Skip to main content
Top

2020 | OriginalPaper | Chapter

13. Discrete Event Simulation in einer Notaufnahme

Authors : Laura Maaß, Xiange Zhang, Julian Klinger

Published in: Management im Gesundheitswesen

Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden

Activate our intelligent search to find suitable subject content or patents.

search-config
loading …

Zusammenfassung

Mit der Discrete Event Simulation (DES) können komplexe Systeme modelliert werden. Aus diesem Grund eignet sich das Tool zur Optimierung von Prozessen wie etwa dem in einer Notaufnahme. Diese Rettungsstellen werden charakterisiert durch ein hohes Aufkommen von Patient*innen, eine knappe Ressourcenverteilung und hohe Wartezeiten. Über DES kann einfach und schnell aufgezeigt werden, wie sich verschiedene Gestaltungen der Prozesse auf die Wartezeiten und Kosten in der Notaufnahme auswirken. In der folgenden Fallstudie wird die Computersoftware ARENA benutzt, um den Standardablauf der Versorgung von Patient*innen einer fiktiven Notaufnahme zu modellieren, Schwachstellen und Engpässe aufzuzeigen und schließlich mithilfe einer Umstrukturierung zu verbessern.

Dont have a licence yet? Then find out more about our products and how to get one now:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Footnotes
1
Um auf das Zusatzmaterial zugreifen zu können, geben Sie bitte im Web-Browser https://​www.​springer.​com/​de/​book/​9783658269814 ein. Sie werden zu einem Verzeichnis weitergeleitet, in dem die ergänzenden Dateien aller Fallstudien zum Download bereitstehen.
 
2
Es ist davon auszugehen, dass die fixe Vergütung für Patient*innen, die in der Notaufnahme ambulant behandelt werden, dort aber nicht hätten behandelt werden müssen, nicht die Kosten der Behandlung deckt.
 
Literature
go back to reference CARO, J. J., MÖLLER, J., KARNON, J., STAHL, J. & ISHAK, J. (2015): Discrete event simulation for health technology assessment. Chapman and Hall/CRC. CARO, J. J., MÖLLER, J., KARNON, J., STAHL, J. & ISHAK, J. (2015): Discrete event simulation for health technology assessment. Chapman and Hall/CRC.
go back to reference GADATSCH, A. (2013): IT-gestütztes Prozessmanagement im Gesundheitswesen. Wiesbaden: Springer Vieweg.CrossRef GADATSCH, A. (2013): IT-gestütztes Prozessmanagement im Gesundheitswesen. Wiesbaden: Springer Vieweg.CrossRef
go back to reference HOGAN, B., RASCHE, C. & VON REINERSDORFF, A. B. (2012): The First View Concept: introduction of industrial flow techniques into emergency medicine organization. European Journal of Emergency Medicine, 19:3, 136–139.CrossRef HOGAN, B., RASCHE, C. & VON REINERSDORFF, A. B. (2012): The First View Concept: introduction of industrial flow techniques into emergency medicine organization. European Journal of Emergency Medicine, 19:3, 136–139.CrossRef
go back to reference KARNON, J., STAHL, J., BRENNAN, A., CARO, J. J., MAR, J. & MÖLLER, J. (2012): Modeling using discrete event simulation: a report of the ISPOR-SMDM Modeling Good Research Practices Task Force–4. Medical decision making, 32:5, 701–711.CrossRef KARNON, J., STAHL, J., BRENNAN, A., CARO, J. J., MAR, J. & MÖLLER, J. (2012): Modeling using discrete event simulation: a report of the ISPOR-SMDM Modeling Good Research Practices Task Force–4. Medical decision making, 32:5, 701–711.CrossRef
go back to reference MARSHALL, D. A., BURGOS-LIZ, L., IJZERMAN, M. J., OSGOOD, N. D., PADULA, W. V., HIGASHI, M. K., WONG, P. K., PASUPATHY, K. S. & CROWN, W. (2015): Applying dynamic simulation modeling methods in health care delivery research – the SIMULATE checklist: report of the ISPOR Simulation Modeling Emerging Good Practices Task Force. Value in Health, 18:1, 5–16.CrossRef MARSHALL, D. A., BURGOS-LIZ, L., IJZERMAN, M. J., OSGOOD, N. D., PADULA, W. V., HIGASHI, M. K., WONG, P. K., PASUPATHY, K. S. & CROWN, W. (2015): Applying dynamic simulation modeling methods in health care delivery research – the SIMULATE checklist: report of the ISPOR Simulation Modeling Emerging Good Practices Task Force. Value in Health, 18:1, 5–16.CrossRef
go back to reference SALLEH, S., THOKALA, P., BRENNAN, A., HUGHES, R. & DIXON, S. (2017): Discrete Event Simulation-Based Resource Modelling in Health Technology Assessment. PharmacoEconomics, 35:10, 989–1006.CrossRef SALLEH, S., THOKALA, P., BRENNAN, A., HUGHES, R. & DIXON, S. (2017): Discrete Event Simulation-Based Resource Modelling in Health Technology Assessment. PharmacoEconomics, 35:10, 989–1006.CrossRef
Metadata
Title
Discrete Event Simulation in einer Notaufnahme
Authors
Laura Maaß
Xiange Zhang
Julian Klinger
Copyright Year
2020
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-26982-1_13