Introduction: En réponse aux exigences du gouvernement fédéral en ce qui concerne les temps d'attente pour les chirurgies électives d’hanche et du genou, les Organismes Canadiens de santé ont adopté des stratégies de gestion pour les listes d'attente. Cependant, il n'existe pas actuellement aucune information disponible concernant les effets imprévus, positive ou négative, de ces stratégies. Méthodologie: Un modèle qui a été construit est tombé en panne la gestion de la chirurgie d’hanche et du genou en différentes étapes, afin d'identifier les effets imprévus possibles pour chaque étape; le modèle a été validé auprès d'un panel d'experts. Cette étude a choisi quatre études de cas en fonction de leur durabilité: un cas qui a été durable, un cas qui a été modérément durable, et deux cas peu probable d'être durable. Dans cette étude qualitative, nous avons mené 31 entretiens semi-structurés entre Novembre 2010 et Juin 2011 avec les gestionnaires, les infirmières, les thérapeutes et les chirurgiens impliqués dans la gestion des stratégies du temps d’attente pour les chirurgies électives d’hanche et du genou. Les quatre cas ont été sélectionnés à partir de trois provinces / régions. Nous avons analysé les conséquences non intentionnelles aux niveaux systémique et organisationnelle en utilisant les stratégies dans chaque contexte. Enregistrements des entrevues ont été transcrits mot à mot et soumis à l'analyse du cadre. Résultats: Les effets négatifs sont la précarité des stratégies en raison du non-récurrente financement, l'anxiété chez les patients qui ne sont pas prêts pour la chirurgie, une redistribution du temps de chirurgie vers l’orthopédie au détriment des autres interventions chirurgicales, tensions entre les chirurgiens et entre les orthopédistes et anesthésistes, et la pression sur le personnel dans le bloc opératoire et postopératoire. Conclusion: La stratégie d’implémentation aux niveaux national et local devrait prendre en compte les conséquences potentielles, positives et négatives. Il y a des conséquences inattendues à chaque niveau de l'organisation des soins de santé. Individuellement et collectivement, ces conséquences peuvent positivement et négativement affecter les résultats. Par conséquent, la planification de la santé doit analyser et prendre en compte les conséquences inattendues en termes de bonnes résultats inattendues, compromis et les conséquences négatives afin d'améliorer les résultats. / Introduction: In response to federal government requirements regarding wait times for elective hip and knee surgeries, Canadian healthcare organizations have adopted wait list management strategies. However, there is currently no information available regarding the unanticipated effects, positive or negative, of these strategies. Methodology: A model was constructed that broke down the management of elective hip and knee surgery into different steps, in order to identify the unanticipated potential effects for each step; the model was validated with a panel of experts. This study chose four case studies based on their sustainability: one case that was sustainable, one case that was moderately sustainable, and two cases considered unlikely to be sustainable. In this qualitative study, we conducted 31 semi-structured interviews between November 2010 and June 2011 with managers, nurses, therapists and surgeons involved in wait time management strategies for hip and knee surgeries. The four cases were selected from three provinces/areas. We analyzed potential unintended consequences at the systemic and organizational levels of using these strategies in each setting. Interview recordings were transcribed verbatim and subjected to framework analysis. Results: Negative effects were the strategies’ precariousness due to non-recurrent funding, anxiety in patients not ready for surgery, a redistribution of surgical time toward orthopaedics at the expense of other surgeries, tensions between surgeons and between orthopaedic surgeons and anaesthesiologists, and significant pressure on personnel in the operating suite and in post-operative care. Conclusions: Strategy implementation at the national and local levels should take into consideration any potential consequences, positive and negative. There are unintended consequences at each level of healthcare organization. Individually and jointly, these consequences can positively and negatively affect outcomes. Therefore, health planning should analyze and take into account unintended consequences in terms of serendipities, trade-offs and negative consequences in order to improve results.

Le système immunitaire adaptatif est capable de produire une réponse spécifique contre presque tous le pathogènes qui agressent notre organisme. Ceci est dû aux anticorps qui sont des protéines secrétées par les cellules B. Les molécules qui provoquent cette réaction sont appelées antigènes : pendant une réponse immunitaire, les cellules B sont soumises à un processus d’apprentissage afin d’améliorer leur capacité à reconnaitre un antigène donne. Ce processus est appelé maturation d’affinité des anticorps. Nous établissons un cadre mathématique très flexible dans lequel nous définissons et étudions des modelés évolutionnaires simplifies inspirés par la maturation d’affinité des anticorps. Nous identifions les éléments constitutifs fondamentaux de ce mécanisme d’évolution extrêmement rapide et efficace : mutation, division et sélection. En commençant par une analyse rigoureuse du mécanisme de mutation dans le Chapitre 2, nous procédons à l’enrichissement progressif du modelé en ajoutant et analysant le processus de division dans le Chapitre 3 ,puis des pressions sélectives dépendantes de l’affinité dans le Chapitre 4. Notre objectif n’est pas de construire un modèle mathématique très détaillé et exhaustif de la maturation d’affinité des anticorps, mais plutôt d’enquêter sur les interactions entre mutation, division et sélection dans un contexte théorique simplifie. On cherche à comprendre comment les différents paramètres biologiques influencent la fonctionnalité du système, ainsi qu’à estimer les temps caractéristiques de l’exploration de l’espace d’états des traits des cellules B. Au-delà des motivations biologiques de la modélisation de la maturation d’affinité des anticorps, l’analyse de ce processus d’apprentissage nous a amenée à concevoir un modèle mathématique qui peut également s’appliquer à d’autres systèmes d’évolution, mais aussi à l’étude de la propagation de rumeurs ou de virus. Notre travail théorique s’accompagne de nombreuses simulations numériques qui viennent soit l’illustrer soit montrer que certains résultats demeurent extensibles a des situations plus compliquées. / The adaptive immune system is able to produce a specific response against almost any pathogen that could penetrate our organism and inflict diseases. This task is assured by the production of antigen-specific antibodies secreted by B-cells. The agents which causes this reaction are called antigens: during an immune response B-cells are submitted to a learning process in order to improve their ability to recognize the immunizing antigen. This process is called antibody affinity maturation. We set a highly flexible mathematical environment in which we define and study simplified mathematical evolutionary models inspired by antibody affinity maturation. We identify the fundamental building blocks of this extremely efficient and rapid evolutionary mechanism: mutation, division and selection. Starting by a rigorous analysis of the mutational mechanism in Chapter 2, we proceed by successively enriching the model by adding and analyzing the division process in Chapter 3 and affinity-dependent selection pressures in Chapter 4. Our aim is not to build a very detailed and comprehensive mathematical model of antibody affinity maturation, but rather to investigate interactions between mutation, division and selection in a simplified theoretical context. We want to understand how the different biological parameters affect the system’s functionality, as well as estimate the typical time-scales of the exploration of the state-space of B-cell traits. Beyond the biological motivations of antibody affinity maturation modeling, the analysis of this learning process leads us to build a mathematical model which could be relevant to model other evolutionary systems, but also gossip or virus propagation. Our method is based on the complementarity between probabilistic tools and numerical simulations.

Les centres d’appels sont des éléments clés de presque n’importe quelle grande organisation. Le problème de gestion du travail a reçu beaucoup d’attention dans la littérature. Une formulation typique se base sur des mesures de performance sur un horizon infini, et le problème d’affectation d’agents est habituellement résolu en combinant des méthodes d’optimisation et de simulation. Dans cette thèse, nous considérons un problème d’affection d’agents pour des centres d’appels soumis a des contraintes en probabilité. Nous introduisons une formulation qui exige que les contraintes de qualité de service (QoS) soient satisfaites avec une forte probabilité, et définissons une approximation de ce problème par moyenne échantillonnale dans un cadre de compétences multiples. Nous établissons la convergence de la solution du problème approximatif vers celle du problème initial quand la taille de l’échantillon croit. Pour le cas particulier où tous les agents ont toutes les compétences (un seul groupe d’agents), nous concevons trois méthodes d’optimisation basées sur la simulation pour le problème de moyenne échantillonnale. Étant donné un niveau initial de personnel, nous augmentons le nombre d’agents pour les périodes où les contraintes sont violées, et nous diminuons le nombre d’agents pour les périodes telles que les contraintes soient toujours satisfaites après cette réduction. Des expériences numériques sont menées sur plusieurs modèles de centre d’appels à faible occupation, au cours desquelles les algorithmes donnent de bonnes solutions, i.e. la plupart des contraintes en probabilité sont satisfaites, et nous ne pouvons pas réduire le personnel dans une période donnée sont introduire de violation de contraintes. Un avantage de ces algorithmes, par rapport à d’autres méthodes, est la facilité d’implémentation. / Call centers are key components of almost any large organization. The problem of labor management has received a great deal of attention in the literature. A typical formulation of the staffing problem is in terms of infinite-horizon performance measures. The method of combining simulation and optimization is used to solve this staffing problem. In this thesis, we consider a problem of staffing call centers with respect to chance constraints. We introduce chance-constrained formulations of the scheduling problem which requires that the quality of service (QoS) constraints are met with high probability. We define a sample average approximation of this problem in a multiskill setting. We prove the convergence of the optimal solution of the sample-average problem to that of the original problem when the sample size increases. For the special case where we consider the staffing problem and all agents have all skills (a single group of agents), we design three simulation-based optimization methods for the sample problem. Given a starting solution, we increase the staffings in periods where the constraints are violated, and decrease the number of agents in several periods where decrease is acceptable, as much as possible, provided that the constraints are still satisfied. For the call center models in our numerical experiment, these algorithms give good solutions, i.e., most constraints are satisfied, and we cannot decrease any agent in any period to obtain better results. One advantage of these algorithms, compared with other methods, that they are very easy to implement.

Introduction: En réponse aux exigences du gouvernement fédéral en ce qui concerne les temps d'attente pour les chirurgies électives d’hanche et du genou, les Organismes Canadiens de santé ont adopté des stratégies de gestion pour les listes d'attente. Cependant, il n'existe pas actuellement aucune information disponible concernant les effets imprévus, positive ou négative, de ces stratégies. Méthodologie: Un modèle qui a été construit est tombé en panne la gestion de la chirurgie d’hanche et du genou en différentes étapes, afin d'identifier les effets imprévus possibles pour chaque étape; le modèle a été validé auprès d'un panel d'experts. Cette étude a choisi quatre études de cas en fonction de leur durabilité: un cas qui a été durable, un cas qui a été modérément durable, et deux cas peu probable d'être durable. Dans cette étude qualitative, nous avons mené 31 entretiens semi-structurés entre Novembre 2010 et Juin 2011 avec les gestionnaires, les infirmières, les thérapeutes et les chirurgiens impliqués dans la gestion des stratégies du temps d’attente pour les chirurgies électives d’hanche et du genou. Les quatre cas ont été sélectionnés à partir de trois provinces / régions. Nous avons analysé les conséquences non intentionnelles aux niveaux systémique et organisationnelle en utilisant les stratégies dans chaque contexte. Enregistrements des entrevues ont été transcrits mot à mot et soumis à l'analyse du cadre. Résultats: Les effets négatifs sont la précarité des stratégies en raison du non-récurrente financement, l'anxiété chez les patients qui ne sont pas prêts pour la chirurgie, une redistribution du temps de chirurgie vers l’orthopédie au détriment des autres interventions chirurgicales, tensions entre les chirurgiens et entre les orthopédistes et anesthésistes, et la pression sur le personnel dans le bloc opératoire et postopératoire. Conclusion: La stratégie d’implémentation aux niveaux national et local devrait prendre en compte les conséquences potentielles, positives et négatives. Il y a des conséquences inattendues à chaque niveau de l'organisation des soins de santé. Individuellement et collectivement, ces conséquences peuvent positivement et négativement affecter les résultats. Par conséquent, la planification de la santé doit analyser et prendre en compte les conséquences inattendues en termes de bonnes résultats inattendues, compromis et les conséquences négatives afin d'améliorer les résultats. / Introduction: In response to federal government requirements regarding wait times for elective hip and knee surgeries, Canadian healthcare organizations have adopted wait list management strategies. However, there is currently no information available regarding the unanticipated effects, positive or negative, of these strategies. Methodology: A model was constructed that broke down the management of elective hip and knee surgery into different steps, in order to identify the unanticipated potential effects for each step; the model was validated with a panel of experts. This study chose four case studies based on their sustainability: one case that was sustainable, one case that was moderately sustainable, and two cases considered unlikely to be sustainable. In this qualitative study, we conducted 31 semi-structured interviews between November 2010 and June 2011 with managers, nurses, therapists and surgeons involved in wait time management strategies for hip and knee surgeries. The four cases were selected from three provinces/areas. We analyzed potential unintended consequences at the systemic and organizational levels of using these strategies in each setting. Interview recordings were transcribed verbatim and subjected to framework analysis. Results: Negative effects were the strategies’ precariousness due to non-recurrent funding, anxiety in patients not ready for surgery, a redistribution of surgical time toward orthopaedics at the expense of other surgeries, tensions between surgeons and between orthopaedic surgeons and anaesthesiologists, and significant pressure on personnel in the operating suite and in post-operative care. Conclusions: Strategy implementation at the national and local levels should take into consideration any potential consequences, positive and negative. There are unintended consequences at each level of healthcare organization. Individually and jointly, these consequences can positively and negatively affect outcomes. Therefore, health planning should analyze and take into account unintended consequences in terms of serendipities, trade-offs and negative consequences in order to improve results.

Les centres d’appels sont des éléments clés de presque n’importe quelle grande organisation. Le problème de gestion du travail a reçu beaucoup d’attention dans la littérature. Une formulation typique se base sur des mesures de performance sur un horizon infini, et le problème d’affectation d’agents est habituellement résolu en combinant des méthodes d’optimisation et de simulation. Dans cette thèse, nous considérons un problème d’affection d’agents pour des centres d’appels soumis a des contraintes en probabilité. Nous introduisons une formulation qui exige que les contraintes de qualité de service (QoS) soient satisfaites avec une forte probabilité, et définissons une approximation de ce problème par moyenne échantillonnale dans un cadre de compétences multiples. Nous établissons la convergence de la solution du problème approximatif vers celle du problème initial quand la taille de l’échantillon croit. Pour le cas particulier où tous les agents ont toutes les compétences (un seul groupe d’agents), nous concevons trois méthodes d’optimisation basées sur la simulation pour le problème de moyenne échantillonnale. Étant donné un niveau initial de personnel, nous augmentons le nombre d’agents pour les périodes où les contraintes sont violées, et nous diminuons le nombre d’agents pour les périodes telles que les contraintes soient toujours satisfaites après cette réduction. Des expériences numériques sont menées sur plusieurs modèles de centre d’appels à faible occupation, au cours desquelles les algorithmes donnent de bonnes solutions, i.e. la plupart des contraintes en probabilité sont satisfaites, et nous ne pouvons pas réduire le personnel dans une période donnée sont introduire de violation de contraintes. Un avantage de ces algorithmes, par rapport à d’autres méthodes, est la facilité d’implémentation. / Call centers are key components of almost any large organization. The problem of labor management has received a great deal of attention in the literature. A typical formulation of the staffing problem is in terms of infinite-horizon performance measures. The method of combining simulation and optimization is used to solve this staffing problem. In this thesis, we consider a problem of staffing call centers with respect to chance constraints. We introduce chance-constrained formulations of the scheduling problem which requires that the quality of service (QoS) constraints are met with high probability. We define a sample average approximation of this problem in a multiskill setting. We prove the convergence of the optimal solution of the sample-average problem to that of the original problem when the sample size increases. For the special case where we consider the staffing problem and all agents have all skills (a single group of agents), we design three simulation-based optimization methods for the sample problem. Given a starting solution, we increase the staffings in periods where the constraints are violated, and decrease the number of agents in several periods where decrease is acceptable, as much as possible, provided that the constraints are still satisfied. For the call center models in our numerical experiment, these algorithms give good solutions, i.e., most constraints are satisfied, and we cannot decrease any agent in any period to obtain better results. One advantage of these algorithms, compared with other methods, that they are very easy to implement.