entra in LIUCMyLiucEnglish
Progetti

Capoprogetto: Foglia Emanuela
Durata: 2021 – 2022

 

È ormai dal primo caso confermato, avvenuto nel Febbraio 2020, che il COVID-19 crea degli sconvolgimenti senza precedenti sia a livello di Sistema Sanitario sia a livello di gestione delle Strutture Ospedaliere, imponendo una riallocazione delle risorse disponibili e richiedendo degli investimenti importanti, necessari per contrastare il virus e per gestire al meglio la risoluzione delle correlate problematiche di salute. Da questo punto di vista, infatti, la complessità nella gestione di un numero elevato di pazienti ospedalizzati in terapia intensiva e sub-intensiva (Qui et al., 2020; Phua et al., 2020), ma anche in area medica, non è risultato essere solo un fattore temporaneo occorso durante il picco epidemico di marzo/aprile 2020, ma diviene rilevante anche oggi, modificando profondamente i fabbisogni sanitari complessivamente intesi. La gestione delle problematiche sia cliniche sia organizzative legate al COVID-19 ha portato a operare in un contesto di radicale incertezza, evidenziando così l’importanza di poter prendere decisioni basandosi su dati validi e di real-life (Celine et al., 2014; Consoli et al., 2019).

All’interno di questo delicato contesto, la disponibilità di modelli predittivi e previsionali in grado di identificare i fattori che influenzano il processo decisionale, potrebbe divenire un fattivo strumento di supporto per rappresentare i flussi di pazienti e i processi di erogazione di cure, simulando le relative dinamiche all’interno di un ambiente di simulazione e valutando l’efficienza delle pratiche erogate, così da prevedere l’impatto della gestione delle emergenze sanitarie sul personale, sulle risorse e sui cambiamenti organizzativi complessivamente intesi (Salleh et al., 2017, Cheng et al.2017, Brailsford e Klein, 2015; Gul e Guneri, 2015), garantendo così la sostenibilità delle cure.

Sulla base di queste premesse, il progetto SATURDAI, si pone l’obiettivo, mediante la creazione di un modello decisionale basato su simulazione, di prevedere il numero e il potenziale impatto delle emergenze sanitarie (a partire dall’esperienza dettata dal COVID-19), considerando non solo i pazienti affetti dal virus stesso, ma anche di ulteriori patologie virali, includendo i pazienti cronici e fragili non trattati.

Nello specifico, il modello intende da un lato stimare il numero di pazienti che in futuro potrebbero necessitare di un ricovero in terapia intensiva, prevedendo così anche il tasso di occupazione dei posti letto, nonché la valorizzazione economica degli stessi. Dall’altro, intende definire il numero potenziale di controversie a livello locale e nazionale, valutando il gap tra pazienti effettivamente trattati e pazienti potenzialmente da trattare che non vedono, però, soddisfatto il loro bisogno di salute, dal punto di vista di contenziosi e cause legali, considerando i vicoli di capacità organizzativa ospedaliera, in modo che le direzioni ospedaliere e le istituzioni pubbliche possano eseguire un’analisi costi-benefici per decidere se investire risorse per aumentare la capacità organizzativa, tanto da incrementare l’erogazione alle cure per pazienti critici.

Research Activity Description

COVID-19 pandemic has created unprecedented disruption for the global health and development community, with significant impacts, not only from a healthcare perspective, but also from a social, legal and economic point of view.

Focusing on hospitals, COVID-19 has imposed huge investments for the proper management of hospitalized individuals. On the one hand, healthcare organizations worldwide, are fighting to provide appropriate healthcare services to patients and are requiring substantial resources to continuously improve their delivery processes and outcomes (Gilmartin & D’Aunno, 2007), by revisiting their internal organizations, processes, and procedures. On the other hand, healthcare organizations are facing relevant pressures, to implement effective and efficient management tools and frameworks, since the current decrease of healthcare budgets, generates serious hurdles on their daily operations (Grigoroudis & Siskos, 2002).

According to the above, the complexity occurred in the management of large number of hospitalized patients (both in medical and in intensive care units) is not a temporary factor related to the pandemic era but is becoming a core element to be considered since COVID-19 has modified the overall health needs. In fact, the COVID-19 pandemic limited the number of patients that could be promptly and adequately taken in charge, including all those patients requiring clinical procedure, medical examination, or hospital therapies. Thus, the overall slowdown in hospital activities that could lead, over the time, to a continuous delay of healthcare interventions, as well as to a worsening of non-COVID outcomes and disease outbreaks (Barack et al., 2020; Chen & McNamara, 2020).

Moving on from these premises, the SATURDAI project aims at prediction, through the creation of specific predictive and forecasting models, to project the number and the potential impact of healthcare emergencies, considering not only patients affected by COVID-19, but also other severe viral diseases, including untreated chronic and frail patients. In particular a modelling approach supported by swarm intelligence will be designed to forecast the occupancy of ICU beds using COVID-19 time-series and supporting the prompt prediction of litigations and potential lawsuits, so that hospital managements could perform a cost-benefits analysis to decide whether to invest resources to increase critical care surge capacity.

NEWS ricerca
Di recente, la crescente consapevolezza del ruolo delle imprese ne ha aumentato la responsabilità verso la società in
NEWS ricerca
Cresce l’internazionalizzazione della comunità LIUC nell’ambito della Ricerca e del Dottorato con legami
NEWS ricerca
La rapida reazione delle aziende al Covid-19 è stata fondamentale per rispondere ai nuovi bisogni sociali che sono
NEWS ricerca
Da marzo 2020 il lavoro virtuale è diventato la norma per la maggior parte delle organizzazioni. Tuttavia sappiamo