Acil Servis Modeli, Kapasite ve Talep

Acil Servis Modeli, Kapasite ve Talep

NHS England yakın zamanda “Model Acil Servis (Emergency Department, ED)” ile ilgili yeni bir rehber yayımlamıştır. Bu rehber, sağlık kuruluşlarından (Trusts) uygulama planları geliştirmelerini talep etmekte olup, bu planların “talep ve kapasite modellemesini” içermesi gerektiğini vurgulamaktadır. Ancak bu süreç, göründüğünden çok daha karmaşıktır. Bunun nedenini açıklamak için bir örnekle başlamak uygun olacaktır.

Örneğin, acil servislerle aynı yerleşkede konumlandırılmış ruh sağlığı acil servislerinin (co-located mental health EDs) hayata geçirilmesi, acil servislere yapılan ruh sağlığı başvurularını azaltmayı amaçlamaktadır. Bu yaklaşım, ruh sağlığı krizi yaşayan hastalar için önemli bir kazanım olup, günümüzde bu tür başvurular tüm acil servis müracaatlarının yaklaşık %5’ini oluşturmaktadır ve hızla artmaktadır. Bununla birlikte, bu tür bir yapılandırmanın tüm ruh sağlığı başvurularını tamamen ikame etmesi beklenmemektedir.

Dahası, bu tür hizmetler yaygınlaştığında, ruh sağlığı krizlerine yönelik toplam sistem talebinin artması muhtemeldir. Polis, ambulans hizmetleri ve aile hekimleri için daha uygun yönlendirme alanlarının oluşması, ayrıca daha az stigmatize edici bir ortamın sağlanmasıyla birlikte bireysel başvuruların artması, mevcut talebe ek olarak yeni bir talep yaratacaktır. Bunun yanında, bazı hastalar klinik olarak acil servis ortamında değerlendirilmek açısından her zaman daha uygun olmaya devam edecektir.

Bu noktada, talep ve kapasite hesaplamalarının ne denli karmaşık hale geldiği açıkça görülmektedir. Benzer şekilde, Model Acil Servis kapsamında önerilen tüm düzenlemeler—giriş süreçlerinin yeniden yapılandırılması, hasta yönlendirme (streaming) süreçleri, genişletilmiş ayaktan acil bakım alanları (EEMAC) ve aynı gün acil bakım (SDEC) yolları—sağlık ekonomisinde “artık talep” (residual demand) olarak tanımlanan kavramdan etkilenmektedir.

Artık Talep (Residual Demand)

Artık talep yeni bir kavram değildir. Sağlık ekonomistleri bu olguyu otuz yılı aşkın süredir, dünya genelinde çeşitli sağlık sistemlerinde incelemektedir. Daha yakın tarihli bir çalışmada Wyatt ve arkadaşları, 2011–2019 yılları arasında İngiltere’de acil servis başvurularının yıllık ortalama %1,29 oranında arttığını göstermiştir.

Bu artışın yalnızca bir kısmı demografik faktörlerle açıklanabilmiştir: nüfus artışı %0,27, yaş-cinsiyet dağılımındaki değişiklikler %0,09 ve sağlık durumundaki değişiklikler %0,09 oranında katkı sağlamıştır. Bu faktörlerin toplam katkısı %0,45 olup, gözlenen toplam artışın yalnızca %35’ini açıklayabilmektedir.

Geriye kalan %0,84’lük artış (yaklaşık %65) ise standart demografik değişkenlerle açıklanamamaktadır. İşte bu açıklanamayan kısım, talep ve kapasite modellemelerinde sıklıkla göz ardı edilen “artık talep”i temsil etmektedir. Söz konusu çalışma, bu artık talep örüntüsünün yalnızca acil servislerle sınırlı olmadığını, tüm hastane hizmetlerinde benzer şekilde gözlendiğini ortaya koymuştur. Buna göre, poliklinik hizmetlerindeki artışın %76’sı, elektif olmayan yatışların %61’i ve elektif yatışların %30’u artık talep kapsamında değerlendirilmektedir.

Artık Talebi Belirleyen Faktörler Nelerdir?

Wyatt ve arkadaşlarının çalışması bu faktörleri doğrudan ölçmemiş olsa da, mevcut literatür artık talep artışını üç ana bileşenin yönlendirdiğini göstermektedir:

1. Teknoloji ve Tıbbi İlerleme

Yeni tedavi yöntemleri, tedavi edilebilir hastalık spektrumunu genişletmektedir. Gelişmiş tanı yöntemleri yeni hastalık kategorilerinin tanımlanmasına olanak sağlarken, artan müdahale kapasitesi hasta başına daha fazla işlem yapılmasını mümkün kılmaktadır.

Joseph Newhouse, 1992 yılında sağlık harcamalarındaki artışın %75’ine kadar olan kısmının teknolojik gelişmelerle açıklanabileceğini ileri sürmüştür (bu değerlendirme internetin yaygınlaşmasından önce yapılmıştır). Uluslararası birçok çalışma da maliyet artışlarının önemli bir kısmının demografik değişkenler veya hastalık yükü ile açıklanamadığını, ana belirleyici olarak teknolojiyi işaret etmektedir.

2. Arzın Talep Yaratması (Supply-Induced Demand)

Milton Roemer’in 1961’de ortaya koyduğu “yapılan her yatak dolar” (a bed built is a bed filled) ifadesi bu kavramı en iyi şekilde özetlemektedir.

Makro düzeydeki veriler bu durumu güçlü biçimde desteklemektedir: Sağlık hizmetlerinin toplum temelli modellere kaydırılmasına yönelik uzun yıllara dayanan politikalara rağmen, hastane harcamaları 2006–2021 yılları arasında %47’den %58’e yükselmiş, buna karşılık toplum temelli bakımın reel finansmanı azalmıştır. Hastalar da bu eğilimi takip etmiştir.

Temel varsayım basittir: Yeni bir hizmet oluşturulduğunda, bu hizmet kendi talebini üretir ve bu talep büyük ölçüde klasik demografik faktörlerden bağımsızdır.

3. Erişim Engelleri ve Sistem Tasarımı

Hastalar genellikle en kolay erişilebilen sağlık hizmetini tercih eder. Araştırmalar, acil olmayan başvuruların yaklaşık %62’sinin mesai saatleri dışında gerçekleştiğini göstermektedir.

Dijital erişim sorunları, sevk süreçlerindeki gecikmeler ve hizmetlerin sınırlı çalışma saatleri gibi faktörler, acil servisleri—uzun bekleme sürelerine rağmen—en erişilebilir seçenek haline getirmektedir.

Model Acil Servis Uygulaması Açısından Anlamı

Model Acil Servis rehberi, doğru biçimde organizasyonel yapılandırmaya (RAT, streaming, EEMAC, UTC, SDEC) odaklanmaktadır. Ancak bu yapılandırmaların başarısı, öngörülen talep düzeyine bağlıdır.

Mevcut kanıtlar, toplam talebin yaklaşık %65’inin genellikle modellemelerde dikkate alınmayan artık faktörlerden kaynaklandığını göstermektedir.

EEMAC, SDEC ve UTC Kapasite Planlaması

Genel varsayım, geleneksel başvuru ve yatış yollarına alternatif hizmetler oluşturulduğunda, hâlihazırda bu yolları kullanan hastaların yeni alternatiflere yöneleceği yönündedir. Bunun sonucunda da geleneksel sistem üzerindeki baskının azalacağı öngörülmektedir. Ancak bu varsayım, yalnızca artık faktörlerin dikkate alındığı durumlarda geçerlidir.

Model Acil Servis rehberi, acil bakım sürecinin tamamlanması için 4–12 saat gerektiren hastalar için EEMAC alanlarının oluşturulmasını önermektedir. Ayrıca, branş bazlı bakım süreçleri için SDEC kullanımını teşvik etmekte ve UEC Planı kapsamında 40 yeni SDEC ve UTC merkezi için 250 milyon £ yatırım öngörülmektedir.

Bununla birlikte, EEMAC, SDEC ve UTC kapasitesi planlanırken yalnızca mevcut durumda bu hizmete ihtiyaç duyan hasta sayısı değil, daha da önemlisi bu hizmetler oluşturulduktan sonra kaç hastanın bu hizmetleri kullanacağı dikkate alınmalıdır. Bu iki hesaplama, temelde birbirinden oldukça farklıdır.

Yatak Kapasitesi Hesaplaması (The Bed Arithmetic)

UEC Planı 2025/26, 21 günü aşan taburculuk gecikmelerinin ortadan kaldırılmasını hedeflemekte olup, bu sayede yıllık yaklaşık 500.000 yatak günü tasarrufu sağlanabileceği öngörülmektedir. Bu oldukça yüksek bir kazanım gibi görünmektedir. Ancak daha yakından incelendiğinde durumun farklı olduğu anlaşılmaktadır:

500.000 yatak gününün yılın 365 gününe bölünmesiyle yaklaşık 1.370 yatağın serbest kalacağı hesaplanmaktadır. İngiltere’de yaklaşık 105.000 genel ve akut yatak bulunduğu dikkate alındığında, bu durum toplam kapasitede yalnızca %1,3’lük bir artışa karşılık gelmektedir.

Öte yandan, Wyatt ve arkadaşlarının çalışmasına göre, elektif olmayan yatışlar yıllık %2,69 oranında artmakta olup, bunun %1,65’lik kısmı artık büyümeden kaynaklanmaktadır. Bu durumda, bir yıl içerisinde sağlanan %1,3’lük kapasite artışı, yalnızca elektif olmayan yatışlardaki yıllık artık büyüme tarafından dahi tamamen tüketilmektedir.

Ruh Sağlığı Kriz Merkezleri

Daha önce belirtildiği gibi, Model Acil Servis rehberi ruh sağlığı acil servislerinin Tip 1 acil servislerle aynı yerleşkede konumlandırılmasını önermektedir. UEC Planı 2025/26 kapsamında bu ruh sağlığı kriz değerlendirme merkezlerine 26 milyon £ yatırım yapılması planlanmaktadır. Bu yaklaşımın gerekçesi güçlüdür: genel acil servisler, ruh sağlığı krizlerinin yönetimi için çoğu zaman uygun bir ortam sunmamaktadır. Ancak asıl zorluk, talep ve kapasite modellemesinin doğru şekilde yapılmasıdır.

İngiltere’de acil servisler hâlihazırda günlük yaklaşık 3.250 ruh sağlığı krizi hastasını yönetmektedir. Bu hastaların yaklaşık yarısının ruh sağlığı acil servislerine yönlendirilebileceği ve buna ek olarak yeni talep oluşacağı varsayıldığında, toplam talebin %50 oranında artması söz konusu olabilir. Bu rakamlar, durumu açıklamak amacıyla yapılan temkinli tahminlerdir; zira toplumdaki ruh sağlığı ihtiyacı, acil servislere yansıyan mevcut talebin çok ötesindedir.

Talep Modellemesi Neleri İçermelidir?

Model Acil Servis rehberi, sağlık kuruluşlarının uygulama planlarında talep ve kapasite modellemesine yer vermelerini önermektedir. Bu modellemenin daha kanıta dayalı hale getirilebilmesi için üç temel unsur öne çıkmaktadır. Bu noktada veri analistlerinin katkısının önemi özellikle vurgulanmalıdır.

Açık Talep Projeksiyonları

Acil servis başvurularında beklenen artış açıkça ifade edilmeli ve bu artışı azaltması beklenen müdahaleler net biçimde tanımlanmalıdır. Örneğin:

“Demografik ve artık faktörlere bağlı olarak %1,3’lük temel bir artış öngörülmektedir. EEMAC uygulamasının devreye alınması ve taburculuk süreçlerindeki iyileştirmeler ile bu artışın %0,5 oranında azaltılması beklenmektedir. Geriye kalan %0,8’lik artış için ek önlemler gerekecektir.”

Bu tür bir yaklaşım, hem hasta akışı (flow) hem de talep yönetimi açısından hesap verebilirliği artırır.

Mevcut Model Acil Servis uygulama planları, çoğu zaman makul talep projeksiyonları olmaksızın yalnızca yapısal hedefler belirleme riski taşımaktadır. Beklenen büyüme (artık büyüme dâhil) ve müdahalelerin etkisi açıkça ortaya konulmadığında, müdahalelerin işe yarayıp yaramayacağı modelleme yapılmadan varsayılmış olur.

Bileşen Bazlı Müdahaleler

Müdahaleler, artık talebi oluşturan faktörlerle doğrudan eşleştirilmelidir. Eğer talep artışı teknolojik gelişmelerden kaynaklanıyorsa, yeni tanı ve tedavi yöntemleri yaygınlaştırılmadan önce dikkatle değerlendirilmelidir. Eğer kapasite artışı yeni talep yaratıyorsa, bu durum baştan planlamaya dâhil edilmelidir; yalnızca talebin yer değiştireceği varsayılmamalıdır.

Bu çerçevede bazı pratik örnekler:

• Acil serviste yeni tanı testleri devreye alınmadan önce, hasta başına düşen tetkik sayısı ve yatış kararları üzerindeki olası etkiler modellenmelidir. Tanı olanaklarının artması, hem acil servis hekimleri hem de yönlendiren birimler tarafından kullanımın artmasına yol açacaktır. Şüpheli Cauda Equina sendromunda MRI erişiminin artırılması buna güncel bir örnek olarak gösterilebilir.
• EEMAC alanları planlanırken, bu alanların yalnızca mevcut hasta yükünü devralmayacağı, aynı zamanda yeni talep oluşturacağı varsayılmalıdır. Bu tür alanlar, cazip bir “eskalasyon” seçeneği olarak yalnızca acil servisten değil, farklı kaynaklardan da talep çekebilir.
• UTC kapasitesi planlanırken, acil olmayan başvuruların %62’sinin mesai saatleri dışında gerçekleştiği dikkate alınmalıdır. Bu nedenle, aile hekimliği hizmetlerinin akşam 20:00’ye kadar uzatılması tek başına yeterli olmayacaktır. Ayrıca hastalar, acil servisin “minör alanlarına” kıyasla daha iyi performans sunan yeni bir hizmete erişim imkânı da elde etmiş olacaktır.
  

  Gerçekçi Zaman Çerçevesi

  Sağlık sisteminde dönüşüm, aylar içinde değil yıllar içinde gerçekleşir. EEMAC ve UTC kapasitesinin oluşturulması; personelin eğitilmesi, klinik süreçlerin yerleştirilmesi ve sevk davranışlarının değiştirilmesiyle birlikte düşünüldüğünde, oldukça iddialı bir zaman planlaması gerektirir.

  Bu nedenle kısa vadeli hedefler (örneğin, mevcut mali yıl içinde nelerin gerçekleştirilebileceği) ile uzun vadeli dönüşüm hedefleri (örneğin, üç ila beş yıl içinde sistemde hangi yapısal değişimlerin sağlanacağı) birbirinden ayrılmalıdır. Bu iki hedefin birbirine karıştırılması, gerçekçi olmayan beklentilere yol açmakta ve yoğun çabalara rağmen kısa vadeli göstergelerde iyileşme sağlanamadığında sağlık çalışanlarının motivasyonunu olumsuz etkilemektedir.

  ---

  Yaygın Karşı Argümanlar

  Akış İyileştirmeleri Talep Yönetimidir

  Bazı görüşlere göre, hasta akışının iyileştirilmesi tekrar başvuruları azaltır, ambulansların hasta teslim süresindeki gecikmelerini önler ve hasta deneyimini iyileştirerek daha uygun hizmet kullanımını teşvik eder. Bu yaklaşım kısmen doğrudur.

  Akış iyileştirmeleri kalite ve hasta güvenliği açısından kritik öneme sahiptir. Ancak mevcut kanıtlar, bunun tek başına yeterli olmadığını göstermektedir. Akış süreçleri mükemmel şekilde optimize edilmiş olsa dahi, hesaba katılmayan artık faktörlerden kaynaklanan yıllık %0,84’lük büyümenin etkisi devam edecektir.

  ---

  Teknoloji Zamanla Maliyetleri Azaltacaktır

  Bu görüş, teknolojinin belirli bir doygunluk noktasına ulaşarak marjinal faydasının azalacağı varsayımına dayanır. Ancak son 30 yılı kapsayan sağlık ekonomisi araştırmaları bunun aksini göstermektedir.

  Her teknolojik gelişme (antibiyotikler, görüntüleme yöntemleri, genetik testler vb.), maliyetleri azaltmaktan ziyade tedavi edilebilir hastalık alanını genişletmiştir. Önleyici teknolojiler dahi çoğu zaman mevcut hizmetlerin yerine geçmekten ziyade, izlem ve müdahale kapasitesini artırmaktadır.

  ---

  Arz Kaynaklı Talep Karşılanmamış İhtiyacı Yansıtır

  Bu yaklaşım doğrudur. Arz kaynaklı talebin tamamı olumsuz değildir. Örneğin, ruh sağlığı kriz merkezlerinin kurulması, daha önce karşılanmamış ihtiyaçların görünür hale gelmesini sağlayabilir ve bu durum olumlu bir gelişmedir.

  Ancak burada kritik soru şudur: Bu durumun toplam talebi artırdığını kabul ediyor muyuz, yoksa yalnızca mevcut talebin yer değiştirdiğini mi varsayıyoruz? Gerçekçi kapasite planlaması, gerçek ikame ile karşılanmamış ihtiyacın karşılanması arasındaki farkın açık biçimde ortaya konmasını gerektirir.

  ---

  Çalışmanın Dikkate Alınması Gereken Sınırlılıkları

  Wyatt ve arkadaşlarının çalışması 2011–2019 yılları arasındaki verileri analiz etmiş olup, COVID-19 pandemisi öncesi dönemi kapsamaktadır. Pandeminin sağlık hizmeti kullanımı, iş gücü ve hasta davranışları üzerindeki etkileri, artık büyüme örüntülerini değiştirmiş olabilir.

  Çalışma, hastane düzeyinde ekolojik veriler kullanmış olup, bireysel hasta süreçlerinin detaylı analizine imkân vermemektedir. Ayrıca artık talep kategorisi, demografik ve sağlık durumu ile açıklanamayan tüm faktörleri içermekte olup, heterojen bir yapı sergilemektedir ve daha ayrıntılı analiz gerektirmektedir.

  Bununla birlikte, bu sınırlılıklar bulguların geçerliliğini ortadan kaldırmamaktadır. Aksine, COVID-19’un sağlık hizmetlerine erişim, teknoloji kullanımı ve hizmet organizasyonu üzerindeki etkileri göz önüne alındığında, pandemi sonrası dönemde artık faktörlerin daha da belirgin hale gelmiş olabileceği düşünülmektedir.

Uygulama Planı Sunulmadan Önce

Model Acil Servis rehberi, yapılandırmaya ilişkin ayrıntılı öneriler sunmaktadır. Ancak uygulama planı hazırlayan her sağlık kuruluşunun talep boyutunu da dikkate alması gerekmektedir. Planların nihai hale getirilmesinden önce aşağıdaki üç soru yol gösterici olabilir:

• Beklenen artık büyüme nedir?
• Hangi müdahaleler, artık talebin hangi bileşenlerini hedeflemektedir ve bu müdahalelerin büyümeyi ne ölçüde azaltması beklenmektedir?
• Bu tahminlere ne ölçüde güvenilmektedir?

Mevcut bilimsel kanıtlar açıktır. Araştırmalar, talep artışının bileşenlerini nicel olarak ortaya koymaktadır. On yıllara yayılan sağlık ekonomisi literatürü, artık talebi belirleyen faktörleri ayrıntılı biçimde açıklamaktadır. Model Acil Servis rehberi de talep modellemesinin önemini açıkça kabul etmektedir.

Asıl sorun, talebi yönlendiren faktörlerin bilinmesi ile bu faktörleri dikkate alan kapasite planlamasının yapılması arasındaki boşlukta yatmaktadır. Uygulama planları, bu boşluğu kapatmak ya da en azından varlığını açıkça ortaya koymak için önemli bir fırsat sunmaktadır.

References

1. Wyatt S, Parkinson J, Tomini SM, et al. Decomposing the effects of changes of population size, age-sex profile, health status and residual factors on growth in hospital activity in English hospitals: an ecological database study from 2011-2019. BMC Health Services Research. 2025;25:160.
2. Newhouse JP. Medical care costs: how much welfare loss? Journal of Economic Perspectives. 1992;6(3):3-21.
3. Chernew ME, Newhouse JP. Health care spending growth. In: Pauly MV, McGuire TG, Barros PP, eds. Handbook of Health Economics. Vol 2. Elsevier; 2012:1-43.
4. Roemer MI. Bed supply and hospital utilization: a natural experiment. Hospitals. 1961;35:36-42.
5. NHS England. The Model Emergency Department: high performing urgent and emergency care pathways. February 2026. https://www.england.nhs.uk/long-read/the-model-emergency-department-high-performing-urgent-and-emergency-care-pathways/
6. NHS England. Urgent and Emergency Care Plan 2025/26. June 2025. https://www.england.nhs.uk/long-read/urgent-and-emergency-care-plan-2025-26/
7. Institute for Government. Performance Tracker 2025: Hospitals. November 2025. https://www.instituteforgovernment.org.uk/publication/performance-tracker-2025/nhs/hospitals
8. Health Services Safety Investigations Body. Provision of mental health care to patients presenting at the emergency department. January 2024. https://www.hssib.org.uk/patient-safety-investigations/provision-mental-health-care-patients-presenting-emergency-department/
9. Cowling TE, Cromwell DA, Bellot A, et al. Non-urgent attendances to emergency departments are more common among younger adults. NIHR Evidence. July 2024.
10. The Strategy Unit. From ‘right drift’ to ‘left shift’? March 2025. https://www.strategyunitwm.nhs.uk/news/right-drift-left-shift

Cite this article as: Stevan Bruijns, “Model Emergency Department, Capacity and Demand,” in St.Emlyn’s, March 9, 2026, https://www.stemlynsblog.org/model-ed-capacity-and-demand/.

yazının orijinali

admin

YAZAR

Site Kurucusu. Maceraperest acil tıpçı

 aciltip@aciltipuzmani.com  http://aciltipuzmani.com