Crowding er en udfordring, der breder sig i takt med et stigende pres på sundhedssystemet. Helt kort kan begrebet defineres som en tilstand, hvor en afdelings ressourcer, herunder personale, sengepladser og udstyr, ikke kan matche den aktuelle efterspørgsel. I sygehusregi er især akutafdelinger særligt udsatte i relation til denne ubalance, da de i høj grad fungerer som indgangen til sygehusene og ofte møder store og uforudsigelige udsving i patienttilstrømningen.
Udfordringen med crowding er dog ikke kun et spørgsmål om travlhed, men derimod om en tilstand, hvor forsinkelser og overbelægning resulterer i væsentligt nedsat kvalitet og effektivitet i behandlingen. Begrebet refererer således til situationer, hvor antallet af patienter overstiger kapaciteten til at behandle dem forsvarligt inden for en rimelig tidsramme.
Problemet er komplekst og kan have store – og i yderste konsekvens fatale – konsekvenser for både patienter og personale.
Hvad er årsagerne til crowding?
For at forstå, hvordan crowding opstår og påvirker sundhedsvæsnet, ser vi her nærmere på den såkaldte input/throughput/output-model. Modellen opdeler patienternes rejse gennem systemet i tre trin, som vi kort kan forklare således:
Input: Patienter ankommer til akutafdelingen, enten med ambulance, via egen læge eller lægevagten. En høj tilgang af patienter, fx i forbindelse med influenzasæsoner eller andre spidsbelastninger, kan føre til, at input overstiger afdelingens kapacitet.
Throughput omhandler de diagnostiske og behandlingsmæssige processer i afdelingen. Lange ventetider på prøvesvar eller utilstrækkelig bemanding kan hæmme gennemløbet og forværre trængslen.
Output er fasen, hvor patienter enten udskrives eller overføres til andre afdelinger. Crowding opstår ofte, når output blokeres eller besværliggøres, fx fordi der ikke er ledige sengepladser på de videre behandlingsafdelinger.
Konsekvenser og risici ved crowding?
Konsekvenserne af crowding kan være meget alvorlige og går ud over både patienter og personale. For patienterne kan forsinkelser i behandlingen føre til forværrede sygdomsforløb, øget risiko for komplikationer og i visse tilfælde højere dødelighed. Især akutte tilstande som fx meget svær infektion (sepsis) kræver en hurtig indsats, og her kan selv korte forsinkelser få fatale følger. Samtidig øger et presset arbejdsmiljø risikoen for fejl, fx hvis der ikke er tilstrækkeligt med tid til at dobbelttjekke diagnoser og behandlinger.
For personalet kan crowding resultere i dårlig kommunikation, nedsat effektivitet, forringet trivsel, sygemeldinger, udbrændthed og stress, hvilket i sidste ende kan føre til høj personaleflugt.
På systemniveau kan crowding resultere i ineffektiv ressourceanvendelse, højere omkostninger samt reduceret patienttilfredshed.
Travlhed vs. crowding?
Det er vigtigt at skelne mellem travlhed og crowding, da de to begreber ikke er synonyme. Travlhed er en almindelig del af arbejdet på fx en akutafdeling, hvor personalet er vant til at håndtere en høj patienttilstrømning. Crowding opstår derimod, når systemet ikke længere kan håndtere arbejdsbyrden, hvorved ventetiderne stiger, og kvaliteten af behandlingen forringes. Hvor travlhed kan ses som en midlertidig tilstand, er crowding et tegn på en mere strukturel ubalance.
Kan Praemostros system gøre en forskel?
Netop crowding er en af de udfordringer, som Praemostro med udviklingen af sit forudsigelsessystem har søgt at bidrage positivt til afhjælpningen af. Og det virker!
Ved bl.a. at analysere historiske data, overvåge realtidsinformation og føde algoritmen med en lang række øvrige data kan vores system med meget høj præcision forudse patienttilstrømningen og derved fx afsløre tidspunkter for spidsbelastninger. Vi kan ikke ændre input, men vi kan give indblik i og overblik over det, så vi ret præcist ved, hvad fremtiden bringer og dermed være i stand til at påvirke throughput og output.
