Apresentação/Introdução:

O fluxo de atendimento em unidades de pronto atendimento (AMA) é um fator determinante na qualidade dos serviços prestados à população. Sendo uma unidade AMA/UBS Integrada, é essencial compreender a interação entre os serviços para otimizar a assistência prestada. O tempo de espera, a distribuição dos atendimentos e a evasão de pacientes são aspectos críticos que influenciam diretamente na efetividade do serviço. Com o avanço dos sistemas de prontuário eletrônico, como o FAST MEDIC, tornou-se possível coletar, organizar e analisar dados que auxiliam na tomada de decisões estratégicas para melhoria contínua do atendimento. Este estudo apresenta uma análise detalhada dos dados extraídos do sistema FAST MEDIC, com o objetivo de mapear o fluxo do pronto atendimento do AMA UBS JARDIM CAPELA e identificar oportunidades de melhoria. A pesquisa foi realizada entre julho e dezembro de 2024 e analisou indicadores como tempo médio de espera entre retirada da senha, classificação de risco e atendimento médico, número de atendimentos, classificação por cor, tempo médio de consulta, ranking de CID\s e outros dados. Os dados foram organizados em planilhas de Excel, permitindo a análise global dos dados e a identificação de indicadores secundários, como subnotificações e discrepâncias entre plantões, contribuindo para estratégias de melhoria contínua. Os resultados possibilitam a elaboração de planos de ação para padronização de boas práticas e otimização da eficiência no pronto atendimento.

Objetivos:

Este artigo tem como objetivo principal utilizar os dados extraídos do FAST MEDIC como fonte macro de informações para aperfeiçoamento do fluxo de atendimento no AMA. Além disso, busca-se identificar possíveis subnotificações por evasão de pacientes e avaliar as diferenças entre plantões para padronizar as práticas que promovem maior eficiência.

Metologia:

A pesquisa foi conduzida por meio da extração mensal de dados do sistema FAST MEDIC, referentes ao período de julho a dezembro de 2024. As informações coletadas foram exportadas e organizadas em planilhas de Excel, facilitando a análise e a geração de indicadores. Entre os principais dados analisados estão: – Tempo médio de espera por profissional; – Número total de atendimentos por período; – Classificação dos pacientes por cor, conforme o protocolo de triagem; – Comparação entre diferentes plantões e seus respectivos tempos de ociosidade; – Identificação de padrões e possíveis subnotificações por evasão de pacientes;- Ranking epidemiológico com base nos diagnósticos registrados pelo CID. Os dados foram tratados e analisados de forma a permitir a visualização do fluxo de atendimento da unidade, destacando oportunidades de melhoria e embasando a formulação de indicadores e elaboração de planos de ação estratégicos.

Resultados:

Os resultados da análise revelaram padrões importantes sobre o fluxo de atendimento na unidade. Foi possível observar diferenças significativas no tempo de ociosidade entre plantões, sugerindo a necessidade de padronização de métodos para garantir uma distribuição equilibrada da demanda. Além de ampliar um leque de opções quanto a indicadores, essa análise auxilia na identificação de subnotificações por evasão de pacientes, possibilitando a implementação de estratégias para minimizar problemas frequentemente não detectados, contribuindo para uma melhor avaliação da qualidade do atendimento prestado. A análise também demonstrou a importância de indicadores como tempo médio de espera e distribuição dos atendimentos por classificação de risco. Esses dados possibilitam a identificação de gargalos no atendimento e a proposição de soluções baseadas em evidências concretas.

Conclusões:

O estudo evidenciou a relevância da análise sistemática de dados no aprimoramento da gestão de atendimento no AMA. A extração e organização dos dados do FAST MEDIC permitiram um mapeamento detalhado do fluxo de pacientes, destacando pontos críticos e oportunidades de otimização. A partir desses insights, torna-se viável a elaboração de planos de ação que padronizem boas práticas entre os plantões, reduzindo discrepâncias e aumentando a eficiência no pronto atendimento. Futuros estudos poderão ampliar essa análise para períodos mais longos, além de explorar outras variáveis que possam impactar o fluxo de atendimento, como disponibilidade de profissionais e sazonalidade na demanda.

Palavras-chave:

Indicadores; Gestão de Fluxo; Melhoria Contínua

Autores

FELIPE DOS REIS SANTOS