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

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1 Modèle de données pour l’analyse des flux de patients à l’hôpital
Nicolas ANKEN, Philippe GARNERIN, Eriam SCHAFFTER Direction de l’Analyse Médico-Economique Hôpitaux Universitaires de Genève (HUG) GISEH - 03 septembre 2010

2 Les Hôpitaux Universitaires de Genève
Psychiatrie, Gériatrie, Soins de suite DAME MCO 2

3 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 réhabilitation et 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 3 3

4 Analyse de l’activité d’une unité de soins
Spécialité cardiologie Nombre de lits en service (dotés en personnel) 15 lits la semaine 6 lits le week-end Période statistique 2009 Provenance des patients Electifs: Soins intensifs: Urgences: Autre: 57% 25% 14% 4% 4 4

5 Entrées et occupation par mois
→ Taux d’occupation: 65% 5

6 Entrées et occupation par semaine
6

7 Entrées et occupation par jour de la semaine
→ Taux occup: - 60% en semaine % le week-end 7

8 Entrées et occupation par heure de la semaine
8

9 Comparaison de deux unités de soin
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 Provenance des patients Electifs: Soins intensifs: Urgences: Autre: 57% 25% 14% 4% 5% 31% 60% 4% 9 9

10 Entrées et sorties par heure du jour
10

11 Entrées et sorties par heure de la semaine
11

12 Occupation par heure de la semaine
→ Taux d’occupation: 65% → Taux d’occupation: 92% 12

13 Unités groupées: occupation par heure de la semaine
→ Taux d’occupation: 80% 13

14 Entrées par provenance et par heure du jour
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15 Construction de la base de données
1) Mouvements de chaque patient sur chaque type de «compartiment» : épisode de soin no date / heure début date / heure fin unité de localisation service responsable unité d’hébergement 11xxx039 11h37 h04 7-CL médecine interne 14h04 h05 6-BL cardiologie 15h05 h02 Bloc 17h02 h30 → Traçabilité: à tout moment d’un épisode de soins, associer un unique compartiment de chaque type. 15 15

16 Construction de la base de données
2) Décompte de l’activité sur chaque type de compartiment indépendamment: unité de localisation entrée externe entrée interne en provenance de sortie externe sortie interne à destination de 7-CL 1 hors hôpital 6-BL Bloc service responsable entrée externe entrée interne en provenance de sortie externe sortie interne à destination de médecine interne 1 hors hôpital cardiologie 16 16

17 Construction de la base de données
3) Découpage par tranche horaire et stockage dans base de données: 17 17

18 Exemples d’interrogation de la base
Nombre d’entrées par mois dans une unité: PRENDRE an, mois, somme(entrée interne), somme(entrée externe), unité À PARTIR DE table_centrale, table_unités Nombre de journées dans un service en excluant les congé: PRENDRE an, mois, somme(durée), service À PARTIR DE table_centrale, table_services OÙ flag_congé = non

19 Journées de blocs, congé, fugue Service de chirurgie viscérale, 2009
→ Taux occup: - 85% ou 89% ? 19

20 Résumé du traitement des données
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21 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 »  21 21

22 Merci de votre attention !
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