Resumo:
Neste trabalho foi abordado o tema da previsão de demanda do serviço de urgência
em departamento de emergência. O objetivo de pesquisa foi propor um modelo de
previsão de demanda para consultas de urgência. Composto por dois artigos
acadêmicos, o primeiro artigo é uma revisão sistemática da literatura dos métodos
de previsão de demanda com o propósito de reunir os métodos e modelos
disponíveis acerca dos conceitos utilizados atualmente na administração de
empresas relacionados ao consumo e produção de produtos e serviços. A
metodologia utilizada é a revisão sistemática da literatura com abordagem qualitativa
com o propósito de dar uma visão geral dos métodos dominantes utilizados em
previsão de demanda. Foi realizado o mapeamento da literatura para identificar o
estado da ciência por meio da produção científica disponível. Os métodos
qualitativos e causais demonstram adaptar-se melhor às previsões de médio e longo
prazos, enquanto a análise de séries temporais indica se adequar mais a previsões
de curto prazo. O segundo artigo propõe um modelo para prever o número de
atendimentos diários em um hospital de pronto atendimento. Foram utilizados os
dados de um período de 66 meses de um Pronto Atendimento e Hospital Dia privado
localizado no Rio Grande do Sul, Brasil. É uma pesquisa de modelagem quantitativa,
caracterizada como empírica normativa quantitativa, com o propósito de fornecer a
identificação do estágio atual do conhecimento referente a previsão de demanda de
consultas de urgência em departamento de emergência e por meio de um modelo
probabilísticos propor uma metodologia para assertividade e ganhos de eficiência no
ambiente estudado. A modelagem dos dados foi realizada com o uso do software
Microsoft Excel para a coleta e organização dos dados e do software livre R Versão
3.6.2 para construção do modelo de previsão demanda e análises estatísticas. Os
resultados sugerem o modelo ARIMA (1,1,4) para clínico geral adulto e ARIMA
(4,1,1) para pediatra, considerando o melhor ajuste possível para as predições.
Recomenda-se previsões de 1 dia a frente até 14 dias de previsão, com erros
próximos a 10%. Além disso, como modelo alternativo de previsão demanda foi
proposta a utilização do modelo caótico pelo método do mapa logístico para
previsão de curto prazo em consultas de urgência, incorrendo em baixo erro
associado as previsões. O estudo demonstra a importância do uso de modelos
matemáticos de previsão em serviços de atendimento em departamento de
emergência e como ferramenta de gestão.