Mémoire Thématique Etat de l`art sur les modèles de planification

- Formation à la recherche : Mémoire thématique -
Master Recherche Génie Industriel
Spécialité OSIL
Promotion 2008/2009
Mémoire Thématique
Etat de l’art sur les modèles de
planification des ressources humaines
dans les établissements de santé
Soutenu le 5 mars 2009 par Guillaume GOUDENEGE
Jury : Evren SAHIN
Emna BENZARTI
Chengbin CHU
- Guillaume GOUDENEGE – 2009
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Sommaire
Introduction...................................................................................................... 3
1
Cadre de l’étude......................................................................................... 4
1.1
1.1.1
1.1.2
1.1.3
Description du sujet ..............................................................................................4
Spécificité des hôpitaux...................................................................................4
La planification hospitalière ............................................................................5
Les ressources des établissements de santé ......................................................7
1.2
Analyse globale du sujet .......................................................................................8
1.3
1.3.1
1.3.2
1.3.3
Analyse de la base bibliographique ....................................................................10
Nature de la bibliographie .....................................................................................10
Principaux chercheurs ...........................................................................................11
Chronologie des publications ................................................................................13
2
Arrivée des patients ................................................................................. 15
2.1
Service d’admission ............................................................................................15
2.2
Service d’urgence................................................................................................18
2.3
Suivi du patient ...................................................................................................19
3
Planification du bloc opératoire.............................................................. 20
4
Planification des infirmiers ..................................................................... 25
Conclusion ...................................................................................................... 38
Bibliographie .................................................................................................. 39
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Introduction
Les établissements de santé représentent un secteur en pleine expansion, en
effet ceux-ci sont confrontés depuis quelques dizaines d’années à une mutation
imposée par leur tutelle et leurs usagers. Il est primordial que les services qui y sont
offerts soient de bonne qualité pour satisfaire au mieux la demande des patients. En
effet, il existe une certaine insatisfaction des patients qui est due, généralement, aux
longues durées d’attente ou encore à l’inadéquation entre leurs besoins et les
compétences des ressources humaines leur fournissant ces services.
C’est pour cela que ces établissements ont un réel besoin de mettre en place une
gestion plus efficiente et plus rigoureuse des ressources humaines, dans l’objectif
d’améliorer la productivité et l’efficacité de leur système tout en veillant à
l’amélioration de la qualité des soins fournis aux patients. La recherche s’intéresse
donc à ce sujet de planification des ressources humaines afin de régler ces différentes
problématiques.
Dans ce travail, nous nous intéressons donc à la planification des ressources
humaines dans les établissements de santé. Cette planification a pour but de déterminer
le meilleur équilibre entre la demande des patients et les ressources humaines mises en
œuvre afin de satisfaire cette demande tout en minimisant les temps d’attente, en
optimisant la qualité des soins fournis et en diminuant les coûts induits.
Nous commencerons donc par décrire le sujet, en explicitant la spécificité des
hôpitaux et de la planification hospitalière. Ensuite, nous ferons une rapide analyse de
la base bibliographique utilisée pour cette étude, bien que celle-ci soit moindre par
rapport à la totalité des publications existants sur le sujet. Nous pourrons dès lors,
commencer à analyser le sujet en lui-même, en commençant par le problème posé par
l’arrivée des patients dans un établissement de santé. En effet, nous verrons les
différents articles qui traitent de la problématique de minimisation des temps d’attente
des patients au sein des services d’arrivées des patients comme le service des
admissions et celui des urgences. Ensuite, nous nous intéresserons à la planification
des ressources humaines de la partie la plus coûteuse de l’hôpital : le bloc opératoire.
Puis nous poursuivrons sur la planification du type de ressource le plus important d’un
hôpital, en tout cas en termes de nombre : la planification des infirmiers(ères). Nous
expliciterons les nombreuses contraintes qui sont prises en compte pour la
planification des ressources humaines à travers des modèles issus de notre base
bibliographique. Enfin, nous ferons une conclusion sur cette étude afin de voir l’apport
de la recherche sur le sujet ainsi que des pistes pour des recherches futures.
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1 Cadre de l’étude
1.1
Description du sujet
1.1.1 Spécificité des hôpitaux
Nous nous intéressons donc au secteur de la santé et en particulier aux
établissements de santé. Il ne faut donc pas oublier la spécificité principale dans la
production de soins de ces établissements qui est la présence d’éléments humains forts
[Jebali, 2004]. Cette spécificité est d’ailleurs à l’origine de la complexité des systèmes
de soins et de leur environnement aléatoire. Ce problème de planification des
ressources humaines est donc d’une grande importance, surtout lorsque l’on considère
la raréfaction des ressources, l’obligation d’assurer une bonne qualité de soins ainsi
que l’optimisation des coûts engendrés. En effet, les établissements de santé
engendrent des coûts très importants [Glassman et al, 2008].
Le système hospitalier est donc un système complexe, qui doit faire face à un
certain nombre de difficultés comme le cloisonnement et la segmentation trop forte des
activités, la hiérarchie trop lourde, le manque de cohérence dans les paramètres de
l’organisation hospitalière, la démotivation du personnel, les fonctions de production
non optimales et les problèmes de circulation de l’information » [Chaabane, 2004].
Selon Guinet et Chaabane [Guinet, Chaabane, 2003], le système hospitalier se
rapproche des entreprises de transport ou de l’hôtellerie avec la volonté toujours
présente de vouloir satisfaire la demande (des patients pour l’hôpital et des clients pour
les entreprises). Néanmoins, ils expliquent que le système hospitalier dépend
financièrement de la sécurité sociale, et que contrairement aux entreprises de service,
ils ne choisissent pas leurs coûts. Ils l’associent également aux entreprises
alimentaires, du fait de l’importance du respect des contraintes («zero fault »). Pour
résumer, ils expliquent donc que le système hospitalier est un système de production
multiservices, contraint par des capacités matérielles et humaines limitées, dans le but
de délivrer le meilleur soin au plus bas coût.
De la même manière, Rossi-Turk [Rossi-Turk, 2002] rapproche la recherche de
l’excellence industrielle des entreprises au concept d’optimisation de la qualité de soin
des établissements de santé. Elle fait également le rapprochement entre le bloc
opératoire d’un hôpital et l’atelier de fabrication d’une entreprise, tout en soulignant
comme spécificité du système hospitalier, que l’on ne peut spéculer sur la souffrance
humaine et pour lequel l’objectif de profit se doit d’être écarté.
Ces différentes publications nous permettent de dire que les comparaisons entre
le monde hospitalier et le monde industriel sont possibles malgré leurs différences.
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Certains auteurs tentent donc des rapprochements entre des problèmes industriels
et les problèmes hospitaliers.
En effet, Rossi-Turk [Rossi-Turk, 2002], adapte la méthode MRP2 pour gérer le
bloc opératoire d’un hôpital :
- Le Plan d’Activité (PDA) est associé aux interventions par discipline
chirurgicale
- Le Plan Directeur de Production (PDP) est associé aux interventions
chirurgicales prévisionnelles programmées
- Le Calcul des Besoins Nets est associé aux ressources nécessaires par
intervention programmée
De plus, elle montre que l’on peut utiliser des indicateurs, comme dans le monde
industriel, afin de gérer le bloc.
On retrouve d’autres analogies dans la littérature :
- Chaabane [Chaabane, 2004], associe le problème d’ordonnancement des
salles d’opérations à un problème de type « Flow Shop Hybride à trois
étages sans temps d’attente ».
- Jebali et al. [Jebali, Alouane, Ladet, 2005], associent le problème de suivi du
patient entre les différents services à un problème de type « Hybrid Shop
Scheduling », en rapprochant les ressources médicales à des machines et les
patients à des tâches.
- Topaloglu [Topaloglu, 2008], utilise lui une technique utilisée dans le
monde industriel appelée AHP « Analytical Hierarchy Process » pour gérer
le service infirmier.
Les analogies entre les deux mondes, industriel et hospitalier, sont donc possibles
au niveau des techniques et des modèles pour la planification des ressources mais
nécessitent une certaine adaptation due aux contraintes particulières de chacun.
Ce domaine revêt donc un certain intérêt pour les chercheurs. En effet,
l’adaptation de méthodes et de modèles utilisés dans l’industrie permettrait d’améliorer
les performances des établissements de santé, notamment au niveau de la planification
des ressources humaines afin de répondre à une demande de plus en plus exigeante.
1.1.2 La planification hospitalière
La planification est un instrument de gestion dont l’objectif est de définir des
plans d’exploitation des ressources et donc d’élaborer de nouvelles politiques de
gestion et de pilotage.
Pour la planification des ressources en milieu hospitalier, on peut distinguer deux
grands niveaux : une planification au niveau régional, dite planification sanitaire
régionale, et une planification au niveau interne de l’établissement hospitalier [Jebali,
2004].
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-
La planification sanitaire régionale consiste à répartir les ressources dans
l’espace régional entre différentes structures sanitaires afin d’optimiser la
réponse aux besoins de la population régionale [Pelletier, 1999]
-
La planification au niveau interne consiste à estimer le besoin en ressources
nécessaires pour un système de production de soins au sein de l’hôpital, à
affecter certaines ressources entre les différentes unités de soins, à établir
des plans d’exploitation des ressources afin de satisfaire la demande de
soins.
Evidemment, ces deux niveaux de planification sont dépendants puisque la
planification interne de l’hôpital est conditionnée par les ressources allouées au niveau
régional. De plus, l’objectif principal de ces deux planifications est identique. Les
deux visent en effet à répartir équitablement les ressources disponibles afin de
satisfaire la demande.
Dans cette étude, nous nous intéresserons plus particulièrement à la planification
interne des ressources de l’hôpital.
Au sein de cette planification des systèmes hospitaliers, on y retrouve trois
niveaux hiérarchiques de décision [Roth et Dierdonck, 1995] :
-
La planification stratégique ou à long terme, qui permet de déterminer
l’évolution de l’hôpital en fonction de plusieurs tendances ou évolutions
-
La planification tactique ou à moyen terme, qui consiste à établir des
prévisions sur la demande de soins, planifier les admissions, à estimer les
besoins en ressources humaines (matérielles et financières) pour satisfaire la
demande
-
La planification opérationnelle ou à court terme, qui considère les problèmes
d’affectation des patients aux services, à l’ordonnancement et au
séquencement des ressources
Jebali [Jebali, 2004] y ajoute un quatrième niveau hiérarchique : la décision en
temps réel, qui permet au système de production de soins de réagir devant des aléas
importants, fréquents dans ce domaine de la santé.
Dans cette étude, nous nous focaliserons sur les décisions prises sur le moyen et
le court terme qui impliquent vraiment la planification interne des ressources
humaines. En effet, on ne retrouve que très peu la planification à long terme au sein de
la littérature. Les chercheurs évitant de réaliser trop de prévisions au sein des systèmes
de santé, notamment à cause de l’existence très forte d’aléas.
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1.1.3 Les ressources des établissements de santé
Une des particularités des établissements de santé est donc la très grande
diversité des ressources impliquées dans le processus de production de soins. En effet,
au-delà des ressources humaines, une place importante est consacrée aux ressources
matérielles. Néanmoins, celles-ci sont forcément liés aux ressources humaines de part
leur utilisation. Nous allons donc voir la diversité de ces différentes ressources, en
commençant par les matérielles au sein desquelles l’on peut distinguer les
consommables des non-consommables.
1.1.3.1 Les ressources matérielles
La littérature s’intéresse donc également à la planification des ressources
matérielles car leur présence est indispensable au bon fonctionnement des
établissements de santé. En effet, les ressources consommables comme les
médicaments ou les perfusions sont primordiales afin de délivrer des soins aux
patients, et les ressources non-consommables, telles que les lits ou les chambres
permettent aux établissements de santé de pouvoir accueillir les patients dans de
bonnes conditions.
De plus, certaines publications insistent sur le fait que les deux types de
ressources, matérielles et humaines, doivent être gérées en même temps, notamment au
niveau du bloc opératoire, ou le nombre de lits disponibles en salle de réveil, le
nombre de blocs opératoires et le nombre d’infirmières doivent être dimensionnés
ensemble [Jebali, Alouane, Ladet, 2005]. De même, pour le problème d’association
des salles d’opérations aux médecins [Rossi-Turk, 2002], [Guinet, Chaabane, 2003], la
synchronisation ressources matérielles / ressources humaines est primordiale. En effet,
au sein du modèle de Guinet et Chaabane, on retrouve une variable représentant le
nombre de salles d’opération.
Pour terminer, on peut donc énumérer les différentes ressources matérielles que
l’on peut retrouver au sein de ces établissements :
- Ressources consommables :
o Le matériel médical à usage unique (perfusions, …)
o Les médicaments
o L’alimentaire
- Ressources non-consommables :
o Les salles d’opérations, de réveil…
o Le gros matériel médical (machines, …)
o Les chambres d’hospitalisation
o Les lits d’hospitalisations
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1.1.3.2 Les ressources humaines
Pour ce qui est des ressources humaines, celles-ci sont au moins aussi
nombreuses et capitales pour le bon fonctionnement d’un établissement de santé. La
diversité de ces ressources est due en grande partie à la diversité des connaissances et
donc des métiers des personnes impliquées. En effet, on y retrouve :
-
Les médecins (généralistes, spécialistes…)
Les chirurgiens
Les infirmiers
Les aides-soignants
Les panseuses, aides de laboratoire…
Les brancardiers
Les anesthésistes
Les radiologues, manipulateurs radiologie
Les ergothérapeutes, kinésithérapeutes…
Les psychologues, assistante sociales…
Il faut noter qu’en plus de toutes ces différentes catégories de ressources,
certaines peuvent être divisées en fonction des compétences ou des spécialités,
notamment les médecins, les chirurgiens et les infirmières. Par exemple, pour les
infirmières, on peut distinguer les chefs, les aides, les infirmières en pédiatrie, en
gynécologie, les infirmières de blocs… Néanmoins nous verrons par la suite que la
distinction des infirmières dépend des publications.
La planification de toutes ces ressources est donc capitale pour le bon
fonctionnement d’un établissement de santé et concerne plusieurs services selon les
besoins de chacun de ceux-ci (admission, radiologie, anesthésie, bloc opératoire…).
Nous allons donc détailler et étudier la littérature concernant cette planification des
ressources humaines au sein de ces différents services.
1.2
Analyse globale du sujet
La littérature sur la planification des ressources humaines dans les établissements
de santé est très diversifiée. Elle traite plusieurs problématiques appliquées dans le
cadre des divers services d’un établissement de santé.
En effet au sein de ces établissements, les problématiques diffèrent suivant le
service dans lequel sont utilisées les ressources (service d’admission, d’urgences, de
radiologie…) ou suivant le type de planification (planification des infirmiers,
planification du bloc opératoire…).
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Afin de classer les différentes publications, nous pouvons nous appuyer sur
l’énumération des différentes problématiques que pose ce problème de planification
des ressources humaines :
-
Problématique de minimisation de temps d’attente
Problématique d’optimisation de la qualité de service
Problématique de minimisation des coûts
Problématique de suivi du patient après sa sortie…
D’un coté, la problématique de minimisation du temps d’attente recouvre les
problèmes liés au service d’admission des patients, où l’attente est la principale tare,
bien que ce service soit l’ouverture de l’hôpital aux différents services et donc soit lié
à la disponibilité des ressources humaines de l’hôpital.
De plus, on retrouve bien évidemment au sein de cette problématique, le service
d’urgence. Par définition, ce service se doit de délivrer les soins demandés dans les
plus brefs délais.
Pour terminer, on peut rajouter également le problème de suivi du patient tout
au long de son passage dans un établissement de santé. En effet, Chien et al.[Chien,
Tseng, Chen, 2007], montrent que le bon suivi du patient au sein de l’établissement
passe par la minimisation de son temps d’attente entre les différents services, non sans
oublier l’optimisation de la qualité de service et l’efficacité du système.
De l’autre coté, on retrouve en grande partie la problématique de diminution des
coûts au sein de la planification du bloc opératoire. En effet, Rossi-Turk [Rossi-Turk,
2002] montre que la première et plus importante source de dépenses d’un hôpital est le
bloc opératoire. Nous montrerons ceci dans la partie consacrée à cette planification.
Cette diminution des coûts passe donc par le respect des heures d’ouverture du bloc et
par une bonne constitution des équipes et donc des ressources.
Pour ce qui est de la planification des infirmiers, on retrouve surtout des
problématiques d’optimisation de la qualité de service, avec l’optimisation des
plannings respectant de nombreuses contraintes telles que les préférences du
personnel, les obligations légales et les besoins en ressources humaines. Ces
contraintes concernent évidemment d’autres ressources humaines comme les médecins
ou les chirurgiens, mais les infirmiers représentant le type de ressource le plus
important en nombre, il est important de se focaliser sur ces derniers.
La problématique de diminution des coûts est évidemment également sous
entendue, dans une moindre mesure, grâce à une meilleure gestion des ressources
humaines et donc à une baisse des coûts liés aux salaires (grâce à la suppression
d’éventuels sureffectifs infirmiers).
D’autres problématiques ont été traités au niveau d’autres services, (comme le
service d’anesthésie) telles que l’adéquation entre le nombre de lits disponibles, par
exemple dans les salles de réveil, et le nombre de patients traités…mais nous nous
intéresserons moins à ce problème qu’aux précédents.
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Enfin, pour ce qui est de la problématique de suivi du patient après sa sortie, on
retrouve les différentes problématiques liées à l’hospitalisation à domicile (HAD), à
l’orientation vers des cliniques… Néanmoins par la suite, nous nous intéresserons plus
aux autres problématiques.
Services et ressources concernées
Urgences
Sorties
Radiologie
Planification
des infirmiers
Admission
Bloc
opératoire
Anesthésiologie
Pb : Suivi du patient
Pb : Minimisation de temps d’attente
Pb : Optimisation de la qualité de service
Pb : Optimisation de la constitution des équipes
Pb : Minimisation des coûts
Fig1 : Schéma récapitulatif des problématiques
1.3
Analyse de la base bibliographique
La bibliographie que nous proposons pour ce sujet comporte 35 articles. Bien
évidemment, la littérature est beaucoup plus vaste sur le sujet mains nous espérons que
cette base nous permette de bien comprendre et de bien expliquer les différents
problèmes des modèles de planification des ressources humaines dans les
établissements de santé.
1.3.1 Nature de la bibliographie
Les articles de la bibliographie sont issus de diverses sortes de publications.
Néanmoins, elles proviennent principalement de revues scientifiques telles que :
- European Journal of Operational Research
- Computers and Operations Research
- International Journal of Production Economics
- Expert Systems with Applications
- Economics and Health Systems Research
- Annales Françaises d’Anesthésie et de Réanimation
Autrement, certains articles proviennent de conférences sur le sujet :
- Proceedings of the 1989 Winter Simulation Conférence
- 1ère Conférence Francophone en Gestion et Ingénierie des Systèmes
Hospitaliers
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1.3.2 Principaux chercheurs
Chercheur
Aida Jebali
Institut
Laboratoire d’Automatique de Grenoble,
ENSIEG
Alain Guinet
Institut National des Sciences Appliquées
de Lyon
Arvind P. Kumar
Georgetown University Hospital
Atidel B. Hadj Alouane Département Génie industriel, ENIT
A.V. Roth
University North Carolina
R.E Beekman
University of Amsterdam, Department
Medical Information Science Academic
Medical Center
J.T. Blake
National Institute of Health, Maryland
Brigitte Jaunard
GERAD and Ecole Polytechnique de
Montréal, Département de Mathématiques
et de Génie Industriel
C.C. Yang
Chung-Yuan Christian University
Chen Fu Chien
National Tsing Hua University
C. Pelletier
Université de Grenoble
Danielle Rossi-Turck
Faculté Universitaire Catholique de Mons
Douglas Craig
University of Manitoba, Department of
Anesthesia
E.Marcon
IUT de Roanne, Laboratoire d’Analyse
des Siganux et des Process Industriels
E.P.C Kao
University of Houston, Department
Decision Information
Erik Demeulemeester
Faculty of Economics and Applied
Economics
Franco Carli
McGill University, Department of
Anesthesia
Franklin Dexter
University of Iowa, Department of
Anesthesia
Frédéric Semet
Université de Montréal, Département
d’Administration de la Santé
H.M Chen
National Taiwan University Hospital
Jeroen Beliën
Faculty of Economics and Applied
Economics
Kamel Heus
Université Joseph Fournier de Grenoble
Laurel M. Chiaramonte Mike O’Callaghan Federal Hospital
Marion S. Rauner
University of Vienna, Department of
Innovation and Technology Management
Mary Lynn McHugh
Frances Payne Bolton School of Nursing,
Case Western Reserve University
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Pays
France
France
Etats-Unis
Tunisie
Etats-Unis
Pays-Bas
Etats-Unis
Canada
Taiwan
Taiwan
France
Belgique
Canada
France
Etats-Unis
Belgique
Canada
Etats-Unis
Canada
Taiwan
Belgique
France
Etats-Unis
Autriche
Etats-Unis
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Michael V.
Chiaramonte
M.N. Azaiez
P.F. Walter
Pierre Ladet
P.M.A Groot
Rajiv Kapur
R.J. Kusters
Robert J. Byrick
R.V Dierdonck
Seyda Topaloglu
S. Kharraja
Sondes Chaabane
S.S. Al Sharif
Sue Perott Siferd
T.D Vries
Tsevi Vovor
Walter J. Gutjahr
W.C. Benton
W.M Hanckock
W.T. Lin
Y.H Shi
Fulton School of Engineering, Arizona
State University
King Saud University, Industrial
Engineering Department
Emory University Hospital, Cardiology
division
Laboratoire d’Automatique de Grenoble,
ENSIEG
Eindhoven University of Technology,
Department of Industrial Engineering
Georgetown University Hospital
Eindhoven University of Technology,
Department of Industrial Engineering
University of Toronto, Department of
Anesthesia
IMEDE, Lausanne
Dokuz Eylul University, Department of
Industrial Engineering
Institut National des Sciences de Lyon
Institut National des Sciences Appliquées
de Lyon
Riyadh Armed Forces Hospital, Planning
and Development Department
Arizona State University, Decision and
Information Systems
University of Amsterdam, Department
Medical Information Science Academic
Medical Center
Ecole Polytechnique de Montréal,
Département de mathématiques et de
Génie Industriel
University of Vienna, Department of
Statistics and Decision Support Systems
The Ohio State University, Academic
Faculty of Management Science
The University of Mishigan, Industrial and
Operations Engineering Department
National Chin-Yi University of
Technology
Chung-Yuan Christian University
Etats-Unis
Arabie
Saoudite
Etats-Unis
France
Pays-Bas
Etats-Unis
Pays-Bas
Canada
Suisse
Turquie
France
France
Arabie
Saoudite
Etats-Unis
Pays-Bas
Canada
Autriche
Etats-Unis
Etats-Unis
Taiwan
Taiwan
Tab1 : Principaux chercheurs sur le sujet
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La recherche sur le sujet est bel et bien une préoccupation mondiale : France,
Etats-Unis, Pays-Bas, Canada, Suisse, Turquie, Taiwan, Arabie Saoudite…
Néanmoins, on remarque que la plupart des publications que l’on a utilisé pour cette
étude proviennent en majorité des Etats-Unis et de la France (et un peu des Pays-Bas
et du Canada).
1.3.3 Chronologie des publications
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0
Nbre Publications
73-88 89-92 93-96 97-00 01-.04 05-.09
Fig2 : Chronologie des publications sur les vingt dernières années
On voit sur ce graphique que les publications couvrent les 20 dernières années (le
plus ancien article date de 1989, mis à part un de 1973 et un de 1984). En effet, la
recherche sur ce sujet n’est pas toute récente, même si son évolution est indéniable.
D’ailleurs, on remarque que le nombre de publications est plus important sur les seules
dix dernières années.
6
5
4
3
Nbre Publications
2
1
0
19992000
20012002
20032004
20052006
20072008
Fig3 : Chronologie des publications sur les dix dernières années
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On remarque que si l’on « zoom » sur les dix dernières années, la recherche sur le
sujet est plutôt abondante et continue, avec des pics mais qui ne révèlent pas la réalité
des publications, car évidemment cette étude porte seulement sur une sélection
d’articles parus sur le sujet et non pas sur l’intégralité de la littérature. Les problèmes
étant nombreux, la recherche sur le sujet n’est par contre pas prête de s’essouffler…
- Guillaume GOUDENEGE – 2009
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2 Arrivée des patients
Nous avons identifié parmi les différentes problématiques qui se posent pour la
planification des ressources humaines, celle de la minimisation de temps d’attente. On
retrouve donc au sein de cette problématique le problème que l’on peut considérer
comme l’arrivée des patients. En effet, ce problème de temps d’attente se pose au sein
du service d’admission et au sein du service d’urgence. Les patients, lorsqu’ils se
rendent à l’hôpital, passent effectivement par un de ces deux services. Les temps
d’attente concernent également le suivi du patient tout au long de son parcours dans
l’établissement. En effet, si le patient doit changer de service pour son traitement, les
temps d’attente d’entrée dans chaque service peuvent être minimisés.
2.1
Service d’admission
Pour commencer, la planification des admissions requiert son importance, car
elle représente le service d’entrée dans l’hôpital. En effet, c’est par ce service que la
grande majorité des patients arrivent. De plus, c’est à partir de cette planification que
le modèle de charge des ressources des différents services est défini, et c’est là-dessus
qu’il faut s’appuyer par la suite pour planifier et ordonnancer les différentes ressources
hospitalières afin de répondre aux différentes problématiques d’optimisation de la
qualité des soins, de diminution des coûts… De plus, il est important de noter que la
planification des admissions, en plus de la diminution du temps d’attente d’admission,
comporte l’étude des mouvements du patient à travers les différents services de
l’établissement et cherche bien entendu à minimiser le délai de séjour d’un patient au
sein de l’établissement de santé. Le problème essentiel de cette planification réside
dans les aspects aléatoires liés au milieu hospitalier avec occurrences de situations
complètement imprévisibles tels que les cas urgents [Jebali et al., 2003].
A l’origine, Kao [Kao, 1973] avait proposé un modèle de base de la population
qui consiste en un processus stochastique décrivant les distributions d’inter-arrivée des
patients dans le système et un autre approximant les mouvements de ceux-ci dans le
système. L’évolution d’un patient était définie par un nombre fini d’états, où les états
représentaient la localisation d’un patient dans l’hôpital à un instant donné. Les
probabilités de changement d’états dépendaient donc du temps passé dans les
différents états. Le cheminement des patients dans le système était donc gouverné par
un processus semi-markovien (dépendant du facteur temps).
- Guillaume GOUDENEGE – 2009
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D’autres chercheurs traitent le problème différemment, comme Kusters et Groot
[Kusters et Groot, 1996] qui utilisent des files d’attentes et proposent un système de
planification des admissions basé sur un modèle statistique de prévision de la
disponibilité des ressources et le décomposent en quatre éléments :
- Un ensemble d’objectifs
- Un système d’enregistrement des files d’attente
- Un planificateur des admissions
- Un système de prévision
Les objectifs principaux sont évidemment la minimisation de l’attente des
patients avant et après hospitalisation et l’optimisation de la disponibilité des services
d’urgence. Ensuite, le système d’enregistrement des files d’attente permet donc de
fournir l’information concernant la demande de soins. La sélection des patients se
faisant en fonction de la disponibilité des ressources. Enfin, le système de prévision
permet de prévoir les effets d’une décision d’admission sur le système, il s’appuie sur
l’estimation de la disponibilité des ressources au moyen d’outils statistiques.
Vries et Beekman [Vries et Beekman, 1998] utilisent eux aussi les listes d’attente
mais appliquées au seul service de gériatrie. Ils présentent un modèle qui étudie la
dynamique de la liste d’attente avec pour seul objectif de minimiser le temps d’attente
des patients. De plus, il est important de noter que leur travail englobe toutes les
maisons de repos de la région, ce qui est rarement fait dans la littérature, à cause des
exigences du patient dans le choix de l’établissement hospitalier ou directement du
médecin. Cela dit, le modèle proposé permet ainsi de décrire les aspects de la
dynamique d’attente pour ces maisons de repos, d’estimer l’horizon de la liste
d’attente et le temps d’attente moyen (jusqu’à atteindre l’état stable) suite à des
changements imprévus et de discuter d’avance d’une possible réduction de lits ou
d’une augmentation du nombre de patients à prendre en charge…
Enfin, Hancock [Hancock et Walter, 1984] propose différemment un simulateur
de planification des admissions et de système de contrôle. Il permet donc de simuler le
mouvement d’un patient dans l’hôpital au sein des différents services de celui-ci. Un
modèle stochastique de la charge est construit à partir des données issues de la base de
données de l’hôpital, mais ce modèle de charge n’est fait que pour aider à affecter,
pour une période donnée, les différentes ressources de l’hôpital.
Le problème de planification des admissions peut se compliquer lorsque l’on
considère la prise en compte d’un parcours chirurgical, qui induit la visite par le
patient du bloc opératoire et donc un parcours plus important.
En ce qui concerne donc la planification des admissions avec la communication
d’une date d’hospitalisation, deux pratiques sont prépondérantes :
-
Le patient est enregistré dans une file d’attente et une date lui est
communiquée dès que possible, en tenant compte des possibilités
d’admission des cas urgents [Kusters et Groot, 1996]
- Guillaume GOUDENEGE – 2009
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-
Une date sera fournie au patient dès lors qu’une hospitalisation s’avère
nécessaire [Guinet, Chaabane, 2003]. Guinet et Chaabane proposent un
programme linéaire en nombre entiers qui permet de proposer une date
d’hospitalisation dès que chirurgien et médecin anesthésiste-réanimateur se
prononcent sur la nécessité d’une intervention chirurgicale. Jebali [Jebali,
2004] préfère l’utilisation d’un algorithme respectant des contraintes fortes
de disponibilité des ressources critiques et de prise en compte de l’état
d’urgence du patient et des contraintes molles (c.à.d., pouvant être relaxées),
comme la préférence d’un patient)
La date d’admission est donc une date de début du processus de soin à suivre et
s’accompagne donc des différentes durées utilisées pour minimiser son temps de
séjour : le nombre de jours d’hospitalisation, la durée d’utilisation de la salle
opératoire, la durée de séjour prévue en réanimation.
Jebali [Jebali 2004] s’intéresse de cette façon à cette problématique de
diminution du délai de séjour du patient dans un hôpital. Evidemment deux objectifs
lui sont associés : minimiser les coûts de prise en charge et respecter une certaine
qualité de soins. Néanmoins, il est important de noter qu’elle ne prend en compte que
les cas de processus de soins passant par un service de chirurgie, car ce sont les plus
difficiles à gérer et également les plus coûteux. Pour cela, elle a décidé d’adopter un
processus dynamique de décision, permettent de faire face aux aléas qui peuvent
perturber le système de production de soins, comprenant quatre niveaux décisionnels.
Tout d’abord, évidemment la planification des admissions en elle-même, qui se
doit en fait de donner une date d’hospitalisation pour une intervention chirurgicale,
selon les pratiques citées plus haut. Cette planification, pour revenir aux différents
niveaux, est une planification à moyen-long terme, car elle est réalisée sur un horizon
de quelques mois (variant selon les pathologies). Ensuite, une construction du
programme opératoire sur T jours, qui va décrire le séjour du patient. Ce programme
n’étant pas inamovible, car elle se réserve le droit de le modifier par le troisième
niveau décisionnel : la construction du programme opératoire journalier, qui permet de
mettre à jour le programme en intégrant par exemple des aléas de cas d’urgences
amenant un report d’intervention. Enfin, elle rajoute un pilotage en temps réel du bloc
opératoire, encore une fois pour que le responsable du bloc opératoire puisse prendre
une décision en cas d’aléas.
Pour la construction du programme opératoire journalier, la première étape
d’affectation des interventions aux salles d’opération est modélisée sous forme d’un
programme linéaire mixte avec comme objectif de minimiser l’attente du patient (et
de maximiser l’exploitation du bloc afin de limiter les coûts engendrés). La deuxième
étape étant l’ordonnancement des interventions (planification à court terme ou
opérationnelle) est ici définie comme un problème « flow-shop » hybride à deux
étages avec contraintes de blocage, sous la forme d’un programme linéaire mixte.
Alors que la littérature lui préférait jusqu’alors l’utilisation d’une approche heuristique
[Guinet, Chaabane, 2003], [Marcon, Kharraja, 2002].
- Guillaume GOUDENEGE – 2009
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2.2
Service d’urgence
Les patients peuvent donc également arriver par le service des urgences et celui-ci
tient évidemment une place indéniable au sein de la problématique de minimisation de
temps d’attente. En effet, par définition, les cas urgents sont ceux qui doivent attendre
le moins. De plus ce service, comme le souligne Yang [Yang et al., 2008] se doit de
fonctionner 24h/24, ce qui complique encore le problème. Ils étudient donc la
meilleure façon de collecter des données afin de prévoir au mieux et donc de réduire
l’incertitude de la charge, dans un objectif de bien dimensionner le nombre de
médecins afin d’augmenter la qualité des soins du service d’urgence, et on entend par
là, l’attente la plus minimale possible. Ils utilisent pour cela des études statistiques
basés sur la méthode 6-sigma et sur un arbre de décision.
Autrement, au sein de la littérature, on retrouve des simulations permettant de
contrôler des critères de performances, afin de gérer au mieux les différents temps
engendrés lors d’urgences.
Par exemple, Iskander [Iskander, 1989] a développé un modèle de simulation d’un
service médical d’urgence, unité mobile équipée pour assurer les premiers soins aux
victimes d’accidents, leur transport vers l’hôpital ou toute réanimation urgente. Le but
de l’auteur est donc de fournir à la direction hospitalière un outil d’aide à la
planification des interventions effectuées par cette unité. Ce modèle prend en compte
la planification et la gestion des équipements et du personnel (adéquation ressources
humaines-ressources matérielles…).
Iskander étudie donc plusieurs critères de performance pour ce modèle, dont trois
temporels :
- Le temps de réponse des appels téléphoniques
- Les temps mis pour se rendre sur les lieux
- Le temps d’attente de la disponibilité d’une ambulance
Combes [Combes, 1994] a lui, étudié les effets d’une augmentation brutale de la
charge sur le comportement des systèmes de production de soins au niveau d’un
service d’accueil des urgences d’un centre hospitalier. Les patients étant classifiés en
catégories selon les opérations élémentaires applicables à chacune, tout en tenant
compte du degré d’urgence.
Ce modèle de simulation stochastique a permis d’observer la réactivité de ce
système et son comportement face à une augmentation importante de la charge.
Comme pour Iskander, Combes a étudié différents critères de performances tels que le
temps d’attente à la radio, le temps moyen d’attente pour accéder à la salle de soins
intensifs, le temps moyen de séjour par catégorie de patients, la durée moyenne des
soins dispensés… Cependant le modèle est simplifié, car l’auteur, cette fois-ci, ne tient
pas autant compte de la disponibilité des ressources (pauses et absences d’employés).
En effet, il considère que lorsque le patient quitte une salle de soins, celle-ci est prête
pour en accueillir un autre.
- Guillaume GOUDENEGE – 2009
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2.3
Suivi du patient
Enfin pour terminer sur les temps d’attente, comme expliqué auparavant, le suivi
du patient tout au long de son séjour dans l’établissement peut être un bon indicateur
des différents temps d’attente qu’il subit et est un élément essentiel de la minimisation
des temps d’attente, car ce suivi permet de contrôler l’utilisation des ressources et donc
par la suite de les dimensionner en respectant toute sorte d’objectifs de maximisation
d’emploi des ressources, d’optimisation de qualité de soins…
Chien et al. [Chien, Tseng, Chen, 2007] s’intéressent à ce suivi du patient au sein
d’un hôpital à Taiwan. En effet, ils essayent de suivre au mieux la réhabilitation d’un
service à un autre des patients dans le but d’optimiser la qualité de service et surtout de
diminuer les temps d’attente. Accessoirement, l’efficacité des opérations cherche aussi
à être prouvée.
Ainsi, ils expliquent que ce problème peut être structuré comme un problème de
type « Hybrid Shop Scheduling » ou les ressources médicales sont des machines et les
patients des tâches et ils utilisent deux méthodes différentes :
- Une programmation en nombre entiers et mixtes
- Un algorithme génétique
Les deux méthodes sont ensuite comparées mais les résultats sont similaires pour un
temps de calcul beaucoup moins important pour l’algorithme. C’est donc cette
méthode qui a été conservée pour réaliser des expérimentations au sein de l’hôpital du
centre de Taiwan. Les graphiques présentés ci-dessous, illustrent l’intérêt de
l’implantation de l’algorithme génétique en termes de minimisation des temps
d’attente. Au regard de ce qui a été présenté précédemment, nous pouvons déduire que
les hôpitaux, bien qu’ils fassent le maximum pour répondre au mieux à la demande de
soins peuvent bien évidemment améliorer leur système de production de soins grâce
aux modèles et algorithmes proposés dans la littérature.
Le scénario 1A correspondant à l’ancienne méthode, le scénario 2B montre les
résultats d’une assignation d’un numéro à un patient et le scénario 2A correspond à
celui utilisant l’algorithme développé dans l’article.
Fig4 : Résultats des scénarios 1A, 2A, 2B
- Guillaume GOUDENEGE – 2009
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3 Planification du bloc opératoire
La problématique de minimisation des coûts est donc la problématique principale
de la planification du bloc opératoire. En effet, une meilleure planification, permet de
mieux dimensionner les besoins en ressources humaines et donc évidemment de
réduire des surcoûts éventuels de salaire inutiles. De plus, elle permettrait des gains
considérables au sein du bloc opératoire en gérant au mieux l’utilisation de ces blocs
par les ressources humaines de l’hôpital. En effet, cette partie de l’hôpital est
quasiment tout le temps désignée comme la plus coûteuse, [Dexter et al., 1999][RossiTurk, 2002][Jebali, Alouane, Ladet, 2005]. Pour le montrer, Rossi-Turk donne un
tableau des dépenses du bloc par rapport au budget Global d’hôpitaux en Belgique,
étude qui montrait que le bloc était le service le plus coûteux d’un hôpital (mais la
seconde source de dépenses après la pharmacie qui fait partie des ressources
matérielles).
Postes de dépenses
Budget Bloc / Budget Global
Fournitures médicales et chirurgicales Bloc / Budget
Global
Hôpital
1
6,1%
9,4%
Hôpital
2
13%
11%
Hôpital
3
4,5%
6,7%
Tab2 : Dépenses au bloc opératoire
Ainsi pour réduire les coûts de manière significative il se doit de mieux gérer les
ressources humaines de ce service afin d’éviter au maximum des sureffectifs et surtout
des sur utilisations des salles d’opérations.
Jebali [Jebali, 2004] souligne donc également que le bloc opératoire constitue
une ressource « goulot » très coûteuse au sein du système hospitalier. Elle explique
que la planification et l’ordonnancement au sein du bloc opératoire sont donc
importants dans l’optique d’optimisation des différentes problématiques citées cidessus. Pour cela, elle commence par distinguer quatre types d’approches pour
construire au mieux un programme opératoire :
-
Une programmation ouverte, qui consiste à proposer un programme
opératoire sans contraintes de placement. La programmation opératoire
consiste, dans ce cas, à ordonnancer les interventions en satisfaisant
l’ensemble des contraintes et en optimisant une fonction objectif. Marcon et
Kharraja [Marcon et Kharraja, 2002] distinguent deux manières de gérer le
planning : par remplissage chronologique suivant la règle du premier
demandeur, premier servi ou suivant un processus de négociation entre les
différents acteurs dirigé par le responsable du bloc après une collecte de
l’ensemble des demandes d’informations.
- Guillaume GOUDENEGE – 2009
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-
Une programmation par pré-allocation de plages horaires, qui consiste à
allouer, au préalable, des plages horaires à des chirurgiens. La
décomposition du planning en blocs de temps s’effectue en créant un plan
directeur de l’activité chirurgicale pour la période d’une semaine en tenant
compte des durées des interventions à réaliser [Dexter et al., 1999]
-
Une programmation par pré-allocation de plages horaires avec processus
d’ajustement, qui combine les deux techniques précédentes. Elle part d’une
décomposition du planning hebdomadaire en plages horaires. Deux
pratiques courantes sont utilisées :
o une partie des plages horaires est alloué pour des chirurgiens, l’autre
partie des plages restant commune est gérée par une programmation
ouverte selon la règle premier demandeur, premier servi
o à partir d’une certaine date, les plages délaissées par leur allocataires
seront banalisées et ce, afin de maximiser l’utilisation des blocs
opératoires [Marcon et Kharraja, 2002]
-
Une programmation opératoire basée sur une allocation du bloc opératoire
central aux différentes spécialités médicales : il s’agit d’allouer des salles
d’opérations ou des plages horaires aux différentes spécialités de chirurgie
en se basant sur des modèles de prévision de charge. Il s’agit du même
principe que celui de la programmation par pré-allocation de plages horaires
mais avec des prévisions sur des horizons de temps plus important qu’une
semaine
Marcon et Kharraja [Marcon et Kharraja, 2002] détaillent les avantages et les
inconvénients de chacune des trois premières approches de programmation opératoire.
Il en ressort que la programmation ouverte s’avère assez flexible et qu’elle s’adapte
mieux au contexte aléatoire du bloc opératoire. La seconde approche permet de
simplifier le problème d’ordonnancement, cependant la construction du plan directeur
de l’activité chirurgicale s’avère compliquée et peu optimale (plages sur ou sousdimensionnés, productivité moyenne…). Enfin, la troisième s’avère également peu
évidente, en ce qui concerne l’ajout de nouvelles interventions sur les nouvelles plages
disponibles. Le contact avec les patients devenus possibles à opérer doit se faire plus
rapidement et pose donc problème.
Néanmoins, une étude dans différents hôpitaux montre que la plupart du temps,
c’est la deuxième et la troisième approche qui sont les plus souvent utilisées pour des
hôpitaux ayant une grande utilisation du bloc, contrairement aux petits établissements
ou l’on retrouve la première approche de programmation ouverte. Cependant, [Jebali,
2004] montre bien que toutes ces approches de programmation sont envisageables.
Kharraja et al. [Kharraja et al., 2002] explorent eux d’autres stratégies de
programmation : une programmation centrée sur les salle d’opérations et une centrée
sur les SSPI (Salles de Soin Post-Interventionelle). La première stratégie, plus
couramment utilisée, peut adopter deux politiques différentes :
- Guillaume GOUDENEGE – 2009
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Soit un chirurgien opère dans une même salle durant une journée : dans ce cas là, les
auteurs utilisent un algorithme de résolution en deux étapes. Une affectation des
chirurgiens aux salles d’opérations en utilisant un programme linéaire en nombre
entiers ayant comme objectif de minimiser l’écart entre les instants de fermeture des
différentes salles et un ordonnancement suivant une règle de priorité.
Soit un chirurgien peut opérer dans plusieurs salles la même journée : dans ce cas là,
les auteurs proposent juste un programme linéaire en nombre entiers. Cette méthode,
très utilisée par les responsables de blocs, présente l’avantage d’améliorer la qualité
d’ordonnancement.
Pour la deuxième stratégie, Kharraja et al. modélisent le problème de
construction du programme opératoire en tenant compte de la SSPI comme un flowshop hybride à plusieurs étages, sans stock intermédiaire. L’objectif étant de minimiser
le makespan (la plus grande date d’achèvement des interventions). Pour le résoudre,
les auteurs proposent une décomposition spatiale du problème. Ainsi chaque étage est
considéré d’une façon indépendante de l’autre. La démarche de résolution se compose
de deux étapes principales. La première consiste à affecter les interventions, groupées
par chirurgiens « équipes », aux salles d’opérations selon une stratégie permettant une
répartition équitable de la charge entre salles d’opération. La seconde consiste à
rechercher la séquence de passage des opérations dans chaque salle d’opération basée
sur un algorithme. Des simulations réalisées sur ces stratégies ne donnent pourtant pas
de résultats très productifs (2% de diminution d’ouverture des salles).
Guinet et Chaabane [Guinet, Chaabane, 2003] ont une autre vision de la
programmation opératoire et distinguent deux étapes dans sa construction.
Une étape de planification pour laquelle ils ont proposé un programme linéaire à
variables entières permettant d’affecter sur l’horizon d’une semaine les interventions
aux salles d’opération. L’objectif est de trouver un programme opératoire
hebdomadaire qui minimise aussi bien l’attente des patients entre date
d’hospitalisation et date d’intervention que le dépassement des heures régulières
d’ouverture du bloc. On retrouve plusieurs contraintes prises en compte :
-
Capacité du bloc opératoire en termes d’heures régulières et supplémentaires
d’ouverture
Dates d’hospitalisation au plus tôt, au plus tard
Date d’intervention au plus tard
Nombre maximal d’interventions qu’un chirurgien peut réaliser par jour
Equipement d’une salle d’opération
Limitation du temps pris par une intervention : 1, 2, 3 ou 4h
Adéquation nombre de chirurgiens, nombre de salles
Les auteurs proposent ainsi pour la résolution de ce problème une heuristique.
La deuxième étape est une étape d’ordonnancement journalier des interventions qui
tient compte de la SSPI. Les auteurs modélisent aussi ce problème comme un flow
shop hybrid à deux étages, comme Kharraja et al., afin de minimiser le makespan.
- Guillaume GOUDENEGE – 2009
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Jebali [Jebali, 2004], découpe de la même façon la construction du programme
opératoire en deux étapes. Une étape d’affectation des interventions aux salles
d’opérations, permettant de fixer les interventions à réaliser dans la journée et une
étape d’ordonnancement des interventions.
Chaabane [Chaabane, 2004] résume donc les problèmes de gestion du bloc opératoire
en quatre parties : la programmation des interventions et la planification du bloc qui
sont résolus avec des algorithmes, la définition des plages horaires d’ouverture des
salles d’opérations définie comme un problème linéaire et enfin l’ordonnancement des
salles d’opérations qu’il identifie comme les autres, comme un problème de type flow
shop hybrid.
Enfin, Rossi-Turk [Rossi-Turk, 2002] se démarque complètement des autres en
s’inspirant des outils de gestion industrielle pour optimiser l’exploitation du bloc
opératoire. Elle utilise ainsi la méthode MRP II pour la programmation des
interventions et le calcul des besoins en ressources. Son objectif principal étant
d’optimiser l’exploitation du bloc opératoire.
Fig5 : Transposition des trois niveaux de planification MRPII au bloc opératoire
Le plan d’activité est établi au niveau des disciplines chirurgicales par un
dialogue constructif entre tous les acteurs clés intervenant au bloc : chirurgiens,
anesthésistes, infirmiers, techniciens… Son objectif est de permettre un cadrage global
de l’activité qui facilite l’orientation de l’allocation des ressources. L’horizon de
planification étant au minimum le mois et la périodicité peut être le jour.
Le plan directeur de production définie l’échéancier des interventions.
L’horizon est au minimum la semaine et la période la journée voire la demi-journée. Il
est l’objet d’un calcul glissant de jour en jour et est réparti en trois zones : une zone
ferme ou les modifications ne sont pas acceptées (J-24h), une zone flexible qui reste
susceptible de modifications acceptées dans le cadre d’un consensus entre les acteurs
(J-7 à J-1) et une zone libre ou les modifications sont possibles (avant J-7). J étant le
jour de réalisation des interventions programmées.
Enfin, le calcul des besoins utilise les différentes informations liées aux
ressources nécessaires pour les interventions programmées (nomenclature, stocks,
délais d’obtentions…).
- Guillaume GOUDENEGE – 2009
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Le pilotage des activités comprend évidemment, comme dans les autres papiers,
l’affectation des salles d’opérations aux interventions ainsi que l’ordonnancement des
interventions dans chaque salle. Un programme linéaire à variables entières est
proposé pour l’affectation des interventions aux salles d’opération avec pour objectif,
cette fois-ci, de maximiser l’adéquation des salles aux interventions. Quant au
séquencement des interventions, il est réalisé suivant une règle de priorité.
- Guillaume GOUDENEGE – 2009
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4 Planification des infirmiers
Comme expliqué en début d’étude, les infirmiers représentent le type de ressources
le plus important en nombre et se doit donc de tenir une place importante au sein du
problème de planification des ressources humaines. La problématique principale que
l’on retrouve pour cette planification est donc celle qui concerne l’optimisation de la
qualité de soins délivrés aux patients.
En effet, l’optimisation de l’emploi des ressources humaines comprend bien
évidemment les bons dimensionnements des différents besoins de l’hôpital et donc
permet d’éviter des sous effectifs qui nuiraient à la qualité des soins, et pour revenir à
la partie précédente, aux temps d’attente des patients. De plus, au sein de cette
problématique, les différentes préférences des employés et l’impact que peuvent avoir
leur planning sur la qualité de leur travail sont souvent pris en compte.
Pour ce qui est de la problématique de minimisation des coûts, on la retrouve en
partie au sein des salaires des infirmiers. Encore une fois, l’optimisation de la
planification de ces ressources permet donc de diminuer les coûts en gérant au mieux
le dimensionnement des besoins en infirmiers.
Néanmoins, il faut noter que la planification des infirmiers est très délicate car
c’est la planification des ressources humaines qui comprend le plus de contraintes,
dues en partie au nombre important de ce type de ressources mais également au
caractère particulier des soins délivrés aux patients (proximité des patients,
omniprésence au sein d’un hôpital…) D’ailleurs on le verra avec les différents
modèles qui peuvent exister dans la littérature et le nombre important de contraintes
utilisées dans ces modèles.
Tout d’abord, Siferd et Benton [Siferd, Benton, 1992] expliquent les différents
problèmes liés à cette planification des infirmiers en faisant une revue de la littérature.
De plus, ils montrent l’importance de cette planification au sein d’un établissement de
santé en avançant trois raisons principales :
- les infirmiers doivent être disponibles 24h sur 24 et ce durant les sept jours
de la semaine
- un hôpital ne peut exister sans fournir de soins infirmiers
- chaque patient a aujourd’hui un besoin rigoureux en qualité de soins
infirmiers
De plus à travers l’étude menée dans différents hôpitaux, ils montrent
l’importance de la diversité des infirmiers et donc la complexité du problème à gérer.
C’est pour cela que parmi les sujets traités dans la littérature concernant la
planification des ressources humaines dans les établissements de santé, c’est ce sujet
qui prédomine en termes de publications.
- Guillaume GOUDENEGE – 2009
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Heus [Heus, 1996] propose une approche de résolution au problème de
planification des infirmiers, basés sur les techniques de programmation par contraintes
(PPC). L’élaboration des plannings infirmiers vise à distribuer dans le temps les
ressources disponibles que constituent les infirmiers en respectant un certain nombre
de contraintes telles que la réglementation hospitalière, les charges de travail, les
souhaits du personnel…Parmi les références prises en compte pour cette étude, Heus
est le premier à prendre en compte un nombre de contraintes si important et où les
préférences du personnel sont prises en compte. Par la suite les publications étudiées
ne cesseront de s’intéresser à ces contraintes.
Jaunard et al. [Jaunard et al., 1998] présentent un modèle linéaire généralisé
pour tenter de gérer ce problème de planification des infirmiers avec pour objectif de
minimiser les coûts liés aux salaires, en dimensionnant au mieux les besoins, tout en
maximisant le respect des préférences des employés. Pour cela, ils séparent les
infirmiers en trois catégories :
- Une catégorie comprenant un chef et son assistant
- Une catégorie comprenant une équipe A et une équipe B comprenant des
infirmiers à plein temps et à temps partiel
- Une catégorie comprenant les infirmiers restant disponibles
Pour ce modèle, on retrouve des alternances de créneaux de 8h et de 12h (on verra que
pour les créneaux et les catégories d’infirmières, cela varie beaucoup selon les
auteurs).
La planification de ce modèle se base sur un horizon de deux semaines pour tous les
infirmiers, sauf pour le chef dont le travail est planifié sur 6 semaines. En résulte une
configuration d’ordonnancements individuels pour chaque infirmier sur cet horizon de
planification.
Azaiez [Azaiez, 2005], de la même façon, s’intéresse à la minimisation des coûts et la
maximisation des préférences des infirmiers tout en assurant la continuité du service
avec les compétences adéquates. Il montre aussi la complexité de ce problème en
énumérant les différents facteurs qui contraignent ce problème :
- Une forte variation de la demande
- Qualification et Spécialisation des infirmiers variées
- Différentes caractéristiques organisationnelles des plannings (besoins,
repos…)
- Absentéisme imprédictible
- Requêtes personnelles
- …
De plus, il explique que cette planification doit être optimisée car elle est
aujourd’hui, le plus souvent, réalisée manuellement. Elle ne prend donc pas en compte
toutes les contraintes qu’il faudrait pour répondre aux différentes exigences de ce
problème. En effet, les préférences ne sont quasiment jamais prises en compte. Pour
terminer, cette planification demande un jour de travail complet chaque mois ! Un
modèle gérant cette planification donnerait donc beaucoup plus satisfaction en termes
de temps de résolution et de coûts engendrés.
- Guillaume GOUDENEGE – 2009
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- Formation à la recherche : Mémoire thématique -
Pour ce modèle, il décrit différents créneaux : soit 3 créneaux de 8h, soit 2 de
12h. Il explique que l’on évolue de plus en plus vers les créneaux de 12h mais que
certaines petites cliniques privilégient encore ceux de 8h. La planification est cette fois
prévue pour un horizon de quatre semaines avec un emploi du temps devant
comprendre 176h dans un hôpital (seulement 44h dans les cliniques).
Avant de décrire le modèle et les différentes contraintes prises en compte, il est
important de noter qu’Azaiez s’est appuyé sur des critères particuliers pour évaluer
une bonne classification. Tout d’abord il a pris en compte les cinq règles de Chen et
Yeung [Chen, Yeung, 1993] :
-
Respect du bien-être (repos, fatigue, appétit)
Respect des problèmes sociaux et personnels
Santé (désordre nerveux et gastro-intestinaux)
Attention aux performances et aux accidents
Ajustement physiologiques
Ensuite il a noté l’importance des facteurs avancés par Oldenkamp et Simons
[Oldenkamp, Simons, 1995] qui permettent d’évaluer la qualité d’un emploi du temps :
-
Optimalité
Proportionnalité
Santé (bien-être et santé du personnel soignant)
Continuité
Complètement (nombre de demandes satisfaites par créneau)
Afin de respecter ces critères et d’arriver au respect de ses objectifs, il a réalisé
une enquête en distribuant des questionnaires aux infirmiers pour tirer des conclusions
sur leurs préférences. Il faut noter qu’ici, les infirmiers sont découpés en quatre
catégories : infirmiers 1, infirmiers 2, aides infirmiers et personnes en charge. Ainsi, il
a pu noter que 70% des infirmiers préfèrent les créneaux de 12h, que 80% veulent
deux weekends entiers de repos sur un mois, que 47% préfèrent ne pas travailler plus
de 4 jours consécutivement (contre 20% pour 5 jours et 16% pour 6 jours), …
Il a donc ensuite pu construire son modèle en respectant au mieux ces préférences, des
obligations légales et bien évidemment avec pour objectif de diminuer les coûts et de
garantir l’objectif de l’hôpital (service continu et compétences adéquates).
Les contraintes étant nombreuses, certaines se doivent de pouvoir être relaxées pour
obtenir des solutions réalisables à ce problème de planification. On retrouve donc deux
types de contraintes : les contraintes dures (forcément respectées) et les contraintes
souples (intégrées dans la fonction objectif).
Les contraintes dures :
- Le minimum de personnels requis est respecté (car ce minimum peut varier
suivant les créneaux) (1)
- Pour chaque infirmière et pour chaque jour doit être assigné soit une
journée, soit une nuit, soit un jour de repos (2)
- Guillaume GOUDENEGE – 2009
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- Formation à la recherche : Mémoire thématique -
-
Respecter au maximum quatre jours de travail consécutifs (3)
Respecter le fait que chaque infirmier ait quatre jours de repos le weekend
sur la période de quatre semaines de planification (4)
Chaque infirmier a entre 14 et 16 jours de travail dans le mois (176h
correspondent à 14,67 jours) (5)
Chaque infirmier doit faire au moins 25% de nuits dans le mois (6)
Les contraintes souples :
- Chaque infirmier doit avoir 15 jours de travail dans le mois (7)
- Respecter le fait que chaque infirmier ait plus de jours que de nuits de travail
(8)
- Eviter le fait d’assigner un travail de jour suivi d’une nuit de travail à chaque
infirmier (9)
- Eviter les jours de repos isolés (travail-repos-travail) (10)
- Eviter les jours de travail isolés (repos-travail-repos) (11)
Notations :
o
o
o
o
o
o
n : nombre de jours de planification (=28)
m : nombre d’infirmiers disponibles
i : journées
k : infirmiers
Di : besoin en personnel pour le créneau du jour de la journée i
Ni : besoin en personnel pour le créneau de la nuit de la journée i
Variables de décision :
- XDi,k = 1 si l’infirmier k est assigné au créneau du jour de la journée i
0 sinon
- XNi,k = 1 si l’infirmier k est assigné au créneau de la nuit de la journée i
0 sinon
- XRi,k = 1 si l’infirmier k est assigné à un jour de repos la journée i
0 sinon
Formulation des contraintes :
Respect du besoin en personnel les jours (1)
Respect du besoin en personnel les nuits (1)
(2)
(2) Pas 24h de suite
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(3)
(4)
(5)
(6)
Les contraintes souples sont ensuite définies sous forme de buts qui seront minimisés
dans la fonction objectif.
But 1 : Il minimise la déviation entre le nombre de jours réels travaillés et le minimum
requis. (Seules les déviations positives sont pénalisées)
d1k+ est la déviation positive du But 1
d1k- est la déviation négative du But 1
(7)
But 2 : Il prévoit plus jours travaillés que de nuits pour chaque infirmier. (Seules les
déviations négatives sont pénalisées)
d2k+ est la déviation positive du But 2
d2k- est la déviation négative du But 2
(8)
But 3 : Il évite d’assigner une nuit de travail après un jour de travail. (Seules les
déviations positives sont pénalisées)
d3k+ est la déviation positive du But 3
d3k- est la déviation négative du But 3
(9)
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But 4 : Il évite les jours de travail isolés. (Seules les déviations positives sont
pénalisées)
d4k+ est la déviation positive du But 4
d4k- est la déviation négative du But 4
(11)
But 5 : Il évite les jours de repos isolés. (Seules les déviations positives sont
pénalisées)
d5k+ est la déviation positive du But 5
d5k- est la déviation négative du But 5
(10)
Avec ces différents buts, on obtient donc la fonction objectif à minimiser :
Les Pi (i=1..5) sont des facteurs de pondération qui traduisent l’importance du
respect des différents Buts . Les valeurs sont les suivantes :
P1=20, P2=5, P3=3, P4=1, P5=1. (Ces valeurs pouvant varier selon les volontés d’un
hôpital utilisant le modèle)
Les résultats sont très satisfaisants sur l’application qui a été faite sur un hôpital en
Arabie Saoudite, car la fonction objectif atteint la valeur 0, et en comparant les deux
plannings (ancien fait manuellement et nouveau fait avec le modèle), on remarque que
toutes les contraintes sont respectées.
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Tab2 : Résultats planning réalisé manuellement
Les cases surlignées en jaune correspondent aux non-respects des contraintes (jours
isolés, besoin des jours pas respectés !, jour suivie d’un nuit…)
Tab3 : Résultats planning réalisé avec le modèle présenté
La fonction objectif atteint la valeur 0, il n’y a donc aucune transgression des
contraintes. Mais il faut faire attention aux rattachements entre mois, car il existe des
jours isolés le premier et le dernier jour du mois !
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Gutjahr et Rauner [Gutjahr, Rauner, 2005] propose différemment l’utilisation
d’un algorithme pour le problème de planification des infirmiers. Un algorithme ACO
(« ant colony optimization »), particulièrement employé pour les problèmes contenant
un grand nombre de contraintes. L’objectif principal est ici de minimiser les coûts,
même s’ils prennent aussi en compte « à leur manière » les préférences et les
qualifications des infirmiers. Les auteurs insistent sur le fait que le nombre
d’infirmiers est de plus en plus critique avec le vieillissement de la population et la
baisse de l’enrôlement dans les écoles d’infirmières du en partie à leur bas salaire. On
retrouve également le fait que les plannings sont réalisés manuellement et donc de
manière non optimale et que cette planification prend du temps.
Afin d’étudier l’efficacité de l’algorithme, ils simulent trois scénarios avec un
nombre d’infirmiers et un nombre de départements différents. En effet, ils prennent en
compte dans le modèle les différents départements de plusieurs hôpitaux autour de
Vienne.
On retrouve des contraintes similaires au modèle d’Azaiez, comme celles du
nombre de jours travaillés consécutivement, du maximum de nuits par mois, du
maximum de weekends travaillés… Le problème étant à plus grande échelle (plusieurs
hôpitaux) le nombre de contraintes prises en compte est moins grand, afin de ne pas
sur contraindre le problème.
Par exemple, contrairement aux autres modèles, des créneaux à remplir ne sont
pas prédéfinis. En effet, rien qu’en regardant la fonction objectif de minimisation du
coût, on réalise de la complexité du problème. Cette fonction est décomposée en
plusieurs parties avec un coefficient de pénalité (α, β,...) pour chacune, comme le
principe du modèle précédent.
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Chiaramonte [Chiaramonte, 2008] propose lui aussi l’utilisation d’un
algorithme afin de bien séparer la fonction minimisation des coûts et la fonction
maximisation des préférences. Cet algorithme relie deux types de « logiciel agent » :
ACA (Auction Control Agent), responsable des offres et des demandes, de la
faisabilité du système avec le nombre d’infirmiers et de la détermination de la fin de
l’algorithme et BA (Nurse Broker Agent), qui modèle les préférences des infirmiers et
décide des décalages et qui vérifie la faisabilité des plannings.
On retrouve les créneaux de 12h d’Azaiez, avec cette fois ci que trois niveaux
d’infirmiers qui sont toutes des RNs (Registered Nurses). Par contre, certaines
contraintes sont différentes. En effet, ici les infirmiers ne peuvent pas travailler plus de
trois jours consécutifs, ne travaillent que 14 jours dans le mois… Par contre, on
retrouve effectivement des contraintes dures et des contraintes souples.
Fig.6 : L’algorithme de Chiaramonte
Auparavant pour ce problème, on retrouvait plus l’utilisation de la simulation
pour bien dimensionner les besoins en ressources en faisant varier la demande et le
nombre d’employés. En effet, Kumar et Kapur [Kumar et Kapur, 1989] proposaient un
outil d’aide à la planification des infirmiers pour faire face à la nature aléatoire des
flux de patients. Ils avaient pour objectif d’évaluer les effets du travail des infirmiers
sur la qualité du service en faisant varier leur nombre. De même, Mc Hugh [Mc Hugh,
1989] avait proposé une simulation permettant de réaliser des plannings infirmiers
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optimisant les différents coûts induits par les salaires et satisfaisant au mieux la
demande. Les modèles étaient donc moins sophistiqués et ne s’intéressaient que très
peu aux différentes préférences des employés.
Topaloglu [Topaloglu, 2008], reprend le type de modèle avec multi-objectifs
tels que les préférences, les besoins, les obligations… mais cette fois-ci, il tient à
mettre en avant les règles d’ancienneté et à intégrer ce type de modèle à la
planification des médecins et non pas aux infirmiers. En effet, il remarque qu’aucune
publication ne traite de ce problème d’ancienneté et explique que la publication sur la
planification des médecins est maigre. Il distingue donc ses employés en fonction de
cette ancienneté et créé ses plannings en associant différents niveaux afin d’équilibrer
au mieux les compétences. On retrouve donc de la même façon des contraintes dures
et des contraintes souples associées à de nouvelles contraintes de respect des niveaux
d’ancienneté. Il prend en compte pour son modèle des médecins appartenant à un
service dans lequel l’ancienneté varie de une à quatre années.
Pour reprendre le modèle, on retrouve donc des contraintes dures comme pour
celui d’Azaiez :
- Respect du besoin en nombre de médecins
-
Respect des règles sur les jours travaillés (1 jour sur 3, pas deux consécutifs)
D’autres types de contraintes dures apparaissent donc dans ce modèle afin de
respecter le niveau d’ancienneté auquel tient Topaloglu :
- Pour chacun des groupes, le nombre de jours travaillés durant le week-end
d’un moins ancien est supérieur ou égal à celui d’un plus ancien (1)
- Entre les groupes de séniors (2, 3, 4), un groupe plus ancien travaille moins
ou autant de jours le week-end qu’un groupe moins ancien (2)
- Pour les groupes de séniors, la différence dans le nombre de jours travaillés
en semaine entre deux groupes consécutifs doit être inférieure à deux, en
respectant le fait que le groupe le plus ancien travaille le moins à chaque
fois. (3)
- Même règle d’ancienneté au sein d’un groupe pour les jours de la semaine
(4)
- Assignation des vendredis aux moins anciens au sein du groupe 1 et eu sein
des groupes séniors (5)
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-
Le nombre de jours travaillés le week-end doit être au moins égal à un pour
les médecins du groupe 1 (6)
…
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
…
Ensuite, on retrouve donc des contraintes souples avec des variables de
déviation à chaque fois, comme auparavant. Par exemple :
- Autant de jours de travails au sein de deux subdivisions du même groupe
(1s)
- Au sein des groupes séniors, la différence du nombre de jours travaillés
entre le groupe 2 et le groupe 4 ne doit pas excéder 3 (2s)
- Au sein du même groupe, la différence ne doit pas excéder 1 (3s)
- …
On retrouve également dans ces contraintes souples, des contraintes de préférences :
- Un médecin préfère ne pas travailler un jour j (4s)
- Un médecin préfère travailler un jour j (5s)
(1s)
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(2s)
(3s)
(4s)
(5s)
Enfin pour finir sur ce modèle, la fonction objectif est donc construite à partir
de ces variables de déviation, mais différemment d’Azaiez, Topaloglu associe ces
variables à des fonctions. Les fonctions comprennent donc une ou plusieurs variables,
et c’est l’ensemble de ces fonctions (19) qui forment la fonction objectif.
Exemples de fonctions :
Fonction objectif :
Pour minimiser la fonction, deux méthodes peuvent être utilisées :
o Soit attribuer de l’importance aux fonctions dans le sens croissant de
celles-ci. C'est-à-dire que la première fonction f1(x) est minimisée
autant qu’elle peut l’être, ensuite on minimise la deuxième, en
respectant ce qui a été fait pour minimiser la première…et on réitère
jusqu’à la dernière.
o Soit on attribue des poids d’importance à chacune des fonctions wi
La deuxième solution s’est avérée une fois de plus la meilleure, des poids
différents pour chacun des fonctions ont donc été dimensionnés et peuvent être
modifiés en fonction des besoins et des conditions (nombre de médecins, …) du
système auquel on applique le modèle.
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Enfin, Belien et Demeuleumeester [Belien, Demeuleumeester, 2007] proposent
eux aussi un modèle de la planification des infirmiers généralisé en prenant en compte
les médecins. Mais, en plus de cela, ils y voient en pratique une application aux
problématiques du bloc opératoire. On retrouve donc le problème de planification des
infirmiers avec comme objectif de minimiser le nombre d’infirmiers et donc le coût
total induit, mais également les coûts liés aux blocs et aux médecins.
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Conclusion
La planification des ressources humaines dans les établissements de santé induit
donc de nombreuses problématiques différentes que nous avons parcourues. En effet,
nous avons retrouvé tout au long de cette étude une problématique de minimisation du
temps d’attente au sein des services d’urgences et d’admission, une problématique de
diminution des coûts lors de la planification du bloc opératoire, une problématique
d’optimisation de la qualité des soins lors de la planification des infirmiers… Nous
avons également remarqué que ces problématiques peuvent se recouper et même
parfois s’assembler au sein d’un même service ou pour un type particulier de
ressources humaines.
Avec le temps, on voit que les modèles et les publications ont évolués au fur et
à mesure que les obligations légales, les préférences des ressources humaines et bien
entendu la demande ont évolués. Par exemple, on retrouve seulement depuis une
vingtaine d’années des publications utilisant des modèles multi-objectifs pour cette
planification, avec la prise en compte de contraintes de plus en plus nombreuses.
Les résultats satisfaisants lors de l’implantation au sein d’établissements de
santé des différents modèles dont il est question dans cette étude démontrent l’utilité et
l’efficacité de cette recherche sur la planification des ressources humaines dans le
monde de la santé. En effet, on retrouve des plannings beaucoup mieux organisés, des
gains de temps évidents et donc d’argent, des temps d’attente minimisés…
Désormais, il faudrait s’orienter vers des modèles plus complexes ou les
différentes problématiques seraient regroupées de manière encore plus importante. Par
exemple regrouper les contraintes matérielles avec les contraintes des ressources
humaines du bloc opératoire, de la planification infirmière et des services d’arrivées
des patients. C'est-à-dire tenter de généraliser les modèles, tout comme à commencer à
faire Topaloglu avec sa généralisation du « Nurse Scheduling Problem » ainsi que
Belien et Demeuleumeester avec leur modèle de planification généralisé aux médecins
avec une application au bloc opératoire.
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