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Título: OPTIMIZATION OF MICROBIOLOGICAL DIAGNOSIS NETWORK LOCATION: APPLICATION TO THE PUBLIC HEALTH SYSTEM OF SÃO PAULO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): JULIA HELENA MAIA DO NASCIMENTO

Colaborador(es):  JULIA LIMA FLECK - Orientador
SILVIO HAMACHER - Coorientador
Número do Conteúdo: 51394
Catalogação:  01/02/2021 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL

Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=51394@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=51394@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.51394

Resumo:
In bacterial infections the speed in results and accuracy of the diagnostic test is essential for the targeted treatment of the disease. Untreated time aggravates infection and inappropriate use of antibiotics can lead to the development of multidrug-resistant bacteria. An optimized microbiological analysis system can guarantee lower running costs as well as a higher service level. This work presents a mathematical model of location of facilities to create a microbiological diagnostic network formed from bacterial identification strategies and/or the presence of antimicrobial resistance in populations with suspected blood infection. The objectives of the mixed integer programming model are minimizing network logistics costs, shorten sample collection and transport times as well as maximizing the benefits from rapid and efficient diagnostics. The proposed model was applied to real demand data of microbiological procedures of the State of São Paulo. Among the eligible technologies, the optimal solution suggests the installation of 12 centralized testing laboratories. The average total time of diagnosis, excluding culture times, is 10.3 hours. The estimated annual savings on medicines represents BRL 98,498,965.70 of the budget amount dedicated to drug procurement. Compared to a decentralized diagnostic network, the results show an average reduction in microbial identification time and an economy 48 percent higher. The analyzes also highlight the impact of treatment cost on diagnostic times. The results indicate the effectiveness of the model as a tool to support decision making and aid to health care institutions and can be applied to other administrative regions and at different levels of network formation.

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