Capital

Infraestrutura hospitalar da Capital ainda está confortável, aponta pesquisa

Uma das grandes preocupações em tempo de pandemia do Coronavírus é fazer com que os leitos hospitalares sejam suficientes para atender a demanda de pacientes, evitando colapsar o sistema de saúde.

Essa questão levou professores e estudantes da Faculdade de Engenharias, Arquitetura e Urbanismo e Geografia (Faeng) a desenvolver modelos de simulação/previsão sobre o impacto da doença na infraestrutura hospitalar em Campo Grande.

A primeira avaliação já foi feita. “O cenário atual indica que a previsão de utilização da infraestrutura hospitalar está confortável no momento, considerando a situação de isolamento atual, medidas de proteção e controle da doença adotadas na capital”, expõe o coordenador da pesquisa, professor João Batista Sarmento dos Santos Neto (Faeng).

A equipe de realização do projeto, inserido no edital “UFMS contra o Coronavírus”, também é formada por pesquisadores do laboratório em Sistemas de Informação e Métodos de Apoio a Decisão (Simad): professora Carolina Lino, a mestranda Naylil Lacerda e os graduandos Gabriel Ensinas e Renan Della Senta.

Análise

Os pesquisadores consideraram dois cenários para analisar os resultados: o primeiro, com a previsão de uso da infraestrutura hospitalar em um período de dez dias, considerando as medidas de combate à pandemia adotadas em Campo Grande. No segundo, a simulação prevê uma possível conjuntura em que o uso da infraestrutura hospitalar atinja seu nível máximo de capacidade.

Para o período de 23 de abril a 3 de maio, a previsão é de que sete pacientes necessitem ou de leitos de enfermaria, ou leitos de Unidades de Terapia Intensiva (UTIs), com ou sem respirador, chegando, em média, um paciente a cada 34,3 horas ou 1,43 dia.

Desses sete leitos, dois pacientes estariam na enfermaria, quatro em leitos de UTI com respirador e um paciente em leito de UTI sem respirador. E durante esse intervalo de tempo, a estimativa é de que dois pacientes sairiam da internação.

“Considerando a quantidade disponível de leitos hospitalares, leitos de UTI com e sem respirador, a simulação mostra que Campo Grande seria capaz de absorver a demanda prevista para os casos com necessidade de internação pela Covid-19 nesses dez dias dada a capacidade de leitos disponíveis para o tratamento da doença, conforme dados da Secretaria Municipal de Saúde Pública (Sesau) e Secretaria de Estado de Saúde (SES/MS)”, explica o professor.

Cenário pessimista

Os pesquisadores também fizeram uma simulação para identificar em qual situação haveria um possível colapso da infraestrutura hospitalar em decorrência da demanda por internações causada pela doença.

“Esse cenário pessimista, buscando o colapso, só ocorreria se a taxa de entrada no sistema de saúde, necessitando de algum tipo de internação pela Covi-19, chegasse a 16 pacientes/dia. Hoje a média é de 0,6 paciente a cada 24 horas”, aponta o professor João.

Para chegar a esse número, os pesquisadores aumentaram a taxa de chegada de pacientes que necessitariam de internação, ou seja, diminuindo o tempo entre chegadas dos pacientes nos hospitais em 5, 10, 15, 20, 25, 30%. O gargalo no uso da quantidade de recursos numa situação extrema de redução no tempo entre chegadas só ocorreria quando fosse alcançado o percentual 96.

Segundo a professora Carolina, para os cálculos foram utilizados números de leitos existentes e a serem destinados ao tratamento da Covid-19, de acordo com a SEE/MS. “A nossa simulação reflete o que está acontecendo hoje em Campo Grande e essa realidade pode mudar conforme tomadas de decisões municipais. Por isso, vamos fazer uma análise semana a semana para divulgarmos”, afirma.

Os relatórios da pesquisa serão repassados à Sesau e à SEE/MS e podem ser consultados no site do Simad (https://sites.google.com/view/simadufms/) e no Instagram @simadufms.

Esse modelo é baseado em simulações utilizando Teoria da Filas, por meio do software Arena®, fornecido pelos parceiros Paragon Decision Science e Rockwell Automation.

 

 

*Por Paula Pimenta/UFMS

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