医院容量管理:如何应对COVID-19患者激增

卫生系统使用能力规划方法来平衡病床、工作人员和其他资源的可用性与患者需求。由于时间和持续时间不确定，很难为每年的数量激增(例如流感季节)制定计划，但COVID-19大流行的空前规模远远超过了最严重的激增。事实证明，COVID-19的传播和严重程度随着时间和地点的变化而变化，导致需求激增和空置床位。

各种因素，包括人口、政府政策、当地文化和自然环境，影响了COVID-19对卫生保健资源的需求。在大流行期间，由于世界各地都在努力获得足够的床位、工作人员和设备，先进的分析驱动的能力规划已成为医疗保健的必备条件。

容量预测为了解何时会出现患者激增以及需求是否/何时会耗尽资源提供了关键的见解。这种预见性使规划人员能够设计和实施缓解战略，以防止灾难性的流行病资源紧张，就像在意大利而且纽约在2020年的春天佛罗里达在2020年夏天，德克萨斯州和亚利桑那州。与此同时，过高估计需求可能会对这些提供护理的组织的财务可行性造成危险。虽然有国家和区域爆发预测，但医院领导需要结合当地动态、他们的专业知识和风险承受能力进行预测。

可靠性容量规划模型的取值

在选择容量计划模型时，组织不能浪费宝贵的讨论时间来辩论模型方法，这很可能与黑盒或专有模型有关。使用来自老牌分析合作伙伴(如Health Catalyst)的透明能力规划工具，有望获得更高效、更准确的结果。世界杯葡萄牙vs加纳即时走地世界杯葡萄牙vs加纳即时走地Health Catalyst最初将其COVID-19能力规划工具建立在德高望重的、开源COVID-19医院流行病影响模型(一致)应用程序宾夕法尼亚大学医学．

已知COVID-19病例数据提高准确性

在大流行开始时，卫生系统使用该标准预测了对病床、工作人员和用品的需求传染病的SIR模型．用户可以在单个时间点调整模型，以考虑社交距离等缓解政策的影响。但是，精确调整所需要的假设往往是不可知的，或者更为动态的。即使是最复杂的模型也能预测疾病传播的患者数量和死亡人数很快被证明是错误的．

随着越来越多的数据从来源，如纽约时报和美国人口普查， 世界杯葡萄牙vs加纳即时走地Health Catalyst增加了利用经验预测的能力微生物学而且流行病学并实现了开源统计计算包R．因此，Health Cat世界杯葡萄牙vs加纳即时走地alyst通过医疗计划人员可以轻松利用的简单透明接口，使数据和模型变得越来越复杂。这些设计决策在更广泛的医疗保健社区中提高了可信度，并使对话聚焦于决策和行动。

COVID-19新病例随时间的预测

COVID-19的传播速度在不同的地点和时间有不同的进展。在下面的动画中，在五个样本区域中，黑点表示生成预测时使用的数据，灰色点表示预测产生的实际计数，黄色矩形表示未来30天。彩色的线显示了使用对每个地区最有效的扩散措施(繁殖数量与加倍时间)和预测技术(如线性与样条)的预测。

对多种场景的访问指导医院容量管理

迅速变化的条件限制了社会互动、旅行和商业运作，这可能会影响疫情预测的准确性。产能规划工具旨在为领导层争取行动的时间。鉴于民众对病毒的反应存在高度不确定性，各组织应调整模型输入，以反映不同的大流行情景。例如，迅速采取旅行限制和社交距离政策最初减缓了病毒的传播，并避免了一些地区的患者激增。然而，随着限制的不同执行或取消，传播不断变化。

准确的容量规划工具能够管理、使用和保存场景，从而支持及时的行动。可以方便地比较各种情况，从而更好地了解资源可用性的不确定性，并为缓解工作提供更多支持。

为医院使用模式的根本改变做准备

容量规划通常在区域一级根据医院的市场份额和利用模式进行。考虑到地区之间人口密度的差异和不断变化的社会距离限制，适当的缓解策略将因医院而异。

一些组织惊讶地发现他们无法可靠地估计市场份额，因此在场景建模时改变了这个参数。文化因素可以影响市场份额，例如，病人何时在学术医疗中心看病比在社区医院看病更舒服(即使他们缺乏客观证据支持这种偏好)。

此外，医院利用模式也发生了变化。例如暂停非紧急服务，将分娩和分娩服务转移到门诊手术中心。一些医院正在与当地和更远的技术熟练的护理机构合作，作为COVID-19患者脱离重症监护后康复的地方。

庆祝高管采用数据驱动决策和持续需求

COVID-19危机带来的一个意想不到的希望是，医疗保健高管文化愿意接受数据科学来支持其决策。许多数据科学应用程序存在于护理或服务点，以支持个人提供者和患者，但让卫生系统领导参与数据科学一直是更具挑战性的。部署用于能力规划的高级分析是一个难得的机会，可以直接影响高管和战略规划人员以同样的数据驱动方式工作。

虽然政府政策最初减缓了COVID-19的传播，以防止许多地区的患者激增，但随着各地区在夏季重新开放，感染率再次上升。医院领导层需要在一段时间内监测天气预报，尤其是在秋冬临近的时候。面对变化的环境，有效的容量规划工具必须利用健壮的数据和先进的分析。这样的解决方案将为几种可能的未来提供有价值的见解，并为医疗保健领导者和管理者提供时间来预测保持社区健康所需的必要资源。

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