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Planification des opérations chirurgicales sous contrainte de capacitéDorval, Valérie 02 February 2024 (has links)
Les services de chirurgies sont confrontés à des difficultés à répondre à la demande et les patients font face à de longues listes d’attente avant d’être traités. Afin d’améliorer les services, des délais maximums à respecter ont été mis en place pour certains types de chirurgie, ajoutant toutefois une contrainte au système surchargé. Finalement, l’annulation de chirurgies pour cause de manque de lits aux soins intensifs et sur les unités de soins est considérée comme assez fréquente, causant un goulot d’étranglement dans le flux de patients. Dans ce contexte, l’objectif de cette thèse est de proposer et de valider une procédure de planification des activités chirurgicales tenant compte de la capacité dans les unités de soins post-opératoires, dans le but d’améliorer l’utilisation des lits d’hospitalisation et ainsi d’augmenter le flux de patients dans le système. Cette thèse propose un outil d’aide à la décision pour formaliser le processus de planification des activités chirurgicales au niveau tactique/opérationnel et permettant de tenir compte de la disponibilité des lits d’hospitalisation et de la variabilité de la durée de séjour des patients, en fonction de différents facteurs. Cet outil tient compte du fonctionnement actuel du système et du contexte l’entourant en vue d’assurer la faisabilité de la mise en œuvre. Dans un premier temps, un modèle de prédiction de la durée de séjour des patients est conçu en combinant une méthode de classification des données, soit les arbres de classification et de régression, avec une méthode permettant l’estimation de la distribution des données, les distributions phase-type. Une étape de validation permettra de comparer les résultats du modèle aux données empiriques. En second lieu, un outil de planification des activités chirurgicales est développé en utilisant la programmation linéaire en nombres entiers et en y incorporant la composante « durée de séjour des patients » dans le but de contrôler l’occupation des lits d’hospitalisation en plus de l’occupation des salles de chirurgies. Finalement, un simulateur est développé et utilisé pour permettre d’évaluer différentes stratégies et critères d’ordonnancement des activités en plus de tenir compte de la variabilité inhérente au problème. À ce niveau il est possible d’intégrer le modèle de prévision des durées de séjour développé en début de projet. / Surgical services face difficulties in meeting demand and patients face long waiting lists for treatment. In order to improve services, maximum deadlines have been set for certain types of surgery, but this adds a constraint to the already overloaded system. Finally, the cancellation of surgeries due to a lack of beds in intensive care and on care units is considered quite frequent, causing a bottleneck in the patient flow. In this context, the objective of this thesis is to propose and validate a surgical activity planning procedure that takes into account capacity in post-operative care units, with the aim of improving the use of hospital beds and thus increasing patient flow in the system. This thesis proposes a decision support tool to formalize the surgical activity planning process at the tactical/operational level and to take into account the availability of hospital beds and the variability in patients' length of stay according to different factors. This tool takes into account the current functioning of the system and the context surrounding it in order to ensure the feasibility of implementation. First, a model for predicting the length of patients' stay is designed by combining a data classification method, classification and regression tree theory, with a method for estimating the data distribution, phase-type distributions. A validation step will compare the model results with empirical data. Second, a surgical activity planning tool is being developed using integer linear programming and incorporating the "length of stay" component to control hospital bed occupancy in addition to surgical room occupancy. Finally, a simulator is developed and used to evaluate different strategies and criteria for scheduling activities and to take into account the inherent variability of the problem. At this point, it is possible to integrate the model for predicting the length of stay developed at the beginning of the project.
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