Epidemiebedingter Ressourcenbedarf von Krankenh?usern - Modellierung von Inzidenz, Bettenbelegung, Personalplanung und Versorgungsketten

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Im Rahmen der COVID-19-Pandemie konnte mehrfach beobachtet werden, dass ein erh?htes Patientenaufkommen schnell zu einer ?berlastung der verfügbaren Kapazit?ten im Gesundheitswesen führen kann. Dies hat neben einer unzureichenden Versorgung von infizierten Patienten auch weitreichende Auswirkungen auf die Effizienz des Gesundheitssystems im Gesamten. Um den Herausforderungen solcher Gef?hrdungen zukünftig besser entgegenwirken zu k?nnen, soll im Rahmen von PROGNOSIS ein verbesserter Umgang mit Infektionskrankheiten sichergestellt werden.

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PROGNOSIS ist ein vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gef?rdertes Verbundprojekt mit dem Ziel der Vorhersage von Krankenhausbelastung aufgrund schwerer Infektionskrankheiten. Gemeinsam mit der Universit?t Leipzig, der RWTH Aachen und dem Zentrum für Evidenzbasierte Gesundheitsforschung (TU Dresden) werden datengestützte Kurzzeit- und mechanistische Langzeitprognosemodelle konzipiert, um für verschiedene Zeitr?ume, sowie auf verschiedenen geographischen Ebenen Vorhersagen bezüglich der Epidemieentwicklung treffen zu k?nnen. Darauf aufbauend entwickelt und evaluiert der Lehrstuhl für Health Care Operations/Health Information Management in Kooperation mit dem Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und Logistik der WWU Münster ?konomische Krankenhausmodelle für eine Absch?tzung der Auswirkungen derartiger Belastungen. Durch die Kombination der Modelle wird so ein Planungsinstrument bereitgestellt, welches die rechtzeitige Entwicklung geeigneter Gegenstrategien erm?glicht.

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Kooperationspartner:

·?????? Prof. Dr. Markus Scholz (Universit?t Leipzig)

·?????? Prof. Dr. Andreas Schuppert (RWTH Aachen)

·?????? Dr. Veronika Bierbaum (Zentrum für Evidenzbasierte Gesundheitsforschung)

·?????? Prof. Dr. Bernd Hellingrath (WWU Münster)

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Für Fragen und weitere Informationen wenden Sie sich bitte an? Markus Schüller.