Yorgunluğun modellenmesi ve sağlık sistemlerinde yorgunluk risk yönetim sisteminin kullanılması
Modelling fatigue and use of fatigue risk management system in health care systems
- Tez No: 389201
- Danışmanlar: PROF. DR. ELMKHAN MAHMUDOV
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 149
Özet
Yorgunluk; iş yükü, sirkadiyen faz, uykusuzlukluk veya uzun sure uyanıklığın neden olduğu ve kişinin atikliğine ve emniyetle ilişkili işleri yürütmesine zarar veren mental ve fiziksel performansın yetersiz olduğu psikolojik bir durumdur.Sanayileşmiş ülkelerde işgücünün %15 ile %30'unu vardiyalı ve nöbetli çalışma oluşturmaktadır. Vardiyalı ve nöbetli çalışmaların uyku düzeni, sağlık, aile ve sosyal hayatın yönetimi, iş performansı üzerinde olumsuz etkilere neden olduğu bilinmektedir. Yasal düzenlemeler ile günlük, aylık ve yıllık maksimum görev sürelerinin, görev sırasındaki ve görev periyotları arasındaki minimum mola sürelerinin belirlenerek yorgunluğun yönetilmesi endüstriyel devrimden beri süregelen geleneksel bir yaklaşımdır. Bu yaklaşım ile 20.yüzyılın başlarında demiryolu, karayolu ve havayolu operasyonlarındaki çalışma saatleri yapılan bir dizi yasal düzenlemeyle kısıtlanmıştır.Sonrasında yapılan çalışmalarda, yorgunluğu önlemek için çalışma saatlerini kısıtlamanın yetersiz olduğunu ortaya koyularak uyku eksikliği, biyolojik saat gibi başka faktörlerin de dikkate alınması gerektiği belirtilmiştir.Bunun üzerine başta havacılık sektörü olmak yorgunluk risk yönetim sistemi kavramı ortaya çıkmış ve değişik sektörlerde başarılı uygulamaları olmuştur. Farklı sektörlerdeki bu çalışmaların faydalı sonuçları nedeniyle henüz yorgunluk risk yönetim sisteminin yaygın olarak kullanılmadığı sağlık sektörü için de bir metodoloji oluşturmanın gerekli olduğu öngörülmektedir. Bu bağlamda çalışmanın ilk bölümünde literatürde yorgunluk, yorgunluğa neden olan faktörler, yorgunluk belirtileri, emniyet yönetim sistemi ve yorgunluk risk yönetimi bileşenleri, yorgunluk risk yönetimi uygulamalarındaki deneyimlere dayanarak avantaj ve dezavantajlar incelenmiş ve farklı sektörlerde yorgunluğu önlemek için yapılan uygulamalara yer verilmiştir.Çalışmanın ikinci bölümünde yorgunluk risk yönetim sisteminin öncüsü olan havacılık sektöründeki uygulamalar anlatılmış ve yine bu konuda öncü kuruluşlardan ICAO, IATA ve IFALPA'nın yorgunluk risk yönetim sisteminin uygulanmasında önerdiği metodolojiye yer verilmiştir.Üçüncü bölümde ise sağlık sektöründe yorgunluk üzerine yapılan çalışmalar, yine bu sektörde dünyadaki çalışma saatleriyle ilgili yapılmış düzenlemeler, sağlık ve havacılık sektörünün genel farklılıkları ve sağlık sektöründe yorgunluk risk yönetimi üzerine yapılan başlıca çalışmalardan olan AMA (Australian Medical Association) 'nın hazırladığı kılavuz hakkında bilgi verilmiştir. Dördüncü bölümde ise sistemin çıkış yeri ve aynı zamanda en çok kullanılan uygulama alanı olan havacılık sektöründeki FRMS metodolojisi gözetilerek söz konusu metodolojinin sağlık alanında da uygulanabilir olup olmadığı araştırılmıştır. Bu bölümde havacılık alanında kullanılan en yaygın ve geniş kapsamlı FRMS kılavuzu olan ICAO-IFALPA-IATA'nın FRMS'yi uygulamak isteyen havayolları için 2011 yılında çıkardığı“Implementation Guide for Operators”çalışmasından faydalanılmış ve ayrıca Australian Medical Association'ın doktorların yorgunluklarını önlemeye yönelik yayınladığı“National Code of Practice-Hours of Work, Shiftwork and Rostering for Hospital Doctors”çalışması da incelenerek eksik görülen yerler yeni oluşturulan metodolojide iyileştirilmiştir.Bu alanlardan birisi de yorgunluk riskinin ölçülmesine ve değerlendirmesine yöneliktir. Bu amaçla oluşturulan yorgunluk modelleme programları işe bağlı yorgunluğun belirlenmesi için etkin yöntemler arasındadır. Ancak bu programlar ile ilgili en büyük dezavantaj yorgunluk skorunun yalnızca çalışma saati temel alınarak belirlenmesidir.Çalışma ortamı, hiyerarşik yapı gibi faktörler ya da yaş, cinsiyet, ilaç/alkol kullanımı gibi kişisel faktörler göz önünde bulundurulmamaktadır. Bunun yanı sıra başta AMA ve Safe Work Australia tarafından oluşturulan kontrol listeleri incelendiğinde kümülatif yorgunluğun hesaplanmadığı görülmüştür.Söz konusu kontrol listeleri yorgunluğu risk faktörleri bazında değerlendirmekte ve yüksek risk grubundaki faktörlere yönelmektedir. Ancak bu durumda yorgunluğun kümülatif olarak ölçülmesi mümkün olmamaktadır. Bunun dışında değerlendirmelere göre yüksek risk grubunda olduğu belirlenen birden fazla faktör olması durumunda hangi faktöre öncelik verilmesi gerektiği bilinememektedir. Ancak yorgunluğu yönetmek için öncelikli olarak yorgunluğu ölçebilmek gerekmektedir. Bu ölçüm yapılırken de her faktörün eşit ağırlıkta olmadığı ve faktörler arası ilişkilerin olup olmadığı da gözetilmelidir.Yapılan literatür çalışmalarında söz konusu eksiklik tespit edilmiş ve bu yüzden yorgunluk faktörleri ağırlıklandırarak ve aralarındaki ilişkiler düşünülerek sağlık çalışanların yorgunluklarının en doğru şekilde tespit edilmesine olanak sağlayacak bir yöntem geliştirilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla asistan ve uzman doktorların da görüşleri ikili karşılaştırma soruları ile alınarak sağlık hizmetleri için belirlenen yorgunluk faktörleri AAS metotu ile ağırlıklandırılmıştır. Sonuç olarak yorgunluğa en çok katkıda bulunan tehlikeler sırası ile toplam çalışma süresi, nöbet sayısı ve süresi uzayan mesailer olarak bulunurken;en az katkıda bulunan faktörler kısa uyku imkanı, cinsiyet ve çalışma ortamı olarak bulunmuştur. Bu sonuçlardan sonra kontrol listesi alanları ve seviyeleri farklı üç doktora uygulanarak yorgunluk skorları ve yorgunluklarına en çok katkıda bulunan tehlike faktörleri belirlenmiştir. Çalışmanın son kısmında ise yorgunluk risk yönetim sisteminin sağlık hizmetlerinde uygulanabilmesi için gerekli adımların yer aldığı bir süreç akışı oluşturulmuştur.
Özet (Çeviri)
Effective performance is required to successfully and safely maintain 24/7 operations. However, such operations typically involve extended work hours, night shift work, and early starts and fatigue associated with sleep loss, long duty hours, night work. In addition, fatigue can induce sleepiness and drowsiness, decrease the ability of workers to operate safely, and, thereby, increase the risk of fatalities and injuries. In traditional fatigue preventing method, regulations restrict the number of hours one can work per duty period and over a series of duty periods and this method was especially used for transportation operations. Then studies obtained that reducing the hours of work is not adequate for effectively managing fatigue because they do not take into account the circadian rhythm and effects of working multiple duty cycles, and they universally restrict shift durations without regard to commute times and other non duty related activities. Fatigue risk management systems attempt to move away from the traditional risk management strategy of prescriptive hours of service regulations and aims to integrate science with operational realities in order to promote effective performance and safety. A fatigue risk manage¬ment system provides an alternative, scientifically based means of managing the risks associated with fatigue and can enable companies to safely conduct operations beyond existing prescriptive regulatory limits. The common definiton for fatigue risk management system is“A data-driven means of continuously monitoring and managing fatigue-related safety risks, based upon scientific principles and knowledge and operational experience that aims to ensure relevant personnel are performing at adequate levels of alertness.”(ICAO-IATA-IFALPA, 2011) Fatigue risk management interventions aim to optimally maintain alert performance and minimize the risk of errors, incidents, and accidents, while preserving the integrity and productivity of the operation. Basic contributions of this study are as follows: • Information about FRMS applications, fatigue factors and the methodology followed in the field of aviation were given. • The applicability of the FRMS in the health care services could be applied as in the aviation industry was investigated and different aspects were identified. • The methodology which is also a guide for implementing FRMS in health care services successfully was determined. • Fatigue factors which are special to health care were investigated. • An ANP based method which aims measuring fatigue and considers the relationships between fatigue factors and factor weights was also developed. • This quantification model is proposed to integrate dimensions of fatigue in to a single index. Also it helps decision makers to prioritize fatigue dimensions. First of all, fatigue, fatigue risk factors, fatigue symptoms, safety management system components, fatigue risk management system components, advantages and disadvantages of fatigue risk management system according to previous experiences were explained. Next chapter described fatigue risk management practices in aviation industry which is pioneer industry in this area and methodology arranged by ICAO, IATA and IFALPA. In the third part of the report, studies about fatigue in health care industry, arrangements for reducing hours of work in the world, guide which belongs to AMA (Australian Medical Association) named as“National Code of Practice - Hours of Work, Shiftwork and Rostering for Hospital Doctors”were explained. According to the guides of ICAO, IATA, IFALPA and AMA, it was investigated that whether fatigue risk management system can be adapted from aviation industry or not. That is why a fatigue risk assessment control list was developed by extending previous control lists which belong to AMA and Safe Work Australia. The checklists created by AMA and Safe Work Australia assess fatigue on the basis of individual risk factors and focus heavily on factor in the high-risk group. However, this is not possible in measurement of cumulative fatigue. Furthermore, according to the assessments if more than one factor are identified in high-risk group, it is not known what factors should be given priority. It is necessary to measure fatigue in order to manage fatigue. Also in this measurement factors should not weigted equally and relationships between the factors should not be forgotten. This shortcoming had been identified in the literature study and therefore other factors which should be used for assessing fatigue in health care industry were determined. Then the relationship between those fatigue factors were considered and factors were weighted according to their priorities. With this method measuring fatigue among health care workers in the most accurate way was intended. Many problems in real life modeling not be done with hierarchical structure. Because the analytic hierarchy process (AHP) assumes that all factors are independent. In contrast, the analytic network process (ANP) problem considers the interactions and feedbacks between the factors are modeled. Because there are relationships between the fatigue factors determined for the health care industry and it is possible to work with the maximum number of seven factors simultaneously, ANP method was preferred to weight the factors. Fatigue modeling programs which are called biomathematical models are efficient methods for determining the work-related fatigue. However, the biggest disadvantage of this fatigue scores on the programs is determined solely on the basis of working hours. Workload, other factors such as working environment is not taken into consideration. Some of these models include the light amount and time of sleep.However, most inputs are based on working time only. Such models also do not consider personal factors such as age, gender, drug use. That is why these models can calculate the average fatigue but they are inadequte for calculating personal fatigue. Also all models have been developed for different purposes also used to predict the fatigue. For example, some measures have been developed purely military purposes, some models are suitable for industrial use. That is why developing a new method for health care industry was intended. On the other hand, one of the weaknesses of the model is the potential to create difficulties in practice. Based on different inputs such as legal requirements, fatigue and sleepiness reports, adverse event reports, the model should be updated periodically. That is why the establishment of relations between factors must be made by individuals who know ANP techniques better. Furthermore, the experts consulted during each update may cause prolongation of the process. In addition practical guidance on how to eliminate or minimise risks arising from the fatigue hazards in health care industry are provided in the study. Current state of health care industry and its workers were carried out by gap analysis method. Then a road map was developed for health centers in order to apply fatigue risk management system. In this road map steps which should be taken by organizastions were explained by using process flow and key roles were determined in this flow. When studies about determining rest allowances were analyzed, it was observed that they did not take into account the fatigue factor. However, due to factors that cause fatigue and tiredness may be considered in the determination of rest periods and thus rest periods can be planned more effectively. Using the values obtained from the ANP based fatigue model is proposed for calculating the rest allowances in future studies. Limitation of working hours to prevent fatigue can be considered. But this will allow doctors to transfer the patient to another doctor frequently and in this case the patient follow-up will be more complicated and it can cause orther errors. The solution of such problems is transferring of the patient to another doctor within a certain systematic approach. In addition, nurse-specific fatigue factors can be investigated in detail and differences from the factors in this study can be identified. So ANP based fatigue models can be developed for them too.
Benzer Tezler
- Development of heuristic optimization methods and experimental simulation design for the components and resources of healthcare
Sağlık bileşenleri ve kaynakları için sezgisel optimizasyon yöntemlerinin ve deneysel simülasyon tasarımının geliştirilmesi
ABDULKADİR ATALAN
Doktora
İngilizce
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CEM ÇAĞRI DÖNMEZ
- Sağlık sistemlerinde istatistiksel metot destekli süreç değerlendirmesi: Bir hastane uygulaması
Statistical method supported process evaluation in health systems: A hospital application
ASIM LEBLEBİCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiSistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FEMİN YALÇIN
- Kimyasal ve radyolojik olaylara yönelik olarak büyükşehir raylı sistemlerinde acil durum yönetiminin modellenmesi
Modeling of emergency management in metropolitan rail systems for chemical and radi̇ological incidents
ENGİN KURNAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Acil TıpSağlık Bilimleri ÜniversitesiTıbbi KBRN Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERMET SEZİGEN
- Mars helikopterinin matematiksel modellenmesi, simülasyonu ve kontrolcü performans karşılaştırması
Mathematical modeling, simulation and controller performance comparison of mars helicopter
FURKAN SEYREKBASAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLKER ÜSTOĞLU