Lorsque la demande de services est variable et que les ressources sont limitées, le risque de congestion augmente rapidement : les temps d’attente s’allongent, la capacité est réduite et des inefficacités en cascade sont générées. La pandémie de COVID-19 a amplifié cette dynamique, soulignant la nécessité de solutions plus intégrées et coordonnées pour gérer les pics d’afflux et de débordement de patients.
Dans ce contexte, nous avons proposé une stratégie centralisée de réaffectation des patients, axée sur les cas non urgents. L’idée est d’exploiter les déséquilibres entre la demande et la capacité des établissements : lorsqu’un hôpital est saturé, une partie de la charge peut être redirigée vers des établissements moins encombrés, ce qui améliore la répartition des patients dans le système et réduit l’encombrement global.
La mise en œuvre a été développée dans un réseau de 4 salles d’urgence affiliées à un seul ASST avec un nombre annuel d’accès supérieur à 100 000.
Stratégie méthodologique
Étape 1 – Modèle d’optimisation stochastique
Développement d’un modèle stochastique pour optimiser la réaffectation des patients non urgents dans des scénarios d’incertitude, avec les objectifs suivants :
- minimiser le temps total dans le système (attente + traitement)
- Équilibrer la demande et la capacité entre les hôpitaux/cliniques
Étape 2 – Mise en commun des patients et critères d’équité
Introduction de stratégies de mise en commun des patients et de contraintes d’équité pour garantir la réaffectation :
- flexible (adaptable aux pics)
- équitable (éviter de faire attendre les patients au-delà d’intervalles raisonnables),
Résultats
Meilleure gestion des flux
L’approche à la demande réduit les temps d’attente de 25 à 30 %, accélérant l’accès aux soins et augmentant le débit.
Optimisation de la « flotte »/transferts
La stratégie de pooling augmente le nombre de patients réaffectés en moyenne, réduisant les coûts de la flotte de 5 à 10 %.
Plus de stabilité dans la planification des ressources
La stratégie de routage cohérente réduit les temps d’attente d’environ 10 %, ce qui rend l’affectation des ressources plus prévisible et facilite le dimensionnement optimal de la flotte.
