La puissance des modèles de simulation et de prédiction dans les hôpitaux

Les soins de santé constituent un environnement complexe et en constante mutation. Évolutions technologiques, changements dans la population, changements (in)attendus dans l'épidémiologie et changements financiers. Ces tendances ont, entre autres, forcé les gouvernements à initier de nouvelles réformes hospitalières, pas à pas ou de manière brutale : formation de réseaux, réduction de la durée des séjours en hôpital, diminution du nombre de lits, déplacement des soins vers le domicile du patient, télémédecine, accent mis sur la prévention, ... Parallèlement à ces évolutions à long terme, il existe également des fluctuations à court terme qui créent des défis opérationnels, comme les fluctuations hiver/été ou les événements exceptionnels qui peuvent mettre le système de santé sous pression. De tels changements peuvent avoir un impact majeur sur la capacité des hôpitaux. Que ce soit en termes de services (de soins infirmiers), de personnel, de matériel et de lits. La gestion de la capacité est par conséquent le maître mot pour continuer à garantir la qualité du service et la pression du travail.
Melissa Desmedt

L’intérêt de la simulation

Dans un précédent blog de mon collègue Peter Willen, nous avons déjà donné 5 conseils importants pour commencer à gérer la capacité. Dans ce blog-ci, nous souhaitons approfondir l’aspect des modèles de capacité et de simulation. Ces modèles nous permettent d’avoir une vision plus approfondie et d’anticiper les scénarios futurs de manière interactive.

En effet, un instrument qui prédit la capacité requise peut aider les hôpitaux à prendre des décisions stratégiques importantes. En outre, il peut également conduire à l’identification des dysfonctionnements et des domaines à améliorer. Il est important de développer un modèle flexible qui puisse simuler les effets opérationnels à court terme et la prise de décision stratégique à long terme en utilisant des scénarios alternatifs (what-if) avec différents paramètres d’entrée et pour des périodes de temps multiples. Il va sans dire que la sensibilité d’un système à faire face à des événements inattendus détermine dans une large mesure la qualité d’un scénario.

 

Méthode de simulation

Voilà pour l’explication théorique. Comment aborder ces simulations dans la pratique et à quoi peut ressembler un tel modèle de capacité?

La question la plus importante qui précède le développement d’un modèle de capacité et de simulation est la définition du problème par rapport à une certaine situation. En voici quelques exemples:

  • Quelle est la croissance prévue du nombre d’admissions par APR-DRG et son impact sur les besoins futurs en lits, en tenant compte des données historiques, des tendances démographiques et des taux de croissance possibles?
  • Comment puis-je adapter ma capacité de manière flexible pour répondre à des événements inattendus?
  • Quel est le besoin en lits par discipline pour les 6 prochaines semaines, en tenant compte des admissions prévues et d’une anticipation des admissions non prévues?
  • Comment ma capacité peut-elle moins fluctuer et quel pourrait être l’impact éventuel d’une planification adaptée du Bop.
  • Comment puis-je adapter mon emploi du temps pour réduire les listes d’attente? Et ce, en fonction des priorités que je choisis en tant qu’hôpital.
  • Comment puis-je organiser mes services de soins infirmiers de manière à obtenir la meilleure qualité possible (pas de faisceaux d’erreurs)?
  • Dans quelle mesure est-il possible de modifier la capacité d’accueil d’un certain service (dans le cadre d’une collaboration au sein du réseau hospitalier ou d’un shift ambulatoire)?
  • Quel est l’impact d’un lounge d’admission et de sortie sur les heures d’admission et de sortie et sur l’occupation des lits dans un service?

Il est sans doute important ici de faire la distinction entre une planification quotidienne des admissions et des sorties et un modèle de simulation/capacité qui permet de comparer différents scénarios à moyen et long terme.  En fonction des questions auxquelles vous souhaitez obtenir une réponse (redistribution de la capacité des lits ou des blocs opératoires vs optimisation des règles d’admission et de sortie) et de l’horizon temporel (hebdomadaire ou mensuel vs quotidien ou horaire), vous utilisez le modèle le plus approprié.

L’utilisation de calculs/optimisations linéaires en combinaison avec des techniques de simulation qui peuvent prendre en compte la spécificité et les incertitudes de chaque scénario, est une bonne pratique pour comparer des scénarios à moyen et long terme et pour ajuster la capacité à moyen terme aux besoins (policlinique, lits, Bop, …) de tous les acteurs impliqués (réseau, direction, médecins, personnel infirmier, …).

En outre, il est important d’identifier les bons paramètres d’entrée afin d’alimenter le modèle de prédiction : changements de parts de marché, évolutions démographiques, changements épidémiologiques, paramètres régionaux, décisions gouvernementales, schémas d’arrivée, variabilité du temps de séjour, répartition sur les hôpitaux (dynamique du réseau) et les départements (répartition des départements), …

Enfin, la visualisation du modèle de prédiction sous la forme d’un tableau de bord interactif fournit à l’hôpital un cadre de référence dans la (structuration de la) prise de décision et peut contribuer à créer une base de soutien pour les décisions qui doivent être prises. Par exemple, le modèle de prédiction ci-dessous montre la croissance prévue du nombre d’admissions classiques par APR-DRG et MDC pour 2030 ; en tenant compte des données historiques, des évolutions démographiques et des ratios d’admission. Il s’agit d’un tableau de bord important pour les instances dirigeantes et qui permet de prévoir la capacité requise au niveau du réseau et de l’hôpital.  À ce niveau, il est également important de tester et de faire passer des scénarios d’urgence en ce qui concerne la capacité requise.

 

En corrélation avec cela, nous voyons dans le tableau de bord ci-dessous l’impact sur la capacité future en lits ; ceci pour chaque lettre et par APR-DRG / MDC.

 

 

Dans le dernier exemple du tableau de bord interactif, nous pouvons prévoir la capacité des services en fonction du taux d’occupation actuel des lits. Par la suite, nous pouvons utiliser un certain nombre de scénarios pour voir quels services nous pouvons combiner en vue d’un déploiement plus optimal de la capacité de soins infirmiers. Il s’agit d’un tableau de bord qui peut généralement être utilisé au niveau de la direction et/ou au niveau de la cellule planification (des admissions). La mesure dans laquelle nous nous organisons de manière optimale détermine le confort du planificateur d’admission.

 

 

Souhaitez-vous également vous lancer dans la simulation / prédiction? N’hésitez pas à m’appeler et je me ferai un plaisir de discuter avec vous des prochaines étapes.

Merci d'avoir lu

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