Simulação como ferramenta de análise em unidades de emergência

Abstract

A pesquisa avaliou o desempenho operacional de uma Unidade de Pronto Atendimento (UPA) utilizando a técnica de simulação, com ênfase na identificação de gargalos e proposição de intervenções sustentáveis. O modelo, desenvolvido no software Arena, replicou o fluxo real de pacientes, combinando dados empíricos (ex.: tempos de atendimento, taxas de chegada) com cenários hipotéticos. Os resultados do cenário original revelaram tempos excessivos de espera: 11 horas para exames e 8 horas para consultas, associados à sobrecarga crítica de médicos (99,4% de utilização) e subutilização de enfermeiros (44,2%). Foram testadas três intervenções: especialização de um enfermeiro para exames, adição de um médico e combinação das medidas. A especialização reduziu o tempo de exames em 99,97% (para 0,22 minutos), enquanto a contratação médica diminuiu a fila de consultas em 37%, porém criou novo gargalo (99,1% de ocupação). Conclui-se que otimizações isoladas são insuficientes: a eficiência requer integração entre flexibilidade operacional, capacitação multifuncional de profissionais e automação de processos burocráticos (ex.: triagem digital).

This research evaluated the performance efficiency of an Emergency Care Unit (UPA) through discrete-event simulation, focusing on identifying bottlenecks and proposing sustainable interventions. The model, developed in Arena® software, replicated the real patient flow, combining empirical data (e.g., service times, arrival rates) with hypothetical scenarios. Results from the original scenario revealed excessive waiting times: 11 hours for exams and 8 hours for consultations, linked to critical physician overload (99.4% utilization) and nurse underutilization (44.2%). Three interventions were tested: specialization of a nurse for exams, addition of a physician, and a combined approach. Specialization reduced exam waiting time by 99.97% (to 0.22 minutes), while hiring a physician decreased consultation queues by 37%, albeit creating a new bottleneck (99.1% occupancy). The conclusion indicates that isolated optimizations are insufficient: efficiency requires integration of operational flexibility, multifunctional staff training, and automation of bureaucratic processes (e.g., digital triage). The study provides a replicable model for healthcare managers, emphasizing the importance of systemic approaches over ad hoc interventions.