989 Laboratoire d'analyse et modélisation de systèmes pour l'aide à la décision [LAMSADE]
Type
Article accepté pour publication ou publié
Résumé en français
Les délais d’attente pour les chirurgies non urgentes constituent un enjeu majeur de santé publique dans la plupart des pays européens. Des initiatives de contrôle des temps d’attente s’appuient sur des politiques d’offre orientées vers une augmentation des capacités et des politiques axées sur la demande s’appuyant sur une priorisation des patients pour une meilleure gestion des listes d’attente. A un niveau microéconomique, des approches complémentaires incluent l’utilisation de techniques de recherche opérationnelle. Cet article exploite ce type de techniques pour développer des stratégies de réduction des délais d’attente des chirurgies électives, pour toute spécialité nécessitant le recours à de multiples ressources critiques. A moyen terme, l’objectif est de déterminer la meilleure politique d’admission des patients au niveau tactique. Le plan tactique des chirurgies qui en résulte est établi sur la base d’un nombre fixe de patients déterminé à partir des historiques d’arrivée. Mais ce nombre diffère du nombre de patients qui seront effectivement enregistrés sur la liste d’attente. Le plan tactique peut alors être ajusté en fonction des patients de la liste afin de proposer un plan opérationnel des chirurgies. Nous considérons plusieurs stratégies d’adaptation du plan tactique à la liste d’attente afin d’obtenir un plan opérationnel des chirurgies et nous évaluons ces stratégies en termes de performance hospitalière et de satisfaction des patients. Nous définissons une nouvelle stratégie qui permet une réduction substantielle du temps d’attente tout en maintenant une performance hospitalière élevée. La performance hospitalière est mesurée par une somme pondérée de plusieurs critères comme les reports et les ajouts d’interventions chirurgicales, les changements du plan, les écarts entre consommation des ressources et leur valeur cible. Les pondérations dans cet indicateur de performance sont tirées au hasard dans des intervalles spécifiques de sorte à refléter un large éventail de profil d’évaluation par les gestionnaires d’hôpitaux. Les résultats des simulations montrent que plusieurs stratégies sont dominantes, quel que soit le profil d’évaluation. Nous identifions aussi les meilleures stratégies permettant d’atteindre un délai d’attente limité.
Résumé en anglais
Waiting times for elective procedures are a major health policy concern in many European countries. Initiatives to control waiting times involve supply-side policies that encompass raising public capacity, and demand-side policies with a prioritization of patients according to need for a better management of waiting lists. On a microeconomic level, comple- mentary approaches to tackle the issue of waiting times include the use of Operational Research techniques. The present paper is in line with these approaches and provides strategies to reduce the waiting time for elective surgery in any speciality requiring multiple constrained resources. In the medium run, the objective is to determine the best admission policy at the tactical level. The resulting tactical plan which is based on a fixed number of patients derived from historical data of arrivals can be adjusted to patients in the queue to provide an operational plan. Several strategies to translate a tactical plan into an operational plan are considered and assessed in terms of hospital performance and patient satisfaction. We propose a new strategy that allows for substantial decrease in waiting time while keeping a high hospital performance. The hospital performance is measured by a weighted sum of several criteria such as additional and cancelled operations, plan changes and deviations of resource consumptions compared to their target levels. Weights in the hospital performance indicator are drawn at random in selected intervals to portray a wide spread of managers’ assessments. Simulation results show that several strategies are dominant whatever the assessment profile. We also identify the best strategies to reach a limited waiting time.
