Abstract
Questo articolo fornisce una panoramica delle evidenze relative al concetto di acuity based staffing, sulla definizione dei contingenti all’interno dello scenario perioperatorio. Sono stati analizzati degli studi che evidenziano la relazione tra staffing, carico di lavoro e outcome clinici/operatori; sono stati descritti e confrontati gli strumenti di misurazione del carico assistenziale sviluppati in ambito sanitario (inclusi quelli nati in terapia intensiva o in reparti di degenza) e le scale e gli indicatori utilizzati o adattati per il setting perioperatorio. Lobiettivo è fornire un elaborato critico delle conoscenze disponibili, evidenziando punti di forza, limiti metodologici e aree prioritarie per la ricerca futura.
Discussione
Nel complesso e dinamico ecosistema di un blocco operatorio, dove ogni secondo conta e il margine di errore è minimo, l’allocazione delle risorse umane rappresenta una delle sfide gestionali più critiche. Per decenni, i modelli di staffing si sono basati su metriche relativamente statiche, come il numero di interventi programmati o il semplice conteggio dei pazienti, un approccio che, pur essendo semplice da implementare, ignora una variabile fondamentale, ovvero la complessità e l’intensità assistenziale richiesta da ciascun caso.
In questo contesto, lacuity-based staffing (ABS), emerge non come una semplice ottimizzazione, ma come una possibile rivoluzione, esso rappresenta una prospettiva che promette di rendere più efficiente, sicura e sostenibile l’attività dei blocchi operatori. Tuttavia, la transizione da un principio teoricamente valido ad una pratica clinica consolidata è in salita e non priva di ostacoli, infatti, per tradurre questo principio nella pratica clinica, servono strumenti rigorosi, validati ed integrati nei sistemi gestionali. Senza un percorso metodologico solido e prove scientifiche multicentriche a supporto, resta il rischio concreto che unidea così efficace sulla carta rimanga una buona intenzione, difficile da implementare su larga scala e incapace di esprimere il suo pieno potenziale.
I limiti dei modelli tradizionali e la necessità di un cambiamento
Per comprendere il valore dell’ABS, è essenziale analizzare quelle che sono le carenze dei modelli di staffing tradizionali. Tali strumenti, spesso definiti “census-based”, si fondano su un presupposto di omogeneità che raramente trova riscontro nella realtà clinica. Un intervento di routine per la rimozione di una cisti non può essere equiparato, in termini di carico di lavoro per il personale infermieristico, anestesiologico e tecnico, ad un complesso intervento di cardiochirurgia, o a una procedura neurochirurgica con standard elevati. Eppure, in un modello basato sul volume, entrambi contano come “un intervento”, questa discrepanza, può generare inefficienze negli outcome.
Nelle giornate con una prevalenza di casi a bassa complessità, ad esempio, si rischia il sovradimensionamento del personale (overstaffing), con un conseguente spreco di risorse economiche ed umane preziose. Al contrario, e con conseguenze ben più gravi, nelle giornate dominate da procedure ad alta complessità, il personale potrebbe trovarsi in una condizione di sottodimensionamento (understaffing).
Questo non solo porta a un aumento esponenziale dello stress e del rischio di burnout per gli operatori sanitari, ma potrebbe compromettere direttamente la sicurezza del paziente. Un team sovraccarico, infatti, è un team in cui la concentrazione diminuisce, la comunicazione si fa meno efficace e la probabilità di errori, anche fatali, aumenta drasticamente. L’acuity-based staffing nasce proprio per colmare questo divario, proponendo un modello dinamico che allinea le risorse disponibili al bisogno assistenziale effettivo, step by step.
I pilastri fondamentali per un’implementazione di successo
Il passaggio a un modello basato sull’ABS è una trasformazione organizzativa che poggia su tre pilastri interdipendenti.
Strumenti rigorosi, validati e integrati – Il cuore pulsante di qualsiasi sistema ABS è lo strumento di misurazione. Non si tratta di una valutazione soggettiva, ma di un sistema di punteggio oggettivo e standardizzato che quantifica il carico di lavoro previsto. Questo strumento deve essere:
- Rigoroso – Deve basarsi su variabili cliniche concrete e misurabili. Ad esempio, potrebbe includere parametri come la classificazione ASA (American Society of Anesthesiologists) del paziente, la durata prevista dell’intervento, la complessità della procedura chirurgica (valutata con scale specifiche), la necessità di tecnologie avanzate (es. robotica, monitoraggi invasivi), il rischio di sanguinamento e le comorbidità del paziente.
- Validato – Lo strumento non può essere improvvisato. Deve essere sottoposto a rigorosi studi di validazione scientifica per dimostrare che i punteggi che produce sono effettivamente correlati al carico di lavoro reale e agli esiti clinici, poiché, senza questa validazione, lo strumento rischia di essere impreciso e di perdere attendibilità.
- Integrato – In un ambiente frenetico come il blocco operatorio, l’inserimento manuale dei dati è irrealistico e fonte di errori. Lo strumento deve essere perfettamente integrato con i sistemi informatici ospedalieri esistenti, in particolare con la cartella clinica elettronica ed il software di programmazione chirurgica. L’ideale è un sistema che estragga automaticamente i dati necessari dalla documentazione del paziente, calcoli il punteggio di acuità e lo renda immediatamente disponibile ai responsabili della pianificazione del personale, possibilmente con suggerimenti proattivi sull’organico necessario.
Un percorso metodologico solido – L’adozione di una nuova tecnologia, per quanto avanzata, è destinata a fallire senza una strategia di implementazione ben definita. Questo percorso metodologico deve includere diversi passaggi chiave:
- Change Management e coinvolgimento del personale – Qualsiasi cambiamento che impatti le routine lavorative genera resistenza, pertanto è fondamentale coinvolgere fin dall’inizio tutte le figure professionali del blocco operatorio (chirurghi, anestesisti, infermieri, tecnici). Vanno spiegati bene i benefici non solo per l’organizzazione e per i pazienti, ma anche per il benessere lavorativo del team di cura, (riduzione dello stress da sottodimensionamento) ed è cruciale per ottenere la loro collaborazione.
- Progetti pilota e aggiustamenti – Invece di un’implementazione su larga scala, di dovrebbe iniziare con un progetto pilota in un’area specifica del blocco operatorio. Questo permette di testare lo strumento in un ambiente controllato, raccogliere feedback, identificare problemi imprevisti e affinare i parametri e i flussi di lavoro prima di estendere il modello a tutta la struttura.
- Formazione continua – Il personale deve essere adeguatamente formato non solo sull’uso tecnico del software, ma anche sulla filosofia che sta alla base dell’acuity-based staffing. Devono comprendere come i dati vengono raccolti, come viene calcolato il punteggio e come questo si traduce in decisioni operative, per poter avere fiducia nel sistema.
- Definizione di KPI (Key Performance Indicators) – Per misurare il successo, è necessario definire indicatori di performance chiari. Questi potrebbero includere la riduzione delle ore di straordinario, il tasso di turnover del personale, il numero di incidenti legati alla sicurezza del paziente, i tempi di rotazione tra un intervento e l’altro (turnover time) e, naturalmente, la soddisfazione del personale e dei pazienti.
La necessità di prove multicentriche – Un modello che funziona perfettamente in un centro medico universitario ad alta specializzazione potrebbe non essere altrettanto efficace in un ospedale di provincia a causa di un mix di casi diverso. Per questo, le prove di efficacia raccolte in un singolo centro, per quanto positive, non sono sufficienti per giustificare un’adozione su vasta scala.
Le prove multicentriche, ovvero studi condotti simultaneamente in diversi ospedali con caratteristiche eterogenee, sono indispensabili. Esse permettono di:
- Generalizzare i risultati – Dimostrare che i benefici dell’ABS (migliore efficienza, maggiore sicurezza) sono replicabili in contesti diversi, con popolazioni di pazienti e culture organizzative differenti.
- Identificare le migliori pratiche – Confrontando i risultati tra i vari centri, è possibile capire quali strategie di implementazione funzionano meglio e quali fattori sono critici per il successo.
- Costruire una base di evidenze solida – Dati robusti provenienti da studi multicentrici sono l’argomento più potente per convincere i decisori politici e gli amministratori ospedalieri a investire le risorse necessarie per questa trasformazione.
Conclusioni
In conclusione, lacuity-based staffing è molto più di una semplice tecnica di scheduling, bensì è una filosofia gestionale che pone al centro la corrispondenza dinamica tra i bisogni del paziente e le competenze del personale. Il sistema ha un importante potenziale, che nel futuro potrebbe migliorare l’efficienza operativa, aumentare la sicurezza dei pazienti e promuovere un ambiente di lavoro più sano e sostenibile per gli operatori sanitari.
L’idea, seppur interessante deve essere temperata da un approccio pragmatico e rigoroso, poichè, senza l’adozione di strumenti di misurazione validati e integrati, senza una strategia di implementazione metodica che gestisca il cambiamento culturale e senza il supporto di solide prove scientifiche multicentriche, l’acuity-based staffing è destinato a rimanere confinato nel regno delle buone intenzioni. Solo attraverso un impegno congiunto di clinici, manager e ricercatori sarà possibile trasformare questa promettente visione in una realtà operativa capace di ridefinire gli standard di cura nei blocchi operatori del futuro.
La progressiva complessità degli interventi chirurgici e la crescente innovazione tecnologica dei blocchi operatori impongono una seria riflessione ai professionisti sanitari sulla pianificazione delle sale e la gestione del personale di sala operatoria in modo flessibile, rispondente alle esigenze assistenziali e capace di sostenere qualità e sicurezza.
Dott. Matteo Ottaviani
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