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Resumen de Desarrollo de modelos de mejora de la eficiencia del sistema sanitario público. Aplicación al servicio de urgencias hospitalarias del Complejo Hospitalario de Navarra

Amaia Ibarra Bolt

  • En esta tesis se ha intentado estudiar y reflejar la importancia del estrés laboral en las profesiones sanitarias y, en especial, en servicios como urgencias con características propias que favorecen el desarrollo del estrés y del burnout dentro de sus trabajadores. Hemos querido resaltar las causas principales que pueden desencadenar estrés dentro de los servicios, en general y dentro del complejo hospitalario de Navarra en particular, desgranando cada uno de ellos y ponderando su importancia dentro del conjunto de los mismos. Se ha querido medir de la manera más exacta posible el nivel de estrés de cada momento dentro del turno de trabajo (el llamado estrés a tiempo real) así como el estrés acumulado a lo largo del turno laboral. Finalmente, y basándonos en los resultados recogidos tanto en los modelos de simulación, en las encuestas anónimas y en las entrevistas con los profesionales se llegó a la conclusión de que teníamos la oportunidad de trabajar sobre políticas de mejora para solventar estos problemas, lo que nos llevó a modificar las reglas de asignación de pacientes que permitieron una mejora sustancial en la calidad asistencial. Se han observado mejoras en los tiempos de espera de los pacientes y en otras medidas de rendimiento de la calidad asistencial, así como en el estrés del profesional, balanceando las cargas de trabajo entre profesionales a lo largo del turno laboral. Como conclusión final de la discusión pondríamos de manifiesto que los modelos de simulación matemática pueden ser un buen punto de partida y una gran herramienta para la valoración y estudio de los procesos que ocurren en un Servicio de Urgencias hospitalario. Complementario a esto último, podemos decir que estas herramientas nos pueden servir para probar in vitro cualquier política de mejora que nos interese implantar pudiendo ver previamente si va a ser eficaz o no. Esto permitiría desechar la política del ensayo error que tantos recursos consume y no siempre tiene buenos resultados.


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