Long wait times are a global issue in the healthcare sector, particularly in Canada. Despite numerous research findings on wait time management, the issue persists. This is partly because for a given hospital, the data required to conduct wait times analysis is currently scattered across various information systems. Moreover, such data is usually not accurate (because of possible human errors), imprecise and late. The whole situation contributes to the current state of wait times. This thesis proposes a location-aware business process management system for real-time care process monitoring. More precisely, the system enables an improved visibility of process execution by gathering, as processes execute, accurate and granular process information including wait time measurements. The major contributions of this thesis include an architecture for the system, a prototype taking advantages of commercial real-time location system combined with a business process management system to accurately measure wait times, as well as a case study based on a real cardiology process from an Ontario hospital.

Throughout the process of receiving healthcare, a patient is affected by several factors and processes. To just name a few, how long a patient must wait at the clinic, how friendly the front desk is, how the nurse treats the patient, how effective the physician is with his or her communication, what the cost of a patient's healthcare is, and how clean the clinic is all affect the patient's experience. When clinics excel in these factors, it promotes a favorable relationship between the patient and the clinic. Patients trust the healthcare provider and desire to continue attending that clinic when they need to. Unfortunately, not every clinic can succeed in all these factors. The purpose of this study was to investigate the relative importance of these factors in a patient satisfaction survey at a university health center.

As the Army transitions to the Army Force Generation (ARFORGEN) deployment cycle, it must adjust its many operations in support of ARFORGEN. Specifically, the Initial Military Training (IMT) must be able to adjust the scheduling of its classes for newly enlisted service members to finish training such that they fulfill Brigade Combat Team (BCT) requirements within their common due windows. We formulate this problem as a lot streaming problem. Lot streaming splits a batch of jobs into sublots,which are then processed over the machines in an overlapping fashion. To schedule classes for the IMT, there are two stages that must be coordinated: Basic Training (BT) and Advanced Individual Training (AIT). For the Army Force Generation problem, the classes are considered as sublots that are streamed from one stage to the next. For this process, the model formulation must address determination of class sizes and scheduling of soldiers and classes at the two stages such that (1) the start times of the soldiers at Stage 2 are greater than their completion times at Stage 1, and (2) the assignment of requisite number of soldiers is made to each BCT, so as to minimize the total flow time. We propose a decomposition-based approach for the solution of this problem. In an effort to decompose the problem, the original lot streaming problem is reformulated such that the master problem selects an optimal combination of schedules for training classes and assigning soldiers to BCTs. A complete schedule selected in the master problem includes the assignments of soldiers to classes in BT, AIT, and their assignments to the BCTs, so as to minimize the total flow time as well as earliness and tardiness for regular Army units. Earliness and Tardiness are defined as the length of the time a soldier waits before and after the due date, respectively, of the BCT to which he or she is assigned. Our decomposition-based method enables solution of larger problem instances without running out of memory, and it affords CPU time reductions when compared with the CPU times required for these problem instances obtained via direct application of CPLEX 12.1. Our investigation into the structure of the problem has enabled further improvement of the proposed decomposition-based method. This improvement is achieved because of a result, which we show, that the first and second-stage scheduling problems need not be solved as one combined subproblem, but rather, they can be solved sequentially, the first stage problem followed by the second stage problem. The combination of Stage 1 and Stage 2 problems as one subproblem creates several additional enumerations of possible schedules the model must generate. By reducing this number of enumerations, the computational effort involved in solving the model reduces significantly, thereby allowing reductions in CPU time. In the Sequential approach, the completion times of soldiers determined at Stage 1 are passed to Stage 2 as bounds on their completion times at Stage 2. We prove that solving the combined subproblem sequentially as two subproblems is optimal when the first stage has no limit on the batch size and the ready times of the soldiers at Stage 1 are the same. For the Army Force Generation problem, we use unequal ready times, and therefore, solving the scheduling problems for the first two stages as sequential subproblems can lead to suboptimal solutions. Our experimental investigation shows efficacy of solving larger-sized problem instances with this method. We also recommend various potential additions to improve the Sequential approach for application to the overall Army problem. We have also demonstrated the use of our methodology to a real-life problem instance. Our methodology results in schedules for IMT with an estimated 28% reduction in mean flow time for soldiers over what is currently experienced in practice. We apply this Sequential approach to various extensions of the problem on hand that pertain to hybrid flow shop and agile manufacturing environments. Results of our computational investigation show the effectiveness of using the Sequential approach over direct solution by CPLEX from the viewpoint of both optimality gap and the CPU time required. In particular, we consider two different model configurations for a hybrid flow shop and three different model configurations for an agile manufacturing facility. / Ph. D.

El presente artículo propone una metodología comparativa que evalúa la eficiencia entre modos de transporte. Esto permitirá elegir a los usuarios de forma más equitativa el modo de transporte más adecuado para desplazarse sin contratiempos hacia sus centros laborales, educativos, y ocio. Por tal motivo, es fundamental utilizar el itinerario de los usuarios para cada modo de transporte, en este caso se comparan el transporte público (modo habitual) y la bicicleta (modo activo). Se establece que la metodología consiste en la definición de los centros de actividades de los usuarios (centroides) y los paraderos de los modos de transporte (nodos). Se procede con la recopilación de la información vehicular de los modos de transporte y establecer el itinerario de los usuarios. Con los datos se construye el modelo de microsimulación del estado actual de la zona de estudio, para luego ser calibrado y validado. Se comparan el periodo total de movilización del itinerario de los usuarios de ambos modos de transporte y se establece cuál de estos es más eficiente para movilizarse en la zona de estudio. Los resultados demuestran que para la bicicleta el tiempo de llegada (centroide – nodo) fue de 2 minutos y el tiempo de viaje (nodo – modo activo – nodo) fue de 20 minutos. Así mismo, para el transporte público el tiempo de llegada (centroide – nodo) fue de 5 minutos y el tiempo de viaje (nodo – modo habitual – nodo) fue entre 32 y 42 minutos. / This article proposes a comparative methodology that evaluates the efficiency between modes of transport. This will allow users to choose more equitably the most appropriate mode of transport to move smoothly to their work, educational and leisure centers. For this reason, it is essential to use the users' itinerary for each mode of transport, in this case public transport (usual mode) and bicycle (proposed mode) are compared. It is established that the methodology consists of defining the activity centers of the users (centroids) and the stops of the modes of transport (nodes). We proceed with the compilation of vehicular information of the modes of transport and establish the itinerary of the users. With the data, the microsimulation model of the current state of the study area is built, to later be calibrated and validated. The total period of mobilization of the itinerary of the users of both transport modes is compared and it is established which of these is more efficient to mobilize in the study area. The results show that for the bicycle the arrival time (centroid - node) was 3 minutes and the travel time (node - proposed mode - node) was 17 minutes. Likewise, for public transport the arrival time (centroid - node) was 8 minutes and the travel time (node - usual mode - node) was between 25 to 35 minutes. / Trabajo de investigación

Studiens syfte är att undersöka väntetiden som lärarna ger eleverna samt ifall det är mer öppna eller slutna frågor som förekommer under genomgångar i svenskundervisningen. Teorin som ligger till grund för studien är den sociokulturella och begreppet stöttning kategoriseras i instrumentell stöttning och emotionell stöttning. Stöttningen grupperas på tre olika nivåer, makro-,meso- och mikronivå. Nivåerna beror på hur planerad väntetiden är. Metoden som valdes för att samla in materialet var observationer av genomgångar i svenskundervisningen och sedan intervjuer med de observerade lärarna. Det är fem lärare som har deltagit i studien och samtliga är behöriga och undervisar i svenska på lågstadiet. Det insamlade materialet har bearbetats och analyserats utifrån en kvalitativ innehållsanalys. Studiens frågeställningar har varit de kategorierna som analyserats och sedan har mönster och nyckelord utifrån stöttning och nivåerna sammanställts. Resultatet visar att det var varierande användning av öppna och slutna frågor. Det visar sig att av 25 frågor har åtta frågor väntetid över den rekommenderade tiden på tre sekunder. I intervjuerna framkommer det att alla lärare är medvetna om väntetid och hur långväntetiden minimalt bör vara. Lärarna berättade att genom ett accepterande klassrum med hänsyn för varandra skapas förutsättningar för att ge väntetid. Det finns enligt lärarna fördelar men även nackdelar gällande väntetid som framförs i studien.

Die Unzufriedenheit der Patient:innen steht oft in Kohärenz mit überfüllten Notaufnahmen. Dabei sind besonders die Überschreitung der Ressourcen und Verzögerungen bei der Wartezeit zusammenhängend zu betrachten. In den 1990er Jahren wurde nach einem System zur Verbesserung des Zeitmanagements gesucht. Dies führte zur Methode der Triage. Trotz der Einführung der Triage ist die Patientenunzufriedenheit immer noch ein häufiges Gesprächsthema, wenn es um die Notaufnahme geht. Unter Berücksichtigung des architekturpsychologischen Aspekts stellt sich die Frage: „Wie kann die Raumgestaltung des Wartebereiches architektonisch an das individuelle Empfinden von Patient:innen bei einer Triage angepasst werden?“. Um diese Frage zu beantworten, wurde eine Umfrage mit verschiedenen Sichtweisen von Personen durchgeführt. Betrachtet wurden einerseits Patient:innen, sowie Begleitpersonen und andererseits Personen, die noch gar nicht in der Notaufnahme waren. Anhand der Umfrageergebnisse wurden Hauptkriterien ermittelt, die sich auf die Empfindungen der Patient:innen und Begleitpersonen beziehen. Resümierend haben sich zum einen die Privatsphäre, sowie Ausruhmöglichkeiten und zum anderen Gesichtspunkte wie Ablenkung und eine gute Atmosphäre als Hauptkriterien eines Warteraumes ergeben. Aus den aufgestellten Kriterien wurden verschiedene, raumgestaltende Elemente entwickelt, die sich den Bedürfnissen der wartenden Patient:innen und deren Begleitpersonen anpassen. Sie dienen als Gestaltungsempfehlungen.

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.

Contexte : Pour les patients atteints d’une polyarthrite rhumatoïde débutante (PARD), l’utilisation de médicaments antirhumatismaux à longue durée d’action améliore les résultats pour les patients de manière significative. Les patients traités par un rhumatologue ont une plus grande probabilité de recevoir des traitements et donc d’avoir de meilleurs résultats de santé. Toutefois, les délais observés entre le début des symptômes et une première visite avec un rhumatologue sont souvent supérieurs à la recommandation de trois mois énoncée par les guides de pratiques. Au Québec, le temps d’attente pour voir un rhumatologue à la suite d’une demande de consultation est généralement long et contribue aux délais totaux. Objectifs : Nous avons évalué la capacité d’un programme d’accès rapide avec un triage effectué par une infirmière à correctement identifier les patients avec PARD et à réduire leur temps d’attente, dans le but d’améliorer le processus de soin. Méthodes : Une infirmière a évalué tous les nouveaux patients référés en 2009 et 2010 dans une clinique de rhumatologie située en banlieue de Montréal. Un niveau de priorité leur a été attribué sur la base du contenu de la demande de consultation, de l’information obtenue à la suite d’une entrevue téléphonique avec le patient et, si requis, d’un examen partiel des articulations. Les patients avec PARD, avec une arthrite inflammatoire non différentiée, ou atteints d’une autre pathologie rhumatologique aiguë étaient priorisés et obtenaient un rendez-vous le plus rapidement possible. Les principales mesures de résultat étudiées étaient la validité (sensibilité et spécificité) du triage pour les patients atteints de PARD ainsi que les délais entre la demande de consultation et la première visite avec un rhumatologue. Résultats : Parmi les 701 patients nouvellement référés, 65 ont eu un diagnostic final de PARD. Le triage a correctement identifié 85,9% de ces patients et a correctement identifié 87,2% des patients avec l’une des pathologies prioritaires. Le délai médian entre la demande de consultation et la première visite était de 22 jours pour les patients atteints de PARD et de 115 pour tous les autres. Discussion et conclusion : Ce programme d’accès rapide avec triage effectué par une infirmière a correctement identifié la plupart des patients atteints de PARD, lesquels ont pu être vus rapidement en consultation par le rhumatologue. Considérant qu’il s’agit d’un programme qui requiert beaucoup d’investissement de temps et de personnel, des enjeux de faisabilités doivent être résolus avant de pouvoir implanter un tel type de programme dans un système de soins de santé ayant des ressources très limitées. / Background : In patients with early rheumatoid arthritis (ERA), use of disease-modifying anti-rheumatic drugs substantially improves patient outcomes. Patients treated by rheumatologists are more likely to receive these treatments and to have better disease outcomes. However, delays from symptoms onset to first rheumatologist visit often exceed the guideline recommendations of 3 months. Waiting time to see a rheumatologist after a referral is made, is generally long in Quebec and contributes to those delays. Objectives : We evaluated the ability of a nurse-led triage and rapid access program to identify patients with ERA and reduce their waiting time, in order to improve process of care. Methods : A nurse assessed all new referrals received between 2009 and 2010, in a suburban Montreal rheumatology clinic. Priority level was assigned based on the written content of the referral, a telephone interview with the patient and, if needed, an partial joint examination. Patients with ERA, including undifferentiated inflammatory arthritis, and other acute rheumatologic conditions were prioritized and given an appointment as early as possible. The main outcome measures were validity (sensibility and specificity) of the priority level for patients with ERA and delay from referral to first visit with rheumatologist. Results : Of 701 newly referred patients, 65 had a final diagnosis of ERA. The triage correctly identified 85.9% of patients with ERA and 87.2% of patients with other high priority conditions. The median delay between referral date and first visit was 22 days for patients with ERA and 115 days for all others. Discussion and implications : This nurse led triage and rapid access program correctly identified most patients with ERA and resulted in rapid consultation for these patients. Since this is a labor intensive program, feasibility issues need to be resolved before implementing this type of triage in a resource constrained healthcare system.

Dans cette thèse, nous commençons par l'étude de la prédiction de délai d'attente des clients dans les centres d'appels multi-compétences. Le temps d'attente a un impact important sur la qualité du service perçue par les clients. L'annonce du délai d'attente permet de réduire l'incertitude du client à propos de son délai d'attente. Elle peut également augmenter la satisfaction du client et réduire le nombre d'abandons. Ceci nécessite d'avoir un bon prédicteur de délai. Malheureusement les prédicteurs existants ne sont pas adaptés pour les centres d'appels multi-compétences. Nous proposons trois types de prédicteurs qui utilisent l'apprentissage machine: le premier utilise la régression par les splines cubiques, le second emploie les réseaux de neurones artificiels, et le dernier utilise le krigeage stochastique. Les prédicteurs prennent en entrée le temps d'attente du dernier client de même type à entrer en service, la période d'arrivée du nouveau client, le nombre d'agents des groupes, la longueur de la file des clients de même type, et les longueurs des files d'attente des types servis par les mêmes agents. Ces prédicteurs donnent de bons résultats pour les systèmes multi-compétences, mais un inconvénient est qu'ils ont un grand nombre de paramètres qui doivent être appris à l'avance durant une phase d'entraînement du modèle qui nécessite une grande quantité de données et temps de calcul. Nous proposons ensuite deux nouveaux prédicteurs de délai qui sont très simples à mettre en œuvre, requièrent peu d'effort d'optimisation, ne nécessitent pas de données, et qui sont applicables dans les centres d'appels multi-compétences. Ils sont basés sur l'historique des temps d'attente des clients. Le premier estime le délai d'un nouveau client en extrapolant l'historique des attentes des clients actuellement dans la file d'attente, en plus du délai du dernier qui a commencé le service, et en prenant une moyenne pondérée. Le second retourne une moyenne pondérée des délais des anciens clients de la même classe qui ont trouvé la même longueur de file d'attente quand ils sont arrivés. Ensuite, nous nous intéressons à la modélisation des durées de service dans les centres d'appels. En général, les modèles de file d'attente d'Erlang standard sont utilisés pour analyser les opérations dans les centres d'appels. Dans ces modèles, les temps de service des agents sont modélisés comme des variables aléatoires exponentielles indépendantes, identiquement distribuées et de moyenne constante. Plusieurs travaux récents ont montré que la distribution des temps de service est : dépendante du temps, log-normale plutôt qu'exponentielle, et dépend aussi de l'agent. Nous proposons une modélisation plus réaliste des temps de service dans les centres d'appels qui prennent en compte plusieurs propriétés observées dans les données réelles. Nos modèles prennent en compte: l'hétérogénéité des agents, la dépendance du temps, les corrélations sérielles entre les temps de service d'un agent pour le même type d'appel, et les corrélations croisées entre plusieurs types d'appels servis par le même agent. Nous avons montré que ces modèles prédisent les moyennes des temps de service des agents mieux que les modèles de références considérés. Par la suite, nous montrons par la simulation que ces modèles plus réalistes conduisent à des prédictions des performances du système significativement différentes de celles des modèles de références, et les décisions que pourraient prendre le gestionnaire en observant ces données peuvent mener à des économies de coûts importants dans la pratique. / In this thesis, we begin with the study of delay prediction of customers in multiskill call centers. Waiting time has an important impact on the quality of service experienced by customers. Delay announcement can reduce customer uncertainty about its delay time. It also can increase customer satisfaction and reduce the number of abandonments. This requires having a good delay predictor. Unfortunately existing predictors are not adapted for multiskill call centers. We propose three types of predictors that use machine learning: the first uses regression cubic splines, the second employs artificial neural networks, and the latter uses the stochastic kriging. The predictors take as inputs the delay of the last customer of the same type to enter service, the arrival period of the new customer, the staffing of agents groups, the queue length of the same type, and the queue lengths of types served by the same agents. These predictors work well for multiskill call centers, but one drawback is that they have a large number of parameters that must be learned in advance during the training phase that requires a large amount of data and computional time. We also propose two new delay predictors that are very simple to implement, require little optimization effort, do not need any data, and are applicable in multiskill call centers. They are based on the wait times of previous customers of the same class. The first one estimates the delay of a new customer by extrapolating the wait history of customers currently in queue, plus the delay of last one that started service, and taking a weighted average. The second one takes a weighted average of the delays of the past customers of the same class that have found the same queue length when they arrived. Next in this thesis, we are also interested in modelling service time in call centers. In general, the standard Erlang queueing models are used to analyze call centers operations. In these models, agent service times are modelled as independent and identically distributed exponential random variables with a constant mean. Several recent studies have shown that the distribution of service time is: time-dependent, lognormal rather than exponential, and distinct by agent. We propose a more realistic modelling of service times in call centers that takes into account multiple properties observed in real life data. Our models take into account: the heterogeneity of agents, the time dependence, serial correlation between service time of an agent for the same call type, and the cross-correlations between several call types served by the same agent. We show that these models predict agent average service time better than the considered benchmark models. Thereafter, we show by simulation that these more realistic models lead to system performance predictions significantly different from those of the benchmark models, and decisions that manager could take by observing this data can lead to important cost savings in practice.

Contexte : Pour les patients atteints d’une polyarthrite rhumatoïde débutante (PARD), l’utilisation de médicaments antirhumatismaux à longue durée d’action améliore les résultats pour les patients de manière significative. Les patients traités par un rhumatologue ont une plus grande probabilité de recevoir des traitements et donc d’avoir de meilleurs résultats de santé. Toutefois, les délais observés entre le début des symptômes et une première visite avec un rhumatologue sont souvent supérieurs à la recommandation de trois mois énoncée par les guides de pratiques. Au Québec, le temps d’attente pour voir un rhumatologue à la suite d’une demande de consultation est généralement long et contribue aux délais totaux. Objectifs : Nous avons évalué la capacité d’un programme d’accès rapide avec un triage effectué par une infirmière à correctement identifier les patients avec PARD et à réduire leur temps d’attente, dans le but d’améliorer le processus de soin. Méthodes : Une infirmière a évalué tous les nouveaux patients référés en 2009 et 2010 dans une clinique de rhumatologie située en banlieue de Montréal. Un niveau de priorité leur a été attribué sur la base du contenu de la demande de consultation, de l’information obtenue à la suite d’une entrevue téléphonique avec le patient et, si requis, d’un examen partiel des articulations. Les patients avec PARD, avec une arthrite inflammatoire non différentiée, ou atteints d’une autre pathologie rhumatologique aiguë étaient priorisés et obtenaient un rendez-vous le plus rapidement possible. Les principales mesures de résultat étudiées étaient la validité (sensibilité et spécificité) du triage pour les patients atteints de PARD ainsi que les délais entre la demande de consultation et la première visite avec un rhumatologue. Résultats : Parmi les 701 patients nouvellement référés, 65 ont eu un diagnostic final de PARD. Le triage a correctement identifié 85,9% de ces patients et a correctement identifié 87,2% des patients avec l’une des pathologies prioritaires. Le délai médian entre la demande de consultation et la première visite était de 22 jours pour les patients atteints de PARD et de 115 pour tous les autres. Discussion et conclusion : Ce programme d’accès rapide avec triage effectué par une infirmière a correctement identifié la plupart des patients atteints de PARD, lesquels ont pu être vus rapidement en consultation par le rhumatologue. Considérant qu’il s’agit d’un programme qui requiert beaucoup d’investissement de temps et de personnel, des enjeux de faisabilités doivent être résolus avant de pouvoir implanter un tel type de programme dans un système de soins de santé ayant des ressources très limitées. / Background : In patients with early rheumatoid arthritis (ERA), use of disease-modifying anti-rheumatic drugs substantially improves patient outcomes. Patients treated by rheumatologists are more likely to receive these treatments and to have better disease outcomes. However, delays from symptoms onset to first rheumatologist visit often exceed the guideline recommendations of 3 months. Waiting time to see a rheumatologist after a referral is made, is generally long in Quebec and contributes to those delays. Objectives : We evaluated the ability of a nurse-led triage and rapid access program to identify patients with ERA and reduce their waiting time, in order to improve process of care. Methods : A nurse assessed all new referrals received between 2009 and 2010, in a suburban Montreal rheumatology clinic. Priority level was assigned based on the written content of the referral, a telephone interview with the patient and, if needed, an partial joint examination. Patients with ERA, including undifferentiated inflammatory arthritis, and other acute rheumatologic conditions were prioritized and given an appointment as early as possible. The main outcome measures were validity (sensibility and specificity) of the priority level for patients with ERA and delay from referral to first visit with rheumatologist. Results : Of 701 newly referred patients, 65 had a final diagnosis of ERA. The triage correctly identified 85.9% of patients with ERA and 87.2% of patients with other high priority conditions. The median delay between referral date and first visit was 22 days for patients with ERA and 115 days for all others. Discussion and implications : This nurse led triage and rapid access program correctly identified most patients with ERA and resulted in rapid consultation for these patients. Since this is a labor intensive program, feasibility issues need to be resolved before implementing this type of triage in a resource constrained healthcare system.