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dc.contributor.advisorFogliatto, Flavio Sansonpt_BR
dc.contributor.authorSantos, Bruno Miranda dospt_BR
dc.date.accessioned2024-03-27T06:37:32Zpt_BR
dc.date.issued2024pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/274233pt_BR
dc.description.abstractÀ medida que os gastos com cuidados de saúde aumentam, buscam-se maneiras inovadoras de aumentar a eficiência e reduzir desperdícios. Os Centros de Materiais e Esterilização (CME) representam um setor do hospital onde há diversas oportunidades de otimizar o fluxo de trabalho e o uso de suprimentos. Evidências sugerem que a redundância de instrumentos em Bandejas Cirúrgicas (BC) tende a ser alta e que ganhos de eficiência e economias diretas de custos podem ser alcançadas por meio da otimização das BCs. Os CMEs podem também se beneficiar com estudos que miram outros aspectos, como é o caso da identificação de Cadeias de Ajuda (do inglês, Help Chain – HC) para os principais problemas referentes à montagem de BCs. A HC é uma prática de resolução de problemas fundamentada nos princípios do lean manufacturing e adotada nos serviços de saúde, que apresentam características de complexidade distintas em comparação com a manufatura. Nesse sentido, é empregada a Análise de Redes Sociais (SNA) como ferramenta analítica eficaz para lidar com a complexidade das HCs na área da saúde e dar visibilidade a resolução de problemas. Com base nisso, esta tese de doutorado teve como objetivo fornecer contribuições teórico-práticas no campo da gestão de operações em um CME de um hospital materno infantil localizado no sul do Brasil. Como resultados, um modelo matemático customizado foi desenvolvido para otimizar o uso de bandejas cirúrgicas básicas pelo hospital, resultando em redução de instrumentos e aumento das eficiências de uso das BCs e uma nova abordagem para o design de HCs em serviços de saúde, utilizando SNA para demonstrar a complexidade do sistema e fornecer visibilidade a caminhos alternativos para a resolução de problemas.pt_BR
dc.description.abstractWith the growth of the healthcare sector, innovative ways of increasing the efficiency and reduce waste are being sought. The Central Sterile Supplies Departments (CSSD) is an area where there are many opportunities to optimize the workflow and the consume of resources. Evidence suggests that the redundance of surgical instruments in Surgical Trays (ST) tends to be high, therefore gains in efficiency and savings in direct costs could be achieved through the optimization of STs. CSSD’s could also benefit from other research, such as Help Chain (HC) identification, to unveil the main problems regarding STs assembly. HC is a practice of problems resolution, which is based on Lean manufacturing principles and adopted in the healthcare services, which presents different characteristics when compared to manufacturing environment. the Social Network Analysis (SNA) was proposed as an analytical technique to deal with the HCs complexity in the healthcare area and give visibility to paths for problems solution. This research objective is to contribute to the operations management in healthcare. The case study was in the CSSD department of a maternity and pediatric hospital, located in the south of Brazil. As a result, a customized mathematical model was developed to optimize the use of STs by the hospital, providing instrument’s reduction and efficiency increase. In addition, a new approach to design HCs in healthcare services was proposed SNA was used to demonstrate systems complexity and give visibility to alternative paths to problems solving.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectCentral sterile supplies departments valueen
dc.subjectDesempenho operacionalpt_BR
dc.subjectSocial network analysisen
dc.subjectGestão em saúdept_BR
dc.subjectOtimização de processospt_BR
dc.subjectHelp chainen
dc.subjectManufatura enxutapt_BR
dc.subjectSurgical traysen
dc.subjectLean manufacturingen
dc.titleContribuições para a gestão de operações em centros de materiais e esterilizaçãopt_BR
dc.typeTesept_BR
dc.identifier.nrb001198556pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentEscola de Engenhariapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de Produção e Transportespt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2024pt_BR
dc.degree.leveldoutoradopt_BR


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