Statistical analysis and capacity planning of a third level neonatal unit

Abstract

Bu yüksek lisans tezi İstanbul'da bulunan bir üniversite hastanesinin üçüncü derece yenidoğan ünitesi baz alınarak hazırlanmıştır. Bebek ölüm hızı bir ülkenin gelişmişlik endeks için önemli bir göstergesi ve ekonomik bir faktördür. Çünkü, gelecekteki nüfusun genç nüfus yada yaşlı nüfus olma özelliklerini belirleyen faktörlerden biridir. Bu durum ülkenin gelecekteki kalkınma politikalarını etkilemektedir. Bu yüzden, sağlık hizmetlerine yapılan yatırımlar aslında ülkelerin mevcut durum ve gelecekteki kalkınma politikaları açısından önemli rol oynamaktadır. Mevcut durumu, bebek reddetme oranları ve kaynak verimliliği açısından geliştirmek için bazı temel istatistiksel analizler yapılmış ve bunlardan bazıları simülasyon modellemesinde kullanılmıştır. Problemin karmaşıklığından dolayı kapasite planlama çalışması için simülasyon modeli tercih edilmiştir. Simülasyon modelinde mevcut durumun sınırlı kaynakları düşünülerek bazı performans kriterleri belirlenmiştir. Buna ek olarak, bazı istatistiksel veri analizleri yapılmıştır. Mevcut durumda bekleme süresini ve reddedilen bebek sayısını minimum yapmak amacıyla dört tane çözüm önerisi geliştirilmiştir. Diğer taraftan, sisteme kabul edilen bebek sayısı ve kaynak verimliliğini optimize etmek hedeflenmiştir.

This master thesis is based on observations at to a third degree neonatal unit which is a university hospital in Istanbul. Infant mortality rate is a major indicator for a country?s development index and it is an economical factor. Because, it affects the characteristics of population like as old population or young population. This property is significant in terms of country development policies. Therefore, investment to health sector plays important roles for the future policies and current conditions. To develop the current situation in terms of baby rejections and equipment utilizations some basic statistical tests are made and some of them used in simulation model. In this study simulation is preferred for capacity planning because of the complexity of problem. In simulation model some performance criteria are determined according to neonatal unit?s scarce resources. Moreover, some statistical data analyses are made for three years. Four solution suggestions are generated for current condition to minimize the number of rejections and waiting time. On the other hand it is aimed to maximize number of baby acceptance and equipment utilizations.