Localização de centros de traumatologia considerando a segurança do paciente

O trauma continua a ser a principal causa de morte e incapacidade nos EUA para aqueles com menos de 44 anos, o que o torna um problema de saúde pública proeminente. A literatura recente sugere que a má distribuição geográfica dos Centros de Traumatologia (CT) e o consequente aumento do tempo de acesso ao CT mais próximo podem ter impacto na segurança do paciente e aumentar a incapacidade ou mortalidade. Para resolver essa questão, apresentamos o Problema de Localização do Centro de Trauma (PLCT), que determina o número e a localização ideais dos CT, a fim de melhorar a segurança do paciente. Modelamos a segurança do paciente por meio de uma medida alternativa de erros de triagem, que se refere a uma incompatibilidade entre a gravidade da lesão de um paciente de trauma e o hospital de destino. Nosso modelo de otimização biobjetivo proposto explica diretamente os dois tipos de erros de triagem, subtriagem relacionada ao sistema (srUT) e sobretriagem (srOT), ambos estimados usando um algoritmo de tarefa nocional. Propomos uma heurística baseada no modelo conceitual de Otimização por Enxame de Partículas para obter, de forma eficiente, uma solução quase ideal para o PLCT para tamanhos de problema realistas. Com base nos dados de 2012 do estado de Ohio, observa-se que as soluções são sensíveis à escolha dos pesos para srUT e srOT, aos requisitos de volume em um CT e aos dois limiares usados para imitar as decisões do EMS (Sistema de Emergência Médica). O uso de nossa abordagem para otimizar essa rede resultou em mais de 31,5% de redução no objetivo com apenas 1 CT adicional; a redistribuição dos 21 CT existentes levou a uma redução de 30,4%. 

Trauma continues to be the leading cause of death and disability in the U.S. for those under the age of 44, making it a prominent public health problem. Recent literature suggests that geographical maldistribution of Trauma Centers (TCs), and the resultant increase of the access time to the nearest TC, could impact patient safety and increase disability or mortality. To address this issue, we introduce the Trauma Center Location Problem (TCLP) that determines the optimal number and location of TCs in order to improve patient safety. We model patient safety through a surrogate measure of mistriages, which refers to a mismatch in the injury severity of a trauma patient and the destination hospital. Our proposed bi-objective optimization model directly accounts for the two types of mistriages, system-related under-triage (srUT) and over-triage (srOT), both of which are estimated using a notional tasking algorithm. We propose a heuristic based on the Particle Swarm Optimization framework to efficiently derive a near-optimal solution to the TCLP for realistic problem sizes. Based on 2012 data from the state of Ohio, we observe that the solutions are sensitive to the choice of weights for srUT and srOT, volume requirements at a TC, and the two thresholds used to mimic EMS decisions. Using our approach to optimize that network resulted in over 31.5% reduction in the objective with only 1 additional TC; redistribution of the existing 21 TCs led to 30.4% reduction.