Emergency medical system design for disaster response

Abstract

Disasters are large-scale events that affect human life, both materially and spiritually. There are many precautions to be taken to mitigate the devastating effect of disasters. One of them is effectively planning of post-disaster emergency medical response system. Since the most important factor is saving human life, proper planning of medical centers, and transportation of casualties to these centers is crucial during the disaster response phase. Therefore, it is necessary to design the Emergency Medical System (EMS) before disasters. EMS consists of many components such as disaster areas, hospitals, Temporary Medical Centers (TMC), casualties, medical staff, ambulances, etc. The proper planning and design of EMS are crucial to respond casualties and serve them effectively. Therefore, location planning of TMCs or field hospitals, classification of injuries (triage), assignment and transportation of casualties, determining the needs of medical staff in the medical centers play a significant role in mitigating the devastating effect of mass casualty events like disasters or incidents. Humanitarian Logistics or Disaster Management activities consist of preparation, supply, transportation, location, allocation, network design, tracking, and storage. Humanitarian Logistics is a challenging process, and this process contains many uncertainties. The main uncertainties in are the time, location, severity of a disaster, and size of demand. The uncertainties and variability in the complex nature of disaster management require formulating problems as a stochastic programming model in general. Humanitarian Logistics (HL) can be divided into three main topics, which are facility location, inventory management, and network flows/design problems. In the HL literature, facility location studies are commonly divided into three categories. These are emergency medical center, relief supplies warehouse, and shelter site or collection point location problems. In large-scale emergency events such as earthquake, hurricane, flood, and tsunami, the capacity of hospitals is not enough for the treatment of the casualties. Therefore, TMCs are located at the suitable sites by considering existing hospitals to serve casualties for medical response. In the first part of this study, it is aimed to determine the location and number of TMCs in case of an earthquake by considering different factors. In the objective function, we considered the setup cost of TMCs and the transportation cost of casualties. In addition, locations and bed capacities of the existing hospitals, possibilities of damage to the hospitals and roads are taken into account. At the same time, a widely used triage system is applied to classify casualties according to their injured level. The distances between disaster areas and EMCs also considered to minimize response time. For this problem, a two-stage stochastic programming model was developed. The proposed model finds an optimal TMC location solution while minimizing the total setup cost of the TMCs and the total expected transportation cost of casualties. Besides, the model was reformulated by considering a single-type of casualty to show the effect of triage on the solution of the problem. Based on the different earthquake scenarios in JICA Report (2002), a real case study was conducted for the Kartal district of Istanbul. The results were presented, and a sensitivity analysis was performed for critical parameters. The medical staff planning of medical centers is vital as wells as the location planning of medical centers to provide services to all casualties assigned to these centers. Therefore, the medical staff capacity should be considered in addition to the patient's capacity when assigning casualties to the medical centers. Besides, assuming that all of the expected casualties occur immediately after the disaster causes ineffective and unrealistic usage of resources. There is also another fact that a casualty might not stay in the same health condition as time passes. For these reasons, a multi-objective dynamic stochastic model was proposed for the medical staff assignment, casualty allocation, and TMC location planning simultaneously. In the proposed model, it is aimed to minimize the expected values of the total number of unserved casualties, the distance between disaster areas and emergency medical centers, and the number of medical staff needed. The first 72 hours after the disaster was considered and divided into four periods to reflect the dynamic behaviour of such events. Thus, with the dynamic model, it is aimed to use the capacities of emergency medical centers more efficiently and realistically. The stochastic nature of casualties' health condition was also included the model as a Discrete-time Markov Chain. For the case study, Kartal district data used in the model-1 has been updated according to the recently published report of the Istanbul Metropolitan Municipality (IBB-KRDAE, 2020). AUGMECON2 method was applied to solve the multi-objective model, and the results were analysed. According to the results for the case study in the first model, the total patient capacity of existing hospitals and all recommended TMCs are not enough for the most probable earhtquake scenarios defined in JICA Report (2002). However, for the most optimistic scenario, setting up 53 out of 74 candidate TMCs after the disaster is suffcient to assign all casualties to the medical centers. Besides, the percentage of unassigned casualties is 14.9% for the most probable scenario and the average percentage of unassigned casualties over all scenarios is about 10%. In the second case study, where the injured estimates are taken from the most recent study (IBB-KRDAE, 2020), there is enough capacity to assign all casualties to the EMCs over all scenarios. The number of TMC that must be set up is 50 for the worst-case scenario and 21 for the base-scenario. The results and analysis for both models offers some managerial insights associated with the number of temporary medical centers needed, their locations, additional capacity requirements, required number of medical staff, and allocation of casualties. We hope that this study will give a new perspective about the pre- and post-disaster emergency medical system design and contribute to the Humanitarian Logistics literature.

Belli bir yerleşim bölgesindeki topluluğun yaşantısını bozan ve kendi kaynakları ile normal hale dönemeyeceği derecede ciddi insani, çevresel ve ekonomik zararlar meydana getiren olaylara afet denir (IFRC, 2017). Geçmişten günümüze kadar, deprem, fırtına, tsunami, gibi doğal afetlerin yanında terörist saldırılar gibi insanların neden olduğu afetler de meydana gelmektedir. Bunun yanında afetler, oluş hızına göre aniden meydana gelen veya yavaş meydana gelen afetler olarak da ikiye ayrılmıştır (Van Wassenhove, 2006). Deprem, sel ve tsunami aniden gerçekleşen türdeki afetlere; kuraklık, kıtlık ve savaş nedeniyle meydana gelen toplu göçler ise yavaş gelişen türden afetlere örnek olarak verilebilir. Doğal afetler her yıl çok sayıda insanı etkilemektedir. Acil olaylar veri-tabanına (EM-DAT: Emergency Events Database) göre 1997-2017 yılları arasında dünyada, 8223 doğal afet meydana gelmiş ve milyonlarca insan bunlardan etkilenmiştir (Url-1). Geçmiş verilere göre, her yıl ortalama 500 doğal afet meydana gelmekte ve yaklaşık 70.000 kişinin ölümüne ve 200 milyon kişinin ise olumsuz etkilenmesine neden olmaktadır (Duran ve diğ, 2011). 17 Ağustos 1999'da meydana gelen Richter ölçeğine göre 7.6 büyüklüğündeki Marmara Depremi'nde yaklaşık 18.000 insanımız hayatını kaybetmiş, 50.000 kişi yaralanmış, 500.000 vatandaşımız evsiz kalmıştır (Kilci ve diğ, 2015). Bu deprem, yaklaşık 1.4 milyon kişiyi olumsuz etkilemiş ve neredeyse 20 milyar dolar maddi zarar oluşmuştur (Kasapoğlu ve Ecevit, 2003). Bu bilgiler, doğal afetlerin insan hayatını ve yaşadıkları çevreyi ne kadar olumsuz etkilediğini göstermektedir. Afet, terör saldırısı veya savaş gibi kitlesel yaralı olayların sonrasında, büyük miktarda kaynak ihtiyacı doğurmakta (yiyecek, içecek, ilaç, çadır vs.) ve bu ihtiyaçların dağıtımını gerektirmektedir. Bu ihtiyaçların afetten etkilenen insanlara zamanında ulaştırılmasının sağlanması; bu sürecin doğru bir şekilde planlanması, yönetimi ve kontrolü büyük önem taşımaktadır. Bu nedenle, İnsani Yardım Lojistiği (Afet Yönetimi) faaliyetlerinin etkin ve sistematik bir şekilde gerçekleştirilmesi, afet öncesi veya sonrası meydana gelen zararların en aza indirilmesinde önemli bir rol oynamaktadır. İnsani yardım lojistiği, afetten etkilenmiş insanların ihtiyaçlarını karşılamak amacıyla gerekli malzemelerin ve bilgilerin kaynak noktasından tüketim noktasına maliyet bakımından etkin ve verimli akışı ile depolanmasının planlanması, uygulanması ve kontrol edilmesi süreci olarak tanımlanmaktadır (Thomas ve Mizushima, 2005). Bu süreç; hazırlık, planlama, tedarik, ulaşım, yerleşim, dağıtım, izleme ve depolama gibi farklı faaliyetlerden oluşmaktadır. 2004 yılında Hint Okyanusu'nda ve 2010 yılında Haiti'de meydana gelen depremler insani yardım lojistiğinin ne kadar karmaşık ve güç olduğunu göstermiştir. 12 Ocak 2010'da Haiti'de meydana gelen 7.0 büyüklüğündeki depremde 500,000'den fazla insan ölmüş veya yaralanmış, en az 2 milyon insan ise evsiz kalmıştır. (IDMC, 2011). Yardım malzemeleri ancak depremden iki gün sonra bölgeye ulaştırılabilmiştir (Url-2). Daha sonra, birçok insani yardım organizasyonu afet bölgesine intikal etmesine rağmen, bilgi ve koordinasyon eksikliği nedeniyle acil müdahalenin etkili bir şekilde gerçekleştirildiğini söylemek mümkün değildir (Altay ve Labonte, 2014). Bu ve benzeri afetlerin ve küresel krizlerin insanlar üzerindeki yıkıcı etkisi, afet öncesi, sırası ve sonrası lojistik faaliyetlerin iyileştirilmesi ve geliştirilmesi ile ilgili çalışmaların önemini gün geçtikçe arttırmaktadır. Son yıllarda insani yardım lojistiğinin önemi daha iyi anlaşılmış, bu konudaki çalışmalar artmıştır. Tüm yardım faaliyetlerinin temel amacı, ihtiyaç sahiplerine yardımı zamanında ve ihtiyaç miktarı kadar ulaştırmaktır. Geleneksel Tedarik Zinciri'nde olduğu gibi İnsanı Yardım Tedarik Zinciri de; nihai müşteriye (afetzede) doğru ürünü, doğru kalitede, doğru zamanda ve doğru yerde ulaştırmayı sağlayacak şekilde tasarlanmalıdır. Tedarik, depolama, envanter yönetimi, ulaştırma ve dağıtım fonksiyonlarını içeren İnsani Yardım Lojistiği, afet yönetiminin en önemli unsurlarından biridir. İnsani yardım lojistiği son derece zor bir süreçtir ve bu süreç birçok belirsizlik içermektedir. Temel belirsizlikler afetin şiddeti, gerçekleşeceği zaman, yer ve talebin büyüklüğüdür. Afet yönetimindeki belirsizlikler ve değişkenlik, problemlerin genel olarak stokastik bir programlama modeli olarak formüle edilmesini gerektirmektedir. İnsani yardım lojistiği ilgili akademik literatür üç ana başlık altında toplanmaktadır. Bunlar; tesis yerleşimi, envanter yönetimi ve ağ tasarım/akışlarıdır. Tesis yerleşimi ile ilgili çalışmalar, operasyonların konumsal yönlerine odaklanır ve tesis yerinin, insani yardım lojistiği kapsamındaki maliyet, hizmet ve müdahale süresi gibi unsurlar üzerindeki etkilerini araştırır. Literatürdeki afet lojistiği ile ilgili tesis yerleşimi çalışmaları üç kategoriye ayrılabilir. Bunlar; yardım malzemeleri depo yerleşimi, acil tıp merkezi yerleşimi ve sığınak bölgesi yerleşimi problemleridir. Bu üç tesis türünün farklı kullanımları olmasına rağmen, bu problemlerin ulaşılan toplam kişi sayısını maksimize etmek, tesisler ile afetten etkilenenler arasındaki mesafeyi minimize etmek ve en uygun tesis yerinin seçilmesini sağlamak gibi benzer amaçları vardır. Bu tez çalışmasının ilk bölümünde, mevcut hastanelerin yerleri ve kapasitesi, yaralıların önceliklendirilmesi (triyaj) ile yolların ve hastanelerin zarar görme olasılıkları göz önünde bulundurularak afet sonrasında kurulacak olan geçici tıp merkezlerinin yerinin ve sayısının belirlenmesi amaçlanmıştır. Ayrıca, tıp merkezlerine yaralılar atanırken tıbbi müdahale süresinin en aza indirmek için afet bölgeleri ile tıp merkezleri arasındaki mesafeler dikkate alınmıştır. Bu problem için iki-aşamalı stokastik bir programlama modeli geliştirilmiştir. Önerilen modelde, geçici tıp merkezlerinin toplam kurulum maliyetinin beklenen toplam taşıma maliyetinin en aza indirilmesi amaçlanmıştır. Modelde, atanamayan yaralı sayısı kriteri için α-güvenilirlik kısıtlamaları da kullanılmıştır. Ayrıca, yaralıları sınıflandırmanın problemin çözümü üzerindeki etkisini anlamak için önerilen model triyaj olmadığı durum için (tek tip yaralı) yeniden formüle edilmiştir. İstanbul'da gerçekleşmesi beklenen farklı deprem senaryolarına göre Kartal ilçesi için gerçek bir vaka çalışması yapılmış, sonuçları sunulmuş ve önemli parametreler için duyarlılık analizi yapılmıştır. Tıp merkezlerinin yerleşim planlamasının yanı sıra tıp merkezlerinin sağlık personeli planlaması da bu merkezlere atanan yaralılara hizmet vermeyi garantilemek için hayati öneme sahiptir. Bu nedenle, yaralı ataması yapılırken tıp merkezlerinin kapasitesine ek olarak sağlık personeli kapasitesi de dikkate alınmalıdır. Ayrıca, tüm yaralıların afetten hemen sonra meydana geldiği varsayımı, kaynakların etkisiz ve gerçekçi olmayan kullanımına neden olmaktadır. Yaralıların zaman geçtikçe aynı sağlık durumunda kalmayabileceği de başka bir gerçektir. Bu sebeplerden dolayı, sağlık personeli görevlendirmesi, yaralı ataması ve geçici tıp merkezlerinin yerleşim planlamasını birlikte ele alan çok-amaçlı dinamik bir stokastik model önerilmiştir. Önerilen modelde, hizmet verilemeyen toplam yaralı sayısı, afet bölgeleri ve acil tıp merkezleri arasındaki mesafe ve ihtiyaç duyulan sağlık personeli sayısının beklenen değerinin minimizasyonu amaçlanmıştır. Afetten sonraki ilk 72 saat dikkate alınmış ve bu tür olayların dinamik davranışını yansıtmak için bu zaman dilimi dört periyoda ayrılmıştır. Böylece, dinamik model ile acil tıp merkezlerinin kapasitelerinin daha verimli ve gerçekçi bir şekilde kullanılması amaçlanmıştır. Yaralıların sağlık durumundaki değişim, kesikli-zamanlı Markov Zinciri olarak tasarlanmış ve modele dahil edilmiştir. Vaka çalışması için ilk bölümde kullanılan Kartal ilçesi verileri yakın zamanda yayınlanan İstanbul Büyükşehir Belediyesi'nin raporuna (IBB-KRDAE, 2020) göre güncellenmiştir. Çok-amaçlı modelin çözümü için AUGMECON2 (Augmented Epsilon Constraint Method 2) yöntemi uygulanmış ve sonuçlar analiz edilmiştir. İlk modeldeki vaka çalışmasının sonuçlarına göre, JICA Raporunda (2002) tanımlanan en olası deprem senaryoları için mevcut hastanelerin ve önerilen tüm geçici tıp merkezlerinin hasta kapasitesi yeterli değildir. Ancak, en iyimser senaryoda tüm yaralıları tıp merkezlerine atayabilmek için 74 aday geçici tıp merkezinden 53'ünün kurulması yeterli olmaktadır. Ayrıca, en olası senaryo için atanamayan yaralı oranı %14,9 iken, tüm senaryolar dikkate alındığında bu oranın ortalaması %10'dur. Yaralı tahminlerinin en güncel çalışmadan (IBB-KRDAE, 2020) alındığı ikinci modeldeki vaka çalışmasında, tüm senaryolarda yaralıların tıp merkezlerine atanması için yeterli kapasite vardır. Depremden sonra kurulması gereken geçici tıp merkezi sayısı, en kötümser senaryo için 50 iken temel senaryo için 21'dir. Her iki modelin sonuçları ve analizler, ihtiyaç duyulan geçici tıp merkezlerinin sayısı, konumları, ek kapasite gereksinimi, gerekli tıbbi personel sayısı ve yaralıların ataması ile ilgili bazı yönetimsel bilgiler sunar. Bu çalışmanın afet öncesi ve sonrası acil tıbbi sistem tasarımına yeni bir bakış açısı kazandıracağını ve İnsani Yardım Lojistiği literatürüne katkı sağlayacağını umuyoruz.