Leia o artigo original no blog da Centrak. Tradução nossa. Publicado em 17 de Novembro de 2023.
Otimize o fluxo de pacientes com RTLS, analisando todas as etapas do fluxo de trabalho e determinamos quais fornecem valor e quais não.
Ao otimizar o fluxo do pacientes com RTLS, começamos analisando todas as etapas do fluxo de trabalho e determinamos quais delas oferecem valor e quais não.
Normalmente, aproveitamos dados de sistemas existentes, como sistemas de registros eletrônicos de saúde (EHR), para determinar quanto tempo leva cada etapa, e assim desenvolver maneiras de melhorar o fluxo de trabalho. No entanto, essa abordagem pode criar pontos cegos e falhas.
Por exemplo, o Tempo de Permanência (LOS) é definido como o tempo que a equipe concluiu o registro até o momento em que a equipe documentou a alta do paciente. Essa informação existe no EHR, mas e o tempo que o paciente teve que esperar para fazer o check-in e o registro? Esse tempo também é importante.
E quanto ao tempo entre a chegada do paciente ao exame ou sala de cirurgia e a espera pelo provedor? A documentação nem sempre reflete a realidade. Que tal quando um médico de emergência “planejou” examinar alguém, mas foi chamado para atender outro paciente crítico? De repente, o tempo do paciente porta-a-doc documentado pelos sistemas que dependem de dados inseridos manualmente não é mais um ponto de dados válido.
Logo, fica claro que muitos componentes dos dados de processamento do paciente estão potencialmente ausentes, incluindo alguns dos mais valiosos para definir a experiência do paciente e identificar atrasos no processo. A lacuna de dados torna-se ainda mais evidente em ambientes de atendimento ambulatorial, onde o horário de check-in do paciente costuma ser o único elemento de dados documentado. O resto das etapas do paciente raramente são registradas, resultando em falta de transparência e clareza quando se trata de tempos de espera do paciente, interações paciente-profissional ou até mesmo o tempo total da visita.
Além disso, como os pontos de registro de dados do paciente dos sistemas EHR são retrospectivos, eles não oferecem oportunidade de impactar o atendimento em tempo real. E como podemos esperar mudar algo que não pode ser medido ou, na melhor das hipóteses, é medido após o fato?
Os Sistemas de Localização em Tempo Real (RTLS) podem ajudar as organizações de saúde a descobrir pontos cegos, ao coletar automaticamente os dados de transferência do paciente em tempo real. Ter um paciente usando um crachá RTLS durante a visita, é a única maneira de coletar automaticamente dados em tempo real da chegada à alta, por serem visíveis imediatamente e podem ser usados pela equipe para modificar o processo conforme ele está acontecendo. O segredo para um fluxo eficaz de pacientes, é equilibrar a demanda versus a capacidade, e é por isso que conseguir ajustar os processos com dados precisos em tempo real é a solução ideal.
Por isso, ao fornecer esses dados cruciais para todos os aspectos do processo de atendimento, os Sistemas de Localização em Tempo Real oferecem uma oportunidade única de descobrir pontos cegos em nossos processos, para que possamos criar a experiência ideal para o paciente, a família e a equipe.
Cookie | Duração | Descrição |
---|---|---|
cookielawinfo-checkbox-analytics | 11 months | This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Analytics". |
cookielawinfo-checkbox-functional | 11 months | The cookie is set by GDPR cookie consent to record the user consent for the cookies in the category "Functional". |
cookielawinfo-checkbox-necessary | 11 months | This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookies is used to store the user consent for the cookies in the category "Necessary". |
cookielawinfo-checkbox-others | 11 months | This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Other. |
cookielawinfo-checkbox-performance | 11 months | This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Performance". |
viewed_cookie_policy | 11 months | The cookie is set by the GDPR Cookie Consent plugin and is used to store whether or not user has consented to the use of cookies. It does not store any personal data. |