Propostas de melhorias de atendimento num Pronto Socorro
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Anais do 13O Encontro de Iniciação Científica e Pós­Graduação do ITA – XIII ENCITA / 2007 Instituto Tecnológico de Aeronáutica, São José dos Campos, SP, Brasil, Outubro, 01 a 04, 2007. Propostas de melhorias de atendimento num Pronto Socorro utilizando Teoria de Filas e Teoria de Restrições Fabiana Xavier Correia Lima Instituto Tecnológico de Aeronáutica, Divisão de Engenharia Mecânica Praça Marechal Eduardo Gomes, 50 – Vila das Acácias. CEP 12228­900 São José dos Campos – SP – Brasil Bolsista PIBIC­CNPq [email protected] Mischel Carmen Neyra Belderrain Instituto Tecnológico de Aeronáutica, Divisão de Engenharia Mecânica Praça Marechal Eduardo Gomes, 50 – Vila das Acácias. CEP 12228­900 São José dos Campos – SP – Brasil [email protected] Resumo. A demanda crescente de serviços nos hospitais e a escassez de recursos (humanos e materiais) são fatores que contribuem para o aumento de filas de pacientes a espera de um atendimento. Este trabalho tem como objetivo analisar três propostas de melhoria de atendimento de pacientes num Pronto Socorro. São utilizados os conceitos de Teoria de Filas, Teoria de Restrições (TOC) e Simulação. A Teoria de Restrições, através da melhoria continua, determina os limitantes (gargalos) do sistema; a Teoria de Filas determina como gerenciar este limitante e a Simulação permite analisar as três propostas de melhoria: a) Alteração do número de servidores no Pronto Socorro, b) Redução do tempo de consulta do paciente e c) Inclusão de um módulo de triagem de pacientes. Palavras chave: Teoria de filas, Teoria das Restrições, Simulação, Triagem 0. Introdução Os hospitais necessitam de ferramentas que melhorem a capacidade da organização e gerenciamento do fluxo de pacientes e dos recursos disponíveis. A teoria de Processos Estocásticos, especificamente Teoria de Filas, é de suma importância para o desenvolvimento dessas soluções, onde são levadas em consideração as influências da programação de admissões e das políticas de controle de alta hospitalar. A Teoria das Restrições (Theory of Constraints ­ TOC), através da melhoria continua, determina os limitantes (gargalos) do sistema. No entanto, para definir quais serão as medidas a serem implementadas é importante que várias situações sejam simuladas oferecendo uma solução que seja mais consciente e mais fácil de ser implementada. Isso porque mesmo com o desenvolvimento de sofisticados modelos e de soluções ótimas, a sua aplicação nem sempre é prática. Por isso a importância de se estudar a Teoria de Filas, a simulação e, nesse caso, a Teoria das Restrições para ser possível o desenvolvimento de melhorias que possam ser aplicadas na Área de Saúde. 1. Aplicação da Teoria de Filas – S istema Hospitalar Os pacientes, dentro de um hospital, podem ser atendidos: a) sem prioridade como os casos de consultas médicas agendadas ou visitas rotineiras a pacientes; ou b) com prioridade como o caso de pacientes no Pronto Socorro. Os pacientes, em estudo, serão classificados como: Pacientes tipo 1: Casos críticos Pacientes que precisam ser atendidos imediatamente com taxa de chegada Pacientes tipo 2: Casos Sérios Pacientes que devem ser atendidos assim que possível com taxa de chegada 1 . . 2 Pacientes tipo 3: Casos Estáveis Pacientes que se o atendimento for adiado o quadro não se alterará com taxa de chegada . 3 O estudo de filas em hospitais possui algumas características próprias, por exemplo, as operações são de elevada complexidade e possuem forte interação com o paciente, que participa no processo havendo possibilidade de variações no atendimento, no desempenho e na percepção deste em relação ao serviço prestado. Além disso, há uma forte interdependência entre os diversos processos internos. Este é um ponto em comum entre serviços e manufatura (indústria): suas operações são compostas de processos encadeados e interdependentes cujas interações impactam no resultado final. Faz parte do modelo de filas em hospitais não apenas a necessidade de que haja camas liberadas, mas também que exista uma equipe disponível. Uma visão global das camas disponíveis, ao invés de uma Anais do 13O Encontro de Iniciação Científica e Pós­Graduação do ITA – XIII ENCITA / 2007 Instituto Tecnológico de Aeronáutica, São José dos Campos, SP, Brasil, Outubro, 01 a 04, 2007. visão compartimentada pelos departamentos, facilita a alocação dos funcionários. A importância do acompanhamento desses fatores pode ser observada nos hospitais da rede pública que passam por restrições orçamentárias, tendo que realizar um controle de recursos e pessoal escassos aliado à eficiência no atendimento. Ao se analisar a eficiência de um sistema hospitalar o paciente é considerado apenas uma estatística e é atendido a medida que exista a possibilidade, no entanto o fator humano é muito importante. O sucesso do tratamento está intimamente ligado à agilidade do sistema. Assim, ao se realizar os estudos para melhoria do sistema, antes de propor mudanças deve­se tomar alguns cuidados. Se as considerações ao se estudar as filas forem feitas apenas pelos valores médios de variáveis (por exemplo tempo de espera no sistema) pode ser que em alguns horários a fila fique maior que o esperado, já que se o sistema ficar ocioso por algum tempo ele não irá estocar essa capacidade e na média esses valores se compensaram. Essa consideração pode levar a filas grandes, o que prejudica o atendimento aos pacientes. Porém, em algumas circunstancias será tecnicamente possível eliminar as causas da congestão. Em outros casos impossibilidade real, pois a congestão é parte intrínseca do sistema, e só será possível, talvez, reduzir em certa proporção seus efeitos. 2. Teoria das Restrições A Teoria das Restrições foi desenvolvida por Eliyahu Goldratt. O referido autor englobou vários conceitos de gerenciamento de desempenho, passos para melhoria contínua e refinou conceitos de como gerenciar a produção. A TOC pode ser aplicada em sistemas em que os processos são interdependentes e encadeados sendo possível determinar limitações tanto no processo como na relação entre eles. Esta teoria foi originalmente aplicada em indústrias para melhorar os seus processos, entretanto, os seus conceitos são bem amplos podendo ser usados em diferentes tipos de sistemas inclusive na área de saúde. No Brasil, um trabalho pioneiro foi desenvolvido no Instituto Nacional do Câncer (INCA), contribuindo para reduzir o tempo entre o registro de pacientes e a obtenção do diagnóstico de câncer [3]. A Tabela 1 ilustra a comparação entre a TOC usada para indústrias e para a área de saúde, assim como os passos para melhoria contínua proposta por Goldratt. Tabela 1­ Comparação da TOC nas áreas de Manufatura e Saúde [3] Fonte: [3] A Teoria das Restrições diz as melhorias focalizadas nos gargalos resultam em uma melhora total do sistema. A TOC mostra que melhorias em lugares que não são limitados não melhoram o sistema como um todo, enquanto que melhorias nas restrições melhoram o sistema. Conhecendo a situação da fila de Anais do 13O Encontro de Iniciação Científica e Pós­Graduação do ITA – XIII ENCITA / 2007 Instituto Tecnológico de Aeronáutica, São José dos Campos, SP, Brasil, Outubro, 01 a 04, 2007. atendimento de cada serviço, pode­se aplicar o processo de focalização, identificando os gargalos no fluxo de tratamento dos pacientes e definir um modelo de gestão capaz de gerenciar as restrições. Assim, pode­se afirmar que ambas as teorias, Teoria das Restrições e a Teoria de Filas, são ferramentas úteis para o desenvolvimento do atendimento na área da saúde. A TOC determina onde estão os limitantes do sistema (gargalos) e a Teoria de Filas o que pode ser feito para gerenciar essa restrição. No entanto, para definir quais serão as medidas a serem implementadas é importante que várias situações sejam simuladas oferecendo uma solução que seja mais consciente e mais fácil de ser implementada. 3. Simulação A simulação estuda o desempenho de um sistema através da modelagem. Para se determinar o modelo várias observações do fenômeno são realizadas para poder simular os parâmetros o mais próximo do real. Essa técnica envolve a geração de uma história artificial de um sistema, e a observação desta para fazer inferências relativas às características de operação do sistema real. Ou seja, ao se modelar um problema algumas simplificações são feitas e isso deve ser levado em conta ao se analisar os resultados obtidos pelas simulações e ao se traduzir esses valores para a realidade. 4.1. Modelo de simulação do Pronto Socorro O modelo simulado do Pronto Socorro (PS) é composto por: entrada, recepção, consulta, operação, encaminhamento e dispensa. Em alguns pontos do sistema existem pontos de tomadas de decisão sobre o tipo do paciente. Nos modelos simulados o tempo entre uma etapa e outra não é levada em conta, apenas o tempo do processo. O modelo simulado possui três entradas: pacientes que chegam por ambulância, pacientes encaminhados pelo posto de saúde e pacientes que chegam a pé ou de carro. As entradas foram modeladas como processos aleatórios com distribuições exponenciais. Após a chegada os pacientes passam pela recepção para cadastramento dos dados. A consulta é considerada como uma nova inspeção que definem o tipo de paciente (crítico, sério ou estável). No caso dos pacientes estáveis a consulta já é o próprio tratamento que eles recebem e para os casos mais críticos ocorre o encaminhamento direto para a internação. Nestes casos a distribuição do tempo da consulta varia de 3 até 45 minutos. Após a consulta tem­se outra inspeção que define quão grave é o caso do paciente definindo se ele precisa de operação (cirurgia) ou não. Caso não precise de operação o paciente é encaminhado direto para o quarto, e após a operação o paciente também vai para o quarto. Após passar pelo quarto a paciente passa pelo processo de dispensa para sair do hospital ou então é encaminhado para retornar para uma nova consulta. Esse encaminhamento pelo próprio sistema possui data especifica para o retorno e este processo foi modelado por uma Distribuição Normal. Todos os outros processos foram modelados por Distribuições Triangulares com exceção da entrada e encaminhamento. Como os valores da grandeza em questão apresentam uma tendência central, encontrando­se com maior probabilidade com valores próximos do valor médio, recorremos à distribuição normal, ou a uma distribuição triangular, com uma função densidade de probabilidade. O uso da Distribuição Triangular é adequado, para os processos estudados, por não possuir cauda o que impede a geração de alguns casos com tempos muito maiores ou menores que os reais. No caso em estudo, evita a existência de alguma triagem de paciente que dure mais do que 30 minutos o que seria inadmissível. No processo de encaminhamento a ocorrência de casos em que o retorno do paciente dure um delta de tempo a mais ou menos do que a média pode acontecer, porém em número reduzido originando as caudas. A definição desses parâmetros permite que os pacientes críticos cheguem até o processo de operação com um tempo reduzido apesar de existirem várias etapas até a sala de operações. Isto é possível devido aos valores mínimos das Distribuições Triangulares. A variação dos parâmetros, tempo dos processos e número de servidores em cada processo, permite analisar a melhoria do sistema. 4.1.1. Caso inicial do Pronto Socorro (Modelo 1): Na figura 1 está representado o esquema da simulação inicial do Pronto Socorro considerando os processos existentes citados anteriormente. Este caso representa o sistema crítico com filas longas e com tempo de espera elevado. Este modelo 1 será analisado pelo TOC para que medidas de melhoria sejam propostas. Anais do 13O Encontro de Iniciação Científica e Pós­Graduação do ITA – XIII ENCITA / 2007 Instituto Tecnológico de Aeronáutica, São José dos Campos, SP, Brasil, Outubro, 01 a 04, 2007. Figura 1 ­ Esquema da simulação do Pronto Socorro (Modelo 1) É importante comentar que ao alterar qualquer um desses processos todo o sistema é afetado. Por exemplo, ao se melhorar o tempo de atendimento na recepção, tanto por aumento no número de funcionários quanto no tempo do atendimento em si, a fila de pacientes na triagem aumenta. Portanto, não se deve procurar aperfeiçoar todos os recursos do sistema. Um sistema de ótimos localizados não é um sistema ótimo de maneira nenhuma; é um sistema muito ineficiente [4]. 4.2 Aplicação do TOC para a melhoria do sistema Pela teoria de Goldratt um recurso gargalo é aquele cuja capacidade é igual ou menor do que a demanda colocada nele [4]. Assim, a existência de filas corresponde a processos que são gargalos do sistema. Na seção 3 foram apresentados os passos de melhoria contínua do TOC que serão aplicados ao modelo 1, acima referido, com a seguinte análise: Passo 1: Identificação das restrições. Nesse estudo as restrições estudadas são as filas. Assim, a simulação indicará onde estão às restrições do sistema e quais devem ser priorizadas. Passos 2 e 3: Decisões sobre como explorar as restrições existentes no sistema. Isso significa fazer a restrição funcionar todo o tempo naquilo que é prioritário para alcançar a meta do sistema. No caso de instituições de saúde a meta é atender bem o maior número de pacientes. Assim, uma forma de executar essa fase seria o agendamento dos pacientes de acordo com as restrições da capacidade; dessa forma esse recurso estaria sendo utilizado no máximo da sua capacidade. Esse agendamento corresponde ao retorno dos pacientes. Passo 4: Melhoria da capacidade das restrições do sistema. Essa fase compreende as ações que vão melhorar os processos. Na etapa anterior eram tomadas medidas que possibilitassem a máxima exploração de um gargalo. Nesta etapa as ações objetivam a melhoria do processo, por exemplo o aumento do número de servidores (funcionários) nos processos gargalos. Uma ação citada no livro A Meta [4] para processos manufatureiros foi alterar o momento da verificação da qualidade dos produtos. Inicialmente esse processo (qualidade) era feito após os recursos gargalos. O problema dessa configuração era que alguns produtos que já iriam falhar na avaliação da qualidade passassem pelo processo gargalo provocando um desperdício desse recurso. A ação tomada foi passar a verificar a qualidade dos produtos antes do gargalo assim, somente produtos que seriam aceitos pelo mercado passavam pelo recurso gargalo o que provocou o aumento da produtividade como um todo. Uma ação similar pode ser utilizada em sistemas hospitalares. O uso de triagem dos pacientes tem esse mesmo efeito, o de filtrar as pessoas que realmente precisam de um tratamento médico. Considerando que a definição rigorosa do que vem a ser urgência e emergência é bastante difícil e a demanda de atenção no Pronto Socorro abrange também toda uma gama de pacientes que não encontram acolhimento em outros serviços (ambulatórios, unidades básicas, etc), com queixas crônicas e sociais, que acabam procurando esse serviço, é necessário que o médico atendente que realize a triagem Anais do 13O Encontro de Iniciação Científica e Pós­Graduação do ITA – XIII ENCITA / 2007 Instituto Tecnológico de Aeronáutica, São José dos Campos, SP, Brasil, Outubro, 01 a 04, 2007. dos casos utilize uma análise criteriosa e o bom senso para reconhecer o grau de seriedade que envolve cada situação e as possíveis conseqüências de suas ações e omissões. O grupo de funcionários que realiza a triagem pode ser formado por um grupo de médicos clínicos que possam avaliar o estado do paciente com auxílio de exames e entrevistas [5]. A triagem também pode ser realizada por enfermeiros, que se destacam pelas suas características generalistas. Isso permite ao enfermeiro de triagem assumir a responsabilidade pela avaliação inicial do paciente, iniciar a obtenção do diagnóstico, encaminhar o paciente dentro do departamento de emergência para a área clínica adequada. Ao se ter filas para consulta, operação e para o encaminhamento ao quarto as medidas que tornam o sistema mais eficiente são mais difíceis de serem implementadas. Isso porque, essas fases dizem respeito ao tratamento direto do paciente. Um exemplo da necessidade desse cuidado pode ser visto na Santa Casa de Jacareí onde foram praticadas consultas relâmpagos. Essas consultas a pacientes atendidos no ambulatório do SUS duram em média 3 minutos. Para uma consulta ser realizada, neste curto período de tempo, o médico deixa de realizar um exame físico detalhado ou apenas receita um medicamento após a descrição dos sintomas pelo paciente. Esse tipo de exame sofreu críticas dos pacientes. A decisão do hospital por esse método para aumentar a quantidade de pessoas atendidas por dia se baseia no fato de que a maior parte dos pacientes do ambulatório não esteja em situação de urgência e emergência. Passo 5: Reavaliação do sistema para checar a existência de novas restrições. Caso o sistema ainda apresente alguma restrição todo o processo é refeito, retornando para o passo 1. 4.2.1. Proposta 1: Alteração no número de servidores Na simulação do Modelo 1 foi observado que o processo Consulta é um gargalo do sistema. Uma primeira proposta é o aumento da capacidade do processo de consulta, isto é, o aumento do número de servidores, que passa de 2 médicos para 5. Pode­se notar que essa modificação aumentou o número de pacientes que saíram do sistema (45) e melhorou as condições da fila na consulta. No entanto, ao analisar o sistema como um todo, observa­se que essa mudança provocou a existência de filas nas salas de operação e para o encaminhamento dos pacientes aos quartos. Considerando o valor médio, essas filas não apresentam problemas. Para a operação o tempo médio de espera foi de quase 7 minutos, no entanto, houve um caso em que a espera foi de 75 minutos. Para esse processo esse dado é muito grave. 4.2.2. Proposta 2: Redução do tempo de consulta Da mesma forma que a proposta 1 essa modificação no modelo 1 tem a intenção de aumentar a capacidade do processo de consulta. Nesta proposta voltamos a ter apenas 2 servidores (médicos) no processo consulta, mas reduzimos as constantes da distribuição triangular que caracteriza o tempo de atendimento de uma consulta. Inicialmente tínhamos mín: 3, moda: 20 máx: 45. A alteração foi: mín: 3, moda: 10, máx: 20. Os resultados dessa mudança são apresentados na Figura 8. A redução do tempo de consulta melhorou o gargalo do sistema que era o processo de consulta. O número de pacientes que saíram do PS passou de 27 para 45. O tempo de espera para a consulta reduziu para 16 minutos e a média de pacientes na fila passou de 27 para 3. Da mesma forma que na proposta 1 a redução do tempo de consulta alterou as filas dos outros processos. Comparando essas duas propostas, a alteração da segunda mudança melhorou as filas da operação e piorou a fila de internação nos quartos (encaminhamento). O processo correspondente a decisão_2 piorou muito nas duas propostas. Esse processo corresponde ao tratamento de pacientes estáveis que serão liberados ou então agendados para uma nova consulta. Assim, a existência de filas nesse processo não é crítica. A redução do tempo de um processo é uma proposta típica da melhoria dos processos manufatureiros. No entanto, apesar de fácil simulação a redução do tempo de consulta é uma medida de difícil implementação uma vez que a Organização Mundial de Saúde (OMS) indica que a primeira consulta de um paciente gire em torno de 20 minutos e o Conselho Regional de Medicina (CRM) indica que a mesma tenha no mínimo 15 minutos. Ou seja, os valores desse processo não podem sofrer alterações reais, apenas no plano da simulação. A tentativa de reduzir esse parâmetro na realidade pode causar insatisfação nos pacientes como no caso da Santa Casa de Jacareí. 4.2.3. Proposta 3: Inclusão do módulo de triagem A última mudança proposta é a inclusão da triagem dos pacientes antes de eles passarem pela consulta (Figura 2). Essa prática deseja filtrar os pacientes que não precisam de consulta encaminhando­ Anais do 13O Encontro de Iniciação Científica e Pós­Graduação do ITA – XIII ENCITA / 2007 Instituto Tecnológico de Aeronáutica, São José dos Campos, SP, Brasil, Outubro, 01 a 04, 2007. os diretamente para a saída do sistema. Com isso apenas os pacientes que precisam de tratamento serão atendidos pela consulta e receberão o tratamento necessário. Figura 2 ­ Esquema da simulação do Pronto Socorro incluindo a Triagem A diferença desse modelo para o modelo 1 foi à inserção de uma unidade de triagem. A implementação da triagem fez com que a fila para a consulta diminui­se drasticamente assim como o tempo de espera para ser atendido. Esse recurso também aumentou o número de pessoas que saíram do sistema, ou seja, mais pessoas foram atendidas o que representa a meta desse sistema. Esses resultados também foram encontrados para as outras mudanças. Essa solução, simples como as outras citadas, foi a que provocou um maior impacto no sistema inicial (Modelo 1) sendo ela a mais indicada para melhorar o sistema hospitalar inicialmente proposto. O aumento de servidores no processo da consulta que corresponde ao maior gargalo do sistema melhorou os indicadores do sistema. Por exemplo, ao passar de 2 para 5 médicos responsáveis pela consulta o número de pacientes que foram tratados pelo hospital passou para 45 enquanto que com a triagem o número foi de 81. Esse aumento de 3 médicos é a mesma quantidade que foi considerada na implementação da triagem. Ou seja, para o mesmo aumento no quadro de médicos do sistema a criação da triagem apresenta um resultado muito melhor que o simples aumento da capacidade das consultas. A proporção de pessoas que deixam o hospital após a triagem foi de 30%, um valor próximo ao presente em alguns artigos [5] [6]. Da mesma forma ao se reduzir o tempo da consulta também se aumentou para 45 o número de pacientes que saíram do PS. 1. Conclusões Hospitais necessitam ferramentas que possam aprimorar a capacidade da organização do fluxo de pacientes. A complexidade dos hospitais faz com que existam muitos desafios para melhorar a performance nessa área. Com o objetivo de solucionar essa falha utiliza­se a Teoria de Filas. No entanto, essa teoria isolada não é a melhor forma de abordar o problema, nesse ponto entra a Teoria das Restrições (TOC) que nos fornece informações sobre qual processo deve ser melhorado e qual será o seu efeito no sistema global. A simulação é de extrema importância para se avaliar se o modelo proposto vai ser eficiente ou não. Ela ajuda a refinar as soluções, melhorando os parâmetros que são usados na Teoria das Filas. Outra melhoria trazida pela simulação diz respeito à implementação da teoria na realidade, isso porque a melhor solução teórica pode ser difícil de ser implementada. Por exemplo, em algumas circunstancias será teoricamente possível eliminar as causas da congestão, no entanto, na prática isso não pode ser realizado, já que a maioria dos hospitais tem de lidar com um orçamento e uma equipe reduzidos. Então objetiva­se reduzir as filas, melhorar a dinâmica dos fluxos dos pacientes dentro do sistema hospitalar. Em outros casos a congestão é parte intrínseca do sistema, e só será possível, talvez, reduzir em certa proporção seus efeitos. Esse último caso exemplifica a importância de se usar ambas as teorias e a simulação em Anais do 13O Encontro de Iniciação Científica e Pós­Graduação do ITA – XIII ENCITA / 2007 Instituto Tecnológico de Aeronáutica, São José dos Campos, SP, Brasil, Outubro, 01 a 04, 2007. conjunto, já que a TOC nos indica onde estão as restrições (congestão, fila) e se elas são passíveis de melhorias, o que será testado nas simulações que necessita de um modelo baseado na Teoria de Filas. As propostas de melhoria simuladas melhoraram as filas existentes, mas não as extinguiram. As filas remanescentes no sistema são aceitáveis na realidade, já que elas se concentraram na triagem e na consulta e com tempo de espera baixo. Nos processos como sala de operação e quarto não houve existência de filas. Nessas áreas esse critério era importante já que um paciente crítico não pode esperar para entrar em operação. As mudanças propostas para o modelo 1 são de implementações mais simples e não requerem uma grande alocação de recursos. Por exemplo, o número de médicos dedicados a consulta pode ser reduzido devido à realocação para a triagem e a quantidade de pessoas atendidas irá aumentar. Isso porque os pacientes a necessitarem de consultas serão bem menores. Na modificação proposta os servidores responsáveis pela triagem seriam contratados dado que os outros parâmetros continuaram constantes. 2. Agradecimentos Aos meus pais e meu irmão pelo apoio, amor e incentivo. Ao ITA ao CNPq pela bolsa de Iniciação Cientifica e à professora – or ientadora Mischel Carmen Neyra Belderrain. 3. Referências Bibliográficas [1] Hillier, F.S. e Lieberman, G.J., 1988, “ Introdução à Pesquisa Operacional” , Ed. Campus Ltda. São Paulo, Brazil [2] Wang, C., Lee, Y., Lin, W. e Lin, P., 2006, “ Application of Queuing Model in Healthcare Administration with Incorporation of Human Factors” , Journal of American Academy of Business, Cambridge [3] Sabbadini, F.S., 2006, “ Teoria das Restrições (TOC): Conceitos e Aplicações na Área de Saúde” , IV Simpósio de Gestão e Estratégica em Negócios, Brasil. [4] Goldratt, E. M., 2002, “ A meta: um processo de melhoria contínua” , Ed. Nobel, São Paulo. [5] Belderrain, M.C.N. e Nacif R., 2003, “ Triagem Hospitalar como Política de Controle de Admissão Hospitalar em São José dos Campos – S P” , Brasil. [6] Bindman, A.B., 1995, “ Triage in accident and emergency departments” , Bristish Medical Journal, pp. 311­404.
