Dynamische OK-planning: maatregelen om vertragingen in de operatiekamers te beperken

Operatieschema’s zijn niet alleen afhankelijk van de beschikbaarheid van operatiekamers. De duur van een ingreep, de personeelsbezetting, de apparatuur en de capaciteit voor postoperatieve zorg zijn allemaal van invloed op het verloop van de dag. Wanneer deze factoren afzonderlijk worden gepland, is het moeilijker om vertragingen en wijzigingen op het laatste moment te voorkomen. Uit onderzoek blijkt hoe dynamische OK-planning deze onderlinge afhankelijkheden kan integreren om zo een betrouwbaardere planning van de operatiekamers te ondersteunen.

Drie Duitse ziekenhuizen hebben onlangs een andere aanpak voor de planning van operaties getest, waarbij in zes maanden tijd 1.497 electieve ingrepen werden uitgevoerd.^[1] In plaats van individuele onderdelen van de OK-workflow afzonderlijk te optimaliseren, hebben zij een raamwerk geïmplementeerd waarin dynamische planning werd gecombineerd met voorspellende analyses.^[1] Bij de planningsaanpak werd tegelijkertijd rekening gehouden met meerdere variabelen: de duur van de ingreep, afhankelijkheden op het gebied van middelen, de capaciteit in de verdere zorgketen en historische patronen op basis van de eigen gegevens van het ziekenhuis.

Het resultaat: het percentage uitgestelde operaties daalde van 15% naar 5%. De vertragingen bij electieve operaties werden met 67% teruggedrongen.^[1] Deze bevindingen zijn afkomstig uit een onderzoek uit 2025 dat is uitgevoerd door onderzoekers van de Comenius Universiteit in Bratislava en is gepubliceerd in het peer-reviewed tijdschrift Medicni Perspektivi.^[1] De omvang van de verbetering riep een vraag op die het onderzoeken waard is: waarom leverde het beschouwen van planningsvariabelen als onderling afhankelijke factoren, resultaten op die jaren van stapsgewijze optimalisatie niet hadden opgeleverd?

De meeste ziekenhuizen hebben geïnvesteerd in het verbeteren van hun chirurgische werkprocessen. Initiatieven ter verkorting van de doorlooptijd, Lean-programma’s, gestandaardiseerde checklists, betere communicatieprotocollen. Deze maatregelen leveren voordelen op, maar in veel ziekenhuizen hebben de percentages van verplaatste ingrepen en de frequentie van vertragingen een plafond bereikt. Dezelfde aanpak die tien jaar geleden nog een duidelijk verschil maakte, levert nu steeds minder resultaat op.

In een systematische review uit 2024, gepubliceerd in het World Journal of Surgery, werd dit patroon onderzocht.^[2] Op basis van 38 onderzoeken uit een periode van vier decennia werd in dit overzicht onderzocht waarom de doorlooptijd – een van de meest gebruikte maatstaven voor de efficiëntie van operatiekamers – zo moeilijk blijvend te verbeteren blijkt te zijn.^[2] Uit het onderzoek bleek dat de meest effectieve oplossingen niet uit afzonderlijke maatregelen bestonden, maar uit een reeks aanpassingen die waren afgestemd op de werking van het gehele klinische systeem.^[2] De implicatie reikt verder dan de doorlooptijd: het afzonderlijk verbeteren van één indicator heeft weinig zin wanneer de variabelen waarvan deze afhankelijk is, niet op elkaar zijn afgestemd. Dezelfde redenering geldt voor de naleving van starttijden, annuleringspercentages en andere indicatoren die vaak afzonderlijk worden bekeken.

De beperking ligt niet in hoe goed de afzonderlijke variabelen worden gemanaged, maar in het feit dat deze afzonderlijk worden beheerd. Een OK-dag wordt bepaald door de wisselwerking tussen de duur van de ingrepen, de personeelsbezetting, de apparatuur, de beschikbaarheid van bedden en de patiëntenstroom.^[1] Wanneer planningsprogramma’s deze als afzonderlijke invoergegevens behandelen, die één voor één worden geoptimaliseerd, kan de planning geen rekening houden met de manier waarop zij elkaar beïnvloeden.

Dynamische planning gaat uit van een ander uitgangspunt. In plaats van afzonderlijke variabelen te optimaliseren en te hopen dat de totale planning klopt, worden alle planningsvariabelen als onderling verbonden beschouwd. Deze planningsaanpak maakt gebruik van de daadwerkelijk geboekte operatiegegevens en voert een optimalisatie uit op basis van alle beschikbare variabelen samen: de verwachte duur van de ingrepen, de personeelsbehoeften, de afhankelijkheden tussen apparatuur en de beschikbare bedcapaciteit in de verdere zorgketen. Daarnaast worden historische gegevens uit de eigen administratie van het ziekenhuis meegenomen om de nauwkeurigheid van die voorspellingen in de loop van de tijd te verbeteren.^[1]

Het resultaat is een planning waarin de variabelen in onderlinge samenhang functioneren in plaats van afzonderlijk. Wanneer een complexe ingreep wordt ingepland op een dag waarop de IC-capaciteit beperkt is, houdt de planningsaanpak rekening met die wisselwerking en past het plan dienovereenkomstig aan.^[1] Wanneer uit historische gegevens blijkt dat een bepaalde combinatie van zaken stelselmatig tot overschrijdingen leidt, wordt in het plan al vóór aanvang van de werkdag rekening gehouden met dat patroon. Conflicten die anders halverwege de dag aan het licht zouden komen, worden al tijdens de planning zichtbaar.

Dit is de wijziging die de Duitse ziekenhuizen hebben doorgevoerd.^[1] TZij hebben hun teams niet gevraagd om het bestaande plan efficiënter uit te voeren. Zij hebben de manier waarop het plan zelf was opgesteld, gewijzigd. De dag werd samengesteld op basis van de wisselwerking tussen de variabelen en niet op basis van de prestaties van elke variabele afzonderlijk. Dat verschil verklaart de omvang van de verbetering.

Een gecoördineerde planningsaanpak is afhankelijk van twee categorieën gegevens die op het moment van het opstellen van het rooster moeten worden samengevoegd. De eerste categorie betreft de informatie die bij de boeking wordt gegenereerd: kenmerken van de patiënt, soort ingreep, chirurg, comorbiditeiten en benodigde middelen. Dit zijn de gegevens die bepalend zijn voor de verwachte duur, de complexiteit en de bestemming na de operatie van elke afzonderlijke casus. Ten tweede zijn er historische gegevens: patronen van de werkelijke duur ten opzichte van de geschatte duur, de frequentie van overschrijdingen voor specifieke soorten ingrepen, seizoensgebonden schommelingen in de beschikbaarheid van bedden en resultaten van vergelijkbare planningsconfiguraties.^[1] Dankzij al deze gegevens kan het planningsteam werken met zowel een geoptimaliseerd individueel plan als een geoptimaliseerd algemeen dagschema.

Het belangrijkste punt is dat de meeste ziekenhuizen deze gegevens al via hun bestaande systemen vastleggen.^[1] De verandering zit niet in het verzamelen van nieuwe informatie. Het gaat erom bestaande gegevens te koppelen aan de planningsbeslissing op het moment dat het plan wordt opgesteld, zodat het planningsteam kan werken met het best mogelijke overzicht van de dag, gebaseerd op alles wat het ziekenhuis al weet.

Geen enkele planningsaanpak zal de variabiliteit in de OK-dag volledig wegnemen. Klinische onvoorspelbaarheid is inherent aan het proces. De Duitse gegevens laten echter zien wat er verandert wanneer de planningsaanpak verschuift van het beheersen van verstoringen op het moment dat deze zich voordoen, naar het anticiperen daarop in de planningsfase.^[1] Het aantal wijzigingen in de planning is met twee derde verminderd. Vertragingen zijn met twee derde afgenomen.^[1] Niet door harder te werken binnen het bestaande kader, maar door een fundamenteel beter plan op te stellen.

Verdere verbeteringen in de operatieplanning kunnen niet alleen voortkomen uit het optimaliseren van afzonderlijke variabelen, maar ook uit een betere afstemming van de onderlinge samenhang daartussen. Dynamische planning combineert voorspellingen op casusniveau, de beschikbaarheid van middelen en historische gegevens om al vóór aanvang van de OK-dag rekening te houden met onderlinge afhankelijkheden. Voor het management van het ziekenhuis en de perioperatieve zorg biedt dit de kans om de overstap te maken van het reageren op verstoringen naar het vooruitplannen.