L’analyse comparative des systèmes de santé révèle des disparités alarmantes, notamment en Haïti où les taux de mortalité maternelle et infantile demeurent critiques. Cette recherche innovante propose une modélisation hospitalière transformative, offrant des solutions viables pour améliorer la prise en charge des soins.
Dimensionnement et affectation des ressources
Le monde hospitalier fait face à de profonds changements opérationnels, tactiques et stratégiques à cause des nouvelles percées technologiques, l’accroissement des demandes de soins, la découverte et le caractère instable de nouvelles pathologies, et des diverses réformes voulues par les pouvoirs publics en vue d’améliorer la qualité de vie des populations.
Ce qui contraint les responsables d’établissements hospitaliers et des organismes évoluant dans le secteur de la santé à gérer le plus efficacement possible les ressources humaines et matérielles qui sont à leurs dispositions, et à optimiser leur utilisation afin de réduire les dépenses encourues tout en préservant la qualité des soins offerts (ROLAND, DI MARTINELLY, et RIANE 2008).
Rendre plus efficace les systèmes de production de soins constitue l’un des défis à relever par les instigateurs de ce secteur. Pour y arriver, il convient d’identifier et de déterminer en fonction de leurs compétences les différentes ressources nécessaires à la bonne marche des établissements hospitaliers. Comme nous l’avons souligné dans le chapitre 3 (§ 3.3.1), la mise en œuvre d’une structure de prise en charge à domicile nécessite la détermination en
qualité et quantité des ressources. Quoique que certains travaux scientifiques aient déjà abordés le problème de dimensionnement des ressources dans le milieu hospitalier, ceci est loin d’être le cas dans les pays en développement. Le dimensionnement, concept assez nouveau dans la planification des systèmes hospitaliers, est en utilisation dans le domaine industriel depuis plus d’un demi-siècle. À travers cette section, nous allons parcourir la littérature, notamment sur système hospitalier, abordant les problématiques liées au dimensionnement des ressources.
Dimensionnement des ressources
Lorraine Trilling (Trilling 2006) a cité dans sa thèse le travail déjà réalisé par Eric Marcon (Marcon 2004) dans le domaine du dimensionnement des ressources matérielles et humaines. Dans un cadre général, cette approche provient de deux domaines disciplinaires :
- La recherche opérationnelle pour le dimensionnement stratégique : les modèles mathématiques d’optimisation prennent en compte les contraintes et les objectifs majeurs du système en émettant des hypothèses pour permettre leur résolution.
- La modélisation et la simulation à événements discrets pour le dimensionnement opérationnel : la prise en compte par la simulation de phénomènes plus fins proches de la réalité du fonctionnement sont plus appropriés pour opérer un ajustement au plus près des besoins, à plus court terme.
Le principe du dimensionnement consiste à déterminer le nombre de ressources humaines et matérielles nécessaires au fonctionnement d’un système de production de bien ou de services. Un dimensionnement efficace permet de faire le choix viable du nombre de ressources qui diminue au mieux les coûts de production du système tout en contribuant à atteindre les objectifs visés. Dépendamment des exigences et des performances visées dans le temps, le dimensionnement des ressources peut se faire en trois niveaux :
- Dimensionnement minimum pouvant aider à satisfaire les exigences minimales du système ;
- Dimensionnement moyen qui permet de remplir les exigences moyennes du système. À ce point, les ressources doivent répondre aux attentes mutuelles des différentes parties prenantes ;
- Dimensionnement maximum qui permet de déterminer le nombre de ressources pour remplir toujours les exigences du système.
La figure 23, illustre bien ce principe.
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Figure 23: Les principes de dimensionnement (LASEN 2008)
Dimensionner les ressources dans le milieu hospitalier par la simulation et la modélisation
Dans le domaine hospitalier, le concept de dimensionnement des ressources est abordé par de nombreux auteurs. La simulation et la modélisation sont deux outils très utilisés dans la recherche des solutions aux problèmes liés à la détermination du nombre de ressources matérielles et humaines et leurs affectations au fonctionnement du système hospitalier. La performance obtenue dans l’application de ces deux techniques dans le monde industriel incite les instigateurs du système hospitalier à en faire également usage pour pouvoir étudier le fonctionnement de certains services médicaux et à accroître leur productivité.
Lorraine Trilling (Trilling 2006) à traité dans sa thèse de doctorat le problème de dimensionnement et de pilotage des ressources humaines mutualisées en milieu hospitalier. Elle a proposé une démarche d’aide à la conception et au pilotage des ressources humaines pour un Plateau Médico-Technique (PMT). Cette approche s’articule autour de trois principaux problèmes : 1) modélisation, diagnostic et évaluation de la performance ; 2) dimensionnement du personnel par construction des vacations couvrant une charge prévisionnelle ; et 3) l’élaboration de plannings de travail.
Pour leur part, Reymondon, Pellet et Marcon (Reymondon, Pellet, et Marcon 2008) proposent une méthode d’aide portant sur le dimensionnement d’un nouveau groupement de choix des dispositifs médicaux stériles réutilisables (DMR). Cette approche exploite une stratégie de partage innovante dont le but est
d’optimiser la fonction objective correspondant au processus et à la minimisation des coûts de stérilisation. Tandis que Marcon (Marcon 2003), de son côté, a proposé une méthode d’aide basée sur l’utilisation conjointe de la simulation et la modélisation mathématique pour dimensionner les ressources de lits de salle de surveillance post-interventionnelle d’un établissement.
En vue de dimensionner en nombre de salles et de lits de réveil l’activité d’un bloc opératoire, Dussauchoy et ses collaborateurs (Dussauchoy et al. 2003) ont utilisé la simulation à événements discrets en mettant en exergue plusieurs scénarios possibles. Ils associent différents modèles de charge et d’ordonnancement des interventions. Davies et Roderick (Davies et Roderick 1998) se tournent également vers la simulation à événements discrets pour explorer les demandes globales de traitement en dialyse au Royaume-Uni sur une période de 15 années.
Les informations nécessaires à l’élaboration de son modèle de simulation sont recueillies à partir des données publiées par les organismes sanitaires nationaux et internationaux sur les problèmes des patients en attente de transplantations rénales. Le problème est de déterminer le nombre de patients qui auront besoin d’un traitement dans un futur proche et comment s’y préparer en matière de ressources matérielles.
Pour construire ce modèle, les auteurs ont appliqué les approches markoviens et semi-markoviens avec une interface de type tableur. Les résultats ont montré que le nombre de patients nécessitant une transplantation rénale continueront à augmenter dans un futur prévisible avec une augmentation de coûts oscillant autour de 300 millions de livres sur ces quinze années.
Les auteurs (Ramis, Palma, et Baesler 2001) ont analysé l’application de la simulation pour la construction d’un modèle permettant de dimensionner des ressources en évaluant les différentes alternatives de fonctionnement d’un centre de chirurgie ambulatoire au chili. Pour la construction de ce modèle de simulation, un groupe de pathologies a été sélectionné en vue de les étudier et des données statistiques concernant des opérations réalisées ont été recueillies auprès d’un hôpital clinique.
Les informations récoltées sont complétées suivant les avis des chirurgiens et les experts anesthésiologistes. Le modèle est implémenté dans le logiciel de simulation ARENA. Les résultats obtenus permettent d’identifier le nombre de ressources nécessaires, le nombre de patients dans le système et le pourcentage d’occupation des différentes ressources du système. (Lee et al. 1998) ont réalisé un travail sur la conception d’un modèle dynamique concernant les barrières d’entrée appliqué aux marchés des services de soins publics au Royaume-Uni (UK National Health Services) pour des services pathologiques. Le modèle, basé sur un cadre théorique, s’intéresse aux applications « aide à la décision » afin de permettre de gérer les entrées préventives du système.
De son côté, (Venkataraman et Brusco 1996) ont présenté une approche intégrée pour le dimensionnement et la planification des infirmières. Ce système permet d’analyser la politique de gestion des effectifs. Pour la modélisation de ce problème de dimensionnement des infirmières, la programmation linéaire mixte a été utilisée en vue de déterminer la demande de travail globale sur un horizon de planification de six mois.
Par la suite, un modèle de planification est aussi décrit par la programmation linéaire mixte pour élaborer le plan d’affectation des infirmières à des créneaux permettant de satisfaire la demande sur un horizon de deux semaines de travail. Le système d’intégration mis en place permet l’alternance entre les modèles de dimensionnement et de la planification et facilite la gestion du personnel infirmier afin d’évaluer rapidement les impacts de leurs effectifs et de leurs politiques d’ordonnancement.
Ce même système est appliqué pour étudier les effets de l’implémentation de ces modèles sur la politique économique du système. Les résultats suggèrent qu’il existe effectivement d’importantes interactions entre les politiques de dimensionnement et de planification des ressources infirmières. Pour sa part, (Cote 1999) a présenté les résultats d’une étude qui a été faite dans un hôpital de jour sur la description et la quantification des problèmes relatifs aux flux de patients et l’utilisation des ressources par un médecin traitant lors de ses différentes prestations
de soins de santé primaires. Un modèle de simulation à événements discrets a été construit concernant les activités du médecin en vue d’examiner la relation existant entre la capacité des salles d’examens et le flux des patients en mettant en exergue quatre critères de performances (Utilisation de la salle
d’examen ; la longueur du file d’attente pour la salle d’examen ; la probabilité d’avoir deux salles
d’examen occupées ; le délai du flux patient.
Cette démarche de modélisation ou de simulation pour le dimensionnement des ressources dans ces services hospitaliers n’est pas différente de celle appliquée dans le service de la maternité. En effet, l’identification et la détermination du nombre de ressources nécessaires pour la mise en place d’une structure d’accompagnement de la maternité à l’intérieur ou en dehors de l’hôpital requière également une application effective de la simulation.
De nombreux travaux scientifiques sont en train d’être réalisés sur le dimensionnement des ressources pour l’organisation des blocs obstétricaux en milieu hospitalier. Le laboratoire LIMOS/CNRS/UMR de l’Université Blaise Pascal à Clermont Ferrand travaille de concert avec le CHU (Centre Hospitalier Universitaire) de Clermont Ferrand en vue de proposer un outil d’aide à la décision basé sur un modèle de simulation pour la modélisation d’un bloc obstétrique de ce centre.
D’autres laboratoires en France et ailleurs travaillent sur cette même lancée. La maternité qui est devenue, dans la plupart des pays occidentaux (Carricaburu 2005), un acte clinique en raison du nombre élevé (soit 99%) des accouchements qui se font en structures hospitalières publiques ou privées, a besoin d’être décentralisée dans les pays en développement en vue de toucher un plus grand nombre de femmes nécessiteuses d’assistance médicale qualifiée au cours de leur grossesse et de leur accouchement.
Avant 1952, près de 50% des accouchements avaient eu lieu à domicile dans les pays du nord pour près de 95% dans les pays pauvres. Le développement des nouvelles technologies et l’avancement des sciences médicales ont permis aux pays riches d’instaurer des systèmes sanitaires permettant d’avoir un contrôle efficace sur la maternité.
Tandis que les pays pauvres, à cet effet, continuent à exploiter les techniques médicales rudimentaires dans un monde modernisé.
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2 Définition donnée par l’article 62 de la loi sur les nouvelles régulations économiques (NRE) du 15 mai 2001. ↑
3 Auchan Les 4 Temps, La Défense. ↑
Questions Fréquemment Posées
Comment le dimensionnement des ressources améliore-t-il les systèmes de santé en Haïti ?
Le dimensionnement des ressources permet de déterminer le nombre de ressources humaines et matérielles nécessaires au fonctionnement d’un système de production de soins, contribuant ainsi à réduire les coûts tout en atteignant les objectifs visés.
Quels outils sont utilisés pour le dimensionnement des ressources dans le secteur hospitalier ?
Les outils utilisés pour le dimensionnement des ressources incluent les réseaux de Petri, le logiciel ARENA et des algorithmes d’optimisation linéaire mixte.
Pourquoi est-il important d’optimiser l’utilisation des ressources dans les hôpitaux ?
Il est important d’optimiser l’utilisation des ressources pour réduire les dépenses encourues tout en préservant la qualité des soins offerts, ce qui constitue un défi majeur pour les responsables des établissements hospitaliers.