Utilisation de la simulation dans le domaine hospitalier
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Utilisation de la
simulation dans le
domaine hospitalier
Alvaro Gil, M.A., M.Sc.
Consultant en révision de processus
Hôpital général juif [email protected] [email protected]
Montréal, novembre 2013
Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
A. Gil, Nov. 2013
Plan de la présentation
• Introduction
• Besoins de simulation en santé
• Paradigmes de modélisation
▫ Simulation d’événements discrets
• Étapes de la technique de simulation
• Survol de quelques logiciels commerciaux
• Exemples réels
• Exercice pratique
Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
A. Gil, Nov. 2013
Introduction
Les établissements de soins sont des entités complexes.
Conséquemment, beaucoup d’efforts sont requis pour la gestion
quotidienne et surtout l’optimisation des processus.
La technique de simulation est fréquemment utilisée pour mieux
comprendre les opérations et pour évaluer, à coût réduit, les
résultats attendus face aux changements.
Cette présentation est une compilation générale sur l’application des
techniques de simulation dans le domaine de la santé et plus
spécifiquement dans le domaine hospitalier et les défis auxquels
nous faisons face.
Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
A. Gil, Nov. 2013
Simulations dans le domaine de la santé
• L’utilisation des techniques de simulation est en croissance depuis les 20 dernières années
• La simulation est une approche utilisée surtout dans le domaine manufacturier
• Dans le domaine de la santé, il s’agit d’une approche émergente qui est plus ou moins acceptée dépendamment du secteur d’activité.
• Joseph Barjis (2010) a fait une compilation exhaustive des portées, potentiels et défis de la simulation dans le domaine de la santé.
• On ne va pas rentrer dans le détail de cet article, cependant il est important de retenir les défis pour le volet discussion à la fin de cette présentation.
Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
A. Gil, Nov. 2013
Simulation dans le domaine de la santé
Portée
Potentiels
Défis
Barjis, Joseph. 2010. “Healthcare Simulation and its Potential Areas and Future Trends.” Simulation 86 (8-9): 459-462.
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dans le domaine hospitalier
A. Gil, Nov. 2013
Simulation dans le domaine de la santé
Portée
Simulation clinique
Simulation opérationnelle
Simulation pour la gestion
Simulation éducative
Portée
Potentiels
Défis
Barjis, Joseph. 2010. “Healthcare Simulation and its Potential Areas and Future Trends.” Simulation 86 (8-9): 459-462.
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dans le domaine hospitalier
A. Gil, Nov. 2013
Simulation dans le domaine de la santé
Potentiels
Alignement TI
Aide à la décision
Entrainement et qualité
Complexité
Amélioration des
processus
Portée
Potentiels
Défis
Barjis, Joseph. 2010. “Healthcare Simulation and its Potential Areas and Future Trends.” Simulation 86 (8-9): 459-462.
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dans le domaine hospitalier
A. Gil, Nov. 2013
Simulation dans le domaine de la santé
Défis
Intégration multi-
paradigme
Acceptation des
utilisateurs
Collecte des données
Processus de santé
Vérification et
validation
Modèle conceptuel
Portée
Potentiels
Défis
Barjis, Joseph. 2010. “Healthcare Simulation and its Potential Areas and Future Trends.” Simulation 86 (8-9): 459-462.
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Paradigmes de modélisation
Paradigme: Ensemble de principes et de modèles organisationnels
qui aident à mieux comprendre un système quelconque
Trois grandes méthodologies
1. Systèmes dynamiques (SD)
2. Simulation d’évènements discrets (DES)
3. Modélisation à base d’agents (ABS)
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Systèmes dynamiques (SD)
• Modélisation de phénomènes à grande échelle développée dans les
années 1950 dans le contexte de modèles populationnels.
• La représentation de système dynamique sous forme de
diagramme utilise des boucles de rétroaction (feedback), des
réservoirs où s'accumulent des flux (stocks) et des effets retard
(time delays)
Modèle de flux pour l’admission des patients à l’hôpital (Brailsford 2010)
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A. Gil, Nov. 2013
Systèmes dynamiques (SD)
• Le nombre de publications utilisant la
modélisation SD augmente au fil des ans
• Ses applications sont plutôt concentrées
sur la prise de décisions politiques dans
le domaine de la santé Nombre des publications par année portant sur
les systèmes dynamiques dans le domaine de santé
(Brailsford 2010)
• Quelques exemples
1. Modèle d’admission des patients aux hôpitaux en UK
http://www.runthemodel.com/models/k-
geSAbEJFLix0AYi3WDd9/
2. Modèle SIR (Susceptible to the disease, Infectious, and
Recovered) http://www.runthemodel.com/models/186/
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Simulation à événements discrets (DES)
• Définition*: Modélisation d’un système dont l’état évolue au cours du temps selon une représentation dans laquelle les variables d’état changent à certaines dates précises. Les événements se produisent à ces dates, un événement étant une occurrence instantanée susceptible de faire évoluer l’état du système.
• La modélisation est faite en fonction du détail du processus (voir image)
*Law et Kelton (2004)
Arrivée des cliniques
Déposé sur les tablettes
Clinique ophtalmologie
?
Trempage dans lavabo dédié
Trempage(enzyme)
RincageNon
Oui RincageTriage des instruments
Si endoscope Leak test
Instruments placés dans bac
de lavage
Trempage(enzyme)
Rincage
Feuille des heures d’arrivé des instruments
Démontage
Vider chariot:-enlever déchets
et matière disposable,
-enlever linge souillé
Contrôle présence de
rouille
Trempage 5 min dans une solution
Rouille
Arrivée des unités de soins
Arrivée des unités de soins
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Simulation à événements discrets (DES)
• Cette technique est devenue très
populaire à partir de 2000
• Plusieurs publications ont été faites
en utilisant cette approche.
Nombre des publications par année portant sur la simulation
à événements discrets dans le domaine de la santé
(Gunal 2010)
• Quelques exemples
1. Urgences http://www.runthemodel.com/models/208/
2. Clinique des patients externes
http://www.runthemodel.com/models/647/
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Modélisation à base d’agents (ABS)
• Un système multi-agent est une communauté d’agents en interaction.
• Ce système doit avoir un certain degré de contrôle global des agents, qui peut être explicite (ex: mécanisme de coordination, structure organisationnelle) ou implicite (ex: règles de comportement).
• Les résultats peuvent être non prévus, ce qui mène à un comportement émergent, qui n’est pas facile à créer avec les systèmes de modélisation traditionnels.
• La représentation des agents est faite en utilisant des diagrammes de transition (voir image)
• Le résultat peut être intégré avec d’autres paradigmes
Modèle SIR en utilisant ABS
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Modélisation à base d’agents (ABS)
• Ce paradigme est le plus récent et le moins populaire pour
l’instant dans le domaine de la santé.
• Par contre, il permet de tester une gamme plus variée de
phénomènes (épidémies, comportement des patients, réaction des
parties prenantes - ex. fournisseurs, patients, agences
gouvernementaux, etc.).
• Quelques exemples
1. Épidémie http://www.runthemodel.com/models/364/
2. Réseau des patients et de fournisseurs des services de santé http://www.runthemodel.com/models/1094/
3. Modèle SIR avec ABS (Susceptible to the disease, Infectious, and Recovered) http://www.runthemodel.com/models/188/
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Comparaison des Paradigmes de modélisation
• Quel paradigme utiliser?
▫ Selon le type de problème traité
• Un des défis pour les modélisateurs est l’intégration multi-
paradigme
SD DES ABM
Portée Stratégique Tactique, opérationnelle Hybride
Importance de la variabilité Bas Haute Selon la portée
Traçabilité des individus Bas Haute Haute
Quantité d’entités Élevée Bas Très élevée
Contrôle Flux Temps des activités et
quantité des ressources
Paramètres du diagramme de
transition
Échelle de temps Longue Courte Moyenne ou longue, selon la portée
But Développement
des politiques
Décisions: Optimisation,
prédiction et comparaison.
Politiques & Prédiction (découverte
de phénomènes émergents)
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Étapes de la modélisation
• Trois grandes étapes
1. La définition du
problème
2. La collecte et validation
des données
3. La création / validation
et exécution du modèle
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Étapes ► Problème
• Démarrage du projet
• Création d’une charte de projet
• Analyse des parties prenants du projet
• Identification claire des objectifs
• Choix de la méthodologie de modélisation ainsi que
de la prise de mesures
• Définition d’un horizon de temps du projet
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Étapes ► Données
• Mesure physique du processus
• Aide des bases des données et des systèmes
disponibles pour augmenter la qualité de
l’information
• Chronométrage des activités (si nécessaire)
• Mesure des distances (si nécessaire)
• Détermination statistique de la quantité des
données nécessaires (si possible)
• Analyse statistiques des résultats pour
déterminer si les résultats sont significatifs
(ANOVA, t-test, etc.)
• Exploration des données data mining (si
possible)
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Étapes ► Modèle
• Détermination du logiciel de simulation
• Identification du nombre de scénarios et de
répétitions à faire
• Analyse statistique
• Analyse de la sensibilité
• Clôture du projet
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Écueils dans les modèles
• Besoin d’information de
bonne qualité PLUS une
validation réelle avant de
générer le modèle
• Exemple réel : Hôpital de
Jour
• Génération des statistiques
à partir des registres du
système
• Tendance d’accumulation
vers midi
• Modèle à partir de ces
informations
Information non réelle!
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A. Gil, Nov. 2013
Quelques logiciels de simulation • Plusieurs alternatives sur le
marché
• Le choix du logiciel dépend du
paradigme à utiliser ainsi que
des fonctionnalités
recherchées:
▫ Intégration
▫ Design d’expériences
▫ 3D
▫ Etc.
• INFORMS fait une compilation
périodique (43 dans l’édition
Octobre 2013) Regardez le vidéo de 8 minutes:
http://youtu.be/4Y-G7lfVIkw
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Exemples d’application
1. Triage des patients à
l’urgence
2. Circulation des patients
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Exemple 1 – Triage à l’urgence
• Problématique
▫ Dans le projet d’amélioration de
processus à l’urgence avant le
déménagement, les gestionnaires
ont observé une haute variabilité
dans le nombre des patients au
triage au long du jour. Ils veulent
connaître cette variabilité.
• Objectifs
▫ Développer une simulation du
processus de triage qui nous
permette de maîtriser le temps
d’attente à l’urgence.
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• Méthodologie
▫ Observations directes
▫ Chronométrage des
activités
• Durée des observations
▫ trois semaines
• Activités observées:
▫ Pré-triage,
▫ Triage,
▫ Enregistrement
• Paradigme de
modélisation:
▫ Simulation à événements
discrets
Exemple 1 – Triage à l’urgence
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• Identification des attributs clés pour la classification de temps de traitement des patients:
▫ Type d’assurance
▫ Avec ou sans rendez-vous
▫ Avec ou sans dossier à l’hôpital
▫ Patient a besoin d’électrocardiogramme?
▫ Patient en civière?
Exemple 1 – Triage à l’urgence
• Observation de
processus
▫ Identification de
processus en utilisant un
diagramme des activités
▫ Plan physique de
l’urgence
▫ Diagramme de
déplacements des
patients
• Obtention des données
▫ Accès au base des
données
d’enregistrement des
patients avec l’heure
exacte d’arrivée
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Exemple 1 – Triage à l’urgence
Diagramme de déplacements des patients à l’urgence
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Type Signification Activité
AS Assurance maladie
Pré-tirage MR Dossier médical
R Rendez vous
WR Waiting room
Triage EC Électrocardiogramme
ST Civière
B Dossier Bleu
Enregistrement G Dossier
Exemple 1 – Triage à l’urgence
Typologie des activités
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Étiquettes de lignes N Temps Moyen Écartypep de Temps3 %
Pré-Triage 288 02:31 01:26 43,90%
AS 133 03:07 01:27 46,18%
MC 141 02:04 01:13 48,96%
R 14 01:10 00:34 4,86%
Triage 312 04:56 02:41 47,56%
EC 14 11:10 02:29 4,49%
ST 77 06:04 02:22 24,68%
WR 221 04:09 02:05 70,83%
Enregist. 56 04:39 01:43 8,54%
B 32 03:46 00:44 57,14%
G 24 06:14 01:51 42,86%
Total général 656 03:50 02:29 100,00%
Exemple 1 – Triage à l’urgence
Tableau du temps moyen et de la variabilité
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A. Gil, Nov. 2013
Pre-Triage
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
Intraday arrival distribution
Hospital file and no appointment (MC)
W2
Arrival Rate
Appointment (R)
No hospital file (AS)
68%
23%
9%
Average: 2.05 minStDev: 1.07 min
Average: 1.46 minStDev: 0.55 min
Average: 3.06 minStDev: 1.38 min
Triage
Stretcher (ST)
Walking (WR)
Electrocardiogram? (EC)
25%
5%
70%
Average: 5.58 minStDev: 2.12 min
Average: 4.13 minStDev: 2.25 min
Average: 11.17 minStDev: 2.39 min
Register
Blue
Gray
57%
43%
Average: 3.74 minStDev: 0.95 min
Average: 4.26 minStDev: 1.15 min
W3
Ready to ERW1
Average: 2.22 minUtilization: 46%
Average: 4.84 minUtilization: 60%
Average: 3.96 minUtilization: 39%
Theoretical cycle time: 11.02 minTheoretical cycle time + waiting time: 16.10 min
Waiting time increase: 46%
Exemple 1 – Triage à l’urgence
Dia
gra
mm
e d
es
opéra
tions
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Le modèle a été développé à l’aide du logiciel AnyLogic.
Voir le modèle: http://www.runthemodel.com/models/1333/
Exemple 1 – Triage à l’urgence
Modèle
de s
imula
tion
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• Le temps pour le cycle théorique est de 11.02 minutes tandis que le temps du cycle réel est de 16.1 minutes (45% de plus).
• Cette différence est expliquée par l’attente entre les processus, notamment entre le pré-triage et le triage (W2) qui peut s’élever jusqu’à 30 minutes à certains moments du jour.
• La variabilité du temps de cycle s’explique par la présence de différents attributs dans le processus (voir branchements dans le diagramme des opérations) ainsi que par la distribution variable de la demande au cours d’une journée.
• La disponibilité des infirmières au triage est un autre facteur clé qui explique la variabilité, car le processus de triage est non seulement le plus long, mais aussi celui où le facteur d’utilisation est le plus élevé. Lorsqu’une infirmière est absente (autres urgences, pauses, etc.), le temps de cycle des patients augmente significativement.
Triage à l’urgence
Conclusions Exemple 1
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A. Gil, Nov. 2013
Exemple 2 – Circulation des patients
• Problématique
▫ Avec le déménagement de l’urgence vers un nouveau pavillon (K),
deux liens pour piétons seront construits pour faire communiquer les
bâtiments (pavillons D, K et H).
▫ Une augmentation des déplacements des patients et de personnel
médical est attendue.
▫ En plus, l'unification des flux pourrait générer un effet de congestion à
certaines heures du jour.
▫ Le niveau exécutif de l’hôpital veut savoir comment ces déplacements
augmenteront le temps moyen à l’urgence, ainsi que les impacts en
termes de congestion aux différents endroits de l’hôpital.
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A. Gil, Nov. 2013
Exemple 2 – Circulation des patients
• Objectifs
▫ Identifier les flux externes et internes qui visitent l’urgence chaque jour, ainsi que tous les autres qui seront affectés pour la mise en place des liens des piétons
• Méthodologie
▫ Identification réelle de la typologie des flux
▫ Analyse des bases des données de visites à l’urgence et aux services diagnostiques
▫ Mesure des déplacements non enregistrés dans la base des données
▫ Mesure physique des distances et vitesses de déplacements
• Paradigmes de modélisation:
▫ Simulation à événements discrets + Simulation à base d’agents
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K
Exemple 2 – Circulation des patients
Photo aérienne de l’Hôpital général juif en 2007
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Photo artistique du nouveau pavillon K
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A. Gil, Nov. 2013
7W - 6
7NW - 7
4NW - 8
5NW - 9
3NW - 10
S2
S1
1
2
3
4 - 5
Plan des départements lorsque les travaux seront finis (2015)
Utilisation de la simulation
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A. Gil, Nov. 2013
S2
S1
1
2
Plan des départements pendant la phase 1 (février 2014)
Ascenseurs
Lien 1er étage
Passerelle 2ème étage
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A. Gil, Nov. 2013
Types de flux pendant la phase 1
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Pavillon K
Pavillon D
Pavillon H
Pavillon E Rue Légaré
Stationnement des visiteurs
Types de flux pendant la phase 1
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Patients qui arrivent à l’urgence
Types de flux pendant la phase 1
Utilisation de la simulation
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A. Gil, Nov. 2013
Patients qui arrivent à l’urgence
Patients du stationnement de visiteurs que se déplace maintenant au sous-sol du pavillon K
Types de flux pendant la phase 1
Utilisation de la simulation
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A. Gil, Nov. 2013
Patients qui arrivent à l’urgence
Patients du stationnement de visiteurs que se déplace maintenant au sous-sol du pavillon K
Passerelle 2ème étage
1) Patients de l’urgence qui se déplacent au pavillon principal
Types de flux pendant la phase 1
Utilisation de la simulation
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A. Gil, Nov. 2013
Patients qui arrivent à l’urgence
Patients du stationnement de visiteurs que se déplace maintenant au sous-sol du pavillon K
Passerelle 2ème étage
2) Personnel clinique
Types de flux pendant la phase 1
1) Patients de l’urgence qui se déplacent au pavillon principal
Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
A. Gil, Nov. 2013
Patients qui arrivent à l’urgence
Patients du stationnement de visiteurs que se déplace maintenant au sous-sol du pavillon K
Passerelle 2ème étage
1) Visiteurs aux pavillons H, D, K en proviennent du stationnement au sous-sol
Types de flux pendant la phase 1
Lien 1er étage
2) Personnel clinique
1) Patients de l’urgence qui se déplacent au pavillon principal
Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
A. Gil, Nov. 2013
Patients qui arrivent à l’urgence
Patients du stationnement de visiteurs que se déplace maintenant au sous-sol du pavillon K
Passerelle 2ème étage
1) Visiteurs aux pavillons H, D, K en proviennent du stationnement au sous-sol
2) Flux logistiques (K & H)
Types de flux pendant la phase 1
Lien 1er étage
2) Personnel clinique
1) Patients de l’urgence qui se déplacent au pavillon principal
Utilisation de la simulation
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A. Gil, Nov. 2013
Patients qui arrivent à l’urgence
Patients du stationnement de visiteurs que se déplace maintenant au sous-sol du pavillon K
Passerelle 2ème étage
3) Visiteurs et Patients qui aux pavillons H et principal.
Types de flux pendant la phase 1
Lien 1er étage
2) Personnel clinique
1) Patients de l’urgence qui se déplacent au pavillon principal
1) Visiteurs aux pavillons H, D, K en proviennent du stationnement au sous-sol
2) Flux logistiques (K & H)
Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
A. Gil, Nov. 2013
Patients qui arrivent à l’urgence
Patients du stationnement de visiteurs que se déplace maintenant au sous-sol du pavillon K
Passerelle 2ème étage
4) Personnel clinique
Types de flux pendant la phase 1
Lien 1er étage
2) Personnel clinique
1) Patients de l’urgence qui se déplacent au pavillon principal
3) Visiteurs et Patients qui aux pavillons H et principal.
1) Visiteurs aux pavillons H, D, K en proviennent du stationnement au sous-sol
2) Flux logistiques (K & H)
Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
A. Gil, Nov. 2013
• Étapes: 1. Distribution physique
(layout)
2. Mesures de volume
par type de flux
3. Mesure de vitesse par
type de flux
4. Simulation physique
(validation)
5. Simulation
computationnelle
Lien 1er étage
Utilisation de la simulation
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A. Gil, Nov. 2013
Lien 1er étage (plan)
Pavillon H
Ascenseurs au stationnement souterrain
Pavillon D
Lien
Pavillon K
Ascenseurs pavillon K
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A. Gil, Nov. 2013
Logistique
• Buanderie • Housekeeping • Pharmacie • Approvisionnement • Central de stérilisation
Pavilion H
• Visiteurs/patients • Personnel médical
Parking
• Visiteurs
Types de flux qui traversent le lien
Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
A. Gil, Nov. 2013
• Entrevues avec tous les services
• Construction d’une programmation typique des visites aux pavillons H et K dans un scénario futur.
• Les visites par service et heure sont présentées dans le tableau ci-dessous
Mesures de volume : services logistiques
Hour CSR Housekeeping Kitchen Laundry Logistics Pharmacy Total
6 0 2 0 6 0 0 8
7 2 0 6 12 0 0 20
8 2 0 0 12 2 0 16
9 2 6 2 12 2 0 24
10 8 4 6 2 2 0 22
11 4 6 0 2 2 2 16
12 2 2 4 2 2 2 14
13 6 6 2 2 6 0 22
14 4 4 4 2 4 0 18
15 0 0 0 2 0 0 2
16 0 2 0 2 0 0 4
17 0 2 4 2 0 0 8
18 0 0 6 2 0 0 8
19 0 6 2 2 0 0 10
20 0 4 0 2 0 0 6
21 0 6 0 4 0 0 10
22 0 4 0 4 0 0 8
23 0 0 0 2 0 0 2
218
Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
A. Gil, Nov. 2013
• 2000 trajectoires par jour entre les pavillons H et principal
• 55% sont des utilisateurs (patients et accompagnateurs) et 45%
personnels médicaux
Mesures de volume : passants
Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
A. Gil, Nov. 2013
• Mesure de flux entrant et sortant du stationnement sur la rue Légaré entre 6AM et 6PM pendant 2 semaines
• 1.4 visiteurs par voiture
• Augmentation de 30% prévue pendant la phase 1
Mesures de volume : visiteurs stationnement
HourTotal cars
IN
Total cars
OUT
Visitors
IN
Visitors
OUT
Total
Visitors
Total
Visitors
(projected)
06 14 1 19 1 20 26
07 58 7 81 10 91 118
08 73 21 105 30 135 176
09 68 36 94 51 145 189
10 50 57 71 81 152 198
11 34 55 49 78 127 165
12 38 51 54 74 128 166
13 48 56 69 81 150 195
14 35 53 50 78 128 166
15 13 58 20 84 104 135
16 3 37 6 53 59 77
17 0 2 0 3 3 4
434 434 618 624 1242 1615
Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
A. Gil, Nov. 2013
• Pour construire la simulation, il a fallu identifier la vitesse
moyenne et la variabilité de chaque type de service, visiteurs, etc.
• Suivi des services, personnel médical, visiteurs, etc. pendant un
mois.
• Le résultat se présente dans la diapositive suivante
Mesures de vitesse
Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
A. Gil, Nov. 2013
Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
A. Gil, Nov. 2013
• 2 simulations physiques:
1. Validation de tailles de charriots
dans le lien
2. Validation des vitesses et de l’effet
achalandage
Simulation physique
Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
A. Gil, Nov. 2013
• Simulation: ▫ http://www.runthemodel.com/models/run.php?popu
p=1&id=1111
• Vidéo: ▫ Version 2 min: http://youtu.be/RdH30Pl2uI8
▫ Version 4 min: http://youtu.be/bZbVNoXWvKw
Simulation computationnelle
Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
A. Gil, Nov. 2013
H Logistic Parking Visitors Staff Total Traffic Traffic/min
0 0 5 0 0 5 0.1
1 0 1 0 2 3 0.1
2 0 1 0 4 5 0.1
3 1 1 0 7 9 0.2
4 0 7 0 9 16 0.3
5 0 20 0 10 30 0.5
6 8 26 25 6 65 1.1
7 20 118 31 27 196 3.3
8 16 176 100 85 377 6.3
9 24 189 129 50 392 6.5
10 22 198 146 69 435 7.3
11 16 165 124 81 386 6.4
12 14 166 100 114 394 6.6
13 22 195 121 121 459 7.7
14 18 166 91 79 354 5.9
15 2 135 65 57 259 4.3
16 4 77 50 43 174 2.9
17 8 16 51 44 119 2.0
18 8 10 16 12 46 0.8
19 10 9 10 9 38 0.6
20 6 8 5 13 32 0.5
21 10 7 1 12 30 0.5
22 8 5 0 10 23 0.4
23 2 4 0 7 13 0.2
219 1705 1065 871 3860
Résultats Lien 1er étage : Flux total projeté
Normal
zone
Hot zone
Rush
Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
A. Gil, Nov. 2013
• Le type de flux à utiliser ce chemin sont les patients et le
personnelle médical et les services diététiques
Passerelle 2ème étage
Pavillon K Hôpital Visites à
l’urgence Passerelle 2ème
étage
Patients que visitent les
cliniques diagnostiques
Personnel médical
(spécialistes)
Services diététiques
Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
A. Gil, Nov. 2013
• Analyse des visites à l’urgence
de 3 années
• Les modèles traditionnels ont
eu un niveau de certitude très
bas.
• Création d’un modèle hybride.
• Modèle hybride : Combinaison
de composantes linéaires,
autorégressives ainsi que les
effets climatiques.
61
Estimation des visites à l’urgence
Estimated Q = f
Week number (linear effect) Day of the week (cyclic effect) Delta temperature Wind speed Precipitation (rain + snow) Snow on ground Historical Observed Q
(autoregressive component 1day, 1week, 1month, 1year)
Coefficient de détermination = 71%.
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A. Gil, Nov. 2013
62
Estimation horaire des visites à l’urgence
Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
A. Gil, Nov. 2013
• Analyse de toutes les
bases des données des
services diagnostiques
à l’hôpital pour établir
qui/quand (date et
heure) visite une
clinique en
proviennent de
l’urgence
Diagnostics which require physical transportation of patients
Pods
Start: Patient go to the Emergency
Start: Patient go to the Emergency
End of servicesEnd of services
Life threatening situation?
Life threatening situation?
Resuscitation roomResuscitation room
Yes
Pre-TriagePre-TriageNo
TriageTriage
Yes
RegistrationRegistration
Need a Stretcher?
Need a Stretcher?
Pod 1
Surgical UnitsSurgical Units
Medical UnitsMedical Units
ICUICU
CCUCCU
OROR
Pod 2
Pod 3
Observation / waiting area
Observation / waiting area
RAZ UnitRAZ Unit Blue UnitBlue Unit
Medical treatment
Medical observationMedical observation
DiagnosticDiagnostic
Patient Ok?Patient Ok?
Cardiology clinicCardiology clinic
· Exercise stress test· MIBI· Echocardiography
· Exercise stress test· MIBI· Echocardiography
Pav. E2nd Floor
Orthopedic clinicOrthopedic clinic
· Orthopedic treatment· Orthopedic treatmentPav. E
1st Floor
Green Unit
11
11
AdmissionAdmission
Yes
Case roomPav. D
5th Floor
High risk of life threatening
situation
High risk of life threatening
situation
Cath Lab
22
22
22
Vascular LabVascular Lab
· Dupplex-Venogram· Dupplex-VenogramPav. E
SS1
Neurology ClinicNeurology Clinic
· EEG· EMG
· EEG· EMG
Pav. E 2nd Floor
ENTENT
· Ear-Nose-Throat· Ear-Nose-ThroatPav. E
RC
Oncology ClinicOncology Clinic
· Treatment· TreatmentPav. E
7th Floor
RadiologyRadiology
· Radiography· CT Scan· MRI (Magnetic
resonance)· CTANGEO· Ultrasound
(Echography)
· Radiography· CT Scan· MRI (Magnetic
resonance)· CTANGEO· Ultrasound
(Echography)
OphthalmologyOphthalmology
· Ophthalmology exam· Ophthalmology exam
Pav C and D
2nd Floor Pav. E 1st Floor
GI LabGI Lab
· Colonoscopy· Gastroscopy
· Colonoscopy· Gastroscopy
Pav. G 3rd Floor
Dermatology Dermatology
· Dermatology exam· Dermatology examPav. G
RC level
Estimation des visites aux services diagnostiques
Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
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Modèle de simulation
• Modèle hybride de simulation
à événements discrets et
simulation à base d’agents
• Les patients sont représentés
par les agents, avec attributs
qui permettent modéliser les
trajectoires (visites aux
cliniques)
Hourly Distribution
Triage
Gender
Age
External Transportation
Method
Internal Transport
Patient Type
Destination
Forecasting Model
Patient ModelPatient Model
Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
A. Gil, Nov. 2013
Résultats
• 646 passages par jour
• Période de congestion entre 10h et 16h
• Possibles problèmes dans le département
de radiologie qui est traversé par les
patients qui arrivent à l’hôpital
Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
A. Gil, Nov. 2013
Étapes suivantes
• Ajouter les services qui déménageront au pavillon K dans la phase 2.
• Construction d’une matrice de transition horaire entre tous les services
• Ajouter des considérations spéciales (horaires dédiés, flux programmés, etc.)
• Inclusion d’un libraire spécial pour le contrôle des ascenseurs:
▫ http://www.runthemodel.com/models/1252/?ID=1252
Utilisation de la simulation
dans le domaine hospitalier
A. Gil, Nov. 2013
Références • Banks, J., Carson, J.S., Nelson, B.L., Nicol, D.M. Discrete-event System Simulation. Prentice Hall International,
2001.
• Barjis, Joseph. 2010. “Healthcare Simulation and its Potential Areas and Future Trends.” Simulation 86
• (8-9): 459-462.
• Brailsford, S.C. and Hilton, N.A. A comparison of discrete event simulation and system dynamics for modelling
health care systems. In, Riley, J. (ed.) Planning for the Future: Health Service Quality and Emergency
Accessibility. Operational Research Applied to Health Services (ORAHS), Glasgow Caledonian University 2001.
• Brailsford, S.C. System dynamics: what’s in it for healthcare simulation modelers. Proceedings of the 2008
Winter Simulation Conference.
• Gunal, M M; Pidd, M. Discrete event simulation for performance modelling in health care: a review of the
literature. Journal of Simulation, Operational Research Society (2010) 4, 42–51,
http://dx.doi.org/10.1057/jos.2009.25.
• INFORMS, Simulation Software Survey: http://www.orms-today.org/surveys/Simulation/Simulation.html
• Law, A. M.; Kelton, W. D. / Simulation Modeling and Analysis. McGraw-Hill, 2004
• Lee White , M. Simulation in Hospital –Improving Patient Safety with Team Training (2012)
• Osgood, Nathaniel, Associate Professor, University of Saskatchewan. Website: http://www.cs.usask.ca/~osgood/
• Sokolowski, John A.; Banks, Catherine M. / Principles of Modeling and Simulation: A Multidisciplinary Approach.
John Wiley & Sons Inc, 2010.
• Worthington, David; Utley, Martin / Capacity Planning. Handbook of Healthcare System Scheduling. ed. /
Randolph W . Hall. New York : Springer, 2012. p. 11-30 (International Series in Operations Research &
Management Science; 168).