Comparison of different methods to forecast hospital bed needs - 30/05/15

Doi : 10.1016/j.eurger.2014.09.004 
L. Seematter-Bagnoud a, b, , S. Fustinoni a, b , D.H. Dung c , B. Santos-Eggimann a, b , V. Koehn c , R. Bize b , A. Oettli d , J.-B. Wasserfallen e
a Center for Aging Studies, Lausanne University Hospital, Corniche 10, 1010 Lausanne, Switzerland 
b Institute of Social and Preventive Medicine, Lausanne University Hospital, Corniche 10, 1010 Lausanne, Switzerland 
c Administrative and Financial Direction, Lausanne University Hospital, Bugnon 21, 1011 Lausanne, Switzerland 
d Statistical Office of Canton de Vaud, rue de la Paix 6, 1014 Lausanne, Switzerland 
e Medical Directorate, Lausanne University Hospital, Bugnon 21, 1011 Lausanne, Switzerland 

Corresponding author. Center for Aging Studies, route de la Corniche 10, 1010 Lausanne, Tel.: +41 21 314 93 96; fax: +41 21 314 97 67.

Abstract

Objectives

This study compares three methods to forecast the number of acute somatic hospital beds needed in a Swiss academic hospital over the period 2010–2030.

Design

Information about inpatient stays is provided through a yearly mandatory reporting of Swiss hospitals, containing anonymized data. Forecast of the numbers of beds needed compares a basic scenario relying on population projections with two other methods in use in our country that integrate additional hypotheses on future trends in admission rates and length of stay (LOS).

Results

The total number of beds in the hospital under study is projected to increase from 960 beds in 2010 to a range of 1188 to 1332 in 2030. This estimated growth equals to 24% to 39% of the hospital size at baseline, and these different figures are largely due to hypotheses about future reduction in LOS. Conversely, as the models’ hypotheses regarding future demand have balanced effects on global admission rates, the three methods lead to similar projections for the number of stays, which is estimated to increase by 33% between 2010 and 2030.

Conclusion

In the context of population aging, forecasting the number of hospital beds should not rely on a unique scenario. Using different hypotheses about admission rates and LOS, and comparing projected versus real use are important to avoid shortage of beds.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Hospital use, Trends, Forecasts

Abbreviations : DRG, CHOP, CHUV, ICD, LOS, SHO


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Vol 6 - N° 3

P. 262-266 - juin 2015 Retour au numéro
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