Evaluation de la capacité de prise en charge en termes de patients hospitalisés

Evaluation de la capacité de prise en charge en termes de patients hospitalisés

PROBLÈME:

Lorsque l’on crée un hôpital moderne, les spécialistes de la santé doivent répondre à une liste interminable de questions essentielles et de décisions importantes à prendre. Le comté de Stockholm (Suède) dirigeait un projet de construction d’un nouvel hôpital hautement spécialisé. La Direction de la santé du comté a demandé si elle obtiendrait un niveau acceptable de production de soins à l’aide des investissements et plans en cours concernant divers problèmes opérationnels et stratégiques. Pour obtenir les réponses à ces questions, elle a utilisé la modélisation de simulation d’AnyLogic.

Dans le cas où l’on utilise les simulations modélisées pour traiter des problèmes encore plus sophistiqués, le premier modèle développé est rarement le dernier. L’utilisation correcte de simulations augmente presque toujours l’analyse et la compréhension du problème, ce qui amène souvent de nouvelles questions et un besoin d’étendre ou de modifier la portée du modèle.

Tandis que la première version mettait l’accent sur la capacité totale et les quantités possibles de soins délivrés, la seconde version a permis aux utilisateurs d’expérimenter différents scénarios de délivrance de soins selon la répartition des patients hospitalisés. Cette seconde version a également permis de diviser les patients en divers groupes cliniques avec des caractéristiques uniques, tout en fournissant un outil d’aide à la décision pour équilibrer la manière dont ces besoins étaient pris en charge par différentes ressources de soins aux patients hospitalisés.

Solution:

Pour mieux résoudre les problèmes de la vie réelle avec des simulations, la personne en charge de la modélisation doit avoir une compréhension profonde des défis stratégiques et/ou opérationnels dans ce secteur d’activité (dans ce cas : les soins de santé), bien au-delà d’une simple aptitude à la modélisation. Ceci garantit qu’il/elle sera en mesure d’appréhender l’ensemble du problème, de l’interpréter et de le reformuler, afin de construire un modèle apportant davantage de valeur ajoutée. Dans ce projet, c’est sa compétence dans les domaines de la stratégie, du management et de la production qui a permis au modélisateur d’élaborer sa vision du problème, et ajuster la simulation afin de résoudre les questions auxquelles les parties prenantes avaient vraiment besoin de réponses.

Modèle de simulation de l’hôpital

Première version du modèle de l’hôpital

Avant le projet de simulation, les efforts se portaient plutôt sur différentes parties organisationnelles de l’hôpital (département des urgences, soins aux patients hospitalisés, salles d’opération, etc.), et non sur l’hôpital dans son ensemble. Cette démarche est dangereuse, car un hôpital est un système en lui-même et les interdépendances doivent être prises en compte. Le modèle a été conçu pour refléter cette approche systémique.

Dans le premier modèle, chaque parie de l’organisation était décrite à l’aide d’un simulation d’événements discrets sous une forme simplifiée, en termes de processus clés et de ressources primaires, puis ces pièces étaient assemblées et reliées entre elles afin de modéliser les divers flux de patients possibles. Après cela, il était possible d’expérimenter un nombre infini de scénarios hypothétiques, en faisant varier la Demande (les patients entrants), les Ressources (nombre de lits, chambres, etc.), les Durées avec des variations (durée de soins attendue pour les patients hospitalisés, les temps d’opération prévus, etc.) et les Stratégies (comment les patients sont censés se déplacer au sein de l’hôpital).

Simulation des soins

Seconde version du modèle de l’hôpital

La seconde version du modèle séparait les patients hospitalisés en groupes cliniques. Ceci a été fait pour mieux prendre en compte les caractéristiques et besoins précis dans différents cas, de même que de mieux voir si une allocation supposée des catégories de patients, étant données différentes alternatives, était équilibrée ou même tout simplement possible. Le modèle a également reçu une apparence différente, de sorte qu’il soit clair que c’était un nouveau modèle, même si la plupart de la logique était la même.

Les deux versions du modèle mettaient l’accent sur les ressources physiques plutôt que sur les ressources humaines et en personnel. Cette approche a été choisie parce que, dans les décisions de dimensionnement liées aux bâtiments et investissements, il est plus important de tenir compte des limites déterminée par les ressources physiques. Une autre raison était que, pour mieux modéliser les ressources humaines, il faut prendre en compte les données horaires, les stratégies de planning et diverses catégories de compétences et de rôles, ce qui convient pour un micro modèle, mais n’est plus pertinent dans un exemple de niveau d’abstraction médian comme celui-ci.

RÉSULTATS:

Les statistiques fournies par le modèle comprenaient la production de soins assurée et le taux d’utilisation des ressources. Ceci a permis de mieux appréhender si la capacité de l’hôpital était acceptable.

Grâce au modèle, la production de soins a pu être estimée en termes d’opération réalisée, de soins administrés aux patients hospitalisés, etc. dans le scénario et les circonstances testés. En faisant ceci, les risques et défis possibles ont pu être mieux précisés et analysés tout en évaluant l’utilisation des ressources.

Les principales conclusions produites grâce au modèle ont confirmé ce que beaucoup de parties prenantes affirmaient depuis longtemps, à savoir que le niveau des ressources consacrées aux patients hospitalisés était inférieur aux besoins. Mais grâce au modèle et à l’argumentation du chef de projet de simulation, les décideurs ont été encouragés à prendre des mesures pour traiter le problème.

Dans les problèmes complexes, comportant souvent des intérêts conflictuels, les principaux bénéfices de l’utilisation de modèles dynamiques sont souvent plus qualitatifs que quantitatifs (même si les chiffres jouent un rôle important). Les raisons en sont les suivantes:

Ce modèle a fait office de matrice pour d’autres modèles dans les cas où le problème consistait à analyser les opérations dans les hôpitaux existants. La logique de ce modèle peut être vue comme générique, permettant ainsi à considérer l’hôpital comme un système et d’évaluer si le système est équilibré ou non.

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