Optimisation de la gestion d'un service hospitalier : étude de l'influence des réadmissions et de la Durée Moyenne de Séjour : cas du service d'urologie des CUSL

La problématique principale de ce mémoire concerne l’optimisation de gestion d’un service hospitalier en tenant compte de facteurs organisationnels et financiers. L’exemple du service d’urologie des Cliniques Universitaires Saint-Luc (CUSL) a été proposé comme sujet d’observation pour les données. On retrouve 2 facteurs influençant l’organisation et le financement d’un service hospitalier, autour desquels se sont construit 4 axes, étudiés dans ce mémoire. 1. Importance de deux facteurs sur la gestion hospitalière : la DMS (Durée Moyenne de Séjour) et les réadmissions Ce mémoire démontre que la DMS est une variable centrale dans les calculs de financement et de remboursement, et que les réadmissions sont un enjeu actuel majeur pour la gestion des hôpitaux tant au niveau organisationnel que financier. 2. Analyses de données historiques (4 analyses) Une première analyse par DRG (Diagnosis Related Group) permet de comprendre pratiquement l’application de la relation entre les interventions de soin et les DRG’s. Une deuxième analyse à partir des codes INAMI permet de cibler précisément les interventions afin de caractériser au cas par cas le lien entre nos 2 facteurs principaux. Une troisième analyse sur la population globale permet de caractériser l’activité du service d’urologie en identifiant les interventions les plus fréquentes ainsi que le comportement des réadmissions dans tout le service. Et enfin la quatrième analyse par type de population permet, elle, de lier les interventions identifiées précédemment à celles générant le plus de réadmissions. 3. Analyse statistique entre les paramètres des séjours et les réadmissions Des analyses de corrélations des facteurs de chaque séjour avec les réadmissions, une régression linéaire et une régression logistique sont réalisées ici. Beaucoup de facteurs étant statistiquement corrélés, leur capacité explicative et prédictive du phénomène des réadmissions est également étudiée. 4. Modélisation et simulation sur la gestion d’un service hospitalier Cette analyse comporte la modélisation de 3 modèles, et la simulation de la variabilité de 3 facteurs : la DMS, le taux de réadmission et le délai avant réadmission. Elle permet de démontrer quantitativement que les 2 premiers facteurs ont un impact important sur la congestion d’un service et donc sur l’apport de nouveaux patients. Ce mémoire apporte à la gestion du service d’urologie non seulement des interventions cibles avec leur taux de réadmission, mais aussi des outils et des recommandations quant aux facteurs sur lesquels se focaliser dans l’optique d’optimisation. Les réadmissions financières sont trop faibles que pour être un réel objectif financier. Cependant, optimiser l’organisation du service en diminuant les réadmissions ainsi que la variabilité des durées de séjours permet d’une part de s’améliorer en terme de remboursement fédéral, et d’autre part d’accueillir davantage de nouveaux patients qui sont une source de revenus considérable pour un hôpital universitaire tel que les CUSL.