Evaluating medical capacity for hospitalization and intensive care unit of COVID-19: A queue model approach

Abstract
Background: The surge of COVID-19 pandemic has caused severe respiratory conditions and a large number of deaths due to the shortage of intensive care unit (ICU) in many countries.
Methods: We developed a compartment queue model to describe the process from case confirmation, home-based isolation, hospitalization, ICU, recovery, and death. By using public assessed data in Lombardy, Italy, we estimated two congestion indices for isolation wards and ICU. The excess ICU needs were estimated in Lombardy, Italy, and other countries when data were available, including France, Spain, Belgium, New York State in the USA, South Korea, and Japan.
Results: In Lombardy, Italy, the congestion of isolation beds had increased from 2.2 to the peak of 6.0 in March and started to decline to 3.9 as of 9 th May, whereas the demand for ICU during the same period has not decreased yet with an increasing trend from 2.9 to 8.0. The results showed the unmet ICU need from the second week in March as of 9 th May. The same situation was shown in France, Spain, Belgium, and New York State, USA but not for South Korea and Japan. The results with data until December 2020 for Lombardy, Italy were also estimated to reflect the demand for hospitalization and ICU after the occurrence of viral variants.
Conclusion: Two congestion indices for isolation wards and ICU beds using open assessed tabulated data with a compartment queue model underpinning were developed to monitor the clinical capacity in hospitals in response to the COVID-19 pandemic.
Keywords: COVID-19; Capacity; Compartment model; Intensive care unit; Queue model.

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【저자키워드】 COVID-19, intensive care unit, Capacity, compartment model, Queue model., 【초록키워드】 intensive care, Hospitalization, COVID-19 pandemic, hospital, intensive care unit, Italy, ICU, Spain, Isolation, death, France, Japan, Viral variants, USA, Belgium, South Korea, New York, Care, compartment model, congestion, lombardy, not decreased, MONITOR, compartment, state, country, Occurrence, shown, caused, condition, 【제목키워드】 intensive care, Hospitalization, approach, Evaluating,

{{{ 추상적인 }}} {{ 배경: }} COVID-19 대유행의 급증으로 많은 국가에서 중환자실(ICU) 부족으로 인해 심각한 호흡기 질환과 많은 사망자가 발생했습니다. {{ 방법: }} 사례 확인, 자택 격리, 입원, ICU, 회복 및 사망까지의 과정을 설명하기 위해 구획 대기열 모델을 개발했습니다. 이탈리아 롬바르디아의 공개 평가 데이터를 사용하여 격리 병동과 ICU에 대한 두 가지 혼잡 지수를 추정했습니다. 초과 중환자실 수요는 프랑스, 스페인, 벨기에, 미국 뉴욕주, 한국, 일본을 포함하여 데이터가 있는 경우 이탈리아 롬바르디아와 기타 국가에서 추정되었습니다. {{ 결과: }} 이탈리아 롬바르디아의 격리병상 혼잡도는 3월 2.2개에서 6.0개를 정점으로 5월 9일 현재 3.9개로 감소하기 시작했지만 같은 기간 중환자실 수요는 증가하지 않았다. 감소했지만 2.9에서 8.0으로 증가하는 추세입니다. 그 결과 5월 9일 현재 3월 둘째 주부터 미충족 중환자실 수요가 있는 것으로 나타났습니다. 프랑스, 스페인, 벨기에, 미국 뉴욕주에서도 같은 상황이 나타났지만 한국과 일본에서는 그렇지 않았다. 이탈리아 롬바르디아의 경우 2020년 12월까지의 데이터가 있는 결과도 바이러스 변종 발생 후 입원 및 중환자실 수요를 반영한 것으로 추정됐다. {{ 결론: }} COVID-19 전염병에 대응하여 병원의 임상 용량을 모니터링하기 위해 구획 대기열 모델을 기반으로 하는 개방형 평가 표 데이터를 사용하여 격리 병동 및 ICU 병상에 대한 두 가지 혼잡 지수가 개발되었습니다. {{ 키워드: }} 코로나19; 용량; 구획 모델; 중환자 실; 큐 모델.