Modellizzazione e analisi dei percorsi del Pronto Soccorso nell'ottica di una futura riorganizzazione delle procedure di Triage = Modeling and analysis of Emergency Department's pathways in the perspective of a future reorganisation of Triage's procedures

Oggigiorno il considerevole miglioramento della speranza di vita e l’agevolato accesso alle cure sanitarie hanno contribuito allo sviluppo del fenomeno del sovraffollamento in Pronto Soccorso. Misure compensatorie, quali l’istituzione di corsie preferenziali come il Fast Track, propongono dei modelli di gestione del paziente, volti a garantire una presa in carico e un disbrigo più immediati, al fine di smaltire più celermente le lunghe code in Pronto Soccorso e mantenere elevata la qualità delle prestazioni erogate. L’elaborato finale si compone di due fasi. La prima fase è di ricerca sul tema del Pronto Soccorso: la nascita, il problema dell’overcrowding, i protocolli adottati in Italia e nel mondo per contrastarlo e le linee guida previste a livello nazionale sulle corrette procedure di presa in carico e dimissione del paziente. La seconda fase consiste in un’analisi mirata delle cartelle cliniche di 2460 pazienti in ambito di traumatologia minore, rivoltisi ad Humanitas (Gradenigo S.r.l) nell’arco di tempo compreso tra il 01/01 e il 31/05 del 2022, nell’ottica futura di codificare, sulla base dei dati a disposizione, nuove corsie preferenziali. La modellizzazione di ulteriori flussi brevi implica, però, la ricerca di un quantitativo sufficiente di percorsi con analoga evoluzione e, dunque, la definizione di parametri stabili che, combinati, sanciscano questa “analogia” tra un percorso e l’altro (che siano i sintomi del paziente, l’età anagrafica, le patologie pregresse, i farmaci in uso o altro). A tal proposito, in prima battuta sono stati modellizzati, attraverso degli Swim Lane Activity Diagram, i percorsi di un campione di pazienti (previo consulto delle loro cartelle cliniche) e sono stati identificati i modelli dei flussi standard e Fast Track. Successivamente sono stati estrapolati i parametri ritenuti significativi e intabellati con i valori relativi al campione su cui si è lavorato, per poi, infine, effettuare un’accurata analisi sulla loro robustezza, nell’obiettivo di evidenziare le criticità riscontrabili in una futura ed eventuale riorganizzazione dei percorsi. Sono risultate, in molte variabili, una stretta dipendenza a fattori contingenti, una precarietà dei parametri, l’incapacità di un utente non esperto nel generalizzare e manipolare dati, e i limiti di un database molto eterogeneo, parziale, associato ad un diverso scenario sociale, e all’interno del quale, trattandosi di casi appartenenti al primo quadrimestre del 2022, non è possibile apprezzare una certa variabilità stagionale.