Optimisation des opérations dans les services d’urgence

Operations optimization in emergency departments

• Auteur / Autrice : Karim Ghanes
• Direction : Ziad Jemai, Oualid Jouini, Gerhardus Martinus Koole
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences et technologies industrielles
• Date : Soutenance le 29/04/2016
• Etablissement(s) : Université Paris-Saclay (ComUE)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Interfaces : matériaux, systèmes, usages (Palaiseau, Essonne ; 2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : CentraleSupélec (2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire génie industriel (Gif-sur-Yvette, Essonne)
• Jury : Président / Présidente : Jean-Charles Billaut
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Ziad Jemai, Oualid Jouini, Gerhardus Martinus Koole, Vincent Augusto, Slim Hammadi, Vincent Mousseau
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Vincent Augusto, Slim Hammadi

Mots clés

Mots clés contrôlés

Files d'attente, Théorie des

Recherche opérationnelle

Hôpitaux -- Services des urgences

Mots clés libres

Services d’urgence

Opérations

Évaluation de la performance

Optimisation

Indicateurs clés de performance

Simulation

Files d'attente

Emergency departments

Operations

Performance evaluation

Optimization

Key performance indicators

Simulation

Queuing systems

Résumé

Un Service d’urgence (SU) est le service hospitalier ayant comme responsabilité de fournir des soins non programmés à une grande variété de patients, 24 heures sur 24, 7 jours sur 7. Les SU sont actuellement confrontés à un problème international et récurrent, à savoir la saturation des urgences qui résulte de l’actuelle inadéquation entre les capacités médicales et la demande des patients. L'objectif est de développer des solutions internes et économiques permettant d’atténuer le phénomène de saturation des urgences et d’améliorer leur performance, à l'aide de méthodes issues de la Recherche Opérationnelle/Gestion des Opérations (RO/GO). Ces solutions sont d'un grand intérêt pour les gestionnaires. Afin d'atteindre cet objectif, nous abordons trois ensembles de questions de recherche.La première catégorie comprend des questions prospectives portant sur les indicateurs clés de performance (ICP) ainsi que sur les différents facteurs contribuant à l’encombrement des urgences. La deuxième catégorie est constituée de questions liées au dimensionnement de la capacité des ressources humaines dans un SU. Un modèle réaliste de simulation à événements discrets des urgences est élaboré. En utilisant l'optimisation basée sur la simulation, la durée moyenne de séjour des patients (LOS) est minimisée, en intégrant une contrainte budgétaire ainsi qu’une contrainte assurant que les patients les plus critiques accèderont à un médecin dans un délai déterminé. Les résultats obtenus permettent de fournir aux gestionnaires des urgences des indications utiles sur l'impact du budget sur la performance et sur la manière dont les investissements devraient être priorisés et répartis entre les ressources, ainsi que sur l'effet de la prise en compte de deux principaux ICP différents. Nous proposons également une heuristique pour l'optimisation de la structure des shifts (roulements) du personnel dans la journée. La méthode combine l'optimisation basée sur la simulation avec de la programmation linéaire. La troisième catégorie de questions porte sur le processus de soins des patients. Nous analysons des modifications et des alternatives innovantes dans le parcours du patient (à budget fixe). Typiquement, dans les pratiques actuelles, chaque patient dans un SU est affecté à un seul médecin qui en sera exclusivement responsable pendant toutes les étapes du processus (règle du "Même Patient Même Médecin", MPMM). Dans un premier temps, nous menons une enquête auprès des praticiens qui confirme que MPMM représente la pratique standard dans la plupart des SU à travers le monde. L’enquête révèle également que la suppression de cette règle est très controversée parmi les urgentistes. Nous utilisons ensuite une modélisation en réseau de files d’attente Erlang-R contenant une complexité additionnelle. Nous montrons et quantifions les avantages potentiels de la suppression de la restriction MPMM en fonction des paramètres du système. Une seconde étude portant sur le processus est menée, à savoir la prescription des examens par l’infirmière chargée du tri (PIT) avant la consultation initiale. Nous comparons le fait d’autoriser l’infirmière à prescrire certains examens complémentaires, avec la procédure standard consistant à attendre que le médecin examine le patient et lui prescrive des examens. Nous démontrons l'efficacité de PIT sur la performance du SU en fonction de paramètres clés, tels que le niveau de compétence de l’infirmière, la charge du système et l'extension de la durée du tri.De manière générale, cette thèse aborde d’innovantes questions de recherche dans la gestion des opérations des SU. Elle fournit aux décideurs des recommandations et des outils permettant d’améliorer la performance des urgences. Cette thèse ouvre également la voie pour de futurs axes de recherche liés à l'optimisation des opérations dans les SU.

Emergency Department (ED) is the service within hospitals responsible for providing unscheduled care to a wide variety of patients over 24 hours a day, 7 days a week. As a result to the existing mismatch between available caring capacity and patients demand, EDs are currently facing a recurrent worldwide problem, namely overcrowding. The objective of this thesis is to develop internal and cost-effective solutions to alleviate overcrowding in EDs and improve their performance, using Operations Research/Operations Management (OR/OM) methods. Such solutions are of great interest for managers. In order to achieve this objective, we address a series of research questions.The first category of research questions include prospective questions about ED Key Performance Indicators (KPIs) and about the diverse factors contributing to overcrowding. We first conduct a detailed literature review on the commonly used KPIs from an OR/OM perspective. The review summarizes the advantages and drawbacks of each KPI and provides several useful insights. In addition, a series of statistical analysis are performed in the purpose of identifying the main influencing factors of performance.The second category consists in resource-related questions that are associated to the dimensioning of ED resource capacity. A realistic ED discrete-event simulation model is thus proposed. The model accounts for the most essential structural and functional characteristics of EDs thanks to a close collaboration with practitioners. Using simulation optimization, we minimize the patient average length of stay (LOS), by integrating a staffing budget constraint and a constraint securing that the most severe incidents will see a doctor within a specified time limit. The obtained results allow us to provide useful insights to managers about the impact of the budget on performance and how investments priorities should be allocated among resources, as well as the effect of combining two different major KPIs. Furthermore, we propose a heuristic for the optimization of the shifts of human resources. The method combines simulation optimization and linear programming.The third category of questions deals with process-related issues. We investigate potential alternative and innovative ED patient flow designs (with fixed budget). Typically in current ED practices, each patient is assigned to a single physician who will be exclusively responsible of him/her during all stages of the process (“Same Patient Same Physician”, SPSP rule). We conduct a survey which confirms that SPSP stands as the standard practice in most EDs worldwide, and that removing SPSP rule is very controversial among practitioners. We next use a complexity-augmented Erlang-R queueing network modeling. We show and quantify the potential benefits of removing the SPSP restriction as a function of the system parameters. For a second process-related issue, we compare the Triage Nurse ordering (TNO) diagnostic tests against the standard procedure, i.e., waiting for the physician to examine the patient and order tests. We demonstrate the efficiency of TNO on ED performance as a function of key parameters, such as triage nurse ability, system load and triage time extension.In summary, this thesis addresses innovative OM research questions for EDs. It provides decision makers with recommendations and tools in order to improve ED performance. It also highlights various avenues for future research related to the optimization of ED operations.