Desarrollo de Protocolos Sostenibles de Gestión de Capacidad Hospitalaria Usando Análisis Prognóstico Clínico: Un Nuevo Modelo Estocástico para Covid-19

Los desafíos incesantes planteados por la pandemia de COVID-19 han ejercido una inmensa presión sobre regiones densamente pobladas, como Hong Kong, particularmente en el contexto de una población envejecida. La creciente demanda de servicios de salud ha requerido la optimización de la asignación de recursos dentro de los sistemas de salud. Esta investigación presenta un modelo analítico innovador de colas diseñado específicamente para abordar las complejas dinámicas de congestión prevalentes en los sistemas de salud, con una aplicación centrada en el complicado panorama de la gestión del COVID-19. Hong Kong, al igual que muchas otras regiones, ha experimentado una transición demográfica que ha llevado a una mayor demanda de atención médica. Las metodologías tradicionales para examinar problemas de congestión en entornos de atención médica, incluidos los modelos de simulación, a menudo resultan subóptimas dentro del contexto de marcos de optimización sofisticados. Sin embargo, este estudio se adentra en modelos analíticos de colas, ofreciendo un enfoque más eficiente y eficaz. Estos modelos han sido poco explorados, principalmente debido a las complejidades involucradas en el modelado de la propagación de la congestión dentro de una capacidad restringida, una preocupación crítica amplificada por la pandemia de COVID-19. El nuevo Modelo de Colas introducido en esta investigación incorpora el mantenimiento de capacidades de colas y aspectos topológicos como parámetros exógenos, lo que lo hace excepcionalmente adaptable para diversas aplicaciones relacionadas con la congestión. Esta adaptabilidad es especialmente pertinente para la gestión de la salud durante la crisis del COVID-19. El modelo integra meticulosamente el concepto de congestión, proporcionando una comprensión completa de sus orígenes y repercusiones. La validación de este modelo implica una comparación rigurosa con metodologías establecidas, resultados exactos y datos de simulación, destacando constantemente su versatilidad y precisión. Al aplicar el modelo a la gestión de la salud, examinamos la dinámica del flujo de pacientes dentro de un hospital de Hong Kong, enfatizando la crítica cuestión del bloqueo de camas, agravada aún más por la pandemia de COVID-19. La descomposición de la congestión del modelo desentierra el impacto matizado del bloqueo de camas en unidades hospitalarias distintas, abordando la imperativa necesidad de cuantificar el bloqueo de camas en pacientes dentro de los sistemas de salud durante una pandemia.