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Título: Tempo de resposta em serviço médico de emergência no contexto de cidades inteligentes e sustentáveis: o caso do SAMU sudoeste do Paraná
Título(s) alternativo(s): Response time in emergency medical service in the context of smart and sustainable cities: the case of SAMU southwest of Paraná
Autor(es): Colla, Marcos
Orientador(es): Santos, Gilson Ditzel
Palavras-chave: Inovações tecnológicas
Cidades e vilas
Segurança pública
Desenvolvimento sustentável
Variáveis (Matemática)
Technological innovations
Cities and towns
Public safety
Sustainable development
Variables (Mathematics)
Data do documento: 16-Abr-2020
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Pato Branco
Citação: COLLA, Marcos. Tempo de resposta em serviço médico de emergência no contexto de cidades inteligentes e sustentáveis: o caso do SAMU sudoeste do Paraná. 2020. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção e Sistemas) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2020.
Resumo: O crescimento da população impele cada vez mais pessoas à vida em espaços urbanos e impõe aos gestores das cidades o desafio de administrar interesses econômicos, sociais e ambientais com uso da tecnologia da informação e comunicação para otimizar os processos de tomada de decisão com o propósito de ofertar serviços capazes de proporcionar segurança e qualidade de vida aos cidadãos. A partir desse contexto e tendo como pano de fundo o gerenciamento de operações de serviços, desenvolveu-se este trabalho com o propósito de identificar o tempo de resposta, definido como o intervalo entre o recebimento de um chamado de emergência até a chegada de um veículo com uma equipe na cena de ocorrência, de um Serviço de Atendimento Móvel de Urgência – SAMU responsável pelo atendimento pré-hospitalar a uma população de aproximadamente 635.000 habitantes de 42 pequenas cidades na região Sudoeste do Estado do Paraná. Com o uso de regressão quantílica buscou-se identificar fatores associados ao tempo de reposta para contextualizá-los sob a ótica das dimensões das cidades inteligentes e sustentáveis com o objetivo de contribuir para a melhoria do indicador de desempenho estudado. Foram selecionados 12.050 registros de despachos de ambulâncias ocorridos no período de 01 de janeiro a 31 de dezembro de 2018 que atenderam a casos de afogamentos, clínicos, obstétricos, pediátricos, psiquiátricos e de trauma classificados como prioridade alta moderada e baixa. A média do tempo de resposta foi de 14min25seg, enquanto a mediana foi de 11 minutos e a moda de 9 minutos, tempos considerados intermediários quando comparados aos casos da literatura. O modelo de regressão dos mínimos quadrados ordinários não se mostrou adequado e o uso do modelo de regressão quantílica conseguiu explicar o comportamento das variáveis independentes sobre a variável dependente ao longo dos quantis, mesmo com discreta perda de capacidade a partir do quantil 50%, evidenciando que outras variáveis não incluídas no modelo podem exercer influência sobre o tempo de resposta. Variáveis em nível de sistema exerceram maior impacto sobre o tempo de resposta, sendo possível associar essas variáveis às dimensões governança inteligente e mobilidade inteligente relativas aos conceitos de cidades inteligentes e sustentáveis. As possíveis soluções para otimizar os processos e melhorar o tempo de reposta do serviço médico de emergência envolvem a interoperabilidade dos serviços com os demais serviços de segurança pública por meio de um centro de operações e, acima de tudo, a realização de investimentos em tecnologia da comunicação e informação além da aquisição de tecnologias contemporâneas para monitoramento via satélite da frota de veículos. Futuras pesquisas poderão explorar estudos de simulação para avaliar redistribuição de bases de operações e veículos do serviço médico de emergência.
Abstract: Population growth takes more and more people to urban spaces, bringing the challenge to city managers to manage economic, social and environmental interests with the use of new information and communication technologies to optimize decision-making processes and offer better services that provide security and quality of life for citizens. From this context and with the background of service operations management, this work was done with the objective of identifying the response time - defined as the time interval between the receipt of an emergency call until the arrival of an emergency call. ambulance at the scene – of an emergency medical service responsible for pre-hospital care for a population of approximately 635,000 inhabitants in 42 small towns. Using quantile regression this work tried to identify factors associated with the response time of the emergency medical service to contextualize it to the dimensions of smart and sustainable cities in order to improve the processes that affect response time. 12,050 ambulance dispatch records were used to treat drowning, clinical, obstetric, pediatric, psychiatric and trauma cases, classified as high priority, moderate priority and low priority, from January 1 to December 31, 2018. The average response time is 14min25sec, while the median is 11 minutes and the mode 9 minutes, times considered intermediate when compared to cases in the literature. The regression model of ordinary least squares was not adequate and the use of the quantile regression model was able to explain the behavior of the independent variables over the dependent variable over the quantiles, even with a slight loss of capacity from the 50% quantile, showing that other variables not included in the model can influence the response time. System-level variables had a greater impact on response time, making it possible to associate these variables with the dimensions of smart governance and smart mobility in the concepts of smart and sustainable cities. The possible solutions to improve the response time of the emergency medical service require interoperability of services with other public security services, preferably in an integrated operations center and, above all, investments in communication and information technology in addition to current technologies for updating and GPS monitoring of the vehicle fleet. Future work may involve simulation studies to redistribute bases and vehicles of the emergency medical service.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/5059
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