Modèle de données pour l’analyse des flux de patients à

l’hôpital

Nicolas ANKEN, Philippe GARNERIN, Eriam SCHAFFTER

Direction de l’Analyse Médico-EconomiqueHôpitaux Universitaires de Genève (HUG)

GISEH - 03 septembre 2010

22

Les Hôpitaux Universitaires de Genève

MCO

Psychiatrie,Gériatrie,Soins de suite

DAME

333

Pourquoi s’intéresser aux flux de patients?

• Qualité et sécurité des soins

• Motivation financière dans un système de remboursement par cas (DRG / GHM)

• Engorgement des zones de réhabilitationet impact sur les zones aiguës (MCO)

• Importantes variations de la charge de travail masquées par les indicateurs d’activité mensuels traditionnels (entrées / sorties, journées d’hospitalisation, taux d’occupation, durée de séjour)

• Adéquation demande en soins / offre difficile

444

Analyse de l’activité d’une unité de soins

Unité 6-AL

Spécialité cardiologie

Nombre de lits en service(dotés en personnel)

15 lits la semaine 6 lits le week-end

Période statistique 2009

Provenance des patientsElectifs:

Soins intensifs:Urgences:

Autre:

57%25%14% 4%

55

Entrées et occupationpar mois

→ Taux d’occupation: 65%

66

Entrées et occupationpar semaine

77

Entrées et occupationpar jour de la semaine

→ Taux occup: - 60% en semaine - 93% le week-end

88

Entrées et occupationpar heure de la semaine

999

Comparaison de deux unités de soin

Unités 6-AL 6-BL

Spécialité cardiologie médecine interne& cardiologie

Nombre de lits en service(dotés en personnel)

15 lits la semaine 6 lits le week-end

16 lits

Période statistique 2009 2009

Provenance des patientsElectifs:

Soins intensifs:Urgences:

Autre:

57%25%14% 4%

5%31%60% 4%

1010

Entrées et sortiespar heure du jour

1111

Entrées et sortiespar heure de la semaine

1212

Occupationpar heure de la semaine

→ Taux d’occupation: 92%→ Taux d’occupation: 65%

1313

Unités groupées: occupationpar heure de la semaine

→ Taux d’occupation: 80%

1414

Entrées par provenance et par heure du jour

151515

Construction de la base de données

1) Mouvements de chaque patient sur chaque type de «compartiment» :

→ Traçabilité: à tout moment d’un épisode de soins, associer un unique compartiment de chaque type.

épisode de soin no

date / heure début

date / heurefin

unité delocalisation

serviceresponsable

unitéd’hébergement

11xxx03930.07.2009

11h3701.08.2009

14h04 7-CL médecine interne 7-CL

11xxx03901.08.2009

14h0415.08.2009

15h05 6-BL cardiologie 6-BL

11xxx03915.08.2009

15h0515.08.2009

17h02 Bloc cardiologie 6-BL

11xxx03915.08.2009

17h0218.08.2009

19h30 6-BL cardiologie 6-BL

161616

unité de localisation

entréeexterne

entréeinterne

en provenancede

sortie externe

sortieinterne

à destination de

7-CL 1 hors hôpital 1 6-BL

6-BL 1 7-CL 1 Bloc

Bloc 1 6-BL 1 6-BL

6-BL 1 Bloc 1 hors hôpital

Construction de la base de données2) Décompte de l’activité sur chaque type de compartiment indépendamment:

service responsable

entréeexterne

entréeinterne

en provenancede

sortie externe

sortieinterne

à destination de

médecine interne 1 hors hôpital 1 cardiologie

cardiologie 1 médecine interne hors hôpital

cardiologie médecine interne hors hôpital

cardiologie médecine interne 1 hors hôpital

171717

Construction de la base de données

3) Découpage par tranche horaire et stockage dans base de données:

18

• Nombre d’entrées par mois dans une unité:

PRENDRE an, mois, somme(entrée interne), somme(entrée externe), unitéÀ PARTIR DE table_centrale, table_unités

• Nombre de journées dans un service en excluant les congé:

PRENDRE an, mois, somme(durée), serviceÀ PARTIR DE table_centrale, table_servicesOÙ flag_congé = non

Exemples d’interrogation de la base

1919

Journées de blocs, congé, fugueService de chirurgie viscérale, 2009

→ Taux occup: - 85% - ou 89% ?

202020

Résumé du traitement des données

212121

Conclusion

• La base de donnée développée permet d’obtenir en routine les statistiques de flux sur n’importe quel pas de temps et n’importe quel type de compartiment (unité, service, département).

• La visualisation graphique:– met en évidence des effets de saisonnalité et des variations au sein

d’une même journée– explique les « coups de feu » ressentis par les soignants, qui sont

masqués par les indicateurs mensuels moyens– peut ainsi faciliter l’allocation des ressources (dotation en lits)

→ A suivre:– mise à disposition de l’outil graphique– projet de simulation:« effet de la gestion prévisionnelle des sorties sur l’occupation des unités

de soins et l’encombrement des urgences » 

222222

Merci de votre attention !