Este post apareció originalmente en marzo de 2020, cuando el Coronavirus acababa de ser declarado pandemia mundial. Desde entonces, han aparecido varias cepas nuevas de Coronavirus y, aunque la emergencia mundial ha remitido, sigue habiendo una gran preocupación en la comunidad sanitaria por futuras cepas de Coronavirus y otros virus como el Mpox y la gripe aviar. Como se describe en este post, los modelos y análisis de simulación son la herramienta perfecta para la planificación previa y el desarrollo de estrategias de respuesta y mitigación.
13 de marzo de 2020 – En las dos últimas semanas, el Coronavirus ha dominado todos los ciclos de noticias del mundo y no pasa un día sin que se publiquen nuevas estadísticas sobre su propagación y las decisiones que se han tomado para combatirlo. Esta semana, nuevos casos en Italia y en todo el mundo convencieron a la Organización Mundial de la Salud (OMS) para anunciar oficialmente la situación como epidemia. Lo que esto significa en términos de asistencia sanitaria es un aumento exponencial del número de pacientes que buscan ayuda médica, lo que se espera que ponga a prueba la capacidad de planificación de los centros sanitarios.
El proceso de desarrollar excelentes planes estratégicos de expansión teniendo en cuenta factores como el aumento de la demanda de servicios, los activos disponibles para trabajar y la programación es el fuerte de la simulación. En las regiones en las que se prevé una escalada de la situación del Coronavirus, la tecnología de simulación proporciona a los centros sanitarios, los fabricantes de kits de pruebas y los epidemiólogos una herramienta excelente para la planificación de la capacidad y el análisis de datos.
Planificación de Capacidades en Centros Sanitarios con Software de Simulación
El aumento inesperado de la afluencia de pacientes supone un reto para todos los centros sanitarios, pero en este caso, las cosas son un poco diferentes. Nos encontramos en una epidemia y, a partir de hoy, se ha aconsejado a las regiones no afectadas que tomen medidas de precaución y preparen los centros sanitarios públicos y privados para la afluencia de pacientes. Esta recomendación de precaución significa que ahora es el momento de desarrollar planes estratégicos y ponerlos en práctica antes de recibir a los pacientes en los próximos meses.
El software de simulación simplifica el proceso de planificación y ejecución de muchas maneras. Estas formas incluyen la optimización de la utilización de camas, la determinación del tiempo de espera para diversas situaciones y la simulación de la demanda con la intención de responder al aumento de la demanda. Una investigación del Centro Nacional de Información Biotecnológica (NCBI) pone en perspectiva el modo en que la simulación optimiza la planificación de la capacidad en los centros sanitarios.
La investigación utilizó datos de la Oficina de Política Sanitaria del Gabinete de Salud y Servicios Familiares de Kentucky, y conjuntos de datos de afluencia de pacientes de un par de centros sanitarios de Kentucky para desarrollar un modelo de simulación de eventos discretos (DES). Los datos utilizados abarcaban una duración de 5 años en todos los centros sanitarios de Kentucky e incluían el sexo y la edad de los pacientes para garantizar unos niveles de precisión elevados. Con el modelo DES, se trazaron el flujo de pacientes dentro de los centros, el tiempo de espera de los pacientes y la utilización de las camas. Esto permitió estimar y medir el nivel de servicios que recibían los pacientes dentro de determinados centros sanitarios de Kentucky. También midió el efecto del aumento de la capacidad frente al aumento de la afluencia de pacientes. El modelo DES determinó que un aumento del 5% de la capacidad de alojamiento garantiza un servicio de alta calidad a los pacientes si la afluencia aumenta aproximadamente entre un 20 y un 30%.
El estudio también hizo uso de OptQuest, un solucionador de optimización de Simio, para buscar soluciones óptimas para mejorar la calidad del servicio teniendo en cuenta las limitaciones de capacidad. El modelo demostró que un aumento anual del 2% de la capacidad de un hospital podría mantener el 80% de la calidad del servicio que ofrece un centro a medida que aumenta la afluencia de pacientes.
Aplicar esto a la situación del Coronavirus significa que la simulación puede utilizarse para diseñar marcos de atención comunitarios para los pacientes afectados en un tiempo récord. Los modelos de simulación también pueden tener en cuenta el patrón de atención que necesitarán los distintos pacientes y determinar el tiempo de espera óptimo que garantice que cada paciente recibe la atención que merece. Los resultados de estas simulaciones servirán después como los planes estratégicos necesarios para aumentar la capacidad de los centros sanitarios de las zonas más afectadas.
Logística y planificación de la cadena de suministro en los laboratorios
Durante una epidemia, hablar de los aspectos positivos ayuda a todos a darse cuenta de que se está trabajando en soluciones al problema. Y aquí hay una. EEUU, Israel y China están trabajando actualmente en vacunas para hacer frente a la propagación del virus y a sus efectos. Se espera que las vacunas funcionales estén disponibles en un plazo de 12 a 18 meses y ya se están realizando ensayos clínicos.
Para producir en masa vacunas que funcionen, se requiere una cadena logística y de suministro vibrante que garantice que los laboratorios obtienen los materiales con los que necesitan trabajar. También se necesita una cadena de suministro mundial funcional para llevar el producto final a los centros sanitarios donde serán muy necesarias.
La simulación proporciona una solución para planificar la reorientación de las cadenas de suministro a través de las regiones afectadas hasta el laboratorio. Los fabricantes de kits de pruebas, equipos de seguridad y vacunas pueden aprovechar la simulación para programar las actividades de fabricación en sus instalaciones. En este caso, programar los procesos de fabricación teniendo en cuenta la capacidad reducida de una instalación ayudará a los fabricantes a conservar un buen porcentaje de su capacidad óptima de trabajo. Así, podrán fabricar continuamente los artículos necesarios para erradicar con éxito el nuevo virus.
Simulación de la Epidemiología y Control del Coronavirus en las Zonas Afectadas
Los modelos epidemiológicos han proporcionado predicciones realistas sobre la propagación o los resultados epidemiológicos de enfermedades o virus existentes. Los modelos de epidemiología de la malaria son ejemplos de cómo se ha aplicado la simulación para determinar la propagación y las estrategias de control que pueden reducirla.
La iniciativa de la plataforma OpenMalaria es un ejemplo. En este escenario, se desarrollaron modelos de simulación estocástica de pacientes basados en individuos y un modelo DES para estudiar la propagación de la malaria en una población de 10.000 personas. El estudio permitió descubrir un patrón estacional del paludismo. También puso de manifiesto que medidas como la fumigación de interiores con insecticidas de acción residual dentro de unos plazos determinados eran eficaces para reducir el número de pacientes afectados.
Aunque el coronavirus aún está en pañales, la simulación de su epidemiología en el futuro ayudará a preparar al personal y los centros sanitarios para hacer frente a las epidemias. Actualmente, la OMS y China han desarrollado modelos de simulación que ayudan al rastreo de contactos y a la asistencia sanitaria aislada. Esta medida ha ayudado a rastrear a los pacientes sospechosos y a crear amortiguadores de aislamiento para ralentizar o detener la propagación del virus por China.
Conclusión
Los efectos del nuevo coronavirus se están dejando sentir en todos los ámbitos de la vida, a medida que se reduce el trabajo y se cierran las escuelas. La mejor forma de frenar su propagación y proporcionar una asistencia sanitaria adecuada a los pacientes infectados es mediante la planificación estratégica. La simulación es una de las mejores herramientas, junto con la educación del público, que pueden emplear los organismos gubernamentales y los proveedores de asistencia sanitaria para desarrollar una planificación estratégica y unas políticas de aplicación eficaces.