lundi 29 novembre 2010

GESTION DES FLUX PAR LES SERVICES D’URGENCE MODELISATION, PREDICTION ET APPLICATIONS PRATIQUES

C'est le titre de la thèse d'université que j'ai soutenu il y a maintenant 2 mois
En voila le résumé un peu modifié.
L’objectif du travail est modéliser les flux entrant des consultations et des admissions non programmées et l’impact sur les services d’urgences (SU).
Les modélisations et les prédictions ont été élaborées à partir des données recueillies aux urgences. Après avoir déterminé la meilleure méthode, on a calculé l’influence des facteurs calendaires sur l’activité dans 4 SU de la région parisienne de 2004 à 2007. Une simulation par évènements discrets intégrant le nombre d’hospitalisations selon le jour de la semaine, la durée de séjour prévue en fonction du type d’hospitalisation, de l’âge et leurs distributions de probabilités a été réalisée pour estimer les besoins en lits d’un SU d’un hôpital parisien.
Résultats : Nous avons choisi une méthode linéaire avec variables calendaires. Nous avons enregistré 622253 visites pour nos prédictions. Une Erreur Moyenne Absolue en Pourcentage (MAPE) de moins de 10% a été trouvée dans tous les modèles mathématiques analytiques. Les modèles hebdomadaires étaient différents d’un centre à l’autre, sans saisonnalité. Les poids des variables se modifient au cours du temps. La prédictibilité de la somme des 4 centres est meilleure avec une MAPEde 5,3% contre 8.1% à 17% pour chaque centre isolé. D’après nos simulations, une coupure de la durée de séjour à 30 jours (soit 95% des patients âgés) ou une baisse des admissions programmées des patients de moins de 75 ans de 20% permettrait d’hospitaliser sans transferts les patients admis aux urgences sans augmenter la taille des unités d’observation. Il s'agit d'une simulation informatique et certaines hypothèses devraient être vérifiées avant la mise en place de ce type d'opérations
L’activité des urgences et des besoins en lits est prédictible et doit permettre une meilleur adaptation dans la prise en charge des hospitalisations des patients.

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