Resumen

En la actualidad y debido a la pandemia de COVID-19, las enfermeras trabajan bajo la máxima presión de forma benévola en todo el mundo. Esta situación de urgencia puede causar más fatiga a las enfermeras que son responsables de cuidar a los pacientes de COVID-19 las 24 horas del día. Por lo tanto, el horario de las enfermeras debe modificarse con respecto a esta nueva situación. El objetivo de la presente investigación es proponer un nuevo modelo matemático para el Problema de Programación de Enfermeras (PEP) teniendo en cuenta el factor de la fatiga. Para resolver el modelo propuesto, se ha desarrollado un Algoritmo Genético (AG) híbrido que proporciona una programación de enfermeras para los tres turnos de un día. Para validar el enfoque propuesto, se ha resuelto un problema generado aleatoriamente. Además, para demostrar la aplicabilidad del enfoque propuesto en situaciones reales, el modelo se ha resuelto para un caso de estudio real, un departamento de uno de los hospitales de Isfahán (Irán), donde están hospitalizados pacientes con COVID-19. En consecuencia, se ha elaborado un horario de enfermeras para el mes de mayo. En consecuencia, se ha proporcionado un horario de enfermería para mayo aplicando el modelo propuesto, y los resultados aprueban su superioridad en comparación con el horario manual que se utiliza actualmente en el departamento. Hasta donde sabemos, es el primer estudio en el que el modelo propuesto tiene en cuenta la fatiga de las enfermeras y proporciona un horario basado en ella.

• Materias:Insuficiencia cardíaca Plataforma de servicios Filtro de orden óptimo Características clínicas Osteoporosis
• Subjects:Heart failure Platform services Optimal order filtering Clinical features Osteoporosis
• Palabras claves:modelo, enfermeras, pacientes COVID-19, programación de enfermeras, Problema de programación de enfermeras, Algoritmo Genético híbrido, nuevo modelo matemático, estudio de caso real, enfoque, día
• Keywords:model, nurses, COVID-19 patients, nurse schedule, Nurse Scheduling Problem, hybrid Genetic Algorithm, new mathematical model, real case study, approach, day