo de uma boa performance.

Gráfico 4: Tempo total no sistema

5 Conclusões

Para uma efetiva melhoria do sistema do sistema de admissão de emergência do HUAP, ações são necessárias com relação à participação do SAMU como veículo integrado ao hospital. Sem dúvida, a implantação do sistema SAMU pode vir a contribuir para a melhoria da acessibilidade aos serviços pré-hospitalares, principalmente para as pessoas menos favorecidas financeiramente. O SAMU revela uma estrutura inovadora dentro do sistema de saúde brasileiro, embora já bastante utilizada em outros países, como a França.

Se por um lado, boa parte da sociedade desconhece ou não utiliza o SAMU, por outro lado, o serviço tem que se preparar para uma demanda crescente de utilização. A cada dia a sociedade está tomando conhecimento sobre o serviço. A tendência, todavia, é que num futuro próximo todas as pessoas possam receber os serviços pré-hospitalares de qualidade, se assim necessitarem. A conseqüência natural de um processo de reflexão sobre os possíveis problemas que poderão ocorrer nesta evolução será na redução da demanda aos serviços de emergência dos hospitais públicos, bem como numa resposta mais rápida ao socorro dos pacientes.

A simulação mostrou que se pode melhorar a capacidade de atendimento com um melhor dimensionamento dos recursos materiais e humanos. Os modelos foram desenvolvidos para um sub-sistema do SAMU, porém o método empregado pode ser aplicado num sub-sistema mais amplo. Uma sugestão para trabalhos futuros é o desenvolvimento de um sistema integrado de informações que conecta o Setor de Telefonia e Regulação de Frota do SAMU com o sistema de admissão de emergêncoas do HUAP.

6 Referências

[1] M. Lagergren, What is the role and contribution of models to management in the health services? European Journal of Operation Research, 105(2), (1998) 257-266. [2] M. Lagergren, Modeling as tool to assist in managing problems in health care, In D. Boldy, J. Braithwait and I. Forbes (Eds.), Evidence based management in halth care: The role of decision support systems, Australian Studies in Health Service Administration , nº 92, (2002) 17-36.

[3] M.J.F. De Oliveira and L.N.P. Toscano, Emergency information support system for Brazilian public hospital, In: Rauner, M.S., Heidenberger, K. (Eds),

Quantitative Approaches in Health Care Management, Peter Lang, (2003).

[4] M. J. F. De Oliveira e N. A. Filho, A Simulação como Método de Avaliação da Qualidade de Atendimento na Emergência de um Hospital Municipal, Universidade Federal do Rio de Janeiro.

[5] M.J.F. De Oliveira (Editor), Accessibility and Quality of Health Services, Peter Lang, Frankfurt am Main, (2004).

[6] L.N.P. Toscano, Uma ferramenta integrada de suporte a decisões em casos de

emergências médicas hospitalares, Dsc Thesis, Federal University of Rio de

Janeiro, (2001).

[7] M. J. F. De Oliveira, A patient-oriented modeling of emergency admission system of a Brazilian hospital, Paper presented at EURO XIII, Glasgow, July 19-22, (1994).

[8] PIDD, M., Modelagem Empresarial: Ferramentas para a Tomada de Decisão, John Wiley & Sons(1998).