Analysis of the Fast Track Method

Improvements in Emergency Services during the COVID-19 health crisis

Authors

DOI:

https://doi.org/10.26512/rgs.v15i1.47466

Keywords:

Lean healthcare, Emergency, Gestión en Salud, Data Mining, COVID-19

Abstract

Overcrowding in emergency services has been a severe public health problem in all continents and it was aggravated by the COVID-19 health crisis. Through a partnership between public agencies, it was possible to conduct projects in the 24-hour Emergency Care Units (24-hour ECU) in two consecutive cycles, in which the Fast Track Method (Patient Flow Management) was implemented. In this intervention study, we sought to answer guiding questions with data mining of 1,793 improvements (Good Practices – Kaizens) with the Fast Track Method. The objective was to analyze the implementation of the Fast Track method in the 24h ECUs. The results point to risk classification as a target for improving measures to protect patients and teams in cycle 1. In cycle 2, the improvements made included the work process and visual management to reduce the waiting time for care. It was concluded through data mining analysis that the guiding questions were answered and that the implementation of the method contributed to reducing patients' length of stay and crowding, especially those caused by low acuity patients.

Author Biographies

  • Sandra Maria de Amaral Chaves, Fluminense Federal University

    Possui Graduação em Enfermagem pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (1982), Graduação em Psicologia pela Universidade Gama Filho (1991), Mestrado em Enfermagem pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1990), Livre Docência pela Universidade Gama Filho, (1996). Exerceu a Chefia do Departamento de Enfermagem de Rio das Ostras da Universidade Federal Fluminense por dois mandatos consecutivos e o cargo de Coordenadora do Curso de Graduação em Enfermagem da UFF em Rio das Ostras. Doutora em Ciências e Biotecnologia pelo Instituto de Biologia da UFF.

  • Luiz Eduardo de Morais Rodrigues, Universidade Federal Fluminense

    Graduando em enfermagem pela Universidade Federal Fluminense, é membro do Laboratório de Design Thinking, Gestão e Engenharia Industrial (LabDGE), onde participo de projetos que visam aprimorar processos e estratégias na área da saúde. Também faço parte do Laboratório Lean Healthcare, Biotecnologia e Enfermagem (LeBiEn), onde contribuo para a pesquisa e desenvolvimento de práticas inovadoras e eficientes na área da saúde, com foco na utilização de tecnologias e biotecnologia

  • Silvia Cristina Rufino, Fluminense Federal University

    Possui graduação em Administração Industrial pelo Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca (2012), graduação em Tecnologia em Processamento de Dados - Faculdades Integradas Simonsen (1993), mestrado em Ciência da Informação pelo Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia (2015) e Especialização em Análise de Sistemas pela PUC-Rio (1996). Atualmente é professora titular do Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Análise Gerência e Desenvolvimento de Sistemas. Atuou na coordenação e como analista de sistemas no desenvolvimento da plataforma de educação a distância do Consórcio CEDERJ/Fundação CECIERJ (2001-2006). Além de docente, atuou em instâncias administrativas no Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca (CEFET/RJ), como: coordenadora da seção suporte ao usuário (2001-2003); chefe da seção de apoio e desenvolvimento para web (2004-2008) e na direção geral como vice diretora (2019-2021).

  • Robisom Damasceno Calado, Fluminense Federal University

    Doutor em Engenharia Mecânica - Processos de Fabricação pela UNICAMP (2011). Mestre em Engenharia Mecânica - Processos de Fabricação pela UNICAMP (2006). Engenheiro de Produção Mecânica pela Universidade Metodista de Piracicaba - UNIMEP (2001). Pós-Doutorado em Engenharia de Produção pela UNESP de Guaratingueta (2014) e com período na Engenharia Mecânica da Universidade de Coimbra pesquisando Lean Healthcare. Professor Adjunto da Universidade Federal Fluminense - UFF / RJ (desde 2016), no Depto de Engenharia de Produção - Volta Redonda (VEP/UFF). É Docente e Coordenador do Pós-Graduação em Engenharia de Produção - PPGEP UFF Niterói - Mestrado e Doutorado (2023). É Comendador pela Câmara Brasileira de Cultura. Coordenador do grupo de pesquisa CNPq LabDGE - UFF (Laboratório de Design Thinking, Gestão e Engenharia Industrial da UFF). Coordenador do Projeto de Pesquisa Lean nas UPAs 24h (parceria do Ministério da Saúde com a UFF). Coordenador do Projeto de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação Tecnológicos na Agricutura (parceria do Ministério da Agricultura, Pecuária com a UFF). Editor da Revista LabDGE UFF. Organizador anualmente o Congresso Lean Six Sigma (10 edição) Já orientou mais de 160 trabalhos acadêmicos, publicou vários artigos, livros e capítulos de livro sobre Lean Six Sigma e Lean Healthcare. Fui membro do Educational Network Lean Advacement Inititive do MIT - Massachusetts Institute of Technology. Possui capacitação em Lean Enterprise e Digital Transformation Program pelo MIT, Certificação Black Belt - Lean Six Sigma. Foi prof. visitante da Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences SEAS pesquisando Educação em Engenharia. Experiência profissional de 32 anos, em empresas (Price Waterhouse Coopers e Tempos Consultoria, Valeo, Randon, Valmet, Braun, Whirlpool - Brastemp, BSH - Bosch Siemens e outras) em cargo técnico até gestor na área de Engenharia Industrial e Coordenação de programas de Lean Manufacturing. Atuação acadêmica: Gestão da Produção e Serviços; Gestão da Qualidade; Gestão da Saúde (Lean Healthcare); Gestão da Inovação e Produção mais Limpa (Lean Green); Lean Six Sigma e Design Thinking. interesse também nas sub- áreas: Regulação, Energia Sustentável, Gerenciamento de Capacidade, Hoshin Kanri, Lean Production, Lean Education, Lean Inclusão Social, Tecnologia e Inovação Agroindústria 5.0, Transformação Digital, Agricultura Inteligente, Agricultura Enxuta, Karakuri (Automação de Baixo Custo) e Metodologias para Inovação no Ensino de Engenharia.

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2024-07-31

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Vol. 15 No. 1 (2024): Edição Janeiro-Abril (2024)

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I declare that this article is original and has not been submitted for publication in any other national or international journal, either in whole or in part. I further declare that once published in the Electronic Journal Management and Health published by the University of Brasília, it will never be submitted by me or any of the other coauthors to any other means of scientific dissemination.


Through this instrument, in my name and in the name of the other coauthors, may I soon copy the copyright of the article to Electronic Journal Management and Health and declare that I am aware that failure to comply with this commitment will subject the violator to penalties and penalties Law of Protection of Rights Authorities (Nº9609, of 02/19/98).

How to Cite

1.
Analysis of the Fast Track Method: Improvements in Emergency Services during the COVID-19 health crisis. Rev. G&S [Internet]. 2024 Jul. 31 [cited 2025 Mar. 13];15(1):40-53. Available from: https://periodicostestes.bce.unb.br/index.php/rgs/article/view/47466