Resilience Analysis of Health Care Facilities in Emergency

Abstract

COVID-19-pandemien har understreket behovet for et velfungerende og robust helsevesen. Sykehusene har vært i sentrum for å takle pandemien der blant annet ressurser har vært en mangelvare. Resiliens er et begrep som kan forbedre forståelsen av sykehusenes motstand mot stress og uønskede hendelser, for eksempel i en pandemi.

Masteroppgaven sikter mot å utvikle en forståelse for hvordan sykehusene har håndtert COVID-19-pandemien og utnyttet sine ressurser for å begrense tapt resiliens. Ved å benytte seg av Bayesiansk nettverk og kalkulere tapt resiliens ut fra sykehusenes tilgjengelighet i løpet av et gitt tidsintervall, har man mulighet til å danne seg et bilde av resiliensen som et gitt sykehus har.

Resultatene kan benyttes til å vurdere om sykehusets håndtering har vært tilstrekkelig, og man kan benytte seg av den utviklede metoden til å komme med begrunnede forslag til beslutningstakere. Resultatene tilsier at ved å fastsette gitte målverdier for parameteren tilgjengelighet, kan man få den prosentvise andelen av de ulike ressursene som trengs for å oppnå den bestemte verdien. Det er usikkerhet knyttet til datagrunnlaget, og oppdateringer er nødvendig for å øke troverdigheten til resultatene. Metoden i seg selv fungerer og kan gi støtte til videre utvikling av sykehusenes og andre systemers ressurshåndtering.

The COVID-19 pandemic has highlighted the need for a well-functioning and robust health care system. The hospitals have been at the center of dealing with the pandemic where, among other things, resources have been in short supply. Resilience is a term that can improve the understanding of hospitals' resistance to stress and adverse events, such as a pandemic.

The master's thesis aims to develop an understanding of how hospitals have handled the COVID-19 pandemic and utilized their resources to limit lost resilience. By using the Bayesian network and calculating lost resilience based on the hospitals' availability during a given time interval, one has the opportunity to form a picture of the resilience that a given hospital has.

The results can be used to assess whether the hospital's handling has been sufficient, and one can use the developed method to make reasoned proposals to decision makers. The results indicate that by determining given target values for the parameter availability, one can get the percentage of the various resources needed to achieve the particular value. There is uncertainty associated with the data base, and updates are needed to increase the credibility of the results. The method itself works and can provide support for further development of the hospitals' and other systems' resource management.