Clínica Alemana y rFlex: Dotación basada en complejidad real de pacientes

Clínica Alemana y rFlex: Dotación basada en complejidad real de pacientes

Durante la Innovation Week de Clínica Alemana, Felipe Gatica — Enfermero jefe de Intermedio 4to Norte— presentó un innovador proyecto que busca transformar la gestión del personal clínico mediante la integración de datos sobre complejidad real de los pacientes. Este trabajo, desarrollado en conjunto con el equipo de rFlex, se alinea con los desafíos actuales en la dotación de personal y con la necesidad urgente de gestionar recursos humanos desde la evidencia, la eficiencia y la seguridad.

El proyecto consistió en la implementación de un modelo de asignación de dotación clínica que utiliza como base la escala CUDYR (Cuidados según dependencia y riesgo), digitalizada en Redcap y visualizada en tiempo real a través de dashboards en Looker. Esta información permite que las jefaturas de enfermería puedan tomar decisiones basadas en datos objetivos y no solamente en percepciones o ratios históricos.

Gracias a este trabajo conjunto, se desarrolló un módulo en rFlex que permite a las jefaturas consultar la dotación sugerida en base a la categorización actual de sus pacientes hospitalizados. Este modelo no solo optimiza la cobertura diaria, sino que también ha demostrado mejoras en indicadores como:

• Reducción de eventos adversos asociados a caídas, medicación y lesiones por presión.
  
  
• Mejora en la percepción de carga laboral del equipo.
  
  
• Aumento en la eficiencia de uso del personal de apoyo sin aumentar el pago de horas extra.
  
  
• Avances en calidad clínica, reflejados en mejores resultados de los bundles supervisados.
  
  
• Protocolización de ratios de dotación por nivel de complejidad.
  
  

“La gestión de la carga asistencial de las unidades clínicas siempre me ha parecido de gran importancia, no sólo para equipar el trabajo entre los equipos, sino también porque impacta directamente en la calidad y seguridad de nuestros pacientes, en el caso de este proyecto, utilizamos las herramientas tecnológicas que ya teníamos disponibles, para crear un sistema predictor y con datos objetivos que nos permite reafirmar o mejorar las decisiones que antes tomábamos en forma empírica.”