Back to Search
Start Over
Indicador de produtividade aplicado à engenharia clínica
- Source :
- Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), instacron:UNICAMP
- Publication Year :
- 2022
-
Abstract
- Orientador: José Wilson Magalhães Bassani Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação Resumo: Toda equipe de engenharia clínica (EC) precisa preocupar-se em manter ou melhorar o nível de qualidade de suas atividades. Um dos fatores que afetam a qualidade é a produtividade da equipe técnica, logo, medir a produtividade é fundamental para que os gestores possam acompanhar a equipe e propor ações para melhorias. Na EC, a maioria dos indicadores de produtividade são para avaliação da equipe, e poucos são os indicadores que retratam a produtividade individual. Desses, a maioria possui como metodologia de cálculo o uso apenas do número de ordens de serviço (OS) resolvidas ou número de horas técnicas trabalhadas (HT). Neste trabalho foi desenvolvido um indicador de produtividade (IP) a partir: do número de OS encerradas, do número de HT e, adicionalmente, da complexidade das OS encerradas. Esse indicador poderá ser utilizado como auxilio tanto para avaliação de trabalhadores individuais, quanto de equipes. IP foi utilizado para estudar a produtividade de uma equipe de um Núcleo de EC (NEC) durante o período de 01/01/2018 à 31/12/2019 (pré-pandemia da Covid-19) e também durante o período da pandemia, de 01/03/2020 à 31/07/2021. Os dados usados para realização deste trabalho foram coletados usando o sistema de software GETS - Gestão de Tecnologia para Saúde -, desenvolvido para uso via web pelo Laboratório Nacional para Gerenciamento de Tecnologia em Saúde (LNGTS) do Centro de Engenharia Biomédica (CEB) da UNICAMP. No período pré- pandemia da Covid-19, verificou-se que 68% dos profissionais executores do NEC apresentaram boa produtividade. Já no período da pandemia, observou-se que vários indivíduos tiveram baixa produtividade devido a fatores intrínsecos do período, impactando assim na produtividade da equipe, que dada as circunstâncias, apresentou ainda um bom desempenho. Além disso, foi interessante observar que a inclusão da complexidade na medição da produtividade foi capaz de evitar vieses nos resultados Abstract: Every clinical engineering (CE) team need to be concerned with maintaining or improving the quality level of its activities. One of the factors affecting this quality is the productivity of the technical team. Therefore, measuring the productivity is fundamental for managers to monitor the team and propose actions for improvement. In CE, most productivity indexes are for team assessment, and only few represent the productivity of each person. In this case, most have as methodology for calculation the number of finish service orders (SO) or the number of worked hours (WH). In this work, a productivity index (IP) was developed based on: number of finished SO, number of WH, and complexity of completed SO. This indicator can be used to help measure the productivity of teams and individual workers. IP was used to evaluate the productivity of a CE Nucleus (NEC) team in the period from 01/01/2018 to 31/12/2019 (Covid-19 pre-pandemic) and also during pandemic period, from 01/03/2020 to 31/07/2021. The data used for this work were collected using the software GETS - Gestão de Tecnologia para Saúde -, which was developed for web-based use by the National Laboratory for Health Technology Management (LNGTS) of the Center for Biomedical Engineering (CEB) at UNICAMP. During pre-pandemic period, it was found that 68% of the NEC professionals had good productivity. During the pandemic period, it was observed that many staff members had low productivity due to intrinsic factors of the period, thus impacting the team’s productivity, which, given the circumstances, still presented a good performance. Furthermore, it was interesting to observe that the inclusion of complexity in the measurement of productivity was able to avoid biases in the results Mestrado Engenharia Biomédica Mestre em Engenharia Elétrica CAPES 88887.596944/2021-0
Details
- Language :
- Portuguese
- Database :
- OpenAIRE
- Journal :
- Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), instacron:UNICAMP
- Accession number :
- edsair.od......3056..5681bc0fc17c6270683b550e64774693