Esta postagem foi publicada originalmente em março de 2020, quando o coronavírus havia sido recentemente declarado uma pandemia mundial. Desde então, surgiram várias novas cepas de coronavírus e, embora a emergência global tenha diminuído, ainda há uma preocupação significativa na comunidade de saúde sobre futuras cepas de coronavírus e outros vírus, como o Mpox e a gripe aviária. Conforme descrito nesta postagem, a modelagem e a análise de simulação são a ferramenta perfeita para o pré-planejamento e o desenvolvimento de estratégias de resposta e atenuação.
13 de março de 2020 – Nas últimas semanas, o coronavírus dominou todos os ciclos de notícias em todo o mundo, e não se passa um dia sem que novas estatísticas sobre sua disseminação e as decisões tomadas para combatê-lo sejam divulgadas. Nesta semana, novos casos na Itália e em todo o mundo convenceram a Organização Mundial da Saúde (OMS) a anunciar oficialmente a situação como uma epidemia. O que isso significa em termos de saúde é um aumento exponencial no número de pacientes que procuram ajuda médica, o que deverá testar a capacidade de planejamento das instalações de saúde.
O processo de desenvolvimento de excelentes planos estratégicos de expansão, levando em consideração fatores como o aumento da demanda por serviços, ativos disponíveis para trabalhar e programação, é o forte da simulação. Em regiões onde a situação do coronavírus deve aumentar, a tecnologia de simulação oferece aos centros de saúde, fabricantes de kits de teste e epidemiologistas uma excelente ferramenta para planejamento de capacidade e análise de dados.
Planejamento de capacidade em centros de saúde com software de simulação
Aumentos inesperados no fluxo de pacientes representam desafios para todos os estabelecimentos de saúde, mas, neste caso, as coisas são um pouco diferentes. Estamos atualmente em uma epidemia e as regiões não afetadas, a partir de hoje, foram aconselhadas a tomar medidas de precaução e preparar as instalações de saúde públicas e privadas para um fluxo de pacientes. Essa recomendação de cautela significa que agora é o momento de desenvolver planos estratégicos e implementá-los antes de receber os pacientes nos próximos meses.
O software de simulação simplifica o processo de planejamento e implementação de várias maneiras. Essas formas incluem a otimização da utilização de leitos, a determinação do tempo de espera para diversas situações e a simulação da demanda com a intenção de responder ao aumento da demanda. Uma pesquisa do National Center for Biotechnology Information (NCBI) coloca em perspectiva como a simulação otimiza o planejamento da capacidade em centros de saúde.
A pesquisa utilizou dados do The Office of Health Policy do Kentucky Cabinet for Health and Family Services e conjuntos de dados de fluxo de pacientes de alguns centros de saúde do Kentucky para desenvolver um modelo de simulação de eventos discretos (DES). Os dados utilizados abrangeram um período de 5 anos nos centros de saúde de Kentucky e incluíram o sexo e a idade dos pacientes para garantir altos níveis de precisão. Com o modelo DES, foram mapeados o fluxo de pacientes nas instalações, o tempo de espera dos pacientes e a utilização de leitos. Isso possibilitou estimar e medir o nível de serviços que os pacientes recebiam em instalações de saúde específicas do Kentucky. Ele também mediu o efeito do aumento da capacidade em relação ao aumento do fluxo de pacientes. O modelo DES determinou que um aumento de 5% na capacidade de acomodação garante a prestação de um serviço de alta qualidade aos pacientes se o fluxo de entrada aumentar em aproximadamente 20 a 30%.
O estudo também utilizou o OptQuest, um solucionador de otimização do Simio, para buscar soluções ideais para melhorar a qualidade do serviço, levando em consideração as limitações de capacidade. O modelo mostrou que um aumento anual de 2% na capacidade de um hospital poderia manter 80% da qualidade do serviço que uma instalação oferece à medida que o fluxo de pacientes aumenta.
Aplicar isso à situação do coronavírus significa que a simulação pode ser usada para projetar estruturas de atendimento baseadas na comunidade para os pacientes afetados em tempo recorde. Os modelos de simulação também podem levar em consideração o padrão de atendimento que os diferentes pacientes precisarão e determinar o tempo de espera ideal para garantir que cada paciente receba o atendimento que merece. Os resultados dessas simulações servirão como planos estratégicos necessários para aumentar a capacidade dos centros de saúde nas áreas mais afetadas.
Logística e planejamento da cadeia de suprimentos em laboratórios
Durante uma epidemia, falar sobre os aspectos positivos ajuda todos a perceber que as soluções para o problema estão sendo trabalhadas. E aqui está uma delas. Os EUA, Israel e China estão trabalhando atualmente em vacinas para combater a disseminação do vírus e seus efeitos. Espera-se que as vacinas funcionais estejam disponíveis dentro de 12 a 18 meses e os testes clínicos já estão sendo realizados.
Para produzir vacinas em massa, você precisa de uma logística vibrante e de uma cadeia de suprimentos que garanta que os laboratórios recebam os materiais necessários para trabalhar. Uma cadeia de suprimentos global funcional também é necessária para levar o produto final às unidades de saúde onde ele será extremamente necessário.
A simulação oferece uma solução para planejar o redirecionamento das cadeias de suprimentos através das regiões afetadas até o laboratório. Os fabricantes de kits de teste, equipamentos de segurança e vacinas podem tirar proveito da simulação para programar as atividades de fabricação em suas instalações. Nesse caso, programar os processos de fabricação levando em consideração a capacidade reduzida de uma instalação ajudará os fabricantes a manter uma boa porcentagem de sua capacidade de trabalho ideal. Assim, você poderá fabricar continuamente os itens necessários para erradicar com sucesso o novo vírus.
Simulando a epidemiologia e o controle do coronavírus nas áreas afetadas
Os modelos de epidemiologia têm fornecido previsões realistas sobre a disseminação ou os resultados epidemiológicos de doenças ou vírus existentes. Os modelos de epidemiologia da malária são exemplos de como a simulação foi aplicada para determinar a disseminação e as estratégias de controle que podem reduzi-la.
A iniciativa da plataforma OpenMalaria é um exemplo. Nesse cenário, foram desenvolvidos modelos de simulação estocástica com base individual de pacientes e um modelo DES para estudar a disseminação da malária em uma população de 10.000 pessoas. O estudo levou à descoberta de um padrão sazonal para a malária. Ele também destacou o fato de que medidas como a pulverização residual interna dentro de determinados prazos foram eficazes na redução do número de pacientes afetados.
Embora o coronavírus ainda esteja em sua infância, a simulação da epidemiologia do coronavírus no futuro ajudará a preparar os profissionais e as instalações de saúde para enfrentar as epidemias de frente. Atualmente, a OMS e a China desenvolveram modelos de simulação que ajudam no rastreamento de contatos e na assistência médica isolada. Essa medida ajudou no rastreamento de pacientes suspeitos e na criação de buffers de isolamento para retardar ou interromper a disseminação do vírus na China.
Conclusão
Os efeitos do novo coronavírus estão sendo sentidos em todas as esferas da vida, com a redução do trabalho e o fechamento de escolas. A melhor maneira de retardar a disseminação do vírus e oferecer assistência médica adequada aos pacientes infectados é por meio do planejamento estratégico. A simulação é uma das melhores ferramentas, juntamente com a educação do público, que as agências governamentais e os provedores de serviços de saúde podem empregar no desenvolvimento de políticas eficazes de planejamento estratégico e implementação.