rapport de stage.BENZARTI Emna

Master Recherche Génie Industriel
Spécialité OSIL
Mémoire de projet recherche
Planification des Ressources Humaines en
Hospitalisation A Domicile (HAD)
Soutenu le 30 Septembre 2008 par Emna BENZARTI
Jury :
Asma GHAFFARI
Vincent MOUSSEAU
Evren SAHIN
Andrea MATTA
Ecole Centrale Paris
Planification des ressources humaines en HAD
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A ma mère, à mon père et à mes deux sœurs
pour leur amour, leur patience et leurs encouragements
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Remerciements
Au terme de ce travail, je tiens à exprimer ma sincère reconnaissance et gratitudes à mes
tuteurs Mlle. Evren SAHIN, maître de conférences à l’Ecole Centrale Paris et M. Andrea
MATTA, maître de conférences à l’Ecole Polytechnique de Milan qui n’ont cessé de me
soutenir et de m’orienter tout au long de mon stage. Je les remercie pour leurs conseils
judicieux et leurs critiques qui m’ont permis de mener à bien ce travail.
Je remercie ensuite à M. Jean-Claude BOCQUET, directeur du laboratoire Génie Industriel
pour son accueil et pour les moyens mis à ma disposition.
Mes remerciements s’adressent aussi à M. Yves DALLERY, professeur à l’Ecole Centrale
Paris pour l’opportunité qu’il m’a offerte de pouvoir réaliser ce projet de recherche au sein de
l’équipe du LGI et Mme Asma GHAFARRI ALOUOU, Maîtres de conférences à l’Ecole
Centrale Paris pour l’attention et les conseils dont j’ai bénéficié tout au long de mon Master.
Je souhaite ensuite exprimer ma reconnaissance à Mlle Cecily CASTELNOVO, responsable
recherche et développement à Médicasa, Italie et Mme. Corinna BALATTI, infirmière
coordinatrice à l’ASL de Lecco, Italie pour l’accueil qu’elles m’ont réservé mais aussi pour le
temps qu’elles ont bien voulu m’accorder et les informations qu’elles m’ont prodiguées.
Il aurait été impossible de mener de front ce travail sans l’aide précieuse et l’accueil
chaleureux de tous les membres du Laboratoire Génie Industriel à l’Ecole Centrale Paris et du
département mécanique à l’Ecole Polytechnique de Milan. Je leur suis très reconnaissante.
Finalement, je remercie M. Vincent MOUSSEAU d’avoir accepté de juger mon travail.
Emna
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Résumé
Le développement de l’hospitalisation à domicile a été mené grâce à plusieurs facteurs à
savoir la pression gouvernementale continue pour réduire les coûts des soins médicaux et les
changements démographiques liés au vieillissement de la population. Ce mode de prise en
charge représente actuellement une réelle alternative à l’hospitalisation traditionnelle
permettant de réduire les dépenses du domaine de la santé tout en garantissant un service de
bonne qualité.
Cependant, cette nouvelle forme d’hospitalisation ne suscite suffisamment pas l’intérêt de la
communauté scientifique notamment celle de la recherche opérationnelle.
Dans ce mémoire, nous commençons par une présentation générale de l’hospitalisation à
domicile. Ensuite, nous présentons état de l’art des problématiques de type recherche
opérationnelle appliquées au domaine de l’hospitalisation à domicile avec une attention
particulière au problème de planification des ressources humaines. Finalement, nous nous
focalisons sur le problème de l’affectation des opérateurs aux patients permettant d’assurer la
continuité des soins.
Mots-clés : hospitalisation à domicile, planification, ressources humaines, affectation,
patients, continuité des soins.
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Abstract
The development of the home health care is due to the governmental pressure to reduce the
costs of the hole medical system and the quickly increase of the proportion of elderly people.
This new type of hospitalisation appeared, during this last decade, such a possible means of
cost containment in the health domain while satisfying a good quality of service.
However, the amount of existing operational research work concerning the home health care
is modest.
In this thesis, we begin with a general presentation of the home health care. Then, a state of
the art about the operational research work concerning the home health care is presented and
we concentrate on the issue of the human resources planning. Finally, we focus on the
assignment of the human resources to patients in order to guarantee the continuity of care.
Key words : home health care, scheduling, human resources, patients, assignment, continuity
of care.
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Sommaire
Introduction générale…..……………………………………………………………………..11
Chapitre 1: Présentation de l’Hospitalisation A Domicile (HAD)…………………………...13
Introduction…………………………………………………………………………...13
1. Différentes alternatives à l’hospitalisation traditionnelle…………………………….13
2. Définition de l’hospitalisation à domicile (HAD)…………………………………….14
3. Historique et évolution de l’HAD en France…………………………………………15
4. Caractéristiques des structures d’hospitalisation à domicile………………………….17
5. Facteurs et freins du développement de l’HAD……………………………………...18
5.1. Facteurs de développement de l’HAD…………………………………………..18
5.2. Freins au développement de l’HAD……………………………………………..19
6. Types des patients pris en charge par les HADs……………………………………...19
7. Analyse des coûts en hospitalisation à domicile……………………………………...20
8. Avantages et inconvénients de l’hospitalisation à domicile………………………….22
8.1.Avantages de l’hospitalisation à domicile………………………………………..22
8.2.Inconvénients de l’hospitalisation à domicile…………………………………….24
9. Indicateurs de performance en HAD………………………………………………….25
Conclusion……………………………………………………………………………25
Chapitre 2 : Problème de planification des ressources humaines en hospitalisation à
domicile……………………………………………………………………………………….26
Introduction…………………………………………………………………………...26
1. Problématiques de type gestion des opérations spécifiques à l’hospitalisation à
domicile……………………………………………………………………………….26
1.1. Assurer la continuité des soins…………………………………………………...26
1.2. Améliorer la prévision de la demande…………………………………………...28
1.3. Coordonner les activités des opérateurs………………………………………….28
2. Types d’opérateurs dans les établissements d’HADs………………………………...29
3. Caractéristiques de la planification dans le domaine d’HAD………………………...30
4. Différents types de décisions concernant la planification des activités en HAD……..30
4.1. Long/ moyen terme………………………………………………………………31
4.1.1. La répartition géographique du territoire………………………………....32
4.1.2. Problèmes d’affectation de budget………………………………………..34
4.2. Court/ très court terme…………………………………………………………...34
4.2.1. L’affectation des opérateurs aux tâches (sans continuité des soins)……...34
4.2.2. L’affectation des opérateurs aux patients (avec continuité des soins)……36
4.3. Prise en compte des incertitudes…………………………………………………37
Conclusion……………………………………………………………………………38
Chapitre 3 : Affection des opérateurs aux patients avec continuité des soins : applications au
cas de l’ASL de Lecco, Italie…………………………………………………………………39
Introduction…………………………………………………………………………...39
1. Positionnement de la problématique d’affectation des opérateurs aux patients avec
continuité des soins …………………………………………………………………..39
2. Adaptation des modèles industriels d’affectation des tâches aux ressources au cas de
l’HAD…………………………………………………………………………………41
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3. Paramètres d’affectation et définition des différents scénarii………………………...46
3.1. Facteurs de l’affectation des patients aux opérateurs d’une HAD………………..46
3.1.1. Las paramètres relatifs à l’établissement d’HAD………………………...46
3.1.2. Les paramètres relatifs au patient…………………………………………47
3.1.3. Les paramètres relatifs à l’opérateur……………………………………...47
3.2. Définition des différents scénarii…………………………………………………48
3.2.1. Scénario 1…………………………………………………………………48
3.2.2. Scénario 2…………………………………………………………………50
3.2.3. Scénario 3…………………………………………………………………52
3.2.4. Scénario 4…………………………………………………………………54
3.2.5. Scénario 5…………………………………………………………………54
3.2.6. Scénario 6…………………………………………………………………54
4.
Etude du cas de l’ASL de Lecco, Italie……...……………………………………….…55
4.1. Les distributions de fréquences non cumulées…………………………………....57
4.2. Les distributions de fréquences cumulées (détermination des valeurs Xi et
Vi)…………………………………………………………………………..……..59
4.3. Statistique descriptive à deux dimensions…………...……………………….…..62
Conclusion……………………………………………………………………………………67
Conclusion générale & perspectives…………………………………………………………68
Références…………………………………………………………………………………….70
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Liste des figures
Figure N°1.1 : Evolution du nombre de structures d’HAD en France métropolitaine………………...15
Figure N°1.2 : Répartition des HADs selon leur mode de fonctionnement en 2007…………………..16
Figure N°1.3 : L’hospitalisation à domicile 185 structures d’HAD autorisées en avril 2006………....17
Figure N°1.4: Evolution du taux de présence en hospitalisation à domicile selon l’âge des
patients…………………………………………………………………………………………………19
Figure N°1.5 : Répartition du coût médical direct…………………………………………………..…21
Figure N°1.6 : Scores des établissements d’HADs dans la lutte contre les infections
nosocomiales…………………………………………………………………………………………...24
Figure N°2.1: trajectoires de soins suivies par le patient (Chahed (2008))……………………………27
Figure N°2.2 : Système d’HAD mutli-agents proposé par Castelnovo et al. (2004)……...…………..28
Figure N°3.1 : Problème d’affectation et d’ordonnancement Chahed (2008)…………………………40
Figure N°3.2 : Méthode d’affectation des opérateurs aux patients dans le cadre du scénario
1………………………………………………………………………………………………………..49
Figure N°3.3 : Méthode d’affectation des opérateurs aux patients dans le cadre du scénario
2………………………………………………………………………………………….………….…51
Figure N°3.4 : Méthode d’affectation des opérateurs aux patients dans le cadre du scénario
3.……………………………………………………………………………………………..………...53
Figure N°3.5 : Classification des scénarii relatifs à l’affectation des opérateurs aux
patients…………………………………………………………………………………………………55
Figure N°3.6 : Histogramme des fréquences non cumulées des durées effectives pour tous les
profils…………………………………………………………………………………………………..58
Figure N°3.7 : Histogramme des fréquences non cumulées des durées effectives pour le profil
1………………………………………………………………………………………………………..58
Figure N°3.8 : Histogramme des fréquences cumulées des durées effectives pour tous les
profils…………………………………………………………………………………………………..59
Figure N°3.9 : Histogramme des fréquences cumulées des durées effectives pour le profil
1………………………………………………………………………………………………………..60
Figure N°3.10 : Nuage de points des durées effectives en fonction des charges de travail totales pour la
somme des profils……………………………………………………………………………………...63
Figure N°3.11 : Nuage de points des durées effectives en fonction des charges de travail totales pour le
profil …………………………………………………………………………………………………...64
Figure N°3.12 : Approximation de DE_P1 par la loi normale………………………………………...66
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Liste des tableaux
Tableau N°1.1 : Nombre d’établissements d’HADs par type en 2007……………………….16
Tableau N°1.2 : Charges journalières des soins infirmiers en hospitalisation traditionnelle et
en hospitalisation à domicile entre 2005 et 2007……………………………………………..21
Tableau N°1.3 : Economies réalisées par patient et par mois grâce à l’hospitalisation à
domicile aux Etats-Unis en 2007……………………………………………………………..22
Tableau N°3.1: Importance des profils de soins……………………………………………...57
Tableau N°3.2 : Valeurs de X1, V1, Xtotal et Vtotal…………………………………………….60
Tableaux N°3.3 & N°3.4 : Valeurs des paramètres statistiques pour les durées effectives
correspondant au profil 1……………………………………………………………………..62
Tableau N°3.5 : Coefficient de corrélation entre les durées effectives et les charges de
travail…………………………………………………………………………………………63
Tableaux N°3.6 et N°3.7 : Valeurs des paramètres statistiques pour les charge de travail
correspondant au profil 1……………………………………………………………………..64
Tableau N°3.8 : Approximation de la distribution des durées effectives du profil 1 par
différentes lois de probabilité…………………………………………………………………66
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Introduction générale
Les établissements d’hospitalisation à domicile ont été crées, il y a une cinquantaine d’années
en vue de remédier à l’engorgement des hôpitaux en procurant au patient, à son domicile des
soins comparables à ceux qu’il aurait reçu au sein d’une structure hospitalière.
Les structures HADs permettent donc de réduire les dépendes du domaine de la santé tout en
satisfaisant le bien-être des patients à leur domicile.
Durant cette dernière décennie, ce mode de prise en charge a connu un grand essor lui valant
de migrer de la fonction de relais aux établissements hospitaliers à une réelle alternative à
l’hospitalisation traditionnelle.
Le développement de ces structures a été menée grâce à plusieurs facteurs. Tout d’abord, la
pression continue des gouvernements pour maîtriser les coûts des soins médicaux ce qui a
mené à raccourcir ou à éviter les séjours hospitaliers des patients. Ensuite, les changements
démographiques liés à la croissance de l’espérance de vie entraînent le vieillissement de la
population. Enfin, l’augmentation du pourcentage de la population ayant des maladies
chroniques ou des handicaps physiques ou mentaux accélère le développement de ce type
d’hospitalisation.
Cependant, contrairement aux autres structures hospitalières, les problématiques existantes
dans les établissements d’HAD ne suscitent pas suffisamment la curiosité de la communauté
du génie industriel et particulièrement celle de la recherche opérationnelle.
En effet, l’orientation de la recherche vers le domaine de la santé n’est pas récente, durant les
dernières années de plus en plus de chercheurs se sont intéressés à appliquer les modèles et
méthodes de gestion de la production et de la supply chain au domaine de la santé.
William et al (1978) explicitent le rôle de la recherche opérationnelle dans la planification des
équipes médicales. Cet article démontre comment une modélisation purement mathématique
aiderait à une meilleure gestion des équipes multidisciplinaires dont est composée une
structure de soins (les médecins, les infirmiers, les pharmaciens, le personnel administratif, les
assistants sociaux, …).
Cependant, le nombre de publications en recherche opérationnelle concernant l’hospitalisation
à domicile reste modeste. Afin de faire progresser la recherche dans ce domaine, il serait
nécessaire de développer des approches innovantes permettant d’améliorer l’efficacité de la
gestion des opérations en hospitalisation à domicile : en termes de planification des ressources
humaines et matérielles, d’ordonnancement et de contrôle des activités, de réduction des
temps d’attente pour l’admission des patients dans les structures HADs et ceci afin de garantir
leur satisfaction.
Les approches qui ont fait leurs preuves dans le secteur industriel ou pour d’autres
établissements de santé, sont à étudier afin de vérifier si elles sont adaptables aux structures
d’HAD.
De plus, l’hospitalisation à domicile est caractérisée par la complexité et l’hétérogénéité de
ses activités à cause principalement de l’intégration du domicile du patient dans la chaîne
logistique des soins, de la multiplicité des acteurs impliqués dans le processus de soins, la
multidisciplinarité des soins requis par les patients, la grande incertitude qui caractérise le
processus de soins ainsi que le développement relativement récent de ce type d’hospitalisation
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intègre le domicile du patient dans la chaîne logistique des soins et est caractérisée par une
forte incertitude en termes de la demande, des modifications de l’état des patents, etc. il en
découle que les défis de la gestion des opérations que les établissements d’HADs rencontrent
deviennent de plus en plus complexes.
Dans ce travail de recherche, nous nous intéressons à la problématique de la planification des
ressources humaines en hospitalisation à domicile vu que le nombre de recherches s’y
rapportant est très modeste. De façon plus détaillée, nous nous penchons sur l’affectation des
opérateurs aux patients, quasi-absente jusque là dans les travaux élaborés dans le cadre de
l’hospitalisation à domicile.
Cette problématique d’affectation a en effet suscité notre intérêt vu son importance majeure à
la fois pour les structures HADs et ses patients. En effet, cette affectation est valable tout au
long de la durée de séjour des patients au sein du système HAD. il s’agit de désigner selon
certains critères que nous détaillerons au niveau du chapitre 3 l’opérateur référent qui sera
responsable de délivrer au patient les soins qui lui sont nécessaires selon son projet
thérapeutique qui détermine le nombre, le type et la séquence des visites qu’un patient devrait
recevoir et ceci dès son arrivée au système HAD. Il en découle donc que cette affectation
permet de satisfaire une des conditions de la performance de la livraison des soins à domicile
à savoir la continuité des soins
Ce mémoire s’articule autour de trois principaux chapitres. Le premier chapitre est consacré à
la définition de l’hospitalisation à domicile. Ceci nous a permis de déterminer les
problématiques critiques de type gestion des opérations caractéristiques des établissements
d’HADs. Par la suite, nous nous intéressons au niveau du second chapitre, à l’une de ces
problématiques à savoir la planification des ressources humaines en précisant les principales
décisions à prendre en considérant différents horizons temporels. Quant au troisième chapitre,
il concerne une étude de cas portant sur l’affectation des patients aux opérateurs afin de
garantir la continuité des soins. Finalement, nous présentons l’essentiel des conclusions sur
ce travail et nous exposons les principaux axes de recherche future sur les problèmes de
planification des ressources dans le domaine de l’hospitalisation à domicile.
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Chapitre 1
Présentation de l’Hospitalisation A Domicile (HAD)
Introduction
L’organisation des soins se caractérise par des formes diversifiées de prise en charge
alternatives à l’hospitalisation à temps complet. L’hospitalisation à domicile représente l’une
de ces alternatives qui, créée il y a une cinquantaine d’années, se caractérise par l’intégration
du domicile du patient dans la chaîne logistique des soins mais aussi par l’importance de la
continuité et de la coordination de ces soins. Durant ces dernières années, ce mode de prise en
charge s’est largement développé en France, appuyé par une forte volonté politique.
L’objectif principal de ce type d’hospitalisation est de raccourcir les séjours hospitaliers voir
même de les éviter en vue de diminuer le taux d’hospitalisation tout en améliorant les
conditions de vie des patients.
Ces principaux enjeux sont le développement économique et l’amélioration de la qualité des
soins délivrés
Nous commençons ce chapitre par une présentation des différentes alternatives à
l’hospitalisation traditionnelle. Ensuite, nous définissons ce que c’est que l’hospitalisation à
domicile avec une attention particulière au cas de la France ; nous présentons également ses
principales caractéristiques, les facteurs et les freins de son développement.
Enfin, nous nous intéressons à l’analyse de ses coûts, ses avantages et ses inconvénients ainsi
qu’aux indicateurs de performance.
1. Différentes alternatives à l’hospitalisation traditionnelle
Le but des alternatives à l’hospitalisation traditionnelle est de raccourcir les durées de séjour à
l’hôpital ou de les éviter totalement tout en améliorant les conditions de vie des patients.
Selon Lataste (1997), on distingue trois types d’établissements de santé sans hébergement à
savoir :
Les alternatives médico-sociales et sanitaires :
Les lits long séjour pour les personnes âgées
Les services délivrés aux patients à leur domicile à savoir :
Le maintien à domicile (MAD) : ce sont les soins de faible intensité,
essentiellement des soins infirmiers de base habituellement réalisés par des
aides soignants avec une légère intervention médicale.
Les soins infirmiers à domicile (SIAD) : ce sont les soins d’hygiène et la
surveillance paramédicale de base.
L’hospitalisation à domicile (HAD) : il s’agit des soins habituellement
réservés à l’hôpital nécessitant des interventions médicales plus fréquentes.
Les alternatives psychiatriques :
Hospitalisation de jour en psychiatrie
Hospitalisation de nuit en psychiatrie
Appartements thérapeutiques
Les alternatives médicales et médico-techniques :
Hospitalisation de jour
Dialyse autonome à domicile
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Assistance respiratoire à domicile
Nutrition parentérale à domicile
Chirurgie ambulatoire
Une autre classification est proposée par Zerbib (1990) qui distinguent :
Les alternatives à l’intérieur de l’hôpital
L’hôpital de jour
L’hôpital de nuit
L’hôpital local
Les consultations externes et les journées de bilan thérapeutiques
Les alternatives en structure ouverte concernent essentiellement le secteur
psychiatrique
Les alternatives au domicile du patient graduées par Zerbib (1990) selon l’intensité
des soins :
Le maintien à domicile
Les soins à domicile
L’hospitalisation à domicile (HAD)
Les traitements spécialisées tel que la chimiothérapie, la nutrition artificielle, la
ventilation assistée et l’oxygénothérapie, la dialyse, etc.
Toutes ces alternatives ont une incidence économique et sociale, que nous détaillerons par la
suite. Ces incidences devront être prises en compte.
2. Définition de l’hospitalisation à domicile (HAD)
La circulaire du Ministère des Affaires Sociales du 12 mars 1986 affirme que
« L’hospitalisation à domicile recouvre l’ensemble des soins médicaux et paramédicaux
délivrés à domicile à des malades dont l’état ne justifie pas le maintien dans une structure
hospitalière. Ces soins doivent être d’une nature et d’une intensité comparables à ceux qui
étaient susceptibles de leur être prodigués dans le cadre d’une hospitalisation traditionnelle ».
Notons que le critère de l’intensité et la complexité des soins sont importants pour distinguer
l’hospitalisation à domicile des autres formules voisines comme les services des soins
infirmiers à domicile.
Le décret du 2 octobre 1992 précise que les soins sont assurés pour une période limitée mais
révisable en fonction de l'évolution du projet thérapeutique du patient défini comme étant un
projet qui « formalise l’ensemble des soins cliniques, psychologiques et sociaux que l’état du
patient nécessite. Ce projet est élaboré conjointement par le médecin coordonnateur avec
l'équipe soignante du service d'HAD et par le médecin prescripteur de l'HAD pour l'admission
du patient. Il sera actualisé durant le séjour et au moment de la sortie par le médecin traitant
en concertation avec le médecin coordonnateur et l'équipe soignante de l'HAD et, si
nécessaire, le service social ».
Ce projet doit préciser les modalités de recours du patient hors des heures d'intervention de
l'équipe (24 heures sur 24 et 7 jours sur 7), la durée indicative de la prise en charge, la
fréquence, le lieu et les horaires d'interventions ainsi que les aides à domicile
complémentaires dont pourrait avoir besoin le patient (aides-ménagères par exemple) et les
modalités de sortie de l'HAD.
Ensuite, la circulaire du 30 mai 2000 spécifie que « l’hospitalisation à domicile concerne des
malades atteints de pathologies graves, aiguës ou chroniques, évolutives ou instables ».
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Elle peut être prescrite par un médecin hospitalier ou un médecin exerçant à titre libéral et a
pour objectif d’améliorer le confort du patient dans de bonnes conditions de soins (propreté
du domicile, mise à disposition du malade des médicaments nécessaires, mise à disposition du
soignant du matériel médical dont il a besoin…).
Ainsi, l’hospitalisation à domicile concerne le volet clinique, sociale et psychologique et
permet de soutenir le patient ainsi que les membres de sa famille.
Elle permet donc d'éviter ou de raccourcir une hospitalisation, en offrant au patient, des
conditions de qualité et de sécurité des soins équivalentes à celles assurées en hospitalisation
complète lui permettant ainsi le maintien ou le développement de son autonomie ainsi que sa
réinsertion dans son environnement social et familial.
3. Historique et évolution de l’HAD en France
La première expérience d’hospitalisation à domicile fut tentée en 1951 à l’hôpital Tenon à
Paris. Par la suite, des centres anti-cancéreux ont commencé à intégrer l’HAD dans leur
système de soins.
La loi hospitalière du 31 décembre 1970 donne à l’HAD une existence légale : « les services
des centres hospitaliers peuvent se prolonger à domicile, sous réserve du consentement du
malade ou de sa famille, pour continuer le traitement avec le concours du médecin traitant ».
L’HAD a par la suite été reconnu dans la circulaire du 12 mars 1986 comme une structure
intermédiaire entre l’établissement hospitalier et la médecine de ville.
Ensuite, la réforme hospitalière de 1991 et les décrets d’application de 1992 définissent le rôle
du médecin coordonnateur et les modalités de prescription de l’hospitalisation à domicile. La
circulaire de 30 Mai 2000 précise à son tour les critères d’admission et les objectifs de soins
permettant ainsi d’affiner encore la définition de la structure d’HAD.
Enfin, la circulaire du 4 février 2004 définit les modalités de prise en charge en périnatalité,
pédiatrie et psychiatrie élargissant ainsi le champ d’activité de l’HAD.
L’HAD a donc connu depuis sa création il y a une cinquantaine d’années un développement
en termes de nombres d’établissements comme le montre la figure suivante.
Figure N°1.1 : Evolution du nombre de structures d’HAD en France
métropolitaine
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Ces établissements sont de quatre types :
Publique dépendant d’un établissement de santé public constituant, selon Zerbib
(1990) un service spécialisé de l’hôpital.
Privé PSPH, Participant au Service Public Hospitalier
Privé associatif
Privé à but lucratif
Le nombre d’établissements de chaque type en 2007 est donné dans le tableau suivant :
Type d’ HAD
Nombre
Public
92
PSPH
17
Privé non lucratif Privé lucratif
75
20
Tableau N°1.1 : Nombre d’établissements d’HADs par type en 2007
Ces 204 établissements d’HADs sont répartis comme suit :
10%
45%
Public
PSPH
Privé non lucratif
Privé lucratif
37%
8%
Figure N°1.2 : Répartition des HADs selon leur mode de fonctionnement en 2007
Ils diffèrent aussi selon leur taille qui varie entre une dizaine de places autorisées et 820
places autorisées pour l’HAD de Santé Service localisé à Puteaux. Cependant, la moyenne est
estimée entre 70 et 100 places par HAD. De plus, en 2006, le nombre de places variait entre 3
et 12 places par 100 000 habitants avec une importante hétérogénéité entre les régions due à
une meilleure couverture pour les grandes villes et un manque de places pour les zones rurales
(voir figure N°3). Par ailleurs, la répartition des établissements sur le territoire est en voie de
développement puisqu’il ne reste que 18 départements dépourvus de places en 2006 contre 33
en 2002 et 52 en 1999.
Lataste (1997) affirme que la limitation des zones d’intervention des établissements d’HADs
aux zones urbaines est principalement due au problème de transport, conjugué aux
caractéristiques d’habitat des patients, à l’exécution des techniques de soins particulières et à
des problèmes de sécurité.
Quant à Zerbib (1990), il juge que cette hétérogénéité peut être due à :
L’inégalité de la répartition géographique de la population française sur tout le
territoire
La présence d’un nombre important d’hôpitaux et cliniques dans les zones urbaines
qui constituent un potentiel de malades susceptibles d’être admis en HAD.
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La dépendance de la décision d’accepter la création d’un service d’HAD d’une caisse
régionale d’assurance maladie et donc de ses objectifs fixés.
Il est à noter que l’objectif de l’état français est d’atteindre les 22 places par 100 000
habitants.
Figure N°1.3 : L’hospitalisation à domicile 185 structures d’HAD autorisées en
avril 2006
4. Caractéristiques des structures d’hospitalisation à domicile
Pour entamer cette partie, nous allons commencer par présenter les principales spécificités des
services par rapport aux produits à savoir :
L’importance du facteur humain : le client participe totalement ou partiellement dans
le processus de production du service contrairement au processus de production des
biens où son rôle se limite à la réception du produit.
La périssabilité : à la différence des biens, les services ne peuvent pas être produits à
l’avance et stockés.
L’intangibilité : résultant de l’incapacité de les percevoir par les sens. En revanche, les
biens sont tangibles puisqu’ils peuvent être vus, touchés et utilisés.
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Ces caractéristiques sont valables éventuellement pour les services d’hospitalisation à
domicile.
De plus, comme toutes les autres structures de soins, l’hospitalisation à domicile est
caractérisée par :
La diversité des ressources humaines travaillant dans l’HAD. Nous détaillerons par la
suite les différentes types d’opérateurs en HAD.
L’interaction prédominante entre les patients et les opérateurs mais également entre
les opérateurs eux mêmes (Augusto et al. (2007)).
Un aspect risque prépondérant vu que l’enjeu est le bien être et la vie du patient.
La personnalisation des soins entraînant ainsi une hétérogénéité des services offerts.
Cependant, les organisations d’hospitalisation à domicile diffèrent des autres organisations
sanitaires par le fait qu’elles considèrent le domicile du patient comme une composante de la
chaîne logistique des soins. Ceci engendre donc des différences entre les deux types
d’hospitalisation à savoir :
Le lieu de production des soins est variable : c’est le domicile du patient ce qui
engendre la discontinuité de la présence du personnel.
Les professionnels de santé : ils sont plus disponibles et moins stressés vu que le
nombre de patients pris en charge est plus réduit.
Les technologies adaptées (non encombrantes) à la délivrance des soins au domicile
du patient.
Ainsi, des contraintes supplémentaires à la gestion des opérations et plus particulièrement à la
planification des activités des opérateurs en HAD doivent être prises en compte telles que :
La nécessité de procurer les soins à un seul patient à un temps précis : comme les
patients ne sont pas hospitalisés dans la même unité, ils ont besoin d’être traités
individuellement.
La nécessité de synchroniser toutes les ressources (humaines et matérielles)
impliquées dans le processus de livraison de soins.
La nécessité de prendre en compte les préférences des opérateurs et celles des patients
vu l’importance du facteur humain en HAD.
5. Facteurs et freins du développement de l’HAD
5.1.Facteurs de développement de l’HAD
Selon Woodward et al. (2004), le développement de l’HAD a été accéléré principalement par
trois facteurs :
Tout d’abord, la pression continue des gouvernements pour maîtriser les coûts des
soins médicaux ce qui a mené à raccourcir ou à éviter les séjours hospitaliers des
patients.
De plus, l’hospitalisation à domicile a bénéficié d’un accompagnement financier à
hauteur de 66 millions d'euros en 2002. La montée en charge s'étale sur 2004/2005
selon le scénario suivant : 16 millions d'euros en 2004 et un effort de 50 millions
d'euros en 2005 pour permettre d'atteindre une capacité totale de 8000 places. Ainsi, le
nombre d’établissements d’HADs en France a triplé entre 1999 et 2006 en passant de
68 à 185 pour atteindre 204 en 2007.
Ensuite, les changements démographiques liés à la croissance de l’espérance de vie
entraînent le vieillissement de la population ce qui induit l’augmentation des besoins
en termes de services de santé et de soutien à domicile.
La courbe ci-dessous présentée par Raffy-Pihan (1997) démontre une augmentation
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significative du taux de présence pour 100 000 habitants en HAD en fonction de l’âge
des patients.
Figure N°1.4 : Evolution du taux de présence en hospitalisation à domicile selon
l’âge des patients
Enfin, l’augmentation du pourcentage de la population ayant des maladies chroniques
et des handicaps physiques accélère le développement de ce type d’hospitalisation.
Chahed et al. (2007) affirment de plus que l’apparition de nouvelles technologies médicales
(nanotechnologie, télémédecine,…) et de nouveaux traitements permettent aussi de
développer les services d’hospitalisation à domicile.
Quant à Lataste (1997), il considère que le souci constant concernant les conditions de vie du
malade dans un contexte d’humanisation des hôpitaux est à l’origine de ce remarquable essor
des services d’hospitalisation à domicile.
5.2.Freins au développement de l’HAD
Parallèlement aux facteurs de développement de l’HAD, certains obstacles freinent cette
croissance. Chahed (2008) distingue quatre types de freins :
Le manque de connaissance et l’hésitation des médecins à prescrire ou les patients à
demander l’hospitalisation à domicile.
L’absence de valorisation de ce mode de prise en hospitalisation au sein de l’activité
hospitalière.
La conception d’un système de santé orientée vers des structures fixes.
Les problèmes rencontrés pour encadrer le patient hospitalisé à son domicile.
Les difficultés de développement des structures HAD dans les zones rurales.
La réticence de la sécurité sociale par rapport à la création de nouvelles structures
d’HADs qui engendrerait de nouvelles dépenses.
6. Types des patients pris en charge par les HADs
Les services d’hospitalisation à domicile sont généralement procurés aux patients qui ont très
souvent perdu leur autonomie et qui ont besoin de soins continus tel que les personnes âgées
ou les patients à des stades terminaux. Cependant d’autres catégories de patients sont
concernées par ce genre de services tel que les enfants, les patients post-opératoires, les
personnes avec des maladies cérébrales ou chroniques, les personnes mentalement ou
physiquement handicapées, etc.
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Lataste (1997) présente les principales pathologies prises en charge par les structures HADs à
savoir :
La pathologie cancéreuse (53,2% des admissions en 1993)
Le SIDA (6,9 % des admissions en 1993)
Les maladies du système nerveux (6,2 % des admissions en 1993)
Les maladies de l’appareil circulatoire (5,9 % des admissions en 1993)
Les traumatismes (5,3 % des admissions en 1993)
Zerbib (1990) énumère d’autres pathologies telles que les complications de la grossesse, les
maladies de l’appareil digestif, les anomalies congénitales, etc.
Raffy-Niham (1997) affirme aussi que 34% des personnes de 65 ans et plus sont hospitalisés à
domicile pour tumeurs, 20% pour maladies de l’appareil circulatoire, 11% pour maladies du
système nerveux et 8% pour traumatismes.
Cependant, il est assez fréquent que des patients soient prises en charge pour le motif de
«polypathologies ».
Ainsi, les protocoles de soins les plus fréquents en hospitalisation à domicile sont, selon
Aligon et al. (2003) : les soins palliatifs (21%), la chimiothérapie (19%), les pansements
complexes, notamment les pansements d’escarres (15%), les soins de nursing lourds (9%), les
traitements intra-veineux (8%) et l’obstétrique (7%).
7. Analyse des coûts en hospitalisation à domicile
Parmi les analyses économiques concernant l’hospitalisation à domicile, citons celle élaborée
par Jones et al. (1999) qui compare la prise en charge à domicile avec celle en structure
hospitalière. Cette analyse consiste à minimiser les coûts en se basant sur une répartition
aléatoire des patients dans les groupes comparés composant l’échantillon. Cette analyse a
permis aux auteurs de conclure que l’hospitalisation à domicile peut être, en termes de coûts,
équivalente voir même meilleure que l’hospitalisation traditionnelle pour une admission de
même nature.
En effet, d’après une enquête réalisée par Aligon et al. (2003), le coût moyen global de
l’hospitalisation à domicile (HAD) est estimé à environ 140 euros par journée. Ce coût
englobe le coût médical direct c’est-à-dire le coût des soins médicaux délivrés aux patients,
qui représente 70% du coût global, et le coût de coordination médico-sociale (salaires du
médecin coordonnateur, de l’infirmière coordinatrice, de l’assistante sociale,…) et les frais de
fonctionnement administratif de la structure d’HAD (30%). Il est à noter que le prix de
journée en HAD couvre toute ou partie des soins médicaux délivrés au patient (85%).
Certaines prestations sont donc parfois financées en plus par l’assurance maladie (15% du
coût total).
Ainsi, le coût global moyen se compose de :
119 euros couverts par le prix de journée de la structure d’HAD, dont 77 euros de coût
médical direct et 42 euros de coût de coordination médico-sociale et de
fonctionnement.
21 euros supportés par l’assurance maladie.
Dans ce qui suit, nous nous intéressons essentiellement au coût médical direct. En effet, tous
protocoles confondus, la charge en soins paramédicale représente 48% du coût médical direct
dont 39% consacrés aux soins infirmiers et aides-soignants. La pharmacie rassemble 21% du
coût médical direct et le matériel médical 18%. Quant aux soins généralistes, ils ne
représentent que 3% du coût médical direct.
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autres prestations non
médicales
3
soins de généralistes
3
autres soins de praticiens
5
transports sanitaires
5
soins d'autres
paramédicaux
6
17
matériel médical et autres
21
pharmacie
soins infirmiers et d'aidessoignants
39
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
Figure N°1.5 : Répartition du coût médical direct
Cependant, ce coût varie fortement suivant différents critères relatifs à l’état de santé du
patient et à la structure d’HAD à savoir : la durée du séjour , la nature du protocole de soins
principal, le mode de sortie d’HAD, l’âge et la dépendance locomotrice du patient. A ces cinq
critères relatifs aux patients viennent s’ajouter le statut de la structure d’HAD, sa taille, son
implantation géographique, etc.
Le tableau suivant compare les coûts moyens des soins infirmiers en hôpital et en
hospitalisation à domicile et ceci entre 2005 et 2007 :
Hôpital
Hospitalisation
domicile
2005
504
à 121
2006
518
129
2007
544
132
Tableau N°1.2 : Charges journalières des soins infirmiers en hospitalisation
traditionnelle et en hospitalisation à domicile entre 2005 et 2007
En se basant sur la comparaison des coûts jour par jour, il est clair que l’hospitalisation à
domicile est plus efficace en termes de coûts. D’autres coûts directs relatifs aux besoins des
services de soins tel que les équipements médicaux non consommables, les médicaments, les
thérapies diminueront la différence de charges mais non significativement.
Cependant, pour que cette comparaison soit la plus pertinente possible, O’Brien et Nelson
(2002) présentent d’autres facteurs économiques à prendre en compte.
En effet, les auteurs estiment que les coûts de l’hospitalisation traditionnelle pourraient
augmenter principalement à cause des erreurs médicales (coût supplémentaire annuel de 200
milliards de dollars), des infections (les coûts relatifs aux infections sont estimés à 4 milliards
de dollars par an), de la diminution de l’autonomie des patients (75% des patients âgés de plus
de 75 ans sont moins autonomes suite à leur hospitalisation pour une maladie aiguë. Ceci
entraîne donc le prolongement de leur séjour à l’hôpital de 12.3 jours soit un coût additionnel
de 4.233 $ par patient et par jour) et du taux de mortalité.
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Contrairement à l’hospitalisation traditionnelle, les coûts supplémentaires en HAD sont
essentiellement liés à la nécessité de l’aménagement du domicile, de l’assistance à domicile,
des services de transport, etc. Jones et al. (1999) affirment à leur tour que 44% des patients
rapportent qu’ils utilisent plus d’électricité, 30% plus de linge, 27% plus de chauffage, 17%
plus d’eau chaude ce qui engendre donc plus de dépenses.
Un autre facteur important concernant les coûts en HAD concerne le risque d’erreur du
patient lors de l’absence du personnel qualifié.
Enfin, la circulaire du 29 octobre 1974 de la Caisse Nationale d’Assurance Maladie des
Travailleurs Salariés (CNAMTS) stipule que même si les soins délivrés dans le cadre de
l’hospitalisation à domicile risquent d’être plus coûteux que dans une structure hospitalière,
l’hébergement du malade dans son propre domicile et le concours des membres de la famille
permettent de réduire le coût global de l’hospitalisation à domicile. En effet, selon une étude
menée par le « National Long Term Care Survey », si les soins procurés par les membres de la
famille devraient être effectués par des professionnels payés, les coûts annuels passeraient de
45 milliards de dollars à 75 milliards de dollars.
En conclusion, O’Brien et Nelson (2002) affirment qu’une comparaison des coûts conduit à la
conclusion que l’hospitalisation à domicile est la moins coûteuse des deux.
8. Avantages et inconvénients de l’hospitalisation à domicile
8.1.Avantages de l’hospitalisation à domicile
A l’origine, la motivation principale était de pallier l’engorgement des lits hospitaliers.
L’hospitalisation à domicile présente néanmoins plusieurs avantages à savoir :
Les arguments économiques en faveur de l’H.A.D
Le principal avantage des services d’hospitalisation à domicile est le désengagement des lits
hospitaliers ce qui conduirait à des économies de coûts au niveau de tout le système de soins.
Les malades pris en charge en HAD sont habituellement des malades lourds qui nécessitent
des soins continus et un séjour en hôpital assez long. Durant leur séjour, ils mobilisent les
capacités de l’hôpital (humaines et matérielles) alors qu’une structure d’hospitalisation à
domicile peut parfaitement rendre les mêmes services à des coûts moindres.
Le tableau suivant présente les économies réalisées par mois et par patient grâce à
l’hospitalisation à domicile pour certains types de pathologies aux Etats-Unis en 2007.
Pathologies
Adultes ventilo-dépendants
Enfants oxygéno-dépendants
Enfants atteins de cancers (chimiothérapie)
Economies en dollars
14, 520
6.840
13.920
Tableau N°1.3 : Economies réalisées par patient et par mois grâce à
l’hospitalisation à domicile aux Etats-Unis en 2007
Par ailleurs, en diminuant la durée moyenne des séjours hospitaliers et en accélérant la
rotation des malades dans les lits d’hôpitaux, l’HAD permet de réserver les équipements
hautement spécifiques au plus grand nombre de patients atteints de maladies aigus.
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Cependant, l’hospitalisation à domicile est critiquée par Wilson et al. (1999) qui se sont
focalisés dans leur analyse de l’impact de la prise en charge à domicile de patients souffrants
d’insuffisance cardiaque sur les coûts et la fréquence d’hospitalisation. En effet, les résultats
de l’étude montrent que la prise en charge à domicile dans ce cadre est plus coûteuse
(augmentation moyenne du coût hebdomadaire de 1.382 dollars par patient) et qu’elle ne
réduit pas la fréquence de l’hospitalisation (augmentation du taux d’hospitalisation mensuel
de 0.21). Toutefois, les auteurs expliquent les raisons pour lesquelles les résultats de cette
étude sont contradictoires avec les autres. Tout d’abord, les patients concernés par cette étude
ont des pathologies très critiques. De plus, la qualité des soins délivrés aux patients est moins
cohérentes vu que cette étude implique 18 établissements différents.
Les avantages humains
D’autres bénéfices proviennent du fait que les patients sont traités et vivent dans leur
environnement familial.
Raffy-Nihan (1997) affirme que l’hospitalisation à domicile qui accueille une majorité de
retraités permet de maintenir le malade dans son contexte familial grâce à la technicité et la
continuité possible des soins. En effet, le retour au domicile du malade peut induire une
attitude volontaire de la part du patient de se prendre réellement en charge du fait qu’il se sent
acteur dans son quotidien, partenaire d’une équipe, contrairement à la soumission qu’il
accepte à l’hôpital. Zerbib (1990) affirme qu’en HAD, ce n’est pas le service qui s’approprie
le malade, mais le malade qui devient un élément dominant du service. De plus,
l’hospitalisation à domicile permet d’éviter une désocialisation souvent occasionnée par
l’hospitalisation complète.
Les avantages médicaux
Lataste (1997) affirme que la responsabilité d’une HAD ne fait que valoriser le rôle du
médecin de famille. De plus, les professionnels de santé d’une HAD sont plus autonomes et
prennent en charge un nombre réduit de patients ce qui leur permet d’être plus à l’écoute.
Il est à noter que l’HAD diminue de façon non négligeable les risques d’infections d’environ
trois fois.
En effet, la lutte contre les infections est un objectif majeur des établissements d'HAD. ELLE
répond à une démarche légitime d'information et de transparence de la part des usagers.
Cet histogramme représente les scores (A étant le meilleur score) des établissements d’HADs
concernant leurs actions et leurs résultats dans le domaine de la lutte contre les infections.
Ceci montre donc les avantages médicaux de l’hospitalisation à domicile.
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Figure N°1.6 : Scores des établissements d’HADs dans la lutte contre les
infections nosocomiales
8.2.Inconvénients de l’hospitalisation à domicile
Malgré tous ses avantages, l’HAD occupe une place marginale dans le système de soins
français. Ceci peut s’expliquer par l’existence d’inconvénients ou de freins aussi nombreux du
côté de l’offre que de la demande.
Les inconvénients du côté des patients et de leur entourage
L’inconvénient majeure de l’hospitalisation à domicile est l’absence d’une surveillance
médicale permanente (24h sur 24h) et notamment la nuit et c’est ce qui restreint les
indications à une prise en charge en hospitalisation à domicile. Cependant, elle est assurée,
pour 98% des patients, par la présence de l’entourage qui doit être attentif, coopératif et
présent.
Il est donc clair que ce mode de prise en charge s’appuie sur la présence primordiale et la
disponibilité de l’entourage qui ressent plus de problèmes inhérents à cette alternative que le
patient lui-même, avec notamment une surcharge de travail domestique, une obligation de
garde et le manque d’intimité.
Des inconvénients de type médical
D’une façon générale, les médecins généralistes, qui peuvent prescrire l’HAD depuis octobre
1992, évaluent mal ce que le terme HAD recouvre. Les médecins généralistes la perçoivent
comme une responsabilité mal définie, plus lourde à assumer de part l’intensité du suivi à
assurer et le degré de gravité des maladies.
Des inconvénients d’ordre économique
Les économies globales réalisées par l’Assurance maladie peuvent paradoxalement coûter
cher au patient et à son entourage. En effet, un transfert partiel du financement vers les
familles est à noter, puisque de nombreux articles sont peu ou pas remboursés.
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9. Indicateurs de performance en HAD
Selon Woodward et al. (2004), les critères de mesure de la performance pour les structures
des soins médicaux notamment les établissements d’hospitalisation à domicile impliquent des
évaluations internes (de l’efficacité de la production des soins médicaux et la qualité du
service) et externes (la part du marché, le profit, la qualité perçue par le client, etc.) en termes
de coûts, de contraintes des ressources et des évaluations en termes de qualité et donc en
termes de satisfaction des clients.
Il est à noter que la qualité des soins délivrés à un patient devrait être mesurée par le degré
d’amélioration de son état de santé grâce aux traitements qu’il reçoit au sein de la structure
d’hospitalisation à domicile, la réduction des délais d’attente et la satisfaction des préférences
personnelles du patient (et des opérateurs auxquels il est affecté) alors que l’efficacité de la
production est mesurée par la quantité minimum de ressources consommées pour produire un
résultat donné.
De plus, les établissements d’hospitalisation à domicile considèrent en général la continuité
des soins comme étant un objectif de qualité dans le cadre duquel l’opérateur affecté au
patient devient son opérateur référence. Ainsi, les affectations durant la période de soins
devraient être aussi peu fréquentes que possible.
Cette notion de « continuité des soins » a été défini par Shortell (1976) comme le degré avec
lequel les soins médicaux sont reçus de façon successive et coordonnée, ininterrompus et
compatibles avec les besoins des clients.
Enfin, Selon Borsani et al. (2006), l’efficacité des établissements HADs peut être améliorée
en respectant une certaine cohérence géographique .
Conclusion
Les établissements d’hospitalisation à domicile qui crées il y a une cinquantaine d’années ont
de plus en plus d’importance au sein du système de santé français.
En effet, selon Bouchriha et al. (2007), les systèmes de soins médicaux s’orientent de plus en
plus vers l’intégration du domicile du patient dans la chaîne logistique des soins. Ainsi,
plusieurs pays ont adopté des organisations de soins à domicile dans le but de réduire les
coûts, d’utiliser efficacement les infrastructures hospitalières et de raccourcir la durée du
séjour du patient dans les hôpitaux.
Ainsi, ce mode de prise en charge représente actuellement une réelle alternative à
l’hospitalisation traditionnelle.
Cependant, malgré leur développement, les établissements d’HAD restent en retard par
rapport aux établissements hospitaliers d’un point de vue logistique. Ainsi, les approches qui
ont fait leurs preuves dans le secteur industriel ou pour d’autres établissements de santé, sont
à étudier afin de vérifier si elles sont adaptables aux structures HADs.
Ce chapitre nous permet donc de comprendre le système d’hospitalisation à domicile et son
environnement. Ceci nous aidera à introduire dans le deuxième chapitre, le problème de la
planification des ressources humaines en hospitalisation à domicile dont la principale
contrainte est la contrainte géographique vu que le domicile du patient, lieu de soins,
représente une partie intégrante de la chaîne logistique des soins.
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Chapitre 2
Problème de planification des ressources humaines en
hospitalisation à domicile
Introduction
La complexité des structures d’hospitalisation à domicile provient essentiellement de la
nécessité d’assurer une continuité des soins lors de la prise en charge des patients. Ceci est
principalement dû l’implication d’opérateurs ayant des compétences variées. En outre,
l’intégration du domicile des patients dans la chaîne logistique des soins appuie encore plus la
complexité de ce type de prise en charges.
Dans ce chapitre, nous nous intéressons à la problématique de la planification des ressources
humaines dans les établissements d’HAD vu l’importance de cette fonction pour améliorer
l’activité complète de toute structure HAD. En effet, une bonne planification permet d’éviter
la surcharge et la sous charge de travail se traduisant par l’insatisfaction des patients et des
pertes économiques dues à la nécessité d’avoir recours aux heures supplémentaires ou à
l’inactivité des opérateurs pendant leurs heures de travail.
Nous examinerons donc les divers modèles de recherche opérationnelle disponibles dans la
littérature concernant l’HAD et donnerons un aperçu général des perspectives de recherche
émergentes dans la pratique.
Nous nous intéressons donc dans un premier temps aux problématiques de type gestion des
opérations spécifiques à l’hospitalisation à domicile. Nous poursuivons, par la suite, par la
présentation des différents types d’opérateurs travaillant dans les établissements
d’hospitalisation à domicile ainsi que les caractéristiques de la planification en HAD.Dans la
dernière section de ce chapitre, nous discutons les principales décisions concernant la
planification des activités des ressources humaines en HAD et présenterons les principales
pistes de recherche à explorer.
1. Problématiques de type gestion des opérations spécifiques à
l’hospitalisation à domicile
En se basant sur la littérature relative à l’hospitalisation à domicile ainsi que sur nos entretiens
avec certaines professionnels en HAD, nous avons pu avoir un aperçu général sur les
problématiques traités dans la littérature ainsi que les perspectives de recherche émergentes
dans ce domaine à savoir :
1.1.
Assurer la continuité des soins
La continuité des soins représente une fonction à part entière dans les structures
d’hospitalisation à domicile en tant que maillon de la chaîne logistique des soins.
Cependant, la recherche n’a pas encore traité cette problématique aussi profondément que les
autres fonctions de l’HAD. En effet, Li et Benton (1996) considèrent qu’il n’y a pas de mesures
de performances standards pour les soins médicaux (et plus particulièrement en
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hospitalisation à domicile) et que chaque prestataire et client définit la performance des soins
en se basant sur ses objectifs, intérêts et interprétations personnels.
Pour remédier à cela, Fathallah (2007) propose de piloter le processus de soins via des
indicateurs de qualité placés au niveau du domicile du patient afin de suivre de façon continue son
état et le bon déroulement des visites et ceci dans le but de prévoir tous les changements de son
projet thérapeutique.
Cependant, Woodward et al. (2004) affirment que deux dimensions sont importantes pour la
continuité des soins à domicile à savoir :
La gestion et organisations des opérations : il s’agit essentiellement de la planification
des soins, le contrôle et la mise à jour de cette planification afin d’assurer la livraison
appropriée des services demandées.
La production des soins : service ininterrompu, évaluation précise et continue des
patients, relation de confiance et de partenariat entre le patient (et les membres de sa
famille) et le(s) professionnel(s) de santé, …
De plus, l’HAD, comme le montre la figure suivante, trouve sa place en amont et en aval de
l’hospitalisation traditionnelle : elle constitue ainsi une étape relais, soit vers un retour à
domicile normal, soit vers une hospitalisation complète.
Figure N°2.1: trajectoires de soins suivies par le patient (Chahed (2008))
Cette intégration dans un réseau d'opérateurs très large nécessite de réfléchir et préciser
l'articulation entre les différents acteurs de la prise en charge sanitaire et sociale, notamment :
•
•
•
•
le rôle de chaque opérateur
les modalités de liaison entre les différents opérateurs
les modalités de ré-hospitalisation
les modalités de prise en charge en urgence
Ainsi, après l’admission du patient, le corps médical de l’HAD essaye de réunir toutes les
informations nécessaires pour établir son dossier médical dans un premier temps et son projet
thérapeutique dans un deuxième temps.
De plus, les équipes d’HADs doivent, afin de garantir la permanence des soins 7 jours et 7 et
24 heures sur 24, formaliser des relais téléphoniques vers d’autres structures et ceci en dehors
des heures d’interventions des HADs.
En conclusion, la notion de continuité des soins n’est possible dans une structure
d’hospitalisation à domicile sans la coordination intra et inter organisationnel durant la sortie
du patient de l’hôpital et son admission dans une organisation des soins à domicile.
Cependant, la littérature fait défaut dans ce domaine et c’est ce qui explique la nécessité de
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développer modèles et outils d’aide à la décision pour les structures d’HAD afin qu’elles
puissent assurer la continuité des soins et donc améliorer la qualité de leurs services.
1.2.
Améliorer la prévision de la demande
Plusieurs auteurs ont mis l’accent sur la caractère incertain de la demande des patients en
hospitalisation à domicile. En effet, De Angelis (1998) considère que la difficulté en termes
de planification en HAD pour les patients atteints du SIDA dérive principalement de
l’incertitude en termes du nombre de patients nécessitant un service donné mais aussi en
termes du niveau de soins requis par chacun d’entre eux.
Dallery (2005) affirme aussi que parmi les difficultés spécifiques à la logistique hospitalière,
on distingue la présence constante de l’incertain vu que l’on ignore quand et en quel nombre
se présente la demande des soins .
Il serait donc intéressant de pallier cette incertitude de la demande en ayant recours à la
prévision de la demande qui consiste en l’évaluation de la demande future en ressources
adéquates sur une période donnée. Cette prévision servirait en effet à anticiper la demande
dans le but de lui adapter les capacités des ressources humaines, matérielles consommables et
matérielles non consommables.
Proposer des modèles de prévision de la demande inspirés des modèles de prévision existants
tout en tenant compte des caractéristiques de l’hospitalisation à domicile serait donc
intéressant.
Ceci consoliderait donc le dimensionnement et la planification des ressources en vue
d’optimiser leur utilisation en évitant aussi bien la surcharge que la sous charge, de diminuer
les temps d’attente des patients et d’améliorer la qualité du service fourni.
1.3.
Coordonner les activités des opérateurs
Comme toute structure hospitalière, un établissement d’hospitalisation à domicile requiert une
équipe de travail pluridisciplinaire formée d’infirmières, de médecins, des psychologues, etc.
Tous ces opérateurs de différentes spécialités se doivent de collaborer entre eux ainsi qu’avec
des professionnels d’autres établissements intervenant dans la chaîne logistique des soins
comme le montre la figure ci-dessous. Il est à noter que la chaîne logistique des soins fait
intervenir le domicile du patient ce qui rend le mode de fonctionnement des HADs plus
complexe que celui des autres établissements de santé.
Figure N°2.2 : Système d’HAD mutli-agents proposé par Castelnovo et al. (2004)
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Toutefois, les opérateurs d’une HAD ne sont pas regroupés à l’intérieur d’une même unité.
Afin d’atteindre les objectifs individuels et communs mais aussi un meilleur niveau de qualité
de services, les opérateurs doivent communiquer entre eux, coordonner et synchroniser leurs
activités. Ceci leur permettrait de résoudre des problèmes au dessus de leurs capacités
individuelles.
Il serait donc judicieux de faire en sorte lors de la planification des activités des ressources
humaines d’un établissement HAD de coordonner les différentes activités qu’ils ont à faire
pour fournir les services au profit des mêmes patients en respectant des contraintes de
précédence, synchronisation, exclusion. Cette synchronisation ne pourrait avoir lieu que grâce
à une communication des informations concernant l’évolution de l’état des patients et la
réalisation des activités concernant des patients communs.
Cependant, nous remarquons à travers notre recherche bibliographique l’inexistence de
travaux relatifs à ce problème de coordination et de synchronisation des ressources humaines
en HAD ce qui en fait par conséquent une piste de recherche intéressante à explorer.
Ce besoin en termes de synchronisation et de coordination est dû à la difficulté de prévoir la
demande des patients dans le domaine de l’hospitalisation à domicile.
Dans cette section, nous avons essayé, en nous basant sur la littérature existante concernant
l’hospitalisation à domicile, de présenter les principales pistes de recherche émergentes . dans
ce qui suit, nous nous focalisons sur la problème de planification des ressources humaines en
HAD.
2. Types d’opérateurs dans les établissements d’HADs
Les patients admis dans un établissement d’hospitalisation à domicile nécessitent
l’établissement d’un projet thérapeutique par l’équipe médicale soignante en lien avec
l’équipe hospitalière et/ou les professionnels libéraux.
Le patient devrait donc recevoir à son domicile, sur la base de son projet thérapeutique, les
mêmes soins qu’il aurait dû recevoir s’il était dans une unité hospitalière.
Pour ce faire, plusieurs types de professionnels médicaux et paramédicaux doivent faire parti
du personnel d’un établissement HAD. On distingue donc :
Les médecins ayant la responsabilité de définir et de mettre à jour les projets
thérapeutiques des patients en leur prescrivant les soins nécessaires pour traiter leur
pathologie tout en précisant les types de ressources, le nombre et la fréquence des
activités nécessaires.
Les infirmiers devant assurer les soins, veiller à l’exécution des prescriptions, tenir à
jour le dossier du malade en y transcrivant les actes effectués et les informations
recueillies, surveiller l’installation du mobilier et du matériel médical et jouer un rôle
éducatif auprès du patient et de son entourage.
Les kinésithérapeutes et les physiothérapeutes amenés à intervenir fréquemment.
Les assistantes sociales coopérant étroitement avec l’équipe de la structure d’HAD. A
travers une enquête, elles essaient de déterminer avec le concours de la famille les
problèmes sociaux et financiers ainsi que les besoins du patient. Cette évaluation
sociale est préalable à l’admission.
Les nutritionnistes pouvant également amener leurs compétences.
Les auxiliaires de vie chargés de l’entretien ménager du domicile du patient, de la
préparation et du service des repas aux patients alités, etc. Les services d’HAD doivent
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résoudre les problèmes sociaux qu’implique la vie de personnes alitées, invalides ou
âgées.
Les pharmaciens assurant la délivrance des médicaments prescrits. Zerbib (1990)
distingue entre le pharmacien hospitalier et le pharmacien d’officine.
Les bénévoles.
Etc.
Ces professionnels peuvent travailler à temps complet (ressources internes) ou a temps partiel
(ressources externes). Selon Chahed et al. (2006), une combinaison entre ces deux catégories
est nécessaire afin de répondre à la demande des patients. En effet, les ressources internes
permettent d’avoir des compétences variées et donc une meilleure qualité de service alors que
les ressources externes coûtent moins chers à l’établissement et permettent de plus une
meilleure flexibilité.
De plus, un des points forts et intérêts de l'HAD est d'être en mesure de coordonner au chevet
du malade, les interventions de plusieurs professionnels, relevant de spécialités ou de
disciplines différentes. La coordination entre ces opérateurs repose notamment sur le
médecin-coordonnateur, dont la présence et le rôle est un élément clé pour le fonctionnement
médical de cette structure.
Il est à noter que la famille constitue un maillon de l’équipe qui se relaye auprès du malade, et
non des moindres. L’HAD valorise la famille et son action grâce à la participation constante
qui lui est demandée
Enfin, les professionnels des structures HADs doivent non seulement accomplir leur rôle dans
le processus de soins mais aussi veiller à assurer leur continuité.
3. Caractéristiques de la planification dans le domaine d’HAD
Borsani et al. (2006) présentent les principales causes de difficulté de la planification en HAD
à savoir :
L’importance du nombre de patients suivis.
Le changement rapide des conditions cliniques et sociales des patients.
L’importance du nombre de procédures et de protocoles à suivre.
L’étendue géographique des patients.
La pertinence de la synchronisation et de la coordination des ressources pendant la
prise en charge du patient : en effet, les ressources se déplacent entre les domiciles des
patients afin de leur fournir les services nécessaires. Ceci consiste en fait à tenir
compte lors de la planification des activités des ressources humaines des contraintes
d’antériorité, des durées de déplacement, des aléas, …
L’importance du respect des délais essentielle pendant la livraison des soins afin de
garantir la sécurité des patients.
Le manque des compétences nécessaires pour optimiser l’utilisation des ressources
humaines et matérielles en termes de méthodes et de culture d’ingénieurs.
La nécessité de tenir compte dans les modèles de planification de l’aspect humain
prépondérant due à la forte interaction entre les patients et les opérateurs.
4. Différents types de décisions concernant la planification des activités
en HAD
Comme tous les établissements de prestation des services, les structures d’hospitalisation à
domicile sont contraintes à prendre un certain nombre de décisions afin d’organiser la
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livraison de leurs services aux clients.
Parmi les décision à prendre pour mener à bien les activités d’un établissement de service
citons :
1. La détermination du nombre de sites à créer ainsi que leur localisation. A titre
d’exemples, Amini et al. (2005) traite dans leur travail une étude de cas de la
conception du service de maintenance d’une entreprise de fabrication d’appareils
médicaux.
Pour ce faire, un modèle d’aide à la décision est proposé en vue de décider du nombre
centres de maintenances nécessaires, de leur localisation géographique et des clients
affectés à chacun de ces centres et ceci en vue d’être réactif aux demandes des clients.
2. L’entreprise doit par la suite fixer le nombre d’agents auxquels il faut faire appel selon
les prévisions des demandes sur le long terme (l’acquisition des ressources). Ce point
a été étudié dans le domaine des centres d’appels par une poignée de chercheurs. Selon
Aksin et al. (2007), étant donnée l’importance des décisions d’acquisition des
ressources, il y a un besoin significatif en termes de développement et d’amélioration
des modèles pour la prévision à long terme ainsi que pour la planification du personnel
dans les centres d’appels multi-compétences.
3. Une fois les différents sites définis, leur localisation élaborée et le nombre d’agents
fixés, il faut associer à chaque site les services qui y seraient faits et fixer leur capacité
en définissant la capacité à allouer en termes d’unités et de charges horaires des
ressources humaines et matérielles nécessaires à chaque type de service dans chacun
de ces sites. Nous nous intéressons dans ce cadre aux services délivrés dans le
domaine de la santé et plus particulièrement dans les unités de soins intensifs à travers
le travail élaboré par Ridge et al. (1998). Il s’agit en effet de déterminer la capacité du
service des soins intensifs du « Southampton General hospital » grâce à un modèle de
simulation afin de satisfaire la demande des patients.
4. Il faut également ordonnancer l’activité des opérateurs tout en respectant certaines
contraintes telle que la disponibilité des opérateurs, les restrictions légales, les
préférences des opérateurs, etc.
Parmi les travaux portant sur ce genre de décisions, citons celui proposé par Topalglu
(2006) visant à ordonnancer les activités des médecins résidents par un programme
mathématique multi-objectifs tout en respectant des contraintes dures (le nombre
d’heures de travail, les besoins de l’équipe de nuit et de jour en types et nombre de
résidents,…) et souples (préférences de résidents, la succession des gardes à faire, …)
pour un horizon de planification mensuel.
Dans ce qui suit, nous présentons les principales décisions concernant la planification des
activités dans le cadre de l’hospitalisation à domicile (les décisions préalablement citées
restent toutefois valable dans le cadre de l’hospitalisation à domicile). Ceci a pour but de
passer en revue les modèles de recherche opérationnelle disponibles actuellement dans la
littérature concernant l’hospitalisation à domicile. Ces modèles ne sont pas nombreux mais ils
sont diversifiés. Selon Chahed et al.(2007), deux classes de problématiques peuvent être
distinguées en se basant sur le critère de l’horizon de planification :
4.1. Long/ moyen terme
Les décisions stratégiques prises sur le long terme traduisent l’orientation générale d’un
établissement pour un horizon de quelques années.
Quant aux décisions tactiques relatives au moyen terme concernant un horizon de quelques
mois, elles permettent à l’entreprise de se doter des outils nécessaires pour réaliser ses
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décisions stratégiques.
Parmi les problématiques définies sur le long/moyen terme, nous identifions les travaux
traitant :
4.1.1. La répartition géographique du territoire
Comme il a déjà été précisé, l’hospitalisation à domicile se caractérise par la dispersion
géographique des patients ce qui entraîne des contraintes supplémentaires au problème de
planification des ressources humaines chargées de suivre ces patients.
Parmi les méthodes utilisées pour remédier au problème de la dispersion géographique des
patients, plusieurs établissements d’HAD peuvent avoir recours au partitionnement
géographique du territoire. Ceci consiste à le découper en des zones, chacune de ces zones
étant affectée à un groupe d’opérateurs. Ceci permet de réduire le temps de transport dans la
mesure où les opérateurs et les patients appartiennent aux mêmes zones géographiques et par
conséquent d’allouer plus de temps aux soins directs des patients.
Parmi les premiers travaux concernant le problème de la répartition géographique appliquée à
l’hospitalisation à domicile, citons celui élaboré par Blais et al. (2003) qui traite le cas de la
communauté des Côtes-des-Neiges à Montréal, Canada. Il s’agit en effet de grouper
convenablement des unités territoriales tout en respectant cinq critères à savoir :
L’indivisibilité des unités territoriales : chaque unité doit faire partie d’une seule zone.
Le respect des frontières municipales : en effet, la communauté des Côtes-des-Neiges
coupe trois villes différentes. Il serait donc préférable qu’une zone ne couvre pas deux
villes différentes.
La connectivité c’est-à-dire qu’aucune zone ne doit contenir une autre.
La mobilité des infirmières dans le sens où les zones doivent être conçues de façon à
faciliter le transport.
L’équilibre de la charge de travail des infirmières dans chaque zone. Notons que La
charge de travail des infirmières est mesurée en termes de durée de visite chez le
patient et de durée de déplacement entre deux domiciles consécutifs de patients à
visiter.
Le problème est résolu par la technique de recherche Tabou. La solution obtenue a été mise en
place en Septembre 2000 pour un horizon de sept ans.
L’optimalité de cette méthode est cependant remise en cause par Lahrichi et al. (2006). En
effet, ils affirment que l’approche territoriale est sans contestation une bonne méthode pour
livrer les services d’hospitalisation à domicile. L’avantage le plus important de cette approche
étant que l’affectation des clients est directe dans la mesure où cela dépend de leur
localisation géographique. Cependant, il y a quelques inconvénients qui doivent être
considérés dans la mesure où ils peuvent être à l’origine du déséquilibre des charges de travail
entre les infirmières. Le premier problème est que cette répartition géographique en des zones
ne prend pas en compte la fluctuation de la demande dans chaque zone. Etant donné que les
besoins des clients varient d’une zone à une autre, il est toujours possible de réaffecter les
opérateurs entre les zones afin de maintenir un équilibre de charges .
Un autre inconvénient de cette approche territoriale est le manque de flexibilité quant à
l’affectation des infirmières aux zones géographiques ce qui implique qu’une infirmière
affectée à une zone n’est pas concernée par l’augmentation de la charge de travail de ces
collègues dans une autre zone. Cette approche n’encourage donc pas la collaboration entre les
infirmières.
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En se basant sur l’analyse de l’historique des années 1998/1999 et 2002/2003 concernant les
nombre des visites des infirmières et la distribution de ces visites sur les zones géographiques,
les auteurs proposent deux solutions garantissant la stabilité et la validité de la répartition
géographique malgré le changement en termes de besoins des clients : la première est une
approche dynamique qui consiste à affecter les infirmières suivant le besoin à une zone ou à
l’autre ; alors que la seconde consiste à combiner l’approche précédemment proposée par
Blais et al. (2003) et l’approche dynamique. Cette combinaison consiste à diviser l’ensemble
des infirmières en deux groupes : le premier groupe est formé des infirmières qui sont
affectées à une zone fixe alors que le deuxième est formé par celles qui peuvent travailler
dans tout ou dans une partie du territoire. En effet, ce groupe permet d’absorber les visites que
les infirmières de l’autre groupe ne peuvent pas faire à cause du nombre élevé de visites déjà
planifiées. Il peut également absorber la croissance temporaire des demandes. Ainsi, ce
groupe contribue à la réduction de la surcharge de travail.
Par la suite, Hertz et Lahrichi (2006) proposent d’envisager la possibilité d’affecter des
patients d’une zone donnée à des infirmières responsables d’une autre zone car travailler dans
d’autres zones que les siennes aide à mieux équilibrer la charge de travail. De plus, ceci
représente une alternative intéressante si on la compare à la réorganisation des zones en
termes de consommation de temps et de ressources.
En effet, les auteurs formulent le problème d’affectation des patients aux infirmières sur un
horizon de planification de quelques semaines à un mois sous forme d’un programme à
variables mixtes. Deux modèles sont proposés : le premier modèle est avec contraintes
linéaires et fonction objectif quadratique optimisé à l’aide de CPLEX, et le second modèle est
avec des contraintes non linéaires et résolu en utilisant la recherche tabou.
Quant au travail élaboré par Boldy et Howell (1980), il concerne l’allocation d’un certain
nombre d’heures d’aide à domicile entre quatre zones géographiques. L’avantage le plus
important est que cette approche représente une étude rationnelle, scientifique du problème
qui est relativement simple en termes de conception et qui permet un certain nombre
d’allocations possibles en se basant sur différentes hypothèses.
L’approche de base à adopter est constituée de trois parties distinctes :
a.
l’évaluation de la nature du service requis : c’est l’examen d’un aspect
spécifique d’une situation donnée, la façon avec laquelle la livraison de l’aide aux clients
individuellement ainsi que son niveau est décidée.
b.
La procédure d’affectation : comment produire une distribution équitable des
unités de service entre les zones. Elle permet de répondre aux questions suivantes :
(i)
Quelles sont les principales caractéristiques des clients qui affecteraient la livraison de
l’aide ainsi que son niveau (les facteurs à considérer pour distribuer l’aide aux clients)?
(ii)
Combien de clients de chaque type y a-t-il dans chaque zone ?
(iii) Quel est la nature du service nécessaire à chaque type de clients?
La constatation de base de la procédure d’allocation est que la livraison d’un service aux
clients ne devrait pas dépendre de la zone particulière à laquelle ils appartiennent mais
seulement de leurs besoins de telle façon qu’un client dans une zone devrait recevoir le même
niveau de service qu’un client du même type dans une autre zone.
c.
Le recueil de l’information relatives aux types de clients, au volume horaire en
aide à domicile réel et au volume horaire idéal. Il s’agit essentiellement des caractéristiques de
la population et de la nature des services déjà disponibles sur un même territoire.
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L’approche représente donc un modèle relativement simple du processus d’allocation des
soins à domicile qui permet de déduire un nombre d’allocations possibles rationnel en se
basant sur différentes hypothèses.
4.1.2. Problèmes d’affectation du budget
Dans la section précédente, nous avons présenté les méthodes proposées pour la répartition
géographique du territoire qui, certes présentent l’avantage de faciliter l’affectation des clients
mais qui peut engendrer un déséquilibre de la charge de travail entre les différents opérateurs
et donc une différence du niveau de service procuré à chacun des clients en fonction de leur
zone géographique.
Mis à part la répartition géographique, il est nécessaire pour chaque établissement
d’hospitalisation à domicile de bien négocier le budget annuel que le gouvernement lui alloue
afin de satisfaire tous les opérateurs en équilibrant leur charge de travail et les patients en leur
livrant un service de niveau satsifaisant.
Parmi les travaux concernant le problème d’affectation du budget, Busby et Carter (2006) ont
décrit un outil d’aide à la décision crée pour le SCCCAC (the Simcoe County Community
Care Access Center) à Ontario. Cet outil permet d’évaluer quantitativement le coût, la qualité
(définie en termes du nombre de visites par patient) et le temps d’attente des patients en
hospitalisation à domicile et d’en déduire un équilibre optimal. Ceci permet à l’établissement
en question de négocier de façon appropriée le budget annuel qui lui est nécessaire avec le
gouvernement.
Pour ce faire, une analyse de l’historique des données de l’établissement a été conduite dans
le but d’évaluer les lois des processus d’arrivée des patients, le nombre de patients pouvant
être traités simultanément ainsi que le temps de service.
Quant à De Angelis (1998), elle considère que la principale difficulté concernant l’affectation
des ressources en hospitalisation à domicile dérive de l’incertitude concernant le nombre de
patients nécessitant chacun un service personnalisé ainsi que le niveau de soins dont chacun
d’eux a besoin mais aussi du budget alloué à l’établissement d’hospitalisation à domicile. Elle
développe donc un modèle linéaire stochastique pour optimiser les admissions des patients en
tenant compte de la limitation du budget et de l’incertitude.
Une fois ces deux décisions qui définissent l’orientation générale de la structure HAD sont
prises, il est nécessaire de se concentrer sur un horizon de planification plus réduit à savoir le
court/très court terme de l’ordre de quelques semaines à quelques jours.
4.2. court/très court terme
Une synthèse de la littérature concernant la planification des activités en HAD sur le court/
très court terme révèle la concentration de la majorité des travaux sur les problèmes
d’affectation et le problème d’ordonnancement. Nous pouvons distinguer deux cas :
4.2.1. L’affectation des opérateurs aux tâches (sans continuité des soins)
La majorité des travaux concerne en effet le problème de l’affectation des opérateurs aux
tâches relatives à des services délivrés sans continuité des soins.
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Ce problème a tout d’abord été présenté par Cheang et al. (2003) qui traitent le problème NRP
(Nurse Rostering Problem). Les auteurs présentent les contraintes les plus courantes à
respecter lors de l’élaboration des plannings périodiques des infirmières à savoir :
La charge de travail maximale et minimale des infirmières.
Le niveau de compétences des infirmières.
Les horaires de travail des infirmières.
Les préférences des infirmières.
Les préférences des patients.
Le but est donc de minimiser le volume d’heures supplémentaires pour les infirmières tout en
assurant un personnel suffisant pour procurer des soins adéquats aux patients.
En se basant sur ces contraintes, le NRP peut être :
un problème d’optimisation basé sur des techniques de programmation mathématique.
un problème d’optimisation des contraintes résultant de l’augmentation du nombre de
ces dernières.
un problème de décisions utilisant généralement des heuristiques.
L’utilisation de l’une ou de l’autre des ces approches est liée à la nature de(s) l’objectif(s) à
satisfaire.
Parmi les travaux concernant l’affection des opérateurs aux tâches dans le domaine de
l’hospitalisation à domicile citons celui de Begur et al. (1997) qui présentent un système
d’aide à la décision dont le module principal concerne notre problème. En effet, ce module
développe pour chaque opérateur une liste de patients à visiter pour un jour donné de façon à
améliorer les tournées journalières des opérateurs en ayant recours à des heuristiques telle que
la procédure k-optimale.
Cheng et Rich (1998) ont également proposé un modèle d’ordonnancement des activités des
infirmières d’une structure de soins à domicile. Les auteurs distinguent entre deux types
d’infirmières : les infirmières travaillant à plein temps et celle travaillant à mi-temps.
L’objectif de cette planification journalière est de minimiser le volume d’heures
supplémentaires pour les infirmières salariées et le volume d’heures relatif aux infirmières
non salariées payées à l’heure. Le problème a été modélisé sous forme d’un problème de
tournées de véhicules avec fenêtres de temps, multi dépôts sous forme d’un programme
linéaire à variables mixtes. Ce problème a trois formulations : la première formulation est
sous forme de programme linéaire à variables mixtes et à deux indices, la deuxième est un
programme linéaire à variables mixtes et à trois indices et la dernière est une heuristique à
deux phases : la première construit plusieurs tournées simultanément alors que la deuxième
essaie d’améliorer ces dernières. Les résultats numériques d’un problème à quatre infirmières
et dix malades montrent que la formulation à triple indexation est la plus efficace.
Quant à l’outil présenté dans Bertels et Fahle (2006), il permet de générer des plannings
journaliers pour tous les opérateurs au moindre coût de transport tout en respectant un certain
nombre de contraintes (les compétences exigées, la charge de travail, etc.) ainsi que les
préférences des patients et des opérateurs telles que les jours ou les fenêtres de temps des
visites ainsi que les dates de congés.
L’approche développée est constituée de deux parties : il faut tout d’abord trouver une
répartition des tâches entre les opérateurs et ensuite trouver un ordre optimal pour chacune de
ces partitions. Pour cela, une combinaison entre la programmation linéaire, la programmation
par contraintes et les(méta-)heuristiques est utilisée. Le but de cette combinaison est de
proposer plusieurs solutions réalisables afin de laisser le choix au décideur de choisir celle
qui lui convient le mieux.
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Eveborn et al. (2006) proposent également un système d’aide à la décision qui permet de
développer des plannings de visites pour des établissements de soins tout en respectant
certaines contraintes. Le planning des visites proposé est évalué selon deux critères de
performance : l’efficacité et la qualité du planning. L’efficacité est évaluée par la somme des
temps des trajets nécessaires et par le nombre des visites affectées aux membres du personnel.
Quant à la qualité, elle est évaluée selon la manière avec laquelle la continuité des soins est
assurée. Le problème a été formulé en se basant sur le modèle de partitionnement d’ensemble.
La méthode de résolution choisie est l’algorithme de couplage répété.
4.2.2. L’affectation des opérateurs aux patients (avec continuité des soins)
Quant au problème d’affectation des opérateurs aux patients, il n’existe, à notre connaissance,
qu’un seul travail traitant ce problème à savoir celui de Borsani et al. (2006) qui se sont en
effet intéressés aux deux niveaux de planification à savoir : l’affectation des opérateurs (ou
équipes référents) aux nouveaux patients entrant dans le système d’hospitalisation à domicile
et l’ordonnancement des visites des différents opérateurs permettant de générer des plannings
hebdomadaires à chacun d’entre eux.
Les auteurs proposent donc un modèle de programmation linéaire en nombres mixtes
permettant de développer des plannings hebdomadaires (jour et heure) en déterminant les
visites à réaliser par chaque opérateur. Les principaux objectifs à satisfaire lors du processus
d’ordonnancement sont les suivants :
La minimisation du nombre de visites externalisées à un membre de la famille du
patient.
La minimisation du nombre de visites effectuées par des opérateurs autres que les
opérateurs préférentiels.
La minimisation du nombre de visites effectuées durant des jours non préférentiels.
Tous ces objectifs sont inclus dans la fonction objectif grâce à des pénalités affectées aux
événements ayant un impact négatif sur le niveau de satisfaction du patient ou sur l’efficacité
de la structure d’HAD.
En plus de ces objectifs, le modèle présente un certain nombre de contraintes temporelles
(fenêtres de temps et respect de la disponibilité de l’opérateur) et des contraintes qui
garantissent la qualité du service.
L’utilisation de ce modèle de planification présente plusieurs avantages. Tout d’abord, la
qualité du service et par conséquent la satisfaction du patient peut être améliorée. De plus, les
établissements de soins à domicile pourront exécuter un seul planning central afin d’employer
les opérateurs de façon plus efficace dans le territoire.
L’application de ce modèle à deux établissements italiens d’hospitalisation à domicile
montrent une meilleure gestion des plannings et une progression dans les temps de calcul.
En sa basant sur l’état de l’art de l’affectation des opérateurs dans le domaine médical, nous
pouvons constater le faible nombre des modèles se rapportant à ce problème. De plus, Kellog
et Walczak (2007) affirment 30% seulement des recherches concernant le NRP sont
implémentés. Ceci est principalement dû au manque de collaboration des chercheurs avec les
professionnels ainsi que la réticence de ces derniers par rapport aux programmes
mathématiques visant à minimiser les coûts. Pour remédier à cela, il serait judicieux de
satisfaire les préférences des opérateurs habitués à l’auto-ordonnancement tout en garantissant
un niveau satisfaisant des services.
Le problème d’ordonnancement dans le domaine médical et plus précisément dans le cadre de
l’hospitalisation à domicile représentent donc une piste de recherche à explorer vu son grand
intérêt pour les professionnels.
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Vu que la littérature concernant l’affectation des opérateurs aux patients est très modeste, il
nous a semblé pertinent de chercher des similitudes entre notre problème et celui de
l’affectation des tâches dans le domaine industriel. Il serait donc intéressant de réfléchir à la
façon suivant laquelle les méthodes industrielles pourraient être adaptées et transposées à
l’hospitalisation à domicile. Ceci sera donc traiter plus en détail au niveau du chapitre 3
4.3. Prise en compte des incertitudes
L’hospitalisation à domicile est caractérisée par une grande incertitude dont les sources sont
très variées :
Incertitude de la demande : En effet, il n’y a pas de visibilité pour la demande.
Chahed (2008) précise qu’il faut se poser les questions suivantes :
Quel est le taux d’occupation des places ?
Quand l’information sur la demande est disponible ?
Quelle est la nature de cette information ?
Incertitude relative au processus de production qui peut être due à :
La durée des visites qui dépend fortement du type de soins. Par exemple, une
visite pour une prise de sang est de courte durée comparée à une visite pour
l’administration d’un médicament en chimiothérapie devant être accompagné
de plusieurs contrôles.
De plus, Lahrichi et al. (2006) étudient l’impact des fluctuations de la charge
de travail sur la durée des visites. En effet, il est clair que les infirmières
ajustent les durées des visites selon le nombre de clients à visiter.
Le niveau de soins nécessaire pour chacun des patients concernés par un
service donné (selon De Angelis (1998))
La durée du séjour dans le système d’hospitalisation à domicile (selon Pagel al.
(2007)).
Incertitude de la disponibilité des ressources matérielles et/ou humaines due aux
variations soudaines des conditions cliniques, psychologiques et sociales des patients
(ce qui pourrait nécessiter une révision imprévue de leur projet thérapeutique) ou à
l’arrivée de demandes urgentes créant ainsi une charge supplémentaire.
Ainsi, afin de garantir la livraison des services aux coûts opérationnels minimaux et avec une
qualité de service élevée, les responsables ont pour défi de déployer le nombre adéquat de
personnel ayant les bonnes compétences en appliquant des plannings particuliers afin de
satisfaire les demandes de services incertaines et variables dans le temps.
De façon générale, tout établissement d’HAD se doit donc de garantir un certain niveau de
flexibilité des opérateurs afin de garantir l’assortiment entre la disponibilité de ces derniers et
les demandes des patients.
Chahed (2008) énumère trois possibilités pour la planification des activités urgentes :
Réserver une durée fixe ou variable par période de planification pour les
urgences
Remettre à jour les plannings en donnant la priorité aux activités de soins les
plus urgentes
Constituer une équipe d’urgence pour une réactivité immédiate.
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Conclusion
L’ensemble des travaux en recherche opérationnelle qui ont été développée dans le cadre de
l’hospitalisation à domicile est très modeste et ceci est principalement dû au développement
récent des établissements d’HADs bien que le concept d’hospitalisation à domicile existe
depuis une cinquantaine d’années.
Après avoir énuméré un certain nombre de problématiques à traiter, nous nous sommes
focalisé par la suite sur les différents types de décisions concernant la planification des
activités en HAD que nous avons classé selon l’horizon de planification
Il est clair, à travers les travaux que nous avons étudié que la contrainte géographique
représente la contrainte la plus importante à respecter lors de la planification des activités des
ressources humaines en HAD.
Parmi les décisions concernant la planification des ressources humaines, nous nous sommes
concentrés sur le problème d’affectation des opérateurs aux patients en tentant de trouver des
méthodes industrielles adaptables au cas de l’hospitalisation à domicile.
Ceci nous permet d’introduire l’étude de cas que nous avons mené et qui fera l’objet du
prochain chapitre.
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Chapitre 3
Affection des opérateurs aux patients avec continuité des
soins : applications au cas de l’ASL de Lecco, Italie
Introduction
Dans le chapitre précédent, nous avons présenté les principales problématiques de type
gestion des opérations relatives à l’hospitalisation à domicile en nous attardant plus
particulièrement sur la problématique de la planification des ressources humaines.
Quant à ce chapitre, il sera consacré à la problématique d’affectation des opérateurs aux
patients dans le cas de la continuité des soins tout le long de leur hospitalisation à domicile
afin d’assurer leur suivi et leur prise en charge et ceci en prenant en compte certains
paramètres. Cette affectation permet un gain de temps puisque ces opérateurs connaissent
l’état et les besoins des patients et sont donc plus réactifs.
Nous allons commencer tout d’abord par définir notre problématique. Ensuite nous allons
présenter certaines méthodes utilisées pour résoudre le problème industriel d’affectation des
tâches aux ressources en mettant l’accent sur les similitudes entre ces cas industriels et
l’hospitalisation à domicile. Ceci sera par la suite suivi par l’énumération de l’ensemble des
paramètres de l’affectation des opérateurs aux patients et de la définition des scénarii
construits à partir des paramètres d’affectation. Enfin, nous allons présenter une étude de cas
d’un établissement d’hospitalisation à domicile italien « l’ASL de Lecco » afin de prouver la
nécessité de tenir compte lors de cette affectation de la variabilité de la charge de travail
correspondante au suivi d’un patient donné due aux changements de ses conditions cliniques
et sociales nécessitant la mise à jour régulière de son projet thérapeutique. Cette variabilité
entraîne par conséquent la variabilité de la charge de travail de l’opérateur affecté à ce patient.
1. Positionnement de la problématique d’affectation des opérateurs
aux patients avec continuité des soins
Lors de l’admission d’un nouveau patient, un opérateur lui est attribué afin d’assurer le suivi
de ses soins et la coordination de sa prise en charge si son état nécessite l’intervention de
plusieurs opérateurs (de même type ou de type différents).
Rappelons que la continuité des soins est définie par Smeenk et al. (2000) comme étant le
degré suivant lequel les soins formels (médicaux et paramédicaux) et informels (délivrés par
la famille par exemple) sont délivrés au moyen d’une séquence d’activités coordonnées et
ininterrompues et en réponse aux besoins du patient pendant sa trajectoire de soins.
Selon Chahed (2008), le problème d’affectation des ressources humaines et
d’ordonnancement de leurs activités dépend de trois critères : l’affectation par compétences,
l’affectation géographique et la continuité des soins.
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Figure N°3.1 : Problème d’affectation et d’ordonnancement Chahed (2008)
Elle étudie l’(es) ordre(s) dans lequel(s) les décisions relatives à l’affectation des opérateurs et
l’ordonnancement de leurs activités peuvent être prises.
La continuité de soins est représentée par le 1er cas de la figure ci-dessus où la première
décision concerne l’affectation des ressources humaines aux patients. En effet, les opérateurs
sont affectés aux patients dès l’admission de ces derniers et sont tenus de les suivre tout au
long de leur séjour dans le système HAD. Ensuite, il faut décider du jour et de l’heure de
réalisation de ces soins.
Les trois autres cas concernent la non continuité des soins. Cependant, le deuxième cas
concerne l’affectation des patients aux tâches alors que les deux derniers cas concernent les
soins impératifs dont les dates (ou l’heure) de réalisation sont définies au préalable au niveau
du projet thérapeutique.
Si les décisions d’affectation sont prises dans le cadre de la continuité des soins, le suivi et la
coordination de la prise en charge du patient sont assurés par un même professionnel de santé.
Dans le cas contraire, plusieurs professionnels de santé peuvent intervenir dans la prise en
charge du patient ne pouvant donc pas bénéficier d’une relation de confiance avec le médecin
et l’équipe soignante aussi privilégiée que celle qu’il aurait eu dans le cadre de la continuité
des soins.
De plus, cette affectation permet de diminuer les coûts de l’affectation qui sera effectuée pour
chaque patient une seule fois dès son arrivée au système d’HAD. Ceci garantit également une
meilleure satisfaction des patients vu que l’opérateur qui leur est affecté dès son arrivée les
connaît bien ce qui lui permet de mener à bien son activité en moins de temps grâce à la
relation évolutive qu’il entretient avec ses patients.
Actuellement, les structures d’hospitalisation à domicile tentent d’associer à chaque patient un
opérateur référent. Cependant cet opérateur se trouve dans certains cas dans l’incapacité
d’appliquer ses plannings et donc de suivre ses patients de façon continue. Ceci peut être
expliqué par l’incertitude qui caractérise les activités en hospitalisation à domicile.
Il est donc essentiel afin de permettre aux opérateurs de mener à bien leurs activités et de
respecter leur affectation aux patients dès l’admission de ces derniers, de tenir compte de la
stochasticité des charges de travail relatives aux projets thérapeutiques des patients.
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2. Adaptation des modèles industriels d’affectation des tâches aux
ressources au cas de l’HAD
Comme nous l’avons précisé au niveau du chapitre 2, la littérature concernant l’affectation
des opérateurs aux patients est très modeste, il nous donc a semblé pertinent de chercher des
similitudes entre notre problème et celui de l’affectation des tâches dans le domaine
industriel. Il serait donc intéressant de réfléchir à la façon suivant laquelle les méthodes
industrielles pourraient être adaptées et transposées à l’hospitalisation à domicile.
Parmi les travaux élaborés dans ce domaine, nous pouvons nous baser sur les travaux
concernant le problème d’affectation généralisé qui consiste à affecter des tâches à des
ressources à capacités limitées à coût minimal tout en supposant qu’une tâche ne peut pas être
affectée à plusieurs ressources à la fois.
Ainsi, Nous pouvons considérer les analogies suivantes :
Les tâches industrielles -> les patients admis en HAD
Les ressources à capacités limitées -> les opérateurs ayant un volume horaire fixe
Une tâche ne peut pas être affectée à plusieurs ressources à la fois -> chaque patient
est suivi par un et un seul opérateur
Dans ce qui suit, nous présentons le modèle proposé par Rainwater et al. (2008) pour résoudre
le problème d’affectation des tâches généralisé :
Soient :
N : le nombre de tâches à affecter.
M : le nombre d’opérateurs. Notons que chaque tâche doit être affectée à un et un seul
opérateur.
bi (i=1,…,m) : la quantité disponible de la ressource utilisée par l’opérateur i.
pij : le profit fixe obtenu si la tâche i est affectée à l’opérateur j.
rij : le profit unitaire si la tâche i est affectée à l’opérateur j.
aij : la quantité fixe de la ressource consommée si la tâche i est affectée à l’opérateur j.
vij : la quantité de la ressource consommée si la tâche i est affectée à l’opérateur j.
[lij, uij] : l’intervalle dans lequel doit être compris la quantité variable de la ressource
consommée si la tâche i est affectée à l’opérateur j.
réalise la tache
j
1 si l ' opérateur i
xij = 
0 sin on
Il en découle que le profil total est égal à : pij + rij* vij et que la quantité totale de ressource
consommée est égale à : aij + vij .
L’objectif étant de déterminer une affectation des opérateurs aux tâches afin de maximiser le
profit total tout en respectant les contraintes relatives aux capacités des opérateurs.
En utilisant la notation précédente, le problème peut être formulé comme un programme
linéaire à variables mixtes comme suit :
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m
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n
m
n
∑∑ pij xij + ∑∑ rij vij
Maximiser
i =1 j =1
(1)
i =1 j =1
Sous contraintes :
n
n
j =1
j =1
∑ aij xij + ∑ vij ≤ bi∀i = 1,..., m
m
∑x
i =1
ij
= 1∀j = 1,..., n
(2)
(3)
vij ≥ lij xij ∀i = 1,..., m; j = 1,..., n
(4)
vij ≤ uij xij ∀i = 1,..., m; j = 1,..., n
(5)
xij ∈ {0,1} ∀i = 1,..., m; j = 1,..., n
(6)
Le modèle proposé présente certaines similitudes avec notre problème d’affectation des
opérateurs aux nouveaux patients dans les établissements d’HADs.
En effet, il est clair qu’en cas de continuité de soins un patient doit être affecté à un seul parmi
les m opérateurs ce qui fait que la contrainte (3) est valable pour notre problème. Par contre,
la contrainte (2) ne peut pas être appliquée dans notre cas dans la mesure où la valeur bi n’est
pas constante mais dépend des patients préalablement affectés à l’opérateur j.
Quant aux contraintes (4) et (5), elles peuvent être valables dans le cas où la durée d’une
visite chez le patient doit être comprise dans un intervalle donné.
Il nous serait également utile de voir les modèles proposés pour l’ordonnancement des tâches
dans le cadre des machines parallèles. Ceci nous permettrait en effet de voir les similitudes
existantes avec notre problème de planification des activités des opérateurs sur un horizon de
planification hebdomadaire ou journalière.
Notons que par analogie, les machines parallèles peuvent être assimilées à l’ensemble des
opérateurs identiques dans le sens où ils sont tous capables de prendre en charge les patients
de manière similaire.
Parmi les modèles proposés, Ventura et al. (2003) formule le problème sous forme d’un
programme linéaire en nombres binaires couplée à l’approche de relaxation lagrangienne.
Soient :
la
tache
j
est
effectuée
au
temps
t
1 si
x jt = 
0
Cjt : le coût de la tâche j si elle est effectuée à l’instant t
m: le nombre de machines identiques parallèles
Rk(j) : la quantité de la ressource du type k nécessaire pour la réalisation de la tâche j
bk : le nombre d’unités de la ressource du type k
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th
n
∑∑ C
Minimiser
j =1 t = t1
n
∑x
s.c.
j =1
≤m
jt
k
j =1
th
∑x
i =t1
jt
≤ bk
=1
jt
x jt
(1)
t = t1 , t1 + 1,..., th
n
∑ R ( j)x
jt
t = t1 , t1 + 1,..., th
j = 1, 2,..., n
x jt ∈ {0,1}
(2)
k = 1,..., u
(3)
(4)
(5)
Afin de résoudre ce problème, Ventura et al. (2003) ont eu recours à deux heuristiques. La
première génère une solution initiale faisable pour le problème relaxé et la seconde tente de
convertir une solution du problème relaxé en une solution faisable pour le problème original.
Les résultats montrent que la solution lagrangienne a une bonne performance dans la mesure
où elle permet d’atteindre des solutions optimales dans 65% des cas et que la déviation
moyenne par rapport à la solution optimale est de 0.63% ce qui prouve l’efficacité de cette
méthode.
Ceci pourrait nous être utile dans le sens où certains établissements d’HADs ne peuvent pas
admettre au delà d’un certain nombre de patients m à la fois. L’inéquation (2) serait donc
applicable dans notre cas. Il en est de même pour (3) et (4) : en effet, le jour j (ou temps t),
chaque patient aurait besoin d’un soin particulier qui se traduit par une charge de travail pour
l’opérateur qui le suivrait, cette charge ne devrait donc pas dépasser la disponibilité horaire de
l’opérateur. De plus, l’affectation est effectué une seule fois pour chacun des patients ce qui
explique la validité de l’équation (4).
Par analogie avec le modèle présenté ci-dessus, le problème de l’affectation des opérateurs
aux patients nécessitent pour sa résolution d’avoir recours à des méthodes heuristiques.
Il serait également essentiel de tenir compte lors de l’affectation des opérateurs aux patients
du caractère stochastique des charges de travail des opérateurs (cette variabilité est due à la
variation soudaine des projets thérapeutiques des patients). Pour ce faire, nous pouvons nous
baser sur le travail élaboré par French et Wilson (2007) qui traitent un cas particulier du
problème d’affectation généralisé où les tâches peuvent être réalisées à des périodes
différentes. Le modèle proposé est le suivant :
n
m
Minimiser z = ∑∑ cij xij (1)
i =1 j =1
n
s.c
∑w x
ij ij
j =1
m
∑x
i =1
avec :
ij
≤ bi
=1
i ∈ M = {1, 2,..., m}
j ∈ N = {1, 2,..., n}
(2)
(3)
xij : proportion de la tâche j alloué à la période de temps i.
cij : coût d’affectation de la tâche j à la période de temps i.
wij : le temps nécessaire pour réaliser la tâche j pendant la période de temps i.
bi : la longueur de la période de temps i.
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Ce modèle peut être adapté au cas de l’hospitalisation à domicile. En effet, la contrainte (2)
nous guide vers la prise en compte de la variabilité de la disponibilité des opérateurs selon les
périodes de temps.
Un autre travail se rapprochant du cas de l’hospitalisation à domicile est celui de Ungurenau
et al. (2008) qui traitent le cas de l’équilibrage de la charge de travail pour un serveur formé
d’un émetteur et de récepteurs. En effet, l’émetteur reçoit de nouvelles tâches (nouveaux
patients dans le cadre de l’HAD) et décide de la façon selon laquelle ces dernières seront
affectées aux récepteurs (opérateurs). Plusieurs politiques d’affectation dans ce genre de cas
ont été proposées et qui tentent d’équilibrer soit la charge de travail soit le nombre de tâches
entre les différents récepteurs.
Dans cet article, Ungurenau et al. (2008) proposent une autre stratégie la LC* qui combine les
deux stratégies en équilibrant le nombre de tâches de telle façon à éliminer la création de
grandes disparités concernant la charge de travail entre ces différents récepteurs.
Les résultats des simulations montrent que cette nouvelle stratégie proposée est plus
performante de 38% que les deux autres séparément surtout pour les tâches ayant une large
taille.
Ce travail peut nous être utile dans la mesure où la plupart des établissements d’HADs qui
appliquent la continuité des soins pour le suivi de leurs patients essaient d’équilibrer le
nombre de patients affectés aux divers opérateurs sans prendre en considération le temps de
trajet et la variation des durées de visites ce qui engendre un déséquilibre de charge de travail.
Pour remédier à cela, il serait possible de combiner l’équilibrage du nombre de patients
affectés et la charge de travail et ceci en fixant un intervalle dans lequel sera compris le
nombre de patients à affecter à chaque opérateur et de faire en sorte d’équilibrer la charge de
travail en tenant compte de la disponibilité, du nombre d’heures de travail par jour, etc. Pour
ce faire, il serait également judicieux de classifier les différents types de projets
thérapeutiques des patients en des projets nécessitant un suivi intensif, moyen ou léger et
d’estimer la durée effective et la charge de travail correspondante à chacun de ces profils et de
trouver les meilleures combinaisons possibles. Ceci sera analysé plus en détails au niveau du
troisième chapitre.
De plus, une des perspectives du travail que nous proposons est de considérer les différents
types d’opérateurs qui doivent suivre un patient dont l’état de santé pourrait nécessiter
l’intervention de plusieurs types d’opérateurs à la fois ( médecin, infirmier, kinésithérapeute,
…). Pour y parvenir, nous pourrions également nous baser sur les travaux réalisés dans le
domaine de job-shop.
Rossi et Boschi (2008) proposent une méthode d’ordonnancement dans un job-shop à
machines parallèles. Il s’agit d’affecter une des ressources parmi l’ensemble des machines
parallèles identiques de chaque étage du job shop à une tâche. Cet article propose une
recherche collaboratrice entre l’algorithme génétique et la méthode d’optimisation par
colonies de fourmis pour le problème d’ordonnancement dans un job-shop avec des machines
parallèles et ceci dans le but d’améliorer la performance de chacun des algorithmes
individuellement. Les résultats montrent que ce nouvel algorithme proposé est
significativement plus performant que l’algorithme génétique et très proche de l’algorithme de
génération de colonies de fourmis.
Ainsi, ce nouvel algorithme est capable d’améliorer la performance des algorithmes
constitutifs dans 77% des cas.
En effet, l’analogie entre ce cas de figure et celui de l’hospitalisation à domicile c’est que
d’un côté, on a O tâches des n opérations à effectuer sur m différents niveaux Pj ( j=1,…,m),
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chacun étant constitué de mj machines parallèles et identiques. L’ensemble des tâches d’une
même opération doivent être traité selon ordre bien précis. Il est à noter que chaque machine
ne peut pas traiter plus d’une tâche à la fois, que toute tâche ne peut commencer que si celle
qui la précède eut été achevée et finalement que chaque opération doit être faite par une et une
seule machine. L’objectif de ce type d’ordonnancement est d’équilibrer la charge des
différentes machines. De l’autre côté, on a n patients ayant chacun un profil thérapeutique
définissant O tâches à effectuer par les m différents types d’opérateurs Pj ( j=1,…,m), chacun
de ces types est constitué de mj opérateurs ayant les mêmes compétences et sont donc
considérés comme identiques. Les mêmes caractéristiques peuvent s’appliquer au cas de
l’affectation des différents types d’opérateurs aux patients. De plus, la méthode de résolution
heuristique peut également être adaptée au cas de l’HAD.
En conclusion, nous pouvons considérer que le problème d’affectation des opérateurs aux
patients peut être modéliser par une programmation mathématique à variables mixtes
admettant comme fonction objectif d’équilibrer la charge de travail des différents opérateurs
tout en respectant le nombre maximal de patients par opérateur (par analogie avec Ungurenau
et al. (2008)) et dont les contraintes peuvent être modélisé comme suit :
Soient :
affecté au patient
j à l ' ins tan t
t
1 si l ' opérateur i est
xijt = 
0 sin on
m : le nombre maximal de patients pouvant être admis simultanément.
rijt : la charge de travail correspondante à l’affectation de l’opérateur i au patient j à
l’instant t.
bjt : la disponibilité de l’opérateur i en termes de volume horaire.
minij : la valeur minimale de la charge de travail correspondante à l’affectation de
l’opérateur i au patient j.
maxij : la valeur maximale de la charge de travail correspondante à l’affectation de
l’opérateur i au patient j.
Les contraintes de notre problème d’affectation seraient donc les suivantes :
tmax
N
∑∑ x
t = t1 i =1
N
ijt
m
∑∑ x
i =1 j =1
ijt
m t =tmax
∑∑r
j =1 t = t1
ijt
= 1∀j = 1,..., m
≤ m∀t =t1 ,..., tmax
x jt ≤ b jt ∀i = 1,..., N
rijt ≥ xijt min ij
rijt ≤ xijt max ij
xijt ∈ {0,1} ∀i = 1,..., N ; ∀j = 1,..., m; ∀t = t1 ,...tmax
Enfin, la modélisation mathématique de ce problème pourraient être résolue en ayant recours
aux heuristiques préalablement présentées telle que l’algorithme génétique ou la génération
des colonies de fourmis, etc.
Cependant, les modèles proposés devraient rester compréhensible par les professionnels de
l’HAD qui ne sont pas habitués aux techniques de programmation mathématique. De plus, les
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méthodes de résolution devraient générer des solutions en un temps de calcul court vu que la
réactivité est primordiale en HAD.
3. Paramètres d’affectation et définition des différents scénarii
L’affectation des opérateurs aux patients consiste à associer un ou plusieurs opérateurs (de
types identiques ou différents) à un ensemble de patients et cela afin d’améliorer la qualité du
service à travers la continuité des soins.
L’affectation des opérateurs aux patients visant à assurer la continuité des soins doit satisfaire
certains objectifs à savoir :
L’équilibrage de la charge de travail des différents opérateurs tout en respectant le
nombre minimal et maximal de patients à visiter par jour (Borsani et al. (2006)).
Les préférences des patients en termes de fenêtres de temps telle que par exemple
l’intervalle de temps dans lequel les soins doivent commencer ou les jours
préférentiels (Chahed et al. (2007)).
Les préférences des opérateurs en termes de fenêtres de temps ou de jours
préférentiels, de congés, de vacations, de prise en charge de certains patients, …
Pour illustrer l’importance de la prise en compte de ces préférences, Gupta et al.(2007)
comparent deux cas de figures : dans le premier, ils tiennent compte des préférences
des patients et ceux des opérateurs et dans le deuxième, ils ignorent ces préférences
dans le cadre leur étude concernant le Heart Investigation Unit (HIU)à Ontario,
Canada. Cette comparaison montre de meilleurs résultats dans le cas du respect des
préférences.
Ceci permettrait donc grâce à la continuité des soins de satisfaire la qualité du service vis-àvis des patients (amélioration de la qualité des soins, réduction des temps d’attente et
satisfaction de ses préférences) et vis-à-vis du personnel soignant (équilibrer la charge de
travail, satisfaire leurs préférences). De plus, elle permet aux établissements d’HADs de
minimiser les coûts d’affectation des opérateurs aux patients.
Cette affectation est en effet sujette à un ensemble de paramètres.
Dans ce qui suit, nous allons donc présenter ces paramètres que nous avons classés en trois
catégories :
3.1.Paramètres de l’affectation des patients aux opérateurs d’une HAD
Suite à nos entretiens avec des professionnels de deux établissements d’HADs italiens à
savoir : Médicasa et ASL de Lecco et en se basant sur l’état de l’art que nous avons
préalablement présenté au niveau des deux premiers chapitres, nous avons défini un certain
nombre de paramètres impactant le choix d’un tel ou tel opérateur pour le suivi de l’état d’un
patient tout au long de son séjour au sein de la structure d’HAD. Ces paramètres peuvent être
relatifs à la structure d’HAD, à l’opérateur ou au patient lui même.
3.1.1. Las paramètres relatifs à l’établissement d’HAD
Nous distinguons
Les types de services mis à la disposition des patients.
Les pathologies à prendre en charge
Le nombre d’opérateurs de chaque type.
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3.1.2. Les paramètres relatifs au patient
Il s’agit essentiellement de :
Le projet thérapeutique du patient et plus précisément la gravité de son état clinique,
psychologique et social (la capacité de l’environnement du patient à assumer sa prise
en charge notamment en situation d’urgence) permettant d’évaluer la charge travail
correspondante.
L’aspect social consiste en des besoins d’aide supplémentaires (aide ménagère, repas à
domicile et garde à domicile).
Ce projet thérapeutique permet d’identifier la composition de l’équipe qui va prendre
en charge le patient et la fréquence de ses interventions.
Notons qu’il est difficile de prévoir les variations du projet thérapeutique du patient au
cours de son séjour au sein de la structure d’HAD vu que ceci dépend de plusieurs
facteurs tel que l’âge, la réaction aux traitements, les conditions physiques, etc.
Il est découle que ce facteur est stochastique vu qu’il varie pendant la durée de séjour
patient dans la structure HAD.
La localisation géographique du patient : ceci permet de déterminer quel groupe sera
responsable des soins de ce patient.
3.1.3. Les paramètres relatifs à l’opérateur
Nous distinguons :
La disponibilité des opérateurs : ceci dépend de la nature de leur contrat puisqu’ils
peuvent travailler à plein temps ou à mi-temps. De plus cette disponibilité dépend
également des congés, des formations, des arrêts maladies, etc (Borsani et al. (2006)).
La charge de travail des opérateurs : il s’agit en effet des anciens patients
préalablement affectés à l’opérateur chargé de les suivre tout au long de leur séjour
dans le système d’HAD. Il est à noter que la charge de travail d’un opérateur doit
prendre en considération les durées de déplacement entre les domiciles des patients, le
niveau de soins et le nombre de visites requis par ces patients définis selon son projet
thérapeutique (Hertz et Lahrichi (2006)).
Comme le projet thérapeutique est stochastique, alors la charge de travail des
opérateurs est également stochastique.
Le type d’opérateur : médecin, infirmier, kinésithérapeute, etc.
Le niveau de compétence et d’expérience des opérateurs : en effet, pour qu’un
opérateur x puisse prendre en charge un patient y, il faut qu’il ait une cohérence entre
les compétences de l’opérateur et les besoins du patient définis par son projet
thérapeutique. De plus l’expérience permet de distinguer entre les opérateurs selon la
rapidité du service et la probabilité de résoudre le problème c’est-à-dire de prendre
soin du patient.
A titre d’exemple, Haspeslagh et al. (2007) affirment que l’affectation des patients aux
infirmières dans un centre de soins psychiatriques doit se baser sur, mise à part le
nombre de patients préalablement affectés à l’infirmière, leurs compétences leurs
connaissances et leur expérience personnelle leur permettant de suivre un patient
particulier.
La zone géographique dans laquelle l’opérateur travaille : ceci permet d’améliorer
l’efficacité du service. En effet, l’utilisation de l’approche territoriale pour la gestion
des opérations dans le domaine de l’hospitalisation à domicile permet de répartir
l’ensemble du territoire en des zones et d’affecter un groupe d’opérateurs à chacune de
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ces zones. Ceci permet d’améliorer l’efficacité du service vu que la localisation
géographique du patient permet de déterminer quel est le groupe qui sera responsable
de ses soins ce qui réduit considérablement le temps de transport et donc permet de
consacrer plus de temps aux soins directs. En effet, lorsqu’une infirmière doit
travailler en dehors de sa zone, ceci crée une « charge de travail » additionnelle qui
dépend étroitement de la distance parcourue. Cependant, si on s’en tient uniquement à
ce facteur pour décider quel serait l’opérateur x responsable du patient y, ceci pourrait
créer un déséquilibre de charge entre les différents opérateurs surtout que les profils
de la clientèle pourraient varier d’une zone à une autre pour des considérations socioéconomiques et ne favoriserait pas la collaboration entre les infirmières travaillant
dans des zones différentes.
Le syndrome de l’épuisement professionnel « burn out level » : c’est le degré
d’affectation émotionnelle du soignant par l’état des patients traités souffrant le plus
souvent de maladies assez graves. En effet, cet indicateur permet de prendre en
compte l’interaction qui existe entre le patient (ainsi que les membres de sa famille) et
son soignant pouvant développer une attitude de travail négative, une démotivation
voir même des dépressions nerveuses chez les opérateurs (Borsani et al. (2006)).
Il serait donc important de prendre en considération cet indicateur afin de garantir aux
opérateurs un environnement de travail encourageant et des conditions de soins
favorables pour les patients.
3.2. Définition des différents scénarii
Une fois que les différents paramètres d’affectation des opérateurs aux patients aient été
déterminés, il nous a été possible de définir un certain nombre de scénarii. En effet, définir un
scénario consiste à déterminer quels sont les paramètres à considérer et quels sont ceux dont
on ne tient pas compte? Ces différents scénarii sont présentés ci-dessous par ordre de
difficulté croissant.
3.2.1. Scénario 1
On suppose que :
Un seul patient est arrivé au système d’hospitalisation à domicile.
Le nombre d’opérateurs est fixé à M.
Le projet thérapeutique du patient ne varie pas tout au long de la durée de son
séjour (déterministe).
Il n’y a pas de répartition géographique c’est-à-dire que tous les opérateurs
travaillent dans une zone unique.
Tous les opérateurs sont disponibles à l’arrivée du nouveau patient.
La charge de travail des opérateurs ne varie pas dans le temps (déterministe).
Tous les opérateurs ont le même niveau de compétences et expérience.
Le syndrome de l’épuisement professionnel n’affecte pas les décisions
d’affectation des opérateurs aux nouveaux patients.
En prenant en considération ces hypothèses, le problème de l’affection des opérateurs aux
patients peut être résolu comme suit :
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Planification des ressources humaines en HAD
Nouvelle arrivée (nouveau patient)
Première évaluation de l’état du
patient
Quel est le profil du
patient
Pi
P1
Pn
Quelle est la charge de travail
de chaque opérateur
F
C1
Cj
Cm
Affecter le patient à l’opérateur permettant de satisfaire au mieux la
fonction objectif
figure N°3.2 : Méthode d’affectation des opérateurs aux patients dans le cadre du
scénario 1
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3.2.2. Scénario 2
On considère les mêmes hypothèses que pour le premier scénario en y ajoutant en plus la
répartition géographique du territoire et donc la définition de la zone d’intervention de chaque
opérateur. Rappelons que cette répartition permet de mieux gérer les activités des opérateurs
et aussi d’assurer une proximité auprès des patients.
On suppose donc que :
Un seul patient est arrivé au système d’hospitalisation à domicile.
Le nombre d’opérateurs est fixé à M.
Le projet thérapeutique du patient ne varie pas tout au long de la durée de son
séjour (déterministe).
Chaque opérateur travaille dans une zone géographique particulière.
Tous les opérateurs sont disponibles à l’arrivée du nouveau patient.
La charge de travail des opérateurs ne varie pas dans le temps (déterministe).
Tous les opérateurs ont le même niveau de compétences et expérience.
Le syndrome de l’épuisement professionnel n’affecte pas les décisions
d’affectation des opérateurs aux nouveaux patients.
A la méthode d’affectation des opérateurs dans le cadre du premier scénario s’ajoute une
étape qui consiste à sélectionner parmi tous les opérateurs ceux qui travaillent dans la zone
géographique dans laquelle le nouveau patient va être suivi. Ceci se traduit par :
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Planification des ressources humaines en HAD
Nouvelle arrivée d’un patient
Première évaluation de l’état du patient
Quel est le profil du patient
A quel zone géographique appartient-il ?
Z1
Z2
Zk
Quels sont les opérateurs responsables de
cette zone ?
P1k
P2k
Pmk
Quelle est la charge de travail de chaque
opérateur
C1
Cj
Cm
Affecter le patient à l’opérateur permettant de satisfaire au mieux la
fonction objectif
Figure N°3.3 : Méthode d’affectation des opérateurs aux patients dans le cadre
du scénario 2
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3.2.3. Scénario 3
En plus des hypothèses relatives au scénario 2, ce scénario prend en considération le niveau
de compétences et d’expériences des opérateurs.
Par conséquent, on suppose que :
Un seul patient est arrivé au système d’hospitalisation à domicile.
Le nombre d’opérateurs est fixé à M.
Le projet thérapeutique du patient ne varie pas tout au long de la durée de son
séjour (déterministe).
Chaque opérateur travaille dans une zone géographique particulière.
Tous les opérateurs sont disponibles à l’arrivée du nouveau patient.
La charge de travail des opérateurs ne varie pas dans le temps (déterministe).
Les opérateurs ont différents niveaux de compétences et d’expérience.
Le syndrome de l’épuisement professionnel n’affecte pas les décisions
d’affectation des opérateurs aux nouveaux patients.
A la méthode d’affectation des opérateurs dans le cadre du deuxième scénario s’ajoute une
étape qui consiste à sélectionner parmi les opérateurs travaillant dans la zone géographique
dans laquelle le nouveau patient va être suivi ceux qui ont le niveau de compétences et
expérience adéquat aux besoins du nouveau patient. Nous obtenons donc le logigramme
suivant :
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Nouvelle arrivée (nouveau patient)
Première évaluation de l’état du
patient
Quel est le profil du
patient
A quel zone géographique le
patient appartient-t-il?
Parmi les M opérateurs, quels sont ceux qui sont
responsables de cette zone (k parmi M)
Parmi les k opérateurs, quels sont ceux qui ont
Les compétences nécessaires pour suivre ce patient
(i parmi k)
Quelle est la charge de travail de chacun des
i opérateurs
Affecter le patient à l’opérateur permettant de satisfaire au mieux la
fonction objectif
Figure N°3.4 : Méthode d’affectation des opérateurs aux patients dans le cadre
du scénario 3
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Planification des ressources humaines en HAD
Etant donné que le domaine de l’hospitalisation à domicile est caractérisé par une forte
incertitude relative au processus de production, il est essentiel de prendre en considération au
niveau des prochaines scénarii, le caractère stochastique des projets thérapeutiques (variations
des conditions cliniques, psychologique) des patients et par conséquent de la charge de travail
des opérateurs.
3.2.4. Scénario 4
Ce scénario permet de tenir compte de l’incertitude due aux variations des conditions
cliniques, psychologiques ou sociales du patient ce qui engendrerait la variation de son profil.
Il en découle donc que la charge de travail des opérateurs varie également au cours du temps.
Les hypothèses à considérer sont donc :
Un seul patient est arrivé au système d’hospitalisation à domicile.
Le nombre d’opérateurs est fixé à M.
Le projet thérapeutique patient varie pendant la durée de son séjour.
Tous les opérateurs sont disponibles à l’arrivée du nouveau patient.
Chaque opérateur travaille dans une zone géographique particulière.
Les opérateurs ont différents niveaux de compétences et d’expérience.
La charge de travail des opérateurs varie au cours du temps.
Le syndrome de l’épuisement professionnel n’affecte pas les décisions
d’affectation des opérateurs aux nouveaux patients.
3.2.5. Scénario 5
A ce niveau, il est essentiel de tenir compte de la disponibilité des opérateurs lors de l’arrivée
des nouveaux patients. Ceci peut entraîner des cas de figure où nous ne pouvons pas satisfaire
les objectifs de cette affectation dans la mesure où ceci peut créer un déséquilibre de charge
entre les opérateurs.
Par conséquent, on considère que :
Un seul patient est arrivé au système d’hospitalisation à domicile.
Le nombre d’opérateurs est fixé à M.
Le projet thérapeutique patient varie pendant la durée de son séjour.
Les opérateurs ne sont pas tous disponibles à l’arrivée du nouveau patient.
Chaque opérateur travaille dans une zone géographique particulière.
Les opérateurs ont différents niveaux de compétences et d’expérience.
La charge de travail des opérateurs varie au cours du temps.
Le syndrome de l’épuisement professionnel n’affecte pas les décisions
d’affectation des opérateurs aux nouveaux patients.
3.2.6. Scénario 6
Comme nous l’avons déjà mentionné, l’aspect humain est prépondérant en hospitalisation à
domicile entraînant une forte interaction entre les patients et les opérateurs. Ces derniers
peuvent être affectés émotionnellement par l’état de santé de leurs patients.
Dans le cadre de ce scénario, nous prenons en compte le syndrome de l’épuisement
professionnel influençant le travail de l’opérateur et par conséquent la qualité du service
délivré au patient dont il a la charge.
On suppose que :
Un seul patient est arrivé au système d’hospitalisation à domicile.
Le nombre d’opérateurs est fixé à M.
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Le projet thérapeutique patient varie pendant la durée de son séjour.
Les opérateurs ne sont pas tous disponibles à l’arrivée du nouveau patient.
Chaque opérateur travaille dans une zone géographique particulière.
Les opérateurs ont différents niveaux de compétences et d’expérience.
La charge de travail des opérateurs varie au cours du temps.
Le syndrome de l’épuisement professionnel n’affecte pas les décisions
d’affectation des opérateurs aux nouveaux patients.
Ainsi, la prise en compte de la variabilité du projet thérapeutique pendant la durée de séjour
du patient fait que ces 6 scénarii peuvent être en deux catégories comme le montre la figure 35. L’intérêt de la prise en compte de la variabilité est de prendre des décisions d’affectation de
telle sorte que chaque opérateur arrive à suivre tous les patients dont il est responsable tout au
long de leur séjour au sein de la structure HAD sans avoir à externaliser leurs visites vers un
membre de leur famille ou vers un autre opérateur ou à effectuer ces visites pendant les heures
supplémentaires.
Figure N°3.5 : Classification des scénarii relatifs à l’affectation des opérateurs
aux patients
Au niveau de la section suivante, nous allons montrer grâce à l’exemple de l’ASL de Lecco
l’intérêt de la prise en compte de la variabilité de la charge de travail relatives aux projets
thérapeutiques des patients ;
4.
Etude du cas de l’ASL de Lecco, Italie
L’ASL de Lecco est un établissement publique italien d’hospitalisation à domicile qui a
recours pour la gestion de ses patients à la classification des projets thérapeutiques en des
catégories en se basant sur les coûts nécessaires pour délivrer les services aux patients. Ainsi,
un profil de soins est attribué à chaque patient en tenant compte d’une estimation du type et
du nombre des visites nécessaires qui varient selon la pathologie du patient.
Cet établissement d’HAD définit quatorze profils de soins caractérisés par des durées de soins
et des fréquences de visites différentes.
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Le but de ce travail est donc d’extrapoler des indicateurs tels que la durée du traitement du
patient (depuis son admission jusqu’à son départ) et la fréquence des visites délivrés à ce
patient.
Il est à noter qu’un patient pourrait quitter le système à cause de son hospitalisation
temporaire ou de son décès et que les patients n’ont pas des besoins constants en termes de
niveau de service vu les changements rapides et imprévisibles de leurs conditions cliniques,
psychologiques et sociales.
Il est à noter que le patient change de profil durant une période de temps si et seulement si un
événement imprévisible survient tel que :
Un changement de l’état clinique du patient et/ou son environnement.
Un faux diagnostic.
Un changement du traitement prescrit.
Globalement, le niveau de service correspondant à chacun des profils de soins est en
continuelle évolution. Anticiper de telle évolution permet de prendre des décisions en avance
pour optimiser les performances.
L’étude actuelle examine s’il est possible d’améliorer l’affectation des patients en considérant
la variabilité des différents indicateurs de chaque profil de soins.
Dans ce qui suit, nous allons procéder à l’analyse statistique descriptive des données qui a
pour but de résumer et de présenter les données observées d’une manière telle qu’on puisse en
prendre connaissance aisément.
Dans une première étape, il est impératif de comparer l’importance des différents profils de
soins en termes de nombres de patients et de charges de travail totales.
Soient :
ni : le nombre de patients ayant le profil i comme profil de soins initial.
pi : la charge de travail totale correspondant au profil i c’est-à-dire la somme
des charge de tous les patients ayant comme profil initial le profil i.
ti = ni * pi
Si nous trions les profils de soins par ordre décroissant selon les valeurs des ti , nous obtenons
donc l’ordre suivant :
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Profil de soins initial
P5
P6
P1
P9
P3
P4
P2
P98
P7
P12
P13
P8
P14
P10
Total
ti
Pourcentage
118612026 28,828%
110501874 26,857%
74923853 18,210%
47730881 11,601%
19404528
4,716%
18821096
4,574%
11502603
2,796%
8546304
2,077%
976336
0,237%
252958
0,061%
83349
0,020%
38038
0,009%
35061
0,009%
17974
0,004%
411446881 100,000%
Tableau N°3.1: Importance des profils de soins
Dans le cadre de notre étude de cas, nous avons un échantillon de 8689 cas de patients de
l’ASL de Lecco qui ont été admis entre 2004 et 2008, il nous serait donc utile de les
condenser sous la forme d’une distribution de fréquences en groupant les observations en
classes de fréquences.
Avant de mener une analyse statistique, nous pouvons avoir recours aux graphiques que nous
avons tracé grâce au logiciel « Minitab version 15 » pour étudier les données et évaluer les
relations entre les variables. Les graphiques sont également utiles pour synthétiser les
informations et faciliter l'interprétation des résultats statistiques.
Pour illustrer notre travail pour les quatorze profils de soins, nous avons opté pour l’analyse
du profil 1 qui est le second profil dans l’ordre que nous avons présenté ci-dessus et qui
regroupe le plus grand nombre de patients.
4.1. Les distributions de fréquences non cumulées
Les distributions de fréquences non cumulées peuvent être représentées graphiquement sous
forme d’histogrammes.
L’histogramme suivant présente la distribution de la fréquence non cumulée des durées
effectives au sein du système d’HAD pour tous les patients indépendamment de leur profil de
soins.
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H is togr a m of D .E
6000
5000
Frequency
4000
3000
2000
1000
0
0
1400
2800
4200
5600
D.E
7000
8400
9800
Figure N°3.6 : Histogramme des fréquences non cumulées des durées effectives
pour tous les profils
Il est clair, d’après la figure ci-dessus, que plus de 60% de tous les patients confondus restent
dans le système moins de 100 jours alors que moins de 40% ont une durée qui varie entre 100
et 1700 jours.
L’allure de cet histogramme, comme le montre la figure 3.7, est la même pour le profil de
soins 1 que nous pouvons caractériser par la valeurs Vi définie ci-dessous.
H is to g r a m o f D .E .P 1
900
800
700
Frequency
600
500
400
300
200
100
0
0
1250
2500
3750
5000
D .E.P 1
6250
7500
8750
Figure N°3.7 : Histogramme des fréquences non cumulées des durées effectives
pour le profil 1
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Ces histogrammes montrent que les durées effectives au sein de l’ASL de Lecco varient
considérablement dans la mesure où les intervalles dans lesquels ces durées sont comprises
sont larges, cependant, toutes les distributions sont caractérisées par une certaine valeur de la
durée effective Vi telle que la majorité des patients (c’est-à-dire Xi% des patients) ont une
durée effective inférieure à cette valeur.
Les valeurs Xi et Vi varient selon le profil. Dans de qui suit, nous allons déterminer ces
valeurs et ceci en se basant sur les représentations des distributions de fréquences cumulées.
4.2. Les distributions de fréquences cumulées (détermination des valeurs Xi et Vi)
Les deux figures qui suivent représentent la distribution des fréquences cumulées pour les
durées effectives pour la totalité des patients et pour ceux ayant comme profil de soins le
profil 1.
Total
Figure N°3.8 : Histogramme des fréquences cumulées des durées effectives pour
tous les profils
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Profil 1
Empiric al C D F of D E_ P 1
100
Percent
80
60
40
20
0
0
2000
4000
6000
8000
10000
D E_ P 1
Figure N°3.9 : Histogramme des fréquences cumulées des durées effectives pour
le profil 1
Ainsi, dans le cas des figures précédentes, l’ordonnée qui correspond à l’abscisse Vi est égale
à Xi, ce qui illustre graphiquement le fait que, pour environ Xi% des patients ayant le profil i,
la durée effective au sein de l’ASL de Lecco est inférieure à Vi.
Grâce à ces courbes nous pouvons déduire les valeurs des Xi et Vi pour les différents profils
de soins ainsi que pour la totalité des patients. Les valeurs X1, V1, Xtotal et Vtotal sont
récapitulées au niveau du tableau ci-dessous :
Profil
P1
Total
Xi
95.113
95.857
Vi
1106
875
Tableau N°3.2 : Valeurs de X1, V1, Xtotal et Vtotal
La détermination des valeurs Vi est intéressante dans le sens où cela nous permet de réduire
les intervalles des durées effectives. De plus, ceci réduirait également les intervalles des
charges de travail correspondant à chacun des profils.
Dans la suite de notre analyse, nous allons éliminer les patients de profil i dont :
La durée effective est supérieure à la valeur Vi.
La charge de travail correspondante est nulle.
La charge de travail correspondante est égale à 1. En effet, la première visite
permettant d’évaluer l’état du patient et ne fait pas réellement partie du programme de
soins.
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L’efficacité de cette méthode de réduction des intervalles des durées effectives correspondants
aux différents profils sera prouvée par la comparaison de certains paramètres statistiques pour
l’ensemble initial des patients et l’ensemble des patients retenus.
Ces paramètres ou valeurs typiques permettent en effet de caractériser de façon simple les
différentes distributions concernant les divers profils de soins.
Il s’agit :
Des paramètres de position : ces paramètres servent à caractériser l’ordre de grandeur
des observations. Il s’agit principalement du :
Minimum
Maximum
Moyenne
Médiane
Mode : c’est la valeur dominante d’une distribution non groupée c’est-à-dire la
valeur observée de fréquence maximum
Des différents paramètres de position, la moyenne est certainement la plus utilisée.
Cependant, la médiane et le mode ne dépendent pas des valeurs extrêmes qui peuvent être très
douteuses et c’est ce qui prouve l’intérêt de l’utilisation de ces paramètres.
Des paramètres de dispersion : Parmi les paramètres de dispersion, citons :
La variance
L’écart type
Le coefficient de variation
Le Q1 défini comme étant un paramètre de position tel que le quart des
observations lui sont inférieures et les trois quarts supérieures
Le Q3 défini comme étant le paramètre de position tel que les trois quarts des
observations lui sont inférieures et le quart supérieures.
L’interquartile est la différence (Q 3 - Q1). Cet intervalle englobe la moitié, ou
approximativement la moitié, des observations qui se situent au centre de la
distribution.
L’amplitude qui représente l’écart entre les valeurs extrêmes d’une série
d’observations, classées par ordre croissant.
La variance, l’écart-type et le coefficient de variation sont les paramètres de dispersion les
plus fréquemment utilisés. En particulier, le coefficient de variation permet de comparer la
variabilité relative de plusieurs distributions de fréquences, qui diffèrent fortement par leurs
ordres de grandeur.
Le paramètre de dissymétrie aussi appelé paramètre de forme
Ce paramètre permet de distinguer entre les distributions symétriques et les distributions
dissymétriques. En effet, ce paramètre est nul pour les distributions symétriques, différent de
zéro pour les distributions dissymétriques et est d’autant plus grand en valeur absolue que la
dissymétrie est plus accentuée. De plus, la valeur de ce paramètre est négatif quand le
maximum de fréquences est décentré vers la droite et positive quand le maximum de
fréquences est décentré vers la gauche.
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Les tableaux suivants présentent les valeurs de ces paramètres pour les distributions de
fréquences des durées effectives initiales et les distributions de fréquences des durées
effectives tronquées.
Variable
D.E.P1
DET_P1
D.E.T
D.E.T.T
Variable
D.E.P1
DET_P1
D.E.T
D.E.T.T
N Minimum Maximum Moyenne Mode Médiane Variance
1637
1
9654
288,7
30
129 174213,6
1
30
1388
1106
255,88
149,50 73871,57
1
10296
187,7
30
60
138297,6
8689
2
1106
140,26
30
37126,95
7499
59
Ecart type
417,4
271,79
371,9
192,68
Coefficient de
variation
Q1
1,4457
30
1,0622
30,50
1,9812
30
1,3738
30
Q3
418
396,75
209
166
Interquartile
388
366,25
179
136
Amplitude
9653
1105
10295
1105
Dissymétrie
7,8
1,18
11,79
2,17
Tableaux N°3.3 & N°3.4 : Valeurs des paramètres statistiques pour les durées
effectives correspondant au profil 1
En nous basant sur les tableaux précédents, nous remarquons que :
Le N, le maximum, la moyenne, la variance, l’écart type, le coefficient de variation et
l’amplitude ont diminué.
Le minimum, le mode ont augmenté.
La médiane, le Q3, l’interquartile et la dissymétrie ont diminué.
De plus, la diminution de la variance, l’écart type et le coefficient reflète l’amélioration de la
qualité des distributions. Ceci est validé par la diminution du paramètre de dissymétrie qui
prouve une meilleur distribution autour de la médiane.
En conclusion, nous pouvons dire qu’il serait plus intéressant de considérer ces nouvelles
données pour caractériser les divers profils.
4.3. Statistique descriptive à deux dimensions
Une fois les données statistiques ont été triées, nous allons prouver la corrélation existante
entre la durée effective et la charge de travail et ceci en ayant recours à la statistique
descriptive à deux dimensions qui a pour objet de mettre en évidence les relations qui existent
entre deux séries d’observations considérées simultanément.
Pour cela, nous calculons, en ayant recours au logicien « Minitab version 15 », le coefficient
de corrélation défini comme étant une mesure de la netteté de la liaison existant entre les deux
paramètres, pour autant que cette liaison soit linéaire ou approximativement linéaire.
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Profil
Profil 1
Total
Coefficient de corrélation
0,791
0,650
Tableau N°3.5 : Coefficient de corrélation entre les durées effectives et les charges
de travail
En sa basant sur les valeurs du coefficient de corrélation, Nous pouvons conclure quant à
l’existence d’une corrélation entre la charge de travail et la durée effective.
Ceci pourrait éventuellement être appuyé par l’observation des droites de régression qui
représentent graphiquement l’allure de la relation existante entre ces deux variables.
Les deux figures suivantes présentent les nuages de point ainsi que les droites de régression
des durées effectives en fonction des charges de travail totales pour la totalité des patients et
pour ceux ayant comme profil de soins le profil 1. Notons que les nuages de points font état
de schémas apparents entre les deux paramètres et permettent donc de discerner la présence
d'associations entre les variables ainsi que leur intensité.
Scatterplot of DE vs TW
10000
8000
DE
6000
4000
2000
0
0
200
400
600
TW
800
1000
1200
Figure N°3.10 : Nuage de points des durées effectives en fonction des charges de
travail totales pour la somme des profils
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Scatterplot of DE_P1 vs TW_P1
10000
8000
DE_P1
6000
4000
2000
0
0
100
200
300
400
500
TW_P1
Figure N°3.11 : Nuage de points des durées effectives en fonction des charges de
travail totales pour le profil 1
Une fois que nous avons montré la corrélation existante entre ces deux paramètres, nous
allons maintenant faire une analyse statistique pour la charge de travail. Les valeurs des
paramètres préalablement présentés sont :
Variable
N Minimum Maximum Moyenne Mode Médiane Variance
T.W.P1 1637
0
479
27,96
2
12
2130,99
0
2
T.W.T_P1 1557
479
24,52
11
1775,70
0
1111
1
19
4852,31
T.W
8689
40,57
0
2
T.W.T 7499
579
32,725
18
2222,358
Coefficient de
Variable Ecart type
variation
T.W.P1
46,16
1,6511
T.W.T_P1
42,14
1,7189
T.W.
69,66
1,7171
T.W.T
47,142
1,4405
Q1
4
4
7
6
Q3
32
28
45
3911
Interquartile
28
24
38
33
Amplitude
479
479
1111
579
Dissymétrie
4,24
4,85
5,30
3,96
Tableaux N°3.6 & N°3.7 : Valeurs des paramètres statistiques pour les charge de
travail correspondant au profil 1
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Il est à noter que les interprétations relatives aux durées effectives sont valables pour le cas de
la charge de travail.
Cette analyse statistique nous a permis de prouver que la moyenne de la durée effective ou de
la charge de travail totale n’est pas suffisante pour caractériser ces paramètres. En effet, la
connaissance de la valeur de la moyenne uniquement ne présente guère d’intérêt. Aussi est-il
nécessaire de compléter autant que possible les informations nécessaires à la caractérisation
des durées effectives et des charges de travail stochastiques.
La prise en compte de cette stochasticité est importante pour estimer la charge de travail de
chaque opérateur sur une période de temps donné définie comme étant la somme pondérée
des charges de travail des profils des patients auxquels chaque opérateur est affecté. Ceci est
primordial pour le paramètre concernant la disponibilité des opérateurs que nous devons
estimer à l’arrivée de chaque nouveau patient
Il serait donc judicieux d’approximer les distributions des durées effectives et des charges de
travail afin de pouvoir prédire leurs variations.
Pour ce faire, nous avons commencé par tester les différentes lois de probabilité que le
logiciel Minitab propose afin de voir s’il serait possible d’approximer les distributions des
durées et des charges par ces lois. Nous avons basé ces tests sur la comparaison des valeurs de
p et des paramètres d’Anderson-Darling (voir Tableau 3-8)
En effet, « Minitab 15 »permet de tracer les courbes de fréquences et les courbes de
probabilité qui permettent d’évaluer l’adéquation d’une certaine loi à notre échantillon de
données, d’estimer les valeurs de d et du paramètre d’Anderson-Darling (voir figure 3-12).
Notons que « p » est le seuil à partir duquel on considère que la différence observée dans une
comparaison est statistiquement significative, c'est-à-dire avec une faible chance d'être due au
hasard alors que le paramètre d’Anderson-Darling mesure l’adéquation des données à une
certaine distribution. Plus ce paramètre est petit, plus cette distribution approxime d’une
bonne façon les données.
Cependant, ces tests ont montré qu’aucune des lois de probabilité testées n’est capable
d’approximer les distributions des durées effectives et des charges de travail.
Une des perspectives de ce travail serait donc de le compléter en proposant une caractérisation
des durées effectives et des charges de travail de chacun des profils non pas par une loi de
probabilité connue mais par un ensemble de valeurs de probabilité discrètes c’est-à-dire qu’il
faut déterminer pour chaque valeur X de la charge de travail une probabilité définie comme
suit : p(charge de travail <X).
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Loi
Normale
Lognormale
Lognormale à 3
paramètres
Gamma
Gamma à 3
paramètres
Exponentielle
Exponentielle à 2
paramètres
Loglogistique à 3
paramètres
Loglogistique
Logistique
La plus large valeur
extrême
Weibull à 3
paramètres
La plus petite valeur
extrême
Weibull
AD
76.604
20.062
19.673
P
<0.005
<0.005
*
9.196
7.723
<0.005
*
48.380
50.748
<0.003
<0.010
19.323
*
19.395
64.224
55.199
<0.005
<0.005
<0.010
9.466
<0.005
105.597
<0.010
10.353
<0.010
Tableau N°3.8 : Approximation de la distribution des durées effectives du profil 1
par différentes lois de probabilité
Probability Plot of DE_P1
Normal - 95% CI
99,99
Mean
StDev
N
AD
P-Value
99
Percent
95
255,9
271,8
1388
76,604
<0,005
80
50
20
5
1
0,01
-1000
-500
0
500
1000
1500
DE_P1
Figure N°3.12 : Approximation de DE_P1 par la loi normale
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Conclusion
Dans ce chapitre, nous nous sommes focalisés sur l’affectation des opérateurs aux patients dès
leur admission dans le système en choisissant selon certains critères quel est(sont) l’(es)
opérateur(s) qui assurera(ont) le suivi de soins.
Cette problématique est particulièrement intéressante pour les établissements d’HAD et ceci
pour de multiples raisons. En effet, ceci devrait, d’un côté permettre l’équilibrage de la charge
de travail des différents opérateurs et de l’autre côte garantir la continuité des soins dans le
sens où le(s) opérateur(s) affecté(s) devrai(en)t suivre le patient tout au long de son séjour
dans le système d’HAD.
L’état de l’art que nous avons présentés au niveau de la section 2 nous permis d’identifier les
similitudes entre le problème d’hospitalisation à domicile et les cas industriels étudiés et pour
lesquels des méthodes d’affectation des ressources aux tâches ont été proposé.
L’éventail des paramètres et scénarii discutés dans la section 3 offre une idée sur les
paramètres des décisions d’affectation en mettant en mettant en exergue l’importance de la
variabilité des projets thérapeutiques des patients. Cette variabilité pourrait engendrer un
déséquilibre de charges entre les opérateurs sur le court et le long terme.
L’étude de cas que nous avons présenté nous a en fait permis de mettre en évidence le
caractère variable de la fréquence des visites nécessaires pour un patient donné qui intègre le
système HAD pour une durée de séjour elle-même variable
Ce travail est un point de départ qui pourrait être étendu en vue de permettre de proposer des
méthodes plus performantes en termes de prise en compte des différentes sources
d’incertitude visant à optimiser l’affectation des opérateurs aux patients par rapport aux
objectifs de la structure.
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Conclusion générale & perspectives
Dans le cadre des contraintes économiques, des évolutions démographiques, technologiques,
thérapeutiques, etc. auxquelles fait face le secteur de la santé, les établissements
d’Hospitalisation à Domicile ont beaucoup évolué durant cette dernière décennie et se sont
révélés, malgré un mode de fonctionnement quasiment artisanal, comme un moyen possible
de réduction des dépenses du domaine de la santé tout en satisfaisant le bien-être des patients
à leur domicile.
Cette nouvelle forme d’hospitalisation est caractérisée par la complexité et l’hétérogénéité de
ses activités. Ceci est principalement dû à l’intégration du domicile du patient dans la chaîne
logistique des soins, à la multiplicité des acteurs impliqués dans le processus de soins, la
multidisciplinarité des soins requis par les patients, la grande incertitude qui caractérise le
processus de soins ainsi que le développement relativement récent de ce type
d’hospitalisation.
L’hospitalisation à domicile représente donc un enjeu économique et social. Toutefois malgré
l’intérêt qu’elles représentent, l’hospitalisation à domicile n’a pas connu le développement
attendu. En effet, les structures d’HAD se sont focalisées sur leur cœur de métier à savoir la
prestation des services de soins aux patients d’où leur besoin en termes d’outils d’aide a la
décision pour mieux organiser les conditions de production de soins. De plus, la modestie de
la littérature s’y rapportant de point de vue logistique expliquent l’intérêt que nous portant
pour ce sujet.
A travers le premier chapitre, vous avons essayé de présenter l’hospitalisation à domicile dans
sa globalité. Ceci nous a permis de définir les spécificités des structures assurant ce mode
d’hospitalisation, d’identifier ses facteurs de développement ainsi que les freins les inhibant.
Le deuxième chapitre détaille les travaux précédents en recherche opérationnelle traitants de
l’hospitalisation à domicile. L’état de l’art ainsi établie, nous a permis de conclure que bien
qu’il y ait un intérêt accru concernant l’hospitalisation à domicile, le besoin en termes de
recherches additionnelles reste cependant prédominant. Ceci nous a donc permis d’ identifier
les problématiques critiques de type gestion des opérations dans établissements d’HAD.
Parmi les problématiques qui ne sont pas encore traitées dans la littérature, nous nous sommes
concentrés dans un premier temps sur la planification des ressources humaines pour nous
focaliser par la suite au niveau du chapitre 3 sur l’affectation des patients aux opérateurs
visant à assurer la continuité des soins. Pour ce faire, nous avons essayé de trouver des
similitudes entre le problème d’affectation industriel et le problème d’affectation en
hospitalisation à domicile.
Notre contribution porte principalement sur le travail d’investigation et d’analyse de la
littérature fait dans la première partie de ce mémoire (chapitres 1 et 2). Dans ce travail nous
avons montré le caractère émergent de la problématique de la planification des ressources
humaines dans le domaine de l’hospitalisation à domicile. Nous avons également montré les
limites des modèles proposées dans cette littérature peu abondante. La majorité des modèles
développés récemment ne traitent que des problématiques de la répartition géographique ou
de l’affectation des opérateurs aux tâches et évoluent dans un environnement déterministe.
L’apport de ce travail porte aussi sur la tentative de modélisation de la problématique de
l’affectation des opérateurs aux patients par l’analyse des modèles industriels existants
pouvant être adaptés au cas de l’HAD.
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En conclusion, il est clair que malgré leur évolution durant cette dernière décennie, les
structures d’HAD restent déphasées par apport aux autres établissements hospitaliers de point
de vue logistique. Selon Chahed (2008), ceci complique leur adhésion à des réseaux de santé
plus étendus (hôpitaux, professionnels libéraux, hospices, ...).
Différentes perspectives de travail nous viennent à l’esprit à la suite de notre étude. Ces
dernières permettraient éventuellement de proposer des modèles et outils de planification des
activités dans les établissements d’HADs basés sur des techniques d’optimisation. Ceci
permettrait donc d’améliorer la qualité des services tout en réduisant les coûts opérationnels.
Tout d’abord, la coordination et la synchronisation des ressources représente une des
principales pistes de recherche à suivre vu la variété des décisions cliniques et
organisationnels, la multiplicité des opérateurs participant simultanément à la livraison d’un
service donné à un patient d’où la nécessité de coordonner ces ressources humaines et de
synchroniser la planification de leurs activités pour assurer la livraison des soins chez un
patient donné. Nous pouvons retrouver la même situation dans une structure hospitalière,
cependant, la contrainte géographique compliquent encore plus cette prise en charge.
A notre connaissance, il n’existe pas de travaux de recherche relatifs à ces caractéristiques ce
qui nous encourage à nous y intéresser davantage.
Par la suite, il est essentiel de prendre en considération l’incertitude dans les problèmes de
planification vu que cette caractéristique intervient tout au long de la trajectoire des soins du
patient dans une structure d’hospitalisation à domicile.
Enfin, il serait intéressant d’améliorer la dimensionnement de la capacité. En effet, il s’agit de
définir, en plus des facteurs d’admission des patients, les modèles de prévision de la demande
globale et spécifique (par exemple par type de soins) mais aussi des solutions à suivre pour
faire face à la variation de la demande.
Néanmoins, Pitt (2007) affirme que malgré le grand intérêt à l’utilisation des méthodes de
recherche opérationnelle dans le domaine de la santé, la compréhension des ces méthodes
telles que la modélisation ou la simulation dans les organisations de soins à domicile demeure
décevante à cause de la négligence de cette interface. Par conséquent, toutes les pistes de
recherche proposées devraient tenir compte de l’importance de l’interface entre les
chercheurs et les praticiens vu que ces deux communautés opèrent sous différentes contraintes
culturelles et ont des attentes variées.
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