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Efficiency and simulation of Thailand’s Chiang Mai University Model for COVID-19 mass vaccination hub (CMU-MVH model) - 16/01/25

Doi : 10.1016/j.ajic.2024.10.005 
Amornphat Kitro, MD, MCTM a, b, Danuphon Tippong, PhD c, Wachiranun Sirikul, MD, MSc a, b, d, Natthanaphop Isaradech, MD a, d, Apiradee Kosai, RN e, Pimprapas Saengoa, RN e, Jiraporn Thammasarot, RN e, Penprapa Siviroj, DrPH a, Chaiy Rungsiyakull, PhD f, Kriengkrai Srithanaviboonchai, MD, MPH a, g,
a Department of Community Medicine, Faculty of Medicine, Chiang Mai University, Chiang Mai, Thailand 
b Environmental and Occupational Medicine Excellence Center, Faculty of Medicine, Chiang Mai University, Chiang Mai, Thailand 
c Department of Business Administration, Faculty of Management Sciences, Prince of Songkla University, Songkhla, Thailand 
d Center of Data Analytics and Knowledge Synthesis for Health Care, Chiang Mai University, Chiang Mai, Thailand 
e Health Promotion Unit, Maharaj Nakorn Chiang Mai, Faculty of Medicine, Chiang Mai University, Chiang Mai, Thailand 
f Department of Mechanical Engineering, Faculty of Engineering, Chiang Mai University, Chiang Mai, Thailand 
g Research Institute for Health Sciences, Chiang Mai University, Chiang Mai, Thailand 

Address correspondence to Kriengkrai Srithanaviboonchai, MD, MPH, Research Institute for Health Sciences, Chiang Mai University, Chiang Mai 50200, Thailand.Research Institute for Health Sciences, Chiang Mai UniversityChiang Mai50200Thailand

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Résumé

Background

Mass vaccination is crucial for achieving herd immunity and controlling pandemics. Simulation models predict vaccination outcomes. This study evaluates efficiency and designs a tailored vaccination plan for Thailand.

Methods

Data were derived from a coronavirus disease-19 mass vaccination hub in Chiang Mai, Thailand. It was taken between June 2021 and December 2021. The discreet event simulation model is developed in Arena Simulation Enterprise Suite version 14.0.

Results

The operational efficiency of Chiang Mai University Mass Vaccination Hub (CMU-MVH) was 1,073 vaccinations per 8 hours with 38 service staff. The average processing times were 2.5 minutes for the registration station, 12.2 minutes for the assessment station, 8.3 minutes for vaccination, and 28.2 minutes for observation. With 100% staff availability and staff utilization ranging from 0.5 to 0.7, the CMU-MVH could handle 180 to 230 vaccinees per hour or 1,227 to 1,527 vaccinees per day. Reduced staff availability leads to an increase in average processing time, especially when staff availability is lower or equal to 60%.

Conclusions

The CMU-MVH could handle approximately a thousand vaccinations within 8 working hours. This capability could assist policymakers in developing more effective strategies and planning for future mass vaccinations.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Highlights

Real-world data: CMU-MVH administered 1,073 vaccinations in 8 hours with 38 staff.
Full staff simulation model: CMU-MVH could handle 180-230/hr or 1,227-1,527/day.
Average process time: 48.7 minutes, including 30-minute observation.
Less staff increases process time, especially if staff is ≤ 60%.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Key Words : Simulation model, Coronavirus disease-19, Vaccination, Mass vaccination hub, Thailand


Plan


 Ethics approval and consent to participate:The study was conducted according to the guidelines of the Declaration of Helsinki, and approved by the Research Ethics Committee, Faculty of Medicine, Chiang Mai University (ethics approval number: COM-2564-08616, December 8, 2021).
 Conflicts of interest: The authors declare that they have no known competing financial interests or personal relationships that could have appeared to influence the work reported in this paper: (Amornphat Kitro [first author] reports financial support and administrative support were provided by Chiang Mai University Faculty of Medicine. Amornphat Kitro [first author] reports a relationship with the Chiang Mai University Faculty of Medicine that includes employment).
 Funding/support: This work was supported by the Faculty of Medicine Research Fund, Chiang Mai University (grant number COM-2564-08616).


© 2024  The Authors. Publié par Elsevier Masson SAS. Tous droits réservés.
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Vol 53 - N° 2

P. 245-253 - février 2025 Retour au numéro
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